From dfe41a727a227e9eb8733d08d05dd5515c4068df Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E5=BE=90=E5=9C=A8=E5=9D=A4?= Date: Sun, 18 Jan 2026 15:57:53 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?refactor:=20=E6=9B=B4=E6=96=B0Agent=E6=A8=A1?= =?UTF-8?q?=E5=9D=97?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - 优化conversation_agent代码结构 - 优化memory_agent代码结构 - 改进错误处理和代码可读性 --- api/agents/conversation_agent.py | 43 +++----------------------------- api/agents/memory_agent.py | 39 +++-------------------------- 2 files changed, 8 insertions(+), 74 deletions(-) diff --git a/api/agents/conversation_agent.py b/api/agents/conversation_agent.py index aa4d6e9..96628c3 100644 --- a/api/agents/conversation_agent.py +++ b/api/agents/conversation_agent.py @@ -1,14 +1,13 @@ """ 对话 Agent：基于访谈问题清单，动态选择问题，实时生成回应 """ -import os from typing import List, Optional from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.prompts import PromptTemplate -from langchain_openai import ChatOpenAI +from services.llm_service import llm_service from .prompts import ConversationStage, get_conversation_prompt @@ -16,42 +15,8 @@ class ConversationAgent: """对话 Agent""" def __init__(self): - # 初始化 LLM（使用环境变量配置） - # 优先使用 LLM_API_KEY 和 LLM_BASE_URL，如果没有则使用 OPENAI_API_KEY - api_key = os.getenv("LLM_API_KEY") or os.getenv("OPENAI_API_KEY", "") - base_url = os.getenv("LLM_BASE_URL", "") - model_name = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o") - - if not api_key: - self.llm = None - self.memories: dict[str, ConversationBufferMemory] = {} - return - - # 如果提供了 base_url，需要处理路径（langchain 会自动添加 /v1/chat/completions） - llm_kwargs = { - "temperature": 0.7, - "model": model_name, - "openai_api_key": api_key, - } - - if base_url: - # 移除可能的 /v1/chat/completions 路径，langchain 会自动添加 - if base_url.endswith("/v1/chat/completions"): - base_url = base_url[:-20] # 移除 "/v1/chat/completions" - elif base_url.endswith("/v1"): - base_url = base_url[:-3] # 移除 "/v1" - # 确保 base_url 以 / 结尾（如果没有） - if base_url and not base_url.endswith("/"): - base_url += "/" - llm_kwargs["openai_api_base"] = base_url - - try: - self.llm = ChatOpenAI(**llm_kwargs) - except Exception: - self.llm = None - - # 对话记忆 - self.memories: dict[str, ConversationBufferMemory] = {} + # 使用 LLM 服务获取 LLM 实例 + self.llm = llm_service.get_llm() # 对话记忆 self.memories: dict[str, ConversationBufferMemory] = {} @@ -92,7 +57,7 @@ class ConversationAgent: # 如果没有配置 LLM，返回默认回应 if not self.llm: - return "抱歉，LLM 服务未配置。请设置 LLM_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY 环境变量。" + return "抱歉，LLM 服务未配置。请设置 DEEPSEEK_API_KEY 或 LLM_API_KEY 环境变量。" # 获取系统提示词 system_prompt = get_conversation_prompt(current_stage, covered_topics, user_message) diff --git a/api/agents/memory_agent.py b/api/agents/memory_agent.py index eba2ad6..018c918 100644 --- a/api/agents/memory_agent.py +++ b/api/agents/memory_agent.py @@ -1,11 +1,10 @@ """ 回忆录整理 Agent：基于传记结构，将口语改写为书面语，归类到章节 """ -import os import json from typing import List, Dict, Optional -from langchain_openai import ChatOpenAI -from langchain.prompts import PromptTemplate + +from services.llm_service import llm_service from .prompts import ( get_memory_prompt, @@ -20,38 +19,8 @@ class MemoryAgent: """回忆录整理 Agent""" def __init__(self): - # 初始化 LLM - # 优先使用 LLM_API_KEY 和 LLM_BASE_URL，如果没有则使用 OPENAI_API_KEY - api_key = os.getenv("LLM_API_KEY") or os.getenv("OPENAI_API_KEY", "") - base_url = os.getenv("LLM_BASE_URL", "") - model_name = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o") - - if not api_key: - self.llm = None - return - - # 如果提供了 base_url，需要处理路径（langchain 会自动添加 /v1/chat/completions） - llm_kwargs = { - "temperature": 0.3, # 较低温度，更稳定 - "model": model_name, - "openai_api_key": api_key, - } - - if base_url: - # 移除可能的 /v1/chat/completions 路径，langchain 会自动添加 - if base_url.endswith("/v1/chat/completions"): - base_url = base_url[:-20] # 移除 "/v1/chat/completions" - elif base_url.endswith("/v1"): - base_url = base_url[:-3] # 移除 "/v1" - # 确保 base_url 以 / 结尾（如果没有） - if base_url and not base_url.endswith("/"): - base_url += "/" - llm_kwargs["openai_api_base"] = base_url - - try: - self.llm = ChatOpenAI(**llm_kwargs) - except Exception: - self.llm = None + # 使用 LLM 服务获取 LLM 实例 + self.llm = llm_service.get_llm() def classify_chapter(self, segments_text: str) -> str: """