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tags: [eino, ai-development, go, quickstart]
create time: 2026-04-29 14:30
date: "2026-03-24"
lastmod: ""
title: 第一章:ChatModel 与 Message(Console)
weight: 1
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## 概述
本章是 Eino 快速入门系列的第一章,带你理解 Eino 的 Component 抽象设计,并通过最简代码实现一次 ChatModel 调用(支持流式输出)。你将掌握 `schema.Message` 的基本用法,为后续构建完整的 ChatWithEino Agent 打下基础。
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## Eino 框架简介
> [!question] 思考一下
> 如果你要开发一个 AI 应用,需要支持 OpenAI、Claude、豆包等多个模型,你会如何设计代码架构才能让切换模型变得简单?
**Eino 是什么?**
Eino 是一个 Go 语言实现的 AI 应用开发框架(Agent Development Kit),旨在帮助开发者快速构建可扩展、可维护的 AI 应用。
**Eino 解决什么问题?**
1. **模型抽象**:统一不同 LLM 提供商的接口(OpenAI、Ark、Claude 等),切换模型无需修改业务代码
2. **能力组合**:通过 Component 接口实现可替换、可组合的能力单元(对话、工具、检索等)
3. **编排框架**:提供 Agent、Graph、Chain 等编排抽象,支持复杂的多步骤 AI 工作流
4. **运行时支持**:内置流式输出、中断与恢复、状态管理、Callback 可观测性等能力
**Eino 的主要仓库:**
- **eino**(本仓库):核心库,定义接口、编排抽象和 ADK
- **eino-ext**:扩展库,提供各类 Component 的具体实现(OpenAI、Ark、Milvus 等)
- **eino-examples**:示例代码库,包含本 quickstart 系列
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## ChatWithEino:与 Eino 文档对话的智能助手
**ChatWithEino 是什么?**
ChatWithEino 是一个基于 Eino 框架构建的智能助手,能够帮助开发者学习 Eino 框架并编写 Eino 代码。它通过访问 Eino 仓库的源码、注释和示例,为用户提供最准确、最及时的技术支持。
**核心能力:**
- **对话交互**:理解用户关于 Eino 的问题,提供清晰的解答
- **代码访问**:直接读取 Eino 源码、注释和示例,基于真实实现回答问题
- **持久化会话**:支持多轮对话,记住上下文,可跨进程恢复会话
- **工具调用**:能够执行文件读取、代码搜索等操作
**技术架构:**
- **ChatModel**:与大语言模型通信(OpenAI、Ark、Claude 等)
- **Tool**:文件系统访问、代码搜索等能力扩展
- **Memory**:对话历史持久化存储
- **Agent**:统一的执行框架,协调各组件协同工作
## Quickstart 文档系列:从零构建 ChatWithEino
本系列文档通过循序渐进的方式,带你从最基础的 ChatModel 调用开始,逐步构建一个功能完整的 ChatWithEino Agent。
**学习路径:**
| 章节 | 主题 | 核心内容 | 能力提升 |
| 第一章 | ChatModel 与 Message | 理解 Component 抽象,实现单次对话 | 基础对话能力 |
| 第二章 | Agent 与 Runner | 引入执行抽象,实现多轮对话 | 会话管理能力 |
| 第三章 | Memory 与 Session | 持久化对话历史,支持会话恢复 | 持久化能力 |
| 第四章 | Tool 与文件系统 | 添加文件访问能力,读取源码 | 工具调用能力 |
| 第五章 | Middleware | 中间件机制,统一处理横切关注点 | 扩展性增强 |
| 第六章 | Callback | 回调机制,监控 Agent 执行过程 | 可观测性 |
| 第七章 | Interrupt 与 Resume | 中断与恢复,支持长时间任务 | 可靠性增强 |
| 第八章 | Graph 与 Tool | 使用 Graph 编排复杂工作流 | 复杂编排能力 |
| 第九章 | A2UI | Agent 到 UI 的集成方案 | 生产级应用 |
**为什么这样设计?**
每一章都在前一章的基础上增加一个核心能力,让你:
1. **理解每个组件的作用**:不是一次性展示所有功能,而是逐步引入
2. **看到架构演进过程**:从简单到复杂,理解为什么需要每个抽象
3. **掌握实际开发技能**:每章都有可运行的代码,可以动手实践
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本章目标:理解 Eino 的 Component 抽象,用最小代码调用一次 ChatModel(支持流式输出),并掌握 `schema.Message` 的基本用法。
## 代码位置
- 入口代码:[cmd/ch01/main.go](https://github.com/cloudwego/eino-examples/blob/main/quickstart/chatwitheino/cmd/ch01/main.go)
## 为什么需要 Component 接口
Eino 定义了一组 Component 接口(`ChatModel`、`Tool`、`Retriever`、`Loader` 等),每个接口描述一类可替换的能力:
```go
type BaseChatModel interface {
Generate(ctx context.Context, input []*schema.Message, opts ...Option) (*schema.Message, error)
Stream(ctx context.Context, input []*schema.Message, opts ...Option) (
*schema.StreamReader[*schema.Message], error)
}
```
**接口带来的好处:**
1. **实现可替换**:`eino-ext` 提供了 OpenAI、Ark、Claude、Ollama 等多种实现,业务代码只依赖接口,切换模型只需改构造逻辑。
2. **编排可组合**:Agent、Graph、Chain 等编排层只依赖 Component 接口,不关心具体实现。你可以把 OpenAI 换成 Ark,编排代码无需改动。
3. **测试可 Mock**:接口天然支持 mock,单元测试不需要真实调用模型。
本章只涉及 `ChatModel`,后续章节会逐步引入 `Tool`、`Retriever` 等 Component。
```mermaid
classDiagram
class Component {
<>
}
class ChatModel {
<>
+Generate()
+Stream()
}
class Tool {
<>
+Execute()
}
class Retriever {
<>
+Retrieve()
}
Component <|-- ChatModel
Component <|-- Tool
Component <|-- Retriever
note for ChatModel "本章重点学习"
```
## schema.Message:对话的基本单位
> [!tip] 核心概念
> `Message` 是 Eino 对话系统的基石。理解 Message 的结构和角色语义,是掌握整个对话流程的关键。
`Message` 是 Eino 里对话数据的基本结构:
```go
type Message struct {
Role RoleType // system / user / assistant / tool
Content string // 文本内容
ToolCalls []ToolCall // 仅 assistant 消息可能有
// ...
}
```
```mermaid
graph LR
A[Message] --> B[Role]
A --> C[Content]
A --> D[ToolCalls]
B --> E["system / user / assistant / tool"]
C --> F["文本内容"]
D --> G["工具调用指令"]
```
常用构造函数:
```go
schema.SystemMessage("You are a helpful assistant.")
schema.UserMessage("What is the weather today?")
schema.AssistantMessage("I don't know.", nil) // 第二个参数是 ToolCalls
schema.ToolMessage("tool result", "call_id")
```
**角色语义:**
| 角色 | 用途 | 典型位置 |
|------|------|----------|
| `system` | 系统指令,定义模型行为 | messages 最前面 |
| `user` | 用户输入 | 交替出现 |
| `assistant` | 模型回复 | 交替出现 |
| `tool` | 工具调用结果 | 工具调用后(后续章节) |
> [!warning] 常见错误
> 注意 `system` 消息应该放在 messages 数组的最前面,而不是中间或末尾。这是大多数 LLM 的要求。
## 前置条件
### 获取代码
```bash
git clone https://github.com/cloudwego/eino-examples.git
cd eino-examples/quickstart/chatwitheino
```
- Go 版本:Go 1.21+(见 `go.mod`)
- 一个可调用的 ChatModel(默认使用 OpenAI;也支持 Ark)
### 方式 A:OpenAI(默认)
```bash
export OPENAI_API_KEY="..."
export OPENAI_MODEL="gpt-4.1-mini" # OpenAI 2025 年新模型,也可用 gpt-4o、gpt-4o-mini 等
# 可选:
# OPENAI_BASE_URL(代理或兼容服务)
# OPENAI_BY_AZURE=true(使用 Azure OpenAI)
```
### 方式 B:Ark
```bash
export MODEL_TYPE="ark"
export ARK_API_KEY="..."
export ARK_MODEL="..."
# 可选:ARK_BASE_URL
```
## 运行
在 `examples/quickstart/chatwitheino` 目录下执行:
```bash
go run ./cmd/ch01 -- "用一句话解释 Eino 的 Component 设计解决了什么问题?"
```
输出示例(流式逐步打印):
```
[assistant] Eino 的 Component 设计通过定义统一接口...
```
## 入口代码做了什么
按执行顺序:
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建 ChatModel]
B --> C["构造 messages 数组"]
C --> D[调用 Stream 方法]
D --> E{接收数据块}
E -->|EOF| F[结束]
E -->|有数据| G[打印 chunk.Content]
G --> E
```
1. **创建 ChatModel**:根据 `MODEL_TYPE` 环境变量选择 OpenAI 或 Ark 实现
2. **构造输入 messages**:`SystemMessage(instruction)` + `UserMessage(query)`
3. **调用 Stream**:所有 ChatModel 实现都必须支持 `Stream()`,返回 `StreamReader[*Message]`
4. **打印结果**:迭代 `StreamReader` 逐帧打印 assistant 回复
关键代码片段(**注意:这是简化后的代码片段,不能直接运行,完整代码请参考** [cmd/ch01/main.go](https://github.com/cloudwego/eino-examples/blob/main/quickstart/chatwitheino/cmd/ch01/main.go)):
```go
// 1. 构造输入消息数组
// system 消息定义模型行为,user 消息包含用户问题
messages := []*schema.Message{
schema.SystemMessage(instruction), // 系统指令
schema.UserMessage(query), // 用户输入
}
// 2. 调用 Stream 方法(所有 ChatModel 都必须实现)
// 返回 StreamReader,用于逐块读取流式输出
stream, err := cm.Stream(ctx, messages)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer stream.Close() // 确保资源释放
// 3. 循环接收流式数据
for {
chunk, err := stream.Recv() // 读取下一个数据块
if errors.Is(err, io.EOF) {
break // 流结束
}
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Print(chunk.Content) // 实时打印内容(不换行)
}
```
> [!note] 流式输出的优势
> 使用 `Stream` 而不是 `Generate`,可以让用户更早看到响应,提升交互体验。这类似于 ChatGPT 的逐字显示效果。
## 本章小结
| 核心概念 | 说明 | 本章要点 |
|----------|------|----------|
| **Component 接口** | 定义可替换、可组合、可测试的能力边界 | 通过接口实现解耦,支持多模型切换 |
| **Message** | 对话数据的基本单位,通过角色区分语义 | 使用构造函数创建消息 |
| **ChatModel** | 最基础的 Component | 提供 `Generate` 和 `Stream` 方法 |
| **实现选择** | 通过环境变量或配置切换不同实现 | 业务代码无需改动 |
> [!success] 学习成果
> 完成本章后,你应该能够:
> - 理解 Eino 的 Component 设计理念
> - 使用 ChatModel 进行单次对话调用
> - 掌握 Message 的构造和使用方法
> - 运行示例代码并观察流式输出
## 下一章预告
[[Eino/quick_start/chapter_02_agent_and_runner|第二章:Agent 与 Runner]] 将引入执行抽象,实现多轮对话和会话管理。
## 关联笔记
- [[Eino/quick_start/chapter_02_agent_and_runner]]
- [[Eino/README]]