从零构建AI Agent：用Python打造你的第一个智能助

本文详细介绍了如何使用Python构建基础但功能完整的AI Agent。文章首先解释了AI Agent的概念和核心组件架构（感知、处理、决策、执行和记忆模块），然后通过具体步骤展示了创建能理解简单命令并执行任务的AI Agent，并介绍了扩展能力的方法和进一步改进方向，如集成现代AI模型、添加工具使用能力等，为读者探索更复杂的AI系统奠定基础。

---

在人工智能迅猛发展的今天，AI Agent（智能代理）已成为最令人兴奋的技术之一。这些能够感知环境、做出决策并执行任务的智能系统，正逐渐改变我们与计算机交互的方式。本文将带你一步步用Python构建一个基础但功能完整的AI Agent，让你亲身体验创造"智能"的乐趣。

什么是AI Agent？

AI Agent是一个能够自主感知环境、做出决策并采取行动以实现目标的系统。与简单的程序不同，AI Agent具有自主性、反应性、主动性和社交能力等特性。从聊天机器人到游戏AI，从自动化交易系统到智能家居控制器，AI Agent的应用无处不在。

构建基础AI Agent的架构

在我们开始编码之前，先了解一个基础AI Agent的核心组件：

1. 感知模块 - 接收环境信息
2. 处理模块 - 分析和解释信息
3. 决策模块 - 基于当前状态和目标做出决策
4. 执行模块 - 执行决策并影响环境
5. 记忆模块 - 存储经验和知识

环境设置

首先，确保你已安装Python 3.7+，然后安装我们可能用到的库：

构建一个简单的任务导向AI Agent

让我们创建一个能够理解简单命令并执行相应任务的AI Agent。这个Agent将能够回答查询、执行计算和获取网络信息。

扩展AI Agent的能力

上面的基础Agent已经可以处理简单任务，但要让其更智能，我们可以添加以下功能：

1. 添加学习能力

2. 添加目标导向行为

测试你的AI Agent

现在让我们测试一下我们创建的AI Agent：

进一步改进的方向

1. 集成现代AI模型：使用OpenAI API或本地LLM（如通过Ollama）增强理解和生成能力
2. 添加工具使用能力：让Agent能够调用外部API和工具
3. 实现记忆持久化：使用数据库存储交互历史和学习内容
4. 增加多轮对话管理：处理复杂的多轮对话场景
5. 添加情感分析：根据用户情绪调整回应方式

结语

通过这个简单的Python实现，你已经创建了一个基础但功能完整的AI Agent。虽然它相对简单，但包含了智能代理的核心组件和逻辑流程。这个项目为你进一步探索更复杂的AI系统奠定了坚实基础。

AI Agent的开发是一个充满挑战和乐趣的领域。随着技术的进步，我们可以创建出越来越智能、有用的代理，它们将在各个领域帮助我们解决问题、提高效率。继续探索和实验，你将能够打造出真正强大的AI助手！

记住，这只是起点。AI的世界广阔无垠，等待你去探索和创造。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习_，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。
为了帮助大家打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里我和MoPaaS魔泊云联合梳理打造了系统大模型学习脉络，这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码免费领取🆓**⬇️⬇️⬇️

【大模型全套视频教程】

教程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。

从基础的 prompt 工程入手，逐步深入到 Agents，其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。

同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！

深耕 AI 领域技术专家带你快速入门大模型

跟着行业技术专家免费学习的机会非常难得，相信跟着学习下来能够对大模型有更加深刻的认知和理解，也能真正利用起大模型，从而“弯道超车”，实现职业跃迁！

【精选AI大模型权威PDF书籍/教程】

精心筛选的经典与前沿并重的电子书和教程合集，包含《深度学习》等一百多本书籍和讲义精要等材料。绝对是深入理解理论、夯实基础的不二之选。

【AI 大模型面试题 】

除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。

【大厂 AI 岗位面经分享（92份）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

【640套 AI 大模型行业研究报告】

【AI大模型完整版学习路线图（2025版）】

明确学习方向，2025年 AI 要学什么，这一张图就够了！

👇👇点击下方卡片链接免费领取全部内容👇👇

抓住AI浪潮，重塑职业未来！

科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整，缩减部分传统岗位，同时AI相关技术岗位（尤其是大模型方向）需求激增，已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。

行业趋势洞察：

• 转型加速： 传统IT岗位面临转型压力，拥抱AI技术成为关键。
• 人才争夺战： 拥有3-5年经验、扎实AI技术功底和真实项目经验的工程师，在头部大厂及明星AI企业中的薪资竞争力显著提升（部分核心岗位可达较高水平）。
• 门槛提高： “具备AI项目实操经验”正迅速成为简历筛选的重要标准，预计未来1-2年将成为普遍门槛。

与其观望，不如行动！

面对变革，主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验，是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。

01 为什么分享这份学习资料？

当前，我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足，行业亟需更多有志于此的专业力量加入。

因此，我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料，无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴！

我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题，也欢迎交流探讨，我们乐于分享所知。

*02 这份资料的价值在哪里？*

专业背书，系统构建：

• 本资料由我与MoPaaS魔泊云的鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在人工智能领域造诣深厚：

• • 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文超过50篇。
  • 拥有多项中美发明专利。
  • 荣获吴文俊人工智能科学技术奖（中国人工智能领域重要奖项）。

• 目前，我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。

内容实用，循序渐进：

• 资料体系化覆盖了从基础概念入门到核心技术进阶的知识点。

• 包含丰富的视频教程与实战项目案例，强调动手实践能力。

• 无论你是初探AI领域的新手，还是已有一定技术基础希望深入大模型的学习者，这份资料都能为你提供系统性的学习路径和宝贵的实践参考，助力你提升技术能力，向大模型相关岗位转型发展。

  

抓住机遇，开启你的AI学习之旅！