作为老程序员，咱开发Agent不用从零造轮子，核心是“搭骨架+填大脑+连手脚” —— 骨架是任务调度逻辑，大脑是大模型，手脚是工具调用能力。下面分3个版本讲，从新手能跑的极简版，到能落地的进阶版，全是干货！
一、核心原理：Agent的3大必备模块
不管啥Agent，本质都绕不开这3件事，缺一个就玩不转：
- 规划模块：把用户的模糊需求拆成具体步骤（比如“写一篇AI绘画教程”拆成“选题→查资料→写大纲→填内容→排版”），大模型的思维链（CoT）就能搞定。
- 执行模块：调用外部工具干活（比如用Python爬资料、调Stable Diffusion API生成配图、用Markdown渲染排版），核心是工具函数的封装和参数传递。
- 反馈模块：检查执行结果对不对、好不好，不行就返工（比如发现教程里的参数写错了，让模型重新查资料修正），可以用大模型自检，也能加人工规则。
二、版本1：新手友好·极简版Agent（半天就能跑）
目标：做一个能“自动写Python小脚本”的Agent，不用复杂框架，纯原生代码+开源大模型。
技术栈：Python + Ollama（本地跑大模型，不用API key） + 简单函数封装
步骤1：环境准备
装Ollama：官网下载，一行命令跑起Llama 3。
装依赖：
pip install requests ollama
步骤2：写核心代码（不到50行）
import ollama # 1. 规划函数：让大模型拆任务 def plan_task(user需求): prompt = f"""你是一个Python助手，帮我把需求拆成具体的代码编写步骤。 需求：{user需求} 要求：步骤要清晰，每步只做一件事，比如“1. 导入需要的库；2. 定义函数XXX” """ response = ollama.chat(model='llama3', messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]) return response['message']['content'] # 2. 执行函数：让大模型生成代码，本地运行（简单版，只跑无风险代码） def execute_code(code): try: exec(code, globals()) return "代码执行成功！" except Exception as e: return f"代码报错：{str(e)}，请修正！" # 3. 主循环：规划→执行→反馈 def simple_agent(user需求): print("=== 1. 任务规划 ===") steps = plan_task(user需求) print(steps) print("\\n=== 2. 生成并执行代码 ===") code_prompt = f"""根据下面的步骤，生成完整的Python代码： 步骤：{steps} 要求：代码简洁，加注释，能直接运行 """ code = ollama.chat(model='llama3', messages=[{'role': 'user', 'content': code_prompt}])['message']['content'] print("生成的代码：\\n", code) result = execute_code(code.replace("```python", "").replace("```", "")) print("执行结果：", result) # 测试一下！ if __name__ == "__main__": simple_agent("写一个函数，计算1到100的和，然后打印结果")步骤3：运行测试
直接跑脚本，你会看到Agent先输出步骤，再生成代码，最后执行出结果 —— 一个极简Agent就成了！
缺点：只能跑简单代码，没有复杂工具调用，也不会自动修正错误。
三、版本2：进阶版·能调用工具的Agent（落地级）
目标：做一个能“爬取网页+数据分析+生成报告”的多工具Agent。
核心升级：引入工具注册表、标准化函数调用、结果反馈机制。
技术栈：Python + LangChain（简化工具调用） + 大模型（GPT-4/文心一言/Ollama） + 浏览器/Excel工具
核心步骤
- 封装工具函数：把常用功能写成标准化函数，比如爬网页、算数据、画图表：
from langchain.tools import tool @tool def crawl_webpage(url: str) -> str: """爬取指定URL的网页文本内容，用于获取外部数据""" import requests from bs4 import BeautifulSoup response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') return soup.get_text()[:1000] # 只取前1000字，避免太长 @tool def analyze_data(data: list) -> str: """分析数字列表，返回平均值、最大值、最小值""" avg = sum(data)/len(data) max_val = max(data) min_val = min(data) return f"平均值：{avg}，最大值：{max_val}，最小值：{min_val}"- 用LangChain搭Agent骨架：LangChain已经帮我们封装了“规划-执行-反馈”的逻辑，直接调包：
from langchain.agents import create_openai_tools_agent, AgentExecutor from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain import hub # 初始化大模型（本地用Ollama的话，换LangChain的Ollama封装就行） llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo") # 加载工具 tools = [crawl_webpage, analyze_data] # 用LangChain Hub的现成Prompt模板，省得自己写 prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent") # 创建Agent和执行器 agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) # 测试：爬取某网站数据并分析 result = agent_executor.invoke({"input": "爬取https://xxx.com的房价数据，提取数字列表并分析"}) print(result["output"])- 加反馈修正机制：如果执行失败（比如爬取失败），让Agent自动重试：
在AgentExecutor里加参数：agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors="重新尝试")关键亮点
•工具调用标准化：用@tool装饰器，大模型能自动识别函数名和参数。
•支持多工具组合：比如爬数据→分析→生成报告，一键完成。
•可扩展性强：想加新工具（比如调Stable Diffusion画图），直接封装函数就行。
四、版本3：大佬版·自主进化的Agent（工业级）
如果想做更牛的Agent（比如像Manus那样能动态调整任务、多Agent协作），需要加这些高级特性：
长期记忆模块：用向量数据库（比如Pinecone、Chroma）存储Agent的历史任务和经验，下次遇到类似需求不用重新规划。
多Agent协作：让多个小Agent分工（比如一个负责爬数据，一个负责分析，一个负责写报告），用消息队列（比如RabbitMQ）通信。
沙箱环境：执行代码或调用外部工具时，用Docker隔离，避免风险（比如防止Agent执行恶意代码）。
性能优化：用大模型的函数调用API（比如GPT-4的Function Call）代替Prompt解析，准确率更高；加缓存机制，重复任务不用重新跑。
五、避坑指南：老程序员踩过的3个坑
别自己写大模型：除非你有上亿级算力，否则直接用开源模型或API，把精力放在Agent的逻辑上。
工具调用别太复杂：新手先从2-3个工具开始，工具越多，大模型越容易搞混参数。
防住大模型幻觉：执行关键任务（比如数据分析）时，一定要加人工校验或规则校验，别完全信AI的结果。
六、快速上手路线图（7天搞定）
Day1：理解Agent核心原理，跑通版本1的极简代码。
Day2-3：学LangChain的工具调用，搭建版本2的多工具Agent。
Day4-5：加向量数据库，实现长期记忆。
Day6-7：测试优化，解决报错和幻觉问题，部署成API服务。
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