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7.2 KiB
Python
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from __future__ import annotations
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import logging
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from typing import Any, List, Optional
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import litellm
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from config import (
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API_BASE,
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API_KEY,
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MODEL_ID,
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AGENT_ROLES,
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MAX_TOKENS,
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TEMPERATURE,
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||
MAX_RETRIES,
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||
RETRY_INITIAL_DELAY,
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||
RETRY_BACKOFF_FACTOR,
|
||
RETRY_MAX_DELAY,
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||
)
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from utils.retry import retry
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logger = logging.getLogger(__name__)
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class Agent:
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"""单个评审角色（Agent）。
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说明：
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- 每个 Agent 仅负责基于 system prompt + 用户输入生成一次回复。
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- 不在 Agent 内部保存历史（历史由外部管理器控制）。
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- 全部角色统一使用同一个 API Key（符合课程对 Key 管理的简化要求）。
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"""
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def __init__(self, role_name: str):
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if role_name not in AGENT_ROLES:
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raise ValueError(f"未知角色：{role_name}")
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self.role_name = role_name
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self.system_prompt = AGENT_ROLES.get(role_name, "")
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self.model = MODEL_ID
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self.api_base = API_BASE
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self.api_key = API_KEY
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def reset(self):
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"""保留接口：当前版本 Agent 不维护历史。"""
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return
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@retry(
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max_retries=MAX_RETRIES,
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initial_delay=RETRY_INITIAL_DELAY,
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backoff_factor=RETRY_BACKOFF_FACTOR,
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||
max_delay=RETRY_MAX_DELAY,
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retry_exceptions=(Exception,),
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||
)
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def _completion(self, messages: list[dict[str, str]], stream: bool = False) -> Any:
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return litellm.completion(
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model=self.model,
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api_base=self.api_base,
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api_key=self.api_key,
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messages=messages,
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max_tokens=MAX_TOKENS,
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temperature=TEMPERATURE,
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stream=stream,
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||
)
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def generate_response(
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self,
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prompt: str,
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stream: bool = False,
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external_history: Optional[List[dict[str, str]]] = None,
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):
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"""生成回答。
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参数：
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- prompt: 用户输入
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- stream: 是否流式输出
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- external_history: 预留的外部历史（本项目单轮评审默认不使用）
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"""
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messages: list[dict[str, str]] = [{"role": "system", "content": self.system_prompt}]
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if external_history:
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messages.extend(external_history)
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messages.append({"role": "user", "content": prompt})
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try:
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response = self._completion(messages, stream=stream)
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except Exception as e:
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logger.exception("API 调用失败（已重试仍失败）：%s", e)
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if stream:
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raise RuntimeError(f"API 调用失败：{e}") from e
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return f"❌ API 调用失败：{e}"
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if stream:
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return response
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try:
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if not hasattr(response, "choices") or not response.choices:
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raise ValueError("响应缺少 choices")
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first = response.choices[0]
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content = getattr(getattr(first, "message", None), "content", None)
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if content is None:
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content = getattr(first, "text", None)
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if not content or not str(content).strip():
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raise ValueError("响应内容为空")
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if len(str(content).strip()) < 10:
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raise ValueError("响应内容过短，疑似生成失败")
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return str(content)
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||
except Exception as e:
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||
logger.exception("API 响应结构异常：%s", e)
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||
return f"❌ API 响应结构异常：{e}"
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class DebateManager:
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"""评审管理器（保留类名以兼容现有 UI 调用）。
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当前版本约束：
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- 固定单轮评审：每个角色各生成一次“初始评审意见”。
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- 不做多轮互动，不维护上下文摘要（减少运行时间与 API 调用次数）。
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数据结构说明：
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- debate_history: 仍沿用历史字段名，便于 UI 复用。
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其中第一条为 init 信息，第二条为 round=1 的初始观点。
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"""
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def __init__(self):
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self.agents: dict[str, Agent] = {}
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self.debate_history: list[dict[str, Any]] = []
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def add_agent(self, role_name: str) -> None:
|
||
if role_name not in self.agents:
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self.agents[role_name] = Agent(role_name)
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||
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||
def remove_agent(self, role_name: str) -> None:
|
||
self.agents.pop(role_name, None)
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||
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||
def reset(self) -> None:
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||
for agent in self.agents.values():
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||
agent.reset()
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self.debate_history = []
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||
def start_debate(self, topic: str, rounds: int = 1):
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||
"""开始评审（单轮）。
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||
参数 rounds 为兼容 UI 保留，但当前固定只执行 1 轮。
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||
"""
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||
self.debate_history.append(
|
||
{
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"round": "init",
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"topic": topic,
|
||
"participants": list(self.agents.keys()),
|
||
}
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||
)
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||
|
||
opinions_round_1: dict[str, str] = {}
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||
for role_name, agent in self.agents.items():
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prompt = (
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||
f"你是{agent.role_name}。请对以下方案给出初始评审意见。\n"
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||
"要求：\n"
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||
"- 用 5-8 条要点（列表）输出\n"
|
||
"- 每条尽量具体，避免空话\n"
|
||
"- 总字数尽量控制在 250~400 字\n\n"
|
||
f"方案内容：\n{topic}"
|
||
)
|
||
response = agent.generate_response(prompt, external_history=None)
|
||
opinions_round_1[role_name] = response
|
||
|
||
self.debate_history.append(
|
||
{
|
||
"round": 1,
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||
"type": "initial_opinions",
|
||
"opinions": opinions_round_1,
|
||
}
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||
)
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||
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||
return self.debate_history
|
||
|
||
def generate_decision_points(self) -> str:
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||
"""从评审历史生成“可执行的决策摘要”。"""
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||
if not self.debate_history:
|
||
return ""
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||
review_context = "\n".join(
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[
|
||
f"Round {round_data['round']} ({round_data.get('type', 'review')}):\n"
|
||
+ "\n".join(
|
||
[
|
||
f"{role}: {opinion}"
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||
for role, opinion in round_data.get("opinions", {}).items()
|
||
]
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||
)
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||
for round_data in self.debate_history[1:]
|
||
]
|
||
)
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||
template = """你是一个严格的方案评审秘书，请把评审内容整理成一份“可执行的决策摘要”。
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【输出格式要求（必须严格遵守 Markdown 标题）：】
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# 一句话结论
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用一句话给出结论（推荐/谨慎推进/不建议），并说明原因。
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# 关键决策要点（Top 5）
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用 1-5 编号，每条包含：问题 → 各方分歧/共识 → 建议决策。
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# 主要风险（Top 3）
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用 1-3 编号，每条包含：风险描述 → 影响 → 缓解方案。
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# 下一步行动清单
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用勾选列表（- [ ]）列出 4-8 条下一步动作，尽量可执行、可验证。
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# 需要进一步澄清的问题
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||
列出 3-6 个必须向需求方追问的问题。
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【要求】
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- 文字精炼，避免空话；每条尽量具体。
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- 不要复述全部评审，只提炼结论。
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||
- 输出必须适合普通人快速阅读。
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||
"""
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||
prompt = f"{template}\n\n【评审内容】\n{review_context}"
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decision_agent = Agent("business_analyst")
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||
return decision_agent.generate_response(prompt)
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