AI Agent 开发学习路线#

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# OpenAI API 基础示例
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import openai
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response = openai.chat.completions.create(
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    model="gpt-3.5-turbo",
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    messages=[
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        {"role": "system", "content": "你是一个助手"},
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        {"role": "user", "content": "你好"}
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    ]
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)
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print(response.choices[0].message.content)

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┌─────────────────────────────────────┐
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│           AI Agent                  │
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├─────────────────────────────────────┤
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│  🧠 LLM (大脑) - 推理与决策         │
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│  👁️ 感知 - 接收环境输入             │
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│  🛠️ 工具 - 执行外部操作             │
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│  💾 记忆 - 存储上下文与经验           │
8
│  🎯 规划 - 分解任务与制定策略         │
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└─────────────────────────────────────┘

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问题: 北京今天天气如何?
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Thought: 我需要查询北京的天气信息
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Action: search_weather(location="北京")
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Observation: 北京今天晴, 25°C
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Thought: 我已经获得了天气信息,可以回答用户了
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Final Answer: 北京今天天气晴朗,气温25摄氏度

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文档 → 分块 → Embedding → 向量数据库
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                              ↓
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用户问题 → Embedding → 相似度检索 → 上下文 + LLM → 回答

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┌────────────────────────────────────────┐
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│          多Agent协作架构                │
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├────────────────────────────────────────┤
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│  主管Agent ──┬── 执行Agent 1           │
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│   (Orchestrator) ├── 执行Agent 2       │
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│              └── 执行Agent 3           │
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│                                        │
8
│  模式1: 层级式 (Hierarchical)          │
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│  模式2: 平等协作 (Collaborative)       │
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│  模式3: 竞争式 (Competitive)           │
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└────────────────────────────────────────┘