AI Agent是什么？从概念原理到开发实战全解析
openClaw 是IT圈2026年开年的绝对顶流，它本质上是一个ai agent。 包括去年爆火的Claude Code、Manus，还有前年异军突起的 Cursor，本质上都是 ai agent。 我们今天来聊一下 AI Agent 这个东西。 1、理解ai agent 相比于 ai 大模型来说，ai agent 并非高深莫测的东西，它是一个具备定制化功能的、智能的工具. 例如，有专门写代码的agent（cursor），有“私人秘书”功能的agent（openClaw），甚至还有用于医疗领域的agent、影视领域的agent。 你可以把它简单理解为一把锤子、一个螺丝刀，或者一个扫地机器人。 而螺丝刀本身并不能完成智能化的工作。 但是，当你把它接入ai大模型之后，它就可以智能化地、自动化地替你完成你想做的工作。 ai agent = ai大模型（大脑）+ agent（工具） 其中 agent 是由软件工程师开发，ai大模型是由 ai 工程师开发。 如果可以的话，你可以自创一个做家务的 ai agent ，扫地机器人（工具） + 某某ai大模型。 2、ai agent 的开发 目前市面上，有很多 ai agent 的开发工具或者框架。 例如，LangChain 它的下载量最大、最主流，需要敲代码，有一定学习成本；CrewAI 上升势头很猛，概念直观，易上手；Dify 国内很流行，低代码首选，在图形界面上，拖、拉、拽就能实现一个agent…… 总之，各大工具都有人在用，也各有优势。篇幅有限，这里不做对比讨论，后续再写文章进行具体阐述。 下面用一段步骤明确、注释清晰的伪代码，演示一下开发一个“新闻简报” agent 的流程。 请注意：代码中的 duckduckgo 是 langchain 封装好的工具，可以直接调用。 from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent from langchain_anthropic import ChatAnthropic from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun from langchain.prompts import PromptTemplate # ===== 第一步：装上大脑（大模型）===== llm = ChatAnthropic( model="某个AI大模型", api_key="你的API_KEY", base_url="https://api.ai模型地址.com" ) # ===== 第二步：装上工具（手脚）===== tools = [ DuckDuckGoSearchRun() # 搜索工具，能上网搜新闻 ] # ===== 第三步：写提示词（定规则）===== prompt = PromptTemplate.from_template(""" 你是一个新闻简报助手。 任务：搜索今日科技新闻，整理出最重要的3条，每条用2句话概括。 你有以下工具可以使用： {tools} 工具名称：{tool_names} 工作记录：{agent_scratchpad} 用户的问题：{input} """) # ===== 第四步：组装成 Agent ===== agent = create_react_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) # ===== 第五步：运行 ===== result = agent_executor.invoke({"input": "帮我整理今天的科技新闻简报"}) print(result["output"]) 3、ai agent开发要点 3.1 选择一个合适的ai模型 前面已经提到，ai模型就是 ai agent 的大脑。 ...