背景
随着人工智能技术的快速发展，AI 智能体（AI Agent）的应用场景日益广泛。虽然市面上出现了许多零代码编排平台，但通过代码层面深入理解 AI Agent 的实现原理对于开发者而言至关重要。本文旨在通过简单的教程，帮助读者在本地环境中实现 AI Agent 的 Demo，并探讨其相对于普通大语言模型的优势。
AI Agent 概念解析
普通模型与 AI Agent 的区别
预训练的大语言模型（LLM）通常基于特定的训练数据构建，这些数据往往存在时效性限制（例如截止至 2022-2023 年）。尽管可以通过微调或提示词优化来改善特定场景的表现，但这无法从根本上解决知识库过时或信息不全的问题。当用户询问涉及最新时政、私密数据或未在训练集中的内容时，传统 LLM 往往无法给出准确回答。
AI Agent（人工智能代理）则具备感知环境、决策和执行动作的能力。它不仅能思考，还能调用外部工具（如搜索引擎、计算器、API）来获取实时信息或执行操作。例如，告诉 AI Agent 购买火车票，它可以自主拆解任务：调用 APP 选择日期、调用支付程序下单，无需人类指定每一步细节。
| 特性 | 普通 LLM | AI Agent |
|---|---|---|
| 交互方式 | 基于 Prompt 问答 | 基于目标自主规划 |
| 能力边界 | 依赖训练数据知识 | 可调用工具获取实时信息 |
| 决策过程 | 直接生成回复 | 独立思考 -> 制定计划 -> 执行行动 -> 反馈调整 |
ReAct 框架
AI Agent 的核心工作流通常遵循 ReAct（Reasoning + Acting）框架。Agent 会根据任务进行推理（Thought），决定采取什么行动（Action），观察行动结果（Observation），最终得出答案（Final Answer）。这种循环机制使得 Agent 能够处理复杂的多步任务。
技术选型与环境搭建
本文将采用 LangChain 框架结合 Ollama 本地模型来实现 AI Agent。LangChain 提供了构建 LLM 应用所需的模块，降低了开发门槛；Ollama 则是一个轻量级的本地大模型运行工具，适合离线调试和隐私保护。
1. 安装 Python 依赖
确保已安装 Python 环境（建议 3.8+）。在终端中安装必要的库：
pip install langchain-community
pip install serpapi
注意：serpapi 用于提供联网搜索功能，需确保网络通畅。
2. 启动本地大模型
使用 Ollama 下载并运行 Qwen2 模型（对中文支持较好）：
ollama run qwen2:7b
3. 初始化 Agent
在 PyCharm 或其他 IDE 中创建 Python 文件，导入相关模块并配置环境变量。为了安全起见，建议使用 .env 文件或系统环境变量存储 API Key，避免硬编码。
代码示例
以下代码展示了如何加载本地模型、配置搜索工具并初始化 Agent：
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_community.agent_toolkits.load_tools load_tools
langchain.agents initialize_agent, AgentType
os
os.environ[] =
llm = Ollama(model=)
tools = load_tools([], llm=llm)
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=,
handle_parsing_errors=
)
query =
result = agent.run(query)
(result)
