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摘要： Parlant 是一款创新的 LLM Agent 开发框架，解决了传统 AI 代理开发中的关键痛点，如系统提示被忽略、虚假回应和边缘案例处理不一致等问题。其核心理念是通过明确的规则和指南确保代理行为合规，而非依赖提示工程。Parlant 提供客户旅程定义、行为指南、工具集成、领域适应等功能，支持快速构建可靠的生产级 AI Agent。开发者在60秒内即可启动代理，并享受企业级特性如对话分析

weixin_44626085

386人浏览 · 2025-09-15 08:34:52

weixin_44626085 · 2025-09-15 08:34:52 发布

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通过 Parlant 构建有效的 LLM Agent

在人工智能的快速进步中，构建高效、可靠的 AI Agent 一直是开发者面临的巨大挑战。即便是经过严密测试的 AI Agent，在真实用户的使用场景中也往往会失去控制，导致无法预测的行为和不必要的错误。这种现象的频繁出现，让无数开发者感到困惑。Parlant 应运而生，重新定义了 LLM Agent 的开发理念，确保它们能够按照指令执行任务，真正为用户提供帮助。

🎯 开发者所面临的问题

在使用常规 AI 框架的过程中，开发者常常遭遇以下问题：

❌ 代理忽略了被精心编写的系统提示
❌ 在关键时刻产生虚假回应
❌ 无法一致地处理边缘案例
❌ 每次对话都像是在掷骰子

如果这些情况让你感到熟悉，你并不孤单。这些都是在生产环境下构建 AI Agent 的最大痛点。

⚡ 解决方案：教学原则而非纠结提示

Parlant 的一个显著优势是，它改变了 AI 代理开发的游戏规则。开发者无需再寄希望于 LLM 准确执行指示，Parlant 确保它这么做。

# 传统方法：寄希望于成功 🤞
system_prompt = "你是一个友好的助手。请遵循这 47 条规则……"

# Parlant 方法：确保合规性 ✅
await agent.create_guideline(
    condition="客户询问退款",
    action="首先检查订单状态以确定是否符合条件",
    tools=[check_order_status],
)

Parlant 为用户提供了构建客户面向代理所需的所有结构。以下是其核心功能：

客户旅程 (Journeys)：定义清晰的客户体验和代理应在每一步的响应方式。
行为指南 (Behavioral Guidelines)：轻松制作代理行为；Parlant 将根据上下文匹配相关元素。
工具使用 (Tool Use)：将外部 API、数据获取器或后端服务附加到特定的交互事件。
领域适应 (Domain Adaptation)：教你的代理领域专用术语，制作个性化的响应。
固定回复 (Canned Responses)：使用答复模板来消除虚假回答，确保样式一致性。
可解释性 (Explainability)：了解每条指南为何及何时被匹配和遵循。

🚀 60 秒内启动你的代理

启动一个代理的过程异常简单。以下是快速安装和创建代理的示例代码：

pip install parlant

import parlant.sdk as p

@p.tool
async def get_weather(context: p.ToolContext, city: str) -> p.ToolResult:
    # 您的天气 API 逻辑
    return p.ToolResult(f"{city} 天气晴朗，72°F")

@p.tool
async def get_datetime(context: p.ToolContext) -> p.ToolResult:
    from datetime import datetime
    return p.ToolResult(datetime.now())

async def main():
    async with p.Server() as server:
        agent = await server.create_agent(
            name="WeatherBot",
            description="友好的天气助手"
        )

        await agent.create_variable(name="current-datetime", tool=get_datetime)

        await agent.create_guideline(
            condition="用户询问天气",
            action="获取当前天气并提供友好的建议",
            tools=[get_weather]
        )

        # 🎉 测试界面就绪，访问 http://localhost:8800
        # 集成官方 React 组件到你的应用中。

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

使用上述简单的代码，您的代理就能正常运行并遵循设定的规则。

🎬 查看演示效果

在这里插入图片描述

🔥 为什么开发者们正在转向 Parlant

传统 AI 框架	Parlant
编写复杂的系统提示	用自然语言定义规则
希望 LLM 遵循提示	确保规则合规
调试不可预测的行为	预测性、一致性行为
通过提示工程实现扩展	通过添加指南实现扩展
对可靠性抱有希望	从第一天起即可投入生产

🎯 适用于多个场景

Parlant 专为各种行业设计，以下是适用场景：

金融服务	医疗保健	电子商务	法律科技
合规优先设计	符合 HIPAA 规定的代理	大规模客户服务	精确法律指导
内置风险管理	患者数据保护	订单处理自动化	文档审核帮助