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AI Agent 开发

AI 开发 · 共 30 篇 · 按发布时间正序排列

从模型调用到多代理系统：Python 技术栈的 Agent 开发全流程 30 篇

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AI Agent 开发（01）：全景地图

2026 年，Agent 开发完成了从"演示"到"生产"的转折：代码评审 Agent 跑在 CI 流水线里，数据分析 Agent 接上了真实报表。转折的底层前提并不神秘——2025 年 10 月 LangChain 与 …

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AI Agent 开发（03）：LLM 调用基础

上一篇我们把第一个 Agent 跑了起来：一个模型、一个工具、一个循环。跑通之后再回头看，你会发现 Agent 的每一种高级能力——规划、反思、调用工具——最终都落在同一个原子操作上：把一组消息发给大语言模型（LLM），…

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AI Agent 开发（04）：Prompt 与结构化输出

写 Agent 最容易低估两件事：Prompt 怎么组织，输出怎么消费。不少团队的 Agent 在 demo 阶段跑得飞起，一进生产就问题不断——翻日志十有八九是两类：模型没理解任务，或者模型理解了、输出格式却飘了，下游…

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AI Agent 开发（05）：工具调用基础

工具是 Agent 与世界交互的唯一通道：查天气、搜文档、读数据库、发请求，模型的一切"行动力"都来自工具调用。但 Function Calling 这个名字自带误导——模型从不真正执行函数，它只输出一段结构化的"调用意…

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AI Agent 开发（06）：LangGraph 入门

前五篇把地基打完了：第二篇用 create_agent 三十行跑通会调工具的 Agent，第 5 篇/post/1552又把它的内核拆开——那段不到 20 行的 while 循环。工具调用这层协议吃透之后，该进引擎室了。…

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AI Agent 开发（07）：State 设计详解

第 6 篇/post/1553用 StateGraph 把"模型循环"变成了图：节点是函数，边是路由。但决定一个 Agent 能长多大的，往往是那个容易被一笔带过的 State——所有节点共享它、读写它，图每走一步它就变…

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AI Agent 开发（09）：手写 ReAct Agent

第 1 篇/post/1548埋过一条主线：到本篇为止，你在使用别人的抽象；本篇之后，你理解每个抽象为什么存在。现在就走到这条主线的分水岭——不用任何 prebuilt，徒手把一个完整的 ReAct Agent 从 St…

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AI Agent 开发（10）：预构建 Agent 速查

第 9 篇/post/1556我们徒手搭了 ReAct：agent 节点、tool 节点、条件回边，从零跑通了"推理 → 行动 → 观察"的循环。轮子怎么造已经心里有数，这一篇反过来看另一面——什么时候该直接用现成的轮子…

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AI Agent 开发（14）：Embedding 与向量库

前 13 篇里，Agent 获取知识的路子只有两条：模型参数里的训练记忆，和工具实时拿回的外部数据。问它公司内部的报销制度，问它你三年前博客里写过的某句结论，它要么一本正经地编，要么老实承认不知道。从本篇起系列进入第三模…

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AI Agent 开发（16）：高级 RAG 技巧

第 15 篇/post/1562我们把 RAG 流水线从加载一路串到生成，拿自己的笔记库已经能跑了。但换成一组真实问题压测，朴素流水线很快会暴露四个症状：型号、错误码这类精确词检索不到；答案明明在库里，却排在 topk …

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AI Agent 开发（17）：Agentic RAG

第 15 篇/post/1562结尾留了一扇门："这条从管道到 Agent 的路，正是第 17 篇/post/1564 Agentic RAG 的全部剧情。"现在兑现。系列两条线在本篇会师：模块二搭好了 Agent 的循…

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AI Agent 开发（19）：MCP 协议详解

到第 18 篇/post/1565为止，我们给 Agent 造的每一件工具都是"私有的"：@tool 装饰器定义在项目里，bind_tools 绑定进图里，换个应用就得重写一遍。可工具明明是通用的——查数据库、读文件、调…

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AI Agent 开发（24）：多 Agent 架构

第 10 篇/post/1557讲子代理时留了个尾巴：把 Agent 包成工具，主编就能把活派出去。那是多 Agent 的最小形态——控制权始终攥在主编手里，子代理跑完就交卷。到了真实的业务规模，这颗种子会长成完整的多人…

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AI Agent 开发（25）：框架横向对比

到第 24 篇/post/1571为止，这个系列的主角始终是 LangGraph：State 设计、控制流、人机协同、持久化、流式，八篇核心加 RAG 与 MCP 一路深潜。深潜有代价——视角变窄，手里拿着锤子，看什么都…

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AI Agent 开发（27）：评测与可观测

模块五的收官篇看过了前沿形态：Deep Research 一跑几十分钟，Computer Use 直接上手操作浏览器。形态越炫，一个朴素的追问越响——它凭什么进生产？demo 的标准是"当着你的面成功一次"，生产的标准是…

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AI Agent 开发（28）：安全与护栏

第 27 篇/post/1574把 Agent 变成了可测量的系统：轨迹可评测、调用可复盘。但"可测量"回答的是干得好不好，本篇回答一个更冷的问题：被攻击时，损失能控制在多大。Agent 手里有工具、循环里有自主性、生态…

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AI Agent 开发（29）：部署与运维

第 28 篇/post/1575给 Agent 装上了护栏，功能、评测、安全三关都过了，但它还住在你的笔记本里：langgraph dev 一关，服务就没了。生产化的最后一公里，是把一个 Python 进程变成 7×24…

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