基于liteLLM的Python函数生成器开发实战

1. 准Agent开发实战：基于liteLLM的Python函数生成器

在当今AI应用开发领域，构建能够理解需求并生成可用代码的智能助手已经成为提升开发效率的重要手段。本文将带你实现一个准Agent系统，它能够根据自然语言描述生成Python函数代码，并自动添加文档和测试用例。这个系统虽然还不具备完全自主的Agent能力，但已经可以显著提升日常编码效率。

这个准Agent的核心功能包括：

1. 接收用户对函数功能的自然语言描述
2. 生成符合要求的Python函数代码
3. 自动添加完整的函数文档
4. 生成基于unittest框架的测试用例
5. 将最终结果保存为可直接执行的Python文件

2. 系统设计与核心思路

2.1 准Agent的架构设计

我们的准Agent采用三阶段处理流程，每个阶段都有明确的任务分工：

1. 代码生成阶段：接收用户输入，生成基础函数代码
2. 文档增强阶段：为生成的代码添加完整文档
3. 测试生成阶段：创建覆盖各种情况的测试用例

这种分阶段处理的设计有以下几个优势：

• 每个阶段专注解决一个特定问题
• 便于调试和优化每个环节
• 可以灵活调整各阶段的处理逻辑
• 上下文信息通过消息列表精确控制

2.2 关键技术选型与配置

我们选择liteLLM作为大语言模型接口，它提供了统一的API来访问不同的大模型服务。在本例中，我们使用DeepSeek的聊天模型作为后端：

python复制from litellm import completion
import os
from typing import List, Dict

# 设置API Key（也可以通过环境变量设置）
os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "your_api_key_here"

def generate_response(messages: List[Dict]) -> str:
    """调用LLM获取响应"""
    response = completion(
        model="deepseek/deepseek-chat",
        messages=messages,
        max_tokens=1024
    )
    return response.choices[0].message.content

选择DeepSeek模型的原因包括：

• 对代码生成任务有良好支持
• 响应速度快且稳定
• 能够理解复杂的编程需求
• 生成的代码质量较高

3. 核心实现细节解析

3.1 代码生成阶段实现

第一阶段的核心任务是接收用户需求并生成基础函数代码。我们设计了以下处理流程：

1. 获取用户对函数功能的描述
2. 构建包含系统提示和用户需求的message列表
3. 调用LLM生成代码
4. 从响应中提取纯代码块

python复制def extract_code_block(response: str) -> str:
    """
    从LLM的响应中提取代码块
    假设LLM返回的代码是以Python语言编写的
    """
    if not '```' in response:
        return response
    
    code_block = res