# 伪代码示例：简易天气穿衣助手Agent
import requests
class Agent 智能体 WeatherAgent:
def
__init__
(
self
):
self.
memory
=
[
]
# 简单的记忆存储
self.
tools
=
{
‘get_weather’:
self.
get_weather_api
,
‘give_advice’:
self.
generate_advice
}
# 工具1: 调用天气API
def get_weather_api
(
self
, city
):
“””调用外部天气API获取数据”””
# 这里模拟一个API调用
print
(f
“[Agent 行动] 正在查询{city}的天气…”
)
# 假设返回的数据
mock_data
=
{
‘city’: city
,
‘temp’:
22
,
‘condition’:
‘晴朗’
,
‘wind’:
‘3级’
}
return mock_data
# 工具2: 根据天气生成建议
def generate_advice
(
self
, weather_data
):
“””根据天气数据生成穿衣建议”””
temp
= weather_data
[
‘temp’
]
condition
= weather_data
[
‘condition’
]
advice
= f
“当前{weather_data[‘city’]}气温{temp}℃，天气{condition}。”
if temp
>
25:
advice +
=
“建议穿短袖、短裤。”
elif temp
>
15:
advice +
=
“建议穿长袖T恤、薄外套。”
else:
advice +
=
“建议穿毛衣、厚外套。”
return advice
# 规划与执行核心
def run
(
self
, user_input
):
“””解析用户目标并执行任务”””
print
(f
“[用户指令] {user_input}”
)
# 步骤1: 规划 – 从指令中提取关键信息（城市）
# 这里简化处理，实际会用更复杂的NLP模型
if
“天气”
in user_input
and
“北京”
in user_input:
city
=
“北京”
else:
return
“请告诉我您想查询哪个城市的天气？”
# 步骤2: 行动 – 调用工具获取天气
weather_info
=
self.
tools
[
‘get_weather’
]
(city
)
self.
memory.
append
(
{
‘step’:
‘fetched_weather’
,
‘data’: weather_info
}
)
# 存入记忆
# 步骤3: 行动 – 调用工具生成建议
final_advice
=
self.
tools
[
‘give_advice’
]
(weather_info
)
self.
memory.
append
(
{
‘step’:
‘generated_advice’
,
‘data’: final_advice
}
)
# 存入记忆
# 步骤4: 输出结果
return final_advice
# 使用Agent
agent
= WeatherAgent
(
)
result
= agent.
run
(
“我想知道北京的天气，该怎么穿衣服？”
)
print
(f
“[Agent 回复] {result}”
)
# 输出示例：
# [用户指令] 我想知道北京的天气，该怎么穿衣服？
# [Agent 行动] 正在查询北京的天气…
# [Agent 回复] 当前北京气温22℃，天气晴朗。建议穿长袖T恤、薄外套。
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