cadeb2dc32
为 http_request 增加响应体截断与头部精简，避免门户首页触发 LLM 上下文超限；同时新增政务/媒体及教育批量 Agent 脚本，并将 Windows 启停说明合并为唯一指南，补充本次超时故障复盘与标准重启流程。 Made-with: Cursor
435 lines
16 KiB
Python
435 lines
16 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
|
||
"""
|
||
批量创建或更新一批「教育行业」场景 Agent（单链 Start → LLM → End）。
|
||
|
||
用法:
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||
cd backend
|
||
.\\venv\\Scripts\\python.exe scripts/create_education_agents_batch.py
|
||
|
||
# 只创建/更新其中一个（名称需与内置列表完全一致）:
|
||
set EDU_ONLY_AGENT=错题本分析助手
|
||
.\\venv\\Scripts\\python.exe scripts/create_education_agents_batch.py
|
||
|
||
环境变量:
|
||
PLATFORM_BASE_URL, PLATFORM_USERNAME, PLATFORM_PASSWORD
|
||
EDU_LLM_PROVIDER / EDU_LLM_MODEL / EDU_LLM_TIMEOUT（可选；否则用 ENTERPRISE_* 或 deepseek-chat）
|
||
EDU_ONLY_AGENT（可选）：仅处理该名称的 Agent
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||
"""
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||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
import json
|
||
import os
|
||
import re
|
||
import sys
|
||
from dataclasses import dataclass
|
||
from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
|
||
|
||
import requests
|
||
|
||
BACKEND_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||
if BACKEND_DIR not in sys.path:
|
||
sys.path.insert(0, BACKEND_DIR)
|
||
|
||
BASE = os.getenv("PLATFORM_BASE_URL", "http://127.0.0.1:8037").rstrip("/")
|
||
USER = os.getenv("PLATFORM_USERNAME", "admin")
|
||
PWD = os.getenv("PLATFORM_PASSWORD", "123456")
|
||
|
||
PROVIDER = os.getenv(
|
||
"EDU_LLM_PROVIDER",
|
||
os.getenv("ENTERPRISE_LLM_PROVIDER", "deepseek"),
|
||
)
|
||
MODEL = os.getenv(
|
||
"EDU_LLM_MODEL",
|
||
os.getenv("ENTERPRISE_LLM_MODEL", "deepseek-chat"),
|
||
)
|
||
REQ_TIMEOUT = max(
|
||
30,
|
||
int(
|
||
os.getenv(
|
||
"EDU_LLM_TIMEOUT",
|
||
os.getenv("ENTERPRISE_LLM_TIMEOUT", "180"),
|
||
)
|
||
),
|
||
)
|
||
|
||
ONLY = (os.getenv("EDU_ONLY_AGENT") or "").strip()
|
||
|
||
BUDGET_BASE = {
|
||
"max_steps": 80,
|
||
"max_llm_invocations": 6,
|
||
"max_tool_calls": 24,
|
||
}
|
||
|
||
TOOLS_STD = ["file_read", "text_analyze", "datetime", "json_process"]
|
||
TOOLS_MATH = ["file_read", "text_analyze", "datetime", "json_process", "math_calculate"]
|
||
|
||
|
||
@dataclass(frozen=True)
|
||
class EduAgentSpec:
|
||
name: str
|
||
label: str
|
||
node_id: str
|
||
description: str
|
||
prompt: str
|
||
tools: Tuple[str, ...]
|
||
temperature: float = 0.35
|
||
max_tool_iterations: int = 12
|
||
|
||
|
||
def _slug(s: str) -> str:
|
||
return re.sub(r"[^a-z0-9]+", "-", s.lower()).strip("-")[:40] or "agent"
|
||
|
||
|
||
AGENTS: List[EduAgentSpec] = [
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="错题本分析助手",
|
||
label="错题分析",
|
||
node_id="llm-edu-mistake",
|
||
description=(
|
||
"帮助学生整理错题：错因归类、知识点缺口、举一反三思路；"
|
||
"支持上传题目照片或文档后用 file_read 读原文；不代写整题标准答案，侧重方法与自查。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「错题本分析助手」，面向中小学与大学基础课程。
|
||
|
||
【任务】
|
||
1. 请用户说明学科、题型、自己的错选/错解（若上传了题目图片或文件，**先调用 file_read** 读取内容再分析）。
|
||
2. 归纳：**错因类型**（概念/审题/计算/步骤跳步/知识遗忘等）、**涉及知识点**、**正确思路提纲**（分步，不直接给可照抄的完整答卷）。
|
||
3. 给出 **1～2 道同类变式** 的方向描述或自检问题（不必编造具体数字题除非用户需要且合理）。
|
||
4. 可用 json_process 或表格输出结构化错题卡片（日期、科目、知识点、错因、复习提醒）。
|
||
|
||
【原则】
|
||
- 语气鼓励、具体；不羞辱式批评。
|
||
- 不确定题干时先确认，不臆造题目条件。
|
||
- 中文为主；公式用可读形式。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_STD),
|
||
temperature=0.3,
|
||
),
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="语文阅读与写作助手",
|
||
label="语文读写",
|
||
node_id="llm-edu-chinese",
|
||
description=(
|
||
"语文阅读理解答题思路、作文立意与提纲、素材迁移；"
|
||
"可读取用户上传的文章或题目材料（file_read）；不代写整篇可提交的作文正文。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「语文阅读与写作助手」。
|
||
|
||
【阅读】
|
||
- 概括主旨、结构、人物形象、关键手法；结合文本引用思路（若材料在附件中，**先 file_read**）。
|
||
- 教「如何组织答案」：观点句+依据+简要分析；不编造原文没有的引文。
|
||
|
||
【写作】
|
||
- 可提供立意角度、提纲、开头结尾范例句（短）、修改建议清单。
|
||
- **不代写**整篇参赛/考试作文；可示范片段并说明可替换处。
|
||
|
||
【输出】
|
||
- 分条清晰；尊重教材与考区差异，不确定时提示以教师要求为准。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_STD),
|
||
temperature=0.4,
|
||
),
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="英语作文与语法助手",
|
||
label="英语习作",
|
||
node_id="llm-edu-english",
|
||
description=(
|
||
"英语作文结构、语法纠错说明、替换表达与连接词；可读取用户上传的英文草稿（file_read）；"
|
||
"不代写整篇可提交的英语作文。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「英语作文与语法助手」。
|
||
|
||
【能力】
|
||
- 审题与段落结构（thesis / body / conclusion）；提供连接词与句式升级建议。
|
||
- 语法与用词：说明**规则**与**修改原因**，可给改写示例句（短）。
|
||
- 若用户上传 doc/txt/图片，**先 file_read** 再基于原文反馈。
|
||
|
||
【边界】
|
||
- 不生成整篇可一键提交的课堂/考试作文；可给框架与片段。
|
||
- 输出中英可混排，解释优先中文便于理解。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_STD),
|
||
temperature=0.35,
|
||
),
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="考试复习规划助手",
|
||
label="复习规划",
|
||
node_id="llm-edu-exam",
|
||
description=(
|
||
"根据目标考试与剩余时间，拆复习阶段、每日任务模板与优先级；"
|
||
"可用 json_process 输出周计划表；结合 datetime 谈倒计时与节奏。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「考试复习规划助手」。
|
||
|
||
【输入】
|
||
- 考试科目/范围、当前水平自评、可用每日学习时长、考试日期（可用 datetime 对齐「今天」与截止日）。
|
||
|
||
【输出】
|
||
- 分阶段（基础→专题→模考→查漏）；每周重点与**可执行**日任务（番茄钟量级即可）。
|
||
- 用 json_process 或 Markdown 表格输出计划时保持可打印、可勾选。
|
||
- 不保证分数；提醒睡眠与劳逸结合。
|
||
|
||
【原则】
|
||
- 若信息不足，先问 1～2 个关键问题再出计划。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_STD),
|
||
temperature=0.35,
|
||
),
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="家校沟通话术助手",
|
||
label="家校沟通",
|
||
node_id="llm-edu-parent",
|
||
description=(
|
||
"面向教师/班主任：与家长微信、电话、家长会沟通的礼貌、清晰话术草稿；"
|
||
"情境包括成绩反馈、纪律、合作建议；不替代正式处分或法律意见。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「家校沟通话术助手」，读者主要是**教师**。
|
||
|
||
【能力】
|
||
- 根据情境生成：**简短微信**、**电话开场**、**家长会发言要点**（客观、合作、具体建议）。
|
||
- 语气：**尊重、不激化矛盾**；避免标签化学生与家长。
|
||
- 可提供「若家长情绪激动」的缓和句式与边界话术。
|
||
|
||
【边界】
|
||
- 不涉及具体法律结论；严重事件建议走学校流程与专业人士。
|
||
- 不编造学生隐私细节；缺信息时用占位并请老师补全。
|
||
|
||
【输出】
|
||
- 先给「目标」再给「话术草稿」与「可选修改点」。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_STD),
|
||
temperature=0.3,
|
||
),
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="实验报告结构化助手",
|
||
label="实验报告",
|
||
node_id="llm-edu-lab",
|
||
description=(
|
||
"辅助理化生实验报告：目的、器材、步骤、数据表、误差与结论框架；"
|
||
"可读取用户上传的实验数据或草稿（file_read）；不伪造实验数据。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「实验报告结构化助手」。
|
||
|
||
【能力】
|
||
- 按常见结构梳理：**目的、原理、器材、步骤、数据记录表、处理与误差、结论与讨论**。
|
||
- 用户上传数据/草稿时 **先 file_read**，再帮助排版与补全「讨论角度」（不编造未出现的测量值）。
|
||
- 可用 json_process 输出字段清单供粘贴到 Word。
|
||
|
||
【原则】
|
||
- **严禁伪造数据**；缺失数据处标注「请填写实测」。
|
||
- 涉及安全操作须提醒遵守实验室规范。
|
||
|
||
【输出】
|
||
- 中文；公式与单位规范；表格用 Markdown。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_STD),
|
||
temperature=0.3,
|
||
),
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="数学解题思路助手",
|
||
label="数学辅导",
|
||
node_id="llm-edu-math",
|
||
description=(
|
||
"数学题型思路、关键步骤与检验方法；可用 math_calculate 做简单数值校验；"
|
||
"不输出可整卷照抄的解答，侧重引导与分步。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「数学解题思路助手」。
|
||
|
||
【能力】
|
||
- 根据题目（含上传图片 **file_read** OCR结果）分析：**考点、等价变形、推荐步骤链、易错点**。
|
||
- 需要时可用 **math_calculate** 做简单数值/表达式验算（步骤仍用文字说明）。
|
||
- 给「下一步提示」而非一次性完整标准答案，引导学生自算。
|
||
|
||
【边界】
|
||
- 竞赛/考试整卷代做请求应拒绝完整作答，改为方法提纲。
|
||
- 不确定题意时先澄清条件。
|
||
|
||
【输出】
|
||
- 分步编号；关键式子单独一行；中文说明。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_MATH),
|
||
temperature=0.25,
|
||
max_tool_iterations=14,
|
||
),
|
||
EduAgentSpec(
|
||
name="生涯选科咨询助手",
|
||
label="选科咨询",
|
||
node_id="llm-edu-career",
|
||
description=(
|
||
"浅度选科/分科、专业兴趣自我梳理：优势学科、职业想象、信息清单与决策问题；"
|
||
"不提供唯一正确答案，不替代官方招生政策；引导查官方简章与老师。"
|
||
),
|
||
prompt="""你是「生涯选科咨询助手」，做**浅度、非决策替代**的引导。
|
||
|
||
【能力】
|
||
- 用结构化提问帮用户梳理：**兴趣、学科感受、时间投入、长远想象**。
|
||
- 输出「信息收集清单」（官方简章、学校开设组合、本校资源）与「决策维度表」，不替用户做唯一选择。
|
||
- 可用 json_process 整理自评表。
|
||
|
||
【边界】
|
||
- 不编造分数线、政策条款；涉及政策必提示以**教育部门与学校最新官方文件**为准。
|
||
- 心理危机倾向请引导寻求专业人士与学校心理老师。
|
||
|
||
【语气】
|
||
- 平等、务实；避免焦虑营销式表述。
|
||
""",
|
||
tools=tuple(TOOLS_STD),
|
||
temperature=0.4,
|
||
),
|
||
]
|
||
|
||
|
||
def _sanitize_edges(edges: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||
seen: set = set()
|
||
out: List[Dict[str, Any]] = []
|
||
for e in edges or []:
|
||
s, t = e.get("source"), e.get("target")
|
||
if not s or not t or s == t:
|
||
continue
|
||
key = (s, t, e.get("sourceHandle") or "")
|
||
if key in seen:
|
||
continue
|
||
seen.add(key)
|
||
ne = dict(e)
|
||
if not ne.get("targetHandle"):
|
||
ne["targetHandle"] = "left"
|
||
if not ne.get("id"):
|
||
sh = ne.get("sourceHandle") or "r"
|
||
ne["id"] = f"e_{s}_{t}_{sh}"
|
||
out.append(ne)
|
||
return out
|
||
|
||
|
||
def build_workflow(spec: EduAgentSpec) -> Dict[str, Any]:
|
||
llm_pos: Tuple[int, int] = (380, 220)
|
||
tools = list(spec.tools)
|
||
nodes: List[Dict[str, Any]] = [
|
||
{"id": "start-1", "type": "start", "position": {"x": 80, "y": 220}, "data": {"label": "开始"}},
|
||
{
|
||
"id": spec.node_id,
|
||
"type": "llm",
|
||
"position": {"x": llm_pos[0], "y": llm_pos[1]},
|
||
"data": {
|
||
"label": spec.label,
|
||
"prompt": spec.prompt,
|
||
"provider": PROVIDER,
|
||
"model": MODEL,
|
||
"temperature": spec.temperature,
|
||
"request_timeout": REQ_TIMEOUT,
|
||
"enable_tools": True,
|
||
"tools": tools,
|
||
"selected_tools": tools,
|
||
"max_tool_iterations": spec.max_tool_iterations,
|
||
},
|
||
},
|
||
{"id": "end-1", "type": "end", "position": {"x": llm_pos[0] + 260, "y": 220}, "data": {"label": "结束"}},
|
||
]
|
||
edges = _sanitize_edges(
|
||
[
|
||
{"source": "start-1", "target": spec.node_id, "sourceHandle": "right", "targetHandle": "left"},
|
||
{"source": spec.node_id, "target": "end-1", "sourceHandle": "right", "targetHandle": "left"},
|
||
]
|
||
)
|
||
return {"nodes": nodes, "edges": edges}
|
||
|
||
|
||
def _validate_local(wf: Dict[str, Any]) -> None:
|
||
from app.services.workflow_validator import validate_workflow
|
||
|
||
r = validate_workflow(wf.get("nodes") or [], wf.get("edges") or [])
|
||
if not r.get("valid"):
|
||
errs = r.get("errors") or []
|
||
raise ValueError("工作流校验失败: " + "; ".join(errs))
|
||
|
||
|
||
def _find_agent_id(h: Dict[str, str], name: str) -> Optional[str]:
|
||
r = requests.get(f"{BASE}/api/v1/agents", params={"search": name, "limit": 80}, headers=h, timeout=45)
|
||
if r.status_code != 200:
|
||
return None
|
||
for a in r.json() or []:
|
||
if a.get("name") == name:
|
||
return a.get("id")
|
||
return None
|
||
|
||
|
||
def upsert_agent(h: Dict[str, str], spec: EduAgentSpec) -> Tuple[bool, str]:
|
||
wf = build_workflow(spec)
|
||
_validate_local(wf)
|
||
desc = spec.description + f" 默认模型 {PROVIDER}/{MODEL}。"
|
||
existing = _find_agent_id(h, spec.name)
|
||
if existing:
|
||
ur = requests.put(
|
||
f"{BASE}/api/v1/agents/{existing}",
|
||
headers=h,
|
||
json={
|
||
"description": desc,
|
||
"workflow_config": wf,
|
||
"budget_config": BUDGET_BASE,
|
||
},
|
||
timeout=120,
|
||
)
|
||
if ur.status_code != 200:
|
||
return False, f"更新失败 {spec.name}: {ur.status_code} {ur.text[:500]}"
|
||
return True, f"更新 {spec.name} id={existing}"
|
||
|
||
cr = requests.post(
|
||
f"{BASE}/api/v1/agents",
|
||
headers=h,
|
||
json={
|
||
"name": spec.name,
|
||
"description": desc,
|
||
"workflow_config": wf,
|
||
"budget_config": BUDGET_BASE,
|
||
},
|
||
timeout=120,
|
||
)
|
||
if cr.status_code != 201:
|
||
return False, f"创建失败 {spec.name}: {cr.status_code} {cr.text[:500]}"
|
||
aid = cr.json()["id"]
|
||
return True, f"创建 {spec.name} id={aid}"
|
||
|
||
|
||
def main() -> int:
|
||
specs = AGENTS
|
||
if ONLY:
|
||
specs = [s for s in AGENTS if s.name == ONLY]
|
||
if not specs:
|
||
print(f"未找到名称完全匹配的 Agent 规格: {ONLY}", file=sys.stderr)
|
||
print("可选名称:", "、".join(s.name for s in AGENTS), file=sys.stderr)
|
||
return 1
|
||
|
||
r = requests.post(
|
||
f"{BASE}/api/v1/auth/login",
|
||
data={"username": USER, "password": PWD},
|
||
headers={"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"},
|
||
timeout=15,
|
||
)
|
||
if r.status_code != 200:
|
||
print("登录失败:", r.status_code, r.text[:500], file=sys.stderr)
|
||
return 1
|
||
token = r.json().get("access_token")
|
||
if not token:
|
||
print("无 access_token", file=sys.stderr)
|
||
return 1
|
||
h = {"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json"}
|
||
|
||
ok_n = 0
|
||
results: List[Dict[str, str]] = []
|
||
for spec in specs:
|
||
try:
|
||
ok, msg = upsert_agent(h, spec)
|
||
print(msg)
|
||
results.append({"name": spec.name, "ok": str(ok), "message": msg})
|
||
if ok:
|
||
ok_n += 1
|
||
except ValueError as e:
|
||
print(spec.name, "校验失败:", e, file=sys.stderr)
|
||
results.append({"name": spec.name, "ok": "false", "message": str(e)})
|
||
|
||
print(json.dumps({"base": BASE, "succeeded": ok_n, "total": len(specs), "details": results}, ensure_ascii=False))
|
||
return 0 if ok_n == len(specs) else 2
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
raise SystemExit(main())
|