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4.1 KiB
Python
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"""Deep Agent - 基于create_deep_agent的深度分析智能体"""
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from deepagents import create_deep_agent
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from langchain.agents.middleware import ModelRequest, dynamic_prompt
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from src.agents.common import BaseAgent, load_chat_model
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from src.agents.common.middlewares import context_based_model, inject_attachment_context
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from src.agents.common.tools import search
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from .prompts import DEEP_PROMPT
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search_tools = [search]
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research_sub_agent = {
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"name": "research-agent",
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"description": (
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"用于研究更深入的问题。一次只给这个研究员一个主题。不要向这个研究员传递多个子问题。"
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"相反，你应该将一个大主题分解成必要的组成部分，然后并行调用多个研究代理，每个子问题一个。"
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),
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"system_prompt": (
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"你是一位专注的研究员。你的工作是根据用户的问题进行研究。"
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"进行彻底的研究，然后用详细的答案回复用户的问题，只有你的最终答案会被传递给用户。"
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"除了你的最终信息，他们不会知道任何其他事情，所以你的最终报告应该就是你的最终信息！"
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),
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"tools": search_tools,
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}
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critique_sub_agent = {
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"name": "critique-agent",
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"description": "用于评论最终报告。给这个代理一些关于你希望它如何评论报告的信息。",
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"system_prompt": (
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"你是一位专注的编辑。你的任务是评论一份报告。\n\n"
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"你可以在 `final_report.md` 找到这份报告。\n\n"
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"你可以在 `question.txt` 找到这份报告的问题/主题。\n\n"
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"用户可能会要求评论报告的特定方面。请用详细的评论回复用户，指出报告中可以改进的地方。\n\n"
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"如果有助于你评论报告，你可以使用搜索工具来搜索信息\n\n"
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"不要自己写入 `final_report.md`。\n\n"
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"需要检查的事项：\n"
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"- 检查每个部分的标题是否恰当\n"
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"- 检查报告的写法是否像论文或教科书——它应该是以文本为主，不要只是一个项目符号列表！\n"
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"- 检查报告是否全面。如果任何段落或部分过短，或缺少重要细节，请指出来。\n"
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"- 检查文章是否涵盖了行业的关键领域，确保了整体理解，并且没有遗漏重要部分。\n"
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"- 检查文章是否深入分析了原因、影响和趋势，提供了有价值的见解\n"
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"- 检查文章是否紧扣研究主题并直接回答问题\n"
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"- 检查文章是否结构清晰、语言流畅、易于理解。"
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),
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}
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@dynamic_prompt
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def context_aware_prompt(request: ModelRequest) -> str:
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"""从 runtime context 动态生成系统提示词"""
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return DEEP_PROMPT + "\n\n\n" + request.runtime.context.system_prompt
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class DeepAgent(BaseAgent):
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name = "深度分析智能体"
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description = "具备规划、深度分析和子智能体协作能力的智能体，可以处理复杂的多步骤任务"
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capabilities = [
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"file_upload",
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"todo",
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"files",
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]
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def __init__(self, **kwargs):
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super().__init__(**kwargs)
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self.graph = None
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self.checkpointer = None
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async def get_tools(self):
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"""返回 Deep Agent 的专用工具"""
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tools = search_tools
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return tools
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async def get_graph(self, **kwargs):
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"""构建 Deep Agent 的图"""
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if self.graph:
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return self.graph
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# 获取上下文配置
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context = self.context_schema.from_file(module_name=self.module_name)
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# 使用 create_deep_agent 创建深度智能体
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graph = create_deep_agent(
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model=load_chat_model(context.model),
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tools=await self.get_tools(),
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subagents=[critique_sub_agent, research_sub_agent],
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middleware=[
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context_based_model, # 动态模型选择
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context_aware_prompt, # 动态系统提示词
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inject_attachment_context, # 附件上下文注入
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],
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checkpointer=await self._get_checkpointer(),
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)
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self.graph = graph
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return graph
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