零基础入门 AI Agent：手把手实现你的第一个智能体-优快云博客

最近在 Reddit 的 r/AgentsofAI 社区看到一篇名为《构建你的第一个 AI Agent：一条清晰的路径！》的帖子，作者分享了他们多次成功构建可工作 AI Agent 的实践经验。帖子内容精炼、直接，提供了非常具体且可操作的步骤，对于那些对 AI Agent 领域感兴趣却不知如何下手的人来说，非常有价值。

以下是该帖子的完整内容，现已整理和翻译如下：

构建你的第一个 AI Agent：一条清晰的路径！

我见过很多人对构建 AI Agent (人工智能代理) 感到兴奋，但最终却因一切听起来过于抽象或被过度吹捧而陷入困境。如果你真的想制作你的第一个 AI Agent，这里有一条你可以实际遵循的路径。这不仅仅是（又一个）理论，它正是我多次用来构建可工作的 Agent 的过程。

选择一个非常小且非常清晰的问题 暂时忘了构建一个“通用 Agent”吧。决定一个你希望 Agent 完成的特定工作。例如：- 从医院网站预订医生预约 - 监控招聘网站并为你发送匹配的职位 - 总结收件箱中未读的邮件。问题越小、越清晰，就越容易设计和调试。
选择一个基础 LLM (大语言模型) 不要浪费时间在初期训练你自己的模型。使用一些已经足够好的模型。GPT、Claude、Gemini，或者如果你想自托管，可以选择 LLaMA 和 Mistral 等开源选项。只需确保模型能处理推理和结构化输出，因为这是 Agent 依赖的基础。
决定 Agent 如何与外部世界交互 这是人们经常跳过的核心部分。Agent 不仅仅是一个聊天机器人，它还需要工具。你需要决定它可以使用哪些 API (应用程序接口) 或行动。一些常见的工具包括：- 网页抓取或浏览 (Playwright、Puppeteer，或可用的 API) - 邮件 API (Gmail API、Outlook API) - 日历 API (Google Calendar、Outlook Calendar) - 文件操作 (读/写文件到磁盘，解析 PDF 等)。
构建骨架工作流 暂时不要跳入复杂的框架。从连接基本要素开始：- 接收用户输入 (任务或目标) - 通过指令 (系统提示) 将其传递给模型 - 让模型决定下一步 - 如果需要工具 (API 调用、抓取、行动)，执行它 - 将结果反馈给模型以进行下一步 - 持续循环直到任务完成或用户得到最终输出。这个循环——模型 -> 工具 ->> 结果 -> 模型——是每个 Agent 的核心。
谨慎地添加记忆 大多数初学者认为 Agent 需要庞大的记忆系统，但事实并非如此。从短期的上下文 (最后几条消息) 开始。如果你的 Agent 需要在不同运行周期之间记住事情，可以使用数据库或简单的 JSON 文件。只有当你确实需要时，才添加向量数据库或高级检索。
封装一个可用的界面 命令行界面 (CLI) 在最初阶段就足够了。一旦它能工作，就给它一个简单的界面：- 一个网页看板 (Flask, FastAPI, 或 Next.js) - 一个 Slack/Discord 机器人 - 或者甚至是一个在你机器上运行的脚本。关键是让它能在你的终端之外使用，这样你就能看到它在真实工作流中的表现。
小周期迭代 不要期望它第一次就能完美运行。运行真实任务，看看它在哪里出错了，修补它，再次运行。我构建的每个 Agent 都经历了数十次这样的循环，才变得可靠。
控制好范围 总是想添加更多工具和功能的诱惑很大。要抵制住。一个单一的、能良好工作的 Agent，比如能预订预约或管理你的邮件，其价值远高于一个不断失败的“通用 Agent”。

最快的学习方式是构建一个特定的、端到端的 Agent。一旦你完成了，构建下一个就会变得容易十倍，因为你已经理解了整个管道。