自定义代理开发
创建专属的 AI 助手
自定义代理让你可以为特定需求创建专业化的 AI 助手。就像组建一个专业团队一样,你可以根据项目特点和团队需求,打造最适合的代理组合。
为什么需要自定义代理?
通用代理的局限性
- 🎯 专业度有限:无法深度理解特定领域
- 📚 知识范围广泛但不深入:什么都知道一点,但都不够专业
- 🔧 工具集通用:无法使用领域特定的工具
- 🗣️ 交流风格固定:无法适应不同团队的沟通习惯
自定义代理的优势
- 🏆 深度专业:专精特定技术栈或业务领域
- 🎨 个性化体验:符合团队文化和工作风格
- 🛠️ 专用工具集:集成最相关的工具和服务
- 📖 定制知识库:包含项目特定的文档和最佳实践
代理设计原则
1. 单一职责原则 🎯
每个代理应该专注于一个特定领域:
{
"react-expert": {
"specialty": "React 开发",
"responsibilities": [
"组件设计和优化",
"性能问题诊断",
"最佳实践指导",
"现代 React 模式"
]
},
"devops-specialist": {
"specialty": "DevOps 和部署",
"responsibilities": [
"CI/CD 流水线设计",
"容器化和编排",
"监控和告警",
"基础设施管理"
]
}
}
2. 深度优于广度 🔍
// ❌ 过于宽泛的代理
const generalAgent = {
name: "全能开发助手",
capabilities: ["前端", "后端", "数据库", "运维", "测试"]
};
// ✅ 专业化的代理
const frontendExpert = {
name: "前端性能专家",
capabilities: [
"React/Vue 性能优化",
"Webpack/Vite 配置调优",
"Web Vitals 监控",
"渐进式 Web 应用"
]
};
3. 上下文感知 🧠
代理应该理解其工作环境:
## 代理上下文配置
### 项目环境感知
- 技术栈:React + TypeScript + Node.js
- 团队规模:5-8 人
- 项目阶段:MVP 开发阶段
- 部署环境:AWS + Docker
### 团队文化适配
- 沟通风格:直接、简洁
- 决策方式:数据驱动
- 风险偏好:保守
- 学习倾向:实用主义
代理开发流程
1. 需求分析阶段 📋
识别痛点
# 团队现状调研
> 分析团队在哪些方面需要专业支持
发现的需求:
- 🐛 调试复杂问题时缺少经验
- 📊 性能优化缺乏系统方法
- 🔒 安全最佳实践不够了解
- 📚 新技术学习曲线陡峭
定义代理角色
{
"agentProfile": {
"name": "React 性能调优师",
"role": "专门解决 React 应用性能问题的专家",
"expertise": [
"组件渲染优化",
"内存泄漏检测",
"包大小分析",
"用户体验指标改进"
],
"workingStyle": {
"approach": "数据驱动的分析方法",
"communication": "提供具体的解决方案和步骤",
"verification": "总是包含测试和验证方法"
}
}
}
2. 知识库构建 📚
核心知识模块
## React 性能专家知识库
### 性能分析工具
- React DevTools Profiler
- Chrome DevTools Performance
- Lighthouse
- Bundle Analyzer
- React 18 Concurrent Features
### 常见性能问题模式
1. 不必要的重渲染
2. 大型列表渲染
3. 内存泄漏
4. 异步状态管理
5. 第三方库性能影响
### 解决方案模板
```javascript
// 性能优化模板
const OptimizationPattern = {
identify: "使用 Profiler 识别问题组件",
analyze: "分析渲染原因和频率",
optimize: "应用适当的优化策略",
verify: "测量优化效果"
};
项目特定知识
{
"projectKnowledge": {
"codebase": {
"patterns": "项目使用的设计模式",
"conventions": "团队编码约定",
"architecture": "应用架构文档"
},
"performance": {
"benchmarks": "当前性能基线数据",
"targets": "性能优化目标",
"constraints": "已知的性能约束"
}
}
}
3. 工具集成 🛠️
专业工具配置
{
"tools": {
"profiling": {
"reactDevTools": "React 性能分析",
"lighthouse": "Web 性能审计",
"webpackBundleAnalyzer": "包大小分析"
},
"monitoring": {
"webVitals": "Core Web Vitals 监控",
"performanceObserver": "运行时性能监控"
},
"testing": {
"jest": "性能测试框架",
"playwright": "端到端性能测试"
}
}
}
API 集成
// 自定义工具 API 集成
class PerformanceAnalyzer {
async analyzeComponent(componentPath) {
// 分析组件性能
const analysis = await this.runProfiler(componentPath);
return {
renderCount: analysis.renders,
renderTime: analysis.duration,
suggestions: this.generateSuggestions(analysis)
};
}
generateOptimizationPlan(analysis) {
// 生成优化建议
return {
priority: this.prioritizeIssues(analysis.issues),
solutions: this.mapSolutions(analysis.issues),
timeline: this.estimateEffort(analysis.issues)
};
}
}