前言

最近几年，AI 应用开发逐渐从简单的“调用聊天接口”向 AI Agent（智能体） 发展。

普通的大模型应用通常是：

用户
↓
模型
↓
回答

而 Agent 的基本思路则是：

用户提出任务
↓
大模型分析任务
↓
判断是否需要调用工具
↓
执行工具
↓
获取结果
↓
继续分析
↓
生成最终结果

这也是为什么现在很多 AI 应用开始从单纯的聊天机器人，逐渐转向 AI Agent。

本文不使用复杂框架，而是使用 Python 手动实现一个最基础的 Agent 思路，帮助刚开始学习 AI Agent 开发的人理解它的基本结构。

一、普通的大模型调用有什么局限？

假设我们让大模型回答：

“现在黄金价格是多少？”

如果只是普通的模型调用，大模型实际上并不知道当前实时价格。

它只能根据训练数据或者上下文进行回答。

这时候就需要引入：

工具

例如：

查询行情
查询天气
搜索网页
读取数据库
执行Python代码
读取文件

于是模型就从：

只负责回答问题

变成：

负责判断应该使用什么工具

这就是 Agent 的一个核心特点。

二、一个最简单的 Agent 可以怎么设计？

我们先把系统拆成几个部分：

用户输入
↓
Agent
↓
任务分析
↓
选择工具
↓
执行工具
↓
返回结果
↓
Agent生成最终答案

例如用户：

查询某个期货品种最近的价格

Agent可能判断：

这是一个行情查询任务

然后选择：

get_price()

执行工具以后得到：

价格 = 3250

最后交给模型生成自然语言答案。

三、定义一个简单的工具

先使用 Python 写一个模拟行情查询工具：

def get_market_price(symbol):
prices = {
“RB”: 3250,
“AU”: 768.5,
“CU”: 81500
}

return prices.get(symbol)

测试：

price = get_market_price(“RB”)

print(price)

输出：

3250

实际项目中，这里可以替换成：

行情API
数据库
本地CSV
Redis
实时行情服务
四、让 Agent 判断是否需要工具

最简单的方式，可以先用规则模拟：

def agent(user_input):

if "价格" in user_input:
    return "market_price"

if "行情" in user_input:
    return "market_price"

return "chat"

测试：

result = agent(“查询RB价格”)

print(result)

得到：

market_price

当然，真正的 AI Agent 并不会只靠 if 判断。

通常会让大模型自己判断：

用户任务
↓
LLM
↓
选择工具
五、使用结构化工具调用

一个比较典型的工具定义可以表示成：

tools = [
{
“name”: “get_market_price”,
“description”: “查询指定期货品种的最新价格”,
“parameters”: {
“type”: “object”,
“properties”: {
“symbol”: {
“type”: “string”,
“description”: “期货品种代码”
}
},
“required”: [“symbol”]
}
}
]

模型看到这个工具以后，就知道：

如果用户需要查询期货价格
可以调用 get_market_price
六、Agent 的核心循环

一个非常重要的概念是：

Think
↓
Act
↓
Observe
↓
Think

也就是：

分析
↓
行动
↓
观察结果
↓
再次分析

例如：

用户：

查询RB价格，并判断当前是否上涨

Agent可能执行：

第一步：

调用行情工具

↓

得到：

RB = 3250

然后继续：

第二步：

读取历史数据

↓

判断趋势

最后：

第三步：

生成回答

这就是 Agent 和普通问答应用比较明显的区别。

七、使用 Python 实现一个简单 Agent

可以先写一个最简单的执行器：

def run_tool(tool_name, arguments):

if tool_name == "get_market_price":
    return get_market_price(
        arguments["symbol"]
    )

raise ValueError(
    f"未知工具：{tool_name}"
)

然后：

def run_agent(tool_name, arguments):

result = run_tool(
    tool_name,
    arguments
)

return result

调用：

result = run_agent(
“get_market_price”,
{
“symbol”: “RB”
}
)

print(result)

输出：

3250
八、为什么工具系统比写死功能更重要？

如果以后增加：

查询行情
查询新闻
查询数据库
计算指标
执行Python
发送通知

如果全部写成：

if …
elif …
elif …
elif …

代码很快就会变得难以维护。

更合理的方式是建立：

Tool Registry

例如：

TOOLS = {
“get_market_price”: get_market_price,
“calculate_ma”: calculate_ma,
“search_news”: search_news
}

执行时：

def execute_tool(name, args):

tool = TOOLS.get(name)

if tool is None:
    raise ValueError(
        f"工具不存在：{name}"
    )

return tool(**args)

这样以后增加工具就简单很多。

九、AI Agent 和普通 Python 程序有什么区别？

传统程序：

程序员
↓
提前定义流程
↓
程序执行

Agent：

程序员定义工具
↓
大模型理解任务
↓
动态选择工具
↓
执行

所以 Agent 的核心并不是：

“用了一个大模型。”

而是：

让模型具备根据任务选择和使用工具的能力。

十、AI Agent 适合哪些场景？

其实很多传统程序都可以增加 Agent 层。

例如量化研究：

用户：

分析RB最近一个月的趋势

Agent可以：

查询历史行情
↓
计算均线
↓
计算MACD
↓
计算ATR
↓
分析趋势
↓
生成报告

这比单纯让大模型“猜行情”更加合理。

因为：

大模型
负责理解和组织任务

Python
负责计算

数据系统
负责提供数据

三个部分各司其职。

十一、不要让大模型负责精确计算

这是开发 AI Agent 时非常重要的一点。

例如：

收益率

最大回撤

均线

波动率

Sharpe

ATR

这些最好交给 Python。

不要让大模型自己进行大量数字计算。

合理架构应该是：

用户
↓
AI Agent
↓
Python工具
↓
精确计算
↓
结果返回模型
↓
模型解释结果

这样可靠性会明显提高。

十二、一个简单的 AI + Python 架构

如果以后继续开发，可以逐步演变成：

            用户
              ↓
          AI Agent
              ↓
    ┌─────────┼─────────┐
    ↓         ↓         ↓
  行情工具   数据工具   计算工具
    ↓         ↓         ↓
  行情API    数据库     Python
    └─────────┼─────────┘
              ↓
           分析结果
              ↓
           AI回答

这种架构其实已经可以作为很多 AI 数据分析项目的基础。

十三、总结

一个最基础的 AI Agent，可以理解为：

大模型
+
工具
+
工具执行器
+
任务循环

核心流程：

用户提出任务
↓
模型理解任务
↓
选择工具
↓
Python执行工具
↓
返回结果
↓
模型继续分析
↓
输出最终结果

对于刚开始学习 Agent 开发的人来说，我并不建议一开始就堆很多框架。

可以先理解：

LLM
Tool
Tool Calling
Agent Loop
Memory
RAG

这几个核心概念。

理解这些以后，再学习 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等框架，会容易很多。