智能体开发指南——动手搭建一个智能体

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大家好,欢迎阅读这份《智能体(AI+Agent)开发指南》!
在大模型和智能体快速发展的今天,很多朋友希望学习如何从零开始搭建一个属于自己的智能体。本教程的特点是 完全基于国产大模型与火山推理引擎实现,不用翻墙即可上手,非常适合国内开发者快速实践。
通过循序渐进的讲解,你将学会从 环境配置、基础构建、进阶功能到实际案例 的完整流程,逐步掌握智能体开发的核心技能。无论你是初学者还是有经验的工程师,相信这份教程都能为你带来启发。

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智能体工具调用

一. 代码实现一个智能体

from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
import datetime
import requests
import json

# 配置火山引擎的模型服务
base_url = 'https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3'
api_key = 'your_api_key'
model_name = 'doubao-1-5-pro-32k-250115'

# 工具函数1:获取天气信息
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """为一个给定的城市获取天气信息。"""
    # 这里可以集成真实的天气API,目前返回模拟数据
    weather_conditions = ["晴天", "多云", "小雨", "阴天", "雪天"]
    import random
    condition = random.choice(weather_conditions)
    temperature = random.randint(15, 30)
    return f"{
     
     city}的天气是{
     
     condition},温度{
     
     temperature}°C"

# 工具函数2:获取当前时间
@tool
def get_current_time() -> str:
    """获取当前时间信息。"""
    now = datetime.datetime.now()
    return f"当前时间是:{
     
     now.strftime('%Y年%m月%d日 %H:%M:%S')}"

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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