构建自主 AI Agent：从原理到实战

什么是 AI Agent?

AI Agent 不仅仅是一个聊天机器人，它具备 感知、规划 和 行动 的能力。

核心架构 (ReAct)

1. Thought (思考): 模型分析当前任务。
2. Action (行动): 模型决定调用哪个工具。
3. Observation (观察): 获取工具执行结果。
4. Response (响应): 根据结果生成最终回答。

Mermaid 流程图

sequenceDiagram
    participant User
    participant Agent
    participant Tool
    
    User->>Agent: 帮我查询今天的北京天气
    loop ReAct Loop
        Agent->>Agent: 思考: 需要调用天气API
        Agent->>Tool: Call WeatherAPI("Beijing")
        Tool-->>Agent: 25°C, Sunny
        Agent->>Agent: 思考: 已获得信息
    end
    Agent-->>User: 今天北京天气晴朗，气温 25°C

代码实现

from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")

agent.run("Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?")