node.js和nest.js做智能体开发需要会哪些东西

✅ 一、学习路线图（从零到上线）

我把大模型应用开发拆成 6 个阶段：

阶段 1：基础能力（Node.js + TS）

JavaScript ES6+
TypeScript（类型、泛型、类、装饰器）
Node.js 基础：async/await、fs、path、events
npm / pnpm 基本指令

阶段 2：Nest.js 后端基础

项目创建（CLI）
模块、控制器、服务
依赖注入（DI）
DTO + Pipe
Interceptor
全局异常过滤
Swagger 文档生成

阶段 3：数据库 + 服务端能力

TypeORM / Prisma
MySQL / Postgres
Redis（缓存 + 限流）
登录鉴权（JWT）
文件上传、HTTP 请求
WebSocket / SSE（AI 流式响应）

阶段 4：大模型核心能力（重点）

OpenAI / DeepSeek / 通义 API 调用
Chat Completions / Responses
Function Calling（智能体最重要）
JSON 模式（用 AI 准确生成结构化数据）
多模态（图片理解 / 生成）
提示词工程 Prompt Engineering

阶段 5：AI 智能体（Agent）开发能力

Agent 工作流（workflow）
Memory（会话记忆）
工具调用（Tools）
LangChain.js / LangGraph.js
多智能体协作
系统角色 Prompt 设计
决策 Agent（Planner + Executor）

阶段 6：RAG（检索增强生成）知识库能力

文档切片（chunking）
文档解析（PDF/Word/网页）
Embedding（向量化）
向量数据库（Milvus、Pinecone、Qdrant、Chroma）
混合检索（关键词 + 向量）
RAG Pipeline（召回 → 重写 → 生成）

阶段 7：部署与工程化

Docker 容器化
Nginx
Linux 基本运维
日志系统（Winston/Pino）
监控（Sentry）
CI/CD（GitHub Actions）

🧭 二、详细学习顺序（逐步升级技能）

你只要按照下面这个顺序走 1~2 个月就能开发 AI 智能体项目。

📌 Step 1：TypeScript 基础（2 天）

掌握：

interface & type
class
泛型
装饰器（Nest.js 会大量使用）

📌 Step 2：Node.js 核心（2–4 天）

重点：

async/await
fs / path
HTTP 请求（axios）
事件循环

📌 Step 3：Nest.js 基础（7 天）

掌握：

Controller、Service
Module + DI
CRUD
DTO + Pipe
Interceptor（日志 / 响应包装）
Swagger（API 文档）
全局异常过滤

📌 Step 4：OpenAI / DeepSeek 接口（3–5 天）

掌握：

Chat API
流式输出
Function Calling (工具调用)
JSON mode

📌 Step 5：智能体框架（10–14 天）

LangChain.js
LangGraph.js（打造真正的 Agent Workflow）
Memory（会话记忆）
Agent + Tools（工具调用）
多智能体协作（Agent Team）

📌 Step 6：RAG（10–20 天）

Embedding
向量数据库（Milvus / Qdrant / Pinecone / Chroma）
文档解析
Query 重写
混合检索
最终构建一个知识库问答系统

📌 Step 7：部署（2–5 天）

Docker
服务器部署
Nginx 反向代理
CI/CD

🧩 三、智能体 Demo（Nest.js + OpenAI）

1. 安装依赖

1npm install openai
2

2. 新建 AIService（核心智能体服务）

1// ai.service.ts
2import { Injectable } from '@nestjs/common';
3import OpenAI from 'openai';
4
5@Injectable()
6export class AIService {
7  private client = new OpenAI({
8    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
9  });
10
11  async ask(prompt: string) {
12    const response = await this.client.chat.completions.create({
13      model: "gpt-4o-mini",
14      messages: [{ role: "user", content: prompt }],
15    });
16
17    return response.choices[0].message.content;
18  }
19}
20

3. Controller

1// ai.controller.ts
2import { Controller, Get, Query } from '@nestjs/common';
3import { AIService } from './ai.service';
4
5@Controller('ai')
6export class AIController {
7  constructor(private aiService: AIService) {}
8
9  @Get('ask')
10  async ask(@Query('q') q: string) {
11    return await this.aiService.ask(q);
12  }
13}
14

4. Function Calling（智能体最重要）

1const res = await client.chat.completions.create({
2  model: "gpt-4o-mini",
3  messages: [
4    { role: "user", content: "给我查询北京今天的天气" }
5  ],
6  tools: [
7    {
8      type: "function",
9      function: {
10        name: "getWeather",
11        description: "获取指定城市的天气",
12        parameters: {
13          type: "object",
14          properties: {
15            city: { type: "string" }
16          },
17          required: ["city"]
18        }
19      }
20    }
21  ]
22});
23

🧰 四、AI 插件模板（OpenAI Plugin / Intelligent Agent Tool）

你可以做一个标准插件让 ChatGPT 调用你的 API。

目录结构

1/well-known/ai-plugin.json
2/openapi.yaml
3/api/your-endpoint
4

ai-plugin.json 示例

1{
2  "schema_version": "v1",
3  "name_for_human": "My AI Tools",
4  "name_for_model": "my_tools",
5  "description_for_model": "提供天气查询等工具",
6  "auth": { "type": "none" },
7  "api": {
8    "type": "openapi",
9    "url": "https://your-domain.com/openapi.yaml"
10  }
11}
12

openapi.yaml 示例

1openapi: 3.0.1
2info:
3  title: My AI API
4paths:
5  /weather:
6    get:
7      summary: 获取天气
8      parameters:
9        - name: city
10          in: query
11          required: true
12          schema:
13            type: string
14

完成后即可被 ChatGPT / Claude 作为工具调用。

📚 五、RAG 示例项目（从零到可用）

1. 解析文档（PDF / txt）

1import * as pdfParse from 'pdf-parse';
2
3const data = await pdfParse(fileBuffer);
4

2. 文档切片

1function chunkText(text: string, size = 500) {
2  let chunks = [];
3  for (let i = 0; i < text.length; i += size) {
4    chunks.push(text.slice(i, i + size));
5  }
6  return chunks;
7}
8

3. 向量化 Embedding

1const embedding = await client.embeddings.create({
2  model: "text-embedding-3-small",
3  input: chunk
4});
5

4. 存入向量数据库（以 Chroma 为例）

1import { ChromaClient } from "chromadb";
2

5. 检索召回

1const results = await collection.query({
2  query_embeddings: [queryEmbedding],
3  n_results: 5
4});
5

6. 让大模型根据召回内容回答

1await llm.chat.completions.create({
2  model: "gpt-4o-mini",
3  messages: [
4    { role: "system", content: "你是一个知识库助手" },
5    { role: "user", content: question },
6    { role: "assistant", content: retrievedText }
7  ]
8});
9

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