AI Agent 開發實戰指南：從零開始構建智能助手
作者：demo123567
AI Agent（智能代理）是一個能夠感知環境、做出決策并執行行動的智能系統。它結合了大型語言模型（LLM）的推理能力和各種工具的實用功能，能夠完成復雜的任務。
什么是 AI Agent？
AI Agent（智能代理）是一個能夠感知環境、做出決策并執行行動的智能系統。它結合了大型語言模型（LLM）的推理能力和各種工具的實用功能，能夠完成復雜的任務。
核心組件解析
1. 狀態管理 (State Management)
class AgentState(TypedDict):
messages: List[Dict[str, Any]] # 對話歷史
current_step: str # 當前執行步驟
tools_used: List[str] # 已使用的工具
final_result: str # 最終結果作用：跟蹤Agent的執行狀態，確保工作流的連續性。
2. 工具系統 (Tool System)
class FileToolsServer:
def __init__(self):
self.server = Server("file-tools")
@self.server.list_tools()
async def list_tools() -> ListToolsResult:
return ListToolsResult(tools=[
Tool(
name="read_file",
description="讀取指定文件的內容",
inputSchema={...}
)
])作用：為Agent提供執行具體任務的能力，如文件操作、數據分析等。
3. 工作流編排 (Workflow Orchestration)
def _build_workflow(self):
workflow = StateGraph(AgentState)
# 添加節點
workflow.add_node("agent", self._agent_node)
workflow.add_node("tools", self._tools_node)
# 設置條件邊
workflow.add_conditional_edges(
"agent",
self._should_continue,
{
"tools": "tools",
"end": END
}
)
return workflow.compile()作用：定義Agent的執行邏輯和決策流程。
實際應用場景
場景1：文件管理助手
用戶: "請幫我讀取當前目錄的內容"
Agent: 使用list_directory工具 → 返回目錄文件列表場景2：情感分析專家
用戶: "分析這句話的情感：'這個產品真的很棒，我非常喜歡！'"
Agent: 使用analyze_text工具 → 返回"積極"情感分析結果場景3：數據處理專家
用戶: "計算這些數字的統計信息：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]"
Agent: 使用calculate_statistics工具 → 返回完整的統計信息開發步驟詳解
第一步：設計狀態結構
# 定義Agent需要跟蹤的所有信息
class AgentState(TypedDict):
messages: List[Dict[str, Any]] # 對話歷史
current_step: str # 執行步驟
tools_used: List[str] # 工具使用記錄
final_result: str # 最終輸出第二步：實現工具功能
# 每個工具都需要：
# 1. 工具描述（name, description）
# 2. 輸入參數定義（inputSchema）
# 3. 執行邏輯（call_tool方法）第三步：構建決策邏輯
def _agent_node(self, state: AgentState) -> AgentState:
# 1. 分析用戶輸入
# 2. 選擇合適的工具
# 3. 更新執行狀態
# 4. 決定下一步行動第四步：配置工作流
# 使用條件邊避免無限循環
workflow.add_conditional_edges(
"agent",
self._should_continue, # 決策函數
{
"tools": "tools", # 需要工具 → 調用工具
"end": END # 完成任務 → 結束
}
)關鍵技術要點
1. 避免無限循環
def _should_continue(self, state: AgentState) -> str:
if state["current_step"] == "tool_call":
return "tools" # 繼續工具調用
else:
return "end" # 結束執行2. 錯誤處理
try:
# 工具執行邏輯
result = self._call_tool(tool_name, arguments)
except Exception as e:
result = f"工具調用失敗: {str(e)}"3. 狀態持久化
# 使用MemorySaver保存執行狀態
return workflow.compile(checkpointer=MemorySaver())擴展建議
- 增加更多工具：網絡請求、數據庫操作、圖像處理等
- 優化決策邏輯：使用更智能的工具選擇策略
- 添加記憶功能：記住用戶偏好和歷史交互
- 實現并行處理：同時執行多個工具任務
- 增加安全控制：限制工具使用權限
總結
AI Agent的核心價值在于：
- 智能化：能夠理解用戶意圖并選擇合適的工具
- 自動化：減少人工干預，提高工作效率
- 可擴展：通過添加新工具來擴展能力
- 可定制：根據具體需求調整工作流程
通過這個實戰項目，你可以看到AI Agent如何將語言模型的推理能力與實用工具相結合，創造出真正有用的智能助手。這為未來的AI應用開發提供了重要的參考模式。
責任編輯：武曉燕
來源：
海燕技術棧
