AI Agent

早上8:00 - 开工！今天又是「搬砖」的一天 当你还在挣扎要不要再赖床5分钟时，你的AI Agent已经开始工作了。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 # Agent的早晨例行任务 class MorningRoutine: def __init__(self): self.tasks = [] self.priority_queue = PriorityQueue() async def start_day(self): """开始新的一天""" # 1. 检查邮件，筛选重要信息 urgent_emails = await self.check_emails() # 2. 查看日历，准备今天的会议 meetings = await self.prepare_meetings() # 3. 扫描Slack/钉钉，看看有啥新消息 notifications = await self.scan_channels() # 4. 生成今日工作清单 return self.create_daily_plan( urgent_emails, meetings, notifications ) 真实场景： 某科技公司的产品经理小王，每天早上收到的邮件平均80封。自从用了AI Agent后，Agent会自动： ...

Agent的核心循环 一个Agent本质上在做这件事： 1 感知 → 思考 → 行动 → 反馈 → 继续思考... 用代码表示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 while not done: # 1. 理解用户要什么 intent = understand(user_input) # 2. 想想怎么做 plan = think(intent, memory) # 3. 动手执行 result = act(plan, tools) # 4. 看看结果对不对 if verify(result): done = True else: memory.add(result) # 记住失败，下次改进 三个关键模块 1. 记忆系统 Agent和普通LLM调用的区别：Agent会记东西。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 class Memory: short_term = [] # 当前对话历史 long_term = {} # 跨对话的知识 def remember(self, key, value): self.long_term[key] = value def recall(self, query): return search(self.long_term, query) 实际应用： ...