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构建和部署第一个自治代理的 7 个步骤
本文向您展示了从开始到结束构建和部署第一个自主 AI 代理的所有步骤。
来源:KDnuggets简介
大多数人的第一个人工智能代理永远不会离开他们的笔记本电脑。它在终端中运行一次，打印一个像样的答案，然后就坐在那里，因为没有人编写将脚本转换为其他人或其他系统实际上可以调用的东西所需的十五行粘合代码。 “当我运行它时它起作用了”和“它已经上线，并且其他人正在使用它”之间的差距是大多数代理项目悄然消亡的地方。
数字支持了这一点。根据 Gartner、麦肯锡和 IDC 数据的 2026 年统计汇总，近 79% 的公司表示他们已经以某种形式采用了人工智能代理，但只有约 11% 的公司在生产中运行了任何东西。这可不是一个小差距。这是演示和产品之间的区别，而且几乎从来不是模型太弱造成的。这是因为没有人正确界定工作范围、没有人处理失败、或者没有人费心将事物容器化并将其放在带有 URL 的地方。
本文弥补了一个特定项目的这一差距。最后，您将构建并部署一个研究代理：您给它一个主题，它搜索网络，提取资源，并返回一份附有链接的简短书面摘要。它足够复杂，需要真正的工具使用、内存和护栏，但又足够小，你可以一次性构建整个东西。下面的每个代码块都是完整的并带有注释，每个代码块后面都有对其正在执行的操作及其原因的简单解释。
开始之前请注意：我们使用 LangGraph 而不是 CrewAI 或供应商锁定的软件开发工具包 (SDK) 来构建它。 CrewAI 可以让您更快地获得工作原型，但 LangGraph 已成为 2026 年最接近有状态代理的生产默认值的东西，它具有内置检查点和图形模型，无需重写即可扩展到一个下午的项目。如果您更愿意在 CrewAI 中进行原型设计，则步骤 1、2、6 和 7 中的概念可以直接迁移；只有步骤 4 和 5 中的代码看起来会有所不同。