Python人工智能系列之智谱AI（上）
来源：互联网 2026-04-16 17:27:32今天我们来聊聊如何用Python实现人工智能 说到用Python实现人工智能，听起来可能有点高深，但实际操作起来，其实远没有想象中那么复杂。关键在于找到一个趁手的工具，今天我们选取的平台就是智谱AI。 第一步，自然是环境的搭建。既然选用智谱AI，我们就需要先通过终端（也就是大家熟悉的命令提示符cmd
今天我们来聊聊如何用Python实现人工智能
说到用Python实现人工智能，听起来可能有点高深，但实际操作起来，其实远没有想象中那么复杂。关键在于找到一个趁手的工具，今天我们选取的平台就是智谱AI。
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第一步，自然是环境的搭建。既然选用智谱AI，我们就需要先通过终端（也就是大家熟悉的命令提示符cmd）来安装对应的第三方库。打开终端，输入下面这行指令：
pip install zhipuai准备工作就绪，接下来我们要实现的，可以说是人工智能最基础也最具代表性的一个功能——智能对话。这个看似简单的功能，却是许多高级应用的基石。
敲代码的第一步，是导入库并建立起我们的客户端连接。需要替换为你自己在智谱AI平台申请的API Key哦：
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="你的有效API密钥放在这里")有了连接，我们还需要一个“记忆”系统来维持有上下文逻辑的对话。这就是初始化对话上下文的作用：
context = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个乐于回答各种问题的小助手，你的任务是提供专业、准确、有洞察力的建议。"
},
]核心的对话循环该怎么设计呢？理想的状态是能持续问答，直到用户主动退出。来看下面这段实现：
while True:
question = input("请输入你的问题（或输入‘退出’结束对话）：")
if question.lower() == '退出':
break用户每提出一个问题，我们需要立即将其纳入到对话的“记忆”（也就是上下文）中，这样才能保证AI的回答是基于所有历史信息的：
context.append({"role": "user", "content": question})最后，也是最关键的一步，就是调用模型来生成回答。这里有一个小提示：`model`参数可以根据你的需求，替换成智谱AI平台支持的其他模型名称，以获得不同的效果。
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 此处可替换为其他可用模型
messages=context,
stream=True,
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