Hello-Agents task4---构建你的智能体框架

本章文章地址：
hello-agents/docs/chapter7/第七章 构建你的Agent框架.md at main · datawhalechina/hello-agents

前言：这次的学习是通过hello-agents学习智能体的设计，课程有一定的难度，重点放在分析框架的组成，本人是学习一些的核心概念，希望以后可以模仿写出一个适配的Agent。

目录结果
├── .env.example          # 环境变量示例文件
├── my_advanced_search.py # 高级搜索工具实现
├── my_calculator_tool.py # 计算器工具实现
├── my_llm.py             # 自定义LLM客户端实现
├── my_main.py            # 主程序入口
├── my_react_agent.py     # ReAct智能代理实现
├── my_simple_agent.py    # 简单对话代理实现
├── test_advanced_search.py # 高级搜索工具测试
├── test_my_calculator.py  # 计算器工具测试
├── test_plan_solve_agent.py # 计划解决代理测试
├── test_react_agent.py   # ReAct代理测试
├── test_reflection_agent.py # 反思代理测试
└── test_simple_agent.py  # 简单代理测试

概要说明

1. LLM 客户端（my_llm.py）
`my_llm.py` 实现了自定义的语言模型客户端，主要功能包括：

- 支持 ModelScope 平台的模型集成
- 动态配置 API 密钥、基础 URL 和模型参数
- 支持 OpenAI 兼容接口的模型调用
- 继承了框架的基础功能，如流式输出等
2. 智能代理实现 简单对话代理（my_simple_agent.py）
`my_simple_agent.py` 实现了基础的对话代理功能：

- 支持简单对话模式和工具调用模式
- 提供增强的系统提示词构建
- 实现多轮工具调用支持
- 支持流式响应输出
- 提供工具注册和管理的便捷方法 ReAct 智能代理（my_react_agent.py）
`my_react_agent.py` 实现了推理与行动相结合的智能代理：

- 严格遵循 "思考-行动-观察" 流程
- 支持自定义提示词模板
- 实现最大步数限制
- 提供工具执行结果的收集和处理
3. 工具实现 计算器工具（my_calculator_tool.py）
`my_calculator_tool.py` 实现了数学计算功能：

- 支持基本四则运算（+、-、*、/）
- 支持简单数学函数（如 sqrt、pi）
- 使用 AST 安全解析数学表达式
- 提供工具注册表创建函数 高级搜索工具（my_advanced_search.py）
`my_advanced_search.py` 实现了多源搜索功能：

- 支持 Tavily 和 SerpAPI 两个搜索源
- 自动检测和配置可用的搜索源
- 提供智能搜索结果整合
- 支持 API 配置检查和错误处理
4. 测试模块
项目包含多个测试文件，用于验证各组件的功能：

- `test_react_agent.py` - 测试 ReAct 代理的推理和工具调用能力
- `test_advanced_search.py` - 测试高级搜索工具的功能
- `test_my_calculator.py` - 测试计算器工具的计算能力
技术栈
- Python - 主要开发语言
- hello_agents - 基础框架库
- OpenAI API - LLM 接口
- Tavily API - 可选搜索源
- SerpAPI - 可选搜索源
- ModelScope - 可选模型平台
- dotenv - 环境变量管理
- AST - 数学表达式安全解析
功能特点
1. 模块化设计 - 代理、工具和 LLM 客户端解耦，易于扩展
2. 多平台支持 - 支持多个 LLM 平台和搜索 API
3. 工具集成 - 提供多种实用工具并支持自定义工具扩展
4. 灵活配置 - 通过环境变量和代码配置支持不同场景
5. 安全性考虑 - 如使用 AST 安全解析数学表达式
6. 详细日志 - 提供清晰的日志输出便于调试