Agent 是一个能感知环境、做出决策并采取行动的智能体。在 LLM 语境下，Agent 通常指：大模型作为「大脑」，通过循环调用工具（Tool）来完成任务。我们先实现工具层。这里以「获取当前时间」和「计算器」两个工具为例，演示如何定义可被模型调用的工具。

AI Agent 是基于大语言模型（LLM）构建的智能体，它不仅能「对话」，还能自主完成多步任务：理解目标、拆解计划、调用工具、执行动作、观察结果并迭代调整，直到任务完成。AI Agent 工程师是一个新兴且充满机会的岗位。扎实的 Prompt 功底 + 熟练的框架使用 + 大量的实战练习。建议你从今天开始，动手写第一个带工具的 Agent，然后逐步增加复杂度。未来，Agent 会从「单工具调用」

AI Agent 是基于大语言模型（LLM）构建的智能体，它不仅能「对话」，还能自主完成多步任务：理解目标、拆解计划、调用工具、执行动作、观察结果并迭代调整，直到任务完成。AI Agent 工程师是一个新兴且充满机会的岗位。扎实的 Prompt 功底 + 熟练的框架使用 + 大量的实战练习。建议你从今天开始，动手写第一个带工具的 Agent，然后逐步增加复杂度。未来，Agent 会从「单工具调用」

作为一个天天跟 HTML、CSS、JavaScript 打交道的前端仔，我从来没想过自己会去碰 Python，更没想过会用 Python 去搞 AI。但事情就是这么发生了——起因很简单，某天刷到别人用大模型接口做的聊天机器人，心里痒痒的：要不我也试试？于是，从装 Python 环境开始，到调通第一个 AI 接口，再到撸出一个能聊天的前端页面，前后折腾了几个晚上。这篇文章就记录一下我从零到一的过程，

Skill 本质上是一组结构化的指令和上下文，让 AI 在特定场景下表现得像一名资深前端工程师。角色设定：让 AI 以特定专家身份思考；技术栈约束：锁定框架、版本、构建工具；代码规范：命名、目录结构、提交规范；常见陷阱清单：避免重复踩坑。技术栈碎片化严重（React/Vue/小程序/跨端），AI 默认行为往往「大而全」但不精准；工程化链路长（构建、lint、测试、部署），AI 需要理解上下文才能给

过去两年，大模型的能力边界不断被刷新，但真正让 AI 从「聊天工具」进化为「生产力工具」的，正是 Agent（智能体）的崛起。2026 年，AI Agent 不再是极客圈的概念玩具，而是企业数字化转型的标配。它统一了模型与外部工具、数据源的连接方式，让 Agent 能安全地访问企业系统。掌握 Agent 开发，意味着你站在了 2026 年技术浪潮的潮头。Agent 的表现上限，很大程度上取决于 P

判断力——能判断 AI 输出对不对、需求该不该做、架构怎么选实战案例——能讲清楚你用 AI 解决了什么具体问题、结果如何结构化思维——能把模糊需求拆解成清晰的 AI 指令不可替代性——AI 是放大器，你才是那个对结果负责的人AI 不会取代你，但会用 AI 的人会取代你。而天天 AI Coding 的你，要做的不是「会用」，而是「用得比别人好」。祝你面试顺利。

第五十七天到第五十八天，我从「会写 Agent 代码」进阶到「能交付一个完整的 Agent 服务」。整合能力：把 LLM 调用、工具注册、记忆、路由串成一条完整链路。工程意识：配置管理、日志、重试、错误处理，是生产级 Agent 和 Demo 的分水岭。表达输出：能讲清楚架构设计、能回答高频面试题、能写出有说服力的 README。为项目补充向量记忆，支持跨会话长期记忆。增加 2~3 个真实业务工具

第五十七天到第五十八天，我从「会写 Agent 代码」进阶到「能交付一个完整的 Agent 服务」。整合能力：把 LLM 调用、工具注册、记忆、路由串成一条完整链路。工程意识：配置管理、日志、重试、错误处理，是生产级 Agent 和 Demo 的分水岭。表达输出：能讲清楚架构设计、能回答高频面试题、能写出有说服力的 README。为项目补充向量记忆，支持跨会话长期记忆。增加 2~3 个真实业务工具

让 Codex 一口气写完整个前端，本质上是把「架构设计」的责任甩给了 AI，结果往往失控。正确的姿势是用 5 组 Skills 把职责域拆清楚页面结构：只负责长什么样交互逻辑：只负责怎么动样式系统：只负责视觉与主题测试覆盖：只负责质量保障构建与工程化：只负责跑起来、发出去按「结构 → 逻辑 → 样式 → 测试 → 构建」的顺序推进，每个职责域边界清晰、上下文聚焦，Codex 的产出质量会显著提升