開篇：什么是AI Agent？它和我的“人工智障”音箱有啥區別？🎤

朋友們，先想象一下：

• 你的智能音箱?🗣? -> 🤖 -> ?：“Hey Siri，幫我訂一份披薩，不要芝士。”

• Siri?🗣? -> 🤖 -> 🍕：“好的，已為您搜索‘不要芝士的披薩’的圖片，共有5,430,000張結果。”

我：?😤 (怒摔手機)

這就是傳統的AI，一個命令式的傻瓜——你問，它答，答非所問是常態。

而現在我們要造的?AI Agent，是這樣的：

• 你?🗣? -> 🤖 -> 🧠：“Hey Agent，我餓了，想吃點健康的，預算50塊，搞定它。”

• Agent?🧠 -> 🤔 -> 🕵? -> 📱 -> ?：“已調用‘健康食品API’搜索附近餐廳，用‘比價插件’篩選出評分最高且優惠的‘輕食沙拉’，并通過‘支付接口’完成下單。訂單號666，預計20分鐘后送達。記得給好評哦親！”

我：?🥗 -> 😋 -> 😎 (優雅地刷起了B站，等待外賣)

看出區別了嗎？Agent有大腦、會思考、能調用工具、可以自主完成一連串任務！它不再是單純的“應答機”，而是一個能自主行動的智能體！

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一、🧱 打造一個Agent需要哪些“零件”？

把一個Agent拆開，里面大概長這樣：

1. 🧠 大腦 (Brain): 通常是一個大語言模型 (LLM)，比如GPT-4。負責思考、做決策、規劃步驟。它是團隊的CEO。

2. 🛠? 工具 (Tools): 是Agent的“瑞士軍刀”。比如：計算器、搜索引擎、API接口、數據庫等等。CEO手下干活的工具人。

3. 📝 記憶 (Memory): 分為短期記憶（記住當前對話的上下文）和長期記憶（從過去的交互中學習）。防止它變成“金魚腦”，只有7秒記憶。🐠

4. 🧩 規劃器 (Planner): 把大任務拆解成一步步可執行的小任務。項目的項目經理。

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二、🚀 手把手教你造一個“摸魚”Agent

項目目標：打造一個“職場摸魚小助手”Agent。它能在你工作時自動監控股票市場，一旦你買的股票漲跌超過5%，就立刻發郵件提醒你！📈📉（老板看了想打人）

第1步：準備“大腦”和“工具”🔧

我們將使用強大的?LangChain?框架，它把造Agent的復雜度從“造火箭”降到了“拼樂高”。

安裝“樂高零件”：

pip install langchain-openai langchain-agents python-dotenv requests

第2步：編寫代碼，注入靈魂💻

創建一個Python文件，比如?moyu_agent.py

import os
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.agents import Tool
from langchain import SerpAPIWrapper
from dotenv import load_dotenv
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText# 加載環境變量（把你的API Key都放進去）
load_dotenv()# -------------------- 工具1: 股票查詢工具 (模擬一個) --------------------
def stock_checker(stock_code):"""一個模擬的股票查詢工具，現實中請接入真正的API！"""# 假裝我們查到了股價mock_price = {"AAPL": 180 + (ord(stock_code[-1]) % 10) - 5, # 用一個偽隨機數模擬股價波動"TSLA": 250 + (ord(stock_code[-1]) % 10) - 5,"00700": 350 + (ord(stock_code[-1]) % 10) - 5, # 騰訊港股}price = mock_price.get(stock_code, 100)change = (price - 100) / 100 * 100  # 模擬漲跌幅return f"{stock_code} 當前價格: ${price}; 漲跌幅: {change:.2f}%"# 把函數包裝成LangChain可用的Tool
stock_tool = Tool(name="Stock Checker",func=stock_checker,description="用于查詢指定股票代碼的當前價格和漲跌幅。輸入應為股票代碼，如'AAPL'。"
)# -------------------- 工具2: 郵件發送工具 --------------------
def email_sender(input_text):"""一個模擬的發送郵件的工具"""# 這里應該是你的郵件邏輯，為了演示我們簡化了print(f"🤖 [Agent日志] 正在嘗試發送郵件...")print(f"📧 郵件內容: {input_text}")# 模擬成功發送return "郵件發送成功！老板絕對發現不了！"email_tool = Tool(name="Email Sender",func=email_sender,description="輸入郵件正文內容，即可發送郵件。"
)# -------------------- 組裝Agent！ --------------------
# 1. 初始化大腦LLM
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0) # 用個便宜點的模型# 2. 加載工具列表
tools = [stock_tool, email_tool]# 3. 初始化Agent！
# ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 是一種簡單的Agent類型，適合單一任務
agent = initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=True,  # 開啟廢話模式，方便看Agent是怎么思考的handle_parsing_errors=True # 防止它偶爾解析錯擺爛
)# -------------------- 釋放Agent！ --------------------
# 給它一個任務！
prompt = """
幫我監控一下股票AAPL（蘋果），如果它的漲跌幅超過了5%，就立刻發郵件提醒我！
郵件內容要說：“您的股票波動劇烈，快去看看！別被老板抓到了！！”
"""if __name__ == "__main__":print("🚀 摸魚Agent啟動啦！")result = agent.run(prompt)print(f"最終結果: {result}")

第3步：運行它，看結果！🎬

在終端運行：

python moyu_agent.py

你會看到類似這樣的大型思考現場（verbose=True?的功勞）：

🚀 摸魚Agent啟動啦！> Entering new AgentExecutor chain...I need to check the stock price of AAPL and see if the change is more than 5%. Then, if it is, I need to send an email.
Action: Stock Checker
Action Input: AAPL
Observation: AAPL 當前價格: $177; 漲跌幅: 77.00%
Thought: The change is 77%, which is definitely more than 5%. I need to send an email now.
Action: Email Sender
Action Input: 您的股票波動劇烈，快去看看！別被老板抓到了！！
Observation: 郵件發送成功！老板絕對發現不了！
Thought: I have successfully sent the email as requested.> Finished chain.
最終結果: 郵件發送成功！老板絕對發現不了！

解讀一下Agent的內心戲：

1. Thought: “我得先查查AAPL的股價...” 🤔

2. Action: 它選擇了?Stock Checker?這個工具。

3. Observation: 工具返回結果 “漲跌幅:?77%” (這股價坐火箭了？🚀)

4. Thought: “臥槽77%！這還不沖？！” 😲

5. Action: 它立刻選擇了?Email Sender?工具。

6. Observation: 郵件發送成功！

7. 任務完成！?🎉

三、🌗 總結與展望：未來是Agent的天下！

恭喜你！你已經成功制造了一個初級“摸魚”Agent！雖然它現在還有點簡陋（比如用了模擬數據），但你已經掌握了核心科技！

階段	特點	emoji
過去	單輪問答，像個復讀機	🤖 ?? ?
現在	多輪思考，會用工具，自主完成任務	🤖 ?? 🧠 ?? 🛠? ?? ?
未來	多個Agent協作！比如一個Agent負責調研，一個負責寫代碼，一個負責測試，它們自己就能開公司了！	👨💻👩💻🤖🧠🤖🧠 🤝

所以，未來的工作模式可能是：

你：“Agent小隊，去給我開發一個下一代元宇宙App，預算5個比特幣。”
Agent們：“收到，CEO！”?(然后它們自己就開始分工協作了...)

你：😎 (躺在沙灘上，喝著椰汁)

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互動環節：💬

Q1: 我的Agent只會報錯怎么辦？
A1: 正常！99%的時間都在調bug！檢查API Key、網絡、庫版本。記住，程序員的核心技能是谷歌和復制粘貼。 Stack Overflow is your God! 🙏

Q2: 有什么現成的Agent平臺可以用嗎？
A2: 有！AutoGPT,?LangChain,?LlamaIndex,?Microsoft AutoGen?都是非常火的框架和平臺，讓你“拼樂高”式造Agent。

Q3: 我真的會因為造出Agent而失業嗎？
A3: 兄弟，想開點。是你用Agent讓別人失業啊！(手動狗頭) 🐶

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代碼和人生一樣，總有bug，但不要慌，慢慢調。
祝大家都能造出讓自己準時下班的Agent！我們下期再見！ 👋

（本篇博客由人類撰寫，但未來可能由Agent代筆）