AI Agent（智能体）是基于大模型构建的自主任务执行系统，能够根据用户指令拆解目标、调用工具、完成复杂任务（如数据分析、自动化办公）。其核心特征包括：
自主性：无需逐步指令，可主动规划任务流程。
工具调用：通过API、数据库、搜索引擎等获取实时数据。
多轮交互：支持上下文记忆和动态调整策略。
意图理解模块：将用户输入转换为结构化任务描述。
# 示例：使用大模型提取用户意图
prompt = """
用户输入：“帮我分析上周北京的天气变化趋势，并预测明天是否适合户外活动。”
输出JSON格式：{"task_type": "数据分析", "target": "天气趋势分析",
"location": "北京", "time_range": "上周"}"""
response = llm.generate(prompt)任务拆解引擎：将复杂目标分解为可执行子任务。
（例如：数据获取 → 趋势计算 → 预测建模 → 生成报告）
工具调度层：根据子任务调用对应API或数据库。
LangChain：构建Agent流程的核心框架，支持链式调用与记忆管理。
Function Calling：让大模型自主选择外部工具（如调用Python函数、HTTP API）。
AutoGPT/MetaGPT：开源Agent框架，提供任务规划、代码生成等模块。
#安装依赖库pipinstalllangchainopenaipython-dotenv
2. 核心模块开发
步骤1：定义工具集
fromlangchain.toolsimporttool@tooldefquery_weather(city:str)->str:"""调用天气API获取实时数据"""
#示例代码（真实场景替换为API请求）returnf"{city}天气：25℃，晴"
@tooldefsearch_order(order_id:str)->dict:"""从数据库查询订单信息"""
return{"order_id":order_id,"status":"已发货"}步骤2：构建Agent执行链
fromlangchain. agentsimportinitialize_agentfromlangchain.llmsimportOpenAIllm=OpenAI(temperature=0) tools=[query_weather,search_order] agent=initialize_agent(tools,llm,agent="structured-chat-react-description",verbose=True)
步骤3：实现多轮对话
response=agent.run("用户问：我订单12345的物流状态是什么？北京今天适合穿什么衣服？")
#输出示例：#1.调用search_order查询订单12345→状态已发货#2.调用query_weather获取北京天气→建议穿短袖Chain-of-Thought（CoT）提示工程
通过引导大模型生成中间推理步骤，例如：
问题：分析A公司Q3财报风险点 步骤1：提取营收、成本、现金流关键数据 步骤2：计算同比增长率与行业对比 步骤3：识别异常波动指标
ReAct模式：结合推理（Reasoning）与行动（Action），动态调整策略。
RAG增强：将知识库文档转换为向量存储，优先检索后生成。
置信度过滤：对模型输出进行交叉验证（如调用Wolfram Alpha验证数学结果）。
向量化记忆池：使用ChromaDB存储历史对话的Embedding，实现快速检索。
关键信息摘要：对大段对话生成摘要，减少Token消耗。
#使用LangChainExpressionLanguage(LCEL)构建复杂流程
chain=({"input":RunnablePassthrough()}|prompt_template|llm.bind(tools=tools_list)|ToolsOutputParser())流式输出：通过StreamingJSONParser实现逐块生成，降低响应延迟。
异步执行：并行调用多个API提升效率（如同时查询天气和交通数据）。
多模态Agent：融合视觉、语音等多模态输入输出（如GPT-4V）。
轻量化部署：使用Llama.cpp等工具实现端侧运行。
安全机制：增加内容审核、权限控制模块。
通过上述技术拆解和实战示例，开发者可快速掌握AI Agent的核心开发能力。建议从简单任务入手，逐步增加工具链复杂度，最终实现商业场景落地。
