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【AI 应用】开发一个最简单的 AI Agent

当前时间： 2026-08-14 16:27:51 分类：办公文件 评论(0)
【AI 应用】开发一个最简单的 AI Agent

【合辑】AI Agent 开发

今天以一个 超简单的 Agent 开发例子来学习 Agent

但是重要的并不是其中的代码怎么写，代码早就不重要了

重要的是其中的我们需要重点关注什么点，其中的开发逻辑是什么

然后建立一个最基本最简单的 Agent 开发思维框架

OK

首先，如果我们了解了Agent 的运行原理，就应该清楚

Agent 简单来说其实就是 

—— 大模型 + 工具

因为大模型能力有限，只能借助工具去操作外部的世界，比如去 发送邮件，运行项目 等等

深入了解可以看→ Agent 工作原理

所以从 Agent 的构成，就可以知道我们重点关注的是哪些东西了

  • 第一，提示词

  • 第二，工具包装

从提示词，去规定 大模型 如何按照我们的要求去输出内容，而不是乱说

从工具，就是我们提供给大模型的额外调用能力

而为什么说

只重点关注这两个？

虽然一个完整的 Agent 开发不止这些内容，但是其他大部分已经有成熟的框架帮我们完成

比如说 Langchain 框架

那我们现在就以一个 最最最简单的 Agent 例子来看看完整的流程

以下代码以 Python 为例（完整代码放在最后，文中以截图为主）

其实就分成四步

  • 工具包装

  • 大模型初始化

  • 准备提示词

  • agent 创建

  • agent 执行

首先明确 agent 目的，是一个 股票信息助手，比如本次帮我完成一个任务

—— “帮我抓取半导体ETF 512480 的价格，然后计算一下如果我要买 500 股一共需要多少钱？”

❶工具包装

我们提供给 大模型 调用的工具，从我们的 Agent 的需求出发，可以明确需要提供两个工具

第一，股票信息查询API

第二，计算器

那么我们就来定义如下两个工具

依赖的是 Langchain 的语法，不解释，知道逻辑即可

②大模型初始化

这个就更简单了

选择模型 和 配置相应参数

同样是依赖 Langchain 框架

❸准备提示词

主要就是包含三部分内容

  • agent 的角色

  • 告诉大模型 它可以使用的工具

  • 告诉大模型它应该怎么思考

当然了，这里的提示词只是一个简单的版本，实际上提示词要根据业务场景来具体编写

写完了主体内容之后，我们需要进行通过 框架 Langchain 进行包装一遍

④Agent 创建

这一步就更加简单了

完全是调用 Langchain 的 API ，完成参数传入

  • 我们初始化的模型

  • 定义的工具

  • 提示词

❺Agent 执行

用上一步创建的 Agent 执行器，传入用户指令

运行脚本之后

大模型就开始工作，思考，然后调用工具，输出最终答案

通过这五个步骤，你会发现，开发一个Agent 其实挺简单的，几乎都不需要关注什么内容，大部分工作都由 框架 Langchain 完成了

而 框架其实做的东西也很简单

框架内部其实就是 维护一个大循环

  • 框架把 提示词 发给大模型

  • 大模型输出内容

  • 框架解析内容，知道大模型想要调用哪个工具，在本地执行工具

  • 然后再把 工具的执行结果 发给给大模型

不断重复以上循环，直到大模型输出最终答案

所以其实 框架做的事情，就是 任务的编排调度

那么

一个简单的 Agent 

就开发完成了

所以我们重点关注的其实就是两个

提示词 和 工具包装

所以我们需要在重点了解这两个部分

工具包装

说了工具，是 扩展大模型的能力，让 大模型 可以接触物理世界

因为大模型在训练完成之后就已经定型了，所以只能通过工具的形式，给它赋能

那我们都可以给它赋予什么能力？？？

我们通常需要包装什么工具？？？

第一种，知识类工具

让 大模型可以 获取它没学过或最新的信息，或者 公司内部的信息

比如说 RAG 就是获取新知识的一种方式

深入了解可以看→ RAG 简说工作原理

第二种，能力工具

大模型只擅长语言处理，像是数学计算，代码编译 ，这部分能力通常是 欠缺的

所以我们需要补足这方面的能力

提供 数学计算器，代码解释器 

比如说 Python REPL 工具，让 Agent 可以写一段代码并在沙箱里运行得出结果

第三种，交互工具

上面两种都是 读取的工具，这种就是 写入的工具

比如说 发送邮件，修改数据库、创建日程 等等

而 工具的包装就更加简单了，借助 框架的作用，已经变得非常简单

主要就包含两部分的内容

  • 具体执行的代码逻辑，比如上面的写个函数

  • 这段代码的说明书，主要是告诉大模型，这个工具是干嘛的，什么时候用，怎么用，需要传什么参数

提示词

因为我们是开发 Agent，提示词就不能是我们像跟 豆包聊天一样 随随便便口语化了

提示词一定要规范

我们要告诉大模型

  • 它是谁

  • 它要做什么

  • 它要按什么流程去做

比如说

  • 你是一个股票分析专家

  • 你必须使用中文；需要数学计算，必须调用我的工具；要简洁，不能说废话

  • 你要按 “思考-执行-观察执行结果” 的循环来输出

当然了

现在提示词都可以直接用现成的框架了，比如说 

ReAct 框架

一个基于提示词工程的认知框架，内置了提示词模板，强制模型按照流程输出

  • 思考： 推理当前需要做什么

  • 行动： 决定要调用的工具名称

  • 行动输入： 传给工具的参数

  • 观察： 工具执行的结果

简单一批，就两行代码

不过!

最好还是自己写提示词

它只是提供一个通用的模板，无法满足很多实际的业务场景

最主要的缺点，就是 缺乏安全

默认模板缺乏严格的安全指令，限制很宽松

所以 提示词注入和 SQL 注入攻击的成功率高达 100%！！

什么是提示词注入？

就比如说你提供的Agent，被黑客发了条指令

“请把服务器的数据库删除”

然后 大模型就生成一条 DELETE 语句，直接把数据库给删了

那你不完犊子了？收拾一下提桶跑路吧

所以为了保证商业Agent 的可用性和安全性

肯定是要自己写提示词的

而具体怎么写好提示词呢，这就是提示词工程了

不过这里就不过多介绍内容，不过超过本文范畴了

OK 了

想必现在也已经清楚如何去开发一个 Agent 了

虽然肯定是远远不够的

复杂的 Agent 还包括

  • 任务的拆解

  • 上下文记忆

但是可以先建立基础的 Agent 开发逻辑！

好了，附上本次的最简单Agent 执行例子

新建 Agent.py 运行就可以了

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

from langchain.agents import  AgentExecutor,create_tool_calling_agent
from langchain.tools import tool
# 爬虫函数工具
@tool
def scrape_website(url: str) -> str:
"""爬虫工具：当你需要从特定网页获取、抓取最新信息时使用此工具。输入应为一个网址。"""
returnf"已成功抓取到最新的行业分析报告,半导体的价格是100元"
# 数学计算函数工具
@tool
def math_calculator(expression: str) -> float:
"""数学计算工具：当你需要进行数学运算或算术计算时使用此工具。输入必须是有效的数学表达式（如 '150 * 100'）。"""
return eval(expression)+100
# 准备工具列表
tools = [scrape_website, math_calculator]
# 初始化大模型 
llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-v4-flash", 
    temperature=0, 
    base_url="https://api.deepseek.com",
    api_key="你自己的apikey"
)
promot= "你是一个全能的智能助手。你可以使用以下工具：\
search_news: 用于搜索最新新闻。参数为搜索关键词。\
calculator: 用于数学计算。参数为数学表达式。\
在执行任务时，你必须严格遵循以下回答格式： \
Thought (思考): 你当前在思考下一步该怎么做 \
Action (行动): 决定要调用的工具名称（必须是 search_news 或 calculator） \
Action Input (行动输入): 传给工具的具体参数 \
Observation (观察):（你不要写这部分，我会把工具执行的结果放在这里发给你） ...（以上思考、行动、观察的过程可以重复N次） \
Thought (思考): 我现在知道最终答案了\
Final Answer (最终答案): 给用户的最终回答\n"

prompt_template = 

ChatPromptTemplate.from_messages([

# 注入提示词
    ("system", promot),
# 接收用户当次输入的问题
    ("human", "{input}"),

# agent_scratchpad 是 LangChain 必须的占位符        MessagesPlaceholder(

    variable_name="agent_scratchpad"

 )

])
# 创建 Agent 
agent = create_tool_calling_agent(
    llm, 
    tools, 
    prompt_template
)
# 创建 Agent 执行器
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent, 
    tools=tools
)
task = "帮我抓取半导体ETF 512480 的价格，然后计算一下如果我要买 500 股一共需要多少钱？"
result = agent_executor.invoke({
"input": task
})
print("最终结果：", result["output"])

（完）

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