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在上一篇文章中，我们拆解了 AI Agent 的六大理论模块。很多初级程序员看完后会觉得：“理论很完美，但我该怎么写代码？是不是需要几十个文件？”

错。

Agent 的本质是一个状态机（State Machine）。它不是一个有意识的生物，而是一个被大模型驱动的 while 循环。

今天，我将带你从 0 到 1，在一个 Python 文件中，把这六大模块全部通过代码落地。

这事不难。只要你会写 Python 函数，你就能构建 Agent。

PART 01

工程准备：技术栈

为了实现确定性工程，我们不使用低代码平台，而是使用代码。

LangGraph: 用于构建状态图（Graph）。

LangChain: 用于封装模型接口。

Python: 我们的逻辑载体。

你只需要这一个文件，就能跑通所有逻辑。

你需要先安装库：
pip install langchain-openai langgraph pydantic python-dotenv

PART 02

感知模块 (Perception)：定义状态

理论回顾：感知是 Agent 的“感官”，负责处理文本、信号和上下文。

工程实现：在代码中，感知被具象化为 State（状态）。

Agent 本质上是无状态的，我们需要定义一个数据结构来“感知”当前聊到哪了。

解析 ：这就是感知。只要在这个列表里的，Agent 就能“看见”；不在列表里的，对它来说就不存在。

from typing import TypedDict, Annotated, List from langgraph.graph.message import add_messages # [感知模块] # 我们定义一个字典，作为 Agent 的"眼睛"和"耳朵" # 所有的用户输入、工具返回结果，都会被 append 到这个 messages 列表中 class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[List, add_messages]

PART 03

执行系统 (Execution)：定义工具

理论回顾 ：执行系统是 Agent 的“手脚”，负责调用 API、查询数据库。

工程实现 ：在代码中，就是标准的 Python 函数 。

不要让模型去猜，我们要明确定义函数。

# [执行系统] # 这是 Agent 的"手"，我们定义两个具体能力 def search(query: str) -> str: """当需要获取实时信息时调用，比如天气、新闻。""" print(f" [执行动作] 正在搜索: {query}") return f"搜索结果：'{query}' 的天气是 晴转多云，气温 20度。" def add(a: int, b: int) -> int: """当需要计算数字时调用。""" print(f" [执行动作] 正在计算: {a} + {b}") return a + b # 把工具打包成列表，后续喂给大脑 tools = [search, add]

PART 04

专业大模型 (LLM)：加载大脑

理论回顾：这是底座，决定了 Agent 的智商上限。

工程实现：初始化 LLM 对象，并进行 Tool Binding（工具绑定）。

from langchain_openai import ChatOpenAI # [专业大模型] # 初始化大脑 (建议使用 GPT-4o 或类似智力水平的模型) llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0) # [关键一步] # 将"执行系统"(tools)绑定到"大脑"(llm)上 # 这一步，我们将概率性的文本生成，坍缩为确定性的函数调用请求 llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

PART 05

决策引擎 (Decision)：构建思考节点

理论回顾：这是核心。Agent 需要通过思维链（CoT）规划下一步该干什么。

工程实现：编写一个 Node（节点） 函数。

# [决策引擎] # 这是 Agent 的思考过程 def agent_node(state: AgentState): messages = state["messages"] # 大脑接收感知到的信息，进行推理 # 结果可能是：1. "我要调用工具" 2. "我回答完毕" response = llm_with_tools.invoke(messages) return {"messages": [response]}

PART 06

记忆管理 (Memory)：工作记忆流转

理论回顾：Agent 需要记住刚才做过什么。

工程实现：LangGraph 的 Graph（图） 结构本身就是记忆流转的载体。

我们需要定义一个路由（Router），来决定记忆如何流转。

from langgraph.graph import END # [决策路由] # 判断下一步去哪：是去"执行"，还是"结束"？ def should_continue(state: AgentState): last_message = state["messages"][-1] # 如果大脑决定调用工具，转入执行系统 if last_message.tool_calls: return "tools" # 否则，结束 return END

PART 07

反馈优化 (Feedback)：闭环构建

理论回顾：Agent 需要根据执行结果进行自我修正。

工程实现：通过 Edge（边） 构建循环。

这是 Agent 区别于脚本的关键：它是一个闭环。

from langgraph.graph import StateGraph from langgraph.prebuilt import ToolNode # 1. 初始化图 workflow = StateGraph(AgentState) # 2. 添加节点 workflow.add_node("agent", agent_node) # 思考节点 workflow.add_node("tools", ToolNode(tools)) # 执行节点 (LangGraph自带) # 3. 设置入口 workflow.set_entry_point("agent") # 4. [反馈闭环] # 思考 -> 决定调用工具 -> 执行工具 -> 【跳回】思考 # 这一步 add_edge("tools", "agent") 就是反馈机制的核心 # Agent 会看到工具的执行结果，然后反思下一步该说什么 workflow.add_edge("tools", "agent") # 5. 条件分支 workflow.add_conditional_edges( "agent", should_continue, { "tools": "tools", END: END } ) # 6. 编译系统 app = workflow.compile()

PART 08

全貌：完整代码（Copy & Run）

把上面拆解的碎片拼起来，就是一个完整的、具备六大核心能力的 Agent。

保存为 agent demo.py，配置好你的 OPENAI API_KEY，直接运行。

import os from typing import TypedDict, Annotated, List from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import ChatOpenAI from langgraph.graph import StateGraph, END from langgraph.graph.message import add_messages from langgraph.prebuilt import ToolNode # 加载环境变量 load_dotenv() # ========================================== # 模块1: 感知 (State) # ========================================== class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[List, add_messages] # ========================================== # 模块2: 执行系统 (Tools) # ========================================== def search(query: str) -> str: """模拟搜索工具""" print(f" [执行系统] 调用搜索: {query}") return f"搜索结果：'{query}' 的天气是 晴转多云，气温 20度。" def add(a: int, b: int) -> int: """模拟计算工具""" print(f" [执行系统] 调用计算: {a} + {b}") return a + b tools = [search, add] # ========================================== # 模块3: 专业大模型 (Brain) # ========================================== llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0) llm_with_tools = llm.bind_tools(tools) # ========================================== # 模块4: 决策引擎 (Node) # ========================================== def agent_node(state: AgentState): return {"messages": [llm_with_tools.invoke(state["messages"])]} tool_node = ToolNode(tools) # ========================================== # 模块5: 记忆流转 (Router) # ========================================== def should_continue(state: AgentState): if state["messages"][-1].tool_calls: return "tools" return END # ========================================== # 模块6: 反馈闭环 (Graph) # ========================================== workflow = StateGraph(AgentState) workflow.add_node("agent", agent_node) workflow.add_node("tools", tool_node) workflow.set_entry_point("agent") workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue, {"tools": "tools", END: END}) workflow.add_edge("tools", "agent") # 这里的 Edge 构成了反馈闭环 app = workflow.compile() # ========================================== # 运行测试 # ========================================== if __name__ == "__main__": print("🤖 System Initialized. Inputing task...") # 这是一个需要多步推理的任务：先查天气，再根据天气做决定（虽然这里简单，但逻辑一致） inputs = {"messages": [("user", "北京现在的天气适合去公园做早操吗？")]} for output in app.stream(inputs): pass # 这里的 pass 是因为我们在函数里已经 print 了，实际工程中这里处理日志 print("\nFinal Response:") print(output['agent']['messages'][-1].content)

PART 09

总结：苦涩的教训

如果你是一个初级程序员，看完这段代码，你应该感到释然。

六大模块，听起来很吓人，落地到代码里：

感知 就是一个列表 (List)

决策 就是一次模型调用 (invoke)

执行 就是函数调用 (def)

记忆 就是数据传递 (State)

反馈 就是一个循环边 (Edge)

这事不难。 难的不是写代码，难的是如何设计清晰的工具定义，以及如何控制图的流转逻辑。

进阶：什么时候拆分文件？

当你从“学习者”变成“工程师”时，单文件就不够用了。

一旦你的项目符合以下任一特征，请立即进行重构（Refactoring），将代码拆分到不同文件中：

1. 工具变多了：你有 10+ 个工具，agent.py 里全是函数定义，干扰了看核心逻辑。

2. Prompt 变长了：你需要写很复杂的 System Prompt，字符串占了几百行。

3. 团队协作：你的同事负责写工具，你负责写编排。

   推荐的工程目录结构（Project Structure）：

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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