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2025-03-08 18:29:52 +08:00
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commit e2a5a63b32
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@@ -0,0 +1,16 @@
from openai import OpenAI
class BaseAgent:
def __init__(self, config, *args, **kwargs):
self.config = config
self.SYSTEM_PROMPT = ""
def chat(self, messages):
client = OpenAI(base_url=self.config.OPENAI_BASE_URL, api_key=self.config.OPENAI_API_KEY)
messages = [{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT}] + messages
response = client.chat.completions.create(
model=self.config.OPENAI_MODEL,
messages=messages
)
return response.choices[0].message.content

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@@ -0,0 +1,38 @@
from gradio_ui.agent.base_agent import BaseAgent
class TaskPlanAgent(BaseAgent):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
self.SYSTEM_PROMPT = system_prompt
def run(self, user_task: str):
return self.chat([{"role": "user", "content": user_task}])
system_prompt = """
### 目标 ###
你是电脑任务规划专家,根据用户的需求,规划出要执行的任务。
##########
### 输入 ###
用户的需求,通常是一个文本描述。
##########
### 输出 ###
一系列任务,包括任务名称
##########
### 例子 ###
案例1
输入获取AI新闻
输出:
1. 打开浏览器
2. 打开百度首页
3. 搜索“AI”相关内容
4. 浏览搜索结果,记录搜索结果
5. 返回搜索内容
案例2
输入删除桌面的txt文件
输出:
1. 进入桌面
2. 寻找所有txt文件
3. 右键txt文件选择删除
"""

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@@ -0,0 +1,119 @@
import json
from gradio_ui.agent.base_agent import BaseAgent
import platform
import re
class TaskRunAgent(BaseAgent):
def __init__(self, config, task_plan: str, screen_info):
super().__init__(config)
device = self.get_device()
self.SYSTEM_PROMPT = system_prompt.format(task_plan=task_plan,
device=device,
screen_info=screen_info)
self.OUTPUT_DIR = "./tmp/outputs"
def get_device(self):
# 获取当前操作系统信息
system = platform.system()
if system == "Windows":
device = f"Windows {platform.release()}"
elif system == "Darwin":
device = f"Mac OS {platform.mac_ver()[0]}"
elif system == "Linux":
device = f"Linux {platform.release()}"
else:
device = system
return device
def run(self):
res = self.chat([{"role": "user", "content": ""}])
res = self.extract_data(res, "json")
return json.loads(res)
def extract_data(self, input_string, data_type):
# Regular expression to extract content starting from '```python' until the end if there are no closing backticks
pattern = f"```{data_type}" + r"(.*?)(```|$)"
# Extract content
# re.DOTALL allows '.' to match newlines as well
matches = re.findall(pattern, input_string, re.DOTALL)
# Return the first match if exists, trimming whitespace and ignoring potential closing backticks
return matches[0][0].strip() if matches else input_string
system_prompt = """
### 目标 ###
你正在使用{device}设备,请你根据【总体任务】、【历史操作记录】和【当前屏幕信息】确定【下一步操作】:
1. 结合【当前屏幕信息】、【历史操作记录】,思考一下当前处于【总体任务】的哪一阶段了,然后再确定【下一步操作】。
你当前的【总体任务】是:
{task_plan}
以下是检测当前屏幕上所有的【当前屏幕信息】:
{screen_info}
##########
### 注意 ###
1. 每次应该只给出一个操作。
2. 应该对当前屏幕进行分析,通过查看历史记录反思已完成的工作,然后描述您如何实现任务的逐步思考。
3. 在"Next Action"中附上下一步操作预测。
4. 不应包括其他操作,例如键盘快捷键。
5. 当任务完成时不要完成额外的操作。你应该在json字段中说"Next Action": "None"
6. 任务涉及购买多个产品或浏览多个页面。你应该将其分解为子目标,并按照说明的顺序一个一个地完成每个子目标。
7. 避免连续多次选择相同的操作/元素,如果发生这种情况,反思自己,可能出了什么问题,并预测不同的操作。
8. 如果您收到登录信息页面或验证码页面的提示或者您认为下一步操作需要用户许可您应该在json字段中说"Next Action": "None"
9. 你只能使用鼠标和键盘与计算机进行交互。
10. 你只能与桌面图形用户界面交互(无法访问终端或应用程序菜单)。
##########
### 输出格式 ###
```json
{
"Reasoning": str, # 描述当前屏幕上的内容,考虑历史记录,然后描述您如何实现任务的逐步思考,一次从可用操作中选择一个操作。
"Next Action": "action_type, action description" | "None" # 一次一个操作,简短精确地描述它。
"Box ID": n,
"value": "xxx" # 仅当操作为type时提供value字段否则不包括value键
}
```
【Next Action】仅包括下面之一
- type输入一串文本。
- left_click将鼠标移动到框ID并左键单击。
- right_click将鼠标移动到框ID并右键单击。
- double_click将鼠标移动到框ID并双击。
- hover将鼠标移动到框ID。
- scroll_up向上滚动屏幕以查看之前的内容。
- scroll_down当所需按钮不可见或您需要查看更多内容时向下滚动屏幕。
- wait等待1秒钟让设备加载或响应。
##########
### 案例 ###
一个例子:
```json
{
"Reasoning": "当前屏幕显示亚马逊的谷歌搜索结果在之前的操作中我已经在谷歌上搜索了亚马逊。然后我需要点击第一个搜索结果以转到amazon.com。",
"Next Action": "left_click",
"Box ID": m
}
```
另一个例子:
```json
{
"Reasoning": "当前屏幕显示亚马逊的首页。没有之前的操作。因此,我需要在搜索栏中输入"Apple watch"",
"Next Action": "type",
"Box ID": n,
"value": "Apple watch"
}
```
另一个例子:
```json
{
"Reasoning": "当前屏幕没有显示'提交'按钮,我需要向下滚动以查看按钮是否可用。",
"Next Action": "scroll_down"
}
"""

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@@ -217,7 +217,7 @@ IMPORTANT NOTES:
1. You should only give a single action at a time.
"""
thinking_model = "r1" in self.model
thinking_model = ("r1" in self.model) or ("reasoner" in self.model)
if not thinking_model:
main_section += """
2. You should give an analysis to the current screen, and reflect on what has been done by looking at the history, then describe your step-by-step thoughts on how to achieve the task.