Databutton+Phidata开发Agent

代理（Agent）是能够通过采取有针对性的行动来完成复杂任务的智能程序。这些 AI 代理不仅有用，而且功能强大。它们以令人印象深刻的效率执行特定功能。

但实际构建和集成它们有多简单？将这些代理作为全栈应用程序的一部分的最佳方法是什么？

本周，我花了大部分时间从头开始构建 AI 代理，并使用它们创建可扩展的全栈应用程序。以下是我发现的内容。

1、我如何快速构建应用？

为了加快应用程序开发速度，我使用了 Databutton。它确实简化并加快了使用 AI 构建可扩展的真实应用程序的速度，使其成为强大的 AI 应用程序构建器 — 这是我的偏见但诚实的观点！

Databutton 的后端魔力来自于利用 Python 和 FastAPI 路由器。此设置可轻松访问任何 Python 库，以轻松生成 API。

对于前端，Databutton 使用 ReactJS 增强了 shadcn/ui 以获得额外的视觉效果。

那么，开始构建应用程序？一切都是关于用简单的英语提示。

上面的插图由 Claude AI 制作，你可以将其作为提示传递给 Databutton — 它有效！

可以在此处使用简单的提示构建 UI（小技巧：传递现有屏幕截图或应用程序图像）

为了快速构建后端，我通过提示传递了 Databutton 和 phidata 的文档（传递代码片段效果很好）。

在一点指导下，Databutton 研究了相关文档，提取了基本上下文，并高效地生成了后端代码。

2、我如何构建 AI 代理？

对于构建代理，我发现 Phidata 的 Python 包非常直观，这要归功于其简洁明了的语法。Phidata是一个用于构建、交付和监控代理系统的开源平台。

以下是构建简单 YouTube 代理的代码片段：

# Import Relevant modules
from phi.agent import Agent

# Agents having accessing to tools
from phi.tools.youtube_tools import YouTubeTools

# Initialize YouTube agent
agent = Agent(tools=[YouTubeTools()],
            show_tool_calls=False,
            description="You are a YouTube agent. Obtain the 
              captions of a YouTube video and answer questions. 
              Provide concise, focused answers and use markdown formatting for better readability."
        )
# Get agent's response
response = agent.run(prompt)

Phidata 的 Agent 类使使用各种参数自定义代理变得非常简单。你可以在此处阅读有关可用参数的更多信息。

此外，Phidata 还附带内置工具包，可帮助完成多项任务。

在 Databutton 中，代理将 Python 函数包装到 FastAPI 路由器中。

一旦 Databutton 测试并确保后端顺利运行，下一步就是使用其内部模块将其与前端集成。这允许将后端 API 与应用程序的用户界面连接起来。你可以在此处找到 Databutton 生成的完整后端代码。

一切准备就绪后，只需单击一下即可部署应用程序：

如果你好奇，请查看我最近的 YouTube 视频，其中我介绍了如何创建这些代理并从头开始构建应用程序。

事实上，使用 Phidata，你甚至可以建立协同工作的代理团队。我在最近的一次直播中详细阐述了这一点，我在那里现场构建了一个应用程序。

原文链接：How to Build Full Stack Agentic Apps

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