将内容审核功能拆分为多个独立的Agent，并让它们作为三方Agent参与到业务系统中，是一种模块化、可扩展的设计思路。以下是具体的实现方案和设计思路：

1. 功能拆分与Agent角色设计

1.1 本地审核模型Agent

• 职责：在OpenAI审核的基础上，集成本地训练的审核模型，减少对API的依赖。
• 功能：
  • 加载本地训练的审核模型（如基于BERT的文本分类模型）。
  • 对内容进行初步审核，过滤掉明显违规的内容。
  • 将不确定的内容传递给OpenAI审核Agent。
• 接口：
  • local_moderate(content: str) -> Dict: 返回本地审核结果。

1.2 动态规则引擎Agent

• 职责：实现一个规则引擎，支持动态调整审核规则（如关键词过滤、正则表达式匹配）。
• 功能：
  • 加载和管理审核规则（如关键词列表、正则表达式）。
  • 对内容进行规则匹配，过滤掉符合规则的内容。
  • 将不符合规则的内容传递给其他审核Agent。
• 接口：
  • rule_moderate(content: str) -> Dict: 返回规则引擎审核结果。

1.3 多语言支持Agent

• 职责：扩展支持多语言内容审核，调用OpenAI的多语言模型。
• 功能：
  • 检测内容的语言类型。
  • 调用OpenAI的多语言审核API进行审核。
  • 返回多语言审核结果。
• 接口：
  • multilingual_moderate(content: str) -> Dict: 返回多语言审核结果。

1.4 用户反馈机制Agent

• 职责：允许用户对审核结果进行反馈，用于优化审核模型。
• 功能：
  • 收集用户对审核结果的反馈。
  • 将反馈数据存储到数据库，用于后续模型优化。
  • 提供反馈数据分析接口。
• 接口：
  • submit_feedback(content: str, result: Dict, feedback: Dict) -> None: 提交用户反馈。

1.5 性能监控Agent

• 职责：添加性能监控功能，记录API调用耗时和成功率。
• 功能：
  • 监控各审核Agent的性能指标（如调用耗时、成功率）。
  • 生成性能报告，便于优化系统。
• 接口：
  • monitor_performance() -> Dict: 返回性能监控数据。

1.6 缓存机制Agent

• 职责：对常见内容进行缓存，减少重复审核的开销。
• 功能：
  • 缓存已审核的内容及其结果。
  • 在审核新内容时，优先从缓存中查找结果。
• 接口：
  • get_cached_result(content: str) -> Optional[Dict]: 返回缓存中的审核结果。

2. Agent角色在业务系统中的抽象

2.1 Agent的抽象

• 定义：Agent是一个独立的、可复用的功能模块，具有明确的职责和接口。
• 特点：
  • 独立性：每个Agent可以独立运行和测试。
  • 可扩展性：通过新增Agent或修改现有Agent，可以扩展系统功能。
  • 松耦合：Agent之间通过接口通信，降低耦合度。

2.2 Agent的通信

• 方式：Agent之间通过消息队列（如RabbitMQ、Kafka）或REST API进行通信。
• 协议：使用统一的通信协议（如JSON格式的消息）。

2.3 Agent的调度

• 调度器：引入一个调度器（Scheduler）来协调各Agent的工作。
• 职责：
  • 接收用户提交的内容。
  • 根据内容类型和系统状态，选择合适的Agent进行处理。
  • 将处理结果返回给用户。

3. 业务系统中的Agent拆分程度

3.1 拆分原则

• 单一职责：每个Agent只负责一个明确的功能。
• 高内聚低耦合：功能相关的代码集中在一个Agent中，减少Agent之间的依赖。
• 可复用性：Agent的设计应尽量通用，便于在其他系统中复用。

3.2 拆分示例

• 内容审核系统：
  • 本地审核模型Agent
  • 动态规则引擎Agent
  • 多语言支持Agent
  • 用户反馈机制Agent
  • 性能监控Agent
  • 缓存机制Agent
• 调度器：
  • 负责协调各Agent的工作。

3.3 决策依据

• 功能复杂度：将复杂功能拆分为多个简单功能的Agent。
• 性能需求：将性能敏感的功能（如缓存）独立为Agent。
• 扩展需求：将可能扩展的功能（如多语言支持）独立为Agent。

4. 示例代码：调度器与Agent的集成

from typing import Dict, List
import json

class Scheduler:
    """
    调度器，负责协调各Agent的工作。
    """
    def __init__(self, agents: List):
        self.agents = agents

    def process_content(self, content: str) -> Dict:
        """
        处理用户提交的内容。
        :param content: 用户提交的内容
        :return: 审核结果
        """
        result = {}
        for agent in self.agents:
            try:
                agent_result = agent.moderate(content)
                result.update(agent_result)
            except Exception as e:
                print(f"Error in {agent.__class__.__name__}: {e}")
        return result

# 示例Agent
class LocalModerationAgent:
    def moderate(self, content: str) -> Dict:
        # 本地审核逻辑
        return {"local_result": "approved"}

class RuleEngineAgent:
    def moderate(self, content: str) -> Dict:
        # 规则引擎审核逻辑
        return {"rule_result": "approved"}

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    # 初始化Agent
    local_agent = LocalModerationAgent()
    rule_agent = RuleEngineAgent()

    # 初始化调度器
    scheduler = Scheduler(agents=[local_agent, rule_agent])

    # 处理用户内容
    user_content = "这是一个正常的评论。"
    result = scheduler.process_content(user_content)
    print(json.dumps(result, indent=2))

5. 总结

通过将内容审核功能拆分为多个独立的Agent，并引入调度器进行协调，可以实现一个模块化、可扩展的业务系统。每个Agent具有明确的职责和接口，便于独立开发、测试和部署。同时，通过抽象Agent角色，可以站在更高的角度来决策不同功能的拆分程度，确保系统的灵活性和可维护性。