AI Agent（人工智能体）是指以 LLM（大语言模型）作为推理引擎，能够自主调用外部工具，规划并解决实际问题的程序。

构建 AI Agent 已经成为目前最火热的开发领域。从构建通用 AI 助手，到传统应用引入 AI 功能，都需要用到构建 AI Agent 的知识。

同时 AI Agent 又和传统软件有很大不同。传统软件需要程序员设计程序运转的完整流程，AI Agent 却要将思考外包给大语言模型，由大语言模型自主决定怎么做。构建 AI Agent 的过程，就好像给一个大脑安装五官和四肢。

无论是为了业务需要，还是为了提升个人能力，学习构建 AI Agent 都会有所收益。

为什么用 Ruby

在 LLM 训练领域，Ruby 可以说毫无存在感，那是 Python 和 C++ 的主场。构建 AI Agent 则回到了 Ruby 熟悉的领域——开发应用。

AI Agent 最主要的两个操作是调用外部 API 和数据持久化，其实用什么语言开发都差不多。Ruby 的优势在于开发效率。

下面是用 RubyLLM 库调用大语言模型的最小例子：

require "ruby_llm"

RubyLLM.chat.ask "Hello!"

Ruby 社区追求优雅代码的传统让 LLM 的库比别的语言更精简。

如果要为已有的 Ruby 应用添加 AI 功能，那么用同样的语言开发可以减少技术栈的复杂度。

接下来我们会逐步学习如何构建 AI Agent。

目录：

• 消息循环
• 工具调用