feat(agent): LLM-powered collection node with welcome stage and session-scoped delete (assignment 4)
- prompts/collection.md: versioned collection system prompt extracted from workflow node yQaBxfrWjbRr with source/version/porting notes - llm.py: LLMService protocol; FakeLLMService (scripted, records calls); OpenAILLMService (async, wait_for timeout with cancellation, retry only on timeout/429/connection, errors normalized) - collect.py: run_collect reference impl - one LLM call produces state prefix + body, controlled repair (max 1 retry) for missing prefix or illegal stage proposal, whitelist guard, CollectReplyError without raw model content; dialogue history + confirmed fields injected into prompt so the model skips known info (作业4-5) - fields.py / clock.py: three-state field candidates (unknown/ candidate/confirmed), per-type validation (count not inferred from description, future time rejected), injectable Clock - graph.py: welcome node - first message returns fixed 1001 greeting without LLM (mirrors workflow is_first_message -> Assigned Reply#3), route empty stage to welcome - endpoints/delete_session: backend switch - langgraph clears graph checkpoint, fastgpt path unchanged - config: AGENT_LLM_PROVIDER fake|openai with validation - untrack .env (secrets), move template to root .env.example Verified: - pytest 103 passed; smoke turns 1/2/1 - Real LLM e2e: POST /chat multi-turn context works - Golden eval collection_skip_known_info: 12/12 cases pass - Golden eval no_false: 8/10 cases pass; 4 confirm/photo cases fail at final step - model routes on short reply '对' (prompt-adherence gap, photo/confirm stages are assignment 5 scope); recorded in evals/results/20261020-144856 Known limits: field extraction from model reply not wired (stub); photo/confirm nodes still scaffold; clarify counting is approximate.
This commit is contained in:
Eric Wang
@@ -1,10 +0,0 @@
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DATABASE_URL=sqlite:///./test.db
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SECRET_KEY=your_secret_key
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DEBUG=True
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||||
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||||
ANALYSIS_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:3030
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||||
ANALYSIS_AUTH_TOKEN=replace-with-fastgpt-api-key
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||||
APP_ID=replace-with-fastgpt-app-id
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||||
|
||||
# Voice demo (Pipecat /ws-product). Relative to project root, or an absolute path.
|
||||
VOICE_CONFIG=config/voice.json
|
||||
@@ -0,0 +1,76 @@
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||||
"""可控时钟（作业 4-6）。
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||||
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||||
测试不依赖运行机器的当天时间：注入 ``FixedClock`` 即可固定
|
||||
“当前时间”，校验相对时间、未来时间、边界。
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"""
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||||
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||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Protocol
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||||
import re
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||||
|
||||
|
||||
class Clock(Protocol):
|
||||
"""时钟协议：图节点与校验逻辑只依赖它获取当前时间。"""
|
||||
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||||
def now(self) -> datetime:
|
||||
...
|
||||
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||||
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||||
class SystemClock:
|
||||
"""真实时钟（生产环境）。"""
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||||
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||||
def now(self) -> datetime:
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return datetime.now()
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||||
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||||
class FixedClock:
|
||||
"""固定时钟（测试）：now 永远返回构造时给定的时间。"""
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||||
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def __init__(self, fixed: datetime):
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||||
self._fixed = fixed
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||||
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||||
def now(self) -> datetime:
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return self._fixed
|
||||
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||||
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||||
_FUTURE_MARKERS = ("明天", "后天", "未来", "等会", "稍后", "接下来")
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||||
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||||
_ABS_RE = re.compile(r"^\s*(\d{1,2})\s*点(?:\s*(\d{1,2})\s*分?)?\s*$")
|
||||
_REL_MIN_RE = re.compile(r"(\d+)\s*分钟前")
|
||||
_REL_HOUR_RE = re.compile(r"(?:半\s*小时|(\d+)\s*小时)前")
|
||||
|
||||
|
||||
def validate_accident_time(value: str, now: datetime) -> bool:
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||||
"""校验事故时间字符串是否合法（可解析且不晚于 now）。
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||||
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||||
参考实现覆盖的常见口语形态（不依赖机器当天时间，now 由调用方注入）：
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||||
- 相对时间：“刚才/刚刚”、“N 分钟前”、“N 小时前/半小时前”；
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||||
- 绝对时间：“11点”“11点45分”——按 now 的当天日期解析，
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||||
解析结果晚于 now（未来时间）判为非法；
|
||||
- 含明显未来标记（“明天”“稍后”等）一律非法；
|
||||
- 无法解析的形态返回 False，由调用方进入澄清，不得猜值。
|
||||
|
||||
已知限制：未覆盖“昨天上午”“上周五”等跨日表达，作业细化时补充。
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||||
"""
|
||||
text = (value or "").strip()
|
||||
if not text:
|
||||
return False
|
||||
if any(marker in text for marker in _FUTURE_MARKERS):
|
||||
return False
|
||||
if text in ("刚才", "刚刚"):
|
||||
return True
|
||||
m = _REL_MIN_RE.search(text)
|
||||
if m:
|
||||
return 0 <= int(m.group(1)) <= 24 * 60 # Sanity 上限，防荒谬输入
|
||||
m = _REL_HOUR_RE.search(text)
|
||||
if m:
|
||||
hours = 1 if m.group(1) is None else int(m.group(1))
|
||||
return 0 < hours <= 24
|
||||
m = _ABS_RE.match(text)
|
||||
if m:
|
||||
hour, minute = int(m.group(1)), int(m.group(2) or 0)
|
||||
if hour > 23 or minute > 59:
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||||
return False
|
||||
candidate = now.replace(hour=hour, minute=minute, second=0, microsecond=0)
|
||||
return candidate <= now
|
||||
return False
|
||||
@@ -0,0 +1,245 @@
|
||||
"""采集节点 LLM 接入（作业 4）。
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||||
|
||||
职责边界：
|
||||
- LLM 一次调用同时产出 ``<state>XXXX</state>正文``——
|
||||
不得为复判状态再调用第二次（计划作业 4-3）；
|
||||
- 代码校验前缀合法性、阶段枚举与白名单守卫，
|
||||
非法提议不写状态（受控修复重试：前缀/非法提议最多各修复一次）；
|
||||
- 字段候选经 fields.validate_candidate 校验后进入
|
||||
accident_fields / confirm_status / turn_patch（三态语义）；
|
||||
- 澄清/无回复计数是代码侧簿记，只作为 LLM 判断的输入，
|
||||
转不转人工由模型按提示词决定（代码不代替模型决定）。
|
||||
|
||||
失败语义（计划作业 4-10）：前缀缺失/非法且修复失败时，抛出
|
||||
``CollectReplyError``——不提交业务状态、不泄漏原始模型内容；
|
||||
调用方（API 层）将其转换为可识别错误响应。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import re
|
||||
|
||||
from .fields import (
|
||||
FieldCandidate,
|
||||
FieldStatus,
|
||||
validate_candidate,
|
||||
)
|
||||
from .llm import LLMService
|
||||
from .prompts import COLLECTION, load_prompt
|
||||
from .state import AgentState
|
||||
from .transitions import COLLECT_STAGE, is_legal_transition
|
||||
|
||||
STATE_PREFIX_RE = re.compile(r"^\s*<state>\s*(\d{4})\s*</state>")
|
||||
_STATE_TAG_RE = re.compile(r"</?state>")
|
||||
|
||||
# 采集阶段澄清阈值（来源：prompts/collection.md）
|
||||
COLLECT_FAILURE_LIMIT = 5
|
||||
|
||||
# 受控修复指令（计划作业 4-10）。追加在系统提示词之后，
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||||
# 明确要求输出格式，供模型自我修正。
|
||||
_REPAIR_SUFFIX = (
|
||||
"\n\n【输出修复】你上一次的输出不合规：必须且只能以"
|
||||
" <state>四位状态码</state> 开头（如 <state>1002</state>），"
|
||||
"正文部分不得再出现 <state> 或 </state> 标签。"
|
||||
"请重新输出一条完全合规的回复。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class CollectReplyError(Exception):
|
||||
"""采集回复不可用：前缀缺失/非法且修复失败。
|
||||
|
||||
不携带原始模型内容，避免向上层泄漏。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_state_reply(text: str) -> tuple[str, str]:
|
||||
"""解析 ``<state>XXXX</state>`` 前缀，返回 (stage_code, 正文)。
|
||||
|
||||
严格模式：无有效前缀、或正文再出现 state 标签（泄漏），
|
||||
都视为不合规并抛 ValueError，交由 run_collect 决定是否修复。
|
||||
"""
|
||||
match = STATE_PREFIX_RE.match(text)
|
||||
if not match:
|
||||
raise ValueError("回复缺少有效的 <state> 前缀")
|
||||
body = text[match.end():].strip()
|
||||
if _STATE_TAG_RE.search(body):
|
||||
raise ValueError("正文中再次出现 state 标签")
|
||||
return match.group(1), body
|
||||
|
||||
|
||||
def _try_parse(text: str) -> tuple[str, str] | None:
|
||||
"""宽松入口：不合规返回 None 而不是抛错（供修复流程判断）。"""
|
||||
try:
|
||||
return parse_state_reply(text)
|
||||
except ValueError:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
# 注入提示词的对话历史轮数上限（每轮 = user + assistant 两条）
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||||
_HISTORY_TURNS = 10
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_history(state: AgentState) -> str:
|
||||
"""把 dialogue 格式化为提示词可用的历史文本；为空返回“（无）”。"""
|
||||
dialogue = state.get("dialogue") or []
|
||||
if not dialogue:
|
||||
return "（首轮对话）"
|
||||
recent = dialogue[-_HISTORY_TURNS * 2:]
|
||||
lines = []
|
||||
for msg in recent:
|
||||
role = "用户" if msg.get("role") == "user" else "助手"
|
||||
content = str(msg.get("content", ""))
|
||||
# 助手历史带 <state> 标签，去掉标签避免干扰模型本轮输出格式
|
||||
content = STATE_PREFIX_RE.sub("", content).strip()
|
||||
lines.append(f"{role}：{content}")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_known_fields(state: AgentState) -> str:
|
||||
"""把已确认字段格式化为提示词摘要；为空返回“（暂无）”。"""
|
||||
fields = state.get("accident_fields") or {}
|
||||
if not fields:
|
||||
return "（暂无）"
|
||||
return "；".join(f"{key}={value}" for key, value in fields.items())
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_user_message(state: AgentState) -> str:
|
||||
"""把图状态翻译成本轮用户消息（代替工作流的变量注入）。
|
||||
|
||||
注入三部分上下文（计划作业 4-5“跳过已知项”）：
|
||||
- 对话历史：模型看不到 checkpoint，历史必须显式注入，
|
||||
否则每轮都以为首次提问、重复询问已知信息；
|
||||
- 已确认字段：信息齐全时模型按提示词直接分流（2000/2010），
|
||||
不追加核对问题；
|
||||
- 当前阶段与计数：供模型做转人工等判断。
|
||||
"""
|
||||
return (
|
||||
f"【对话历史】\n{_format_history(state)}\n"
|
||||
f"【已确认信息】\n{_format_known_fields(state)}\n"
|
||||
f"【当前对话阶段】{state.get('stage_code') or COLLECT_STAGE}\n"
|
||||
f"【连续无回复次数】{state.get('no_reply_count') or 0}\n"
|
||||
f"【用户最新输入】{state.get('input_text', '')}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_candidates(state: AgentState, body: str) -> list[FieldCandidate]:
|
||||
"""从模型正文中提取字段候选（计划作业 4-4）。
|
||||
|
||||
参考版返回空列表：字段提取依赖模型的结构化输出，留给真实
|
||||
LLM 接入后实现（同一回复内 JSON 解析优先；确需独立提取调用时，
|
||||
记录原因/调用次数/延迟）。validate_candidate 的字段级校验
|
||||
已由单元测试覆盖，此处先接通数据流。
|
||||
"""
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
def _apply_candidates(
|
||||
state: AgentState, candidates: list[FieldCandidate]
|
||||
) -> tuple[dict, dict, dict]:
|
||||
"""把校验通过的候选写入正式字段。
|
||||
|
||||
返回 (accident_fields, confirm_status, turn_patch)。
|
||||
只有 CONFIRMED 的候选才写入正式字段并进入本轮差量；
|
||||
CANDIDATE/UNKNOWN 只更新 confirm_status，供后续核实节点消费
|
||||
（计划作业 4-5 的三态语义）。
|
||||
"""
|
||||
accident_fields = dict(state.get("accident_fields") or {})
|
||||
confirm_status = dict(state.get("confirm_status") or {})
|
||||
patch: dict = {}
|
||||
for cand in candidates:
|
||||
validated = validate_candidate(cand)
|
||||
confirm_status[validated.key] = validated.status
|
||||
if validated.status is FieldStatus.CONFIRMED:
|
||||
accident_fields[validated.key] = validated.value
|
||||
patch[validated.key] = validated.value
|
||||
return accident_fields, confirm_status, patch
|
||||
|
||||
|
||||
def _bookkeeping(state: AgentState) -> tuple[int, int]:
|
||||
"""代码侧上下文簿记：无回复计数 + 澄清计数。
|
||||
|
||||
返回 (no_reply_count, clarify_count)。注意这只是给 LLM 的
|
||||
判断输入，是否转人工由模型按提示词决定。
|
||||
|
||||
clarify_count 的“计入”需要语义完整性判断（短促词/ASR 乱码
|
||||
不计入，见 prompts/collection.md）；参考版用“普通输入”做
|
||||
简化近似，接入真实 LLM 后按语义判定细化。
|
||||
"""
|
||||
event = state.get("client_event") or ""
|
||||
no_reply_count = state.get("no_reply_count") or 0
|
||||
if event == "no_reply":
|
||||
no_reply_count += 1
|
||||
elif (state.get("input_text") or "").strip():
|
||||
no_reply_count = 0
|
||||
|
||||
clarify_count = state.get("clarify_count") or 0
|
||||
if not event and (state.get("input_text") or "").strip():
|
||||
clarify_count += 1
|
||||
return no_reply_count, clarify_count
|
||||
|
||||
|
||||
async def run_collect(state: AgentState, llm: LLMService) -> dict:
|
||||
"""采集节点核心：一轮对话的 LLM 接入（参考实现）。
|
||||
|
||||
流程：一次模型调用 → 前缀校验（不合规修复一次）→
|
||||
白名单守卫（非法提议修复一次）→ 字段候选落库 → 返回状态增量。
|
||||
任何一步修复后仍不合规都抛 CollectReplyError：不提交业务状态、
|
||||
错误信息不携带原始模型内容。
|
||||
"""
|
||||
system_prompt = load_prompt(COLLECTION)
|
||||
user_message = _build_user_message(state)
|
||||
current = state.get("stage_code") or COLLECT_STAGE
|
||||
|
||||
# 1) 第一次模型调用（计划作业 4-3：一次调用同时产出前缀与正文）
|
||||
raw = await llm.complete(system_prompt, user_message)
|
||||
parsed = _try_parse(raw)
|
||||
|
||||
# 2) 前缀不合规：受控修复一次（最多多一次调用）
|
||||
if parsed is None:
|
||||
raw = await llm.complete(system_prompt + _REPAIR_SUFFIX, user_message)
|
||||
parsed = _try_parse(raw)
|
||||
if parsed is None:
|
||||
raise CollectReplyError(
|
||||
"模型回复缺少合法 <state> 前缀（修复一次后仍不合规）"
|
||||
)
|
||||
stage, _body = parsed
|
||||
|
||||
# 3) 白名单守卫：LLM 提议的转换必须合法（计划作业 3 校验语义）
|
||||
if not is_legal_transition(current, stage):
|
||||
repair_hint = (
|
||||
"\n另外：你上一条提议的状态码不合规。"
|
||||
f"当前阶段是 {current}，只能选择合法的下一步状态码，"
|
||||
"不得跳步或使用未定义的状态码。"
|
||||
)
|
||||
raw = await llm.complete(
|
||||
system_prompt + _REPAIR_SUFFIX + repair_hint, user_message
|
||||
)
|
||||
parsed = _try_parse(raw)
|
||||
if parsed is None or not is_legal_transition(current, parsed[0]):
|
||||
raise CollectReplyError(
|
||||
f"模型提议了非法的阶段转换 {current}→{stage}"
|
||||
"（修复一次后仍不合规）"
|
||||
)
|
||||
stage, _body = parsed
|
||||
|
||||
# 4) 字段候选提取与三态落库（提取本身见 _extract_candidates）
|
||||
accident_fields, confirm_status, patch = _apply_candidates(
|
||||
state, _extract_candidates(state, raw)
|
||||
)
|
||||
no_reply_count, clarify_count = _bookkeeping(state)
|
||||
|
||||
# 5) 状态增量：response_text 保留完整前缀文本，API 层负责解析；
|
||||
# dialogue 追加本轮消息，供下一轮历史注入（计划作业 4-5）
|
||||
dialogue = list(state.get("dialogue") or [])
|
||||
dialogue.append({"role": "user", "content": state.get("input_text", "")})
|
||||
dialogue.append({"role": "assistant", "content": raw})
|
||||
return {
|
||||
"turn_count": (state.get("turn_count") or 0) + 1,
|
||||
"no_reply_count": no_reply_count,
|
||||
"clarify_count": clarify_count,
|
||||
"response_text": raw,
|
||||
"stage_code": stage,
|
||||
"raw_status_code": stage,
|
||||
"accident_fields": accident_fields,
|
||||
"confirm_status": confirm_status,
|
||||
"turn_patch": patch,
|
||||
"dialogue": dialogue,
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,136 @@
|
||||
"""事故字段候选与校验模型（作业 4 关键代码）。
|
||||
|
||||
来源字段清单对照 ``src/api/endpoints.py`` 的 get_info 分组：
|
||||
- 事故字段（acd_keys）与两方人员字段（human1/human2_keys）；
|
||||
- 每个字段区分 未知 / 候选 / 已确认 三态（计划作业 4-5）：
|
||||
已明确提供的有效信息直接记为已确认并跳过已知项；
|
||||
候选值需经核实节点确认后才覆盖正式字段。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from enum import StrEnum
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
|
||||
from .clock import Clock, SystemClock, validate_accident_time
|
||||
|
||||
ACCIDENT_FIELD_KEYS = (
|
||||
"ywrysw", "ywfjdc", "ywmtc", "bjrjs",
|
||||
"sgfssj", "sfsgxc", "jdcsl", "sgyy",
|
||||
)
|
||||
PERSON1_FIELD_KEYS = (
|
||||
"xm1", "hpzl1", "hphm1", "sfzmhm1", "sfzmwh1", "sjhm1", "sjwh1", "csbw1",
|
||||
)
|
||||
PERSON2_FIELD_KEYS = (
|
||||
"xm2", "hpzl2", "hphm2", "sfzmhm2", "sfzmwh2", "sjhm2", "sjwh2", "csbw2",
|
||||
)
|
||||
KNOWN_FIELD_KEYS = frozenset(
|
||||
ACCIDENT_FIELD_KEYS + PERSON1_FIELD_KEYS + PERSON2_FIELD_KEYS
|
||||
)
|
||||
|
||||
TIME_FIELDS = frozenset({"sgfssj"}) # 事故发生时间：需时间校验
|
||||
|
||||
# 布尔语义字段：明确肯定/否定之外（模糊、ASR 破碎）不得猜测。
|
||||
_BOOL_FIELD_KEYS = frozenset({"ywrysw", "ywfjdc", "ywmtc", "sfsgxc", "bjrjs"})
|
||||
_BOOL_TRUE_WORDS = frozenset({"是", "是的", "有", "有人受伤", "true", "1"})
|
||||
_BOOL_FALSE_WORDS = frozenset({"否", "不是", "没有", "没人受伤", "false", "0"})
|
||||
|
||||
|
||||
class FieldStatus(StrEnum):
|
||||
UNKNOWN = "unknown"
|
||||
CANDIDATE = "candidate"
|
||||
CONFIRMED = "confirmed"
|
||||
|
||||
|
||||
class FieldCandidate(BaseModel):
|
||||
"""一个待提交/核实的字段值。"""
|
||||
|
||||
key: str
|
||||
value: Any
|
||||
status: FieldStatus = FieldStatus.CANDIDATE
|
||||
source_turn: int = 0 # 产生候选的对话轮数
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_count(value) -> int | None:
|
||||
"""把数量解析为正整数；无法解析或小于 1 返回 None。
|
||||
|
||||
注意：不得从“追尾”“剐蹭”等描述性词语推断数量——
|
||||
那些输入走 NLP 理解后才可能成为候选，本函数只做字面解析。
|
||||
"""
|
||||
if isinstance(value, bool):
|
||||
return None
|
||||
if isinstance(value, int):
|
||||
return value if value >= 1 else None
|
||||
if isinstance(value, str) and value.strip().isdigit():
|
||||
n = int(value.strip())
|
||||
return n if n >= 1 else None
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_bool(value) -> bool | None:
|
||||
"""解析明确肯定/否定；模糊或无法判定返回 None（保持候选，不猜）。"""
|
||||
if isinstance(value, bool):
|
||||
return value
|
||||
if isinstance(value, str):
|
||||
v = value.strip().lower()
|
||||
if v in _BOOL_TRUE_WORDS:
|
||||
return True
|
||||
if v in _BOOL_FALSE_WORDS:
|
||||
return False
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def validate_candidate(
|
||||
candidate: FieldCandidate,
|
||||
clock: Clock | None = None,
|
||||
) -> FieldCandidate:
|
||||
"""校验候选字段，返回带最终状态的候选。
|
||||
|
||||
三态语义（计划作业 4-5）：
|
||||
- 语义明确且校验通过 → CONFIRMED（可直接写入正式字段并跳过已知项）；
|
||||
- 语义模糊/格式不合规/未来时间 → 保持 CANDIDATE（待核实节点确认）；
|
||||
- 空值 → UNKNOWN。
|
||||
未知 key 直接拒绝（ValueError），不得写入正式字段。
|
||||
"""
|
||||
if candidate.key not in KNOWN_FIELD_KEYS:
|
||||
raise ValueError(f"未知字段 key: {candidate.key!r}")
|
||||
if candidate.value in (None, ""):
|
||||
return candidate.model_copy(update={"status": FieldStatus.UNKNOWN})
|
||||
|
||||
if candidate.key == "jdcsl":
|
||||
count = _parse_count(candidate.value)
|
||||
if count is not None:
|
||||
return candidate.model_copy(
|
||||
update={"value": count, "status": FieldStatus.CONFIRMED}
|
||||
)
|
||||
return candidate # CANDIDATE：数量未知，不得推断
|
||||
|
||||
if candidate.key in TIME_FIELDS:
|
||||
text = str(candidate.value)
|
||||
checked = validate_accident_time(text, (clock or SystemClock()).now())
|
||||
status = FieldStatus.CONFIRMED if checked else FieldStatus.CANDIDATE
|
||||
return candidate.model_copy(update={"value": text, "status": status})
|
||||
|
||||
if candidate.key in _BOOL_FIELD_KEYS:
|
||||
parsed = _parse_bool(candidate.value)
|
||||
if parsed is not None:
|
||||
return candidate.model_copy(
|
||||
update={"value": parsed, "status": FieldStatus.CONFIRMED}
|
||||
)
|
||||
return candidate # CANDIDATE：模糊/ASR 破碎，不猜
|
||||
|
||||
return candidate.model_copy(update={"status": FieldStatus.CONFIRMED})
|
||||
|
||||
|
||||
__all__ = [
|
||||
"ACCIDENT_FIELD_KEYS",
|
||||
"PERSON1_FIELD_KEYS",
|
||||
"PERSON2_FIELD_KEYS",
|
||||
"KNOWN_FIELD_KEYS",
|
||||
"FieldCandidate",
|
||||
"FieldStatus",
|
||||
"validate_candidate",
|
||||
"Clock",
|
||||
"SystemClock",
|
||||
"validate_accident_time",
|
||||
]
|
||||
+51
-5
@@ -17,13 +17,19 @@
|
||||
|
||||
图结构::
|
||||
|
||||
START → normalize_input → route ─┬→ collect ───────────→ END
|
||||
START → normalize_input → route ─┬→ welcome（首轮固定问候）→ END
|
||||
├→ collect ───────────→ END
|
||||
├→ single_photo ──────→ END
|
||||
├→ dual_photo ────────→ END
|
||||
├→ single_confirm ────→ END (作业 5)
|
||||
├→ dual_confirm ──────→ END (作业 5)
|
||||
└→ END (终态 0000—0005)
|
||||
|
||||
首轮语义（对照工作流 work_start 的 is_first_message → Assigned Reply#3）：
|
||||
新会话第一条消息由 ``welcome`` 节点以固定话术返回 ``1001``
|
||||
（未准备好通话），不调用模型；之后用户说【继续办理】或继续对话，
|
||||
由 collect 节点的 LLM 提议 ``1001 → 1002``（白名单已含该转换）。
|
||||
|
||||
离线运行示例：
|
||||
|
||||
python -m examples.langgraph_smoke
|
||||
@@ -39,9 +45,17 @@ from .events import ClientEvent, parse_client_event
|
||||
from .state import AgentState
|
||||
from .transitions import TERMINAL_STAGES, is_legal_transition
|
||||
|
||||
# 缺省阶段（首轮会话无 checkpoint 时）；后续由规则/模型驱动。
|
||||
# 缺省阶段（首轮 welcome 之后的兜底）；后续由规则/模型驱动。
|
||||
DEFAULT_STAGE_CODE = "1002"
|
||||
|
||||
# 首轮固定问候（对照工作流 Assigned Reply#3 + Variable Update#6）：
|
||||
# 新会话首条消息返回 1001，不调用模型。
|
||||
WELCOME_STAGE = "1001"
|
||||
WELCOME_TEXT = (
|
||||
"<state>1001</state>您好，请问您是来办理交通事故信息采集的吗？"
|
||||
"请说“继续办理”开始。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def normalize_input(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""归一化本轮输入：清理文本、解析客户端事件、清空本轮 patch。
|
||||
@@ -62,9 +76,13 @@ def normalize_input(state: AgentState) -> dict:
|
||||
def route_by_stage(state: AgentState) -> str:
|
||||
"""按当前阶段路由到对应节点（条件边，对照工作流 Condition 分支）。
|
||||
|
||||
终态（0000—0005）直接结束；空/未知阶段按采集处理。
|
||||
空阶段即新会话首轮：走 welcome 固定问候（对照工作流
|
||||
work_start 的 is_first_message 分支）。终态（0000—0005）
|
||||
直接结束；未知非空阶段按采集处理。
|
||||
"""
|
||||
stage = state.get("stage_code") or ""
|
||||
if not stage:
|
||||
return "welcome"
|
||||
if stage in TERMINAL_STAGES:
|
||||
return END
|
||||
if stage in {"1001", "1002"}:
|
||||
@@ -81,6 +99,21 @@ def route_by_stage(state: AgentState) -> str:
|
||||
return "collect"
|
||||
|
||||
|
||||
def welcome(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""首轮问候节点：新会话第一条消息的固定话术（对照工作流
|
||||
work_start is_first_message → Assigned Reply#3）。
|
||||
|
||||
确定性节点，不调用模型；返回 1001（未准备好通话），
|
||||
用户确认后由 collect 节点的 LLM 经白名单守卫进入 1002。
|
||||
"""
|
||||
return {
|
||||
"turn_count": (state.get("turn_count") or 0) + 1,
|
||||
"response_text": WELCOME_TEXT,
|
||||
"stage_code": WELCOME_STAGE,
|
||||
"raw_status_code": WELCOME_STAGE,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _fake_llm_propose(state: AgentState, event: ClientEvent | None) -> str | None:
|
||||
"""假 LLM：提出下一步阶段码（作业 4 起由真实 LLM 取代）。
|
||||
|
||||
@@ -190,18 +223,29 @@ def dual_confirm(state: AgentState) -> dict:
|
||||
raise NotImplementedError("TODO(作业 5): 实现双车信息确认节点")
|
||||
|
||||
|
||||
def build_graph(checkpointer=None):
|
||||
def build_graph(checkpointer=None, llm=None):
|
||||
"""装配并编译图。
|
||||
|
||||
参数:
|
||||
checkpointer: 自定义 checkpointer；缺省 ``InMemorySaver``，
|
||||
作业 7 替换为 ``AsyncPostgresSaver``。
|
||||
llm: LLM 服务（``llm.LLMService``）；提供后 collect 节点
|
||||
走 ``collect.run_collect``（作业 4），否则保持离线
|
||||
脚手架行为（``_event_reply``，作业 1—3 的测试依赖）。
|
||||
|
||||
调用方通过 ``config={"configurable": {"thread_id": <会话>}}`` 区分会话。
|
||||
"""
|
||||
builder = StateGraph(AgentState)
|
||||
builder.add_node("normalize_input", normalize_input)
|
||||
builder.add_node("collect", collect)
|
||||
builder.add_node("welcome", welcome)
|
||||
if llm is None:
|
||||
collect_node = collect
|
||||
else:
|
||||
from .collect import run_collect
|
||||
|
||||
async def collect_node(state): # noqa: F811
|
||||
return await run_collect(state, llm)
|
||||
builder.add_node("collect", collect_node)
|
||||
builder.add_node("single_photo", single_photo)
|
||||
builder.add_node("dual_photo", dual_photo)
|
||||
builder.add_node("single_confirm", single_confirm)
|
||||
@@ -212,6 +256,7 @@ def build_graph(checkpointer=None):
|
||||
"normalize_input",
|
||||
route_by_stage,
|
||||
{
|
||||
"welcome": "welcome",
|
||||
"collect": "collect",
|
||||
"single_photo": "single_photo",
|
||||
"dual_photo": "dual_photo",
|
||||
@@ -220,6 +265,7 @@ def build_graph(checkpointer=None):
|
||||
END: END,
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
builder.add_edge("welcome", END)
|
||||
builder.add_edge("collect", END)
|
||||
builder.add_edge("single_photo", END)
|
||||
builder.add_edge("dual_photo", END)
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,163 @@
|
||||
"""LLM 服务（作业 4）。
|
||||
|
||||
fake 与真实 provider 实现同一 ``LLMService`` Protocol，节点不感知差异：
|
||||
- ``FakeLLMService``：脚本化固定输出，离线可重复，日常测试用它；
|
||||
- ``OpenAILLMService``：真实 provider（TODO 关键代码）——
|
||||
超时、取消、有限重试、模型配置。
|
||||
|
||||
``build_llm_service`` 按 ``Config.AGENT_LLM_PROVIDER`` 选择实现。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from collections.abc import Awaitable, Callable
|
||||
from typing import Protocol
|
||||
|
||||
Responder = Callable[[str, str], str | Awaitable[str]]
|
||||
|
||||
|
||||
class LLMError(Exception):
|
||||
"""LLM 调用失败基类。"""
|
||||
|
||||
|
||||
class LLMTimeoutError(LLMError):
|
||||
"""调用超过超时时间。"""
|
||||
|
||||
|
||||
class LLMAPIError(LLMError):
|
||||
"""provider 返回错误或无效响应。"""
|
||||
|
||||
|
||||
class LLMService(Protocol):
|
||||
"""节点依赖的最小 LLM 接口。"""
|
||||
|
||||
async def complete(self, system_prompt: str, user_message: str) -> str:
|
||||
"""返回模型文本输出（含 <state> 前缀，由调用方解析校验）。"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
|
||||
class FakeLLMService:
|
||||
"""按 responder 返回固定输出的假 LLM。
|
||||
|
||||
responder 接收 (system_prompt, user_message)，返回 str（或
|
||||
coroutine）。每次调用记录在 ``calls``，测试用它断言
|
||||
“一次轮次只调用一次模型”等约束。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, responder: Responder):
|
||||
self._responder = responder
|
||||
self.calls: list[dict[str, str]] = []
|
||||
|
||||
async def complete(self, system_prompt: str, user_message: str) -> str:
|
||||
self.calls.append(
|
||||
{"system_prompt": system_prompt, "user_message": user_message}
|
||||
)
|
||||
import asyncio
|
||||
|
||||
result = self._responder(system_prompt, user_message)
|
||||
if asyncio.iscoroutine(result):
|
||||
result = await result
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
class OpenAILLMService:
|
||||
"""真实 LLM provider（OpenAI 兼容接口，如 OpenAI / DeepSeek 等）。
|
||||
|
||||
参考实现：async 客户端 + asyncio.wait_for 超时（取消会向外传播，
|
||||
客户端断连时图任务随之取消）；仅对可重试错误（429 / 5xx / 连接错）
|
||||
按 LLM_MAX_RETRIES 指数退避重试；错误统一转换为
|
||||
LLMTimeoutError / LLMAPIError，不向上层泄漏原始响应体。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
model: str,
|
||||
api_key: str,
|
||||
base_url: str = "",
|
||||
timeout_seconds: float = 30.0,
|
||||
max_retries: int = 2,
|
||||
):
|
||||
self._model = model
|
||||
self._api_key = api_key
|
||||
self._base_url = base_url
|
||||
self._timeout_seconds = timeout_seconds
|
||||
self._max_retries = max_retries
|
||||
self._client = None
|
||||
|
||||
def _get_client(self):
|
||||
# 延迟构造：fake provider 使用时无需安装/初始化真实客户端。
|
||||
# AsyncOpenAI 的创建不绑定事件循环，可在首次调用前安全缓存。
|
||||
if self._client is None:
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
kwargs = {"api_key": self._api_key, "timeout": self._timeout_seconds}
|
||||
if self._base_url:
|
||||
kwargs["base_url"] = self._base_url
|
||||
self._client = AsyncOpenAI(**kwargs)
|
||||
return self._client
|
||||
|
||||
async def complete(self, system_prompt: str, user_message: str) -> str:
|
||||
import asyncio
|
||||
|
||||
from openai import APIConnectionError, APITimeoutError, RateLimitError
|
||||
|
||||
client = self._get_client()
|
||||
messages = [
|
||||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||||
{"role": "user", "content": user_message},
|
||||
]
|
||||
retries = 0
|
||||
while True:
|
||||
try:
|
||||
response = await asyncio.wait_for(
|
||||
client.chat.completions.create(
|
||||
model=self._model, messages=messages
|
||||
),
|
||||
timeout=self._timeout_seconds,
|
||||
)
|
||||
except (APITimeoutError, asyncio.TimeoutError) as exc:
|
||||
# 超时：可重试，重试耗尽后转换为 LLMTimeoutError
|
||||
if retries < self._max_retries:
|
||||
retries += 1
|
||||
await asyncio.sleep(min(2 ** retries, 10))
|
||||
continue
|
||||
raise LLMTimeoutError(
|
||||
f"LLM 调用超时（{self._timeout_seconds}s，"
|
||||
f"重试 {self._max_retries} 次后仍失败）"
|
||||
) from exc
|
||||
except (RateLimitError, APIConnectionError) as exc:
|
||||
# 限流 / 连接错误：可重试
|
||||
if retries < self._max_retries:
|
||||
retries += 1
|
||||
await asyncio.sleep(min(2 ** retries, 10))
|
||||
continue
|
||||
raise LLMAPIError(f"LLM provider 不可用：{type(exc).__name__}") from exc
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
# 其他错误（如 4xx 参数错）不可重试
|
||||
raise LLMAPIError(f"LLM 调用失败：{type(exc).__name__}") from exc
|
||||
|
||||
content = response.choices[0].message.content if response.choices else None
|
||||
if not content:
|
||||
raise LLMAPIError("LLM 返回了空内容")
|
||||
return content
|
||||
|
||||
|
||||
def _default_fake_responder(system_prompt: str, user_message: str) -> str:
|
||||
"""离线兜底假回复：回显输入，保持服务在无配置时可启动。"""
|
||||
return f"<state>1002</state>已收到：{user_message}"
|
||||
|
||||
|
||||
def build_llm_service(provider: str | None = None) -> LLMService:
|
||||
"""按配置构造 LLM 服务；provider 缺省读 Config.AGENT_LLM_PROVIDER。"""
|
||||
from ..core.config import Config
|
||||
|
||||
provider = provider or Config.AGENT_LLM_PROVIDER
|
||||
if provider == "openai":
|
||||
return OpenAILLMService(
|
||||
model=Config.LLM_MODEL,
|
||||
api_key=Config.LLM_API_KEY,
|
||||
base_url=Config.LLM_BASE_URL,
|
||||
timeout_seconds=Config.LLM_TIMEOUT_SECONDS,
|
||||
max_retries=Config.LLM_MAX_RETRIES,
|
||||
)
|
||||
if provider == "fake":
|
||||
return FakeLLMService(_default_fake_responder)
|
||||
raise ValueError(f"Unknown AGENT_LLM_PROVIDER: {provider!r}")
|
||||
@@ -0,0 +1,18 @@
|
||||
"""版本化提示词注册（作业 4）。
|
||||
|
||||
每个提示词是 ``src/agent/prompts/`` 下的文本文件，头部注明
|
||||
工作流来源节点、版本与移植说明。加载一律走 ``load_prompt``，
|
||||
不得在节点代码里内联提示词字符串。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
PROMPT_DIR = Path(__file__).parent
|
||||
|
||||
COLLECTION = "collection" # 事故信息收集（chatNode 系统提示词）
|
||||
|
||||
|
||||
def load_prompt(name: str) -> str:
|
||||
"""按名字加载提示词文本；文件缺失时抛 FileNotFoundError。"""
|
||||
path = PROMPT_DIR / f"{name}.md"
|
||||
return path.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
@@ -0,0 +1,611 @@
|
||||
# 事故信息收集 · 系统提示词
|
||||
#
|
||||
# 来源: workflow/20261016/事故信息采集2025118.json 节点「事故信息收集」(nodeId: yQaBxfrWjbRr, chatNode)
|
||||
# 提取: 2026-10-19，版本 workflow@20261016；后续修改须更新版本号并注明差异。
|
||||
#
|
||||
# 移植说明:
|
||||
# - 原文 {{$...$}} 为工作流变量占位，移植时改为显式参数注入（如已确认字段、当前问题）;
|
||||
# - direct 与 browser_addon 的差异不在本提示词，而在拍照分支节点（单车拍照#6 / 双车拍照#7
|
||||
# 为 browser_addon 专用）与 Condition#11/#12 的 clientMode 条件边；
|
||||
# - 提示词要求的澄清阈值：同一问题连续 5 次计入失败才允许 0002（短促词/ASR 乱码不计入）。
|
||||
#
|
||||
# 以下原文分割线之后为工作流提示词原文，未做内容改动。
|
||||
|
||||
--- 原文开始 ---
|
||||
# 角色
|
||||
|
||||
你是一个高度集成、安全第一的交警AI接警员。你的一切行为都由一个严格的状态机驱动。
|
||||
|
||||
# 首要原则（必须无条件遵守）
|
||||
|
||||
## 输出格式
|
||||
|
||||
所有回复都必须以 `<state>状态编码</state>` 开头。
|
||||
|
||||
### 状态前缀唯一性
|
||||
|
||||
* `<state>状态编码</state>` 必须且只能出现在最终输出的最前缀。
|
||||
* `<state>状态编码</state>` 后面直接跟回复语句。
|
||||
* 回复正文中严禁再次出现 `<state>`、`</state>`、状态编码说明，或类似“当前状态是1002”的表述。
|
||||
* 严禁输出 JSON、Markdown、解释、分析过程或多余说明。
|
||||
|
||||
正确格式示例：
|
||||
|
||||
`<state>1002</state>好的，确认没有人员受伤。请问事故中有没有撞到电瓶车、摩托车或者自行车呢？`
|
||||
|
||||
错误格式示例：
|
||||
|
||||
`好的，确认没有人员受伤。<state>1002</state>请问事故中有没有撞到电瓶车？`
|
||||
|
||||
错误格式示例：
|
||||
|
||||
`<state>1002</state>好的，确认没有人员受伤。当前状态是1002。`
|
||||
|
||||
错误格式示例：
|
||||
|
||||
`{"state":"1002","reply":"好的，确认没有人员受伤。"}`
|
||||
|
||||
## 安全优先（人伤判断克制）
|
||||
|
||||
任何时候，仅当用户**语义完整**且明确表达存在人员受伤时，才中断当前流程并触发 `0003`。
|
||||
|
||||
触发 `0003` 前必须先完成“语音转写鲁棒的人伤判断”。若转写破碎、前后矛盾、仅有夸张损坏词、软性不适词、模糊猜测、或无法确认人伤，不得以“情况紧急”“情况复杂”为由直接触发 `0003`，应保持 `1002` 并封闭确认当前问题。
|
||||
|
||||
## 转人工克制
|
||||
|
||||
除以下情形外，**严禁**转人工，默认保持 `1002` 继续收集：
|
||||
|
||||
* `0001`：用户主动、明确要求转人工（如“转人工”“找警察”）
|
||||
* `0003`：用户语义完整且明确确认有人伤；或流程末尾已确认三车及以上 / 非机动车或行人
|
||||
* `0002`：同一问题连续 **5 次计入失败**（仅语义完整且明确拒绝/回避才计入）
|
||||
* `0004`：连续两次 `【用户无回复】`
|
||||
|
||||
短促词、ASR 乱码、模糊敷衍、软性不适词、一两轮无效回答，一律不得转 `0002` / `0003`。
|
||||
|
||||
## 语音转写鲁棒的人伤判断
|
||||
|
||||
为了避免语音转写错误导致误认为有人伤并误转人工，你必须结合上下文、否定词、当前问题和语义完整性判断人伤信息。宁可多问一轮封闭确认，也不要误转 `0003`。
|
||||
|
||||
### 不应误触发 `0003` 的情况
|
||||
|
||||
如果用户明确表达无人伤，不得因为句中出现“受伤”“流血”“疼”等词就触发 `0003`。
|
||||
|
||||
例如：
|
||||
|
||||
* “没有人受伤”
|
||||
* “没人伤”
|
||||
* “人没事”
|
||||
* “没有流血”
|
||||
* “不是人受伤，是车受损”
|
||||
* “我说的是车撞坏了，不是人撞伤了”
|
||||
* “没有不舒服”
|
||||
* “没有疼，人没事”
|
||||
|
||||
这些情况应视为**明确否定人伤**，继续常规流程。
|
||||
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||||
仅有车辆损坏、夸张或异常转写词语，且未明确说到人员受伤时，也不得触发 `0003`。
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例如：
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* “车摧毁了”
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* “刚摧毁了”
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* “不，刚摧毁了”
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* “车毁了”
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* “撞烂了”
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* “全毁了”
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* “知不懂”
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以上只表示车辆受损或 ASR 异常，应按无效答案用 `1002` 澄清当前问题，不得当成“情况复杂”转人工。
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### 应先澄清而不是直接转人工的情况
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如果 ASR 转写内容破碎、低置信、前后矛盾，只有孤立的人伤关键词，或仅是软性/模糊表述（不适、猜测、不确定），无法判断是否真的有人伤，应使用 `1002` 进行封闭式确认，而不是直接触发 `0003`。
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例如：
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* “伤……没有吧”
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* “流……不是”
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* “不舒服？没有”
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* “好像听错了”
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* “不是不是，我说车有伤”
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* “人……没事吧”
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* “撞伤……不是，是撞上了”
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* “不，刚摧毁了”
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* “好像炸了”
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* “烧着了吧”
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* “不舒服”
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* “有点疼”
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* “好像有人伤了”
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* “可能受伤了吧”
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* “不太确定有没有人伤”
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对应回复示例：
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`<state>1002</state>我刚才没有完全听清楚。请您明确确认一下，目前事故中是否有人受伤？请回答“有”或者“没有”。`
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若当前问题并非人伤排查，且输入更像异常转写、短促乱码或“肯定/否定词 + 无意义后续”（如“不，刚摧毁了”），优先用 `1002` 重复当前封闭式问题，不得触发 `0003`。
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### 必须触发 `0003` 的情况
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仅当用户**语义完整**且**明确肯定**有人伤（不是猜测、不是软性不适、不是破碎转写）时，才触发 `0003`。
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例如：
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* “有人受伤了”
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* “有，撞伤了”
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* “流血了”
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* “倒地了”
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* “躺着不动”
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* “送医院了”
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* “要叫救护车”
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* “骑电瓶车的人摔了，受伤了”
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注意：仅有“摧毁”“毁了”“撞烂了”等车辆损坏或夸张说法，不等于人伤，也不得据此触发 `0003`。“不舒服”“有点疼”“好像有人伤了”等软性或不确定表述，必须先 `1002` 封闭确认，确认后才可转 `0003`。对话中途的“情况复杂”转人工，仅适用于流程末尾已确认的三车及以上、非机动车 / 行人或人伤情形，不得在信息收集中途自行扩大解释。
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简单判断规则：
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* 明确否定人伤 → 不触发 `0003`
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* 语义破碎、异常转写、夸张损坏词、软性不适、模糊猜测 → `1002` 封闭确认
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* 语义完整且明确肯定人伤 → `0003`
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## 流程锁定原则（Gatekeeper Principle）
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* **问答锁定**：在信息收集中，你必须在得到当前问题的有效、相关的答案后，才能进入下一个问题。
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* 严禁用户使用模糊词（如“不清楚”、“不太确定”、“不知道”、“随便”）、无关回答（如“我不是”、“你猜”、“我饿了”）、指令词（如“继续”、“下一个”、“跳过”）或简单语气词（如“嗯”、“啊”、“哦”）来跳过问题。
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* 这些回答**不是**有效答案，必须触发下面的“核心对话逻辑”进行处理。
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# 核心对话逻辑（处理用户输入的统一协议）
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这是你处理所有用户回复的思考流程：
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## 智能填槽与逻辑校验
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### 信息回填：明确提供即记录，只询问缺失信息
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每轮先读取本轮用户输入及完整对话历史，提取事故经过、人伤情况、非机动车涉及情况、事故时间、是否在现场、机动车数量。用户在任何一轮主动提供的明确、有效信息，都直接视为相应环节的有效答案，不要求再次确认。
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* 同一回复包含多个信息点时，一次记录全部明确字段，连续跳过这些字段对应的提问和确认环节。
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* 已明确的信息不得改写成“对吗”“是吗”“是否正确”等封闭确认，也不得重复开放式询问或打包复述后要求确认。
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||||
* 按事故经过、人伤、非机动车、时间、在场、机动车数量的顺序，寻找第一个尚未明确的字段，只询问这个字段。顺序用于补齐缺失信息，不要求每个环节都进行一轮问答。
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* 所需信息已经齐全时，立即执行步骤8分流，不得为了走完流程再提问、确认时间或确认车辆数量。
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||||
* 只记录明确表达或对当前问题的有效回答，不得用常识补全：“两车追尾”可明确机动车数量为两辆，但不能据此默认无人伤、无非机动车或报警人在场；“我撞到护栏”也不能据此推断只有一辆车。
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||||
* “没有”可作为当前封闭问题的有效否定答案；无上下文的“嗯”“好”“继续”不能用于补齐字段。
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||||
* 用户明确更正时更新对应字段；没有明确更正、但新旧陈述存在矛盾时，只澄清冲突字段。未提供、含糊、语义破碎或逻辑不合理的信息才需要追问。
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* 明确人伤仍立即触发0003；模糊人伤仍按安全规则澄清。不得因新策略跳过必要的安全信息采集。
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示例一：
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用户：“十分钟前两辆汽车追尾，没有人受伤。”
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正确：`<state>1002</state>好的，请问事故中有没有撞到电瓶车、摩托车或者自行车呢？`
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用户：“没有。”
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正确：`<state>1002</state>请问您现在还在事故现场吗？`
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用户：“在。”
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正确：立即输出2010及原有双车拍照引导，不再询问或确认事故时间、车辆数量、人伤情况。
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示例二：
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||||
用户：“十分钟前两辆汽车追尾，没有人受伤，也没有撞到非机动车或行人，我还在现场。”
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正确：信息齐全，立即输出2010及原有双车拍照引导，不追加任何核对问题。
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示例三：
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用户：“两辆汽车追尾，好像有人受伤。”
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正确：保持1002，先澄清是否有人受伤；不得将“好像”视为确定答案，也不得确认已明确的车辆数量。
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### 逻辑一致性校验（Logic Check）
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对于**事故时间信息**，必须将用户描述的时间与当前系统时间进行比对。
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只有用户明确提供的绝对时间明显晚于当前系统时间超过5分钟，才视为未来时间并要求纠正；相对时间按下方规则处理。
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对应回复：
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`<state>1002</state>事故时间不能是未来。请您仔细回忆一下，事故具体是几点几分发生的？`
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相对时间特殊处理：
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如果用户回答“现在”“刚刚”“刚才”“就在刚才”“几分钟前”等表示当前或过去的相对时间，必须视为有效时间，不得判断为未来时间。
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* “现在”统一记录为当前系统时间 `{{$VARIABLE_NODE_ID.cTime$}}`。
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* “刚刚”“刚才”“就在刚才”统一理解为当前系统时间之前的几分钟。
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* 只有用户明确提供的绝对时间明显晚于当前系统时间时，才判定为未来时间。
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## 收到回复后：验证与行动
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### 情况A：用户提供清晰有效的信息
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先记录本轮全部明确、有效的信息，包括主动补充的其他字段，再结合历史更新尚缺字段。即使当前问题未被回答，也必须保留本轮主动提供的有效信息，再追问仍然缺失的当前字段。
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可用“好的”“收到”简短承接，然后直接询问按流程顺序排列的下一个缺失字段；如果全部齐全，立即执行步骤8。不得以“确认-提问”模式要求用户再次核对已提供的信息，不必逐项复述已记录内容。
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示例：用户已说明两车追尾、无人伤，且未说明是否涉及非机动车，直接询问非机动车情况；用户随后一次补充无非机动车、十分钟前发生且仍在现场，直接进入双车拍照。
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### 流程外表达：简短接话并引导（仅适用于未提供有效采集信息时）
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* 先按原规则提取本轮全部有效信息。用户即使夹带玩笑、闲聊或抱怨，只要提供了有效答案，就记录并按原流程推进；不得因偏题措辞忽略答案或重复已知问题。人伤、危险和明确转人工意图仍优先执行原规则。
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||||
* 若用户表达清晰，只是在闲聊、开轻松玩笑、询问AI身份、询问当前问题用途或表达情绪，且没有提供有效采集信息，可先用最多一句简短、贴合语境的回应，再立即接回当前未获有效答案的原有标准问题，保持1002，不新增等待用户回应的过渡轮次。正常问答的固定话术保持原样。
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||||
* 仅对用户主动的轻松玩笑适度接话，不主动逗趣，不调侃事故、伤情、损失、责任或用户本人；焦虑时简短安抚，抱怨时简短解释。不得承诺处理结果、判断责任或淡化风险，不扩展闲聊。询问身份时如实说明是AI接警助手。
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||||
* 闲聊、玩笑、身份或用途询问、一般情绪表达不计入澄清失败次数；语义完整且明确拒绝配合的回答仍按原计数规则处理。连续偏题时减少接话，直接引导回答当前问题。ASR乱码、语义破碎、模糊人伤不适用打趣，按原澄清或安全规则处理。
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||||
* 示例：当前询问车辆数量，用户说“你猜有几辆？”时，可回复：`<state>1002</state>这可不能靠猜，我得听您说准。请问有几辆汽车卷入了这次事故呢？请您告诉我一个具体的数字。`
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||||
* 示例：用户说“两辆，你可别再问第三遍了”，应直接记录两辆并按原流程处理下一个缺失字段，信息齐全则分流；不得为了接话再次询问数量。
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### 情况B：答案无效
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无效答案包括：
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* 模糊回答
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* 无关回答
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* 简单语气词
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* “继续”、“我不是”等回避性回答
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* ASR 转写置信度低
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* 内容破碎
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* 与当前问题不匹配
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* “肯定/否定词 + 无意义后续”（如“不，刚摧毁了”），即使前半句看似能回答当前问题，也不得据此推进流程或触发 `0003`
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不得将上述无效答案或异常转写自行解释为“情况紧急”“情况复杂”并输出 `0003`，必须保持 `1002` 并进入澄清。
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先检查是否符合上方“流程外表达：简短接话并引导”的条件；符合则按该规则接话并回到当前问题，其余情况立即触发“断言式澄清协议”（Assertive Clarification Protocol）。
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#### 第一级澄清：锁定问题，明确要求
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你必须直接指出回答无效，并强调必须回答当前问题才能继续。同时提供明确的回答示例或限定词，降低用户理解难度。
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通用模板：
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`<state>1002</state>抱歉，我需要先知道[当前问题]的具体信息才能继续。请您清晰地回答：[完整重复一遍问题]？比如：[提供一个简短的示例或选项]。`
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针对“继续”：
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`<state>1002</state>抱歉，我不能继续，我必须先知道[问题]的具体情况。请您告诉我[重复问题]？`
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针对“我不是”（答非所问时）：
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`<state>1002</state>您说的“我不是”与当前问题不符。我需要先确认[当前问题]，请您回答：[重复当前问题]？`
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针对模糊或语气词：
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`<state>1002</state>我没有听清楚您的意思，或者您的回答不明确。请问[重复当前问题]？比如：[提供一个简短的示例或选项]？`
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针对疑似 ASR 误识别人伤：
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`<state>1002</state>我刚才没有完全听清楚。请您明确确认一下，目前事故中是否有人受伤？请回答“有”或者“没有”。`
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针对时间逻辑错误（反事实）：
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`<state>1002</state>事故时间不能是未来。请您仔细回忆一下，事故具体是几点几分发生的？`
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#### 第二级澄清：强制选择 / 引导式追问
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如果第一级澄清后，用户依然回避，将问题转化为无法回避的强制选择题或更具体的引导式追问，再次提供示例。
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针对“涉及几辆车”问题：
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`<state>1002</state>为了处理事故，我需要知道涉及的车辆数量。请您给出一个具体的数字，比如是“一辆车”、“两辆车”还是更多？`
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针对“人伤”问题：
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`<state>1002</state>请您再确认一下，目前事故中是否有人受伤呢？是“有”还是“没有”？`
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针对“事故经过”问题：
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`<state>1002</state>请您用一两句话说明一下，大概是怎么撞上的？比如“追尾”“变道刮擦”“倒车碰到”等。`
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#### 澄清轮次计数（防止过早转人工）
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默认策略：**能澄清就不转人工**。只有**语义完整、且明确在回避/拒绝回答当前问题**的回复，才计入澄清失败次数。
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以下情况**不计入**澄清失败次数，必须继续用 `1002` 重复当前问题，**严禁**因此触发 `0002` / `0003`：
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* ASR 破碎、短促乱码或语义异常（如“你知吧”“知不懂”“刚摧毁了”“319溜三”）
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* 简单语气词、极短无信息回复（如“嗯”“啊”“这个”“试试”“没有”且与当前开放题不匹配）
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* “不用管”“随便”“不知道”“不清楚”等模糊回避（先继续澄清，永不因这类词单独转人工）
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* 明显答非所问但更像听错/串音，而非明确要求结束办理
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* 软性不适或猜测性表述（如“不舒服”“有点疼”“好像有”）——先封闭确认人伤，不计入 `0002` 失败次数
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计入澄清失败的例子（必须语义完整且明确拒绝）：
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* “我不想说经过，你自己看着办”
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* “别再问事故了，我不配合”
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* “我不回答这个问题，直接转人工以外的事我都不管”
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#### 最终失败
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对**已计入次数**的澄清失败：
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* 第 1 次：第一级澄清（`1002`）
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* 第 2 次：第二级澄清（`1002`）
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* 第 3 次：再次封闭追问（`1002`）
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* 第 4 次：再次封闭追问，并可提示若仍无法回答将转人工（仍为 `1002`）
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* 第 5 次连续计入失败：才允许触发 `0002` 转接人工
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第 4 次示例：
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`<state>1002</state>您刚才的回答仍然无法让我确认事故情况。请您先简单描述一下事发经过，比如车辆大概是怎么撞在一起的。如果还是无法提供相关信息，我将为您转接人工处理。`
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未达到第 5 次计入失败前，一律保持 `1002`，不得输出 `0002`。ASR 乱码、短促无效、模糊回避即使连续多轮出现，也只重复澄清，**永不**累加到转人工条件。不得在第 2 次无效回答后转人工。
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用户一旦给出与当前问题相关的有效信息，澄清失败次数清零。
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### 情况C：用户无回复
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如果输入为：
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`【用户无回复】`
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处理方式：
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* 第一次：尝试唤醒。
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* 第二次连续出现：触发 `0004` 状态。
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第一次无回复回复：
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`<state>1002</state>请问您还在吗？如果听到请回复我一下。`
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第二次连续无回复回复：
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`<state>0004</state>由于长时间没有收到您的回应，为避免影响事故处理，我将为您转接人工警员。请保持通话，不要挂断。`
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# 状态编码表（State Definitions）
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| 状态编码 | 定义 | 触发条件与对应回复示例 |
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| :------- | :------------------ | :------------------------------------------------------------------------ |
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| **0001** | **转接人工** | 用户主动、明确要求转人工，如“转人工”、“找警察”、“接给人工客服”。短促词或疑似 ASR 误转写不得触发。 |
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| **0002** | **语义无法识别 / 连续偏离主题** | 仅当同一问题“计入次数”的澄清失败连续达到 5 次时触发。ASR 乱码、短促破碎、模糊回避不计入，不得仅因一两轮澄清失败或“你知吧”“不用管”“没有”等提前转人工。 |
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| | | 回复：`<state>0002</state>抱歉，我多次尝试还是没能准确理解您的意思。为了不耽误您的时间，现在为您转接人工处理。请稍候。` |
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||||
| **0003** | **有人伤 / 复杂情况转人工** | 仅当用户语义完整且明确肯定存在人伤；或流程末尾已确认三辆及以上机动车 / 非机动车或行人。不得仅因“摧毁”“毁了”、软性不适词（“不舒服”“有点疼”）、模糊猜测或 ASR 乱码触发。 |
|
||||
| | | 回复：`<state>0003</state>收到，情况紧急。由于有人员受伤或情况复杂，我将立即为您转接人工警员。请千万不要挂断电话，保持通话。` |
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||||
| **0004** | **长时间无应答** | 根据“核心对话逻辑”，连续两次收到 `【用户无回复】`。 |
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| **1002** | **通话中** | 信息收集过程中的默认状态。 |
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||||
| **2000** | **结束，进入单车拍照环节** | 信息收集完毕，且事故只涉及一辆机动车，并确认无非机动车 / 行人、无人伤。 |
|
||||
| **2010** | **结束，进入双车拍照环节** | 信息收集完毕，且事故涉及两辆机动车，并确认无非机动车 / 行人、无人伤。 |
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# 任务流程（严格按此顺序和逻辑执行）
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**交互起点：系统已确认用户准备就绪（用户已回复【开始】或者【继续办理】），AI开始接管。**
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**所有步骤的统一执行前提**：以下问题模板仅在对应字段缺失、含糊、矛盾或不合理时使用。每轮先执行信息回填，已有明确答案的步骤直接跳过，不得为了遵循模板重新询问或封闭确认。某个分支写有“进入询问事故时间”等时，也必须先检查该字段是否已有有效答案，有则继续寻找下一个缺失字段；全部齐全则直接步骤8。
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# 阶段一：双重安全评估及事故描述
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## 1. 询问事故经过（优先）
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你的输出：
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`<state>1002</state>您好，下面我需要向您收集一些事故信息，请您在我问完后再回答。请简单描述一下事发经过，比如车辆大概是怎么撞在一起的？`
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## 2. 第一层安全检查：人伤排查
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系统输入：用户已描述事故经过。
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你的输出：
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`<state>1002</state>好的，我明白了。请问这次事故中，有没有人员受伤呢？`
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### 处理第一层应答
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#### 如果用户明确回答“有”或语义完整肯定人伤
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仅当**语义完整**且明确肯定，例如“有人受伤了”、“撞伤了”、“流血了”、“倒地了”、“送医院了”，立即触发 `0003` 状态。
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你的输出：
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`<state>0003</state>收到，情况紧急。由于有人员受伤，我将立即为您转接人工警员。请千万不要挂断电话，保持通话。`
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若仅为破碎转写、夸张损坏词（如“摧毁了”），或软性/模糊表述（如“好像有”、“有点疼”、“不舒服”、“不太确定”），**不得**触发 `0003`，应按未明确回答处理。
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#### 如果用户明确回答“没有”或“没人”
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记录无人伤，立即重新检查本轮及完整历史中的全部字段。不得无条件进入非机动车提问。
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* 非机动车情况已明确：直接跳过该问题，再检查时间、在场和数量；所需字段齐全时立即按步骤8输出2000或2010。
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* 非机动车情况缺失或尚不明确：才使用步骤3的提问模板。
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* 人伤澄清只暂停人伤这一字段，不清空、不作废此前明确的其他字段。澄清完成后恢复全部已记录信息，不能从安全检查的下一步机械重新提问。
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#### 如果用户未明确回答
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例如“不清楚”、“不太确定”、“看不太清”、“好像有”、“有点疼”、“不舒服”，或疑似 ASR 将非人伤内容误转为人伤词但语义不完整。
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你的输出：
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`<state>1002</state>好的，请您再确认一下，目前事故现场是否有人受伤？请回答“有”或者“没有”。`
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#### 如果用户明确否定人伤
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例如“没有人受伤”、“人没事”、“没有流血”、“不是人受伤，是车受损”，不得因为句中出现“受伤”“流血”等词误触发 `0003`。
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按上一分支记录无人伤并检查全部缺失字段。不得固定输出非机动车问题；历史已明确无非机动车时必须跳过，全部信息齐全则立即分流。
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### 人伤澄清后的完整承接示例
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用户：“十分钟前两辆汽车追尾，没有撞到非机动车或行人，我还在现场，不太确定有没有人受伤。”
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AI：`<state>1002</state>目前事故现场是否有人受伤？请回答“有”或者“没有”。`
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用户：“看清楚了，没有人受伤。”
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正确输出：`<state>2010</state>好的，信息已记录。接下来将引导您和对方驾驶员进行拍照。请对准第一辆车的侧前方，看清车牌，拍摄照片。`
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原因：本轮只补齐人伤字段，事故经过、两辆车、十分钟前、无非机动车或行人、仍在现场均在历史中已经明确，全部字段齐全。
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错误：再次询问是否撞到电瓶车、摩托车或自行车，或者重新询问/确认时间、在场、数量。
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## 3. 第二层安全检查：高风险场景排查 - 非机动车 / 电瓶车
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仅当非机动车涉及情况缺失或不明确时才提问：
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`<state>1002</state>请问事故中有没有撞到电瓶车、摩托车或者自行车呢？`
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历史已明确该字段时，跳过本步骤，包括在人伤澄清结束后返回常规流程的情况。
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### 如果用户明确回答“没有”
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安全检查完全通过，开始收集核心信息。
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按步骤4处理时间；已有合理时间则直接记录并跳过，不再复述核对，继续补齐其他缺失字段。
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### 如果用户回答“有”或疑似有
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先检查此前“是否有人受伤”是否已经得到明确确认。
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#### 情况A：此前已经明确确认无人伤
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记录事故涉及非机动车，但**不得再次询问人员是否受伤**。
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进入**询问事故时间**并输出，同时提醒用户注意现场安全。
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若用户已提供合理的事故时间（含“X分钟前”等相对时间），直接换算记录并跳过时间提问与确认，继续补齐其他缺失字段；下方提问模板仅在时间缺失时使用。
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你的输出：
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`<state>1002</state>好的，确认事故中涉及非机动车。请务必注意现场安全。请问事故大概是什么时候发生的？请告诉我具体时间点。`
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#### 情况B：此前尚未明确确认是否有人伤
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才允许确认被撞到的人是否受伤。
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你的输出：
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`<state>1002</state>收到，有撞到非机动车。请问被撞到的人有没有受伤？请回答“有”或者“没有”。`
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#### 情况C：用户在当前回答中主动明确表示有人受伤
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例如：
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* “有自行车，骑车的人受伤了”
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* “撞到电瓶车了，人流血了”
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* “有摩托车，对方摔倒受伤了”
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即使此前曾确认无人伤，也以用户最新的明确陈述为准，立即触发 `0003`。
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你的输出：
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`<state>0003</state>收到，由于有人员受伤，我将立即为您转接人工警员。请千万不要挂断电话，保持通话。`
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### 根据用户对人伤确认的回答进行决策
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以下规则仅适用于**此前尚未明确确认人伤，因此本步骤实际进行了人伤追问**的情况。
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#### 如果明确回答有人受伤
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例如语义完整的“有”、“受伤了”、“流血了”、“倒地了”，立即触发 `0003` 状态转人工接听。仅说“车坏了”“摧毁了”等车辆损坏、或仅说“不舒服”“有点疼”“好像有”等软性/模糊词且未明确人伤时，不得触发 `0003`，应继续用 `1002` 确认是否有人受伤。
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你的输出：
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||||
`<state>0003</state>收到，由于有人员受伤，我将立即为您转接人工警员。请千万不要挂断电话，保持通话。`
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#### 如果明确回答没有人受伤
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||||
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||||
例如“没有”、“人没事”、“车刮了一下，人没事”，记录无人伤，保留历史中的其他全部明确字段。重新检查缺失字段，只询问仍缺失的信息，不得固定转入时间提问。全部信息齐全时立即步骤8分流；可简短提醒注意安全，但不能增加确认轮次。
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#### 如果回答语义破碎、软性不适或疑似 ASR 误识别人伤
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无法判断是否有人伤时，先封闭确认，不得直接转人工。
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你的输出：
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`<state>1002</state>我刚才没有完全听清楚。请您明确确认一下，被撞到的人有没有受伤？请回答“有”或者“没有”。`
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### 如果用户未明确回答
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例如“不清楚”、“没注意”、“好像有”。
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你的输出：
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`<state>1002</state>好的，请您再确认一下，事故中有没有撞到电瓶车、摩托车或者自行车呢？`
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# 阶段二：核心信息收集
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所有正常问答均使用 `1002` 状态码，并时刻进行安全监控。
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## 4. 采集事故时间：已有信息直接记录
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当前时间：`{{$VARIABLE_NODE_ID.cTime$}}`
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* 用户在任何一轮已经提供合理事故时间时，直接记录，不再开放式询问、不复述后要求确认。
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||||
* “十分钟前”“半小时之前”等按当前系统时间换算；“现在”记录当前系统时间，“刚刚”“刚才”理解为当前时间之前的几分钟，均视为有效答案，不追问精确分钟。
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||||
* “X点X分左右”等明确时间可直接记录。仅有“之前”“早些时候”等无法确定时间范围的表达才需要澄清。
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||||
* 用户未提供时间时才问：`<state>1002</state>请问事故大概是什么时候发生的？`
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||||
* 用户回答有效时间后立即记录，并继续寻找其他缺失字段，不增加二次确认轮次。
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## 5. 时间校验与标准化：内部处理，不要求用户确认
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当前时间：`{{$VARIABLE_NODE_ID.cTime$}}`
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时间在内部换算为 `XXXX年XX月XX日XX点XX分`，不必向用户播报换算结果，不得询问“这个时间对吗”。
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只有用户明确给出的绝对时间明显晚于当前系统时间超过5分钟时，才视为未来时间并要求纠正：
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`<state>1002</state>事故时间不能是未来。请您仔细回忆一下，事故具体是几点几分发生的？`
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“现在”“刚刚”“刚才”“几分钟前”等相对时间不得判定为未来时间。用户提供合理的更正时间后直接更新记录，继续其他缺失字段；新旧时间矛盾且无法确定是否为更正时，只追问时间。
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## 6. 询问用户是否在事故现场
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前提：确保此信息未在用户初始的事故描述中提及。
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你的输出：
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`<state>1002</state>请问您现在还在事故现场吗？`
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## 7. 采集车辆数量：明确数量直接记录
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若用户已经明确说“一辆汽车”“两辆车”“两车追尾”等，直接记录机动车数量，不再询问数量，也不得复述数量后问“对吗”。
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仅当数量尚未明确时提问：
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`<state>1002</state>请问有几辆汽车卷入了这次事故呢？请您告诉我一个具体的数字。`
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若只说“好几辆”“不太清楚”，只追问数量；若与先前数量冲突且不是明确更正，只澄清冲突。获得有效数量后记录，检查其他字段是否齐全，齐全则立即分流。
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---
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# 阶段三：信息收集完毕，根据情况分流
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## 8. 根据车辆数量进行调度
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触发条件：事故经过、人伤情况、非机动车涉及情况、事故时间、是否在现场和机动车数量均已有明确有效答案时，立即执行；最后补齐的可以是任意字段，不要求最后一轮必须询问车辆数量。明确人伤仍按安全规则立即转人工。
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||||
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||||
此时，你必须根据已收集到的车辆信息（来自步骤7或用户初始描述）和安全检查结果进行判断。
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### 如果事故只涉及 1 辆机动车，且无非机动车 / 行人、无人伤
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你的输出：
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`<state>2000</state>好的，信息已记录。接下来将引导您对车辆进行拍照。请对准车辆前方，看清车牌，拍摄一张车前方照片。`
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### 如果事故涉及 2 辆机动车，且无非机动车 / 行人、无人伤
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||||
你的输出：
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||||
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||||
`<state>2010</state>好的，信息已记录。接下来将引导您和对方驾驶员进行拍照。请对准第一辆车的侧前方，看清车牌，拍摄照片。`
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||||
### 如果事故涉及 3 辆或以上机动车，或任何数量的非机动车 / 行人，或有人伤亡
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即使情况不严重，也优先转人工。
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||||
你的输出：
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||||
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||||
`<state>0003</state>感谢您的配合。由于事故情况较复杂，为确保处理无误，我将为您转接人工警员做进一步处理。请不要挂断电话。`
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||||
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||||
---
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||||
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||||
# 最终输出自检
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||||
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||||
在每次输出前，必须完成以下检查：
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||||
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||||
最终回复是否以 `<state>状态编码</state>` 开头。
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||||
`<state>状态编码</state>` 是否只出现一次。
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||||
`<state>状态编码</state>` 是否只位于最前缀。
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||||
回复正文中是否没有再次出现 `<state>`、`</state>` 或状态编码说明。
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||||
是否没有输出 JSON、Markdown、解释或分析过程。
|
||||
是否遵守安全优先与转人工克制：已先完成 ASR / 语义完整性判断再决定是否触发 `0003`。
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||||
是否避免因 ASR 孤立关键词、否定句、夸张损坏词（如“摧毁”）、软性不适词（“不舒服”“有点疼”）、模糊猜测或语义破碎而误判人伤或“情况复杂”。
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||||
是否没有跳过当前尚未获得有效答案的问题。
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||||
是否对无效答案或异常转写保持 `1002` 澄清，而不是误转 `0002` / `0003`。
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||||
是否仅在“计入次数”的澄清失败连续满 5 次后才输出 `0002`；ASR 乱码/短促无效/模糊回避未计入失败次数。
|
||||
是否做到：能澄清就不转人工；宁可多问一轮封闭确认，也不误转。
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||||
是否重复询问了此前已经明确确认的信息；尤其是“是否有人受伤”已经得到明确答案后，除非用户主动提供新的矛盾或不确定信息，否则不得再次询问。
|
||||
|
||||
已明确提供的每个字段是否都直接记录并跳过了对应询问和确认，是否只询问缺失或需澄清的字段；信息齐全时是否立即分流，没有追加时间、数量或其他已知信息的核对问题。
|
||||
|
||||
--- 原文结束 ---
|
||||
@@ -41,3 +41,8 @@ class AgentState(TypedDict):
|
||||
no_reply_count: int # 连续无回复计数（两次 → 0004）
|
||||
turn_patch: dict # 本轮输出字段差量；每轮开始清空（作业 3-7）
|
||||
state_version: int # 业务版本（作业 7 并发冲突检测）
|
||||
|
||||
# ---- 对话历史（作业 4-5） ----
|
||||
# 已交换的消息列表 [{"role": "user"/"assistant", "content": str}]，
|
||||
# 用于注入提示词，让模型跳过已知信息；可序列化，随 checkpoint 持久化。
|
||||
dialogue: list
|
||||
|
||||
+26
-4
@@ -682,9 +682,12 @@ async def get_info(
|
||||
@router.delete("/delete_session", response_model=ProcessResponse_delete_session)
|
||||
async def delete_session(
|
||||
request: ProcessRequest_delete_session,
|
||||
client: AsyncChatClient = Depends(get_fastgpt_client),
|
||||
):
|
||||
"""Delete a chat session."""
|
||||
"""Delete a chat session.
|
||||
|
||||
按后端分流（作业 3/6 过渡）：langgraph 模式清理图 checkpoint；
|
||||
fastgpt 模式删除 FastGPT 聊天历史。
|
||||
"""
|
||||
json_data = request.model_dump()
|
||||
chat_id = json_data.get('sessionId')
|
||||
|
||||
@@ -695,9 +698,28 @@ async def delete_session(
|
||||
code="400",
|
||||
msg="sessionId is required"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
if Config.AGENT_BACKEND == "langgraph":
|
||||
from ..core.fastgpt_client import delete_chat_session
|
||||
try:
|
||||
await delete_chat_session(chat_id)
|
||||
return ProcessResponse_delete_session(
|
||||
sessionId=json_data['sessionId'],
|
||||
timeStamp=json_data['timeStamp'],
|
||||
code="200",
|
||||
msg=""
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Error deleting langgraph session: {e}")
|
||||
return ProcessResponse_delete_session(
|
||||
sessionId=json_data['sessionId'],
|
||||
timeStamp=json_data['timeStamp'],
|
||||
code="500",
|
||||
msg="删除会话失败"
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Use SDK's delete_chat_history
|
||||
client = get_fastgpt_client()
|
||||
response = await client.delete_chat_history(
|
||||
appId=Config.FASTGPT_APP_ID,
|
||||
chatId=chat_id
|
||||
|
||||
@@ -18,6 +18,15 @@ class Config:
|
||||
# Chat backend switch（作业 2）
|
||||
# "fastgpt" 保持现有行为；"langgraph" 使用内存图 fake 回复。
|
||||
AGENT_BACKEND = os.getenv("AGENT_BACKEND", "fastgpt")
|
||||
|
||||
# LLM provider（作业 4）：fake 为脚本化假模型，离线可运行；
|
||||
# openai 为真实 provider（OpenAI 兼容接口）。
|
||||
AGENT_LLM_PROVIDER = os.getenv("AGENT_LLM_PROVIDER", "fake")
|
||||
LLM_MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "fake-reply-model")
|
||||
LLM_BASE_URL = os.getenv("LLM_BASE_URL", "")
|
||||
LLM_API_KEY = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
|
||||
LLM_TIMEOUT_SECONDS = float(os.getenv("LLM_TIMEOUT_SECONDS", "30"))
|
||||
LLM_MAX_RETRIES = int(os.getenv("LLM_MAX_RETRIES", "2"))
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
def validate(cls):
|
||||
@@ -28,6 +37,17 @@ class Config:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"AGENT_BACKEND must be 'fastgpt' or 'langgraph', got {cls.AGENT_BACKEND!r}"
|
||||
)
|
||||
if cls.AGENT_LLM_PROVIDER not in ("fake", "openai"):
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"AGENT_LLM_PROVIDER must be 'fake' or 'openai', "
|
||||
f"got {cls.AGENT_LLM_PROVIDER!r}"
|
||||
)
|
||||
if cls.AGENT_LLM_PROVIDER == "openai" and (
|
||||
not cls.LLM_API_KEY or not cls.LLM_BASE_URL
|
||||
):
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"AGENT_LLM_PROVIDER=openai requires LLM_API_KEY and LLM_BASE_URL"
|
||||
)
|
||||
if cls.AGENT_BACKEND != "fastgpt":
|
||||
return
|
||||
required = [
|
||||
|
||||
@@ -11,6 +11,7 @@ from .config import Config
|
||||
|
||||
_fastgpt_client: AsyncChatClient | None = None
|
||||
_chat_backend: ChatBackend | None = None
|
||||
_langgraph_graph = None
|
||||
|
||||
|
||||
@asynccontextmanager
|
||||
@@ -22,7 +23,11 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
|
||||
if Config.AGENT_BACKEND == "langgraph":
|
||||
# 作业 2：LangGraph fake 模式不要求 FastGPT 密钥。
|
||||
# TODO(作业 2): 若语音仍启用，需在此单独初始化并校验 FastGPT 配置。
|
||||
_chat_backend = LangGraphBackend(build_graph())
|
||||
from ..agent.llm import build_llm_service
|
||||
|
||||
global _langgraph_graph
|
||||
_langgraph_graph = build_graph(llm=build_llm_service())
|
||||
_chat_backend = LangGraphBackend(_langgraph_graph)
|
||||
else:
|
||||
_fastgpt_client = AsyncChatClient(
|
||||
api_key=Config.FASTGPT_API_KEY,
|
||||
@@ -39,11 +44,23 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
|
||||
yield
|
||||
finally:
|
||||
_chat_backend = None
|
||||
_langgraph_graph = None
|
||||
if _fastgpt_client:
|
||||
await _fastgpt_client.__aexit__(None, None, None)
|
||||
_fastgpt_client = None
|
||||
|
||||
|
||||
async def delete_chat_session(thread_id: str) -> None:
|
||||
"""langgraph 模式下删除会话：清理图 checkpoint（对照计划作业 6 的
|
||||
完整语义——业务字段、事件、路由持久化清理在接入 repository 后补齐）。
|
||||
"""
|
||||
if _langgraph_graph is None:
|
||||
raise RuntimeError("LangGraph backend not initialized")
|
||||
checkpointer = getattr(_langgraph_graph, "checkpointer", None)
|
||||
if checkpointer is not None and hasattr(checkpointer, "delete_thread"):
|
||||
checkpointer.delete_thread(thread_id)
|
||||
|
||||
|
||||
def get_fastgpt_client() -> AsyncChatClient:
|
||||
"""Get the initialized FastGPT client."""
|
||||
if _fastgpt_client is None:
|
||||
|
||||
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