bipulsenapati998/agentic-day3-production
GitHub: bipulsenapati998/agentic-day3-production
一个展示如何构建生产级客户支持Agent的教学项目，涵盖提示词版本管理、注入防御、容错机制和成本追踪等企业级实践。
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# agentic-day3-production
提示词版本控制与提示词注入
## 目标
从零构建一个**最小化客户支持 Agent**，并使用**生产级基础设施**对其进行加固：
- **提示词模板** 被视为代码进行管理（YAML + Git）
- **提示词注入防御**（三层模型）
- **带重试的健壮错误处理**（速率限制、超时、上下文溢出）
- **熔断器** 以防止级联故障
- **结构化日志与成本追踪**
## 如何运行应用
1. 克隆仓库：
```
git clone https://github.com/bipulsenapati998/agentic-day3-production.git
```
2. 创建并激活虚拟环境：
```
Use conda
conda create -n llms python=3.11 && conda activate llms
```
3. 使用你的 OpenAI API key 更新 .env 文件：
```
OPENAI_API_KEY=
```
4. 安装依赖：
```
pip install -r requirement.txt
```
5. 运行应用：
```
python app.py
```
标签：AI安全, Chat Copilot, DLL 劫持, LLM应用开发, OpenAI API, Petitpotam, Python, YAML配置, 大语言模型, 客户支持机器人, 容错机制, 成本追踪, 提示词工程, 提示词注入防御, 提示词版本控制, 无后门, 漏洞探测, 熔断器, 生产环境就绪, 策略决策点, 结构化日志, 网络安全研究, 逆向工具, 重试机制, 防御架构