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过去我们写代码，本质是在写“函数”：输入确定、逻辑确定、输出也确定。现在，大模型带来了“概率计算”的新范式——智能体（Agent） 把大模型当大脑，让代码不仅“计算”而且“思考、记忆、行动”。掌握智能体，等于掌握未来所有“AI 原生应用”的通用工程框架。
1. 智能体到底是什么？
1.1 最小定义
一个具备以下 4 个核心能力的软件实体：
- 感知（Perceive）：能读取外部输入（文本、图像、数据库、API）。
- 推理（Reason）：用 LLM 做计划、拆解、反思。
- 行动（Act）：调用工具、写文件、调用 API、控制硬件。
- 记忆（Memory）：跨轮次记住上下文、经验、知识库。
1.2 与“传统脚本”/“大模型应用”区别
| 维度 | 传统脚本 | 大模型应用 | 智能体 |
|---|---|---|---|
| 控制流 | 确定性程序 | 单次 prompt | 多轮决策循环 |
| 工具使用 | 手工编码 | 无 | 动态调用函数/插件 |
| 状态持久化 | 手动读写文件 | 无 | 内置向量/图数据库 |
| 可扩展性 | 改代码、重新部署 | 重新调 prompt | 插件化热插拔 |
2. 智能体的系统架构（一张图看懂）
User Query
│
[Perception] ──► [Reasoning Loop]
│ │
│ [Memory Store]
│ │
│ [Tool Executor]
│ │
[Response / Action]
- Reasoning Loop：ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 等思维框架。
- Tool Executor：LangChain Tool、OpenAI Function Call、自定义 API。
- Memory Store：短期记忆（对话 Buffer）+ 长期记忆（向量数据库）。
3. 从零开始学智能体：3 条进阶路线
3.1 路线 A：零代码体验（1 小时上手）
- 打开 AutoGPT 网页版或 GPT-Engineer，输入一句话需求。
- 观察它如何拆分任务、搜索、写代码、调试。
- 阅读日志，理解“思维链”与“工具调用”痕迹。
3.2 路线 B：低代码组装（1 周掌握）
- 技术栈：LangChain/LangGraph + Streamlit + 向量库
- 动手目标：做一个“会议纪要智能体”
-
- 用 LangChain ConversationBufferMemory 保存对话。
- 用 RecursiveCharacterTextSplitter + Chroma 向量库存储历史会议。
- 写一个自定义 Tool：调用 Google Calendar API 拉取本周会议。
- 链式组合：搜索 → 生成 → 邮件发送。
3.3 路线 C：源码级精通（1 个月深入）
- 目标：自己手写 ReAct Loop，不依赖 LangChain。
- 步骤：
-
-
阅读论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。
-
用 Python 实现核心循环：
while not is_finished(): thought = llm(f"{history}\nThought:") action = llm(f"{history}\nAction:") observation = call_tool(action) history += f"\nObservation: {observation}" -
集成异步、重试、缓存、监控。
-
部署：FastAPI + Docker + Kubernetes HPA，实现弹性伸缩。
-
4. 动手实战：几行 Python 写一个小型智能体
让智能体帮我们在 Hacker News 上找到“AI Agent”热门文章并总结。
import openai, requests, os
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
TOOLS = {
"search_hn": lambda kw: [
f"{t['title']} ({t['url']})"
for t in requests.get(
"https://hn.algolia.com/api/v1/search",
params={"query": kw, "tags": "story"}
).json()["hits"][:3]
]
}
def agent(prompt, max_turn=3):
history = [{"role": "user", "content": prompt}]
for _ in range(max_turn):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo-0613",
messages=history,
functions=[{
"name": "search_hn",
"description": "Search Hacker News",
"parameters": {"type": "object", "properties": {"kw": {"type": "string"}}}
}]
)
msg = response.choices[0].message
if msg.get("function_call"):
kw = eval(msg.function_call.arguments)["kw"]
results = TOOLS["search_hn"](kw)
history += [
msg,
{"role": "function", "name": "search_hn", "content": str(results)}
]
else:
return msg.content
print(agent("帮我找3篇AI Agent的热门文章并总结"))
运行效果：
1. "Auto-GPT Unleashed: How It Plans and Acts" — 总结：提出ReAct框架...
2. ...
5. 学习资源地图
| 类型 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 经典论文 | ReAct、Reflexion、AutoGPT | arxiv.org | 理论基石 |
| 课程 | DeepLearning.AI《AI Agents》 | coursera.org | 中英字幕 |
| 实战书 | 《Build a Large Language Model Agent》 | Manning 2024 | 含完整源码 |
| 源码 | LangGraph、AutoGen、CrewAI | GitHub | 生产级参考 |
| 社区 | r/LangChain、Discord「Agent Builders」 | — | 每日问答 |
6. 常见坑与最佳实践
- 幻觉：用“自省”步骤让模型自检结果可信度。
- 工具爆炸：统一工具描述格式（OpenAPI JSON Schema）。
- 长记忆失效：向量检索 + 时间衰减 + 摘要压缩。
- 成本失控：本地 4-bit 量化模型 + 函数调用路由。
结语：成为“Agent Native”开发者
智能体不是一门新技术，而是一套新的系统设计范式。从“写死流程”到“让模型动态决策”，你需要的只是：理解 ReAct 循环、掌握工具封装、学会持续调试。
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