147 lines
5.5 KiB
Python
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Python
from google.adk.agents import LlmAgent
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from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm
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from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import McpToolset
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from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
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from google.adk.tools.function_tool import FunctionTool
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from mcp.client.stdio import StdioServerParameters
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import os
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import asyncio
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from dotenv import load_dotenv
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# Load environment variables from .env file
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load_dotenv()
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# --- 使用 vLLM 端点的智能体 ---
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api_base_url = os.getenv("VLLM_API_BASE", "https://9router.aqroid.cn/v1")
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model_name = os.getenv("VLLM_MODEL", "")
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api_key = os.getenv("VLLM_API_KEY", "")
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# Agent 可访问的工作目录
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WORKSPACE_DIR = os.getenv("AGENT_WORKSPACE_DIR", r"D:\nzy\workspace_git")
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# --- 文件系统 MCP 工具 ---
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filesystem_mcp = McpToolset(
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connection_params=StdioConnectionParams(
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server_params=StdioServerParameters(
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command="npx",
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args=[
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"-y",
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"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
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os.path.abspath(WORKSPACE_DIR),
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],
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),
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timeout=30.0,
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),
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)
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# --- 终端命令执行工具（Python 原生，绕开 MCP 通信问题）---
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async def run_command(command: str, cwd: str = None, timeout: int = 300) -> str:
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"""
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在终端中执行一条命令，返回输出结果。
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Args:
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command: 要执行的命令，如 'npm run build'、'python -m pytest' 等
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cwd: 命令执行的工作目录，默认使用 AGENT_WORKSPACE_DIR
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timeout: 超时时间（秒），默认 300
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Returns:
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命令执行结果（stdout + stderr + 状态）
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"""
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if not command:
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return "错误：命令不能为空"
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work_dir = cwd or os.path.abspath(WORKSPACE_DIR)
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if not os.path.isdir(work_dir):
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return f"错误：工作目录不存在 {work_dir}"
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try:
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proc = await asyncio.create_subprocess_shell(
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command,
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cwd=work_dir,
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stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
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stderr=asyncio.subprocess.PIPE,
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)
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stdout_bytes, stderr_bytes = await asyncio.wait_for(
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proc.communicate(), timeout=timeout
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)
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except asyncio.TimeoutError:
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proc.kill()
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await proc.wait()
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return f"命令执行超时（{timeout}秒）: {command}"
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except Exception as e:
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return f"命令执行出错: {e}"
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stdout = stdout_bytes.decode("utf-8", errors="replace")
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stderr = stderr_bytes.decode("utf-8", errors="replace")
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parts = []
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if stdout:
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parts.append(f"[stdout]\n{stdout}")
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||
if stderr:
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||
parts.append(f"[stderr]\n{stderr}")
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output = "\n".join(parts) if parts else "(无输出)"
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||
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max_len = 10000
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if len(output) > max_len:
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output = output[:max_len] + f"\n\n...（输出已截断，共 {len(output)} 字符）"
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status = "成功" if proc.returncode == 0 else f"失败 (退出码 {proc.returncode})"
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return f"命令执行{status}\n{output}"
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# 注册为 ADK 工具
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run_command_tool = FunctionTool(run_command)
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root_agent = LlmAgent(
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model=LiteLlm(
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model=model_name,
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api_base=api_base_url,
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api_key=api_key if api_key else None,
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custom_llm_provider="openai",
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),
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name="dev_agent",
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description="全栈开发子 Agent，可以读写文件、浏览目录、执行开发任务。",
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instruction=(
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"你是一个全栈开发子 Agent（Dev Agent），由主控调度执行具体的开发任务。\n"
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"\n"
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"## 工作流程\n"
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"1. 先理解任务需求和项目上下文\n"
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"2. 使用文件系统工具浏览项目结构、读取相关文件\n"
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"3. 编写或修改代码\n"
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"4. 使用 run_command 工具运行编译/构建/测试，确保代码可正常工作\n"
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||
"5. 验证结果后，按指定格式报告完成情况\n"
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"\n"
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||
"## 工作边界\n"
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"- 所有文件操作限定在分配的工作目录范围内\n"
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"- 你拥有的工具：文件系统操作（读/写/列目录）、终端命令执行\n"
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"- 你可以自主完成：代码编写、bug 修复、样式调整、接口修改、简单重构\n"
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"- 需要上报的情况：\n"
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" • 架构设计或重大技术选型决策\n"
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" • 依赖包版本不兼容导致的编译/运行时错误（需要升级/降级依赖时）\n"
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" • 工具调用异常、环境配置问题、命令超时等非代码问题\n"
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" • 超出你能力范围或不确定的问题\n"
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"\n"
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"## 编译/构建守则\n"
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"- 写完代码后，优先运行编译或构建命令验证\n"
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"- 编译报错时，先判断错误类型：\n"
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" • 代码语法/逻辑错误 → 自行修复后重试\n"
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" • 依赖缺失或版本不兼容 → 上报，由主控决定处理方式\n"
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" • 环境/工具问题 → 上报\n"
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"- 连续修复 3 次仍无法通过编译时，上报当前状态和所有错误信息\n"
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||
"- 只有编译通过后才算任务完成\n"
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"\n"
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"## 报告格式\n"
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"完成任务后，结构化报告：\n"
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"**状态**：成功 / 部分完成 / 失败（需上报）\n"
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"**修改的文件**：列出所有修改的文件路径\n"
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"**变更摘要**：简述做了什么\n"
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"**验证结果**：编译/测试是否通过，如有警告需列出\n"
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"**需要主控关注**：如有需要上报的问题，详细说明"
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),
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tools=[filesystem_mcp, run_command_tool],
|
||
)
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