autogen/usage_examples.py

"""
使用示例 - 展示如何使用 AutoGen SDLC 系统
包含多个实际场景的演示
"""
import os
import sys
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))

from autogen_sdls_system import AutoGenSDLCSystem


def example_1_basic_workflow():
    """示例 1: 基本工作流 - 自动驾驶车辆检测 API"""
    print("\n" + "=" * 70)
    print("示例 1: 基本 SDLC 工作流")
    print("=" * 70)
    
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    if not api_key:
        print("❌ 请设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量")
        return
    
    system = AutoGenSDLCSystem(api_key=api_key)
    
    requirement = """
我需要一个自动驾驶目标检测与跟踪 API，要求：
1. 接收摄像头图像和激光雷达点云数据
2. 实现车辆、行人、骑行者的实时检测
3. 输出目标的 3D 边界框（位置、尺寸、朝向）
4. 支持多目标跟踪（MOT），输出轨迹信息
5. 符合车规级功能安全标准（ISO 26262 ASIL-B）
6. 响应时间 < 50ms，检测精度 mAP > 85%
7. 包含异常处理（传感器失效、恶劣天气等）
"""
    
    print(f"\n📋 需求：{requirement}")
    result = system.run_workflow(requirement, max_round=20)
    
    if result["success"]:
        print("\n✅ 工作流完成！")
        print(f"📄 摘要：{result['summary'][:300]}...")
    else:
        print(f"\n❌ 工作流失败：{result.get('error')}")


def example_2_custom_agents():
    """示例 2: 自定义 Agent 配置"""
    print("\n" + "=" * 70)
    print("示例 2: 自定义 Agent 配置")
    print("=" * 70)
    
    from config.llm_config import get_llm_config
    from agents import create_pm_agent, create_qa_agent
    
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    if not api_key:
        print("❌ 请设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量")
        return
    
    # 使用不同的模型配置
    llm_config = get_llm_config(
        model="qwen3.5-flash",
        api_key=api_key,
        temperature=0.5,  # 降低温度使输出更稳定
        max_tokens=3000
    )
    
    # 创建自定义 Agent
    pm_agent = create_pm_agent(llm_config=llm_config)
    qa_agent = create_qa_agent(llm_config=llm_config)
    
    print("✅ 已创建自定义配置的 Agent")
    print(f"   PM Agent: {pm_agent.name}")
    print(f"   QA Agent: {qa_agent.name}")


def example_3_direct_agent_call():
    """示例 3: 直接调用单个 Agent"""
    print("\n" + "=" * 70)
    print("示例 3: 直接调用 PM Agent 生成 SRS")
    print("=" * 70)
    
    from agents import ProductManagerAgent
    from config.llm_config import get_agent_llm_config
    
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    if not api_key:
        print("❌ 请设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量")
        return
    
    # 创建 PM Agent
    llm_config = get_agent_llm_config("PM_Agent", api_key=api_key)
    pm_agent = ProductManagerAgent(llm_config=llm_config)
    
    # 简单需求
    requirement = "开发一个车载摄像头图像识别模块，支持车道线检测和交通标志识别"
    
    print(f"\n📋 需求：{requirement}")
    print("\n🤖 PM Agent 正在生成 SRS...\n")
    
    try:
        srs = pm_agent.generate_srs(requirement)
        print("\n✅ SRS 生成成功！")
        print(f"📄 前 500 字符预览:\n{srs[:500]}...")
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ 生成失败：{e}")


def example_4_test_generation():
    """示例 4: QA Agent 生成测试用例"""
    print("\n" + "=" * 70)
    print("示例 4: QA Agent 生成测试用例")
    print("=" * 70)
    
    from agents import QAAgent
    from config.llm_config import get_agent_llm_config
    
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    if not api_key:
        print("❌ 请设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量")
        return
    
    # 创建 QA Agent
    llm_config = get_agent_llm_config("QA_Agent", api_key=api_key)
    qa_agent = QAAgent(llm_config=llm_config)
    
    # 简单的 SRS 片段
    srs_sample = """
【功能性需求】
FR-001: 系统应能接收摄像头 RGB 图像（分辨率 1920x1080）
FR-002: 系统应能检测车辆、行人、骑行者三类目标
FR-003: 系统应能输出 3D 边界框（x,y,z,long,width,height,yaw）
FR-004: 系统应能处理夜间和雨雪天气场景

【非功能性需求】
NFR-001: 检测延迟 < 50ms
NFR-002: 检测精度 mAP@0.5 > 85%
NFR-003: 符合 ISO 26262 ASIL-B 功能安全标准
NFR-004: 支持 -40°C~85°C 工作温度范围
"""
    
    print("\n📋 SRS 样本:")
    print(srs_sample)
    print("\n🤖 QA Agent 正在生成测试用例...\n")
    
    try:
        test_cases = qa_agent.generate_test_cases(srs_sample)
        print("\n✅ 测试用例生成成功！")
        print(f"📄 预览:\n{test_cases[:500]}...")
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ 生成失败：{e}")


def example_5_code_generation():
    """示例 5: Dev Agent 生成代码"""
    print("\n" + "=" * 70)
    print("示例 5: Dev Agent 生成代码")
    print("=" * 70)
    
    from agents import DevAgent
    from config.llm_config import get_agent_llm_config
    
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    if not api_key:
        print("❌ 请设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量")
        return
    
    # 创建 Dev Agent
    llm_config = get_agent_llm_config("Dev_Agent", api_key=api_key)
    dev_agent = DevAgent(llm_config=llm_config)
    
    # SRS 和测试样本
    srs_sample = """
FR-001: 实现点云预处理函数（去噪、下采样、坐标变换）
FR-002: 实现 3D 目标检测函数（基于 PointPillars 或 VoxelNet）
FR-003: 输入验证（点云格式 Nx5，包含 x,y,z,intensity,timestamp）
FR-004: 输出限制（边界框参数归一化，置信度 0-1）
"""
    
    test_sample = """
def test_pointcloud_preprocessing():
    raw_points = np.random.rand(10000, 5).astype(np.float32)
    processed = preprocess_pointcloud(raw_points)
    assert processed.shape[0] < raw_points.shape[0]  # 下采样后点数减少
    assert not np.isnan(processed).any()  # 无 NaN
    
def test_3d_detection():
    points = np.random.rand(5000, 5).astype(np.float32)
    boxes, scores = detect_objects_3d(points)
    assert len(boxes) == len(scores)
    assert all(0 <= s <= 1 for s in scores)
    assert boxes.shape[1] == 7  # (x,y,z,l,w,h,yaw)
"""
    
    print("\n📋 需求和测试样本已准备")
    print("\n🤖 Dev Agent 正在生成代码...\n")
    
    try:
        code = dev_agent.generate_code(srs_sample, test_sample)
        print("\n✅ 代码生成成功！")
        print(f"📄 代码预览:\n{code[:500]}...")
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ 生成失败：{e}")


def example_6_realtime_file_saving():
    """示例 6: 实时文件保存演示"""
    print("\n" + "=" * 70)
    print("示例 6: 实时文件保存 - 生成的文件会立即创建")
    print("=" * 70)
    
    api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    if not api_key:
        print("❌ 请设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量")
        return
    
    system = AutoGenSDLCSystem(api_key=api_key, workspace_dir="workspace_realtime_demo")
    
    requirement = """
我需要一个简单的 Python 工具函数库，要求：
1. 包含一个计算阶乘的函数 factorial(n)
2. 包含一个判断质数的函数 is_prime(n)
3. 包含一个生成斐波那契数列的函数 fibonacci(n)
4. 每个函数都要有完整的文档字符串和类型注解
5. 符合 PEP8 规范
"""
    
    print(f"\n📋 需求：{requirement}")
    print("\n💡 提示：在对话过程中，您会看到文件被实时保存到 workspace_realtime_demo 目录\n")
    
    result = system.run_workflow(requirement, max_round=15)
    
    if result["success"]:
        print("\n✅ 工作流完成！")
        print(f"📄 摘要：{result['summary'][:300]}...")
        
        # 显示生成的文件
        print(f"\n📁 已保存 {len(result['saved_files'])} 个文件:")
        for file in result["saved_files"]:
            print(f"   ✓ {file}")
            
        # 验证文件是否真的存在
        print("\n🔍 验证文件是否存在...")
        import os
        for file in result["saved_files"]:
            if os.path.exists(file):
                print(f"   ✅ {file} (存在)")
            else:
                print(f"   ❌ {file} (不存在)")
    else:
        print(f"\n❌ 工作流失败：{result.get('error')}")


if __name__ == "__main__":
    # 可以选择运行单个示例或全部示例
    # example_3_direct_agent_call()
    # example_4_test_generation()
    # example_5_code_generation()
    # example_6_realtime_file_saving()  # 新增：实时文件保存演示
    
    # 运行所有示例
    example_1_basic_workflow()