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:
主框架:核心编排和任务管理
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
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
- 从简单开始:在添加复杂性之前先处理基本请求
- 监控性能:跟踪响应时间和成功率
- 错误处理:实现适当的错误处理和回退机制
- 优化提示:微调智能体提示以获得更好的结果
- 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
- API 速率限制:实现重试逻辑和速率限制
- 内存问题:配置适当的内存存储
- 工具失败:为外部服务添加错误处理
- 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