【AI编程革命】别再只会调API了！手把手教你构建具备“记忆能力“的智能Agent，秒变AI大神！

目录

1. 什么是 AI Agent？
2. 为什么需要 Agent？
3. Agent 的核心组件
4. LLM 部署
5. 搭建初步架构 - 具备上下文记忆的对话

1. 什么是 AI Agent？

从"对话"到"代理"的进化

想象一下，你有一个非常聪明的朋友，每次你问他问题，他都能给出很好的答案。但有一个问题——他没有记忆，每次对话都是"初次见面"。这就是传统 AI 对话的模式。

AI Agent（人工智能代理）则不同。它不仅能回答问题，还能：

• 记住上下文：知道你们之前聊过什么
• 理解意图：明白你真正想要什么
• 执行任务：不只是说，还能做
• 持续学习：从交互中积累经验

一个简单的类比

Agent 的本质定义

Agent = LLM（大脑）+ Memory（记忆）+ Tools（工具）+ Planning（规划）

用一句话概括：Agent 是一个能够自主感知环境、做出决策、执行行动的智能系统。

2. 为什么需要 Agent？

场景一：传统 AI 和 Agent 的区别

假设你想让 AI 帮你完成一个任务：“帮我查一下今天的天气，如果温度低于 15 度，就提醒我穿外套”。

传统方式的问题：

用户: 今天天气怎么样？

AI: 抱歉，我无法获取实时天气数据…

用户: 我查到了，15度

AI: 好的，15度。

用户: 那我需要穿外套吗？

AI: 这取决于您的耐寒程度…（AI 已经忘记了之前的条件）

每一步都需要人工干预，AI 无法自主完成整个任务链。

场景二：有了 Agent 的体验

用户: 帮我查一下今天的天气，如果温度低于 15 度，就提醒我穿外套

Agent:

[思考] 我需要：1. 获取天气 2. 判断温度 3. 给出建议

[执行] 调用天气 API…

[结果] 今天温度 12°C，低于 15°C

[回复] 🧥 今天只有 12°C，建议您穿上外套出门！

Agent 解决的核心问题

1. 任务自动化：将复杂任务分解并自动执行
2. 上下文保持：在长对话中保持连贯性
3. 工具调用：连接真实世界的能力（API、数据库等）
4. 智能决策：根据情况自主选择最佳方案

实际项目可使用场景

1. 解决日常问题：可以为项目搭建智能客服 Agent，给用户解答一些日常问题
2. 问题自助排查：当遇到一些线上问题时，可以交给 Agent 利用编排好的工具进行自助分析，省去重复性排查过程
3. 数据处理：报表等各种数据直接交给 Agent 进行分析

3. Agent 的核心组件

在深入代码之前，让我们先理解 Agent 的四大核心组件：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AI Agent │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ 🧠 LLM │ │ 💾 Memory │ │ 🔧 Tools │ │ │ │ 大语言模型 │ │ 记忆系统 │ │ 工具集 │ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │ │ │ │ ┌──────▼──────┐ │ │ │ 📋 Planning │ │ │ │ 规划引擎 │ │ │ └─────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

1. LLM（大语言模型）—— Agent 的大脑

LLM 是 Agent 的核心智能来源，负责：

• 理解用户输入
• 生成回复内容
• 进行推理和决策

2. Memory（记忆系统）—— Agent 的记忆

记忆分为两种：

• 短期记忆：当前对话的上下文
• 长期记忆：跨会话的知识存储

3. Tools（工具）—— Agent 的手脚

让 Agent 能够与外部世界交互：

• 搜索引擎
• 数据库查询
• API 调用
• 文件操作

4. Planning（规划）—— Agent 的思维

决定如何将复杂任务分解为可执行的步骤。

4. LLM 部署

1. 使用网上的免费大模型，如字节的火山引擎

https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/openManagement?LLM=%7B%7D&advancedActiveKey=model

2. Ollama 本地部署

https://zhuanlan.zhihu.com/p/690046494

5. 搭建初始架构 - 具备上下文记忆的对话

第一步：项目初始化

首先，创建项目结构：

mkdir ai-agent cd ai-agent go mod init chat-agent

安装依赖：

go get github.com/joho/godotenv

第二步：定义核心数据结构

Agent 的第一步是定义它如何与 LLM 通信。我们需要定义消息的格式：

// Message 代表一条聊天消息 // 这是 Agent 记忆的基本单位 type Message struct { Role string `json:"role"` // 角色：system/user/assistant Content string `json:"content"` // 消息内容 }

三种角色的含义：

接下来，定义 API 请求和响应的结构：

// ChatRequest 是发送给 LLM API 的请求结构 type ChatRequest struct { Model string `json:"model"` // 使用的模型 Messages []Message `json:"messages"` // 消息历史（这就是记忆！） Stream bool `json:"stream"` // 是否流式输出 } // ChatResponse 是 LLM API 返回的响应结构 type ChatResponse struct { Choices []struct { Message Message `json:"message"` } `json:"choices"` Error struct { Message string `json:"message"` } `json:"error"` }

第三步：构建 Agent 核心结构

这是整个 Agent 的核心——ChatAgent结构体：

// ChatAgent 是我们的 AI Agent 核心 type ChatAgent struct { APIKey string // API 密钥 APIURL string // API 端点 Model string // 使用的模型 Messages []Message // 💾 这就是 Agent 的记忆！ HTTPClient *http.Client // HTTP 客户端 }

关键洞察：Messages数组就是 Agent 的"记忆"。每次对话都会追加到这个数组中，这样 Agent 就能记住之前的对话内容。

第四步：创建 Agent 实例

// NewChatAgent 创建一个新的 Agent 实例 func NewChatAgent(apiKey, apiURL, model string) *ChatAgent { return &ChatAgent{ APIKey: apiKey, APIURL: apiURL, Model: model, // 初始化记忆，包含系统提示词 Messages: []Message{ { Role: "system", Content: "你是一个 AI 助手，具备思考能力和解决问题的能力，并且能够友善地回答用户的问题", }, }, HTTPClient: &http.Client{ Timeout: 360 * time.Second, }, } }

💡 注意：系统提示词（System Prompt）是 Agent 的"性格设定"，它会影响 Agent 的所有回复风格。

第五步：实现消息发送（Agent 的核心循环）

这是 Agent 最核心的方法——发送消息并获取回复：

// SendMessage 发送消息给 AI 并返回响应 func (ca *ChatAgent) SendMessage(userMessage string) (string, error) { // 第一步：将用户消息添加到记忆中 ca.Messages = append(ca.Messages, Message{ Role: "user", Content: userMessage, }) // 第二步：构建 API 请求 request := ChatRequest{ Model: ca.Model, Messages: ca.Messages, // 发送完整的对话历史！ Stream: false, } jsonData, err := json.Marshal(request) if err != nil { return "", fmt.Errorf("failed to marshal request: %w", err) } // 第三步：发送 HTTP 请求 req, err := http.NewRequest("POST", ca.APIURL, strings.NewReader(string(jsonData))) if err != nil { return "", fmt.Errorf("failed to create request: %w", err) } req.Header.Set("Content-Type", "application/json") req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+ca.APIKey) // 📨 第四步：获取响应 resp, err := ca.HTTPClient.Do(req) if err != nil { return "", fmt.Errorf("failed to send request: %w", err) } defer resp.Body.Close() body, err := io.ReadAll(resp.Body) if err != nil { return "", fmt.Errorf("failed to read response: %w", err) } // 第五步：解析响应 var chatResp ChatResponse if err := json.Unmarshal(body, &chatResp); err != nil { return "", fmt.Errorf("failed to parse response: %w", err) } if len(chatResp.Choices) == 0 { return "", fmt.Errorf("no choices in response") } assistantMessage := chatResp.Choices[0].Message.Content // 第六步：将 AI 回复也添加到记忆中 ca.Messages = append(ca.Messages, Message{ Role: "assistant", Content: assistantMessage, }) return assistantMessage, nil }

核心流程图解：

用户输入 ──→ 添加到记忆 ──→ 发送完整历史给 LLM ──→ 获取回复 ──→ 添加到记忆 ──→ 返回给用户 │ │ └────────────────── 下次对话时包含之前的内容 ←─────────────────┘

第六步：实现交互循环

让 Agent 能够持续与用户对话：

// Run 启动交互式聊天会话 func (ca *ChatAgent) Run() { scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin) fmt.Println(strings.Repeat("=", 60)) for { fmt.Print("\nYou: ") if !scanner.Scan() { break } input := strings.TrimSpace(scanner.Text()) if input == "" { continue } // 处理特殊命令 switch input { case "exit", "quit": fmt.Println("\n 结束对话!") return case "clear": ca.ClearHistory() fmt.Println("历史对话数据已清除") continue } // 发送消息给 AI fmt.Print("Assistant: ") response, err := ca.SendMessage(input) if err != nil { fmt.Printf("Error: %v\n", err) continue } fmt.Println(response) } }

第七步：主函数入口

func main() { // 加载环境变量 _ = godotenv.Load() // 配置参数 apiKey := "your-api-key" apiURL := "https://api.openai.com/v1/chat/completions" model := "gpt-3.5-turbo" // 创建并运行 Agent agent := NewChatAgent(apiKey, apiURL, model) agent.Run() }

完整代码一览

将以上所有代码整合，你就得到了一个简单的能够记忆上下文对话的 AI Agent！

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ main.go 结构 │ ├────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 📦 package main │ │ 📥 import (...) │ │ │ │ 📋 type Message struct { ... } // 消息结构 │ │ 📋 type ChatRequest struct { ... } // 请求结构 │ │ 📋 type ChatResponse struct { ... } // 响应结构 │ │ │ │ 🤖 type ChatAgent struct { ... } // Agent 核心 │ │ │ │ 🔧 func NewChatAgent(...) *ChatAgent // 创建 Agent │ │ 📨 func (ca *ChatAgent) SendMessage(...) // 发送消息 │ │ 🧹 func (ca *ChatAgent) ClearHistory() // 清空记忆 │ │ 🔄 func (ca *ChatAgent) Run() // 运行循环 │ │ │ │ 🚀 func main() { ... } // 程序入口 │ └────────────────────────────────────────────────────────────┘

运行

# 1. 克隆项目 git clone <your-repo> cd ai-agent # 2. 安装依赖 go mod download # 3. 配置 API Key export OPENAI_API_KEY="your-api-key" # 4. 运行 go run main.go

附录：核心代码速查

创建 Agent

agent := NewChatAgent(apiKey, apiURL, model)

发送消息

response, err := agent.SendMessage("你好")

清空记忆

agent.ClearHistory()

运行交互循环

agent.Run()

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