android 集成 AI agent

### 集成 AI 代理至 Android 应用 #### 创建 API Key 和 设置环境 为了在 Android 应用中集成 AI 代理，首先需要获取相应的 API key。以 OpenAI 的 ChatGPT为例，在访问 OpenAI 官方网站并注册账户之后，需选择合适的 API 计划并订阅[^4]。这一步骤确保开发者能够合法调用 API 接口。 #### 添加依赖项 要在项目中使用网络请求库来处理与服务器之间的通信，可以在 `build.gradle` 文件内加入必要的依赖： ```gradle implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0' implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0' ``` 这些依赖允许更简便地构建 HTTP 请求以及解析 JSON 数据返回值。 #### 编写接口定义类 通过 Retrofit 来简化 RESTful Web Service 调用过程，先创建一个 Java Interface 类用于描述目标服务的方法签名: ```java public interface ApiService { @POST("/v1/chat/completions") // 替换成实际API路径 Call<ResponseBody> sendMessage(@Body RequestBody body); } ``` 此部分代码指定了发送消息给 AI 代理的具体方法及其参数形式。 #### 实现业务逻辑 接下来实现主要功能模块——即向远程服务器发起 POST 请求并将响应结果显示出来。这里假设已经有一个 EditText 控件供输入聊天内容，Button 触发事件触发对话流程；TextView 显示回复结果。 ```java // 初始化Retrofit实例 private void initApiService() { OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder().build(); Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder() .baseUrl("https://api.openai.com/") // 替换为真实的base URL .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create()) .client(client) .build(); apiService = retrofit.create(ApiService.class); } // 发送消息函数 private void sendMessage(String messageText) { JSONObject jsonParam = new JSONObject(); try { jsonParam.put("model", "text-davinci-003"); jsonParam.put("prompt", messageText); jsonParam.put("max_tokens", 50); RequestBody requestBody = RequestBody.create( MediaType.parse("application/json; charset=utf-8"), jsonParam.toString()); Call<ResponseBody> call = apiService.sendMessage(requestBody); call.enqueue(new Callback<ResponseBody>() { @Override public void onResponse(Call<ResponseBody> call, Response<ResponseBody> response) { if (response.isSuccessful()) { String responseData; try { responseData = response.body().string(); // 解析JSON字符串得到最终答案... } catch (IOException e) { Log.e(TAG, "Error reading from input stream.", e); } } else { Log.w(TAG, "Request failed with code:" + response.code()); } } @Override public void onFailure(Call<ResponseBody> call, Throwable t) { Log.e(TAG, "Failed to send request.", t); } }); } catch (JSONException e) { e.printStackTrace(); } } ``` 上述代码片段展示了如何利用 OkHttp 和 Gson 将用户输入转换成适合传输的数据结构，并异步执行网络操作以获得来自 AI 代理的回答。 #### 性能监控的重要性 值得注意的是，AI 代理性能的好坏会直接影响用户体验和服务质量。因此建议定期审查系统的运行状况，收集有关延迟时间、吞吐率等方面的统计数据以便于后续优化调整[^2]。