怎么构建Agent？我写了一个教程（含代码）

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文章摘要

本文探讨了利用多个AI Agent（智能体）协同工作以提高效率和成果质量的系统构建方法。文章首先强调了团队合作的重要性，认为通过分工合作，每个成员专注于自己的专长领域，可以取得更好的工作效果。这一理念同样适用于大型语言模型（LLM）的应用，即通过组合不同的LLM或AI Agent，让每个智能体专注于其最擅长的领域，从而构建出更健壮、更高效的系统。

文章详细介绍了一个由四个AI Agent组成的工作流程系统。用户提交请求后，第一个Agent（视频分析器）利用外部工具如YouTube频道搜索等进行信息搜集，并将结果传递给下一个Agent。第二个Agent（博客文章撰写者）根据搜集的信息撰写全面的博客文章，而第三和第四个Agent分别创建LinkedIn帖子和推文。每个Agent的回应都被保存在不同的Markdown文件中供用户使用。

文章进一步阐述了关注AI Agent而非单个LLM的原因，包括任务执行的灵活性、任务连续性和上下文保留、专业化和互动以及互联网访问等方面。AI Agent通过分解复杂任务为子任务，能够更好地适应任务变化，保持上下文信息，并提供更为实时的信息访问。

在构建内容创建工作流程方面，文章描述了如何利用智能体工作流程创建系统，该系统在深入研究用户主题后，撰写博客文章、LinkedIn内容和Twitter帖子。项目文件夹包含data子文件夹和notebook，data文件夹在工作流程执行后应包含三个Markdown文件。

文章还详细介绍了如何创建各个Agent及其角色和任务。每个Agent都利用了OpenAI的GPT-4o模型，并设置了访问模型的权限。Agent的属性包括角色、目标、背景故事、记忆能力、使用的工具以及是否允许任务委托等。文章通过具体的代码示例展示了如何创建这些Agent，并定义了它们各自的任务。

最后，文章通过协调Agent团队执行任务，并提供了一个输入字典来触发Agent的工作流程。成功执行代码后，将生成指定的Markdown文件。文章还讨论了评估Agent性能的策略，包括基准测试、事实准确性测量和上下文感知相关性评分等，并提到了一些用于评估的框架，如DeepEval、MMLU和OpenAI evals。

总之，本文展示了如何通过构建由多个AI Agent组成的系统来有效完成高级任务，每个Agent都专注于其专长领域，从而提高整体的工作效率和成果质量。这种分工合作的方法不仅适用于人类团队，同样适用于AI领域，为构建更高效、更可靠的系统提供了一种新的思路。