491 lines
16 KiB
Python
491 lines
16 KiB
Python
|
#!/usr/bin/env python3
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
生成内容生成助手Agent
|
|||
|
|
这是一个专门用于内容生成的Agent，能够根据用户需求生成各种类型的内容
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
import sys
|
|||
|
|
import os
|
|||
|
|
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
|||
|
|
|
|||
|
|
from sqlalchemy.orm import Session
|
|||
|
|
from app.core.database import SessionLocal
|
|||
|
|
from app.models.agent import Agent
|
|||
|
|
from app.models.user import User
|
|||
|
|
from app.models.node_template import NodeTemplate
|
|||
|
|
from datetime import datetime
|
|||
|
|
import uuid
|
|||
|
|
import json
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def generate_content_agent(db: Session, username: str = "admin"):
|
|||
|
|
"""生成内容生成助手Agent"""
|
|||
|
|
print("=" * 60)
|
|||
|
|
print("生成内容生成助手Agent")
|
|||
|
|
print("=" * 60)
|
|||
|
|
print()
|
|||
|
|
|
|||
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# 查找用户
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|||
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user = db.query(User).filter(User.username == username).first()
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|||
|
|
if not user:
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|||
|
|
print(f"❌ 未找到用户 '{username}'，请先创建该用户")
|
|||
|
|
return
|
|||
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|
print(f"✅ 找到用户: {user.username} (ID: {user.id})")
|
|||
|
|
print()
|
|||
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|
|||
|
|
# 生成内容生成工作流配置
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# 工作流结构：
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# 开始 -> 需求分析 -> 内容类型判断 -> [文章生成分支 | 文案生成分支 | 脚本生成分支] -> 内容优化 -> 格式检查 -> 结束
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nodes = []
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|||
|
|
edges = []
|
|||
|
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|
|||
|
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# 1. 开始节点
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|
start_node = {
|
|||
|
|
"id": "start-1",
|
|||
|
|
"type": "start",
|
|||
|
|
"position": {"x": 50, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "开始",
|
|||
|
|
"output_format": "json"
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(start_node)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 2. 需求分析节点（LLM节点）
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|||
|
|
requirement_analysis_node = {
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|||
|
|
"id": "llm-requirement-analysis",
|
|||
|
|
"type": "llm",
|
|||
|
|
"position": {"x": 250, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "需求分析",
|
|||
|
|
"provider": "deepseek",
|
|||
|
|
"model": "deepseek-chat",
|
|||
|
|
"temperature": "0.7",
|
|||
|
|
"max_tokens": "1500",
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|||
|
|
"prompt": """你是一位专业的内容需求分析师。请分析用户的内容生成需求，提取关键信息。
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|||
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|||
|
|
用户输入：{{query}}
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|||
|
|
|
|||
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|
请分析并提取以下信息：
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|
|
1. **内容类型**：文章、博客、营销文案、视频脚本、产品描述、社交媒体内容等
|
|||
|
|
2. **主题/话题**：用户想要生成什么主题的内容
|
|||
|
|
3. **目标受众**：内容面向的读者群体
|
|||
|
|
4. **内容风格**：正式、轻松、专业、幽默等
|
|||
|
|
5. **字数要求**：大概的字数范围
|
|||
|
|
6. **特殊要求**：格式要求、关键词、结构要求等
|
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|
|
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|||
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|
请以JSON格式输出分析结果：
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|
{
|
|||
|
|
"content_type": "内容类型",
|
|||
|
|
"topic": "主题",
|
|||
|
|
"target_audience": "目标受众",
|
|||
|
|
"style": "内容风格",
|
|||
|
|
"word_count": "字数要求",
|
|||
|
|
"special_requirements": "特殊要求",
|
|||
|
|
"keywords": ["关键词1", "关键词2"]
|
|||
|
|
}"""
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(requirement_analysis_node)
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e1",
|
|||
|
|
"source": "start-1",
|
|||
|
|
"target": "llm-requirement-analysis"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 3. 内容整合节点（Transform节点）- 用于传递数据
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|||
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|
content_prepare_node = {
|
|||
|
|
"id": "transform-prepare",
|
|||
|
|
"type": "transform",
|
|||
|
|
"position": {"x": 450, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "准备数据",
|
|||
|
|
"mode": "merge",
|
|||
|
|
"mapping": {
|
|||
|
|
"requirement_analysis": "{{output}}",
|
|||
|
|
"query": "{{query}}"
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(content_prepare_node)
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e2",
|
|||
|
|
"source": "llm-requirement-analysis",
|
|||
|
|
"target": "transform-prepare"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 4. 内容类型判断节点（条件节点）
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|||
|
|
# 简化：直接根据需求分析结果判断，使用LLM输出中的关键词
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|||
|
|
content_type_condition = {
|
|||
|
|
"id": "condition-content-type",
|
|||
|
|
"type": "condition",
|
|||
|
|
"position": {"x": 650, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "内容类型判断",
|
|||
|
|
"condition": "{requirement_analysis} contains '文章' or {requirement_analysis} contains '博客' or {requirement_analysis} contains 'article'"
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(content_type_condition)
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e2-1",
|
|||
|
|
"source": "transform-prepare",
|
|||
|
|
"target": "condition-content-type"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 4. 文章生成节点（LLM节点）
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|||
|
|
article_generation_node = {
|
|||
|
|
"id": "llm-article-generation",
|
|||
|
|
"type": "llm",
|
|||
|
|
"position": {"x": 650, "y": 200},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "文章生成",
|
|||
|
|
"provider": "deepseek",
|
|||
|
|
"model": "deepseek-chat",
|
|||
|
|
"temperature": "0.8",
|
|||
|
|
"max_tokens": "4000",
|
|||
|
|
"prompt": """你是一位专业的内容创作专家。请根据用户需求生成一篇高质量的文章。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**用户原始需求**：{{query}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**需求分析结果**：
|
|||
|
|
- 主题：{{topic}}
|
|||
|
|
- 目标受众：{{target_audience}}
|
|||
|
|
- 内容风格：{{style}}
|
|||
|
|
- 字数要求：{{word_count}}
|
|||
|
|
- 特殊要求：{{special_requirements}}
|
|||
|
|
- 关键词：{{keywords}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
请生成一篇结构完整、内容丰富的文章，要求：
|
|||
|
|
1. **标题**：吸引人且准确反映内容
|
|||
|
|
2. **引言**：引人入胜的开头，概述文章要点
|
|||
|
|
3. **正文**：
|
|||
|
|
- 分多个段落，逻辑清晰
|
|||
|
|
- 每个段落有明确的主题
|
|||
|
|
- 使用适当的过渡词连接段落
|
|||
|
|
- 包含具体例子、数据或案例（如适用）
|
|||
|
|
4. **结论**：总结要点，给出行动建议或思考
|
|||
|
|
5. **格式**：使用Markdown格式，包含标题、列表、加粗等
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**重要**：确保内容完全符合用户需求，不要偏离主题。"""
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(article_generation_node)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 6. 文案生成节点（LLM节点）
|
|||
|
|
copywriting_node = {
|
|||
|
|
"id": "llm-copywriting",
|
|||
|
|
"type": "llm",
|
|||
|
|
"position": {"x": 850, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "文案生成",
|
|||
|
|
"provider": "deepseek",
|
|||
|
|
"model": "deepseek-chat",
|
|||
|
|
"temperature": "0.9",
|
|||
|
|
"max_tokens": "2000",
|
|||
|
|
"prompt": """你是一位资深的营销文案专家。请根据用户需求生成吸引人的营销文案。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**用户原始需求**：{{query}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**需求分析结果**：
|
|||
|
|
- 主题：{{topic}}
|
|||
|
|
- 目标受众：{{target_audience}}
|
|||
|
|
- 内容风格：{{style}}
|
|||
|
|
- 字数要求：{{word_count}}
|
|||
|
|
- 特殊要求：{{special_requirements}}
|
|||
|
|
- 关键词：{{keywords}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
请生成营销文案，要求：
|
|||
|
|
1. **标题/口号**：简洁有力，吸引眼球
|
|||
|
|
2. **核心卖点**：突出产品或服务的核心价值
|
|||
|
|
3. **情感共鸣**：触动目标受众的情感
|
|||
|
|
4. **行动号召**：明确的行动指引
|
|||
|
|
5. **语言风格**：符合目标受众的阅读习惯
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**重要**：确保文案具有说服力和吸引力，能够有效传达信息并促使行动。"""
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(copywriting_node)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 7. 脚本生成节点（LLM节点）
|
|||
|
|
script_generation_node = {
|
|||
|
|
"id": "llm-script-generation",
|
|||
|
|
"type": "llm",
|
|||
|
|
"position": {"x": 850, "y": 400},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "脚本生成",
|
|||
|
|
"provider": "deepseek",
|
|||
|
|
"model": "deepseek-chat",
|
|||
|
|
"temperature": "0.8",
|
|||
|
|
"max_tokens": "3000",
|
|||
|
|
"prompt": """你是一位专业的视频/音频脚本创作专家。请根据用户需求生成专业的脚本。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**用户原始需求**：{{query}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**需求分析结果**：
|
|||
|
|
- 主题：{{topic}}
|
|||
|
|
- 目标受众：{{target_audience}}
|
|||
|
|
- 内容风格：{{style}}
|
|||
|
|
- 字数要求：{{word_count}}
|
|||
|
|
- 特殊要求：{{special_requirements}}
|
|||
|
|
- 关键词：{{keywords}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
请生成脚本，要求：
|
|||
|
|
1. **开场**：吸引注意力的开头
|
|||
|
|
2. **主体内容**：
|
|||
|
|
- 分场景/段落
|
|||
|
|
- 标注说话者（如适用）
|
|||
|
|
- 包含动作提示（如适用）
|
|||
|
|
- 时间控制建议
|
|||
|
|
3. **结尾**：有力的总结或行动号召
|
|||
|
|
4. **格式**：清晰标注场景、角色、动作等
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**重要**：确保脚本结构清晰，适合视频或音频制作。"""
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(script_generation_node)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 8. 通用内容生成节点（兜底）
|
|||
|
|
general_generation_node = {
|
|||
|
|
"id": "llm-general-generation",
|
|||
|
|
"type": "llm",
|
|||
|
|
"position": {"x": 850, "y": 500},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "通用内容生成",
|
|||
|
|
"provider": "deepseek",
|
|||
|
|
"model": "deepseek-chat",
|
|||
|
|
"temperature": "0.8",
|
|||
|
|
"max_tokens": "3000",
|
|||
|
|
"prompt": """你是一位专业的内容创作专家。请根据用户需求生成高质量的内容。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**用户原始需求**：{{query}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**需求分析结果**：
|
|||
|
|
- 内容类型：{{content_type}}
|
|||
|
|
- 主题：{{topic}}
|
|||
|
|
- 目标受众：{{target_audience}}
|
|||
|
|
- 内容风格：{{style}}
|
|||
|
|
- 字数要求：{{word_count}}
|
|||
|
|
- 特殊要求：{{special_requirements}}
|
|||
|
|
- 关键词：{{keywords}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
请生成符合要求的内容，确保：
|
|||
|
|
1. 内容完整、结构清晰
|
|||
|
|
2. 符合目标受众的阅读习惯
|
|||
|
|
3. 风格与要求一致
|
|||
|
|
4. 包含必要的关键词
|
|||
|
|
5. 满足字数要求
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**重要**：确保生成的内容完全符合用户需求。"""
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(general_generation_node)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 连接条件节点到各个生成节点
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e3",
|
|||
|
|
"source": "condition-content-type",
|
|||
|
|
"target": "llm-article-generation",
|
|||
|
|
"sourceHandle": "true",
|
|||
|
|
"targetHandle": "input",
|
|||
|
|
"condition": "article"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e4",
|
|||
|
|
"source": "condition-content-type",
|
|||
|
|
"target": "llm-copywriting",
|
|||
|
|
"sourceHandle": "true",
|
|||
|
|
"targetHandle": "input",
|
|||
|
|
"condition": "copywriting"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e5",
|
|||
|
|
"source": "condition-content-type",
|
|||
|
|
"target": "llm-script-generation",
|
|||
|
|
"sourceHandle": "true",
|
|||
|
|
"targetHandle": "input",
|
|||
|
|
"condition": "script"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e6",
|
|||
|
|
"source": "condition-content-type",
|
|||
|
|
"target": "llm-general-generation",
|
|||
|
|
"sourceHandle": "false",
|
|||
|
|
"targetHandle": "input"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 9. 内容整合节点（Transform节点）
|
|||
|
|
content_integration_node = {
|
|||
|
|
"id": "transform-integration",
|
|||
|
|
"type": "transform",
|
|||
|
|
"position": {"x": 1050, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "内容整合",
|
|||
|
|
"mode": "merge",
|
|||
|
|
"mapping": {
|
|||
|
|
"generated_content": "{{output}}",
|
|||
|
|
"original_query": "{{query}}",
|
|||
|
|
"requirement_analysis": "{{requirement_analysis}}"
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(content_integration_node)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 连接所有生成节点到整合节点
|
|||
|
|
for gen_node_id in ["llm-article-generation", "llm-copywriting", "llm-script-generation", "llm-general-generation"]:
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": f"e-{gen_node_id}-integration",
|
|||
|
|
"source": gen_node_id,
|
|||
|
|
"target": "transform-integration"
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 10. 内容优化节点（LLM节点）
|
|||
|
|
content_optimization_node = {
|
|||
|
|
"id": "llm-optimization",
|
|||
|
|
"type": "llm",
|
|||
|
|
"position": {"x": 1250, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "内容优化",
|
|||
|
|
"provider": "deepseek",
|
|||
|
|
"model": "deepseek-chat",
|
|||
|
|
"temperature": "0.7",
|
|||
|
|
"max_tokens": "4000",
|
|||
|
|
"prompt": """你是一位专业的内容编辑和优化专家。请对生成的内容进行优化和润色。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**用户原始需求**：{{original_query}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**需求分析结果**：{{requirement_analysis}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
**生成的内容**：{{generated_content}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
请对内容进行优化，确保：
|
|||
|
|
1. **内容质量**：
|
|||
|
|
- 检查逻辑是否清晰
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- 确保信息准确、完整
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- 优化表达，使其更流畅
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2. **格式规范**：
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- 检查Markdown格式是否正确
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- 确保标题层级合理
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- 优化段落结构
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3. **风格一致性**：
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- 确保风格符合要求
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- 统一用词和语调
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4. **用户体验**：
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- 确保内容易读易懂
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|
- 优化可读性
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**输出要求**：
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- 直接输出优化后的完整内容（纯文本Markdown格式）
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- 不要包含JSON格式或其他包装
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|||
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|
- 确保内容完整、专业、易读"""
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|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(content_optimization_node)
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|||
|
|
edges.append({
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|||
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"id": "e7",
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|||
|
|
"source": "transform-integration",
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|
|
"target": "llm-optimization"
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|||
|
|
})
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# 11. 结束节点
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end_node = {
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"id": "end-1",
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|||
|
|
"type": "end",
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|
|
"position": {"x": 1450, "y": 300},
|
|||
|
|
"data": {
|
|||
|
|
"label": "结束",
|
|||
|
|
"output_format": "text" # 默认纯文本格式，适合对话场景
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
nodes.append(end_node)
|
|||
|
|
edges.append({
|
|||
|
|
"id": "e8",
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|||
|
|
"source": "llm-optimization",
|
|||
|
|
"target": "end-1"
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|||
|
|
})
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# 创建或更新Agent
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workflow_config = {
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"nodes": nodes,
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|
"edges": edges
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|
}
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|||
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|
agent = db.query(Agent).filter(
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|||
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|
Agent.name == "内容生成助手",
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Agent.user_id == user.id
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).first()
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if agent:
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agent.workflow_config = workflow_config
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|||
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agent.updated_at = datetime.now()
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|||
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print("⚠️ Agent '内容生成助手' 已存在，将更新它...")
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|||
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else:
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agent = Agent(
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|||
|
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id=str(uuid.uuid4()),
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|||
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name="内容生成助手",
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|||
|
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description="智能内容生成助手，能够根据用户需求生成各种类型的高质量内容，包括文章、博客、营销文案、视频脚本等。支持需求分析、内容生成、优化润色等完整流程。",
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|||
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|
workflow_config=workflow_config,
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|||
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|
status="published",
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|
user_id=user.id,
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|
version=1
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|
)
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db.add(agent)
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try:
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db.commit()
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db.refresh(agent)
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print()
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print("=" * 60)
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print(f"✅ 成功创建/更新内容生成助手Agent")
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print(f" ID: {agent.id}")
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print(f" 状态: {agent.status}")
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print(f" 节点数量: {len(nodes)}")
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|
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print(f" 连接数量: {len(edges)}")
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|||
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|
print("=" * 60)
|
|||
|
|
print()
|
|||
|
|
print("工作流结构:")
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|
print(" 开始 -> 需求分析 -> 内容类型判断 -> [文章生成 | 文案生成 | 脚本生成 | 通用生成] -> 内容整合 -> 内容优化 -> 结束")
|
|||
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|
print()
|
|||
|
|
print("节点说明:")
|
|||
|
|
print(" 1. 开始节点：接收用户输入（主题、类型、要求等）")
|
|||
|
|
print(" 2. 需求分析节点：分析用户需求，提取内容类型、主题、风格等关键信息")
|
|||
|
|
print(" 3. 数据准备节点：整合需求分析结果和原始查询")
|
|||
|
|
print(" 4. 内容类型判断节点：根据内容类型进行分支处理")
|
|||
|
|
print(" 5. 文章生成节点：生成结构完整的文章内容")
|
|||
|
|
print(" 6. 文案生成节点：生成营销文案、广告文案等")
|
|||
|
|
print(" 7. 脚本生成节点：生成视频/音频脚本")
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|||
|
|
print(" 8. 通用内容生成节点：处理其他类型的内容生成需求")
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|||
|
|
print(" 9. 内容整合节点：整合生成的内容和需求信息")
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|||
|
|
print(" 10. 内容优化节点：优化和润色内容，确保质量")
|
|||
|
|
print(" 11. 结束节点：返回最终优化后的内容")
|
|||
|
|
print()
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|||
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|
print("使用示例:")
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|
print(" 输入：'帮我写一篇关于人工智能发展趋势的博客文章，2000字左右，风格轻松易懂'")
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|||
|
|
print(" 输入：'生成一个产品推广的营销文案，面向年轻白领群体'")
|
|||
|
|
print(" 输入：'写一个5分钟的产品介绍视频脚本'")
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|
|
print()
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|
return agent
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except Exception as e:
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|
db.rollback()
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|
print()
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|
print("=" * 60)
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|
print(f"❌ 创建失败: {e}")
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|||
|
|
print("=" * 60)
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import traceback
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traceback.print_exc()
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raise
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if __name__ == "__main__":
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import argparse
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parser = argparse.ArgumentParser(description="生成内容生成助手Agent")
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parser.add_argument("--username", type=str, default="admin", help="用户名")
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args = parser.parse_args()
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db = SessionLocal()
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try:
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generate_content_agent(db, username=args.username)
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finally:
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db.close()
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