吉鑫升andClaude Opus 4.8
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- 无需登录(/api/open/ 加入 auth 白名单 + CSRF 豁免),供外部系统直接调用本项目智能体做问答 - 可指定模型(model_name)与智能体(agent_name 中文名称,扫描 agents/*/config.yaml 解析为运行 id);GET /api/open/agents 列出可选名称 - 只返回最终结果(answer = 最后一段 markdown),不含中间过程/工具调用 - 可靠关闭思考:thinking_enabled=false 时下发 thinking_force_disabled,经 create_chat_model(force_disable_thinking=True) 强制注入 enable_thinking=false(及 GLM thinking.type=disabled),覆盖只声明 supports_thinking 的内网 vLLM/Qwen 模型(与生成标题关思考一致) - 一次性问答设 is_scheduled_run 跳过自动起标题 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
73 lines
3.1 KiB
Python
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Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""开放问答接口 /api/open/chat 测试脚本(Jupyter 版)。
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接口只返回「最终结果」:智能体把调研 / 工具调用全部跑完后,只把最后那段
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文本(markdown)放在 answer 字段里返回 —— 不含中间过程、工具调用、思考。
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用法:在 Jupyter 里把下面几段按顺序运行即可。
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- 「配置」段:改成你要的模型 / 智能体 / 问题 / 是否思考
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- 「调用」段:运行后 answer 变量就是最终 md 文本
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无第三方依赖(纯标准库 urllib)。
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"""
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import json
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import time
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import urllib.error
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import urllib.request
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# ====================== 配置(按需修改这里) ======================
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BASE_URL = "http://47.94.209.59:2026" # 后端地址(走 nginx 用 :2026,Gateway 直连用 :8001)
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MESSAGE = "帮我调研一下 XXX,输出 markdown 报告。" # 要问的问题
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MODEL_NAME = None # 模型名(config.yaml models[].name);None=默认模型
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AGENT_NAME = None # 智能体中文名称;None=默认 lead agent。不确定填啥就先跑下面的「列出智能体」
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THINKING_ENABLED = False # False=关闭思考(内网模型也会被强制关闭);True=开启
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TIMEOUT = 600 # 请求超时(秒)
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# ===============================================================
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def open_chat(message, model_name=None, agent_name=None, thinking_enabled=False,
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base_url=BASE_URL, timeout=TIMEOUT):
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"""调用 /api/open/chat,返回最终 md 文本(只要结果,不要过程)。"""
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url = base_url.rstrip("/") + "/api/open/chat"
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payload = {
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"message": message,
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"model_name": model_name,
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"agent_name": agent_name, # 按中文名称选智能体
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"thinking_enabled": thinking_enabled,
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}
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data = json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
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req = urllib.request.Request(
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url,
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data=data,
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headers={"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"},
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method="POST",
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)
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with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
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result = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
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return result["answer"] # 只返回最终结果
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# ====================== (可选)列出可用智能体名称 ======================
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# 不知道 AGENT_NAME 填什么时,先跑这段看有哪些中文名:
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# import urllib.request, json
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# with urllib.request.urlopen(BASE_URL.rstrip("/") + "/api/open/agents", timeout=30) as r:
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# for a in json.loads(r.read().decode("utf-8"))["agents"]:
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# print(a["name"])
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# ====================== 调用 ======================
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_t0 = time.time()
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answer = open_chat(MESSAGE, MODEL_NAME, AGENT_NAME, THINKING_ENABLED)
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print(f"(耗时 {time.time() - _t0:.1f}s)\n")
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print(answer) # answer 就是最终 markdown 文本
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# ====================== (可选)在 Jupyter 里渲染成 markdown ======================
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# from IPython.display import Markdown, display
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# display(Markdown(answer))
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# ====================== (可选)存成 .md 文件 ======================
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# with open("result.md", "w", encoding="utf-8") as f:
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# f.write(answer)
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