企业级 AI Agent 实战源码

下面给出一个简化版的 AI Agent 示例， 该示例实现了用户输入 → 意 改进一下。 图识别 → 工具选择 → 数据查询 → 较大模型解析 → 最终还是结果是返回

1. 基础模型

该示例采用 OpenAI Compatible API，定义了一个基础模型， 可能.…. 用于明白天然语言、进行推理、生成计划以及选择工具。

python import os from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv

load_dotenv

class LLMClient: def init: self.apikey = "OPENAIAPIKEY" 格局小了。 self.baseurl = "https:///v1" self.model = "OPENAI_MODEL"

def chat -> str:
    response = {
        "model": self.model,
        "messages": messages,
        "temperature": temperature
    }
    return 

2. 提升审计日志

企业级系统必须要记录全部的操作历史持续发展， 包括用户操作、工具调用和最终还是结果是输出，佛系。。

不忍直视。 python def audit_log: print({ "user_id": user_id, "action": action, "detail": detail })

3. 设计状态机或工作岗位流机制

很更多企业任务不是一次对话就能完成。举个例子预算申请有可能需要更多轮补充信息。因此也，必须要设计状态机或工作岗位流机制来处理这一些繁杂任务，正宗。。

完善一下。 python class Workflow: def init: self.states = { "initial": { # ... }, # ... }

def transition:
    # ...

4. 建立基本权限和日志机制

企业级 Agent 必须要具备权限控制，否则无法上线生产周边环境。同时也，也必须要建立基本的日志机制来记录全部的操作历史持续发展，精辟。。

python class PermissionSystem: def init: self.permissions = { # ... }，也是没谁了。

def check_permission -> bool:
    # ...

五、 完整源码

下面是完整的源码，包括基础模型、审计日志、状 太刺激了。 态机或工作岗位流机制以及基本权限和日志机制。

def chat -> str:
    response = {
        "model": self.model,
        "messages": messages,
        "temperature": temperature
    }
    return 

def transition:
    # ...

def check_permission -> bool:
     # ...

if name == "main": llmclient = LLMClient workflow = Workflow permissionsystem = PermissionSystem

 llm_client.chat
 workflow.transition
 permission_system.check_permission

六、 部署服务

部署服务时能够采用 FastAPI 和 uvicorn 框架来创建一个 web 服务器。具体步骤如下：

bash pip install fastapi uvicorn，薅羊毛。

试试水。 uvicorn app.main:app --reload --port 8000

七、 接口调用示例

接口调用示举个例子下：

bash curl -X POST http://localhost:8000/agent/run \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"user_id":"u001","query":"帮我解析2024年5月华东区出售情况， 说起来... 找出持续下降城区"}'

请注意，这只是一个简化版的 AI Agent 示例。 基本上... 实际项目中有可能需要更更多功能和特性。