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创建一个极简的天气查询智能体系统，包含：1) 用户接口Agent接收城市名称；2) 天气API调用Agent获取实时数据；3) 响应生成Agent格式化输出。要求代码不超过200行，包含详细注释说明每个组件的作用，并提供本地测试方法。使用模拟天气数据即可，不需要真实API调用。输出格式清晰易读，适合教学演示。 - 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在学习智能体开发，发现AgentScope这个框架对新手特别友好。今天就用它实现一个极简的天气查询系统，和大家分享从零开始的完整过程。整个过程就像搭积木一样简单，完全不需要高深的技术背景。
1. 环境准备三步走
- 安装Python（推荐3.8+版本）
- 命令行执行安装命令获取AgentScope包
- 新建项目文件夹存放我们的智能体代码
这些基础准备就像给手机充电，是后续所有操作的前提。我测试时发现整个过程5分钟就能搞定，比想象中简单很多。
2. 搭建智能体小分队
我们要创建三个各司其职的智能体，就像组建一个小团队：
接待员Agent：负责接收用户输入的城市名称，类似前台接待。它会检查输入是否合法，比如是否包含数字等无效字符。
数据员Agent：模拟调用天气API获取数据。这里我们用一个字典模拟真实数据，包含温度、天气状况等关键信息。实际开发中替换成真实API调用即可。
文员Agent：将原始数据整理成用户友好的格式。比如把摄氏温度转换成更直观的描述，把代码化的天气状态转为"晴天"这样的自然语言。
这种分工模式让每个Agent专注单一职责，后续修改维护特别方便。比如要增加空气质量显示，只需修改文员Agent的格式化逻辑。
3. 智能体间的协作流程
整个系统运行就像流水线作业：
- 用户输入城市名称给接待员Agent
- 接待员验证后把城市名传给数据员Agent
- 数据员返回原始天气数据给文员Agent
- 文员加工后输出最终结果
在AgentScope里，这种通信通过简单的消息传递就能实现。我在测试时特意模拟了各种异常情况，比如输入空城市名或不存在城市，发现这种架构很容易加入错误处理逻辑。
4. 本地测试小技巧
开发完成后，可以通过这些方法验证智能体是否正常工作：
- 直接运行主程序，在命令行交互测试
- 编写简单的测试用例模拟用户输入
- 检查各个环节的消息记录是否完整
特别建议新手在数据员Agent里先使用模拟数据，这样不用考虑网络问题，专注学习智能体间的交互逻辑。等核心流程跑通后，再替换真实API会更顺利。
5. 遇到的坑与解决方案
作为新手，我在开发过程中也遇到几个典型问题：
- Agent之间消息格式不匹配：后来统一约定使用特定字段名解决
- 错误处理不完善：增加输入验证和异常捕获后更健壮
- 输出可读性差：通过文员Agent的格式化大幅改善
这些问题恰好帮我理解了智能体开发的关键——定义清晰的交互协议。就像团队合作需要共同语言，智能体之间也要有明确的数据约定。
6. 扩展思路
这个基础框架还有很多可以玩的地方：
- 接入真实天气API（如和风天气）
- 增加多语言支持
- 实现天气预警特殊提示
- 添加查询历史记录功能
每个扩展点都可以单独开发测试，这正是AgentScope模块化设计的优势所在。我尝试加了简单的多城市查询，发现只需要复制修改现有Agent就能实现。
完成这个项目后，我深刻体会到InsCode(快马)平台的价值。不需要配置复杂环境，打开网页就能直接编写和测试智能体，还能一键分享给朋友体验。特别是他们的实时预览功能，调试过程变得非常直观。对于想快速验证想法的新手来说，这种开箱即用的体验实在太方便了。
如果你也刚接触智能体开发，不妨从这个天气查询小项目开始。30分钟的实践，比看3小时理论教程收获更大。当看到自己搭建的智能体正确响应查询时，那种成就感绝对值得体验！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
