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# Databutton+Phidata开发Agent
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/build-agentic-apps-using-databutton-and-phidata/
- Published: 2024-11-14T04:50:40.000Z
- Updated: 2024-11-14T04:50:40.000Z
- Description: 代理是能够通过采取有针对性的行动来完成复杂任务的智能程序。本文介绍全栈代理应用的快速开发过程，使用Databutton和Phidata。
- Author: admin
- Tags: AGENT, DATABUTTON, PHIDATA, CLAUDE, #Import 2026-10-14 14:41

代理（Agent）是能够通过采取有针对性的行动来完成复杂任务的智能程序。这些 AI 代理不仅有用，而且功能强大。它们以令人印象深刻的效率执行特定功能。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1028.png)

AI 代理核心组件：用于理解和生成自然语言的大型语言模型 (LLM)、用于回忆过去交互的持久性内存、用于存储 PDF 和 CSV 等信息的知识库以及用于与外界交互的工具访问。

但实际构建和集成它们有多简单？将这些代理作为全栈应用程序的一部分的最佳方法是什么？

本周，我花了大部分时间从头开始构建 AI 代理，并使用它们创建可扩展的全栈应用程序。以下是我发现的内容。

### 1、我如何快速构建应用？

为了加快应用程序开发速度，我使用了 [Databutton](https://databutton.com/?ref=hubwiz.com)。它确实简化并加快了使用 AI 构建可扩展的真实应用程序的速度，使其成为强大的 AI 应用程序构建器 — 这是我的偏见但诚实的观点！

Databutton 的后端魔力来自于利用 Python 和 FastAPI 路由器。此设置可轻松访问任何 Python 库，以轻松生成 API。

对于前端，Databutton 使用 ReactJS 增强了 `shadcn/ui` 以获得额外的视觉效果。

那么，开始构建应用程序？一切都是关于用简单的英语提示。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1029.png)

我们今天正在构建的应用程序的简单架构，显示了 React UI 前端和 FastAPI 后端之间的流程。用户在前端输入 YouTube 链接，它会向标记为“YouTube 代理”的 FastAPI 后端发送请求以处理视频并提供详细信息。

上面的插图由 Claude AI 制作，你可以将其作为提示传递给 Databutton — 它有效！ 

可以在此处使用简单的提示构建 UI（小技巧：传递现有屏幕截图或应用程序图像）

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1030.png)

这是我在 Databutton 中构建应用程序时的起点。Databutton 生成了 UI

为了快速构建后端，我通过提示传递了 Databutton 和 phidata 的文档（传递代码片段效果很好）。

在一点指导下，Databutton 研究了相关文档，提取了基本上下文，并高效地生成了后端代码。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1031.png)

Databutton 代理根据传递的文档 URL 生成后端。

## 2、我如何构建 AI 代理？

对于构建代理，我发现 [Phidata ](https://www.phidata.com/?ref=hubwiz.com)的 Python 包非常直观，这要归功于其简洁明了的语法。Phidata是一个用于构建、交付和监控代理系统的开源平台。

以下是构建简单 YouTube 代理的代码片段：

```
# Import Relevant modules
from phi.agent import Agent

# Agents having accessing to tools
from phi.tools.youtube_tools import YouTubeTools

# Initialize YouTube agent
agent = Agent(tools=[YouTubeTools()],
            show_tool_calls=False,
            description="You are a YouTube agent. Obtain the 
              captions of a YouTube video and answer questions. 
              Provide concise, focused answers and use markdown formatting for better readability."
        )
# Get agent's response
response = agent.run(prompt)
```

Phidata 的 `Agent` 类使使用各种参数自定义代理变得非常简单。你可以在[此处](https://docs.phidata.com/reference/agent?ref=hubwiz.com#agent-params)阅读有关可用参数的更多信息。

此外，Phidata 还附带[内置工具包](https://docs.phidata.com/tools/toolkits?source=post%5Fpage-----d3c64c9bb11b--------------------------------)，可帮助完成多项任务。

在 Databutton 中，代理将 Python 函数包装到 FastAPI 路由器中。

一旦 Databutton 测试并确保后端顺利运行，下一步就是使用其内部模块将其与前端集成。这允许将后端 API 与应用程序的用户界面连接起来。你可以在[此处](https://github.com/avrabyt/AI-Agent-Phidata-x-Databutton/blob/main/youtube%5Fagent.py?ref=hubwiz.com)找到 Databutton 生成的完整后端代码。

一切准备就绪后，只需单击一下即可部署应用程序：

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/11/image-1032.png)

应用程序的外观。传递 Youtube 网址 → 然后向其提出查询。Youtube Agent 接收转录并根据问题生成响应。

如果你好奇，请查看我最近的[ YouTube 视频](https://youtu.be/SFhGqmQ6uFk?ref=hubwiz.com)，其中我介绍了如何创建这些代理并从头开始构建应用程序。

事实上，使用 Phidata，你甚至可以建立协同工作的代理团队。我在最近的一次[直播](https://youtube.com/live/GiAqN402Kgs?ref=hubwiz.com)中详细阐述了这一点，我在那里现场构建了一个应用程序。

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原文链接：[How to Build Full Stack Agentic Apps](https://medium.com/databutton/how-to-build-full-stack-agentic-apps-d3c64c9bb11b?ref=hubwiz.com)

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