自定义工具

创建自定义工具

use rwkv_agent_kit::tools::{Tool, ToolResult};
use async_trait::async_trait;
use serde_json::Value;

pub struct WeatherTool {
    api_key: String,
}

#[async_trait]
impl Tool for WeatherTool {
    fn name(&self) -> &str {
        "weather"
    }
    
    fn description(&self) -> &str {
        "获取指定城市的天气信息"
    }
    
    fn parameters(&self) -> Value {
        serde_json::json!({
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称"
                }
            },
            "required": ["city"]
        })
    }
    
    async fn execute(&self, params: Value) -> ToolResult {
        let city = params["city"].as_str().unwrap_or("北京");
        // 实现天气API调用逻辑
        let weather_info = format!("{}的天气：晴朗，温度25°C", city);
        ToolResult::Success(weather_info)
    }
}

注册和使用自定义工具

let weather_tool = WeatherTool {
    api_key: "your_api_key".to_string(),
};

agent.add_tool(Box::new(weather_tool));

let response = agent.chat("请告诉我北京的天气如何？").await?;

记忆检索

向量存储

use rwkv_agent_kit::memory::{VectorStore, EmbeddingModel};

// 初始化向量存储
let embedding_model = EmbeddingModel::new("path/to/embedding/model")?;
let mut vector_store = VectorStore::new(embedding_model);

// 添加文档
vector_store.add_document("doc1", "这是一个关于AI的文档").await?;
vector_store.add_document("doc2", "这是一个关于机器学习的文档").await?;

// 检索相关文档
let results = vector_store.search("人工智能", 5).await?;
for result in results {
    println!("文档: {}, 相似度: {}", result.content, result.score);
}

长期记忆

use rwkv_agent_kit::memory::LongTermMemory;

// 启用长期记忆
let mut memory = LongTermMemory::new(db_config).await?;
agent.set_memory(memory);

// 智能体会自动存储和检索重要信息
let response = agent.chat("我喜欢吃苹果").await?;
// 后续对话中智能体会记住这个偏好
let response2 = agent.chat("推荐一些水果给我").await?;

多模态支持

图像处理

use rwkv_agent_kit::multimodal::ImageProcessor;

let image_processor = ImageProcessor::new();
let image_data = std::fs::read("image.jpg")?;

// 图像描述
let description = image_processor.describe_image(&image_data).await?;
println!("图像描述: {}", description);

// 图像问答
let answer = image_processor.answer_about_image(
    &image_data, 
    "这张图片中有什么？"
).await?;

语音处理

use rwkv_agent_kit::multimodal::SpeechProcessor;

let speech_processor = SpeechProcessor::new();

// 语音转文字
let audio_data = std::fs::read("audio.wav")?;
let text = speech_processor.speech_to_text(&audio_data).await?;

// 文字转语音
let audio = speech_processor.text_to_speech("你好，世界！").await?;
std::fs::write("output.wav", audio)?;

插件系统

加载插件

use rwkv_agent_kit::plugins::PluginManager;

let mut plugin_manager = PluginManager::new();

// 加载插件
plugin_manager.load_plugin("path/to/plugin.so").await?;

// 将插件管理器附加到智能体
agent.set_plugin_manager(plugin_manager);

性能优化

批量处理

// 批量处理多个请求
let requests = vec![
    "请总结这篇文章",
    "翻译这段文字",
    "回答这个问题",
];

let responses = agent.batch_chat(requests).await?;
for (i, response) in responses.iter().enumerate() {
    println!("请求 {}: {}", i + 1, response);
}

缓存机制

use rwkv_agent_kit::cache::CacheConfig;

// 启用缓存
let cache_config = CacheConfig {
    max_size: 1000,
    ttl_seconds: 3600,
};

agent.enable_cache(cache_config);

监控和日志

性能监控

use rwkv_agent_kit::monitoring::PerformanceMonitor;

let monitor = PerformanceMonitor::new();
agent.set_monitor(monitor);

// 获取性能统计
let stats = agent.get_performance_stats().await?;
println!("平均响应时间: {}ms", stats.avg_response_time);
println!("总请求数: {}", stats.total_requests);

日志配置

use rwkv_agent_kit::logging::LogConfig;

let log_config = LogConfig {
    level: "info".to_string(),
    file_path: Some("agent.log".to_string()),
    max_file_size: 10 * 1024 * 1024, // 10MB
};

agent.configure_logging(log_config)?;