AI Agent 框架

一个基于LangChain的通用AI Agent框架，可以通过tools来完成各种任务。

功能特性

• 基于LangChain构建的灵活Agent框架
• 支持多种工具的集成和扩展
• 内置内存管理，支持连续对话
• 易于自定义和扩展
• 提供丰富的示例和文档
• 支持自定义回调处理器，实现美化的控制台输出
• 包含Amazon广告管理特定功能模块

项目结构

ad-agent/
├── src/               # 源代码目录
│   └── ad_agent/      # 主包
│       ├── __init__.py
│       ├── agent.py   # Agent核心实现
│       ├── custom_callbacks.py # 自定义回调处理器
│       ├── amazon/    # Amazon广告管理模块
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── agent.py   # Amazon广告Agent实现
│       │   └── tools.py   # Amazon广告相关工具
│       └── tools/     # 通用工具集
│           ├── __init__.py
│           ├── base.py
│           ├── file_tools.py
│           ├── web_tools.py
│           └── utility_tools.py
├── examples/          # 示例代码
│   ├── basic_usage.py
│   └── amazon_ad_autonomous_demo.py
├── settings.yaml      # 配置文件（包含OpenAI API密钥等）
├── settings.yaml.example # 配置文件示例
├── requirements.txt   # 项目依赖
└── README.md          # 项目说明文档

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置设置

复制settings.yaml.example并创建settings.yaml文件，然后填入正确的OpenAI API配置：

openai:
  model: gpt-4o
  api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxx  # 替换为你的API密钥
  base_url: https://api.openai.com/v1

注意：请不要将包含真实API密钥的settings.yaml文件提交到版本控制系统。

3. 运行示例

python examples/basic_usage.py

使用指南

基本用法

from ad_agent.agent import AIAgent
from ad_agent.tools import get_weather

# 初始化Agent
agent = AIAgent()

# 添加工具
agent.add_tool(get_weather)

# 运行Agent
result = agent.run("北京今天的天气怎么样？")
print(result)

添加多个工具

from ad_agent.agent import AIAgent
from ad_agent.tools import get_all_tools

# 初始化Agent
agent = AIAgent()

# 获取所有工具
tools = get_all_tools()

# 添加多个工具
agent.add_tools(tools)

# 运行Agent
result = agent.run("现在几点了？")
print(result)

自定义工具

from langchain_core.tools import tool
from ad_agent.agent import AIAgent

# 定义一个自定义工具
@tool
def calculate_sum(a: int, b: int) -> int:
    """计算两个整数的和。
    
    Args:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    
    Returns:
        两个整数的和
    """
    return a + b

# 初始化Agent并添加自定义工具
agent = AIAgent()
agent.add_tool(calculate_sum)

# 使用自定义工具
result = agent.run("使用calculate_sum工具计算100加200的结果")
print(result)  # 应该输出 300

使用Amazon广告管理Agent

from ad_agent.amazon.agent import AmazonAdAgent

# 初始化Amazon广告管理Agent
amazon_agent = AmazonAdAgent()

# 运行广告分析任务
result = amazon_agent.run_task("分析最近30天的广告表现")
print(result)

# 运行广告优化任务
result = amazon_agent.run_task("优化我的广告关键词出价")
print(result)

自定义回调处理器

from ad_agent.agent import AIAgent
from ad_agent.custom_callbacks import ColorfulConsoleCallbackHandler

# 创建自定义回调处理器实例
custom_callback = ColorfulConsoleCallbackHandler(enable_color=True)

# 初始化Agent并使用自定义回调处理器
agent = AIAgent(callback_handler=custom_callback)

# 运行Agent，将会看到彩色的控制台输出
result = agent.run("你好，世界！")

高级特性

会话内存管理

from ad_agent.agent import AIAgent

# 初始化Agent
agent = AIAgent()

# 第一次对话
result1 = agent.run("我叫张三")
print(result1)

# 第二次对话，Agent应该记住你的名字
result2 = agent.run("我叫什么名字？")
print(result2)  # 应该输出类似 "你叫张三" 的回答

# 清空内存
agent.clear_memory()

# 清空内存后，Agent将不再记得之前的对话
result3 = agent.run("我叫什么名字？")
print(result3)  # 应该输出类似 "我不知道你叫什么名字" 的回答

错误处理

from ad_agent.agent import AIAgent

# 初始化Agent
agent = AIAgent()

# 当执行出错时，Agent会返回错误信息
result = agent.run("这是一个会导致错误的请求")
print(result)  # 将包含错误信息

注意事项

1. 请确保在使用前配置好settings.yaml文件中的OpenAI API密钥
2. 对于生产环境，建议使用环境变量来管理API密钥
3. 工具调用可能会有API调用限制，请合理使用
4. 自定义工具时，请确保提供清晰的文档字符串，这将帮助Agent更好地理解和使用工具
5. 记得定期更新依赖以获取最新功能和修复