🗺️ 模块2:AI Agent 学习知识图谱

完整知识点汇总

🧭 入门层 (第一阶段)

AI Agent 定义与核心概念 自主闭环 (感知→思考→决策→执行→观察) 五大核心组件 (大脑/记忆/工具/规划/执行) Agent vs 聊天机器人 vs 传统脚本 Claude Code 平台认知 Python 虚拟环境管理 Anthropic API 密钥配置 环境变量安全 (.env) MiniAgent 结构 (类/工具/记忆/循环) 系统提示词(System Prompt)基础 JSON 工具调用格式 API 调用与响应处理 对话循环 (while True + input) API 错误处理与重试

⚡ 核心能力层 (第二阶段)

短期记忆 (列表存储) 长期记忆 (JSON持久化) 会话记忆 (完整记录+导出) 记忆压缩与摘要 上下文超限处理 自动偏好检测 工具注册中心 (Registry模式) 装饰器注册工具 工具描述自动生成 工具调用自动重试 安全执行限制 (白名单) 链式思考 (CoT) 任务拆解与步骤规划 迭代规划 (失败调整) 结果汇总与格式化 Claude Prompt 四要素 角色定位与行为约束 Few-shot 示例注入 幻觉抑制基础策略 输出格式规范 (JSON/Markdown)

🛠️ 项目实战层 (第三阶段)

RAG 架构 (检索增强生成) 文档加载与文本分块 向量嵌入 (Embedding) 语义检索 (余弦相似度) 向量存储 (NumPy/FAISS) 来源引用与可信度 CSV/Excel 表格解析 文件批量处理 (重命名/编码转换/按日期整理) 文本总结与日程提取 报告自动生成 意图识别 (8种意图类型) 对话状态管理 (状态机) 动态规划 (根据反馈调整) 信息收集与追问循环 任务取消与异常恢复 多轮交互设计模式

🏗️ 高阶架构层 (第四阶段)

ReAct 架构 (推理+行动交替) CoT 高级应用 (自一致性) Self-Refine (自我评价+迭代) AutoGPT 全自主模式 多Agent协作 (流水线/广播/辩论) 五层架构 (感知/规划/工具/记忆/输出) Chroma 向量数据库实战 并行任务执行 (ThreadPool) 优先级任务调度 幻觉抑制 (引用约束/多路验证/事实核查) 输出结构化与一致性保障 Token 消耗监控与优化 响应缓存策略 代码模块化 (解耦重构) 日志系统 (logging) 容错机制 (retry/safe_execute) 健康检查 (HealthChecker) Docker 容器化部署 Flask API 服务化

Claude Code 开发 AI Agent 终极技巧

#技巧说明
1System Prompt 优先Claude 对 System Prompt 的遵循度极高。把核心规则放 system 而非 user message。
2低温度稳定输出Agent 的工具调用/格式化输出用 temperature=0.1~0.2,创意生成才用0.5+。
3Markdown 代码块容错解析 Claude 返回的 JSON 时,始终先尝试去除 ```json 和 ``` 包裹。
4先规划后执行复杂任务先让 Claude 输出执行计划,确认后再逐步执行,避免方向错误。
5分而治之超长任务拆成多个短对话,每轮聚焦一个子任务,提高成功率。
6错误即反馈工具执行失败时,把错误信息反馈给 Claude,让它自己修正,而不是代码硬处理。
7Token 预算意识始终在代码中追踪 Token 消耗,设置预算上限,避免意外超支。
8缓存一切可缓存的相同的 System Prompt + User Input → 缓存结果,大幅减少 API 调用。

高效调试方法论

打印原始响应

在 API 调用后立即 print(f"DEBUG: {response.content[0].text}")。90% 的问题通过看原始响应就能定位。

日志分级记录

DEBUG 级别记录所有 API 请求/响应,INFO 级别记录关键步骤,ERROR 级别记录异常。出问题时从 DEBUG 日志入手。

最小可复现案例

遇到 Bug 时,不要在整个 Agent 中调试。提取出问题的那个步骤,写一个单独的5行脚本来测试。

渐进式验证

每写完一个工具/模块,立即写测试验证,不要等全部写完再测试。Agent 开发中"边写边测"比"写完再测"效率高10倍。

对比实验

不确定哪种 Prompt/参数/架构更好?同时跑两个版本,用同一批测试用例对比结果。数据说话,不靠直觉。

← 综合项目 下一模块:能力验收 →