在之前的文章中，我提到未来的编程会是自然未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】语言的编程。在这一好奇心的驱使下，我着手【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net实践，试图打造一个完整的闭环，来让用户可原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。以通过输入一段带有编程性质的自然语言，就【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。可以指挥系统完成输入中指定的任务。在经过【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】昨天的思考后，今天我用1个小时实现了一个【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】粗糙的样例，而实现的过程，主要是借助了L本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】LM来帮我发明一个DSL，并让它帮我实现转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】一个可以编译该DSL的compiler。未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。接下来，我就详细讲解一下，我是怎么利用A本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。I，把AI作为产品基础依赖实现这一过程的。
【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.n本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。et 获取更多精彩内容】效果预览
上面的演示图片中，我首先在左侧输入框中输著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net入了一段有明显编程暗示的自然语言文本，在【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】文本中使用@来调用某个Agent。当我提【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。交这段文本后，可以获得右侧弹出层内的结果【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】，具体内容如下：
【关注微信公众号：wwwtangshua本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】ngnet】【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。把用户发送过来的数据用@data_extract (AI数据提【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。取)提取出其中的年份，以及每年的产量。将提取【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】出来的数据用@data-transformer (数本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】据格式化)转化为JSON格式。
【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.n未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】et 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。
经过翻译后的DSL如下：
原创内容，盗版必究。
# 定义Agent
agent_data_extract = Agent("@data_extract", 6)
agent_data_transformer = Agent("@data-transformer", 9)
# 定义任务
task_extract_data = Task(agent_data_extract, "提取用户数据中的年份和每年产量")
task_transform_to_json = Task(agent_data_transformer, "将提取的数据转化为JSON格式")
# 定义流程
flow_data_processing = Flow([
task_extract_data,
task_transform_to_json
])
# 运行流程
execute flow_data_processing
你可以看到，AI理解了我输入的自然语言，本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】以及对该文本进行了意图理解和语句分析，最本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。终得到了一份看上去完全符合预期的DSL，原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】并且从Task的任务内容来看，AI并不是【未经授权禁止转载】【原创内容，转载请注明出处】简单的把文本进行拼凑，而是按照自己的理解著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】进行了重新输出。
本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。思考过程
我以前有实现过DSL的经历，在 http【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。s://www.tangshuang.n【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。et/8445.html 一文中，我实现【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。了一门用于Restful API的查询语【本文受版权保护】【本文受版权保护】言，可见我自己是有能力去完成一门DSL的【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net。在播客《Robust：程序员的TALK【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。 PLACE》中，我还讲过基于这一思路去未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。实现中文编程也不是梦。另外，请关注我的微【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】信 wwwtangshuangnet 持【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。续接收最新技术干货。不过，从设计到实现一【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】门DSL，还是比较熬人的。更何况我们设计的DSL都是有严格语转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。法的，在面对上述自然语言的编程目标来说，还是毫无【原创内容，转载请注明出处】【未经授权禁止转载】头绪。
【原创不易，请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshu【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。ang.net我的第一个想法是，既然我自己无法完成从自转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】然语言到具体代码的过程，那么能否让AI帮转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net我完成呢？从我之前的文章中，你大概可以了未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。解到，市面上目前还是以项目级别的代码生成比较多，例如最近刚火的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】Devin，而能够完成细粒度的任务编排的【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，比较少。
【关注微信公众号：wwwtangshua著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。ngnet】
既然没有现成的轮子可以用，又没时间自己造未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，于是我的第二个想法冒出来：让AI帮我把【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。自然语言转化为设计好的DSL，再把DSL转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net丢到解释器中执行，这样不就完美解决了吗？
【关注微信公众号：wwwtangshua【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.netngnet】转载请注明出处：www.tangshua【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。ng.net【访问 www.tangshuang.n【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】et 获取更多精彩内容】
激动的手，颤抖的心，说干就干。
未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.n著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netet 获取更多精彩内容】实践过程
万事开头难，自然语言到DSL，让AI来翻【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】译，嗯……怎么开始呢？
转载请注明出处：www.tangshua著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ng.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。首先，设计一门DSL。
【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshua【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。ng.net【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。我一开始想到自己之前的经验，既然是DSL未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。，那么就向世界上最伟大的SQL对齐，发明【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】一些命令、指令，比如SELECT xx 本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。TODO xx之类的。然而，很快我就打消原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】了这种命令式DSL的语法设计，因为在我的【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net设想中，用户是希望去完成一项任务，而完成【原创不易，请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net任务一定意味着时间，也就是说，这门DSL的执行过程，一定是未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】具有时间流动性的，而命令式的语言根本不存【原创不易，请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net在这一概念。
【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshua本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ngnet】未经授权，禁止复制转载。既然如此纠结，不如让AI帮我设计DSL。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。我假想并整理了几个例子，把这几个文本丢给转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。AI，并让它总结其中规律，为我发明一种D转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。SL。
本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.n【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】et 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】过了不到5秒钟，它返回了它设计的结果给我【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。：
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一看到开头的“基本元素”部分，我就有点兴【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。奋，挺像那么回事的。仔细观察之后，我不大【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】满意，告诉它突出“流程”“任务”的概念，原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net也是10秒钟不到的时间，它给了我第二版：
【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshua原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.netng.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
这一版非常棒，概念明确了，但是我仍然希望【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。引入“事件”来实现上一篇文章说的解耦问题。于是继续【未经授权禁止转载】原创内容，盗版必究。让它调整，最终我得到了感觉不错的一个版本著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】。它给了“词汇表”“语法”“示例”“注意【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。事项”4个部分，而且看上去非常专业。我让【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。它导出为一个txt文件给我，之后我下载到【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。了本地保存。
转载请注明出处：www.tangshua【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。ng.net【作者：唐霜】
就这样，我花了大概20分钟左右，就设计好著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】了一门基本符合我需求的DSL了。
本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.n【版权所有，侵权必究】原创内容，盗版必究。et 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。接下来，自然语言转换为DSL。
【访问 www.tangshuang.n【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。et 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】当我们拿到用户输入的自然语言文本之后，我【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。们把它提交给AI，让AI帮我们转化为DS【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。L即可。
【关注微信公众号：wwwtangshua【原创内容，转载请注明出处】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。ngnet】【未经授权禁止转载】不过我们需要让AI较为准确的识别用户自然语言与DSL之间的对应关系。原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。我们都知道LLM具有幻觉，有的时候转换并【本文受版权保护】【版权所有，侵权必究】不准确。为了提高这种准确性，我们可以通过未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。大量样本对模型进行微调，成本稍大。另一种本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。方法则是提供更多的examples，利用【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。LLM的推理能力，它可以在example未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】s中找到规律，从而给出匹配度更高的结果。
【访问 www.tangshuang.n【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。et 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】在提交给AI时，我们在system前置预未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。设中，把AI预设为DSL转化角色，把下载本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】下来的DSL语法定义文件作为前提，把用户著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。输入作为user消息进行提交。在AI返回【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net的结果中，我们直接提取出代码部分，最终就转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】得到了我们想要的DSL。
【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。最后，执行DSL。
【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshu【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】ang.net转载请注明出处：www.tangshua本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ng.net正如我前文说的，解释执行DSL其实也挺熬著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。人的，不过，我们现在有了AI，我们可以让著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。AI帮我们完成compiler的编写。
本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】
不过可惜的是，由于目前所有大模型工具在t本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】okens上都有限制，我并没有得到完整的【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。代码内容。此时，我们就可以利用Devin本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】这类AI编程机器人帮我们来完成整个代码的【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】编写，然后再自己对代码做微调。
【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshu【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【作者：唐霜】ang.net未经授权，禁止复制转载。由于这部分我还没有实现，这里就不继续深入【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】了。
本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。遗留问题，如何解决？
未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。在上文我给的DEMO中，其实还有遗留问题著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net，就是Task的内容还是自然语言。
原创内容，盗版必究。【原创内容，转载请注明出处】task_transform_to_json = Task(agent_data_transformer, "将提取的数据转化为JSON格式")这显然也无法被真正用来作为执行的内容。不本文版权归作者所有，未经授权不得转载。原创内容，盗版必究。过，有了上述的实战经验之后，解决这部分的【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】办法就很清晰了。我们仍然要让AI帮我们确【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。定该任务调用的方法是什么。
原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshu未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。ang.net【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.n【本文受版权保护】【本文受版权保护】et 获取更多精彩内容】首先，我们需要为每一个agent定义方法原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】，例如：
【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshua【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。ng.netagent_data_transformer .toJSON: 转化为JSON格式 .toXML: 转化为xml格式 agent_other .method1: 用作什么未曾预料的用途 .method2: 或许在遥远地方会有另外一个作用
接下来，我们将此agent方法定义文档交著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】给AI，并让AI根据Task中的参数和自【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。然语言文本，确定实际应该调用什么方法，并【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】让AI输出对应的方法名。
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【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】task_transform_to_json = Task(agent_data_transformer, "toJSON")这样，我们就得到了真正的可用于解释执行的本文版权归作者所有，未经授权不得转载。转载请注明出处：www.tangshuang.netDSL代码了。
著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。结语
在过去的1小时里，我的大脑在燃烧，然而，本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。我并没有像以往一样，因为DSL设计、代码未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。编写、算法、目录结构、状态管理等等问题纠转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net结，我把这些烧脑的工作丢AI帮我完成，而我主要是思考怎么让AI理【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。解我的意图和目标，怎样让它给到我令人满意转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】的结果。之前我有一篇文章讲，李厂长的话要【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。听，如今看看，真的是有道理的。
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