manoraga/scud_ai
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

feat(core): initial commit unified architecture (scud_ai v2.5 with modular web_api)

Browse Source
This commit is contained in:
manoraga
2026-08-14 15:01:50 +03:00
commit cc12397e29
59 changed files with 11031 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
modules/web_api/llm/agent.py
+315
View File
@@ -0,0 +1,315 @@
"""
===============================================================================
FILE: modules/web_api/llm/agent.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Repository)
MODULE: web_api / llm (Core Agent & Function Calling Dispatcher)
ROLE: Главный оркестратор взаимодействия с Ollama LLM (Qwen 2.5), разбор вызовов
инструментов (Function Calling), генерация превью промпта и логирование.
AI-CONTEXT-ANCHORS & INVARIANTS:
- ANCHOR[LOGGING_CONFIG]: Явный вывод логов в stdout для мгновенной видимости
вызовов тулов в systemd journalctl.
- ANCHOR[DYNAMIC_CONTEXT]: Сборка системного контекста (календарь, сессия, промпт).
- ANCHOR[INFERENCE_OPTIONS]: Параметры инференса (repeat_penalty, ctx_size) для
предотвращения урезания длинных списков моделью Qwen 2.5.
- ANCHOR[TOOL_ROUTER]: Диспетчеризация функций SQLite (CRUD задач, снапшотов, KB).
- ANCHOR[PROMPT_MERGE_LOGIC]: Универсальный парсер точечного добавления и
удаления пунктов системного промпта в режиме предпросмотра (PROMPT_PREVIEW).
- ANCHOR[SECONDARY_PASS]: Вторичный вызов LLM для формирования текстового ответа
на основе полученного tool_result.
DEPENDENCIES:
- modules/web_api/llm/db_tools.py (доступ к SQLite)
- modules/web_api/llm/schemas.py (TOOLS_SCHEMA)
- modules/web_api/llm/core/calendar_utils.py (get_dynamic_calendar_context)
- modules/web_api/llm/core/tool_injector.py (clean_raw_tool_tags, clean_output)
===============================================================================
"""
# --- [SECTION 1: SYSTEM PATHS & IMPORTS] --- # ANCHOR[SYS_IMPORTS]
import os
import sys
import json
import urllib.request
import urllib.error
import logging
import re
from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
# Импорт фасада базы данных
from .db_tools import (
db_get_active_system_prompt,
db_add_system_prompt,
db_get_tasks,
db_update_task_status,
db_delete_task,
db_add_task,
db_get_rules,
db_set_session_state,
db_get_session_state,
db_get_snapshots,
db_delete_snapshots,
db_clear_session_state,
db_get_current_server_time,
db_save_chat_message,
db_get_chat_history,
db_get_stats,
db_get_anomalies,
db_get_session_states,
db_get_reference
)
from .schemas import TOOLS_SCHEMA
from .core.calendar_utils import get_dynamic_calendar_context, parse_relative_date_ru
from .core.tool_injector import clean_raw_tool_tags, clean_output, inject_tools_if_needed
# --- [SECTION 2: LOGGING CONFIGURATION] --- # ANCHOR[LOGGING_CONFIG]
logger = logging.getLogger("SCUD_AGENT")
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.propagate = False
if not logger.handlers:
handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s [%(levelname)s] [%(name)s] %(message)s")
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
OLLAMA_URL = "http://192.168.11.3:11434/api/chat"
TEXT_MODEL = "qwen2.5:14b"
VISION_MODEL = "qwen2.5vl:7b-q8_0"
# --- [SECTION 3: MAIN CHAT PROCESSING PIPELINE] --- # ANCHOR[CHAT_PROCESSOR]
def process_chat_message(
user_id: int,
user_message: str,
file_context: str = "",
image_b64: Optional[str] = None,
chat_history: List[Dict[str, Any]] = None,
session_id: str = "web_session_main"
) -> Tuple[str, List[Dict[str, Any]]]:
"""
Главный конвейер обработки входящего сообщения:
1. Сохранение сообщения пользователя.
2. Формирование системного контекста и вызов Ollama.
3. Выполнение вызванного Tool (если сгенерирован).
4. Вторичный проход генерации и возврат истории.
"""
logger.info(f"Получено сообщение от user_id={user_id}, session_id={session_id}: {user_message}")
# 3.1. Обогащение текста вложением (при наличии)
full_user_content = user_message
if file_context:
full_user_content = f"{user_message}\n\n[СОДЕРЖИМОЕ ПРИКРЕПЛЕННОГО ФАЙЛА]:\n{file_context}"
db_history = db_get_chat_history(session_id, limit=20)
db_save_chat_message(session_id, "user", full_user_content)
# 3.2. Сборка системного контекста и правил # ANCHOR[DYNAMIC_CONTEXT]
dynamic_prompt_text = db_get_active_system_prompt()
calendar_context = get_dynamic_calendar_context()
session_state = db_get_session_state(session_id)
preview_status_note = ""
if session_state and session_state.get("state_type") == "PROMPT_PREVIEW":
preview_status_note = "\n\n[АКТИВНО ПРЕВЬЮ ПРОМПТА: Ожидается подтверждение ('подтверждаю') или отмена ('отмена') пользователем]."
user_info = f"Пользователь ID={user_id}" if user_id != 0 else "Гость"
system_prompt_content = (
f"[ТЕКУЩИЙ АВТОРИЗОВАННЫЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ]\n"
f"Вы общаетесь с пользователем: {user_info}.\n\n"
f"[СИСТЕМНЫЙ КАЛЕНДАРЬ СЕРВЕРА]\n"
f"{calendar_context}\n\n"
f"[ПРАВИЛА И СТРОГИЕ ТРИГГЕРЫ ВЫЗОВА ИНСТРУМЕНТОВ]\n"
f"1. ТРИГГЕРЫ ПРОСМОТРА: Если запрос содержит фразы 'покажи системный промпт', 'покажи промпт', 'выведи промпт' — ТЫ ОБЯЗАН СГЕНЕРИРОВАТЬ ToolCall: db_get_system_prompt(). Категорически ЗАПРЕЩЕНО выводить текст промпта из памяти без вызова этой функции!\n"
f"2. ТРИГГЕРЫ ПРАВКИ: Если запрос содержит слова 'добавь пункт', 'удали пункт', 'измени промпт' — ТЫ ОБЯЗАН СГЕНЕРИРОВАТЬ ToolCall: db_preview_prompt_merge(prompt_text=...).\n"
f"3. ТРИГГЕРЫ ЗАДАЧ: При фразах 'покажи задачи', 'мои задачи', 'список дел' — СРАЗУ генерируй ToolCall: db_get_tasks().\n"
f"4. ЗАПРЕТ ТЕКСТА: Запрещено объяснять правила или писать названия функций текстом, если сработал триггер — просто вызывай функцию!\n\n"
f"ТЕКУЩИЙ АКТИВНЫЙ СИСТЕМНЫЙ ПРОМПТ:\n{dynamic_prompt_text}{preview_status_note}"
)
# 3.3. Параметры инференса # ANCHOR[INFERENCE_OPTIONS]
llm_options = {
"num_predict": 8192,
"num_ctx": 8192,
"temperature": 0.1,
"repeat_penalty": 1.1,
"presence_penalty": 0.5,
"top_p": 0.9
}
user_msg_object = {"role": "user", "content": full_user_content}
# --- [SECTION 4: ROUTING & OLLAMA PAYLOAD] --- # ANCHOR[PAYLOAD_BUILD]
if image_b64:
user_msg_object["images"] = [image_b64]
messages = [
{"role": "system", "content": "Ты — строгий модуль OCR. Перепиши весь текст с изображения буква в букву без отсебятины."},
user_msg_object
]
payload = {"model": VISION_MODEL, "messages": messages, "stream": False, "options": llm_options}
else:
clean_db_history = [dict(m) for m in db_history]
for m in clean_db_history:
m.pop("images", None)
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt_content}] + clean_db_history + [user_msg_object]
payload = {"model": TEXT_MODEL, "messages": messages, "tools": TOOLS_SCHEMA, "stream": False, "options": llm_options}
# --- [SECTION 5: EXECUTION & TOOL ROUTING] --- # ANCHOR[TOOL_ROUTER]
try:
req = urllib.request.Request(
OLLAMA_URL,
data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
headers={"Content-Type": "application/json"}
)
with urllib.request.urlopen(req) as response:
res_data = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
msg = res_data.get("message", {})
tool_calls = msg.get("tool_calls", [])
raw_text_content = msg.get("content", "")
# Фоллбэк проверка через tool_injector
tool_calls = inject_tools_if_needed(user_message, raw_text_content, tool_calls)
if tool_calls:
logger.info(f"Ответ от Ollama получен. Tool calls: True (кол-во: {len(tool_calls)})")
messages.append(msg)
for tool in tool_calls:
fn_name = tool["function"]["name"]
fn_args = tool["function"].get("arguments", {})
logger.info(f"🚀 Вызов функции (Tool): {fn_name} с аргументами: {fn_args}")
tool_result_content = ""
# Роутинг инструментов
if fn_name == "db_get_snapshots":
snapshots_res = db_get_snapshots(session_id=session_id, date_str=fn_args.get("date_str"), original_user_message=user_message)
tool_result_content = json.dumps(snapshots_res, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_current_server_time":
tool_result_content = json.dumps(db_get_current_server_time(), ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_tasks":
tool_result_content = json.dumps(db_get_tasks(user_id), ensure_ascii=False)
elif fn_name in ["db_get_system_prompt", "db_get_system_prompts"]:
tool_result_content = json.dumps({"system_prompt": db_get_active_system_prompt()}, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_stats":
tool_result_content = json.dumps(db_get_stats(), ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_anomalies":
tool_result_content = json.dumps(db_get_anomalies(limit=fn_args.get("limit", 100), date_str=fn_args.get("date_str")), ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_session_states":
tool_result_content = json.dumps(db_get_session_states(), ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_delete_snapshots":
tool_result_content = json.dumps(db_delete_snapshots(snapshot_id=fn_args.get("snapshot_id"), day_str=fn_args.get("day_str")), ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_reference":
tool_result_content = json.dumps(db_get_reference(category=fn_args.get("category")), ensure_ascii=False)
# --- [SECTION 6: PROMPT MERGE & PREVIEW ENGINE] --- # ANCHOR[PROMPT_MERGE_LOGIC]
elif fn_name == "db_preview_prompt_merge":
proposed_text = fn_args.get("prompt_text") or fn_args.get("proposed_prompt") or ""
if isinstance(fn_args, str):
proposed_text = fn_args
current_prompt = db_get_active_system_prompt()
user_msg_lower = user_message.lower()
# 1. ОБРАБОТКА УДАЛЕНИЯ ПУНКТА
if any(w in user_msg_lower for w in ["удали", "стереть", "убрать", "вырежи", "удалить"]):
target_num_match = re.search(r'\d+(\.\d+)*', user_message)
target_num = target_num_match.group(0) if target_num_match else ""
lines = current_prompt.splitlines()
if target_num:
new_lines = [line for line in lines if not line.strip().startswith(f"{target_num}.")]
else:
new_lines = lines
proposed_text = "\n".join(new_lines)
# 2. ОБРАБОТКА ДОБАВЛЕНИЯ / ИЗМЕНЕНИЯ ПУНКТА
elif proposed_text:
if len(proposed_text) < 500:
clean_item = proposed_text.strip()
for prefix in ["добавь пункт", "добавить пункт", "вставь пункт", "добавь"]:
if prefix in clean_item.lower():
clean_item = re.sub(prefix, "", clean_item, flags=re.IGNORECASE).strip(" .:")
lines = current_prompt.splitlines()
new_lines = []
inserted = False
for line in lines:
new_lines.append(line)
if "3.3." in line and not inserted:
item_str = clean_item if re.match(r'^\d+\.\d+\.', clean_item) else f"3.4. {clean_item}"
new_lines.append(f" {item_str}")
inserted = True
if not inserted:
new_lines.append(f" {clean_item}")
proposed_text = "\n".join(new_lines)
db_set_session_state(session_id, "PROMPT_PREVIEW", proposed_text)
preview_reply = (
f"Ваше изменение успешно предпросмотрено. Полный обновленный системный промпт теперь выглядит так:\n\n"
f"{proposed_text}\n\n"
f"Для применения изменений подтвердите действие («подтверждаю») или отмените («отмена»)."
)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", preview_reply)
# Возвращаем "PROMPT_PREVIEW" как третий параметр
return clean_raw_tool_tags(preview_reply), db_get_chat_history(session_id), "PROMPT_PREVIEW"
elif fn_name == "db_confirm_prompt_preview":
if session_state and session_state.get("state_type") == "PROMPT_PREVIEW":
res = db_add_system_prompt("main_agent", session_state.get("pending_data", ""))
db_clear_session_state(session_id)
tool_result_content = json.dumps(res, ensure_ascii=False)
else:
tool_result_content = json.dumps({"status": "error", "message": "Нет активного превью для подтверждения."}, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_cancel_prompt_preview":
db_clear_session_state(session_id)
tool_result_content = json.dumps({"status": "success", "message": "Превью системного промпта отменено."}, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_rules":
tool_result_content = json.dumps(db_get_rules(), ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_add_task":
res = db_add_task(user_id=user_id, module=fn_args.get("module", "general"), title=fn_args.get("title"), priority=fn_args.get("priority", "MEDIUM"), due_date=fn_args.get("due_date"))
tool_result_content = json.dumps(res, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_update_task_status":
res = db_update_task_status(user_id=user_id, task_id=str(fn_args.get("task_id")), status=fn_args.get("status", "COMPLETED"), due_date=fn_args.get("due_date"))
tool_result_content = json.dumps(res, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_delete_task":
res = db_delete_task(user_id=user_id, task_id=str(fn_args.get("task_id", "")).upper())
tool_result_content = json.dumps(res, ensure_ascii=False)
messages.append({"role": "tool", "content": tool_result_content})
# --- [SECTION 7: SECONDARY LLM PASS] --- # ANCHOR[SECONDARY_PASS]
second_payload = {"model": TEXT_MODEL, "messages": messages, "stream": False, "options": llm_options}
sec_req = urllib.request.Request(OLLAMA_URL, data=json.dumps(second_payload).encode("utf-8"), headers={"Content-Type": "application/json"})
with urllib.request.urlopen(sec_req) as sec_response:
sec_res_data = json.loads(sec_response.read().decode("utf-8"))
raw_content = sec_res_data.get("message", {}).get("content", "").strip().replace("**", "")
final_content = clean_raw_tool_tags(clean_output(raw_content))
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_content)
return final_content, db_get_chat_history(session_id), None
# Если вызовов функций не было
raw_str = msg.get("content", "").strip().replace("**", "")
content_str = clean_raw_tool_tags(clean_output(raw_str))
final_reply = content_str or "Запрос обработан."
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_reply)
return final_reply, db_get_chat_history(session_id), None
except Exception as ex:
logger.exception(f"Непредвиденная ошибка: {ex}")
error_reply = f"Внутренняя ошибка сервера: {ex}"
return error_reply, db_get_chat_history(session_id), None