Create multi_agents_api_web_demo.py

examples/multi_agents_api_web_demo.py

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+import os
+import asyncio
+import json
+import re
+import requests
+import streamlit as st
+
+from lagent.agents import Agent
+from lagent.prompts.parsers import PluginParser
+from lagent.agents.stream import PLUGIN_CN, get_plugin_prompt
+from lagent.schema import AgentMessage
+from lagent.actions import ArxivSearch
+from lagent.hooks import Hook
+from lagent.llms import GPTAPI
+
+YOUR_TOKEN_HERE = os.getenv("token")
+if not YOUR_TOKEN_HERE:
+    raise EnvironmentError("未找到环境变量 'token'，请设置后再运行程序。")
+
+# Hook类，用于对消息添加前缀
+class PrefixedMessageHook(Hook):
+    def __init__(self, prefix, senders=None):
+        """
+        初始化Hook
+        :param prefix: 消息前缀
+        :param senders: 指定发送者列表
+        """
+        self.prefix = prefix
+        self.senders = senders or []
+
+    def before_agent(self, agent, messages, session_id):
+        """
+        在代理处理消息前修改消息内容
+        :param agent: 当前代理
+        :param messages: 消息列表
+        :param session_id: 会话ID
+        """
+        for message in messages:
+            if message.sender in self.senders:
+                message.content = self.prefix + message.content
+
+class AsyncBlogger:
+    """博客生成类，整合写作者和批评者。"""
+
+    def __init__(self, model_type, api_base, writer_prompt, critic_prompt, critic_prefix='', max_turn=2):
+        """
+        初始化博客生成器
+        :param model_type: 模型类型
+        :param api_base: API 基地址
+        :param writer_prompt: 写作者提示词
+        :param critic_prompt: 批评者提示词
+        :param critic_prefix: 批评消息前缀
+        :param max_turn: 最大轮次
+        """
+        self.model_type = model_type
+        self.api_base = api_base
+        self.llm = GPTAPI(
+            model_type=model_type,
+            api_base=api_base,
+            key=YOUR_TOKEN_HERE,
+            max_new_tokens=4096,
+        )
+        self.plugins = [dict(type='lagent.actions.ArxivSearch')]
+        self.writer = Agent(
+            self.llm,
+            writer_prompt,
+            name='写作者',
+            output_format=dict(
+                type=PluginParser,
+                template=PLUGIN_CN,
+                prompt=get_plugin_prompt(self.plugins)
+            )
+        )
+        self.critic = Agent(
+            self.llm,
+            critic_prompt,
+            name='批评者',
+            hooks=[PrefixedMessageHook(critic_prefix, ['写作者'])]
+        )
+        self.max_turn = max_turn
+
+    async def forward(self, message: AgentMessage, update_placeholder):
+        """
+        执行多阶段博客生成流程
+        :param message: 初始消息
+        :param update_placeholder: Streamlit占位符
+        :return: 最终优化的博客内容
+        """
+        step1_placeholder = update_placeholder.container()
+        step2_placeholder = update_placeholder.container()
+        step3_placeholder = update_placeholder.container()
+
+        # 第一步：生成初始内容
+        step1_placeholder.markdown("**Step 1: 生成初始内容...**")
+        message = self.writer(message)
+        if message.content:
+            step1_placeholder.markdown(f"**生成的初始内容**:\n\n{message.content}")
+        else:
+            step1_placeholder.markdown("**生成的初始内容为空，请检查生成逻辑。**")
+
+        # 第二步：批评者提供反馈
+        step2_placeholder.markdown("**Step 2: 批评者正在提供反馈和文献推荐...**")
+        message = self.critic(message)
+        if message.content:
+            # 解析批评者反馈
+            suggestions = re.search(r"1\. 批评建议：\n(.*?)2\. 推荐的关键词：", message.content, re.S)
+            keywords = re.search(r"2\. 推荐的关键词：\n- (.*)", message.content)
+            feedback = suggestions.group(1).strip() if suggestions else "未提供批评建议"
+            keywords = keywords.group(1).strip() if keywords else "未提供关键词"
+
+            # Arxiv 文献查询
+            arxiv_search = ArxivSearch()
+            arxiv_results = arxiv_search.get_arxiv_article_information(keywords)
+
+            # 显示批评内容和文献推荐
+            message.content = f"**批评建议**:\n{feedback}\n\n**推荐的文献**:\n{arxiv_results}"
+            step2_placeholder.markdown(f"**批评和文献推荐**:\n\n{message.content}")
+        else:
+            step2_placeholder.markdown("**批评内容为空，请检查批评逻辑。**")
+
+        # 第三步：写作者根据反馈优化内容
+        step3_placeholder.markdown("**Step 3: 根据反馈改进内容...**")
+        improvement_prompt = AgentMessage(
+            sender="critic",
+            content=(
+                f"根据以下批评建议和推荐文献对内容进行改进：\n\n"
+                f"批评建议：\n{feedback}\n\n"
+                f"推荐文献：\n{arxiv_results}\n\n"
+                f"请优化��始内容，使其更加清晰、丰富，并符合专业水准。"
+            ),
+        )
+        message = self.writer(improvement_prompt)
+        if message.content:
+            step3_placeholder.markdown(f"**最终优化的博客内容**:\n\n{message.content}")
+        else:
+            step3_placeholder.markdown("**最终优化的博客内容为空，请检查生成逻辑。**")
+
+        return message
+
+def setup_sidebar():
+    """设置侧边栏，选择模型。"""
+    model_name = st.sidebar.text_input('模型名称：', value='internlm2.5-latest')
+    api_base = st.sidebar.text_input(
+        'API Base 地址：', value='https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/chat/completions'
+    )
+    
+    return model_name, api_base
+    
+def main():
+    """
+    主函数：构建Streamlit界面并处理用户交互
+    """
+    st.set_page_config(layout='wide', page_title='Lagent Web Demo', page_icon='🤖')
+    st.title("多代理博客优化助手")
+
+    model_type, api_base = setup_sidebar()
+    topic = st.text_input('输入一个话题：', 'Self-Supervised Learning')
+    generate_button = st.button('生成博客内容')
+
+    if (
+        'blogger' not in st.session_state or
+        st.session_state['model_type'] != model_type or
+        st.session_state['api_base'] != api_base
+    ):
+        st.session_state['blogger'] = AsyncBlogger(
+            model_type=model_type,
+            api_base=api_base,
+            writer_prompt="你是一位优秀的AI内容写作者，请撰写一篇有吸引力且信息丰富的博客内容。",
+            critic_prompt="""
+                作为一位严谨的批评者，请给出建设性的批评和改进建议，并基于相关主题使用已有的工具推荐一些参考文献，推荐的关键词应该是英语形式，简洁且切题。
+                请按照以下格式提供反馈：
+                1. 批评建议：
+                - （具体建议）
+                2. 推荐的关键词：
+                - （关键词1, 关键词2, ...）
+            """,
+            critic_prefix="请批评以下内容，并提供改进建议：\n\n"
+        )
+        st.session_state['model_type'] = model_type
+        st.session_state['api_base'] = api_base
+
+    if generate_button:
+        update_placeholder = st.empty()
+
+        async def run_async_blogger():
+            message = AgentMessage(
+                sender='user',
+                content=f"请撰写一篇关于{topic}的博客文章，要求表达专业，生动有趣，并且易于理解。"
+            )
+            result = await st.session_state['blogger'].forward(message, update_placeholder)
+            return result
+
+        loop = asyncio.new_event_loop()
+        asyncio.set_event_loop(loop)
+        loop.run_until_complete(run_async_blogger())
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()