知乎大模型全栈工程师第12期---youkeit.xyz/15478/AI 知乎大模型全栈工程师第 12 期：精通 Agent 智能体，抢占 2026+ AI 开发新赛道 在大模型技术飞速演进的今天，单纯依赖 Prompt（提示词）调优的“对话式 AI”正逐渐触及天花板。2026 年及以后的开发新赛道，属于具备自主规划、工具调用和协同进化能力的 AI Agent（智能体）。知乎大模型全栈工程师第 12 期课程，旨在带你从零构建全栈 Agent 系统，掌握这一波 AI 浪潮的核心制高点。 从 ChatGPT 横空出世到如今，我们见证了从“文本生成”到“逻辑推理”的跨越。然而，真正的工业级落地，要求 AI 不仅仅是“陪聊”，而是要成为能干实事的“数字员工”。无论是自动化的代码审查、复杂的数据分析报表，还是自主运营的电商客服，Agent 智能体架构正成为解决这些问题的关键范式。本课程将深入 LangChain、LlamaIndex 等前沿框架，结合 FastAPI 与 React/Vue 全栈技术，为你揭开全栈 Agent 开发的神秘面纱。 一、 Agent 智能体核心架构：从感知到执行 Agent 智能体与传统应用的本质区别在于其“大脑”的架构。一个标准的 Agent 通常包含四个核心模块：感知、规划、记忆与工具使用。 感知：接收用户输入及环境状态。 规划：利用 LLM（大语言模型）将大目标拆解为可执行的小步骤。 记忆：短期记忆用于上下文交互，长期记忆（如向量数据库）用于存储关键信息。 工具使用：调用外部 API（如搜索引擎、数据库、代码解释器）来弥补 LLM 知识滞后和无法执行物理操作的缺陷。 下面是一个基于 Python 和 LangChain 框架构建的最小化 Agent 核心逻辑示例，展示了如何让 LLM 决定是否使用工具： from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType from langchain.llms import OpenAI import requests
1. 定义外部工具：获取当前天气
def get_weather_func(location: str) -> str: """模拟调用气象 API 获取天气""" # 实际项目中应调用真实的第三方 API return f"{location} 今天是晴天，气温 25°C。"
2. 将函数封装为 LangChain 可识别的 Tool
tools = [ Tool( name="WeatherSearch", func=get_weather_func, description="用于查询指定城市的当前天气情况。输入应为城市名称。" ) ]
3. 初始化 LLM（大脑）
注意：实际使用需配置 API Key，这里以 OpenAI 为例
llm = OpenAI(temperature=0)
4. 构建 Agent
这里的 reasoning 模块会自动判断：如果用户问天气，则调用 WeatherSearch，否则直接回答
agent = initialize_agent( tools=tools, llm=llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, # 零样本反应描述模式 verbose=True # 打印思考过程 )
5. 运行 Agent
print("--- Agent 开始思考 ---") response = agent.run("北京今天天气怎么样？如果下雨的话提醒我带伞。") print(f"\n--- Agent 最终回答 ---\n{response}") 在这个例子中，Agent 不仅仅是生成文本，它经历了一个 Thought（思考） -> Action（调用天气工具） -> Observation（观察结果） -> Final Answer（最终回答）的完整推理链。 二、 进阶全栈实战：构建具有记忆的 Agent 服务 在 2026+ 的应用场景中，无状态的 Agent 是没有灵魂的。我们需要构建全栈应用，让 Agent 能够“记住”用户的偏好，并通过 API 对外提供服务。 以下是一个基于 FastAPI 构建的 Agent 后端服务示例，展示了如何集成向量数据库记忆。
- 后端服务代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemory from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain_openai import OpenAIEmbeddings app = FastAPI()
初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.7)
初始化向量存储（模拟长期记忆）
实际生产中应使用持久化存储（如 Redis、PostgreSQL + pgvector 或 Milvus）
embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = Chroma(embedding_function=embeddings, collection_name="user_memory")
配置检索式记忆
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1}) memory = VectorStoreRetrieverMemory(retriever=retriever)
创建对话链
conversation = ConversationChain( llm=llm, memory=memory, verbose=False ) class UserRequest(BaseModel): user_id: str message: str @app.post("/chat") async def chat_with_agent(req: UserRequest): try: # 模拟根据 user_id 加载特定的历史记忆 # 在实际代码中，这里会根据 user_id 过滤 vectorstore 的查询 response = conversation.predict(input=req.message) return { "status": "success", "response": response, "user_id": req.user_id } except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
启动命令: uvicorn main:app --reload
- 前端调用逻辑
在未来的全栈开发中，前端不再仅仅是展示页面，而是 Agent 的交互界面。
// 这是一个 React 组件示例，展示如何调用后端 Agent 接口
import React, { useState } from 'react';
function AgentChatInterface() {
const [messages, setMessages] = useState([]);
const [input, setInput] = useState("");
const userId = "user_12345"; // 模拟用户 ID
const sendMessage = async () => {
if (!input.trim()) return;
// 1. 添加用户消息到界面
const userMsg = { sender: 'user', text: input };
setMessages([...messages, userMsg]);
try {
// 2. 调用后端 FastAPI Agent 服务
const response = await fetch('http://localhost:8000/chat', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
user_id: userId,
message: input,
}),
});
const data = await response.json();
// 3. 添加 Agent 回复到界面
const agentMsg = { sender: 'agent', text: data.response };
setMessages((prev) => [...prev, agentMsg]);
} catch (error) {
console.error("Agent 连接失败:", error);
}
setInput("");
};
return (
知乎全栈 Agent 实战演示
{messages.map((msg, index) => (setInput(e.target.value)} placeholder="输入指令，例如：帮我规划下周的学习计划..." /> 发送{msg.sender}: {msg.text}
))}
); } export default AgentChatInterface; 三、 抢占 2026+ 赛道：多 Agent 协同与自我进化 单一 Agent 的能力是有限的。知乎大模型全栈工程师第 12 期课程的进阶部分，将深入探讨 多 Agent 协同系统。 在未来的开发模式中，我们不再编写单体应用，而是编写一个“Agent 社会”。例如，在一个自动化软件开发项目中： Product Manager Agent：负责需求分析和 PRD 撰写。 Coder Agent：负责编写具体的代码实现。 Reviewer Agent：负责代码审查和安全扫描。 Tester Agent：负责编写测试用例并执行测试。 这些 Agent 之间通过共享的上下文或消息队列进行通信，自动完成从需求到交付的全流程。 结语 从编写第一行 Python 代码到部署基于 LLM 的智能体，我们正处于一个历史性的转折点。2026 年的软件开发，将不再是人与代码的对话，而是人类指挥 Agent，Agent 生产代码与系统的过程。 知乎大模型全栈工程师第 12 期，不仅教你如何使用 LangChain、FastAPI、Vector Database 这些工具，更致力于培养你的Agent First 设计思维。加入我们，从现在开始构建属于未来的智能应用，在 AI 开发的新赛道上占据先机。
