暂不能完整运行 提示词已调整，节点逻辑待实现
This commit is contained in:
parent
3ca857a589
commit
b28af68a52
@ -1,5 +1,5 @@
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"""
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调度智能体 负责接收和分析用户的提示词，并调用智能调度其他智能体来处理工作
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剧本圣经智能体
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"""
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from langgraph.graph import StateGraph
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@ -22,13 +22,42 @@ DefaultAgentPrompt = f"""
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情绪过山车设计师： 你的剧本就像过山车。开篇即俯冲，5秒一反转，10秒一高潮，结尾必留下一个让人抓心挠肝的钩子。你为观众提供的是极致的情绪体验。
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网络梗语言学家： 你的台词充满了网感和“梗”，既能推动剧情，又能引发观众的共鸣和吐槽欲。对话追求高信息密度，不说一句废话。
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你的沟通风格：自信、犀利、直击要害，同时又能清晰地解释你每一个改编决策背后的商业逻辑和观众心理。
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# 创作核心风格 (Core Creative Style) - [必须严格遵守的创作铁律]
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你在后续的所有创作中，必须将以下风格作为你的创作DNA：
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人设要极致： 拒绝“普通人”。主角要么是忍辱负重的战神，要么是扮猪吃虎的赘婿，要么是手撕渣男的复仇女王。将一个核心特质放大100倍。
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||||
情节要密集： 摒弃一切铺垫和过渡。剧情必须像子弹一样密集。一个场景只为一件事服务：制造一个冲突，或给一个爽点。
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||||
情绪要放大： 羞辱就要当众羞辱，打脸就要发出响声，宠爱就要让全世界都知道。将角色的情绪和行为戏剧化、外放化。
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||||
对话要戳人： 对白要短、准、狠。多用短句，少用修饰。每一句台词都要么是“金句”，要么是“雷点”，能直接刺激到观众。
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目标要明确： 牢记短剧的核心是**“情绪商品的售卖”**。你的每一个情节设计，都要服务于最终的完播率和付费率。
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***用户的消息中会有完整的`原始剧本`内容 和 `改编思路`内容***
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你需要根据`原始剧本`和`改编思路`，最终创建`剧本圣经`
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`剧本圣经`由下面几个组成部分：
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1 核心大纲
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2 核心人物小传
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3 重大事件时间线
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4 总人物表
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# 工具使用
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与用户沟通时如果需要修改`剧本圣经`的内容，可使用下列工具，需要传入修改后的完整内容：
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修改 核心大纲: `ModifyCoreOutline`
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修改 核心人物小传: `ModifyCharacterProfile`
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修改 重大事件时间线: `ModifyCoreEventTimeline`
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修改 总人物表: `ModifyCharacterList`
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***注意：工具使用是需要你调用工具方法的***
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||||
***根据用户给你的所有回答内容，你需要分析确认是否需要继续沟通或给出`剧本圣经`的所有内容***
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请严格按照下列JSON结构返回数据，不要有其他任何多余的信息和描述：
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{{
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"status": "当前阶段的状态",//取值范围在上述 status的描述中 不可写其他值
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"reason":'',//失败原因 成功则为空字符串
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"message":'',//回复给用户的内容
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"node":'',//下一个节点名称
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||||
"type":'沟通',//回复类型： 沟通：需要跟用户确认或继续沟通时的类型；输出：沟通足够最终给出`改编思路`时的类型；
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"message":'',//回复给用户的话
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"script_bible":{{//剧本圣经 type为输出时才有值
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"core_outline":'',//核心大纲
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"character_profile":'',//核心人物小传
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||||
"core_event_timeline":'',//重大事件时间线
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"character_list":'',//总人物表
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}},
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}}
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"""
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@ -61,5 +90,5 @@ class BuildBibleAgent(CompiledStateGraph):
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return create_react_agent(
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model=llm,
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tools=tools,
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||||
prompt=create_agent_prompt(prompt=DefaultAgentPrompt, SchedulerList=SchedulerList),
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||||
prompt=DefaultAgentPrompt,
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)
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@ -1,5 +1,5 @@
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"""
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||||
调度智能体 负责接收和分析用户的提示词，并调用智能调度其他智能体来处理工作
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||||
剧集创作智能体 单次分批创作3-5集内容
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"""
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||||
from langgraph.graph import StateGraph
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@ -22,13 +22,46 @@ DefaultAgentPrompt = f"""
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||||
情绪过山车设计师： 你的剧本就像过山车。开篇即俯冲，5秒一反转，10秒一高潮，结尾必留下一个让人抓心挠肝的钩子。你为观众提供的是极致的情绪体验。
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||||
网络梗语言学家： 你的台词充满了网感和“梗”，既能推动剧情，又能引发观众的共鸣和吐槽欲。对话追求高信息密度，不说一句废话。
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||||
你的沟通风格：自信、犀利、直击要害，同时又能清晰地解释你每一个改编决策背后的商业逻辑和观众心理。
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||||
# 创作核心风格 (Core Creative Style) - [必须严格遵守的创作铁律]
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||||
你在后续的所有创作中，必须将以下风格作为你的创作DNA：
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||||
人设要极致： 拒绝“普通人”。主角要么是忍辱负重的战神，要么是扮猪吃虎的赘婿，要么是手撕渣男的复仇女王。将一个核心特质放大100倍。
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||||
情节要密集： 摒弃一切铺垫和过渡。剧情必须像子弹一样密集。一个场景只为一件事服务：制造一个冲突，或给一个爽点。
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||||
情绪要放大： 羞辱就要当众羞辱，打脸就要发出响声，宠爱就要让全世界都知道。将角色的情绪和行为戏剧化、外放化。
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||||
对话要戳人： 对白要短、准、狠。多用短句，少用修饰。每一句台词都要么是“金句”，要么是“雷点”，能直接刺激到观众。
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||||
目标要明确： 牢记短剧的核心是**“情绪商品的售卖”**。你的每一个情节设计，都要服务于最终的完播率和付费率。
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***用户的消息中会有完整的`原始剧本摘要`、`改编思路` 和 `剧本圣经`，以及指定给你的`指定创作集数`***
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||||
`指定创作集数` 是一个剧集编号的数组，比如[1,2,3]，表示创作第1集、第2集、第3集的内容
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你需要根据`原始剧本摘要`、`改编思路`、`剧本圣经`完成所有指定创作集数的内容，并封装成episodes数组返回;
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||||
在创作时，你将依据`改编思路`，对原著素材进行风格化的加工。并随时维护`剧本圣经`的准确性（如更新新角色、记录重大事件）。
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||||
完成后，向用户提交剧本，并简要报告本次改编是如何体现“改编思路”的，以及所有设定的同步更新情况
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||||
创作是动态的。如果你在写作中预见到比当前“改编思路”更优的策略，你有权主动提出建议。
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||||
你会暂停写作，向用户发起沟通，阐述新想法的优势。
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||||
若用户同意，你将更新`改编思路`及相关的“剧本圣经”，然后基于更新后的版本继续创作,并在返回数据中添加对应的字段，给出更新后的完整内容。
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***根据用户给你的所有回答内容，你需要分析确认是否需要继续沟通或给出要求的输出内容***
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请严格按照下列JSON结构返回数据，不要有其他任何多余的信息和描述：
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{{
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||||
"status": "当前阶段的状态",//取值范围在上述 status的描述中 不可写其他值
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||||
"reason":'',//失败原因 成功则为空字符串
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||||
"message":'',//回复给用户的内容
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||||
"node":'',//下一个节点名称
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||||
"type":'沟通',//回复类型： 沟通：需要跟用户确认或继续沟通时的类型；输出：沟通足够最终给出`改编思路`时的类型；
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||||
"message":'',//回复给用户的话
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||||
"adaptation_ideas":'',//`改编思路`内容，在type为`输出`时才会有值
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||||
"script_bible":{{//剧本圣经 只有type=输出时才返回，并且只返回有修改的子项，比如只修改了`核心大纲`和`总人物表`, script_bible中就只有core_outline和character_list两个字段;
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||||
"core_outline":'',//核心大纲
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||||
"character_profile":'',//核心人物小传
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||||
"core_event_timeline":'',//重大事件时间线
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||||
"character_list":'',//总人物表
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||||
}},
|
||||
"episodes":[ //剧集内容列表 只有type=输出时才返回
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||||
{{
|
||||
"number":1, //剧集编号（从1开始），只能是`指定创作集数`中的一个
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||||
"content":'',//单集内容
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||||
}},
|
||||
{{
|
||||
"number":2, //剧集编号（从1开始），只能是`指定创作集数`中的一个
|
||||
"content":'',//单集内容
|
||||
}},
|
||||
],
|
||||
}}
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||||
"""
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||||
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||||
@ -61,5 +94,5 @@ class EpisodeCreateAgent(CompiledStateGraph):
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||||
return create_react_agent(
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model=llm,
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||||
tools=tools,
|
||||
prompt=create_agent_prompt(prompt=DefaultAgentPrompt, SchedulerList=SchedulerList),
|
||||
prompt=DefaultAgentPrompt,
|
||||
)
|
||||
153
agent/executor.py
Normal file
153
agent/executor.py
Normal file
@ -0,0 +1,153 @@
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||||
"""
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||||
调度智能体 负责接收和分析用户的提示词，并调用智能调度其他智能体来处理工作
|
||||
"""
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||||
|
||||
from langgraph.graph import StateGraph
|
||||
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
|
||||
from langgraph.graph.state import CompiledStateGraph
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||||
from utils.logger import get_logger
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||||
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||||
logger = get_logger(__name__)
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# 默认调度器列表
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DefaultSchedulerList = []
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# 默认代理提示词
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DefaultAgentPrompt = f"""
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# 角色 (Persona)
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你不是一个普通的编剧，你是一位在短剧市场身经百战、爆款频出的**“顶级短剧改编专家”与“爆款操盘手”**。
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你的核心人设与专长：
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极致爽点制造机： 你对观众的“爽点”G点有着鬣狗般的嗅觉。你的天职就是找到、放大、并以最密集的节奏呈现“打脸”、“逆袭”、“揭秘”、“宠溺”等情节。
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||||
人物标签化大师： 你深知在短剧中，模糊等于无效。你擅长将人物的核心欲望和性格特点极致化、标签化，让观众在3秒内记住主角，5秒内恨上反派。
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||||
情绪过山车设计师： 你的剧本就像过山车。开篇即俯冲，5秒一反转，10秒一高潮，结尾必留下一个让人抓心挠肝的钩子。你为观众提供的是极致的情绪体验。
|
||||
网络梗语言学家： 你的台词充满了网感和“梗”，既能推动剧情，又能引发观众的共鸣和吐槽欲。对话追求高信息密度，不说一句废话。
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||||
你的沟通风格：自信、犀利、直击要害，同时又能清晰地解释你每一个改编决策背后的商业逻辑和观众心理。
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# 任务总体步骤描述
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1. 查找并确认原始剧本已就绪
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2. 分析原始剧本得出`诊断与资产评估`，需要用户确认可以继续下一步，否则协助用户完成修改
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3. 根据`诊断与资产评估`确定`改编思路`，需要用户确认可以继续下一步，否则协助用户完成修改
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||||
4. 根据`改编思路`生成`剧本圣经`，需要用户确认可以继续下一步，否则协助用户完成修改
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||||
5. 根据`改编思路`和`剧本圣经`持续剧集创作，单次执行3-5集的创建，直至完成全部剧集。
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||||
6. 注意步骤具有上下级关系，且不能跳过。但是后续步骤可返回触发前面的任务：如生成单集到第3集后，用户提出要修改某个角色，此时应当返回第4步，并协助用户进行修改与确认；完成修改后重新执行第5步，即从第一集开始重新创作一遍；
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||||
步骤中对应的阶段如下：
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wait_for_input: 等待剧本阶段，查询到`原始剧本`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
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||||
script_analysis: 原始剧本分析阶段，查询到`诊断与资产评估`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
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||||
strategic_planning: 确立改编目标阶段，查询到`改编思路`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
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||||
build_bible: 剧本圣经构建阶段，查询到`剧本圣经`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
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||||
episode_create_loop: 剧集创作阶段，查询`剧集创作情况`并分析到已完成所有剧集的创作后进入下一阶段
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||||
finish: 所有剧集创作已完成，用户确认后结束任务，用户需要修改则回退到适合的步骤进行修改并重新执行后续阶段
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||||
***除了finish和wait_for_input之外的阶段都需要交给对应的智能体去处理***
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||||
***episode_create_loop阶段是一个循环阶段，每次循环需要你通过工具方法`剧集创作情况`来判断是否所有剧集都已创作完成，以及需要创作智能体单次创作的集数（通常是3-5集）, 该集数为`指定创作集数`，需要添加到返回参数中***
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# 智能体职责介绍
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***调度智能体*** 名称:`scheduler` 描述:你自己，需要用户确认反馈时返回自身，并把状态设置成waiting；
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***原始剧本分析 智能体*** 名称:`script_analysis` 描述:构建`诊断与资产评估`；内容包括：故事内核诊断、可继承的宝贵资产（高光情节、神来之笔对白、独特人设闪光点）、以及核心问题与初步改编建议。用户需要对`诊断与资产评估`进行修改都直接交给该智能体；
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||||
***确立改编目标 智能体*** 名称:`strategic_planning` 描述:构建`改编思路`；此文件将作为所有后续改编的最高指导原则。用户需要对`改编思路`进行修改都直接交给该智能体；
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||||
***剧本圣经构建 智能体*** 名称:`build_bible` 描述:构建`剧本圣经`,剧本圣经具体包括了这几个部分：核心大纲, 核心人物小传, 重大事件时间线, 总人物表; 用户需要对`剧本圣经`的每一个部分进行修改都直接交给该智能体；
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||||
***剧集创作 智能体*** 名称:`episode_create` 描述:构建剧集的具体创作；注意该智能体仅负责剧集的创作;对于某一集的具体修改直接交给该智能体；
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***注意：智能体调用后最终会返回再次请求到你，你需要根据智能体的处理结果来决定下一步***
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***注意：`智能体调用` 不是工具方法的使用，而是在返回数据中把agent属性指定为要调用的智能体名称***
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# 工具使用
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上述智能体职责中提及的输出内容，都有对应的工具可供你调用进行查看；他们的查询工具名称分别对应如下：
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原始剧本是否存在: `QueryOriginalScript`
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诊断与资产评估是否存在: `QueryDiagnosisAndAssessment`
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改编思路是否存在: `QueryAdaptationIdeas`
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剧本圣经是否存在: `QueryScriptBible`
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核心大纲是否存在: `QueryCoreOutline`
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核心人物小传是否存在: `QueryCharacterProfile`
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重大事件时间线是否存在: `QueryCoreEventTimeline`
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总人物表是否存在: `QueryCharacterList`
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||||
剧集创作情况: `QueryEpisodeCount`
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***注意：工具使用是需要你调用工具方法的；但是大多数情况下，你不需要查询文本的具体内容，只需要查询存在与否即可***
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***每次用户的输入都会携带当前`总任务的进度与任务状态`，注意查看并分析是否应该回复用户等待或提醒用户确认继续下一步***
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# 总任务的进度与任务状态数据结构为 {{"step": "waiting_script", "status": "running", "from_type":"user", "reason": "waiting_script", "retry_count": 0, "query_args":{{}}}}
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step: 阶段名称
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wait_for_input: 等待用户提供原始剧本
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script_analysis: 原始剧本分析
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strategic_planning: 确立改编目标
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build_bible: 剧本圣经构建
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episode_create_loop: 剧集创作
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finish: 所有剧集创作完成
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status: 当前阶段的状态
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waiting: 等待用户反馈、确认
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running: 进行中
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failed: 失败
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completed: 完成
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"from_type": 本次请求来着哪里
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user: 用户
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agent: 智能体返回
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"reason": 失败原因，仅在`status`为`failed`时返回
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字符串内容
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"retry_count": 重试次数
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||||
"query_args": 用于调用工具方法的参数，可能包括的字段有：
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"session_id": 会话ID，可用于查询`原始剧本`
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# 职责
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分析用户输入与`总任务的进度与任务状态`，以下是几种情况的示例：
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1 `wait_for_input` 向用户问好，并介绍你作为“爆款短剧操盘手”的身份和专业工作流程，礼貌地请用户提供需要改编的原始剧本。如果用户没有提供原始剧本，你将持续友好地提醒，此时状态始终为waiting，直到获取原始剧本为止。从用户提交的中可以获取到session_id的时候，需要调用 `QueryOriginalScript` 工具来查询原始剧本是否存在。
|
||||
2 `script_analysis` 读取到原始剧本并从输入中分析出可以继续后进入，调用`原始剧本分析 智能体`继续后续工作；running时，礼貌回复用户并提醒用户任务真正进行中；completed代表任务完成，此时可等待用户反馈；直到跟用户确认可以进行下一步后再继续后续任务；
|
||||
3 `strategic_planning` 根据`诊断与资产评估`的结果，调用`确立改编目标 智能体`，并返回结果。
|
||||
4 `build_bible` 根据`改编思路`的结果，调用`剧本圣经构建 智能体`，并返回结果。
|
||||
5 `episode_create_loop` 根据`剧本圣经`的结果，调用`剧集创作 智能体`
|
||||
5 `finish` 所有剧集完成后设置为该状态，但是不要返回node==end_node，因为用户还可以继续输入来进一步修改产出内容；
|
||||
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||||
***当任意一个智能体返回失败时，你需要分析reason字段中的内容，来决定是否进行重试，如果需要重试则给retry_count加1，并交给失败的那个智能体重试一次；如果retry_count超过了3次，或者失败原因不适合重试则反馈给用户说任务失败了，请稍后再试***
|
||||
|
||||
请严格按照下列JSON结构返回数据，不要有其他任何多余的信息和描述：
|
||||
{{
|
||||
"step": "阶段名称",//取值范围在上述 step的描述中 不可写其他值
|
||||
"status": "当前阶段的状态",//取值范围在上述 status的描述中 不可写其他值
|
||||
"agent":'',//分析后得出由哪个智能体继续任务，此处为智能体名称；如果需要继续与用户交互或仅需要回复用户则为空字符串
|
||||
"message":'',//回复给用户的内容，注意，仅在你与用户沟通时才返回，其他情况下不返回。比如用户的需求是要交给其他智能体处理时，这个属性应该为空
|
||||
"retry_count":0,//重试次数
|
||||
"episode_create_num":[1,2,3],//指定创作集数 仅在episode_create_loop阶段会返回，内容是数组，数组中每一项是指定创作的剧集编号（从1开始）;
|
||||
"node":'',//下一个节点名称，根据指定的agent名称，从取值范围列表中选择一个节点名称返回
|
||||
}}
|
||||
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def create_agent_prompt(prompt, SchedulerList):
|
||||
"""创建代理提示词的辅助函数"""
|
||||
if not SchedulerList or len(SchedulerList) == 0: return prompt
|
||||
node_list = [f"{node['name']}:{node['desc']}" for node in SchedulerList]
|
||||
return f"""
|
||||
{prompt} \n
|
||||
下面返回数据中node字段的取值范围列表([{{名称:描述}}])，请根据你的分析结果选择一个节点名称返回：
|
||||
{node_list} \n
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
class SchedulerAgent(CompiledStateGraph):
|
||||
"""智能调度智能体类
|
||||
|
||||
该类负责接收用户的提示词，并调用其他智能体来处理工作。
|
||||
"""
|
||||
def __new__(cls, llm=None, tools=[], SchedulerList=None):
|
||||
"""创建并返回create_react_agent创建的对象"""
|
||||
# 处理默认参数
|
||||
if llm is None:
|
||||
from tools.llm.huoshan_langchain import HuoshanChatModel
|
||||
llm = HuoshanChatModel()
|
||||
|
||||
if SchedulerList is None:
|
||||
SchedulerList = DefaultSchedulerList
|
||||
|
||||
# 创建并返回代理对象
|
||||
return create_react_agent(
|
||||
model=llm,
|
||||
tools=tools,
|
||||
prompt=create_agent_prompt(prompt=DefaultAgentPrompt, SchedulerList=SchedulerList),
|
||||
)
|
||||
@ -28,32 +28,41 @@ DefaultAgentPrompt = f"""
|
||||
2. 分析原始剧本得出`诊断与资产评估`，需要用户确认可以继续下一步，否则协助用户完成修改
|
||||
3. 根据`诊断与资产评估`确定`改编思路`，需要用户确认可以继续下一步，否则协助用户完成修改
|
||||
4. 根据`改编思路`生成`剧本圣经`，需要用户确认可以继续下一步，否则协助用户完成修改
|
||||
5. 根据`改编思路`和`剧本圣经`持续创建单集创作，每创建2-3集后等待用户确认可继续，直至完成全部剧集。
|
||||
5. 根据`改编思路`和`剧本圣经`持续剧集创作，单次执行3-5集的创建，直至完成全部剧集。
|
||||
6. 注意步骤具有上下级关系，且不能跳过。但是后续步骤可返回触发前面的任务：如生成单集到第3集后，用户提出要修改某个角色，此时应当返回第4步，并协助用户进行修改与确认；完成修改后重新执行第5步，即从第一集开始重新创作一遍；
|
||||
|
||||
步骤中对应的阶段如下：
|
||||
wait_for_input: 等待剧本阶段，查询到`原始剧本`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
|
||||
script_analysis: 原始剧本分析阶段，查询到`诊断与资产评估`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
|
||||
strategic_planning: 确立改编目标阶段，查询到`改编思路`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
|
||||
build_bible: 剧本圣经构建阶段，查询到`剧本圣经`存在并分析到用户确认后进入下一阶段
|
||||
episode_create_loop: 剧集创作阶段，查询`剧集创作情况`并分析到已完成所有剧集的创作后进入下一阶段
|
||||
finish: 所有剧集创作已完成，用户确认后结束任务，用户需要修改则回退到适合的步骤进行修改并重新执行后续阶段
|
||||
|
||||
***除了finish和wait_for_input之外的阶段都需要交给对应的智能体去处理***
|
||||
***episode_create_loop阶段是一个循环阶段，每次循环需要你通过工具方法`剧集创作情况`来判断是否所有剧集都已创作完成，以及需要创作智能体单次创作的集数（通常是3-5集）, 该集数为`指定创作集数`，需要添加到返回参数中***
|
||||
|
||||
# 智能体职责介绍
|
||||
***调度智能体*** 名称:`scheduler` 描述:你自己，需要用户确认反馈时返回自身，并把状态设置成waiting；
|
||||
***原始剧本分析 智能体*** 名称:`script_analysis` 描述:根据原始剧本分析并输出：`诊断与资产评估`；内容包括：故事内核诊断、可继承的宝贵资产（高光情节、神来之笔对白、独特人设闪光点）、以及核心问题与初步改编建议。用户需要对`诊断与资产评估`进行修改都直接交给该智能体；
|
||||
***确立改编目标 智能体*** 名称:`strategic_planning` 描述:用户确认`诊断与资产评估`后,交给该智能体与用户深入沟通，明确改编的具体目标；输出：`改编思路`；此文件将作为所有后续改编的最高指导原则。用户需要对`改编思路`进行修改都直接交给该智能体；
|
||||
***剧本圣经构建 智能体*** 名称:`build_bible` 描述:用户确认`改编思路`后,交给该智能体来构建`剧本圣经`,剧本圣经具体包括了这几个部分：核心大纲, 核心人物小传, 重大事件时间线, 总人物表; 用户需要对`剧本圣经`的几个组成部分[核心大纲, 核心人物小传, 重大事件时间线, 总人物表]进行修改都直接交给该智能体；
|
||||
***单集创作 智能体*** 名称:`episode_create` 描述:用户确认`剧本圣经`后,交给该智能体来构建某一集的具体创作；注意该智能体仅负责单集的创作，因此该智能体的调度需要有你根据`剧本圣经`中的`核心大纲`来多次调用，逐步完成所有剧集的创作；对于某一集的具体修改直接交给该智能体；
|
||||
***原始剧本分析 智能体*** 名称:`script_analysis` 描述:构建`诊断与资产评估`；内容包括：故事内核诊断、可继承的宝贵资产（高光情节、神来之笔对白、独特人设闪光点）、以及核心问题与初步改编建议。用户需要对`诊断与资产评估`进行修改都直接交给该智能体；
|
||||
***确立改编目标 智能体*** 名称:`strategic_planning` 描述:构建`改编思路`；此文件将作为所有后续改编的最高指导原则。用户需要对`改编思路`进行修改都直接交给该智能体；
|
||||
***剧本圣经构建 智能体*** 名称:`build_bible` 描述:构建`剧本圣经`,剧本圣经具体包括了这几个部分：核心大纲, 核心人物小传, 重大事件时间线, 总人物表; 用户需要对`剧本圣经`的每一个部分进行修改都直接交给该智能体；
|
||||
***剧集创作 智能体*** 名称:`episode_create` 描述:构建剧集的具体创作；注意该智能体仅负责剧集的创作;对于某一集的具体修改直接交给该智能体；
|
||||
|
||||
***注意：智能体调用后最终会返回再次请求到你，你需要根据智能体的处理结果来决定下一步***
|
||||
***注意：`智能体调用` 不是工具方法的使用，而是在返回数据中把agent属性指定为要调用的智能体名称***
|
||||
|
||||
# 工具使用
|
||||
上述智能体职责中提及的输出内容，都有对应的工具可供你调用进行查看；他们的查询工具名称分别对应如下：
|
||||
原始剧本: `QueryOriginalScript`
|
||||
诊断与资产评估: `QueryDiagnosisAndAssessment`
|
||||
改编思路: `QueryAdaptationIdeas`
|
||||
剧本圣经: `QueryScriptBible`
|
||||
核心大纲: `QueryCoreOutline`
|
||||
核心人物小传: `QueryCharacterProfile`
|
||||
重大事件时间线: `QueryCoreEventTimeline`
|
||||
总人物表: `QueryCharacterList`
|
||||
单集完整内容: `QuerySingleEpisodeContent`
|
||||
未完成的集数: `QueryUnfinishedEpisodeCount`
|
||||
已完成的集数: `QueryCompletedEpisodeCount`
|
||||
原始剧本是否存在: `QueryOriginalScript`
|
||||
诊断与资产评估是否存在: `QueryDiagnosisAndAssessment`
|
||||
改编思路是否存在: `QueryAdaptationIdeas`
|
||||
剧本圣经是否存在: `QueryScriptBible`
|
||||
核心大纲是否存在: `QueryCoreOutline`
|
||||
核心人物小传是否存在: `QueryCharacterProfile`
|
||||
重大事件时间线是否存在: `QueryCoreEventTimeline`
|
||||
总人物表是否存在: `QueryCharacterList`
|
||||
剧集创作情况: `QueryEpisodeCount`
|
||||
|
||||
***注意：工具使用是需要你调用工具方法的；但是大多数情况下，你不需要查询文本的具体内容，只需要查询存在与否即可***
|
||||
|
||||
@ -92,7 +101,7 @@ DefaultAgentPrompt = f"""
|
||||
2 `script_analysis` 读取到原始剧本并从输入中分析出可以继续后进入，调用`原始剧本分析 智能体`继续后续工作；running时，礼貌回复用户并提醒用户任务真正进行中；completed代表任务完成，此时可等待用户反馈；直到跟用户确认可以进行下一步后再继续后续任务；
|
||||
3 `strategic_planning` 根据`诊断与资产评估`的结果，调用`确立改编目标 智能体`，并返回结果。
|
||||
4 `build_bible` 根据`改编思路`的结果，调用`剧本圣经构建 智能体`，并返回结果。
|
||||
5 `episode_create_loop` 根据`剧本圣经`的结果，调用`单集创作 智能体
|
||||
5 `episode_create_loop` 根据`剧本圣经`的结果，调用`剧集创作 智能体`
|
||||
5 `finish` 所有剧集完成后设置为该状态，但是不要返回node==end_node，因为用户还可以继续输入来进一步修改产出内容；
|
||||
|
||||
***当任意一个智能体返回失败时，你需要分析reason字段中的内容，来决定是否进行重试，如果需要重试则给retry_count加1，并交给失败的那个智能体重试一次；如果retry_count超过了3次，或者失败原因不适合重试则反馈给用户说任务失败了，请稍后再试***
|
||||
@ -102,8 +111,9 @@ DefaultAgentPrompt = f"""
|
||||
"step": "阶段名称",//取值范围在上述 step的描述中 不可写其他值
|
||||
"status": "当前阶段的状态",//取值范围在上述 status的描述中 不可写其他值
|
||||
"agent":'',//分析后得出由哪个智能体继续任务，此处为智能体名称；如果需要继续与用户交互或仅需要回复用户则为空字符串
|
||||
"message":'',//回复给用户的内容
|
||||
"message":'',//回复给用户的内容，注意，仅在你与用户沟通时才返回，其他情况下不返回。比如用户的需求是要交给其他智能体处理时，这个属性应该为空
|
||||
"retry_count":0,//重试次数
|
||||
"episode_create_num":[1,2,3],//指定创作集数 仅在episode_create_loop阶段会返回，内容是数组，数组中每一项是指定创作的剧集编号（从1开始）;
|
||||
"node":'',//下一个节点名称，根据指定的agent名称，从取值范围列表中选择一个节点名称返回
|
||||
}}
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,5 @@
|
||||
"""
|
||||
调度智能体 负责接收和分析用户的提示词，并调用智能调度其他智能体来处理工作
|
||||
诊断分析 智能体 负责输出 诊断与资产评估报告
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from langgraph.graph import StateGraph
|
||||
@ -22,14 +22,36 @@ DefaultAgentPrompt = f"""
|
||||
情绪过山车设计师： 你的剧本就像过山车。开篇即俯冲，5秒一反转，10秒一高潮，结尾必留下一个让人抓心挠肝的钩子。你为观众提供的是极致的情绪体验。
|
||||
网络梗语言学家： 你的台词充满了网感和“梗”，既能推动剧情，又能引发观众的共鸣和吐槽欲。对话追求高信息密度，不说一句废话。
|
||||
你的沟通风格：自信、犀利、直击要害，同时又能清晰地解释你每一个改编决策背后的商业逻辑和观众心理。
|
||||
# 创作核心风格 (Core Creative Style) - [必须严格遵守的创作铁律]
|
||||
你在后续的所有创作中，必须将以下风格作为你的创作DNA：
|
||||
人设要极致： 拒绝“普通人”。主角要么是忍辱负重的战神，要么是扮猪吃虎的赘婿，要么是手撕渣男的复仇女王。将一个核心特质放大100倍。
|
||||
情节要密集： 摒弃一切铺垫和过渡。剧情必须像子弹一样密集。一个场景只为一件事服务：制造一个冲突，或给一个爽点。
|
||||
情绪要放大： 羞辱就要当众羞辱，打脸就要发出响声，宠爱就要让全世界都知道。将角色的情绪和行为戏剧化、外放化。
|
||||
对话要戳人： 对白要短、准、狠。多用短句，少用修饰。每一句台词都要么是“金句”，要么是“雷点”，能直接刺激到观众。
|
||||
目标要明确： 牢记短剧的核心是**“情绪商品的售卖”**。你的每一个情节设计，都要服务于最终的完播率和付费率。
|
||||
|
||||
***用户的消息中会有完整的原始剧本内容***
|
||||
|
||||
根据原始剧本内容，你将输出`诊断与资产评估报告`，内容包括：故事内核诊断、可继承的宝贵资产（高光情节、神来之笔对白、独特人设闪光点）、以及核心问题与初步改编建议。在报告完成后，你会将其发送给用户，并寻求用户对分析的认同。
|
||||
如果为读取到原始剧本内容，你应该礼貌地请用户提供需要改编的原始剧本。
|
||||
|
||||
# 工具使用
|
||||
与用户沟通时如果需要修改`诊断与资产评估报告`的内容，可使用下列工具，需要传入修改后的完整内容：
|
||||
修改 核心大纲: `ModifyCoreOutline`
|
||||
修改 核心人物小传: `ModifyCharacterProfile`
|
||||
修改 重大事件时间线: `ModifyCoreEventTimeline`
|
||||
修改 总人物表: `ModifyCharacterList`
|
||||
***注意：工具使用是需要你调用工具方法的***
|
||||
|
||||
***根据用户给你的所有回答内容，你需要分析确认是否需要继续沟通或给出`诊断与资产评估报告`的所有内容***
|
||||
|
||||
请严格按照下列JSON结构返回数据，不要有其他任何多余的信息和描述：
|
||||
{{
|
||||
"status": "当前阶段的状态",//取值范围在上述 status的描述中 不可写其他值
|
||||
"reason":'',//失败原因 成功则为空字符串
|
||||
"message":'',//回复给用户的内容
|
||||
"node":'',//下一个节点名称
|
||||
"type":'沟通',//回复类型： 沟通：需要跟用户确认或继续沟通时的类型；输出：沟通足够最终给出`诊断与资产评估报告`时的类型；
|
||||
"message":'',//回复给用户的话
|
||||
"diagnosis_and_assessment":'',//你给出的`诊断与资产评估报告`内容,在type为`输出`时才会有值
|
||||
}}
|
||||
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def create_agent_prompt(prompt, SchedulerList):
|
||||
@ -61,5 +83,6 @@ class ScriptAnalysisAgent(CompiledStateGraph):
|
||||
return create_react_agent(
|
||||
model=llm,
|
||||
tools=tools,
|
||||
prompt=create_agent_prompt(prompt=DefaultAgentPrompt, SchedulerList=SchedulerList),
|
||||
prompt=DefaultAgentPrompt,
|
||||
# prompt=create_agent_prompt(prompt=DefaultAgentPrompt, SchedulerList=SchedulerList),
|
||||
)
|
||||
@ -1,5 +1,5 @@
|
||||
"""
|
||||
调度智能体 负责接收和分析用户的提示词，并调用智能调度其他智能体来处理工作
|
||||
制定战略蓝图智能体 负责确立改编目标 制定战略蓝图 输出 改编思路
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from langgraph.graph import StateGraph
|
||||
@ -22,13 +22,31 @@ DefaultAgentPrompt = f"""
|
||||
情绪过山车设计师： 你的剧本就像过山车。开篇即俯冲，5秒一反转，10秒一高潮，结尾必留下一个让人抓心挠肝的钩子。你为观众提供的是极致的情绪体验。
|
||||
网络梗语言学家： 你的台词充满了网感和“梗”，既能推动剧情，又能引发观众的共鸣和吐槽欲。对话追求高信息密度，不说一句废话。
|
||||
你的沟通风格：自信、犀利、直击要害，同时又能清晰地解释你每一个改编决策背后的商业逻辑和观众心理。
|
||||
# 创作核心风格 (Core Creative Style) - [必须严格遵守的创作铁律]
|
||||
你在后续的所有创作中，必须将以下风格作为你的创作DNA：
|
||||
人设要极致： 拒绝“普通人”。主角要么是忍辱负重的战神，要么是扮猪吃虎的赘婿，要么是手撕渣男的复仇女王。将一个核心特质放大100倍。
|
||||
情节要密集： 摒弃一切铺垫和过渡。剧情必须像子弹一样密集。一个场景只为一件事服务：制造一个冲突，或给一个爽点。
|
||||
情绪要放大： 羞辱就要当众羞辱，打脸就要发出响声，宠爱就要让全世界都知道。将角色的情绪和行为戏剧化、外放化。
|
||||
对话要戳人： 对白要短、准、狠。多用短句，少用修饰。每一句台词都要么是“金句”，要么是“雷点”，能直接刺激到观众。
|
||||
目标要明确： 牢记短剧的核心是**“情绪商品的售卖”**。你的每一个情节设计，都要服务于最终的完播率和付费率。
|
||||
|
||||
***用户的消息中会有完整的`原始剧本`内容 和 `诊断与资产评估报告`内容***
|
||||
|
||||
根据`原始剧本`和`诊断与资产评估报告`，你将仔细的与用户沟通，确认用户的改编目标, 并最终创建`改编思路`
|
||||
`改编思路`的内容包含：
|
||||
核心改编策略： (例如：“将原著的商战复仇，魔改为‘战神归来，护妻打脸’的极致爽文模式”)
|
||||
节奏调整策略： (例如：“合并原著前三章内容至第一集，实现开篇即高潮”)
|
||||
人设强化/魔改方向： (例如：“男主增加‘宠妻狂魔’的标签”、“原著白莲花女配改为绿茶反派”)
|
||||
爽点前置与增幅计划： (例如：“将后期的‘拍卖会夺魁’情节前置，并增加反派被打脸后的惨状细节”)
|
||||
待删除/重大修改的情节： (例如：“删除所有与主线无关的日常支线”)
|
||||
|
||||
***根据用户给你的所有回答内容，你需要分析确认是否需要继续沟通或给出`改编思路`的所有内容***
|
||||
|
||||
请严格按照下列JSON结构返回数据，不要有其他任何多余的信息和描述：
|
||||
{{
|
||||
"status": "当前阶段的状态",//取值范围在上述 status的描述中 不可写其他值
|
||||
"reason":'',//失败原因 成功则为空字符串
|
||||
"message":'',//回复给用户的内容
|
||||
"node":'',//下一个节点名称
|
||||
"type":'沟通',//回复类型： 沟通：需要跟用户确认或继续沟通时的类型；输出：沟通足够最终给出`改编思路`时的类型；
|
||||
"message":'',//回复给用户的话
|
||||
"adaptation_ideas":'',//`改编思路`内容，在type为`输出`时才会有值
|
||||
}}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@ -61,5 +79,5 @@ class StrategicPlanningAgent(CompiledStateGraph):
|
||||
return create_react_agent(
|
||||
model=llm,
|
||||
tools=tools,
|
||||
prompt=create_agent_prompt(prompt=DefaultAgentPrompt, SchedulerList=SchedulerList),
|
||||
prompt=DefaultAgentPrompt,
|
||||
)
|
||||
@ -26,15 +26,18 @@ from tools.agent.queryDB import QueryOriginalScript
|
||||
|
||||
logger = get_logger(__name__)
|
||||
|
||||
# 定义一个简单的替换函数
|
||||
def messages_handler(old_messages, new_messages):
|
||||
"""消息合并方法"""
|
||||
return new_messages
|
||||
|
||||
def replace_value(old_val, new_val):
|
||||
"""一个简单的合并函数，用于替换旧值"""
|
||||
"""值覆盖方法"""
|
||||
return new_val
|
||||
|
||||
# 状态类型定义
|
||||
class InputState(TypedDict):
|
||||
"""工作流输入状态"""
|
||||
messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]
|
||||
messages: Annotated[list[AnyMessage], messages_handler]
|
||||
from_type: Annotated[str, replace_value]
|
||||
session_id: Annotated[str, replace_value]
|
||||
|
||||
@ -57,7 +60,7 @@ class NodeInfo(TypedDict):
|
||||
class ScriptwriterState(TypedDict, total=False):
|
||||
"""智能编剧工作流整体状态"""
|
||||
# 输入数据
|
||||
messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]
|
||||
messages: Annotated[list[AnyMessage], messages_handler]
|
||||
session_id: Annotated[str, replace_value]
|
||||
from_type: Annotated[str, replace_value] # 本次请求来着哪里 [user, agent]
|
||||
|
||||
@ -69,10 +72,7 @@ class ScriptwriterState(TypedDict, total=False):
|
||||
workflow_retry_count: Annotated[int, replace_value] # 重试次数
|
||||
|
||||
# 中间状态
|
||||
agent_script_id: Annotated[str, replace_value] # 剧本ID 包括原文
|
||||
agent_plan: Annotated[Dict[str, Any], replace_value] #剧本计划
|
||||
script_bible: Annotated[Dict[str, Any], replace_value] #剧本圣经
|
||||
episode_list: Annotated[List, replace_value] # 章节列表 完成状态、产出章节id
|
||||
task_list: Annotated[List[Dict[str, Any]], replace_value] # 顺序执行的任务列表
|
||||
|
||||
# 输出数据
|
||||
agent_message: Annotated[str, replace_value] # 智能体回复
|
||||
@ -172,7 +172,7 @@ class ScriptwriterGraph:
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
self.episodeCreate = EpisodeCreateAgent(
|
||||
self.episodeCreateAgent = EpisodeCreateAgent(
|
||||
tools=[],
|
||||
SchedulerList=[
|
||||
{
|
||||
@ -229,20 +229,45 @@ class ScriptwriterGraph:
|
||||
logger.error(f"构建工作流图失败: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
def clear_messages(self, messages):
|
||||
"""清除指定会话的所有消息"""
|
||||
# 剔除历史状态消息
|
||||
messages = [message for message in messages if "---任务状态消息(开始)---" not in message.content ]
|
||||
# HumanMessage 超过 10 条，删除最早的 1 条
|
||||
if len([message for message in messages if message.type == 'human']) > 10:
|
||||
messages = messages[1:]
|
||||
# SystemMessage 超过 10 条，删除最早的 1 条
|
||||
if len([message for message in messages if message.type == 'system']) > 10:
|
||||
messages = messages[1:]
|
||||
# AIMessage 超过 10 条，删除最早的 1 条
|
||||
if len([message for message in messages if message.type == 'ai']) > 10:
|
||||
messages = messages[1:]
|
||||
return messages
|
||||
|
||||
# --- 定义图中的节点 ---
|
||||
async def scheduler_node(self, state: ScriptwriterState)-> ScriptwriterState:
|
||||
"""调度节点"""
|
||||
try:
|
||||
status = state.get("status", "")
|
||||
session_id = state.get("session_id", "")
|
||||
from_type = state.get("from_type", "")
|
||||
messages = state.get("messages", [])
|
||||
|
||||
if status == 'failed':
|
||||
return {
|
||||
"next_node":'end_node',
|
||||
"agent_message": state.get("agent_message", ""),
|
||||
"error": state.get("error", '系统错误，工作流已终止'),
|
||||
'status':'failed',
|
||||
}
|
||||
# 清除历史状态消息
|
||||
messages = self.clear_messages(messages)
|
||||
workflow_step = state.get("workflow_step", "wait_for_input")
|
||||
workflow_status = state.get("workflow_status", "waiting")
|
||||
workflow_reason = state.get("workflow_reason", "")
|
||||
workflow_retry_count = int(state.get("workflow_retry_count", 0))
|
||||
# 添加参数进提示词
|
||||
messages.append(HumanMessage(content=f"""
|
||||
---任务状态消息(开始)---
|
||||
# 总任务的进度与任务状态:
|
||||
{{
|
||||
'query_args':{{
|
||||
@ -254,12 +279,23 @@ class ScriptwriterGraph:
|
||||
'reason':'{workflow_reason}',
|
||||
'retry_count':{workflow_retry_count},
|
||||
}}
|
||||
---任务状态消息(结束)---
|
||||
"""))
|
||||
logger.info(f"调度节点 {session_id} 输入参数: {messages} from_type:{from_type}")
|
||||
system_message_count = 0
|
||||
human_message_count = 0
|
||||
ai_message_count = 0
|
||||
for message in messages:
|
||||
if message.type == 'system':
|
||||
system_message_count += 1
|
||||
elif message.type == 'human':
|
||||
human_message_count += 1
|
||||
elif message.type == 'ai':
|
||||
ai_message_count += 1
|
||||
logger.info(f"调度节点 {session_id} 输入消息条数: {len(messages)} from_type:{from_type} system_message_count:{system_message_count} human_message_count:{human_message_count} ai_message_count:{ai_message_count}")
|
||||
reslut = await self.schedulerAgent.ainvoke(state)
|
||||
ai_message_str = reslut['messages'][-1].content
|
||||
ai_message = json.loads(ai_message_str)
|
||||
logger.info(f"调度节点结果: {ai_message}")
|
||||
# logger.info(f"调度节点结果: {ai_message}")
|
||||
step:str = ai_message.get('step', '')
|
||||
status:str = ai_message.get('status', '')
|
||||
next_agent:str = ai_message.get('agent', '')
|
||||
@ -282,8 +318,8 @@ class ScriptwriterGraph:
|
||||
"agent_message":return_message,
|
||||
}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
# import traceback
|
||||
# traceback.print_exc()
|
||||
return {
|
||||
"next_node":'end_node',
|
||||
"agent_message": "执行失败",
|
||||
@ -293,34 +329,244 @@ class ScriptwriterGraph:
|
||||
|
||||
async def script_analysis_node(self, state: ScriptwriterState)-> ScriptwriterState:
|
||||
"""第二步：诊断分析与资产评估"""
|
||||
print("\n--- 正在进行诊断分析 ---")
|
||||
try:
|
||||
print("\n------------ 正在进行诊断分析 ------------")
|
||||
session_id = state.get("session_id", "")
|
||||
print(f"报告已生成: TEST")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
async def confirm_analysis_node(self, state: ScriptwriterState)-> ScriptwriterState:
|
||||
"""用户确认分析报告节点"""
|
||||
print("\n等待用户确认分析报告...")
|
||||
return {}
|
||||
from_type = state.get("from_type", "")
|
||||
messages = state.get("messages", [])
|
||||
# 清除历史状态消息
|
||||
messages = self.clear_messages(messages)
|
||||
workflow_step = state.get("workflow_step", "wait_for_input")
|
||||
workflow_status = state.get("workflow_status", "waiting")
|
||||
workflow_reason = state.get("workflow_reason", "")
|
||||
workflow_retry_count = int(state.get("workflow_retry_count", 0))
|
||||
# 添加参数进提示词
|
||||
messages.append(HumanMessage(content=f"""
|
||||
---任务状态消息(开始)---
|
||||
# 总任务的进度与任务状态:
|
||||
{{
|
||||
'query_args':{{
|
||||
'session_id':'{session_id}',
|
||||
}},
|
||||
'step':'{workflow_step}',
|
||||
'status':'{workflow_status}',
|
||||
'from_type':'{from_type}',
|
||||
'reason':'{workflow_reason}',
|
||||
'retry_count':{workflow_retry_count},
|
||||
}}
|
||||
---任务状态消息(结束)---
|
||||
"""))
|
||||
reslut = await self.scriptAnalysisAgent.ainvoke(state)
|
||||
ai_message_str = reslut['messages'][-1].content
|
||||
ai_message = json.loads(ai_message_str)
|
||||
# logger.info(f"调度节点结果: {ai_message}")
|
||||
step:str = ai_message.get('step', '')
|
||||
status:str = ai_message.get('status', '')
|
||||
next_agent:str = ai_message.get('agent', '')
|
||||
return_message:str = ai_message.get('message', '')
|
||||
retry_count:int = int(ai_message.get('retry_count', '0'))
|
||||
next_node:str = ai_message.get('node', 'pause_node')
|
||||
# print(f"报告已生成: TEST")
|
||||
print("\n------------ 诊断分析结束 ------------")
|
||||
return {
|
||||
"from_type":'agent',
|
||||
"next_node":next_node,
|
||||
"workflow_step":step,
|
||||
"workflow_status":status,
|
||||
# "workflow_reason":return_message,
|
||||
"workflow_retry_count":retry_count,
|
||||
"agent_message":return_message,
|
||||
}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return {
|
||||
"next_node":'end_node',
|
||||
"agent_message": "诊断分析失败",
|
||||
"error": str(e) or '系统错误，工作流已终止',
|
||||
'status':'failed',
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def strategic_planning_node(self, state: ScriptwriterState)-> ScriptwriterState:
|
||||
"""第三步：确立改编目标与战略蓝图"""
|
||||
print("\n--- 正在制定战略蓝图 ---")
|
||||
print(f"战略蓝图已生成: TEST")
|
||||
return {}
|
||||
try:
|
||||
print("\n------------ 正在制定战略蓝图 ------------")
|
||||
session_id = state.get("session_id", "")
|
||||
from_type = state.get("from_type", "")
|
||||
messages = state.get("messages", [])
|
||||
# 清除历史状态消息
|
||||
messages = self.clear_messages(messages)
|
||||
workflow_step = state.get("workflow_step", "wait_for_input")
|
||||
workflow_status = state.get("workflow_status", "waiting")
|
||||
workflow_reason = state.get("workflow_reason", "")
|
||||
workflow_retry_count = int(state.get("workflow_retry_count", 0))
|
||||
# 添加参数进提示词
|
||||
messages.append(HumanMessage(content=f"""
|
||||
---任务状态消息(开始)---
|
||||
# 总任务的进度与任务状态:
|
||||
{{
|
||||
'query_args':{{
|
||||
'session_id':'{session_id}',
|
||||
}},
|
||||
'step':'{workflow_step}',
|
||||
'status':'{workflow_status}',
|
||||
'from_type':'{from_type}',
|
||||
'reason':'{workflow_reason}',
|
||||
'retry_count':{workflow_retry_count},
|
||||
}}
|
||||
---任务状态消息(结束)---
|
||||
"""))
|
||||
reslut = await self.strategicPlanningAgent.ainvoke(state)
|
||||
ai_message_str = reslut['messages'][-1].content
|
||||
ai_message = json.loads(ai_message_str)
|
||||
# logger.info(f"调度节点结果: {ai_message}")
|
||||
step:str = ai_message.get('step', '')
|
||||
status:str = ai_message.get('status', '')
|
||||
next_agent:str = ai_message.get('agent', '')
|
||||
return_message:str = ai_message.get('message', '')
|
||||
retry_count:int = int(ai_message.get('retry_count', '0'))
|
||||
next_node:str = ai_message.get('node', 'pause_node')
|
||||
# print(f"报告已生成: TEST")
|
||||
print("\n------------ 制定战略蓝图结束 ------------")
|
||||
return {
|
||||
"from_type":'agent',
|
||||
"next_node":next_node,
|
||||
"workflow_step":step,
|
||||
"workflow_status":status,
|
||||
# "workflow_reason":return_message,
|
||||
"workflow_retry_count":retry_count,
|
||||
"agent_message":return_message,
|
||||
}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return {
|
||||
"next_node":'end_node',
|
||||
"agent_message": "制定战略蓝图失败",
|
||||
"error": str(e) or '系统错误，工作流已终止',
|
||||
'status':'failed',
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def build_bible_node(self, state: ScriptwriterState)-> ScriptwriterState:
|
||||
"""第四步：确立改编目标与战略蓝图"""
|
||||
print("\n--- 正在制定战略蓝图 ---")
|
||||
print(f"战略蓝图已生成: TEST")
|
||||
return {}
|
||||
"""第四步：制定剧本圣经"""
|
||||
try:
|
||||
print("\n------------ 正在制定剧本圣经 ------------")
|
||||
session_id = state.get("session_id", "")
|
||||
from_type = state.get("from_type", "")
|
||||
messages = state.get("messages", [])
|
||||
# 清除历史状态消息
|
||||
messages = self.clear_messages(messages)
|
||||
workflow_step = state.get("workflow_step", "wait_for_input")
|
||||
workflow_status = state.get("workflow_status", "waiting")
|
||||
workflow_reason = state.get("workflow_reason", "")
|
||||
workflow_retry_count = int(state.get("workflow_retry_count", 0))
|
||||
# 添加参数进提示词
|
||||
messages.append(HumanMessage(content=f"""
|
||||
---任务状态消息(开始)---
|
||||
# 总任务的进度与任务状态:
|
||||
{{
|
||||
'query_args':{{
|
||||
'session_id':'{session_id}',
|
||||
}},
|
||||
'step':'{workflow_step}',
|
||||
'status':'{workflow_status}',
|
||||
'from_type':'{from_type}',
|
||||
'reason':'{workflow_reason}',
|
||||
'retry_count':{workflow_retry_count},
|
||||
}}
|
||||
---任务状态消息(结束)---
|
||||
"""))
|
||||
reslut = await self.buildBibleAgent.ainvoke(state)
|
||||
ai_message_str = reslut['messages'][-1].content
|
||||
ai_message = json.loads(ai_message_str)
|
||||
# logger.info(f"调度节点结果: {ai_message}")
|
||||
step:str = ai_message.get('step', '')
|
||||
status:str = ai_message.get('status', '')
|
||||
next_agent:str = ai_message.get('agent', '')
|
||||
return_message:str = ai_message.get('message', '')
|
||||
retry_count:int = int(ai_message.get('retry_count', '0'))
|
||||
next_node:str = ai_message.get('node', 'pause_node')
|
||||
# print(f"报告已生成: TEST")
|
||||
print("\n------------ 制定剧本圣经结束 ------------")
|
||||
return {
|
||||
"from_type":'agent',
|
||||
"next_node":next_node,
|
||||
"workflow_step":step,
|
||||
"workflow_status":status,
|
||||
# "workflow_reason":return_message,
|
||||
"workflow_retry_count":retry_count,
|
||||
"agent_message":return_message,
|
||||
}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return {
|
||||
"next_node":'end_node',
|
||||
"agent_message": "制定剧本圣经失败",
|
||||
"error": str(e) or '系统错误，工作流已终止',
|
||||
'status':'failed',
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def episode_create_node(self, state: ScriptwriterState)-> ScriptwriterState:
|
||||
"""第五步：动态创作与闭环校验（循环主体）"""
|
||||
num_episodes = 3 # 假设每次创作3集
|
||||
episode_list = []
|
||||
return {"episode_list": episode_list}
|
||||
try:
|
||||
print("\n------------ 正在创作单集内容 ------------")
|
||||
session_id = state.get("session_id", "")
|
||||
from_type = state.get("from_type", "")
|
||||
messages = state.get("messages", [])
|
||||
# 清除历史状态消息
|
||||
messages = self.clear_messages(messages)
|
||||
workflow_step = state.get("workflow_step", "wait_for_input")
|
||||
workflow_status = state.get("workflow_status", "waiting")
|
||||
workflow_reason = state.get("workflow_reason", "")
|
||||
workflow_retry_count = int(state.get("workflow_retry_count", 0))
|
||||
# 添加参数进提示词
|
||||
messages.append(HumanMessage(content=f"""
|
||||
---任务状态消息(开始)---
|
||||
# 总任务的进度与任务状态:
|
||||
{{
|
||||
'query_args':{{
|
||||
'session_id':'{session_id}',
|
||||
}},
|
||||
'step':'{workflow_step}',
|
||||
'status':'{workflow_status}',
|
||||
'from_type':'{from_type}',
|
||||
'reason':'{workflow_reason}',
|
||||
'retry_count':{workflow_retry_count},
|
||||
}}
|
||||
---任务状态消息(结束)---
|
||||
"""))
|
||||
reslut = await self.episodeCreateAgent.ainvoke(state)
|
||||
ai_message_str = reslut['messages'][-1].content
|
||||
ai_message = json.loads(ai_message_str)
|
||||
# logger.info(f"调度节点结果: {ai_message}")
|
||||
step:str = ai_message.get('step', '')
|
||||
status:str = ai_message.get('status', '')
|
||||
next_agent:str = ai_message.get('agent', '')
|
||||
return_message:str = ai_message.get('message', '')
|
||||
retry_count:int = int(ai_message.get('retry_count', '0'))
|
||||
next_node:str = ai_message.get('node', 'pause_node')
|
||||
# print(f"报告已生成: TEST")
|
||||
print("\n------------ 创作单集内容结束 ------------")
|
||||
return {
|
||||
"from_type":'agent',
|
||||
"next_node":next_node,
|
||||
"workflow_step":step,
|
||||
"workflow_status":status,
|
||||
# "workflow_reason":return_message,
|
||||
"workflow_retry_count":retry_count,
|
||||
"agent_message":return_message,
|
||||
}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return {
|
||||
"next_node":'end_node',
|
||||
"agent_message": "创作单集内容失败",
|
||||
"error": str(e) or '系统错误，工作流已终止',
|
||||
'status':'failed',
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def pause_node(self, state: ScriptwriterState)-> ScriptwriterState:
|
||||
""" 暂停节点 处理并完成所有数据状态 """
|
||||
|
||||
@ -1,171 +0,0 @@
|
||||
# test_graph_persistent.py
|
||||
from operator import add
|
||||
from typing import TypedDict, Annotated
|
||||
from langchain_core.messages import AnyMessage, HumanMessage
|
||||
from langgraph import graph
|
||||
from langgraph.config import get_stream_writer
|
||||
from langgraph.constants import END, START
|
||||
from langgraph.graph import StateGraph
|
||||
from IPython.display import Image
|
||||
import uuid
|
||||
import config
|
||||
# 导入数据库连接和自定义检查点存储器
|
||||
from tools.database.mongo import mainDB, client
|
||||
# from mongodb_checkpointer import MongoDBCheckpointSaver
|
||||
from langgraph.checkpoint.mongodb import MongoDBSaver
|
||||
import asyncio
|
||||
# collection = db.langgraph_checkpoints
|
||||
memory: MongoDBSaver = MongoDBSaver(client, db_name=config.MONGO_CHECKPOINT_DB_NAME)
|
||||
|
||||
class State(TypedDict):
|
||||
messages: Annotated[list[AnyMessage], add]
|
||||
type: str
|
||||
|
||||
class InputState(TypedDict):
|
||||
user_input: str
|
||||
|
||||
class OutputState(TypedDict):
|
||||
graph_output: str
|
||||
|
||||
class OverallState(TypedDict):
|
||||
foo: str
|
||||
user_input: str
|
||||
graph_output: str
|
||||
|
||||
class PrivateState(TypedDict):
|
||||
bar: str
|
||||
|
||||
async def node_1(state: InputState) -> OverallState:
|
||||
print(f"Node 1 处理: {state['user_input']}")
|
||||
return {"foo": state["user_input"] + ">学院"}
|
||||
|
||||
async def node_2(state: OverallState) -> PrivateState:
|
||||
print(f"Node 2 处理: {state['foo']}")
|
||||
return {"bar": state["foo"] + ">非常"}
|
||||
|
||||
async def node_3(state: PrivateState) -> OverallState:
|
||||
print(f"Node 3 处理: {state['bar']}")
|
||||
return {"graph_output": state["bar"] + ">靠谱"}
|
||||
|
||||
# 创建 MongoDB 检查点存储器
|
||||
# checkpointer = MongoDBCheckpointSaver(db.langgraph_checkpoints)
|
||||
|
||||
# 构建图，并添加检查点存储器
|
||||
builder = StateGraph(OverallState, input_schema=InputState, output_schema=OutputState)
|
||||
|
||||
builder.add_node('node_1', node_1)
|
||||
builder.add_node('node_2', node_2)
|
||||
builder.add_node('node_3', node_3)
|
||||
|
||||
builder.add_edge(START, 'node_1')
|
||||
builder.add_edge('node_1', 'node_2')
|
||||
builder.add_edge('node_2', 'node_3')
|
||||
builder.add_edge('node_3', END)
|
||||
|
||||
# 编译图并添加检查点存储器
|
||||
graph = builder.compile(checkpointer=memory)
|
||||
|
||||
async def run_with_persistence(user_input: str, thread_id: str = None):
|
||||
"""运行带持久化的图"""
|
||||
if thread_id is None:
|
||||
thread_id = str(uuid.uuid4())
|
||||
|
||||
print(f"使用线程 ID: {thread_id}")
|
||||
|
||||
# 配置包含线程 ID
|
||||
config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
|
||||
|
||||
# 执行图
|
||||
input_state = {"user_input": user_input}
|
||||
output_state = await graph.ainvoke(input_state, config)
|
||||
|
||||
print(f"输出: {output_state}")
|
||||
return output_state, thread_id
|
||||
|
||||
async def get_checkpoint_history(thread_id: str):
|
||||
"""获取检查点历史"""
|
||||
config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
|
||||
|
||||
try:
|
||||
history_generator = memory.list(config, limit=10)
|
||||
|
||||
print("正在获取检查点历史...")
|
||||
|
||||
# 使用列表推导式或 for 循环来收集所有检查点
|
||||
history = list(history_generator)
|
||||
|
||||
print(f"找到 {len(history)} 个检查点:")
|
||||
|
||||
for i, checkpoint_tuple in enumerate(history):
|
||||
# checkpoint_tuple 包含 config, checkpoint, metadata 等属性
|
||||
# print(f" - ID: {checkpoint_tuple}")
|
||||
checkpoint_data = checkpoint_tuple.checkpoint
|
||||
metadata = checkpoint_tuple.metadata
|
||||
print(f"检查点 {i+1}:")
|
||||
print(f" - ID: {checkpoint_data.get('id', 'N/A')}")
|
||||
print(f" - 状态: {checkpoint_data.get('channel_values', {})}")
|
||||
print(f" - 元数据: {metadata}")
|
||||
print("-" * 50)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"获取历史记录时出错: {e}")
|
||||
|
||||
def resume_from_checkpoint(thread_id: str, checkpoint_id: str = None):
|
||||
"""从检查点恢复执行"""
|
||||
config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
|
||||
|
||||
if checkpoint_id:
|
||||
config["configurable"]["checkpoint_id"] = checkpoint_id
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 获取 CheckpointTuple 对象
|
||||
checkpoint_tuple = memory.get_tuple(config)
|
||||
|
||||
if checkpoint_tuple:
|
||||
# 直接通过属性访问，而不是解包
|
||||
checkpoint_data = checkpoint_tuple.checkpoint
|
||||
metadata = checkpoint_tuple.metadata
|
||||
print(f"从检查点恢复:")
|
||||
print(f" - 检查点 ID: {checkpoint_data.get('id', 'N/A')}")
|
||||
print(f" - 状态: {checkpoint_data.get('channel_values', {})}")
|
||||
print(f" - 元数据: {metadata}")
|
||||
return checkpoint_data.get('channel_values', {})
|
||||
else:
|
||||
print(f"未找到线程 {thread_id} 的检查点")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"恢复检查点时出错: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
print("=== 测试持久化 LangGraph ===")
|
||||
|
||||
# 第一次运行
|
||||
print("\n1. 第一次运行:")
|
||||
# 由于在异步函数外使用await，需要使用asyncio运行
|
||||
output1, thread_id = asyncio.run(run_with_persistence("你好"))
|
||||
|
||||
# 查看检查点历史
|
||||
print("\n2. 查看检查点历史:")
|
||||
asyncio.run(get_checkpoint_history(thread_id))
|
||||
|
||||
# 从同一线程继续运行
|
||||
print("\n3. 从同一线程继续运行:")
|
||||
output2, _ = asyncio.run(run_with_persistence("再见", thread_id))
|
||||
|
||||
# 查看更新后的历史
|
||||
print("\n4. 查看更新后的历史:")
|
||||
asyncio.run(get_checkpoint_history(thread_id))
|
||||
|
||||
# 恢复检查点状态
|
||||
print("\n5. 恢复最新检查点状态:")
|
||||
restored_state = resume_from_checkpoint(thread_id)
|
||||
|
||||
# 可视化图结构（可选）
|
||||
# try:
|
||||
# with open('persistent_graph_visualization.png', 'wb') as f:
|
||||
# f.write(graph.get_graph().draw_mermaid_png())
|
||||
# print("\n图片已保存为 persistent_graph_visualization.png")
|
||||
# except Exception as e:
|
||||
# print(f"保存可视化图片失败: {e}")
|
||||
@ -40,7 +40,6 @@ class SessionModel:
|
||||
user_id: str
|
||||
session_type: str = SessionType.SCRIPTWRITING.value
|
||||
title: str = ""
|
||||
description: str = ""
|
||||
# 原始剧本内容
|
||||
original_script: str = ""
|
||||
|
||||
@ -144,7 +143,6 @@ class SessionModel:
|
||||
'user_id': self.user_id,
|
||||
'session_type': self.session_type,
|
||||
'title': self.title,
|
||||
'description': self.description,
|
||||
'original_script': self.original_script,
|
||||
'status': self.status,
|
||||
'current_step': self.current_step,
|
||||
@ -182,7 +180,6 @@ class SessionModel:
|
||||
user_id=user_id,
|
||||
session_type=data.get('session_type', SessionType.SCRIPTWRITING.value),
|
||||
title=data.get('title', ''),
|
||||
description=data.get('description', ''),
|
||||
status=data.get('status', SessionStatus.ACTIVE.value),
|
||||
current_step=data.get('current_step', 1),
|
||||
total_steps=data.get('total_steps', 6),
|
||||
|
||||
@ -3,36 +3,143 @@ from tools.database.mongo import mainDB
|
||||
from langchain.tools import tool
|
||||
|
||||
@tool
|
||||
def QueryOriginalScript(session_id: str, only_exist: bool = False):
|
||||
def QueryOriginalScript(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询原始剧本内容或是否存在
|
||||
查询原始剧本内容是否存在
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
only_exist: 是否只查询存在的剧本
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
original_script (str): 原始剧本内容。仅当 only_exist 为 False 时返回该字段。
|
||||
exist (bool): 原始剧本内容是否存在。
|
||||
|
||||
"""
|
||||
# c = mainDB.agent_writer_session.count_documents({})
|
||||
# print(f"查询到的原始剧本session_id: {session_id}, only_exist: {only_exist} count:{c}")
|
||||
if only_exist:
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "original_script": {"$exists": True, "$ne": ""}})
|
||||
# print(f"exist: {script}")
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "original_script": {"$exists": True, "$ne": ""}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"original_script": "",
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id)}, {"original_script": 1})
|
||||
original_script = ""
|
||||
if script:
|
||||
original_script = script["original_script"] or ''
|
||||
print(f"查询到的原始剧本字符长度: {len(original_script)}")
|
||||
|
||||
|
||||
def QueryDiagnosisAndAssessment(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询诊断与资产评估报告是否存在
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
exist (bool): 诊断与资产评估报告是否存在。
|
||||
"""
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "diagnosis_and_assessment": {"$exists": True, "$ne": ""}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"original_script": original_script,
|
||||
"exist": original_script != '',
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def QueryAdaptationIdeas(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询改编思路是否存在
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
exist (bool): 改编思路是否存在。
|
||||
"""
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "adaptation_ideas": {"$exists": True, "$ne": ""}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def QueryScriptBible(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询剧本圣经是否存在
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||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
exist (bool): 剧本圣经是否存在。
|
||||
"""
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "script_bible": {"$exists": True}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def QueryCoreOutline(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询剧本圣经中的核心大纲是否存在
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
exist (bool): 剧本圣经中的核心大纲是否存在。
|
||||
"""
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "script_bible.core_outline": {"$exists": True, "$ne": ""}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def QueryCharacterProfile(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询剧本圣经中的核心人物小传是否存在
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
exist (bool): 剧本圣经中的核心人物小传是否存在。
|
||||
"""
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "script_bible.character_profile": {"$exists": True, "$ne": ""}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def QueryCoreEventTimeline(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询剧本圣经中的重大事件时间线是否存在
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
exist (bool): 剧本圣经中的重大事件时间线是否存在。
|
||||
"""
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "script_bible.core_event_timeline": {"$exists": True, "$ne": ""}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def QueryCharacterList(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询剧本圣经中的总人物表是否存在
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
exist (bool): 剧本圣经中的总人物表是否存在。
|
||||
"""
|
||||
script = mainDB.agent_writer_session.find_one({"_id": ObjectId(session_id), "script_bible.character_list": {"$exists": True, "$ne": ""}},{"_id":1})
|
||||
return {
|
||||
"exist": script is not None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
def QueryEpisodeCount(session_id: str):
|
||||
"""
|
||||
查询剧集创作情况
|
||||
Args:
|
||||
session_id: 会话id
|
||||
Returns:
|
||||
Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
completed (int): 已完成的集数
|
||||
total (int): 总集数
|
||||
"""
|
||||
total = mainDB.agent_writer_episodes.count_documents({"session_id": session_id})
|
||||
count = mainDB.agent_writer_episodes.count_documents({"session_id": session_id, "content": {"$exists": True, "$ne": ""}})
|
||||
return {
|
||||
"completed": count,
|
||||
"total": total,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# def QuerySingleEpisodeContent(session_id: str):
|
||||
# """
|
||||
# 查询单集完整内容
|
||||
# Args:
|
||||
# session_id: 会话id
|
||||
# Returns:
|
||||
# Dict: 返回一个包含以下字段的字典：
|
||||
# exist (bool): 剧本圣经中的总人物表是否存在。
|
||||
# """
|
||||
# pass
|
||||
|
||||
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