用 Python 建立你的第一個 AI 代理：工具、循環、停止規則

免費 AI 工程師課程的第 16 部分：您的第一個 AI 代理。代理在多種工具之間進行選擇，繼續工作直到完成工作，並知道何時停止。您將看到多步驟運行、五個停止規則、訊息歷史記錄為何成為成本問題以及如何測試代理。示範中的「模型」是我手工編寫的模擬，不是真正的人工智慧，也沒有進行真正的 API 呼叫。在此影片中： - 工作流程還是代理？誰決定下一步 - 訊息清單是代理的記憶 - 真正的多步驟運行及其追蹤（列出訂單，然後計算） - 描述如何引導工具之間的選擇 - 運行結束的五種方式：完成、最大輪次、最大調用、令牌預算、重複 - 歷史問題：每輪重新發送所有內容，並修剪舊結果 - 測試路徑，而 20 個答案1:09 什麼是代理 2:55 代理的記憶 3:44 多步驟運行 4:55 在工具之間進行選擇 6:13 停止規則 8:07 歷史問題 9:45 測試代理 11:25 將其放在一起 12:56 輪到你了 14:29 12 課程第 16 至 14:29 16 課程第 16 課程部分檔案：agent.py、tools.py、 schema.py、mock_agent_model.py、demo16.py、test_agent.py。沒有額外的軟體包（Python 3.11+）。練習 1. 增加第五個唯讀工具，其中包含四句話描述和輸入模式，然後編寫需要它的目標和路徑測試。 2. 新增您自己的新停止規則（例如時間限制），以及證明其結束運行的測試。 3. 在 keep_last 設定為 2 的情況下執行修剪演示，並將估計的標記與答案進行比較。 4. 擴展：編寫真正的模型函數（在 .env 中鍵入，而不是在程式碼中），運行相同的目標，將其追蹤與我的模擬進行比較，並保持較小的限制。誠實的註釋 - 我沒有模型金鑰，並且我的工作區無法存取公共 API，因此這部分沒有使用真正的模型。模擬模型是手寫的規則，不是人工智慧；它的回應與真實的 API 具有相同的形狀，因此循環、停止規則、歷史記錄修剪和測試都是真實的程式碼。終端螢幕是我自己的程式碼（Linux，Python 3.13，2026 年 11 月 5 日）的真實運行，並帶有虛構的訂單。令牌數量是粗略估計（每個令牌大約 4 個字元），而不是真正的令牌產生器。 Windows 未測試。 - 這些想法（工作流程與代理、從最簡單的解決方案開始、停止條件、人工檢查點、仔細的工具設計、沙箱中的測試）來自 Anthropic 的文章“構建有效的代理”（2024 年 12 月 19 日發布）和工具使用頁面，2026 年 11 月 5 日閱讀；他們可以更改。沒有報價。來源（2026 年 11 月 5 日閱讀） Anthropic，建立有效代理：https://www.anthropic.com/engineering/building- effective-agents Anthropic，工具使用概述：https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/ool-platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/ool-platform.披露：聲音是人工智慧生成的。標記為真實運行的螢幕是我自己的程式碼與模擬模型（不是真正的人工智慧）的真實終端輸出；其他螢幕都是插圖。 Anthropic、Python 和其他名稱均屬於其所有者。該頻道不隸屬於任何指定的公司。業務諮詢：rabbihossain01941@gmail.com #AIEngineer #AIAgents #Python