拒绝“只会聊天”的AI！揭秘Agent开发第一步：给大模型装上“大脑”与“手脚”本文价值提示： 👋 大家好，我是你们的

本文价值提示：

💡 你将获得什么？

底层祛魅：跳过 LangChain 等框架的黑盒，从原生 API 层面理解 Agent 是如何“动”起来的。

思维升级：从大数据工程师熟悉的 ETL 线性思维，转型为 AI 架构师必备的“循环（Loop）思维”。

实战代码：掌握 Function Calling 和 ReAct 模式的核心实现逻辑。

⏳ 阅读时间：约 8 分钟 | 难度：进阶

👋 大家好，我是你们的老朋友。

在上一期的《RAG架构与数据工程》中，我们成功地给大模型装上了“海马体”，利用向量数据库让它拥有了长期记忆。现在，它已经是一个博学多才的“图书馆管理员”了。

但是，你有没有发现，它依然只能坐着说话？

它不能帮你查实时的天气，不能帮你去数据库跑 SQL，更不能帮你发邮件。它就像一个被困在瓶子里的天才大脑，有智商，没行动力。

今天，我们正式开启第四个专题：AI Agent 的开发与编排。作为本专题的第一篇，我们将深入 Agent 的微观世界，不依赖任何复杂的框架，亲手给这个“大脑”装上“手脚”（Tools）和“逻辑回路”（Reasoning）。

01 思维大爆炸：从 ETL 到 Agent Loop 🤯

作为大数据工程师，你一定对 DAG（有向无环图） 烂熟于心。在 Airflow 或 Spark 中，任务流是线性的、确定的： 提取(E) -> 转换(T) -> 加载(L)。

如果中间报错了，任务就挂了，或者重试。

但在 Agent 的世界里，逻辑是非确定性的，而且是一个循环（Cyclic）。

🔄 Agent 的核心循环

Agent 不是一条直线，而是一个 While True 的循环：

感知 (Observation)：看看现在发生了什么？
思考 (Thought)：我该做什么？需要用工具吗？
行动 (Action)：调用工具（API/函数）。
观察 (Observation)：工具返回了什么结果？
回到第 2 步... 直到任务完成。

架构师视点：

以前我们写代码是编写“规则”，现在我们写 Agent 是编写“目标”和“边界”。你无法预知 LLM 会先迈左脚还是右脚，但你要确保它别掉进坑里。

02 给大脑装上“手脚”：Function Calling (Tool Use) 🛠️

LLM 本质上是一个概率模型，它只会吐出文本（Text）。那它怎么调用 Python 函数或者 API 呢？

这就需要用到 OpenAI 等模型提供的核心能力：Function Calling（函数调用），现在更通用的叫法是 Tool Use。

这里的“魔法”是什么？

其实没有魔法，只有 Schema（结构定义）。

想象你在餐厅点菜。

普通对话：“我要吃那个红色的、辣的、有豆腐的菜。”（厨师可能听不懂）

Function Calling：你递给厨师一张标准点菜卡（JSON Schema）：

{
  "dish_name": "Mapo Tofu",
  "spiciness_level": "high",
  "ingredients": ["tofu", "minced meat"]
}

实战：原生 SDK 实现天气查询

别急着引入 LangChain，我们先看原生 OpenAI SDK 怎么做。这能让你理解底层原理。

第一步：定义工具（告诉 LLM 你有哪些手脚） 我们需要用 JSON Schema 描述函数。

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "获取指定城市的当前天气",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市名称，如 Beijing, San Francisco"
                    },
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

第二步：对话与解析 当用户问：“今天北京天气怎么样？” LLM 不会直接回答“晴天”，而是会返回一个特殊的结构，告诉我们要调用函数。

# 伪代码演示
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"}],
    tools=tools, # 关键点：把工具箱传给它
    tool_choice="auto" 
)

tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(tool_call.function.name) 
# 输出: get_current_weather
print(tool_call.function.arguments) 
# 输出: {"location": "Beijing"}

第三步：执行与回传 作为开发者，你需要捕获这个 tool_call，在本地执行 Python 代码，然后把结果伪装成一条消息，塞回给 LLM。

⚠️ 注意：LLM 并没有真正执行代码，它只是生成了“要执行代码的指令”。执行代码的是你的 Python 脚本！

03 升级大脑的操作系统：Prompt 策略与 ReAct 🧠

有了手脚，如果大脑不够聪明，Agent 就会变成“无头苍蝇”。我们需要通过 Prompt Engineering 来升级它的思维模式。

1. CoT (Chain of Thought)：让它慢点想

在大数据处理中，复杂的 SQL 我们会拆成多个 CTE (Common Table Expression)。同理，对 LLM，我们要强迫它 Let's think step by step。

System Prompt 示例：

你是一个数据分析助手。在回答用户问题前，请先列出你的思考步骤，明确你需要什么数据，然后再行动。

2. ReAct 模式：Agent 的黄金法则

ReAct 是 Reasoning + Acting 的缩写。这是目前最经典的 Agent 运作模式。

它的核心咒语是：

Thought (想法)：用户想查天气，我需要调用天气工具。
Action (行动)：get_weather("Beijing")
Observation (观察)：API 返回了 "25度，晴"。
Thought (想法)：我已经有了天气信息，可以回答用户了。
Final Answer (最终回答)：北京今天天气不错，25度，晴天。

为什么这很重要？ 如果没有 ReAct，模型可能会产生幻觉。比如它直接编造一个天气，而不是去调用工具。ReAct 强制模型“知行合一”。

04 架构师的“防呆”设计：Pydantic 与结构化输出 🛡️

作为工程化转型的你，肯定受不了 JSON 解析报错。 LLM 输出的 JSON 经常少个括号，或者字段名写错。怎么办？

Pydantic 登场！ Pydantic 是 Python 中最强的数据验证库。我们可以用它来强制 LLM 输出符合 Python 类定义的数据。

from pydantic import BaseModel, Field

class UserIntent(BaseModel):
    intent: str = Field(description="用户的意图，如 query, command, chat")
    confidence: float = Field(description="置信度 0-1")
    keywords: list[str] = Field(description="提取的关键实体")

# 在 OpenAI 新版 SDK 中，可以直接结合 Pydantic
completion = client.beta.chat.completions.parse(
    model="gpt-4o-2024-08-06",
    messages=[...],
    response_format=UserIntent, # 强类型约束！
)

intent_obj = completion.choices[0].message.parsed
print(intent_obj.confidence) # 直接获取 float 类型，无需 json.loads

架构师思考：这不仅仅是语法糖，这是系统稳定性的保障。在 Agent 编排中，节点之间的通信必须是结构化的（Schema），而不是随意的自然语言。

05 总结与预告 📝

今天我们剥开了 Agent 的外衣，看到了它最原始的“血肉”：

理念：从线性 Pipeline 转向循环 Loop。
手脚：利用 Function Calling 定义工具 Schema。
大脑：利用 ReAct 模式进行“思考-行动-观察”的循环。
骨架：利用 Pydantic 保证数据流转的鲁棒性。

🗺️ 本文核心知识图谱

🎣 互动话题

你在尝试让 LLM 调用工具时，遇到过最离谱的“幻觉”是什么？（比如：明明没查数据库，却一本正经地编造了查询结果？）欢迎在评论区分享你的“翻车”现场！

🚀 下期预告

学会了单点技能，如何构建复杂的、生产级的 Agent 流程？下一期，我们将进入第二篇：单体 Agent 架构。我们将深度实战 LangGraph，学习如何用“图”的思维来编排一个真正的数据分析师 Agent。

关注我，带你从大数据工程师硬核转型 AI 架构师！

这是“AI Agent开发与编排”专题的第 1 篇，前序专题《Python高级工程化》、《大模型基础理论》、《RAG架构与数据工程》已完结，欢迎翻阅历史文章补课。