8.2 实现步骤

1. 环境搭建与工具准备

  • 选择开发语言：推荐 Python（易用性、丰富的AI库支持）或 Java（企业级应用场景）
  • 安装核心框架：
    pip install tensorflow pytorch numpy pandas  # 基础AI开发栈
  • 配置开发环境：建议使用 Jupyter Notebook（快速原型开发）或 PyCharm（完整项目开发）

2. 智能体架构设计

graph TD
    A[传感器输入] --> B(数据处理模块)
    B --> C{决策引擎}
    C -->|规则/模型| D[执行器输出]
    C -->|反馈| E[学习模块]

3. 核心功能实现

3.1 感知层开发

class Sensor:
    def get_input(self):
        # 示例：摄像头数据采集
        return cv2.VideoCapture(0).read()

3.2 决策逻辑实现

  • 规则引擎基础：
def make_decision(input_data):
    if input_data['temperature'] > 30:
        return "turn_on_ac"
    elif input_data['light'] < 50:
        return "adjust_lighting"

3.3 执行器控制

class Actuator:
    def execute(self, action):
        if action == "turn_on_ac":
            smart_home_api.control_ac(power=True)

4. 集成测试流程

  1. 单元测试：使用 pytest 验证各模块功能
    def test_sensor():
    assert Sensor().get_input().shape == (480, 640, 3)
  2. 系统联调：模拟完整工作流
  3. 性能优化：使用 cProfile 分析瓶颈

5. 迭代开发建议

  • 初始版本建议采用反应式架构（简单if-else规则）
  • 逐步升级为学习型智能体（加入强化学习模块）
  • 版本控制推荐 Git + GitHub/GitLab

典型代码结构

/project-root
├── agent_core/           # 智能体核心逻辑
│   ├── perception.py
│   ├── decision_engine.py
│   └── action_executor.py
├── tests/                # 测试套件
├── requirements.txt       # 依赖管理
└── main.py               # 入口文件

最佳实践提示：建议采用配置驱动开发，将业务规则存储在 JSON/YAML 文件中，便于非技术人员修改行为逻辑。

// config/rules.json
{
    "temperature_rules": {
        "hot_threshold": 28,
        "action": "activate_cooling"
    }
}
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