仲のいい友人たちと寿司を食べに出かけ、そのあと倭国のビールを飲みながらホタテをつまむなんて最高の週末でしょう？ 🇹🇼❤️🇯🇵
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皆さんも素敵な週末をお過ごしください！ #AlwaysHere #DrinkResponsibly https://t.co/JS0c8wluaN November 11, 2025

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。

博客地址
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【AIによって無効化されるオンライン調査】
「わずか数十件の偽回答」で世論調査の回答を誘導、AIによって無効化されるオンライン調査、抜本的な再設計が不可避《小林 啓倫》【生成AI事件簿】@akihito

　「いまの首相を支持しますか？」や「移民受け入れについてどう思いますか？」、「この商品の満足度を教えて下さい」など、現代ではさまざまなアンケート調査が行われている。それは私たちの社会において、人々がどのような世論を形成しており、どのような趣味趣向を持っているのかといったことを把握する重要な試みだ。

　しかしいま、AIの進化により、その信頼性がゼロになってしまう恐れがあるという。AIが人間のふりをして、オンラインアンケートに回答することが可能になったためだ。

　そのAIは、ダートマス大学政治学部の准教授で、分極化研究ラボの所長を務めるショーン・J・ウェストウッドという研究者が開発したものだ。その名も「自律型合成回答者 (autonomous synthetic respondent)」。彼は詳細を「大規模言語モデルがオンライン調査研究に及ぼす潜在的な実存的脅威（The potential existential threat of large language models to online survey research）」という論文にまとめている。

▶JBpressで続きを読む
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☁️day22☁️
昨日ポストし忘れたけどちゃんと勉強してました！課題の修正を終え、初めてのハンバーグメニュー作りに苦戦している🍔
たまにすごい飯テロでてくるから油断ならん

・明日すること
レスポンシブ対応の仕方を調べる
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