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AI Agent（智能体）就像是一个数字版的智能助手，它能理解你的需求，自己规划执行步骤，还能调用各种工具完成任务。想象一下，你有个能干的同事，你只需要告诉TA"帮我查查最近的AI会议，筛选出在北京举办的，计算一下参会总费用"，TA就能自动完成所有步骤——这就是AI Agent的能力。

与传统AI模型不同，AI Agent具备三个核心特点：

• 自主性：能独立判断和执行任务
• 工具使用：可以调用搜索引擎、计算器、数据库等外部工具
• 多步推理：能拆解复杂任务，一步步完成

2.1 系统要求

确保你的环境满足以下条件：

• Python 3.8+
• 至少8GB内存
• 已安装Docker（推荐版本20.10+）

2.2 一键部署Omni-Vision Sanctuary

打开终端，执行以下命令：

docker pull omnivision/sanctuary:latest docker run -p 5000:5000 -d omnivision/sanctuary 

等待约2-3分钟，看到"Server started on port 5000"提示即表示部署成功。你可以访问http://localhost:5000查看API文档。

3.1 基础框架代码

创建一个新Python文件my_agent.py，填入以下基础框架：

from typing import List, Dict import requests

class SimpleAgent:

def __init__(self): self.api_url = "http://localhost:5000/api/v1" def understand_task(self, task: str) -> Dict: """理解用户任务""" response = requests.post( f"{self.api_url}/understand", json={"task": task} ) return response.json() def plan_steps(self, task_understanding: Dict) -> List[str]: """规划执行步骤""" response = requests.post( f"{self.api_url}/plan", json=task_understanding ) return response.json()["steps"] def execute_step(self, step: str) -> Dict: """执行单个步骤""" response = requests.post( f"{self.api_url}/execute", json={"step": step} ) return response.json() def run(self, task: str): """运行完整任务""" understanding = self.understand_task(task) steps = self.plan_steps(understanding) results = [] for step in steps: results.append(self.execute_step(step)) return {"task": task, "results": results} 

3.2 快速测试示例

在同一个文件中添加测试代码：

if name == “main”:

agent = SimpleAgent() # 示例1：简单计算任务 print(agent.run("计算3的平方加上4的立方")) # 示例2：信息查询任务 print(agent.run("查找2023年人工智能领域的重要会议")) 

运行代码：

python my_agent.py 

你应该能看到类似这样的输出：

{ “task”: “计算3的平方加上4的立方”, “results”: [

{"step": "计算3的平方", "result": 9}, {"step": "计算4的立方", "result": 64}, {"step": "相加结果", "result": 73} 

] }

4.1 添加自定义工具

让我们给Agent增加一个天气查询工具。修改SimpleAgent类：

class SimpleAgent:

# ... 保留原有方法 ... def get_weather(self, city: str) -> Dict: """自定义天气查询工具""" # 这里使用模拟数据，实际可以接入真实API weather_data = { "北京": {"temp": 22, "condition": "晴"}, "上海": {"temp": 25, "condition": "多云"} } return weather_data.get(city, {"error": "城市不存在"}) def execute_step(self, step: str) -> Dict: """增强版步骤执行""" if step.startswith("查询天气"): city = step[3:].strip() return self.get_weather(city) # 原有执行逻辑 response = requests.post( f"{self.api_url}/execute", json={"step": step} ) return response.json() 

现在你可以尝试：

print(agent.run(“查询北京天气”)) 

4.2 添加记忆功能

让Agent记住对话上下文：

class SimpleAgent:

def __init__(self): self.api_url = "http://localhost:5000/api/v1" self.memory = [] # 新增记忆存储 def run(self, task: str): self.memory.append(f"用户: {task}") understanding = self.understand_task(task) steps = self.plan_steps(understanding) results = [] for step in steps: result = self.execute_step(step) results.append(result) self.memory.append(f"系统: 执行{step}, 结果{result}") return {"task": task, "results": results, "memory": self.memory} 

5.1 提升Agent性能的技巧

• 清晰的任务描述：尽量用完整句子描述任务，比如“帮我”、“请计算”等开头
• 分步验证：复杂任务可以先手动拆解测试各个步骤
• 错误处理：在实际应用中添加try-catch块处理API错误

5.2 常见问题解决

Q：Agent返回“无法理解任务”怎么办？ A：尝试：

1. 用更简单的语言重述任务
2. 添加具体示例，如“像这样计算：3+5=8”
3. 检查API服务是否正常运行

Q：步骤规划不合理怎么办？ A：可以：

1. 手动指定步骤顺序
2. 在任务描述中加入“按顺序执行以下步骤…”
3. 调整plan接口的temperature参数（0.7是个不错的起点）

Q：如何扩展更多工具？ A：按照第4节的模式：

1. 添加工具方法
2. 在execute_step中添加识别逻辑
3. 确保返回统一格式的结果

通过这个教程，我们已经从零开始构建了一个功能完整的AI Agent。从最初的只能执行简单计算，到现在可以处理复杂任务、使用工具、记住对话历史，你已经掌握了AI Agent开发的核心方法。

实际使用中，你会发现Omni-Vision Sanctuary的表现相当不错，特别是对中文任务的理解能力。当然，它也不是万能的——对于特别专业或模糊的任务，可能还需要人工干预。建议先从简单场景开始，逐步扩展到更复杂的业务场景。

下一步，你可以尝试接入更多真实API（如天气、股票、翻译等），或者给Agent添加学习能力，让它能从历史交互中改进自己。这些高级功能我们会在后续教程中详细介绍。

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