JOJO
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- prompt改造：子智能体注入AGENTS.md/执行环境/工作区信息/skills/项目记忆 - 工具增加：read_skill/recall_project_memory/todo_create/todo_update_task/save_webpage - 上下文压缩：深度压缩机制，记录current_context_tokens，默认150k阈值可配置 - 模型升级：sub_agent_models.json支持thinkmode_status/extra_parameter，与主智能体对齐 - 角色管理三层结构：源码树预设multi_agent_roles/ + 运行态host/web预设 + web按用户隔离 - 启动同步：initialize_system调用sync_preset_roles同步预设到host和web运行态 - 模式判断：API用session.host_mode，工具用data_dir路径判断，不依赖IS_HOST_MODE - 前端：个人空间新增子智能体管理页(角色CRUD/压缩阈值/模型选择)，复用个人空间样式 - 入口改造：登录页移除多智能体按钮，QuickMenu加模式切换项，运行中对话禁止切换 - 工具调整：多智能体模式create_sub_agent去掉timeout/deliverables_dir参数 - skill禁止：sub-agent-guide在多智能体模式下禁止阅读 - .agents/统一为.astrion/路径修复
134 lines
4.3 KiB
Python
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4.3 KiB
Python
"""多智能体模式的系统提示词。
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所有 prompt 正文均从 prompts/multi_agent/ 下的文本文件加载，避免在代码中硬编码。
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"""
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from __future__ import annotations
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from pathlib import Path
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from typing import List, Optional
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try:
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from config import PROMPTS_DIR
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except ImportError:
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import sys
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project_root = Path(__file__).resolve().parents[2]
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if str(project_root) not in sys.path:
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sys.path.insert(0, str(project_root))
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from config import PROMPTS_DIR
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_MULTI_AGENT_PROMPTS_DIR = Path(PROMPTS_DIR) / "multi_agent"
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_TEMPLATE_CACHE: dict[str, str] = {}
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def _load_template(name: str) -> str:
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"""从 prompts/multi_agent/<name>.txt 加载模板，带缓存。"""
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cached = _TEMPLATE_CACHE.get(name)
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if cached is not None:
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return cached
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template_path = _MULTI_AGENT_PROMPTS_DIR / f"{name}.txt"
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if not template_path.exists():
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raise FileNotFoundError(f"多智能体 prompt 模板缺失: {template_path}")
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content = template_path.read_text(encoding="utf-8")
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_TEMPLATE_CACHE[name] = content
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return content
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def _format_template(name: str, **kwargs) -> str:
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"""加载模板并用 str.format 填充占位符。"""
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template = _load_template(name)
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return template.format(**kwargs)
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# 为兼容外部仍可通过常量访问正文，但值来自文件；首次访问时加载。
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def __getattr__(name: str) -> str:
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if name == "MULTI_AGENT_MASTER_PROMPT_BODY":
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return _load_template("master")
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if name == "MULTI_AGENT_SUB_AGENT_PROMPT_BODY":
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return _load_template("sub_agent")
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raise AttributeError(f"module {__name__!r} has no attribute {name!r}")
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def build_multi_agent_master_prompt(workspace_path: str, base: str = "") -> str:
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"""构造主智能体（Team Leader）的系统提示词。
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`base` 一般为现有 MainTerminal 的 base 提示词（环境/工具概览等），
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我们在末尾追加多智能体模式专属正文。
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"""
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body = _load_template("master")
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if base and base.strip():
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return f"{base.rstrip()}\n\n{body}\n"
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return f"{body}\n"
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def build_multi_agent_sub_agent_prompt(
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role_body: str,
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display_name: str,
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workspace_path: str,
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*,
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data_dir: str = "",
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sandbox_mode: str = "",
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) -> str:
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"""构造子智能体的系统提示词。
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`role_body` 为该角色 Markdown 文件 frontmatter 之后的自定义 prompt。
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`display_name` 为该实例的显示名（如 `UI Operator_1`）。
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`workspace_path` 为工作区路径，用于注入动态上下文。
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`data_dir` 为数据目录路径，用于推断 private skills 目录。
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`sandbox_mode` 为沙箱模式（sandbox/direct/host/docker）。
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所有动态信息在子智能体创建那一刻快照写入，后续冻结不更新。
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"""
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# 角色专属 prompt（模板正文）
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role_prompt = _format_template("sub_agent", display_name=display_name, role_body=role_body.strip())
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# 动态上下文（AGENTS.md / 执行环境 / 工作区信息 / skills / 项目记忆等）
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try:
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from modules.multi_agent.sub_agent_context import build_sub_agent_dynamic_context
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dynamic_context = build_sub_agent_dynamic_context(
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workspace_path,
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data_dir=data_dir,
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sandbox_mode=sandbox_mode,
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)
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except Exception:
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dynamic_context = ""
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if dynamic_context:
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return f"{role_prompt.rstrip()}\n\n---\n\n{dynamic_context}\n"
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return f"{role_prompt}\n"
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def build_available_agents_prompt() -> str:
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"""构造「可用的子智能体角色」动态 prompt。
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列出当前可创建的所有角色名称与说明，供 Team Leader 参考。
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若没有任何可用角色，返回空字符串。
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"""
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try:
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from modules.multi_agent.role_store import list_roles
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roles = list_roles()
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except Exception:
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return ""
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if not roles:
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return ""
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lines: List[str] = []
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for role in roles:
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name = getattr(role, "name", "") or ""
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description = getattr(role, "description", "") or ""
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role_id = getattr(role, "role_id", "") or ""
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if description:
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lines.append(f"- {name}（role_id: {role_id}）：{description}")
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else:
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lines.append(f"- {name}（role_id: {role_id}）")
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if not lines:
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return ""
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return _format_template("available_agents", agents_list="\n".join(lines))
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