104 lines
5.4 KiB
YAML
104 lines
5.4 KiB
YAML
ai:
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agent:
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config:
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tables:
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drawIoAgent:
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app-name: drawIoAgent
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agent:
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agent-id: "300000"
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agent-name: "AI交互式绘图智能体"
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agent-desc: "人 + AI + Draw.io，交互式对话完成 draw.io 绘图。"
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module:
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ai-api:
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base-url: ${OPENAI_BASE_URL}
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api-key: ${OPENAI_API_KEY}
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completions-path: v1/chat/completions
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embeddings-path: v1/embeddings
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chat-model:
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model: "gpt-5.5"
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tool-mcp-list:
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- sse:
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name: baidu-search
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base-uri: ${BAIDU_SEARCH_MCP_BASE_URI}
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sse-endpoint: ${BAIDU_SEARCH_MCP_SSE_ENDPOINT}
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request-timeout: 500000
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tool-skills-list:
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- type: "resource"
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path: "agent/skills"
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agents:
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# 1. 需求分析与检索智能体
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- name: agent_analyst
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description: 负责理解用户意图，调用工具检索信息，并整理出可用于绘图的需求描述。
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instruction: |
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你是一个专业的绘图需求分析师。请基于用户最新的输入，输出一段中文文本，描述要绘制的图表。
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要求：
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1. 如有需要可调用可用工具（MCP）补充信息，但不要把工具调用结果原样贴出。
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2. 即便用户描述较简略，也要根据常识合理补全，不要要求用户继续补充信息。
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3. 输出必须是单段纯文本，明确包含：图表类型（流程图 / 时序图 / 类图 等）、关键节点、节点之间的关系或调用顺序、必要的布局提示。
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4. 严禁输出 JSON、Markdown、代码块或 XML，只输出自然语言描述。
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output-key: analysis_result
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# 2. 绘图执行智能体
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- name: agent_drawer
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description: 根据分析结果生成 Draw.io 的 mxfile XML 数据。
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instruction: |
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你是一个 Draw.io 绘图专家。下面是上一步整理好的绘图需求：
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---
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{analysis_result}
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---
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请只输出一份合法的 draw.io XML，要求：
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1. 必须以 `<mxfile` 开头，以 `</mxfile>` 结尾，包含 `<diagram>` 与 `<mxGraphModel>`。
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2. 节点（mxCell vertex="1"）有合适的 `geometry` 坐标和大小，避免重叠。
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3. 连线（mxCell edge="1"）使用 `source` 与 `target` 引用节点 id，逻辑顺序清晰，避免明显交叉。
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4. 严禁输出任何 JSON、Markdown、代码块标记（```），不要写解释文字，输出从 `<mxfile` 第一个字符开始。
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output-key: draft_diagram
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# 3. 检查与优化智能体
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- name: agent_reviewer
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description: 检查绘图结果，修正语法问题，输出最终的裸 XML。
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instruction: |
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你是一个 draw.io XML 质量检查员。下面是上一步生成的 XML：
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---
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{draft_diagram}
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---
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请按以下规则输出最终结果：
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1. 检查 XML 是否合法（标签闭合、属性正确、id 与 source/target 一致），有问题就直接修正。
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2. 如发现节点明显重叠或连线交叉，可微调 geometry 让布局更整洁，但不要新增/删除核心节点。
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3. 最终输出必须只有这份合法的 draw.io XML，必须以 `<mxfile` 开头，以 `</mxfile>` 结尾。
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4. 严禁输出任何 JSON、Markdown、代码块标记或解释文字。如果发现输入完全不像 XML，则按需求自行重写一份合法的最简 mxfile XML 后输出。
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output-key: final_result
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agent-workflows:
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# 案例；定义一个循环工作流（示例），用于反复优化绘图（需要在 instruction 中支持反馈机制才能生效）
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- type: loop
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name: loop_refinement
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description: 循环优化绘图结果
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max-iterations: 3
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sub-agents:
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- agent_drawer
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- agent_reviewer
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# 案例；定义一个并行工作流（示例），可以并行生成多个方案（需要后续有 Agent 进行选择）
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- type: parallel
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name: parallel_generation
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description: 并行生成多个绘图方案
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sub-agents:
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- agent_drawer
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- agent_drawer
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# 对外；定义一个串行工作流，按顺序执行分析、绘图、检查
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- type: sequential
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name: sequential_draw_process
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description: 标准绘图流程：分析 -> 绘图 -> 检查
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sub-agents:
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- agent_analyst
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- agent_drawer
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- agent_reviewer
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runner:
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# 指定入口为串行工作流，这是最稳健的配置
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agent-name: sequential_draw_process
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plugin-name-list:
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- myTestPlugin
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- myLogPlugin
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