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AI數字人系統Rowboat：用自然語言描述即可快速構建和部署智能體
Rowboat是什么？
Rowboat 是一款開源的低代碼 ai 集成開發(fā)環(huán)境，專為構建多智能體助手的MCP工具而設計。它通過可視化界面和 AI 輔助開發(fā)功能，幫助用戶從一個想法開始，通過 AI 輔助快速構建多智能體工作流。
Rowboat核心功能
AI Copilot 自動化生成工作流：用戶只需用自然語言描述需求，Rowboat 的 AI Copilot 就能自動生成智能體結構和工具配置。例如，描述“為一家食品配送公司構建一個智能助手，負責處理配送狀態(tài)和遺漏物品問題”，Rowboat 可以快速生成對應的多智能體工作流。
可視化設計與配置：提供直觀的圖形界面，用戶可以輕松定義智能體的角色、指令和工具連接。這種可視化方式使得復雜的工作流設計變得簡單易懂。
靈活的工具集成：支持連接多種 MCP 工具，為智能體賦予特定功能。例如，可以連接數據庫、API 或其他外部系統，讓智能體能夠執(zhí)行實際業(yè)務操作。
實時交互測試：用戶可以在構建過程中實時測試智能體的行為，檢查工具調用參數和結果。這種交互式測試環(huán)境有助于快速發(fā)現和解決問題。
API 和 SDK 集成：提供無狀態(tài)的 HTTP API 和 Python SDK，方便將智能體集成到現有的應用程序或網站中。例如，通過簡單的 HTTP 請求或 Python 代碼即可觸發(fā)智能體的工作流。
Rowboat技術優(yōu)勢
快速構建：從創(chuàng)意到工作流生成僅需 3-5 分鐘。
高可靠性：工作流運行穩(wěn)定性達 99.9%，即使在高負載下也能保持流暢。
可擴展性：用戶可以隨時添加新代理或工具，擴展工作流功能。
Rowboat使用場景
客戶服務自動化：可以快速構建智能客服系統，處理客戶咨詢、投訴和問題解決。
跨部門任務協調：能將不同部門的工作流程串聯起來，實現高效的跨部門協作。
復雜業(yè)務處理：可以處理復雜的業(yè)務流程，如跨國電商的訂單處理、物流協調等。通過將任務分解為多個智能體，每個智能體專注于特定任務，實現高效的協作。
個人助理開發(fā)：可以用于開發(fā)個人助理，提供天氣查詢、日程管理等服務。通過簡單的自然語言描述，用戶可以快速生成個性化的智能助理工作流。
Rowboat安裝
1. 設置 OpenAI 密鑰
在環(huán)境變量中設置 OPENAI_API_KEY：
export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
2. 克隆倉庫并啟動 Docker
克隆 Rowboat 倉庫到本地，并使用 Docker Compose 啟動項目：
git clone git@github.com:rowboatlabs/rowboat.git cd rowboat docker-compose up --build
3. 訪問應用
在瀏覽器中訪問 http://localhost:3000 即可使用應用。
集成方式
1. HTTP API
使用 HTTP API 進行交互。示例代碼：
curl --location 'http://localhost:3000/api/v1//chat' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer' \
--data '{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "tell me the weather in london in metric units"
}
],
"state": null
}'2. Python SDK
使用 Python SDK 與 Rowboat 智能體進行交互。示例代碼：
from rowboat import Client, StatefulChat
from rowboat.schema import UserMessage, SystemMessage
# Initialize the client
client = Client(
host="http://localhost:3000",
project_id="",
api_key=""
)
# Create a stateful chat session (recommended)
chat = StatefulChat(client)
response = chat.run("What's the weather in London?")
print(response)
# Or use the low-level client API
messages = [
SystemMessage(role='system', content="You are a helpful assistant"),
UserMessage(role='user', content="Hello, how are you?")
]
# Get response
response = client.chat(messages=messages)
print(response.messages[-1].content)
項目鏈接
官網：https://www.rowboatlabs.com/
Github：https://github.com/rowboatlabs/rowboat
