AutoDev 自定义 Agent:快速接入内部 AI Agent,构建 IDE 即 AI 辅助研发中心

news/2024/4/24 17:11:09/文章来源:https://blog.csdn.net/gmszone/article/details/136551180

在开源 AI IDE 插件 AutoDev 的 #51 issue 中,我们设计了 AutoDev 的 AI Agent 能力,半年后我们终于交付了这个功能。

在 AutoDev 1.7.0 中,你将可以接入内部的 AI Agent,并将其无缝与现有的 AI 辅助能力结合在一起。

本文将使用 AutoDev 结合 AI Agent 作为 demo,来展示如何使用 AutoDev 无疑 Agent 能力。详细见文档:https://ide.unitmesh.cc/agent/agent.html ,或者阅读代码。

详细 Demo 视频:

自定义 AI Agent

背景:如我们所知,通用的大语言模型是缺乏内部的相关资料的,我们需要结合 RAG 来做扩展。而在这些场景下,由于我们的资料可能会一直在更新,在 IDE 上做类似的功能是不合适的。为此,我们应该在服务端实现类似的能力,并将接口暴露给 IDE 。

因此,我们基于先前的自定义 LLM 经验,设计了 AutoDev 的自定义 AI Agent 能力,方便于大家使用。

1. 直接返回结果示例:内部 API 集成

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典型场景:

  • 模型不了解的知识。在学习鸿蒙应用的开发时,也可以在内部部署对应的 API,来加速学习。

  • 内部知识。当内部包含大量的领域知识、规范、 API 信息等场景

在这些场景下,可以直接使用 Direct 作为返回类型,集成对应的 AI Agent。对应的配置示例:

{"name": "内部 API 集成","url": "http://127.0.0.1:8765/api/agent/api-market","responseAction": "Direct"
}

即,直接返回并处理对应的内容。

2. 返回检索结果示例:组件库集成

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典型场景:

  • 结合知识检索。即需要的是某一类的知识,而只需要基于这些知识进一步往下沟通。诸如于,我需要让 AI 选择合适的组件,那么就需要拥有所有的组件信息,以进一步向下编码。

在这些场景下,可以直接使用 TextChunk 作为返回类型,集成对应的 AI Agent。对应的配置示例:

{"name": "组件库查询","url": "http://127.0.0.1:8765/api/agent/component-list","responseAction": "TextChunk"
}

即,AI 返回的是检索的结果,我可以基于结果来进行下一步聊天。

3. WebView 结果示例:低代码页面生成

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典型场景:

  • 前端页面生成。

  • 低代码页面生成。

这两种场景颇为相似,由于 AI 生成的前端代码问题多,往往需要结合内部的组件库或者 RAG 来进行。虽然如此,RAG 在这两种场景下结果也不好。与之相比,直接由 AI 生成一个原型图,交由产品经理和 UX 、 Dev 聊天显得更有价值。

在这些场景下,可以直接使用 WebView 作为返回类型,集成对应的 AI Agent。对应的配置示例:

{"name": "页面生成","url": "http://127.0.0.1:8765/api/agent/ux","auth": {"type": "Bearer","token": "eyJhbGci"},"responseAction": "WebView"
}

即,返回的结果是一个 WebView,后续在聊天中会展示对应的页面。

小结

在 IDE 里,我们可以将 AI Agent 视为一系列的能力插件,用于加速我们的开发过程。

PS 1:由于 JetBrains 市场的审核机制,等不及的朋友,可以从 GitHub 下载:https://github.com/unit-mesh/auto-dev/releases

PS 2:接口有了,剩下的就靠你们自己了。

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