13｜1分钟构建一个地图助手应用：GPTs详解
邢云阳
你好，我是邢云阳。
在前两个章节，我们通过深入探讨 prompt 工程、Agent 等相关 AI 技术与传统的云原生工具的配合，完成了 AI + 云原生的第一个实战项目。 这一过程中，我们不仅掌握了如何利用大模型进行智能决策，还体会到了 AI 与云原生技术融合所带来的强大生产力。
在开篇词中，我曾经提到过在 AI 驱动的新时代，API 不仅是技术接口，更是构建智能应用的核心载体，被称为“AI 时代的一等公民”。不论是构建复杂业务逻辑的企业服务，还是面向用户的创新产品，API 都是连接大模型与外部能力的关键纽带，实现从“知识到行动”的转化。因此我也是刻意在前两章的实战项目中将访问 K8s 资源的工具封装成了 API 让 Agent 调用，目的就是让你对于目前比较流行的 API 类的 Agent 应用产品的编写范式有一个大概的认识。
当然，前两章的项目应用做得还是相对比较粗糙的，目前一些业内比较火的平台化产品比如 GPTs、Dify 等基本都形成了风格比较一致的范式模板。因此我将专门拿出一个章节的内容来为你详细讲解和梳理这些优秀的 API Agent 产品是怎么设计的，原理是什么，最后我们会使用 Go 语言来尝试复刻一下这类 Agent 产品。
这节课我们就先从这类产品的“鼻祖”——GPTs 开始讲起。
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AI
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1. GPTs是一个开放平台，用户可以自定义个性化的ChatGPT应用，如天气助手、股票助手等。 2. Actions是GPTs内置的功能，用户可以使用标准OpenAPI文档为GPT配置API，实现与外部环境的交互。 3. GPT Store是应用商店，用户可以定制和发布自己的ChatGPT应用，丰富GPTs生态。 4. 构建GPTs应用采用低代码设计模式，用户只需配置OpenAPI文档，就能生成定制化的Agent应用。 5. GPTs设计提供了便捷的方式来实现个性化的AI解决方案，加速产品的研发周期，提升工作效率和灵活性。
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