记一次大模型探索

复制代码

from tool.attraction import get_attraction
from tool.weather import get_weather

AGENT_SYSTEM_PROMPT = """
你是一个智能旅行助手。你的任务是分析用户的请求，并使用可用工具一步步地解决问题。

# 可用工具:
- `get_weather(city: str)`: 查询指定城市的实时天气。
- `get_attraction(city: str, weather: str)`: 根据城市和天气搜索推荐的旅游景点。

# 输出格式要求:
你的每次回复必须严格遵循以下格式，包含一对Thought和Action：

Thought: [你的思考过程和下一步计划]
Action: [你要执行的具体行动]

Action的格式必须是以下之一：
1. 调用工具：function_name(arg_name="arg_value")
2. 结束任务：Finish[最终答案]

# 重要提示:
- 每次只输出一对Thought-Action
- Action必须在同一行，不要换行
- 当收集到足够信息可以回答用户问题时，必须使用 Action: Finish[最终答案] 格式结束

请开始吧！
"""

# 将所有工具函数放入一个字典，方便后续调用
available_tools = {
    "get_weather": get_weather,
    "get_attraction": get_attraction,
}

复制代码

import os
from tavily import TavilyClient

复制代码

# 假设你的本地代理端口是 7890
os.environ["http_proxy"] = "xxxx"
os.environ["https_proxy"] = "xxxx"

# 如果你使用的是 socks5 代理
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "xxxx"

复制代码

def get_attraction(city: str, weather: str) -> str:
    """
    根据城市和天气，使用Tavily Search API搜索并返回优化后的景点推荐。
    """
    # 1. 从环境变量中读取API密钥
    api_key = os.environ.get("TAVILY_API_KEY")
    if not api_key:
        return "错误:未配置TAVILY_API_KEY环境变量。"

    # 2. 初始化Tavily客户端
    tavily = TavilyClient(api_key=api_key)

    # 3. 构造一个精确的查询
    query = f"'{city}' 在'{weather}'天气下最值得去的旅游景点推荐及理由"

    try:
        # 4. 调用API，include_answer=True会返回一个综合性的回答
        response = tavily.search(query=query, search_depth="basic", include_answer=True)

        # 5. Tavily返回的结果已经非常干净，可以直接使用
        # response['answer'] 是一个基于所有搜索结果的总结性回答
        if response.get("answer"):
            return response["answer"]

        # 如果没有综合性回答，则格式化原始结果
        formatted_results = []
        for result in response.get("results", []):
            formatted_results.append(f"- {result['title']}: {result['content']}")

        if not formatted_results:
            return "抱歉，没有找到相关的旅游景点推荐。"

        return "根据搜索，为您找到以下信息:\n" + "\n".join(formatted_results)

    except Exception as e:
        return f"错误:执行Tavily搜索时出现问题 - {e}"

复制代码

import requests
from Tools.scripts.nm2def import export_list

复制代码

proxies = {
    "http": "xxx",
    "https": "xxx",
}

复制代码

def get_weather(city: str) -> str:
    """
    通过调用 wttr.in API 查询真实的天气信息。
    """
    # API端点，我们请求JSON格式的数据
    url = f"https://wttr.in/{city}?format=j1"

    try:
        # 发起网络请求
        response = requests.get(url, proxies=proxies, verify=False, timeout=60)
        # 检查响应状态码是否为200 (成功)
        response.raise_for_status()
        # 解析返回的JSON数据
        data = response.json()

        # 提取当前天气状况
        current_condition = data['current_condition'][0]
        weather_desc = current_condition['weatherDesc'][0]['value']
        temp_c = current_condition['temp_C']

        # 格式化成自然语言返回
        return f"{city}当前天气:{weather_desc}，气温{temp_c}摄氏度"

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        # 处理网络错误
        return f"错误:查询天气时遇到网络问题 - {e}"
    except (KeyError, IndexError) as e:
        # 处理数据解析错误
        return f"错误:解析天气数据失败，可能是城市名称无效 - {e}"

复制代码

import os
import re

from agent.OpenAICompatibleClient import OpenAICompatibleClient
from constant.constant import available_tools, AGENT_SYSTEM_PROMPT

# --- 1. 配置LLM客户端 ---
# 请根据您使用的服务，将这里替换成对应的凭证和地址
API_KEY = "xxx"
BASE_URL = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
MODEL_ID = "glm-4-flash"
TAVILY_API_KEY = "xxx"
os.environ['TAVILY_API_KEY'] = TAVILY_API_KEY
os.environ["http_proxy"] = "xxx"
os.environ["https_proxy"] = "xxxx"

llm = OpenAICompatibleClient(
    model=MODEL_ID,
    api_key=API_KEY,
    base_url=BASE_URL
)

# --- 2. 初始化 ---
user_prompt = "你好，请帮我查询一下今天北京的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。"
prompt_history = [f"用户请求: {user_prompt}"]

print(f"用户输入: {user_prompt}\n" + "=" * 40)

# --- 3. 运行主循环 ---
for i in range(5):  # 设置最大循环次数
    print(f"--- 循环 {i + 1} ---\n")

    # 3.1. 构建Prompt
    full_prompt = "\n".join(prompt_history)

    # 3.2. 调用LLM进行思考
    llm_output = llm.generate(full_prompt, system_prompt=AGENT_SYSTEM_PROMPT)
    # 模型可能会输出多余的Thought-Action，需要截断
    match = re.search(r'(Thought:.*?Action:.*?)(?=\n\s*(?:Thought:|Action:|Observation:)|\Z)', llm_output, re.DOTALL)
    if match:
        truncated = match.group(1).strip()
        if truncated != llm_output.strip():
            llm_output = truncated
            print("已截断多余的 Thought-Action 对")
    print(f"模型输出:\n{llm_output}\n")
    prompt_history.append(llm_output)

    # 3.3. 解析并执行行动
    action_match = re.search(r"Action: (.*)", llm_output, re.DOTALL)
    if not action_match:
        observation = "错误: 未能解析到 Action 字段。请确保你的回复严格遵循 'Thought: ... Action: ...' 的格式。"
        observation_str = f"Observation: {observation}"
        print(f"{observation_str}\n" + "=" * 40)
        prompt_history.append(observation_str)
        continue
    action_str = action_match.group(1).strip()

    if action_str.startswith("Finish"):
        final_answer = re.match(r"Finish\[(.*)\]", action_str).group(1)
        print(f"任务完成，最终答案: {final_answer}")
        break

    tool_name = re.search(r"(\w+)\(", action_str).group(1)
    args_str = re.search(r"\((.*)\)", action_str).group(1)
    kwargs = dict(re.findall(r'(\w+)="([^"]*)"', args_str))

    if tool_name in available_tools:
        observation = available_tools[tool_name](**kwargs)
    else:
        observation = f"错误:未定义的工具 '{tool_name}'"

    # 3.4. 记录观察结果
    observation_str = f"Observation: {observation}"
    print(f"{observation_str}\n" + "=" * 40)
    prompt_history.append(observation_str)