重构七天训练营老师
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@@ -12,13 +12,46 @@
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│ ├── __init__.py
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│ ├── agent.py # 定义 root_agent（ADK 要求导出名）
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│ └── note_formatter.py # Markdown 笔记格式化器
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├── critical_awareness_agent/ # 临界觉察助手
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent.py # 三界觉察引导
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├── lumina_agent/ # 卢慧老师智能体
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent.py # 会式心理学讲师
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├── l1_live_course_agent/ # L1 入门课助教
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent.py
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├── l2_training_camp_agent/ # L2 训练营助教
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent.py
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├── l3_wisdom_camp_agent/ # L3 大本营助教
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent.py
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├── l4_mystery_gate_agent/ # L4 众妙之门助教
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent.py
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├── l5_refinement_agent/ # L5 精修班助教
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent.py
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├── image_agent/ # 图片查询助手
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│ ├── __init__.py
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│ ├── agent.py # 定义 root_agent
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│ └── image_tools.py # 图片搜索工具
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├── agent_base/ # Agent 基类
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│ ├── __init__.py
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│ └── agent_base.py # HuiYuBaseAgent（防注入 + 日志）
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├── common/ # 公共工具
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│ ├── __init__.py # 环境初始化（.env 加载、日志配置）
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│ ├── logger.py # 模型调用耗时日志
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│ ├── models.py # 模型工厂（MiniMax/DeepSeek）
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│ ├── profile_loader.py # Profile 文件加载器
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│ └── prompt_guard.py # 防提示词注入检测
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├── profiles/ # 助教老师 Profile 文件
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│ ├── l1_live_course.md
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│ ├── l2_training_camp.md
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│ ├── l3_wisdom_camp.md
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│ ├── l4_mystery_gate.md
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│ └── l5_refinement.md
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├── .env # 环境变量配置（不提交到 Git）
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├── .env.example # 配置示例
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├── API_DOC.md # REST API 接口文档
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@@ -42,7 +75,8 @@ pip install -r requirements.txt
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主要依赖：
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- `google-adk` — Google Agent Development Kit
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- `python-dotenv` — 环境变量管理
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- `litellm` — 多模型适配层（对接 MiniMax 等大模型）
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- `litellm` — 多模型适配层（对接 MiniMax/DeepSeek 等大模型）
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- `httpx` — HTTP 客户端（图片查询工具使用）
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### 2. 配置环境变量
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@@ -53,9 +87,18 @@ cp .env.example .env
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编辑 `.env`：
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```env
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# MiniMax 配置
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MINIMAX_API_KEY=your_api_key_here
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MINIMAX_API_BASE=https://api.minimaxi.com/v1
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||||
MINIMAX_MODEL=openai/MiniMax-M2.7
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||||
# DeepSeek 配置（可选）
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||||
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
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||||
DEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
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||||
DEEPSEEK_MODEL=openai/deepseek-chat
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# 图片服务配置（可选，用于 image_agent）
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IMAGE_API_BASE=http://localhost:8765
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```
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### 3. 启动服务
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@@ -76,12 +119,23 @@ adk api_server . --auto_create_session
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root_agent（小慧）
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├── 通用对话：回答用户问题
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└── 子智能体委派：
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└── note_agent（笔记助手）
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├── generate_text_note — 生成文本笔记
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└── generate_image_note — 生成图片笔记
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||||
├── note_agent（笔记助手）
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||||
│ ├── generate_text_note — 生成文本笔记
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||||
│ └── generate_image_note — 生成图片笔记
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└── critical_awareness_agent（临界觉察助手）
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独立 Agent（手动选择）：
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├── lumina_agent — 会式心理学讲师（卢慧老师）
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├── l1_live_course_agent — 入门课助教
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├── l2_training_camp_agent — 训练营助教
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├── l3_wisdom_camp_agent — 大本营助教
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||||
├── l4_mystery_gate_agent — 众妙之门助教
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├── l5_refinement_agent — 精修班助教
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||||
└── image_agent — 图片查询助手
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```
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当用户请求涉及笔记生成、内容整理时，root_agent 会自动委派给 note_agent 处理。
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当用户出现心智散乱、情绪化或认知混淆时，root_agent 会委派给 critical_awareness_agent 处理。
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## API 集成
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||||
@@ -120,6 +174,21 @@ curl -X POST http://localhost:8000/run \
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2026-04-06 07:54:59 [adk.agent] INFO - 模型调用完成 | agent=huiyu_agent model=MiniMax-M2.7 latency=11.701s prompt_tokens=78 completion_tokens=31 total_tokens=109
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```
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### 模型工厂
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通过 `common/models.py` 集中管理模型实例：
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```python
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||||
from common.models import minimax_model, deepseek_model
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# 直接使用，无需重复创建
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||||
root_agent = HuiYuBaseAgent(
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||||
name="my_agent",
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model=minimax_model, # 或 deepseek_model
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||||
...
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||||
)
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```
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## 新增 Agent
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在项目根目录下创建新的子目录即可：
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@@ -134,18 +203,11 @@ my_new_agent/
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```python
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||||
from agent_base.agent_base import HuiYuBaseAgent
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||||
from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm
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||||
import os
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||||
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||||
model = LiteLlm(
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||||
model=os.getenv("MINIMAX_MODEL"),
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||||
api_base=os.getenv("MINIMAX_API_BASE"),
|
||||
api_key=os.getenv("MINIMAX_API_KEY"),
|
||||
)
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||||
from common.models import minimax_model
|
||||
|
||||
root_agent = HuiYuBaseAgent(
|
||||
name="my_agent",
|
||||
model=model,
|
||||
model=minimax_model,
|
||||
description="我的智能体",
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||||
instruction="你是一个专业的助手。",
|
||||
)
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||||
@@ -166,3 +228,28 @@ root_agent = HuiYuBaseAgent(
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```
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重启服务后新 Agent 自动生效。
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## 图片查询 Agent
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`image_agent` 提供图片库查询能力，支持：
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- **AI 语义搜索**：根据自然语言描述搜索图片
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- **查看详情**：获取图片完整 OCR 内容和元数据
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- **浏览列表**：分页查看图片库
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需要配置 `IMAGE_API_BASE` 指向图片服务地址。
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## 助教 Agent 体系
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L1-L5 五个层级的助教 Agent 通过 `profiles/` 目录下的 Markdown 文件加载配置：
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- 每个助教独立运行，用户可在 Web UI 下拉菜单手动选择
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- Profile 文件更新后重启服务即可生效
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- 助教对外自称"XX助教老师"，不使用 L1-L5 编号
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## 开发规范
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1. **模型使用**：统一从 `common.models` 导入，不要重复创建
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2. **Profile 加载**：使用 `common.profile_loader.load_profile()` 从文件加载
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3. **工具封装**：复杂逻辑封装为 Tool，通过 `tools` 参数传入 Agent
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4. **环境变量**：敏感配置放入 `.env`，代码中通过 `os.getenv()` 读取
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