magic-conch，你的第一个Agent

第一步：我们的“魔法”从何而来？

我们都用过聊天机器人，你问它“中国的首都是哪里？”，它会回答“北京”。它总是力求给出“正确”的答案。

但，如果我们不想要一个“正确”的答案呢？

如果我们想问：“我今天应该去健身吗？”，我们不希望它从科学角度分析，而是希望得到一个像抛硬币一样的、有趣的、随机的“神谕”。

这就是我们创造“魔法海螺”的起点。我们希望AI在某些特定问题上，不要用它自己的“大脑”去思考，而是去使用我们给它的一个“玩具”。

这个想法，就是AI Agent的核心：

Agent = 一个聪明的大模型（大脑） + 我们给它的特殊工具（手脚）

在这个教程里，我们的“工具”，就是一个装着很多神秘答案的“魔法海螺”。

第二步：制作我们的“玩具”——一个Python函数

工具”这个词听起来可能很复杂，但在Agent的世界里，一个最简单的工具，其实就只是一个普通的Python函数。

我们的“魔法海螺”工具，它的任务是什么？——从一堆预设的答案里，随机选一个出来。

让我们用代码把它做出来：

看，就是这么简单！这个函数不涉及任何AI，它只是一个纯粹的、可靠的“随机选择器”。

“等等，我怎么让AI知道有这个工具，并且在什么时候用它呢？”

问得好！答案就在函数的第一行，那段被三个引号 """...""" 包围的文字里。那叫做文档字符串（docstring），它就是我们为AI准备的“玩具说明书”。我们只需要用最简单的自然语言告诉AI“什么时候用我”，聪明的Python SDK就会自动处理剩下所有复杂的事情。

第三步：训练我们的“演员”——编写角色剧本

我们有了“玩具”（工具），现在需要一个“演员”（LLM）来使用它。但默认的LLM就像一个什么都懂的百科全书，这不符合我们“魔法海螺”的神秘气质。

我们需要给这个演员一份“角色剧本”，告诉它应该扮演谁，以及在舞台上应该怎么说、怎么做。这份剧本，就是系统指令（System Prompt）。

让我们来为“魔法海螺”编写它的角色剧本：

角色卡：魔法海螺

你的角色是： 一个神秘、高冷、嘴毒的魔法海螺。

你的台词风格：你的最终回复，必须以“神奇海螺说：”作为开头。

你的行动指令：
1. 当遇到需要“占卜”的是/否或选择类问题时，你必须使用 get_magic_answer 这个玩具来获得答案，不许自己编造。
2. 当遇到其他所有问题时（比如让你写代码、或者跟你打招呼），你必须只回答一句话：“这种小事不要来烦我。”

看，这份剧本清晰地定义了AI的性格、说话方式和行动规则。当我们把这份剧本交给LLM后，它就会像一个专业演员一样，惟妙惟肖地扮演起它的角色。

第四步：“开机！”——把所有东西组装起来

现在，我们万事俱备：有了“玩具”（工具函数），也有了“剧本”（系统指令）。是时候把它们都交给我们的“演员”，让它开机运行了！

下面是完整的 agent.py 脚本。你可以看到，它清晰地由我们刚刚讨论的几个部分组成。

如何运行这场“戏剧

1. 获取门票 (API密钥): 访问 Google AI Studio 创建一个免费的API密钥。
2. 设置后台 (环境变量): 在你的命令行中，执行 $env:GEMINI_API_KEY="你的API密钥" 来设置密钥。
3. 准备道具 (安装依赖): 运行 pip install google-generativeai。
4. 开演 (运行Agent): 运行 python agent.py。

结语：你也是Agent创造者了！

恭喜你！你刚刚已经了解了创造一个AI Agent的全部核心秘密。你会发现，它并不神秘，其本质可以被归结为一个简单的公式：

一个有趣的Agent = 一个独特的想法 + 一系列简单的工具函数 + 一份清晰的角色剧本

详细内容已移步至github