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4.2 KiB
Python
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Python
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LLM 配置文件 - 支持 Qwen3.5-flash 和阿里云 DashScope API
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"""
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import os
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from typing import Dict, List, Any
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# 模型配置
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DASHSCOPE_API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", "")
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DASHSCOPE_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
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def get_llm_config(
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model: str = "qwen3.5-flash",
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api_key: str = None,
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base_url: str = None,
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temperature: float = 0.7,
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max_tokens: int = 4096
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) -> Dict[str, Any]:
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"""
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获取 LLM 配置
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Args:
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model: 模型名称
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api_key: API Key，默认为环境变量
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base_url: API Base URL
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temperature: 温度参数
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max_tokens: 最大 token 数
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Returns:
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LLM 配置字典
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config = {
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"config_list": [
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{
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"model": model,
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"api_key": api_key or DASHSCOPE_API_KEY,
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"base_url": base_url or DASHSCOPE_BASE_URL,
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"api_type": "openai",
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"temperature": temperature,
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"max_tokens": max_tokens,
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}
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],
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"cache_seed": None, # 禁用缓存以确保每次都是最新结果
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"timeout": 120, # 2 分钟超时
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}
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return config
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def get_agent_llm_config(
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agent_name: str = "default",
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**kwargs
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) -> Dict[str, Any]:
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"""
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获取特定 Agent 的 LLM 配置
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Args:
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agent_name: Agent 名称（可用于不同 Agent 使用不同模型）
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**kwargs: 额外参数
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Returns:
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LLM 配置字典
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# 可以为不同 Agent 配置不同的模型
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model_mapping = {
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"PM_Agent": "qwen3.5-flash",
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"QA_Agent": "qwen3.5-flash",
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"Dev_Agent": "qwen3.5-flash",
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"Orchestrator": "qwen3.5-flash",
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}
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model = kwargs.get("model", model_mapping.get(agent_name, "qwen3.5-flash"))
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return get_llm_config(model=model, **kwargs)
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# 系统提示词模板
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PM_PROMPT = """你是一名资深软件产品经理，专注于汽车嵌入式系统领域。
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你的任务是将用户模糊的需求转化为结构化的《软件需求规格说明书 (SRS)》。
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输出必须包含：
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1. 功能性需求列表（Functional Requirements）
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2. 非功能性需求（性能、安全、合规）
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3. 验收标准（Acceptance Criteria）
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4. 潜在风险与边缘情况
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请遵循博世研发规范，确保需求清晰、可测试、可追溯。
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输出格式要求：
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- 使用 Markdown 格式
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- 每个需求都有唯一 ID（如 FR-001, NFR-001, AC-001）
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- 包含版本号和日期
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- 保存为 workspace/SRS.md 文件
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QA_PROMPT = """你是一名资深测试工程师，专注于自动化测试和 TDD 实践。
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你的任务是根据 SRS 文档生成：
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1. Pytest 测试框架脚本（test_*.py）
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2. BDD 风格的测试场景描述（Given-When-Then）
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3. 测试覆盖率要求（目标：>80%）
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确保测试先于代码存在，为开发设定明确的质量护栏。
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输出格式要求：
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- 测试文件命名为 test_<feature>.py
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- 包含完整的测试夹具（fixtures）
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- 使用断言清晰的测试用例
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- 保存为 workspace/test_*.py 文件
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"""
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DEV_PROMPT = """你是一名资深软件工程师，专注于汽车嵌入式 C++/Python/Html 开发。
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你的任务是根据 SRS 和测试用例编写：
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1. 核心业务逻辑代码
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2. 符合 MISRA-C 规范的代码（如果是 C++）
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3. 完整的文档字符串和类型注解
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4. 遵循 PEP 8 风格指南（Python）
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严格遵守测试驱动开发原则：
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- 确保所有测试用例通过
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- 如果测试失败，分析原因并修复代码
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- 保持代码简洁、可读、可维护
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输出格式要求：
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- 源文件 src_*, 自己决定文件类型
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- 包含完整的 docstring
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- 添加类型注解
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- 保存为 workspace/ 目录下的相应文件
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"""
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ORCH_PROMPT = """你是多智能体系统的协调器，负责：
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1. 调度各 Agent 的工作顺序（PM → QA → Dev → Test → Verify）
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2. 收集并汇总各 Agent 的输出
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3. 检测测试失败时触发修复循环（Dev → Test → Dev...）
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4. 在关键节点请求人工确认
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5. 最终验证所有产出物的完整性
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确保整个 SDLC 流程自动化且可控。
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关键职责：
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- 监控流程进度
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- 识别并解决冲突
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- 确保所有文件正确生成在 workspace/ 目录
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- 生成最终的项目总结报告
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"""
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