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12 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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||
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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||
稷下学宫简化版 - 基于OpenAI Swarm的四仙辩论系统
|
||
避免复杂的函数名称问题，专注于辩论效果
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||
"""
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||
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||
import os
|
||
import asyncio
|
||
import json
|
||
from datetime import datetime
|
||
from swarm import Swarm, Agent
|
||
from typing import Dict, List, Any, Optional
|
||
import random
|
||
|
||
class JixiaSimpleSwarm:
|
||
"""稷下学宫简化版 - 四仙辩论系统"""
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||
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def __init__(self):
|
||
# 使用Doppler配置
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||
try:
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from config.doppler_config import get_doppler_manager
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manager = get_doppler_manager()
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||
manager.load_config(force_doppler=True)
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print("🔐 使用Doppler配置")
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except Exception as e:
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print(f"❌ Doppler配置失败: {e}")
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raise
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# 获取API密钥
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self.api_key = self.get_api_key()
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||
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if self.api_key:
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# 初始化Swarm客户端
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from openai import OpenAI
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||
openai_client = OpenAI(
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||
api_key=self.api_key,
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base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
|
||
default_headers={
|
||
"HTTP-Referer": "https://github.com/ben/cauldron",
|
||
"X-Title": "Jixia Academy"
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||
}
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||
)
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self.client = Swarm(client=openai_client)
|
||
else:
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self.client = None
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||
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# 四仙配置
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self.immortals = {
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||
'吕洞宾': {
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||
'role': '技术分析专家',
|
||
'stance': 'positive',
|
||
'specialty': '技术分析和图表解读',
|
||
'style': '犀利直接，一剑封喉'
|
||
},
|
||
'何仙姑': {
|
||
'role': '风险控制专家',
|
||
'stance': 'negative',
|
||
'specialty': '风险评估和资金管理',
|
||
'style': '温和坚定，关注风险'
|
||
},
|
||
'张果老': {
|
||
'role': '历史数据分析师',
|
||
'stance': 'positive',
|
||
'specialty': '历史回测和趋势分析',
|
||
'style': '博古通今，从历史找规律'
|
||
},
|
||
'铁拐李': {
|
||
'role': '逆向投资大师',
|
||
'stance': 'negative',
|
||
'specialty': '逆向思维和危机发现',
|
||
'style': '不拘一格，挑战共识'
|
||
}
|
||
}
|
||
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# 创建智能体
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self.agents = self.create_agents()
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def get_api_key(self):
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"""获取API密钥"""
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api_keys = [
|
||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_1'),
|
||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_2'),
|
||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_3'),
|
||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_4')
|
||
]
|
||
|
||
for key in api_keys:
|
||
if key and key.startswith('sk-'):
|
||
print(f"✅ 找到API密钥: {key[:20]}...")
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||
return key
|
||
|
||
print("❌ 未找到有效的API密钥")
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return None
|
||
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||
def create_agents(self) -> Dict[str, Agent]:
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||
"""创建四仙智能体"""
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if not self.client:
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return {}
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||
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agents = {}
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||
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# 吕洞宾 - 技术分析专家
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||
agents['吕洞宾'] = Agent(
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name="LuDongbin",
|
||
instructions="""
|
||
你是吕洞宾，八仙之首，技术分析专家。
|
||
|
||
你的特点：
|
||
- 擅长技术分析和图表解读
|
||
- 立场：看涨派，善于发现投资机会
|
||
- 风格：犀利直接，一剑封喉
|
||
|
||
在辩论中：
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||
1. 从技术分析角度分析市场
|
||
2. 使用具体的技术指标支撑观点
|
||
3. 保持看涨的乐观态度
|
||
4. 发言以"吕洞宾曰："开头
|
||
5. 发言完毕后说"请何仙姑继续论道"
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||
""",
|
||
functions=[self.to_hexiangu]
|
||
)
|
||
|
||
# 何仙姑 - 风险控制专家
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||
agents['何仙姑'] = Agent(
|
||
name="HeXiangu",
|
||
instructions="""
|
||
你是何仙姑，八仙中唯一的女仙，风险控制专家。
|
||
|
||
你的特点：
|
||
- 擅长风险评估和资金管理
|
||
- 立场：看跌派，关注投资风险
|
||
- 风格：温和坚定，关注风险控制
|
||
|
||
在辩论中：
|
||
1. 从风险控制角度分析市场
|
||
2. 指出潜在的投资风险
|
||
3. 保持谨慎的态度
|
||
4. 发言以"何仙姑曰："开头
|
||
5. 发言完毕后说"请张果老继续论道"
|
||
""",
|
||
functions=[self.to_zhangguolao]
|
||
)
|
||
|
||
# 张果老 - 历史数据分析师
|
||
agents['张果老'] = Agent(
|
||
name="ZhangGuoLao",
|
||
instructions="""
|
||
你是张果老，历史数据分析师。
|
||
|
||
你的特点：
|
||
- 擅长历史回测和趋势分析
|
||
- 立场：看涨派，从历史中寻找机会
|
||
- 风格：博古通今，从历史中找规律
|
||
|
||
在辩论中：
|
||
1. 从历史数据角度分析市场
|
||
2. 引用历史案例和数据
|
||
3. 保持乐观的投资态度
|
||
4. 发言以"张果老曰："开头
|
||
5. 发言完毕后说"请铁拐李继续论道"
|
||
""",
|
||
functions=[self.to_tieguaili]
|
||
)
|
||
|
||
# 铁拐李 - 逆向投资大师
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||
agents['铁拐李'] = Agent(
|
||
name="TieGuaiLi",
|
||
instructions="""
|
||
你是铁拐李，逆向投资大师。
|
||
|
||
你的特点：
|
||
- 擅长逆向思维和危机发现
|
||
- 立场：看跌派，挑战主流观点
|
||
- 风格：不拘一格，敢于质疑
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||
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||
在辩论中：
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||
1. 从逆向投资角度分析市场
|
||
2. 挑战前面仙人的观点
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||
3. 寻找市场的潜在危机
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||
4. 发言以"铁拐李曰："开头
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||
5. 作为最后发言者，要总结四仙观点并给出结论
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""",
|
||
functions=[] # 最后一个，不需要转换
|
||
)
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||
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||
return agents
|
||
|
||
def to_hexiangu(self):
|
||
"""转到何仙姑"""
|
||
return self.agents['何仙姑']
|
||
|
||
def to_zhangguolao(self):
|
||
"""转到张果老"""
|
||
return self.agents['张果老']
|
||
|
||
def to_tieguaili(self):
|
||
"""转到铁拐李"""
|
||
return self.agents['铁拐李']
|
||
|
||
async def conduct_debate(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
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||
"""进行四仙辩论"""
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||
if not self.client:
|
||
print("❌ 客户端未初始化，无法进行辩论")
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||
return None
|
||
|
||
print("🏛️ 稷下学宫四仙论道开始！")
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||
print("=" * 60)
|
||
print(f"🎯 论道主题: {topic}")
|
||
print(f"⏰ 开始时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
|
||
print()
|
||
|
||
# 构建初始提示
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||
prompt = self.build_prompt(topic, context)
|
||
|
||
try:
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||
print("⚔️ 吕洞宾仙长请先发言...")
|
||
print("-" * 40)
|
||
|
||
# 开始辩论
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||
response = self.client.run(
|
||
agent=self.agents['吕洞宾'],
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
max_turns=10,
|
||
model_override="openai/gpt-3.5-turbo" # 使用稳定的模型
|
||
)
|
||
|
||
print("\n" + "=" * 60)
|
||
print("🎊 四仙论道圆满结束！")
|
||
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||
# 处理结果
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||
result = self.process_result(response, topic, context)
|
||
self.display_summary(result)
|
||
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||
return result
|
||
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except Exception as e:
|
||
print(f"❌ 论道过程中出错: {e}")
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||
import traceback
|
||
traceback.print_exc()
|
||
return None
|
||
|
||
def build_prompt(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> str:
|
||
"""构建辩论提示"""
|
||
context_str = ""
|
||
if context:
|
||
context_str = f"\n📊 市场背景:\n{json.dumps(context, indent=2, ensure_ascii=False)}\n"
|
||
|
||
prompt = f"""
|
||
🏛️ 稷下学宫四仙论道正式开始！
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||
|
||
📜 论道主题: {topic}
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||
{context_str}
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||
|
||
🎭 论道规则:
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1. 四仙按序发言：吕洞宾 → 何仙姑 → 张果老 → 铁拐李
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||
2. 正反方交替：吕洞宾(看涨) → 何仙姑(看跌) → 张果老(看涨) → 铁拐李(看跌)
|
||
3. 每位仙人从专业角度分析，提供具体数据支撑
|
||
4. 可以质疑前面仙人的观点
|
||
5. 保持仙风道骨的表达风格
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||
6. 铁拐李作为最后发言者要总结观点
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||
|
||
🗡️ 请吕洞宾仙长首先发言！
|
||
记住：你是技术分析专家，要从技术面找到投资机会！
|
||
"""
|
||
return prompt
|
||
|
||
def process_result(self, response, topic: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""处理辩论结果"""
|
||
messages = response.messages if hasattr(response, 'messages') else []
|
||
|
||
debate_messages = []
|
||
for msg in messages:
|
||
if msg.get('role') == 'assistant' and msg.get('content'):
|
||
content = msg['content']
|
||
speaker = self.extract_speaker(content)
|
||
|
||
debate_messages.append({
|
||
'speaker': speaker,
|
||
'content': content,
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||
})
|
||
|
||
return {
|
||
"debate_id": f"jixia_simple_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}",
|
||
"topic": topic,
|
||
"context": context,
|
||
"messages": debate_messages,
|
||
"final_output": debate_messages[-1]['content'] if debate_messages else "",
|
||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
||
"framework": "OpenAI Swarm (Simplified)"
|
||
}
|
||
|
||
def extract_speaker(self, content: str) -> str:
|
||
"""从内容中提取发言者"""
|
||
for name in self.immortals.keys():
|
||
if f"{name}曰" in content:
|
||
return name
|
||
return "未知仙人"
|
||
|
||
def display_summary(self, result: Dict[str, Any]):
|
||
"""显示辩论总结"""
|
||
print("\n🌟 四仙论道总结")
|
||
print("=" * 60)
|
||
print(f"📜 主题: {result['topic']}")
|
||
print(f"⏰ 时间: {result['timestamp']}")
|
||
print(f"🔧 框架: {result['framework']}")
|
||
print(f"💬 发言数: {len(result['messages'])}条")
|
||
|
||
print("\n🏆 最终总结:")
|
||
print("-" * 40)
|
||
if result['messages']:
|
||
print(result['final_output'])
|
||
|
||
print("\n✨ 辩论特色:")
|
||
print("🗡️ 四仙各展所长，观点多元")
|
||
print("⚖️ 正反方交替，辩论激烈")
|
||
print("🚀 基于Swarm，性能优越")
|
||
|
||
# 主函数
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||
async def main():
|
||
"""主函数"""
|
||
print("🏛️ 稷下学宫简化版 - OpenAI Swarm")
|
||
print("🚀 四仙论道，简洁高效")
|
||
print()
|
||
|
||
# 创建辩论系统
|
||
academy = JixiaSimpleSwarm()
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||
|
||
if not academy.client:
|
||
print("❌ 系统初始化失败")
|
||
return
|
||
|
||
# 辩论主题
|
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topics = [
|
||
"英伟达股价走势：AI泡沫还是技术革命？",
|
||
"美联储2024年货币政策：加息还是降息？",
|
||
"比特币vs黄金：谁是更好的避险资产？",
|
||
"中国房地产市场：触底反弹还是继续下行？"
|
||
]
|
||
|
||
# 随机选择主题
|
||
topic = random.choice(topics)
|
||
|
||
# 市场背景
|
||
context = {
|
||
"market_sentiment": "谨慎乐观",
|
||
"volatility": "中等",
|
||
"key_events": ["财报季", "央行会议", "地缘政治"]
|
||
}
|
||
|
||
# 开始辩论
|
||
result = await academy.conduct_debate(topic, context)
|
||
|
||
if result:
|
||
print(f"\n🎉 辩论成功！ID: {result['debate_id']}")
|
||
else:
|
||
print("❌ 辩论失败")
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
asyncio.run(main()) |