AI智能体构建：从概念到实践
2025年被视为AI智能体元年，在本系列文章中，我们深入探索AI智能体的世界。本文作为系列第二篇，聚焦于如何运用Python从零开始构建一个能基于用户输入进行决策、选择工具并执行任务的AI智能体。
智能体基础认知
智能体作为能感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主实体，依据复杂度可分为多种类型。反射型智能体直接响应环境变化，没有内部记忆；基于模型的智能体通过对世界建立的内部模型来决策；目标导向智能体基于目标规划行动；效用驱动智能体则借助效用函数评估行动以让结果最大化。常见的聊天机器人、推荐系统以及自动驾驶汽车等，都运用不同类型的智能体高效执行任务。智能体的核心组件包含模型、工具、工具箱和系统提示。模型如同智能体的“大脑”，负责处理输入并生成响应；工具是预定义函数，智能体根据用户请求执行；工具箱是智能体可用的工具集合；系统提示则是指导智能体处理用户输入并选择工具的指令集。
Python构建智能体实现步骤
准备工作
构建智能体前，需做好充分准备。完整代码可从“Build an Agent from Scratch”GitHub仓库获取。运行代码前，要配置Python环境，从python.org安装Python（建议3.8+），验证安装后可创建虚拟环境并安装依赖。同时，要在本地配置OLLaMA，从Ollama.ai下载并安装，验证安装后按需拉取模型。
实现步骤
安装必要的库后，进入关键实现环节。定义ModelClass，创建OllamaModel类连接本地APi。接着创建智能体工具，定义计算器与字符串反转工具。构建工具箱，通过ToolBox类存储智能体使用的所有工具并提供描述。创建智能体类，Agent类通过特定方法实现思考、决定使用工具并执行工具。最后运行智能体，整合各部分并接收用户输入，用户可尝试不同类型的查询，如计算器操作、字符串反转以及提出一般性问题等。
总结与展望
通过本文，我们从理解智能体概念出发，历经环境配置、模型定义、工具创建及工具箱构建等步骤，成功整合并运行了智能体。这种结构化方法为构建智能交互智能体奠定了坚实基础。随着技术发展，未来AI智能体必将在各个行业广泛应用，推动效率提升与创新发展。
