Agent Skill 实践入门指南：从零构建你的第一个智能代理

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在开始编写代码之前，我们需要先理解几个核心概念。智能代理（Agent）本质上是一个能够感知环境并采取行动以实现目标的程序实体。它由以下几个关键部分组成：

Agent：代理主体，负责协调各个技能的执行和决策
Skill：具体的能力模块，比如对话、导航、推荐等
Environment：代理运行的环境，提供感知输入和行动输出

首先确保你已安装 Python 3.8 或更高版本
推荐使用 virtualenv 创建隔离的开发环境

python -m venv agent-env
source agent-env/bin/activate  # Linux/Mac
agent-env\Scripts\activate  # Windows

安装核心依赖包

pip install rasa-core spacy
python -m spacy download en_core_web_sm

下面我们实现一个简单的问候对话技能。这个技能能够识别用户输入的问候语并给出适当回应。

class GreetingSkill:
    def __init__(self):
        self.greeting_patterns = [
            r"hi|hello|hey",
            r"good morning|good afternoon|good evening"
        ]

    def can_handle(self, user_input: str) -> bool:
        """检查输入是否匹配问候模式"""
        import re
        user_input = user_input.lower()
        return any(re.search(pattern, user_input) for pattern in self.greeting_patterns)

    def handle(self, user_input: str) -> str:
        """生成问候回应"""
        return "Hello! How can I help you today?"

现在我们添加一个决策技能，让代理能够根据用户意图选择适当的响应。

class DecisionSkill:
    def __init__(self):
        self.skills = [GreetingSkill()]

    def process(self, user_input: str) -> str:
        for skill in self.skills:
            if skill.can_handle(user_input):
                return skill.handle(user_input)
        return "I'm not sure how to respond to that."

下面是一个完整的基础代理实现，包含上述技能和主循环：

class SimpleAgent:
    def __init__(self):
        self.decision_skill = DecisionSkill()

    def run(self):
        print("Agent started. Type'quit'to exit.")
        while True:
            user_input = input("You:")
            if user_input.lower() == 'quit':
                break
            response = self.decision_skill.process(user_input)
            print(f"Agent: {response}")

if __name__ == "__main__":
    agent = SimpleAgent()
    agent.run()