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一、前言
- 从0开始基于自定义Agent构建AI应用，涉及从创建智能Agent到使用、测试及优化提示词等一系列步骤。
- 前置：什么是LLM、Prompt、Mcp和Agent？
二、步骤一：规划和设计AI应用
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在创建AI应用之前，你需要明确应用的目标，确定AI Agent的功能，以及它将如何与用户交互。
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问题示例：
- 你想要构建一个文本分析应用，能够提取文档的摘要、情感分析等。
- 你想构建一个智能客服应用，能够自动解答客户问题。
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确定目标后，设计好功能，包括：
- 输入（例如，用户的问题或文档）。
- 输出（例如，智能回答、情感分析的结果）。
三、步骤二：选择技术栈
- 基于AI应用的需求，选择合适的技术栈。
- 以Python为例，常用的技术栈如下（注：Java生态圈庞大，相关技术栈感兴趣可以百度，一堆）：
- 自然语言处理（NLP）工具：
- GPT-3 或 GPT-4（OpenAI 提供的语言模型，适合文本生成、理解等任务）
- Hugging Face Transformers（包含了大量预训练的NLP模型）
- spaCy（强大的自然语言处理工具，适用于实体识别、句法分析等）
- 后端框架：
- Flask / FastAPI（适合快速构建Python应用）
- Django（适合构建复杂的Web应用）
- 前端框架：
- React（前端开发的流行框架）
- Vue.js（简洁的前端框架）
- 数据库：
- MongoDB / PostgreSQL（存储应用数据、用户信息等）
- Weaviate （向量数据库）
四、步骤三：创建自定义Agent
- 在构建AI应用时，你需要定义一个智能Agent，它负责处理用户请求并给出智能响应。
- 我们可以通过提示词（Prompt）+ MCP 构建。
- 1.Agent设计：
- 选择合适的AI模型（例如，GPT-3、GPT-4）。
- 通过API请求与模型交互。
- 设计提示词模板，帮助AI模型理解任务目标。
- 示例：自定义Agent
import openaiopenai.api_key = "your-api-key"def ai_agent(prompt):"""自定义AI Agent"""response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", #模型名称prompt=prompt, #提示词max_tokens=100, #最大token限制temperature=0.7, #温度)return response.choices[0].text.strip() #回答结果
- 2.设计提示词：
- 对于不同的任务（如问答、情感分析、文本生成），你需要设计相应的提示词。
- 确保提示词简洁明了，能够明确表达任务目标。
- 示例： 问答任务的提示词
def generate_prompt(user_question):# 1.静态写死 / 2.提示词和代码隔离，提示词写进单独文件，程序读取prompt = f"""You are a highly knowledgeable AI assistant. Your task is to answer the following question concisely and accurately:Question: {user_question}Answer:"""return prompt
五、步骤四：构建用户接口
- 用户将与AI应用交互，你需要构建合适的用户接口来处理输入和输出。
- 1.后端接口（例如，使用Flask构建API）：
- 创建一个API，用于接受用户请求，调用AI Agent，返回结果。
from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():user_question = request.json.get('question')prompt = generate_prompt(user_question)answer = ai_agent(prompt)return jsonify({"answer": answer})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
- 2.前端界面（使用React）：
- 创建一个React前端，用于展示AI生成的答案，并且支持用户输入。
- 提交表单将用户输入发送给后端API，获取AI的响应。
import React, { useState } from 'react';function App() {const [question, setQuestion] = useState('');const [answer, setAnswer] = useState('');const handleSubmit = async (e) => {e.preventDefault();const response = await fetch('/ask', {method: 'POST',headers: { 'Content-Type': 'application/json' },body: JSON.stringify({ question }),});const data = await response.json();setAnswer(data.answer);};return (<div><form onSubmit={handleSubmit}><inputtype="text"value={question}onChange={(e) => setQuestion(e.target.value)}placeholder="Ask me anything"/><button type="submit">Submit</button></form><div>{answer && <p>Answer: {answer}</p>}</div></div>);
}export default App;六、步骤五：调整和优化提示词
- 提示词的质量直接影响AI生成结果的准确性。
- 如果AI的答案不准确，可以通过调整提示词，明确更多细节。
- 例如，如果AI无法理解某些问题，你可以引导它通过提问方式进行进一步细化。
七、步骤六：集成AI结果处理
- 处理AI生成的结果，并将它与用户界面交互结合，进行进一步的优化。可以根据实际需求添加更多功能：
- 反馈机制：用户可以为AI的答案打分，帮助进一步优化。
- 动态调整提示词：基于用户输入的反馈，自动调整AI生成提示词。
八、步骤七：测试与部署
- 测试AI应用并确保其在生产环境中的稳定性。
- 你可以选择将应用部署到云平台（如AWS、Heroku、GCP等），或者将其部署在本地。
- 部署示例：
- 使用Docker容器化你的应用。
- 使用CI/CD工具自动化部署流程。
九、简单用例
- 用户输入：
我想了解Python中关于多线程的内容
- Agent输出：
Python中的多线程是指能够同时执行多个线程的技术。
Python通过`threading`模块提供了对多线程的支持，可以创建多个线程来实现并发任务...
十、总结
- 1.通过设计自定义Agent来处理用户请求。
- 2.使用提示词（Prompt）帮助Agent理解任务。
- 3.提供API与前端交互，实时响应用户问题。
- 4.优化提示词和AI生成结果，提升用户体验。