From 722a26a4bdd1510a59828aa5856b5bbad40299cf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Annyfee <2287551746@qq.com> Date: Tue, 6 Jan 2026 10:13:05 +0800 Subject: [PATCH] docs(m13): add README section for module 13 --- m13_streamlit/README.md | 123 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 123 insertions(+) create mode 100644 m13_streamlit/README.md diff --git a/m13_streamlit/README.md b/m13_streamlit/README.md new file mode 100644 index 0000000..38455ff --- /dev/null +++ b/m13_streamlit/README.md @@ -0,0 +1,123 @@ +# 🧩 模块说明:Streamlit 实战篇 - 构建 AI Agent Web 应用 + +> 📌 核心知识点:Streamlit 基础组件|对话式 UI 设计|Agents SDK 集成|多智能体协作系统|状态持久化与会话管理 + +--- + +### 1. `s01_st_basics.py` (Streamlit 基础组件) + +全面介绍 Streamlit 的核心 UI 组件,为构建 AI Agent 应用打下基础。 + +- ✅ 掌握点: + - 使用 `st.chat_input` 实现用户对话输入 + - 使用 `st.chat_message` 创建对话气泡,支持自定义头像 + - 使用 `st.status` 实现可折叠的中间步骤展示 + - 使用 `st.empty()` 创建动态占位符,实现实时内容更新 + - 使用 `st.session_state` 实现跨会话的状态持久化 + - 使用 `st.sidebar` 设计侧边栏布局 + - 使用 `st.rerun()` 触发页面重新渲染,保持 UI 与状态同步 + +- 输出: + - 展示一个包含输入框、对话气泡、折叠状态栏、动态占位符的完整交互界面 + - 演示会话状态的管理和侧边栏的设计 + - 静态演示 `st.rerun()` 的使用场景和注意事项 + +> 💡 此文件是 Streamlit 的入门指南,适合初次接触 Streamlit 的开发者快速掌握核心组件。 + +--- + +### 2. `s02_st_layout_demo.py` (布局与页面配置) + +演示 Streamlit 的页面布局配置和聊天界面的基础构建方式。 + +- ✅ 掌握点: + - 使用 `st.set_page_config` 配置页面标题和布局模式 + - 实现 `layout="wide"` 宽屏布局,适合复杂应用场景 + - 使用 `st.sidebar` 构建侧边栏监控面板 + - 使用 `st.header`、`st.subheader`、`st.info` 设计侧边栏信息展示 + - 实现模拟的聊天历史展示流程 + +- 输出: + - 一个带有专业标题和侧边栏监控面板的智能客服驾驶舱界面 + - 展示用户和助手的对话气泡模拟效果 + - 包含用户画像信息展示的侧边栏布局 + +> 💡 此示例展示了如何构建专业的管理驾驶舱界面,适合需要监控功能的 AI 应用场景。 + +--- + +### 3. `s03_agent_single_mvp.py` (单智能体 MVP 实现) + +基于 Agents SDK 实现一个完整的单智能体客服系统,集成 OpenAI 兼容接口。 + +- ✅ 掌握点: + - 配置 OpenAIChatCompletionsModel 和 AsyncOpenAI 客户端 + - 使用 DeepSeek 模型构建智能客服 Agent + - 定义 Agent 的系统指令,包含业务逻辑判断(退票、改签等) + - 使用 `st.spinner` 显示加载动画 + - 使用 `Runner.run_sync` 同步执行智能体任务 + - 实现聊天历史的状态管理和自动渲染 + +- 输出: + - 一个可交互的智能航空客服助手 + - 支持退票申请、改签服务等业务场景 + - 完整的对话历史记录和上下文管理 + - 带侧边栏用户画像展示的监控界面 + +> 💡 这是构建 AI Agent Web 应用的基础模板,展示了如何将 Agents SDK 与 Streamlit 无缝集成。 + +--- + +### 4. `s04_agent_multi_session.py` (多智能体多会话系统) + +基于 Agents SDK 构建完整的多智能体协作系统,实现智能路由和会话持久化。 + +- ✅ 掌握点: + - 使用 `SQLiteSession` 实现对话历史的数据库持久化 + - 实现多智能体协作(TriageAgent、RefundAgent、ChangeAgent) + - 使用 `MCP` 协议连接高德地图等外部服务 + - 实现智能体之间的动态转接和状态切换 + - 使用流式输出 `Runner.run_streamed` 实现实时响应 + - 捕获和处理智能体事件(工具调用、转接事件) + - 实现会话管理和历史消息回放功能 + - 设计可复用的侧边栏渲染函数 + +- 输出: + - 完整的智能航空客服多智能体系统 + - 自动根据用户需求转接至对应的专业坐席(退票专员、改签专员) + - 实时展示工具调用日志和智能体转接过程 + - 支持会话历史持久化,页面刷新后依然保持对话上下文 + - 动态更新的驾驶舱监控界面,显示当前坐席、用户画像和会话统计 + +> 💡 这是接近生产环境的多智能体应用示例,展示了如何构建可扩展、可维护的复杂 AI Agent 系统。 + +--- + +### 🔔 全局注意事项 + +- **学习路径建议**: + `s01.`(基础组件) → `s02.`(布局配置) → `s03.`(单智能体集成) → `s04.`(多智能体协作) +- 所有 `.py` 文件依赖根目录 `.env` 中的 `OPENAI_API_KEY` +- `s03` 和 `s04` 使用 DeepSeek API 作为 OpenAI 兼容端点 +- `s04_agent_multi_session.py` 需要依赖 `m12_agents_sdk_swarm` 模块中的智能体定义 +- 运行前确保已安装相关依赖:`streamlit`、`agents`、`openai`、`nest-asyncio` + +- **运行方式**: + ```bash + cd m13_streamlit + streamlit run s01_st_basics.py # 基础组件演示 + streamlit run s02_st_layout_demo.py # 布局配置演示 + streamlit run s03_agent_single_mvp.py # 单智能体 MVP + streamlit run s04_agent_multi_session.py # 多智能体系统 + ``` + +--- + +### 💡 **建议** + +- 尝试扩展 `s04_agent_multi_session.py`,添加更多专业坐席(如投诉处理、行李查询) +- 实验不同的 Agent 路由逻辑,优化用户体验 +- 将真实的服务 API(如航班查询、支付系统)集成到系统中 +- 探索 SQLiteSession 的高级用法,如会话分析、对话导出等 +- 考虑添加语音输入、多语言支持等扩展功能 +- 研究 Streamlit 的自定义组件,构建更丰富的可视化界面