AI工程师手册新手必读为什么 AI 工程师要从零手写 Agent而不是直接依赖 LangChain【免费下载链接】ai-angineers-handbook项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-angineers-handbook很多刚入门的AI工程师都会遇到同一个困惑市面上有 LangChain、LlamaIndex 等成熟的 Agent 框架为什么还要费时费力地从零手写 Agent本文以开源项目AI Engineers HandbookAI工程师手册为例拆解手写 Agent 的三大核心能力——工具调用、规划反思与深度研究帮你建立对AI Agent 原理的底层认知避免沦为框架调包侠。手写 Agent 到底在写什么先看懂一张架构图所谓Agent本质上是一个会思考、能行动的 AI 程序它用大语言模型LLM做大脑通过**规划Planning拆解任务通过工具Tools连接外部世界再用记忆Memory**沉淀上下文。如果一上来就套 LangChain你看到的只是一个又一个封装好的黑盒 API而翻开 AI工程师手册你会发现手写一个 Agent 只需要四个环节核心调度、工具注册、规划器、记忆体。这张图就是手册里最经典的 Agent 骨架也是新手理解AI Agent 原理的第一块拼图。为什么要从零手写三个让你脱胎换骨的理由1. 破除黑盒恐惧你写的每一行代码都在掌控之中依赖框架时一次报错可能让你在框架源码里翻半天。从零手写时从 Prompt 构造、JSON 解析到工具调用循环全部由你掌控。手册的 tool_use 实战项目 就用不到 300 行代码实现了一个完整的工具调用 Agentmain.py 里清晰展示了 Agent 如何思考→规划→调用工具→返回结果的完整链路。2. 看清工具调用的本质LLM 其实只会写计划手写一次你就会恍然大悟LLM 并不真的调用工具它只是输出一段 JSON 计划由你的代码去执行。比如手册中的货币换算工具 tools.py通过一个装饰器即可注册Agent 收到1500 塞尔维亚第纳尔能换多少日元这类问题时会自行判断是否需要工具、按什么顺序调用。3. 摆脱 Prompt 绑架框架的魔法不过是巧妙的 PromptLangChain 等框架所谓的记忆反思底层大多只是精心设计的 Prompt 和消息拼接。明白了这一点你就不再被框架的抽象概念困住可以自由组合出适合自己业务的 Agent。从零手写 Agent 的三步进阶路线图第一步手写工具调用让 Agent 学会动手这是 AI 工程师入门手写 Agent 的第一课。核心就三件事工具注册用装饰器把普通函数变成 Agent 可识别的工具参数和描述自动解析决策提示词用 JSON Schema 约束 LLM 输出是否需要工具、调用顺序、参数执行循环解析 LLM 的计划依次执行工具并汇总结果手册中 Agent 会智能区分需要换算的提问和直接回答的常识问题这个判断逻辑就是手写 Agent 的精髓所在。第二步加入规划与反思让 Agent 学会纠错单次工具调用只能处理简单任务复杂任务需要规划策略。手册的 planning 模块 实现了经典的Reflection反思模式Agent 先产出初步计划再让 LLM 审视计划是否遗漏关键信息从而生成修订版计划。配合工作记忆Working MemoryAgent 就能在多次交互中记住上次查了什么、得出什么结论这是迈向靠谱 Agent的关键一步。第三步挑战深度研究 Agent完成综合实战手册的压轴项目是Deep Research Agent输入一个主题自动产出 Markdown 研究报告。它的拓扑结构堪称 Agent 教科书LLM 先生成报告大纲拆分成多个段落每个段落独立进入搜索→总结→反思→再搜索的循环最后汇总所有研究结果输出完整报告其中反思补搜环节尤为精彩Agent 拿到首轮搜索结果后会让 LLM 反思还缺什么信息据此生成补充搜索词如此迭代多轮直到信息足够丰富。那 LangChain 就一无是处吗别急着卸载当然不是。手写 Agent 的目的从来不是不用框架而是不被框架绑架。当你的场景需要快速原型验证、多模型供应商切换、社区生态支持时LangChain 依然是好帮手。正确的姿势是先手写一遍核心流程彻底理解工具调用、规划、反思的底层机制再用框架提速此时你对框架每层封装都心中有数出了问题也能快速定位遇到框架满足不了的需求随时可以拆开框架回到手写实现新手快速上手指南想跟着 AI工程师手册开始手写 Agent可以按这个顺序行动通读目录结构从 building_agents_from_scratch 入口开始依次学习 tool_use → planning → deep_research_agent 三大模块动手跑通第一个例子进入 tool_use 目录配置 OpenAI API Key运行 main.py观察 Agent 的工具调用日志跟着 Notebook 复现每个模块都配有交互式 Jupyter Notebook可以边看边改、实时验证你的理解最后挑战深度研究项目在 deep_research_agent 目录按 README 配置 SambaNova 和 Tavily 密钥体验一句话生成研究报告的完整流程写在最后从零手写 Agent 的价值不在于不用框架的执念而在于它逼着你把 Agent 的每个环节亲手实现一遍。当你亲手写出一行行代码让 LLM 学会规划、调用工具、反思纠错时你就真正理解了 AI Agent 不是魔法而是一套由 Prompt、循环和状态构成的工程系统。这份 AI工程师手册恰好为这条进阶之路提供了完整地图——工具调用、规划反思、深度研究一步一个脚印。先手写再框架这条路走完你就已经是一名真正的 AI 工程师了。【免费下载链接】ai-angineers-handbook项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-angineers-handbook创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考