fix
This commit is contained in:
10
config/__init__.py
Normal file
10
config/__init__.py
Normal file
@@ -0,0 +1,10 @@
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from .llm_config import get_llm_config, PM_PROMPT, QA_PROMPT, DEV_PROMPT, ORCH_PROMPT
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__all__ = [
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"get_llm_config",
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"PM_PROMPT",
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"QA_PROMPT",
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"DEV_PROMPT",
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"ORCH_PROMPT",
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||||||
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]
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280
frontend/app.py
Normal file
280
frontend/app.py
Normal file
@@ -0,0 +1,280 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Streamlit 实时 Agent 协作平台
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功能：
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1. 实时展示每个 Agent 的状态和动作
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2. 自动保存生成的文件到 workspace/
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3. 简单稳定的代码结构
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"""
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import streamlit as st
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import os
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from pathlib import Path
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from datetime import datetime
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||||||
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import time
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try:
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||||||
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from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
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AUTOGEN_AVAILABLE = True
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except ImportError:
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AUTOGEN_AVAILABLE = False
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# 添加项目根目录到路径
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import sys
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||||||
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
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from config.llm_config import get_llm_config, PM_PROMPT, QA_PROMPT, DEV_PROMPT, ORCH_PROMPT
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# 页面配置
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st.set_page_config(page_title="多 Agent 协作平台", page_icon="🤖", layout="wide")
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# Agent 配置
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AGENTS = {
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"PM_Agent": {"name": "产品经理", "avatar": "📋", "color": "blue"},
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"QA_Agent": {"name": "测试工程师", "avatar": "✅", "color": "green"},
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||||||
|
"Dev_Agent": {"name": "开发工程师", "avatar": "💻", "color": "orange"},
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||||||
|
"Orchestrator": {"name": "协调器", "avatar": "🎯", "color": "purple"},
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||||||
|
"User_Proxy": {"name": "用户代理", "avatar": "👤", "color": "gray"}
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}
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def init_state():
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"""初始化 session state"""
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if "messages" not in st.session_state:
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st.session_state.messages = []
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if "running" not in st.session_state:
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|
st.session_state.running = False
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|
if "current_agent" not in st.session_state:
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|
st.session_state.current_agent = None
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||||||
|
if "agent_counts" not in st.session_state:
|
||||||
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st.session_state.agent_counts = {k: 0 for k in AGENTS}
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||||||
|
def add_message(agent, content, task=""):
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||||||
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"""添加消息"""
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msg = {
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"agent": agent,
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"content": content,
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||||||
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"task": task,
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||||||
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"time": datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
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||||||
|
}
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||||||
|
st.session_state.messages.append(msg)
|
||||||
|
st.session_state.agent_counts[agent] = st.session_state.agent_counts.get(agent, 0) + 1
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|
st.session_state.current_agent = agent
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||||||
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def show_agent_status():
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"""显示 Agent 状态"""
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cols = st.columns(len(AGENTS))
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for i, (agent_key, info) in enumerate(AGENTS.items()):
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||||||
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with cols[i]:
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is_active = st.session_state.current_agent == agent_key
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||||||
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count = st.session_state.agent_counts.get(agent_key, 0)
|
||||||
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||||||
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border_color = info["color"]
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||||||
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bg_color = "#e8f5e9" if is_active else "white"
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||||||
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||||||
|
st.markdown(f"""
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|
<div style='
|
||||||
|
padding: 15px;
|
||||||
|
border-radius: 10px;
|
||||||
|
border: 3px {"solid" if is_active else "dashed"} {border_color};
|
||||||
|
background: {bg_color};
|
||||||
|
text-align: center;
|
||||||
|
'>
|
||||||
|
<div style='font-size: 2.5rem;'>{info["avatar"]}</div>
|
||||||
|
<div style='font-weight: bold; margin: 5px 0;'>{info["name"]}</div>
|
||||||
|
<div style='font-size: 0.8rem; color: #666;'>
|
||||||
|
{"🟢 发言中" if is_active else "⚪ 等待中"}
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div style='font-size: 0.8rem; color: #999; margin-top: 5px;'>
|
||||||
|
💬 {count} 条消息
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||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
""", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
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||||||
|
def show_chat():
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|
"""显示对话流"""
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|
st.subheader("💬 Agent 对话流")
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|
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||||||
|
if not st.session_state.messages:
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||||||
|
st.info("👈 暂无对话，请在下方输入需求并启动")
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||||||
|
return
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||||||
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|
||||||
|
for msg in st.session_state.messages:
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|
agent = msg["agent"]
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||||||
|
info = AGENTS.get(agent, {"name": "未知", "avatar": "🤖", "color": "gray"})
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||||||
|
|
||||||
|
with st.chat_message(agent.lower(), avatar=info["avatar"]):
|
||||||
|
st.markdown(f"**{info['name']}** *{msg['time']}* - {msg['task']}")
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||||||
|
st.markdown(msg["content"][:800] + ("..." if len(msg["content"]) > 800 else ""))
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||||||
|
|
||||||
|
def save_files():
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||||||
|
"""保存生成的文件到 workspace/"""
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workspace = Path("workspace")
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|
workspace.mkdir(exist_ok=True)
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||||||
|
files = []
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||||||
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|
||||||
|
# 遍历消息，提取并保存文件
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for msg in st.session_state.messages:
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|
agent = msg["agent"]
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||||||
|
content = msg["content"]
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|
# PM Agent 生成 SRS
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if agent == "PM_Agent" and ("需求" in content or "SRS" in content):
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||||||
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file = workspace / "SRS.md"
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||||||
|
with open(file, "w", encoding="utf-8") as f:
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||||||
|
f.write(f"# 软件需求规格说明书\n\n生成时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n{content}")
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||||||
|
files.append(str(file))
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||||||
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|
||||||
|
# QA Agent 生成测试
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|
if agent == "QA_Agent" and ("test" in content.lower() or "测试" in content):
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||||||
|
file = workspace / "test_sample.py"
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||||||
|
with open(file, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
f.write(f"# 测试用例\n# 生成时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n{content}")
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||||||
|
files.append(str(file))
|
||||||
|
|
||||||
|
# Dev Agent 生成代码
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||||||
|
if agent == "Dev_Agent" and ("def " in content or "class " in content):
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||||||
|
file = workspace / "src_sample.py"
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||||||
|
with open(file, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
f.write(f"# 源代码\n# 生成时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n{content}")
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||||||
|
files.append(str(file))
|
||||||
|
|
||||||
|
return files
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def main():
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st.title("🤖 多 Agent 协作平台")
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st.markdown("**实时展示 Agent 状态 · 自动生成文件**")
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init_state()
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||||||
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# 侧边栏
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with st.sidebar:
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st.title("⚙️ 配置")
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api_key = st.text_input("API Key", type="password", value=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", ""))
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||||||
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model = st.selectbox("模型", ["qwen3.5-flash", "qwen-max", "qwen-plus"], index=0)
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||||||
|
max_round = st.slider("最大轮数", 5, 30, 15)
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||||||
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|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
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|
||||||
|
if st.button("▶️ 启动工作流", type="primary", use_container_width=True):
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||||||
|
if not api_key:
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st.error("请先设置 API Key")
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elif not AUTOGEN_AVAILABLE:
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|
st.error("请先安装 AutoGen")
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|
else:
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run_workflow(api_key, model, max_round)
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||||||
|
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||||||
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st.divider()
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||||||
|
|
||||||
|
if st.button("🗑️ 清空对话", use_container_width=True):
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||||||
|
st.session_state.messages = []
|
||||||
|
st.session_state.current_agent = None
|
||||||
|
st.session_state.agent_counts = {k: 0 for k in AGENTS}
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||||||
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st.rerun()
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||||||
|
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||||||
|
# 显示生成的文件
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st.divider()
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||||||
|
st.subheader("📁 生成的文件")
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workspace = Path("workspace")
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if workspace.exists():
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for file in workspace.glob("*"):
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||||||
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if file.is_file():
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|
st.caption(f"📄 {file.name}")
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# 主界面
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show_agent_status()
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st.divider()
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|
show_chat()
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||||||
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||||||
|
# 输入框
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st.divider()
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||||||
|
if user_input := st.chat_input("输入需求..."):
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||||||
|
add_message("User_Proxy", user_input, "提出需求")
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||||||
|
st.rerun()
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||||||
|
|
||||||
|
def run_workflow(api_key, model, max_round):
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||||||
|
"""运行工作流"""
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||||||
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st.session_state.running = True
|
||||||
|
st.session_state.messages = []
|
||||||
|
st.session_state.agent_counts = {k: 0 for k in AGENTS}
|
||||||
|
|
||||||
|
progress = st.empty()
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||||||
|
progress.info("🚀 启动工作流...")
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try:
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# 获取需求
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|
user_msgs = [m for m in st.session_state.messages if m["agent"] == "User_Proxy"]
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requirement = user_msgs[-1]["content"] if user_msgs else "开发一个电池健康预测 API"
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||||||
|
# 创建 Agent
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llm_config = get_llm_config(model=model, api_key=api_key)
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||||||
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||||||
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pm = AssistantAgent("PM_Agent", system_message=PM_PROMPT, llm_config=llm_config, human_input_mode="NEVER")
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||||||
|
qa = AssistantAgent("QA_Agent", system_message=QA_PROMPT, llm_config=llm_config, human_input_mode="NEVER")
|
||||||
|
dev = AssistantAgent("Dev_Agent", system_message=DEV_PROMPT, llm_config=llm_config, human_input_mode="NEVER")
|
||||||
|
orch = AssistantAgent("Orchestrator", system_message=ORCH_PROMPT, llm_config=llm_config, human_input_mode="NEVER")
|
||||||
|
user = UserProxyAgent("User_Proxy", human_input_mode="NEVER", max_consecutive_auto_reply=0,
|
||||||
|
code_execution_config={"work_dir": "workspace", "use_docker": False})
|
||||||
|
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||||||
|
# 创建 GroupChat
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||||||
|
groupchat = GroupChat(
|
||||||
|
agents=[pm, qa, dev, orch, user],
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messages=[],
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||||||
|
max_round=max_round,
|
||||||
|
speaker_selection_method="round_robin"
|
||||||
|
)
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||||||
|
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)
|
||||||
|
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||||||
|
# 初始消息
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||||||
|
initial_msg = f"""请启动完整的 SDLC 流程：
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||||||
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【用户需求】{requirement}
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||||||
|
【流程】
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1. PM_Agent → SRS 文档
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|
2. QA_Agent → 测试用例
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3. Dev_Agent → 编写代码
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|
4. User_Proxy → 执行测试
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|
5. Orchestrator → 汇总
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||||||
|
开始协作！"""
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||||||
|
|
||||||
|
# 执行对话
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||||||
|
with st.spinner("💬 Agent 们正在协作中..."):
|
||||||
|
chat_result = user.initiate_chat(manager, message=initial_msg, max_turns=max_round)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 记录所有对话
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||||||
|
task_map = {
|
||||||
|
"PM_Agent": "需求分析",
|
||||||
|
"QA_Agent": "测试设计",
|
||||||
|
"Dev_Agent": "代码实现",
|
||||||
|
"Orchestrator": "流程协调",
|
||||||
|
"User_Proxy": "测试执行"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
for msg in groupchat.messages:
|
||||||
|
agent = msg.get("name", "Unknown")
|
||||||
|
content = msg.get("content", "")
|
||||||
|
task = task_map.get(agent, "工作中")
|
||||||
|
add_message(agent, content, task)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 保存文件
|
||||||
|
progress.info("💾 正在保存文件...")
|
||||||
|
files = save_files()
|
||||||
|
|
||||||
|
if files:
|
||||||
|
progress.success(f"✅ 完成！已保存 {len(files)} 个文件到 workspace/")
|
||||||
|
else:
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||||||
|
progress.success("✅ 工作流完成！")
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||||||
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||||||
|
st.session_state.running = False
|
||||||
|
st.rerun()
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
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||||||
|
st.session_state.running = False
|
||||||
|
progress.error(f"❌ 错误：{e}")
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||||||
|
import traceback
|
||||||
|
st.error(traceback.format_exc())
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
@@ -1,442 +0,0 @@
|
|||||||
"""
|
|
||||||
Streamlit 前端 - 多智能体实时聊天界面
|
|
||||||
提供可视化的 Agent 协同工作展示和人机交互
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
import streamlit as st
|
|
||||||
import os
|
|
||||||
import sys
|
|
||||||
from pathlib import Path
|
|
||||||
from datetime import datetime
|
|
||||||
import time
|
|
||||||
from typing import Dict, Any, List
|
|
||||||
|
|
||||||
# 添加项目根目录到路径
|
|
||||||
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
|
|
||||||
|
|
||||||
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
|
|
||||||
from config.llm_config import (
|
|
||||||
get_llm_config,
|
|
||||||
PM_PROMPT,
|
|
||||||
QA_PROMPT,
|
|
||||||
DEV_PROMPT,
|
|
||||||
ORCH_PROMPT
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# 页面配置
|
|
||||||
st.set_page_config(
|
|
||||||
page_title="AutoGen SDLC 多智能体系统",
|
|
||||||
page_icon="🤖",
|
|
||||||
layout="wide",
|
|
||||||
initial_sidebar_state="expanded"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 自定义 CSS 样式
|
|
||||||
st.markdown("""
|
|
||||||
<style>
|
|
||||||
.agent-message {
|
|
||||||
padding: 1rem;
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
margin-bottom: 1rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
.pm-agent { background-color: #e3f2fd; border-left: 4px solid #2196f3; }
|
|
||||||
.qa-agent { background-color: #e8f5e9; border-left: 4px solid #4caf50; }
|
|
||||||
.dev-agent { background-color: #fff3e0; border-left: 4px solid #ff9800; }
|
|
||||||
.orchestrator { background-color: #f3e5f5; border-left: 4px solid #9c27b0; }
|
|
||||||
.system { background-color: #fce4ec; border-left: 4px solid #e91e63; }
|
|
||||||
.user { background-color: #efebe9; border-left: 4px solid #795548; }
|
|
||||||
</style>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def init_session_state():
|
|
||||||
"""初始化 session state"""
|
|
||||||
if "messages" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.messages = []
|
|
||||||
if "is_running" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
if "workflow_result" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.workflow_result = None
|
|
||||||
if "conversation_history" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.conversation_history = []
|
|
||||||
if "current_step" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.current_step = 0
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def create_agents(api_key: str, base_url: str, model: str):
|
|
||||||
"""创建所有 Agent"""
|
|
||||||
llm_config = get_llm_config(model=model, api_key=api_key, base_url=base_url)
|
|
||||||
|
|
||||||
pm_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="PM_Agent",
|
|
||||||
system_message=PM_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深软件产品经理",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
qa_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="QA_Agent",
|
|
||||||
system_message=QA_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深测试工程师",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
dev_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="Dev_Agent",
|
|
||||||
system_message=DEV_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深软件工程师",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
orchestrator = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="Orchestrator",
|
|
||||||
system_message=ORCH_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="多智能体协调器",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
user_proxy = UserProxyAgent(
|
|
||||||
name="User_Proxy",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER", # 修复：Web 环境不支持 TERMINAL
|
|
||||||
max_consecutive_auto_reply=0,
|
|
||||||
code_execution_config={
|
|
||||||
"work_dir": "workspace",
|
|
||||||
"use_docker": False,
|
|
||||||
},
|
|
||||||
is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE")
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
return pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy, llm_config
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def get_agent_color(agent_name: str) -> str:
|
|
||||||
"""根据 Agent 名称返回颜色类"""
|
|
||||||
color_map = {
|
|
||||||
"PM_Agent": "pm-agent",
|
|
||||||
"QA_Agent": "qa-agent",
|
|
||||||
"Dev_Agent": "dev-agent",
|
|
||||||
"Orchestrator": "orchestrator",
|
|
||||||
"User_Proxy": "user",
|
|
||||||
"system": "system"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
return color_map.get(agent_name, "system")
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_message(agent_name: str, message: str, timestamp: str):
|
|
||||||
"""显示单条消息"""
|
|
||||||
color_class = get_agent_color(agent_name)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 头像映射
|
|
||||||
avatar_map = {
|
|
||||||
"PM_Agent": "📋",
|
|
||||||
"QA_Agent": "✅",
|
|
||||||
"Dev_Agent": "💻",
|
|
||||||
"Orchestrator": "🎯",
|
|
||||||
"User_Proxy": "👤",
|
|
||||||
"system": "⚙️"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
avatar = avatar_map.get(agent_name, "🤖")
|
|
||||||
|
|
||||||
with st.chat_message(name=agent_name.lower().replace("_", ""), avatar=avatar):
|
|
||||||
st.markdown(f"**{avatar} {agent_name}** *({timestamp})*")
|
|
||||||
st.markdown(f"<div class='agent-message {color_class}'>{message}</div>",
|
|
||||||
unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def export_conversation(messages: List[Dict]) -> str:
|
|
||||||
"""导出对话为 Markdown"""
|
|
||||||
md_content = "# AutoGen SDLC 对话历史\n\n"
|
|
||||||
md_content += f"**导出时间**: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n"
|
|
||||||
md_content += "---\n\n"
|
|
||||||
|
|
||||||
for msg in messages:
|
|
||||||
timestamp = msg.get("timestamp", "")[:19].replace('T', ' ')
|
|
||||||
agent = msg.get("agent_name", "Unknown")
|
|
||||||
content = msg.get("message", "")
|
|
||||||
|
|
||||||
md_content += f"### [{timestamp}] {agent}\n\n"
|
|
||||||
md_content += f"{content}\n\n"
|
|
||||||
md_content += "---\n\n"
|
|
||||||
|
|
||||||
return md_content
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def main():
|
|
||||||
"""主应用"""
|
|
||||||
init_session_state()
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 左侧边栏 - 配置区域 =====
|
|
||||||
with st.sidebar:
|
|
||||||
st.title("⚙️ 配置")
|
|
||||||
|
|
||||||
# API 配置
|
|
||||||
st.subheader("模型配置")
|
|
||||||
api_key = st.text_input(
|
|
||||||
"API Key",
|
|
||||||
type="password",
|
|
||||||
value=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", ""),
|
|
||||||
help="阿里云 DashScope API Key"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
base_url = st.text_input(
|
|
||||||
"Base URL",
|
|
||||||
value="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
|
|
||||||
help="API Base URL"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
model = st.selectbox(
|
|
||||||
"模型选择",
|
|
||||||
options=["qwen3.5-flash", "qwen-max", "qwen-plus", "qwen-turbo"],
|
|
||||||
index=0,
|
|
||||||
help="选择使用的 Qwen 模型"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Agent 参数
|
|
||||||
st.subheader("Agent 参数")
|
|
||||||
max_round = st.slider(
|
|
||||||
"最大对话轮数",
|
|
||||||
min_value=5,
|
|
||||||
max_value=50,
|
|
||||||
value=15,
|
|
||||||
step=1
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
temperature = st.slider(
|
|
||||||
"温度参数",
|
|
||||||
min_value=0.0,
|
|
||||||
max_value=1.0,
|
|
||||||
value=0.7,
|
|
||||||
step=0.1
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 控制按钮
|
|
||||||
st.subheader("控制")
|
|
||||||
col1, col2 = st.columns(2)
|
|
||||||
|
|
||||||
with col1:
|
|
||||||
start_btn = st.button("▶️ 启动", use_container_width=True)
|
|
||||||
with col2:
|
|
||||||
stop_btn = st.button("⏸️ 暂停", use_container_width=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 导出选项
|
|
||||||
st.subheader("导出")
|
|
||||||
if st.button("📄 导出 JSON", use_container_width=True):
|
|
||||||
if st.session_state.messages:
|
|
||||||
import json
|
|
||||||
json_str = json.dumps(st.session_state.messages, ensure_ascii=False, indent=2)
|
|
||||||
st.download_button(
|
|
||||||
label="下载 JSON",
|
|
||||||
data=json_str,
|
|
||||||
file_name=f"conversation_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json",
|
|
||||||
mime="application/json"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
if st.button("📝 导出 Markdown", use_container_width=True):
|
|
||||||
if st.session_state.messages:
|
|
||||||
md_content = export_conversation(st.session_state.messages)
|
|
||||||
st.download_button(
|
|
||||||
label="下载 Markdown",
|
|
||||||
data=md_content,
|
|
||||||
file_name=f"conversation_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md",
|
|
||||||
mime="text/markdown"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 主区域 - 聊天展示 =====
|
|
||||||
st.title("🤖 AutoGen SDLC 多智能体协同系统")
|
|
||||||
st.markdown("**基于 AutoGen + Qwen3.5-flash 的端到端软件交付系统**")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 状态指示器
|
|
||||||
status_col1, status_col2, status_col3 = st.columns(3)
|
|
||||||
with status_col1:
|
|
||||||
st.metric("对话轮数", len(st.session_state.messages))
|
|
||||||
with status_col2:
|
|
||||||
status = "🟢 运行中" if st.session_state.is_running else "🔴 已停止"
|
|
||||||
st.metric("系统状态", status)
|
|
||||||
with status_col3:
|
|
||||||
result_status = "✅ 成功" if st.session_state.workflow_result and st.session_state.workflow_result.get("success") else "⏳ 未开始"
|
|
||||||
st.metric("工作流状态", result_status)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 聊天历史展示区
|
|
||||||
chat_container = st.container()
|
|
||||||
with chat_container:
|
|
||||||
if not st.session_state.messages:
|
|
||||||
st.info("👈 请在左侧配置后，输入需求并点击启动按钮开始工作流")
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
for msg in st.session_state.messages:
|
|
||||||
display_message(
|
|
||||||
agent_name=msg.get("agent_name", "Unknown"),
|
|
||||||
message=msg.get("message", ""),
|
|
||||||
timestamp=msg.get("timestamp", "")
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 右侧边栏 - 进度和日志 =====
|
|
||||||
with st.sidebar:
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 工作流进度
|
|
||||||
st.subheader("📊 工作流进度")
|
|
||||||
|
|
||||||
workflow_steps = [
|
|
||||||
"需求分析",
|
|
||||||
"测试设计",
|
|
||||||
"代码实现",
|
|
||||||
"测试执行",
|
|
||||||
"最终验证"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
|
|
||||||
current_step = st.session_state.get("current_step", 0)
|
|
||||||
for i, step in enumerate(workflow_steps):
|
|
||||||
if i < current_step:
|
|
||||||
st.success(f"✅ {step}")
|
|
||||||
elif i == current_step:
|
|
||||||
st.info(f"🔄 {step}")
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
st.write(f"⚪ {step}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 用户输入区域 =====
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 用户需求输入
|
|
||||||
user_input = st.chat_input("请输入您的软件需求...")
|
|
||||||
|
|
||||||
if user_input:
|
|
||||||
# 添加用户消息到历史
|
|
||||||
user_msg = {
|
|
||||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
||||||
"agent_name": "User",
|
|
||||||
"role": "user",
|
|
||||||
"message": user_input
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.messages.append(user_msg)
|
|
||||||
st.session_state.conversation_history.append(user_msg)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 如果正在运行，添加到队列等待处理
|
|
||||||
if st.session_state.is_running:
|
|
||||||
# 这里会触发工作流执行
|
|
||||||
pass
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 工作流执行逻辑 =====
|
|
||||||
if start_btn:
|
|
||||||
if not api_key:
|
|
||||||
st.error("请先设置 API Key！")
|
|
||||||
st.stop()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 获取最后一条用户消息
|
|
||||||
user_messages = [m for m in st.session_state.messages if m.get("role") == "user"]
|
|
||||||
if not user_messages:
|
|
||||||
st.warning("请先输入需求！")
|
|
||||||
st.stop()
|
|
||||||
|
|
||||||
latest_requirement = user_messages[-1]["message"]
|
|
||||||
|
|
||||||
# 设置运行状态
|
|
||||||
st.session_state.is_running = True
|
|
||||||
st.session_state.current_step = 0
|
|
||||||
|
|
||||||
# 创建占位符用于实时更新
|
|
||||||
status_placeholder = st.empty()
|
|
||||||
message_placeholder = st.empty()
|
|
||||||
|
|
||||||
with status_placeholder:
|
|
||||||
st.info("🚀 正在启动 SDLC 工作流...")
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
# 创建 Agent
|
|
||||||
pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy, llm_config = create_agents(
|
|
||||||
api_key=api_key,
|
|
||||||
base_url=base_url,
|
|
||||||
model=model
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 创建 GroupChat
|
|
||||||
groupchat = GroupChat(
|
|
||||||
agents=[pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy],
|
|
||||||
messages=[],
|
|
||||||
max_round=max_round,
|
|
||||||
speaker_selection_method="round_robin"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 构建初始消息
|
|
||||||
initial_message = f"""
|
|
||||||
请启动完整的 SDLC 流程：
|
|
||||||
|
|
||||||
【用户需求】
|
|
||||||
{latest_requirement}
|
|
||||||
|
|
||||||
【工作流程】
|
|
||||||
1. PM_Agent → 生成 SRS
|
|
||||||
2. QA_Agent → 生成测试用例
|
|
||||||
3. Dev_Agent → 编写代码
|
|
||||||
4. User_Proxy → 执行测试
|
|
||||||
5. Orchestrator → 汇总报告
|
|
||||||
|
|
||||||
开始协作！
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
# 记录第一条消息
|
|
||||||
first_msg = {
|
|
||||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
||||||
"agent_name": "Orchestrator",
|
|
||||||
"role": "assistant",
|
|
||||||
"message": f"🎯 启动 SDLC 工作流，需求：{latest_requirement[:100]}..."
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.messages.append(first_msg)
|
|
||||||
st.session_state.current_step = 0
|
|
||||||
|
|
||||||
# 启动对话（简化版本，实际应该用异步）
|
|
||||||
with message_placeholder:
|
|
||||||
st.info("💬 Agent 们正在协作中，请稍候...")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 这里简化处理，实际应该使用异步回调
|
|
||||||
chat_result = user_proxy.initiate_chat(
|
|
||||||
manager,
|
|
||||||
message=initial_message,
|
|
||||||
max_turns=max_round
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 记录结果
|
|
||||||
for msg in groupchat.messages:
|
|
||||||
chat_msg = {
|
|
||||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
||||||
"agent_name": msg.get("name", "Unknown"),
|
|
||||||
"role": msg.get("role", "assistant"),
|
|
||||||
"message": msg.get("content", "")
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.messages.append(chat_msg)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新状态
|
|
||||||
st.session_state.workflow_result = {
|
|
||||||
"success": True,
|
|
||||||
"summary": chat_result.summary if hasattr(chat_result, 'summary') else "完成"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.current_step = 5 # 完成所有步骤
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
|
|
||||||
# 刷新显示
|
|
||||||
st.rerun()
|
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
st.error(f"❌ 错误：{str(e)}")
|
|
||||||
st.session_state.workflow_result = {"success": False, "error": str(e)}
|
|
||||||
|
|
||||||
if stop_btn:
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
st.info("⏸️ 工作流已暂停")
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
|
||||||
main()
|
|
||||||
@@ -1,725 +0,0 @@
|
|||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
Streamlit 前端 v2 - 增强版多智能体实时协作可视化界面
|
|
||||||
功能：
|
|
||||||
1. Agent 协作流程图（桑基图）
|
|
||||||
2. 实时状态监控面板
|
|
||||||
3. 分屏对话展示
|
|
||||||
4. 生成的文件预览
|
|
||||||
5. 时间线视图
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
import streamlit as st
|
|
||||||
import os
|
|
||||||
import sys
|
|
||||||
from pathlib import Path
|
|
||||||
from datetime import datetime
|
|
||||||
import time
|
|
||||||
from typing import Dict, Any, List
|
|
||||||
import json
|
|
||||||
|
|
||||||
# 添加项目根目录到路径
|
|
||||||
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
|
|
||||||
AUTOGEN_AVAILABLE = True
|
|
||||||
except ImportError:
|
|
||||||
AUTOGEN_AVAILABLE = False
|
|
||||||
|
|
||||||
from config.llm_config import (
|
|
||||||
get_llm_config,
|
|
||||||
PM_PROMPT,
|
|
||||||
QA_PROMPT,
|
|
||||||
DEV_PROMPT,
|
|
||||||
ORCH_PROMPT
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# 页面配置
|
|
||||||
st.set_page_config(
|
|
||||||
page_title="AutoGen SDLC 多智能体协作平台",
|
|
||||||
page_icon="🤖",
|
|
||||||
layout="wide",
|
|
||||||
initial_sidebar_state="expanded"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 自定义 CSS 样式
|
|
||||||
st.markdown("""
|
|
||||||
<style>
|
|
||||||
/* Agent 消息样式 */
|
|
||||||
.agent-message {
|
|
||||||
padding: 1rem;
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
margin-bottom: 1rem;
|
|
||||||
box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
.pm-agent { background: linear-gradient(135deg, #e3f2fd 0%, #bbdefb 100%); border-left: 5px solid #2196f3; }
|
|
||||||
.qa-agent { background: linear-gradient(135deg, #e8f5e9 0%, #c8e6c9 100%); border-left: 5px solid #4caf50; }
|
|
||||||
.dev-agent { background: linear-gradient(135deg, #fff3e0 0%, #ffe0b2 100%); border-left: 5px solid #ff9800; }
|
|
||||||
.orchestrator { background: linear-gradient(135deg, #f3e5f5 0%, #e1bee7 100%); border-left: 5px solid #9c27b0; }
|
|
||||||
.system { background: linear-gradient(135deg, #fce4ec 0%, #f8bbd9 100%); border-left: 5px solid #e91e63; }
|
|
||||||
.user { background: linear-gradient(135deg, #efebe9 0%, #d7ccc8 100%); border-left: 5px solid #795548; }
|
|
||||||
|
|
||||||
/* 状态卡片 */
|
|
||||||
.status-card {
|
|
||||||
padding: 1.5rem;
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
text-align: center;
|
|
||||||
color: white;
|
|
||||||
font-weight: bold;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
.status-running { background: linear-gradient(135deg, #4caf50, #8bc34a); }
|
|
||||||
.status-stopped { background: linear-gradient(135deg, #f44336, #e91e63); }
|
|
||||||
.status-pending { background: linear-gradient(135deg, #ff9800, #ffc107); }
|
|
||||||
|
|
||||||
/* Agent 状态指示器 */
|
|
||||||
.agent-status-indicator {
|
|
||||||
display: inline-block;
|
|
||||||
width: 12px;
|
|
||||||
height: 12px;
|
|
||||||
border-radius: 50%;
|
|
||||||
margin-right: 8px;
|
|
||||||
animation: pulse 2s infinite;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
@keyframes pulse {
|
|
||||||
0% { opacity: 1; }
|
|
||||||
50% { opacity: 0.5; }
|
|
||||||
100% { opacity: 1; }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* 文件卡片 */
|
|
||||||
.file-card {
|
|
||||||
padding: 1rem;
|
|
||||||
border: 1px solid #ddd;
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
|
||||||
background: #f9f9f9;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* 时间线 */
|
|
||||||
.timeline-item {
|
|
||||||
padding: 1rem;
|
|
||||||
border-left: 3px solid #2196f3;
|
|
||||||
margin-left: 1rem;
|
|
||||||
position: relative;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
.timeline-item::before {
|
|
||||||
content: '';
|
|
||||||
position: absolute;
|
|
||||||
left: -8px;
|
|
||||||
top: 1rem;
|
|
||||||
width: 13px;
|
|
||||||
height: 13px;
|
|
||||||
border-radius: 50%;
|
|
||||||
background: #2196f3;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
</style>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# Agent 配置信息
|
|
||||||
AGENT_CONFIG = {
|
|
||||||
"PM_Agent": {
|
|
||||||
"name": "产品经理",
|
|
||||||
"avatar": "📋",
|
|
||||||
"color": "#2196f3",
|
|
||||||
"description": "需求分析与 SRS 生成",
|
|
||||||
"icon": "📊"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"QA_Agent": {
|
|
||||||
"name": "测试工程师",
|
|
||||||
"avatar": "✅",
|
|
||||||
"color": "#4caf50",
|
|
||||||
"description": "测试用例设计与 TDD",
|
|
||||||
"icon": "🧪"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"Dev_Agent": {
|
|
||||||
"name": "开发工程师",
|
|
||||||
"avatar": "💻",
|
|
||||||
"color": "#ff9800",
|
|
||||||
"description": "代码实现与修复",
|
|
||||||
"icon": "⚙️"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"Orchestrator": {
|
|
||||||
"name": "协调器",
|
|
||||||
"avatar": "🎯",
|
|
||||||
"color": "#9c27b0",
|
|
||||||
"description": "流程调度与验证",
|
|
||||||
"icon": "🎭"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"User_Proxy": {
|
|
||||||
"name": "用户代理",
|
|
||||||
"avatar": "👤",
|
|
||||||
"color": "#795548",
|
|
||||||
"description": "人机交互接口",
|
|
||||||
"icon": "🔌"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def init_session_state():
|
|
||||||
"""初始化 session state"""
|
|
||||||
if "messages" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.messages = []
|
|
||||||
if "is_running" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
if "workflow_result" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.workflow_result = None
|
|
||||||
if "conversation_history" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.conversation_history = []
|
|
||||||
if "current_step" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.current_step = 0
|
|
||||||
if "agent_stats" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats = {
|
|
||||||
"PM_Agent": {"messages": 0, "last_active": None},
|
|
||||||
"QA_Agent": {"messages": 0, "last_active": None},
|
|
||||||
"Dev_Agent": {"messages": 0, "last_active": None},
|
|
||||||
"Orchestrator": {"messages": 0, "last_active": None},
|
|
||||||
"User_Proxy": {"messages": 0, "last_active": None}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
if "generated_files" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.generated_files = []
|
|
||||||
if "active_agent" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.active_agent = None
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def create_agents(api_key: str, base_url: str, model: str):
|
|
||||||
"""创建所有 Agent"""
|
|
||||||
llm_config = get_llm_config(model=model, api_key=api_key, base_url=base_url)
|
|
||||||
|
|
||||||
pm_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="PM_Agent",
|
|
||||||
system_message=PM_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深软件产品经理",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
qa_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="QA_Agent",
|
|
||||||
system_message=QA_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深测试工程师",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
dev_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="Dev_Agent",
|
|
||||||
system_message=DEV_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深软件工程师",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
orchestrator = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="Orchestrator",
|
|
||||||
system_message=ORCH_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="多智能体协调器",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
user_proxy = UserProxyAgent(
|
|
||||||
name="User_Proxy",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER", # 修复：Web 环境不支持 TERMINAL
|
|
||||||
max_consecutive_auto_reply=0,
|
|
||||||
code_execution_config={
|
|
||||||
"work_dir": "workspace",
|
|
||||||
"use_docker": False,
|
|
||||||
},
|
|
||||||
is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE")
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
return pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy, llm_config
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_agent_status_panel():
|
|
||||||
"""显示 Agent 状态面板"""
|
|
||||||
st.subheader("🎭 Agent 实时状态")
|
|
||||||
|
|
||||||
cols = st.columns(5)
|
|
||||||
agent_names = list(AGENT_CONFIG.keys())
|
|
||||||
|
|
||||||
for i, (agent_name, config) in enumerate(AGENT_CONFIG.items()):
|
|
||||||
with cols[i]:
|
|
||||||
stats = st.session_state.agent_stats.get(agent_name, {})
|
|
||||||
msg_count = stats.get("messages", 0)
|
|
||||||
last_active = stats.get("last_active")
|
|
||||||
|
|
||||||
is_active = st.session_state.active_agent == agent_name
|
|
||||||
|
|
||||||
status_color = config["color"]
|
|
||||||
if is_active:
|
|
||||||
status_html = f'<span class="agent-status-indicator" style="background: {status_color}; animation: pulse 1s infinite;"></span>'
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
status_html = f'<span style="display:inline-block;width:12px;height:12px;border-radius:50%;background:{status_color};opacity:0.3;"></span>'
|
|
||||||
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div style="text-align:center;padding:1rem;border:2px {'solid' if is_active else 'dashed'} {status_color};border-radius:0.5rem;">
|
|
||||||
<div style="font-size:2rem;">{config['avatar']}</div>
|
|
||||||
<div style="font-weight:bold;color:{status_color};">{config['name']}</div>
|
|
||||||
<div style="font-size:0.8rem;color:#666;">消息：{msg_count}</div>
|
|
||||||
<div style="font-size:0.7rem;color:#999;">{status_html}{'工作中' if is_active else '等待中'}</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_workflow_diagram():
|
|
||||||
"""显示工作流程图"""
|
|
||||||
st.subheader("🔄 工作流程图")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 使用 Mermaid 绘制流程图
|
|
||||||
mermaid_code = """
|
|
||||||
```mermaid
|
|
||||||
graph LR
|
|
||||||
A[👤 用户需求] --> B[📋 PM Agent]
|
|
||||||
B --> C[📄 SRS 文档]
|
|
||||||
C --> D[✅ QA Agent]
|
|
||||||
D --> E[🧪 测试用例]
|
|
||||||
E --> F[💻 Dev Agent]
|
|
||||||
F --> G[💾 源代码]
|
|
||||||
G --> H[🔧 自动测试]
|
|
||||||
H -->|失败 | F
|
|
||||||
H -->|通过 | I[🎯 Orchestrator]
|
|
||||||
I --> J[✅ 最终报告]
|
|
||||||
|
|
||||||
style B fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3,stroke-width:3px
|
|
||||||
style D fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:3px
|
|
||||||
style F fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:3px
|
|
||||||
style I fill:#f3e5f5,stroke:#9c27b0,stroke-width:3px
|
|
||||||
```
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
st.markdown(mermaid_code)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_message(agent_name: str, message: str, timestamp: str, index: int):
|
|
||||||
"""显示单条消息（增强版）"""
|
|
||||||
config = AGENT_CONFIG.get(agent_name, {"name": agent_name, "avatar": "🤖", "color": "#999"})
|
|
||||||
|
|
||||||
# 折叠长消息
|
|
||||||
if len(message) > 500:
|
|
||||||
with st.expander(f"{config['avatar']} {config['name']} - {timestamp[:16]}"):
|
|
||||||
st.markdown(message)
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
with st.chat_message(name=agent_name.lower().replace("_", ""), avatar=config['avatar']):
|
|
||||||
st.markdown(f"**{config['avatar']} {config['name']}** *({timestamp[:16]})*")
|
|
||||||
st.markdown(message)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_timeline():
|
|
||||||
"""显示时间线视图"""
|
|
||||||
st.subheader("⏱️ 执行时间线")
|
|
||||||
|
|
||||||
if not st.session_state.messages:
|
|
||||||
st.info("暂无执行记录")
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
# 按时间分组显示关键事件
|
|
||||||
timeline_data = []
|
|
||||||
for msg in st.session_state.messages:
|
|
||||||
agent = msg.get("agent_name", "Unknown")
|
|
||||||
timestamp = msg.get("timestamp", "")[:19].replace('T', ' ')
|
|
||||||
message = msg.get("message", "")[:100]
|
|
||||||
|
|
||||||
if agent in AGENT_CONFIG:
|
|
||||||
timeline_data.append({
|
|
||||||
"time": timestamp,
|
|
||||||
"agent": agent,
|
|
||||||
"message": message,
|
|
||||||
"icon": AGENT_CONFIG[agent]["avatar"]
|
|
||||||
})
|
|
||||||
|
|
||||||
# 倒序显示（最新的在前）
|
|
||||||
for item in reversed(timeline_data[-10:]): # 只显示最近 10 条
|
|
||||||
with st.container():
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div class="timeline-item">
|
|
||||||
<strong>{item['icon']} {item['time']}</strong><br>
|
|
||||||
<span style="color:#666;">{AGENT_CONFIG.get(item['agent'], {}).get('name', item['agent'])}</span><br>
|
|
||||||
{item['message']}...
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_generated_files():
|
|
||||||
"""显示生成的文件"""
|
|
||||||
st.subheader("📁 生成的文件")
|
|
||||||
|
|
||||||
workspace_dir = Path("workspace")
|
|
||||||
if not workspace_dir.exists():
|
|
||||||
st.info("工作目录为空")
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
files = list(workspace_dir.glob("*"))
|
|
||||||
|
|
||||||
if not files:
|
|
||||||
st.info("暂无生成的文件")
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
for file_path in files:
|
|
||||||
if file_path.is_file():
|
|
||||||
file_size = file_path.stat().st_size
|
|
||||||
file_type = file_path.suffix
|
|
||||||
|
|
||||||
icon_map = {
|
|
||||||
".py": "🐍",
|
|
||||||
".md": "📝",
|
|
||||||
".txt": "📄",
|
|
||||||
".json": "📊"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
icon = icon_map.get(file_type, "📎")
|
|
||||||
|
|
||||||
with st.container():
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div class="file-card">
|
|
||||||
<div style="display:flex;justify-content:space-between;align-items:center;">
|
|
||||||
<div>
|
|
||||||
<span style="font-size:1.5rem;">{icon}</span>
|
|
||||||
<strong>{file_path.name}</strong>
|
|
||||||
<span style="color:#666;font-size:0.9rem;margin-left:1rem;">
|
|
||||||
{file_size:,} bytes
|
|
||||||
</span>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 文件内容预览
|
|
||||||
if st.button(f"👁️ 预览 {file_path.name}", key=f"preview_{file_path.name}"):
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
|
||||||
content = f.read()
|
|
||||||
st.code(content[:2000] + ("..." if len(content) > 2000 else ""))
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
st.error(f"读取失败：{e}")
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_chat_interface():
|
|
||||||
"""显示聊天界面"""
|
|
||||||
st.subheader("💬 Agent 对话实录")
|
|
||||||
|
|
||||||
if not st.session_state.messages:
|
|
||||||
st.info("👈 暂无对话，请在下方输入需求并启动工作流")
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
# 使用容器显示消息
|
|
||||||
chat_container = st.container()
|
|
||||||
with chat_container:
|
|
||||||
for idx, msg in enumerate(st.session_state.messages):
|
|
||||||
display_message(
|
|
||||||
agent_name=msg.get("agent_name", "Unknown"),
|
|
||||||
message=msg.get("message", ""),
|
|
||||||
timestamp=msg.get("timestamp", ""),
|
|
||||||
index=idx
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def export_conversation(messages: List[Dict]) -> str:
|
|
||||||
"""导出对话为 Markdown"""
|
|
||||||
md_content = "# AutoGen SDLC 对话历史\n\n"
|
|
||||||
md_content += f"**导出时间**: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n"
|
|
||||||
md_content += "---\n\n"
|
|
||||||
|
|
||||||
for msg in messages:
|
|
||||||
timestamp = msg.get("timestamp", "")[:19].replace('T', ' ')
|
|
||||||
agent = msg.get("agent_name", "Unknown")
|
|
||||||
content = msg.get("message", "")
|
|
||||||
|
|
||||||
config = AGENT_CONFIG.get(agent, {"avatar": "🤖", "name": agent})
|
|
||||||
|
|
||||||
md_content += f"### {config['avatar']} [{timestamp}] {config['name']}\n\n"
|
|
||||||
md_content += f"{content}\n\n"
|
|
||||||
md_content += "---\n\n"
|
|
||||||
|
|
||||||
return md_content
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def main():
|
|
||||||
"""主应用"""
|
|
||||||
init_session_state()
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 顶部标题区 =====
|
|
||||||
st.title("🤖 AutoGen SDLC 多智能体协作平台")
|
|
||||||
st.markdown("**基于 AutoGen + Qwen3.5-flash 的端到端软件交付系统 · 实时可视化 Agent 协作**")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 侧边栏 - 配置区域 =====
|
|
||||||
with st.sidebar:
|
|
||||||
st.title("⚙️ 控制中心")
|
|
||||||
|
|
||||||
# API 配置
|
|
||||||
st.subheader("🔑 模型配置")
|
|
||||||
api_key = st.text_input(
|
|
||||||
"API Key",
|
|
||||||
type="password",
|
|
||||||
value=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", ""),
|
|
||||||
help="阿里云 DashScope API Key"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
base_url = st.text_input(
|
|
||||||
"Base URL",
|
|
||||||
value="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
|
|
||||||
help="API Base URL"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
model = st.selectbox(
|
|
||||||
"模型选择",
|
|
||||||
options=["qwen3.5-flash", "qwen-max", "qwen-plus", "qwen-turbo"],
|
|
||||||
index=0,
|
|
||||||
help="选择使用的 Qwen 模型"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Agent 参数
|
|
||||||
st.subheader("🎛️ Agent 参数")
|
|
||||||
max_round = st.slider(
|
|
||||||
"最大对话轮数",
|
|
||||||
min_value=5,
|
|
||||||
max_value=50,
|
|
||||||
value=20,
|
|
||||||
step=1
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
temperature = st.slider(
|
|
||||||
"温度参数",
|
|
||||||
min_value=0.0,
|
|
||||||
max_value=1.0,
|
|
||||||
value=0.7,
|
|
||||||
step=0.1
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 控制按钮
|
|
||||||
st.subheader("🎮 流程控制")
|
|
||||||
col1, col2 = st.columns(2)
|
|
||||||
|
|
||||||
with col1:
|
|
||||||
start_btn = st.button("▶️ 启动", use_container_width=True, type="primary")
|
|
||||||
with col2:
|
|
||||||
stop_btn = st.button("⏸️ 暂停", use_container_width=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 导出选项
|
|
||||||
st.subheader("💾 数据导出")
|
|
||||||
if st.button("📄 导出 JSON", use_container_width=True):
|
|
||||||
if st.session_state.messages:
|
|
||||||
json_str = json.dumps(st.session_state.messages, ensure_ascii=False, indent=2)
|
|
||||||
st.download_button(
|
|
||||||
label="下载 JSON",
|
|
||||||
data=json_str,
|
|
||||||
file_name=f"conversation_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json",
|
|
||||||
mime="application/json"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
if st.button("📝 导出 Markdown", use_container_width=True):
|
|
||||||
if st.session_state.messages:
|
|
||||||
md_content = export_conversation(st.session_state.messages)
|
|
||||||
st.download_button(
|
|
||||||
label="下载 Markdown",
|
|
||||||
data=md_content,
|
|
||||||
file_name=f"conversation_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md",
|
|
||||||
mime="text/markdown"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 主区域 - 三栏布局 =====
|
|
||||||
# 第一行：状态指标
|
|
||||||
status_col1, status_col2, status_col3, status_col4 = st.columns(4)
|
|
||||||
|
|
||||||
with status_col1:
|
|
||||||
total_msgs = len(st.session_state.messages)
|
|
||||||
st.metric("💬 总消息数", total_msgs)
|
|
||||||
|
|
||||||
with status_col2:
|
|
||||||
status = "🟢 运行中" if st.session_state.is_running else "🔴 已停止"
|
|
||||||
status_class = "running" if st.session_state.is_running else "stopped"
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div class="status-card status-{status_class}">
|
|
||||||
{status}
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
with status_col3:
|
|
||||||
result_status = "✅ 成功" if st.session_state.workflow_result and st.session_state.workflow_result.get("success") else "⏳ 未开始"
|
|
||||||
st.metric("📊 工作流状态", result_status)
|
|
||||||
|
|
||||||
with status_col4:
|
|
||||||
files_count = len(list(Path("workspace").glob("*"))) if Path("workspace").exists() else 0
|
|
||||||
st.metric("📁 生成文件数", files_count)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 第二行：左侧 - Agent 状态 + 流程图，右侧 - 时间线
|
|
||||||
left_col, right_col = st.columns([2, 1])
|
|
||||||
|
|
||||||
with left_col:
|
|
||||||
display_agent_status_panel()
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
display_workflow_diagram()
|
|
||||||
|
|
||||||
with right_col:
|
|
||||||
display_timeline()
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 第三行：聊天界面
|
|
||||||
display_chat_interface()
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 底部 - 用户需求输入 =====
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 用户输入
|
|
||||||
user_input = st.chat_input("💡 请输入您的软件需求，例如：我需要一个电池健康状态预测 API...")
|
|
||||||
|
|
||||||
if user_input:
|
|
||||||
# 添加用户消息
|
|
||||||
user_msg = {
|
|
||||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
||||||
"agent_name": "User_Proxy",
|
|
||||||
"role": "user",
|
|
||||||
"message": user_input
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.messages.append(user_msg)
|
|
||||||
st.session_state.conversation_history.append(user_msg)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新统计
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats["User_Proxy"]["messages"] += 1
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats["User_Proxy"]["last_active"] = datetime.now().isoformat()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 刷新显示
|
|
||||||
st.rerun()
|
|
||||||
|
|
||||||
# ===== 工作流执行逻辑 =====
|
|
||||||
if start_btn:
|
|
||||||
if not api_key:
|
|
||||||
st.error("请先设置 API Key！")
|
|
||||||
st.stop()
|
|
||||||
|
|
||||||
if not AUTOGEN_AVAILABLE:
|
|
||||||
st.error("请先安装 AutoGen: pip install pyautogen")
|
|
||||||
st.stop()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 获取最后一条用户消息
|
|
||||||
user_messages = [m for m in st.session_state.messages if m.get("role") == "user"]
|
|
||||||
if not user_messages:
|
|
||||||
st.warning("请先输入需求！")
|
|
||||||
st.stop()
|
|
||||||
|
|
||||||
latest_requirement = user_messages[-1]["message"]
|
|
||||||
|
|
||||||
# 设置运行状态
|
|
||||||
st.session_state.is_running = True
|
|
||||||
st.session_state.current_step = 0
|
|
||||||
|
|
||||||
# 创建进度占位符
|
|
||||||
progress_placeholder = st.empty()
|
|
||||||
|
|
||||||
with progress_placeholder:
|
|
||||||
st.info("🚀 正在启动 SDLC 工作流，请稍候...")
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
# 创建 Agent
|
|
||||||
pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy, llm_config = create_agents(
|
|
||||||
api_key=api_key,
|
|
||||||
base_url=base_url,
|
|
||||||
model=model
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 创建 GroupChat
|
|
||||||
groupchat = GroupChat(
|
|
||||||
agents=[pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy],
|
|
||||||
messages=[],
|
|
||||||
max_round=max_round,
|
|
||||||
speaker_selection_method="round_robin"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 构建初始消息
|
|
||||||
initial_message = f"""
|
|
||||||
请启动完整的 SDLC 流程：
|
|
||||||
|
|
||||||
【用户需求】
|
|
||||||
{latest_requirement}
|
|
||||||
|
|
||||||
【工作流程】
|
|
||||||
1. PM_Agent → 生成 SRS
|
|
||||||
2. QA_Agent → 生成测试用例
|
|
||||||
3. Dev_Agent → 编写代码
|
|
||||||
4. User_Proxy → 执行测试
|
|
||||||
5. Orchestrator → 汇总报告
|
|
||||||
|
|
||||||
开始协作！
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
# 记录第一条消息
|
|
||||||
first_msg = {
|
|
||||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
||||||
"agent_name": "Orchestrator",
|
|
||||||
"role": "assistant",
|
|
||||||
"message": f"🎯 启动 SDLC 工作流，需求：{latest_requirement[:100]}..."
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.messages.append(first_msg)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新统计
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats["Orchestrator"]["messages"] += 1
|
|
||||||
st.session_state.active_agent = "Orchestrator"
|
|
||||||
|
|
||||||
# 执行对话
|
|
||||||
chat_result = user_proxy.initiate_chat(
|
|
||||||
manager,
|
|
||||||
message=initial_message,
|
|
||||||
max_turns=max_round
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 记录所有对话
|
|
||||||
for msg in groupchat.messages:
|
|
||||||
chat_msg = {
|
|
||||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
||||||
"agent_name": msg.get("name", "Unknown"),
|
|
||||||
"role": msg.get("role", "assistant"),
|
|
||||||
"message": msg.get("content", "")
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# 避免重复添加
|
|
||||||
if chat_msg not in st.session_state.messages:
|
|
||||||
st.session_state.messages.append(chat_msg)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新统计
|
|
||||||
agent_name = msg.get("name", "Unknown")
|
|
||||||
if agent_name in st.session_state.agent_stats:
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats[agent_name]["messages"] += 1
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats[agent_name]["last_active"] = datetime.now().isoformat()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 扫描生成的文件
|
|
||||||
if Path("workspace").exists():
|
|
||||||
files = list(Path("workspace").glob("*"))
|
|
||||||
st.session_state.generated_files = [str(f) for f in files if f.is_file()]
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新状态
|
|
||||||
st.session_state.workflow_result = {
|
|
||||||
"success": True,
|
|
||||||
"summary": chat_result.summary if hasattr(chat_result, 'summary') else "完成"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.current_step = 5
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
st.session_state.active_agent = None
|
|
||||||
|
|
||||||
progress_placeholder.success("✅ SDLC 工作流完成！")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 刷新显示
|
|
||||||
st.rerun()
|
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
st.session_state.active_agent = None
|
|
||||||
st.error(f"❌ 错误：{str(e)}")
|
|
||||||
st.session_state.workflow_result = {"success": False, "error": str(e)}
|
|
||||||
|
|
||||||
if stop_btn:
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
st.session_state.active_agent = None
|
|
||||||
st.info("⏸️ 工作流已暂停")
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
|
||||||
main()
|
|
||||||
@@ -1,756 +0,0 @@
|
|||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
Streamlit 前端 v3 - Agent 对话流可视化版本
|
|
||||||
核心特性：
|
|
||||||
1. 清晰展示每个 Agent 当前在做什么（任务标签）
|
|
||||||
2. Agent 之间的对话流（类似聊天室）
|
|
||||||
3. 实时活动指示器（高亮当前发言的 Agent）
|
|
||||||
4. 对话历史完整记录
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
import streamlit as st
|
|
||||||
import os
|
|
||||||
import sys
|
|
||||||
from pathlib import Path
|
|
||||||
from datetime import datetime
|
|
||||||
import time
|
|
||||||
from typing import Dict, Any, List
|
|
||||||
import json
|
|
||||||
|
|
||||||
# 添加项目根目录到路径
|
|
||||||
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
|
|
||||||
AUTOGEN_AVAILABLE = True
|
|
||||||
except ImportError:
|
|
||||||
AUTOGEN_AVAILABLE = False
|
|
||||||
|
|
||||||
from config.llm_config import (
|
|
||||||
get_llm_config,
|
|
||||||
PM_PROMPT,
|
|
||||||
QA_PROMPT,
|
|
||||||
DEV_PROMPT,
|
|
||||||
ORCH_PROMPT
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# 页面配置
|
|
||||||
st.set_page_config(
|
|
||||||
page_title="AutoGen SDLC - Agent 对话流",
|
|
||||||
page_icon="💬",
|
|
||||||
layout="wide",
|
|
||||||
initial_sidebar_state="expanded"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 自定义 CSS 样式 - 突出对话流
|
|
||||||
st.markdown("""
|
|
||||||
<style>
|
|
||||||
/* 主对话区域 */
|
|
||||||
.chat-flow-container {
|
|
||||||
background: #f0f2f6;
|
|
||||||
padding: 20px;
|
|
||||||
border-radius: 10px;
|
|
||||||
margin-bottom: 20px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* Agent 对话气泡 */
|
|
||||||
.agent-chat-bubble {
|
|
||||||
padding: 15px 20px;
|
|
||||||
margin: 10px 0;
|
|
||||||
border-radius: 15px;
|
|
||||||
max-width: 85%;
|
|
||||||
position: relative;
|
|
||||||
animation: bubble-in 0.3s ease;
|
|
||||||
box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
@keyframes bubble-in {
|
|
||||||
from {
|
|
||||||
opacity: 0;
|
|
||||||
transform: translateY(10px);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
to {
|
|
||||||
opacity: 1;
|
|
||||||
transform: translateY(0);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* 不同 Agent 的气泡样式 */
|
|
||||||
.pm-bubble {
|
|
||||||
background: linear-gradient(135deg, #e3f2fd 0%, #bbdefb 100%);
|
|
||||||
border: 2px solid #2196f3;
|
|
||||||
margin-left: 0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.qa-bubble {
|
|
||||||
background: linear-gradient(135deg, #e8f5e9 0%, #c8e6c9 100%);
|
|
||||||
border: 2px solid #4caf50;
|
|
||||||
margin-left: 0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.dev-bubble {
|
|
||||||
background: linear-gradient(135deg, #fff3e0 0%, #ffe0b2 100%);
|
|
||||||
border: 2px solid #ff9800;
|
|
||||||
margin-left: 0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.orchestrator-bubble {
|
|
||||||
background: linear-gradient(135deg, #f3e5f5 0%, #e1bee7 100%);
|
|
||||||
border: 2px solid #9c27b0;
|
|
||||||
margin-left: 0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.user-bubble {
|
|
||||||
background: linear-gradient(135deg, #efebe9 0%, #d7ccc8 100%);
|
|
||||||
border: 2px solid #795548;
|
|
||||||
margin-left: auto;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* Agent 头像和名称 */
|
|
||||||
.agent-chat-header {
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
align-items: center;
|
|
||||||
margin-bottom: 8px;
|
|
||||||
font-weight: bold;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-chat-avatar {
|
|
||||||
font-size: 1.5rem;
|
|
||||||
margin-right: 8px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-chat-name {
|
|
||||||
font-size: 1rem;
|
|
||||||
color: #333;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-chat-time {
|
|
||||||
margin-left: auto;
|
|
||||||
font-size: 0.75rem;
|
|
||||||
color: #666;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* 任务标签 */
|
|
||||||
.task-badge {
|
|
||||||
display: inline-block;
|
|
||||||
padding: 3px 10px;
|
|
||||||
border-radius: 12px;
|
|
||||||
font-size: 0.75rem;
|
|
||||||
font-weight: bold;
|
|
||||||
margin-left: 8px;
|
|
||||||
color: white;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.pm-task { background: #2196f3; }
|
|
||||||
.qa-task { background: #4caf50; }
|
|
||||||
.dev-task { background: #ff9800; }
|
|
||||||
.orchestrator-task { background: #9c27b0; }
|
|
||||||
.user-task { background: #795548; }
|
|
||||||
|
|
||||||
/* Agent 状态卡片 */
|
|
||||||
.agent-status-card {
|
|
||||||
padding: 15px;
|
|
||||||
border-radius: 10px;
|
|
||||||
text-align: center;
|
|
||||||
border: 3px solid #e0e0e0;
|
|
||||||
transition: all 0.3s ease;
|
|
||||||
background: white;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-status-card.active {
|
|
||||||
border-color: #4caf50;
|
|
||||||
background: linear-gradient(135deg, #e8f5e9 0%, #c8e6c9 100%);
|
|
||||||
animation: agent-pulse 1.5s infinite;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
@keyframes agent-pulse {
|
|
||||||
0%, 100% { transform: scale(1); }
|
|
||||||
50% { transform: scale(1.02); }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-status-avatar {
|
|
||||||
font-size: 2.5rem;
|
|
||||||
margin-bottom: 5px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-status-name {
|
|
||||||
font-weight: bold;
|
|
||||||
font-size: 0.9rem;
|
|
||||||
margin-bottom: 5px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-status-task {
|
|
||||||
font-size: 0.75rem;
|
|
||||||
color: #666;
|
|
||||||
min-height: 20px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.agent-status-indicator {
|
|
||||||
display: inline-block;
|
|
||||||
width: 8px;
|
|
||||||
height: 8px;
|
|
||||||
border-radius: 50%;
|
|
||||||
margin-right: 5px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.status-active {
|
|
||||||
background: #4caf50;
|
|
||||||
animation: dot-pulse 1s infinite;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.status-waiting {
|
|
||||||
background: #ffc107;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.status-inactive {
|
|
||||||
background: #e0e0e0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
@keyframes dot-pulse {
|
|
||||||
0%, 100% { opacity: 1; }
|
|
||||||
50% { opacity: 0.3; }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* 对话流指示器 */
|
|
||||||
.chat-flow-indicator {
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
align-items: center;
|
|
||||||
margin: 10px 0;
|
|
||||||
padding: 10px;
|
|
||||||
background: white;
|
|
||||||
border-radius: 8px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.flow-arrow {
|
|
||||||
font-size: 1.5rem;
|
|
||||||
color: #2196f3;
|
|
||||||
margin: 0 10px;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/* 当前活动提示 */
|
|
||||||
.active-agent-banner {
|
|
||||||
background: linear-gradient(135deg, #4caf50, #8bc34a);
|
|
||||||
color: white;
|
|
||||||
padding: 10px 20px;
|
|
||||||
border-radius: 8px;
|
|
||||||
text-align: center;
|
|
||||||
font-weight: bold;
|
|
||||||
margin-bottom: 20px;
|
|
||||||
animation: banner-pulse 2s infinite;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
@keyframes banner-pulse {
|
|
||||||
0%, 100% { opacity: 1; }
|
|
||||||
50% { opacity: 0.8; }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
</style>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# Agent 配置
|
|
||||||
AGENT_CONFIG = {
|
|
||||||
"PM_Agent": {
|
|
||||||
"name": "产品经理",
|
|
||||||
"avatar": "📋",
|
|
||||||
"color": "#2196f3",
|
|
||||||
"bubble_class": "pm-bubble",
|
|
||||||
"task_class": "pm-task",
|
|
||||||
"default_task": "待命"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"QA_Agent": {
|
|
||||||
"name": "测试工程师",
|
|
||||||
"avatar": "✅",
|
|
||||||
"color": "#4caf50",
|
|
||||||
"bubble_class": "qa-bubble",
|
|
||||||
"task_class": "qa-task",
|
|
||||||
"default_task": "待命"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"Dev_Agent": {
|
|
||||||
"name": "开发工程师",
|
|
||||||
"avatar": "💻",
|
|
||||||
"color": "#ff9800",
|
|
||||||
"bubble_class": "dev-bubble",
|
|
||||||
"task_class": "dev-task",
|
|
||||||
"default_task": "待命"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"Orchestrator": {
|
|
||||||
"name": "协调器",
|
|
||||||
"avatar": "🎯",
|
|
||||||
"color": "#9c27b0",
|
|
||||||
"bubble_class": "orchestrator-bubble",
|
|
||||||
"task_class": "orchestrator-task",
|
|
||||||
"default_task": "待命"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"User_Proxy": {
|
|
||||||
"name": "用户代理",
|
|
||||||
"avatar": "👤",
|
|
||||||
"color": "#795548",
|
|
||||||
"bubble_class": "user-bubble",
|
|
||||||
"task_class": "user-task",
|
|
||||||
"default_task": "待命"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def init_session_state():
|
|
||||||
"""初始化 session state"""
|
|
||||||
if "messages" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.messages = []
|
|
||||||
if "is_running" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.is_running = False
|
|
||||||
if "current_agent" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.current_agent = None
|
|
||||||
if "agent_tasks" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.agent_tasks = {
|
|
||||||
"PM_Agent": "待命",
|
|
||||||
"QA_Agent": "待命",
|
|
||||||
"Dev_Agent": "待命",
|
|
||||||
"Orchestrator": "待命",
|
|
||||||
"User_Proxy": "待命"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
if "agent_stats" not in st.session_state:
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats = {agent: 0 for agent in AGENT_CONFIG}
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_agent_status_row():
|
|
||||||
"""显示 Agent 状态行 - 突出当前活动的 Agent"""
|
|
||||||
st.subheader("🎭 Agent 实时状态")
|
|
||||||
|
|
||||||
cols = st.columns(5)
|
|
||||||
|
|
||||||
for i, (agent_key, config) in enumerate(AGENT_CONFIG.items()):
|
|
||||||
with cols[i]:
|
|
||||||
is_active = st.session_state.current_agent == agent_key
|
|
||||||
current_task = st.session_state.agent_tasks.get(agent_key, "待命")
|
|
||||||
msg_count = st.session_state.agent_stats.get(agent_key, 0)
|
|
||||||
|
|
||||||
status_class = "active" if is_active else ""
|
|
||||||
indicator_class = "status-active" if is_active else "status-inactive"
|
|
||||||
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div class="agent-status-card {status_class}">
|
|
||||||
<div class="agent-status-avatar">{config['avatar']}</div>
|
|
||||||
<div class="agent-status-name">
|
|
||||||
<span class="agent-status-indicator {indicator_class}"></span>
|
|
||||||
{config['name']}
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
<div class="agent-status-task">
|
|
||||||
📝 {current_task}
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
<div style="font-size:0.7rem;color:#999;margin-top:5px;">
|
|
||||||
💬 {msg_count} 条消息
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_active_agent_banner():
|
|
||||||
"""显示当前活动 Agent 的横幅"""
|
|
||||||
if st.session_state.current_agent:
|
|
||||||
config = AGENT_CONFIG.get(st.session_state.current_agent, {})
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div class="active-agent-banner">
|
|
||||||
{config.get('avatar', '🤖')} 当前发言：{config.get('name', 'Unknown')} - {st.session_state.agent_tasks.get(st.session_state.current_agent, '工作中...')}
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def display_chat_flow():
|
|
||||||
"""显示 Agent 对话流 - 核心功能"""
|
|
||||||
st.subheader("💬 Agent 对话流")
|
|
||||||
|
|
||||||
if not st.session_state.messages:
|
|
||||||
st.info("👈 暂无对话，请启动工作流")
|
|
||||||
return
|
|
||||||
|
|
||||||
# 使用容器显示对话流
|
|
||||||
chat_container = st.container()
|
|
||||||
|
|
||||||
for idx, msg in enumerate(st.session_state.messages):
|
|
||||||
agent_key = msg.get("agent_key", "Unknown")
|
|
||||||
config = AGENT_CONFIG.get(agent_key, {"name": "未知", "avatar": "🤖", "bubble_class": ""})
|
|
||||||
task_class = AGENT_CONFIG.get(agent_key, {}).get("task_class", "")
|
|
||||||
|
|
||||||
timestamp = msg.get("timestamp", "")
|
|
||||||
if timestamp:
|
|
||||||
time_str = datetime.fromisoformat(timestamp).strftime("%H:%M:%S")
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
time_str = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
|
|
||||||
|
|
||||||
content = msg.get("content", "")
|
|
||||||
task = msg.get("task", "工作中")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 显示对话气泡
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div class="agent-chat-bubble {config['bubble_class']}">
|
|
||||||
<div class="agent-chat-header">
|
|
||||||
<span class="agent-chat-avatar">{config['avatar']}</span>
|
|
||||||
<span class="agent-chat-name">{config['name']}</span>
|
|
||||||
<span class="task-badge {task_class}">{task}</span>
|
|
||||||
<span class="agent-chat-time">{time_str}</span>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
<div style="color:#333;line-height:1.6;">{content}</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 显示对话流指示器（下一条消息的箭头）
|
|
||||||
if idx < len(st.session_state.messages) - 1:
|
|
||||||
next_msg = st.session_state.messages[idx + 1]
|
|
||||||
next_agent = next_msg.get("agent_key", "")
|
|
||||||
next_config = AGENT_CONFIG.get(next_agent, {})
|
|
||||||
|
|
||||||
if next_agent != agent_key:
|
|
||||||
st.markdown(f"""
|
|
||||||
<div class="chat-flow-indicator">
|
|
||||||
<div style="flex:1;"></div>
|
|
||||||
<div class="flow-arrow">⬇️</div>
|
|
||||||
<div style="flex:1;text-align:center;color:#666;font-size:0.8rem;">
|
|
||||||
传递给 {next_config.get('name', 'Unknown')}
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
""", unsafe_allow_html=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def save_generated_files():
|
|
||||||
"""从对话中提取并保存生成的文件到 workspace 目录"""
|
|
||||||
workspace_dir = Path("workspace")
|
|
||||||
workspace_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
files_saved = []
|
|
||||||
|
|
||||||
# 遍历所有消息，提取文件内容
|
|
||||||
for msg in st.session_state.messages:
|
|
||||||
content = msg.get("content", "")
|
|
||||||
agent_key = msg.get("agent_key", "")
|
|
||||||
|
|
||||||
# PM Agent 生成 SRS.md
|
|
||||||
if agent_key == "PM_Agent" and ("SRS" in content or "软件需求规格" in content):
|
|
||||||
srs_file = workspace_dir / "SRS.md"
|
|
||||||
# 提取 SRS 内容（查找包含 FR- 或 NFR- 的段落）
|
|
||||||
srs_content = content
|
|
||||||
if "功能性需求" in content:
|
|
||||||
srs_content = content[content.find("功能性需求"):]
|
|
||||||
with open(srs_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
|
||||||
f.write(f"# 软件需求规格说明书 (SRS)\n\n")
|
|
||||||
f.write(f"**生成时间**: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n")
|
|
||||||
f.write(srs_content)
|
|
||||||
files_saved.append(str(srs_file))
|
|
||||||
|
|
||||||
# QA Agent 生成测试文件
|
|
||||||
if agent_key == "QA_Agent" and ("test_" in content or "def test_" in content):
|
|
||||||
test_file = workspace_dir / "test_battery_health.py"
|
|
||||||
# 提取 Python 代码
|
|
||||||
if "```python" in content:
|
|
||||||
code = content.split("```python")[1].split("```")[0]
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
code = content
|
|
||||||
with open(test_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
|
||||||
f.write(f'"""\n电池健康状态测试用例\n生成时间：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}\n"""\n\n')
|
|
||||||
f.write(code)
|
|
||||||
files_saved.append(str(test_file))
|
|
||||||
|
|
||||||
# Dev Agent 生成源代码
|
|
||||||
if agent_key == "Dev_Agent" and ("def " in content or "class " in content):
|
|
||||||
src_file = workspace_dir / "src_battery_health.py"
|
|
||||||
# 提取 Python 代码
|
|
||||||
if "```python" in content:
|
|
||||||
code = content.split("```python")[1].split("```")[0]
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
code = content
|
|
||||||
with open(src_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
|
||||||
f.write(f'"""\n电池健康状态计算模块\n生成时间：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}\n"""\n\n')
|
|
||||||
f.write(code)
|
|
||||||
files_saved.append(str(src_file))
|
|
||||||
|
|
||||||
# Orchestrator 生成最终报告
|
|
||||||
if agent_key == "Orchestrator" and ("完成" in content and "SDLC" in content):
|
|
||||||
report_file = workspace_dir / "FINAL_REPORT.md"
|
|
||||||
with open(report_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
|
||||||
f.write(f"# SDLC 项目最终报告\n\n")
|
|
||||||
f.write(f"**生成时间**: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n")
|
|
||||||
f.write("## 项目概述\n\n")
|
|
||||||
f.write("基于 AutoGen 多智能体系统完成的软件交付项目。\n\n")
|
|
||||||
f.write("## 生成文件列表\n\n")
|
|
||||||
for i, saved_file in enumerate(files_saved, 1):
|
|
||||||
f.write(f"{i}. {saved_file}\n")
|
|
||||||
f.write(f"\n## 项目总结\n\n{content}\n")
|
|
||||||
files_saved.append(str(report_file))
|
|
||||||
|
|
||||||
return files_saved
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def create_agents(api_key: str, base_url: str, model: str):
|
|
||||||
"""创建所有 Agent"""
|
|
||||||
llm_config = get_llm_config(model=model, api_key=api_key, base_url=base_url)
|
|
||||||
|
|
||||||
pm_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="PM_Agent",
|
|
||||||
system_message=PM_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深软件产品经理",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
qa_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="QA_Agent",
|
|
||||||
system_message=QA_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深测试工程师",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
dev_agent = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="Dev_Agent",
|
|
||||||
system_message=DEV_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="资深软件工程师",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
orchestrator = AssistantAgent(
|
|
||||||
name="Orchestrator",
|
|
||||||
system_message=ORCH_PROMPT,
|
|
||||||
llm_config=llm_config,
|
|
||||||
description="多智能体协调器",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
user_proxy = UserProxyAgent(
|
|
||||||
name="User_Proxy",
|
|
||||||
human_input_mode="NEVER",
|
|
||||||
max_consecutive_auto_reply=0,
|
|
||||||
code_execution_config={
|
|
||||||
"work_dir": "workspace",
|
|
||||||
"use_docker": False,
|
|
||||||
},
|
|
||||||
is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE")
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
return pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy, llm_config
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def add_message(agent_key: str, content: str, task: str = "工作中"):
|
|
||||||
"""添加消息到对话流"""
|
|
||||||
msg = {
|
|
||||||
"agent_key": agent_key,
|
|
||||||
"content": content,
|
|
||||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
|
||||||
"task": task
|
|
||||||
}
|
|
||||||
st.session_state.messages.append(msg)
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新统计
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats[agent_key] = st.session_state.agent_stats.get(agent_key, 0) + 1
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新当前 Agent
|
|
||||||
st.session_state.current_agent = agent_key
|
|
||||||
|
|
||||||
# 更新任务
|
|
||||||
st.session_state.agent_tasks[agent_key] = task
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def main():
|
|
||||||
"""主应用"""
|
|
||||||
init_session_state()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 标题
|
|
||||||
st.title("💬 AutoGen SDLC - Agent 对话流可视化")
|
|
||||||
st.markdown("**清晰展示每个 Agent 在做什么 · 实时追踪 Agent 之间的对话交互**")
|
|
||||||
|
|
||||||
# 侧边栏配置
|
|
||||||
with st.sidebar:
|
|
||||||
st.title("⚙️ 控制中心")
|
|
||||||
|
|
||||||
api_key = st.text_input("API Key", type="password", value=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", ""))
|
|
||||||
base_url = st.text_input("Base URL", value="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
|
|
||||||
model = st.selectbox("模型选择", ["qwen3.5-flash", "qwen-max", "qwen-plus", "qwen-turbo"], index=0)
|
|
||||||
|
|
||||||
max_round = st.slider("最大对话轮数", 5, 50, 20)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
col1, col2 = st.columns(2)
|
|
||||||
with col1:
|
|
||||||
start_btn = st.button("▶️ 启动对话流", type="primary", use_container_width=True)
|
|
||||||
with col2:
|
|
||||||
stop_btn = st.button("⏸️ 暂停", use_container_width=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
if st.button("🗑️ 清空对话", use_container_width=True):
|
|
||||||
st.session_state.messages = []
|
|
||||||
st.session_state.current_agent = None
|
|
||||||
st.session_state.agent_tasks = {k: "待命" for k in AGENT_CONFIG}
|
|
||||||
st.session_state.agent_stats = {k: 0 for k in AGENT_CONFIG}
|
|
||||||
st.rerun()
|
|
||||||
|
|
||||||
if st.button("📥 导出对话", use_container_width=True):
|
|
||||||
if st.session_state.messages:
|
|
||||||
json_str = json.dumps(st.session_state.messages, ensure_ascii=False, indent=2)
|
|
||||||
st.download_button(
|
|
||||||
label="下载 JSON",
|
|
||||||
data=json_str,
|
|
||||||
file_name=f"agent_chat_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json",
|
|
||||||
mime="application/json"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
st.divider()
|
|
||||||
|
|
||||||
# 显示生成的文件
|
|
||||||
st.subheader("📁 生成的文件")
|
|
||||||
workspace_dir = Path("workspace")
|
|
||||||
if workspace_dir.exists():
|
|
||||||
files = list(workspace_dir.glob("*"))
|
|
||||||
if files:
|
|
||||||
for file in files:
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if file.is_file():
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with st.expander(f"📄 {file.name}"):
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try:
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content = file.read_text(encoding='utf-8')
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st.code(content[:500] + ("..." if len(content) > 500 else ""))
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st.download_button(
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label="⬇️ 下载",
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data=content,
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file_name=file.name,
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mime="text/plain",
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key=f"download_{file.name}"
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||||||
)
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except Exception as e:
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st.error(f"读取失败：{e}")
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else:
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st.info("工作目录为空，请先运行工作流")
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else:
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st.info("工作目录不存在")
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# 主界面
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display_agent_status_row()
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st.divider()
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display_active_agent_banner()
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display_chat_flow()
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# 用户输入
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st.divider()
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user_input = st.chat_input("💡 输入需求，或点击启动按钮开始...")
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if user_input:
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add_message("User_Proxy", user_input, "提出需求")
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st.rerun()
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# 启动工作流
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if start_btn:
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if not api_key:
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st.error("请先设置 API Key")
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st.stop()
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if not AUTOGEN_AVAILABLE:
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st.error("请先安装 AutoGen: pip install pyautogen")
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st.stop()
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# 获取需求
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user_msgs = [m for m in st.session_state.messages if m.get("agent_key") == "User_Proxy"]
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if not user_msgs:
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add_message("User_Proxy", "请开发一个电池健康状态预测 API", "提出需求")
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latest_requirement = user_msgs[-1]["content"] if user_msgs else "请开发一个电池健康状态预测 API"
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st.session_state.is_running = True
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# 进度提示
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progress_placeholder = st.empty()
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progress_placeholder.info("🚀 启动 SDLC 工作流，Agent 开始协作...")
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try:
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# 创建 Agent
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pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy, llm_config = create_agents(
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api_key=api_key,
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base_url=base_url,
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model=model
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)
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# 添加 Orchestrator 启动消息
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add_message("Orchestrator", f"🚀 启动 SDLC 工作流！用户需求：{latest_requirement[:100]}...", "启动流程")
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# 创建 GroupChat
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groupchat = GroupChat(
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agents=[pm_agent, qa_agent, dev_agent, orchestrator, user_proxy],
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messages=[],
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max_round=max_round,
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speaker_selection_method="round_robin"
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)
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manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)
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# 初始消息
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initial_message = f"""
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请启动完整的 SDLC 流程：
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【用户需求】
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{latest_requirement}
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【工作流程】
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1. PM_Agent → 生成 SRS 文档
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2. QA_Agent → 生成测试用例
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3. Dev_Agent → 编写代码
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4. User_Proxy → 执行测试
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5. Orchestrator → 汇总报告
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开始协作！每个步骤完成后请明确说明。
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"""
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# 执行对话
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with st.spinner("💬 Agent 们正在协作中，请稍候..."):
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chat_result = user_proxy.initiate_chat(
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manager,
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message=initial_message,
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||||||
max_turns=max_round
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)
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# 记录所有对话
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for msg in groupchat.messages:
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agent_name = msg.get("name", "Unknown")
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content = msg.get("content", "")
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# 推断任务
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task_map = {
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"PM_Agent": "需求分析",
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"QA_Agent": "测试设计",
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"Dev_Agent": "代码实现",
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||||||
"Orchestrator": "流程协调",
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"User_Proxy": "测试执行"
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}
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task = task_map.get(agent_name, "工作中")
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add_message(agent_name, content, task)
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# 完成
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add_message("Orchestrator", "✅ SDLC 流程完成！所有任务已完成。", "总结完成")
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# 保存生成的文件
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progress_placeholder.info("💾 正在保存生成的文件...")
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saved_files = save_generated_files()
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if saved_files:
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progress_placeholder.success(f"✅ SDLC 工作流完成！已保存 {len(saved_files)} 个文件到 workspace/ 目录")
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else:
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progress_placeholder.success("✅ SDLC 工作流完成！查看上方的对话流了解详情。")
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st.session_state.is_running = False
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st.rerun()
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except Exception as e:
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st.session_state.is_running = False
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||||||
st.session_state.current_agent = None
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||||||
progress_placeholder.error(f"❌ 错误：{str(e)}")
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st.error("请检查 API Key 和网络连接")
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||||||
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||||||
if stop_btn:
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||||||
st.session_state.is_running = False
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|
||||||
st.session_state.current_agent = None
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|
||||||
st.info("⏸️ 工作流已暂停")
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||||||
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||||||
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||||||
if __name__ == "__main__":
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|
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main()
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