使用 Gemini 3 从零构建智能体实用指南

来自 Phil Schmid 最新发布的实用教程，核心目标是“去神秘化”AI 智能体的构建过程。Schmid 强调：智能体本质上非常简单——就是一个 LLM 放在一个循环里，加上一些工具，让模型自己决定什么时候用工具、怎么规划任务。整个教程基于 Gemini 3 Pro，从最基础的文本生成，一步步进化到能读写文件、持续对话的完整 CLI 智能体。全程代码不到 100 行，非常适合想快速上手的人。

智能体的核心组成（Schmid 的“生命体”比喻）
· 大脑（Model）：Gemini 3 Pro，负责思考、规划、决定是否调用工具。
· 手和眼睛（Tools）：外部函数，例如读取文件、列出目录、写入文件等。
· 工作空间/记忆（Context）：对话历史 + 工具执行结果，这就是所谓的“上下文工程”。
· 生命循环（Loop）：观察 → 思考 → 行动 → 观察……直到任务完成或达到终止条件。

整个流程就是经典的 ReAct 模式（Reasoning + Acting），但用 Gemini 原生函数调用实现，不依赖 LangGraph、CrewAI 等复杂框架。

逐步构建过程
1. 最基础：纯文本生成（还不是智能体）
先创建一个 Agent 类，用 gemini-3-pro-preview 模型直接生成文本。相当于一个加强版聊天机器人。

2. 第二步：加入工具（Function Calling）
· 用 JSON Schema 定义工具（名称、描述、参数）。
· 实现对应的 Python 函数（比如 read_file、write_file、list_dir）。
· 把工具定义传给模型，模型如果需要就会返回结构化的工具调用请求。

3. 第三步：闭环（真正成为智能体）
· 在代码里检测模型是否要调用工具 → 执行工具 → 把结果以 functionResponse 形式塞回模型 → 模型继续思考。
· 关键技巧：Gemini 3 有特殊的“Thought Signatures”，必须原样保留，否则会丢失链式推理能力。
· 加上系统引导指令，比如让它像 Linus Torvalds 一样说话，增加个性。

4. 第四步：多轮 CLI 交互
用 while True 循环包装，让用户可以持续输入指令，智能体就能处理多步骤任务（比如先列目录 → 再读某个文件 → 再修改内容）。

最终效果：你可以在终端里对智能体说“帮我把 data.txt 里的内容改成“Hello World””，它会自动调用 `read_file` → 思考 → write_file，一步步完成。

最佳工程实践（文章干货最集中的部分）
1. 工具设计（Tools Design）
· 工具的名称和描述必须写得极度清晰、毫不含糊，让模型一眼就能明白这个工具到底是干什么的以及什么时候该用。
· 每个工具的参数要尽量精简，只保留真正必要的字段，避免参数过多导致模型困惑或生成错误调用。
· 工具执行后的返回结果一定要对人类友好：包含清晰的成功/失败状态、详细的错误信息、必要的上下文，甚至可以主动给出下一步建议。这样模型在下一轮推理时就能获得高质量输入。

2. 上下文管理（Context Management）
· 绝不要一次性把大量文件内容或数据直接塞进上下文（容易超窗口或让模型迷失重点）。
· 优先设计“按需加载”类的工具，例如 read_file、search_database 等，让模型自己决定什么时候需要拉取哪些具体信息。
· 当对话轮次变长、上下文快要爆炸时，要么用摘要压缩历史，要么引入外部记忆系统（向量数据库、键值存储等）。

3. 避免过度工程（Avoid Over-Engineering）
· 先用“单个强大模型 + 简单 while 循环 + 原生函数调用”把原型跑通，这是性价比最高的方式。
· 只有当任务确实需要复杂的状态机、多智能体协作、回滚机制时，再引入 LangGraph、CrewAI、Autogen 等重型框架。大多数实际场景下，简单循环已经完全够用。

4. 安全与健壮性（Safety & Robustness）
· 必须设置最大循环次数（max_iterations），防止模型陷入死循环。
· 任何涉及破坏性操作的工具（删除文件、发邮件、转账等）都要加入人工确认步骤或严格的白名单机制。
· 通过强有力的系统指令（System Instruction）建立 guardrails，明确告诉模型哪些事情绝对不允许做。

5. 调试与可观测性（Debugging）
· 在开发阶段，把每一次工具调用请求、工具执行结果、模型的思考过程全部打印出来。
· 这种极高的透明度能让你瞬间定位问题是出在工具定义、返回格式，还是模型推理逻辑上，是构建可靠智能体最快的调试方式。

这些建议高度凝练，几乎适用于所有基于 LLM 的智能体项目（不管你用 Gemini、Claude、GPT 还是开源模型），强烈建议把它们当作检查清单，在每次搭建新智能体时逐条对照。

文章的核心结论
· 构建一个实用的智能体**远没有想象中复杂**，核心就是“模型 + 工具 + 循环 + 良好上下文管理”。
· 只要工具设计得好、上下文控制得当，Gemini 3 Pro 这种原生支持多工具调用的模型，完全可以单体搞定大部分任务。
· Schmid 鼓励大家先从最简原型开始跑通，再逐步增加记忆、规划器、多智能体协作等高级特性。

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一応今流行りのアオリですね（笑）

「Calling」80変　
キャンバスにアクリル、油彩

日展、東京での展示は23日(日)最終日となります🙏
(来年の4月に大阪展にて展示予定)
たくさんの方々に目を留めて頂き光栄の極みです。ありがとうございます。
ラスト2日間、何卒よろしくお願い申し上げます🥹🙏✨
#日展　#アナログはいいぞ November 11, 2025

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皆おはまり！！
今日も一日宜しくお願いします！！
誕生日お祝い有難う御座いました！✨
二日目インスタ開くの忘れてました...
すみません！！

今日はモンハンのイベント行ってきます！
狩るぞ～！✨

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