我需要用crew ai来进行unity与百度千帆 AI App Builder的连接，请给出完整的详细步骤，以及每个步骤涉及的工具与操作

<think>好的，用户的问题是关于如何使用CrewAI连接Unity和百度千帆AI App Builder的详细步骤和所需工具。我需要先理解这两个平台以及CrewAI的功能。CrewAI是一个多代理协作框架，适用于协调多个AI代理完成任务。而Unity是游戏开发引擎，百度千帆则提供AI服务。用户可能希望将Unity中的交互通过CrewAI代理连接到千帆的AI能力，比如自然语言处理或数据分析。 首先，我需要确定实现这一连接的关键步骤。可能需要考虑如何在Unity中集成API调用，如何设置CrewAI代理来处理通信，以及如何对接百度千帆的接口。此外，还需要检查是否有现有的工具或SDK可以简化这个过程。 接下来，用户可能需要具体的代码示例和配置说明。比如，在Unity中使用C#调用REST API，CrewAI中定义代理的任务和协作流程，以及获取百度千帆的API密钥和端点。需要确保每一步都清晰，并且考虑到可能的错误点，比如网络请求处理或数据格式转换。 另外，用户提到的引用内容中有提到CrewAI用于多代理协作和任务协调，因此可能需要设计多个代理分别处理Unity的数据收集、千帆的API调用以及结果反馈。同时，参考引用[1]和[3]，可能需要结合LangChain进行数据检索，但用户问题主要关注CrewAI，所以重点放在CrewAI的设置上。 还需要验证是否有官方文档或社区资源支持这样的集成，如果缺乏直接资料，可能需要提供基于现有知识的合理步骤。此外，注意用户可能需要工具列表，比如Unity版本、CrewAI安装、百度千帆的SDK等。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，并提供示例代码和配置，同时指出可能的注意事项，如网络权限、错误处理等，以帮助用户顺利实现连接。</think>### 使用CrewAI连接Unity与百度千帆AI App Builder的完整步骤 #### **一、环境与工具准备** 1. **Unity开发环境** - 安装Unity 2021 LTS或更高版本 - 配置C#开发环境（Visual Studio或Rider） - 安装`Unity REST Client`插件（用于API通信） 2. **百度千帆AI平台** - 注册百度智能云账号，开通千帆AI App Builder服务 - 获取API Key和Secret Key（控制台 → 应用管理 → 创建应用） - 记录API调用端点（如`https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions`） 3. **CrewAI框架** - Python 3.8+环境 - 安装依赖： ```bash pip install crewai langchain requests ``` --- #### **二、系统架构设计** ``` Unity客户端 → CrewAI协调层 → 百度千帆API → 返回结果至Unity ``` 1. **Unity端**：通过HTTP请求发送用户输入 2. **CrewAI代理**：处理请求逻辑、调用千帆API、管理会话状态 3. **千帆AI**：执行大模型推理（如文心一言ERNIE） --- #### **三、具体实现步骤** ##### **步骤1：Unity配置API通信** 在Unity中创建`BaiduQianfanConnector.cs`脚本： ```csharp using UnityEngine; using UnityEngine.Networking; using System.Collections; public class BaiduQianfanConnector : MonoBehaviour { private string apiKey = "YOUR_API_KEY"; private string secretKey = "YOUR_SECRET_KEY"; public IEnumerator SendRequest(string userInput, System.Action<string> callback) { string url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=" + apiKey + "&client_secret=" + secretKey; // 获取Access Token UnityWebRequest tokenRequest = UnityWebRequest.Get(url); yield return tokenRequest.SendWebRequest(); string accessToken = JsonUtility.FromJson<TokenResponse>(tokenRequest.downloadHandler.text).access_token; // 调用千帆API string apiUrl = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions"; string jsonBody = $"{{\"messages\":[{{\"role\":\"user\",\"content\":\"{userInput}\"}}]}}"; UnityWebRequest apiRequest = new UnityWebRequest(apiUrl, "POST"); byte[] bodyRaw = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(jsonBody); apiRequest.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw); apiRequest.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer(); apiRequest.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json"); apiRequest.SetRequestHeader("Authorization", "Bearer " + accessToken); yield return apiRequest.SendWebRequest(); callback(apiRequest.downloadHandler.text); } [System.Serializable] private class TokenResponse { public string access_token; } } ``` ##### **步骤2：CrewAI代理配置** 创建`qianfan_agent.py`： ```python from crewai import Agent, Task from langchain.tools import tool import requests import json class QianfanAgent: def __init__(self, api_key, secret_key): self.api_key = api_key self.secret_key = secret_key @tool def call_qianfan_api(prompt: str) -> str: """调用百度千帆大模型API的工具""" # 获取Access Token token_url = f"https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={self.api_key}&client_secret={self.secret_key}" token_response = requests.get(token_url).json() access_token = token_response['access_token'] # 调用API headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {access_token}" } payload = { "messages": [{"role": "user", "content": prompt}] } response = requests.post( "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions", headers=headers, json=payload ) return response.json()['result'] ``` ##### **步骤3：创建CrewAI协调流程** ```python from crewai import Crew, Process # 初始化代理 qianfan_agent = Agent( role='千帆接口专家', goal='处理与百度千帆API的交互', tools=[QianfanAgent(api_key='YOUR_KEY', secret_key='YOUR_SECRET').call_qianfan_api], verbose=True ) unity_agent = Agent( role='Unity交互专家', goal='处理Unity端的请求并格式化响应', tools=[], verbose=True ) # 定义任务 api_task = Task( description='用户输入内容: {user_input}', agent=qianfan_agent, expected_output='结构化的JSON响应' ) format_task = Task( description='将API响应转换为Unity可解析的格式', agent=unity_agent, expected_output='包含action和content字段的JSON对象' ) # 创建流程 crew = Crew( agents=[qianfan_agent, unity_agent], tasks=[api_task, format_task], process=Process.sequential ) # 执行流程 result = crew.kickoff(inputs={'user_input': '如何制作一个3D跳跃游戏？'}) print(result) ``` --- #### **四、部署与测试** 1. **Unity端**： - 将脚本挂载到GameObject - 调用示例： ```csharp StartCoroutine(SendRequest("如何实现角色跳跃", response => { Debug.Log(JsonUtility.FromJson<QianfanResponse>(response).content); })); ``` 2. **CrewAI端**： - 运行Python服务：`python crewai_service.py` - 使用Postman测试接口连通性 --- #### **五、注意事项** 1. **安全认证**：建议使用HMAC签名验证请求来源[^4] 2. **性能优化**： - 在Unity端添加请求队列管理 - 使用`UniTask`替代协程提高异步效率 3. **错误处理**： ```python try: response = requests.post(...) response.raise_for_status() except requests.exceptions.HTTPError as err: print(f"HTTP Error: {err}") ``` ---