Microservices Engine：AgentScope接入Nacos Prompt管理

方式一：環境變數配置（推薦）

# Nacos 伺服器位址（必需）
export NACOS_SERVER_ADDRESS=mse-xxx.nacos.mse.aliyuncs.com:8848

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

# 阿里雲 MSE 認證（必需）
export NACOS_ACCESS_KEY=your-access-key
export NACOS_SECRET_KEY=your-secret-key

方式二：代碼配置

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())

# 設定為全域配置
NacosServiceManager.set_global_config(client_config)

基礎用法

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. 建立 NacosPromptListener
    # prompt_key 對應 MSE Nacos 控制台中建立的 Prompt 名稱
    # args 用於渲染 Prompt 模版中的 {{變數名}}
    prompt_listener = NacosPromptListener(
        prompt_key="my-assistant",  # 對應控制台中的 Prompt 名稱
        args={
            "role": "技術專家",
            "domain": "雲端運算和微服務",
            "language": "中文",
        },
    )

    # 2. 建立 Agent（sys_prompt 初始為空白，將由 Listener 設定）
    agent = ReActAgent(
        name="TechExpert",
        sys_prompt="",
        model=DashScopeChatModel(
            model_name="qwen-max",
            api_key="your-api-key",
        ),
        formatter=DashScopeChatFormatter(),
        memory=InMemoryMemory(),
    )

    # 3. 將 Agent 綁定到 PromptListener
    prompt_listener.attach_agent(agent)

    # 4. 初始化 Listener（從 Nacos 載入 Prompt 並註冊變更監聽）
    await prompt_listener.initialize()

    # 此時 agent 的 sys_prompt 已被設定為：
    # "你是技術專家，一個專註於雲端運算和微服務領域的智能助手。請使用中文回複使用者問題。"

    # 5. 使用 Agent 進行對話
    from agentscope.message import Msg
    response = await agent(Msg(name="user", content="什麼是微服務架構？", role="user"))
    print(response.content)

    # 6. 清理資源
    prompt_listener.detach_agent()


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

核心功能說明

情境一：Prompt 熱更新

當需要最佳化 Prompt 時，只需在 MSE Nacos 控制台編輯 Prompt 並發布新版本，所有綁定的 Agent 會自動擷取最新配置：

1. 在Prompt 管理中找到目標 Prompt，點擊編輯。

2. 修改Prompt模板內容。

3. 填寫新的版本號碼（如 1.0.1）和提交資訊。

4. 點擊發布。

情境二：多角色 Agent 配置

通過args參數，同一個Prompt模板可以渲染為不同角色的Agent：

# 模板: "你是{{role}}，專註於{{domain}}領域。"

# 支援人員 Agent
tech_listener = NacosPromptListener(
    prompt_key="support-agent",
    args={"role": "支援人員工程師", "domain": "雲產品技術問題"},
)

# 銷售顧問 Agent
sales_listener = NacosPromptListener(
    prompt_key="support-agent",
    args={"role": "銷售顧問", "domain": "產品選型和報價"},
)

NacosPromptListener