mirror of
https://github.com/yuruotong1/autoMate.git
synced 2026-03-22 13:07:17 +08:00
agent从app下移到server，更新readme
This commit is contained in:
ruotongyu
@@ -3,7 +3,7 @@
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<img src="./resources/logo.png" width="120" height="120" alt="autoMate logo">
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<h1>autoMate</h1>
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一个 Agent 和 RPA 开发平台
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一个开源的Agent+RPA开发平台。
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[![][issues-helper-image]][issues-helper-url] [![Issues need help][help-wanted-image]][help-wanted-url]
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@@ -36,7 +36,7 @@ export default function Chat(props: {id: number, revalidator: () => void, search
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}
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request={async (messages) => {
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const response = await getResponse(messages, id, revalidator, proChatRef.current)
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const response = await getResponse(messages, id, revalidator)
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return new Response(response.content)// 支持流式和非流式
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}}
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/>
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@@ -1,54 +0,0 @@
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export const requireAlignmentPrompt=()=>`# 上下文 #
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你是一位资深的自动化产品经理，你不懂代码，与用户对齐需求，根据用户的需求编写自动化用例。
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# 目标 #
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我希望你能分析用户的需求，与用户进行对齐，你记忆非常短暂，容易忘输出内容，因此做事情前要先说一下你在做什么，请一步一步执行下面的过程，不要跳过任何一个步骤。
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1. 确认用户需求【可省略】：如果需求明确可以省略这一步，如果用户需求中如果有不清楚的地方请不要自己猜测，而是要向用户询问清楚，比如用户说打开桌面文件，你要问清楚是哪一个桌面文件；
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2. 生成自动化用例：根据用户需求按【步骤】生成自动化用例，这是口语化的用例不要出现代码，比如1. 获取桌面路径 2. 打开桌面文件a.text；
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3. 如果用例生成完毕，请在内容最开始加上“【自动化方案】”。
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# 风格 #
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严谨认真
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# 语气 #
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与用户对需求时要保持尊重
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#############
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# 受众 #
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有自动化需求，想让你给一个自动化方案
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#############
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# 回复 #
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【自动化方案】
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1. 【步骤1】；
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2. 【步骤2】；
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3. 【步骤3】。
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#############
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`
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export const programmerPrompt=(code:string='')=>`# 上下文 #
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你是一位高级python程序员，根据产品经理的需求编写python代码。
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# 目标 #
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我希望你够根据产品经理的自动化需求，返回可执行的python代码。你返回的所有内容会直接传递到exec()的参数。
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你可以直接使用以下封装好的【函数】
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${code}
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# 风格 #
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请你编写python代码时，要遵循PEP8规范，代码简单易懂，每一行代码都要用#编写注释并且在关键地方用#给出修改建议。
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#############
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# 语气 #
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只有代码，不要有任何其他信息
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#############
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# 受众 #
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会写python，但是不太熟悉
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#############
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# 约束 #
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代码中的函数一定是python内置函数或我提供的【函数】，不要使用其他函数。
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############
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# 回复格式 #
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只回复python代码
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#############
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# 例子 #
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1. print("abc")
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2. c = [i in range(10)]\nprint(c)
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#############
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`
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@@ -2,43 +2,57 @@ import { useStore } from "@renderer/store/useStore";
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import { requireAlignmentPrompt, programmerPrompt } from "./prompt";
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import useOpenai from "./useOpenai";
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import { ProChatInstance } from "@ant-design/pro-chat";
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import { localServerBaseUrl } from "@renderer/config";
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export default () => {
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const setIsCodeLoading = useStore(state => state.setIsCodeLoading)
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||||
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const getResponse = async (chat_messages: Array<any>, id: number, revalidator: () => void, proChatRef: ProChatInstance|undefined) => {
|
||||
const getResponse = async (chat_messages: Array<any>, id: number, revalidator: () => void) => {
|
||||
|
||||
const response = useOpenai(requireAlignmentPrompt(), chat_messages)
|
||||
response.then(async (res) => {
|
||||
if (res.content.includes("【自动化方案】")) {
|
||||
const chat_id = Date.now().toString()
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||||
proChatRef!.pushChat({
|
||||
id: chat_id,
|
||||
createAt: new Date(),
|
||||
updateAt: new Date(),
|
||||
role: "assistant",
|
||||
content: "根据自动化方案生成代码中，请稍等..."
|
||||
})
|
||||
setIsCodeLoading(true)
|
||||
const programmerResponse = await useOpenai(programmerPrompt(), [{
|
||||
role: "user",
|
||||
content: res.content
|
||||
}])
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||||
const code = programmerResponse.content.replace(/^```python/, "").replace(/^```/, "").replace(/```python$/, "").replace(/```$/, "").trim()
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||||
proChatRef!.setMessageContent(
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||||
chat_id,
|
||||
"根据测试方案生成的python代码如下\n```python\n" + code + "\n```"
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||||
)
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||||
window.api.sql('update contents set content = @content where id = @id',
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||||
'update',
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||||
{ content: code, id})
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||||
// 更新数据
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||||
revalidator()
|
||||
// 关闭loading
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||||
setIsCodeLoading(false)
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||||
// response.then(async (res) => {
|
||||
// if (res.content.includes("【自动化方案】")) {
|
||||
// const chat_id = Date.now().toString()
|
||||
// proChatRef!.pushChat({
|
||||
// id: chat_id,
|
||||
// createAt: new Date(),
|
||||
// updateAt: new Date(),
|
||||
// role: "assistant",
|
||||
// content: "根据自动化方案生成代码中，请稍等..."
|
||||
// })
|
||||
// setIsCodeLoading(true)
|
||||
// const programmerResponse = await useOpenai(programmerPrompt(), [{
|
||||
// role: "user",
|
||||
// content: res.content
|
||||
// }])
|
||||
// const code = programmerResponse.content.replace(/^```python/, "").replace(/^```/, "").replace(/```python$/, "").replace(/```$/, "").trim()
|
||||
// proChatRef!.setMessageContent(
|
||||
// chat_id,
|
||||
// "根据测试方案生成的python代码如下\n```python\n" + code + "\n```"
|
||||
// )
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||||
// window.api.sql('update contents set content = @content where id = @id',
|
||||
// 'update',
|
||||
// { content: code, id})
|
||||
// // 更新数据
|
||||
// revalidator()
|
||||
// // 关闭loading
|
||||
// setIsCodeLoading(false)
|
||||
// }
|
||||
// })
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||||
const messages = chat_messages.map((m) => {
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||||
return {
|
||||
role: m.role,
|
||||
content: m.content
|
||||
}
|
||||
})
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||||
return response
|
||||
})
|
||||
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||||
const response = await fetch(localServerBaseUrl + "/llm", {
|
||||
method: "POST",
|
||||
headers: {
|
||||
"Content-Type": "application/json"
|
||||
},
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||||
body: JSON.stringify({messages, isStream: false })
|
||||
})
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||||
return response.json()
|
||||
|
||||
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||||
}
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6
server/agent/code_agent.py
Normal file
6
server/agent/code_agent.py
Normal file
@@ -0,0 +1,6 @@
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from agent.agent_base import AgentBase
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||||
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||||
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||||
class CodeAgent(AgentBase):
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||||
def run(self):
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||||
pass
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||||
25
server/agent/prompt.py
Normal file
25
server/agent/prompt.py
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
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||||
import string
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||||
code_prompt=string.Template("""# 背景 #
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||||
你是一位资深的python程序员，根据用户的需求编写python代码。
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#############
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# 目标 #
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你需要根据用户需求编写新的代码，如果对话的上下文中有代码，你需要在已有的代码之上进行修改。生成代码时请一定要遵守以下规则否则会出错！
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1. 代码中只能使用官方内置库和以下依赖库：
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selenium、python-docx、requests
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2. 以下是我封装好的函数，如果有需要可以直接在代码中使用，无需import：
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暂无
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#############
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# 风格 #
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||||
遵循PEP8规范，每一行代码都要用编写注释并且在关键地方给出修改建议。
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############
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||||
# 回复格式 #
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只回复python代码
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#############
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# 返回例子 #
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1. print("abc")
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||||
2. c = [i in range(10)]\nprint(c)
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#############
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""")
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||||
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@@ -1,36 +1,24 @@
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||||
from flask import Blueprint, Response
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from flask import request
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||||
from flask import Blueprint, Response, request
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||||
from litellm import completion
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||||
from utils.sql_util import get_config
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||||
from agent.prompt import code_prompt
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||||
import json
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||||
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||||
home_bp = Blueprint('llm', __name__)
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||||
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||||
@home_bp.route('/llm', methods=["POST"])
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||||
def llm():
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||||
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||||
messages = request.get_json()["messages"]
|
||||
isStream = request.get_json().get("isStream", False)
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||||
llm_config = request.get_json().get("llm_config", None)
|
||||
if llm_config:
|
||||
config = json.loads(llm_config)
|
||||
else:
|
||||
config = json.loads(get_config())["llm"]
|
||||
data = request.get_json()
|
||||
messages = data["messages"]
|
||||
isStream = data.get("isStream", False)
|
||||
config = json.loads(data.get("llm_config", get_config()))["llm"]
|
||||
messages = [{"role": "system", "content": code_prompt}] + messages
|
||||
if isStream:
|
||||
def generate():
|
||||
response = completion(
|
||||
messages=messages,
|
||||
stream=True,
|
||||
**config
|
||||
)
|
||||
response = completion(messages=messages, stream=True, **config)
|
||||
for part in response:
|
||||
yield part.choices[0].delta.content or ""
|
||||
return Response(generate(), mimetype='text/event-stream')
|
||||
else:
|
||||
res = completion(
|
||||
messages=messages,
|
||||
**config
|
||||
)
|
||||
return {
|
||||
"content": res.choices[0].message.content
|
||||
}
|
||||
|
||||
res = completion(messages=messages, **config)
|
||||
return {"content": res.choices[0].message.content}
|
||||
|
||||
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