#学习步骤：

• 原始HTTP API调用云端大模型
• opensdk调用
• 本地部署7B模型
• langchain调用

全程AI编程智能体输出所有demo代码：

Camera Agent - AI 摄像头监控代理

使用不同技术栈实现的 AI Agent，用于监控 RTSP 摄像头状态。

项目结构

camera-agent/
├── package.json          # 项目依赖和脚本
├── README.md            # 本文档
├── test.js              # 原生 fetch 实现（原始版本）
├── test2.js             # OpenAI SDK 实现
├── test3.js             # LangChain 流式工作示例
└── test4.js             # LangChain Agent 实现（生产环境推荐）

四个版本对比

版本	技术栈	特点	推荐场景
test.js	原生 fetch	无依赖，手动处理 SSE 流	学习、调试
test2.js	OpenAI SDK	代码简洁，自动处理流式	快速开发
test3.js	LangChain	LangChain 流式工作示例，完整处理工具调用	学习流式
test4.js	LangChain Agent	自动完成 memory 和工具调用，工程化最佳实践	生产环境

快速开始

1. 安装依赖

npm install

2. 设置环境变量

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

3. 运行 Agent

# LangChain 版本（推荐）
npm start

# 或
node test3.js

# OpenAI SDK 版本
npm run start:sdk

# 原生 fetch 版本
npm run start:legacy

功能说明

可用工具

1. get_cameras - 获取所有摄像头列表

   • 返回：摄像头名称、ID、RTSP 地址

2. check_camera - 检查指定摄像头状态

   • 使用 ffprobe 探测 RTSP 流
   • 返回：视频流是否正常、编解码器信息

使用示例

用户输入: 检查所有摄像头状态
AI: 我将为您检查所有摄像头的状态...
[工具调用 get_cameras]
[工具调用 check_camera] 门口摄像头
[工具调用 check_camera] 办公室摄像头
...

摄像头状态汇总：
- 门口：正常 ✓
- 办公室：连接失败 ✗
- 广场：正常 ✓

技术栈

LangChain 版本 (test3.js)

• LangChain v0.3 - Agent 框架
• @langchain/core - 核心工具定义
• @langchain/openai - OpenAI 模型集成
• Zod - 工具参数校验

特点：

• 类型安全的工具定义
• 标准化的消息流处理
• 可扩展的工具注册机制
• 更好的错误处理

OpenAI SDK 版本 (test2.js)

• OpenAI SDK v4 - 官方 SDK

特点：

• 代码简洁
• 自动流式处理
• 快速上手

原生版本 (test.js)

• 原生 fetch - 无外部依赖
• 手动 SSE 解析 - 完整控制流式过程

特点：

• 零依赖（除 Node.js 内置模块）
• 完全透明，便于学习原理

系统要求

• Node.js >= 18.0.0
• ffprobe (通常随 ffmpeg 安装)
• 网络摄像头 RTSP 流可访问

配置

模型配置

在代码顶部修改：

const MODEL = "minimax/minimax-m2.1";
const BASE_URL = "http://172.21.240.16:8000/v1";

摄像头列表

在 get_cameras 工具中修改：

const cameras = [
  { id: 1, name: '门口', url: 'rtsp://...' },
  // 添加更多摄像头...
];

开发建议

1. 本地测试：先使用 test2.js 或 test3.js 快速验证功能
2. 学习原理：阅读 test.js 理解底层实现
3. 生产部署：使用 test3.js，添加日志、监控、重试机制

调试

# 查看详细日志
DEBUG=1 node test3.js

# 测试 ffprobe
ffprobe -v error -show_entries stream=codec_name,codec_type rtsp://your-camera-url

License

MIT