这是最关键的一步。你必须用极其精确的结构化语言告诉大模型这个工具是干嘛的、需要什么参数。# 向大模型声明的工具元数据"description": "获取指定城市当前的实时天气信息","city": {"type": "string", "description": "中国城市名称，例如：北京"},},

Prompt即代码：写Agent的Prompt要像写伪代码一样严谨，多用列表和明确的约束条件拒绝文本解析：在生产环境中，尽量使用模式或原生的Tool Calling，彻底杜绝正则表达式和字符串切割带来的隐患容错机制：即使开启了JSON模式，大模型偶尔也会抽风。一定要在代码里加上try-except捕获解析异常，并在报错时将错误信息反馈给大模型让它重新生成。

欢迎来到《Python + AI Agent 实战开发完全指南》专栏！在前两讲中，我们搞懂了Agent的底层逻辑和主流框架的选型。但说实话，很多新手刚接触AI开发时，往往会被一堆配置劝退。所以今天这一讲，我们不整虚的，直接带你把本地开发环境搭好，并且用（不依赖LangChain等任何第三方复杂框架），手搓一个真正能调用大模型API、具备自主决策能力的 ReAct Agent。

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欢迎来到《Python + AI Agent 实战开发完全指南》专栏！在上一讲中，我们用原生 Python 手搓了一个基础的 Agent。但在真实的工程落地中，如果所有的意图识别、工具解析、状态流转都由我们自己手写，不仅开发效率低，还容易遇到各种边界 Bug。因此，引入成熟的开源框架成为了必然选择。目前市面上的 Agent 框架百花齐放，对于新手和企业开发者来说，最大的痛点就是：。今天我们就来深度

欢迎来到《Python + AI Agent 实战开发完全指南》专栏！在上一讲中，我们用原生 Python 手搓了一个基础的 Agent。但在真实的工程落地中，如果所有的意图识别、工具解析、状态流转都由我们自己手写，不仅开发效率低，还容易遇到各种边界 Bug。因此，引入成熟的开源框架成为了必然选择。目前市面上的 Agent 框架百花齐放，对于新手和企业开发者来说，最大的痛点就是：。今天我们就来深度

AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知外部环境信息、基于大模型进行逻辑推理、自主拆解任务步骤、主动调用外部工具、存储对话记忆，并最终自主完成用户目标的闭环智能系统。Agent = LLM (大模型) + Memory (记忆) + Planning (规划) + Tool Use (工具调用) + Action (行动执行)

AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知外部环境信息、基于大模型进行逻辑推理、自主拆解任务步骤、主动调用外部工具、存储对话记忆，并最终自主完成用户目标的闭环智能系统。Agent = LLM (大模型) + Memory (记忆) + Planning (规划) + Tool Use (工具调用) + Action (行动执行)

AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知外部环境信息、基于大模型进行逻辑推理、自主拆解任务步骤、主动调用外部工具、存储对话记忆，并最终自主完成用户目标的闭环智能系统。Agent = LLM (大模型) + Memory (记忆) + Planning (规划) + Tool Use (工具调用) + Action (行动执行)