🚀超越cursor！Roo Code+Gemini 2.5 Pro为OpenAI Agents SDK开发工作流UI！轻松拖动组件即可搭建工作流！小白也能化身

🚀🚀🚀本篇笔记所对应的视频： www.bilibili.com/video/BV1at... Roo Code 是一款集成于 VS Code 的 AI 编程助手，能显著提高开发效率。它支持多种大模型，自动生成高质量代码，提供智能补全、实时错误检测与调试辅助，从而大大缩短开发周期。其命令行交互和自动化测试功能使得复杂任务简单易行，同时免费额度充足、生成速度快，减少了因频繁调用接口带来的成本和延迟。此外，Roo Code 开源、灵活可定制，开发者可根据项目需求自由配置和扩展，真正实现个性化智能编程体验。

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🔥Prompt

我想基于OpenAI Agents SDK开发一个可视化工作流设计工具。需求是：在网页上提供一个画布，用户可以拖放组件（对应SDK中的Agent、Runner等）并配置它们的参数（如name、instructions），组件之间可以建立连接关系。完成工作流设计后，系统能够生成对应的完整可用SDK代码。

请问实现这种拖拽式工作流设计工具的最佳前端技术栈是什么？需要支持：
1. 交互式画布操作
2. 组件拖放与连接
3. 参数配置面板
4. 根据可视化工作流生成代码

以下是我要实现的OpenAI Agents SDK示例代码：

# 基本示例
from agents import Agent, Runner

agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)

# 多Agent协作示例
spanish_agent = Agent(name="Spanish agent", instructions="You only speak Spanish.")
english_agent = Agent(name="English agent", instructions="You only speak English")
triage_agent = Agent(
    name="Triage agent", 
    instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.",
    handoffs=[spanish_agent, english_agent],
)

# 带工具函数的示例
@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    return f"The weather in {city} is sunny."

agent = Agent(name="Hello world", instructions="You are a helpful agent.", tools=[get_weather])

# OpenAI Agents 可视化工作流设计器实现需求

我需要设计并实现一个可视化界面，让用户能够通过拖放组件方式创建OpenAI Agents工作流，并生成对应的代码。
项目需求如下：

## 1. 功能概述

创建一个基于Web的可视化编辑器，允许用户:
- 从组件库拖放不同类型的组件到画布上
- 通过连接线连接组件，建立关系
- 配置组件参数（如Agent的name、instructions等）
- 生成可运行的OpenAI Agents SDK代码

## 2. 技术栈

- **前端框架**: React 18+
- **工作流编辑器库**: React Flow
- **UI组件库**: 不限，可使用Ant Design、Material UI或自定义组件
- **状态管理**: React Context或Redux
- **构建工具**: Vite

## 3. 界面布局

应用界面分为以下几个主要区域:

1. **顶部导航栏**
   - 应用名称: "OpenAI Agents Workflow Designer"
   - 生成代码按钮
   - 可选: 保存/加载按钮

2. **左侧组件面板**
   - 可拖动的组件类型:
     - Agent节点
     - Runner节点
     - Function Tool节点
   - 每个组件有图标和名称
   - 底部可添加简要使用说明

3. **中央画布区域**
   - 可拖放区域，用于构建工作流
   - 支持平移和缩放
   - 节点之间可建立连接关系

4. **右侧属性面板**（可选）
   - 显示当前选中节点的详细属性
   - 提供属性编辑界面

5. **代码生成弹窗**
   - 展示生成的OpenAI Agents SDK代码
   - 提供复制按钮
   - 可选: 代码高亮显示

## 4. 组件设计

### 4.1 Agent节点

- **外观**: 圆角矩形，顶部蓝色边框
- **基本属性**:
  - name: 文本输入框
  - instructions: 多行文本输入框
  - handoff_description: 文本输入框（可选）
  - output_type: 下拉选择（无/自定义Pydantic模型）
- **扩展属性**:
  - handoffs: 显示已连接的其他Agent
  - tools: 显示已连接的Function Tools

### 4.2 Runner节点

- **外观**: 圆角矩形，顶部红色边框
- **基本属性**:
  - input: 文本输入框
  - 执行模式: 切换按钮(同步/异步)
  - context: 可选配置
- **注意**: Runner节点应连接到一个Agent节点

### 4.3 Function Tool节点

- **外观**: 圆角矩形，顶部黄色边框
- **基本属性**:
  - name: 文本输入框
  - parameters: 可添加/删除的参数列表
  - returnType: 下拉选择(str, int, float, bool, list, dict, None)
  - implementation: 代码编辑区

### 4.5 连接关系设计

- Agent → Agent: 表示handoff关系
- Function → Agent: 表示tool关系
- Agent → Runner: 表示执行关系

## 5. 代码生成器实现

代码生成器需要根据画布上的节点和连接关系，生成有效的OpenAI Agents SDK代码。生成的代码应包括:

1. 必要的导入语句（agents、asyncio等）
2. Pydantic模型定义（如果需要）
3. Function Tool 定义
4. Agent 定义，包括name、instructions、handoffs、tools
5. Runner执行代码，根据选择生成同步或异步版本

代码生成逻辑示例:

- 对于每个Function Tool节点，生成@function_tool装饰器函数
- 对于每个Agent节点，生成Agent实例
- 对于连接到Agent的Function节点，添加到Agent的tools参数
- 对于连接到Agent的其他Agent节点，添加到handoffs参数
- 对于Runner节点，生成对应的Runner.run或Runner.run_sync代码
- 如果有异步执行，添加asyncio.run(main())代码

## 6. 用户交互设计

1. **组件拖放**:
   - 用户从左侧面板拖动组件到画布
   - 拖放时应显示可放置位置的提示

2. **节点连接**:
   - 节点有输入/输出连接点
   - 用户可以拖动连接线连接不同节点
   - 连接时应验证是否为有效连接

3. **节点配置**:
   - 点击节点可选中并显示配置选项
   - 节点可展开/折叠以显示/隐藏详细选项
   - 节点大小应根据内容自适应

4. **代码生成**:
   - 点击"生成代码"按钮显示弹窗
   - 代码应格式化并高亮显示
   - 提供复制到剪贴板功能

## 7. 样式设计

整体风格建议:
- 简洁现代的界面
- 柔和的色彩方案
- 充分的留白
- 清晰的视觉层次

节点颜色编码:
- Agent: 蓝色(#3498db)顶部边框
- Runner: 红色(#e74c3c)顶部边框
- Function Tool: 黄色(#f39c12)顶部边框
- Guardrail: 紫色(#9b59b6)顶部边框

## 8. 示例参考

参考下面的Agent代码示例，实现相应的可视化表示:

### 示例1: 基本Agent

python
from agents import Agent, Runner

agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)

### 示例2: Handoffs

python
from agents import Agent, Runner
import asyncio

spanish_agent = Agent(
    name="Spanish agent",
    instructions="You only speak Spanish.",
)

english_agent = Agent(
    name="English agent",
    instructions="You only speak English",
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.",
    handoffs=[spanish_agent, english_agent],
)

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?")
    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

### 示例3: Function Tools

python
import asyncio
from agents import Agent, Runner, function_tool

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    return f"The weather in {city} is sunny."

agent = Agent(
    name="Hello world",
    instructions="You are a helpful agent.",
    tools=[get_weather],
)

async def main():
    result = await Runner.run(agent, input="What's the weather in Tokyo?")
    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

### 示例4: Guardrails

python
from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class HomeworkOutput(BaseModel):
    is_homework: bool
    reasoning: str

guardrail_agent = Agent(
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the user is asking about homework.",
    output_type=HomeworkOutput,
)

async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data):
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context)
    final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=final_output,
        tripwire_triggered=not final_output.is_homework,
    )

math_tutor_agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for math questions",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)

history_tutor_agent = Agent(
    name="History Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for historical questions",
    instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.",
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question",
    handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent],
    input_guardrails=[
        InputGuardrail(guardrail_function=homework_guardrail),
    ],
)

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, "who was the first president of the united states?")
    print(result.final_output)

    result = await Runner.run(triage_agent, "what is life")
    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

### 示例5: Specialist Agents

python
from agents import Agent, Runner
import asyncio

history_tutor_agent = Agent(
    name="History Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for historical questions",
    instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.",
)

math_tutor_agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for math questions",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question",
    handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent]
)

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, "What is the capital of France?")
    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

## 9. 扩展功能（如果可能）

如果时间和资源允许，可以考虑以下扩展功能:

1. **保存/加载**: 允许用户保存工作流为JSON并重新加载
2. **示例模板**: 提供几个预设的工作流模板
3. **实时预览**: 在编辑过程中实时更新生成的代码
4. **导出功能**: 允许导出Python文件
5. **错误验证**: 检测并提示工作流中的潜在问题
6. **调试视图**: 提供简单的调试界面，显示工作流执行路径
7. **导入功能**: 从现有Python代码导入并创建可视化工作流

请根据以上需求实现这个OpenAI Agents可视化工作流设计器。设计应该直观易用，让用户能够轻松创建复杂的Agent工作流并生成可用的Python代码。

🔥Roo Code 四种模式的具体使用示例：

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1. Code 模式

示例场景：

你正在开发一个 JavaScript 项目，需要生成一个用于数组排序的函数。

使用步骤：

1. 在 VS Code 中切换到 Roo Code 的 Code 模式。
2. 在聊天输入框中输入自然语言指令，例如："Generate a JavaScript function that sorts an array in ascending order."
3. Roo Code 将根据你的描述自动生成相应的代码片段，供你复制、测试和修改。

示例输出（简化版） ：

function sortArray(arr) {
  return arr.sort((a, b) => a - b);
}

这个示例展示了如何利用 Code 模式快速生成并完善代码，适合日常编码任务。

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2. Architect 模式

示例场景：

你需要规划一个基于微服务的电子商务平台，涉及订单、支付、库存和用户管理等多个服务。

使用步骤：

1. 切换到 Architect 模式。
2. 输入类似："Plan the architecture for a microservices-based e-commerce platform with separate services for orders, payments, inventory, and user management." 的指令。
3. Roo Code 会收集上下文并生成一份详细的技术方案，可能包含模块划分、服务间通信方案、数据库设计建议以及 Mermaid 图表等。

示例输出（部分摘要） ：

• 服务划分：建议拆分为订单服务、支付服务、库存服务和用户管理服务。
• 数据流：描述了各服务之间如何通过 REST 或消息队列进行通信。
• 图示：生成一份简洁的 Mermaid 流程图，说明系统各模块的关系。

这种模式特别适用于初期系统设计和架构讨论，可以帮助你全面了解项目的技术需求。

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3. Ask 模式

示例场景：

你在使用 Node.js 开发时遇到了一些问题，想了解最佳的错误处理实践。

使用步骤：

1. 切换到 Ask 模式。
2. 输入问题，例如："What are the best practices for error handling in Node.js?"
3. Roo Code 会基于已有的上下文和文档，为你提供详细的解释、代码示例及最佳实践建议。

示例输出（部分内容） ：

• 建议：使用 try/catch 结构捕获同步代码中的异常，并在异步操作中利用 Promise.catch 或 async/await 配合 try/catch。

• 示例代码：

  async function fetchData() {
    try {
      const data = await getData();
      return data;
    } catch (error) {
      console.error("Error fetching data:", error);
      // 进行适当的错误处理
    }
  }

Ask 模式适合于技术咨询、代码评审和学习新知识。

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4. Debug 模式

示例场景：

在运行代码时，你遇到"Cannot read property 'foo' of undefined"的错误，需要定位问题并获得调试建议。

使用步骤：

1. 切换到 Debug 模式。
2. 在输入框中描述遇到的问题，例如："Analyze the error 'Cannot read property 'foo' of undefined' in my code."
3. Roo Code 会以调试专家的身份，建议你添加日志、检查变量初始化、并给出逐步排查方案。
4. 在 Debug 模式下，它仅提供建议，不会直接修改文件，直到你确认切换到 Code 模式后再进行操作。

示例输出（调试提示摘要） ：

• 调试建议 ：检查变量是否在使用前正确定义；在出错代码附近添加 console.log 调试信息，验证数据流。
• 详细计划：先复现错误，然后定位具体代码行，逐步缩小问题范围，最终确定根本原因。

这种模式专注于错误排查和问题分析，非常适合遇到复杂 bug 时使用。

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