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构建高效AI代理的完整指南：从基础组件到生产级工作流

news 2025/10/9 21:42:02

构建高效AI代理的完整指南

项目概述

本项目是一个全面的AI代理开发指南，基于真实生产经验构建，提供了从基础组件到高级工作流的完整解决方案。不同于复杂的框架，我们专注于实用的构建模块和模式，帮助开发者构建可靠、可维护的AI系统。

核心功能特性

🧠 智能处理组件

基础智能：使用OpenAI GPT模型进行上下文理解和响应生成
结构化输出：通过Pydantic模型确保LLM输出符合预定数据模式
意图分类：基于条件的确定性决策和流程控制

💾 记忆管理系统

对话记忆：使用Mem0架构维护跨交互的相关信息
长期记忆：智能提取、整合和检索关键信息
向量存储：集成LanceDB实现高效的语义搜索

🛠️ 工具调用能力

函数调用：使代理能够在外部系统中执行特定操作
MCP集成：通过模型上下文协议实现标准化工具交互
API集成：天气查询、知识库检索等实用工具

:counterclockwise_arrows_button: 工作流模式

提示链：将复杂AI任务分解为有序的小步骤
路由模式：基于内容类型智能分发任务
并行处理：同时执行多个验证和检查任务

🛡️ 系统可靠性

错误恢复：优雅处理失败和异常的恢复机制
人工反馈：高风险决策的人工审批工作流
验证检查：并行安全验证和内容审核

安装指南

环境要求

Python 3.11+
UV包管理器（推荐）
OpenAI API密钥

快速开始

# 使用UV安装依赖
uv add openai pydantic-ai python-dotenv# 设置环境变量
echo "OPENAI_API_KEY=your-api-key-here" > .env# 运行基础示例
uv run basic_intelligence.py

完整环境配置

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd ai-agents-guide# 同步所有依赖
uv sync# 安装开发依赖
uv add --dev pytest black ruff

使用说明

基础智能调用

from openai import OpenAIdef basic_intelligence(prompt: str) -> str:client = OpenAI()response = client.responses.create(model="gpt-4o", input=prompt)return response.output_text# 使用示例
result = basic_intelligence("什么是人工智能？")
print(result)

结构化输出验证

from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAIclass TaskResult(BaseModel):task: strcompleted: boolpriority: intdef structured_intelligence(prompt: str) -> TaskResult:client = OpenAI()response = client.responses.parse(model="gpt-4o",input=[{"role": "system", "content": "从用户输入中提取任务信息"},{"role": "user", "content": prompt},],text_format=TaskResult,)return response.output_parsed# 使用示例
result = structured_intelligence("我需要在周五前完成项目演示，这是高优先级任务")
print(f"提取的任务: {result.task}")

工具调用集成

import requests
from openai import OpenAIdef get_weather(latitude, longitude):response = requests.get(f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={latitude}&longitude={longitude}&current=temperature_2m")data = response.json()return data["current"]["temperature_2m"]def intelligence_with_tools(prompt: str) -> str:client = OpenAI()tools = [{"type": "function","name": "get_weather","description": "获取指定坐标的当前温度（摄氏度）","parameters": {"type": "object","properties": {"latitude": {"type": "number"},"longitude": {"type": "number"},},"required": ["latitude", "longitude"],}}]# 模型调用和工具执行逻辑# ...return final_response# 使用示例
result = intelligence_with_tools("今天巴黎的天气怎么样？")
print(result)

核心代码解析

1. 智能路由系统

from typing import Literal
from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAIclass IntentClassification(BaseModel):intent: Literal["question", "request", "complaint"]confidence: floatreasoning: strdef route_based_on_intent(user_input: str) -> tuple[str, IntentClassification]:client = OpenAI()response = client.responses.parse(model="gpt-4o",input=[{"role": "system", "content": "将用户输入分类为：问题、请求或投诉"},{"role": "user", "content": user_input},],text_format=IntentClassification,)classification = response.output_parsedintent = classification.intent# 基于意图路由到不同处理函数if intent == "question":result = answer_question(user_input)elif intent == "request":result = process_request(user_input)elif intent == "complaint":result = handle_complaint(user_input)else:result = "我不确定如何帮助您"return result, classification

2. 记忆管理系统

from mem0 import Memory
from dotenv import load_dotenvload_dotenv()class CustomerSupportAIAgent:def __init__(self):config = {"vector_store": {"provider": "qdrant","config": {"host": "localhost", "port": 6333},},}self.memory = Memory.from_config(config)self.client = OpenAI()def handle_query(self, query, user_id=None):# 检索相关记忆relevant_memories = self.memory.search(query=query, user_id=user_id, limit=3)# 生成响应并存储新记忆self.memory.add(query, user_id=user_id, metadata={"app_id": "customer-support"})return response

3. 并行验证系统

import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from pydantic import BaseModel, Fieldclass CalendarValidation(BaseModel):is_calendar_request: boolconfidence_score: floatclass SecurityCheck(BaseModel):is_safe: boolrisk_flags: list[str]async def validate_request(user_input: str) -> bool:"""并行运行验证检查"""calendar_check, security_check = await asyncio.gather(validate_calendar_request(user_input),check_security(user_input))return (calendar_check.is_calendar_request andcalendar_check.confidence_score > 0.7 andsecurity_check.is_safe)

4. MCP服务器实现

from mcp.server.fastmcp import FastMCP# 创建MCP服务器
mcp = FastMCP("KnowledgeBase")@mcp.tool()
def get_knowledge_base() -> str:"""检索整个知识库"""try:with open("data/kb.json", "r") as f:kb_data = json.load(f)return format_knowledge_base(kb_data)except Exception as e:return f"错误: {str(e)}"# 运行服务器
if __name__ == "__main__":mcp.run(transport="stdio")

5. 文档处理流水线

from docling.document_converter import DocumentConverter
from docling.chunking import HybridChunker
import lancedbdef process_document(url: str):# 文档转换converter = DocumentConverter()result = converter.convert(url)# 智能分块chunker = HybridChunker(max_tokens=8191)chunks = list(chunker.chunk(result.document))# 向量存储db = lancedb.connect("data/lancedb")table = db.create_table("documents", schema=ChunkSchema)table.add(processed_chunks)return chunks