第七章 构建你的智能体框架
7.1 框架整体架构设计
7.1.1 为何需要自建Agent框架
自建框架主要有两个重要原因：
现有框架的局限性：
过度抽象复杂性：学习曲线陡峭
快速迭代带来的不稳定性：API变更频繁
黑盒化实现逻辑：难以深度定制
依赖关系复杂：可能产生冲突
从使用者到构建者的能力跃迁：
深入理解智能体工作机制
掌握框架设计的核心原则
具备定制化开发能力
7.1.2 HelloAgents框架的设计理念
四个核心设计理念：
轻量级与教学友好的平衡：代码可读性高，依赖极简
统一抽象的LLM接口：支持多提供商和本地模型
工具即一切的扩展哲学：所有功能都通过工具实现
模块化与版本化迭代：每章增加新功能，渐进式学习
7.2 HelloAgentsLLM扩展
框架对LLM调用进行了统一抽象，主要特性包括：
多提供商支持：OpenAI、ModelScope、智谱AI等
本地模型集成：VLLM和Ollama高性能部署方案
自动检测机制：根据环境信息智能推断LLM服务类型
7.3 框架接口实现
核心组件介绍
Message类：统一的消息格式，确保智能体与模型间信息传递标准化
Config类：中心化配置管理，支持环境变量读取
Agent基类：定义所有智能体的抽象基类，提供统一接口
7.4 Agent范式的框架化实现
本章将第四章实现的三种经典Agent范式重构为框架组件：
7.4.1 SimpleAgent
最基础的Agent实现，展示如何在框架基础上构建完整对话智能体。
7.4.2 ReActAgent
保持核心逻辑不变，通过提示词优化和与框架工具系统集成提升性能。
7.4.3 ReflectionAgent
采用通用化设计，适用于文本生成、分析、创作等多种场景。
7.4.4 PlanAndSolveAgent
强制要求Planner以Python列表格式输出计划，提供完整的异常处理机制。
7.5 工具系统
工具系统是Agent能力延伸的核心，包含三个重点：
7.5.1 工具基类与注册机制设计
Tool基类：定义所有工具必须遵循的接口规范
ToolParameter：支持复杂的参数验证和文档生成
ToolRegistry：统一的工具注册和管理机制
7.5.2 数学计算工具实战
展示如何设计和实现自定义工具。
7.5.3 多源搜索工具
整合多个外部服务，实现智能后端选择、结果合并和容错处理。