从零开始理解如何使用Python搭建智能AI代理

Agentic AI（智能代理）正在悄然改变我们的工作方式,所以这篇文章小编就来和大家简单介绍一下如何使用Python搭建智能AI代理，感兴趣的小伙伴可以了解下。

为什么要关注AI代理

“Agentic AI”（智能代理）正在悄然改变我们的工作方式。想象一下，一个AI助手不仅能帮你查航班、订机票，还能自动安排行程、发邮件、生成日报——就像一个效率极高的“虚拟助理”团队。

对于测试工程师来说，AI代理不只是未来的趋势，更是提升自动化、加速测试流程的新利器。比如自动生成测试用例、智能爬取网页、自动填报测试结果等。

但搭建这样的系统并不容易：你要处理流程控制、数据记忆、外部工具调用、任务分发等一堆“杂事”。好消息是，Python社区已经有不少现成的库和框架，帮你快速上手，把精力集中在业务逻辑和创新上。

核心框架：智能AI代理的“发动机”

1. LangChain —— 万能积木，轻松搭建

LangChain就像一盒“乐高积木”，你可以随意组合各种AI能力：

• 模块化设计：对话、数据库、外部API等功能模块随意拼装。
• 记忆管理：让AI记住历史对话，支持上下文联想。
• 工具集成：比如快速接入天气API、数据库、甚至自动化测试平台。

上手建议：先做一个能回答测试相关问题的聊天机器人，体验AI的“记忆”功能和外部工具调用。

2. AutoGen —— 多代理协作，分工更高效

AutoGen适合模拟“团队协作”场景：

• 多角色分工：比如一个代理写代码，另一个做代码审查，还有一个自动补充文档。
• 动态任务流：代理之间可自动传递信息、反馈结果。
• 可视化调试：方便你查看各代理的对话和决策过程。

实战案例：可以搭建一个自动化测试团队，AI一边分析需求，一边自动生成和执行测试代码。

3. CrewAI —— 轻量级团队，配置超简单

CrewAI适合需要明确分工、流程清晰的小型“AI团队”：

• 角色定义：比如“需求分析员”、“用例生成器”、“报告撰写员”。
• 事件驱动：需要哪个角色时，自动上线工作。
• 极简配置：几行代码就能跑起来。

入门思路：用CrewAI让AI帮你自动收集bug、分析日志、输出测试报告。

支持库：让AI代理更“聪明”的秘密武器

LLM模型集成

• Hugging Face Transformers：数千种预训练大模型，开箱即用。
• OpenAI API：直接用GPT系列模型对话。
• Google AI SDK：调用Gemini等大模型处理复杂任务。

数据管理

• LlamaIndex：把企业内网文档、测试报告变成可检索的知识库。
• Chroma/FAISS：高效存储和检索“向量”数据，做智能搜索。
• Redis：用来保存AI代理的状态和缓存结果，速度飞快。

工具扩展

• Selenium：让AI自动打开网页、填写表单，做端到端自动化测试。
• PyAutoGUI：模拟鼠标键盘，自动操作桌面应用。

部署方案

• FastAPI：快速搭建AI服务接口，方便和测试平台对接。
• Streamlit：做交互式仪表盘，展示AI测试结果。
• LangFlow：拖拽式可视化，零代码搭建AI流程。

如何选择适合你的第一个库

应用场景	推荐框架	说明
聊天机器人/单一任务	LangChain	适合入门和基础自动化
多角色协作	AutoGen	复杂流程和团队分工
快速模拟团队流程	CrewAI	小团队任务分配、快速原型开发
知识库问答	LlamaIndex + Chroma	文档搜索、智能问答
网页自动化	Selenium	自动操作网页、表单填报

测试工程师的AI成长路线图

基础：用LangChain做一个能查询bug状态的聊天机器人，体验AI记忆与API集成。

进阶：用AutoGen模拟一个“自动化测试小组”，让AI协作完成代码生成、用例审查等工作。

专业：结合CrewAI和LlamaIndex，打造智能知识库问答系统，支持自动检索测试用例和历史缺陷。

专家：自定义开发，灵活组合多个库，实现更复杂的自动化测试和团队协作。

未来趋势

模块化更强：各库之间互通更方便，拼装能力更高。

企业级落地：越来越多生产级的AI自动化方案出现。

低代码平台崛起：拖拽式可视化工具，让非开发同事也能参与AI系统搭建。

简单示例

使用streamlit编写一个简易版chatbot，使用通义大模型，源码如下:

import streamlit as st
import os
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages
from langchain_community.llms import Tongyi
 
# ---- 环境变量输入区（可根据需求修改为硬编码） ----
st.set_page_config(page_title="Qwen 聊天机器人", page_icon="