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实验 5-11:对话式界面定制系统(★★)¶
用户用自然语言提出 UI 定制需求(颜色 / 字体 / 文案 / 布局 / 组件位置), Agent 自主定位并修改前端源码,开发模式下的热加载(HMR)让改动即时生效, 支持多轮迭代定制。
目的¶
把"一刀切"的标准前端,变成"千人千面"的可对话定制界面:
- 基础 chatbot 应用 = React(Vite) 前端 + FastAPI 后端;
- 前后端都跑在开发模式:前端 Vite HMR、后端 uvicorn --reload;
- 用户说"把发送按钮改成蓝色 / 换成等宽字体 / 标题改成 XXX",
Agent(OpenAI,默认
gpt-5.6-luna;未配置OPENAI_API_KEY时设OPENROUTER_API_KEY自动改走 OpenRouter)读懂需求 → 改frontend/src里的源码文件; - 热加载检测到文件变化,浏览器无需整页刷新即可看到界面变化。
原理 / 架构(简述)¶
整个系统由四部分组成,各司其职:
agent.py(定制 Agent):核心。把一条自然语言需求 + 当前可编辑源码喂给 OpenAI, 用 function calling 的apply_edits工具让模型返回"改写后的文件全文"。 只暴露白名单文件(src/App.jsx、src/theme.css)给模型,并在返回后校验路径, 防止模型改错/新增文件。它只产出改写方案,不落盘(便于展示 diff 与验证)。baseline/src/(基线快照):前端源码的"出厂原样"。demo.py每轮开始前把它 拷回frontend/src,保证多次运行结果可重复、互不污染——这也是 Agent 改动与 原始界面做 diff 的对照基准。frontend/(React + Vite 前端):被定制的对象。Agent 改的就是这里的src/*; 开发模式下 Vite HMR 让改动即时可见,vite build用于验证"改动没破坏应用"。backend/(FastAPI 后端):最小 chatbot 服务(/api/chat),为前端提供可对话的载体; 默认 echo 回声模式(开箱即用、无需任何 Key),也可用--model一键切到真实 LLM 对话; 自带命令行入口(python main.py --help),--reload演示"后端热加载"。它不参与 UI 定制, 是让整套界面能真实跑起来的配角。
一句话:Agent 读需求 → 改前端源码 → 断言改动生效 + 构建不破坏,
baseline 保证可重复,backend 让界面能真实对话。
关于热加载(HMR)¶
- 前端:
npm run dev启动的 Vite dev server 自带 HMR。Agent 一改src/*.jsx或src/theme.css,浏览器局部热替换、保留应用状态,界面即时更新。 - 后端:
uvicorn main:app --reload监听.py变化自动重启。 - 本实验的定制主要作用于前端源码,所以视觉效果靠前端 HMR 体现。
目录结构¶
conversational-ui/
├── frontend/ # React + Vite 前端(基础 chatbot 界面)
│ ├── src/App.jsx # 界面与 UI 文案(Agent 改"文案/组件")
│ ├── src/theme.css # 颜色/字体/布局样式(Agent 改"样式")
│ ├── src/main.jsx
│ ├── index.html
│ ├── vite.config.js # 开启 HMR + /api 代理到后端
│ └── package.json
├── backend/
│ ├── main.py # FastAPI 后端(/api/chat)
│ └── requirements.txt
├── baseline/src/ # 前端源码初始快照(demo 每次运行前恢复,保证可重复)
├── agent.py # 定制 Agent:NL 需求 → 用 OpenAI 改写源码
├── demo.py # 端到端演示 + 自动验证(NL→代码→断言→构建)
├── requirements.txt # 后端 + Agent 依赖
├── env.example
└── .gitignore # node_modules / dist / .env 均已忽略
运行方式¶
1) 准备环境¶
# Python 依赖(Agent + 后端)
pip install -r requirements.txt
# 前端依赖(首次 npm install 较慢属正常)
cd frontend && npm install && cd ..
# 配置 OpenAI Key
cp env.example .env # 然后填入 OPENAI_API_KEY(或设 OPENROUTER_API_KEY 兜底)
2) 自动验证闭环(无需浏览器)¶
python demo.py # 跑全部 3 轮定制并做完整验证
python demo.py --quick # 只跑第 1 轮(省时,用于快速冒烟)
python demo.py --rounds 2 # 只跑前 2 轮
python demo.py --no-build # 跳过 vite build(仅验证"改动被正确应用",更快)
python demo.py -h # 查看全部参数
demo.py 会连续跑 3 轮自然语言定制,每轮:
调用真实 OpenAI 改写源码 → 打印改动 diff → 读回源码断言"改动符合需求" →
vite build 验证"没破坏应用"。首轮较慢多因 npm install 或首次构建,
想快速验证可用 --quick 或 --no-build。
3) 手动体验真实 HMR(可选,需要浏览器)¶
# 终端 A:后端(热加载)。两种启动方式行为一致,任选其一:
cd backend && python main.py --reload --port 8000 # 本文件自带命令行入口
# 或: cd backend && uvicorn main:app --reload --port 8000 # 书中示例写法
# 想让运行起来的 chatbot 真会说话(而非回声):加 --model gpt-5.6-luna(需 OPENAI_API_KEY 或 OPENROUTER_API_KEY)
# 终端 B:前端(HMR)
cd frontend && npm run dev
# 打开 http://localhost:5173
# 终端 C:跑一条定制需求,回到浏览器即可看到界面即时变化
python -c "import agent,pathlib; c,m=agent.build_client_and_model(); \
r=agent.customize(c,m,pathlib.Path('frontend'),'把发送按钮改成橙色'); \
[pathlib.Path('frontend',f['path']).write_text(f['content']) for f in r['files']]"
后端命令行参数(cd backend && python main.py --help):
| 参数 | 说明 | 默认 |
|---|---|---|
--host |
监听地址(对外可用 0.0.0.0) |
127.0.0.1 |
--port |
监听端口(前端把 /api 代理到此端口) |
8000 |
--reload / --no-reload |
是否开启后端热加载 | 开启 |
--model NAME |
指定模型名,切到真实 LLM 对话;缺省为 echo 回声模式(也可用环境变量 CHAT_MODEL) |
无(echo) |
--log-level |
uvicorn 日志/输出级别 | info |
--print-config |
只打印生效配置(JSON)后退出,不监听端口(便于无端口环境下校验) | 关 |
echo 与 LLM 两种模式都不影响 UI 定制闭环——定制作用于前端源码,后端只是让界面能真实对话的载体。 LLM 模式复用与
agent.py相同的OPENAI_API_KEY/OPENAI_BASE_URL配置;缺 Key 或调用失败会自动回退占位提示,绝不编造回复。
验证方式与局限¶
- 本 demo 自动验证的是:自然语言 → 代码修改被正确应用且不破坏构建的闭环。
- 读回源码断言:如"改成蓝色 #2563eb"→ 源码里确实出现该色值;
"换成等宽字体"→ 出现
monospace;"标题改成 XXX"→ 出现该文案。 - 每轮改动后
vite build必须编译通过,证明改动没破坏应用。 - 本 demo 不做的:真实浏览器内 HMR 的视觉即时刷新。
本机无 Playwright/浏览器,无法自动截图验证视觉效果——
这部分需手动
npm run dev+ 打开浏览器查看(见上文第 3 步)。 - Agent 只被允许改写白名单文件(
src/App.jsx、src/theme.css), 降低改错文件的风险;改写采用"整文件重写",对小文件比零散替换更稳。
真实运行输出(节选)¶
第 1 轮 NL 定制需求:把发送按钮和用户消息气泡的主题色从绿色改成蓝色,用 #2563eb 这个蓝。
[改动文件] src/theme.css
- --color-primary: #16a34a; /* 初始为绿色 */
+ --color-primary: #2563eb; /* 改为蓝色 */
断言:源码中出现蓝色值 #2563eb -> 通过 ✅
构建结果:通过 ✅
第 2 轮 NL 定制需求:把整个界面的字体换成等宽字体(monospace)。
[改动文件] src/theme.css
- --font-family: system-ui, "PingFang SC", ... sans-serif;
+ --font-family: monospace;
断言:源码中出现 monospace 等宽字体 -> 通过 ✅
构建结果:通过 ✅
第 3 轮 NL 定制需求:把顶部的标题文案改成"我的专属客服"。
[改动文件] src/App.jsx
- const HEADER_TITLE = "智能助手";
+ const HEADER_TITLE = "我的专属客服";
断言:源码中出现新标题文案"我的专属客服" -> 通过 ✅
构建结果:通过 ✅
多轮定制总结:全部通过 ✅
环境变量¶
| 变量 | 说明 |
|---|---|
OPENAI_API_KEY |
必填其一,本实验读取此项(未配置时用 OPENROUTER_API_KEY 兜底) |
OPENAI_BASE_URL |
可选,切换到兼容 OpenAI 协议的服务端点 |
MODEL |
可选,默认 gpt-5.6-luna |
如何适配 / 扩展¶
- 换模型 / 换供应商:Agent 走标准 OpenAI SDK,任何"兼容 OpenAI 协议"的服务都能接。
只需在
.env或环境变量里设置OPENAI_BASE_URL+MODEL+ 对应的OPENAI_API_KEY, 代码无需改动。例如: - Kimi / Moonshot:
OPENAI_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1、MODEL=kimi-k3; - 火山方舟(ARK):
OPENAI_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3、MODEL=<endpoint-id>; - 本地 vLLM / Ollama 等:把
OPENAI_BASE_URL指向本地端点即可。 - 扩展可定制范围:默认只允许改
src/App.jsx、src/theme.css。想让 Agent 能改更多文件, 在agent.py的EDITABLE_FILES白名单里增删路径即可(白名单越大越灵活,但改错风险也越大)。 - 新增验证轮次:在
demo.py的ROUNDS里追加{"requirement": ..., "verify": ...}, 即可把自己的定制需求纳入自动断言闭环。 - 接前端:
frontend/是标准 Vite 工程,npm run dev起 HMR、npm run build出静态产物。 想接自己的界面,替换src/*并同步更新白名单与baseline/快照即可。 - 接后端 / 真实 LLM 对话:
backend/main.py的/api/chat默认是回声式占位回复, 加--model <模型名>(或设CHAT_MODEL)即可切到真实 LLM 对话(复用上面的OPENAI_*配置)变成真实客服; 想换成自定义业务逻辑,改写_llm_reply或chat里的返回即可。