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18 KiB
Python
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18 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
|
||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||
"""
|
||
稷下学宫Swarm辩论系统 - 统一版本
|
||
支持OpenRouter和Ollama两种模式的八仙论道
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||
"""
|
||
|
||
import asyncio
|
||
import json
|
||
from datetime import datetime
|
||
from typing import Dict, List, Any, Optional, Union
|
||
import random
|
||
import os
|
||
|
||
try:
|
||
from swarm import Swarm, Agent
|
||
SWARM_AVAILABLE = True
|
||
except ImportError:
|
||
print("⚠️ OpenAI Swarm未安装，请运行: pip install git+https://github.com/openai/swarm.git")
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||
SWARM_AVAILABLE = False
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||
|
||
class JixiaSwarmDebate:
|
||
"""稷下学宫Swarm辩论系统 - 统一版本"""
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||
|
||
def __init__(self, mode: str = "openrouter", ollama_url: str = "http://100.99.183.38:11434", model: str = "qwen3:8b"):
|
||
"""
|
||
初始化辩论系统
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||
|
||
Args:
|
||
mode: 运行模式 ("openrouter" 或 "ollama")
|
||
ollama_url: Ollama服务地址
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||
model: 使用的模型名称
|
||
"""
|
||
if not SWARM_AVAILABLE:
|
||
raise ImportError("OpenAI Swarm未安装")
|
||
|
||
self.mode = mode
|
||
self.ollama_url = ollama_url
|
||
self.model = model
|
||
|
||
# 初始化客户端
|
||
self.client = self._initialize_client()
|
||
|
||
# 八仙配置
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||
self.immortals = {
|
||
'吕洞宾': {
|
||
'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',
|
||
'bagua': '乾卦 - 主动进取'
|
||
},
|
||
'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',
|
||
'bagua': '坤卦 - 稳健保守'
|
||
},
|
||
'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',
|
||
'bagua': '兑卦 - 传统价值'
|
||
},
|
||
'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',
|
||
'bagua': '巽卦 - 逆向思维'
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
# 创建智能体
|
||
self.agents = self._create_agents()
|
||
|
||
def _initialize_client(self) -> Optional[Swarm]:
|
||
"""初始化Swarm客户端"""
|
||
try:
|
||
from openai import OpenAI
|
||
|
||
if self.mode == "ollama":
|
||
# Ollama模式
|
||
openai_client = OpenAI(
|
||
api_key="ollama", # Ollama不需要真实的API密钥
|
||
base_url=f"{self.ollama_url}/v1"
|
||
)
|
||
print(f"🦙 使用本地Ollama服务: {self.ollama_url}")
|
||
print(f"🤖 使用模型: {self.model}")
|
||
|
||
else:
|
||
# OpenRouter模式
|
||
api_key = self._get_openrouter_key()
|
||
if not api_key:
|
||
print("❌ 未找到OpenRouter API密钥")
|
||
return None
|
||
|
||
openai_client = OpenAI(
|
||
api_key=api_key,
|
||
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
|
||
default_headers={
|
||
"HTTP-Referer": "https://github.com/ben/liurenchaxin",
|
||
"X-Title": "Jixia Academy Swarm Debate"
|
||
}
|
||
)
|
||
print(f"🌐 使用OpenRouter服务")
|
||
print(f"🔑 API密钥: {api_key[:20]}...")
|
||
|
||
return Swarm(client=openai_client)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f"❌ 客户端初始化失败: {e}")
|
||
return None
|
||
|
||
def _get_openrouter_key(self) -> Optional[str]:
|
||
"""获取OpenRouter API密钥"""
|
||
# 尝试从配置管理获取
|
||
try:
|
||
from config.doppler_config import get_openrouter_key
|
||
return get_openrouter_key()
|
||
except ImportError:
|
||
pass
|
||
|
||
# 尝试从环境变量获取
|
||
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-'):
|
||
return key
|
||
|
||
return None
|
||
|
||
def _create_agents(self) -> Dict[str, Agent]:
|
||
"""创建八仙智能体"""
|
||
if not self.client:
|
||
return {}
|
||
|
||
agents = {}
|
||
|
||
# 吕洞宾 - 技术分析专家
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||
agents['吕洞宾'] = Agent(
|
||
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
|
||
- 八卦：乾卦 - 主动进取
|
||
|
||
在辩论中：
|
||
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（如RSI、MACD、均线等）
|
||
3. 保持看涨的乐观态度
|
||
4. 发言以"吕洞宾曰："开头
|
||
5. 发言控制在100字以内，简洁有力
|
||
6. 发言完毕后说"请何仙姑继续论道"
|
||
|
||
请用古雅但现代的语言风格，结合专业的技术分析。
|
||
""",
|
||
functions=[self._to_hexiangu]
|
||
)
|
||
|
||
# 何仙姑 - 风险控制专家
|
||
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
|
||
- 八卦：坤卦 - 稳健保守
|
||
|
||
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和危险信号
|
||
3. 保持谨慎的态度，强调风险管理
|
||
4. 发言以"何仙姑曰："开头
|
||
5. 发言控制在100字以内，温和但坚定
|
||
6. 发言完毕后说"请张果老继续论道"
|
||
|
||
请用温和但专业的语调，体现女性的细致和关怀。
|
||
""",
|
||
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
|
||
- 八卦：兑卦 - 传统价值
|
||
|
||
在辩论中：
|
||
1. 从历史数据角度分析市场
|
||
2. 引用具体的历史案例和数据
|
||
3. 保持乐观的投资态度
|
||
4. 发言以"张果老曰："开头
|
||
5. 发言控制在100字以内，引经据典
|
||
6. 发言完毕后说"请铁拐李继续论道"
|
||
|
||
请用博学的语调，多引用历史数据和案例。
|
||
""",
|
||
functions=[self._to_tieguaili]
|
||
)
|
||
|
||
# 铁拐李 - 逆向投资大师
|
||
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
|
||
- 八卦：巽卦 - 逆向思维
|
||
|
||
在辩论中：
|
||
1. 从逆向投资角度分析市场
|
||
2. 挑战前面三位仙人的观点
|
||
3. 寻找市场的潜在危机和泡沫
|
||
4. 发言以"铁拐李曰："开头
|
||
5. 作为最后发言者，要总结四仙观点并给出结论
|
||
6. 发言控制在150字以内，包含总结
|
||
|
||
请用直率犀利的语言，体现逆向思维的独特视角。
|
||
""",
|
||
functions=[] # 最后一个，不需要转换
|
||
)
|
||
|
||
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) -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||
"""
|
||
进行八仙辩论
|
||
|
||
Args:
|
||
topic: 辩论主题
|
||
context: 市场背景信息
|
||
|
||
Returns:
|
||
辩论结果
|
||
"""
|
||
if not self.client:
|
||
print("❌ 客户端未初始化，无法进行辩论")
|
||
return None
|
||
|
||
print("🏛️ 稷下学宫八仙论道开始！")
|
||
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(f"🔧 运行模式: {self.mode.upper()}")
|
||
if self.mode == "ollama":
|
||
print(f"🦙 Ollama服务: {self.ollama_url}")
|
||
print()
|
||
|
||
# 构建初始提示
|
||
prompt = self._build_prompt(topic, context)
|
||
|
||
try:
|
||
print("⚔️ 吕洞宾仙长请先发言...")
|
||
print("-" * 40)
|
||
|
||
# 开始辩论
|
||
model_override = self.model if self.mode == "ollama" else "openai/gpt-3.5-turbo"
|
||
|
||
response = self.client.run(
|
||
agent=self.agents['吕洞宾'],
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
max_turns=10,
|
||
model_override=model_override
|
||
)
|
||
|
||
print("\n" + "=" * 60)
|
||
print("🎊 八仙论道圆满结束！")
|
||
|
||
# 处理结果
|
||
result = self._process_result(response, topic, context)
|
||
self._display_summary(result)
|
||
|
||
return result
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f"❌ 论道过程中出错: {e}")
|
||
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"""
|
||
🏛️ 稷下学宫八仙论道正式开始！
|
||
|
||
📜 论道主题: {topic}
|
||
{context_str}
|
||
|
||
🎭 论道规则:
|
||
1. 四仙按序发言：吕洞宾 → 何仙姑 → 张果老 → 铁拐李
|
||
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，但要有理有据
|
||
5. 保持仙风道骨的表达风格，但要专业
|
||
6. 每次发言简洁有力，控制在100字以内
|
||
7. 铁拐李作为最后发言者要总结观点
|
||
8. 体现各自的八卦属性和投资哲学
|
||
|
||
🗡️ 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！
|
||
发言要简洁有力，一剑封喉！
|
||
"""
|
||
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(),
|
||
'stance': self.immortals.get(speaker, {}).get('stance', 'unknown'),
|
||
'specialty': self.immortals.get(speaker, {}).get('specialty', ''),
|
||
'bagua': self.immortals.get(speaker, {}).get('bagua', '')
|
||
})
|
||
|
||
return {
|
||
"debate_id": f"jixia_swarm_{self.mode}_{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": f"OpenAI Swarm + {self.mode.upper()}",
|
||
"model": self.model,
|
||
"mode": self.mode,
|
||
"participants": list(self.immortals.keys())
|
||
}
|
||
|
||
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🌟 八仙论道总结")
|
||
print("=" * 60)
|
||
print(f"📜 主题: {result['topic']}")
|
||
print(f"⏰ 时间: {result['timestamp']}")
|
||
print(f"🔧 框架: {result['framework']}")
|
||
print(f"🤖 模型: {result['model']}")
|
||
print(f"💬 发言数: {len(result['messages'])}条")
|
||
|
||
# 统计正反方观点
|
||
positive_count = len([m for m in result['messages'] if m.get('stance') == 'positive'])
|
||
negative_count = len([m for m in result['messages'] if m.get('stance') == 'negative'])
|
||
|
||
print(f"📊 观点分布: 看涨{positive_count}条, 看跌{negative_count}条")
|
||
|
||
# 显示参与者
|
||
participants = ", ".join(result['participants'])
|
||
print(f"🎭 参与仙人: {participants}")
|
||
|
||
print("\n🏆 最终总结:")
|
||
print("-" * 40)
|
||
if result['messages']:
|
||
print(result['final_output'])
|
||
|
||
print("\n✨ Swarm辩论特色:")
|
||
if self.mode == "ollama":
|
||
print("🦙 使用本地Ollama，无需API密钥")
|
||
print("🔒 完全本地运行，数据安全")
|
||
else:
|
||
print("🌐 使用OpenRouter，模型选择丰富")
|
||
print("☁️ 云端运行，性能强劲")
|
||
print("🗡️ 八仙各展所长，观点多元")
|
||
print("⚖️ 正反方交替，辩论激烈")
|
||
print("🚀 基于Swarm，智能体协作")
|
||
print("🎯 八卦哲学，投资智慧")
|
||
|
||
# 便捷函数
|
||
async def start_openrouter_debate(topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||
"""启动OpenRouter模式的辩论"""
|
||
debate = JixiaSwarmDebate(mode="openrouter")
|
||
return await debate.conduct_debate(topic, context)
|
||
|
||
async def start_ollama_debate(topic: str, context: Dict[str, Any] = None,
|
||
ollama_url: str = "http://100.99.183.38:11434",
|
||
model: str = "qwen3:8b") -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||
"""启动Ollama模式的辩论"""
|
||
debate = JixiaSwarmDebate(mode="ollama", ollama_url=ollama_url, model=model)
|
||
return await debate.conduct_debate(topic, context)
|
||
|
||
# 主函数
|
||
async def main():
|
||
"""主函数 - 演示八仙论道"""
|
||
print("🏛️ 稷下学宫Swarm辩论系统")
|
||
print("🚀 支持OpenRouter和Ollama两种模式")
|
||
print()
|
||
|
||
# 选择运行模式
|
||
mode = input("请选择运行模式 (openrouter/ollama) [默认: ollama]: ").strip().lower()
|
||
if not mode:
|
||
mode = "ollama"
|
||
|
||
# 辩论主题
|
||
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？",
|
||
"特斯拉股价：马斯克效应还是基本面支撑？"
|
||
]
|
||
|
||
# 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"],
|
||
"technical_indicators": {
|
||
"RSI": 65,
|
||
"MACD": "金叉",
|
||
"MA20": "上穿"
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
# 开始辩论
|
||
if mode == "ollama":
|
||
result = await start_ollama_debate(topic, context)
|
||
else:
|
||
result = await start_openrouter_debate(topic, context)
|
||
|
||
if result:
|
||
print(f"\n🎉 辩论成功！ID: {result['debate_id']}")
|
||
print(f"📁 使用模式: {result['mode']}")
|
||
print(f"🤖 使用模型: {result['model']}")
|
||
else:
|
||
print("❌ 辩论失败")
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
asyncio.run(main()) |