在之前的文章中，我提到未来的编程会是自然【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容，转载请注明出处】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】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net实践，试图打造一个完整的闭环，来让用户可本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。以通过输入一段带有编程性质的自然语言，就本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】可以指挥系统完成输入中指定的任务。在经过转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】昨天的思考后，今天我用1个小时实现了一个【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。粗糙的样例，而实现的过程，主要是借助了L【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。LM来帮我发明一个DSL，并让它帮我实现【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。一个可以编译该DSL的compiler。【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。接下来，我就详细讲解一下，我是怎么利用A转载请注明出处：www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】I，把AI作为产品基础依赖【原创内容，转载请注明出处】实现这一过程的。未经授权，禁止复制转载。

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上面的演示图片中，我首先在左侧输入框中输【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net入了一段有明显编程暗示的自然语言文本，在【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。文本中使用@来调用某个Agent。当我提【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】交这段文本后，可以获得右侧弹出层内的结果【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。，具体内容如下：

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把用户发送过来的数据用【版权所有，侵权必究】@data_extract (AI数据提转载请注明出处：www.tangshuang.net【转载请注明来源】取)提取出其中的年份，以及每年的产量。将提取未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】出来的数据用@data-transformer (数本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。据格式化)转化为JSON格式。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】

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经过翻译后的DSL如下：【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
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# 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，【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net以及对该文本进行了意图理解和语句分析，最转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。终得到了一份看上去完全符合预期的DSL，【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。并且从Task的任务内容来看，AI并不是【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】简单的把文本进行拼凑，而是按照自己的理解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。进行了重新输出。

本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】

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我以前有实现过DSL的经历，在 http【作者：唐霜】【本文受版权保护】s://www.tangshuang.n转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。et/8445.html 一文中，我实现【原创不易，请尊重版权】【原创内容，转载请注明出处】了一门用于Restful API的查询语【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net言，可见我自己是有能力去完成一门DSL的【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。。在播客《Robust：程序员的TALK【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net PLACE》中，我还讲过基于这一思路去【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】实现中文编程也不是梦。另外，请关注我的微【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。信 wwwtangshuangnet 持【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。续接收最新技术干货。不过，从设计到实现一未经授权，禁止复制转载。【转载请注明来源】门DSL，还是比较熬本文作者：唐霜，转载请注明出处。人的。更何况我们设计的DSL都是有严格语【未经授权禁止转载】原创内容，盗版必究。法的，在【本文首发于唐霜的博客】面对上述自然语言的编程目标来说，还是毫无【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。头绪。

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我的第一个想法是，既然我自己无法完成从自本文版权归作者所有，未经授权不得转载。未经授权，禁止复制转载。然语言到具体代码的过程，那么能否让AI帮【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。我完成呢？从我之前的文章中，你大概可以了【原创内容，转载请注明出处】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】解到，市面上目前还是以【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net项目级别的代码生成比较多，例如最近刚火的转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。Devin，而能够完成细粒度的任务编排的转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，比较少。
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既然没有现成的轮子可以用，又没时间自己造【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】，于是我的第二个想法冒出来：让AI帮我把【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】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转载请注明出处：www.tangshuang.net丢到解释器中执行，这样不就完美解决了吗？

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激动的手，颤抖的心，说干就干。【原创不易，请尊重版权】

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实践过程本文版权归作者所有，未经授权不得转载。

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万事开头难，自然语言到DSL，让AI来翻【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。译，嗯……怎么开始呢？

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首先，设计一门DSL。【转载请注明来源】

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我一开始想到自己之前的经验，既然是DSL原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】，那么就向世界上最伟大的SQL对齐，发明【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net一些命令、指令，比如SELECT xx 【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。TODO xx之类的。然而，很快我就打消【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者：唐霜，转载请注明出处。了这种命令式DSL的语法设计，因为在我的【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。设想中，用户是希望去完成一项任务，而完成本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】任务一定意味着时间【作者：唐霜】，也就是说，这门DSL的执行过程，一定是【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】具有时间流动性的，而命令式的语言根本不存【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】在这一概念。

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既然如此纠结，不如让AI帮我设计DSL。【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。我假想并整理了几个例子，把这几个文本丢给原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】AI，并让它总结其中规律，为我发明一种D未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netSL。

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过了不到5秒钟，它返回了它设计的结果给我本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net：

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一看到开头的“基本元素”部分，我就有点兴【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net奋，挺像那么回事的。仔细观察之后，我不大【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net满意，告诉它突出“流程”“任务”的概念，【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。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.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。

【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】

这一版非常棒，概念明确了，但是我仍然希望【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】引入“事件【未经授权禁止转载】”来实现上一篇文章说的解耦问题。于是继续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。让它调整，最终我得到了感觉不错的一个版本【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】。它给了“词汇表”“语法”“示例”“注意转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。事项”4个部分，而且看上去非常专业。我让未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。它导出为一个txt文件给我，之后我下载到【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。了本地保存。

【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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】

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就这样，我花了大概20分钟左右，就设计好【未经授权禁止转载】【原创内容，转载请注明出处】了一门基本符合我需求的DSL了。

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接下来，自然语言转换为DSL。未经授权，禁止复制转载。

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当我们拿到用户输入的自然语言文本之后，我转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】们把它提交给AI，让AI帮我们转化为DS本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】L即可。

【原创内容，转载请注明出处】【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】【原创内容，转载请注明出处】

不过我们需要让AI较为准确原创内容，盗版必究。的本文版权归作者所有，未经授权不得转载。识别用户自然语言与DSL之间的对应关系。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。我们都知道LLM具有幻觉，有的时候转换并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。不准确。为了提高这种准确性，我们可以通过【版权所有，侵权必究】【转载请注明来源】大量样本对模型进行微调，成本稍大。另一种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。方法则是提供更多的examples，利用未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】LLM的推理能力，它可以在example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。s中找到规律，从而给出匹配度更高的结果。

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在提交给AI时，我们在system前置预本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】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。转载请注明出处：www.tangshuang.net下来的DSL语法定义文件作为前提，把用户未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。输入作为user消息进行提交。在AI返回转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。的结果中，我们直接提取出代码部分，最终就【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。得到了我们想要的DSL。

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最后，执行DSL。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】

【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】

正如我前文说的，解释执行DSL其实也挺熬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。人的，不过，我们现在有了AI，我们可以让【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。AI帮我们完成compiler的编写。

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不过可惜的是，由于目前所有大模型工具在t转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。okens上都有限制，我并没有得到完整的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】代码内容。此时，我们就可以利用Devin【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。这类AI编程机器人帮我们来完成整个代码的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。编写，然后再自己对代码做微调。

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由于这部分我还没有实现，这里就不继续深入【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】了。

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遗留问题，如何解决？【原创内容，转载请注明出处】

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在上文我给的DEMO中，其实还有遗留问题原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，就是Task的内容还是自然语言。

【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net

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。不未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】过，有了上述的实战经验之后，解决这部分的原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net办法就很清晰了。我们仍然要让AI帮我们确【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net定该任务调用的方法是什么。

【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】

首先，我们需要为每一个agent定义方法【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。，例如：

原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】

agent_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【原创内容，转载请注明出处】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】给AI，并让AI根据Task中的参数和自【原创内容，转载请注明出处】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】然语言文本，确定实际应该调用什么方法，并原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】让AI输出对应的方法名。

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这样我们就可以得到如下形式的结果：【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】

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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【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】DSL代码了。

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结语原创内容，盗版必究。

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在过去的1小时里，我的大脑在燃烧，然而，原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】我并没有像以往一样，因为DSL设计、代码本文作者：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。编写、算法、目录结构、状态管理等等问题纠【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。结，我把这些烧脑的工作丢【转载请注明来源】AI帮我完成，而我主要是思考怎么让AI理【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。解我的意图和目标，怎样让它给到我令人满意【本文受版权保护】【原创内容，转载请注明出处】的结果。之前我有一篇文章讲，李厂长的话要未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net听，如今看看，真的是有道理的。

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