（前言：用个人故事和成果开场，建立共鸣）
最近AI智能体（Agent）的概念火得不行，各种框架和产品看得人眼花缭乱。作为一个喜欢动手的开发者，我心里一直痒痒的：抛开那些复杂的包装，一个能真正执行任务的智能体，到底该怎么从零搭起来？上周末，我花了大概36个小时，从读文档、搭环境、踩坑到调试，终于搞出了一个能理解我的自然语言指令，并自动执行多步任务的Demo智能体。它虽然不复杂，但完整走通了“感知-规划-执行”的闭环。
我把整个过程和核心代码梳理了出来，如果你也对Agent的实现原理感兴趣，想自己动手做一个，这篇笔记应该能帮你节省大量时间。
一、先明确目标：我们要做一个什么样的智能体？
在动手写第一行代码之前，定义清晰的目标至关重要。我不想做一个“聊天机器人”，而是希望它能主动完成任务。
我设定的Demo目标是： “帮我分析今日热点，并总结成一份简报” 。
这个任务需要智能体：
- 感知：理解我的指令是获取并总结热点。
- 规划：拆解步骤（搜索热点 → 获取内容 → 分析总结 → 格式化输出）。
- 执行：调用不同的工具（搜索工具、爬虫工具、文本分析工具）按步骤执行。
- 反思：检查结果是否完整，是否需要调整。
二、技术选型：为什么是 LangChain + DeepSeek？
市面上框架很多（LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel等），我优先选择了 LangChain，原因很简单：
- 生态成熟：社区活跃，文档和样例多，遇到问题容易找到解决方案。
- 工具链丰富：内置和社区提供了大量现成的Tool（搜索、计算、API调用等），能快速搭建。
- 抽象层次合理：它提供了Agent、Tool、Memory等核心概念的清晰抽象，既不会太底层，也不会太黑盒。
对于大模型（LLM），我选择了 DeepSeek，理由也很直接：
- 能力强且免费：在代码和逻辑推理上表现不错，完全满足Demo需求，没有额度焦虑可以随便“造”。
- API友好：接入简单，响应速度快。
三、实战拆解：代码是如何一步步实现的
这里我剥离了项目结构，聚焦最核心的链路。完整项目代码已放在文末的GitHub仓库里。
第一步：搭建智能体的“大脑” (LLM + Prompt)
智能体的核心是一个能进行任务规划和链式思考的LLM。LangChain的 create_react_agent 帮我们封装了复杂的Prompt工程。
python
from langchain import hub
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.llms import DeepSeek
# 1. 初始化大脑（LLM）
llm = DeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1) # temperature调低，让输出更稳定
# 2. 拉取一个优化过的ReAct提示模板（这是LangChain的神器之一）
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
第二步：为智能体打造“工具箱” (Tools)
智能体之所以能“执行”，靠的就是Tools。我给它配备了三个基础工具：
python
# 工具1：网络搜索（模拟）
def search_web(query: str) -> str:
"""模拟搜索今日热点。实际可接入SerperAPI或Google Search API。"""
print(f"[智能体正在搜索]: {query}")
# 这里是模拟数据，真实情况调用API
mock_hot_news = [
"AI编程助手CodeGeeX发布4.0版本，宣称效率提升50%",
"深度学习框架PyTorch宣布官方支持Apple Silicon GPU加速",
"2024年DevOps状态报告：AI在自动化测试中渗透率超30%"
]
return "\n".join(mock_hot_news)
# 工具2：内容提取（模拟）
def fetch_content(url: str) -> str:
"""模拟根据链接获取详细内容。"""
print(f"[智能体正在抓取内容]: {url}")
return f"这是关于'{url}'的详细报道内容摘要..."
# 工具3：文本总结
def summarize_text(text: str) -> str:
"""调用LLM对长文本进行总结。"""
print(f"[智能体正在总结内容]...")
# 这里实际上可以再调一次LLM，为简化，直接返回模拟总结
return f"核心要点：{text[:50]}..."
# 将函数包装成LangChain Tool
tools = [
Tool(name="Search", func=search_web, description="当你需要获取最新热点或搜索信息时使用此工具。"),
Tool(name="FetchContent", func=fetch_content, description="当你需要获取某个链接的具体内容时使用此工具。"),
Tool(name="Summarizer", func=summarize_text, description="当你需要总结长文本内容时使用此工具。"),
]
第三步：组装并运行智能体
把大脑、工具和提示词组装起来，智能体就诞生了。
python
# 3. 创建ReAct智能体
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
# 4. 创建执行器，它会处理智能体的思考循环
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True)
# 5. 发布任务！
result = agent_executor.invoke({
"input": "请帮我分析今天的科技热点，并整理成一份简短的要点简报。"
})
print("\n" + "="*50)
print("【智能体生成的最终简报】")
print(result["output"])
print("="*50)
四、运行效果与核心洞察
当你运行上面的代码（记得安装依赖并填入自己的API Key），会在控制台看到类似下面的思考过程：
text
> 进入新的AgentExecutor链...
思考：用户需要一份今日科技热点简报。我需要先搜索热点，然后获取详细信息，最后总结。
行动：Search
行动输入：今日科技热点
[智能体正在搜索]: 今日科技热点
观察：AI编程助手CodeGeeX发布4.0版本... (省略)
思考：我得到了几条热点标题，需要获取其中一两条的详细内容来总结。
行动：FetchContent
行动输入：AI编程助手CodeGeeX发布4.0版本
[智能体正在抓取内容]: AI编程助手CodeGeeX发布4.0版本
观察：这是关于'AI编程助手...'的详细报道内容摘要...
思考：现在我有了一些细节，可以开始总结了。
行动：Summarizer
行动输入：[将搜索和抓取的内容组合]
[智能体正在总结内容]...
观察：核心要点：AI编程助手效率提升...
思考：我已经完成了热点搜索、内容获取和总结，可以给出最终答案了。
最终答案：根据今日热点，为您整理简报如下：1. AI编程助手CodeGeeX 4.0发布... (省略)
通过这个Demo，我清晰地验证了几个关键点：
- 智能体的本质是“规划+执行”循环：它通过LLM进行动态的任务拆解（规划），并选择合适的工具执行。
- 工具（Tools）是能力边界：智能体能做什么，完全取决于你给它提供了什么工具。赋予它联网搜索、执行代码、操作系统的能力，它就能变得无比强大。
- Prompt是灵魂：
hwchase17/react这个Prompt模板已经嵌入了“Thought/Action/Observation”的格式，引导LLM进行正确推理。微调Prompt能极大改善表现。
五、踩坑与优化建议
- 无限循环坑：智能体有时会陷入“思考-行动”死循环。务必在
AgentExecutor中设置max_iterations参数（比如10-15次），强制退出。 - 工具描述坑：
Tool的description至关重要！LLM完全依赖描述来决定是否调用该工具。描述要清晰、具体，说明适用场景。 - 错误处理坑：工具执行可能失败（如网络超时），需要在工具函数内部做好异常处理，并返回清晰的错误信息给LLM，让它能调整策略。
- 成本与延迟坑：每次思考和行动都可能调用LLM，复杂任务成本不低。Demo阶段可以使用DeepSeek这类性价比高的模型，上线前需做好预算和延迟评估。
最后，聊聊“从0到1”之后的事
这个Demo只是一个起点。当你掌握了这个最小闭环，就可以尝试：
- 接入真实工具：替换掉模拟工具，接入SerperAPI（搜索）、Requests（爬虫）、ShellTool（执行命令）。
- 尝试多智能体协作：让一个“主管”智能体协调多个“工人”智能体分工合作。
- 加入记忆（Memory） ：让智能体记住之前的对话和结果，实现更连贯的长期任务。
技术本身不是目的，解决问题才是。 动手搭建一次，你对所有那些“神奇”的Agent产品的理解，会完全不一样。
