go_agent_study

项目简介

• 该项目实现了一个兼容 ReAct 思考-行动-反馈循环的命令行 Agent，围绕 agent.go 中的入口函数启动，与 react_agent.go 内部逻辑协同，利用 github.com/openai/openai-go 客户端访问阿里云 DashScope 的 Qwen 模型（默认 qwen3-max）。
• Agent 在运行时会渲染 prompt_template.go 中的系统提示词，公开 tools.go 定义的多种工具（读写文件、终端命令、达梦数据库查询等），并将每轮对话及工具调用通过 logger.go 写入控制台与 agent_run_时间戳.log。
• 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/B7Z_phcccBRvzr9Nb1EajQ

主要文件

• agent.go：命令行入口，负责解析参数、加载 .env、初始化模型客户端、拼装工具并触发 Agent 流程。
• react_agent.go：封装 ReAct 流程（提示词渲染、消息循环、工具调度、日志记录与用户确认）。
• tools.go：实现 read_file、write_to_file、run_terminal_command、query_database 等工具，数据库部分依赖 github.com/gaoyuan98/dm 驱动。
• prompt_template.go：系统提示词模板，包含工具列表与注意事项。
• logger.go：统一格式化日志，并将消息同步输出到终端与文件。

环境要求

1. Go：建议 Go 1.23.7 及以上（参见 go.mod）。
2. 网络：能够访问 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。
3. 达梦数据库驱动：github.com/gaoyuan98/dm 会在 go run 时自动拉取，无需单独安装；若需要访问数据库，请确保可通过 dm:// DSN 访问。
4. 可选 .env 文件：agent.go 会尝试加载项目根目录及当前工作目录的 .env，用于统一管理密钥等敏感变量。

DashScope Key 获取与配置（key 提取）

1. 登录 DashScope 控制台、打开 API-Keys 页面，点击「创建 API Key」，为 Key 取一个方便辨识的名称。
2. 复制新生成的 Key，仅在安全环境下保存；DashScope 只在首次展示明文。
3. 在项目根目录创建 .env（若不存在），写入：

   DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
   DASHSCOPE_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
   

4. 打开 agent.go 中初始化 OpenAI 客户端的位置（约 55 行），将占位字符串 option.WithAPIKey("填写成自己的密钥") 替换为从环境变量读取，例如：

   client := openai.NewClient(
   	option.WithAPIKey(os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")),
   	option.WithBaseURL(os.Getenv("DASHSCOPE_BASE_URL")),
   )

   然后重新 go run。若暂不修改代码，则需直接把密钥写入该位置，但不建议将明文 Key 提交到版本库。

快速运行

1. 安装依赖（首次）

   go mod tidy

2. 启动 Agent
   • 交互式输入问题（默认）：

     go run . -project . -model qwen3-max

     程序将提示“请输入任务”，输入问题后回车即可。
   • 通过参数直接传入问题并指定日志文件：

     go run . -project E:/path/to/project -model qwen3-max ^
       -question "检查 README 是否完整" ^
       -log-file logs/session.log

3. 关键参数
   • -project：项目根目录，Agent 会枚举该目录文件供模型参考，默认 .。
   • -model：DashScope 兼容模型名，可替换为 qwen2.5-coder-32k 等。
   • -question：直接指定任务；缺省则进入交互式模式。
   • -log-file：自定义日志路径。未指定时将在 -project 目录生成 agent_run_YYYYMMDD_HHMMSS.log。

运行示例：巡检报告生成

以下示例来自 agent_run_20251219_210442.log，演示如何让 Agent 完成“达梦数据库巡检 + HTML 报告”任务。

1. 任务输入
   • 启动命令：go run . -project . -model qwen3-max
   • 在提示后输入问题：“对达梦数据库进行巡检，并生成 html 报告，美观一点。”
2. 关键交互
   • Round 1：Agent 通过 request_user_input 索取 DSN，用户提供 SYSDBA:Dameng123@192.168.112.174:5245。
   • Round 2~6：Agent 自动整理 DSN（转为 dm://），依次调用 query_database 执行：
     • SELECT * FROM v$version;
     • 表空间使用率 SQL（dba_data_files / dba_free_space 聚合）
     • SELECT COUNT(*) AS current_sessions FROM v$sessions;
     • SELECT * FROM v$lock;
     • SELECT * FROM v$system_long_exec_sqls WHERE exec_time > 1000;
   • Round 7：将查询结果组装为带样式的 HTML，通过 write_to_file 写入 dm_inspection_report.html。
3. 最终输出
   • Round 8 返回总结：“巡检完成，报告位于 E:\go_code\ai_agent\go_agent_study\dm_inspection_report.html。”
   • 生成的报告包含版本信息、表空间（提示 MAIN 使用率 98.81%）、会话数、锁明细和慢 SQL（无数据）。

内置工具

• read_file(path)：读取绝对路径文件内容。
• write_to_file(path, content)：写入/覆盖文件内容，支持 \n 表示换行。
• run_terminal_command(command)：执行系统命令，Windows 下调用 PowerShell，执行前需用户确认。
• query_database(dsn, sql)：连接指定达梦数据库并返回 tab 分隔结果；需提供真实 dm://用户名:密码@主机:端口/数据库 与 SQL，缺少参数时 Agent 会使用 request_user_input 向终端索取。
• request_user_input(prompt)：在信息不足时向人工提问，防止模型猜测。

日志与故障排查

• 每轮交互都会在日志中输出 <thought>、<action>、<observation>，可通过 agent_run_*.log 回放。
• 若终端命令或数据库连接失败，日志会包含详细报错信息，可据此重试。
• 当模型响应缺少 <action> 或参数校验未通过时，Agent 会立即在控制台提示；通常是因为提示词或 Key/DSN 未正确配置。

技术支持

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