高级功能
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RWKV Agent Kit 提供了丰富的高级功能，帮助开发者构建更强大、更智能的AI智能体。本章节将深入介绍这些高级特性的使用方法和最佳实践。
🧠 高级记忆系统
语义记忆检索
语义记忆系统使用向量嵌入技术，能够根据语义相似性检索相关记忆：
use rwkv_agent_kit::memory::{SemanticMemory, MemoryQuery};
use rwkv_agent_kit::embeddings::SentenceTransformer;
// 初始化语义记忆系统
let embedding_model = SentenceTransformer::new("all-MiniLM-L6-v2")?;
let mut memory = SemanticMemory::new(embedding_model);
// 存储记忆
memory.store("用户喜欢喝咖啡", "preference").await?;
memory.store("用户住在北京", "location").await?;
memory.store("用户是软件工程师", "profession").await?;
// 语义检索
let query = MemoryQuery::new("用户的饮食偏好")
.with_similarity_threshold(0.7)
.with_max_results(5);
let memories = memory.search(query).await?;
for memory in memories {
println!("相关记忆: {} (相似度: {:.2})", memory.content, memory.similarity);
}知识图谱构建
构建实体关系图谱，支持复杂的知识推理：
use rwkv_agent_kit::knowledge::{KnowledgeGraph, Entity, Relation};
// 创建知识图谱
let mut kg = KnowledgeGraph::new();
// 添加实体
let user = kg.add_entity(Entity::new("用户", "Person"));
let coffee = kg.add_entity(Entity::new("咖啡", "Beverage"));
let beijing = kg.add_entity(Entity::new("北京", "City"));
// 添加关系
kg.add_relation(user, "likes", coffee)?;
kg.add_relation(user, "lives_in", beijing)?;
// 查询关系
let preferences = kg.find_relations(user, "likes")?;
for (entity, relation) in preferences {
println!("用户{}：{}", relation, entity.name);
}
// 路径查询
let path = kg.find_path(user, coffee, 3)?;
if let Some(path) = path {
println!("关系路径: {:?}", path);
}记忆压缩与摘要
自动压缩长期记忆，提取关键信息：
use rwkv_agent_kit::memory::{MemoryCompressor, CompressionStrategy};
// 创建记忆压缩器
let compressor = MemoryCompressor::new(CompressionStrategy::Extractive);
// 压缩记忆
let long_conversation = "很长的对话历史...";
let summary = compressor.compress(long_conversation, 200).await?;
println!("压缩后的摘要: {}", summary);
// 分层压缩
let hierarchical_summary = compressor
.hierarchical_compress(long_conversation)
.with_levels(3)
.with_compression_ratio(0.3)
.execute().await?;🛠️ 高级工具系统
自定义工具开发
创建自定义工具扩展智能体能力：
use rwkv_agent_kit::tools::{Tool, ToolResult, ToolError};
use serde::{Deserialize, Serialize};
use async_trait::async_trait;
#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]
struct WeatherQuery {
city: String,
date: Option<String>,
}
#[derive(Debug)]
struct WeatherTool {
api_key: String,
}
#[async_trait]
impl Tool for WeatherTool {
fn name(&self) -> &str {
"weather_query"
}
fn description(&self) -> &str {
"查询指定城市的天气信息"
}
fn parameters_schema(&self) -> serde_json::Value {
serde_json::json!({
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "城市名称"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "查询日期 (可选)"
}
},
"required": ["city"]
})
}
async fn execute(&self, params: serde_json::Value) -> Result<ToolResult, ToolError> {
let query: WeatherQuery = serde_json::from_value(params)?;
// 调用天气API
let weather_data = self.fetch_weather(&query.city, query.date.as_deref()).await?;
Ok(ToolResult::success(weather_data))
}
}
impl WeatherTool {
async fn fetch_weather(&self, city: &str, date: Option<&str>) -> Result<serde_json::Value, ToolError> {
// 实现天气API调用逻辑
// ...
Ok(serde_json::json!({
"city": city,
"temperature": "22°C",
"condition": "晴天",
"humidity": "65%"
}))
}
}工具链组合
组合多个工具创建复杂的工作流：
use rwkv_agent_kit::tools::{ToolChain, ToolRegistry};
// 注册工具
let mut registry = ToolRegistry::new();
registry.register(Box::new(WeatherTool::new(api_key)));
registry.register(Box::new(CalendarTool::new()));
registry.register(Box::new(EmailTool::new()));
// 创建工具链
let chain = ToolChain::new()
.add_step("weather_query", json!({"city": "北京"}))
.add_conditional_step(
|result| result["condition"] == "雨天",
"calendar_query",
json!({"date": "today"})
)
.add_step("email_send", json!({
"to": "user@example.com",
"subject": "天气提醒",
"body": "今天有雨，记得带伞！"
}));
// 执行工具链
let result = chain.execute(®istry).await?;
println!("工具链执行结果: {:?}", result);工具权限管理
实现细粒度的工具访问控制：
use rwkv_agent_kit::tools::{ToolPermission, PermissionManager};
// 创建权限管理器
let mut perm_manager = PermissionManager::new();
// 定义权限策略
perm_manager.add_policy("user_tools", vec![
ToolPermission::Allow("weather_query"),
ToolPermission::Allow("calendar_query"),
ToolPermission::Deny("system_command"),
]);
perm_manager.add_policy("admin_tools", vec![
ToolPermission::AllowAll,
]);
// 检查权限
let user_role = "user_tools";
if perm_manager.check_permission(user_role, "weather_query") {
// 执行工具
let result = tool.execute(params).await?;
} else {
return Err("权限不足".into());
}🔄 多智能体协作
智能体通信
实现智能体之间的消息传递和协作：
use rwkv_agent_kit::multi_agent::{Agent, Message, MessageBus};
use tokio::sync::mpsc;
// 创建消息总线
let message_bus = MessageBus::new();
// 创建智能体
let mut agent1 = Agent::new("研究员", config.clone())
.with_role("负责信息收集和分析")
.with_tools(vec!["web_search", "data_analysis"])
.connect_to_bus(&message_bus);
let mut agent2 = Agent::new("写作助手", config.clone())
.with_role("负责内容创作和编辑")
.with_tools(vec!["text_generation", "grammar_check"])
.connect_to_bus(&message_bus);
// 智能体协作流程
let task = "写一篇关于AI发展趋势的文章";
// 研究员收集信息
let research_result = agent1.process(task).await?;
// 发送消息给写作助手
let message = Message::new()
.from("研究员")
.to("写作助手")
.with_content(research_result)
.with_task("基于研究结果写作文章");
message_bus.send(message).await?;
// 写作助手接收消息并处理
let article = agent2.receive_and_process().await?;
println!("协作完成的文章: {}", article);任务分解与分配
自动分解复杂任务并分配给合适的智能体：
use rwkv_agent_kit::multi_agent::{TaskDecomposer, TaskScheduler};
// 创建任务分解器
let decomposer = TaskDecomposer::new();
// 分解复杂任务
let complex_task = "创建一个完整的产品营销方案";
let subtasks = decomposer.decompose(complex_task).await?;
// 创建任务调度器
let mut scheduler = TaskScheduler::new();
// 注册智能体及其能力
scheduler.register_agent("市场分析师", vec!["market_research", "competitor_analysis"]);
scheduler.register_agent("创意总监", vec!["creative_design", "content_creation"]);
scheduler.register_agent("数据分析师", vec!["data_analysis", "report_generation"]);
// 分配任务
for subtask in subtasks {
let assigned_agent = scheduler.assign_task(&subtask).await?;
println!("任务 '{}' 分配给: {}", subtask.description, assigned_agent);
}
// 执行并监控任务
let results = scheduler.execute_all().await?;
for (task, result) in results {
println!("任务 '{}' 完成: {:?}", task, result);
}🎯 智能体个性化
动态人格调整
根据用户偏好和上下文动态调整智能体人格：
use rwkv_agent_kit::personality::{PersonalityProfile, PersonalityAdjuster};
// 定义人格档案
let mut personality = PersonalityProfile::new()
.with_trait("friendliness", 0.8)
.with_trait("formality", 0.3)
.with_trait("creativity", 0.7)
.with_trait("analytical", 0.6);
// 创建人格调整器
let adjuster = PersonalityAdjuster::new();
// 根据用户反馈调整人格
let user_feedback = "希望回答更正式一些";
let adjusted_personality = adjuster
.adjust_based_on_feedback(&personality, user_feedback)
.await?;
// 应用人格到智能体
agent.set_personality(adjusted_personality);
// 根据上下文动态调整
let context = "商务会议环境";
let context_personality = adjuster
.adjust_for_context(&personality, context)
.await?;
agent.set_temporary_personality(context_personality);学习用户偏好
智能体可以学习和适应用户的偏好：
use rwkv_agent_kit::learning::{PreferenceTracker, UserProfile};
// 创建用户偏好跟踪器
let mut tracker = PreferenceTracker::new();
// 记录用户交互
tracker.record_interaction("用户选择了详细解释而不是简短回答");
tracker.record_interaction("用户对技术术语表示困惑");
tracker.record_interaction("用户喜欢有例子的回答");
// 分析偏好模式
let user_profile = tracker.analyze_preferences().await?;
println!("用户偏好分析:");
println!("- 详细程度: {}", user_profile.detail_preference);
println!("- 技术水平: {}", user_profile.technical_level);
println!("- 学习风格: {:?}", user_profile.learning_style);
// 根据偏好调整回答风格
agent.adapt_to_user_profile(user_profile);📊 高级监控与分析
性能监控
实时监控智能体性能和资源使用：
use rwkv_agent_kit::monitoring::{PerformanceMonitor, Metrics};
use std::time::Duration;
// 创建性能监控器
let monitor = PerformanceMonitor::new()
.with_sampling_interval(Duration::from_secs(1))
.with_metrics(vec![
Metrics::ResponseTime,
Metrics::MemoryUsage,
Metrics::TokensPerSecond,
Metrics::ToolExecutionTime,
]);
// 启动监控
monitor.start();
// 在智能体处理过程中收集指标
let start_time = std::time::Instant::now();
let response = agent.process(user_input).await?;
let response_time = start_time.elapsed();
monitor.record_metric(Metrics::ResponseTime, response_time.as_millis() as f64);
// 获取性能报告
let report = monitor.generate_report().await?;
println!("性能报告: {:?}", report);
// 设置性能告警
monitor.set_alert(Metrics::ResponseTime, 5000.0, |value| {
eprintln!("警告: 响应时间过长 {}ms", value);
});对话质量分析
分析对话质量和用户满意度：
use rwkv_agent_kit::analytics::{ConversationAnalyzer, QualityMetrics};
// 创建对话分析器
let analyzer = ConversationAnalyzer::new();
// 分析对话质量
let conversation_history = vec![
("用户", "你好，我想了解机器学习"),
("智能体", "你好！我很乐意帮你了解机器学习..."),
// ... 更多对话
];
let quality_metrics = analyzer.analyze_conversation(&conversation_history).await?;
println!("对话质量分析:");
println!("- 相关性得分: {:.2}", quality_metrics.relevance_score);
println!("- 连贯性得分: {:.2}", quality_metrics.coherence_score);
println!("- 有用性得分: {:.2}", quality_metrics.helpfulness_score);
println!("- 用户参与度: {:.2}", quality_metrics.engagement_score);
// 识别改进点
let improvement_suggestions = analyzer.suggest_improvements(&quality_metrics).await?;
for suggestion in improvement_suggestions {
println!("改进建议: {}", suggestion);
}🔒 安全与隐私
内容安全过滤
实现多层次的内容安全检查：
use rwkv_agent_kit::safety::{ContentFilter, SafetyLevel, FilterResult};
// 创建内容过滤器
let filter = ContentFilter::new()
.with_safety_level(SafetyLevel::Strict)
.with_custom_rules(vec![
"禁止讨论非法活动",
"避免提供医疗建议",
"不得泄露个人信息",
]);
// 过滤用户输入
let user_input = "用户的输入内容...";
match filter.check_input(user_input).await? {
FilterResult::Safe => {
// 继续处理
let response = agent.process(user_input).await?;
}
FilterResult::Unsafe(reason) => {
println!("输入被拒绝: {}", reason);
return Ok("抱歉，我不能处理这个请求。".to_string());
}
FilterResult::Warning(warning) => {
println!("输入警告: {}", warning);
// 谨慎处理
}
}
// 过滤智能体输出
let agent_response = "智能体的回答...";
let filtered_response = filter.filter_output(agent_response).await?;隐私保护
保护用户隐私和敏感信息：
use rwkv_agent_kit::privacy::{PrivacyProtector, SensitiveDataDetector};
// 创建隐私保护器
let protector = PrivacyProtector::new()
.with_encryption_key("your-encryption-key")
.with_anonymization(true);
// 检测敏感信息
let detector = SensitiveDataDetector::new();
let text = "我的电话是13812345678，邮箱是user@example.com";
let sensitive_data = detector.detect(text).await?;
for data in sensitive_data {
println!("检测到敏感信息: {} (类型: {:?})", data.value, data.data_type);
}
// 匿名化处理
let anonymized_text = protector.anonymize(text).await?;
println!("匿名化后: {}", anonymized_text);
// 加密存储
let encrypted_memory = protector.encrypt_memory("用户的私人信息").await?;
memory.store_encrypted(encrypted_memory).await?;这些高级功能为RWKV Agent Kit提供了强大的扩展能力。通过合理使用这些特性，你可以构建出更智能、更安全、更个性化的AI智能体。