从零开始——写一个最简单的Python Agent

一句话核心：5行代码，实现第一个能“干活”的Agent

前三期我们聊了概念、痛点和能力。有朋友可能会问：说了这么多，能不能自己动手写一个？

这一期我们就来写一个最简单的Python Agent。

不需要任何AI框架，不需要GPU，甚至不需要联网。你只需要一个Python环境，5分钟就能跑起来。

一、先看成品：这个Agent能做什么？

我们要写的Agent功能很简单：

• 输入：你说一句话，比如 "黑屏了"
• 输出：Agent自动判断这是什么问题，然后“执行”对应的操作（这里用打印模拟执行）

说白了，就是一个能看懂指令并按规则行动的智能体雏形。

运行效果是这样的：

你：黑屏了Agent：检测到【黑屏】，执行操作 → 发送adb reboot重启屏幕你：语音没反应Agent：检测到【语音故障】，执行操作 → 重启语音服务你：导航卡住了Agent：检测到【导航卡顿】，执行操作 → 杀掉导航进程并重启

看起来很简单对吧？但这就是Agent最核心的骨架：感知 → 决策 → 执行。

二、代码实现（零基础也能跟）

第一步：准备工作

• 安装Python（3.6以上即可）
• 新建一个文件，叫 simple_agent.py
• 用任何文本编辑器打开（记事本、VS Code、PyCharm都可以）

第二步：写代码

把下面的代码完整复制进去：

# 最简单的AI Agent - 车机故障诊断版# 1. 知识库：问题关键词 -> 对应的操作指令knowledge = {    "黑屏": "发送adb reboot重启屏幕",    "花屏": "重新加载GPU驱动",    "卡顿": "杀掉卡顿进程并重启",    "语音": "重启语音助手服务",    "没声音": "检查音频路由并恢复",}# 2. 感知 + 决策 + 执行（三个环节合在一起）def agent(user_input):    # 感知：接收用户输入    print(f"用户说：{user_input}")    # 决策：遍历知识库，看有没有匹配的关键词    for keyword, action in knowledge.items():        if keyword in user_input:            # 执行：打印要执行的操作（实际中这里会调用真实命令）            print(f"Agent → {action}")            return    # 没匹配到任何关键词，执行默认操作    print("Agent → 未识别问题，上报人工处理")# 3. 测试一下if __name__ == "__main__":    while True:        cmd = input("你：")        if cmd == "退出":            break        agent(cmd)

第三步：运行

打开命令行（终端），进入文件所在目录，执行：

python simple_agent.py

然后输入上面的测试语句，看看效果。

三、代码拆解：一个Agent的三大要素

对应到我们前三期讲的能力模型：

注意：真正的Agent的“记忆”应该是可更新的，这里的知识库是写死的。后面我们会把它变成能学习的版本。

四、你能马上做的三个改动

跑通代码之后，你可以立刻尝试以下修改，加深理解：

1. 增加新的故障类型：在 knowledge 字典里加一行，比如 "闪屏": "调整刷新率"。
2. 改成真正执行系统命令：把 print(action) 替换成 import os; os.system("你的命令")（在Windows或Linux上可执行真实ADB命令）。
3. 添加反馈机制：在执行后让用户输入“成功/失败”，把结果存进知识库。

试试看，你已经在写Agent了。

五、本期小结（记住这三点）

1. Agent的骨架并不复杂：感知 → 决策 → 执行，几十行Python就能实现。
2. 知识库是关键：当前例子用的是简单字典，后面的RAG、强化学习都是为了让知识库更强大。
3. 跑起来比看懂更重要：复制代码，运行，然后改一改，你会理解得更深。

下一期，我们来画一张车机测试的全景图：车机到底要测哪些东西？AI Agent能帮上哪些忙？

📌 系列说明
这是《AI Agent 从零开始上车》系列的第 4 期，共 40 期。
适合零基础、想入门车载测试或 AI Agent 的朋友。
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