如何制造一个AI Agent：从“人工智障”到“人工智能”的奇幻漂流

开篇：什么是AI Agent？它和我的"人工智障"音箱有啥区别？🎤

朋友们，先想象一下：

• 你的智能音箱 🗣️ -> 🤖 -> ❓："Hey Siri，帮我订一份披萨，不要芝士。"

• Siri 🗣️ -> 🤖 -> 🍕："好的，已为您搜索'不要芝士的披萨'的图片，共有5,430,000张结果。"

我： 😤 (怒摔手机)

这就是传统的AI，一个命令式的傻瓜------你问，它答，答非所问是常态。

而现在我们要造的 AI Agent，是这样的：

• 你 🗣️ -> 🤖 -> 🧠："Hey Agent，我饿了，想吃点健康的，预算50块，搞定它。"

• Agent 🧠 -> 🤔 -> 🕵️ -> 📱 -> ✅："已调用'健康食品API'搜索附近餐厅，用'比价插件'筛选出评分最高且优惠的'轻食沙拉'，并通过'支付接口'完成下单。订单号666，预计20分钟后送达。记得给好评哦亲！"

我： 🥗 -> 😋 -> 😎 (优雅地刷起了B站，等待外卖)

看出区别了吗？Agent有大脑、会思考、能调用工具、可以自主完成一连串任务 ！它不再是单纯的"应答机"，而是一个能自主行动的智能体！

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一、🧱 打造一个Agent需要哪些"零件"？

把一个Agent拆开，里面大概长这样：

1. 🧠 大脑 (Brain) : 通常是一个大语言模型 (LLM)，比如GPT-4。负责思考、做决策、规划步骤。它是团队的CEO。

2. 🛠️ 工具 (Tools) : 是Agent的"瑞士军刀"。比如：计算器、搜索引擎、API接口、数据库等等。CEO手下干活的工具人。

3. 📝 记忆 (Memory): 分为短期记忆（记住当前对话的上下文）和长期记忆（从过去的交互中学习）。防止它变成"金鱼脑"，只有7秒记忆。🐠

4. 🧩 规划器 (Planner) : 把大任务拆解成一步步可执行的小任务。项目的项目经理。

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二、🚀 手把手教你造一个"摸鱼"Agent

项目目标：打造一个"职场摸鱼小助手"Agent。它能在你工作时自动监控股票市场，一旦你买的股票涨跌超过5%，就立刻发邮件提醒你！📈📉（老板看了想打人）

第1步：准备"大脑"和"工具"🔧

我们将使用强大的 LangChain 框架，它把造Agent的复杂度从"造火箭"降到了"拼乐高"。

安装"乐高零件"：

pip install langchain-openai langchain-agents python-dotenv requests

第2步：编写代码，注入灵魂💻

创建一个Python文件，比如 moyu_agent.py

import os
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.agents import Tool
from langchain import SerpAPIWrapper
from dotenv import load_dotenv
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

# 加载环境变量（把你的API Key都放进去）
load_dotenv()

# -------------------- 工具1: 股票查询工具 (模拟一个) --------------------
def stock_checker(stock_code):
    """一个模拟的股票查询工具，现实中请接入真正的API！"""
    # 假装我们查到了股价
    mock_price = {
        "AAPL": 180 + (ord(stock_code[-1]) % 10) - 5, # 用一个伪随机数模拟股价波动
        "TSLA": 250 + (ord(stock_code[-1]) % 10) - 5,
        "00700": 350 + (ord(stock_code[-1]) % 10) - 5, # 腾讯港股
    }
    price = mock_price.get(stock_code, 100)
    change = (price - 100) / 100 * 100  # 模拟涨跌幅
    return f"{stock_code} 当前价格: ${price}; 涨跌幅: {change:.2f}%"

# 把函数包装成LangChain可用的Tool
stock_tool = Tool(
    name="Stock Checker",
    func=stock_checker,
    description="用于查询指定股票代码的当前价格和涨跌幅。输入应为股票代码，如'AAPL'。"
)

# -------------------- 工具2: 邮件发送工具 --------------------
def email_sender(input_text):
    """一个模拟的发送邮件的工具"""
    # 这里应该是你的邮件逻辑，为了演示我们简化了
    print(f"🤖 [Agent日志] 正在尝试发送邮件...")
    print(f"📧 邮件内容: {input_text}")
    # 模拟成功发送
    return "邮件发送成功！老板绝对发现不了！"

email_tool = Tool(
    name="Email Sender",
    func=email_sender,
    description="输入邮件正文内容，即可发送邮件。"
)

# -------------------- 组装Agent！ --------------------
# 1. 初始化大脑LLM
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0) # 用个便宜点的模型

# 2. 加载工具列表
tools = [stock_tool, email_tool]

# 3. 初始化Agent！
# ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 是一种简单的Agent类型，适合单一任务
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,  # 开启废话模式，方便看Agent是怎么思考的
    handle_parsing_errors=True # 防止它偶尔解析错摆烂
)

# -------------------- 释放Agent！ --------------------
# 给它一个任务！
prompt = """
帮我监控一下股票AAPL（苹果），如果它的涨跌幅超过了5%，就立刻发邮件提醒我！
邮件内容要说："您的股票波动剧烈，快去看看！别被老板抓到了！！"
"""

if __name__ == "__main__":
    print("🚀 摸鱼Agent启动啦！")
    result = agent.run(prompt)
    print(f"最终结果: {result}")

第3步：运行它，看结果！🎬

在终端运行：

python moyu_agent.py

你会看到类似这样的大型思考现场 （verbose=True 的功劳）：

🚀 摸鱼Agent启动啦！

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to check the stock price of AAPL and see if the change is more than 5%. Then, if it is, I need to send an email.
Action: Stock Checker
Action Input: AAPL
Observation: AAPL 当前价格: $177; 涨跌幅: 77.00%
Thought: The change is 77%, which is definitely more than 5%. I need to send an email now.
Action: Email Sender
Action Input: 您的股票波动剧烈，快去看看！别被老板抓到了！！
Observation: 邮件发送成功！老板绝对发现不了！
Thought: I have successfully sent the email as requested.

> Finished chain.
最终结果: 邮件发送成功！老板绝对发现不了！

解读一下Agent的内心戏：

1. Thought: "我得先查查AAPL的股价..." 🤔

2. Action : 它选择了 Stock Checker 这个工具。

3. Observation : 工具返回结果 "涨跌幅: 77%" (这股价坐火箭了？🚀)

4. Thought: "卧槽77%！这还不冲？！" 😲

5. Action : 它立刻选择了 Email Sender 工具。

6. Observation: 邮件发送成功！

7. 任务完成！ 🎉

三、🌗 总结与展望：未来是Agent的天下！

恭喜你！你已经成功制造了一个初级"摸鱼"Agent！虽然它现在还有点简陋（比如用了模拟数据），但你已经掌握了核心科技！

阶段	特点	emoji
过去	单轮问答，像个复读机	🤖 ➡️ ❓
现在	多轮思考，会用工具，自主完成任务	🤖 ➡️ 🧠 ➡️ 🛠️ ➡️ ✅
未来	多个Agent协作！比如一个Agent负责调研，一个负责写代码，一个负责测试，它们自己就能开公司了！	👨💻👩💻🤖🧠🤖🧠 🤝

所以，未来的工作模式可能是：

你 ："Agent小队，去给我开发一个下一代元宇宙App，预算5个比特币。"
Agent们 ："收到，CEO！" (然后它们自己就开始分工协作了...)

你：😎 (躺在沙滩上，喝着椰汁)

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互动环节：💬

Q1 : 我的Agent只会报错怎么办？
A1 : 正常！99%的时间都在调bug！检查API Key、网络、库版本。记住，程序员的核心技能是谷歌 和复制粘贴。 Stack Overflow is your God! 🙏

Q2 : 有什么现成的Agent平台可以用吗？
A2 : 有！AutoGPT , LangChain , LlamaIndex , Microsoft AutoGen 都是非常火的框架和平台，让你"拼乐高"式造Agent。

Q3 : 我真的会因为造出Agent而失业吗？
A3 : 兄弟，想开点。是你用Agent让别人失业啊！(手动狗头) 🐶

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代码和人生一样，总有bug，但不要慌，慢慢调。

祝大家都能造出让自己准时下班的Agent！我们下期再见！ 👋

（本篇博客由人类撰写，但未来可能由Agent代笔）