RWKV Agent Kit

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约 997 字大约 3 分钟

2025-09-08

RWKV Agent Kit 支持创建高度定制化的智能体，包括多智能体协作和智能体个性化功能。本章节将详细介绍如何构建和管理自定义智能体。

🔄 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);

最佳实践

智能体设计原则

  1. 单一职责: 每个智能体应该专注于特定的任务领域
  2. 清晰接口: 定义明确的输入输出格式和通信协议
  3. 容错处理: 实现健壮的错误处理和恢复机制
  4. 性能优化: 合理分配资源，避免不必要的计算开销

协作模式

  • 管道模式: 智能体按顺序处理任务
  • 并行模式: 多个智能体同时处理不同子任务
  • 层次模式: 主智能体协调多个子智能体
  • 竞争模式: 多个智能体提供不同方案供选择

个性化策略

  • 渐进式学习: 逐步积累用户偏好数据
  • 上下文感知: 根据对话场景调整行为
  • 反馈循环: 持续收集和应用用户反馈
  • 隐私保护: 在个性化的同时保护用户隐私

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