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from app.llm_client import chat_completion_json, safe_json_loads
from app.schemas import AgentResult, Finding
DOCUMENT_AGENT_SYSTEM = """
你是一个儿童孤独症谱系障碍辅助筛查系统中的“文档智能体”。
你的任务是分析患者/家属/医生提供的文档材料，包括：
- 病例资料
- 孤独症检测表/量表
- 问卷
- 观察记录
- 其他结构化或半结构化文档
你不是做正式诊断，而是抽取与“五不”辅助筛查相关的文档证据。
你必须只输出严格 JSON，不要输出 markdown，不要解释。
""".strip()
DOCUMENT_AGENT_USER_TEMPLATE = """
请分析以下文档内容，并输出结构化 JSON。
要求：
1. 关注“五不”：
- 不（少）看
- 不（少）应
- 不（少）指
- 不（少）语
- 不当
2. 每条 finding 使用以下格式：
{
"warning_type": "不（少）看|不（少）应|不（少）指|不（少）语|不当",
"start_sec": 0,
"end_sec": 0,
"confidence": 0.0,
"evidence": "从文档提炼的关键证据",
"behavior_tags": ["标签1", "标签2"],
"clinical_note": "简短临床解释",
"clip_summary": "一句话摘要",
"modality_limit": "document_only"
}
3. 文档证据没有视频时间戳，因此 start_sec 和 end_sec 固定为 0。
4. 若某一维度没有足够证据，可以不输出。
5. 输出格式必须为：
{
"findings": [...],
"clip_level_summary": "文档总体摘要"
}
文档内容如下：
<<DOCUMENT_BUNDLE>>
""".strip()
class DocumentAgent:
def __init__(self, model: str):
self.model = model
def agent_name(self) -> str:
return "document_agent"
def run(self, client, document_bundle: str) -> AgentResult:
messages = [
{"role": "system", "content": DOCUMENT_AGENT_SYSTEM},
{
"role": "user",
"content": DOCUMENT_AGENT_USER_TEMPLATE.replace("<<DOCUMENT_BUNDLE>>", document_bundle),
},
]
raw_text = chat_completion_json(
client=client,
model=self.model,
messages=messages,
temperature=0.1,
timeout=180,
)
try:
payload = safe_json_loads(raw_text)
findings = [Finding(**f) for f in payload.get("findings", [])]
clip_level_summary = payload.get("clip_level_summary", "")
except Exception:
findings = []
clip_level_summary = "文档智能体输出解析失败，建议人工复核。"
return AgentResult(
agent_name=self.agent_name(),
findings=findings,
clip_start_sec=0.0,
clip_end_sec=0.0,
clip_level_summary=clip_level_summary,
raw_text=raw_text,
) |