《AI Agents from First Principles》
AI智能代理从零开始实战指南
你是否听说过“AI代理”？它就像魔法精灵，你告诉她任务，她就帮你完成：
- “Aya，帮我订一张迪拜到伦敦的机票。”
- “Aya，帮我总结会议要点并执行Steve的建议。”
- “Aya，调整我的健身计划。”
但截至2025年初，现实中这类代理还不够稳定，容易出错，构建也复杂。为此，业界出现了多款框架如Langchain、LLamaIndex、Langflow，但它们往往增加调试难度。
本篇博客带你用Python核心库，手把手从基础构建AI代理，打造适合不同场景的专用代理。
核心要点：
1. 提示设计（Prompt）：清晰、具体、带例子、角色设定，帮助语言模型准确理解任务。
2. 模型选择：API服务（OpenAI、Anthropic等）适合快速开发；自托管模型（Llama、Qwen等）适合成本和控制需求更高的场景。
3. 工具（Functions）：定义清晰输入输出的函数，作为模型的“工具”调用。用Python装饰器﹫tool为函数添加元信息，方便模型调用。
4. 记忆机制：短期记忆用上下文窗口，长期记忆用数据库。结合嵌入向量和向量数据库，实现RAG（检索增强生成），动态提供相关知识支持。
5. RAG优化：选择合适的检索策略，缓存、批处理、查询重写等提升性能与准确率。
6. 工程实践：
- 控制LLM调用次数，降低延迟和成本。
- 逐步迭代，先做简单版本。
- 测量任务成功率、响应质量、延迟、成本、安全性。
- 避免过度依赖LLM，合理用正则表达式等规则。
- 精简提示，避免提示膨胀。
- 减少工具数量，避免功能重叠。
7. 多智能体系统：通过自主切换代理，实现复杂任务分工。示例中包括数学计算智能体、代码生成智能体和总控智能体。
实战演示：
- 定义加法、乘法等工具函数，包装成模型可识别的schema。
- 设计系统提示，指导模型提取数字并调用工具计算结果。
- 通过循环对话实现连续任务处理。
- 采用ReAct模式，逐步思考、行动、观察，解决数学表达式计算。
- 利用向量数据库对网页文档内容进行索引和语义检索，实现智能问答。
- 构建监督者与工作者架构，智能分配任务给专长不同的代理。
总结：
本教程用纯Python实现AI代理核心技术，帮助你理解背后原理并自主构建。虽然像Langchain等框架方便实用，但理解底层逻辑更能灵活应对各种需求。未来可探索的领域包括令牌优化、错误恢复、安全策略等。
动手试试吧，你也能打造属于自己的智能助手！
全文链接： goyalpramod.github.io/blogs/AI_agents_from_first_principles/
