我花了7天，从零手搓了一个 AI Agent 系统（附完整代码）
系列开篇 · 共8篇
大家好，欢迎来到小撒的私房菜，我是小撒。
去年这时候，我也是那种"看了很多 Agent 教程，但什么都没做出来"的人。
不是没有努力。我装过 LangChain，照着文档走，agent.run("帮我查天气") 确实跑通了。
但那之后呢？
我不知道里面发生了什么。一旦报错，我不知道从哪里改。一旦想加个功能，我不知道从哪里下手。
这种感觉很难受——你用了一个工具，但你不理解它。
后来我决定换个方法：不用任何框架，从最原始的方式把 Agent 做一遍。
这个系列是什么
《7天从零手搓 AI Agent》是一个完整的实战系列，共8篇：
- 本篇：为什么这样学，以及你能得到什么
- Day 1：你的第一个"会决策"的程序
- Day 2：给 Agent 装上真实工具
- Day 3：多工具，让 Agent 自己选
- Day 4：给 Agent 装上记忆
- Day 5：Agent Loop——最关键的一天
- Day 6：先规划，再执行
- Day 7：完整项目 + 下一步去哪里
每一篇都有：
- 完整可运行的代码
- 每一行为什么这样写
- 最常见的错误和解决方法
- 当天能跑出来的成果
先说清楚：这个系列适合谁
适合：
- 会 Python 基础（变量、函数、if/else、for 循环就够了）
- 有一个 OpenAI API Key，或者 DeepSeek / 月之暗面等国内服务
- 想真正理解 Agent 是怎么工作的，不只是调包
- 看了很多教程但还是没做出来的人
不太适合：
- 想学框架使用手册的人（这里先不用任何框架）
- 完全不懂 Python 的人（建议先学一周 Python 基础）
为什么先不用 LangChain
我知道你可能想问：现在都用 LangChain / AutoGen 了，为什么要手搓？
有个比喻：
学开车之前先了解发动机，这样你才知道为什么踩油门车会动。你不需要变成工程师，但你需要知道大概发生了什么。
LangChain 解决的问题，正是你手搓时会遇到的问题。
当你手搓过一遍，你会突然理解：
- 为什么 LangChain 有 Memory 模块
- 为什么 Tool 需要 description
- 为什么 Agent 有 max_iterations
- 为什么会有 ReAct、Plan-and-Execute 这些模式
这些不是设计者随便加的。是因为不加会出现具体的问题——而你会亲手遇到这些问题。
遇到了再解决，理解才是真理解。
之后你再去看 LangChain，会觉得"啊，原来它帮我封装了这个"，而不是"这个参数是什么意思"。
你7天后能得到什么
一个真正运行的 Agent 系统，长这样：
=================================================
我的 AI Agent 系统 v1.0
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命令：
直接输入 → 对话模式（有记忆，自动使用工具）
/plan <任务> → 规划模式（先制定计划再执行）
/clear → 清除对话记忆
/quit → 退出
=================================================
你：最近有哪些 AI 领域的重要新闻？
[步骤 1/5]
[AI 思考]: {"type": "tool_call", "tool": "web_search", "params": {"query": "AI 人工智能最新新闻"}, "thought": "需要搜索最新 AI 新闻"}
[调用工具]: web_search
[工具结果]: 摘要：...
[步骤 2/5]
[AI 思考]: {"type": "final_answer", "content": "根据最新搜索结果..."}
[完成，共 2 步]
Agent：根据最新搜索结果，以下是 AI 领域近期重要动态：...
（对话记忆：2 条）
你：/plan 帮我调研 AI 编程工具的现状，写份简要报告
正在制定计划...
目标：调研 AI 编程工具现状
共 3 步：
步骤 1：搜索主流 AI 编程工具 （工具：web_search）
步骤 2：搜索用户评价和对比 （工具：web_search）
步骤 3：整合信息，撰写报告
确认执行？(y/n)：
不是截图，是你自己跑出来的。
每一行代码你都知道为什么在那里。
技术准备
环境要求：
- Python 3.10 或以上（
python --version查看） - 一个 API Key
API Key 怎么获取：
如果在国内，推荐 DeepSeek（便宜，效果好，接口格式和 OpenAI 完全一样）：
- 官网：platform.deepseek.com
- 注册后充值几块钱，跑完这个系列绰绰有余
OpenAI 官方也可以，gpt-4o-mini 很便宜，跑完7天大概花 $0.5 以内。
代码怎么拿：
这个系列所有代码都可以在文章里直接复制，也会在文末提供 GitHub 地址（完整项目结构，每天独立目录，下载即用）。
开始吧
下一篇是 Day 1：《让 AI 帮你"做决定"——你的第一个 Agent》
我们会用不到50行 Python，做出一个真正能"感知→思考→行动"的程序。
不是玩具。是后面所有东西的骨架。
这个系列每天更新一篇，建议收藏本文，后续在评论区更新目录链接。
全部代码开源，文末附 GitHub 地址。
