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1. Python（绝对核心）

Python 是 AI 智能体开发的第一选择，也是绝大多数场景的首选语言，原因如下：

  • 生态优势：拥有最丰富的 AI/ML 库（如 TensorFlow/PyTorch/Transformers 用于模型调用、LangChain/LlamaIndex 用于智能体框架、NumPy/Pandas 用于数据处理）；
  • 易用性：语法简洁，开发效率高，适合快速迭代智能体的核心逻辑（如任务规划、工具调用、记忆管理）；
  • 兼容性：能无缝对接各类大模型 API（OpenAI、Anthropic、国产大模型），且支持多平台部署。

典型代码块示例（LangChain 构建基础智能体）：

python

執行

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools

# 1. 初始化大模型（AI智能体的核心大脑）
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 2. 加载工具（智能体的能力扩展，如计算器、搜索引擎）
tools = load_tools(["calculator", "serpapi"], llm=llm)

# 3. 初始化智能体（绑定模型+工具+执行逻辑）
agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)

# 4. 运行智能体（核心代码块：任务执行）
result = agent.run("现在是2026年，计算2026+100的结果，再搜索这个年份的重大科技事件")
print(result)

2. JavaScript/TypeScript（前端 / 轻量后端）

主要用于 AI 智能体的交互层开发或轻量级后端：

  • 适用场景：智能体的 Web 界面（React/Vue）、浏览器端交互、Node.js 轻量服务（如接收用户输入、转发模型请求）；
  • 优势：适配 Web 生态，能快速实现智能体的可视化交互，常用库如 LangChain.js、OpenAI Node.js SDK。

3. Go（高性能服务层）

适合 AI 智能体的高性能后端服务：

  • 适用场景：智能体的 API 网关、并发任务处理、低延迟工具调用服务；
  • 优势：编译型语言，速度快、并发能力强，适合对性能要求高的智能体核心服务。

4. C++（底层优化）

仅用于 AI 智能体的底层性能优化：

  • 适用场景：自定义模型推理加速、核心算法（如路径规划、复杂计算）的极致优化；
  • 劣势：开发效率低，仅在 Python/Go 无法满足性能需求时使用。

5. 其他辅助语言

  • Shell：用于脚本化部署、环境配置；
  • Java：用于对接企业级 Java 生态系统（如已有业务系统）；
  • Rust：新兴选择，用于高安全、高性能的智能体组件开发（如工具插件）。

obsidian 的意思是黑曜石