如何搭建一套Agent系统

我对自己的笔记系统做了一点小升级。

之前的系统只是“离线版”，只能根据已有的内容去生成新内容。

升级之后的系统就是“联机版”：增加了AI搜索、报告生成的功能。而且，全都搞定之后，还会自动生成一条笔记，省得我还要手动贴进Obsidian。

这些功能的背后，是Agent / AI智能体的能力。

我在上期视频介绍了Agent的基本概念。有些小伙伴说，想看看具体的案例。所以这期也算是一个简单的演示，让你知道Agent是怎么搭建的、怎么工作的。

现在虽然有不少工具，比如difi.ai之类的，能让你点几下鼠标就完成搭建。但是，要完全实现自己的需求，完全按照自己的心意来，还是得靠代码。

不过也不用担心，一是网上有很多现成的Python脚本，你稍微改一改、拼装一下，完全可以用；二是它也不要求你有多高的编程能力，看得懂就行。甚至你把它当成英语四级的阅读理解都OK。像我这种小学生水平都能上手，你肯定没问题。

OK，咱们进入正题。

Agent是用来干活儿的。所以，一切的出发点肯定是需求，越明确越好。

我的需求很简单，来自于我日常经常遇到的情况：

当我在Obsidian里整理笔记或者写东西的时候，经常会需要去查点资料。搜到好多个网页之后，我需要创建一条新笔记，把里边有用的内容提取出来，规整一下，变成一个比较有逻辑的东西，存在笔记里边，方便下一步处理。

这些繁琐的、技术含量不高的工作，我希望能交给几个Agent合作完成。

就像我在知识星球newtype里说的，搭建一套Multi-Agent System，最重要的是，你想让它怎么做。

所以，为了满足这个需求，需要三个角色，分别完成三个任务：

这是一个非常简单的分工，很好理解。难点在于给Agent配什么工具。

你可以把大模型看作是一个单独的大脑，就像科幻电影里的那种。它只有“思考”能力，没有行为能力。所以，Agent除了装上大模型这个大脑之外，还得拿上工具——咱不能人家不能空手去干，对吧？

根据分工内容，Agent需要用到两个工具：

关于搜索工具，今天已经有很多现成的了。比如Google、DuckduckGO，都可以直接用。我这边选择的是Tavily。他们提供的搜索API，专门为大模型和RAG优化过，效果挺好的。直接加两行代码就可以用。

关于笔记工具，这边需要动点脑子，因为Obsidian并没有提供一个接口让其它程序能够接入去创建笔记。不过，解法还是有的：

Obsidian的所有笔记都是md格式的。那么，咱们就直接在笔记所在的文件夹创建一个md格式的文件。也就是说，通过在外部创建笔记的方式，绕开在软件内创建的这一步。

所以，基于这个解法，就有了CustomTools这几行代码，指明了笔记文件夹的位置，以及文件名的规则——按照笔记创建的时间来命名。

当把这些组合在一起之后，就形成了这样一份脚本，包含这几部分：

当把这些拼装完毕之后，运行脚本，等个十几秒，任务就完成了。

以后每次使用，我只需要把这一行修改了，也就是告诉Agent，让它帮我搜什么。

其实我也可以用Gradio添加一个可视化的界面。不过我自己使用就不讲究那么多了。

按照同样的逻辑，我们可以对这个脚本做一些修改。比如，输入一个公众号文章的链接，让Agent读取它，然后把内容全扒下来，做提炼和总结，最后存进笔记里，都可以。

我这边介绍的都是最简单的Workflow，主要是想让大家有个概念。真要是搞大一些的项目，整套系统设计会麻烦得多，会用到更多的工具和大模型，Agent之间以及Agent和用户之间的协作也会复杂起来。

{{userData.name}}已认证