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- 对齐「多智能体收敛」与「回忆录 stories-first / markdown-first」方向：收紧运行时契约、 删除过渡兼容路径与双轨逻辑，并同步更新客户端与文档。 - Chat：以 ChatOrchestrator 为实时编排入口；删除独立 conversation_agent，精简 prompts。 - Memoir：删除 memory_agent；MemoirOrchestrator、classification / story_route 与 prompts 收敛到 prepare_batches + run_story_pipeline_for_category_batch 主链路。 - 将 agents 侧 processor 迁入 feature 层为 background_runner，并移除 features 下重复/过时 processor 封装。 - 新增 history_store，强化「conversation_messages 为 DB 真源、Redis 为缓存」模型。 - 调整 models、repo、service、session_history；精简 WS message_types，重构 pipeline 与 router。 - 移除章节占位、整章再生等旧路径；章节列表与封面逻辑要求 story 关联；收紧 cover 资格与 enqueue。 - helpers、repo、service、router、reading_segment_materialize、story_pipeline_sync、pdf_service 等按 canonical markdown / cover_asset_id 收缩；删除 memoir_images/provider 等冗余。 - tasks：memoir_tasks、chapter_cover_tasks 等大幅瘦身；story_image_tasks 等与当前图片任务对齐。 - core：config、logging、redis、task_tracker 小幅调整。 - auth / user / payment / quota：路由或服务侧删减过时接口或逻辑（如 payment router 行数减少）。 - pyproject.toml、development.sh、.env.example / .env.production、README 等同步说明或变量。 - Alembic 0001_initial_schema 微调（与当前 schema 叙事一致的小改动）。 - 回忆录：types / mappers / api、章节页与 memoir 页与后端契约对齐；markdown-renderer 调整。 - 语音：删除 voice/player，voice-segment-store 相应精简。 - api/tests：删除 conftest 及绝大部分既有测试文件（websocket_baseline、conversation、memoir 图片、PDF、SMS 等），属有意收缩/待按 backend-test-system 重建的信号。 - docs：新增多智能体收敛与移除兼容层计划摘要；更新 story-first 设计、backend-test-system、 multi-agent-refactor-plan、实施总结等。 BREAKING CHANGE: 后端对外契约、回忆录章节字段与若干路由/任务行为已变更；大量 API 测试被移除， CI 若依赖这些用例需按新策略补测或调整流水线。
82 lines
2.7 KiB
Python
82 lines
2.7 KiB
Python
"""
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ClassificationAgent：将内容分类到 8 个章节类别，或判定无价值返回 None。
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对应现有逻辑：_classify_chapter_category
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Any, Optional
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from app.agents.memoir.prompts import (
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CHAPTER_CATEGORIES,
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get_chapter_classification_prompt,
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)
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from app.core.logging import get_logger
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logger = get_logger(__name__)
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# 5-stage 关键词（用于 LLM 失败时的兜底）
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STAGE_KEYWORDS = {
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"childhood": ["童年", "小时候", "出生", "家乡", "小镇"],
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"education": ["上学", "学校", "老师", "同学", "教育", "大学"],
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||
"career": ["工作", "职业", "事业", "公司", "同事", "创业"],
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||
"family": ["伴侣", "孩子", "家庭", "家人", "结婚", "父母"],
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||
"belief": ["信念", "价值观", "座右铭", "坚持", "原则"],
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}
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# 5-stage → 默认 8-category 映射（LLM 分类失败时的兜底）
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_STAGE_TO_DEFAULT_CATEGORY = {
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"childhood": "childhood",
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"education": "education",
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"career": "career_early",
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"family": "family",
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"belief": "beliefs",
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||
}
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||
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||
def _detect_stage(text: str, fallback_stage: str) -> str:
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"""根据关键词检测消息所属的 5-stage 阶段"""
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message = (text or "").lower()
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for stage, keywords in STAGE_KEYWORDS.items():
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if any(word in message for word in keywords):
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return stage
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return fallback_stage
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class ClassificationAgent:
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"""将内容分类到 8 个章节类别之一，或判定无价值返回 None"""
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def classify(
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self,
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text: str,
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fallback_stage: str,
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llm: Any,
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) -> Optional[str]:
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"""
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分类到 8 个章节类别之一。
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||
若 LLM 判定内容无实质回忆录价值，返回 None。
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||
llm 需支持 .invoke(prompt) 同步调用。
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"""
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if llm:
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||
try:
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prompt = get_chapter_classification_prompt(text)
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response = llm.invoke(prompt)
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||
category = (response.content or "").strip().lower()
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||
if category == "none":
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logger.debug(
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"LLM 判定内容无回忆录价值，跳过: text_len=%s text=%s",
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len(text or ""),
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||
text or "",
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||
)
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return None
|
||
if category in CHAPTER_CATEGORIES:
|
||
return category
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||
except Exception as e:
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||
logger.warning("ClassificationAgent LLM 章节分类失败: %s", e)
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||
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stage = _detect_stage(text, fallback_stage)
|
||
return _STAGE_TO_DEFAULT_CATEGORY.get(
|
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stage,
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||
_STAGE_TO_DEFAULT_CATEGORY.get(fallback_stage, "childhood"),
|
||
)
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