说实话我最早做这门课的时候心里其实挺没底的。市面上讲AI Agent的课一大把要么是教你怎么用现成框架拖拽配置要么是有一定编程经验才能跟上的硬核源码解析。“零基础”和“手写”这两个词放在一起当时不少同行觉得有点矛盾——零基础怎么写写不出来的。但我自己带过几批学生之后反而越来越确信一件事对于真正零基础的初学者手写一个AI Agent的过程恰恰是理解Agent最有效的一条路。那些一开始就去玩LangChain、玩AutoGPT的人大部分最后都停留在“跑通Demo”的层面让他解释每一步为什么这么写往往说不清楚。而跟着课程手写过一个最小Agent的人哪怕只写了二三十行代码对整个系统的理解深度是完全不一样的。这篇内容我就把这门课设计的核心逻辑、你会学到的东西、以及我自己在反复教学和实践中踩到的坑系统地捋一遍。不管你是正在犹豫要不要学的人还是已经在学但卡在某个环节的人这篇文章应该都能帮到你。1. 为什么“零基础”反而可能是学Agent的最好起点先收起所有关于“Agent”的高大上想象。AI Agent说白了就是一个能自己动起来的AI系统你给它一个目标它自己能拆解步骤、调用工具、检查结果、反复调整直到完成任务。它跟普通的聊天机器人最本质的区别就是从“你问我答”变成了“我给你目标我自己想办法搞定”。很多零基础的朋友听到这里就慌了觉得这玩意儿门槛肯定很高。我见过太多刚入门的人第一反应是先去学LangChain、学各种Agent框架。我的建议一直是别急先手写。1.1 框架调用和手写学到的完全是两码事用框架你做的事情叫“搭积木”。LangChain给你提供了各种各样的链、记忆模块、工具封装你做的就是把它们拼接起来。好处是速度快坏处是你根本不知道积木内部是什么原理。一旦遇到官方文档没覆盖到的场景你都不知道该去哪一行代码里找问题。手写就完全不同了。你是在理解了一个Agent运行所需的每一个环节之后自己用代码把这些环节搭起来。你可能只用几十行代码但每一行代码是什么作用、为什么需要它你脑子里是门清的。课程的名字叫“手写”不是为了贩卖情怀而是为了把每一个底层逻辑都逼到明面上让你看懂。我从带过的学生里观察到的情况是先手写过最小Agent的学员再回头去学框架一学就会而且能判断框架哪些设计好、哪些是在画蛇添足反之直接学框架的学员回过头来补基础往往磕磕绊绊因为脑子里没有那个“骨架”。1.2 零基础学员手写Agent的三个无形优势零基础的人学手写Agent看起来是劣势实际上藏了几个好处。第一个优势是没有“经验包袱”。写过几年传统程序的老手思维会被流程式的代码逻辑框住习惯“每一步都写死”。Agent的系统恰恰不是完全写死的它让模型在循环里自主决定下一步做什么。零基础的人反而容易接受这种“不确定的流程”。第二个优势是工具栈足够新。现在手写Agent的核心依赖就是两样一个编程语言环境比如Python一个大模型的API调用。这两样对于零基础的人来说都是新学不存在“旧知识迁移”的成本直接学最现代的分层写法反而比从旧习惯里爬出来的人更轻松。第三个优势是起点足够简单。我在这门课里设计的第一个手写版Agent就只是一个while循环加一个模型API调用。这是任何一个学了一周Python基础语法的人都能看懂的结构。当你发现自己写的东西真的能自主干活的时候那种正反馈是非常强的。2. Agent的底层运行规律从“单次问答”到“循环执行”的关键跨越很多人对Agent的认知有个误区以为“接了个大模型API写个提示词让它分析问题”这就是Agent了。不是的。那你如果把Agent类比成一个人的话大模型只是这个人的大脑而Agent系统是把大脑和手脚连接起来的整个神经系统。2.1 Agent运行的核心感知—决策—行动—反馈的循环用最简单的语言描述Agent的运行逻辑其实就是四步不断循环感知也就是接收用户的目标或者环境的状态决策也就是让大脑大模型根据当前状态想下一步该做什么行动也就是执行大脑下达的指令这个指令可以是调用外部工具、发起一次搜索或者生成一段最终回复反馈也就是把行动得到的结果再送回给大脑让它判断“结果是不是够好了还是说需要再调整一下”。这个循环就是Agent之所以为“Agent”的关键而不是“问答”的关键。打个比方你雇了一个实习生帮你整理数据。你不会只问他一句“你准备怎么整理”你会给他安排任务他去做中途遇到问题回来问你你给指示他再去做。Agent的核心机制就是把这个“安排—执行—反馈—再执行”的过程用代码在机器里循环起来。我的课程里会花很大的篇幅让大家吃透这个循环。因为不管以后你用的是多复杂的框架底层原理都是这个循环。你提前把这个循环焊在脑子里就是在给所有的上层框架打地基。2.2 为什么“循环”比“模型选择”更值得零基础先掌握我自己见过太多初学者花大量时间研究应该用哪个版本的模型研究提示词该怎么优化却从来没想过Agent系统的节奏应该怎么设计。这是很可惜的。大模型本身确实很重要但如果你不具备把大模型放进循环里的能力再强的模型对你来说也只是个高级点的API盒子。这门课在设计时故意把“模型选择”往后放把“循环设计”往前挪。因为模型会不断升级、不断淘汰今年最强和最弱的模型可能半年后就反转了但Agent的循环结构、工具调用方式、记忆管理方式这些底层逻辑是相对稳定的。你掌握了稳定的那部分再去拥抱多变的那部分才是合理的学习次序。3. 手写一个最小Agent骨架代码逐行走读说一千道一万不如直接把代码拿出来。我强烈建议所有读者哪怕还没正式报课先自己尝试在电脑上把这个最小骨架敲一遍。这对你建立“我能行”的信心比看任何概念都管用。3.1 前置准备两样东西就够零基础入门不用怕你只需要准备两样东西第一Python环境。建议直接装最新版Python装的时候记得把“Add Python to PATH”那个勾选上免得后面命令行调用的时候报找不到。这一步不会不要紧网上随便一搜就有非常详细的图文教程。课程里我们也会手把手带大家配置包括装VS Code、配置虚拟环境。第二一个大模型API的Key。这一步是国内很多零基础用户觉得最麻烦的。我建议优先选择国内外主流的、有官方免费额度的模型服务。像有些开放平台新用户会送几十上百块的体验额度足够你练一个完整的小项目了。你在代码里填好API Key就能开始把模型接入你自己的程序。注意所有涉及API Key的地方都强烈建议用临时变量或者只读配置文件存不要直接写死在代码里上传到公开平台避免被盗用导致不必要的损失。3.2 第一个最小骨架从聊天到“会行动的Agent”我们从一个最最朴素的程序开始。以下代码就是接入了大模型API的一个普通“单轮问答”。它不是Agent但它是我们一切讨论的起跑线。# 安装依赖pip install openai from openai import OpenAI # 请将 YOUR_API_KEY 替换为你在模型平台申请的密钥 client OpenAI(api_keyYOUR_API_KEY) def ask_model(user_input): response client.chat.completions.create( modelgpt-4o-mini, # 可换成你使用的模型版本 messages[ {role: system, content: 你是一个只回答文字问题的助手。}, {role: user, content: user_input} ] ) return response.choices[0].message.content if __name__ __main__: result ask_model(写一句话介绍你自己) print(result)这一段跑通后你已经完成了“让代码和模型对话”的环节。接下来我们加入所谓的“角色”明确地告诉模型它可以建议我调用函数。这是Agent手写第一步的关键转折。import json from openai import OpenAI client OpenAI(api_keyYOUR_API_KEY) # 1. 定义一个“日程查询工具” def get_meeting_time(date): # 这里假设有一个日程API这里为了演示直接返回假数据 schedule { 2025-05-21: 10:00 产品评审会, 2025-05-22: 14:30 开发周会 } return schedule.get(date, 当天暂无日程安排) # 2. 把工具描述信息告诉模型模型只负责“决定要不要调用” tools [ { type: function, function: { name: get_meeting_time, description: 查询指定日期的会议时间安排, parameters: { type: object, properties: { date: {type: string, description: 日期格式为YYYY-MM-DD} }, required: [date] } } } ] tools_map {get_meeting_time: get_meeting_time} def run_agent(user_input): messages [{role: system, content: 你需要根据用户需求决定是否调用日程查询工具。如果没有工具能满足需求请直接回答。}] messages.append({role: user, content: user_input}) # Agent循环开始模型先决定下一步做什么 for step in range(5): response client.chat.completions.create( modelgpt-4o-mini, messagesmessages, toolstools ) msg response.choices[0].message # 情况一模型认为需要调用工具 if msg.tool_calls: print(f模型决定调用工具: {msg.tool_calls[0].function.name}) messages.append(msg) tool_call msg.tool_calls[0] # 解析工具传入的参数 args json.loads(tool_call.function.arguments) # 人工喂数据执行工具 tool_result tools_map[tool_call.function.name](**args) # 把工具结果返回给模型 messages.append({ role: tool, tool_call_id: tool_call.id, content: str(tool_result) }) continue # 情况二模型认为不需要调用工具直接给出最终回答 print(f模型最终回复: {msg.content}) return msg.content return 循环到达最大步数已强制结束。 # 测试 run_agent(帮我查一下后天有没有会)这段代码的机会在于你已经拥有了一个Agent系统最核心的骨架。它不再是你问一句、它答一句的聊天窗口而是一个“默认情况下代码可以自我驱动地执行工具调用并继续下一轮思考”的系统。3.3 每一行代码是在干什么骨架逐段拆解tools 列表这不是让模型直接去调用你的函数而是给模型一张“菜单”。模型本质上是一个文本生成器你告诉它菜单上有哪几道菜、每道菜需要什么食材它就“假装”点菜返回一个结构化的点菜单tool_calls给你。真正做菜的是你的Python代码。messages.append(msg)这一步极关键。你把自己生成的“点菜单”重新放进对话记录里告诉模型“好的我看到了你的点菜请求正在执行。”如果不把这个消息放回去模型就不知道它之前要求过什么。tool 角色消息工具执行完之后你以“tool”的身份把结果塞回给模型模型会据此判断下一步是继续调用工具还是已经足够给出最终答案。for step in range(5)循环上限。没有这一步任何Agent都可能死循环疯狂调用模型烧掉你的token。这个上限本身也是Agent系统的一部分叫做安全护栏。这个骨架里你几乎没有用到任何Agent框架的代码但你已经实现了一个真正意义上的Agent循环。这一步跨过去你对Agent的认知就完全不一样了。4. 让Agent具备动手能力工具调用与记忆的落地实现最小骨架跑通之后课程的重头戏就来了怎么让它真的能帮你干活一个Agent能干活的本质不在于它有强大的推理而在于它有足够多的、可被调用的工具以及足够的记忆力。4.1 工具的本质打破大模型的“信息牢笼”大模型本身是一个离线训练出来的系统它只知道训练截止日之前的数据不能自己去访问你的本地文件、不能实时查询天气、不能真的帮你发邮件。一切都是因为它被困在一个信息孤岛上。工具恰恰是给它打开一扇窗户让它可以通过你的代码去触达真实世界。你在课程里会学到给Agent写工具核心就分三步第一步用Python写好实现具体功能的函数第二步把函数的描述、参数结构按照模型API要求的形式写进tools列表第三步在代码里用一个字典把工具名字和函数引用对应起来。你已经在上面的代码里体验过了就是这么直接。这里我给你一个培训零基础学员时的经验先不要追求工具数量追求工具质量。一个只包含“天气查询”、“计算器”、“当前时间”三个工具的Agent只要这三个工具足够好你在演示时给它的任务足够贴合工具能力它的表现会让所有人惊讶。反而工具多了以后模型会选择困难容易错误调用。4.2 记忆的极简实现先把历史对话塞进去Agent还需要一个东西叫做“记忆”。原因很简单大模型API本身不记得你上一轮说了什么。每轮调用你都要把完整的对话历史都发给它它才能“看起来像”记得。所以记忆的极简实现就是你手动维护一个messages列表把每一轮的用户输入和助手输出都追加进去。我把这个和家里老人用手机做类比你每问一次AI就像给一个健忘的老人打个电话。你必须在每通电话里把你之前说过的所有重要信息重复一遍他才不会一脸茫然。对话历史就是你的“复述稿”。本地的messages列表就是最原生态的记忆。当你的项目足够简单运行时间足够短这个极简记忆完全够用。但随着用户对话轮次增加全部历史塞给模型会导致两个问题token成本暴涨模型上下文窗口溢出。这时候就需要稍微进阶一点的记忆方案。4.3 记忆的进阶方案摘要压缩与向量检索课程里我会教大家从“全量记忆”平滑迁移到“摘要记忆”。思路也很朴素在每轮对话结束后让模型把到目前为止的对话内容总结成一段简短摘要然后下一轮对话里只携带这段摘要最近两轮完整对话。这样相当于老人有了个小本本你不再需要每次复述全部内容拿个小本本提醒他就好。再到后面就是向量数据库的引入。你可以把历史对话按照语义切块存入一个支持向量检索的本地库里每次需要记忆时根据当前提问的语义相似度去“搜索”最相关的几段历史。这就相当于老人除了小本本还有了一套自己的档案馆需要哪段记忆就调哪段。这部分课程会放在基础篇之后进入因为涉及一些向量化和检索的基础概念但不难零基础跟学完全没问题。5. 实测中绕不开的四个坑从输出不稳定到上下文爆炸任何编程学习踩坑都是必经之路。这几期课程里学生问得最多的问题集中在我下面列出的四类。提前写出来希望你能少走一点弯路。5.1 模型输出不稳定同一句话两次结果不一样原因在于大模型本身的随机采样特性。它的输出天然带有概率性温度参数越高越发散温度越低越保守。如果你希望Agent做逻辑推理、工具选择建议把温度设在0.2甚至更低。另外你的提示词如果要求模型“你必须调用工具”这个指令往往比“你可以调用工具”更有效。提示词里的强制指令是控制行为稳定性的第一道关卡。5.2 上下文爆炸对话变长后效果和速度双双下降你可能会遇到Agent刚开始很机灵聊了二十句话之后突然变笨了甚至开始重复。大多数情况下这就是因为上下文里太多杂质。解决办法一个是前面说的摘要记忆另一个是给messages列表设置长度上限比如超过20轮就自动把最老的对话丢掉。工程上的取舍思想有时候比写代码本身更重要。5.3 工具选择错误把什么事情都往一个工具上推现实情况是当你给Agent配了十几个工具时模型找错工具的频率会明显上升。比如你给它配了“网页搜索”和“数学计算器”它遇到数学题偏偏喜欢去搜一下而不是调计算器。我的解决办法是在每个工具描述里写得极其具体甚至给出典型的使用场景例子。工具的description是Agent系统里性价比最高的优化点你只要把它写好了模型调用的准确率提升立竿见影。# 工具描述改进示例从“通用”到“精确” { type: function, function: { name: calculator, description: 执行数学四则运算。当用户询问任何包含数字计算、百分比、公式推导结果时务必使用此工具不要尝试自行心算。, parameters: { type: object, properties: { expression: { type: string, description: 要计算的数学表达式例如: (15028)*24/7 } }, required: [expression] } } }5.4 死循环Agent停不下来怎么办这个问题在循环设计里几乎一定会遇到。模型一轮轮地调用工具但就是不给最终结论代码也没有抛出错误仿佛一个强迫症员工在反复检查。这也是为什么从一开始你的Agent循环就必须包含最大步数限制。但仅此还不够建议额外加一道保险如果连续几次工具调用的参数几乎相同则判定它陷入“原地打转”强制跳出循环并提示用户调整需求。这一招在课程学员的各类项目里已经救了很多次场。6. 这门课到底能带着你走到什么程度聊得比较多了最后谈谈课程全貌和学完以后的状态给你一个相对客观的预期管理。6.1 从零基础到“自己写一个Agent系统”的路径整个“闪学it-零基础手写AI Agent系统课”的正文大致会以项目制的方式推进。一开始是环境搭建和Python基础目标是让大家能和模型成功对话然后是今天演示的最小Agent骨架让大家理解循环接着是工具系统的搭建让大家给Agent装上手脚再往后是完整的记忆模块、多工具协同工作、以及用Agent做一个真实的小项目比如一个自动整理周报的小助手、一个能查询并汇总信息的智能客服。整个链路走完你手里会有一个属于你自己的、从零手写的Agent系统源码以及一套“以后看到任何Agent框架都能看穿它底层结构”的底层认知。6.2 几个坦诚的说明和后续练习的建议这门课不教你玄学。它不像很多营销号说的那样“零基础三天成为Agent专家”。三天远远不够。认真跟下来整个周期大概在4到6周。但这就是真实的技术学习节奏。请你相信跟着手写一遍你学到的是骨架、是思维、是没有水分的内功而只靠在框架上调参数你得到的只是几层不同风格的皮肤。如果你想在课程之外自己热身我的建议是找一个自己最常用的生活中的问题比如“每天帮我汇总几条行业新闻并发给我”然后用你在这里看到的最小骨架去试着实现雏形。只要这个雏形跑通了你就已经正式踏入Agent系统开发者的大门了。最后说句掏心窝子的经验初学者最容易犯的毛病不是写不出来而是总想写一个“大而全”的系统最后被复杂度劝退。我一直跟学员强调先做一个只有一个工具、一个循环、一个记忆列表的“玩具Agent”把它打磨到稳定运行一周不崩你就已经赢了绝大多数只停留在收藏教程的人。这个看似不起眼的小项目才算你真正进入了AI Agent的现场。