199 lines
7.7 KiB
Python
199 lines
7.7 KiB
Python
|
from typing import Any
|
|||
|
|
from langchain_core.messages import AIMessage, ToolMessage
|
|||
|
|
from langchain_openai import ChatOpenAI
|
|||
|
|
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
|
|||
|
|
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
|
|||
|
|
|
|||
|
|
import logging
|
|||
|
|
import sys
|
|||
|
|
import os
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 添加父目录到路径以导入config_loader
|
|||
|
|
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
|||
|
|
from config_loader import get_config_loader
|
|||
|
|
|
|||
|
|
from tools import (
|
|||
|
|
query_user_scene_habits,
|
|||
|
|
get_data_mining_status,
|
|||
|
|
submit_user_feedback
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
memory = MemorySaver()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
|||
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
class DataMiningAgent:
|
|||
|
|
SUPPORTED_CONTENT_TYPES = ['text', 'text/plain']
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 默认系统提示词（备用）
|
|||
|
|
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = (
|
|||
|
|
'你是一个专业的用户行为数据挖掘助手，负责分析智能家居系统中的用户使用习惯。'
|
|||
|
|
'你的主要职责是：'
|
|||
|
|
'1. 从StarRocks数据库中读取用户的设备操作历史'
|
|||
|
|
'2. 使用高斯混合模型(GMM)对用户行为进行场景聚类分析'
|
|||
|
|
'3. 识别用户的使用模式和习惯'
|
|||
|
|
'4. 为Conductor Agent提供个性化的场景推荐'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'工具使用指南：'
|
|||
|
|
'1. 场景习惯查询：当需要分析用户在特定场景下的习惯时，'
|
|||
|
|
' 调用 query_user_scene_habits 工具，传入用户查询（如"睡觉"、"起床"、"回家"）'
|
|||
|
|
' 该工具会：'
|
|||
|
|
' - 从数据库读取用户最近N天的设备操作记录'
|
|||
|
|
' - 使用GMM算法进行场景聚类'
|
|||
|
|
' - 分析每个场景的设备操作特征'
|
|||
|
|
' - 匹配与用户查询最相关的场景'
|
|||
|
|
' - 返回该场景的设备操作建议'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'2. 状态查询：当需要了解数据挖掘Agent的运行状态时，'
|
|||
|
|
' 调用 get_data_mining_status 工具获取系统状态和统计信息'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'数据分析流程：'
|
|||
|
|
'第一步：特征提取'
|
|||
|
|
' - 从操作时间提取：小时、分钟、星期几、是否周末、时段特征'
|
|||
|
|
' - 从设备类型提取：设备类别编码'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'第二步：GMM聚类'
|
|||
|
|
' - 使用高斯混合模型对特征进行聚类'
|
|||
|
|
' - 自动确定最优聚类数量（2-5个场景）'
|
|||
|
|
' - 每个聚类代表一个用户使用场景'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'第三步：场景分析'
|
|||
|
|
' - 分析每个场景的时间特征（早上/下午/晚上/夜晚）'
|
|||
|
|
' - 统计每个场景中的设备操作频次'
|
|||
|
|
' - 提取最常见的操作和参数'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'第四步：场景匹配'
|
|||
|
|
' - 根据用户查询中的关键词匹配场景'
|
|||
|
|
' - 考虑时间特征和设备类型'
|
|||
|
|
' - 返回最相关场景的操作建议'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'数据不足处理：'
|
|||
|
|
'当历史数据不足时（少于10条记录），明确告知调用方：'
|
|||
|
|
' - 返回 status: "insufficient_data"'
|
|||
|
|
' - 建议使用通用最佳实践'
|
|||
|
|
' - Conductor Agent会启用保底方案（AI搜索）'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'响应格式：'
|
|||
|
|
'始终返回JSON格式的分析结果，包含：'
|
|||
|
|
' - status: 状态（success/insufficient_data/error）'
|
|||
|
|
' - message: 描述信息'
|
|||
|
|
' - matched_scene: 匹配的场景信息'
|
|||
|
|
' - recommendation: 具体的设备操作建议'
|
|||
|
|
' - all_scenes: 所有识别的场景列表'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'与Conductor Agent的协作：'
|
|||
|
|
'你是Conductor Agent的数据支持服务，专注于：'
|
|||
|
|
' - 提供基于历史数据的个性化建议'
|
|||
|
|
' - 识别用户的使用习惯和偏好'
|
|||
|
|
' - 当数据不足时，及时告知以便启用备选方案'
|
|||
|
|
''
|
|||
|
|
'始终以中文回复，提供清晰、结构化的分析结果。'
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def __init__(self):
|
|||
|
|
# 从数据库加载配置（严格模式：配置加载失败则退出）
|
|||
|
|
try:
|
|||
|
|
config_loader = get_config_loader(strict_mode=True)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 加载AI模型配置
|
|||
|
|
ai_config = config_loader.get_default_ai_model_config()
|
|||
|
|
self.model = ChatOpenAI(
|
|||
|
|
model=ai_config['model'],
|
|||
|
|
api_key=ai_config['api_key'],
|
|||
|
|
base_url=ai_config['api_base'],
|
|||
|
|
temperature=ai_config['temperature'],
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 加载系统提示词
|
|||
|
|
system_prompt = config_loader.get_agent_prompt('data_mining')
|
|||
|
|
if system_prompt:
|
|||
|
|
self.SYSTEM_PROMPT = system_prompt
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
logger.warning("⚠️ 未找到数据挖掘Agent的系统提示词，使用默认提示词")
|
|||
|
|
self.SYSTEM_PROMPT = self.DEFAULT_SYSTEM_PROMPT
|
|||
|
|
|
|||
|
|
except Exception as e:
|
|||
|
|
logger.error(f"❌ 配置加载失败: {e}")
|
|||
|
|
logger.error("⚠️ 请确保:")
|
|||
|
|
logger.error(" 1. StarRocks 数据库已启动")
|
|||
|
|
logger.error(" 2. 已执行数据库初始化脚本: data/init_config.sql 和 data/ai_config.sql")
|
|||
|
|
logger.error(" 3. config.yaml 中的数据库连接配置正确")
|
|||
|
|
raise SystemExit(1) from e
|
|||
|
|
|
|||
|
|
self.tools = [
|
|||
|
|
query_user_scene_habits,
|
|||
|
|
get_data_mining_status,
|
|||
|
|
submit_user_feedback
|
|||
|
|
]
|
|||
|
|
|
|||
|
|
self.graph = create_react_agent(
|
|||
|
|
self.model,
|
|||
|
|
tools=self.tools,
|
|||
|
|
checkpointer=memory,
|
|||
|
|
prompt=self.SYSTEM_PROMPT,
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
async def invoke(self, query, context_id) -> dict[str, Any]:
|
|||
|
|
"""非流式调用，直接返回最终结果"""
|
|||
|
|
inputs = {'messages': [('user', query)]}
|
|||
|
|
config = {'configurable': {'thread_id': context_id}}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 直接调用invoke，不使用stream
|
|||
|
|
result = self.graph.invoke(inputs, config)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return self.get_agent_response(config)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def _extract_text_from_message(self, msg: AIMessage | ToolMessage | Any) -> str:
|
|||
|
|
try:
|
|||
|
|
content = getattr(msg, 'content', None)
|
|||
|
|
if isinstance(content, str):
|
|||
|
|
return content
|
|||
|
|
if isinstance(content, list):
|
|||
|
|
parts = []
|
|||
|
|
for part in content:
|
|||
|
|
if isinstance(part, dict) and 'text' in part:
|
|||
|
|
parts.append(part['text'])
|
|||
|
|
if parts:
|
|||
|
|
return '\n'.join(parts)
|
|||
|
|
except Exception:
|
|||
|
|
pass
|
|||
|
|
return ''
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def get_agent_response(self, config):
|
|||
|
|
current_state = self.graph.get_state(config)
|
|||
|
|
messages = current_state.values.get('messages') if hasattr(current_state, 'values') else None
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 优先返回最近一次AI消息内容（包含工具调用结果）
|
|||
|
|
if isinstance(messages, list) and messages:
|
|||
|
|
for msg in reversed(messages):
|
|||
|
|
if isinstance(msg, AIMessage):
|
|||
|
|
ai_text = self._extract_text_from_message(msg)
|
|||
|
|
if ai_text:
|
|||
|
|
return {
|
|||
|
|
'is_task_complete': True,
|
|||
|
|
'require_user_input': False,
|
|||
|
|
'content': ai_text,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 回退到最后一条消息
|
|||
|
|
final_text = ''
|
|||
|
|
if isinstance(messages, list) and messages:
|
|||
|
|
last_msg = messages[-1]
|
|||
|
|
final_text = self._extract_text_from_message(last_msg)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if not final_text:
|
|||
|
|
return {
|
|||
|
|
'is_task_complete': False,
|
|||
|
|
'require_user_input': True,
|
|||
|
|
'content': '当前无法处理您的请求，请稍后重试。',
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|
|||
|
|
return {
|
|||
|
|
'is_task_complete': True,
|
|||
|
|
'require_user_input': False,
|
|||
|
|
'content': final_text,
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
|