refactor: 进一步重构agents目录结构 符合多agent架构

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yangshilin
2026-03-19 10:54:48 +08:00
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commit 67fb5d2cb6
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@@ -8,7 +8,7 @@ from typing import Any, Optional
from app.core.logging import get_logger
from app.agents.prompts.memory_prompts import (
from app.agents.memoir.prompts import (
CHAPTER_CATEGORIES,
get_chapter_classification_prompt,
)

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@@ -11,7 +11,7 @@ from typing import Any, Dict
from app.core.logging import get_logger
from app.features.memoir.memoir_images.json_payload import extract_json_payload
from app.agents.prompts.memory_prompts import get_state_extraction_prompt
from app.agents.memoir.prompts import get_state_extraction_prompt
logger = get_logger(__name__)

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@@ -8,12 +8,12 @@ from typing import Dict, List, Optional
from app.core.dependencies import get_llm_provider
from app.core.logging import get_logger
from app.agents.prompts import (
from app.agents.memoir.prompts import (
CHAPTER_CATEGORIES,
STAGE_TO_ORDER,
get_chapter_classification_prompt,
get_text_rewrite_prompt,
inject_image_placeholder_template,
CHAPTER_CATEGORIES,
STAGE_TO_ORDER,
)
logger = get_logger(__name__)

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@@ -8,7 +8,7 @@ from typing import Any, Dict, Optional
from app.core.logging import get_logger
from app.agents.prompts.memory_prompts import (
from app.agents.memoir.prompts import (
get_creative_title_prompt,
get_narrative_prompt,
)

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@@ -3,7 +3,7 @@ PlaceholderInjectAgent对 narrative 做占位符模板注入。
对应现有逻辑inject_image_placeholder_template
纯函数式,无 LLM 调用。
"""
from app.agents.prompts.memory_prompts import inject_image_placeholder_template
from app.agents.memoir.prompts import inject_image_placeholder_template
def inject_placeholders(content: str) -> str:

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@@ -13,7 +13,7 @@ from app.core.logging import get_logger
from app.core.task_tracker import task_tracker
from app.agents.state_schema import MemoirStateSchema
from app.agents.prompts.memory_prompts import (
from app.agents.memoir.prompts import (
get_creative_title_prompt,
get_narrative_prompt,
get_state_extraction_prompt,

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@@ -0,0 +1,351 @@
"""
回忆录整理 Agent 提示词模板
"""
import json
import re
from typing import Optional
CHAPTER_CATEGORIES = {
"childhood": "童年与成长背景",
"education": "教育经历与青年时期",
"career_early": "崭露头角",
"career_achievement": "主要成就与巅峰时刻",
"career_challenge": "挫折、挑战与重大转折",
"family": "家庭与情感",
"beliefs": "信念与价值观",
"summary": "人生总结",
}
CHAPTER_ORDER = [
"childhood",
"education",
"career_early",
"career_achievement",
"career_challenge",
"family",
"beliefs",
"summary",
]
STAGE_TO_ORDER = {
"childhood": 0,
"education": 1,
"career": 2,
"career_early": 2,
"career_achievement": 3,
"career_challenge": 4,
"family": 5,
"belief": 6,
"beliefs": 6,
"summary": 7,
}
IMAGE_PLACEHOLDER_TEMPLATE = (
"温暖怀旧风格,年代感复古色调,柔和光影,朴素温馨氛围,安静治愈,低饱和度,"
"质感柔和细腻,简约构图,充满岁月沉淀感与故事感,高清唯美插画封面,不要包含文字,"
"要适合老年人审美,画面要真实可信、让老年人产生共鸣与代入感,"
"场景环境、建筑风格、服饰器物必须严格符合所述时代背景和地域特色,"
"有朦胧怀旧的年代感。"
)
_IMAGE_PLACEHOLDER_ANY_BRACES_RE = re.compile(
r"(\{\{)+IMAGE:\s*([^}]+)(\}\})+",
re.DOTALL,
)
def inject_image_placeholder_template(content: str) -> str:
"""
入库前对章节正文做占位符处理:用正则匹配所有图片占位符位置,拼上固定模板。
支持任意层数花括号,输出统一为四层大括号 + 固定模板 + 描述。
"""
if not content or not content.strip():
return content
def replace_one(match: re.Match) -> str:
inner = (match.group(2) or "").strip()
if not inner:
return match.group(0)
if inner.startswith(IMAGE_PLACEHOLDER_TEMPLATE):
desc = inner[len(IMAGE_PLACEHOLDER_TEMPLATE):].lstrip("").strip()
return "{{{{IMAGE:" + IMAGE_PLACEHOLDER_TEMPLATE + ("" + desc if desc else "") + "}}}}"
return "{{{{IMAGE:" + IMAGE_PLACEHOLDER_TEMPLATE + "" + inner + "}}}}"
content = _IMAGE_PLACEHOLDER_ANY_BRACES_RE.sub(replace_one, content)
return content
def get_system_prompt() -> str:
"""获取整理 Agent 的系统提示词"""
return """你是一位专业的传记作家和文字编辑,擅长将口语化的对话内容整理成优雅的书面语回忆录章节。
你的任务:
1. 接收对话段落文本(口语化,可能来自语音转写)
2. **先提炼对话中与人生经历相关的核心内容**,过滤掉无关信息
3. 识别内容主题,归类到对应章节(童年/教育/事业/家庭/信念/总结)
4. 将口语化表达改写为书面语,保持原意和情感
5. 生成合适的章节标题和段落结构
6. 提取关键信息,形成连贯的叙述
7. 建议插图位置(在描述场景、人物、地点的地方)
## 内容筛选原则(最重要)
对话中往往夹杂大量与回忆录无关的噪音,你必须严格筛选,只保留有价值的内容:
应该保留的内容:
- 具体的人生事件、经历、故事
- 提到的人物及其关系(家人、朋友、同事、恩师等)
- 地点、时间、场景描写
- 用户的情感表达、内心感受
- 人生感悟、价值观、信念
- 具体的细节(食物、声音、画面等)
应该过滤掉的内容:
- 语气词、填充词(嗯、啊、那个、就是说、对对对、然后呢等)
- 对话中的寒暄、问候(你好、谢谢、好的等)
- 用户与AI助手之间的交互指令你帮我、我想问、你说得对等
- 重复、冗余的表述(取核心含义即可)
- 与个人经历完全无关的闲聊内容
## 改写原则
- 保持用户的真实情感
- 使用优雅但不失亲切的书面语,不要直接引用对话原话
- 适当添加过渡句,使段落连贯
- 保留生动的细节,但将口语表达改写为书面叙述
- 去除口语中的填充词和无意义重复
- 保持时间顺序和逻辑清晰
## 章节分类规则
- 童年相关 → "童年与成长背景"
- 学校、老师、同学 → "教育经历与青年时期"
- 工作、职业、成就 → "主要成就与巅峰时刻""崭露头角"
- 困难、挫折 → "挫折、挑战与重大转折"
- 伴侣、孩子、家庭生活 → "家庭与情感"
- 价值观、信念、座右铭 → "信念与价值观"
- 总结、感悟、展望 → "人生总结"
"""
def get_chapter_classification_prompt(segments_text: str) -> str:
"""获取章节分类的提示词"""
return f"""{get_system_prompt()}
请分析以下对话内容,**忽略其中的语气词、寒暄和无关对话**,只关注涉及人生经历的实质内容,判断应该归类到哪个章节类别:
- childhood: 童年与成长背景
- education: 教育经历与青年时期
- career_early: 崭露头角(早期事业)
- career_achievement: 主要成就与巅峰时刻
- career_challenge: 挫折、挑战与重大转折
- family: 家庭与情感
- beliefs: 信念与价值观
- summary: 人生总结
对话内容:
{segments_text}
请只返回章节类别childhood不要返回其他内容。
如果对话内容中没有任何与人生经历相关的实质内容,返回 none。"""
def get_text_rewrite_prompt(segments_text: str, chapter_category: str, existing_content: str = "") -> str:
"""获取文本改写的提示词"""
chapter_name = CHAPTER_CATEGORIES.get(chapter_category, chapter_category)
existing_section = f"\n\n已有章节内容:\n{existing_content}" if existing_content else ""
return f"""{get_system_prompt()}
请将以下口语化的对话内容改写为书面语,归类到"{chapter_name}"章节。
对话内容:
{segments_text}
{existing_section}
请按照以下格式返回 JSON
{{
"title": "章节标题",
"content": "改写后的书面语内容(包含图片占位符)",
"summary": "章节摘要50字以内"
}}
要求:
1. 标题要简洁有力,能概括章节主题
2. 内容要流畅自然,保持原意和情感
3. 如果已有章节内容,请将新内容与已有内容自然融合
4. 在内容中适当位置插入图片占位符
## 图片占位符格式(必须严格遵守)
- **唯一合法格式**:开头恰好四个左花括号、结尾恰好四个右花括号,中间为 IMAGE:具体描述。即:{{{{IMAGE:具体的图片描述}}}}
- 禁止使用两层 {{ }}、六层 {{{{{{ }}}}}} 或任意其它层数,否则会在手机端显示异常。
- 占位符单独占一行,描述要具体、有画面感。系统会在入库前自动拼上统一风格模板,你只需写场景描述即可。
正确示例(仅此格式):
{{{{IMAGE:南方小镇的青石板路,两旁是白墙黑瓦的老房子}}}}
{{{{IMAGE:奶奶坐在院子里的藤椅上,手里摇着蒲扇}}}}"""
def get_state_extraction_prompt(user_message: str, current_stage: str, stage_slots: dict) -> str:
"""抽取结构化信息并判断阶段"""
slot_keys = list(stage_slots.keys())
all_stage_slots = {
"childhood": ["place", "people", "daily_life", "emotion", "turning_event"],
"education": ["school", "city", "motivation", "challenge", "change"],
"career": ["job", "environment", "decision", "pressure", "growth"],
"family": ["relationship", "conflict", "support", "responsibility", "change"],
"belief": ["value", "regret", "pride", "lesson"],
}
return f"""{get_system_prompt()}
你需要从用户话语中**先提炼与人生经历相关的核心内容**,然后抽取结构化信息,并判断用户实际在谈论哪个人生阶段。
系统当前跟踪的阶段:{current_stage}
该阶段可填 slots{slot_keys}
所有阶段及其 slots 参考:
{json.dumps(all_stage_slots, ensure_ascii=False, indent=2)}
用户话语:
{user_message}
请只返回 JSON格式如下
{{
"detected_stage": "childhood|education|career|family|belief",
"slots": {{
"slot_key": "snippet"
}},
"emotion": "neutral|warm|low|highlight",
"is_new_chapter": true
}}
要求:
1. **先忽略话语中的语气词、填充词、寒暄、与AI的交互指令等无关内容**,只关注涉及人生经历的实质信息
2. **detected_stage 必须根据用户话语的实际内容判断**,不要默认沿用系统当前阶段。用户可能在聊不同阶段的事情
3. slots 的 key 必须属于 detected_stage 对应的 slot 列表
4. slots 只填写确实提到的、与人生经历相关的实质内容
5. **snippet 应是提炼后的核心信息**去除语气词和冗余表达50 字以内
6. 如果用户话语中没有任何与人生经历相关的实质内容如纯粹的寒暄、指令、语气词slots 为空对象
"""
def _build_age_hint(stage: str, birth_year: Optional[int] = None) -> str:
"""根据人生阶段和出生年份推算大致年龄区间"""
if not birth_year:
return ""
stage_age_ranges = {
"childhood": (0, 12),
"education": (6, 22),
"career": (18, 60),
"career_early": (18, 30),
"career_achievement": (25, 55),
"career_challenge": (20, 55),
"family": (20, 60),
"belief": (30, 70),
"beliefs": (30, 70),
"summary": (50, 80),
}
age_range = stage_age_ranges.get(stage)
if not age_range:
return ""
year_start = birth_year + age_range[0]
year_end = birth_year + age_range[1]
return f"大约 {year_start}-{year_end} 年({age_range[0]}-{age_range[1]} 岁)"
def get_creative_title_prompt(
stage: str,
emotion: str,
slots: dict,
user_profile: str = "",
birth_year: Optional[int] = None,
) -> str:
"""生成有创意的章节标题,包含年龄/时间信息"""
age_hint = _build_age_hint(stage, birth_year)
profile_section = f"\n用户基本信息:\n{user_profile}" if user_profile else ""
time_section = f"\n时间参考:{age_hint}" if age_hint else ""
return f"""{get_system_prompt()}
请根据阶段和情绪生成 1 个有创意的章节标题。
阶段:{stage}
情绪:{emotion}
可用信息:{slots}{profile_section}{time_section}
要求:
1. 标题格式:「时间标注 · 标题正文」
- 时间标注用年龄或年代表示,如"6-12岁""1980年代""二十出头"
- 标题正文 12-18 字以内
2. 情绪 + 人生阶段 + 意象
3. 示例风格:
- 《6-12岁 · 那条巷子尽头的蝉鸣》
- 《18岁 · 第一次离开家的夏天》
- 《25-35岁 · 在陌生城市站稳脚跟》
- 《四十不惑 · 慢下来,人生开始发声》
- 《1990年代 · 不是所有选择都被理解》
只输出标题文字,不要加引号或书名号。
"""
def get_narrative_prompt(
stage: str,
slots: dict,
new_content: str,
existing_content: str = "",
user_profile: str = "",
birth_year: Optional[int] = None,
) -> str:
"""将新对话改写为叙述(只输出新内容的改写,不重复已有内容)"""
context_tail = ""
if existing_content:
context_tail = existing_content[-300:] if len(existing_content) > 300 else existing_content
context_section = f"\n\n【衔接上下文(已有内容的末尾,仅供参考衔接,不要重复)】:\n{context_tail}" if context_tail else ""
profile_section = f"\n\n用户基本信息:\n{user_profile}" if user_profile else ""
age_hint = _build_age_hint(stage, birth_year)
time_section = f"\n时间参考:{age_hint}" if age_hint else ""
return f"""{get_system_prompt()}
请将以下新的对话内容改写为第一人称文学叙述。
阶段:{stage}
可用信息:{slots}{profile_section}{time_section}
新的对话内容:
{new_content}
{context_section}
## 第一步:提炼核心内容
在改写之前,请先从对话内容中提炼出与人生经历相关的核心信息:
- 提取具体的事件、人物、地点、时间、感受
- 丢弃语气词嗯、啊、那个、就是说、寒暄你好、谢谢、与AI的交互你帮我整理一下、对对对你说得对、无意义的重复
- 如果对话内容中几乎没有与人生经历相关的实质内容,请输出空字符串
## 第二步:改写为叙述
基于提炼后的核心内容进行文学改写:
1. 使用第一人称叙述
2. **不要直接引用对话原话**,将所有内容改写为流畅的书面叙述
3. **只输出新内容的改写结果**,不要重复已有内容
4. 如果有衔接上下文,确保新内容与之自然衔接(语气、时间线连贯)
5. 语气自然,有情绪
6. 在适合配图的地方插入图片占位符
7. 如果有用户的基本信息(出生地、成长地等),在叙述中自然融入地域文化和时代背景
8. **不要将对话中的交互性语言(如"我跟你说""你知道吗")写入叙述**
9. **不要在正文中插入章节标题或分类标签**(如"章节:信念与价值观""## 童年与成长背景"等),章节标题由系统单独管理
## 图片占位符格式(必须严格遵守)
- **唯一合法格式**:开头恰好四个左花括号、结尾恰好四个右花括号,即:{{{{IMAGE:具体的图片描述}}}}
- 禁止两层 {{ }}、六层 {{{{{{ }}}}}} 或其它层数,否则会在手机端显示多余花括号。
- 占位符单独占一行,描述要具体、有画面感。系统会在入库前自动拼上统一风格模板,你只需写场景描述即可。
正确示例(仅此格式):
- {{{{IMAGE:南方小镇的青石板路,两旁是白墙黑瓦的老房子}}}}
- {{{{IMAGE:奶奶坐在院子里的藤椅上,手里摇着蒲扇}}}}
- {{{{IMAGE:少年背着书包站在火车站台上,回望身后的小镇}}}}
- {{{{IMAGE:泛黄的大学录取通知书,压在一摞旧课本下}}}}
图片占位符要求:
- 描述要具体、有画面感,便于后续生成或匹配图片
- 每 200-300 字左右可以插入一个
- 单独占一行,不要嵌入段落中
- 不要使用括号或星号等其他格式
- **花括号必须且仅能为四层**{{{{}}}} 各四个,不多不少
只输出新对话内容的改写结果(包含图片占位符)。如果对话中没有值得记录的人生经历内容,输出空字符串。
"""