大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

第21讲：AI Agent开发——让AI自主完成任务

什么是AI Agent？

AI Agent = AI + 工具 + 记忆

AI是大脑
工具是手脚（搜索、代码、文件操作）
记忆是经验

1、安装Agent框架

1	pip install langchain langchain-community openai

2、给AI装上工具

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.tools import WikipediaQueryRun
from langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的Key", base_url="https://api.deepseek.com")

# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="搜索",
        func=wikipedia.run,
        description="当你需要搜索信息时使用"
    ),
    Tool(
        name="计算器",
        func=lambda x: str(eval(x)),
        description="用于数学计算"
    )
]

3、构建Agent

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-chat",
    openai_api_base="https://api.deepseek.com",
    openai_api_key="你的Key"
)

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent="zero-shot-react-description",
    verbose=True
)

# 让Agent自主完成任务
result = agent.run("帮我搜索Python之父是谁，然后计算他2025年的年龄")
print(result)

4、给Agent添加记忆

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent="conversational-react-description",
    memory=memory,
    verbose=True
)

# 多次对话，Agent记住上下文
agent.run("我叫小明")
agent.run("我叫什么名字？")  # 能记住：小明

5、实战：个人助理Agent

import os
import office

def read_file_tool(query):
    """读取文件工具"""
    files = os.listdir(".")
    return "\n".join(files)

def write_note_tool(content):
    """写笔记工具"""
    with open("笔记.md", "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(f"\n{content}")
    return "笔记已保存"

tools = [
    Tool(name="读文件", func=read_file_tool, description="列出当前目录文件"),
    Tool(name="写笔记", func=write_note_tool, description="保存笔记内容")
]

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")

while True:
    user_input = input("你：")
    if user_input == "退出":
        break
    result = agent.run(user_input)
    print(f"助理：{result}")

6、Agent的执行流程

1
2
3

用户提问 → Agent思考 → 选择工具 → 执行工具 → 获得结果 → 继续思考 → 完成任务
     ↑                                                                    ↓
     ←←←←←←←←←←←←←←←←←←←← 结果反馈 ←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←