当前位置: 首页 > news >正文

构建高效AI代理的完整指南:从基础组件到生产级工作流

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

技术架构优势

模块化设计

每个组件都是独立的,可以按需组合使用,无需引入整个框架。

生产就绪

包含错误处理、验证检查、监控追踪等生产环境必需的功能。

标准化协议

支持MCP(模型上下文协议),确保与生态系统的兼容性。

性能优化

使用UV包管理器、Ruff检查器等现代工具提升开发效率和运行时性能。

本项目提供了构建真实AI系统所需的所有构建模块,从简单的函数调用到复杂的多代理工作流,帮助开发者快速构建可靠、可维护的AI应用。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公AI智能小助手)
对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号(网络安全技术点滴分享)

公众号二维码

公众号二维码

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=27594

相关文章:

  • 灵感本位审计框架:为创造性AI建立直达真相的信任机制——Ai元人文
  • 2025学校家具定制厂家最新推荐榜:书包柜,图书架,宿舍配套上下床,书桌等类型全覆盖,专业设计与安全品质深度解析
  • 【每日一面】盒子模型
  • 日总结 9
  • 为什么没有做出题目喵?
  • 杂题选做
  • kettle插件-国产数据库瀚高插件,助力国产数据库腾飞
  • 利用旋钮控制小灯亮度
  • 37 ACwing 298 Fence 题解
  • 35 ACwing 297 The Battle Chibi 题解
  • 一款由网易出品的免费、低延迟、专业的远程控制软件,支持手机、平板、Mac 、PC、TV 与掌机等多设备远控电脑!
  • 计划管理
  • 苍穹外卖第二天(Nginx如何配置、MD5加密)
  • aardio跨窗口传递变量
  • AI在简单视觉推理谜题中的挑战
  • 自动引入的element-plus覆盖tailwindcss样式冲突解决方法
  • 已严肃完成今日96种状态的超级神仙DP大学习
  • P3388 【模板】割点(割顶) tarjan
  • new day
  • 10.9每日总结
  • vLLM 吞吐量优化实战:10个KV-Cache调优方法让tokens/sec翻倍
  • Linux之周期性定时任务实践
  • MyBatis-Plus 的 QueryWrapper 应用以及在内存中处理JSON数组字符串匹配
  • P9461 「EZEC-14」众数 II
  • 提升
  • 详细介绍:win11 安装 WSL2 Ubuntu 并支持远程 SSH 登录
  • Ai元人文:论智能的“全息定帧”与“渐进式显影”机制
  • 24 LCA模拟赛2T4 colorful 题解
  • 23 LCA模拟赛2T2 异或排列 题解
  • Bugkuctf的哥哥的秘密