Azure AI Agent 实战落地：文件读取与总结自动化

一、前言

上一篇我们成功升级了 Azure Agent，实现了「多工具支持」和「多轮记忆」两大核心功能，摆脱了'单一文本总结、无上下文记忆'的局限，让 Agent 从基础工具升级为实用型智能助手。同时掌握了 Agent 的模块化扩展逻辑——通过工具映射字典，可灵活新增功能，无需重构核心代码。

这一篇我们进入「实战落地」阶段——结合职场高频需求，基于上一篇的模块化架构，打造一个能直接用的办公助手型 Agent，核心实现 3 个实用功能，全程复用你已有的 Azure GPT-4 模型和 azure_config.json 配置文件。

本篇核心目标：让 Agent 能'读文件、做总结、存结果'，适配 Word、PDF、TXT 三种常见办公文件格式，解决职场中'手动读取文件、总结内容、保存结果'的重复工作，真正实现'一键操作、全程自动化'。同时，我们会优化 Agent 的稳定性和容错性，避免因文件格式错误、内容为空导致的程序崩溃，让实操更顺畅。

新增的「文件读取模块」和「结果保存模块」是本次实战的重点。

二、实操

安装依赖

# 补充文件读取依赖（支持 Word/PDF/TXT）
pip install python-docx # 读取 Word 文件（.docx 格式）
pip install PyPDF2 # 读取 PDF 文件（.pdf 格式）
# 结果保存依赖（复用之前的，若已安装可跳过）
pip install openpyxl # 保存为 Excel（可选，本次默认保存为 TXT，更简单）

完整代码

from openai import AzureOpenAI
import json
import os
from docx import Document # 读取 Word 文件
from PyPDF2 import PdfReader # 读取 PDF 文件

# ===================== 1. Azure 配置加载（完全复用 上一篇，无需修改） =====================
CONFIG_FILE = "azure_config.json"

def load_azure_config():
    """加载 Azure OpenAI 配置，沿用 上一篇的容错处理，避免配置错误导致程序崩溃"""
    if os.path.exists(CONFIG_FILE):
        try:
            with open(CONFIG_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
                config = json.load(f)
            # 验证核心配置是否完整（适配 GPT-4 部署，与 上一篇一致）
            required_keys = ["azure_endpoint", "api_key", ]
             (key  config  key  required_keys):
                 config
            :
                ()
         Exception  e:
            ()
    
    
    config = {
        : (),
        : (),
        : ()
    }
     (CONFIG_FILE, , encoding=)  f:
        json.dump(config, f, ensure_ascii=, indent=)
     config


config = load_azure_config()
client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint=config[],
    api_key=config[],
    api_version= 
)



 () -> :
    
    
      os.path.exists(file_path):
         
    
    
    file_ext = os.path.splitext(file_path)[].lower()
    :
         file_ext == :
            
            doc = Document(file_path)
            content = .join([para.text  para  doc.paragraphs  para.text.strip()])
         file_ext == :
            
            reader = PdfReader(file_path)
            content = .join([page.extract_text()  page  reader.pages  page.extract_text().strip()])
         file_ext == :
            
             (file_path, , encoding=)  f:
                content = f.read()
        :
             
        
        
          content.strip():
             
         content
     Exception  e:
         


 () -> :
    
    :
        response = client.chat.completions.create(
            model=config[],
            messages=[
                {: , : },
                {: , : }
            ],
            temperature= 
        )
         response.choices[].message.content.strip()
     Exception  e:
         


 () -> :
    
     datetime
    
      file_name:
        now = datetime.datetime.now().strftime()
        file_name = 
    
      file_name.endswith():
        file_name += 
    
    
    :
         (file_name, , encoding=)  f:
            f.write()
            f.write( *  + )
            f.write(result)
         
     Exception  e:
         


 :
     ():
        .history = [] 
        .last_file_path =  
        
        .tools = {: read_file, : summary_tool, : save_result}

     () -> :
        
        
        instruction_lower = instruction.lower()
        file_path = 
        
        
         (ext  instruction  ext  [, , ]):
            
             re
            pattern = 
             = re.search(pattern, instruction)
             :
                file_path = .group()
                .last_file_path = file_path 
        :
            
            file_path = .last_file_path
        
        
         (keyword  instruction_lower  keyword  [, ]):
             , file_path, instruction
         (keyword  instruction_lower  keyword  [, , ]):
             , file_path, instruction
         (keyword  instruction_lower  keyword  [, ]):
             , , instruction
        :
            
             , file_path, instruction

     () -> :
        
        ()
        intent, file_path, raw_instruction = .parse_intent(instruction)
        
        
         intent == :
              file_path:
                result = 
            :
                result = .tools[](file_path)
            
            
              result.startswith():
                .last_file_path = file_path 
                .history.append((, file_path, result[:] + )) 
        
         intent == :
              file_path:
                
                result = 
            :
                
                file_content = .tools[](file_path)
                 file_content.startswith():
                    result = file_content 
                :
                    result = .tools[](file_content)
            
            
            .history.append((, file_path, result))
        
         intent == :
            
              .history:
                result = 
            :
                last_task, last_file, last_result = .history[-]
                save_msg = .tools[](last_result)
                result = 
        :
            
            result = 
        
        
        .history.append((, raw_instruction, result))
        
         (.history) > :
            .history.pop()
         result


 __name__ == :
    
    office_agent = OfficeAgent()
    ()
    ()
    ()
    ()
    ()
    ()
    ()
    
    
     :
        user_input = ()
         user_input  [, , ]:
            ()
            
        
        result = office_agent.run(user_input)
        ()