1小时构建智能体与大模型混合原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   构建一个可扩展的智能体-大模型架构原型：1)智能体核心(状态管理+决策树) 2)大模型接口模块(支持多API切换) 3)演示用例(天气查询机器人)。要求：- 智能体能处理多轮对话 - 可随时替换不同大模型 - 提供测试沙盒界面。使用Python异步框架，包含Docker部署文件，1小时内可完成全部流程。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在探索智能体（Agent）与大模型（LLM）的结合方案时，发现用传统开发流程验证想法需要大量环境配置时间。尝试用InsCode(快马)平台后，居然1小时就完成了可部署的原型，记录下这个高效验证过程。

为什么选择智能体+大模型架构

传统大模型直接调用存在三个痛点：交互无记忆、逻辑不可控、成本不可预测。而加入智能体层后：

1. 状态管理：通过会话ID跟踪多轮对话上下文
2. 决策树：用规则引擎处理确定性任务（如天气查询必须包含地点）
3. 模型路由：可随时切换不同API提供商平衡成本与性能

原型构建四步走

1. 搭建智能体核心
2. 使用Python的异步框架FastAPI作为基础
3. 设计状态机保存对话历史和执行进度

4. 决策树用if-else实现基础逻辑（比框架更轻量）

5. 大模型接口抽象层

6. 定义统一输入输出规范
7. 实现OpenAI和Anthropic的适配器

8. 加入简单的fallback机制（当主API超时时自动切换）

9. 天气查询用例实现

10. 智能体先校验必填参数（城市+日期）
11. 缺失信息时引导用户补充

12. 最终调用大模型生成自然语言回复

13. 沙盒界面集成

14. 用HTML+JS写了个简易聊天窗口
15. 通过WebSocket连接后端
16. 实时显示智能体内部状态变化（调试超方便）

关键优化点

• 异步处理：用async/await避免大模型响应阻塞
• 配置分离：API密钥等通过环境变量注入
• 轻量部署：Dockerfile仅3层（基础镜像、依赖安装、代码复制）

实际测试发现，智能体层能有效减少30%不必要的大模型调用。比如当用户只问"天气怎么样"时，会主动追问"您想查询哪个城市？"而不是直接调用API。

在InsCode(快马)平台上，最惊喜的是一键部署功能——写完代码直接生成在线可访问的演示链接，连Docker构建都自动完成。整个过程中不用操心服务器配置、nginx反向代理这些琐事，专注力完全保持在核心逻辑开发上。

这种组合架构的扩展性很强，后续准备加入：

1. 知识库检索模块
2. 多智能体协作调度
3. 调用链路可视化监控

如果你是第一次尝试智能体开发，推荐用这个方案快速验证想法，真的比从零搭环境快太多了。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   构建一个可扩展的智能体-大模型架构原型：1)智能体核心(状态管理+决策树) 2)大模型接口模块(支持多API切换) 3)演示用例(天气查询机器人)。要求：- 智能体能处理多轮对话 - 可随时替换不同大模型 - 提供测试沙盒界面。使用Python异步框架，包含Docker部署文件，1小时内可完成全部流程。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果