面向 Agentic AI 的編程基礎知識
人工智能（AI）正在從簡單的聊天機器人進化成自主代理（autonomous agents）——這些 AI 系統能夠進行推理、規劃并采取行動來實現目標。構建這樣的 Agentic AI 應用需要扎實的編程基礎，以及對正確工具、庫和框架的了解。
在本文中，我們將探討 Agentic AI 的編程基礎，帶你了解入門所需的核心技能和技術。
1. Python — AI 開發的支柱
Python 因其簡單易讀、豐富的庫生態系統，依然是 AI 開發的首選編程語言。
為什么選擇 Python？
- 擁有海量的 AI/ML 庫（NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow）。
- 簡潔的語法 → 加快復雜想法的原型開發。
- 強大的社區支持，提供豐富的教程和開源貢獻。小貼士：如果你是 AI 新手，熟練掌握 Python 的數據結構、類和異步編程（async programming），將為你使用 Agent 框架打下堅實基礎。
2. Hugging Face Transformers
來自 Hugging Face 的 Transformers 庫徹底改變了 NLP（自然語言處理）。它提供了用于文本生成、摘要、翻譯和問答等任務的預訓練模型。
核心功能：
- 可訪問數千個預訓練模型（GPT、BERT、LLaMA、Falcon 等）。
- 簡單易用的 API，只需幾行代碼即可微調或運行模型。
- 與 PyTorch 和 TensorFlow 無縫集成。
示例：
from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
print(generator("Agentic AI is", max_length=50))這種簡單性讓開發者可以輕松將大語言模型（LLMs）接入 Agent 工作流程。
3. LangChain — Agent 的協調者
LangChain 是構建 Agentic AI 應用的首選框架。它幫助開發者將 LLMs 與外部工具、API 和知識源連接，讓 Agent 能夠推理并采取行動。
?? LangChain 的功能：
- 將多個提示和行動串聯起來。
- 管理對話記憶（conversational memory）。
- 支持工具集成（搜索引擎、API、數據庫）。
- 支持推理+行動的 Agentic 工作流程。LangChain 就像是將你的 LLM 連接到外部世界的“膠水”。
4. LangGraph — 以圖的方式構建 Agent
LangGraph 在 LangChain 的基礎上，讓你以狀態和轉換的圖（graphs）來設計 Agent。
為什么選擇 LangGraph？
- 讓復雜的 Agent 工作流程更易于可視化。
- 支持分支、循環和錯誤處理。
- 適用于多步驟推理和規劃任務。可以把 LangGraph 看作 Agent 決策的藍圖。
5. Langflow — Agent 的可視化開發
Langflow 將 LangChain 的概念融入拖放式界面。
Langflow 的優勢：
- 無需深入編碼即可可視化構建 AI 工作流程。
- 快速原型化 Agent 流程。
- 適合非程序員或希望快速實驗的團隊。非常適合用于 Hackathon、研討會和生產編碼前的快速原型開發。
6. LlamaIndex — 數據增強的 Agent
LLMs 的一大局限是“幻覺”（hallucination）——在缺乏上下文時編造事實。LlamaIndex 通過讓 Agent 連接外部數據源（PDF、數據庫、API、向量存儲）來解決這一問題。
核心功能：
- 為檢索而索引文檔和數據集。
- 將知識嵌入向量數據庫以進行語義搜索（semantic search）。
- 與 LangChain Agent 無縫集成。如果說 LangChain 是大腦，LlamaIndex 就是 Agent 閱讀的圖書館。
7. 整合：LangChain + LlamaIndex
當你將 LangChain（Agent 協調）和 LlamaIndex（知識檢索）結合時，真正的力量才會顯現。
示例工作流程：
- 用戶提出問題。
- Agent 使用 LlamaIndex 檢索相關文檔。
- LangChain 協調推理和摘要過程。
- 使用上下文感知的知識生成回答。這就是現代 AI Copilot 和研究助手的構建方式——基于知識、可靠且具有上下文感知能力。
Agentic AI 的編程基礎不僅限于編碼，還包括協調 LLMs、連接工具并將 AI 扎根于真實數據。
總結，你的路線圖如下：
- Python→ 核心編程語言。
- Transformers→ 預訓練模型。
- LangChain→ Agent 協調。
- LangGraph→ 可視化 Agent 工作流程。
- Langflow→ 無代碼 Agent 原型開發。
- LlamaIndex→ 數據和知識整合。
- LangChain + LlamaIndex→ 強大、可靠、上下文感知的 Agent。
掌握這些基礎，你將有能力構建下一代 AI 應用——從自主研究助手到驅動企業的多 Agent 系統。
本文轉載自??PyTorch研習社??，作者：AI研究生
