AI agent 开发全链路工具集

1. 交互端 (Interactive terminal)

作用： 构建用户与 AI 代理交互的界面，直接决定系统体验与响应效率。

Streamlit

• 仓库地址： github.com/streamlit/streamlit
• 官方文档： docs.streamlit.io
• 代表性案例： 快速构建交互式数据仪表盘与 AI 模型推理展示页面。
• 示例代码：

  import streamlit as st
  
  st.title("AI Agent Demo")
  user_input = st.text_input("请输入问题：")
  if user_input:
      # 模拟调用模型接口获得回答
      answer = f"模型回答：{
         
         user_input}"
      st.write(answer)
  

Flask

• 仓库地址： github.com/pallets/flask
• 官方文档： flask.palletsprojects.com
• 代表性案例： 构建 RESTful API，为前端（如 React、Vue）提供 AI 模型调用服务。
• 示例代码：

  from flask import Flask, request, jsonify
  app = Flask(__name__)
  
  @app.route('/api/ask', methods=['POST'])
  def ask():
      data = request.json
      question = data.get('question', '')
      # 此处可嵌入模型调用逻辑
      answer = f"模型回答：{
         
         question}"
      return jsonify({
       
       "answer": answer})
  
  if __name__ == '__main__':
      app.run(debug=True)
  

Gradio

• 仓库地址： github.com/gradio-app/gradio
• 官方文档： gradio.app
• 代表性案例： 快速搭建 AI 模型的交互式 Demo，适用于原型验证和演示。
• 示例代码：

  import gradio as gr
  
  def greet(name):
      return "Hello " + name + "!"
  
  iface =</