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不用 LangChain，手写一个能跑的 AI Agent：原理、工具调用与完整代码

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genvis ai 开发者

发布于 2026-08-01 12:13:38

发布于 2026-08-01 12:13:38

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概述

很多人第一次接触 AI Agent，往往是从 LangChain、AutoGen 等框架开始。代码看起来很完整，但只要离开框架，就很难说清楚几个基本问题：

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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AI 互动体验展

目录

前言

一、普通对话和 AI Agent 有什么区别

二、一个 Agent 最少需要哪些模块
- 1. 模型
- 2. 工具
- 3. 工具调度器
- 4. 循环控制

三、项目准备
- 1. 安装依赖
- 2. 配置 API Key

四、完整可运行代码

五、代码是怎么运行的
- 1. 初始化模型客户端
- 2. 为什么不直接使用 eval
- 3. 工具注册表
- 4. 为什么要求模型输出 JSON
- 5. Agent 循环

六、运行程序

七、如何增加第二个工具

八、这个版本还可以怎样升级
- 1. 使用原生 Function Calling
- 2. 增加上下文记忆
- 3. 增加联网搜索
- 4. 增加任务规划
- 5. 增加可观测性

九、常见问题与避坑建议
- 1. 模型偶尔不返回合法 JSON
- 2. 工具参数可能不完整
- 3. 必须限制最大循环次数
- 4. 不要直接执行模型生成的代码
- 5. 先理解原理，再使用框架

十、总结