aiagent/backend/scripts/create_homework_manager_agent.py

#!/usr/bin/env python3
"""
创建或更新「学生作业管理助手」Agent：单链 Start → LLM → End。
侧重：记录作业项、截止日、优先级；跟进完成情况；温和督促与周回顾（不代写可提交的作业正文）。

用法:
  cd backend && .\\venv\\Scripts\\python.exe scripts/create_homework_manager_agent.py

环境变量:
  PLATFORM_BASE_URL, PLATFORM_USERNAME, PLATFORM_PASSWORD
  AGENT_NAME（默认 学生作业管理助手）
  HOMEWORK_LLM_PROVIDER / HOMEWORK_LLM_MODEL / HOMEWORK_LLM_TIMEOUT（可选）
"""
from __future__ import annotations

import json
import os
import sys
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")
AGENT_NAME = os.getenv("AGENT_NAME", "学生作业管理助手")

PROVIDER = os.getenv(
    "HOMEWORK_LLM_PROVIDER", os.getenv("ENTERPRISE_LLM_PROVIDER", "deepseek")
)
MODEL = os.getenv(
    "HOMEWORK_LLM_MODEL", os.getenv("ENTERPRISE_LLM_MODEL", "deepseek-chat")
)
REQ_TIMEOUT = max(
    30,
    int(
        os.getenv(
            "HOMEWORK_LLM_TIMEOUT", os.getenv("ENTERPRISE_LLM_TIMEOUT", "180")
        )
    ),
)

BUDGET_CONFIG = {
    "max_steps": 80,
    "max_llm_invocations": 6,
    "max_tool_calls": 20,
}

HOMEWORK_TOOLS = ["file_read", "text_analyze", "datetime", "json_process"]

HOMEWORK_PROMPT = """你是「学生作业管理助手」，帮助学生**记作业**与**监督完成**，语气友好、具体、可执行。

【核心能力】
1. **记作业**：从用户自然语言中提取「科目 / 作业内容 / 截止日期与时间 / 老师要求要点 / 预估耗时」，整理成清单。
   - 若用户用回形针**上传**了文件或照片，消息里会出现「相对工作区根路径」列表：**必须先调用 file_read**，用返回的 `content`（正文/OCR 文本）整理进作业清单，勿编造未读到的内容。
   - 支持常见格式：纯文本/Markdown、**PDF**、**Word(.docx)**、**Excel(.xlsx)**、**照片**（作业拍照等，依赖 OCR；若工具返回需安装 Tesseract 等提示，请如实转告用户并仍可基于用户口述继续记作业）。
2. **监督完成**：根据清单追问进度（未开始/进行中/已完成）；对临近截止的任务给**温和提醒**（不制造焦虑）；可建议拆成小步骤与每日 15–30 分钟微习惯。
3. **周回顾**：用户要求时，用 json_process 或清晰表格输出本周完成率、延期项与下周优先三件事。

【原则】
- **不代写**可提交的作业正文、实验报告、论文等；可提供提纲、自检表、引用规范提示。
- 日期时间以用户所在语境为准；需要当前时间可借助工具 datetime。
- 不确定的信息（如具体截止时刻）先列出假设并请用户确认。
- 输出优先中文；列表用编号，便于复制到备忘录。

【交互习惯】
- 用户只说「记一下数学作业」时，主动追问截止日与具体要求（一次问 1–2 个点，避免审问感）。
- 用户汇报「做完了」时，确认是否需拍照/上传检查清单，并建议归档到下一条任务前的小结一句话。
"""


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() -> Dict[str, Any]:
    llm_pos: Tuple[int, int] = (380, 220)
    nodes: List[Dict[str, Any]] = [
        {"id": "start-1", "type": "start", "position": {"x": 80, "y": 220}, "data": {"label": "开始"}},
        {
            "id": "llm-homework",
            "type": "llm",
            "position": {"x": llm_pos[0], "y": llm_pos[1]},
            "data": {
                "label": "作业管理",
                "prompt": HOMEWORK_PROMPT,
                "provider": PROVIDER,
                "model": MODEL,
                "temperature": 0.3,
                "request_timeout": REQ_TIMEOUT,
                "enable_tools": True,
                "tools": list(HOMEWORK_TOOLS),
                "selected_tools": list(HOMEWORK_TOOLS),
                "max_tool_iterations": 10,
            },
        },
        {"id": "end-1", "type": "end", "position": {"x": llm_pos[0] + 260, "y": 220}, "data": {"label": "结束"}},
    ]
    edges = _sanitize_edges(
        [
            {"source": "start-1", "target": "llm-homework", "sourceHandle": "right", "targetHandle": "left"},
            {"source": "llm-homework", "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 main() -> int:
    wf = build_workflow()
    try:
        _validate_local(wf)
    except ValueError as e:
        print(e, 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"}

    desc = (
        "学生作业管理助手：记作业（科目、内容、截止日）、跟进度、温和督促与周回顾；"
        "支持上传文件/照片后用 file_read 提取正文（文本、PDF、docx、xlsx、图片 OCR）与 json_process 整理；"
        f"默认模型 {PROVIDER}/{MODEL}，单次执行内工具迭代上限 10。"
    )

    existing = _find_agent_id(h, AGENT_NAME)
    if existing:
        ur = requests.put(
            f"{BASE}/api/v1/agents/{existing}",
            headers=h,
            json={
                "description": desc,
                "workflow_config": wf,
                "budget_config": BUDGET_CONFIG,
            },
            timeout=120,
        )
        if ur.status_code != 200:
            print("更新失败:", ur.status_code, ur.text[:800], file=sys.stderr)
            return 1
        print("已更新", AGENT_NAME, existing)
        print(json.dumps({"id": existing, "name": AGENT_NAME}, ensure_ascii=False))
        return 0

    cr = requests.post(
        f"{BASE}/api/v1/agents",
        headers=h,
        json={
            "name": AGENT_NAME,
            "description": desc,
            "workflow_config": wf,
            "budget_config": BUDGET_CONFIG,
        },
        timeout=120,
    )
    if cr.status_code != 201:
        print("创建失败:", cr.status_code, cr.text[:800], file=sys.stderr)
        return 1
    aid = cr.json()["id"]
    print("已创建", AGENT_NAME, aid)
    print(json.dumps({"id": aid, "name": AGENT_NAME}, ensure_ascii=False))
    return 0


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())