2026年程序员必备技能：如何用AI Agent自动完成业务流程？Vue3 + FastAPI + 大模型实战

前言

过去的软件开发模式：

用户提出需求。

程序员编写代码。

系统执行固定逻辑。

例如：

用户点击按钮。

后端查询数据库。

返回结果。

这是传统业务系统。

但是随着大模型的发展，软件正在发生新的变化：

未来的软件不仅能够执行固定流程，还能够：

  • 理解用户意图

  • 自动拆解任务

  • 调用业务接口

  • 查询数据

  • 生成结果

这就是：

AI Agent（智能体）。

很多开发者已经会调用大模型API。

但是：

如何让大模型真正参与业务流程？

才是未来AI应用开发的核心能力。

本文将使用：

  • Vue3

  • FastAPI

  • DeepSeek

  • PostgreSQL

实现一个简单AI Agent系统。

一、什么是AI Agent？

很多人认为：

调用大模型 = AI应用。

实际上并不是。

普通聊天：

用户
 |
 |
大模型
 |
 |
回答

AI Agent：

用户

↓

理解任务

↓

任务拆解

↓

调用工具

↓

执行操作

↓

总结结果

↓

返回用户

例如：

用户：

帮我创建一个新闻采集任务，关注美国矿业行业。

普通AI：

返回一段文字。

AI Agent：

自动执行：

  1. 创建采集主题

  2. 生成关键词

  3. 创建采集规则

  4. 保存数据库

  5. 返回创建结果

这才是真正的智能应用。

二、AI Agent核心架构

一个企业级Agent通常包含：

              用户

               |

          Vue3聊天界面

               |

          FastAPI服务层

               |

        Agent任务调度中心

       /        |        \

  大模型      工具调用     数据库

 DeepSeek    API/函数    PostgreSQL

核心组件：

1. 大模型

负责：

  • 理解语言

  • 推理

  • 生成计划

2. Agent控制器

负责：

  • 判断下一步做什么

  • 调用什么工具

3. Tool工具

例如：

查询用户。

创建订单。

发送消息。

调用接口。

4. Memory记忆

保存：

历史对话。

用户偏好。

业务上下文。

三、创建Vue3 AI Agent聊天页面

初始化项目：

npm create vite@latest agent-web

cd agent-web

npm install

安装：

npm install axios

项目结构：

src

├── api

│   └── agent.ts


├── components

│   └── Chat.vue


└── App.vue

封装Agent接口

agent.ts

import axios from "axios"


export function sendMessage(
 message:string
){

 return axios.post(
 "/api/agent",
 {
  message
 }
 )

}

Chat组件

<script setup>

import {
ref
} from "vue"

import {
sendMessage
} from "@/api/agent"


const input =
ref("")


const messages =
ref([])



async function send(){


 const res =
 await sendMessage(
 input.value
 )


 messages.value.push({

 role:"assistant",

 content:
 res.data.content

 })


}

</script>


<template>

<div>

<div
v-for="item in messages">

{{item.content}}

</div>


<input
v-model="input"
/>


<button
@click="send">

发送

</button>


</div>

</template>

四、FastAPI实现Agent核心

安装：

pip install fastapi uvicorn openai

创建：

main.py

代码：

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel

from openai import OpenAI



app = FastAPI()



client = OpenAI(

api_key="YOUR_KEY",

base_url=
"https://api.deepseek.com"

)



class Request(BaseModel):

    message:str



@app.post("/api/agent")

async def agent(
req:Request
):


    result = client.chat.completions.create(

    model="deepseek-chat",

    messages=[


    {

    "role":"system",

    "content":

    """
    你是企业AI Agent。
    根据用户需求，
    判断是否需要调用工具。
    """

    },


    {

    "role":"user",

    "content":
    req.message

    }

    ]

    )


    return {


    "content":

    result.choices[0]
    .message.content


    }

五、让Agent具备工具调用能力

真正的Agent：

必须能够调用工具。

例如：

用户：

创建一个用户。

Agent判断：

需要调用：

create_user()

定义工具：

def create_user(
name:str
):


    return {

    "status":"success",

    "user":name

    }

告诉模型：

tools=[

{

"type":"function",

"function":{

"name":
"create_user",

"description":
"创建用户"

}

}

]

模型返回：

{

"name":"create_user",

"arguments":{

"name":"张三"

}

}

程序执行：

create_user(
"张三"
)

然后把结果返回给模型。

这就是Agent闭环。

六、加入数据库记忆能力

没有记忆的Agent：

每次都是第一次聊天。

企业应用需要：

长期记忆。

数据库设计：

CREATE TABLE ai_message(

id BIGSERIAL PRIMARY KEY,

user_id BIGINT,

role VARCHAR(20),

content TEXT,

create_time TIMESTAMP

);

保存历史：

insert into ai_message

(user_id,role,content)

values

(1,'user','创建任务')

下一次请求：

查询历史消息。

发送给模型。

实现连续对话。

七、Agent和普通接口最大的区别

普通接口：

if 用户点击A:

执行A


if 用户点击B:

执行B

Agent：

用户描述需求

↓

AI理解

↓

规划步骤

↓

选择工具

↓

执行

↓

总结

传统系统：

规则驱动。

AI Agent：

目标驱动。

八、企业落地Agent需要注意什么？

1. 不要让AI直接操作数据库

错误：

用户

↓

AI

↓

数据库

风险：

  • 数据错误

  • 权限问题

  • 不可追踪

推荐：

AI

↓

业务接口

↓

数据库

2. 必须增加权限控制

例如：

普通员工：

只能查询。

管理员：

可以创建。

超级管理员：

可以删除。

Agent必须继承业务权限。

3. 控制Token成本

优化：

减少上下文。

压缩历史。

缓存结果。

拆分任务。

否则：

一个复杂Agent可能一次消耗大量Token。

九、未来程序员的发展方向

未来开发：

不会只是：

写页面。

写接口。

写SQL。

而会变成：

业务理解

+

软件工程

+

AI能力

+

自动化设计

优秀程序员需要掌握：

  • Prompt工程

  • RAG

  • Agent

  • 工作流设计

  • 模型调用

  • AI产品架构

AI不会替代程序员。

但会使用AI构建系统的程序员，会逐渐拉开差距。

总结

AI Agent正在改变软件开发方式。

未来企业系统可能都会具备：

智能分析。

自动执行。

主动提醒。

自主协作。

Vue3负责交互。

FastAPI负责业务。

DeepSeek负责智能。

Agent负责连接一切。

对于程序员来说：

掌握AI Agent开发能力，

不是学习一个新工具。

而是在进入下一代软件开发时代。

未来的软件工程师，不只是代码开发者，更是智能系统设计者。

# 人工智能 # fastapi
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