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Machine Learning Mastery · Bala Priya C

How (and Why) to Build an AI Agent from Scratch in Python

用纯 Python 和 Anthropic Python SDK,从零实现一个带工具调用与记忆的 AI Agent,理解 Agent 循环的内部机制。

打开官方课程
难度
见前置条件
形式
实践教程
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

使用限制

阅读材料无需账号;动手运行代码需要自备 Anthropic API 密钥。

练习与作业
Anthropic API 密钥(通过 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量设置)Anthropic API 调用按用量计费
内容提示
内容时效:网页明确提示:Anthropic 将于 2026 年 11 月 30 日正式下线 Claude Sonnet 4.5,此后示例所用模型代码将不可用,需替换为更新版本的模型字符串。
  1. 选择学习环境

    按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。

    本机动手

    这是一篇单篇教程,正文按“为什么需要工具调用 → 描述工具 → 执行工具并回传结果 → 加记忆”的顺序展开,代码在 agent.py 中。

    Python 3.10+ 环境、Anthropic API 密钥,安装 anthropic 包。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • Python 3.10+ 运行教程代码
    • anthropic Python SDK调用 Anthropic 模型接口
    • Anthropic API 密钥实际发起模型调用(练习必需,产生费用)
    • 配套 GitHub 仓库 选用对照 agent.py 完整代码

    运行费用:实践需要付费,跟做需要 Anthropic API 密钥并调用付费 API,会产生调用费用;网页未说明具体价格。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「How (and Why) to Build an AI Agent from Scratch in Python」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://machinelearningmastery.com/how-and-why-to-build-an-ai-agent-from-scratch-in-python/
    我的系统:macOS。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:macOS:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:把示例订单字典换成自己的假数据,再新增一个工具(如查询物流),复用同一 schema 格式并接入循环验证多轮调用。
    课节(官方顺序):
    1. How (and Why) to Build an AI Agent from Scratch in Python:https://machinelearningmastery.com/how-and-why-to-build-an-ai-agent-from-scratch-in-python/
    
    1. 环境
    - Python 3.10 及以上
    - pip install anthropic
    - 环境变量 ANTHROPIC_API_KEY
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://machinelearningmastery.com/how-and-why-to-build-an-ai-agent-from-scratch-in-python/
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    build-ai-agent-from-scratch-python/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-how-and-why-to-build/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。
      - python -c "import anthropic; print(anthropic.__version__)"  → 打印出 anthropic 版本号,说明 SDK 安装成功
      - echo $ANTHROPIC_API_KEY  → 输出非空的密钥字符串(Windows 用 echo %ANTHROPIC_API_KEY%)
      - 运行 ask("What is the status of order #4471?") 的脚本  → 响应 stop_reason 为 tool_use,说明工具调用链路已打通
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    build-ai-agent-from-scratch-python/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-how-and-why-to-build/
准备好了,开始学习

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收录时间
本站首次收录 2026-10-20
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