AI Agent 入门指南：从零构建你的第一个智能代理

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AI Agent（人工智能代理）是指能够感知环境、自主决策并执行动作的智能系统。其核心特征包括：

自主性 ：无需人工干预即可运行
反应性 ：能及时响应环境变化
目标导向 ：具有明确的优化目标
持续性 ：长期运行保持状态

优点：开发简单、行为可预测、调试方便
缺点：灵活性差、难以处理复杂场景
适用场景：流程固定的工业控制系统

优点：适应性强、可处理模糊输入
缺点：需要训练数据、黑箱决策
适用场景：自然语言处理等复杂任务

# 需要安装的库
pip install numpy pandas

import time
from enum import Enum

class TaskPriority(Enum):
    HIGH = 3
    MEDIUM = 2
    LOW = 1

class Task:
    def __init__(self, id, priority, duration):
        self.id = id
        self.priority = priority
        self.duration = duration
        self.created_at = time.time()

class TaskSchedulerAgent:
    """基于优先级调度的简单任务代理"""
    def __init__(self):
        self.task_queue = []
        self.current_task = None

    def perceive(self, new_tasks):
        """环境感知模块"""
        self.task_queue.extend(new_tasks)

    def decide(self):
        """决策逻辑：选择优先级最高的任务"""
        if not self.task_queue:
            return None

        # 按优先级和创建时间排序
        self.task_queue.sort(key=lambda x: (-x.priority.value, x.created_at)
        )
        return self.task_queue.pop(0)

    def act(self, task):
        """动作执行器"""
        print(f"执行任务 {task.id}，优先级 {task.priority.name}")
        time.sleep(task.duration)  # 模拟任务执行
        print(f"任务 {task.id} 完成")

    def run_cycle(self):
        """主决策循环"""
        while True:
            task = self.decide()
            if task:
                self.act(task)
            else:
                print("无待处理任务，等待...")
                time.sleep(1)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    agent = TaskSchedulerAgent()

    # 模拟环境输入
    tasks = [Task("T1", TaskPriority.LOW, 1),
        Task("T2", TaskPriority.HIGH, 0.5),
        Task("T3", TaskPriority.MEDIUM, 2)
    ]

    agent.perceive(tasks)
    agent.run_cycle()