Gemini 2.5 Pro结合 Roo Code：为 OpenAI Agents SDK 开发可视化工作流UI

1. 为什么选择 Gemini 2.5 Pro 和 Roo Code？

• Gemini 2.5 Pro：
  • 在前端编程方面能力大幅提升。
  • 免费使用，降低开发成本。
• Roo Code：
  • 为 OpenAI Agents SDK 等智能体框架提供可视化的工作流UI，类似于 Langflow。
  • 无需编写代码，通过拖动组件和设置参数即可生成可用的代码。
  • 降低了 OpenAI Agents SDK 和 微软AutoGen 智能体框架的学习成本和时间成本。

2. Roo Code 的四种工作模式是什么？分别适用于什么场景？

• Code 模式：
  • 用于日常编码任务，如代码生成、修改、文件操作、代码补全等。
  • 适用于日常开发。
• Architect 模式：
  • 用于系统设计、架构规划、项目架构设计、模块划分、技术方案讨论等。
  • 适用于初期项目规划。
• Ask 模式：
  • 作为知识型助手，能够进行技术问题解答、编码概念探讨、代码审查等。
  • 适用于技术咨询与学习。
• Debug 模式：
  • 用于调试与排查错误，能够定位代码错误、分析错误日志、提供代码修复建议等。
  • 适用于代码调试与修复。

3. 如何使用 Roo Code 从零开发 OpenAI Agents 的可视化工作流框架？

3.1 准备工作

1. 下载并安装 VS Code。
2. 在 VS Code 中安装 Roo Code 扩展：
   • 点击 VS Code 左侧的扩展图标。
   • 在输入框中输入 Roo Code。
   • 选中 Roo Code 并点击安装。
3. 配置 Roo Code：
   • 点击 Roo Code 图标进入设置。
   • 点击齿轮图标。
   • 在 API 提供商处选择 Gemini。
   • 输入 Gemini 的 API Key。
   • 在模型处选择 Gemini 2.5 Pro。
   • 点击保存并完成。

3.2 使用 Ask 模式 设计项目方案

1. 在 Roo Code 中选择 Ask 模式。
2. 输入任务提示词，例如：
   • “我想基于 OpenAI Agents SDK 开发一个可视化的工作流设计工具，需求是在网页上提供画布，用户可以拖放组件并配置他们的参数，组件之间可以建立关联，完成工作流之后，系统能够自动生成完整的用于 SDK 的代码。这种工作流设计工具的最佳前端技术栈是什么？需要使用交互式画布操作、组件拖放与连接参数配置面板，根据可视化工作流生成代码。”
   • 可以提供一段 OpenAI Agents 的示例代码，帮助 Roo Code 更好地理解代码结构。
3. 点击发送按钮，让 Roo Code 设计方案。

3.3 使用 Code 模式 编写代码

1. 在 Roo Code 中选择 Code 模式。
2. 构建更详细的提示词，例如：
   • “我需要设计并实现一个可视化界面，让用户能够通过拖放组件的方式创建 OpenAI Agents 的工作流，并生成对应项目的代码。”
   • 详细描述功能：创建基于 web 的可视化编辑器、从组件库拖放不同类型的组件到画布、通过连线连接相关组件建立关系、配置参数（如 Agents SDK 的 name 和 instructions）等。
   • 明确技术栈：例如 React、React Flow 等。
   • 描述界面布局：顶部导航栏、左侧的组件面板（包含 Agents 节点、Runner 节点、Function Tool 节点等）、中央画布区域、右侧面板（包含节点属性和编辑器界面）、生成代码的弹窗等。
3. 将提示词粘贴到输入框中。
4. 设置项目的路径，点击创建。
5. 点击发送，让 Roo Code 创建项目并编写代码。

3.4 运行项目并测试

1. 等待代码编写完成。
2. 点击运行命令。
3. 根据提示输入参数（例如 y）。
4. 在浏览器中打开生成的链接，查看项目界面。
5. 测试组件拖放、连接和参数设置功能。
6. 点击生成代码按钮，查看生成的代码是否正确。
7. 复制生成的代码到 PyCharm 或其他 IDE 中。
8. 确保已安装 OpenAI Agents SDK 的依赖（pip install）。
9. 设置 OpenAI 的 API Key（export OPENAI_API_KEY=your_api_key 或 set OPENAI_API_KEY=your_api_key）。
10. 运行代码，验证其功能是否正常。

4. 案例演示：使用 Roo Code 创建一个简单的 Agent 和 Runner 的工作流

1. 在 Roo Code 生成的项目界面中，拖放一个 Agent 组件和一个 Runner 组件到画布上。
2. 在 Agent 组件的属性面板中，设置名称（例如 “Assistant”）和指令（例如 “你是一个非常有帮助的助手”）。
3. 在 Runner 组件的属性面板中，输入任务（例如 “用 Python 实现斐波那契数列”）。
4. 将 Agent 组件和 Runner 组件连接起来。
5. 点击生成代码按钮，复制生成的代码。
6. 在 PyCharm 中创建一个 Python 文件，粘贴代码。
7. 运行代码，查看结果。

5. 案例演示：使用 Roo Code 复现 OpenAI Agents SDK 官方 Demo

1. 在 Roo Code 生成的项目界面中，拖放三个 Agent 组件和一个 Runner 组件到画布上。
2. 根据官方 Demo 的代码，分别设置三个 Agent 组件的名称和指令。
3. 在 Runner 组件的属性面板中，输入官方 Demo 的任务提示词。
4. 按照官方 Demo 的逻辑，连接 Agent 组件和 Runner 组件。
5. 点击生成代码按钮，复制生成的代码。
6. 在 PyCharm 中创建一个 Python 文件，粘贴代码。
7. 运行代码，并与官方 Demo 的运行结果进行对比，验证结果是否一致。

6. 总结

通过 Gemini 2.5 Pro 和 Roo Code，即使是没有编程基础的人，也能轻松地为 OpenAI Agents SDK 搭建智能体工作流，并生成可用的代码。这种可视化的开发方式极大地降低了 AI 应用开发的门槛，让更多人能够参与到 AI 智能体的构建中来。

我认为：

这正如 Roo Code 提供的便利，无需皓首穷经，便能窥探 AI 世界的一角。然而，真正的创新并非仅仅是工具的堆砌，而是对 AI 本质的深刻理解和独立思考。切莫在 Drag & Drop 的快感中迷失，忘记了代码背后的逻辑与算法。

#Gemini2.5Pro