惊！函数调用驱动的 AI 应用实践竟藏着这些秘密！

今天我们实践前几天所学，聚焦函数调用模块，组装多智能体任务拆分等核心组件。为方便入门选了简单高效方案，你也能按需设计框架。

实践分四大板块：

#A 代码组装

：深入完成任务拆解、路由配置等。

#B 本地实践

：搭建环境运行程序。

#C 问题探讨

：分析实践方案不适用于生产的原因并交流优化策略。

#D 答疑互动

：解答实践问题。

一、实践成果

本次实践目标是开发函数调用驱动的 AI 程序生成轻量级 Flask 程序，你会：

拆解任务为步骤

生成代码和文件

检查任务情况并决策

更新路由状态共享信息

二、组件工作过程

1. 创建工作目录

2. Agent 文件操作函数

3. 加载路由模块

4. 任务与记录模块

三、Agent 与 tools 编排

Agent 工作逻辑

四、实践操作与优化

操作步骤

下载项目，包含requirements.txt、main.py、.env

创建并编辑.env，填入openai_api_key

创建激活conda环境，安装依赖

执行python main.py启动，访问http://127.0.0.1:8080查看

问题与优化

生成的 Flask 应用存在不足，如提示词单一、模型弱、监控缺失，且服务耗时。可采用多智能体异步多线程架构、完善大模型管理模块优化。