Agentic AI实践的瞥见

Source: Dev.to

投诉分流系统

在我的 Agentic AI 学习的延续中，我构建了一个名为 complaint‑triage‑system 的项目。用户可以通过电子邮件提交投诉。后端使用 SQLAlchemy 进行数据库操作，管理员通过单独的仪表板登录，使用电子邮件和密码进行身份验证，并由 JWT 令牌保护。

最初我使用 Gemini API 密钥对投诉进行高/中/低等级的分流以及对提交的文本进行分析。遇到故障后，我撤销了该密钥。随后改用 Grok API（免费），它能够正确完成分流，尽管其分析非常依赖关键词。

开发挑战

• 基于 JWT 的令牌化使用起来相当繁琐。
• 基于 OTP 的认证被放弃，因为 OTP 只出现在后端服务器日志中。
• 缺乏清晰的系统设计和工作流成为了一个重大警示。

我创建了一个 create_admin 脚本，并将管理员的电子邮件和密码存放在环境变量中。之后一切正常，直到我尝试向用户发送 AI 生成的、可自定义的回复。我的电子邮件应用密码不起作用，但 Twilio SendGrid 解决了这个问题。使用 SendGrid API 密钥后，应用运行无 bug。然而，最初编辑后的回复并未到达负载；经过调试后问题得到解决，系统顺畅运行。

部署障碍

• AWS Elastic Beanstalk 导致 HTTP/HTTPS 不匹配，因为我使用的是 AWS Amplify（HTTPS）。
• 切换到带 Nginx 的 EC2 实例后，在免费套餐上出现超时并且命令频繁失败。

尽管面临这些阻碍，完整的全栈应用已完成，GitHub 仓库中现在有多个提交记录。

我的 AWS 免费套餐已到期，我还有许多项目要启动并贡献。