AI agent学习之一基础知识

- 一、基础知识
- - 案例1：获取 GitHub 用户粉丝数
    - 案例2：YAML文件的读写
    - 案例3：Git操作（git clone、commit和push）
    - - 1）git clone
        * 2）先将修改文件暂存
        * 3）提交
        * 4）推送
        * 5）转换分支（checkout）
    - 案例4：文件操作
    - - Linux端：
        * Windows端：
    - 案例5：API auth验证带token和不带token区别

AI agent的使用已经成为一个趋势，尽早入行才是王道。面对海量资料，如何入门确实是一个选择性难点。最近刷到网上的一份资料awesome-agentic-ai-zh，包含了两种成长路径，用agent和造agent。比较符合个人需求，以下将对文档学习内容进行梳理总结，一方面加强个人理解。另一方面也是希望能够帮助后来者。

一、基础知识

在入门 AI Agent 之前，需要掌握或回顾以下几个核心知识点：

Python 基础：包括基本的 Python 语法、发起 HTTP 请求、解析 JSON 数据、以及 YAML 配置文件的读取与写入。
命令行操作：熟悉常用命令，能够在终端中执行基本操作。
Git 基础：了解 Git 的基本使用，如克隆、提交、推送等。
API 认证：理解并实践如何使用 Token 等凭证进行 API 身份验证。

温馨提示：如果你没有 Python 基础，可以在 B 站或菜鸟教程等平台找一个入门教程学习。请注意，Python 版本需要大于 3.9，否则后续安装某些依赖库时可能会遇到兼容性问题。

案例1：获取 GitHub 用户粉丝数

本案例演示如何使用 Python 的 requests 库访问 GitHub API，获取指定用户的粉丝数量。

目标：访问 https://api.github.com/users/torvalds，解析返回的 JSON 数据，并打印其中的 followers 字段值。

代码实现：

1import requests
2
3# 发送 GET 请求到 GitHub API
4r = requests.get("https://api.github.com/users/torvalds")
5
6# 检查请求是否成功
7if r is not None and r.status_code == 200:
8    # 解析 JSON 响应
9    resp = r.json()
10    # 安全获取 followers 字段，若不存在则默认为 0
11    count = 0 if 'followers' not in resp else resp['followers']
12    # 打印结果
13    print('followers : {}'.format(count))
14

运行结果：

1followers : 315597
2

要点说明：

使用 requests.get() 发起 HTTP GET 请求。
通过 r.status_code 判断请求是否成功（状态码 200 表示成功）。
使用 r.json() 将响应内容解析为 Python 字典。
在访问字典键值时，建议先判断键是否存在，以避免 KeyError 异常。

案例2：YAML文件的读写

新建一个config.yaml文件，内容为：

对配置文件进行加载、打印，并修改port写回配置文件。

1import yaml
2
3with open('config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:
4    config = yaml.safe_load(f)
5    print(config)
6
7with open('config.yaml', 'w', encoding='utf-8') as f1:
8    config['db']['port'] = 33068
9    yaml.safe_dump(config, f1, allow_unicode=True)
10

案例3：Git操作（git clone、commit和push）

首先需要安装git，如未安装，请在菜鸟教程或者B站上搜索相关教程。

1）git clone

1git clone -b dev https://gitee.com/xxx/my-repo.git
2

-b dev：代表dev分支，后缀.git就是项目地址。

2）先将修改文件暂存

1git add .
2

如果指定文件则需要将.改成指定文件名（git add a.txt）。

3）提交

将暂存区内容提交，-m后跟着的是备注。

1git commit -m "Stage0测试提交"
2

注：这里的提交只是到自己本地仓库，如果需要到远程仓库，还需要git push。

4）推送

git push远程推送，如果远程的分支还不存在，需要执行git push -u origin dev。

1git push
2

5）转换分支（checkout）

git checkout -b test：创建并转换到test分支，分支必须不存在。
git checkout dev：转换到dev分支。

案例4：文件操作

创建文件，简单介绍创建文件/文件夹、写入及删除。

Linux端：

1# 创建新文件夹
2mkdir new_dir
3
4# 创建文件
5touch a.txt
6
7# 写入
8echo "hello" >> a.txt
9
10# 删除文件/文件夹
11rm a.txt
12rm -rf new_dir
13

Windows端：

1# 创建文件夹
2New-Item -ItemType Directory new_path
3
4# 创建文件
5New-Item -ItemType File -Path new_path/a.txt
6
7# 写入
8"新内容" >> .\new_path\a.txt
9
10# 删除（文件/文件夹）
11rm .\new_path\a.txt
12Remove-Item .\new_path\ -Recurse # 空文件夹不需要递归参数
13

案例5：API auth验证带token和不带token区别

在GitHub上生成一个token：

注：生成的token只能看见一次，请保存下来使用。

1import requests
2
3url = "https://api.github.com/user"
4resps = requests.get(url)
5
6token = "ghp_xxxx"
7headers = {
8    "Authorization": "Bearer {}".format(token)
9}
10resps2 = requests.get(url, headers=headers)
11
12print(resps)
13print(resps2)
14

Bearer是OAuth2规范，国际通用标准。带token和不带token返回码不一样。

练完上述五个题目，基本上第一关就算过了。上述案例值得一练，全部通关估计1-3个小时。有基础者可略过。

下一节：LLM基础API调用

参考文献
[1]: https://wenyuchiou.github.io/awesome-agentic-ai-zh/zh-Hans/stages/01-llm-basics/#frontier3
[2]: https://wenyuchiou.github.io/awesome-agentic-ai-zh/zh-Hans/stages/00-foundations/

《AI agent学习之一基础知识》是转载文章，点击查看原文。