Agent开发实战-实现你的第一个 Agent

你有没有这种感觉：ChatGPT 很能聊，但让它「帮我把这件事办了」，它就卡住了。

你问它「今天AI圈有什么大新闻」，它说「我的知识截止到2025年」。你打开联网搜索又问一次，它给你一段总结，但你要自己复制粘贴到笔记里。

这不是 AI 不够强，而是你用的只是模型，不是 Agent。

一、一个公式讲透 Agent

Agent = Model + Harness

这个公式来自 LangChain 的 Vivek Trivedy，也是 DeepSeek 招聘时写在 JD 里的第一行。翻译成人话：

• Model（模型）: 能聊天、能推理的大模型，比如 GPT、Claude、千问
• Harness（驾驭层）: 模型之外的一切——提示词、工具、记忆、循环控制、安全规则

一个裸模型不是 Agent。当给模型装上 Harness，它才变成 Agent。

最直观的类比

买了最新款芯片却装了个崩溃系统，体验还不如老芯片配稳定 OS。模型再强，Harness 不行，Agent 就是废物。

二、Chatbot vs Agent

用 Chatbot，你问「分析这篇论文」，它给一段分析，你手动保存。用 Agent，你说「每天追踪 arXiv 新论文，发我邮箱」，它自己跑。

三、你的第一个 Agent

下面是一个最简单的 Agent——能联网搜索并总结资讯的「个人资讯助手」。核心逻辑三步：

1. 接收用户的问题
2. 判断是否需要搜索，需要则调用工具
3. 结合搜索结果生成回答

完整代码

`# agent_demo.py-你的第一个 AI Agent # 依赖:pip install openai requestsimportjsonimportrequestsfrom openaiimportOpenAI#=====配置=====client=OpenAI(api_key="your-api-key-here",base_url="https://api.deepseek.com/v1")MODEL="deepseek-chat"#=====工具定义=====TOOLS=[{"type":"function","function":{"name":"web_search","description":"搜索互联网获取最新信息","parameters":{"type":"object","properties":{"query":{"type":"string","description":"搜索关键词"}},"required":["query"]}}}]#=====工具实现=====defweb_search(query):url="https://api.bocha.cn/v1/web-search?query="+query resp=requests.get(url,timeout=10)results=resp.json().get("results",[])output=""forr in results[:3]:output+=r["title"]+": "+r["snippet"]+"\n"returnoutput #=====Agent 核心循环=====defrun_agent(user_input):messages=[{"role":"system","content":"你是一个资讯助手。""如需最新信息请使用 web_search 工具，并注明来源。"},{"role":"user","content":user_input}]response=client.chat.completions.create(model=MODEL,messages=messages,tools=TOOLS,tool_choice="auto")msg=response.choices[0].message messages.append(msg)ifmsg.tool_calls:fortc in msg.tool_calls:iftc.function.name=="web_search":args=json.loads(tc.function.arguments)result=web_search(args["query"])messages.append({"role":"tool","tool_call_id":tc.id,"content":result})final=client.chat.completions.create(model=MODEL,messages=messages)returnfinal.choices[0].message.contentreturnmsg.contentif__name__=="__main__":print(run_agent("今天AI圈有什么大新闻？"))`

运行

把代码中的 API Key 换成你的（DeepSeek/千问/GPT 都行），然后：

python agent_demo.py

你会看到 Agent 自动判断需要搜索、调用工具获取资讯、生成回答——全程无人干预。

这不到 60 行包含了什么

• System Prompt — 告诉 Agent 角色和行为规范
• 工具定义 — 告诉模型它能用什么工具
• 工具执行 — 模型决定调用时执行代码
• 循环 — 模型思考 → 选工具 → 执行 → 再回答
• 结果注入 — 把搜索结果喂回模型生成最终答案

这就是最简 Agent 的全部要素。虽然简陋，但核心骨架已经有了。

四、从这 60 行到生产级

离生产还差得远：没有重试、没有上下文管理、没有记忆……这些正是 Harness 要解决的。

接下来我们会逐步给这个骨架加装——

• Harness 工程入门 — 重试、超时、步数限制
• 上下文工程 — Token 成本降 80%
• 工具调用 — 让 Agent 能干更多事
• 一路完整项目实战

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