AI Agent 概念
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🎯 AI Agent 是什么？（快速理解）
AI Agent ≠ 传统聊天机器人，它是一个有「记忆 + 目标 + 推理能力」的智能体。
通俗理解：
- 🧠 像一个能读文档、能上网、能执行操作的小助手。
- 🗂 由 LLM + 工具 + 记忆 + 状态管理 + 多轮交互能力 组成。
🧠 核心组成模块：
模块 | 作用 | 举例 |
LLM（大语言模型） | Agent 的“脑子” | GPT-4、Claude、通义千问 |
工具（Tools） | 让 Agent 能动手 | 计算器、搜索引擎、爬虫、数据库 |
记忆（Memory） | 记住上下文和知识 | 聊天记录、向量数据库 |
状态管理（State） | 追踪任务进度、控制流程 | 当前执行到哪一步？失败是否重试？ |
多模态输入（可选） | 视觉、语音能力 | 上传图片，语音指令等（可后期探索） |
首选语言：Python
原因 | 说明 |
✅ 生态成熟 | 几乎所有主流 AI 框架（Langchain、Transformers、FastAPI、LlamaIndex）都是基于 Python |
✅ 模型原生支持 | OpenAI、Hugging Face、百度/阿里/讯飞模型接口，都优先支持 Python SDK |
✅ 社区强大 | 开源项目最多，几乎你想做的东西都能找到现成 Demo |
✅ 开发效率高 | 写法简洁、调试方便，适合快速迭代原型 |
✅ 脚本语言 | 更容易实现像「调用工具」「执行 shell 命令」「任务调度」这样的功能，非常适合 Agent 的多步执行场景 |
次选语言：TypeScript + React 技术栈，主要是开发面向用户的前端界面。
web 端还是 JS 的天下，选择 React 技术栈是可以兼顾 web 端和 Native 端。配合 RN 的 Expo 框架可以快速上线 web、iOS 和 android。
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