[Python] Parlant框架实战：基于行为规则构建可控、可靠的LLM应用

一、AI开发者的噩梦：精心设计的提示词为何总是失效？

你是否遇到过这样的场景？

花了几天时间精心设计的系统提示词，在测试环境中表现完美，可一旦上线面对真实用户，AI就像脱缰的野马：

• 完全忽略你设定的规则和指令；
• 在关键时刻产生幻觉，给出错误信息；
• 面对边缘情况完全不知所措；
• 每次对话都像在掷骰子，结果完全不可预测。

这不仅仅是你的困扰，更是所有AI开发者在构建生产环境应用时面临的头号痛点。当我们试图将AI助手投入实际业务场景，尤其是金融、医疗、法律等对可靠性要求极高的领域时，这种不可预测性简直是一场灾难。

二、Parlant：用原则代替提示词，彻底解决AI不可控问题

今天要介绍的 AI 框架——Parlant，它彻底颠覆了传统的AI开发范式。Parlant的核心理念并非让开发者绞尽脑汁编写复杂的提示词，而是直接定义AI行为的原则和规则，并确保这些规则被严格、一致地执行。

传统方法 VS Parlant方法

传统方法：依赖提示词与模型的“理解”

system_prompt = "You are a helpful assistant. Please follow these 47 rules..."

Parlant方法：基于规则的行为保证

await agent.create_guideline(
    condition="Customer asks about refunds",
    action="Check order status first to see if eligible",
    tools=[check_order_status],
)

三、Parlant的五大核心功能，让AI应用开发告别猜测

1. 会话旅程（Journeys） 定义清晰的用户旅程，并规定AI在每个步骤应该如何回应，确保用户体验的连贯性和一致性。

2. 行为指南（Behavioral Guidelines） 用自然语言轻松定义AI行为规则，Parlant会根据上下文智能匹配相关规则，确保AI始终做出正确的响应。

3. 工具集成（Tool Use） 将外部API、数据获取器或后端服务无缝连接到特定的交互事件，实现AI与外部系统的完美协作。

4. 领域适应（Domain Adaptation） 教AI学习特定领域的专业术语，并定制个性化的回应，使其更贴近特定行业的需求。

5. 固定回应（Canned Responses） 使用回应模板消除幻觉，保证风格一致性，特别适合需要严格控制输出的场景。

6. 可解释性（Explainability） 了解每条指南何时以及为何被匹配和遵循，让AI的决策过程完全透明。

四、快速上手：搭建你的第一个可控AI助手

下面通过一个简单的天气助手示例，快速体验 Parlant 的工作流程。

第一步：安装Parlant

pip install parlant

第二步：编写你的第一个Parlant应用

import parlant.sdk as p

@p.tool
async def get_weather(context: p.ToolContext, city: str) -> p.ToolResult:
    # 这里可以接入真实的天气API
    return p.ToolResult(f"Sunny, 72°F in {city}")

@p.tool
async def get_datetime(context: p.ToolContext) -> p.ToolResult:
    from datetime import datetime
    return p.ToolResult(datetime.now())

async def main():
    async with p.Server() as server:
        agent = await server.create_agent(
            name="WeatherBot",
            description="Helpful weather assistant"
        )
        # 设置上下文变量，让AI始终知道当前时间
        await agent.create_variable(name="current-datetime", tool=get_datetime)
        # 定义行为规则，确保AI总是正确回应天气查询
        await agent.create_guideline(
            condition="User asks about weather",
            action="Get current weather and provide a friendly response with suggestions",
            tools=[get_weather]
        )
        # 🎉 测试环境已就绪，访问 http://localhost:8800
        # 你可以将官方React组件集成到你的应用中，或按照教程构建自己的前端！

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

第三步：运行并测试 执行上面的Python代码，然后访问 http://localhost:8800 开始测试你的AI助手。无论用户如何提问关于天气的问题，你的AI都会严格按照设定的规则调用天气工具并给出友好的回应，有效避免了幻觉或信息错误。

五、Parlant vs 传统AI框架：为什么它更适合生产环境？

六、哪些行业最适合使用Parlant？

1. 金融服务 合规优先的设计，内置风险管理功能，确保AI始终遵循金融行业的严格规定。

2. 医疗健康 HIPAA就绪的代理，患者数据保护，让医疗AI应用既智能又安全。

3. 电子商务 大规模客户服务，订单处理自动化，提升用户体验同时降低运营成本。

4. 法律科技 精确的法律指导，文档审查辅助，让AI成为法律专业人士的得力助手。

七、总结

Parlant 并非另一个普通的 AI 框架，它代表了一种更可靠、更可控的 AI 应用开发范式。通过将复杂的、不可靠的提示词工程，转变为清晰、可执行的行为规则定义，Parlant 让构建生产级 AI 应用变得更加简单和稳健。

对于任何需要与用户进行可靠、一致交互的 AI 应用场景，尤其是在对准确性和可控性有高要求的领域，Parlant 提供了一个极具价值的解决方案。