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什么是 AI Agent？从 ChatBot 到智能体的进化
2026 年，AI Agent 已经从「能调用工具的聊天机器人」进化为「可持续运行的软件系统」。一个成熟的 Agent 可以：
Function Calling（也叫 Tool Use / Tool Calling）是 AI Agent 的核心引擎。它的工作流程可以用一句话概括：
核心原理：Function Calling 如何工作
每个 Function Calling 实现都需要三个核心组件：
真实场景中，Agent 通常需要协调多个工具。下面构建一个更复杂的助手——同时具备天气查询、数据库检索和计算能力。
环境准备与项目搭建
2026 年主流模型在 Function Calling 能力上各有所长。以下是基于实际测试的对比：
A: 不需要。AI Agent 开发是纯工程开发——你通过 API 调用云端的大模型，本地只需要一台普通电脑和 Python 环境。模型推理的算力由 API 服务商提供。
第一个 Agent：天气查询助手
A: 建议单个 Agent 控制在 5-15 个工具。工具太少则能力有限，工具太多模型选择准确率会下降。如果需要更多能力，可以拆分成多个专业 Agent 协作。
A: 推荐使用 Pydantic 做参数校验。把工具的参数定义为 Pydantic Model，自动生成 JSON Schema 并校验输入：
进阶：多工具协作的智能 Agent
A: 以 GPT-4.1-mini 为例，输入 $0.4/百万 token，输出 $1.6/百万 token。一次典型的 Agent 对话（含 2-3 次工具调用）大约消耗 2000-5000 token，成本约 0.001-0.005 美元。通过 API 聚合平台通常还能获得更优惠的价格。
GPT / Claude / Gemini 低延迟专线接入，3 分钟跑通第一个调用
三大模型 Function Calling 对比实测
生产环境最佳实践
常见问题（FAQ）
总结与行动建议
📰 来源：OfoxAI | 作者：OfoxAI
🔗 原文链接：https://ofox.ai/zh/blog/ai-agent-development-guide-python-2026/
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