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智能决策工具链演示

项目简介​

这是一个使用 Go 语言实现的智能决策工具链演示系统，展示了如何构建类似 LangChain-Go 的智能代理架构。系统能够根据用户的自然语言意图，自动选择合适的工具并编排执行复杂的工作流。

🎯 核心功能​

智能意图识别​

  • 🧠 自然语言理解：解析用户的自然语言请求
  • 🔍 信息提取：自动提取视频URL、邮箱地址等关键信息
  • 📝 意图分析：识别用户想要执行的操作类型

动态工具选择​

  • 🛠️ 工具库：视频下载、翻译、云存储、报告生成、邮件通知
  • ⚡ 智能编排：根据意图自动选择和组合工具
  • 🔄 链式执行：支持多步骤工作流的顺序执行

工作流引擎​

  • 📋 执行计划：自动生成最优的执行方案
  • 🚀 流程控制：管理工具的调用顺序和数据传递
  • 📊 状态监控：实时跟踪执行进度和结果

🛠️ 可用工具​

工具名称功能描述使用场景
VideoDownloader下载网络视频文件获取视频资源
VideoTranslator翻译视频字幕多语言字幕生成
CloudStorage上传到腾讯云COS云端文件存储
ReportGenerator生成处理报告任务执行总结
EmailNotifier发送邮件通知任务完成通知

💡 支持的工作流场景​

1. 完整视频处理流水线​

用户输入: "下载视频 https://example.com/video.mp4，翻译字幕，上传到COS，生成报告，发邮件到 admin@company.com"

执行流程: 下载 → 翻译 → 上传 → 报告 → 邮件通知

2. 简单下载通知​

用户输入: "下载 https://videos.com/meeting.mp4 并通知 user@team.com"

执行流程: 下载 → 邮件通知

3. 视频翻译专项流程​

用户输入: "翻译视频 https://content.com/lecture.mp4 的字幕，完成后发邮件给 translator@service.com"

执行流程: 下载 → 翻译 → 邮件通知

4. 云存储备份流程​

用户输入: "将 https://backup.com/archive.mp4 下载并上传到COS，生成备份报告"

执行流程: 下载 → 上传 → 报告生成

🚀 运行演示​

前置条件​

  • Go 1.19 或更高版本
  • 无需外部依赖（纯Go实现）

🎯 核心设计理念​

1. 模块化设计​

  • 工具接口抽象：统一的Tool接口，便于扩展新工具
  • 代理解耦：智能代理与具体工具实现分离
  • 插件化架构：新工具可以无缝集成到系统中

2. 智能决策​

  • 意图理解：通过关键词和模式匹配理解用户需求
  • 上下文感知：基于执行上下文做出智能决策
  • 动态规划：根据可用工具和用户意图生成最优执行计划

3. 链式执行​

  • 工作流编排：支持复杂的多步骤任务序列
  • 数据传递：步骤间的结果传递和状态管理
  • 错误处理：优雅的错误恢复和重试机制

🔧 扩展指南​

添加新工具​

  1. 实现 Tool 接口
type MyCustomTool struct{}

func (t MyCustomTool) Name() string {
    return "my_custom_tool"
}

func (t MyCustomTool) Description() string {
    return "工具功能描述"
}

func (t MyCustomTool) Call(ctx context.Context, input string) (string, error) {
    // 实现具体功能
    return "执行结果", nil
}
  1. 注册到代理工具库
tools["my_custom_tool"] = MyCustomTool{}
  1. 更新意图识别逻辑
// 在 analyzeIntentions 函数中添加新的关键词检测
needsCustom := strings.Contains(input, "custom") || strings.Contains(input, "自定义")

增强意图识别​

  • 集成真实的NLP模型（如OpenAI、DeepSeek等）
  • 使用更复杂的模式匹配算法
  • 支持上下文记忆和多轮对话

工作流增强​

  • 支持条件分支和并行执行
  • 添加工作流模板和预设方案
  • 实现工作流的可视化编辑器

🌟 LangChain-Go 设计优势​

1. 开发效率​

  • 快速原型：快速搭建智能应用原型
  • 代码复用：工具和组件可在不同项目间复用
  • 易于调试：清晰的执行日志和状态跟踪

2. 系统扩展性​

  • 水平扩展：支持添加更多工具和功能
  • 垂直扩展：支持更复杂的推理和决策逻辑
  • 生态集成：可与现有系统和服务集成

3. 生产就绪​

  • 错误处理：完善的异常处理机制
  • 性能监控：执行时间和资源使用统计
  • 配置管理：灵活的配置和环境管理

🚀 实际应用场景​

企业自动化​

  • 文档处理：自动化文档解析、转换、分发
  • 数据处理：ETL管道、数据清洗、报表生成
  • API集成：微服务编排、第三方服务调用

内容创作​

  • 多媒体处理：视频/音频转码、字幕生成、内容分发
  • 内容翻译：多语言内容本地化流程
  • SEO优化：内容分析、关键词优化、发布管理

开发运维​

  • CI/CD流水线：自动化构建、测试、部署
  • 监控告警：智能故障检测、自动修复
  • 资源管理：云资源自动化管理和优化

📖 学习资源​

🤝 贡献指南​

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进这个演示项目：

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支
  3. 提交改动
  4. 创建 Pull Request

💡 提示: 这个演示项目展示了如何构建智能决策系统的核心思想。在实际生产环境中，建议集成真实的AI模型和更完善的错误处理机制。