1. 项目概述当AI学会“自己动手”最近在AI圈子里腾讯开源的一个名为“Agently”的通用Agent系统讨论度很高。简单来说它不是一个具体的应用而是一个“框架”或者说“脚手架”。它的核心目标是让开发者能够像搭积木一样快速构建出能够自主思考、规划和执行任务的AI智能体。想象一下你有一个需求每天自动分析行业新闻生成一份简报并发送到你的邮箱。传统的做法你需要分别调用新闻爬虫、文本摘要模型、邮件发送接口然后写一个脚本把它们串起来。而Agently的思路是你只需要用自然语言告诉这个AI智能体“每天上午9点帮我收集科技领域的头条新闻总结成500字以内的简报发到我的工作邮箱。” 剩下的比如去哪里找新闻、如何总结、怎么发邮件这个智能体可以自己去“思考”并调用相应的工具来完成。这就是所谓的“AI自主化”——让AI不仅会回答更会“做事”。这个项目之所以引发关注是因为它直击了当前AI应用开发的一个痛点大模型能力很强但让它稳定、可靠地完成一个多步骤的复杂任务依然有很高的门槛。你需要处理思维链Chain-of-Thought、工具调用Tool Calling、记忆管理、流程控制等一系列问题。Agently试图通过一套设计良好的抽象层和运行时环境把这些复杂性封装起来让开发者更专注于定义“做什么”而不是“怎么做”。从技术栈来看它主要面向Python开发者深度集成了各类大语言模型LLM的API并提供了丰富的内置“技能”工具和可扩展的架构。无论是想做一个自动化的数据分析助手还是一个能操作软件的业务流程机器人都可以基于它来尝试。接下来我们就深入拆解一下如何利用这个系统真正实现一个AI智能体从零到一的搭建。2. 核心架构与设计哲学拆解要理解Agently怎么用首先得明白它是怎么设计的。它的架构清晰地反映了“让AI自主工作”这一目标我们可以从几个核心概念入手。2.1 角色Role、会话Session与工作流Workflow这是Agently里最基础的三个抽象理解它们就理解了整个系统的运行逻辑。角色Role你可以把它理解为智能体的“人设”或“岗位说明书”。当你创建一个智能体时首先要定义它的角色。例如你可以定义一个“数据分析师”角色它的设定是“你是一名严谨的数据分析师擅长从数据中发现问题并用清晰的图表呈现”。这个角色定义会被注入到每次与大模型对话的提示词Prompt中从根本上引导AI的思考方式和回答风格。这比每次对话前都写一大段系统提示要优雅和统一得多。会话Session这是智能体与用户进行单次或多次交互的上下文环境。一个Session包含了当前对话的历史消息、角色的定义、已加载的工具技能以及记忆状态。你可以把一个Session看作一次具体的“任务执行过程”。例如用户开启一个Session说“帮我分析一下上个月的销售数据”那么整个分析过程包括中间可能的多轮问答、工具调用都会发生在这个Session内并保持上下文的连贯性。工作流Workflow这是实现复杂任务自动化的关键。一个工作流由多个“节点”组成每个节点可以是一个简单的LLM调用、一个工具调用、一个条件判断或一个循环。Agently提供了可视化编排和代码定义两种方式来构建工作流。比如一个“市场报告生成”工作流可能包含以下节点1. 调用搜索工具获取最新资讯2. 调用摘要模型提炼关键信息3. 调用数据分析工具处理相关数据4. 调用文本生成模型结合前三步的结果撰写报告5. 调用邮件工具发送报告。工作流引擎负责按顺序或并行执行这些节点并处理节点之间的数据传递。这种设计的优势在于它将智能体的“身份”Role、“对话上下文”Session和“任务蓝图”Workflow解耦了。你可以为同一个角色设计不同的工作流来完成不同任务也可以在不同的会话中复用同一个工作流。这种灵活性是构建复杂Agent系统的基石。2.2 技能Skill与工具Tool生态AI要自主化光会“想”不行还得会“做”。Agently将“做”的能力抽象为“技能”和“工具”。技能Skill这是一个更高层次的抽象通常对应一个完整的、可复用的任务解决能力。一个技能内部可能封装了一个或多个工具调用以及一些逻辑判断。例如“获取天气”可能是一个简单的技能只调用一个天气API工具而“安排会议”则是一个复杂技能它可能需要依次调用“查询日历空闲时间”、“生成会议邀请链接”、“发送邮件”等多个工具并处理时间冲突等逻辑。Agently框架鼓励开发者将常用的任务模块封装成技能便于积累和复用。工具Tool这是与外部世界交互的最小单元。一个工具就是一个具体的函数它可以是API工具调用一个外部HTTP接口如搜索引擎、数据库、邮件服务。函数工具执行一段本地代码如读写文件、运行一个Python计算。自定义工具开发者根据业务需要编写的任何功能。Agently框架提供了丰富的内置工具也使得添加自定义工具变得非常简单。只需要用装饰器定义好函数并清晰地描述函数的用途、输入参数和输出框架就能自动将其“翻译”成大模型能理解和调用的格式。这是实现工具调用的核心技术点。注意在定义工具时描述Description至关重要。大模型完全依赖你的文字描述来决定是否以及如何调用这个工具。描述必须清晰、无歧义并说明输入参数的格式和含义。一个模糊的描述会导致大模型错误调用或拒绝调用。2.3 记忆Memory与状态管理一个能自主工作的智能体必须有记忆。Agently中的记忆系统分为几个层次会话记忆存储在Session中仅保留当前会话的对话历史。这是最短期的记忆用于维持对话连贯性。缓冲记忆一种固定长度的短期记忆通常只保留最近几轮对话的关键信息防止上下文过长导致模型性能下降或API费用激增。长期记忆这通常需要外接向量数据库如Chroma, Weaviate, Pinecone来实现。智能体可以将重要的对话摘要、用户偏好、任务结果等编码成向量存入数据库在需要时通过语义检索召回。这是实现个性化、持续学习智能体的关键。在实际开发中你需要根据智能体的用途来配置记忆策略。对于一个客服机器人会话记忆和缓冲记忆可能就够了对于一个个人知识库助手长期记忆就必不可少。Agently框架提供了记忆管理的接口让开发者可以灵活接入不同的存储后端。3. 从零到一搭建你的第一个AI智能体理论讲得再多不如动手实践。我们以一个具体的场景为例构建一个“市场情报收集员”智能体。它的任务是给定一个公司名称自动搜索其最新动态、竞品信息并生成一份简短的洞察报告。3.1 环境准备与基础配置首先你需要一个Python环境建议3.8以上和必要的包。Agently可以通过pip安装。pip install agently安装完成后你需要配置最核心的部件大模型驱动。Agently支持多种后端如OpenAI API、智谱AI、百度文心等。这里以OpenAI为例你需要有自己的API Keyimport agently # 创建Agent工厂并设置默认的LLM驱动 agent_factory agently.AgentFactory() agent_factory\ .set_default_llm_driver(\ agently.OpenAIDriver(\ api_keyyour-openai-api-key,\ modelgpt-4o, # 或 gpt-3.5-turbo\ )\ )接下来我们创建一个具体的智能体并为其赋予角色# 使用工厂创建一个智能体实例 market_analyst_agent agent_factory.create_agent() # 为智能体设定角色 market_analyst_agent\ .set_role(一名专注于科技行业的市场情报分析员)\ .set_goal(高效、准确地收集和梳理指定公司的公开市场信息并提炼出关键洞察。)\ .set_background(你熟悉互联网科技公司的商业模式擅长从新闻、财报和行业报告中捕捉有价值的信息。)至此一个具有“分析师”人设的智能体就创建好了。但它现在还只会聊天没有“动手”能力。我们需要为它装备工具。3.2 装备工具让智能体拥有“手脚”假设我们有两个工具一个用于网络搜索模拟一个用于生成报告摘要。我们先定义这两个工具# 工具1模拟网络搜索实际项目中应接入SerperAPI、Google Search API等 agent_factory.tool_manager.register_tool( namesearch_web, desc根据查询关键词搜索最新的网络资讯。返回包含标题、摘要和链接的列表。, args_schema{ query: {type: string, description: 搜索关键词} } ) def mock_search_web(query: str): # 这里是模拟数据真实情况应调用API return [ {title: f关于{query}的最新融资消息, summary: 某科技媒体披露..., url: https://example.com/1}, {title: f{query}发布新产品, summary: 该公司于近日推出了..., url: https://example.com/2}, ] # 工具2生成报告摘要 agent_factory.tool_manager.register_tool( namegenerate_summary, desc根据提供的原始信息列表生成一份结构化的中文摘要报告。, args_schema{ company: {type: string, description: 公司名称}, info_list: {type: array, description: 原始信息字典列表} } ) def generate_summary(company: str, info_list: list): # 在实际中这里可能会调用另一个LLM来精炼内容 # 此处简化为格式整理 report f## {company} 市场动态简报\n\n for idx, info in enumerate(info_list, 1): report f{idx}. **{info[title]}**\n report f {info[summary]}\n report f\n---\n*报告基于模拟数据生成共分析{len(info_list)}条信息。* return report定义好工具后需要让智能体知道它可以使用这些工具# 为智能体加载工具 market_analyst_agent\ .load_tool(search_web)\ .load_tool(generate_summary)现在这个智能体已经“知道”自己可以调用search_web和generate_summary这两个功能了。当它接到任务时就会自主判断是否需要以及何时调用它们。3.3 设计并执行工作流对于“收集情报并生成报告”这个多步骤任务最适合用工作流来编排。我们用代码定义一个简单的工作流# 定义一个工作流函数 async def market_intelligence_workflow(agent, company: str): # 步骤1指示智能体进行搜索 print(f“开始搜索‘{company}’的相关信息...”) search_instruction f“请使用搜索工具查找关于‘{company}’公司最新的市场动态、融资新闻或产品发布信息。” # 让智能体“思考”并执行搜索。这里会触发工具调用。 search_result await agent\ .input(search_instruction)\ .start() # 从结果中提取工具调用的输出。在实际框架中可能需要解析消息历史。 # 假设search_result中包含了工具返回的info_list info_list search_result.get(“info”, []) if not info_list: return “未搜索到相关信息。” # 步骤2指示智能体生成报告 print(“信息获取完毕正在生成报告...”) summary_instruction f“请使用摘要生成工具基于以上搜索到的信息为‘{company}’生成一份简洁的报告。” # 这里我们需要将上一步的结果传递给智能体。一种方式是通过会话记忆。 # 更规范的做法是在工作流节点间显式传递数据。此处为演示简化。 # 我们直接调用工具函数在实际自主化场景中应由Agent自主决策调用。 final_report generate_summary(company, info_list) return final_report # 注意Agently的工作流引擎可能提供更优雅的DSL或可视化编排。 # 上述代码展示了以编程方式控制流程的思路。最后我们运行这个工作流import asyncio async def main(): report await market_intelligence_workflow(market_analyst_agent, “某巴巴”) print(report) # 运行 asyncio.run(main())这个简单的例子展示了从创建智能体、定义角色、装备工具到编排任务流程的完整链路。虽然这里我们以编程方式“推动”了流程但在Agently的理想状态下通过精心设计的提示词和工具描述智能体在接收到“请帮我分析某巴巴的最新动态”这样的指令后应能自主地规划出“先搜索再总结”的步骤并执行。这需要更深入的提示工程和智能体规划能力调优。4. 深入核心提示工程与智能体规划让AI智能体真正“自主”关键在于其核心“大脑”——大语言模型——如何被引导去思考和规划。Agently框架在这方面提供了一些底层支持但最终效果很大程度上取决于开发者的提示工程水平。4.1 结构化提示与推理过程引导基础的对话式提示往往不足以让模型完成复杂任务。Agently通常采用更结构化的提示模板将角色、目标、约束、可用工具列表、思考格式要求等整合在一起。例如一个增强版的提示可能包含你是一名市场情报分析员角色。 你的目标是根据用户提供的公司名称生成一份市场动态简报目标。 你必须遵循以下步骤 1. 使用‘search_web’工具搜索该公司的最新信息。关键词可以包括“公司名 最新动态”、“公司名 融资”、“公司名 产品发布”。 2. 分析搜索结果的标题和摘要筛选出最近一个月内、最具影响力的3-5条信息。 3. 使用‘generate_summary’工具将筛选后的信息整理成一份报告报告需包含概述、关键事件列表和简要评论。 约束报告必须用中文撰写字数在300-500字之间语气客观专业。 工具描述以下是你可以使用的工具 - search_web(query: str): 用于搜索网络信息。 - generate_summary(company: str, info_list: list): 用于生成摘要报告。 输出格式请严格按照以下格式输出你的整个思考和执行过程 思考[你的推理过程比如为什么选择这些关键词如何筛选信息] 行动调用工具名(参数) // 例如行动search_web(某巴巴 最新融资) 观察[工具返回的结果] ...重复思考-行动-观察循环... 最终答案[生成的完整报告]这种“思维链Chain-of-Thought”加“行动-观察Act-Observe”的格式强制模型进行逐步推理并明确其工具调用的意图极大地提高了任务执行的可靠性和可解释性。Agently的运行时环境可以解析这种格式自动执行“行动”中指定的工具调用并将“观察”结果反馈给模型进行下一轮思考。4.2 规划能力与反思机制对于更复杂的任务智能体需要具备规划能力。这不仅仅是单步推理而是能预先构想一个多步骤的计划。Agently框架可以通过以下方式辅助规划任务分解在提示中要求模型先将复杂任务分解为子任务列表。例如“要完成一份完整的竞品分析你认为需要哪些步骤”模型可能会输出1. 确定核心竞品2. 收集各竞品产品信息3. 收集各竞品市场表现4. 进行优劣势对比5. 撰写分析报告。计划执行与调整模型根据分解出的子任务逐步执行。Agently的工作流引擎可以与此结合将每个子任务对应到一个工作流节点或一次工具调用。如果在执行某个子任务时失败如工具返回错误框架可以触发一个“反思”步骤让模型分析失败原因并调整计划例如更换搜索关键词或跳过该步骤。实现强大的规划能力是Agent系统的前沿目前大多依赖于GPT-4等高级模型本身的能力。Agently框架的价值在于提供了一个标准化的“沙盒”让这些规划、执行、反思的循环能够以可控、可观测的方式运行。4.3 工具描述的优化技巧工具描述的质量直接决定了大模型是否能用好它。以下是一些优化原则具体明确避免“处理数据”这种模糊描述应写为“计算输入列表的平均值和标准差”。说明前置和后置条件如果工具对输入有特定格式要求如日期必须是‘YYYY-MM-DD’或调用后会产生特定副作用如会向数据库写入记录应在描述中说明。示例化如果可能在描述中加入一两个调用示例。例如“例如调用search_web(‘人工智能 2024趋势’)将返回关于AI趋势的文章列表。”区分相似工具如果你有多个搜索工具如“搜索新闻”、“搜索学术论文”描述必须清晰区分其数据源和用途。5. 实战进阶构建一个可交互的智能体应用前面我们都是在代码层面操作。如何将它变成一个用户可以交互的应用Agently框架通常与Web框架结合打造聊天机器人或自动化任务平台。5.1 集成FastAPI提供Web API一个常见的模式是使用FastAPI将智能体封装成RESTful API。from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import asyncio app FastAPI(title“市场情报Agent API”) # 定义请求模型 class AnalysisRequest(BaseModel): company_name: str user_id: str | None None # 可用于区分用户实现记忆隔离 # 全局初始化智能体工厂和智能体生产环境需考虑并发和资源池 agent_factory, analyst_agent init_agent() # 假设的初始化函数 app.post(“/analyze”) async def analyze_company(request: AnalysisRequest): try: # 为每个请求创建一个新的会话避免记忆交叉污染 session analyst_agent.create_session(session_idrequest.user_id) # 执行工作流 report await market_intelligence_workflow(session, request.company_name) return { “success”: True, “company”: request.company_name, “report”: report } except Exception as e: raise HTTPException(status_code500, detailf“分析失败: {str(e)}”) # 可以增加其他端点如聊天接口 app.post(“/chat”) async def chat_with_analyst(message: str, session_id: str): session analyst_agent.get_or_create_session(session_id) response await session.input(message).start() return {“response”: response}这样前端应用就可以通过调用/analyze接口来触发智能体的自动化分析任务或者通过/chat接口进行自由对话。5.2 实现长期记忆与个性化要让智能体记住不同用户的偏好就需要引入长期记忆。我们可以集成一个向量数据库如Chroma。import chromadb from agently.contrib.memory import VectorMemoryManager # 初始化Chroma客户端和集合 chroma_client chromadb.PersistentClient(path“./chroma_db”) collection chroma_client.get_or_create_collection(name“user_memories”) # 创建向量记忆管理器 memory_manager VectorMemoryManager( embedding_model“text-embedding-ada-002”, # 需要对应的Embedding模型驱动 vector_store_clientcollection ) # 在创建智能体或会话时注入记忆管理器 analyst_agent.set_memory_manager(memory_manager) # 在对话或任务执行的关键节点让智能体存储记忆 async def store_memory(session, content: str, metadata: dict): memory_id await session.memory.store(content, metadata) return memory_id # 在需要时让智能体检索相关记忆 async def retrieve_memory(session, query: str, n_results3): related_memories await session.memory.retrieve(query, n_results) return related_memories例如当用户说“我不太关心融资新闻更关注产品迭代”时你可以将这条偏好作为记忆存储。下次该用户再请求分析时智能体在规划搜索步骤前可以先检索“用户偏好”相关的记忆从而调整其搜索策略实现个性化服务。5.3 监控、评估与持续迭代一个投入使用的智能体系统需要监控。你需要关注工具调用成功率哪些工具经常调用失败是参数问题还是API不稳定任务完成度用户的任务是否被完整、正确地解决了可以设计一些自动化测试用例。成本与延迟每次任务调用消耗了多少Token总耗时多少这对于优化和成本控制至关重要。用户反馈提供“结果是否有用”的反馈按钮收集正负样本用于微调提示词或优化工作流。基于这些数据你可以持续迭代优化工具描述、调整工作流逻辑、增加新的工具或技能、微调提示词模板。Agently框架的模块化设计使得这种迭代可以相对独立地进行。6. 避坑指南与最佳实践在实际开发和部署Agently智能体的过程中我踩过不少坑也总结出一些经验。6.1 常见问题与排查技巧问题现象可能原因排查与解决思路智能体不调用工具1. 工具描述不清晰或与任务无关。2. 提示词未明确要求使用工具。3. 模型自身“保守”倾向于用文本回答而非调用工具。1. 优化工具描述确保其功能明确、有吸引力。2. 在系统提示或用户指令中明确说“请使用我提供的工具”。3. 在提示中强调“你必须使用工具来完成此任务”或调整模型温度参数temperature尝试。工具调用参数错误1. 模型误解了参数格式或类型。2. 参数描述存在歧义。1. 在工具描述和提示中用JSON Schema或清晰示例明确参数格式。2. 使用Agently的args_schema进行严格类型定义框架会在调用前进行基础校验。任务执行陷入循环或逻辑混乱1. 任务规划过于复杂模型“迷路”。2. 工作流缺少错误处理或终止条件。1. 将大任务拆解成更小、更原子化的工作流降低单次规划的复杂度。2. 在工作流中设置最大重试次数、超时机制和明确的成功/失败状态判断。上下文长度爆炸成本激增1. 会话历史未做摘要或清理。2. 工具返回内容过长。1. 启用会话记忆的摘要功能定期将长对话总结成要点。2. 对工具返回的数据进行预处理只提取关键信息放入上下文。智能体“幻觉”编造工具或结果1. 模型在未获得足够信息时被迫生成答案。2. 提示词约束力不够。1. 强化“基于已知事实”的指令如“仅根据工具返回的信息作答如果信息不足请明确说明”。2. 在输出格式中强制要求引用来源如“根据搜索工具返回的第X条结果”。6.2 性能与成本优化心得模型选型不是所有任务都需要GPT-4。对于工具调用路由、信息提取等结构化任务GPT-3.5-Turbo可能性价比更高。对于需要深度推理、规划的任务再使用GPT-4。可以设计一个路由机制根据任务复杂度动态选择模型。提示词精简反复打磨提示词去除冗余信息。角色描述、约束条件要精炼。过长的提示词不仅浪费Token还可能分散模型注意力。上下文管理这是成本控制的核心。积极使用记忆摘要避免将完整的、冗长的工具响应历史全部塞进下一次对话的上下文。只传递必要的摘要或关键数据。异步与并发如果工作流中有多个可以并行执行的独立步骤如同时搜索多个关键词利用asyncio.gather等机制并发执行可以显著减少总体延迟。缓存对于频繁查询且结果变化不快的工具调用如查询某个公司的基本信息可以引入缓存层如Redis避免重复调用外部API和消耗LLM Token。6.3 关于自主化的理性认识最后必须清醒认识到目前的“AI自主化”仍然是在严格框架下的、相对简单的自动化。Agently这样的框架极大地降低了构建智能体的门槛但它并非魔法。一个真正可靠、能处理复杂边缘情况的智能体仍然需要精细的场景限定在明确的边界内智能体可以工作得很好。试图打造一个“万能助理”目前还非常困难。大量的人工调试提示词、工具描述、工作流逻辑都需要基于实际测试结果反复调整。完备的兜底机制必须有清晰的异常处理流程和人工接管接口。当智能体困惑或失败时要能平滑地转交给人类处理。从我个人的实践经验来看从一个小而具体的场景比如“自动生成周报草稿”、“自动回复常见客服问题”开始逐步扩展其能力边界是成功率最高的路径。Agently框架为这条路径提供了非常好的工具和基础设施让开发者可以更专注于业务逻辑和体验优化而不是重复造轮子。它的开源也意味着社区可以共同贡献更多的技能和工具加速整个生态的成熟。如果你正想尝试将大模型的能力从“聊天”扩展到“做事”那么以这个项目作为起点会是一个相当不错的选择。