代码生成与执行
AI Agent 将代码解释器/执行沙箱作为核心工具，根据用户自然语言需求自主生成可执行代码并运行，将执行结果转化为确定性答案或后续推理依据。
需求
获得确定性计算结果 处理超出上下文的大规模数据 动态扩展Agent能力边界 基于执行反馈自主纠错 用自然语言驱动计算降低技术门槛
面对复杂的微积分或高阶方程求解需求，Agent 调用代码执行工具生成符号计算或数值计算脚本，在沙箱中运行以获得精确的解析解。
当需要获取无现成工具支持的外部数据时，Agent 即时生成网页抓取脚本，在沙箱中执行后提取结构化数据供后续推理使用。
Agent 为生成的代码自动编写单元测试并调用执行工具运行。若测试失败，Agent 读取报错信息，自动修改代码逻辑并重新执行，形成生成-测试-纠错的闭环。
用户要求进行蒙特卡洛模拟或遗传算法实验，Agent 生成包含循环逻辑和随机采样的计算密集型代码，通过执行工具调用 CPU 资源完成仿真，并将收敛结果反馈给用户。
弥补大语言模型在复杂逻辑和数学运算上容易产生幻觉的缺陷，将计算任务外包给代码解释器，确保数值计算和符号推导结果的准确性。
当数据量超出模型上下文窗口时，Agent 通过生成代码在本地沙箱中对海量数据进行过滤、聚合和降维，仅将处理后的核心摘要传回模型。
Agent 可根据即时需求动态生成胶水代码来调用沙箱内的所需第三方库，将代码作为连接 Agent 与外部生态的桥梁。
无论是运行时报错、输出结果不符合预期还是性能不达标，Agent 均能根据执行反馈定位问题并迭代修改代码。
使非技术人员能够通过自然语言指令驱动 Agent 自动生成并执行计算脚本，将多步骤的串联任务整合进一段完整代码中一次性执行。
适用领域
数据科学 软件工程 运维 科研 企业服务