用 Python 构建你的第一个 AI 代理：工具、循环、停止规则

免费 AI 工程师课程的第 16 部分：您的第一个 AI 代理。代理在多种工具之间进行选择，继续工作直到完成工作，并知道何时停止。您会看到多步骤运行、五个停止规则、消息历史记录为何成为成本问题以及如何测试代理。演示中的“模型”是我手工编写的模拟，不是真正的人工智能，也没有进行真正的 API 调用。在此视频中： - 工作流程还是代理？谁决定下一步 - 消息列表是代理的记忆 - 真正的多步骤运行及其跟踪（列出订单，然后计算） - 描述如何引导工具之间的选择 - 运行结束的五种方式：完成、最大轮次、最大调用、令牌预算、重复 - 历史问题：每轮重新发送所有内容，并修剪旧结果 - 测试路径，而不仅仅是答案（20 个测试） - 4 个练习和一个测验 第 0:00 从这里开始:你的第一个 AI 代理 1:09 什么是代理 2:55 代理的记忆 3:44 多步运行 4:55 在工具之间进行选择 6:13 停止规则 8:07 历史问题 9:45 测试代理 11:25 将其放在一起 12:56 轮到你了 14:29 检查自己 课程代码（第 1 至 16 部分） 第 16 部分文件：agent.py、tools.py、 schema.py、mock_agent_model.py、demo16.py、test_agent.py。没有额外的软件包（Python 3.11+）。练习 1. 添加第五个只读工具，其中包含四句话描述和输入模式，然后编写需要它的目标和路径测试。 2. 添加您自己的新停止规则（例如时间限制），以及证明其结束运行的测试。 3. 在 keep_last 设置为 2 的情况下运行修剪演示，并将估计的标记与答案进行比较。 4. 扩展：编写真正的模型函数（在 .env 中键入，而不是在代码中），运行相同的目标，将其跟踪与我的模拟进行比较，并保持较小的限制。诚实的注释 - 我没有模型密钥，并且我的工作区无法访问公共 API，因此这部分没有使用真正的模型。模拟模型是手写的规则，不是人工智能；它的回复与真实的 API 具有相同的形状，因此循环、停止规则、历史记录修剪和测试都是真实的代码。终端屏幕是我自己的代码（Linux，Python 3.13，2026 年 11 月 5 日）的真实运行，并带有虚构的订单。令牌数量是粗略估计（每个令牌大约 4 个字符），而不是真正的令牌生成器。 Windows 未测试。 - 这些想法（工作流与代理、从最简单的解决方案开始、停止条件、人工检查点、仔细的工具设计、沙箱中的测试）来自 Anthropic 的文章“构建有效的代理”（2024 年 12 月 19 日发布）和工具使用页面，2026 年 11 月 5 日阅读；他们可以改变。没有报价。来源（2026 年 11 月 5 日阅读） Anthropic，构建有效代理：https://www.anthropic.com/engineering/building- effective-agents Anthropic，工具使用概述：https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/overview 订阅 AI Made Clear 以获取简单的英文 AI 提示。披露：声音是人工智能生成的。标记为真实运行的屏幕是我自己的代码与模拟模型（不是真正的人工智能）的真实终端输出；其他屏幕均为插图。 Anthropic、Python 和其他名称均属于其所有者。该频道不隶属于任何指定的公司。业务咨询：rabbihossain01941@gmail.com #AIEngineer #AIAgents #Python