AI Agent正逐渐成为开发者提升编码效率的强大助手。本文将深入探讨如何利用大模型技术，像文章作者一样，在终端中构建一个类似Cursor的迷你AI Agent，使其具备理解指令、智能推理和执行任务的能力。通过剖析其背后的Prompt工程和工具脚本，我们将一步步揭示AI Agent的构建过程，并探讨其在实际开发中的应用价值。
LLM与AI Agent：大脑与手脚的结合
文章首先明确了LLM（大型语言模型）和AI Agent之间的关键区别：如果说LLM是大脑，那么AI Agent就是拥有手脚的大脑，它不仅能够思考，还能行动。LLM，如GPT-4，擅长理解和生成文本，但它们本身是被动的，无法直接执行命令、编辑文件或构建React应用。而AI Agent通过集成各种工具，赋予了LLM执行具体任务的能力。这些工具可以理解为代码编写者拥有的笔记本电脑和终端访问权限，使他们能够完成各种复杂的编码任务。 例如，你可以通过AI Agent调用文件操作工具来读取、更新或创建文件，也可以调用终端命令工具来执行npm create vite@latest等命令。
Agent的核心功能：规划、行动、观察
作者构建的AI Agent遵循一个简单的循环：规划（Plan）、行动（Act）、观察（Observe）、重复。这一循环模拟了人类解决问题的过程，也体现了AI Agent的核心能力。首先，AI Agent分析用户需求，制定详细的执行计划；然后，它选择合适的工具来执行计划；接着，它观察工具的执行结果，并根据结果调整下一步的行动；最后，它不断重复这一过程，直到完成任务。 这种迭代式的工作流程，使得AI Agent能够处理各种复杂的编码任务，例如，创建一个简单的计算器网站。它会先规划需要哪些文件（HTML、CSS、JavaScript），然后使用create_file工具创建这些文件，并逐步填充代码，最终完成网站的搭建。 这种能力极大地提升了开发效率，尤其是在处理重复性任务时。
系统提示（System Prompt）：Agent的大脑
文章详细介绍了如何通过设置系统提示（System Prompt）来引导LLM的行为，使其成为一个有用的AI Agent。System Prompt本质上是“脑中盒”，它定义了AI Agent的思考方式、可用的工具以及输出格式。 例如，文章中提供的System Prompt明确了AI Agent需要遵循的四个阶段（规划、行动、观察、输出），以及每个阶段的具体要求。它还列出了AI Agent可以使用的工具，包括run_command、create_file、append_to_file、read_file和delete_file，并详细描述了每个工具的功能和使用方法。更重要的是，System Prompt还提供了示例查询，帮助LLM理解如何正确地执行任务。 这些示例展示了AI Agent如何将用户需求分解为一系列步骤，并使用合适的工具来完成每个步骤。通过精心设计的System Prompt，我们可以有效地控制AI Agent的行为，使其能够按照我们的意图完成任务。
代码实现：工具的构建与循环推理
文章详细展示了构建AI Agent的关键代码片段。首先，它加载环境变量并初始化OpenAI客户端，用于与LLM进行通信。然后，它定义了各种工具函数，例如run_command用于执行终端命令，create_file用于创建文件。这些工具函数是AI Agent的“手脚”，使它能够与外部环境进行交互。
最重要的部分是推理循环。这个循环不断接收用户的查询，然后通过LLM生成响应。LLM的响应被解析为JSON格式，其中包含了当前步骤（规划、行动、观察、输出）以及相应的动作。 如果当前步骤是“行动”，则根据响应中的function和input字段调用相应的工具函数。工具函数的执行结果会被反馈给LLM，作为下一步推理的依据。这个循环不断重复，直到AI Agent完成任务并输出最终结果。 这种循环推理的方式，使得AI Agent能够像人类一样，逐步解决问题。
实际案例：创建计算器网站
为了更好地理解AI Agent的工作流程，我们以创建一个简单的计算器网站为例进行分析。用户输入指令“创建一个简单的计算器网站”，AI Agent首先进入“规划”阶段，它会分析用户需求，确定需要创建HTML、CSS和JavaScript文件。然后，它会使用create_file工具创建这些文件。 接着，AI Agent会逐步填充这些文件的内容，例如，在HTML文件中添加计算器的UI元素，在CSS文件中添加样式，在JavaScript文件中添加计算逻辑。在完成所有文件的创建和填充后，AI Agent会进入“输出”阶段，输出最终结果，告知用户计算器网站已经创建完成。 另一个案例是使用React创建计算器网站。AI Agent会首先使用run_command工具，执行npm create vite@latest calculator-app -- --template react命令，创建一个基于Vite的React项目。然后，它会修改App.jsx文件，添加计算器的UI和逻辑。最后，它会输出结果，告知用户React计算器网站已经创建完成。 这些案例表明，AI Agent能够根据用户需求，选择合适的工具和方法，完成各种复杂的编码任务。
Prompt工程：提升Agent能力的关键
Prompt工程是构建高效AI Agent的关键。通过精心设计的Prompt，我们可以引导LLM更好地理解用户意图，并生成更准确、更有效的响应。
在本文中，作者使用了详细的System Prompt，明确了AI Agent的角色、行为规范、可用工具以及输出格式。这种明确的Prompt能够有效地控制AI Agent的行为，使其能够按照我们的意图完成任务。 此外，Prompt的设计还需要考虑到上下文信息。在推理循环中，AI Agent会将用户的查询和之前的响应都保存在messages数组中，作为上下文信息。这些上下文信息可以帮助LLM更好地理解用户的意图，并生成更连贯的响应。 例如，如果用户先输入“创建一个简单的网站”，然后输入“添加一个登录页面”，AI Agent可以根据上下文信息，判断用户希望在之前创建的网站上添加登录页面，而不是创建一个新的网站。
总而言之，Prompt工程是一门艺术，需要不断尝试和优化。通过精心设计的Prompt，我们可以极大地提升AI Agent的能力，使其成为更强大的编码助手。
大模型选择：GPT-4与替代方案
文章中使用了GPT-4作为LLM。GPT-4是OpenAI开发的强大的大模型，具有出色的文本理解和生成能力。然而，使用GPT-4需要购买OpenAI的credits。
对于预算有限的开发者，可以选择其他免费的LLM，例如Google的Gemini。虽然Gemini可能不如GPT-4强大，但在一些简单的任务上，它也能提供令人满意的结果。 此外，还有一些开源的LLM可供选择。这些开源LLM通常可以在本地部署，无需支付API费用。然而，开源LLM的性能可能不如商业LLM，需要进行更多的调整和优化。
AI Agent的应用前景与未来发展
AI Agent的应用前景非常广阔。它可以用于自动化代码生成、代码重构、代码测试、文档生成等各种任务。例如，可以使用AI Agent自动生成API接口文档，从而节省大量的时间和精力。
此外，AI Agent还可以用于辅助教学。通过与AI Agent互动，学生可以更好地理解编程概念，并学习如何编写代码。 未来，AI Agent将会变得更加智能化和个性化。它可以根据用户的编程习惯和项目需求，提供定制化的服务。例如，AI Agent可以自动检测代码中的潜在问题，并提供修复建议。
此外，AI Agent还可以与其他工具进行集成，例如代码编辑器、版本控制系统等，从而提供更全面的开发支持。
终端AI Agent的局限性与GUI的探索
虽然本文介绍的AI Agent运行在终端中，但终端环境的局限性也限制了其应用范围。例如，终端AI Agent无法直接操作图形界面，也无法进行复杂的交互。
因此，构建GUI版本的AI Agent是一个重要的发展方向。GUI版本的AI Agent可以提供更直观的用户界面，并支持更多的交互方式。例如，用户可以通过拖拽的方式来创建UI元素，或者通过语音指令来控制AI Agent的行为。
结论：拥抱AI，提升编码效率
总而言之，AI Agent是提升编码效率的强大工具。通过结合大模型技术和精心设计的Prompt工程，我们可以构建各种各样的AI Agent，用于自动化各种编码任务。 尽管AI不会取代开发者，但善用AI Agent的开发者将会取代那些不使用AI的开发者。 让我们拥抱AI，不断探索AI Agent的潜力，构建更智能、更高效的开发工具。 从终端AI Agent到GUI版本，从代码生成到自动化测试，AI Agent的未来充满无限可能。