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AI 自動化

協定、框架、架構:一條龍搞懂 AI Agent 是怎麼被造出來的 系列

這次我想用 30 天的時間,從 Python 開發基礎一路走到 AI Agent 的實際應用。內容會涵蓋 MCP、Agent Framework、多代理協作、記憶、評估與安全等主題,也會實際使用 ADK、LangGraph、OpenClaw 等工具進行實作。

希望不只是介紹名詞,而是把每個技術之間的關係、適合使用的場景,以及實際開發時可能遇到的問題整理出來。最後也會透過完整實作,將前面學到的內容串在一起,整理出一條從 Python、MCP 到 AI Agent 的學習路線。

參賽天數 18 天 | 共 18 篇文章 | 1 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文 |團隊IMAC Agent Builders
DAY 11

Day 11:從 MCP 到 Agent:模型、工具與 Agent 框架各自負責什麼?

昨天完成了 devbench 的第一版。 它已經會讀檔、列出檔案、執行測試,也能查看 Git 歷史。 但目前所有操作,還是我們自己寫死: await sessi...

DAY 12

Day 12:Agent 如何一邊思考一邊使用工具?認識 ReAct

昨天完成了 MCP Bridge。 Host 已經知道有哪些 Tool 可以交給模型,也加上了工具與檔案範圍的限制。 但 Tool 到底什麼時候該用,還是我們自...

DAY 13

Day 13:用 Python 實作 ReAct:完成第一個會使用 MCP 的 Agent

昨天讓模型第一次自己選 Tool。 流程只走到: 問題 ↓ 模型選擇 Tool ↓ Action ↓ Observation 拿到 Observation 後...

DAY 14

Day 14:ReAct 流程越寫越亂?用一天認識 LangGraph

昨天的 for 迴圈還很短,現在就換框架,看起來好像有點早。 所以今天不是要宣布手寫版本不行。我們用同一個任務、同一個模型、同一個 MCP Server,比較另...

DAY 15

Day 15:ReAct 邊走邊想,Plan-and-Execute 先規劃再行動

前兩天我們完成了 ReAct Agent,昨天再用 LangGraph 把原本的迴圈拆成比較清楚的節點與狀態。 但不管有沒有框架,ReAct 的核心都一樣: 做...

DAY 16

Day 16:用 Python 實作 Plan-and-Execute:讓 Agent 完成多步任務

昨天我們先把 Plan 的格式定義好。 每一步要做什麼、要讀哪個檔案,都有固定結構,也會經過 Pydantic 和路徑規則驗證。 但昨天的 Plan 是我們自己...

DAY 17

Day 17:Google ADK 是什麼?建立第一個 ADK Agent

前幾天不管是 ReAct 還是 Plan-and-Execute,很多事情都是自己管的: 訊息紀錄 工具呼叫 執行迴圈 停止條件 Session 狀態 這樣手...

DAY 18

Day 18:讓 Google ADK 使用 MCP:把既有工具接進新框架

昨天先把 Google ADK 接到本機 Ollama,並用一個普通 Python Tool 確認 Agent、Runner、Session 都能正常運作。 今...

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