编码习惯助手智能体：部署体验与实践效果
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在软件开发领域，编码习惯对于代码质量、可读性和可维护性有着深远的影响。为了帮助开发者养成良好的编码习惯，我部署了一个编码习惯助手智能体，本文将分享这一过程中的部署体验、技术实现以及实际效果。
一、Agent 简介
编码习惯助手智能体是一个基于人工智能技术的开发辅助工具，旨在通过学习和记忆开发者的编码习惯，为他们提供个性化的代码建议和自动化的代码生成功能。它能够理解开发者的偏好，如命名规范、注释风格、代码结构等，并在多轮对话中持续提供符合这些习惯的代码片段和优化建议。
二、Agent 创作构思
需求分析
在开发过程中，我经常遇到因为编码习惯不一致而导致的代码阅读困难、维护成本高等问题。为了解决这些问题，我设想创建一个能够记忆和理解个人编码习惯的智能体，它可以在编写代码时提供实时建议，甚至自动生成符合习惯的代码片段。
功能规划
我决定让智能体具备以下功能：
- 记忆功能：能够记住用户的习惯编码，包括但不限于变量命名方式、注释格式、代码缩进风格等。
- 分析功能：对用户提出的编码需求进行深入分析，理解其背后的意图。
- 代码生成功能：根据分析结果和记忆中的编码习惯，自动生成代码片段。
- 存储功能：将生成的代码片段存储到数据库中，方便后续查询和管理。
技术选型
为了实现上述功能，我选择了以下技术组合：
- Knowledge Graph Memory：用于实现基于本地知识图谱的持久化记忆，可以帮助智能体在多轮对话中记住用户及其编码习惯。
- Sequential Thinking：通过思维序列进行动态且反思性的问题解决，能够深入分析用户的编码需求。
- MySQL：在 Python 中集成 MySQL 数据库，用于存储生成的代码片段以及相关的用户信息和编码习惯。
三、技术实现原理
（一）Knowledge Graph Memory
Knowledge Graph Memory 通过构建一个本地知识图谱来存储用户信息和编码习惯。每当用户与智能体交互时，智能体都会提取相关的编码特征，并将其存储到知识图谱中。这些特征包括变量命名、注释内容、代码结构等。知识图谱的构建基于图数据库的技术，能够高效地存储和查询复杂的关系数据。
（二）Sequential Thinking
Sequential Thinking 通过分解问题、探索可能的解决方案、评估结果并反思改进，来分析用户的编码需求。当用户提出一个编码问题时，智能体首先会分解这个问题，确定需要实现的功能和约束条件。然后，智能体会探索多种可能的解决方案，并评估每种方案的优缺点。最后，智能体会选择一个最优的解决方案，并根据用户的编码习惯生成相应的代码片段。
（三）MySQL
MySQL 数据库用于存储生成的代码片段以及相关的元数据，如生成时间、用户 ID、代码类型等。通过 Python 的 MySQL Connector，智能体可以与数据库进行交互，执行插入、查询、更新等操作。数据库的表结构设计考虑了代码片段的存储和查询效率，设置了适当的索引和约束。
四、Prompt 设计
角色设定
智能体被设定为一个专业且友好的编码助手，具备丰富的编程知识和经验，能够理解用户的编码习惯，并提供个性化的建议。
工作流程描述
智能体的工作流程如下：
- 当用户开始与智能体对话时，智能体利用 Knowledge Graph Memory 检索用户的历史编码习惯信息，以便更好地理解用户的需求。
- 用户提出编码需求后，智能体通过 Sequential Thinking 对需求进行分析，分解问题并探索解决方案。
- 根据分析结果，智能体生成符合用户编码习惯的代码片段。
- 生成的代码片段被存储到 MySQL 数据库中，同时智能体将代码片段展示给用户，并提供相关的解释和说明。
- 用户可以对生成的代码片段进行反馈，智能体会根据反馈进一步优化代码生成过程，并更新知识图谱中的编码习惯信息。
工具调用规则
- 在每次对话开始时，智能体主动调用 Knowledge Graph Memory 检索用户的历史信息。
- 当需要分析复杂问题时，智能体调用 Sequential Thinking 进行逐步分析。
- 在生成代码片段后，智能体立即调用 MySQL 将代码片段存储到数据库中。
五、效果展示
（一）案例 1：变量命名建议
在一次对话中，用户希望创建一个存储老师信息的类。智能体根据之前记忆的用户习惯（使用驼峰命名法），并生成了相应的代码框架。
（二）案例 2：代码片段生成
生成一个带有注释的函数，用于计算学生住宿情况。智能体通过 Sequential Thinking 分析了需求，生成了一个符合用户注释风格（详细注释每个步骤）的函数代码，并存储到了 MySQL 数据库中。
