吴思扬1. 项目概述：AI Agent开发实战入门
去年我在团队内部做了个有趣的实验：让刚转正的应届生用两周时间开发一个能自动播报天气和新闻的AI助手。出乎意料的是，这群编程经验不足的年轻人，借助现有的大模型工具链，竟然真的交付了可用的原型。这件事让我意识到，AI Agent开发的门槛正在快速降低。
本文将分享两个典型的AI Agent实战案例："智能播报助手"和"批量建任务系统"。它们恰好代表了AI Agent最常见的两类应用场景：信息处理自动化（前者）和工作流自动化（后者）。选择这两个案例，是因为它们：
- 技术栈简单：基于Python+大模型API
- 场景明确：解决具体问题
- 可扩展性强：代码框架能快速复用
提示：本文示例均使用OpenAI API（兼容国产大模型），所有代码已在GitHub开源（文末获取）。建议先通读全文了解设计思路，再动手实践。
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2. 环境准备与工具选型
2.1 基础开发环境配置
我的开发环境组合是VSCode + Python 3.10，这是目前最稳定的AI开发组合。特别注意Python版本不要低于3.9，否则会遇到依赖冲突问题。新建虚拟环境时推荐使用conda：
bash复制conda create -n ai_agent python=3.10
conda activate ai_agent
核心依赖库包括：
- openai：官方SDK（国产大模型可用zhipuai等替代）
- langchain：AI应用开发框架
- fastapi：构建Web服务接口
- playwright：浏览器自动化（用于网页数据抓取）
安装命令：
bash复制pip install openai langchain fastapi "uvicorn[standard]" playwright
playwright install # 安装浏览器驱动
2.2 大模型服务选择
对于初学者，建议从以下三种方案中选择：
| 方案类型 | 代表服务 | 免费额度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 国际API | OpenAI GPT-3.5 | 5美元试用 | 学习验证 |
| 国内API | 智谱ChatGLM/文心一言 | 部分免费 | 生产环境 |
| 本地部署 | Llama3-8B+Ollama | 完全免费 | 数据敏感场景 |
我在开发初期使用OpenAI API（gpt-3.5-turbo），部署时切换为国产大模型。两者在API设计上基本兼容，只需修改初始化代码：
python复制# OpenAI版本
from openai import OpenAI
client = OpenA