【AI掘金助手】2026 AI Agent技术原理与开发实战指南（2026年4月9日）

 传统LLM调用——只能回答，不能行动
import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我查询一下北京的天气，然后写入一个weather.txt文件"}
    ]
)
 模型只会生成关于查询天气的文字描述，但无法真正执行任何操作
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

 一个简单的Agent雏形——ReAct模式的核心循环
def simple_agent(goal: str, tools: dict, max_steps: int = 5):
    """
    模拟Agent的思考-行动-观察循环
    这是ReAct模式的核心实现思想
    """
    context = {"goal": goal, "history": []}
    
    for step in range(max_steps):
         1. 思考：分析当前状态，决定下一步行动
        thought = llm_think(context)
        
         2. 行动：调用选定的工具
        action, params = extract_action(thought)
        if action in tools:
            observation = tools[action](params)
        else:
            observation = "未知操作"
        
         3. 观察：记录执行结果，更新上下文
        context["history"].append({
            "step": step, "thought": thought,
            "action": action, "observation": observation
        })
        
         判断目标是否完成
        if goal_achieved(context):
            return context

 RAG系统核心流程示例（伪代码）
def rag_query(question: str, vector_db, llm):
     1. 检索阶段：将问题转为向量，在知识库中查找相关内容
    question_vector = embed(question)
    relevant_chunks = vector_db.search(question_vector, top_k=3)
    
     2. 增强阶段：将检索结果构建为上下文
    context = "\n\n".join([chunk.text for chunk in relevant_chunks])
    enhanced_prompt = f"""
    请基于以下参考资料回答问题。如果参考资料中没有相关信息，请明确告知。
    
    【参考资料】
    {context}
    
    【问题】
    {question}
    """
    
     3. 生成阶段
    answer = llm.generate(enhanced_prompt)
    return answer

 工具调用示例：Agent如何选择并执行工具
tools_schema = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市的天气信息",
        "parameters": {"city": "string"}
    },
    {
        "name": "send_email",
        "description": "发送邮件给指定收件人",
        "parameters": {"to": "string", "subject": "string", "body": "string"}
    }
]

 Agent根据用户意图选择合适的工具
def agent_decide_tool(user_input: str, tools: list):
     LLM分析用户意图，输出工具调用JSON
    decision = llm.with_tools(tools).invoke(user_input)
     输出示例: {"tool": "get_weather", "parameters": {"city": "Beijing"}}
    return decision

 ReAct模式的核心循环示例
def react_loop(question: str, tools: dict, max_steps=5):
    """
    ReAct模式的核心实现：思考 → 行动 → 观察
    这是大多数Agent框架（LangChain、AutoGen等）的基础
    """
    prompt = f"Question: {question}\n"
    
    for step in range(max_steps):
         1. Thought（思考）：分析当前状态，决定下一步
        thought = llm.invoke(prompt + f"Thought {step+1}: ")
        
         2. Action（行动）：调用工具
        action = extract_action_from_thought(thought)
        if action in tools:
            observation = tools[action]()
        else:
            observation = "No valid action found"
        
         3. Observation（观察）：记录结果，继续循环
        prompt += f"{thought}\nAction: {action}\nObservation: {observation}\n"
        
        if is_answer_final(thought):
            return extract_final_answer(prompt)
    
    return "已达到最大迭代步数"

 环境准备：pip install langchain langchain-openai
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

 1. 定义工具
def search_web(query: str) -> str:
    """模拟引擎查询"""
    return f"结果：关于「{query}」的相关信息..."

def write_file(content: str) -> str:
    """写入文件内容"""
    with open("output.txt", "w") as f:
        f.write(content)
    return "文件写入成功"

tools = [
    Tool(name="Search", func=search_web, description="互联网信息"),
    Tool(name="WriteFile", func=write_file, description="将内容写入文件"),
]

 2. 初始化LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

 3. 创建Agent
 ReAct模板：让模型遵循"思考→行动→观察"的循环
react_prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一个AI助手。请遵循以下格式回答：
Question: 用户的问题
Thought: 你应该思考做什么
Action: 要执行的操作，必须是{action_names}
Action Input: 操作的输入参数
Observation: 操作执行后的结果
...（重复 Thought/Action/Action Input/Observation）
Thought: 我现在知道最终答案了
Final Answer: 给用户的最终回答

{agent_scratchpad}
""")

agent = create_react_agent(llm, tools, react_prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

 4. 执行Agent
result = agent_executor.invoke({
    "input": "请2026年AI Agent的最新发展，然后将结果保存到文件中"
})
print(result["output"])