AI Agent开发实战教程 (2024最新)

关键词: AI Agent、LangChain、AutoGPT、智能体、Tool Calling、ReAct、多Agent协作

从零打造你的AI智能助手,让AI主动思考、规划、执行任务!

🤖 什么是AI Agent?

传统AI: 你问→AI答
AI Agent: 给目标→AI自主规划执行→完成任务

核心能力:

• 🧠 推理: 分析问题,制定计划
• 工具使用: 调用外部API/数据库
• 💾 记忆: 多轮对话,上下文理解
• 🔄 反思: 检查结果,自我纠正
• 🤝 协作: 多Agent分工合作

课程目录

第一章: Agent基础

• Agent架构设计
• ReAct框架详解
• LangChain快速入门
• 第一个Agent
• Tool Calling原理

第二章: 工具集成

• 内置工具(搜索/计算/天气)
• 自定义工具开发
• API集成(数据库/文件/网络)
• 工具链设计
• 20个实用工具

第三章: Memory系统

• 短期记忆
• 长期记忆(向量数据库)
• 对话历史管理
• 知识图谱
• 记忆检索优化

第四章: 高级Agent

• 多Agent协作(AutoGen)
• Planner-Executor模式
• BabyAGI实现
• AutoGPT架构
• 自主任务分解

第五章: 实战项目

• 智能客服Agent
• 数据分析Agent
• 代码审查Agent
• 内容创作Agent
• 研究助手Agent

第六章: 企业应用

• 生产环境部署
• 安全与权限控制
• 成本优化
• 监控告警
• 案例分析

快速开始

5分钟搭建第一个Agent

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import Ollama

# 1. 定义工具
def calculator(expression):
    return eval(expression)

tools = [
    Tool(
        name="Calculator",
        func=calculator,
        description="计算数学表达式"
    )
]

# 2. 初始化Agent
llm = Ollama(model="qwen2.5:7b")
agent = initialize_agent(
    tools, 
    llm, 
    agent="zero-shot-react-description",
    verbose=True
)

# 3. 运行
result = agent.run("100加200再乘以3等于多少?")
print(result)  # 900

📖 核心框架

资源

• LangChain文档: https://python.langchain.com
• AutoGPT: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
• LangSmith: Agent调试平台

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