多智能体协作
自己写 Agent 循环可以，但框架能省大量时间。主流框架各有侧重，按场景选。
框架对比
- LangChain / LangGraph：最流行，编排灵活，生态全
- OpenAI Assistants API：官方托管，简单
- Coze（扣子）/ Dify：无代码/低代码，搭聊天机器人最快
- AutoGen / CrewAI：多 Agent 协作
- 国内：百度千帆、通义百炼、字节扣子
选型建议
快速验证用 Coze/Dify；要深度定制用 LangChain；简单工具调用直接调 API 就行，别上重框架。
代码示例
# LangChain 快速示例
# pip install langchain langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain.tools import tool
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
"""两个数相加"""
return a + b
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", api_key="...")
agent = create_tool_calling_agent(model, [add])
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=[add])
print(executor.invoke({"input": "计算 12345 加 67890"}))📚 Python 语法速查
常用条目速查，完整版见对应教程章节。可复制代码到在线运行中测试。
| 写法 / 语法 | 作用 |
|---|---|
print("hello") | 输出到控制台 |
name = "张三" | 变量赋值（无需声明类型） |
if x > 0: ... | 条件判断（注意冒号和缩进） |
for i in range(10): ... | 循环（缩进是语法的一部分） |
while x < 10: ... | 条件循环 |
def fn(a, b): return a + b | 定义函数 |
class Person: ... | 定义类 |
list = [1, 2, 3] | 列表（可改） |
tuple = (1, 2) | 元组（不可改） |
dict = {"key": "value"} | 字典（键值对） |
set = {1, 2, 3} | 集合（去重） |
len(obj) | 取长度 |
str(x) / int(x) / float(x) | 类型转换 |
s.split(",") | 字符串按分隔符拆分 |
" ".join(list) | 列表拼接成字符串 |
import os | 导入模块 |
from math import sqrt | 从模块导入指定函数 |
try: ... except Exception as e: ... | 异常捕获 |
with open("a.txt", "r") as f: ... | 文件读取（自动关闭） |
f"你好 {name}" | f-string 格式化 |
lambda x: x * 2 | 匿名函数 |
list(map(fn, arr)) | 函数式处理列表 |
range(start, stop, step) | 生成数字序列 |
if __name__ == "__main__": | 主入口判断 |
pip install 包名 | 安装第三方包（命令行） |