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以下是一个基于React前端 + Node.js(Express)后端的智能体系统实现方案，包含详细代码和运行说明：
一、前端部分（使用React）
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创建项目：
bash
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npx create-react-app ai-agent-frontend cd ai-agent-frontend
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修改src/App.js：
jsx
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import React, { useState } from 'react';
import axios from 'axios';
import './App.css';function App() {const [input, setInput] = useState('');const [messages, setMessages] = useState([]);const handleSubmit = async (e) => {e.preventDefault();if (!input.trim()) return;// 添加用户消息setMessages(prev => [...prev, { text: input, isBot: false }]);try {const response = await axios.post('http://localhost:5000/api/chat', {message: input});// 添加AI回复setMessages(prev => [...prev, { text: response.data.reply, isBot: true }]);} catch (error) {console.error('Error:', error);setMessages(prev => [...prev, { text: '抱歉，服务暂时不可用', isBot: true }]);}setInput('');};return (<div className="app"><div className="chat-container"><div className="messages">{messages.map((msg, index) => (<div key={index} className={`message ${msg.isBot ? 'bot' : 'user'}`}>{msg.text}</div>))}</div><form onSubmit={handleSubmit}><inputtype="text"value={input}onChange={(e) => setInput(e.target.value)}placeholder="输入你的消息..."/><button type="submit">发送</button></form></div></div>);
}export default App;
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修改src/App.css：
css
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.app {display: flex;justify-content: center;padding: 20px;min-height: 100vh;background-color: #f0f2f5;
}.chat-container {width: 600px;background: white;border-radius: 10px;box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
}.messages {height: 500px;overflow-y: auto;padding: 20px;
}.message {margin: 10px 0;padding: 10px 15px;border-radius: 20px;max-width: 80%;
}.user {background: #007bff;color: white;margin-left: auto;
}.bot {background: #e9ecef;color: black;margin-right: auto;
}form {display: flex;padding: 20px;border-top: 1px solid #ddd;
}input {flex: 1;padding: 10px;border: 1px solid #ddd;border-radius: 5px;margin-right: 10px;
}button {padding: 10px 20px;background: #007bff;color: white;border: none;border-radius: 5px;cursor: pointer;
}button:hover {background: #0056b3;
}
安装axios：
bash
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npm install axios
二、后端部分（使用Node.js + Express）
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创建项目：
bash
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mkdir ai-agent-backend cd ai-agent-backend npm init -y npm install express cors axios body-parser
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创建server.js：
javascript
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const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const cors = require('cors');
const app = express();// 中间件
app.use(bodyParser.json());
app.use(cors());// 模拟AI回复
function getAIReply(message) {const responses = {'你好': '你好！有什么可以帮您的吗？','天气': '今天是晴天，气温25℃左右。','推荐电影': '推荐您观看《肖申克的救赎》','默认': '我还在学习中，暂时无法回答这个问题。'};return responses[message] || responses['默认'];
}// API路由
app.post('/api/chat', (req, res) => {const userMessage = req.body.message;// 模拟处理延迟setTimeout(() => {const reply = getAIReply(userMessage);res.json({ reply });}, 800);
});// 启动服务
const PORT = process.env.PORT || 5000;
app.listen(PORT, () => {console.log(`Server running on port ${PORT}`);
});
三、运行说明
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启动后端服务：
bash
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cd ai-agent-backend node server.js
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启动前端应用：
bash
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cd ai-agent-frontend npm start
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访问应用：
打开浏览器访问 http://localhost:3000
四、功能扩展建议
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接入真实AI API：
javascript
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// 在server.js中添加：
const axios = require('axios');async function getRealAIResponse(message) {try {const response = await axios.post('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {model: "gpt-3.5-turbo",messages: [{role: "user", content: message}]}, {headers: {'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,'Content-Type': 'application/json'}});return response.data.choices[0].message.content;} catch (error) {console.error('API Error:', error);return '抱歉，暂时无法处理您的请求';}
}
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添加数据库支持（使用MongoDB示例）：
javascript
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// 安装mongoose
npm install mongoose// 在server.js中添加：
const mongoose = require('mongoose');mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/chatDB', {useNewUrlParser: true,useUnifiedTopology: true
});const chatSchema = new mongoose.Schema({message: String,response: String,timestamp: { type: Date, default: Date.now }
});const Chat = mongoose.model('Chat', chatSchema);// 修改API路由保存数据
app.post('/api/chat', async (req, res) => {const userMessage = req.body.message;const reply = getAIReply(userMessage);const chat = new Chat({message: userMessage,response: reply});await chat.save();res.json({ reply });
});
这个全栈解决方案包含：
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前端：响应式聊天界面
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后端：RESTful API服务
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模拟AI对话逻辑
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完整的请求处理流程
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错误处理机制
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样式美观的UI界面
你可以通过修改getAIReply函数来实现更复杂的逻辑，或集成真实的AI API（如OpenAI、文心一言等）。