🌱 前言：智能体为什么突然爆红？
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今年聊 AI，你会发现大家的语气变了。
过去我们热衷讨论“大模型能写什么”；
现在大家都开始问一句更关键的话：
AI 什么时候能自己动手？
这就是“智能体（Agent）”冒头的背景。
它不是再多训一轮参数，而是让 AI从“回答问题”变成“完成任务”。
而在这个转折点上，两件你可能正在学习的“小事”，
——函数（Function） 和 JSON格式
正在悄悄变成 AI 时代的基础设施。
🧩 一、函数：给 AI 长出真正的“动作肌肉”
只靠语言模型本身，它永远只是一个“嘴巴超级灵”的大脑：
- 会推理
- 会输出
- 会规划
但它 不会做事。
函数的意义就在这里，它把能力封装成一个个可调用的动作：
- 想查天气？ → 调用
get_weather - 想发周报？ → 调用
send_report - 想爬网页？ → 调用
fetch_data
你会发现一件很神奇的事：
你写的每一个函数，都会成为智能体世界里的一个“技能模块”。
从这个角度看，写函数就像是在给 AI 添关节、装肌肉，让它能真正地执行现实世界任务。
🔗 二、JSON：连接AI思考与代码执行的“通信语言”
智能体内部并不是全程用自然语言自言自语。
当需要准确表达“该干什么”时，它会切换成一种更严谨的格式：
JSON：结构化、明确、不含歧义
它的出现解决了两大问题：
- 模型输出不再含糊
比如{"city": "北京"}，人人都看得懂 - 程序能直接执行
字段就是参数，无需猜测
这也是为什么 JSON 会成为智能体生态的“硬通货”。
从 OpenAI Function Call，到 LangChain、Pydantic、ReAct
所有路线最后都会落入同一件事：
大模型输出 JSON → 代码读取 JSON → 函数执行
智能体不是魔法，它就靠这一条数据通道跑明白。
🛠 三、把概念落地：智能体的一次完整动作
下面这个小例子就展示了 AI → JSON → 函数 的最小闭环：
import json
# 将函数视为“能力块”
def get_weather_info(city_json):
data = json.loads(city_json) # 智能体给出的结构化指令
city = data.get("city")
return f"正在为您查询 {city} 的实时天气..."
# 假装来自AI的输出
agent_instruction = '{"city": "北京"}'
print(get_weather_info(agent_instruction))
虽小却关键：
- JSON承载需求
- Python解析内容
- 函数执行结果
这就是一个微型智能体工作流的雏形。
🎯 四、这意味着什么？——基础能力可能比你想的更重要
很多朋友跟我说：
“AI写代码都这么猛了，我是不是来晚了？”
恰恰相反。
今后的编程逻辑可能是：
- 不用你亲自写一千行
- 但需要你知道动作放在哪里
- 用语言说清楚你要让系统做什么
- 用函数告诉 AI “这是工具箱”
- 用 JSON 和代码规范输出与输入
学 Python，不再只是“会敲语法”；
而是学会：
如何为 AI 建工具，如何读懂 AI 的意图
这是从写“代码”，走向写“能力”。
📌 总结：智能体时代真正的门槛其实不高
智能体火爆，并不是因为有什么玄学黑科技。
它背后的骨架简单而优雅：
- 用 函数让 AI 拥有可以调用的能力
- 用 JSON让 AI 能清晰传递意图
今天掌握它们并不是“小白起步”：
它是在给你自己铺一条通往未来开发方式的台阶。
未来 AI 的能力可能千变万化，
但能调度它们的程序员，会变得越来越值钱。
因为你不是跟 AI 竞争写代码，
而是要学会让 AI 写、让 AI干、让AI跑通流程。
你掌握的每一个函数，可能都是 AI 世界的一块砖。
