本文详细介绍了AI Agent的核心工作流程，从用户提问到LLM自主判断调用工具，再到执行技能函数和结果回传，最后由LLM整理成自然语言回答。文章还解释了什么是AI Agent，以及如何将智能体接入飞书。此外，还讨论了模型选择、核心代码及解释，并总结了对话记忆模块、工具Skill函数模块、工具描述JSON模块、大模型思考决策模块和工具结果回传二次生成模块等关键知识点。最后，文章还列出了新手必踩的坑。
一、最简 AI Agent 核心工作流程
用户提问 → LLM 自主判断是否调用工具 → 执行技能函数（方法） → 把工具结果回传给大模型 → LLM 整理自然语言回答
（下篇笔记写：#如何将智能体接入飞书）
**二、什么是 AI Agent（智能体）
普通应用 +用自然语言代替固定填参= AI 智能体
一个综合的 AI 智能体包含很多个技能函数
用最简单的例子（#查询基金估值）说明：
普通应用：输入基金代码或者基金名称，点击查询按钮，返回结果。
AI 智能体：用户用自然语言提问 → LLM自动识别需要查基金估值 → 自动调用基金估值查询 Skill（技能函数） → 把原始估值数据塞回对话上下文 → 大模型润色成自然语言回复用户。
三、模型选择
我用的是免费的glm-4-flash。高峰期偶尔系统繁忙，学习足够，不适合商用生产
四、核心代码及解释（具体写法参考使用的大模型的 API 文档）
第一步：大模型配置
第二步：定义工具（方法）
第三步：定义工具列表 第四步：并将 tools 列表传给大模型，大模型根据对话判断是否要调用工具
第五步：大模型调用工具后，生成最终回复
五、学习笔记
- 对话记忆模块（messages）
全程保存：系统提示、用户说话、AI回复、工具返回数据。Agent 所有思考都依赖这份记忆，没有记忆就无法多轮对话、无法连续调用工具。
- 工具 Skill 函数模块
就是我们自己写的本地功能，比如查天气、计算器、查时间、读写文件。大模型本身不会联网不会查数据，必须靠我们给它写 Skill。
- 工具描述 JSON 模块
写给大模型看的“使用说明书”，告诉模型：这个工具叫什么、干什么用、需要什么参数。格式错一点，直接报参数错误。
- 大模型思考决策模块
用户提问后，GLM 自己判断：只是聊天？还是必须查天气？完全自动决策，不用人工写判断逻辑，这就是 Agent 的智能所在。
- 工具结果回传二次生成模块（最关键）
拿到天气原始数据后，必须再调用一次大模型，把数据塞回去，让 AI 整理成通顺人话。少这一步，下一轮对话直接报错。
六、新手必踩坑
坑1：把 AI 对象直接塞进消息列表，不转字典 → 格式乱掉
坑2：调用完工具，只存结果不二次调用模型 → 上下文残留非法消息
坑3：tools 格式少字段、写错参数 → 模型识别不了工具
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