抽象语法树

“图2-6 gengo代码解析流程 代码解析流程：第1步，通过标准库go/tokens提供的Lexer词法分析器对代码文本进行词法分析，最终得到Tokens；第2步，通过标准库go/parser和go/ast将Tokens构建为抽象语法树（AST）；第3步，通过标准库go/types下的Check方法进行抽象语法树类型检查，完成代码解析过程。”

“图2-6 gengo代码解析流程 代码解析流程：第1步，通过标准库go/tokens提供的Lexer词法分析器对代码文本进行词法分析，最终得到Tokens；第2步，通过标准库go/parser和go/ast将Tokens构建为抽象语法树（AST）；第3步，通过标准库go/types下的Check方法进行抽象语法树类型检查，完成代码解析过程。”

“这四个类别覆盖了智能体在实际应用中可能遇到的各种工具调用场景，如表 12.1 所示： 表 12.1 BFCL 基准中的四个评估类别 BFCL 的评估流程遵循标准的基准测试流程：首先加载数据集并选择评估类别，然后运行智能体获取预测结果，接着将 预测结果解析为抽象语法树（AST），最后通过 AST 匹配算法判断预测是否正确。”

“这四个类别覆盖了智能体在实际应用中可能遇到的各种工具调用场景，如表 12.1 所示： 表 12.1 BFCL 基准中的四个评估类别 BFCL 的评估流程遵循标准的基准测试流程：首先加载数据集并选择评估类别，然后运行智能体获取预测结果，接着将 预测结果解析为抽象语法树（AST），最后通过 AST 匹配算法判断预测是否正确。”

“这四个类别覆盖了智能体在实际应用中可能遇到的各种工具调用场景，如表 12.1 所示： 表 12.1 BFCL 基准中的四个评估类别 BFCL 的评估流程遵循标准的基准测试流程：首先加载数据集并选择评估类别，然后运行智能体获取预测结果，接着将预测结果解析为抽象语法树（AST），最后通过 AST 匹配算法判断预测是否正确。”

“基于源代码解析：以高级语言的抽象语法树（AST）作为输入，通过AI 框架定义的计算 图IR 转化为框架内部的语法树，经过别名分析、SSA（Static Single Assignment）、类型推断等 编译器中间件Pass，最终转换为静态计算图表示。”