по идее, рабочий вариант, нужно откатить после неудачного слияния проектов. Не работает демон веб морды.

This commit is contained in:
2026-08-07 07:58:30 +03:00
parent 18392f11ef
commit 3405d86946
2 changed files with 390 additions and 142 deletions
+302 -120
View File
@@ -1,4 +1,3 @@
# === ANCHOR: IMPORTS_START ===
import sqlite3
import json
import urllib.request
@@ -6,14 +5,47 @@ import urllib.error
from typing import List, Dict, Any, Tuple
from datetime import datetime
DB_NAME = "context_memory.db"
# Абсолютный путь к базе данных проекта scud_orion_ai_v2
DB_NAME = "/home/puh/scud_orion_ai_v2/data/scud_orion_ai.db"
OLLAMA_URL = "http://192.168.11.3:11434/api/chat"
MODEL_NAME = "qwen2.5:14b"
# === ANCHOR: IMPORTS_END ===
# === ANCHOR: DB_TOOLS_START ===
def db_get_tasks(status: str = None) -> str:
# === БЛОК РАБОТЫ С БАЗОЙ ДАННЫХ ===
def db_get_active_system_prompt() -> str:
"""Извлекает активный системный промпт из базы данных SQLite."""
try:
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT prompt_text FROM system_prompts WHERE name = 'main_agent' AND is_active = 1 LIMIT 1")
row = cursor.fetchone()
conn.close()
if row and row[0]:
# Чистим от случайных звездочек
return row[0].replace("**", "")
except Exception as e:
print(f"Ошибка чтения системного промпта из БД: {e}")
return "Ты — интеллектуальный ИИ-ассистент и архитектурный координатор проекта SCUD Orion AI."
def db_add_system_prompt(name: str = "main_agent", prompt_text: str = "") -> dict:
"""Обновляет или добавляет активный системный промпт в БД."""
clean_text = prompt_text.replace("**", "")
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
INSERT INTO system_prompts (name, prompt_text, is_active)
VALUES (?, ?, 1)
ON CONFLICT(name) DO UPDATE SET prompt_text=excluded.prompt_text, updated_at=CURRENT_TIMESTAMP
""", (name, clean_text))
conn.commit()
conn.close()
return {"status": "success", "message": f"Системный промпт '{name}' успешно обновлен в базе!"}
def db_get_tasks(status: str = None) -> list:
"""Извлекает список задач из реестра БД."""
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
conn.row_factory = sqlite3.Row
@@ -24,10 +56,10 @@ def db_get_tasks(status: str = None) -> str:
cursor.execute("SELECT * FROM tasks ORDER BY task_id")
rows = [dict(r) for r in cursor.fetchall()]
conn.close()
return json.dumps(rows, ensure_ascii=False)
return rows
def db_update_task_status(task_id: str, status: str = None, due_date: str = None) -> str:
def db_update_task_status(task_id: str, status: str = None, due_date: str = None) -> dict:
"""Обновляет статус и/или срок выполнения задачи."""
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
cursor = conn.cursor()
@@ -49,7 +81,7 @@ def db_update_task_status(task_id: str, status: str = None, due_date: str = None
if not updates:
conn.close()
return json.dumps({"error": "Не указаны параметры для обновления"}, ensure_ascii=False)
return {"error": "Не указаны параметры для обновления"}
params.append(task_id.upper())
query = f"UPDATE tasks SET {', '.join(updates)} WHERE task_id = ?"
@@ -57,50 +89,78 @@ def db_update_task_status(task_id: str, status: str = None, due_date: str = None
if cursor.rowcount == 0:
conn.close()
return json.dumps({"error": f"Задача {task_id} не найдена"}, ensure_ascii=False)
return {"error": f"Задача {task_id} не найдена"}
conn.commit()
conn.close()
return json.dumps({"status": "success", "message": f"Задача {task_id} обновлена"}, ensure_ascii=False)
return {"status": "success", "message": f"Задача {task_id} обновлена"}
def db_add_task(task_id: str, module: str, title: str, priority: str = "HIGH", due_date: str = None) -> str:
"""Добавляет новую задачу в реестр."""
def db_delete_task(task_id: str) -> dict:
"""Удаляет задачу из базы данных по её task_id."""
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE task_id = ?", (task_id.upper(),))
deleted_count = cursor.rowcount
conn.commit()
conn.close()
if deleted_count == 0:
return {"error": f"Задача {task_id} не найдена"}
return {"status": "success", "message": f"Задача {task_id} удалена"}
def db_add_task(module: str = "general", title: str = "", priority: str = "MEDIUM", due_date: str = None, task_id: str = None) -> dict:
"""Добавляет новую задачу в реестр с авто-генерацией TASK-ID."""
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
cursor = conn.cursor()
if not task_id:
cursor.execute("SELECT task_id FROM tasks WHERE task_id LIKE 'TASK-%'")
rows = cursor.fetchall()
max_num = 0
for r in rows:
try:
num = int(r[0].replace("TASK-", ""))
if num > max_num:
max_num = num
except ValueError:
pass
task_id = f"TASK-{max_num + 1:02d}"
try:
cursor.execute(
"INSERT INTO tasks (task_id, module, title, status, priority, due_date) VALUES (?, ?, ?, 'BACKLOG', ?, ?)",
(task_id.upper(), module, title, priority.upper(), due_date)
)
conn.commit()
res = {"status": "success", "message": f"Задача {task_id} создана"}
res = {"status": "success", "message": f"Задача {task_id} создана", "task_id": task_id}
except sqlite3.IntegrityError:
res = {"error": f"Задача с ID {task_id} уже существует"}
finally:
conn.close()
return json.dumps(res, ensure_ascii=False)
return res
def db_get_rules() -> str:
"""Возвращает действующие архитектурные правила."""
def db_get_rules() -> list:
"""Извлекает правила из таблицы ai_knowledge_base."""
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
conn.row_factory = sqlite3.Row
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT category, rule_text FROM architecture_memory WHERE is_active = 1")
cursor.execute("SELECT id, rule_text, added_by FROM ai_knowledge_base ORDER BY id")
rows = [dict(r) for r in cursor.fetchall()]
conn.close()
return json.dumps(rows, ensure_ascii=False)
# === ANCHOR: DB_TOOLS_END ===
return rows
# === ANCHOR: TOOLS_SCHEMA_START ===
# === СХЕМА ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ OLLAMA ===
TOOLS_SCHEMA = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "db_get_tasks",
"description": "Получить список задач проекта с возможностью фильтрации по статусу (BACKLOG, IN_PROGRESS, COMPLETED).",
"description": "ПОЛУЧИТЬ СПИСОК ЗАДАЧ ПРОЕКТА. Вызывай ТОЛЬКО когда пользователь просит показать задачи, бэклог или список дел.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
@@ -112,17 +172,62 @@ TOOLS_SCHEMA = [
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "db_get_rules",
"description": "ПОЛУЧИТЬ БАЗУ ЗНАНИЙ ИИ И ПРАВИЛА АРБИТРАЖА (ai_knowledge_base). Вызывай когда пользователь просит показать базу знаний, правила, инструкции или промпты.",
"parameters": {"type": "object", "properties": {}}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "db_get_system_prompt",
"description": "ПОЛУЧИТЬ ТЕКУЩИЙ СИСТЕМНЫЙ ПРОМПТ ИИ (system_prompts). Вызывай когда пользователь просит показать системный промпт, инструкции ассистента или промпт из базы.",
"parameters": {"type": "object", "properties": {}}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "db_add_system_prompt",
"description": "Обновить или добавить системный промпт ИИ в базу данных. Вызывай при командах 'задай системный промпт', 'измени промпт', 'обнови системный промпт'.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"prompt_text": {"type": "string", "description": "Полный новый текст системного промпта"},
"name": {"type": "string", "description": "Имя промпта, по умолчанию main_agent"}
},
"required": ["prompt_text"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "db_update_task_status",
"description": "Изменить статус и/или срок выполнения (due_date) задачи в реестре.",
"description": "Изменить статус и/или срок выполнения задачи в реестре.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"task_id": {"type": "string", "description": "Идентификатор задачи, например TASK-17"},
"status": {"type": "string", "description": "Новый статус: COMPLETED, IN_PROGRESS или BACKLOG"},
"due_date": {"type": "string", "description": "Срок выполнения задачи, например '2026-08-07 14:00'"}
"due_date": {"type": "string", "description": "Срок выполнения задачи"}
},
"required": ["task_id"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "db_delete_task",
"description": "Удалить задачу из реестра по её task_id (например, TASK-18).",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"task_id": {"type": "string", "description": "Идентификатор задачи для удаления, например TASK-18"}
},
"required": ["task_id"]
}
@@ -136,64 +241,73 @@ TOOLS_SCHEMA = [
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"task_id": {"type": "string", "description": "Уникальный ID задачи, например TASK-18"},
"module": {"type": "string", "description": "Модуль проекта, например services/scud_export"},
"title": {"type": "string", "description": "Краткое описание задачи"},
"priority": {"type": "string", "description": "Приоритет: HIGH, MEDIUM, LOW"},
"due_date": {"type": "string", "description": "Срок выполнения задачи, например '2026-08-07 14:00'"}
"module": {"type": "string", "description": "Модуль проекта, например general или services/scud_export"},
"due_date": {"type": "string", "description": "Срок выполнения задачи, например '2026-08-07 12:00'"}
},
"required": ["task_id", "module", "title"]
"required": ["title"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "db_get_rules",
"description": "Получить список архитектурных правил и ограничений проекта.",
"parameters": {"type": "object", "properties": {}}
}
}
]
# === ANCHOR: TOOLS_SCHEMA_END ===
# === ANCHOR: CHAT_AGENT_START ===
# === ОСНОВНАЯ ФУНКЦИЯ ОБРАБОТКИ СООБЩЕНИЙ ===
def process_chat_message(user_message: str, chat_history: List[Dict[str, Any]] = None) -> Tuple[str, List[Dict[str, Any]]]:
if chat_history is None:
chat_history = []
current_now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
user_lower = user_message.lower().strip()
# Жесткие перехваты для 100% чистого вывода без участия генератора Ollama (без звездочек!)
if any(phrase in user_lower for phrase in ["системный промпт", "покажи промпт", "промпт системы", "промпт из базы"]):
prompt_text = db_get_active_system_prompt()
formatted_text = f"⚙️ Актуальный системный промпт ИИ (из базы SQLite):\n\n{prompt_text}"
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
if any(phrase in user_lower for phrase in ["базу знаний", "база знаний", "покажи правила", "инструкции ии"]):
rules = db_get_rules()
if not rules:
formatted_text = "База знаний пуста."
else:
formatted_text = "🧠 База знаний ИИ (ai_knowledge_base):\n\n"
for r in rules:
formatted_text += f"{r.get('id')}. {r.get('rule_text')}\n\n"
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
# Динамическая подгрузка системного промпта из БД SQLite
dynamic_prompt_text = db_get_active_system_prompt()
system_prompt = {
"role": "system",
"content": (
f"Текущая дата и время сервера: {current_now}.\n"
f"Текущая дата и время сервера: {current_now}.\n"
"Ты — ИИ-ассистент проекта SCUD Orion AI. "
"У тебя есть доступ к функциям для просмотра, добавления и изменения статусов и сроков задач (due_date) в БД. "
"Когда пользователь просит показать задачи, добавить новую или изменить статус — обязательно вызывай нужную функцию. "
"После вызова функции давай пользователю понятное, лаконичное резюме результата на русском языке. "
"При запросе списка всех задач не расписывай каждую подробно, а давай краткую сводку по количествам, "
"так как детали отображаются в выезжающем реестре задач."
)
"content": f"Текущая дата и время сервера: {current_now}.\n\n{dynamic_prompt_text}"
}
messages = [system_prompt] + chat_history + [{"role": "user", "content": user_message}]
payload = {
"model": MODEL_NAME,
"messages": messages,
"tools": TOOLS_SCHEMA,
"stream": False,
"options": {
"num_predict": 2048, # Достаточно для любых длинных списков и кода
"num_ctx": 8192, # Расширенная память диалога без потери скорости
"temperature": 0.2, # Низкая температура: ответы точные и без галлюцинаций
"top_p": 0.9, # Оптимальная выборка токенов
"num_gpu": 99 # Заставляет Ollama загрузить 100% слоев модели в VRAM
"model": MODEL_NAME,
"messages": messages,
"tools": TOOLS_SCHEMA,
"stream": False,
"options": {
"num_predict": 2048,
"num_ctx": 8192,
"temperature": 0.1
}
}
}
req = urllib.request.Request(
OLLAMA_URL,
@@ -207,86 +321,154 @@ def process_chat_message(user_message: str, chat_history: List[Dict[str, Any]] =
msg = res_data.get("message", {})
tool_calls = msg.get("tool_calls", [])
# Резервная проверка, если Ollama прислала вызов функции текстом
content_str = msg.get("content", "")
content_str = msg.get("content", "").strip().replace("**", "")
# Перехват вызова функции из текста
if not tool_calls and "name" in content_str and "db_" in content_str:
try:
parsed = json.loads(content_str)
if "name" in parsed:
tool_calls = [{"function": parsed}]
start_idx = content_str.find("{")
end_idx = content_str.rfind("}") + 1
if start_idx != -1 and end_idx != -1:
parsed = json.loads(content_str[start_idx:end_idx])
if "name" in parsed:
tool_calls = [{"function": parsed}]
except Exception:
pass
if tool_calls:
messages.append(msg)
for tool in tool_calls:
fn_name = tool["function"]["name"]
fn_args = tool["function"].get("arguments", {})
# 1. Вывод задач
if fn_name == "db_get_tasks":
result = db_get_tasks(status=fn_args.get("status"))
tasks = db_get_tasks(status=fn_args.get("status"))
if not tasks:
formatted_text = "Список задач пуст."
else:
tasks_sorted = sorted(tasks, key=lambda x: x.get('task_id', ''), reverse=True)
formatted_text = "📋 Последние задачи проекта:\n\n"
for t in tasks_sorted:
due = f" (до {t['due_date']})" if t.get('due_date') else ""
priority = t.get('priority') or 'MEDIUM'
status_str = t.get('status') or 'BACKLOG'
module_str = t.get('module') or 'general'
formatted_text += f"{t.get('task_id')} — {t.get('title')} [{status_str}]\n"
formatted_text += f" • Приоритет: {priority} | Модуль: {module_str}{due}\n\n"
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
# 2. Вывод базы знаний
elif fn_name == "db_get_rules":
rules = db_get_rules()
if not rules:
formatted_text = "База знаний пуста."
else:
formatted_text = "🧠 База знаний ИИ (ai_knowledge_base):\n\n"
for r in rules:
formatted_text += f"{r.get('id')}. {r.get('rule_text')}\n\n"
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
# 3. Вывод системного промпта
elif fn_name == "db_get_system_prompt":
prompt_text = db_get_active_system_prompt()
formatted_text = f"⚙️ Актуальный системный промпт ИИ (из базы SQLite):\n\n{prompt_text}"
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
# 4. Добавление/обновление системного промпта
elif fn_name == "db_add_system_prompt":
res = db_add_system_prompt(
name=fn_args.get("name", "main_agent"),
prompt_text=fn_args.get("prompt_text", "")
)
formatted_text = res.get("message", "Промпт обновлен.")
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
# 5. Добавление новой задачи
elif fn_name == "db_add_task":
res = db_add_task(
module=fn_args.get("module", "general"),
title=fn_args.get("title"),
priority=fn_args.get("priority", "MEDIUM"),
due_date=fn_args.get("due_date")
)
if "error" in res:
formatted_text = f"Ошибка добавления задачи: {res['error']}"
else:
assigned_id = res.get("task_id", "TASK")
due_str = fn_args.get('due_date') or 'Без срока'
formatted_text = (
f"Задача {assigned_id} успешно создана!\n\n"
f"• Название: {fn_args.get('title')}\n"
f"• Приоритет: {fn_args.get('priority', 'MEDIUM')}\n"
f"• Срок: {due_str}\n"
f"• Модуль: {fn_args.get('module', 'general')}"
)
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
# 6. Обновление статуса задачи
elif fn_name == "db_update_task_status":
result = db_update_task_status(
res = db_update_task_status(
task_id=fn_args.get("task_id"),
status=fn_args.get("status"),
due_date=fn_args.get("due_date")
)
elif fn_name == "db_add_task":
result = db_add_task(
task_id=fn_args.get("task_id"),
module=fn_args.get("module"),
title=fn_args.get("title"),
priority=fn_args.get("priority", "HIGH"),
due_date=fn_args.get("due_date")
)
elif fn_name == "db_get_rules":
result = db_get_rules()
else:
result = json.dumps({"error": "Неизвестная функция"})
if "error" in res:
formatted_text = f"Ошибка обновления задачи: {res['error']}"
else:
formatted_text = f"Статус задачи {fn_args.get('task_id')} успешно обновлен!"
messages.append({
"role": "tool",
"content": result
})
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
# Вторым запросом передаем результат обратно модели для текстового ответа
payload = {
"model": MODEL_NAME,
"messages": messages,
"tools": TOOLS_SCHEMA,
"stream": False,
"options": {
"num_predict": 2048, # Достаточно для любых длинных списков и кода
"num_ctx": 8192, # Расширенная память диалога без потери скорости
"temperature": 0.2, # Низкая температура: ответы точные и без галлюцинаций
"top_p": 0.9, # Оптимальная выборка токенов
"num_gpu": 99 # Заставляет Ollama загрузить 100% слоев модели в VRAM
}
}
req_second = urllib.request.Request(
OLLAMA_URL,
data=json.dumps(payload_second).encode("utf-8"),
headers={"Content-Type": "application/json"}
)
with urllib.request.urlopen(req_second) as resp_second:
final_res = json.loads(resp_second.read().decode("utf-8"))
final_msg = final_res.get("message", {}).get("content", "")
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": final_msg}
]
return final_msg, updated_history
# 7. Удаление задачи
elif fn_name == "db_delete_task":
res = db_delete_task(task_id=fn_args.get("task_id"))
if "error" in res:
formatted_text = f"Ошибка удаления задачи: {res['error']}"
else:
formatted_text = f"Задача {fn_args.get('task_id')} успешно удалена из базы!"
else:
final_msg = msg.get("content", "")
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": final_msg}
]
return final_msg, updated_history
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": formatted_text}
]
return formatted_text, updated_history
updated_history = chat_history + [
{"role": "user", "content": user_message},
{"role": "assistant", "content": content_str}
]
return content_str, updated_history
except urllib.error.URLError as e:
return f"Ошибка связи с Ollama ({OLLAMA_URL}): {e}", chat_history
# === ANCHOR: CHAT_AGENT_END ===
return f"Ошибка связи с Ollama ({OLLAMA_URL}): {e}", chat_history