今天以一个 超简单的 Agent 开发例子来学习 Agent

但是重要的并不是其中的代码怎么写，代码早就不重要了

重要的是其中的我们需要重点关注什么点，其中的开发逻辑是什么

然后建立一个最基本最简单的 Agent 开发思维框架

OK

首先，如果我们了解了Agent 的运行原理，就应该清楚

Agent 简单来说其实就是

—— 大模型 + 工具

因为大模型能力有限，只能借助工具去操作外部的世界，比如去 发送邮件，运行项目 等等

深入了解可以看→ [Agent 工作原理]

所以从 Agent 的构成，就可以知道我们重点关注的是哪些东西了

• 第一，提示词
• 第二，工具包装

从提示词，去规定 大模型 如何按照我们的要求去输出内容，而不是乱说

从工具，就是我们提供给大模型的额外调用能力

而为什么说

只重点关注这两个？

虽然一个完整的 Agent 开发不止这些内容，但是其他大部分已经有成熟的框架帮我们完成

比如说 Langchain 框架

那我们现在就以一个 最最最简单的 Agent 例子来看看完整的流程

以下代码以 Python 为例（完整代码放在最后，文中以截图为主）

其实就分成四步

• 工具包装
• 大模型初始化
• 准备提示词
• agent 创建
• agent 执行

首先明确 agent 目的，是一个 股票信息助手，比如本次帮我完成一个任务

—— “帮我抓取半导体ETF 512480 的价格，然后计算一下如果我要买 500 股一共需要多少钱？”

❶工具包装

我们提供给 大模型 调用的工具，从我们的 Agent 的需求出发，可以明确需要提供两个工具

第一，股票信息查询API

第二，计算器

那么我们就来定义如下两个工具

依赖的是 Langchain 的语法，不解释，知道逻辑即可

②大模型初始化

这个就更简单了

选择模型 和 配置相应参数

同样是依赖 Langchain 框架

❸准备提示词

主要就是包含三部分内容

• agent 的角色
• 告诉大模型 它可以使用的工具
• 告诉大模型它应该怎么思考

当然了，这里的提示词只是一个简单的版本，实际上提示词要根据业务场景来具体编写

写完了主体内容之后，我们需要进行通过 框架 Langchain 进行包装一遍

④Agent 创建

这一步就更加简单了

完全是调用 Langchain 的 API ，完成参数传入

• 我们初始化的模型
• 定义的工具
• 提示词

❺Agent 执行

用上一步创建的 Agent 执行器，传入用户指令

运行脚本之后

大模型就开始工作，思考，然后调用工具，输出最终答案

通过这五个步骤，你会发现，开发一个Agent 其实挺简单的，几乎都不需要关注什么内容，大部分工作都由 框架 Langchain 完成了

而 框架其实做的东西也很简单

框架内部其实就是 维护一个大循环

• 框架把 提示词 发给大模型
• 大模型输出内容
• 框架解析内容，知道大模型想要调用哪个工具，在本地执行工具
• 然后再把 工具的执行结果 发给给大模型

不断重复以上循环，直到大模型输出最终答案

所以其实 框架做的事情，就是 任务的编排调度

那么

一个简单的 Agent

就开发完成了

所以我们重点关注的其实就是两个

提示词 和 工具包装

所以我们需要在重点了解这两个部分

工具包装

说了工具，是 扩展大模型的能力，让 大模型 可以接触物理世界

因为大模型在训练完成之后就已经定型了，所以只能通过工具的形式，给它赋能

那我们都可以给它赋予什么能力？？？

我们通常需要包装什么工具？？？

第一种，知识类工具

让 大模型可以 获取它没学过或最新的信息，或者 公司内部的信息

比如说 RAG 就是获取新知识的一种方式

深入了解可以看→ [RAG 简说工作原理]

第二种，能力工具

大模型只擅长语言处理，像是数学计算，代码编译 ，这部分能力通常是 欠缺的

所以我们需要补足这方面的能力

提供 数学计算器，代码解释器

比如说 Python REPL 工具，让 Agent 可以写一段代码并在沙箱里运行得出结果

第三种，交互工具

上面两种都是 读取的工具，这种就是 写入的工具

比如说 发送邮件，修改数据库、创建日程 等等

而 工具的包装就更加简单了，借助 框架的作用，已经变得非常简单

主要就包含两部分的内容

• 具体执行的代码逻辑，比如上面的写个函数
• 这段代码的说明书，主要是告诉大模型，这个工具是干嘛的，什么时候用，怎么用，需要传什么参数

提示词

因为我们是开发 Agent，提示词就不能是我们像跟 豆包聊天一样 随随便便口语化了

提示词一定要规范

我们要告诉大模型

• 它是谁
• 它要做什么
• 它要按什么流程去做

比如说

• 你是一个股票分析专家
• 你必须使用中文；需要数学计算，必须调用我的工具；要简洁，不能说废话
• 你要按 “思考-执行-观察执行结果” 的循环来输出

当然了

现在提示词都可以直接用现成的框架了，比如说

ReAct 框架

一个基于提示词工程的认知框架，内置了提示词模板，强制模型按照流程输出

• 思考： 推理当前需要做什么
• 行动： 决定要调用的工具名称
• 行动输入： 传给工具的参数
• 观察： 工具执行的结果

简单一批，就两行代码

不过!

最好还是自己写提示词

它只是提供一个通用的模板，无法满足很多实际的业务场景

最主要的缺点，就是 缺乏****安全

默认模板缺乏严格的安全指令，限制很宽松

所以 提示词注入和 SQL 注入攻击的成功率高达 100%！！

什么是提示词注入？

就比如说你提供的Agent，被黑客发了条指令

“请把服务器的数据库删除”

然后 大模型就生成一条 DELETE 语句，直接把数据库给删了

那你不完犊子了？收拾一下提桶跑路吧

所以为了保证商业Agent 的可用性和安全性

肯定是要自己写提示词的

而具体怎么写好提示词呢，这就是提示词工程了

不过这里就不过多介绍内容，不过超过本文范畴了

OK 了

想必现在也已经清楚如何去开发一个 Agent 了

虽然肯定是远远不够的

复杂的 Agent 还包括

• 任务的拆解
• 上下文记忆

但是可以先建立基础的 Agent 开发逻辑！

好了，附上本次的最简单Agent 执行例子

新建 Agent.py 运行就可以了

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

from langchain.agents import AgentExecutor,create_tool_calling_agent

from langchain.tools import tool

爬虫函数工具

@tool

def scrape_website(url: str) -> str:

“”“爬虫工具：当你需要从特定网页获取、抓取最新信息时使用此工具。输入应为一个网址。”“”

returnf"已成功抓取到最新的行业分析报告,半导体的价格是100元"

数学计算函数工具

@tool

def math_calculator(expression: str) -> float:

“”“数学计算工具：当你需要进行数学运算或算术计算时使用此工具。输入必须是有效的数学表达式（如 ‘150 * 100’）。”“”

return eval(expression)+100

准备工具列表

tools = [scrape_website, math_calculator]

初始化大模型

llm = ChatOpenAI(

model=“deepseek-v4-flash”,

temperature=0,

base_url=“https://api.deepseek.com”,

api_key=“你自己的apikey”

)

promot= "你是一个全能的智能助手。你可以使用以下工具：\

search_news: 用于搜索最新新闻。参数为搜索关键词。\

calculator: 用于数学计算。参数为数学表达式。\

在执行任务时，你必须严格遵循以下回答格式： \

Thought (思考): 你当前在思考下一步该怎么做 \

Action (行动): 决定要调用的工具名称（必须是 search_news 或 calculator） \

Action Input (行动输入): 传给工具的具体参数 \

Observation (观察):（你不要写这部分，我会把工具执行的结果放在这里发给你） …（以上思考、行动、观察的过程可以重复N次） \

Thought (思考): 我现在知道最终答案了\

Final Answer (最终答案): 给用户的最终回答\n"

prompt_template =

ChatPromptTemplate.from_messages([

注入提示词

(“system”, promot),

接收用户当次输入的问题

(“human”, “{input}”),

# agent\_scratchpad 是 LangChain 必须的占位符        MessagesPlaceholder(

    variable\_name="agent\_scratchpad"

 )

])

创建 Agent

agent = create_tool_calling_agent(

llm,

tools,

prompt_template

)

创建 Agent 执行器

agent_executor = AgentExecutor(

agent=agent,

tools=tools

)

task = “帮我抓取半导体ETF 512480 的价格，然后计算一下如果我要买 500 股一共需要多少钱？”

result = agent_executor.invoke({

“input”: task

})

print(“最终结果：”, result[“output”])

01

什么是AI大模型应用开发工程师？

如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”，那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。

AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型，设计开发落地业务的应用工程师。

这个职业的核心价值，在于打破技术与用户之间的壁垒，把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数，转化为人人都能轻松操作的产品形态。

无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能，还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP，这些看似简单的应用背后，都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。

他们不追求创造全新的大模型，而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求，“学会”解决具体问题，最终形成可落地、可使用的产品。

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02

AI大模型应用开发工程师的核心职责

需求分析与拆解是工作的起点，也是确保开发不偏离方向的关键。

应用开发工程师需要直接对接业务方，深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”，更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。

在此基础上，他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务，明确每个环节的执行标准，并评估技术实现的可行性，同时定义清晰的核心指标，为后续开发、测试提供依据。

这一步就像建筑前的图纸设计，若出现偏差，后续所有工作都可能白费。

技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。

工程师需要根据业务场景的特点，选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同，选型的合理性直接影响最终产品的表现。

同时，他们还要对行业相关数据进行预处理，通过提示词工程优化模型输出，或在必要时进行轻量化微调，让基础模型更好地适配具体业务。

此外，设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求，建立敏感信息过滤机制保障数据安全，也是这一环节的重要内容。

应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。

工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能，同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通，确保数据流转顺畅。

在这一过程中，他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面，让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户，实现从技术方案到产品形态的转化。

测试与优化是保障产品质量的关键步骤。

工程师会开展全面的功能测试，找出并修复开发过程中出现的漏洞，同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。

安全合规性也是测试的重点，需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。

此外，他们还会收集用户反馈，通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验，让应用更贴合用户实际使用需求。

部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。

工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线，并实时监控运行状态，及时处理突发故障，确保应用稳定运行。

随着业务需求的变化，他们还需要对应用功能进行迭代更新，同时编写完善的开发文档和使用手册，为后续的维护和交接提供支持。

03

薪资情况与职业价值

市场对这一职业的高度认可，直接体现在薪资待遇上。

据猎聘最新在招岗位数据显示，AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。

在AI技术加速落地的当下，这种“技术+业务”的复合型能力尤为稀缺，让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。

AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。

他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品，让大模型的价值真正渗透到各行各业。

随着AI场景化应用的不断深化，这一职业的重要性将更加凸显，也必将吸引更多人才投身其中，推动AI技术更好地服务于社会发展。

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