🎯 核心目标
- 掌握AI Agent系统架构
- 实现多Agent协作
- 完成实战项目部署
🛠️ 技术栈
- Python 3.8+ - 主要开发语言
- FastAPI - Web框架
- LangChain - AI框架
- Playwright - 浏览器自动化
📋 开发步骤
1. 环境准备
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# 安装依赖
pip install fastapi uvicorn langchain playwright
2. Agent设计
class SimpleAgent:
def __init__(self, name):
self.name = name
def process_task(self, task):
return f"Agent {self.name} 处理任务: {task}"
3. 多Agent协作
class MultiAgentSystem:
def __init__(self):
self.agents = []
def add_agent(self, agent):
self.agents.append(agent)
def coordinate_tasks(self, tasks):
results = []
for i, task in enumerate(tasks):
if i < len(self.agents):
result = self.agents[i].process_task(task)
results.append(result)
return results
4. 系统部署
# 启动服务
uvicorn main:app --reload --port 8000
# 访问API
# http://localhost:8000/docs
🚀 实战项目
项目结构
ai-agent-system/
├── agents/
│ ├── __init__.py
│ ├── base_agent.py
│ └── task_agent.py
├── core/
│ ├── coordinator.py
│ └── communicator.py
├── api/
│ └── main.py
└── requirements.txt
核心功能
- 任务分配 - 智能分配任务给不同Agent
- 状态监控 - 实时监控Agent运行状态
- 错误处理 - 自动恢复和重试机制
- 日志记录 - 完整的操作日志
📈 性能优化
内存管理
import gc
import psutil
def monitor_resources():
process = psutil.Process()
memory_mb = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
return f"内存使用: {memory_mb:.2f} MB"
并发处理
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
async def process_concurrently(tasks, max_workers=5):
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
loop = asyncio.get_event_loop()
futures = [loop.run_in_executor(executor, task) for task in tasks]
return await asyncio.gather(*futures)
🎉 总结
通过本实战教程，您将能够：
- ✅ 设计并实现AI Agent系统
- ✅ 构建多Agent协作平台
- ✅ 部署生产级应用
- ✅ 监控和优化系统性能
