Bosch_Demo/crewai
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ZhuJW
2026-03-13 15:59:01 +08:00
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commit 078f928f75
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28
.env
View File

@@ -2,10 +2,16 @@
# 复制此文件为 .env 并填入实际值
# ==================== DashScope 配置 ====================
# DashScope API Key (通义千问)
# 请替换为您的真实 API Key
# DashScope API Key (阿里百炼 Qwen 模型)
# 获取地址：https://dashscope.console.aliyun.com/
DASHSCOPE_API_KEY=sk-616332b2afa94699b4572d0fe6ac370a
DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-actual-api-key-here
# 禁用 LiteLLM 的远程模型成本映射（避免启动时联网超时）
DISABLE_LITELLM_MODEL_COST_MAP=True
LITELLM_LOCAL_MODEL_COST_MAP=True
# 注意：请将 DASHSCOPE_API_KEY 替换为您的真实 API Key
# 不要将 .env 文件提交到版本控制系统
# ==================== 服务配置 ====================
HOST=0.0.0.0
@@ -23,19 +29,3 @@ STREAM_CLEANUP_INTERVAL=300
# 任务超时时间（秒）
TASK_TIMEOUT=3600
# ===========================================
# 多智能体系统环境变量配置
# ===========================================
# DashScope API Key (通义千问 - Qwen3.5-flash)
# 获取地址：https://dashscope.console.aliyun.com/
# 注意：请确保您的账户有足够的额度
DASHSCOPE_API_KEY=sk-616332b2afa94699b4572d0fe6ac370a
# ===========================================
# 使用说明：
# 1. 将上方的 DASHSCOPE_API_KEY 替换为您的真实 API Key
# 2. 保存此文件后运行 python main.py 启动服务
# 3. 访问 http://localhost:8000/test-ui 使用测试界面
# ===========================================

20
docker-compose.yml
View File

@@ -11,7 +11,7 @@ services:
- "8000:8000"
environment:
# DashScope API Key（必需）
- DASHSCOPE_API_KEY=${DASHSCOPE_API_KEY:-your_api_key_here}
- DASHSCOPE_API_KEY=${DASHSCOPE_API_KEY:sk-616332b2afa94699b4572d0fe6ac370a}
# 可选配置
- HOST=0.0.0.0
- PORT=8000
@@ -41,24 +41,6 @@ services:
retries: 3
start_period: 10s
# Nginx 反向代理（可选，用于生产环境）
nginx:
image: nginx:alpine
container_name: multi-agent-nginx
restart: unless-stopped
ports:
- "80:80"
- "443:443"
volumes:
- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
- ./ssl:/etc/nginx/ssl:ro # SSL 证书目录（如果需要 HTTPS）
depends_on:
- multi-agent-system
networks:
- agent-network
profiles:
- production # 仅在生产环境启动
networks:
agent-network:
driver: bridge

167
example_usage.py
View File

@@ -1,167 +0,0 @@
"""
示例使用脚本
演示如何使用多智能体系统生成代码和文档
"""
import asyncio
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from crew_factory import CrewFactory, run_multi_agent_task
from stream_manager import stream_manager
async def save_generated_content(task_id: str, output_dir: str = "generated_output"):
"""
订阅 SSE 流并保存生成的内容到文件
Args:
task_id: 任务 ID
output_dir: 输出目录
"""
output_path = Path(output_dir)
output_path.mkdir(exist_ok=True)
# 创建时间戳目录
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
task_output_dir = output_path / f"task_{timestamp}"
task_output_dir.mkdir()
print(f"📁 生成内容将保存到：{task_output_dir}")
# 保存的文件
prd_file = task_output_dir / "PRD_产品需求文档.md"
qa_file = task_output_dir / "QA_测试计划.md"
dev_file = task_output_dir / "Dev_技术方案.md"
final_file = task_output_dir / "Final_交付报告.md"
content_buffer = {
"ProductManager": [],
"QAEngineer": [],
"SoftwareDeveloper": [],
"Coordinator": []
}
print(f"\n🚀 开始订阅任务流：{task_id}\n")
# 获取流
stream = await stream_manager.get_stream(task_id)
if not stream:
print("❌ 未找到流")
return
try:
while not stream.is_closed or not stream.queue.empty():
try:
event = await asyncio.wait_for(stream.get(), timeout=5.0)
if not event:
break
# 打印事件
agent = event.agent
content = event.content
event_type = event.event_type
print(f"[{agent}] {event_type}: {content[:100]}...")
# 累积内容（简单示例，实际应该解析完整内容）
if event_type == "output" and agent in content_buffer:
content_buffer[agent].append(content)
# 检测任务完成
if event_type == "end":
print("\n✅ 任务完成！正在保存文件...\n")
# 保存各角色的输出
for role, contents in content_buffer.items():
if contents:
filename = None
if role == "ProductManager":
filename = prd_file
elif role == "QAEngineer":
filename = qa_file
elif role == "SoftwareDeveloper":
filename = dev_file
elif role == "Coordinator":
filename = final_file
if filename:
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(f"# {role} 输出\n\n")
f.write(f"生成时间：{datetime.now().isoformat()}\n\n")
f.write('\n'.join(contents))
print(f"✓ 已保存：{filename}")
# 保存完整的事件日志
log_file = task_output_dir / "events_log.json"
print(f"✓ 已保存完整日志：{log_file}")
break
except asyncio.TimeoutError:
if stream.is_closed:
break
continue
except Exception as e:
print(f"❌ 错误：{e}")
import traceback
traceback.print_exc()
async def main():
"""主函数"""
print("=" * 60)
print("多智能体系统 - 代码和文档生成示例")
print("=" * 60)
# 用户需求
user_requirement = """
开发一个简单的在线待办事项应用（Todo App），包含以下功能：
1. 用户可以注册和登录
2. 创建、编辑、删除待办事项
3. 标记事项为完成/未完成
4. 按优先级和截止日期排序
5. 基本的搜索和过滤功能
技术栈要求：
- 后端：Python FastAPI
- 数据库：SQLite
- 前端：简单的 HTML/CSS/JavaScript
"""
print(f"\n📝 用户需求：{user_requirement[:200]}...\n")
print("⏳ 启动多智能体系统，请稍候...\n")
try:
# 启动任务
task_id = await run_multi_agent_task(
user_requirement=user_requirement,
skip_confirmation=True
)
print(f"✅ 任务已启动，Task ID: {task_id}\n")
# 订阅并保存生成的内容
await save_generated_content(task_id)
print("\n" + "=" * 60)
print("✨ 生成完成！请查看 generated_output/ 目录")
print("=" * 60)
except Exception as e:
print(f"\n❌ 执行失败：{e}")
import traceback
traceback.print_exc()
if __name__ == "__main__":
# 加载环境变量
try:
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
except ImportError:
pass
asyncio.run(main())

188
generated_output/README.md
View File

@@ -1,188 +0,0 @@
# 生成的代码和文档
本目录包含多智能体系统自动生成的所有产出物。
## 📁 目录结构
每次任务执行后，会在 `task_YYYYMMDD_HHMMSS/` 子目录中生成以下文件：
```
task_20260313_140000/
├── PRD_产品需求文档.md # 产品经理输出的需求文档
├── QA_测试计划.md # QA 工程师输出的测试计划
├── Dev_技术方案.md # 软件工程师输出的技术方案
├── Final_交付报告.md # 协调员输出的最终交付报告
└── events_log.json # 完整的事件日志（JSON 格式）
```
## 📄 文档说明
### 1. PRD_产品需求文档.md
**内容包含**：
- 项目概述（背景、目标用户、核心价值）
- 功能需求列表（P0/P1/P2优先级）
- 用户故事和用例
- 验收标准
- 风险评估和缓解措施
**示例片段**：
```markdown
# 产品需求文档
## 1. 项目概述
### 1.1 项目背景
随着...的发展，需要一个...系统
### 1.2 目标用户
- 主要用户群体：...
- 次要用户群体：...
## 2. 功能需求
### P0 - 核心功能
1. 用户注册与登录
2. CRUD 操作
...
```
### 2. QA_测试计划.md
**内容包含**：
- 测试策略（单元测试、集成测试、E2E 测试）
- 详细测试用例
- 性能测试方案
- 自动化测试建议
**示例片段**：
```markdown
# 测试计划
## 1. 测试策略
### 1.1 单元测试
- 覆盖核心业务逻辑
- 目标覆盖率：80%+
## 2. 测试用例
### TC-001: 用户注册
**前置条件**: 无
**步骤**:
1. 访问注册页面
2. 填写表单
...
```
### 3. Dev_技术方案.md
**内容包含**：
- 系统架构设计
- 技术栈选择及理由
- 数据库 Schema 设计
- API 接口定义
- 核心代码实现
- 部署方案
**示例片段**：
```markdown
# 技术方案
## 1. 架构设计
### 1.1 整体架构
采用前后端分离的 RESTful 架构
### 1.2 技术栈
- 后端：FastAPI + SQLAlchemy
- 数据库：SQLite/PostgreSQL
- 前端：Vue.js/React
## 2. 数据库设计
### User 表
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | INTEGER | 主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名 |
...
```
### 4. Final_交付报告.md
**内容包含**：
- 交付摘要
- 一致性检查（PRD↔测试计划↔技术方案）
- 质量评估（完整性、可行性评分）
- 风险提示
- 后续行动建议
**示例片段**：
```markdown
# 最终交付报告
## 1. 交付摘要
本项目已完成以下交付物：
- ✓ PRD 文档（版本 1.0）
- ✓ 测试计划（版本 1.0）
- ✓ 技术方案（版本 1.0）
## 2. 质量评估
### 完整性评分：8.5/10
优点：
- 需求描述清晰
- 测试覆盖全面
改进点：
- 部分边界情况未考虑
...
```
## 🔍 如何查看
### Windows 用户
```powershell
# 打开最新生成的目录
explorer (Get-ChildItem . -Directory | Sort-Object LastWriteTime -Descending | Select-Object -First 1).FullName
```
### Mac/Linux 用户
```bash
# Mac
open $(ls -td task_* | head -n1)
# Linux
xdg-open $(ls -td task_* | head -n1)
```
### 通用方法
直接在文件管理器中浏览本目录，找到对应时间戳的文件夹。
## 💾 文件格式说明
- **Markdown (.md)**: 可用任何文本编辑器或 Markdown 阅读器打开
- 推荐工具：VS Code、Typora、Obsidian
- **JSON (.json)**: 结构化事件日志，可用于程序处理
- 可用浏览器、文本编辑器或 JSON 查看器打开
## 📊 文件大小参考
典型任务的输出文件大小：
- PRD 文档：10-30 KB
- 测试计划：15-40 KB
- 技术方案：20-50 KB
- 交付报告：10-25 KB
- 事件日志：5-15 KB
## ⚠️ 注意事项
1. **及时备份**: 生成的文件存储在本地，请定期备份重要文档
2. **版本管理**: 建议将生成的文档纳入 Git 版本控制
3. **敏感信息**: 注意不要泄露 API Key 等敏感信息
4. **磁盘空间**: 长期运行会产生大量文件，定期清理旧文件
## 🎯 使用建议
1. **审查生成内容**: AI 生成的内容可能有误，务必人工审查
2. **迭代优化**: 根据实际反馈调整需求描述，重新生成
3. **团队协作**: 将生成的文档作为讨论基础，团队共同完善
4. **知识沉淀**: 将优秀实践固化到需求模板中
---
**开始使用**: 运行 `python ../example_usage.py` 或访问 http://localhost:8000/test-ui

207
test_import.py
View File

@@ -1,207 +0,0 @@
"""
Quick Test Script
Verifies all modules can be imported and initialized correctly
"""
import sys
def test_imports():
"""Test all module imports"""
print("=" * 60)
print("Testing Module Imports...")
print("=" * 60)
try:
from agents_config import create_agents, TASK_TEMPLATES, QWEN_MODEL_CONFIG
print("[OK] agents_config")
except Exception as e:
print(f"[FAIL] agents_config - {e}")
return False
try:
from stream_manager import stream_manager, StreamEvent, TaskStreamQueue
print("[OK] stream_manager")
except Exception as e:
print(f"[FAIL] stream_manager - {e}")
return False
try:
from crew_factory import CrewFactory, SSECrewExecutor, CrewExecutionLogger
print("[OK] crew_factory")
except Exception as e:
print(f"[FAIL] crew_factory - {e}")
return False
try:
from main import app
print("[OK] main")
except Exception as e:
print(f"[FAIL] main - {e}")
return False
return True
def test_agents():
"""Test Agent creation"""
print("\n" + "=" * 60)
print("Testing Agent Creation...")
print("=" * 60)
try:
from agents_config import create_agents, get_product_manager_agent
# Test creating a single agent without LLM configuration
agent = get_product_manager_agent()
print(f"[OK] Agent structure created:")
print(f" - Role: {agent.role}")
print(f" - Goal: {agent.goal[:50]}...")
print(f"\n[NOTE] Full agent initialization requires DASHSCOPE_API_KEY")
print(f" Set environment variable before running the server.")
return True
except Exception as e:
# This is expected if API key is not configured
error_msg = str(e)
if "API_KEY" in error_msg or "provider" in error_msg.lower():
print(f"[SKIP] Agent creation skipped (API key not configured)")
print(f" Set DASHSCOPE_API_KEY environment variable to enable.")
return True # Not a failure, just needs configuration
else:
print(f"[FAIL] Agent creation failed: {e}")
return False
def test_stream_manager():
"""Test stream manager"""
print("\n" + "=" * 60)
print("Testing Stream Manager...")
print("=" * 60)
try:
import asyncio
from stream_manager import stream_manager, StreamEvent
async def test():
# Create test stream
task_id = "test-123"
await stream_manager.create_stream(task_id)
# Publish test event
await stream_manager.publish_event(
task_id=task_id,
event_type="test",
agent="TestAgent",
content="This is a test event"
)
# Get stream
stream = await stream_manager.get_stream(task_id)
if stream:
event = await stream.get()
if event:
print(f"[OK] Event format: {event.to_dict()}")
await stream_manager.close_stream(task_id)
return True
return False
result = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(test())
if result:
print("[OK] Stream manager test passed")
return True
else:
print("[FAIL] Stream manager test failed")
return False
except Exception as e:
print(f"[FAIL] Stream manager test failed: {e}")
return False
def test_api_endpoints():
"""Test API endpoint registration"""
print("\n" + "=" * 60)
print("Testing API Endpoints...")
print("=" * 60)
try:
from main import app
routes = [route.path for route in app.routes]
required_endpoints = [
"/api/run_task",
"/api/stream/{task_id}",
"/api/task/{task_id}/status",
"/api/streams",
"/health",
"/test-ui"
]
print(f"[OK] Registered endpoints ({len(routes)} total):")
for endpoint in required_endpoints:
found = False
for r in routes:
if endpoint.split('{')[0].rstrip('/') in r:
print(f" [OK] {endpoint}")
found = True
break
if not found:
print(f" [?] {endpoint} (may use different format)")
return True
except Exception as e:
print(f"[FAIL] API endpoint test failed: {e}")
return False
def main():
"""Run all tests"""
print("\n" + "=" * 60)
print("Multi-Agent System Module Test")
print("=" * 60 + "\n")
results = []
# Test imports
results.append(("Module Imports", test_imports()))
# Test Agent creation
results.append(("Agent Creation", test_agents()))
# Test stream manager
results.append(("Stream Manager", test_stream_manager()))
# Test API endpoints
results.append(("API Endpoints", test_api_endpoints()))
# Summary
print("\n" + "=" * 60)
print("Test Summary")
print("=" * 60)
for name, passed in results:
status = "[OK]" if passed else "[FAIL]"
print(f"{status} - {name}")
all_passed = all(result[1] for result in results)
print("\n" + "=" * 60)
if all_passed:
print("[SUCCESS] All tests passed! System is ready.")
print("\nTo start the server:")
print(" python main.py")
print("\nTest UI:")
print(" http://localhost:8000/test-ui")
print("\nAPI Documentation:")
print(" http://localhost:8000/docs")
else:
print("[FAILURE] Some tests failed. Please check error messages.")
sys.exit(1)
print("=" * 60)
if __name__ == "__main__":
main()