AI代码工场基于Agent架构的Python程序自动化生成流水线
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AI代码工场：基于Agent架构的Python程序自动化生成流水线
实现输入指令让AI生成python代码并执行
导入相关库
import re
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from src.utils.models import gpt4o_model编写工具，实现提取AI返回的内容，并执行代码
@tool
def extract_function_code(s_python, detail=0):
"""
执行传入的python函数代码
"""
def extract_code(s_python):
"""
如果输入的字符串s是一个包含Python代码的Markdown格式字符串，提取出代码部分。
否则，返回原字符串。
参数:
s: 输入的字符串。
返回:
提取出的代码部分，或原字符串。
"""
# 判断字符串是否是Markdown格式
if '```python' in s_python or 'Python' in s_python or 'PYTHON' in s_python:
# 找到代码块的开始和结束位置
code_start = s_python.find('def')
code_end = s_python.find('```\n', code_start)
# 提取代码部分
code = s_python[code_start:code_end]
else:
# 如果字符串不是Markdown格式，返回原字符串
code = s_python
return code
# 提取代码字符串
code = extract_code(s_python)
# 提取函数名称
match = re.search(r'def (\w+)', code)
function_name = match.group(1)
# 将函数写入本地
with open('%s.py' % function_name, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(code)
print(f"生成的代码:{code}")
# 执行该函数
try:
exec(code, globals())
print("代码执行成功")
except Exception as e:
print("执行代码时发生错误:")
print(e)
# 打印函数名称
if detail == 0:
print("函数名称是:%s" % function_name)
if detail == 1:
with open('%s.py' % function_name, encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
print(content)使用 langchain_core 和 langgraph 库创建智能代理，通过 GPT-4 模型生成代码
agent = create_react_agent(
model=gpt4o_model.bind_tools([extract_function_code]),
tools=[extract_function_code]
)
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system",
"你是一个python代码编辑器，你的功能是输出python代码，只输出代码即可，请勿输出任何其他内容,请在函数编写过程中，在函数内部加入中文编写的详细的函数说明文档"),
("human", "{user_input}，并使用extract_function_code执行"),
]
)result = agent.invoke({"messages": chat_template.format_messages(user_input="输出Hello World")})我输入【输出Hello World】后，大模型生成一个python脚本，然后extract_function_code提取其中的内容进行执行
生成的代码:def print_hello_world():
"""
打印'Hello World'这句话。
"""
print('Hello World')
代码执行成功
函数名称是:print_hello_world同理可以传入不同的提示词让他生成不同的代码来完成我们的任务