学习与实验 / AI 实验项目

可控工具 Agent 原型

一个将模型与工具注册表连接的轻量 Agent 原型。现有代码支持在指定工作区中读写文件、调用命令以及执行部分浏览器操作,并设置步数和浏览器访问约束。适合学习任务循环、工具反馈与结束条件,不是面向公众开放的任意命令执行服务。

本地运行Python命令行Playwright实验中

01它能帮你做什么

✓任务到工具调用的循环
✓工作区文件操作
✓浏览器打开、提取与截图
✓最大步数与执行约束
使用前准备
  • Python 与项目依赖
  • 自行配置的模型接口、模型名和密钥
  • 只放测试文件的独立工作区

02从这里开始

  1. 建立实验工作区

    新建只含虚构样例的目录,阅读工具可执行的操作范围,不放入个人文件或凭据。

  2. 配置模型

    按项目说明设置 BASE_URL、MODEL、API_KEY、WORKSPACE 和 MAX_STEPS,密钥只保存在本地配置。

  3. 输入一个小任务

    启动入口并输入任务,以终端的结束输入方式提交。第一次只要求读取和整理一个测试文本。

    python run.py
  4. 检查过程和产物

    逐次阅读工具反馈,确认文件写入位置和最后总结相符;再逐步增加任务复杂度。

打开独立使用指南 ↗

03用一个例子看明白

整理一份虚构待办清单

以下为虚构数据与预期操作示例,用于理解流程,不代表真实业务执行结果。

查看完整案例 ↗

案例使用示例或虚构数据,用于说明流程,不代表真实业务效果。

04获取文件

选择需要的文件。固定版本保留原始内容,可用校验值确认下载完整性。

mini-agent-2026.10.22-source.zip
源码包 · 2026.10.22 · 16 KB
下载 ↓
查看 SHA256 校验值2215772925a80d9c5d86cbc68230806fd6e9e7dcbb5a68a0cef7fb3be025afd6

Agent 包含文件与命令能力,应在独立测试目录使用。未包含任何模型凭据或真实工作区。

05你可能会遇到的问题

可以直接用于无人值守办公吗?

原型需要评估工具范围、错误恢复和人工确认,不能仅凭示例就假设适合无人值守。

为什么不同运行结果不一样?

模型、提示词、服务和工具反馈都会影响行为,应保存测试条件。

06适用范围与当前限制

  • 模型调用需要自己的服务,可能产生费用。
  • 本次未验证所有工具组合和模型服务的兼容性。
本页资料整理于 2026-10-22。这不是运行兼容性验证日期。下载包有完整性校验;依赖外部系统的真实操作,请按所需权限和环境使用。
Keep exploring

也许你也会用到

可控工具 Agent 原型获取工具 ↗

找一个工具,或一个答案

输入关键词,搜索项目、教程和案例。

项目 · 使用指南 · 案例Esc 关闭