当时间的指针拨向 2026 年，人工智能的浪潮已从“对话式交互”全面迈向“自主智能体”。在这个新的时代，单纯懂得调用 API 的开发者将面临淘汰，唯有掌握 Agentic AI（智能体 AI）核心范式，能够构建具备感知、规划、反思能力的自主系统的工程师，才手握通往未来的钥匙。为了帮助大家抢占这一技术高地，2026 Agentic AI 行动营限时开启，带你解锁构建数字员工的核心技能。
一、 重新定义智能：从 Chatbot 到 Agent
传统的 Chatbot 就像一个只会回答问题的百科全书，而 Agentic AI 则是一个具备行动力的全能助手。在行动营的第一阶段，我们将深入探讨如何赋予 LLM“行动力”。
核心技术在于构建一个强大的“大脑与手脚”协同系统。我们需要定义一套标准的工具接口，并通过代码让大模型学会自主规划。
以下是一个基于 ReAct（Reasoning + Acting）范式的核心逻辑实现，这是构建 Agentic AI 的基石：
python
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import re
from typing import List, Optional, Callable
class AgenticCore:
def __init__(self, llm_client: Callable, tools: dict):
"""
初始化智能体核心
:param llm_client: 大模型调用函数
:param tools: 可用工具字典，格式为 {'tool_name': tool_function}
"""
self.llm_client = llm_client
self.tools = tools
self.system_prompt = """
You are an autonomous agent. You have access to the following tools:
{tools}
Use the following format:
Thought: you should always think about what to do
Action: the action to take, should be one of [{tool_names}]
Action Input: the input to the action
Observation: the result of the action
... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times)
Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question
""".format(
tools=", ".join(tools.keys()),
tool_names=", ".join(tools.keys())
)
def run(self, user_input: str, max_iterations: int = 5) -> str:
"""执行智能体的主循环"""
prompt = self.system_prompt + f"\nUser Input: {user_input}\nThought:"
for _ in range(max_iterations):
# 1. 让大模型进行思考和决策
response = self.llm_client(prompt)
# 2. 解析模型的输出，判断是思考、行动还是结束
action_match = re.search(r"Action: (.*)", response)
action_input_match = re.search(r"Action Input: (.*)", response)
final_answer_match = re.search(r"Final Answer: (.*)", response)
if final_answer_match:
return final_answer_match.group(1)
if action_match and action_input_match:
action_name = action_match.group(1).strip()
action_input = action_input_match.group(1).strip()
# 3. 执行具体的工具函数
if action_name in self.tools:
observation = self.tools[action_name](action_input)
prompt += f" {response} Observation: {observation}\nThought:"
else:
return f"Error: Tool {action_name} not found."
else:
return response # 纯文本思考
return "Agent reached max iterations without finding a final answer."
这段代码展示了 Agentic AI 的“思考循环”。它不再是简单的“输入-输出”，而是一个不断观察、思考、行动的动态过程。
二、 赋能 Agent：打造专业的 Skills
在 2026 的应用场景中，一个通用的 Agent 往往不如一个拥有专业技能的 Agent 高效。行动营的进阶课程将教授如何封装“Skills”——即特定的业务能力。
例如，我们为一个电商 Agent 添加“库存查询”和“订单分析”的能力：
python
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# 定义具体的业务技能
def check_inventory_tool(query: str) -> str:
"""模拟库存查询技能"""
# 在实际应用中，这里会连接数据库或 API
database = {
"iPhone 16": "50 units in stock",
"MacBook Pro": "Out of stock",
"AirPods": "120 units in stock"
}
for key, value in database.items():
if key.lower() in query.lower():
return f"Product '{key}': {value}"
return "Product not found."
def analyze_orders_tool(period: str) -> str:
"""模拟订单分析技能"""
return f"For {period}, total sales increased by 15% compared to last period."
# 注册工具并启动智能体
if __name__ == "__main__":
# 模拟 LLM 调用 (实际开发中替换为 OpenAI/Anthropic/Claude SDK)
def mock_llm(prompt: str) -> str:
# 简单的模拟响应逻辑
if "inventory" in prompt.lower():
return "Action: check_inventory_tool\nAction Input: iPhone 16 status"
elif "sales" in prompt.lower():
return "Action: analyze_orders_tool\nAction Input: Q3 2026"
return "Final Answer: I need more information to proceed."
available_tools = {
"check_inventory_tool": check_inventory_tool,
"analyze_orders_tool": analyze_orders_tool
}
agent = AgenticCore(mock_llm, available_tools)
# 测试场景：用户询问库存
result = agent.run("Check if we have iPhone 16 in stock.")
print(f"Agent Response: {result}")
三、 2026 的技能图谱：从编码到编排
加入行动营，你将掌握的不仅仅是代码，更是面向未来的技能图谱：
- Prompt Engineering 进阶：如何编写能引导模型进行复杂推理的 System Prompt。
- RAG（检索增强生成）架构：解决 Agent 知识时效性问题，让私有数据成为 Agent 的长期记忆。
- 多模态感知：让 Agent 具备“视觉”和“听觉”，处理文档、图表甚至视频流。
- 评估与监控：如何量化 Agent 的表现，建立自动化测试流水线。
结语
2026 年是 Agentic AI 爆发的元年。与其被动适应，不如主动出击。本次行动营不仅提供全套的实战代码库，更强调“动手做”。我们将从最基础的 Loop 代码写起，一步步搭建出能够自主完成复杂任务的超级智能体。
名额有限，即刻加入，让我们一起解锁未来，做 AI 时代的架构师，而不是旁观者。
