Agent SDK简介

Agent SDK是专为构建智能代理（AI Agents）设计的开发工具包，提供了一套标准化接口、预训练模型和功能模块，让开发者能快速组装出能自主决策、动态交互、多任务协作的AI应用（能够自主感知环境，做出决策并执行行动以实现特定目标的智能体）。

类似粗暴理解

假设你要造一辆智能汽车，AI Agents包含了方向盘、车轮、传感器、汽车模型等组件，你只需要将它们组合起来，使其能正常行驶即可，无需从造轮胎开始。

特点

1. 自主性
2. 感知与理解
3. 决策与行动
4. 学习与适应
5. 交互性

核心能力

1. 模块化功能组件

• 意图识别：自动解析用户输入的意图
• 对话管理：管理多轮对话上下文，避免答非所问
• 任务编排：自动分解复杂任务（调用API或者其他外部工具）
• 记忆与学习：记录历史交互，逐步优化决策

2. 无缝集成能力

• 连接大模型：支持对接GPT、Claude等大模型，处理复杂推理
• 接入外部工具：调用数据库、API、硬件设备等
• 多模态交互：支持文本、语音、图像的输入输出

3. 开箱即用的基础设施

• 开发调试工具：可视化对话流设计器，实时日志监控
• 部署托管：一键部署到云服务器或者边缘设备
• 安全合规：内置数据加密，权限控制和审计日志等

典型的应用场景

1. 智能客服
2. 自动化数据分析
3. 家庭智能管家
4. 自动驾驶

Agent SDK 选择考虑因素

1. 功能完整度
2. 扩展性
3. 生态支持
4. 成本：开源免费vs按调用量付费

从0到1：利用Langchain Agents实现天气助手

技术栈：Python + Langchain + OpenWeatherMap API + OpenAI GPT

# weather_agent_v1.py
from langchain.agents import Tool, initialize_agent
from langchain.utilities import OpenWeatherMapAPIWrapper
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 1. 初始化天气工具
weather = OpenWeatherMapAPIWrapper()
weather_tool = Tool(
    name="Weather",
    func=weather.run,
    description="查询城市天气，输入格式：'城市名,国家码'（如'London,GB'）"
)

# 2. 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(
    temperature=0,  # 控制输出随机性（0为最确定）
    openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)

# 3. 创建Agent
agent = initialize_agent(
    tools=[weather_tool],
    llm=llm,
    agent="zero-shot-react-description",  # 简单任务适用
    verbose=True  # 打印执行细节（调试用）
)

# 4. 测试查询
response = agent.run("成都现在的温度是多少？")
print(response)