第一天：AI Agent入门（零基础版）

学习目标

了解什么是AI Agent，学会用简单的方式构建自己的AI Agent

1. AI Agent核心概念

什么是AI Agent：像朋友一样的智能程序

AI Agent是一种设计范式，举个例子来讲就像一个聪明的朋友，它可以：

  • 听懂你说的话
  • 理解你的需求
  • 帮你完成各种任务

生活中的例子：

  • Siri（苹果手机上的语音助手）
  • 小爱同学（小米手机上的语音助手）
  • 小度（百度开发的智能音箱）

AI Agent的基本能力：看、想、做、学

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  1. 看（感知）

    • 能听懂你说的话
    • 能看懂你发的文字
    • 能理解图片内容
    • 能读取各种数据

  2. 想（推理）

    • 能理解你的问题
    • 能分析情况
    • 能做出决定
    • 能规划步骤

  3. 做（行动）

    • 能回答问题
    • 能帮你查天气
    • 能设置闹钟
    • 能播放音乐
    • 能控制智能家居

  4. 学（进步）

    • 记住你的喜好
    • 根据你的反馈改进
    • 变得越来越聪明

AI Agent的基础类型：从简单到复杂

  1. 简单助手

    • 只能回答简单问题
    • 比如：计算器、简单的问答机器人

  2. 智能助手

    • 能记住对话内容
    • 能理解上下文
    • 比如：Siri、小爱同学

  3. 全能助手

    • 能使用各种工具
    • 能完成复杂任务
    • 比如：ChatGPT、Claude

AI Agent的实际应用：生活中的智能帮手

  1. 个人助理

    • 帮你管理日程
    • 回复消息
    • 总结信息

  2. 学习助手

    • 解答学习问题
    • 提供学习建议
    • 生成练习题

  3. 创作助手

    • 帮你写文章
    • 做设计
    • 编写代码

  4. 生活助手

    • 控制智能家居
    • 播放音乐
    • 查询天气

2. AI Agent系统设计（架构师养成记）

AI Agent系统的基本构成：认识助手的"身体"

一个AI Agent系统通常包含这些部分：

  1. 输入模块：接收你说的话或文字
  2. 大脑：理解你的需求并思考
  3. 记忆系统：记住之前的对话
  4. 工具库：各种可以使用的功能
  5. 输出模块：把回答告诉你
  • LLM：只是一颗大脑（思考推理、记忆）
  • 输入：眼睛、耳朵、鼻子、皮肤（接收输入）
  • 工具：手和脚（可以执行各种操作）
  • 输出：嘴巴，书写（输出内容）

AI Agent的"大脑"：决策系统设计入门

AI Agent的大脑是这样工作的：

  1. 理解意图：明白你想要做什么
  2. 制定计划：把任务分解成小步骤
  3. 选择工具：决定用什么工具完成任务
  4. 检查结果：确保任务完成得正确

AI Agent的"感官"和"手脚"：输入与输出

  1. 输入（感官）

    • 文字输入
    • 语音输入
    • 图片输入
    • 数据输入

  2. 输出（手脚）

    • 文字回答
    • 语音回答
    • 图片生成
    • 执行操作

让AI Agent变聪明的方法

  1. 说清楚需求

    • 用简单明确的语言
    • 提供足够的信息

  2. 提供反馈

    • 告诉它回答是否正确
    • 指出需要改进的地方

  3. 循序渐进

    • 从简单任务开始
    • 慢慢增加难度

动手实践：设计你的第一个AI Agent

想一想如何构建一个"天气助手"？当用户咨询"看看今天的天气，会下雨吗？下雨的话给我准备一个雨伞"的时候，“天气助手"该做些什么？

image_example

3. 代码实现

基础对话实现

from basic_llm import basic_chat

提示模板实现

from prompt_template import prompt_template_example

对话历史实现

from chat_history import chat_history_example

计算器工具实现

from calculator_tool import calculator_example

知识库问答实现

from rag_example import rag_example

✋ 实践环节

动手编程和项目实战

  1. 创建个人助手

    • 实现基本对话
    • 添加记忆功能
    • 集成计算工具

  2. 构建问答系统

    • 使用提示模板
    • 实现对话历史
    • 优化回答质量

  3. 开发知识库问答

    • 准备知识文档
    • 实现RAG检索
    • 优化回答效果

记住：学习AI Agent开发就像学习一门新语言，需要多练习、多实践。从简单的项目开始，慢慢增加难度，你就能掌握这门技术！