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当看到AI 智能体（AI Agent）完成多文件编辑、命令执行、错误处理及迭代式问题求解等操作时，往往会给人一种神秘感。实则不然，AI 智能体的核心原理出奇地简单：它就是一个在循环中运行的大语言模型（LLM），并配备了可供调用的工具。

只要掌握 Python 循环的基础编程能力，即可搭建专属的 AI 智能体。本文将分步骤拆解构建流程，从基础的 API 调用入手，逐步实现可运行的命令行（CLI）智能体。

一、智能体到底是什么？

传统软件与AI智能体的根本区别在于：传统软件的工作流程是指令式的，遵循预定义路径（步骤 A → B → C）；而智能体则不同，它利用LLM动态决定程序的控制流，以达成用户目标。

一个典型的智能体通常包含以下核心组件：

1. 模型（大脑）：推理引擎，负责处理模糊性问题、规划执行步骤，并判断何时需要外部工具辅助。本文使用的是Gemini模型。

2. 工具（手脚与眼睛）：智能体可执行的函数，用于与外部世界/环境交互（例如网页搜索、读取文件、调用API等）。

3. 上下文/记忆（工作区）：智能体在任意时刻可访问的信息集合，高效管理这些信息的过程被称为“上下文工程”。

4. 循环（生命周期）：一个while循环，让模型能够完成“观察→思考→行动→再观察”的迭代过程，直到任务完成。

几乎所有智能体的“循环”都遵循以下迭代流程：

1. 定义工具：用结构化JSON格式向模型描述可用工具。

2. 调用LLM：将用户提示和工具定义一并发送给模型。

3. 模型决策：模型分析请求后，若需要使用工具，会返回包含工具名称和参数的结构化工具调用指令；若无需工具，则直接生成文本响应。

4. 执行工具（客户端职责）：客户端/应用代码拦截工具调用指令，执行实际的代码或API调用，并捕获执行结果。

5. 响应与迭代：将工具执行结果反馈给模型，模型利用新信息决定下一步操作，要么调用另一个工具，要么生成最终响应。

二、构建智能体：四步进阶

在开始构建前，需完成两项准备工作：

1. 安装Gemini Python SDK：执行命令 pip install google-genai。

2. 设置环境变量：获取GEMINI_API_KEY（可在Google AI Studio中申请），并配置为系统环境变量。

我们将从基础文本生成逐步升级，最终实现功能完备的CLI 智能体，全程使用Gemini 3 Pro和Python SDK。

步骤1：基础文本生成与抽象封装

首先，创建一个简单的 Agent 类，用于与 Gemini 3 进行基本交互，并维护对话历史。

from google import genai from google.genai import types class Agent: def __init__(self, model: str): self.model = model self.client = genai.Client() self.contents = [] def run(self, contents: str): self.contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": contents}]}) response = self.client.models.generate_content(model=self.model, contents=self.contents) self.contents.append(response.candidates[0].content) return response agent = Agent(model="gemini-3-pro-preview") response1 = agent.run( contents="Hello, What are top 3 cities in Germany to visit? Only return the names of the cities." ) print(f"Model: {response1.text}") # Output: Berlin, Munich, Cologne response2 = agent.run( contents="Tell me something about the second city." ) print(f"Model: {response2.text}") # Output: Munich is the capital of Bavaria and is known for its Oktoberfest.

此时的智能体只是一个普通聊天机器人，仅能维持对话状态，没有“手脚”（工具），无法与外部环境交互，因此还不是真正的智能体。

步骤2：赋予工具使用能力

要让聊天机器人升级为智能体，需要实现工具使用或函数调用。如果 LLM 认为某个工具可以帮助解决用户的问题，它将返回一个结构化的请求来调用该函数，而不是仅仅返回文本。

以文件操作为例，定义三个工具：read_file、write_file 和 list_dir。每个工具需提供两部分：

• 工具定义（Schema）：JSON 格式的名称、描述和参数说明；
• 工具实现（Function）：实际执行的 Python 函数。

最佳实践：在 description 中清晰说明工具的用途和使用场景。模型高度依赖这些信息来决定何时调用哪个工具。

import os import json read_file_definition = { "name": "read_file", "description": "Reads a file and returns its contents.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "file_path": { "type": "string", "description": "Path to the file to read.", } }, "required": ["file_path"], }, } list_dir_definition = { "name": "list_dir", "description": "Lists the contents of a directory.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "directory_path": { "type": "string", "description": "Path to the directory to list.", } }, "required": ["directory_path"], }, } write_file_definition = { "name": "write_file", "description": "Writes a file with the given contents.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "file_path": { "type": "string", "description": "Path to the file to write.", }, "contents": { "type": "string", "description": "Contents to write to the file.", }, }, "required": ["file_path", "contents"], }, } def read_file(file_path: str) -> dict: with open(file_path, "r") as f: return f.read() def write_file(file_path: str, contents: str) -> bool: """Writes a file with the given contents.""" with open(file_path, "w") as f: f.write(contents) return True def list_dir(directory_path: str) -> list[str]: """Lists the contents of a directory.""" full_path = os.path.expanduser(directory_path) return os.listdir(full_path) file_tools = { "read_file": {"definition": read_file_definition, "function": read_file}, "write_file": {"definition": write_file_definition, "function": write_file}, "list_dir": {"definition": list_dir_definition, "function": list_dir}, }

接着，将工具集成到Agent类中：

from google import genai from google.genai import types class Agent: def __init__(self, model: str,tools: list[dict]): self.model = model self.client = genai.Client() self.contents = [] self.tools = tools def run(self, contents: str): self.contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": contents}]}) config = types.GenerateContentConfig( tools=[types.Tool(function_declarations=[tool["definition"] for tool in self.tools.values()])], ) response = self.client.models.generate_content(model=self.model, contents=self.contents, config=config) self.contents.append(response.candidates[0].content) return response agent = Agent(model="gemini-3-pro-preview", tools=file_tools) response = agent.run( contents="Can you list my files in the current directory?" ) print(response.function_calls) # Output: [FunctionCall(name='list_dir', arguments={'directory_path': '.'})]

此时模型已能正确识别需求并调用对应工具，但还未执行工具逻辑并将结果反馈给模型，这需要完成“循环”闭环。

步骤3：实现闭环，真正的智能体诞生

智能体的核心价值不在于单次工具调用，而在于能迭代执行“工具调用→结果反馈→新决策”的循环，直到完成任务。需要为智能体添加工具执行逻辑、结果反馈机制，并通过系统指令引导模型行为。

Agent类负责处理核心循环：拦截 FunctionCall，在客户端执行工具，并将 FunctionResponse 返回给模型。此外，还给模型添加了SystemInstruction，以指导模型应如何行动。

注意：Gemini 3使用Thought签名在API调用间维护推理上下文，需将收到的签名原封不动地反馈给模型。

# ... Code for the tools and tool definitions from Step 2 should be here ... from google import genai from google.genai import types class Agent: def __init__(self, model: str,tools: list[dict], system_instruction: str = "You are a helpful assistant."): self.model = model self.client = genai.Client() self.contents = [] self.tools = tools self.system_instruction = system_instruction def run(self, contents: str | list[dict[str, str]]): if isinstance(contents, list): self.contents.append({"role": "user", "parts": contents}) else: self.contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": contents}]}) config = types.GenerateContentConfig( system_instruction=self.system_instruction, tools=[types.Tool(function_declarations=[tool["definition"] for tool in self.tools.values()])], ) response = self.client.models.generate_content(model=self.model, contents=self.contents, config=config) self.contents.append(response.candidates[0].content) if response.function_calls: functions_response_parts = [] for tool_call in response.function_calls: print(f"[Function Call] {tool_call}") if tool_call.name in self.tools: result = {"result": self.tools[tool_call.name]["function"](**tool_call.args)} else: result = {"error": "Tool not found"} print(f"[Function Response] {result}") functions_response_parts.append({"functionResponse": {"name": tool_call.name, "response": result}}) return self.run(functions_response_parts) return response agent = Agent( model="gemini-3-pro-preview", tools=file_tools, system_instruction="You are a helpful Coding Assistant. Respond like you are Linus Torvalds." ) response = agent.run( contents="Can you list my files in the current directory?" ) print(response.text) # Output: [Function Call] id=None args={'directory_path': '.'} name='list_dir' # [Function Response] {'result': ['.venv', ... ]} # There. Your current directory contains: `LICENSE`,

恭喜！你已成功构建了第一个能自主迭代、使用工具的智能体。

步骤4：多轮交互CLI 智能体

现在可以快速实现一个支持多轮对话的命令行工具，让用户能持续与智能体交互。

# ... Code for the Agent, tools and tool definitions from Step 3 should be here ... agent = Agent( model="gemini-3-pro-preview", tools=file_tools, system_instruction="You are a helpful Coding Assistant. Respond like you are Linus Torvalds." ) print("Agent ready. Ask it to check files in this directory.") while True: user_input = input("You: ") if user_input.lower() in ['exit', 'quit']: break response = agent.run(user_input) print(f"Linus: {response.text}\n")

现在，可以持续与智能体对话，让它帮你查看文件、修改代码、分析日志等。

三、智能体工程最佳实践

构建循环很简单，但要让智能体可靠、透明、可控却需要技巧。以下是基于行业顶尖实践的核心原则：

1. 工具定义与用户体验

工具是模型与环境交互的接口，设计质量直接决定智能体的能力：

• 命名清晰：使用直观名称如search_customer_database，而非模糊的cust_db_v2_query；
• 描述精准：工具描述是给模型看的文档，务必详尽；
• 错误友好：避免返回冗长信息，应返回简洁明确的错误信息，方便智能体自我修正；
• 兼容模糊输入：若模型常输错文件路径，可优化工具支持相对路径、模糊匹配，而非直接报错。

2. 上下文工程

模型的注意力预算有限，合理管理上下文是提升性能、降低成本的关键：

• 数据精简：不要一次性返回大量数据（如整个数据库表）；
• 按需加载：无需预加载所有数据（传统RAG模式），智能体应仅维护轻量标识符，需要时通过工具动态加载内容。
• 压缩优化：对于长时间运行的智能体，可总结对话历史、删除无用上下文或开启新会话，避免上下文窗口溢出。
• 智能记忆：允许智能体维护外部数据（如本地文件、数据库），存储关键信息，仅在需要时拉回上下文。

3. 避免过度设计

不要盲目追求复杂架构，优先保证稳定性和实用性：

• 先优化单智能体：Gemini 3能高效处理数十个工具，无需过早引入多智能体架构；
• 设置安全边界：为循环添加最大迭代次数，避免无限循环。
• 加入人工干预点：对于敏感操作，在工具执行前暂停循环，要求用户确认。
• 重视可调试性：记录所有工具调用、参数和结果，通过分析模型推理过程定位问题、优化智能体。

四、总结

构建智能体已不再是一项难以企及的复杂技术，而是一项切实可行的工程任务。正如本文所示，不到 100 行代码，就能拥有一个具备真实行动能力的 AI 助手。

在掌握核心原理后，无需进行重复性的基础开发工作。当前行业内已涌现多款成熟的开源框架（如 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等），能够助力开发者快速构建功能更复杂、运行更稳健的智能体系统。但无论技术架构如何迭代，其核心原则始终在于清晰的工具设计、高效的上下文管理与简洁的循环逻辑。

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
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