人工智能_大模型024_AssistantsAPI_02_使用Tools调用内部工具_或自定义函数工具_内置RAG功能调用—人工智能工作笔记0160

人工智能_大模型024_AssistantsAPI_02_OpenAI服务器托管助手的创建_API的调用_生命周期管理—人工智能工作笔记0160

然后我们等待,可以看到执行的状态,最终变成了status:completed

然后,下面的对应的回答的内容.

为服务器托管了方便发送新消息，封装个函数。

def create_message_and_run(content, thread=None):
    """创建消息和执行对象"""
    if not thread:
        thread = client.beta.threads.create()
    client.beta.threads.messages.create(
        thread_id=thread.id,
        role="user",
        content=content,
    )
    run = client.beta.threads.runs.create(
        assistant_id=assistant_id,
        thread_id=thread.id,
    )
    return run, thread

思考：抛开 Assistants API，假设你要开发任意一个多轮对话的 AI 机器人，从架构设计的角度，应该怎么维护用户、对话历史、对话引擎、对话服务？

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