AI Agent搭建实战：从零构建可扩展的智能代理系统

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构建一个功能完善的 AI Agent 并非易事，许多开发者在实践中常遇到以下问题：

状态管理混乱 ：Agent 在不同任务间切换时，状态维护不当导致行为异常
工具集成困难 ：外部 API 调用缺乏统一管理，错误处理机制薄弱
记忆系统薄弱 ：对话历史处理简单，缺乏有效的长期记忆机制
扩展性差 ：架构设计未考虑后续功能扩展，代码耦合度高

优点：完全控制实现细节，无需依赖第三方库
缺点：需要自行实现所有基础组件，开发周期长

优点：提供现成组件，快速搭建原型
缺点：灵活性受限，深度定制困难

对于需要生产级稳定性和定制化需求的场景，我们推荐从基础开始构建，以获得更好的控制权。

import asyncio
from typing import Dict, Any, List, Optional

class BaseAgent:
    """AI Agent 基础类，包含核心事件循环和状态管理"""

    def __init__(self, name: str):
        self.name = name
        self._running = False
        self._current_task: Optional[asyncio.Task] = None

    async def run(self):
        """启动 Agent 的主事件循环"""
        self._running = True
        while self._running:
            try:
                # 主决策循环
                action = await self._decide_next_action()
                await self._execute_action(action)
                await asyncio.sleep(0.1)  # 防止 CPU 占用过高
            except Exception as e:
                self._handle_error(e)

    async def _decide_next_action(self) -> Dict[str, Any]:
        """决策逻辑，由子类实现"""
        raise NotImplementedError

    async def _execute_action(self, action: Dict[str, Any]):
        """执行动作，由子类实现"""
        raise NotImplementedError

    def _handle_error(self, error: Exception):
        """错误处理"""
        print(f"[{self.name}] Error: {str(error)}")

    def stop(self):
        """停止 Agent 运行"""
        self._running = False
        if self._current_task:
            self._current_task.cancel()

完整记忆系统应包含两个层级：

短期记忆 ：保存在内存中的最近对话和上下文
长期记忆 ：使用向量数据库存储的历史信息

from datetime import datetime
import numpy as np

class MemorySystem:
    """记忆系统实现"""

    def __init__(self, max_short_term=10):
        self.short_term_memory = []
        self.max_short_term = max_short_term

    def add_to_memory(self, content: str, embedding: np.ndarray = None):
        """添加记忆项"""
        memory_item = {'timestamp': datetime.now(),
            'content': content,
            'embedding': embedding
        }

        # 短期记忆管理
        self.short_term_memory.append(memory_item)
        if len(self.short_term_memory) > self.max_short_term:
            self._archive_old_memories()

    def _archive_old_memories(self):
        """将旧记忆转移到长期存储"""
        # 这里可接入向量数据库如 Pinecone 或 Weaviate
        oldest = self.short_term_memory.pop(0)
        if oldest['embedding'] is not None:
            # 保存到向量数据库的代码
            pass

class ToolManager:
    """工具调用和管理系统"""

    def __init__(self):
        self._tools = {}
        self._permissions = {}  # 工具访问权限控制

    def register_tool(self, name: str, func: callable, permission_level: int = 0):
        """注册新工具"""
        self._tools[name] = func
        self._permissions[name] = permission_level

    async def call_tool(self, tool_name: str, *args, **kwargs):
        """调用工具并处理错误"""
        if tool_name not in self._tools:
            raise ValueError(f"Unknown tool: {tool_name}")

        try:
            result = await self._tools[tool_name](*args, **kwargs)
            return {
                'success': True,
                'result': result
            }
        except Exception as e:
            return {
                'success': False,
                'error': str(e)
            }