跟我学做AI Agent第1课：环境安装
来源：互联网 2026-07-07 06:34:01从今天起，我们来聊聊AI Agent（智能体）的开发与部署。这个系列面向零基础的朋友，只要你对Python有个大概的了解，就能跟着动手实践。涉及的代码都很简短，通常不超过50行。一、Agent简介AI Agent的特别之处在于“自主规划、自主执行、自主反馈”——这和普通大模型的被动问答完全不同。打个
从今天起，我们来聊聊AI Agent（智能体）的开发与部署。这个系列面向零基础的朋友，只要你对Python有个大概的了解，就能跟着动手实践。涉及的代码都很简短，通常不超过50行。
一、Agent简介
AI Agent的特别之处在于“自主规划、自主执行、自主反馈”——这和普通大模型的被动问答完全不同。打个比方，Agent就像是人类的虚拟替身：你给它一个任务，它会自己琢磨解决思路，遇到难题自己想办法调整，中间迭代多少次全靠它自己“脑补”，最后直接给你成果。人类只需要下达指令，剩下的过程交给Agent自行完成。
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二、依赖环境
Agent的能力来自两个部分：大模型的内容生成能力，和一套精心设计的提示词（也就是思考框架）。所以依赖环境只有两个：一个能跑的大模型，一个能运行Python的虚拟化工具。
大模型这块，既然是从零开始，咱们就不折腾GPU部署了——那东西相对麻烦。直接用Ollama来部署，简单省事，Windows上就能装。虽然精度和效果一般，但用来学习完全够用了。Python呢，一般不建议直接装在操作系统里，最好用虚拟化环境管理。这里推荐Anaconda的精简版Miniconda，轻量又方便。
三、环境安装
1、Ollama
从Ollama官网下载安装即可。装完后，在命令行输入以下命令启动模型：
ollama run qwen
qwen（千问）是模型名称，其他可用的模型可以去ollama.com查看。别看模型列表密密麻麻，真正能用于Agent的不多——因为Agent需要模型支持Function-Calling（函数调用），qwen正好是少数几个支持这个特性的模型。
这里有个小技巧：安装进度跑到90%以后经常会变得特别慢，这可能是Ollama网站的限速算法在作怪。可以中断再试，第二次跑起来就快多了。
Ollama运行的模型支持交互模式，直接在命令行提问就能测试，如下图：
2、Miniconda
从Miniconda官网下载安装。
安装完成后，记得把安装目录下的Scripts文件夹加到操作系统的环境变量里，这样在命令行中输入conda -V就能正常识别并返回版本信息了。
到这里，环境安装就全部完成了。
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