本文是《AI应用工程化实战教程》第3章，指导读者配置DeepSeek API Key并实现首个具备文件读取功能的Agent。通过AI辅助编程工具Trae生成带read_file工具的Agent脚本，包含完整工具调用循环。

本文是《AI应用工程化实战教程》第3章，指导读者配置DeepSeek API Key并实现首个具备文件读取功能的Agent。通过AI辅助编程工具Trae生成带read_file工具的Agent脚本，包含完整工具调用循环。

本文是《AI应用工程化实战教程》第3章，指导读者配置DeepSeek API Key并实现首个具备文件读取功能的Agent。通过AI辅助编程工具Trae生成带read_file工具的Agent脚本，包含完整工具调用循环。

本章详细讲解了智能体（Agent）使用工具（Tool）的核心机制。首先介绍了工具的定义，包括工具描述（供AI理解）和工具实现（Python函数），强调描述的重要性。接着解析了工具描述的四个关键要素：名称、用途描述、参数定义和返回值格式。然后通过一个计算器工具的示例，逐步拆解Function Calling的完整链路：用户提问→模型判断是否使用工具→返回工具调用指令→代码执行工具→结果传回模型→生成

本文是《智能体工程化实战》系列第二部的开篇，聚焦于智能体的工具使用能力，探讨如何让AI从“说”到“做”的质变飞跃。通过构建一个数据分析助手Agent的贯穿案例，读者将掌握： 工具使用原理：模型如何选择并调用外部工具（如读写文件、执行代码等）； 安全工程：构建代码执行沙盒的安全分层机制； 自我扩展：让Agent在缺少工具时自动生成新工具； 评测体系：新增工具调用的审计维度。

本文介绍如何构建一个产品需求文档多智能体评审系统。系统包含4个专业评审角色（产品经理、研发工程师、测试工程师、运营经理）、1个汇总报告Agent和1个评测审计Agent。通过明确的角色分工，实现PRD的自动化多维度评审，解决传统人工评审效率低、标准不一的问题。文章详细阐述了系统架构设计、角色职责划分、测试数据集构建方法，以及黄金评审标准的制定流程。

本章介绍如何构建AI智能体的自动化评测体系，通过区分业务智能体（执行任务）和评测智能体（质量评估），实现智能体性能的精准测评。主要内容包括： 使用Claude Code生成评测智能体，包含评测Prompt模板和评测脚本 开发批量评测脚本，自动执行测试并生成详细评测报告 分析评测结果，识别智能体常见错误类型（FP/FN/RE等） 基于评测数据进行首次迭代优化 使用Git管理版本历史，确保开发过程可追

本章指导读者利用Claude Code生成首个“评论甄别智能体”的核心代码。通过自然语言指令，AI自动生成包含系统提示词（prompt_template.txt）和Python脚本（comment_agent.py）的两个文件，实现评论有效性判断功能。

本章指导读者利用Claude Code生成首个“评论甄别智能体”的核心代码。通过自然语言指令，AI自动生成包含系统提示词（prompt_template.txt）和Python脚本（comment_agent.py）的两个文件，实现评论有效性判断功能。

本章聚焦AI智能体开发前两步——制定规范与构建数据集。针对"评论有效性甄别"任务，首先使用Claude Code生成结构化评测规范，定义具体性、可验证性等4个核心维度及其判定标准，强调人工审核的关键作用。随后指导构建黄金标准测试集：通过AI批量生成候选评论数据后，需人工依据规范标注"有效/无效"标签，并提供数据质量检查清单（覆盖边界案例、正负均衡等），为后续Prompt开发奠定基准基础。