网站方案范文如何做聚合类网站

网站方案范文,如何做聚合类网站,烟台营销型网站建设,大资讯wordpress主题简介 本文介绍了一个基于ReAct模式的工业级供应链管理智能体系统#xff0c;采用LangGraph工作流编排和MCP工具协议。系统支持本地化部署#xff08;SQLiteOllama#xff09;#xff0c;提供CLI和React双界面#xff0c;采用模块化设计和高性能异步处理。核心组件包括ReA…简介本文介绍了一个基于ReAct模式的工业级供应链管理智能体系统采用LangGraph工作流编排和MCP工具协议。系统支持本地化部署SQLiteOllama提供CLI和React双界面采用模块化设计和高性能异步处理。核心组件包括ReAct Agent引擎和MCP工具系统集成Recharts实现数据可视化。文章详细展示了系统架构、技术栈选型、核心组件实现和API设计为读者提供了完整可运行的大模型应用参考。一、项目概述1.1 项目背景介绍了采用ReActReasoning Acting模式结合LangGraph工作流编排和MCPModel Context Protocol工具协议为供应链管理提供了智能化的解决方案。许多读者私信需要提供一个完整可运行的系统更加方便学习。本文就此沿用上文的技术路线实现了一个较为完整的工业级供应链管理智能体系统。期望读者通过本系统源代码的复现和运行对于相关技术有更可的理解也可以在自己的项目中借鉴参考。1.2 技术特色本地化部署: 使用SQLite数据库和Ollama本地大模型服务确保数据安全双界面支持: 提供命令行界面(CLI)和React Web界面两种交互方式模块化设计: 采用MCP协议的工具化架构便于扩展和维护高性能异步: 基于Python asyncio实现高并发处理能力可视化分析: 集成Recharts实现丰富的数据可视化1.3 系统运行界面呈现仪表盘图形界面智能分析问答图形界面库存图形界面供应商图形界面分析图形界面二、系统架构设计2.1 整体架构2.2 技术栈选型层级技术选型选择理由前端框架React TypeScript类型安全、组件化、生态丰富UI组件库Tailwind CSS原子化CSS、快速开发图表库RechartsReact原生、性能优秀后端框架FastAPI高性能、异步支持、自动API文档数据库SQLite轻量级、零配置、适合中小型应用大模型Ollama本地部署、隐私保护、多模型支持异步框架Python asyncio高并发、事件驱动工具协议MCP标准化接口、易于扩展三、核心组件实现3.1 ReAct Agent核心引擎ReAct Agent是整个系统的核心采用观察-思考-行动循环模式3.1.1 状态管理机制class AgentState: def __init__(self): self.observation # 观察到的环境信息 self.thought # 思考过程 self.action # 选择的行动 self.memory [] # 历史记忆 self.tools_used [] # 已使用的工具3.1.2 核心执行循环async def execute_cycle(self, query: str) - str: # 1. 观察阶段 - 获取环境信息 self.state.observation await self.observe_environment(query) # 2. 思考阶段 - 分析和推理 self.state.thought await self.think(self.state.observation) # 3. 行动阶段 - 选择并执行工具 if self.should_use_tool(self.state.thought): tool_name self.select_tool(self.state.thought) result await self.execute_tool(tool_name, query) self.update_state(result) return self.state.thought3.2 MCP工具系统采用Model Context Protocol标准实现工具的可插拔架构3.2.1 工具基类设计class BaseMCPTool(ABC): abstractmethod asyncdef execute(self, query: str, **kwargs) - Dict[str, Any]: 执行工具操作 pass property abstractmethod def name(self) - str: 工具名称 pass property abstractmethod def description(self) - str: 工具描述 pass3.2.2 库存分析工具实现class InventoryAnalysisTool(BaseMCPTool): asyncdef execute(self, query: str, **kwargs) - Dict[str, Any]: # 获取库存数据 inventory_data await self.get_inventory_data() # 分析库存状态 analysis_result { low_stock_items: [], overstock_items: [], reorder_recommendations: [] } for item in inventory_data: if item.current_stock item.min_stock: analysis_result[low_stock_items].append(item) elif item.current_stock item.max_stock: analysis_result[overstock_items].append(item) return analysis_result3.3 数据库设计采用关系型数据库设计支持复杂的查询和分析四、前端实现架构4.1 React组件架构4.2 状态管理方案interface AppState { agent: { isProcessing: boolean; currentStep: observe | think | act; messages: ChatMessage[]; }; inventory: { items: InventoryItem[]; alerts: InventoryAlert[]; loading: boolean; }; suppliers: { list: Supplier[]; comparison: SupplierComparison[]; loading: boolean; };}4.3 数据可视化实现使用Recharts实现丰富的图表展示// 库存趋势图const InventoryChart ({ data }: { data: InventoryData[] }) ( ResponsiveContainer width100% height{300} LineChart data{data} CartesianGrid strokeDasharray3 3 / XAxis dataKeydate / YAxis / Tooltip / Legend / Line typemonotone dataKeycurrentStock stroke#8884d8 / Line typemonotone dataKeyminStock stroke#82ca9d / /LineChart /ResponsiveContainer);// 供应商评分雷达图const SupplierRadar ({ suppliers }: { suppliers: Supplier[] }) ( ResponsiveContainer width100% height{400} RadarChart data{suppliers[0]?.scores} PolarGrid / PolarAngleAxis dataKeysubject / Radar name质量 dataKeyquality stroke#8884d8 fill#8884d8 fillOpacity{0.6} / Radar name交付 dataKeydelivery stroke#82ca9d fill#82ca9d fillOpacity{0.6} / Legend / /RadarChart /ResponsiveContainer);五、 API设计模式5.1 RESTful API架构5.2 核心API端点# Agent交互接口app.post(/api/agent/query)asyncdef query_agent(request: AgentRequest): 处理用户查询返回ReAct执行结果 result await react_agent.process_query(request.query) return {response: result, steps: result.steps}# 库存管理接口app.get(/api/inventory)asyncdef get_inventory(): 获取库存列表和状态 inventory await inventory_service.get_all() return {data: inventory, total: len(inventory)}# 实时状态接口app.get(/api/status)asyncdef get_system_status(): 获取系统运行状态 return { database: await check_database_connection(), ollama: await check_ollama_service(), agent: react_agent.get_status() }六、其他技术亮点6.1 ReAct模式优化传统的ReAct模式在复杂场景下可能出现循环或效率低下的问题。本项目实现了以下优化智能停止机制: 当连续几次迭代没有改进时自动停止状态压缩: 定期压缩历史状态避免内存溢出并行工具执行: 某些独立的工具可以并行执行async def optimized_react_cycle(self, query: str) - str: iteration 0 while iteration self.max_iterations: # 并行观察多个数据源 observations await asyncio.gather( self.observe_database(), self.observe_external_apis(), self.observe_user_context() ) # 智能分析 analysis await self.intelligent_analysis(observations) # 检查是否需要停止 if self.should_stop_iteration(analysis, iteration): break # 执行最优行动 action await self.select_optimal_action(analysis) result await self.execute_action(action) iteration 1 return self.summarize_results()七、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】