原文地址: https://blog.cloudnueva.com/adding-ai-agent-to-apex-app ## 在现有 APEX 应用中集成 AI 代理  ## 引言 现代前沿大语言模型（LLM）与强大的编排和防护措施结合后，已足够可靠以支持实际的代理工作流。在现有 APEX 应用中添加代理可以实现以下目标： * 简化用户工作流 * 简化用户界面 * 自动化重复性任务 * 利用现有数据模型、视图、API等 * 以最小投入获得构建代理的经验 ## AI 代理简介 通过将前沿模型与工具（PL/SQL API、Web 服务）和强治理（权限、审计、防护措施）结合，可以构建一个能够在定义的约束内安全执行多步业务任务的 AI 代理。 为 APEX 构建的代理使用 PL/SQL 框架管理"代理循环"。在这个循环中，LLM 提出建议运行哪些工具，而你的代码决定是否运行它们。你的代码始终掌握控制权。  ## 简化项目管理 在项目管理应用中，AI 代理通过提供聊天式界面简化了查找信息、自动化重复操作和呈现项目洞察的过程。  ## 工具集 我们为代理提供了以下工具： * 显示项目结构 * 列出项目团队成员 * 搜索问题、风险和问题（通过向量搜索） * 创建问题、风险和问题 * 更新问题、风险和问题 ## 架构组件 ### 编排器 编排器是一个 PL/SQL 过程，控制代理循环。它使用数据库表在工具调用之间维护状态。 ### 大脑 编排器在每次请求时向 LLM 传递系统提示，作为代理的"大脑"。 ### 调度器 当 LLM 请求工具时，调度器： 1. 验证工具是否存在 2. 验证参数有效性 3. 验证用户权限 4. 执行 PL/SQL 函数或过程 5. 返回响应给编排器 ## 向量搜索 搜索工具使用向量搜索实现语义搜索功能。我们建立了队列机制，APEX 自动化每15分钟处理一次队列内容，使用 `VECTOR_CHUNKS` 和 `VECTOR_EMBEDDING` SQL 函数处理内容。 ## 经验教训 * 永远不要依赖模型处理安全或数据完整性 * 记录一切并保持对话可重放 * 使工具可配置以轻松切换人工确认 * 编写 PL/SQL API 时不要假设消费者是 APEX * 注意上下文大小 * 启用并行工具调用减少循环次数 * 优雅处理失败情况 * 设置最大迭代次数 * 优化用户体验 ## 演示  ## 幕后 特权用户可以启用诊断功能，查看对话期间跟踪的所有记录。  ## 结论 在现有 APEX 应用中添加 AI 代理是引入 AI 功能而不重写系统的实用方法。关键在于保持架构简单：让 LLM 解释用户意图并建议操作，但在代码中保持控制。从有限范围开始，使用少量定义明确的工具和强大的检测功能，然后逐步扩展代理能力。