本文记录了AI Agent开发的进阶实战，在原有RAG+SQL+计算器功能基础上，新增了规划能力、联网搜索、多轮记忆和自我纠错功能，并封装成HTTP服务。文章详细介绍了技术栈（Tavily、FastAPI、SQLite）、核心架构（规划-执行-总结流程）和七项核心能力实现方案，包括规划模式、联网搜索、反思机制等。还分享了开发过程中遇到的坑和解决方案，提供了完整代码仓库地址。最终实现的智能体能够处理

本文介绍了如何使用Python和LangGraph框架实现一个多工具智能体，能够自动判断问题类型并调用相应工具（RAG检索、SQL查询、计算器）。文章详细展示了环境配置、数据准备、代码实现的全过程，包括： 初始化向量数据库和SQLite数据库 定义三种工具节点（知识检索、SQL查询、数学计算） 构建决策流程图实现问题分类和工具路由 集成DeepSeek API进行自然语言处理 该智能体能够根据问题

本文记录了AI Agent开发的进阶实战，在原有RAG+SQL+计算器功能基础上，新增了规划能力、联网搜索、多轮记忆和自我纠错功能，并封装成HTTP服务。文章详细介绍了技术栈（Tavily、FastAPI、SQLite）、核心架构（规划-执行-总结流程）和七项核心能力实现方案，包括规划模式、联网搜索、反思机制等。还分享了开发过程中遇到的坑和解决方案，提供了完整代码仓库地址。最终实现的智能体能够处理

本文记录了AI Agent开发的进阶实战，在原有RAG+SQL+计算器功能基础上，新增了规划能力、联网搜索、多轮记忆和自我纠错功能，并封装成HTTP服务。文章详细介绍了技术栈（Tavily、FastAPI、SQLite）、核心架构（规划-执行-总结流程）和七项核心能力实现方案，包括规划模式、联网搜索、反思机制等。还分享了开发过程中遇到的坑和解决方案，提供了完整代码仓库地址。最终实现的智能体能够处理