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原文中文，约5600字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用 Ruby 构建 AI Agent，利用大语言模型（LLM）进行推理和外部工具调用。AI Agent 能够自主决策，提升用户体验。文章提供了调用 OpenAI API 的示例，并展示了多轮对话和流式响应的实现。
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关键要点
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AI Agent 是以 LLM 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。
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构建 AI Agent 的过程类似于给一个大脑安装五官和四肢，能够提升用户体验。
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Ruby 在构建 AI Agent 中的优势在于开发效率，适合用于调用外部 API 和数据持久化。
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使用 OpenAI API 是构建 AI Agent 的第一步，支持多种 API 风格。
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流式响应可以让 LLM 一边推理一边返回内容，提升用户体验。
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实现多轮对话需要将对话历史一并发送给 LLM，以便其“继续”之前的对话。
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通过 Ruby 实现的 Chat CLI 可以与 LLM 进行交互，并支持流式响应以优化用户体验。
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延伸问答
什么是 AI Agent？
AI Agent 是以大语言模型（LLM）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。
为什么选择 Ruby 来构建 AI Agent？
Ruby 在构建 AI Agent 中的优势在于开发效率，适合用于调用外部 API 和数据持久化。
如何使用 OpenAI API 构建 AI Agent？
构建 AI Agent 的第一步是调用 OpenAI API，使用 curl 或 Ruby gem 进行请求。
流式响应有什么优势？
流式响应可以让 LLM 一边推理一边返回内容，提升用户体验，减少等待时间。
如何实现多轮对话？
实现多轮对话需要将对话历史一并发送给 LLM，以便其“继续”之前的对话。
Ruby 实现的 Chat CLI 是什么？
Ruby 实现的 Chat CLI 是一个通过命令行与 LLM 进行对话的最小可用程序。
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