Convo：构建智能AI代理的日志与调试工具

Convo 是一个专注于 AI 代理开发的工具平台，帮助开发者快速构建、调试和优化基于 LangGraph 的智能代理。它通过简单的代码集成，提供日志记录、状态管理和多用户记忆功能，减少开发者在数据库配置和基础设施管理上的负担。Convo 的核心目标是让 AI 代理在生产环境中开箱即用，支持跨会话存储用户数据，追踪消息和工具调用，并快速恢复运行状态。平台设计简单，适合需要高效开发可靠 AI 应用的团队。

功能列表

• 日志记录：自动捕获每条消息、工具调用和 LLM 输出，便于开发者分析和调试。
• 长期记忆：跨会话存储用户的事实、偏好和目标，支持个性化交互。
• 多用户支持：无需额外配置，自动管理多个用户的对话数据。
• 状态恢复：内置检查点功能，可随时回溯和恢复代理的运行状态。
• 无需数据库：提供开箱即用的代码解决方案，省去复杂配置。
• 工具集成：支持与 CRM、邮件营销平台等常用工具无缝连接。
• 调试支持：通过详细的日志和状态管理，快速定位和解决 AI 代理问题。

使用帮助

Convo 是一个面向开发者的工具平台，主要通过 SDK 集成到基于 LangGraph 的 AI 代理项目中。以下是详细的使用指南，帮助用户快速上手并充分利用其功能。

安装流程

Convo 的安装非常简单，开发者只需通过其官方提供的 SDK 集成到项目中，无需额外配置数据库或复杂的基础设施。以下是具体步骤：

1. 获取 SDK：访问 Convo 官网（https://convo.diy/），在开发者文档区域下载最新的 SDK 包。官网提供详细的 API 文档和示例代码。
2. 项目集成：
   • 在你的 LangGraph 项目中，添加 Convo SDK 依赖。例如，在 Python 项目中，可以通过 pip install convo 安装（具体命令以官网文档为准）。
   • 在代码中导入 Convo 模块，例如：

     from convo import ConvoAgent
     

   • 初始化 Convo 代理，传入必要的配置参数（如 API 密钥，可在官网注册后获取）。
3. 配置环境：Convo 无需手动配置数据库，它会自动处理数据存储和状态管理。开发者只需确保网络连接正常，并正确设置 API 密钥。
4. 测试集成：运行示例代码，验证 SDK 是否正确集成。Convo 提供测试用例，帮助开发者快速确认功能是否正常。

安装完成后，开发者可以在项目中使用 Convo 的各种功能。整个过程通常只需几分钟，适合快速迭代的开发场景。

功能操作流程

以下是 Convo 核心功能的详细操作指南，帮助用户快速上手。

1. 日志记录

Convo 自动捕获 AI 代理的每条消息、工具调用和 LLM 输出，开发者无需手动记录。操作步骤：

• 启用日志：在初始化 Convo 代理时，设置 logging_enabled=True。例如：

  agent = ConvoAgent(api_key="your_api_key", logging_enabled=True)
  

• 查看日志：通过 Convo 提供的仪表板（可在官网登录后访问）查看详细日志。仪表板会显示时间戳、消息内容、工具调用详情和 LLM 输出。
• 导出日志：支持将日志导出为 JSON 或 CSV 格式，便于进一步分析。例如，在仪表板中点击“导出”按钮，选择格式并下载。

2. 长期记忆

Convo 支持跨会话存储用户数据，确保 AI 代理能记住用户偏好和历史交互。操作步骤：

• 存储数据：在代码中调用存储方法，例如：

  agent.store_memory(user_id="user123", key="preference", value="likes_dark_mode")
  

• 检索数据：通过用户 ID 检索记忆，例如：

  preference = agent.get_memory(user_id="user123", key="preference")
  

• 应用场景：可用于个性化推荐。例如，AI 代理根据用户偏好调整界面主题或推荐内容。
• 管理记忆：在仪表板中查看和编辑所有用户的记忆数据，支持批量操作。

3. 多用户支持

Convo 自动管理多用户对话，无需开发者手动配置。操作步骤：

• 分配用户 ID：在每次交互时，为用户分配唯一 ID，例如：

  agent.handle_conversation(user_id="user123", message="Hello")
  

• 查看用户数据：在仪表板中按用户 ID 筛选对话记录，查看特定用户的交互历史。
• 隐私保护：Convo 确保用户数据隔离，防止交叉访问。

4. 状态恢复

Convo 的检查点功能允许开发者回溯和恢复 AI 代理的运行状态，适合调试复杂工作流。操作步骤：

• 保存状态：在关键节点调用检查点保存，例如：

  agent.save_checkpoint(run_id="run456")
  

• 恢复状态：通过运行 ID 恢复状态，例如：

  agent.restore_checkpoint(run_id="run456")
  

• 调试使用：在仪表板中查看检查点历史，选择需要回溯的节点，点击“恢复”按钮即可。

5. 工具集成

Convo 支持与外部工具（如 CRM 或邮件平台）连接。操作步骤：

• 配置连接：在仪表板中添加工具的 API 密钥，例如 Salesforce 或 Mailchimp 的密钥。
• 调用工具：在代码中通过 Convo 的工具调用接口触发外部操作，例如：

  agent.call_tool("send_email", recipient="user@example.com", content="Hello")
  

• 验证结果：在仪表板中查看工具调用日志，确认操作是否成功。

6. 调试支持

Convo 提供详细的日志和状态管理，帮助开发者快速定位问题。操作步骤：

• 查看错误：在仪表板中筛选“错误”标签，查看详细的错误信息和堆栈跟踪。
• 重现问题：使用状态恢复功能，回溯到问题发生前的检查点，重现并修复 bug。
• 优化建议：仪表板会根据日志分析，提供性能优化建议，例如减少 LLM 调用次数。

注意事项

• 网络要求：Convo 的仪表板和 API 调用需要稳定的网络连接。
• 文档参考：建议经常查看官网文档，获取最新的 API 更新和最佳实践。
• 权限管理：确保 API 密钥安全，避免泄露。

通过以上步骤，开发者可以快速集成并使用 Convo 的功能，显著提升 AI 代理开发效率。

应用场景

1. AI 客服开发
   开发者为电商平台构建智能客服代理。Convo 的长期记忆功能记录用户购买偏好，日志记录功能追踪对话中的问题，状态恢复功能帮助调试复杂的多轮对话流程。
2. 个性化教育助手
   在教育应用中，Convo 存储学生的学习进度和偏好，AI 代理根据记忆提供定制化学习建议。多用户支持确保不同学生的记录互不干扰。
3. 企业自动化工作流
   企业使用 Convo 集成 CRM 和邮件工具，自动化处理客户咨询。开发者通过日志和检查点功能，快速优化工作流，减少手动干预。

QA

1. Convo 需要自己配置数据库吗？
   不需要。Convo 提供开箱即用的解决方案，自动管理数据存储，开发者只需集成 SDK 即可。
2. 如何查看 AI 代理的运行日志？
   登录 Convo 官网的仪表板，选择“日志”选项卡，筛选特定用户或时间段即可查看详细记录。
3. Convo 支持哪些外部工具？
   支持 CRM、邮件营销平台等多种工具，具体列表可在官网文档查看。集成通过 API 密钥完成。
4. 如何恢复代理的运行状态？
   在代码中使用 restore_checkpoint 方法，或在仪表板中选择检查点并点击“恢复”按钮。