一、自定义Advisor扩展：构建智能决策核心

1.1 Advisor模块的架构定位

在AI超级智能体开发中，Advisor模块承担着决策中枢的角色。其核心功能包括：

• 动态策略选择：根据实时输入数据匹配最优处理策略
• 上下文感知：维护对话历史与状态信息
• 多模态适配：支持文本、图像、语音等不同输入类型的处理

典型架构采用三层设计：

graph TD
    A[输入层] --> B[策略路由层]
    B --> C[执行器层]
    C --> D[输出层]
    B --> E[状态管理器]
    E --> B

1.2 扩展实现步骤

1.2.1 继承基础类

from advisor_base import BaseAdvisor
class CustomAdvisor(BaseAdvisor):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        self.specialized_knowledge = load_knowledge_base()
    def evaluate_strategy(self, context):
        # 实现自定义评估逻辑
        pass

1.2.2 策略注册机制

通过装饰器模式实现策略动态注册：

def strategy_register(name):
    def decorator(cls):
        AdvisorRegistry.register(name, cls)
        return cls
    return decorator
@strategy_register("financial_analysis")
class FinancialStrategy(BaseStrategy):
    def execute(self, input_data):
        # 金融领域专用处理逻辑
        pass

1.2.3 上下文管理优化

采用状态机模式管理对话上下文：

class ContextManager:
    def __init__(self):
        self.states = {
            'INIT': InitialState(),
            'PROCESSING': ProcessingState(),
            'COMPLETED': CompletedState()
        }
        self.current_state = 'INIT'
    def transition(self, event):
        next_state = self.states[self.current_state].handle(event)
        self.current_state = next_state

二、结构化JSON输出设计

2.1 输出标准化规范

2.1.1 基础结构定义

{
  "header": {
    "version": "1.0",
    "timestamp": 1625097600,
    "request_id": "req_12345"
  },
  "payload": {
    "data": {},
    "metadata": {
      "confidence": 0.95,
      "source": "knowledge_base_v2"
    }
  },
  "extensions": {}
}

2.1.2 领域特定扩展

金融领域输出示例：

{
  "payload": {
    "analysis_result": {
      "trend": "bullish",
      "support_levels": [150, 145],
      "technical_indicators": {
        "rsi": 68,
        "macd": "buy"
      }
    }
  }
}

2.2 动态Schema生成

实现自适应Schema生成器：

class SchemaGenerator:
    def __init__(self, domain_config):
        self.domain_rules = load_domain_rules(domain_config)
    def generate(self, data):
        schema = {
            "type": "object",
            "properties": {},
            "required": []
        }
        for field, rules in self.domain_rules.items():
            if field in data:
                schema["properties"][field] = {
                    "type": rules["type"],
                    "description": rules["desc"]
                }
                schema["required"].append(field)
        return schema

三、性能优化策略

3.1 输出处理优化

3.1.1 流式输出实现

async def stream_response(generator):
    async for chunk in generator:
        yield f"data: {chunk.to_json()}\n\n"
# 使用示例
async def process_input(input_data):
    async for partial_result in advisor.process_stream(input_data):
        yield partial_result

3.1.2 二进制编码优化

采用MessagePack替代JSON：

import msgpack
def pack_response(data):
    return msgpack.packb({
        "header": data["header"],
        "payload": data["payload"]
    }, use_bin_type=True)

3.2 缓存策略设计

3.2.1 多级缓存架构

输入特征 → 哈希计算 → L1缓存(内存) → L2缓存(Redis) → 计算

3.2.2 缓存失效机制

class CacheManager:
    def __init__(self, ttl=300):
        self.ttl = ttl
        self.store = {}
    def get(self, key):
        item = self.store.get(key)
        if item and (time.time() - item["timestamp"]) < self.ttl:
            return item["value"]
        return None
    def set(self, key, value):
        self.store[key] = {
            "value": value,
            "timestamp": time.time()
        }

四、最佳实践与注意事项

4.1 开发阶段建议

1. 模块化设计：将Advisor功能拆分为独立微服务
2. 版本控制：为输出Schema实施语义化版本管理
3. 监控体系：建立输出质量监控指标（如结构合规率）

4.2 常见问题处理

4.2.1 循环引用处理

def safe_json_dumps(data):
    def default_serializer(obj):
        if isinstance(obj, set):
            return list(obj)
        raise TypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable")
    return json.dumps(data, default=default_serializer, ignore_nan=True)

4.2.2 国际化支持

{
  "payload": {
    "messages": [
      {
        "lang": "en",
        "content": "Analysis completed"
      },
      {
        "lang": "zh",
        "content": "分析已完成"
      }
    ]
  }
}

4.3 安全考量

1. 输入验证：实施严格的JSON Schema验证
2. 敏感数据脱敏：

   def mask_sensitive(data):
    if isinstance(data, dict):
        return {k: mask_sensitive(v) for k, v in data.items()}
    elif isinstance(data, str) and is_sensitive(data):
        return "***"
    return data

五、进阶应用场景

5.1 多智能体协作

通过结构化输出实现智能体间通信：

{
  "recipient": "risk_assessment_agent",
  "payload": {
    "input_data": {...},
    "processing_context": {...}
  }
}

5.2 实时反馈机制

设计反馈环路接口：

class FeedbackHandler:
    def process_feedback(self, request_id, feedback_data):
        # 更新模型参数或知识库
        pass

通过系统化的自定义Advisor扩展与结构化输出设计，开发者能够构建出更具适应性和可维护性的AI超级智能体。实际应用中需特别注意性能与安全的平衡，建议采用渐进式架构演进策略，从基础功能实现逐步过渡到复杂场景支持。