2026年AI Agent(智能体) 教程

科技前沿 • 2026-03-29 21:18 • 阅读 0

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# 伪代码示例：简易天气穿衣助手Agent
import requests

class 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。

2026年AI Agent(智能体) 教程

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