Agent使用教程：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软件实体。它像是一个数字世界的助手，能够根据预设规则或学习能力独立完成任务。现代软件系统中，Agent 技术广泛应用于：

智能客服系统
自动化交易机器人
智能家居控制中枢
游戏 NPC 行为控制
数据处理自动化流程

Python 环境 ：推荐使用 Python 3.8+，可通过官网下载安装
必要工具包：
pip install requests 用于 HTTP 通信
pip install python-dotenv 管理环境变量
pip install loguru 简化日志记录
代码编辑器：VS Code/PyCharm 等支持 Python 的 IDE
调试工具：Postman（测试 API 接口）

import logging
from abc import ABC, abstractmethod

class Agent(ABC):
    """Agent 基类"""
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.setup_logger()

    def setup_logger(self):
        """初始化日志系统"""
        logging.basicConfig(
            level=logging.INFO,
            format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
        )
        self.logger = logging.getLogger(self.name)

    @abstractmethod
    def perceive(self, environment):
        """感知环境"""
        pass

    @abstractmethod
    def decide(self):
        """决策逻辑"""
        pass

    @abstractmethod
    def act(self):
        """执行动作"""
        pass

class MessageAgent(Agent):
    """处理消息的基础 Agent"""
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name)
        self.messages = []

    def perceive(self, environment):
        """接收消息"""
        if 'messages' in environment:
            self.messages.extend(environment['messages'])
            self.logger.info(f"Received {len(environment['messages'])} messages")

    def decide(self):
        """简单决策：回复最新消息"""
        if not self.messages:
            return None
        latest_msg = self.messages[-1]
        return {'response_to': latest_msg['id'],
            'content': f"Hi {latest_msg['sender']}, I got your message"
        }

    def act(self):
        """发送回复"""
        decision = self.decide()
        if decision:
            self.logger.info(f"Sending response: {decision}")
            # 这里实际应该调用 API 发送消息
            return decision
        return None

if __name__ == "__main__":
    # 创建 Agent 实例
    bot = MessageAgent("ChatBot")

    # 模拟环境输入
    environment = {
        'messages': [{'id': 1, 'sender': 'Alice', 'content': 'Hello'},
            {'id': 2, 'sender': 'Bob', 'content': 'Hi there'}
        ]
    }

    # Agent 工作流程
    bot.perceive(environment)
    response = bot.act()

    print("Agent response:", response)