用crew ai连接unity和百度千帆ai app builder

<think>好的，用户想了解如何用Crew AI连接Unity和百度千帆AI App Builder。首先，我需要确认这两个平台的基本情况和它们各自的API能力。 百度千帆AI App Builder提供了哪些API？用户可能需要先查阅官方文档，看看是否有RESTful API接口，以及如何申请API Key。接着是Unity部分，Unity通常使用C#进行开发，需要处理HTTP请求，可能需要用到Unity的UnityWebRequest类。 然后，Crew AI的角色是什么？Crew AI可能是一个中间件或代理，用于协调不同AI模型之间的协作。需要确定Crew AI是否支持调用外部API，比如能否触发向百度千帆发送请求，并处理返回结果。 接下来，步骤可能包括：在百度千帆创建应用，获取API密钥；在Unity中设置HTTP客户端，处理请求和响应；配置Crew AI作为中间层，管理通信逻辑。还要考虑异步通信、数据格式转换（如JSON）、错误处理等问题。 可能的难点在于身份验证、数据解析和实时通信。需要确保Unity能安全地存储API密钥，处理网络延迟，以及正确解析从百度千帆返回的数据，比如自然语言处理结果，再在Unity场景中应用这些结果。 另外，用户可能需要具体的代码示例，比如在Unity中发送POST请求到Crew AI的服务，再由Crew AI转发到百度千帆API。或者，Crew AI是否提供直接的集成方式，简化流程。 还需要检查是否有现有的插件或SDK，比如百度是否提供Unity的SDK，或者Crew AI是否有与百度千帆集成的文档。如果现有资源有限，可能需要自定义解决方案。 最后，测试和调试步骤也很重要，确保各环节连通，处理可能的异常情况，如网络中断、API限制等。可能需要分阶段实现，先验证单个组件再整合。</think>以下是将Crew AI、Unity与百度千帆AI App Builder连接的实现思路与技术要点，分步骤说明： --- ### **步骤1：环境准备** 1. **百度千帆侧** - 创建应用并获取API Key与Secret Key - 确认所需AI能力接口（如：`/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions`） - 安装Python SDK：`pip install qianfan` 2. **Unity侧** - 创建3D/2D项目 - 准备网络通信模块：使用`UnityEngine.Networking`处理HTTP请求 3. **Crew AI侧** - 安装框架：`pip install crewai` - 构建Agent工作流，规划任务处理逻辑 --- ### **步骤2：核心通信架构** ```mermaid graph LR A[Unity客户端] -->|发送JSON请求| B(Crew AI中间层) B -->|调用API| C[百度千帆AI服务] C -->|返回AI结果| B B -->|处理数据| A ``` --- ### **步骤3：Crew AI中间层实现（Python示例）** ```python from crewai import Agent, Task, Process from qianfan import ChatCompletion # 初始化百度千帆客户端 qianfan_client = ChatCompletion(ak="YOUR_API_KEY", sk="YOUR_SECRET_KEY") # 创建处理Agent translator_agent = Agent( role='API协调员', goal='处理Unity与千帆的通信', backstory="专门负责数据格式转换与接口调用", verbose=True ) # 定义任务处理流程 def handle_unity_request(query: str) -> str: task = Task( description=f"处理Unity请求: {query}", agent=translator_agent, expected_output="格式化后的JSON响应" ) result = task.execute() # 调用千帆API resp = qianfan_client.do( model="ERNIE-Bot-4", messages=[{"role": "user", "content": result}] ) return resp['result'] ``` --- ### **步骤4：Unity客户端实现（C#示例）** ```csharp using UnityEngine; using System.Collections; using UnityEngine.Networking; public class AIConnector : MonoBehaviour { public string crewAIEndpoint = "http://localhost:5000/process"; IEnumerator SendRequest(string userInput) { // 构建请求体 var data = new { query = userInput, timestamp = System.DateTime.UtcNow.ToString("o") }; string json = JsonUtility.ToJson(data); // 发送POST请求 using(UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(crewAIEndpoint, "POST")) { byte[] bodyRaw = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(json); request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw); request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer(); request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json"); yield return request.SendWebRequest(); if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success) { HandleAIResponse(request.downloadHandler.text); } else { Debug.LogError($"请求失败: {request.error}"); } } } void HandleAIResponse(string response) { // 解析JSON并更新游戏状态 var result = JsonUtility.FromJson<AIResponse>(response); Debug.Log($"收到AI响应: {result.answer}"); } } [System.Serializable] public class AIResponse { public string answer; public float confidence; } ``` --- ### **步骤5：关键问题处理** 1. **数据安全** - 使用HTTPS加密通信 - 在Unity中通过`PlayerPrefs`加密存储凭证 - 设置QPS限流（千帆默认5QPS） 2. **异步通信** ```csharp // Unity中启动协程 void Start() { StartCoroutine(SendRequest("如何打败BOSS？")); } ``` 3. **协议设计建议格式** ```json { "metadata": { "game_version": "1.2.3", "scene_id": "dungeon_01" }, "query_type": "npc_dialog", "content": "玩家选择了对话选项B" } ``` --- ### **扩展可能性** 1. **实时游戏AI** - 将千帆的NLP能力用于NPC智能对话 - 通过`ERNIE-ViLG`生成游戏剧情文本 2. **数据分析** - 使用`千帆ModelBuilder`训练游戏行为预测模型 - 集成到Crew AI的任务分配系统 3. **性能优化** - 在Crew AI层添加Redis缓存 - 使用Protocol Buffers替代JSON --- ### **调试建议** 1. 先用Postman测试接口连通性 2. 在Unity中开启`Development Build`查看网络日志 3. 使用千帆的在线调试工具验证响应格式 实际部署时需注意千帆API的计费策略（按token计费）和Unity的跨平台网络兼容性问题。