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智能助手

使用 SkinFlow 的多智能体功能构建全面的 AI 助手。

概述

本示例演示如何创建能够处理复杂任务、维护上下文和使用各种工具的智能助手。

功能特性

  • 多智能体协调:使用专业化智能体处理不同类型的任务
  • 上下文管理:维护对话历史和用户偏好
  • 工具集成:利用自定义工具增强功能
  • 内存系统:用于长期学习的持久存储

快速开始

设置

bash
cd examples/intelligent-agent
npm install
cp env.example .env
# 使用您的 API 密钥编辑 .env

运行示例

bash
node demo/complete-demo.js

架构

智能助手包含以下组件:

  1. 主框架:核心编排和任务管理

  2. 专业化智能体

    • 规划智能体:任务分解和策略制定
    • 研究智能体:信息收集和分析
    • 编程智能体:代码生成和技术任务
    • 内容智能体:创意和写作任务
  3. 工具系统

    • 网络搜索:信息检索
    • 数据分析:处理和洞察
    • 文件操作:文档管理

使用示例

基础助手

javascript
import { createMultiAgentFramework } from 'skingflow'

const framework = await createMultiAgentFramework({
  llm: {
    provider: 'openai',
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
    model: 'gpt-4'
  },
  memory: {
    storage: {
      type: 'memory'
    }
  }
})

// 简单请求
const result = await framework.processRequest(
  "帮助我规划一次日本旅行",
  { userId: 'user123' }
)

带工具的高级助手

javascript
const framework = await createMultiAgentFramework({
  llm: {
    provider: 'openai',
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
    model: 'gpt-4'
  },
  tools: {
    customTools: [
      {
        name: 'web_search',
        description: '搜索网络获取最新信息',
        parameters: {
          type: 'object',
          properties: {
            query: { type: 'string', description: '搜索查询' }
          },
          required: ['query']
        },
        handler: async (params) => {
          // 实现网络搜索逻辑
          return `${params.query} 的搜索结果`
        }
      }
    ]
  }
})

关键组件

1. 框架配置

  • LLM 提供商设置
  • 内存系统配置
  • 工具注册
  • 智能体协调

2. 智能体系统

  • 任务分解
  • 智能体选择
  • 并行处理
  • 结果聚合

3. 内存管理

  • 短期上下文
  • 长期存储
  • 用户偏好
  • 学习模式

最佳实践

  1. 从简单开始:在添加复杂性之前先处理基本请求
  2. 监控性能:跟踪响应时间和成功率
  3. 错误处理:实现适当的错误处理和回退机制
  4. 优化提示:微调智能体提示以获得更好的结果
  5. 明智使用工具:利用工具扩展功能

常见用例

  • 客户支持:自动化帮助台和常见问题处理
  • 内容创作:博客文章、文章、创意写作
  • 研究辅助:信息收集和分析
  • 任务管理:规划和组织帮助
  • 学习伴侣:教育支持和辅导

故障排除

常见问题

  1. API 速率限制:实现重试逻辑和速率限制
  2. 内存问题:配置适当的内存存储
  3. 工具失败:为外部服务添加错误处理
  4. 智能体协调:监控智能体交互和冲突

性能技巧

  • 使用流式处理以获得更好的用户体验
  • 为重复请求实现缓存
  • 监控资源使用情况并相应扩展
  • 使用各种输入类型和复杂性进行测试

下一步

相关示例

Released under the MIT License.