Pembebasan daripada inisiatif ini menandakan perubahan paradigma bagi ekosistem PHP. Kami tidak lagi perlu bergantung kepada adaptor luaran yang berat atau permintaan HTTP mentah untuk membina aplikasi pintar. , Symfony menyediakan rangka kerja asli, kukuh dan "Symfony-way" untuk mengoreksi Model Bahasa Besar (LLM), menguruskan konteks dan melaksanakan alat. Symfony AI AI Agent Component Dalam artikel ini, kami akan meneroka amalan terbaik untuk melaksanakan Dalam aplikasi Symfony 7.4, kami akan memberi tumpuan kepada seni bina yang bersih, keselamatan jenis dan pengesahan – memastikan ciri-ciri AI anda boleh dipercayai seperti logik perniagaan teras anda. symfony/ai-agent Pembinaan & Arsitektur Walaupun anda boleh memasang standalone perpustakaan, amalan terbaik untuk aplikasi Symfony ialah untuk menggunakan Paket ini mengintegrasikan komponen agen, platform dan gudang secara langsung ke dalam wadah perkhidmatan, membolehkan konfigurasi yang kuat dan suntikan ketergantungan. symfony/ai-agent AI Bundle composer require symfony/ai-bundle symfony/ai-agent
 Konfigurasi Alih-alih mengesan kelas Agen secara manual dalam kawalan anda, konfigurasikan mereka dalam Ini memusatkan pemilihan model dan pengurusan kunci API anda. config/packages/ai.yaml ai:
    # Define the platforms (OpenAI, Anthropic, Ollama, etc.)
    platform:
        openai:
            api_key: '%env(OPENAI_API_KEY)%'

    # Define your Agents
    agent:
        default:
            model: 'gpt-4o-mini'
            # Best Practice: Define a system prompt here to keep code clean
            prompt: 'You are a helpful Symfony assistant. concise and technical.'
        
        # specialized agent
        support_bot:
            model: 'gpt-4o'
            prompt: 'You are a customer support agent. Be polite and empathetic.'
 Pengambilan suntikan dan penggunaan asas Jangan sekali-kali gunakan Agen baru (...) dalam kod aplikasi anda. Bundle alias agen anda yang dikonfigurasikan kepada . autowiring AgentInterface namespace App\Service;

use Symfony\AI\Agent\AgentInterface;
use Symfony\AI\Platform\Message\Message;
use Symfony\AI\Platform\Message\MessageBag;

final readonly class SupportAssistant
{
    // Inject the specific agent if you have multiple, or the default AgentInterface
    public function __construct(
        #[Autowire(service: 'ai.agent.support_bot')]
        private AgentInterface $agent
    ) {}

    public function ask(string $userQuestion): string
    {
        // Use a MessageBag to maintain structure (System, User, Assistant)
        $messages = new MessageBag(
            Message::ofUser($userQuestion)
        );

        // The 'call' method is the primary entry point
        $response = $this->agent->call($messages);

        return $response->getContent();
    }
}
 Kekuatan Alat: Memperluaskan Kecerdasan Kuasa sebenar agensi AI terletak dalam - fungsi AI boleh "menelefon" untuk melakukan tindakan atau mendapatkan data. Tools Amalan Terbaik: Ciri #[AsTool] Elakkan mendaftarkan alat array-by-array secara manual. atribut. Ini membolehkan komponen untuk secara automatik menghasilkan Skema JSON yang diperlukan oleh LLM. #[AsTool] Amalan terbaik: Keselamatan jenis dengan Enums Salah satu ciri yang paling kuat daripada komponen AI Symfony adalah keupayaan untuk menjejaskan peraturan pengesahan daripada jenis PHP. Gunakan Backed Enums untuk mengehadkan pilihan yang boleh dibuat oleh AI. Ini mencegah "halusinasi" parameter yang tidak sah. namespace App\Enum;

enum OrderRegion: string
{
    case US = 'us';
    case EU = 'eu';
    case ASIA = 'asia';
}
 namespace App\AI\Tool;

use App\Enum\OrderRegion;
use Symfony\AI\Agent\Toolbox\Attribute\AsTool;
use Symfony\Component\DependencyInjection\Attribute\Autoconfigure;

#[Autoconfigure(tags: ['ai.tool'])]
#[AsTool(
    name: 'get_order_status',
    description: 'Retrieves the current status of a customer order.'
)]
final readonly class OrderStatusTool
{
    public function __invoke(
        string $orderId,
        OrderRegion $region,
    ): string {
        return sprintf(
            "Order %s in region %s is currently: SHIPPED",
            $orderId,
            $region->value
        );
    }
}
 Apabila anda menggunakan alat ini, Terjemahannya ialah Enum ke dalam skema JSON yang ketat Jika LLM cuba memanggilnya dengan "Antarctica", komponen (atau platform LLM) akan menangkap kesilapan pengesahan sebelum kod anda berjalan. Agent component OrderRegion enum Pengesahan lanjutan dengan #[With] Untuk sekatan yang bukan jenis (seperti corak atau julat regex), gunakan Atribut daripada kontrak yang #[With] JsonSchema namespace App\AI\Tool;

use Symfony\AI\Agent\Toolbox\Attribute\AsTool;
use Symfony\AI\Platform\Contract\JsonSchema\Attribute\With;
use Symfony\Component\DependencyInjection\Attribute\Autoconfigure;

#[Autoconfigure(tags: ['ai.tool'])]
#[AsTool(
    name: 'set_discount',
    description: 'Sets a discount percentage for a product or order.'
)]
final readonly class DiscountTool
{
    public function __invoke(
        #[With(minimum: 0, maximum: 50)]
        int $percentage
    ): string {
        return sprintf("Discount set to %d%%.", $percentage);
    }
}
 Pengeluaran: Input & Output Kadang-kadang anda perlu menangkap mesej sebelum mereka pergi ke AI (contohnya, untuk menambah konteks dinamik) atau selepas mereka kembali (contohnya, untuk membersihkan output). Injeksi konteks (RAG Lite) Gunakan sebuah untuk menyuntikkan data yang berkaitan ke dalam tetingkap konteks secara dinamik. Input Processor namespace App\AI\Processor;

use App\Entity\User;
use Symfony\AI\Agent\Input;
use Symfony\AI\Agent\InputProcessorInterface;
use Symfony\AI\Platform\Message\MessageBag;
use Symfony\AI\Platform\Message\SystemMessage;
use Symfony\Bundle\SecurityBundle\Security;
use Symfony\Component\DependencyInjection\Attribute\Autoconfigure;

#[Autoconfigure(tags: ['ai.input_processor'])]
final readonly class UserContextProcessor implements InputProcessorInterface
{
    public function __construct(private Security $security) {}

    public function processInput(Input $input): void
    {
        /** @var User|null $user */
        $user = $this->security->getUser();

        if ($user) {
            $input->setMessageBag(
                (new MessageBag(
                    new SystemMessage(sprintf("Current user is %s (ID: %d)", $user->getEmail(), $user->getId()))
                ))->merge($input->getMessageBag())
            );
        }
    }
}
 Simpan prosesor ini dalam ai.yaml anda atau wayar secara manual jika anda membina rantaian yang kompleks. Tajuk : The MockAgent Menguji integrasi AI sangat sukar kerana output dan kos API yang tidak menentukan. komponen Agen AI Symfony menyelesaikan ini dengan . MockAgent Jangan pernah menjejaskan API sebenar dalam ujian unit / ciri anda. Best Practice: namespace App\Tests\Service;

use App\Service\SupportAssistant;
use PHPUnit\Framework\TestCase;
use Symfony\AI\Agent\MockAgent;

class SupportAssistantTest extends TestCase
{
    public function testAskReturnsExpectedResponse(): void
    {
        $agent = new MockAgent([
            'how do I reset my password?' => 'Go to settings and click reset.',
        ]);

        $service = new SupportAssistant($agent);

        $response = $service->ask('how do I reset my password?');
        
        $this->assertEquals('Go to settings and click reset.', $response);
        
        $agent->assertCalledWith('how do I reset my password?');
    }
}
 Untuk mengesahkan seting anda berfungsi dengan betul dalam persekitaran Symfony 7.4: 
 
 
 
 Semak Konfigurasi: Run php bin/console debug:config ai untuk melihat konfigurasi agen anda yang diselesaikan. Ujian Agen: Mencipta perintah konsol yang mudah src/Command/TestAgentCommand.php. Run: php bin/console app:test-agent. anda perlu melihat jawapan daripada LLM. Kesimpulan yang komponen membawa struktur, kestabilan dan pengalaman pengembang Symfony ke dunia kekacauan pembangunan AI. Dengan mengikuti amalan terbaik ini — menggunakan konfigurasi Bundle, memanfaatkan jenis PHP yang ketat untuk Tools dan menggunakan untuk ujian – anda boleh membina aplikasi AI yang bersedia untuk pengeluaran hari ini. symfony/ai-agent MockAgent Jangan hanya menulis skrip; membina Agen yang bersepadu, tip-safe dan boleh dikekalkan. Anda boleh mencari pelaksanaan penuh dan menjejaki kemajuan projek di GitHub: [ ] Source Code: https://github.com/mattleads/AIAgentSample https://github.com/mattleads/AIAgentSample Let’s Connect! Jika anda mendapati ini berguna atau mempunyai soalan mengenai pelaksanaan, saya ingin mendengar daripada anda. 
 
 
 
 
 Linkedin: [https://www.linkedin.com/in/matthew-mochalkin/] Pihak berkuasa: [https://x.com/MattLeads] Perkhidmatan: [https://t.me/MattLeads] GitHub: [https://github.com/mattleads] https://www.linkedin.com/in/matthew-mochalkin/ https://x.com/MattLeads https://t.me/MattLeads https://github.com/mattleads

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Read My Stories

Audio ini dihasilkan dalam bahasa asal cerita!

Agen AI Symfony dalam Symfony 7.4: amalan terbaik untuk seni bina bersih, alat dan ujian

About Author

KOMEN

GANTUNG TANDA

ARTIKEL INI DIBENTANGKAN DALAM

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps