在 AI 技术唾手可得的时代，挖掘新需求才是真正的挑战

a. 内容描述

• 核心功能定位：该项目旨在提供一套构建可靠 LLM（大型语言模型）应用的原则，类似于“12 要素应用”方法论，但专注于 AI 代理的开发。其目标是帮助开发者构建高质量、可维护的 AI 代理，适用于生产环境。

• 关键应用场景：适用于需要将 AI 代理集成到现有产品中的技术团队，尤其是那些希望快速实现高可靠性 AI 功能的企业或开发者。

b. 功能特性

• 核心特性：

• 自然语言到工具调用：将用户输入的自然语言转换为结构化工具调用。

• 提示词管理：开发者可以完全控制提示词的设计和优化。

• 上下文窗口管理：高效管理 LLM 的上下文窗口，避免信息过载。

• 工具即结构化输出：工具调用以结构化输出形式返回，便于集成。

• 状态管理：统一执行状态和业务状态，简化开发流程。

• 灵活触发：支持从多种渠道触发代理，满足用户多样化需求。

d. 使用说明

• 快速入门：通过提供的 12 个核心原则，开发者可以逐步将 AI 代理集成到现有系统中。

• 详细指南：每个原则都有对应的文档链接，涵盖从设计到实现的详细说明。

• 工具支持：建议使用 TypeScript 或 Python 实现，并提供了相关工具和库的链接。

e. 潜在新需求

1. 需求 1：用户希望增加对更多编程语言的支持，例如 Rust 或 Go，以扩展框架的适用性。

2. 需求 2：用户希望提供更详细的性能优化指南，尤其是在高并发场景下的代理调优。

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