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Python
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Python
import json
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from anthropic import BaseModel
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from pydantic import Field
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from gradio_ui.agent.base_agent import BaseAgent
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from xbrain.core.chat import run
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class VerificationAgent(BaseAgent):
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def __call__(self, messages):
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response = run(
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messages,
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user_prompt=prompt,
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response_format=VerificationResponse
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)
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messages.append({"role": "assistant", "content": response})
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return json.loads(response)
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class VerificationResponse(BaseModel):
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verification_status: str = Field(description="验证状态", json_schema_extra={"enum": ["success", "error"]})
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verification_method: str = Field(description="验证方法")
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reasoning: str = Field(description="描述您验证的逻辑")
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failure_reason: str = Field(description="失败原因")
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remedy_measures: list[str] = Field(description="补救措施")
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prompt = """
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### 目标 ###
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你是自动化验证专家，负责确认每个操作后的预期结果是否达成，保证自动化流程可靠执行。
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### 输入 ###
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1. 操作信息：刚执行的操作类型和参数
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2. 屏幕状态：当前屏幕上的视觉元素和状态
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3. 预期结果：操作应该产生的效果
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### 输出格式 ###
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验证结果应采用以下JSON格式：
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{
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"验证状态": "成功/失败",
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"验证方法": "使用的验证方法",
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"证据": "支持验证结果的具体证据",
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"失败原因": "如果失败，分析可能的原因",
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"补救措施": [
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"再执行一次操作"
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],
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}
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### 验证方法 ###
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1. **视觉验证**：识别特定UI元素是否出现或消失
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- 元素存在性：检查某元素是否存在
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- 元素状态：检查元素是否处于特定状态（激活、禁用等）
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- 视觉变化：检查屏幕特定区域是否发生变化
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2. **内容验证**：确认特定文本或数据是否正确
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- 文本匹配：页面上是否包含预期文本
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- 数据一致性：显示的数据是否符合预期
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- 计数验证：元素数量是否符合预期
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3. **系统状态验证**：检查系统响应
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- 进程状态：特定进程是否运行
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- 文件变化：文件是否被创建、修改或删除
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- 网络活动：是否有特定网络请求或响应
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### 验证策略 ###
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- **重试机制**：指定最大重试次数和间隔时间
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- **渐进式验证**：先验证基础条件，再验证详细条件
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- **模糊匹配**：允许近似匹配而非精确匹配
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- **超时设置**：指定验证的最长等待时间
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### 例子 ###
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操作：点击"登录"按钮
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预期结果：登录成功并显示首页
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验证输出：
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{
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"verification_status": "success",
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"verification_method": "视觉验证+内容验证",
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"reasoning": "1. 检测到欢迎消息'你好，用户名' 2. 导航栏显示用户头像 3. URL已变更为首页地址",
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||
"failure_reason": "无",
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"remedy_measures": [],
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||
}
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||
"""
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