AgentScope接入Nacos Prompt管理

方式一：环境变量配置（推荐）

# Nacos 服务器地址（必需）
export NACOS_SERVER_ADDRESS=mse-xxx.nacos.mse.aliyuncs.com:8848

# Nacos 命名空间（必需）
export NACOS_NAMESPACE_ID=your-namespace-id

# 阿里云 MSE 认证（必需）
export NACOS_ACCESS_KEY=your-access-key
export NACOS_SECRET_KEY=your-secret-key

方式二：代码配置

from v2.nacos import ClientConfigBuilder
from agentscope_extension_nacos.utils.nacos_service_manager import NacosServiceManager

client_config = (ClientConfigBuilder()
                 .server_address("mse-xxx.nacos.mse.aliyuncs.com:8848")
                 .namespace_id("your-namespace-id")
                 .access_key("your-access-key")
                 .secret_key("your-secret-key")
                 .build())

# 设置为全局配置
NacosServiceManager.set_global_config(client_config)

基础用法

import asyncio
from agentscope.agent import ReActAgent
from agentscope.model import DashScopeChatModel
from agentscope.formatter import DashScopeChatFormatter
from agentscope.memory import InMemoryMemory
from agentscope_extension_nacos.prompt.nacos_prompt_listener import NacosPromptListener


async def main():
    # 1. 创建 NacosPromptListener
    # prompt_key 对应 MSE Nacos 控制台中创建的 Prompt 名称
    # args 用于渲染 Prompt 模版中的 {{变量名}}
    prompt_listener = NacosPromptListener(
        prompt_key="my-assistant",  # 对应控制台中的 Prompt 名称
        args={
            "role": "技术专家",
            "domain": "云计算和微服务",
            "language": "中文",
        },
    )

    # 2. 创建 Agent（sys_prompt 初始为空，将由 Listener 设置）
    agent = ReActAgent(
        name="TechExpert",
        sys_prompt="",
        model=DashScopeChatModel(
            model_name="qwen-max",
            api_key="your-api-key",
        ),
        formatter=DashScopeChatFormatter(),
        memory=InMemoryMemory(),
    )

    # 3. 将 Agent 绑定到 PromptListener
    prompt_listener.attach_agent(agent)

    # 4. 初始化 Listener（从 Nacos 加载 Prompt 并注册变更监听）
    await prompt_listener.initialize()

    # 此时 agent 的 sys_prompt 已被设置为：
    # "你是技术专家，一个专注于云计算和微服务领域的智能助手。请使用中文回复用户问题。"

    # 5. 使用 Agent 进行对话
    from agentscope.message import Msg
    response = await agent(Msg(name="user", content="什么是微服务架构？", role="user"))
    print(response.content)

    # 6. 清理资源
    prompt_listener.detach_agent()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
    

核心功能说明

场景一：Prompt 热更新

当需要优化 Prompt 时，只需在 MSE Nacos 控制台编辑 Prompt 并发布新版本，所有绑定的 Agent 会自动获取最新配置：

1. 在Prompt 管理中找到目标 Prompt，点击编辑。

2. 修改Prompt模板内容。

3. 填写新的版本号（如 1.0.1）和提交信息。

4. 点击发布。

场景二：多角色 Agent 配置

通过args参数，同一个Prompt模板可以渲染为不同角色的Agent：

# 模板: "你是{{role}}，专注于{{domain}}领域。"

# 技术支持 Agent
tech_listener = NacosPromptListener(
    prompt_key="support-agent",
    args={"role": "技术支持工程师", "domain": "云产品技术问题"},
)

# 销售顾问 Agent
sales_listener = NacosPromptListener(
    prompt_key="support-agent",
    args={"role": "销售顾问", "domain": "产品选型和报价"},
)

NacosPromptListener