AI助理

AI助理是AI应用与用户交互的统一界面，基于LangGraph架构实现智能路由和多Agent协同。它负责路由决策、智能对话和工作流控制，支持可视化编排、复杂业务逻辑和一键集成能力。

AI助理元素分层结构为Meta（aiassistants.Meta） → Type（aiassistants.NormalType） → 实例，开发者可通过JitAI的可视化开发工具快捷地创建AI助理实例元素。

当然，开发者也可以创建自己的Type元素，或者在自己的App中改写JitAI官方提供的aiassistants.NormalType元素，以实现自己的封装。

快速开始

创建实例元素

目录结构

推荐目录结构

aiassistants/
├── myassistant/
│   ├── e.json          # 元素定义文件
│   └── config.json     # 业务配置文件

e.json文件

aiassistants/myassistant/e.json

{
  "backendBundleEntry": ".",
  "frontBundleEntry": "./config.json",
  "icon": "AIzhushou1",
  "title": "智能客服",
  "type": "aiassistants.NormalType",
  "extendType": "self"
}

业务配置文件

aiassistants/myassistant/config.json

{
  "apiKey": "{{llmApiKey}}",
  "baseUrl": "{{llmBaseUrl}}",
  "model": "{{llmName}}",
  "temperature": 0.7,
  "saverDb": "databases.Default",
  "sessionTimeout": 3600,
  "nodes": {
    "start": {
      "id": "start",
      "type": "start",
      "title": "Start",
      "position": {"x": 90, "y": 100}
    },
    "aiagent_001": {
      "id": "aiagent_001",
      "type": "aiagent",
      "title": "智能客服",
      "agent": "aiagents.CustomerService",
      "position": {"x": 680, "y": 100}
    }
  },
  "edges": {
    "start-right@aiagent_001-left": {
      "id": "start-right@aiagent_001-left",
      "sourceNode": "start",
      "targetNode": "aiagent_001",
      "sourcePort": "start-right",
      "targetPort": "aiagent_001-left",
      "argMapping": {
        "input_data": "start.userInput"
      }
    }
  },
  "welcomeMessage": "很高兴为你服务！请问有什么可以帮你？",
  "prologues": [
    "什么是元素机制？",
    "极态App支持私有化部署吗？"
  ]
}

调用示例

使用AI助理

# 获取AI助理实例
assistant = app.getElement("aiassistants.myassistant")

# 发起对话
result = assistant.run(
    message="你好，我想了解产品功能",
    chatId="chat_001",
    streamMode=True
)

# 处理流式响应
for chunk in result:
    print(chunk)

元素配置

e.json配置

字段	说明	必填
backendBundleEntry	后端入口，固定为"."	是
frontBundleEntry	前端入口，指向config.json	是
type	元素类型，固定为"aiassistants.NormalType"	是
title	助理显示名称	是
icon	图标标识	否
extendType	扩展类型，一般为"self"	否

config.json配置

基础配置

配置项	类型	对应原生类型	必填	说明
apiKey	Stext	str	是	LLM API密钥
baseUrl	Stext	str	是	LLM服务地址
model	Stext	str	是	模型名称
temperature	Numeric	float	否	温度参数(0-1)
maxTokens	Numeric	int	否	最大令牌数
saverDb	Stext	str	是	检查点数据库
sessionTimeout	Numeric	int	否	会话超时(秒)
welcomeMessage	Stext	str	否	欢迎消息
prologues	JitList	list	否	预设问题列表

节点配置

支持的节点类型：

• start: 开始节点，工作流入口
• router: 路由节点，实现智能分流
• aiagent: AI代理节点，执行具体任务
• humanaction: 人工干预节点
• end: 结束节点，工作流出口

边配置

配置项	类型	对应原生类型	必填	说明
id	Stext	str	是	边的唯一标识
sourceNode	Stext	str	是	源节点ID
targetNode	Stext	str	是	目标节点ID
sourcePort	Stext	str	是	源端口
targetPort	Stext	str	是	目标端口
argMapping	JitDict	dict	否	参数映射关系

方法

run

发起AI助理对话，支持流式和非流式两种模式。

参数详解

参数名	类型	对应原生类型	必填	说明
message	Ltext	str	是	用户输入消息
chatId	Stext	str	否	会话ID，不提供则自动生成
attachments	File	list	否	附件列表
caller	Stext	str	否	调用者标识
streamMode	Boolean	bool	否	是否流式处理，默认True

返回值

• 流式模式: 返回生成器对象，逐步输出处理结果
• 非流式模式: 返回最终处理结果字典

使用示例

流式对话示例

assistant = app.getElement("aiassistants.myassistant")

# 流式处理
for chunk in assistant.run(
    message="帮我分析这个问题",
    chatId="chat_001",
    streamMode=True
):
    print(f"输出: {chunk.get('content', '')}")
    if chunk.get('finished'):
        print("对话完成")
        break

非流式对话示例

# 非流式处理
result = assistant.run(
    message="简单查询问题",
    streamMode=False
)
print(f"最终结果: {result}")

resume

恢复中断的工作流执行，用于人工干预后继续处理。

参数详解

参数名	类型	对应原生类型	必填	说明
chatId	Stext	str	是	会话ID
nodeId	Stext	str	是	恢复节点ID
interruptResume	-	dict	否	恢复数据

返回值

返回生成器对象，逐步输出恢复后的处理结果。

使用示例

恢复工作流示例

# 恢复指定节点的执行
for chunk in assistant.resume(
    chatId="chat_001",
    nodeId="aiagent_001",
    interruptResume={"user_confirm": True}
):
    print(chunk)

terminate

终止指定会话的工作流执行。

参数详解

参数名	类型	对应原生类型	必填	说明
chatId	Stext	str	是	要终止的会话ID

返回值

返回布尔值，表示终止操作是否成功。

使用示例

终止会话示例

success = assistant.terminate(chatId="chat_001")
if success:
    print("会话已成功终止")

getChatStatus

获取指定会话的当前状态。

参数详解

参数名	类型	对应原生类型	必填	说明
chatId	Stext	str	是	会话ID

返回值

返回字符串，表示会话状态：

• "running": 运行中
• "terminated": 已终止
• "completed": 已完成
• None: 会话不存在

使用示例

查询会话状态示例

status = assistant.getChatStatus(chatId="chat_001")
print(f"会话状态: {status}")

属性

暂无

AI助理元素暂未提供公开的属性访问接口。

高级特性

流式处理

AI助理支持实时流式输出，适合长对话和复杂推理场景。

会话管理

内置会话状态管理，支持会话恢复、终止和状态查询。

工作流控制

基于LangGraph实现复杂工作流编排，支持条件分支、并行处理和人工干预。