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1dd0e3b 18b5ace 1dd0e3b 18b5ace 1dd0e3b 18b5ace 1dd0e3b 18b5ace 1dd0e3b | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 | #include "AIAgentController.h"
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include "../skill/SkillRegistry.h"
namespace hhb {
namespace agent {
AIAgentController::AIAgentController(render::RenderManager& renderManager)
: currentTriangleCount_(0), renderManager(renderManager) {
// 设置默认的 API 端点
llmClient_->setEndpoint("https://api.openai.com/v1/chat/completions");
// 初始化文档检索器
documentRetriever.initialize();
}
AIAgentController::~AIAgentController() {
}
void AIAgentController::setApiKey(const std::string& api_key) {
llmClient_->setApiKey(api_key);
}
void AIAgentController::setEndpoint(const std::string& endpoint) {
llmClient_->setEndpoint(endpoint);
}
void AIAgentController::setModelMetadata(const std::string& modelName, size_t triangleCount, const std::string& filePath) {
currentModelName_ = modelName;
currentTriangleCount_ = triangleCount;
currentFilePath_ = filePath;
}
std::string AIAgentController::buildModelMetadata() const {
if (currentModelName_.empty()) {
return "";
}
std::stringstream ss;
ss << "\n\n[当前加载模型的信息]\n";
ss << "模型名称: " << currentModelName_ << "\n";
ss << "三角面片数: " << currentTriangleCount_ << "\n";
ss << "文件路径: " << currentFilePath_ << "\n";
return ss.str();
}
std::string AIAgentController::buildSystemPrompt() const {
return R"(
你是一位专业的 3D 建模专家,擅长将用户的自然语言指令转换为具体的 3D 模型操作。
你将接收到以下空间信息作为上下文:
- 模型的几何中心
- 模型的包围盒信息(最小和最大坐标)
- 当前摄像头的位置和旋转角度
- 当前的缩放级别
请根据这些空间信息,结合用户的自然语言指令,生成合适的技能序列。
请将用户的自然语言指令解析为一个 JSON 格式的技能序列,每个技能包含以下字段:
- "skill": 技能名称(如 "auto_rotate", "reset_camera", "zoom_in", "rotate", "optimize_view")
- "params": 技能参数(可选,根据技能需要)
技能说明:
- "auto_rotate": 切换模型的自动旋转状态
- "reset_camera": 重置相机视角到模型中心
- "zoom_in": 放大模型
- "zoom_out": 缩小模型
- "rotate": 旋转模型
- "optimize_view": 自动寻优视角,根据目标位置调整相机
- 参数:"target",可选值包括 "front", "back", "top", "bottom", "left", "right"
- "measure_model": 测量模型的几何属性
- 返回:模型的宽度、高度、深度、表面积和体积
- 当用户询问尺寸相关问题时使用,如"这个模型有多大"、"能放进去吗"等
- "analyze_geometry": 分析模型几何质量
- 检测:孤立三角形、退化三角形、锐角边、重复顶点等异常
- 当用户要求"检查模型"或"分析质量"时使用
示例:
用户输入:"我看不到模型的底部"
输出:
{
"skills": [
{ "skill": "optimize_view", "params": { "target": "bottom" } }
]
}
用户输入:"帮我把模型放大 2 倍并转到背面"
输出:
{
"skills": [
{ "skill": "zoom_in", "params": { "factor": "2" } },
{ "skill": "rotate", "params": { "angle": "180" } }
]
}
用户输入:"这个模型放得进一个 10x10x10 的盒子吗?"
输出:
{
"skills": [
{ "skill": "measure_model" }
]
}
请严格按照 JSON 格式输出,不要包含任何其他内容。
)";
}
std::string AIAgentController::buildUserPrompt(const std::string& command) const {
return "用户指令:" + command;
}
bool AIAgentController::processUserCommand(const std::string& command, const std::string& spatialInfo) {
try {
// 构建完整的提示词
std::string systemPrompt = buildSystemPrompt();
std::string userPrompt = buildUserPrompt(command);
// 如果提供了空间信息,将其添加到用户提示词中
if (!spatialInfo.empty()) {
userPrompt += "\n\n空间信息:\n" + spatialInfo;
}
// 如果当前有加载的模型,添加模型元数据
std::string modelMetadata = buildModelMetadata();
if (!modelMetadata.empty()) {
userPrompt += modelMetadata;
}
// 检查是否需要检索文档(RAG)
if (documentRetriever.needsDocumentRetrieval(command)) {
std::string retrievedDocs = documentRetriever.retrieve(command, 3);
if (!retrievedDocs.empty()) {
userPrompt += "\n\n请结合以下检索到的文档内容来回答用户的问题:";
userPrompt += retrievedDocs;
}
}
std::vector<std::map<std::string, std::string>> messages;
std::map<std::string, std::string> sysMsg;
sysMsg["role"] = "system";
sysMsg["content"] = systemPrompt;
messages.push_back(sysMsg);
std::map<std::string, std::string> userMsg;
userMsg["role"] = "user";
userMsg["content"] = userPrompt;
messages.push_back(userMsg);
std::string response = llmClient_->sendChat(messages);
// 解析 LLM 响应
return parseLLMResponse(response);
} catch (const std::exception& e) {
lastError = "处理用户命令时出错:" + std::string(e.what());
return false;
}
}
bool AIAgentController::parseLLMResponse(const std::string& response) {
try {
// 简单的字符串解析,提取技能序列
// 查找 skills 数组
size_t skills_pos = response.find("\"skills\":");
if (skills_pos == std::string::npos) {
lastError = "LLM 响应格式错误,缺少 skills 字段";
return false;
}
size_t start_pos = response.find('[', skills_pos);
if (start_pos == std::string::npos) {
lastError = "LLM 响应格式错误,缺少 skills 数组开始标记";
return false;
}
size_t end_pos = response.find(']', start_pos);
if (end_pos == std::string::npos) {
lastError = "LLM 响应格式错误,缺少 skills 数组结束标记";
return false;
}
std::string skills_str = response.substr(start_pos, end_pos - start_pos + 1);
// 提取技能列表
std::vector<std::map<std::string, std::string>> skills;
size_t skill_start = skills_str.find('{');
while (skill_start != std::string::npos) {
size_t skill_end = skills_str.find('}', skill_start);
if (skill_end == std::string::npos) {
lastError = "LLM 响应格式错误,缺少技能对象结束标记";
return false;
}
std::string skill_str = skills_str.substr(skill_start, skill_end - skill_start + 1);
// 提取技能名称
size_t skill_name_pos = skill_str.find("\"skill\":");
if (skill_name_pos == std::string::npos) {
lastError = "LLM 响应格式错误,缺少 skill 字段";
return false;
}
size_t name_start = skill_str.find('"', skill_name_pos + 8);
if (name_start == std::string::npos) {
lastError = "LLM 响应格式错误,缺少 skill 名称开始标记";
return false;
}
size_t name_end = skill_str.find('"', name_start + 1);
if (name_end == std::string::npos) {
lastError = "LLM 响应格式错误,缺少 skill 名称结束标记";
return false;
}
std::string skill_name = skill_str.substr(name_start + 1, name_end - name_start - 1);
// 提取参数
std::map<std::string, std::string> skill;
skill["skill"] = skill_name;
size_t params_pos = skill_str.find("\"params\":");
if (params_pos != std::string::npos) {
size_t params_start = skill_str.find('{', params_pos);
if (params_start != std::string::npos) {
size_t params_end = skill_str.find('}', params_start);
if (params_end != std::string::npos) {
std::string params_str = skill_str.substr(params_start + 1, params_end - params_start - 1);
// 提取参数键值对
size_t param_start = 0;
while (param_start < params_str.length()) {
// 跳过空白字符
param_start = params_str.find_first_not_of(" \t\n\r", param_start);
if (param_start == std::string::npos) {
break;
}
// 提取参数名
size_t param_name_start = params_str.find('"', param_start);
if (param_name_start == std::string::npos) {
break;
}
size_t param_name_end = params_str.find('"', param_name_start + 1);
if (param_name_end == std::string::npos) {
break;
}
std::string param_name = params_str.substr(param_name_start + 1, param_name_end - param_name_start - 1);
// 提取参数值
size_t param_value_start = params_str.find('"', param_name_end + 1);
if (param_value_start == std::string::npos) {
break;
}
size_t param_value_end = params_str.find('"', param_value_start + 1);
if (param_value_end == std::string::npos) {
break;
}
std::string param_value = params_str.substr(param_value_start + 1, param_value_end - param_value_start - 1);
skill[param_name] = param_value;
param_start = param_value_end + 1;
}
}
}
}
skills.push_back(skill);
// 查找下一个技能
skill_start = skills_str.find('{', skill_end + 1);
}
// 执行技能序列
return executeSkills(skills);
} catch (const std::exception& e) {
lastError = "解析 LLM 响应时出错:" + std::string(e.what());
return false;
}
}
bool AIAgentController::executeSkills(const std::vector<std::map<std::string, std::string>>& skills) {
try {
auto& registry = skill::SkillRegistry::getInstance();
for (const auto& skill : skills) {
if (skill.find("skill") == skill.end()) {
lastError = "技能缺少 skill 字段";
return false;
}
std::string skillName = skill.at("skill");
std::string params = "";
// 构建参数字符串
if (skill.size() > 1) {
std::stringstream paramsStream;
paramsStream << "{";
for (const auto& param : skill) {
if (param.first != "skill") {
paramsStream << "\"" << param.first << "\": \"" << param.second << "\",";
}
}
std::string paramsStr = paramsStream.str();
if (!paramsStr.empty() && paramsStr.back() == ',') {
paramsStr.pop_back();
}
paramsStr += "}";
params = paramsStr;
}
// 记录执行前的状态(用于视觉验证)
auto preState = renderManager.getSpatialInfo();
// 执行技能
std::string executionResult = registry.executeSkill(skillName, params);
// 记录执行后的状态
auto postState = renderManager.getSpatialInfo();
// 输出执行反馈
std::cout << "\n=== 技能执行反馈 ===" << std::endl;
std::cout << "技能: " << skillName << std::endl;
std::cout << "参数: " << params << std::endl;
std::cout << "执行结果: " << executionResult << std::endl;
// 视觉验证:对比执行前后的状态
std::cout << "\n=== 视觉验证 ===" << std::endl;
std::cout << "执行前 - 相机位置: (" << preState.cameraPos[0] << ", " << preState.cameraPos[1] << ", " << preState.cameraPos[2] << ")" << std::endl;
std::cout << "执行后 - 相机位置: (" << postState.cameraPos[0] << ", " << postState.cameraPos[1] << ", " << postState.cameraPos[2] << ")" << std::endl;
// 自我纠错逻辑
if (skillName == "optimize_view") {
// 分析用户意图
std::string target = "front";
if (!params.empty()) {
if (params.find("back") != std::string::npos) target = "back";
else if (params.find("left") != std::string::npos) target = "left";
else if (params.find("right") != std::string::npos) target = "right";
else if (params.find("top") != std::string::npos) target = "top";
else if (params.find("bottom") != std::string::npos) target = "bottom";
}
// 检查相机位置是否符合预期
bool success = true;
std::string errorReason = "";
float* camPos = postState.cameraPos;
float* center = postState.center;
if (target == "back") {
// 相机应该在模型后方
if (camPos[2] < center[2]) {
success = false;
errorReason = "相机仍在模型前方";
}
} else if (target == "left") {
// 相机应该在模型左侧
if (camPos[0] > center[0]) {
success = false;
errorReason = "相机仍在模型右侧";
}
} else if (target == "right") {
// 相机应该在模型右侧
if (camPos[0] < center[0]) {
success = false;
errorReason = "相机仍在模型左侧";
}
} else if (target == "top") {
// 相机应该在模型上方
if (camPos[1] < center[1]) {
success = false;
errorReason = "相机仍在模型下方";
}
} else if (target == "bottom") {
// 相机应该在模型下方
if (camPos[1] > center[1]) {
success = false;
errorReason = "相机仍在模型上方";
}
} else if (target == "front") {
// 相机应该在模型前方
if (camPos[2] > center[2]) {
success = false;
errorReason = "相机仍在模型后方";
}
}
if (!success) {
std::cout << "\n=== 自我纠错 ===" << std::endl;
std::cout << "检测到失败: " << errorReason << std::endl;
std::cout << "尝试重试执行..." << std::endl;
// 重试执行技能
executionResult = registry.executeSkill(skillName, params);
std::cout << "重试结果: " << executionResult << std::endl;
// 再次验证
auto retryState = renderManager.getSpatialInfo();
std::cout << "重试后 - 相机位置: (" << retryState.cameraPos[0] << ", " << retryState.cameraPos[1] << ", " << retryState.cameraPos[2] << ")" << std::endl;
}
}
}
return true;
} catch (const std::exception& e) {
lastError = "执行技能时出错:" + std::string(e.what());
return false;
}
}
std::string AIAgentController::getLastError() const {
return lastError;
}
} // namespace agent
} // namespace hhb |