从零构建 Agent：开启智能应用之旅-CSDN博客

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摘要

一、Agent 概念详解

摘要

在人工智能与自动化蓬勃发展当下，Agent 作为能自主感知环境并采取行动以达成目标的实体，于众多领域有着广泛应用。本文将带你从构建简易小 Agent 开启探索之旅，深入剖析 Agent 相关概念、原理，经由详细代码示例、架构图、流程图等辅助讲解，使其在诸如智能客服、数据采集、工业自动化控制等场景落地，助你掌握 Agent 构建关键要点，为投身智能应用开发筑牢根基。

一、Agent 概念详解

定义：Agent 是一个计算机系统或软件实体，能在特定环境下自主运行，依据感知信息决策行动，以实现预设目标，具备自主性、社会能力（可与其他 Agent 交互协作）、反应性（能及时回应环境变化）、主动性（主动追求目标）等特征。
分类：简单 Agent 仅含基本感知 - 行动逻辑，复杂 Agent 还融入学习、推理、规划模块。依应用场景分，有 Web 爬虫 Agent、推荐系统 Agent 等，前者自动抓取网页数据，后者依用户偏好精准推送内容。

二、构建小 Agent 的基础架构

感知模块 ：收集环境数据，如用传感器获取温度、利用网络接口抓取网页信息。以 Python 的 requests 库请求网页数据为例：

import requests
def perceive_web(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

决策模块 ：基于感知数据决策行动，常用简单规则判断，像温度超阈值就触发警报：

def decide_action(temperature, threshold):
    if temperature > threshold:
        return "trigger_alarm"
    else:
        return "do_nothing"

行动模块 ：执行决策结果，如发送邮件、控制设备。利用 smtplib 发送邮件示例：

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
def send_email(subject, body, receiver):
    sender = "your_email@example.com"
    msg = MIMEText(body)
    msg["Subject"] = subject
    msg["From"] = sender
    msg["To"] = receiver
    with smtplib.SMTP("smtp.example.com") as server:
        server.login("your_username", "your_password")
        server.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())

三、Agent 构建流程图

采用 Mermaid.js 绘制流程图，展示 Agent 运行流程，从初始化，经感知、决策、行动循环，到结束。

四、应用场景剖析

智能客服 Agent
- 工作原理 ：接收客户咨询（感知），经 NLP 处理理解语义，依知识库匹配答案（决策），以自然语言回复（行动）。代码片段示意对话处理：

def handle_query(query):
    processed_query = nlp_processor.process(query)
    answer = knowledge_base.find_answer(processed_query)
    return generate_response(answer)

数据采集 Agent
- 功能要点 ：定时访问指定网页（感知），解析提取关键数据（决策），存入数据库（行动）。利用 BeautifulSoup 解析网页数据示例：

from bs4 import BeautifulSoup
def extract_data(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
    data = []
    for item in soup.find_all("div", class_="data-item"):
        data.append(item.text.strip())
    return data