AI Agent 入门指南：从零构建你的第一个智能代理

1次阅读

共计 1312 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

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实体。它具有三个核心特征：

自主性：无需人工干预即可独立运行
反应性：能够实时响应环境变化
目标导向：具有明确的优化目标

规则引擎
优点：实现简单，可解释性强
缺点：灵活性差，难以处理复杂场景
适用场景：结构化问题，确定性环境
机器学习模型
优点：适应性强，能处理非结构化数据
缺点：需要大量训练数据，黑盒特性
适用场景：动态复杂环境，模式识别任务

# 安装必要库
pip install numpy

import random

class Sensor:
    """模拟环境传感器"""
    def __init__(self):
        self.tasks = []

    def update(self):
        """随机生成新任务"""
        if random.random() < 0.3:
            priority = random.randint(1, 5)
            duration = random.uniform(0.5, 2.0)
            self.tasks.append({'id': len(self.tasks) + 1,
                'priority': priority,
                'duration': duration
            })
        return self.tasks

class DecisionEngine:
    """基于优先级的任务调度"""
    def process(self, tasks):
        # 按优先级降序排序
        return sorted(tasks, 
                     key=lambda x: x['priority'], 
                     reverse=True)

class Actuator:
    """任务执行器"""
    def execute(self, task):
        print(f"执行任务{task['id']}:"
              f"优先级{task['priority']},"
              f"耗时 {task['duration']:.1f} 小时")
        # 模拟任务执行时间
        time.sleep(task['duration'])

import time

def main():
    sensor = Sensor()
    engine = DecisionEngine()
    actuator = Actuator()

    while True:
        # 感知阶段
        tasks = sensor.update()

        # 决策阶段
        if tasks:
            scheduled = engine.process(tasks)

            # 执行阶段
            actuator.execute(scheduled[0])
            tasks.remove(scheduled[0])

        time.sleep(1)  # 控制循环频率