核心内容摘要
GOGOGO大但：人文艺术创作技巧的激情释放与深度探索
文章介绍了大模型Agent开发的三个版本从新手友好的极简版原生代码开源大模型到能调用工具的进阶版使用LangChain框架再到具有长期记忆和多Agent协作能力的工业级版本。
文章详细讲解了每个版本的技术栈、实现步骤和核心亮点并提供了避坑指南和7天快速上手路线图帮助开发者从零开始构建功能强大的大模型Agent系统。
核心原理Agent的3大必备模块不管啥Agent本质都绕不开这3件事缺一个就玩不转规划模块把用户的模糊需求拆成具体步骤比如“写一篇AI绘画教程”拆成“选题→查资料→写大纲→填内容→排版”大模型的思维链CoT就能搞定。
执行模块调用外部工具干活比如用Python爬资料、调Stable Diffusion API生成配图、用Markdown渲染排版核心是工具函数的封装和参数传递。
反馈模块检查执行结果对不对、好不好不行就返工比如发现教程里的参数写错了让模型重新查资料修正可以用大模型自检也能加人工规则。
版本1新手友好·极简版Agent半天就能跑目标做一个能“自动写Python小脚本”的Agent不用复杂框架纯原生代码开源大模型。
技术栈Python Ollama本地跑大模型不用API key 简单函数封装步骤1环境准备装Ollama官网下载一行命令跑起Llama 3。
装依赖pip install requests ollama步骤2写核心代码不到50行import ollama #
规划函数让大模型拆任务 def plan_task(user需求): prompt f你是一个Python助手帮我把需求拆成具体的代码编写步骤。
需求{user需求} 要求步骤要清晰每步只做一件事比如“
导入需要的库
定义函数XXX” response ollama.chat(modelllama3, messages[{role: user, content: prompt}]) return response[message][content] #
执行函数让大模型生成代码本地运行简单版只跑无风险代码 def execute_code(code): try: exec(code, globals()) return 代码执行成功 except Exception as e: return f代码报错{str(e)}请修正 #
主循环规划→执行→反馈 def simple_agent(user需求): print(
任务规划 ) steps plan_task(user需求) print(steps) print(\\n
生成并执行代码 ) code_prompt f根据下面的步骤生成完整的Python代码 步骤{steps} 要求代码简洁加注释能直接运行 code ollama.chat(modelllama3, messages[{role: user, content: code_prompt}])[message][content] print(生成的代码\\n, code) result execute_code(code.replace(python, ).replace(, )) print(执行结果, result) # 测试一下 if __name__ __main__: simple_agent(写一个函数计算1到100的和然后打印结果)步骤3运行测试直接跑脚本你会看到Agent先输出步骤再生成代码最后执行出结果 —— 一个极简Agent就成了缺点只能跑简单代码没有复杂工具调用也不会自动修正错误。
版本2进阶版·能调用工具的Agent落地级目标做一个能“爬取网页数据分析生成报告”的多工具Agent。
核心升级引入工具注册表、标准化函数调用、结果反馈机制。
技术栈Python LangChain简化工具调用 大模型GPT-4/文心一言/Ollama 浏览器/Excel工具核心步骤封装工具函数把常用功能写成标准化函数比如爬网页、算数据、画图表from langchain.tools import tool tool def crawl_webpage(url: str) - str: 爬取指定URL的网页文本内容用于获取外部数据 import requests from bs4 import BeautifulSoup response requests.get(url) soup BeautifulSoup(response.text, html.parser) return soup.get_text()[:1000] # 只取前1000字避免太长 tool def analyze_data(data: list) - str: 分析数字列表返回平均值、最大值、最小值 avg sum(data)/len(data) max_val max(data) min_val min(data) return f平均值{avg}最大值{max_val}最小值{min_val}**用LangChain搭Agent骨架**LangChain已经帮我们封装了“规划-执行-反馈”的逻辑直接调包from langchain.agents import create_openai_tools_agent, AgentExecutor from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain import hub # 初始化大模型本地用Ollama的话换LangChain的Ollama封装就行 llm ChatOpenAI(modelgpt-
5-turbo) # 加载工具 tools [crawl_webpage, analyze_data] # 用LangChain Hub的现成Prompt模板省得自己写 prompt hub.pull(hwchase17/openai-tools-agent) # 创建Agent和执行器 agent create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) agent_executor AgentExecutor(agentagent, toolstools, verboseTrue) # 测试爬取某网站数据并分析 result agent_executor.invoke({input: 爬取https://xxx.com的房价数据提取数字列表并分析}) print(result[output])加反馈修正机制如果执行失败比如爬取失败让Agent自动重试在AgentExecutor里加参数agent_executor AgentExecutor(agentagent, toolstools, verboseTrue, handle_parsing_errors重新尝试)关键亮点• **工具调用标准化** 用tool装饰器大模型能自动识别函数名和参数。
• **支持多工具组合** 比如爬数据→分析→生成报告一键完成。
• **可扩展性强** 想加新工具比如调Stable Diffusion画图直接封装函数就行。
版本3大佬版·自主进化的Agent工业级如果想做更牛的Agent比如像Manus那样能动态调整任务、多Agent协作需要加这些高级特性长期记忆模块用向量数据库比如Pinecone、Chroma存储Agent的历史任务和经验下次遇到类似需求不用重新规划。
多Agent协作让多个小Agent分工比如一个负责爬数据一个负责分析一个负责写报告用消息队列比如RabbitMQ通信。
沙箱环境执行代码或调用外部工具时用Docker隔离避免风险比如防止Agent执行恶意代码。
性能优化用大模型的函数调用API比如GPT-4的Function Call代替Prompt解析准确率更高加缓存机制重复任务不用重新跑。
避坑指南老程序员踩过的3个坑别自己写大模型除非你有上亿级算力否则直接用开源模型或API把精力放在Agent的逻辑上。
工具调用别太复杂新手先从
个工具开始工具越多大模型越容易搞混参数。
防住大模型幻觉执行关键任务比如数据分析时一定要加人工校验或规则校验别完全信AI的结果。
快速上手路线图7天搞定Day1理解Agent核心原理跑通版本1的极简代码。
Day
学LangChain的工具调用搭建版本2的多工具Agent。
Day
加向量数据库实现长期记忆。
Day
测试优化解决报错和幻觉问题部署成API服务。
如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。
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