Xây dựng một tác nhân để lắp ráp trang trên Elementor: Từ ý tưởng đến quy trình hoạt động

Một nhà phát triển đã mô tả quá trình tạo ra một tác nhân AI để xây dựng trang trên WordPress và Elementor, được tích hợp với Telegram. Phiên bản đầu tiên sử dụng các công cụ MCP cho Elementor, nhưng nhanh chóng bộc lộ vấn đề: yêu cầu của người dùng có thể bị mất nếu họ không phản hồi ngay lập tức, các tác vụ trùng lặp được tạo ra khi yêu cầu lặp lại, và tác nhân cố gắng gọi trực tiếp MCP, bỏ qua kỹ năng. Để khắc phục, một hàng đợi tác vụ với SQLite đã được giới thiệu, nơi một bản ghi được tạo trước bất kỳ câu hỏi nào của người dùng, cùng với việc kiểm tra các tác vụ đang mở và một quy tắc nghiêm ngặt để ủy thác công việc cho kỹ năng. Đối với các câu hỏi phức hợp, một CLI câu-hỏi-tiếp-theo đã được triển khai, hỏi từng câu một. Trạng thái tác vụ cũng được chia thành chặn (đang chờ, bị chặn, đã xong) và không chặn (sẵn sàng) để tác nhân tiếp tục thực thi nếu một bước khả thi mà không cần đầu vào của người dùng. Để cô lập thử nghiệm, việc tạo trang mặc định sử dụng môi trường beta, chỉ chuyển lên production thông qua một quy trình chuyển giao riêng. Lỗi khoảng cách của Elementor được giải quyết bằng mô-đun elementor-spacing-builder.md, sửa chữa khác biệt giữa các container và widget. Câu trả lời cuối cùng được chuyển sang một CLI riêng result_cli.py, tách rời khỏi các câu hỏi quy trình. Chất lượng xây dựng chỉ được kiểm tra qua CLI; tự khẳng định bị cấm. Phần thách thức nhất là tích hợp với Figma: các phiên bản đầu của trình biên dịch mất thông tin, sau đó họ chuyển sang một trình biên dịch Python nghiêm ngặt chuyển đổi trực tiếp Figma JSON thành Elementor JSON. Đến phiên bản 14, một cây ngữ nghĩa đã được thêm vào, tách biệt ngữ nghĩa khỏi bố cục. Việc xuất tài sản cũng được tối ưu hóa: các đường dẫn VECTOR không được xuất dưới dạng SVG, chỉ các component có thông số kỹ thuật rõ ràng.