renjianbo
beff3fac8d
- Fix delete agent 500: clean up FK records (agent_llm_logs, permissions, schedules, executions, team_members) and unbind goals/tasks before delete - Remove hardcoded personality templates in Android, replace with dynamic system prompt generation from name + description - Set promptSectionsEnabled=false to bypass PromptComposer for personality - Add Tencent Cloud Linux deployment guide (Docker Compose) - Accumulated backend service updates, frontend UI fixes, Android app changes Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
618 lines
23 KiB
Python
618 lines
23 KiB
Python
"""
|
||
场景模板注册：路线图「客服 / 研发 / 运维」三类最小可运行工作流，供 API 与脚本一键创建 Agent。
|
||
v2: 集成统一 DSL 场景契约（SceneContract）
|
||
"""
|
||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional
|
||
|
||
from app.services.scene_contract_service import (
|
||
get_preset_contract,
|
||
build_system_prompt_from_contract,
|
||
ContractPromptConfig,
|
||
)
|
||
|
||
PromptBuilder = Callable[[Dict[str, Any]], str]
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_cs(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是企业客服场景 Agent。根据用户问题给出清晰、可执行的回答；不确定时先澄清。
|
||
用户输入可能包含：{{input}} 或来自前序节点的合并字段。保持礼貌、简洁。"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_dev(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
lang = params.get("preferred_language") or "任意合适语言"
|
||
base = f"""你是研发辅助 Agent，负责代码与设计说明。优先给出可运行示例与步骤；涉及安全/生产变更时明确风险。
|
||
偏好语言/栈：{lang}。
|
||
用户诉求：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_ops(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是运维/日志分析场景 Agent。帮助用户解读日志片段、定位可能原因与下一步排查；不要编造未提供的日志内容。
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _build_minimal_workflow(
|
||
prompt: str,
|
||
*,
|
||
temperature: float = 0.3,
|
||
enable_tools: bool = False,
|
||
tools: Optional[List[str]] = None,
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
tools = tools or []
|
||
return {
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": "start-1",
|
||
"type": "start",
|
||
"position": {"x": 80, "y": 120},
|
||
"data": {},
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "llm-1",
|
||
"type": "llm",
|
||
"position": {"x": 320, "y": 120},
|
||
"data": {
|
||
"prompt": prompt,
|
||
"temperature": float(temperature),
|
||
"enable_tools": enable_tools,
|
||
"tools": tools,
|
||
"selected_tools": tools,
|
||
},
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "end-1",
|
||
"type": "end",
|
||
"position": {"x": 560, "y": 120},
|
||
"data": {},
|
||
},
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{
|
||
"id": "e_start_llm",
|
||
"source": "start-1",
|
||
"target": "llm-1",
|
||
"sourceHandle": "right",
|
||
"targetHandle": "left",
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "e_llm_end",
|
||
"source": "llm-1",
|
||
"target": "end-1",
|
||
"sourceHandle": "right",
|
||
"targetHandle": "left",
|
||
},
|
||
],
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def build_workflow_for_template(template_id: str, parameters: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""
|
||
根据模板 ID 与参数生成 workflow_config（nodes+edges）。
|
||
|
||
通用参数：temperature, enable_tools, tools(list[str]), extra_instructions, preferred_language(dev)
|
||
DSL 契约参数：contract_id — 指定场景契约，契约 prompt 将替代硬编码 prompt
|
||
"""
|
||
parameters = dict(parameters or {})
|
||
meta = SCENE_TEMPLATE_REGISTRY.get(template_id)
|
||
if not meta:
|
||
raise ValueError(f"未知模板: {template_id}")
|
||
|
||
temperature = float(parameters.get("temperature", meta.get("default_temperature", 0.3)))
|
||
enable_tools = bool(parameters.get("enable_tools", True))
|
||
tools = parameters.get("tools")
|
||
if tools is not None and not isinstance(tools, list):
|
||
tools = []
|
||
elif tools is None:
|
||
tools = list(meta.get("default_tools") or [])
|
||
|
||
# ── DSL 契约支持 ──
|
||
contract_id = parameters.get("contract_id") or meta.get("contract_id")
|
||
if contract_id:
|
||
contract = get_preset_contract(contract_id)
|
||
if contract:
|
||
extra = (parameters.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
cfg = ContractPromptConfig(
|
||
temperature=temperature,
|
||
extra_instructions=extra,
|
||
)
|
||
prompt = build_system_prompt_from_contract(contract, cfg)
|
||
# 使用契约中的 required_tools 作为默认工具（如果未显式指定）
|
||
if not parameters.get("tools") and contract.get("required_tools"):
|
||
tools = list(contract["required_tools"])
|
||
else:
|
||
# 契约不存在时回退到 prompt_builder
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||
prompt_fn: PromptBuilder = meta["prompt_builder"]
|
||
prompt = prompt_fn(parameters)
|
||
else:
|
||
prompt_fn: PromptBuilder = meta["prompt_builder"]
|
||
prompt = prompt_fn(parameters)
|
||
|
||
# 使用模板自定义的 workflow builder（如果有）
|
||
workflow_builder = meta.get("workflow_builder")
|
||
if workflow_builder:
|
||
return workflow_builder(
|
||
prompt,
|
||
temperature=temperature,
|
||
enable_tools=enable_tools,
|
||
tools=tools,
|
||
)
|
||
|
||
return _build_minimal_workflow(
|
||
prompt,
|
||
temperature=temperature,
|
||
enable_tools=enable_tools,
|
||
tools=tools,
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_learning(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
subject = params.get("subject") or "通用"
|
||
level = params.get("level") or "中级"
|
||
|
||
base = f"""# 角色：智能学习助手（知识图谱 + RAG 增强版）
|
||
|
||
你是专为深度学习场景设计的 AI 学习助手，具备**知识图谱构建**、**向量语义检索**和**永久记忆**能力。
|
||
|
||
## 核心架构
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||
|
||
你的知识系统由三层组成：
|
||
1. **知识图谱 (Knowledge Graph)**：结构化存储知识点实体及其前置/扩展/包含/示例关系，构建学科知识网络
|
||
2. **向量记忆 (Vector Memory)**：语义检索历史对话和相关知识，找到最相似的学习内容
|
||
3. **长期记忆 (Persistent Memory)**：跨会话保存用户画像、学习进度、薄弱环节
|
||
|
||
## 当前学习配置
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||
- 学科领域：{subject}
|
||
- 难度级别：{level}
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||
- 用户输入将包含学习问题、材料或请求
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||
|
||
## 工作流程（每次对话必须遵循）
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||
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### 阶段 1：理解与分析
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||
1. 理解用户的学习意图（提问/复习/练习/总结/规划）
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||
2. 用 `knowledge_graph_search` 检索相关知识图谱实体
|
||
3. 如果用户提供了新的学习材料/知识点，用 `knowledge_graph_add` 自动提取并存储
|
||
|
||
### 阶段 2：知识检索与融合
|
||
4. 结合图谱检索结果和历史向量记忆，构建完整的知识上下文
|
||
5. 用 `entity_search` 查找特定概念的前置知识和扩展内容
|
||
6. 如果需要学习路径建议，用 `learning_path` 分析依赖关系
|
||
|
||
### 阶段 3：生成与交付
|
||
7. 基于融合后的知识上下文生成高质量回答
|
||
8. 回答应包含：
|
||
- 核心概念解释（关联知识图谱中的实体）
|
||
- 前置知识提醒（如果有依赖关系）
|
||
- 实例或练习题（如适用）
|
||
- 扩展阅读建议（关联的扩展知识点）
|
||
9. 用 `self_review` 自检回答质量
|
||
|
||
### 阶段 4：巩固与记忆
|
||
10. 将本轮对话中的重要知识点持久化到长期记忆
|
||
11. 更新用户画像（掌握程度、薄弱环节、学习偏好）
|
||
|
||
## 知识图谱工具使用指南
|
||
|
||
| 工具 | 用途 | 何时使用 |
|
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|------|------|---------|
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| `knowledge_graph_search` | 向量+图谱混合检索 | 每次回答学习问题前 |
|
||
| `knowledge_graph_add` | 从文本提取实体和关系 | 用户分享学习材料/新知识点时 |
|
||
| `entity_search` | 关键词搜索实体 | 查找特定概念详情时 |
|
||
| `learning_path` | 推荐学习路径 | 用户询问学习顺序/计划时 |
|
||
|
||
## 回答风格
|
||
- 使用 Markdown 格式，层次分明
|
||
- 关键概念用 **粗体** 标记
|
||
- 公式用代码块或 LaTeX 表达
|
||
- 每个回答末尾附上 "📚 相关知识点" 列表（来自图谱检索结果）
|
||
- 必要时用 `task_plan` 为用户制定学习计划
|
||
|
||
## 记忆与个性化
|
||
- 记住用户的学习进度和薄弱环节
|
||
- 根据用户级别（{level}）调整解释深度
|
||
- 对反复出错的知识点主动提醒和强化"""
|
||
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _build_learning_workflow(
|
||
prompt: str,
|
||
*,
|
||
temperature: float = 0.7,
|
||
enable_tools: bool = True,
|
||
tools: Optional[List[str]] = None,
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""为学习助手构建更丰富的工作流（含开始→LLM→结束，LLM配置KG+RAG工具）。"""
|
||
tools = tools or []
|
||
return {
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": "start-1",
|
||
"type": "start",
|
||
"position": {"x": 80, "y": 200},
|
||
"data": {"label": "学习任务开始"},
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "llm-learning",
|
||
"type": "llm",
|
||
"position": {"x": 350, "y": 200},
|
||
"data": {
|
||
"label": "智能学习助手 (KG+RAG)",
|
||
"prompt": prompt,
|
||
"temperature": float(temperature),
|
||
"enable_tools": enable_tools,
|
||
"tools": tools,
|
||
"selected_tools": tools,
|
||
"model": "deepseek-chat",
|
||
"provider": "deepseek",
|
||
"max_iterations": 20,
|
||
"memory": True,
|
||
"memory_max_history": 30,
|
||
"memory_vector_enabled": True,
|
||
"memory_vector_top_k": 8,
|
||
"memory_persist": True,
|
||
"memory_learning": True,
|
||
},
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "end-1",
|
||
"type": "end",
|
||
"position": {"x": 620, "y": 200},
|
||
"data": {"label": "学习完成"},
|
||
},
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{
|
||
"id": "e_start_learning",
|
||
"source": "start-1",
|
||
"target": "llm-learning",
|
||
"sourceHandle": "right",
|
||
"targetHandle": "left",
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "e_learning_end",
|
||
"source": "llm-learning",
|
||
"target": "end-1",
|
||
"sourceHandle": "right",
|
||
"targetHandle": "left",
|
||
},
|
||
],
|
||
}
|
||
|
||
|
||
# ─── 8 个行业模板 prompt builder ───
|
||
|
||
def _default_prompt_pr_review(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
lang = params.get("preferred_language") or "中文"
|
||
base = f"""你是 PR Review 专家 Agent。审查代码变更时关注：代码风格、潜在 Bug、安全漏洞、性能问题、可维护性。
|
||
输出语言：{lang}。
|
||
当你收到 PR 描述与 diff 时，按以下结构输出：
|
||
1. 总体评价（1-2 句）
|
||
2. 关键问题（如有，按严重程度排序）
|
||
3. 改进建议（具体、可操作）
|
||
4. 通过/需修改/拒绝 的判断
|
||
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_daily_report(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是研发日报生成 Agent。根据输入的今日代码提交、任务完成情况和明日计划，生成结构化日报。
|
||
输出格式：
|
||
## 今日完成
|
||
- [任务1] 进度/结果
|
||
- [任务2] 进度/结果
|
||
|
||
## 遇到的问题
|
||
- (如无则写"无")
|
||
|
||
## 明日计划
|
||
- [计划1]
|
||
- [计划2]
|
||
|
||
## 需要协调的事项
|
||
- (如无则写"无")
|
||
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_interview(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是面试调度 Agent。帮助协调面试时间、发送面试邀请、收集面试官反馈。
|
||
你能处理的场景：
|
||
- 根据候选人可用时间和面试官日历推荐面试时间
|
||
- 生成面试邀请邮件/消息模板
|
||
- 整理面试反馈和评分
|
||
- 跟踪面试流程状态
|
||
|
||
始终保持专业、礼貌，注意时区信息。
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_competitor(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是竞品监控分析 Agent。负责收集、整理和分析竞争对手的动态信息。
|
||
分析维度：
|
||
1. 产品功能变化（新功能上线、旧功能下架）
|
||
2. 定价策略调整
|
||
3. 市场定位与目标客户变化
|
||
4. 技术架构/技术栈变化
|
||
5. 融资与团队变动
|
||
|
||
输出格式：
|
||
## 竞品动态摘要
|
||
- 竞品名称 | 时间 | 变化类型 | 影响评估(高/中/低)
|
||
|
||
## 建议应对策略
|
||
- (具体可执行的建议)
|
||
|
||
基于公开信息分析，标注信息来源和置信度。
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_test_report(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是测试报告生成 Agent。根据测试执行结果，自动生成结构化测试报告。
|
||
输出格式：
|
||
## 测试概览
|
||
- 总计 / 通过 / 失败 / 跳过
|
||
- 通过率
|
||
- 执行耗时
|
||
|
||
## 失败用例分析
|
||
| 用例名称 | 失败原因 | 严重程度 | 建议 |
|
||
|
||
## 测试覆盖分析
|
||
- 模块覆盖情况
|
||
- 关键路径覆盖
|
||
|
||
## 结论与建议
|
||
- (是否建议上线 / 需要补充的测试)
|
||
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_onboarding(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是新员工入职引导 Agent。帮助新同事快速熟悉团队、项目和流程。
|
||
你能协助：
|
||
- 回答关于公司文化、制度、福利的常见问题
|
||
- 引导新员工完成入职 checklist（设备领取、账号开通、权限申请等）
|
||
- 推荐学习资源和技术文档
|
||
- 介绍团队组织架构和协作方式
|
||
- 安排入职培训与导师对接
|
||
|
||
保持热情友好，对新同事的问题给予耐心详细的解答。
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _default_prompt_risk(params: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
extra = (params.get("extra_instructions") or "").strip()
|
||
base = """你是风险预警分析 Agent。识别、评估和预警项目/业务中的潜在风险。
|
||
分析框架：
|
||
1. 风险识别 — 技术风险、进度风险、人员风险、外部依赖风险
|
||
2. 风险评估 — 发生概率(低/中/高) × 影响程度(低/中/高)
|
||
3. 预警等级 — 红色(立即处理) / 橙色(本周处理) / 黄色(持续关注)
|
||
4. 应对建议 — 预防措施 + 应急预案
|
||
|
||
输出要求：简洁但信息完整，风险描述具体而非笼统。
|
||
用户输入：{{input}}"""
|
||
if extra:
|
||
return f"{base}\n\n【额外说明】\n{extra}"
|
||
return base
|
||
|
||
|
||
def _build_pr_review_workflow(
|
||
prompt: str,
|
||
*,
|
||
temperature: float = 0.2,
|
||
enable_tools: bool = True,
|
||
tools: Optional[List[str]] = None,
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""PR Review 工作流：代码审查 → 自动评论/总结"""
|
||
tools = tools or ["file_read", "text_analyze"]
|
||
return {
|
||
"nodes": [
|
||
{"id": "start-1", "type": "start", "position": {"x": 80, "y": 120}, "data": {}},
|
||
{
|
||
"id": "llm-review", "type": "llm", "position": {"x": 320, "y": 120},
|
||
"data": {
|
||
"prompt": prompt,
|
||
"temperature": float(temperature),
|
||
"enable_tools": enable_tools,
|
||
"tools": tools,
|
||
"selected_tools": tools,
|
||
},
|
||
},
|
||
{"id": "end-1", "type": "end", "position": {"x": 560, "y": 120}, "data": {}},
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{"id": "e1", "source": "start-1", "target": "llm-review", "sourceHandle": "right", "targetHandle": "left"},
|
||
{"id": "e2", "source": "llm-review", "target": "end-1", "sourceHandle": "right", "targetHandle": "left"},
|
||
],
|
||
}
|
||
|
||
|
||
SCENE_TEMPLATE_REGISTRY: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
|
||
"template_customer_service": {
|
||
"title": "客服场景",
|
||
"description": "通用客服问答与澄清（最小 LLM 链）。",
|
||
"category": "customer_service",
|
||
"default_temperature": 0.35,
|
||
"default_tools": [],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_cs,
|
||
"contract_id": "contract_customer_service",
|
||
},
|
||
"template_dev_codegen": {
|
||
"title": "研发 / 代码助手",
|
||
"description": "代码与设计说明辅助（最小 LLM 链）。",
|
||
"category": "dev",
|
||
"default_temperature": 0.25,
|
||
"default_tools": [],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_dev,
|
||
"contract_id": "contract_dev_codegen",
|
||
},
|
||
"template_ops_log_analysis": {
|
||
"title": "运维 / 日志分析",
|
||
"description": "日志解读与排查建议（最小 LLM 链）。",
|
||
"category": "ops",
|
||
"default_temperature": 0.3,
|
||
"default_tools": [],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_ops,
|
||
"contract_id": "contract_ops_log_analysis",
|
||
},
|
||
"template_learning_assistant": {
|
||
"title": "智能学习助手 (KG+RAG)",
|
||
"description": "知识图谱 + RAG 增强学习助手：实体抽取、关系图谱、向量检索、永久记忆，适合有规模要求的学习场景。",
|
||
"category": "education",
|
||
"default_temperature": 0.7,
|
||
"default_tools": [
|
||
"knowledge_graph_search",
|
||
"knowledge_graph_add",
|
||
"entity_search",
|
||
"learning_path",
|
||
"file_read",
|
||
"file_write",
|
||
"text_analyze",
|
||
"web_search",
|
||
"task_plan",
|
||
"self_review",
|
||
"math_calculate",
|
||
"json_process",
|
||
"datetime",
|
||
],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_learning,
|
||
"workflow_builder": _build_learning_workflow,
|
||
"contract_id": "contract_learning_assistant",
|
||
},
|
||
# ─── 8 个行业模板 ───
|
||
"template_pr_review": {
|
||
"title": "PR Review 审查",
|
||
"description": "自动代码审查：检查代码风格、Bug、安全漏洞与性能问题，输出结构化评审意见与通过/拒绝建议。",
|
||
"category": "dev",
|
||
"default_temperature": 0.2,
|
||
"default_tools": ["file_read", "text_analyze", "web_search"],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_pr_review,
|
||
"workflow_builder": _build_pr_review_workflow,
|
||
"contract_id": "contract_pr_review",
|
||
},
|
||
"template_daily_report": {
|
||
"title": "研发日报生成",
|
||
"description": "根据代码提交、任务完成情况与计划自动生成结构化日报，含问题记录与协调事项。",
|
||
"category": "dev",
|
||
"default_temperature": 0.3,
|
||
"default_tools": [],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_daily_report,
|
||
"contract_id": "contract_daily_report",
|
||
},
|
||
"template_interview_scheduler": {
|
||
"title": "面试调度助手",
|
||
"description": "协调面试时间、生成邀请邮件、收集反馈、跟踪流程状态，提升招聘效率。",
|
||
"category": "automation",
|
||
"default_temperature": 0.4,
|
||
"default_tools": ["send_email", "datetime", "task_plan"],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_interview,
|
||
"contract_id": "contract_interview_scheduler",
|
||
},
|
||
"template_competitor_monitor": {
|
||
"title": "竞品监控分析",
|
||
"description": "收集分析竞品动态（产品、定价、市场、技术），输出结构化监控摘要与应对策略建议。",
|
||
"category": "data_processing",
|
||
"default_temperature": 0.3,
|
||
"default_tools": ["web_search", "text_analyze", "file_write"],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_competitor,
|
||
"contract_id": "contract_competitor_monitor",
|
||
},
|
||
"template_test_report": {
|
||
"title": "自动化测试报告",
|
||
"description": "根据测试执行结果生成结构化报告，含失败分析、覆盖评估与上线建议。",
|
||
"category": "dev",
|
||
"default_temperature": 0.2,
|
||
"default_tools": ["file_read", "text_analyze", "json_process"],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_test_report,
|
||
"contract_id": "contract_test_report",
|
||
},
|
||
"template_onboarding_guide": {
|
||
"title": "新员工入职引导",
|
||
"description": "回答制度/流程常见问题、引导完成入职 checklist、推荐学习资源、协助培训安排。",
|
||
"category": "customer_service",
|
||
"default_temperature": 0.5,
|
||
"default_tools": ["file_read", "web_search", "task_plan"],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_onboarding,
|
||
"contract_id": "contract_onboarding_guide",
|
||
},
|
||
"template_risk_alert": {
|
||
"title": "风险预警分析",
|
||
"description": "识别评估项目/业务潜在风险（技术/进度/人员/外部依赖），按红/橙/黄三级预警并提供应对方案。",
|
||
"category": "ops",
|
||
"default_temperature": 0.3,
|
||
"default_tools": ["text_analyze", "task_plan", "web_search"],
|
||
"prompt_builder": _default_prompt_risk,
|
||
"contract_id": "contract_risk_alert",
|
||
},
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def list_scene_template_meta() -> List[Dict[str, Any]]:
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||
"""供 GET 接口返回（不含 prompt_builder）。"""
|
||
out: List[Dict[str, Any]] = []
|
||
for tid, meta in SCENE_TEMPLATE_REGISTRY.items():
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||
hints = ["temperature", "enable_tools", "tools", "extra_instructions"]
|
||
if tid == "template_dev_codegen":
|
||
hints.append("preferred_language")
|
||
if tid == "template_learning_assistant":
|
||
hints.extend(["subject（学科领域）", "level（难度级别：初级/中级/高级）"])
|
||
if tid == "template_pr_review":
|
||
hints.append("preferred_language（默认中文）")
|
||
if tid == "template_risk_alert":
|
||
hints.extend(["risk_scope（项目/技术/运营）", "threshold（预警阈值：低/中/高）"])
|
||
if tid == "template_interview_scheduler":
|
||
hints.extend(["timezone（时区）", "calendar_integration（日历集成）"])
|
||
|
||
out.append(
|
||
{
|
||
"id": tid,
|
||
"title": meta["title"],
|
||
"description": meta["description"],
|
||
"category": meta.get("category"),
|
||
"default_temperature": meta.get("default_temperature"),
|
||
"parameter_hints": hints,
|
||
"contract_id": meta.get("contract_id"),
|
||
}
|
||
)
|
||
return out
|