Agent科普：从零构建你的第一个智能代理系统

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Agent（智能代理）是一种能够感知环境、自主决策并执行动作的计算机程序。与普通程序不同，Agent 具有三个核心特性：

自主性：能在没有直接干预的情况下运行
反应性：能及时响应环境变化
目标导向：具有明确的任务目标

传统程序是被动执行指令，而 Agent 是主动与环境交互的实体。比如天气预报程序只是显示数据，而天气查询 Agent 会主动获取数据并生成人类可读的报告。

典型 Agent 系统遵循感知 - 决策 - 执行循环（PEA 循环）：

flowchart TD
    A[感知环境] --> B[分析决策]
    B --> C[执行动作]
    C -->| 环境改变 | A

感知模块获取环境信息（如 API 数据、用户输入）
决策模块处理信息并制定行动计划
执行模块输出结果或改变环境

以下是一个基于规则的 Python 天气 Agent 实现（需安装 requests 库）：

import requests

class WeatherAgent:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "http://api.weatherapi.com/v1/current.json"

    # 感知模块
    def perceive(self, location):
        params = {
            'key': self.api_key,
            'q': location,
            'aqi': 'no'
        }
        response = requests.get(self.base_url, params=params)
        return response.json() if response.status_code == 200 else None

    # 决策模块
    def decide(self, weather_data):
        if not weather_data:
            return "无法获取天气数据"

        temp_c = weather_data['current']['temp_c']
        condition = weather_data['current']['condition']['text']

        if temp_c > 30:
            advice = "建议避免午后外出"
        elif temp_c < 10:
            advice = "请注意保暖"
        else:
            advice = "适宜户外活动"

        return f"当前气温{temp_c}℃，天气{condition}。{advice}"

    # 执行模块
    def act(self, location):
        data = self.perceive(location)
        return self.decide(data)

# 使用示例
agent = WeatherAgent("your_api_key")
print(agent.act("北京"))