草稿
AI 应用开发模板：让项目更快更有结构
模板不是束缚，而是助推器。用结构化方法，让你的 AI 项目从一开始就领先一步。
开始一个 AI 项目通常在最初几小时内令人兴奋，但很快现实会把你拉回地面：凌乱的 notebook、分散的 prompts、以及藏在各处的配置文件，会让你迷失方向。
一个良好的模板可以把项目组织起来，减少重复工作并提高可复现性。
目录结构建议
config/ → 模型与日志的 YAML 配置
data/ → prompts、embeddings 与运行时数据
examples/ → 简短示例脚本
notebooks/ → 快速实验
tests/ → 单元与集成测试
src/ → 生产代码
agents/ → 计划器、执行器、基础 agent
memory/ → 短期/长期记忆实现
pipelines/ → 聊天与处理流水线
retrieval/ → 向量检索与查找
skills/ → 扩展能力（如 web 搜索）
vision_audio/ → 图像与音频处理
prompt_engineering/ → Prompt 模板与链式设计
llm/ → 模型接入层（OpenAI/Anthropic/自托管）
fallback/ → 失败回退策略
guardrails/ → 验证与安全规则
handlers/ → 输入/输出与错误处理
utils/ → 日志、缓存、token 计数等
好习惯提示
- 将 prompts 与配置分离并版本化。
- 在关键点缓存模型输出以节约成本。
- 用测试保证关键路径的稳定性。
- 把短期实验放在 notebook，但把稳定逻辑迁入
src/。
快速上手
git clone <repo>
pip install -r requirements.txt
vim config/model_config.yaml
python examples/hello_agent.py
示例：Research Agent
一个简单的 research agent 用于检索文档并生成摘要：
from .base_agent import BaseAgent
class ResearchAgent(BaseAgent):
def run(self, query):
docs = self.retrieval.search(query)
summary = self.llm.generate(prompt=f"Summarize these docs:\n{docs}")
return summary
这个文件是一个起点；后续可以拆分成更细的章节（prompt 管理、embeddings 刷新、测试策略等）。