50 行纯 Python 从零构建 AI Agent:ReAct 循环入门教程
adnan_hashmi · x · 2026-10-26
aiagent.org 发布了一篇从零到生产的 AI Agent 构建教程(约 25 分钟，Python 3.10+,零框架)：
- 核心心智模型：普通 LLM 聊天是无状态的一次性问答；Agent = LLM 大脑 + 工具(手)+ 记忆(上下文)+ 决策循环，能调用外部工具、观察结果并自我纠错直到达成目标。
- 实现路径：用不到 50 行纯 Python 实现第一个可用 Agent,核心就是一个 while 循环包裹 ReAct 推理，不需要 LangChain/CrewAI 等框架；配图给出了完整流程图——构造系统提示与工具 schema→调用 LLM→判断是否发出工具调用→执行本地工具/API→把结果写回历史→循环直到产出最终答案，并带最大迭代次数的安全熔断。
- 进阶内容：涉及记忆接入与向多 Agent 生产系统过渡；配套 10 模块系列课程涵盖 LangGraph、CrewAI、AutoGen、MCP 等，含 15+ 可运行示例仓库。
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