ChatBI Agent 架构包含规划、工具、行动和记忆四大模块。规划模块利用思维树、少样本学习等策略制定任务；工具模块提供代码解析与数据库支持；行动模块处理多轮对话；记忆模块管理长短期信息。文章结合电信运营商数据统计案例，展示了从任务规划到数据执行的全流程实现，通过 Python 与 SQL 集成完成复杂数据分析任务。
随着人工智能技术的迅猛发展，智能对话系统在各行各业中的应用越来越广泛。本文将介绍一种名为 ChatBI Agent 的架构设计，并以电信运营商系统的经分数据统计 Agent 为案例，结合具体的代码实现，帮助读者了解这一系统的设计理念和实现方式。
ChatBI Agent 的架构图分为四个主要模块：规划模块、工具模块、行动模块和记忆模块。每个模块都有其独特的功能和相互协作的机制，确保系统能够高效、准确地完成各种复杂任务。
规划模块是 ChatBI Agent 的核心部分之一，负责任务的规划和策略制定。它包括以下几个子模块：
思维树通过构建一个树状结构，帮助系统在复杂问题中找到最优解。这一模块利用层次化思维方式，对问题进行分解和递进处理，确保在每个步骤上都能做出最优决策。
class TreeOfThoughts:
def __init__(self):
self.tree = {}
def add_thought(self, level, thought):
if level not in self.tree:
self.tree[level] = []
self.tree[level].append(thought)
def get_optimal_path(self):
optimal_path = []
for level in sorted(self.tree.keys()):
optimal_path.append(self.tree[level][0]) # 简化处理，只取每层的第一个思维
return optimal_path
Few Shot 学习是一种少样本学习方法，通过少量示例数据进行模型训练，使系统能够快速适应新任务。此方法极大地提高了模型的泛化能力和适应性。
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
class FewShotLearner:
def __init__(self, model_name='gpt2'):
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
def generate_text(self, prompt, max_length=50):
inputs = self.tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
outputs = self.model.generate(inputs, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
Chain of Thought 模块通过连贯的思维链条，帮助系统在复杂任务中保持逻辑一致性。每一步的推理结果都会作为下一步的输入，形成一个连贯的思维过程。
class ChainOfThought:
def __init__(self):
self.chain = []
def add_thought(self, thought):
self.chain.append(thought)
def get_chain(self):
return ' -> '.join(self.chain)
Least to Most 是一种从简单到复杂的任务处理策略。通过先解决简单问题，再逐步攻克复杂问题，确保系统在处理过程中始终保持高效和准确。
class LeastToMost:
def __init__(self, tasks):
self.tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x['complexity'])
def execute_tasks(self):
results = []
for task in self.tasks:
results.append(self.execute_task(task))
return results
def execute_task(self, task):
# 具体任务执行逻辑
return f"Executed task: {task['name']}"
复杂任务解释模块负责将复杂的任务分解为可管理的子任务，并为每个子任务制定详细的执行计划。这一模块的存在，确保了系统能够应对各种复杂和多变的任务需求。
class ComplexTaskDecomposer:
def decompose(self, task):
sub_tasks = []
# 分解任务的具体逻辑
return sub_tasks
自动 Debug 模块通过自动化调试和错误修复，提升系统的稳定性和可靠性。当系统在执行过程中遇到错误时，能够自动检测并进行修正，确保任务顺利完成。
class AutoDebugger:
def debug(self, process):
try:
process.run()
except Exception as e:
self.fix_error(e)
def fix_error(self, error):
# 错误修复逻辑
pass
工具模块为 ChatBI Agent 提供了各种必要的工具和平台支持，确保系统能够高效完成各项任务。
Python 代码解析器能够解析和执行 Python 代码，使系统能够进行各种复杂的数据处理和计算任务。
def execute_python_code(code):
exec(code)
SQL 代码解释器负责解析和执行 SQL 查询，帮助系统从数据库中提取和处理数据。
import mysql.connector
def execute_sql_query(query):
conn = mysql.connector.connect(user='user', password='password', host='localhost', database='database')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return result
MySQL 平台为系统提供了一个稳定和高效的数据库管理平台，确保数据的存储和检索高效可靠。
class MySQLPlatform:
def __init__(self, config):
self.conn = mysql.connector.connect(**config)
def query(self, sql):
cursor = self.conn.cursor()
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
return result
def close(self):
self.conn.close()
大数据平台使系统能够处理和分析海量数据，支持各种大数据应用场景，为系统提供强大的数据分析能力。
from pyspark.sql import SparkSession
class BigDataPlatform:
def __init__(self):
self.spark = SparkSession.builder.appName("BigDataApp").getOrCreate()
def process_data(self, data):
df = self.spark.createDataFrame(data)
# 数据处理逻辑
return df.collect()
行动模块负责执行系统的各种任务和操作，通过与用户的交互，实现各种复杂的对话和任务处理。
公开对话模块使系统能够进行开放式对话，与用户进行多轮互动，确保对话的连贯性和逻辑性。
class PublicDialogue:
def __init__(self):
self.dialogue_history = []
def add_message(self, message):
self.dialogue_history.append(message)
def get_dialogue(self):
return '\n'.join(self.dialogue_history)
多轮对话模块通过记录和管理对话历史，确保系统能够在长时间对话中保持上下文一致性和逻辑连贯性。
class MultiTurnDialogue:
def __init__(self):
self.turns = []
def add_turn(self, user_message, agent_response):
self.turns.append((user_message, agent_response))
def get_full_dialogue(self):
return '\n'.join([f"User: {t[0]}\nAgent: {t[1]}" for t in self.turns])
记忆模块负责管理和存储系统的各种记忆信息，确保系统能够在复杂对话中保持信息的连贯性和一致性。
长期记忆模块负责存储系统的长期知识和信息，包括历史对话和业务知识，确保系统在长期任务中能够保持稳定和一致。
class LongTermMemory:
def __init__(self):
self.memory = []
def add_memory(self, info):
self.memory.append(info)
def get_memory(self):
return self.memory
短期记忆模块负责存储系统的短期对话信息，确保系统在当前对话中能够准确记忆和调用相关信息。
class ShortTermMemory:
def __init__(self):
self.memory = []
def add_memory(self, info):
self.memory.append(info)
def get_memory(self):
return self.memory
iQuery Agent 作为 ChatBI Agent 的核心，负责将各个模块集成在一起，并通过协调各模块的工作，完成复杂任务。其工作流程如下：
电信运营商系统经分数据统计 Agent
为了更好地理解 ChatBI Agent 的工作原理，我们通过一个实际应用案例来展示其具体的应用场景。
案例：电信运营商系统的经分数据统计 Agent
代码实现：
# 配置 MySQL 连接
config = {
'user': 'user',
'password': 'password',
'host': 'localhost',
'database': 'telecom'
}
# 创建 MySQL 平台实例
mysql_platform = MySQLPlatform(config)
# 从数据库中提取用户数据
user_data_query = "SELECT * FROM user_data WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'"
user_data = mysql_platform.query(user_data_query)
# 使用 Python 代码解析器进行数据处理和分析
python_code = """
import pandas as pd
def analyze_data(data):
df = pd.DataFrame(data, columns=['user_id', 'usage', 'date'])
report = df.groupby('user_id').agg({'usage': 'sum'}).reset_index()
return report.to_dict()
analyze_data(user_data)
"""
exec(python_code)
# 模拟与运营商进行多轮对话
dialogue = MultiTurnDialogue()
dialogue.add_turn("请提供过去一年的用户数据统计报告。", "好的，我们正在处理您的请求。")
dialogue.add_turn("报告已生成，请查看。", "谢谢。")
# 显示对话历史
print(dialogue.get_full_dialogue())
# 关闭 MySQL 连接
mysql_platform.close()
通过对 ChatBI Agent 架构的详细解析，并结合电信运营商系统的经分数据统计 Agent 的实际应用案例和代码实现，我们可以看到其在任务规划、工具调用、任务执行和记忆管理等方面的强大能力。该系统通过各个模块的协同工作，能够高效、准确地完成各种复杂任务，具有广泛的应用前景。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online