cursor实战攻略,第2天独立搭建AI智能体，一人独揽高效操作

为了搭建一个简单的智能体，我们可以使用Python编程语言和一些常用的库。以下是一个基本的示例，我们将使用`pandas`来处理数据，`numpy`进行数学运算，以及`sklearn`中的机器学习模型来进行预测。
首先，我们需要定义智能体的基本功能。在这个例子中，我们将创建一个智能体，它能够根据历史数据预测某人的第二天的活动。这里我们假设我们有关于这个人的活动历史数据，比如每天的活动类型和持续时间。
以下是一个简单的智能体实现：
```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设我们有以下历史数据 data = { 'day': ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'], 'activity': ['Work', 'Exercise', 'Social', 'Rest', 'Work', 'Social', 'Rest'], 'duration': [8, 1, 2, 5, 8, 3, 4] }
# 创建DataFrame df = pd.DataFrame(data)
# 将活动转换为数字编码 activity_mapping = {'Work': 0, 'Exercise': 1, 'Social': 2, 'Rest': 3} df['activity'] = df['activity'].map(activity_mapping)
# 创建特征和标签 X = df[['

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来看一下，这是我用ai搭建智能体的第二天了，昨天是花了不到两个小时，今天可能稍微时间有点长，因为遇到一些问题在跟ai去做些调整。

但目前这个效果已经是做好了，它可以做登录、退出，包括注册的这一块，也可以去做一些聊天的这些，比如我已经是并且把通义千问已经是对接好了，可以问他一些问题了，可以实时，并且会记录到数据库里面去，这是一个真实效果。

我让ai帮我做会话的列表，包括切换创建、删除跟切换，包括也做了这一个问题的实时跟API的对接，也会在背后实时去调统一个接口，然后，你看他会帮我去做中转的，就可以背后去对接很多渠道的接口，包括Deepseek，包括别的平台的API接口，然后对接回来。

之后，他就会帮我去入到数据库，像刚刚的时间点，他会有新的数据库进来，包括这些的记录都会记录进来，比如刚刚的的点会有记录。

虽然目前其实效率还是蛮高的，但是今天碰到几个问题，在跟ai去排查的很久，包括像这一个接口的对接，还有这个接口要带上鉴权，根据token去判断是哪个用户的，避免他去越权访问。

包括我选的对接，大家可以继续去做关注，我后面也会把每天或者是定期分享开发的进展给大家做分享。这些也是用了ai去帮我去搭建的智能题。

这里有我用cursor的使用过程，包括排查定位的这一块，我可能更多是站在产品经理或者是客户的角度去给他去提求，去作为测试去验收这个功能，包括作为一些开发rview，它这个的代码写的好不好，大家可以先关注，后面可以继续的做分享。