wehub-resource-sync
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search:
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exclude: true
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# 智能体可视化
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智能体可视化允许你使用 **Graphviz** 生成智能体及其关系的结构化图形表示。这有助于理解智能体、工具和任务转移在应用程序中的交互方式。
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## 安装
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安装可选的 `viz` 依赖组：
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```bash
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pip install "openai-agents[viz]"
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```
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## 图的生成
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你可以使用 `draw_graph` 函数生成智能体可视化图。此函数会创建一个有向图，其中：
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- **智能体**表示为黄色方框。
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- **MCP 服务**表示为灰色方框。
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- **工具**表示为绿色椭圆。
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- **任务转移**表示为从一个智能体指向另一个智能体的有向边。
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### 用法示例
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```python
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import os
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from agents import Agent, function_tool
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from agents.mcp.server import MCPServerStdio
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from agents.extensions.visualization import draw_graph
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@function_tool
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def get_weather(city: str) -> str:
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return f"The weather in {city} is sunny."
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spanish_agent = Agent(
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name="Spanish agent",
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instructions="You only speak Spanish.",
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)
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english_agent = Agent(
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name="English agent",
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instructions="You only speak English",
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)
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current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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samples_dir = os.path.join(current_dir, "sample_files")
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mcp_server = MCPServerStdio(
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name="Filesystem Server, via npx",
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params={
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"command": "npx",
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"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir],
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},
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)
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triage_agent = Agent(
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name="Triage agent",
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instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.",
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handoffs=[spanish_agent, english_agent],
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tools=[get_weather],
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mcp_servers=[mcp_server],
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)
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draw_graph(triage_agent)
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```
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这会生成一张图，用于直观表示**分诊智能体**的结构，以及它与子智能体和工具的连接关系。
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## 可视化结果解析
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生成的图包括：
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- 一个**起始节点**（`__start__`），表示入口点。
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- 以黄色填充的**矩形**表示智能体。
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- 以绿色填充的**椭圆**表示工具。
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- 以灰色填充的**矩形**表示 MCP 服务。
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- 表示交互的有向边：
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- **实线箭头**表示智能体到智能体的任务转移。
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- **点线箭头**表示工具调用。
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- **虚线箭头**表示 MCP 服务调用。
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- 一个**结束节点**（`__end__`），表示执行终止的位置。
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**注意：**MCP 服务会在较新版本的 `agents` 包中渲染（已在 **v0.2.8** 中验证）。如果你在可视化中没有看到 MCP 方框，请升级到最新版本。
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## 图的自定义
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### 图的显示
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默认情况下，`draw_graph` 会内联显示图。要在单独的窗口中显示图，请编写以下内容：
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```python
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draw_graph(triage_agent).view()
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```
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### 图的保存
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默认情况下，`draw_graph` 会内联显示图。要将其保存为文件，请指定文件名：
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```python
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draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph")
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```
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这将在工作目录中生成 `agent_graph.png`。 |