大模型实战：构建 AI Agent 与应用案例

提示：下面的架构图使用 Mermaid 绘制，您可以在支持的 Markdown 渲染器中直接查看。

graph TD
    User[用户请求] --> Prompt[构造 Prompt]
    Prompt --> Agent[AI Agent]
    Agent --> Tool1[Calculator]
    Agent --> Tool2[Web Search]
    Tool1 & Tool2 --> Agent
    Agent --> LLM[LLM 推理]
    LLM --> Response[生成答案]
    Response --> User

关键概念

• Agent：能够根据需求动态决定使用哪些工具（如计算器、搜索、数据库）并调用它们的系统。
• Tool Use：通过统一的接口向外部服务发送请求，获取结果后继续推理。
• LangChain：一个开源框架，提供了 AgentExecutor、Tool 等抽象，帮助快速搭建具备工具调用能力的 Agent。

环境准备

注意：这里使用 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 作为 LLM 示例，您可以替换为本地模型（如 Llama‑2）并自行实现对应的 ChatModel 接口。

示例代码：构建一个可以计算并搜索的 Agent

代码说明

• calculator 只允许基本算术，防止恶意代码执行。
• web_search 使用 DuckDuckGo 的公开搜索页面，演示如何抓取简短摘要（实际项目可接入官方搜索 API）。
• initialize_agent 采用 Zero‑Shot ReAct 策略，Agent 会自行决定何时调用工具并将结果反馈给 LLM 继续推理。

实战案例：构建一个 “AI 办公助理”

1. 需求：用户可以让助理完成计算、查询天气、获取最新新闻等任务。
2. 实现：在上述基础上再添加 weather、news 两个工具（调用公开的天气 API 与新闻 RSS），并使用 ChatOpenAI（或本地模型）进行对话。
3. 部署：将代码包装为 FastAPI 接口，前端使用 Next.js 调用 /api/agent，实现即时交互。

小结

• 使用 LangChain 可以在几行代码内让 LLM 具备工具调用能力，构建强大的 AI Agent。
• 通过组合不同工具，几乎可以实现任何业务需求：计算、搜索、数据库查询、文件操作等。
• 关键在于 安全（限制工具输入）和 可解释性（记录每一步的工具调用），便于调试和审计。

后续：探索 自定义工具（如调用内部微服务）以及 多模态 Agent（结合图像、音频），进一步提升 AI 助手的能力范围。