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如何（以及为什么）用 Python 从零构建 AI Agent
How (and Why) to Build an AI Agent from Scratch in Python
MachineLearningMastery.com 上由 Bala Priya C 撰写的教程文章。文章介绍什么是 AI Agent，并演示如何只用纯 Python 和 Anthropic API、不借助任何编排框架从零实现一个 Agent；内容涵盖为什么需要工具调用、如何定义模型可用的工具、如何实现“请求—执行—响应”循环，以及如何加入持久记忆让 Agent 在多轮对话中保持上下文。适合想理解 Agent 底层机制并动手实现的开发者阅读。
- 分级
- 值得看
- 收录时间
- 2026-10-29
推荐阅读
datawhalechina/mini-workbuddy
一个 GitHub 项目，自述为用 AgentScope 从零搭建本地智能体工作台。内容以产品为主线组织的教程，共五篇 15 章，讲解模型接入、消息结构、工具注册、循环、权限拦截、状态存储等概念；运行环境为 Python 3.11 及以上、AgentScope 2.x 和兼容 OpenAI 接口的模型服务，并提供 GitHub Pages 在线阅读。材料说明其面向会写 Python 函数与类、了解 async/await、有大模型 API 使用经验的读者，如高校学生、想把脚本做成产品的开发者和需要向团队讲解智能体运转的工程师。
AI 工程实验室（24 周 AI 工程自学课程）
Zorost Intelligence AI Lab 发布的一套免费、自定进度的 24 周 AI 工程课程仓库，采用 MIT 许可，无需注册。内容覆盖 Python、机器学习、LLM、RAG、微调、Agent 与 MCP，以及 Azure、Vertex、Bedrock 和 Databricks 等平台，包含 43 个可运行的 notebook 和一个贯穿全程的案例研究。README 提供克隆安装步骤，并指引编程或 AI 新手先阅读 START-HERE.md。
为每个任务配一套执行框架：Claude Code 中的动态工作流
A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code
claude.dev 博客文章（作者 Thariq Shihipar、Sid Bidasaria，约 11 分钟阅读），说明 Claude Code 新增的动态工作流功能：模型可按任务即时编写并编排自己的多智能体执行框架（harness）。文中包含示例提示、动态与静态工作流的对比、常用模式、使用场景、不宜使用的情形以及构建建议。
Harness 工程入门 101：LLM 是大脑，harness 是身体
Harness Engineering 101: The LLM is the brain, the harness is the body
一个 GitHub 仓库，内容是一部以书籍形式发布的博客系列（版本 1.1，2026 年 10 月），讲从第一性原理构建 AI 智能体。核心观点是 LLM API 本身无状态，harness 是负责构建、维护和保护对话数组的程序，领域内所谓的“智能体”都是对这一循环的补丁；系列共 16 章，逐步把一个约 300 行的纯 Python 简易智能体生长出来。README 中包含作者的 AI 使用声明，说明各章由其本人撰写，并用 Claude Code 和 One Code 调整章节顺序、润色英文、生成图表和绘图代码。
一个 4B 模型从零开始帮我做出了下界合金锭，我只在聊天里打了一句话
A 4B model made me a netherite ingot from bare hands. All I did was type one sentence in chat.
这是 r/LocalLLaMA 的一篇社区帖子，作者为此前只能执行任务、却难以理解自然语言请求的 Minecraft 助手补上了自然语言理解流程，且该流程并非针对单句特制。演示中玩家输入“我饿了，给我至少 3 块猪排，再帮我做一个下界合金锭”，Mica v0.5 4B 解析出两个目标及各自数量，然后从徒手开始依次完成木头、工具、铁、钻石、黑曜石、传送门、下界、远古残骸、金到下界合金锭的流程并交付物品；右侧面板显示模型收到的每个问题、可选选项及其给出的概率，最后切到玩家视角展示物品送达。其思路是不一次性理解整句，而是把请求拆成链式的小型多选题，逐级收窄（物品数量、类别、子类别、从游戏物品表中选定具体物品、给谁和数量），选项仅由代码从游戏数据提供，每个选择由模型做出。适合对本地小模型做游戏智能体、结构化任务分解与提示流程设计感兴趣的人阅读。
将 Agent Skills 捐赠给 Agentic AI Foundation
Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation
Simon Willison 的短博客，转述 Anthropic 宣布将 Agent Skills 标准捐给 Linux 基金会下的 Agentic AI Foundation（AAIF），该基金会由 Anthropic 与 Block、OpenAI 于去年共同创立，此前的 Model Context Protocol 也已捐入。作者提到自己去年 12 月曾预测此事，并说明他是通过 datasette-mcp 插件用提示让 Claude 在自己博客中检索到相关旧文。