import requests API_URL = "https://power-api.yingdao.com/oapi/assistant/v1/session/run/fab6adbd-7b77-43a1-8ad6-1ed8067ecbf8" headers = { 'Authorization':'Bearer XXXXXXXXXXXXXXXX', 'Content-Type': 'application/json' } def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True) return response output = query({"thirdId":"会话隔离的唯一标识","question":{"type":"text","value":""},"startFlowId":"","startNodeId":""}) for chunk in output.iter_content(chunk_size=1024): print(chunk) 这是一个AI智能体的一个api接口，影刀RPA如何调用这个AI智能体，

<think>我们参考用户提供的代码片段和引用内容，来解决如何在影刀RPA中调用AI智能体的API接口（特别是流式响应）的问题。 用户提供的代码示例已经展示了使用requests库发送POST请求并处理流式响应的基本方法。我们将在此基础上进行详细说明。 步骤分解： 1. 准备API请求的URL和认证信息（API密钥）。 2. 设置请求头（headers），包括Authorization和Content-Type。 3. 构建请求体（payload），根据API要求提供必要的参数。 4. 使用requests.post发送请求，并设置stream=True以支持流式响应。 5. 通过iter_content或iter_lines方法逐步读取响应内容。 用户提供的代码示例： API_URL = "https://power-api.yingdao.com/oapi/assistant/v1/session/run/fab6adbd-7b77-43a1-8ad6-1ed8067ecbf8" headers = { 'Authorization':'Bearer XXXXXXXXXXXXXXXX', 'Content-Type': 'application/json' } def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True) return response output = query({"thirdId":"会话隔离的唯一标识","question":{"type":"text","value":""},"startFlowId":"","startNodeId":""}) for chunk in output.iter_content(chunk_size=1024): print(chunk) 根据引用[1]，我们了解到RESTful API不支持流式传输，但用户提供的API显然支持流式传输（因为使用了stream=True）。因此，我们需要注意，虽然RESTful API通常不支持流式传输，但可以通过HTTP分块传输编码实现流式响应。 引用[2]中提到了实时流处理，这与我们处理流式响应的场景类似。 因此，我们可以按照以下步骤在影刀RPA中实现： 1. 在影刀RPA中，可以使用Python代码块来编写上述代码。 2. 将API密钥等敏感信息存储在影刀RPA的变量管理器中，避免硬编码。 3. 构建请求体时，根据AI智能体的要求传入参数（如thirdId、question等）。 4. 处理流式响应，将接收到的数据块（chunk）实时处理（如打印、存储或进一步分析）。 具体实现代码（与用户提供的类似，但增加了一些注释和错误处理）：</think>### 影刀RPA调用AI智能体API的完整流程 在影刀RPA中调用AI智能体API并处理流式响应，需遵循以下步骤： #### 1. **API基础配置** ```python import requests # 配置API端点与认证信息 API_URL = "https://power-api.yingdao.com/oapi/assistant/v1/session/run/fab6adbd-7b77-43a1-8ad6-1ed8067ecbf8" API_KEY = "your_api_key_here" # 从环境变量获取更安全 headers = { 'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json' } ``` #### 2. **构建请求函数** ```python def query_ai(prompt, session_id="default_session"): """发送请求到AI智能体API""" payload = { "thirdId": session_id, # 会话隔离标识 "question": { "type": "text", "value": prompt }, "startFlowId": "", # 可选参数 "startNodeId": "" # 可选参数 } try: # 启用流式传输 response = requests.post( API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True, timeout=30 # 设置超时时间 ) response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 return response except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API请求失败: {e}") return None ``` #### 3. **处理流式响应** ```python def process_stream(response): """处理流式响应数据""" full_response = [] # 逐块处理数据 for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: decoded_chunk = chunk.decode('utf-8') print(decoded_chunk, end='', flush=True) # 实时输出 full_response.append(decoded_chunk) return ''.join(full_response) # 使用示例 if __name__ == "__main__": ai_response = query_ai("请解释量子计算原理") if ai_response: result = process_stream(ai_response) print("\n\n完整响应:", result) ``` #### 关键配置说明： 1. **流式传输**：通过`stream=True`启用分块传输，避免长时间等待 2. **会话管理**： - `thirdId`参数确保会话隔离 - 可为不同任务生成唯一ID：`session_id = f"task_{uuid.uuid4()}"` 3. **超时控制**：`timeout=30`防止无响应阻塞 4. **错误处理**：`response.raise_for_status()`捕获HTTP错误 #### 最佳实践： 1. **密钥管理**：使用影刀RPA的`环境变量`功能存储API密钥 2. **重试机制**：添加重试逻辑应对网络波动 ```python from requests.adapters import HTTPAdapter from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry session = requests.Session() retry = Retry(total=3, backoff_factor=0.5) adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry) session.mount('https://', adapter) ``` 3. **性能优化**：调整`chunk_size`平衡实时性与资源消耗 #### 支持的主流AI接口类型： | 接口类型 | 特点 | 适用场景 | |----------------|--------------------------|----------------------| | RESTful API | 简单易用，通用性强 | 标准文本/图像处理 | | gRPC接口 | 高性能二进制传输 | 实时视频/音频处理 | | WebSocket | 双向实时通信 | 持续对话场景 | | GraphQL | 灵活的数据查询 | 复杂数据结构交互 | 通过此方案，影刀RPA可实现与AI智能体的高效集成，特别适合需要实时交互的自动化场景[^1][^2]。 ```mermaid graph TD A[影刀RPA启动] --> B[构建API请求] B --> C{发送请求<br>stream=True} C -->|成功| D[逐块处理流式响应] C -->|失败| E[错误处理/重试] D --> F[实时输出结果] F --> G[聚合完整响应] G --> H[结果存储/传递] E --> I[通知/日志记录] ```