如何让 Laravel 应用进化为顶级智能体

ServBay
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AI 年代，连 Laravel 都来凑热闹了。对，我说的就是 Laravel AI SDK，为开发者提供了一套统一的 API，用于对接 OpenAI、Anthropic、Gemini 等主流 AI 模型。总之，过去那种手写 API 请求、肉眼调优提示词的苦日子已经彻底终结了，Laravel 又升级了。

Laravel AI SDK 的功能亮点

Laravel AI SDK 其实就是为了简化AI交互流程而设计的，开发者能够像操作数据库一样操作 AI 模型。

统一的供应商接口

以前不同的 AI 平台需要编写不同的集成代码，现在就不用了，用一套一致的 PHP 语法，就可以在不同的底层模型（如 GPT-4、Claude 3.5 或 Gemini Pro）之间无缝切换。这种设计规避了供应商锁定的风险，也方便根据成本或性能需求灵活调整。

智能体架构

Agent 是这个 SDK 的逻辑单元。它将提示词指令、上下文管理、可用工具和输出格式封装在一个 PHP 类中，这样的话，复杂的业务逻辑（如销售分析、代码审查或客服支持）可以被模块化处理。

结构化输出与工具调用

SDK 支持强制模型返回符合特定模式（Schema）的 JSON 数据，对自动化流程来说是非常重要的。此外，通过定义工具，AI 能够调用本地函数，实现从数据库检索信息或执行数学运算等操作。

多模态与增强检索

除了文本生成，SDK 还涵盖了图像生成、语音转文字（STT）、文字转语音（TTS）以及向量嵌入（Embeddings）。配合 PostgreSQL 的 pgvector 扩展，开发者可以快速实现基于语义搜索的知识库系统。

写代码的时候，可以选择轻量且可扩展的 VS Code 或 Cursor。配合官方的 Laravel 扩展，这些编辑器能提供语法高亮、代码片段以及针对 Eloquent 模型和路由的智能补全。

如果追求更稳健的开发体验，PhpStorm 提供了深度的框架集成。它内置了对 Blade 模板、组件导航以及代码生成的全面支持。对于希望在浏览器中直接开发的开发者，Firebase Studio 则提供了零配置的云端环境。

部署基础环境

在本地开发 Laravel AI 应用之前，需要搭建一个可靠的 PHP 运行环境。比如，ServBay 是能一键完成 PHP 环境的部署。

  • 一键安装：ServBay 整合了 Nginx、MariaDB、PostgreSQL 和 Redis。

  • 多版本支持：支持 PHP 8.2 及更高版本，满足 Laravel SDK 的最低要求。

  • 向量数据库支持：ServBay 提供的 PostgreSQL 方便开启 pgvector 扩展，这是实现向量搜索（RAG）的基础。

安装 ServBay 后，只需在面板中添加站点，并将根目录指向 Laravel 项目的 public 文件夹即可完成配置。

SDK 的安装与安全配置

环境就绪后，通过 Composer 引入 AI SDK：

composer require laravel/ai

接着发布配置文件并运行数据库迁移，这将创建存储对话记录所需的表：

php artisan vendor:publish --provider="Laravel\Ai\AiServiceProvider"
php artisan migrate

在配置环境时，.env 文件的安全非常重要。Laravel 提供了环境文件加密功能，防止敏感的 API 密钥泄露：

# 加密环境文件
php artisan env:encrypt --readable

使用 --readable 选项可以保留变量名可见，同时加密其值，方便在不解密的情况下查看配置项。

构建 AI 智能体（Agents）

Laravel AI SDK 引入了 Agent 的概念。这样就不用写 Controller 里的逻辑，而是定义一个 Agent 类。比如，我们可以造一个能查数据库的客服专家。

namespace App\Ai\Agents;

use Laravel\Ai\Contracts\Agent;
use Laravel\Ai\Contracts\Conversational;
use Laravel\Ai\Contracts\HasTools;
use Laravel\Ai\Concerns\RemembersConversations;
use Laravel\Ai\Promptable;

class SupportBot implements Agent, Conversational, HasTools
{
    use Promptable, RemembersConversations;

    public function instructions(): string
    {
        return '你是一个专业的客服。请根据订单工具查询到的信息回答用户问题，语气要专业。';
    }

    public function tools(): iterable
    {
        // 赋予 Agent 手脚，让它能查数据库
        return [
            new \App\Ai\Tools\OrderLookup,
        ];
    }
}

在业务代码里，我只需要一行调用。 Agent 会自己判断什么时候该去查数据库，什么时候该回话。

$bot = (new SupportBot($user->id))->forUser($user);
$response = $bot->prompt('我的订单 A1024 到哪了？');

向量搜索与数据检索

配合 ServBay 预装的数据库环境， RAG 只需要几行代码就能搞定。

我们先在模型里利用 SDK 快速生成向量：

protected static function booted()
{
    static::saving(function ($article) {
        // 只要内容变了，自动把文字转成向量存进数据库
        $article->embedding = Str::of($article->content)->toEmbeddings();
    });
}

查询时，直接用语义匹配。

比如用户搜“怎么退钱”，系统能自动找到“售后政策”的文章，即便文案里没有“退钱”这两个字。

$results = Article::query()
    ->whereVectorSimilarTo('embedding', $query, minSimilarity: 0.6)
    ->get();

成本控制与容灾

在生产环境，我们不能盲目追求最强模型。SDK 提供的属性标注能让我们精准控制成本。比如简单的分类任务用便宜模型，复杂的逻辑分析用聪明模型。

use Laravel\Ai\Attributes\UseCheapestModel;
use Laravel\Ai\Attributes\Provider;
use Laravel\Ai\Enums\Lab;

#[Provider([Lab::OpenAI, Lab::Anthropic])] // 如果 OpenAI 挂了，自动切换到 Anthropic
#[UseCheapestModel] // 自动选择最省钱的模型，比如 Haikuclass FastClassifier implements Agent 
{
    use Promptable;
}

这种自动降级（Failover）和成本优化，以前得写多少行代码才能实现？现在几个注解就搞定了。

自动化测试

AI 的输出是不确定的，你永远不可能知道它会出什么幺蛾子。但 SDK 提供的模拟功能（Fake）让一切变得可控。

public function test_support_bot_flow()
{
    // 伪造 AI 返回，不花一分钱 API 费就能跑完所有测试用例
    SupportBot::fake(['您的订单正在派送中。']);

    $response = (new SupportBot(1))->prompt('订单状态？');

    SupportBot::assertPrompted(fn ($prompt) => str_contains($prompt->prompt, '订单'));
    $this->assertStringContainsString('派送', $response);
}

生产环境部署优化

当应用准备上线时，应通过缓存配置和路由来提升性能。Laravel 提供的 optimize 命令可以一键完成多项优化工作：

php artisan optimize

该命令会执行以下操作：

  • 配置缓存：将所有配置文件合并，减少文件系统读取。

  • 路由缓存：加速路由注册过程。

  • 视图缓存：预编译 Blade 模板。

此外，确保在生产环境中关闭调试模式（APP_DEBUG=false），并利用内置的健康检查路径 /up 监控应用状态。

别再用老一套的方法去集成 AI，你想想你的时间多贵呀。

Laravel AI SDK 将复杂的 AI 集成逻辑转化为符合 Laravel 惯例的开发模式，开发者可以更专注于 AI 业务逻辑的实现，快速构建出具备竞争力的智能化应用。

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