Agent系列 1W字用Python从零搭建AI智能体

智能体是一种能够感知其所处环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主实体。智能体的复杂程度各不相同，从简单的对刺激做出反应的反应式智能体，到能够随着时间推移进行学习和适应的更高级的智能体。常见的智能体类型包括：

• 反应式智能体：直接对环境变化做出反应，没有内部记忆。
• 基于模型的智能体：利用对世界的内部模型来做出决策。
• 基于目标的智能体：根据要实现的特定目标来规划行动。
• 基于效用的智能体：基于效用函数评估潜在行动，以实现结果的最大化。

聊天机器人、推荐系统和自动驾驶汽车都是智能体的实际应用例子，它们各自利用不同类型的智能体来高效且智能地执行任务。

我们构建的智能体核心组件包括：

• 模型：智能体的 “大脑”，负责处理输入并生成响应。
• 工具：根据用户请求，智能体可以执行的预定义函数。
• 工具箱：智能体可使用的工具集合。
• 系统提示：指导智能体如何处理用户输入并选择正确工具的指令集。

现在，让我们挽起袖子，开始动手构建吧！

2.1 准备工作

本教程的完整代码可在AI智能体的GitHub仓库中获取。你可以在 “Build an Agent from Scratch” 这里找到具体实现。在运行代码之前，请确保你的系统满足以下先决条件：

1. Python环境设置

运行AI智能体需要安装Python。按照以下步骤来设置你的环境：

• 安装Python（如果尚未安装）：从python.org下载并安装Python（推荐3.8及以上版本）。
• 验证安装：在命令行中输入，查看是否正确安装。
• 创建虚拟环境（推荐）：使用虚拟环境来管理依赖项是个不错的选择。在命令行中输入创建虚拟环境，然后通过激活它。
• 安装所需依赖项：导航到代码仓库目录，然后在命令行中输入来安装所需的依赖库。

2. 本地设置Ollama

Ollama用于高效地运行和管理本地语言模型。按照以下步骤安装和配置它：

• 下载并安装Ollama：访问Ollama的官方网站，下载适合你操作系统的安装程序，并按照平台对应的说明进行安装。
• 验证Ollama安装：在命令行中运行，检查Ollama是否正确安装。
• 拉取模型（如有需要）：有些智能体实现可能需要特定的模型。你可以使用命令拉取模型。

2.2 实现步骤

步骤1：设置环境

除了Python，我们还需要安装一些必要的库。在本教程中，我们将使用、和库。另外，我们会使用来管理环境变量。在命令行中输入进行安装。

步骤2：定义模型类

我们首先需要一个能够处理用户输入的模型。我们将创建一个类，它通过与本地API进行交互来生成响应。以下是基本实现代码：

这个类使用模型名称、系统提示、温度和停止标记进行初始化。方法向模型API发送请求并返回响应。

步骤3：为智能体创建工具

接下来是为我们的智能体创建可用的工具。这些工具是执行特定任务的简单Python函数。以下是一个基本计算器和字符串反转器的示例：

这些函数根据提供的输入执行特定任务。处理算术运算，而则反转给定的字符串。

步骤4：构建工具箱

类用于存储智能体可以使用的所有工具，并为每个工具提供描述：

这个类将帮助智能体了解哪些工具可用以及每个工具的用途。

步骤5：创建智能体类

智能体需要进行思考、决定使用哪个工具并执行它。以下是类的代码：

这个类有三个主要方法：

• ：存储并返回工具的描述。
• ：根据用户提示决定使用哪个工具。
• ：执行选择的工具并返回结果。

步骤6：运行智能体

最后，让我们把所有内容整合起来，运行我们的智能体。在脚本的主程序部分，初始化智能体并开始接受用户输入：

在这篇博文中，我们从理解智能体是什么开始，逐步实现了一个智能体。我们设置了环境，定义了模型，创建了必要的工具，并构建了一个结构化的工具箱来支持智能体的功能。最后，我们通过运行智能体，将所有内容整合到了一起。

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