本仓库是一个关于 Agent（智能体） 的实验性 DEMO 项目，主要展示如何利用大语言模型（LLM）在计算机上执行“全自动的代码编写、编译、测试、调试、文档生成全套流水线”、“文件系统自由探索”等操作。项目基于 DeepSeek R1 系列模型做了一些初步探索，希望借此分享经验与心得，也为更多对 Agent 感兴趣的开发者提供参考。
├── chains
│ └── factory.py ------------------ LLM 链式调用工厂，用于统一加载并管理提示模板
├── core
│ ├── pipeline.py ----------------- 核心流水线，实现 Python 代码到 C 语言的转换与测试
│ ├── piplinebase.py -------------- 流水线基础类，提供 LLM 调用、结果保存、代码清洗等通用功能
│ └── romingbot.py ---------------- 文件系统探索机器人，支持目录漫游、笔记生成及简单命令执行
├── prompts
│ ├── c_code_gen.txt -------------- Python 转 C 的代码生成提示模板
│ ├── history_builder_chain.txt ---- 代码开发与测试历史记录的生成模板
│ ├── result_report_gen.txt -------- 系统状态和结果报告的生成提示模板
│ └── sa_chain.txt ----------------- 静态分析报告的生成提示模板
├── utils
│ ├── openai_client.py ------------- OpenAI 客户端封装类，简化与 OpenAI API 的交互
│ ├── compiler.py ------------------- C 代码编译和测试工具，支持自动化编译和执行
│ ├── logger.py --------------------- 分级调试日志系统，支持多级别日志输出与存储
│ ├── output.py --------------------- 输出目录管理器，自动备份旧目录并生成新输出路径
│ └── parser.py --------------------- JSON 报告解析工具，支持多种容错和正则匹配解析
├── config.py ------------------------- 配置文件，包含 OpenAI API、模型与运行参数
├── input.py -------------------------- 示例 Python 脚本（矩阵乘法实现），作为待转换代码
├── main.py --------------------------- 主程序入口，整合 Python->C 转换与自动化执行功能
├── requirements.txt ------------------ 依赖库说明，包括 LangChain、OpenAI 与 Pygments 等
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安装依赖：
pip install -r requirements.txt
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配置参数： 在
config.py中填写你的 OpenAI API Key 及相关模型配置。 -
运行主程序：
python main.py # Python -> C 的转换器需要在 linux 环境下，安装 gcc 工具链
公众号：PikaPython 物联网脚本框架 | 撰稿：李昂 | Thanks to: DeepSeek & OpenAI
“DeepSeek R1” 刚上线时，就在全球范围内刮起了一股新的智能对话风潮。它看起来“好像什么都知道”，但在使用中，人们也会碰到重复 Debug、测试琐碎、对话失控等常见问题。想象一下，如果 DeepSeek 不仅会回答问题，还能像一位开发者那样主动编写代码、编译测试、排查故障，并给出最终的总结报告——那将是多么理想的场景。
正因如此，我对“Agent 智能体”的概念产生了兴趣，开始加入相关的探索和研究。在社区里，“Agent”早已是一个热门话题，简单来说，Agent 的目标就是让大模型从“聊天式交互”进化到“帮助执行实际开发和操作”的高级阶段。
在我的 DEMO 项目中，我尝试给 DeepSeek 一个更“真实”的工作环境，让它能直接用到电脑上的一些资源（比如文件系统、编译器、Shell 命令等），从而充分发挥大模型的潜力。可这样一来，新的问题也随之出现，包括但不限于：
-
安全风险：当 Agent 有了较高的权限，就有可能在无意或恶意的情况下执行危险操作。因此，访问控制和审计成为首要课题。
-
误读与幻觉（Hallucination）：如果上下文信息过于复杂，或模型没理解清楚，就有可能读错指令，甚至“编故事”，在关键任务中会带来严重后果。
-
远程 API 不稳定：如果推理过程依赖外部服务，一旦网络波动或服务故障，Agent 的核心功能就可能瘫痪，需要额外的重试和容错方案。
-
Prompt 编写困难：软指导（Prompt）是让 Agent 发挥创造力的关键，但写得不好就会导致输出混乱，甚至陷入无限循环。
-
格式约束与结果校验：如果 Agent 的输出格式不符合要求，就会影响后续流程。针对每一步结果进行自动校验也并非易事。
-
扩展性与工程维护：要让 Agent 支持更多的领域和场景，就得有更健壮的模型和更完善的状态管理，这对代码架构提出了相当的要求。
其实，“为什么要打造 Agent”从来不是为了让人类开发者“退出舞台”，而是希望以自动化的方式分担那些琐碎、重复、低产出的工作，让人类可以更专注于创造性的部分。与此同时，这些新问题也提醒我们，Agent 并非“唤醒就能自由工作”的魔法师，它更像是一个有超强“潜力”的实习生，需要配套的工作规范与安全限制，才能在实际开发和运维中放心使用。
- 权限与监控：通过权限沙盒、审计日志等机制，将 Agent 的权限精细化管控，不放大安全风险。
- Prompt 策略：为 Agent 设计好提示语的结构与流程，辅以简明、稳定的状态管理，让对话在可控边界内展开，避免死循环或产生危险命令。
- 模型与上下文管理：根据任务重要性选择模型规模与上下文策略，既不过度依赖外部服务，也避免一次丢给 Agent 大量不必要的信息，从而降低“编故事”的概率。
- 持续迭代与落地：对于工程级别的 Agent，需要在架构、测试、监控、上线等环节持续投入，并围绕扩展性和可维护性做专门设计。
只有在充分重视这些问题的情况下，Agent 才能真正释放大模型的潜能，帮助开发者摆脱机械繁琐的任务，向更高层次的创造性工作进阶。
-
Agent 就像个小程序员，但也会“偷懒”和“犯错”
- 不管模型大小如何，大模型在功能上确实像个非常聪明的开发者，可以帮你写代码、调试、测试——可有时也会忽视提示，或者在同一个问题上反复纠缠。
- 这时候就需要我们在“软提示”（Prompt）和“硬编码流程”之间找到平衡。Prompt 提供灵活度和创造力，而状态机或其它逻辑约束则帮助避免死循环或危险行为。
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本地 GPU 部署：2080Ti + 32B 模型
- 我尝试在一块 2080Ti （22G 魔改版）显卡上本地部署了一个 32B（320 亿参数）的模型，比如
deepseek-r1:32b-q4-8k或类似版本（iq4-10k等）。 - 为了让大模型能在有限显存上跑起来，需要用到低比特量化（Q4、Q6、INT4 等），牺牲一定精度来换取显存与算力的平衡。
- 本地部署的好处是可以离线跑，不担心网络延迟和第三方服务故障；但受限于显存和硬件算力，推理速度、上下文长度都需要在效率和效果之间做权衡。
- 我尝试在一块 2080Ti （22G 魔改版）显卡上本地部署了一个 32B（320 亿参数）的模型，比如
-
远程调用：多种 API、多种模型参数与上下文配置
- 我也在配置文件里尝试了各种远程模型，包括：
deepseek-ai/DeepSeek-R1、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-free等。- Qwen 系列模型，如
Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-72B-Instruct-128K。 - 量化版本如
qwen2.5-32b-iq4-10k:latest或phi-4:q6-24k。 - 以及类似
gpt-4o这样的 API 接口版本。
- 这些模型的参数规模从 7B（70 亿）到 70B（700 亿）不等，所能支持的上下文长度也从 2K、8K、32K 到 128K 各有差异。
- 远程服务虽然部署了更强的硬件和更大参数量模型，但一旦网络波动或服务本身不稳定，就可能导致 Agent 推理卡顿或超时，需要在代码中增加重试和断路保护。
- 我也在配置文件里尝试了各种远程模型，包括：
-
上下文不是越多越好
- 尽管大模型往往宣传“上下文窗口很大”，但是如果给出的背景或指令太复杂，模型出现误读或“编故事”的几率也会上升。
- 我测试过 32k、8k、128k 等不同上下文模型，都发现上下文过多时，出现失误或反常输出的概率也会上升。
-
大框架未必是最佳实践
- 我最初尝试了 langchain，但因其不支持流式输出，又重写了一套支持流式输出的 LLM 请求机制。
- 同时，我采用状态机逻辑来管理 Agent 的流程，每次请求都相对独立，结果是几乎没用到 langchain 其他功能。
- 由此也开始思考：或许直接基于 OpenAI API 或类似的低层接口，从零搭建“简易框架”就够用了。很多“通用大框架”虽然概念丰富，但实际工程里未必完全适配。
其实，LLM 的应用往往面向细分场景，在不同业务部门或技术领域都存在大量个性化需求。一个“大而全”的通用框架看似可以“一次性打包所有功能”，但往往在实际落地时会出现过度耦合、配置复杂度高、模块臃肿等问题，不见得能满足所有场景，反而拖慢开发效率。
因此，“细颗粒度、灵活组合”的思路才更能激发大模型的潜力：让它专注在当前场景需要的功能上，然后用最小可行架构将其封装到业务流中。最简单的方式，就是在 LLM 之上构建一个带决策机制的状态机或流程编排：为每一个可预期的步骤和异常处理定义好状态转移逻辑，再通过 Prompt 或 API 调用触发对应环节。这种结构清晰、维护简单、可随时扩展，正是许多实际项目快速迭代的实践经验。而且对于团队而言，不同阶段或场景所需的“插件”也能更灵活地接入，不必被一个庞大的框架牵着走。
经过一周左右的探索，我基于 DeepSeek 做了两个 DEMO，用来展示如何解决或部分缓解上述问题。这些 DEMO 仅作为学习和讨论用，离实用工具还有相当距离。
Python 代码编写简单、灵活，但性能不足。如果能“一键”把 Python 代码转成对等功能的 C 程序，并自动完成编译和测试，最后在 Python 里通过接口调用这个 C 库，将显著提升开发效率和部署速度。 在这个 DEMO 中，我尝试了如下流程：
- 解析指定的 Python 脚本；
- 调用 DeepSeek 生成对应的 C 代码；
- 自动编译生成的 C 代码；
- 运行测试并输出性能或结果报告；
- 将 C 库再次封装给 Python 使用。
目前只实现了简单的函数级转换。如果遇到第三方库或更复杂的逻辑，还需要更深入的兼容适配。但它为自动化移植与测试提供了一个雏形，一旦与日常开发结合，可减少大量繁琐重复的工作。
具体流程如下：
flowchart LR
A[开始：INIT]
C[状态：CODE_GEN\n调用LLM生成C代码\n写入C文件]
E[状态：TEST_GEN\n调用LLM生成测试脚本\n写入测试文件]
F[状态：COMPILE_TEST\n保存输入代码\n编译并测试C代码]
G[状态：FINAL_REPORT\n调用LLM生成最终报告\n解析报告]
H{报告 correctness == True?}
I[状态：COMPLETED\n构造返回结果]
J[状态：RETRY\n增加重试次数\n构造历史记录\n准备重试]
A --> C
C --> E
E --> F
F --> G
G --> H
H -- 是 --> I
H -- 否 --> J
J --> C
- 初始化阶段（INIT） 流程从初始状态开始，系统准备好必要的环境和文件，进入代码生成阶段。
- 代码生成（CODE_GEN） 在该阶段，流水线调用 LLM（大语言模型）生成对应的 C 代码，并将生成的 C 代码写入到文件中。此步骤决定了后续操作的基础，因此生成的代码质量至关重要。
- 测试脚本生成（TEST_GEN） 随后，系统利用 LLM 生成测试脚本，该脚本用于对生成的 C 代码进行功能验证。测试脚本同样经过清洗和格式化，确保测试环境能正确加载并执行。
- 编译与测试（COMPILE_TEST） 系统保存原始 Python 输入代码后，调用编译器对生成的 C 代码进行编译，并执行测试。此阶段的输出为验证代码正确性的关键依据。
- 最终报告生成（FINAL_REPORT）
根据编译和测试的结果，流水线再次调用 LLM 生成最终评估报告。解析报告后，系统会检查报告中 “correctness” 字段是否为
True，从而决定是否进入完成状态或进行重试。 - 重试机制（RETRY） 如果最终报告表明转换结果不符合预期，系统将增加重试次数，记录之前的尝试信息（包括 C 代码、测试脚本、编译测试输出和评估报告），并回到代码生成阶段重新执行转换。这个机制确保了在出现错误时可以多次修正，争取达到正确转换的效果。
- 完成（COMPLETED） 当生成的 C 代码通过所有测试和评估，且最终报告确认正确性后，系统构造最终返回结果，流程进入完成状态，整个转换过程结束。
在这个场景下，Agent 拥有一定的文件系统访问权限（如执行 ls、pwd、cat 等指令）。它可以自动定位并浏览文件，自发记录笔记、总结内容，并尽量避免对同一个文件进行重复操作或重复总结。
如果工作流程中常要检索海量文件并做周期性的分析或汇总，这样的 Agent 能帮忙显著降低人工操作量，提高效率。它展示了 Agent 的“主动决策”和“资源利用”能力，具备一定的自我迭代和记录机制。
Agent 首先会从初始状态（BotState.INIT）开始，获取当前工作目录，并执行一系列基础命令，以探索项目文件结构并查看部分文件内容。这个过程中，Agent 的操作步骤和决策逻辑大致如下：
- 初始阶段（BotState.INIT）： Agent 获取工作目录以及项目的初始状态。此时，系统会输出相关日志，记录当前工作目录和文件结构信息，为后续操作提供上下文数据。
- 决策下一步（BotState.DECIDE_NEXT）： 在决策阶段，Agent 根据当前操作结果和日志输出，决定下一步是继续执行命令、重新生成笔记，还是直接结束整个流程。决策结果同样会记录日志，帮助理解 Agent 的思考过程。
- 执行基础命令（BotState.EXEC_COMMAND）：
接下来，Agent 会执行如
ls、cat、cd等命令，以获取目录列表和文件内容。这些操作会生成对应的日志输出，直观展示 Agent 如何探索项目文件结构以及查看关键文件内容。 - 笔记写入（BotState.WRITE_NOTE）： 根据用户输入或执行结果，Agent 可能需要生成和保存笔记，以记录操作过程中获得的重要信息。如果笔记写入成功，则会进入决策阶段；如果写入过程中出现错误且重试次数未达上限，Agent 会进行重试。
- 流程结束（BotState.COMPLETED）： 当所有操作完成，且决策结果为“complete”时，Agent 进入结束状态，整个流程随之结束。
flowchart LR
A[BotState.INIT]
C[BotState.WRITE_NOTE<br>（笔记写入）]
D[BotState.EXEC_COMMAND<br>（执行命令）]
F[BotState.DECIDE_NEXT<br>（决策下一步）]
I[BotState.COMPLETED<br>流程结束]
J[BotState.WRITE_NOTE<br>重试笔记写入]
A --> F
C -- 正常 --> F
C -- 写入失败且重试次数未达上限 --> J
J --> C
D --> F
F -- "complete" --> I
F -- "write_note" --> C
F -- "execute" --> D
以下是一些运行的过程，以便更直观地展示两个 DEMO 的实际运行过程和输出。
本次 DEMO 展示了从 Python 代码自动转换为 C 代码的完整流水线，整个过程由多个状态依次推进，并在必要时进行重试以确保转换效果。本次测试使用的模型是 DeepSeek-V3 ，推理服务器是硅基流动，通过这个链接你也可以免费领取到 20 万 token。
https://cloud.siliconflow.cn/i/O52HTvI9
本地测试使用过相对较好的的模型是 qwen2.5:32b-iq4，10k 上下文，这里我发现使用 32b-q4 的 DeepSeek R1 效果并不好，经常会出现输出错别字，在修改代码时还会出现“知错不改”的现象，就是明明知道哪里该改，但是就是只在要改地方写注释（我要改了，我真的要改了！）但是还是不改（= =）。
因为涉及到错误修复的流程，所以上下文长度很重要，ollama 默认的 2k 上下文是很难成功的（虽然有一次跑了40多分钟重试了 70多次硬是试出来了）。我一开始使用的是 qwen2.5:32b-q4，后来为了增加上下文使用了更小的 iq4 量化，综合效果看，iq4-10k 是明显优于 q4-2k
10000
。
输入的测试 py 代码是一个手动实现的矩阵乘法，我测试了多个模型都不能一次性做对，主要是下表索引和 c 的动态内存申请的过程有一定的复杂度，测试脚本也有一定难度，但是多次重试之后是能够成功生成的。
def mat_mult(a, b): # 手动实现矩阵乘法
if len(a[0]) != len(b):
return "矩阵维度不匹配"
res = [[0 for _ in range(len(b[0]))] for _ in range(len(a))]
for i in range(len(a)):
for j in range(len(b[0])):
for k in range(len(b)):
res[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
return resDeepSeek-V3 总共重试了 3 次，最后解决了存在的 bug。
另外可以看到因为 API 服务器的负载过大，多次请求没有响应，但是进行重试之后最后还是稳定地运行完了。
这里值得注意的是，Agent 会存在偷跑行为，也就是给测试代码放水，比如检测的时候如果 py 和 c 输出的都是空内容也判对，针对这些问题有针对性地用这些 prompt 进行了围堵。
4. 必须捕获c和py的打印输出并判断输出一致性
5. 不得假设C代码的正确性，只能通过调用C库来验证
6. 必须调用功能验证函数
7. 功能验证必须判断输出值是否为空
执行过程的日志，为了避免过于繁琐，把输出的代码隐去了，最后会单独放出修改过的代码。实际运行中是可以流式输出推理过程和代码的这一点原生 LangChain 是做不到的，我在代码里重新写了 LLM 调用的实现。
[DEBUG1] 16:04:10 发现已存在目录，已备份至: backup/output_bck_20250208_160410
[DEBUG1] 16:04:10 输出目录已创建: output
[DEBUG2] 16:04:10 正在加载提示模板...
[DEBUG2] 16:04:11 已初始化7个处理链
[DEBUG2] 16:04:11 已加载的链: test_script_gen, result_report_gen, c_code_gen, next_action_decision, history_builder_chain, note_generation, sa_chain
[DEBUG2] 16:04:11 开始处理Python代码
[DEBUG2] 16:04:11 def mat_mult(a, b): # 手动实现矩阵乘法
[DEBUG2] 16:04:11 if len(a[0]) != len(b):
[DEBUG2] 16:04:11 return "矩阵维度不匹配"
[DEBUG2] 16:04:11 res = [[0 for _ in range(len(b[0]))] for _ in range(len(a))]
[DEBUG2] 16:04:11 for i in range(len(a)):
[DEBUG2] 16:04:11 for j in range(len(b[0])):
[DEBUG2] 16:04:11 for k in range(len(b)):
[DEBUG2] 16:04:11 res[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
[DEBUG2] 16:04:11 return res
[DEBUG2] 16:04:11
[DEBUG1] 16:04:11 初始化
[DEBUG1] 16:04:11 开始C代码生成...
[DEBUG2] 16:04:40 结果已保存至: output/c_code.json
[DEBUG2] 16:04:40 清洗后C代码长度: 491 chars
[DEBUG2] 16:04:40 写入C文件到: output/temp_py2c.c
[DEBUG1] 16:04:40 开始测试脚本生成...
[DEBUG2] 16:09:50 结果已保存至: output/test_script.json
[DEBUG2] 16:09:50 清洗后测试脚本长度: 2905 chars
[DEBUG2] 16:09:50 代码已保存至: output/input.py
[DEBUG1] 16:09:50 开始编译测试流程
[DEBUG2] 16:09:50 待编译代码长度: 491 chars
[DEBUG2] 16:09:50 执行编译命令: gcc -O3 -shared -fPIC output/temp_py2c.c -o output/libpy2c.so
[DEBUG1] 16:09:50 编译完成 [0.3s]
[DEBUG2] 16:09:50 编译器退出码: 0
[DEBUG1] 16:09:50 开始执行测试脚本: output/temp_test.py
[DEBUG1] 16:09:50 测试完成 [0.0s]
[DEBUG2] 16:09:50 测试退出码: 1
[DEBUG2] 16:09:50 测试输出摘要:
[DEBUG2] 16:09:50
[DEBUG1] 16:09:50 生成最终评估报告...
result_report_gen 输出流: ```json
{
"speedup": 0.0,
"correctness": false,
"keylog": "IndexError: list index out of range",
"info": "测试失败，原因是矩阵a的维度不正确，导致在访问a[0]时出现索引越界错误。可能的原因是输入的矩阵a为空或未正确初始化。建议检查输入矩阵的初始化过程，确保矩阵a和b的维度符合矩阵乘法的要求。"
}
```
[DEBUG2] 16:11:01 结果已保存至: output/final_report.json
[DEBUG1] 16:11:01 测试未通过，重试次数: 1
[DEBUG1] 16:11:01 开始C代码生成...
流式请求发生错误: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None}
[DEBUG1] 16:14:03 链执行失败: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None} (第 1 次重试，共 10 次)
[DEBUG2] 16:14:40 结果已保存至: output/c_code.json
[DEBUG2] 16:14:40 清洗后C代码长度: 591 chars
[DEBUG2] 16:14:40 写入C文件到: output/temp_py2c.c
[DEBUG1] 16:14:40 开始测试脚本生成...
[DEBUG2] 16:19:13 结果已保存至: output/test_script.json
[DEBUG2] 16:19:13 清洗后测试脚本长度: 2884 chars
[DEBUG2] 16:19:13 代码已保存至: output/input.py
[DEBUG1] 16:19:13 开始编译测试流程
[DEBUG2] 16:19:13 待编译代码长度: 591 chars
[DEBUG2] 16:19:13 执行编译命令: gcc -O3 -shared -fPIC output/temp_py2c.c -o output/libpy2c.so
[DEBUG1] 16:19:13 编译完成 [0.1s]
[DEBUG2] 16:19:13 编译器退出码: 0
[DEBUG1] 16:19:13 开始执行测试脚本: output/temp_test.py
[DEBUG1] 16:19:13 测试完成 [0.0s]
[DEBUG2] 16:19:13 测试退出码: 1
[DEBUG2] 16:19:13 测试输出摘要:
[DEBUG2] 16:19:13
[DEBUG1] 16:19:13 生成最终评估报告...
result_report_gen 输出流: ```json
{
"speedup": 0.0,
"correctness": false,
"keylog": "TypeError: incompatible types, LP_c_int_Array_1 instance instead of LP_c_int instance",
"info": "测试失败，原因是类型不匹配错误。在将Python数组转换为C语言二维数组时，出现了类型不兼容的问题。可能的原因是C语言数组的指针类型与Python的ctypes库不匹配。建议检查to_c_matrix函数中的数组创建逻辑，确保类型转换正确。"
}
```
[DEBUG2] 16:20:02 结果已保存至: output/final_report.json
[DEBUG1] 16:20:02 测试未通过，重试次数: 2
[DEBUG1] 16:20:02 开始C代码生成...
[DEBUG2] 16:21:05 结果已保存至: output/c_code.json
[DEBUG2] 16:21:05 清洗后C代码长度: 591 chars
[DEBUG2] 16:21:05 写入C文件到: output/temp_py2c.c
[DEBUG1] 16:21:05 开始测试脚本生成...
[DEBUG2] 16:26:56 结果已保存至: output/test_script.json
[DEBUG2] 16:26:56 清洗后测试脚本长度: 2929 chars
[DEBUG2] 16:26:56 代码已保存至: output/input.py
[DEBUG1] 16:26:56 开始编译测试流程
[DEBUG2] 16:26:56 待编译代码长度: 591 chars
[DEBUG2] 16:26:56 执行编译命令: gcc -O3 -shared -fPIC output/temp_py2c.c -o output/libpy2c.so
[DEBUG1] 16:26:56 编译完成 [0.1s]
[DEBUG2] 16:26:56 编译器退出码: 0
[DEBUG1] 16:26:56 开始执行测试脚本: output/temp_test.py
[DEBUG1] 16:26:56 测试完成 [0.0s]
[DEBUG2] 16:26:56 测试退出码: 1
[DEBUG2] 16:26:56 测试输出摘要:
[DEBUG2] 16:26:56
[DEBUG1] 16:26:56 生成最终评估报告...
result_report_gen 输出流:
流式请求发生错误: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None}
[DEBUG1] 16:29:58 链执行失败: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None} (第 1 次重试，共 10 次)
result_report_gen 输出流:
流式请求发生错误: Request timed out.
[DEBUG1] 16:32:10 链执行失败: Request timed out. (第 2 次重试，共 10 次)
result_report_gen 输出流:
流式请求发生错误: Request timed out.
[DEBUG1] 16:32:29 链执行失败: Request timed out. (第 3 次重试，共 10 次)
result_report_gen 输出流:
流式请求发生错误: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None}
[DEBUG1] 16:33:48 链执行失败: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None} (第 4 次重试，共 10 次)
result_report_gen 输出流: ```json
{
"speedup": 0.0,
"correctness": false,
"keylog": "IndexError: list index out of range",
"info": "测试失败，原因是矩阵a的维度不正确，导致在访问a[0]时出现索引越界错误。可能的原因是输入矩阵a为空或未正确初始化。建议检查输入矩阵的初始化过程，确保矩阵a和b的维度符合乘法要求。"
}
```
[DEBUG2] 16:35:30 结果已保存至: output/final_report.json
[DEBUG1] 16:35:30 测试未通过，重试次数: 3
[DEBUG1] 16:35:30 开始C代码生成...
[DEBUG2] 16:37:12 结果已保存至: output/c_code.json
[DEBUG2] 16:37:12 清洗后C代码长度: 591 chars
[DEBUG2] 16:37:12 写入C文件到: output/temp_py2c.c
[DEBUG1] 16:37:12 开始测试脚本生成...
test_script_gen 输出流:
流式请求发生错误: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None}
[DEBUG1] 16:40:14 链执行失败: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None} (第 1 次重试，共 10 次)
test_script_gen 输出流:
流式请求发生错误: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None}
[DEBUG1] 16:43:19 链执行失败: Error code: 504 - {'code': 50501, 'message': 'Model service timeout. Please try again later.', 'data': None} (第 2 次重试，共 10 次)
[DEBUG2] 16:46:52 结果已保存至: output/test_script.json
[DEBUG2] 16:46:52 清洗后测试脚本长度: 2908 chars
[DEBUG2] 16:46:52 代码已保存至: output/input.py
[DEBUG1] 16:46:52 开始编译测试流程
[DEBUG2] 16:46:52 待编译代码长度: 591 chars
[DEBUG2] 16:46:52 执行编译命令: gcc -O3 -shared -fPIC output/temp_py2c.c -o output/libpy2c.so
[DEBUG1] 16:46:52 编译完成 [0.1s]
[DEBUG2] 16:46:52 编译器退出码: 0
[DEBUG1] 16:46:52 开始执行测试脚本: output/temp_test.py
[DEBUG1] 16:46:52 测试完成 [0.0s]
[DEBUG2] 16:46:52 测试退出码: 0
[DEBUG2] 16:46:52 测试输出摘要:
[DEBUG2] 16:46:52 python time: 0.03890491
[DEBUG2] 16:46:52 c time: 0.00087452
[DEBUG2] 16:46:52 speedup: 44.48718648
[DEBUG2] 16:46:52
[DEBUG1] 16:46:52 生成最终评估报告...
result_report_gen 输出流: ```json
{
"speedup": 44.5,
"correctness": true,
"keylog": "python time: 0.03890491\nc time: 0.00087452\nspeedup: 44.48718648\n",
"info": "测试通过，C代码的执行速度比Python快44.5倍，矩阵乘法实现正确，没有发现错误。"
}
```
[DEBUG2] 16:47:28 结果已保存至: output/final_report.json
测试结果：
状态: passed
重试次数: 3
总耗时: 0 时43 分17 秒
加速比信息: 44.5
关键日志: python time: 0.03890491
c time: 0.00087452
speedup: 44.48718648
测试报告: 测试通过，C代码的执行速度比Python快44.5倍，矩阵乘法实现正确，没有发现错误。#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
int32_t mat_mult(int32_t** a, size_t a_rows, size_t a_cols, int32_t** b, size_t b_rows, size_t b_cols, int32_t** res) {
if (a_rows == 0 || a_cols == 0 || b_rows == 0 || b_cols == 0) {
return -1; // 空矩阵
}
if (a_cols != b_rows) {
return -1; // 矩阵维度不匹配
}
for (size_t i = 0; i < a_rows; i++) {
for (size_t j = 0; j < b_cols; j++) {
res[i][j] = 0;
for (size_t k = 0; k < a_cols; k++) {
res[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
}
}
}
return 0; // 成功
}import ctypes, time
from input import *
# Load C library
lib = ctypes.CDLL('./output/libpy2c.so')
# Define argument types for the C function
lib.mat_mult.argtypes = [
ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(ctypes.c_int32)), ctypes.c_size_t, ctypes.c_size_t,
ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(ctypes.c_int32)), ctypes.c_size_t, ctypes.c_size_t,
ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(ctypes.c_int32))
]
lib.mat_mult.restype = ctypes.c_int32
def create_2d_array(rows, cols):
array = (ctypes.POINTER(ctypes.c_int32) * rows)()
for i in range(rows):
array[i] = (ctypes.c_int32 * cols)()
return array
def to_c_matrix(matrix):
rows = len(matrix)
cols = len(matrix[0]) if rows > 0 else 0
c_matrix = create_2d_array(rows, cols)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
c_matrix[i][j] = matrix[i][j]
return c_matrix
def from_c_matrix(c_matrix, rows, cols):
matrix = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
for i in range(rows):
for j in range(cols):
matrix[i][j] = c_matrix[i][j]
return matrix
def test_mat_mult(a, b):
a_rows, a_cols = len(a), len(a[0]) if len(a) > 0 else 0
b_rows, b_cols = len(b), len(b[0]) if len(b) > 0 else 0
res_rows, res_cols = a_rows, b_cols
# Python implementation
py_res = mat_mult(a, b)
# C implementation
c_a = to_c_matrix(a)
c_b = to_c_matrix(b)
c_res = create_2d_array(res_rows, res_cols)
c_ret = lib.mat_mult(c_a, a_rows, a_cols, c_b, b_rows, b_cols, c_res)
c_res_matrix = from_c_matrix(c_res, res_rows, res_cols)
# Check if the output is empty
assert py_res is not None, "Python output is empty"
assert c_ret != -1, "C output is empty"
# Check consistency
assert py_res == c_res_matrix, f"Output mismatch: Python {py_res}, C {c_res_matrix}"
# Test cases
test_cases = [
([[1]], [[1]]), # n=1
([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]), # n=2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]), # n=3
([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]],
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]]) # n=5
]
for a, b in test_cases:
test_mat_mult(a, b)
# Performance comparison
a = [[i + j for j in range(10)] for i in range(10)]
b = [[i + j for j in range(10)] for i in range(10)]
# Python performance
start = time.time()
for _ in range(1000):
mat_mult(a, b)
py_time_total = time.time() - start
# C performance
c_a = to_c_matrix(a)
c_b = to_c_matrix(b)
c_res = create_2d_array(10, 10)
start = time.time()
for _ in range(1000):
lib.mat_mult(c_a, 10, 10, c_b, 10, 10, c_res)
c_time_total = time.time() - start
# Output performance results
print('python time: %.8f' % py_time_total)
print('c time: %.8f' % c_time_total)
print('speedup: %.8f' % (py_time_total / c_time_total))测试结果：
状态: passed
重试次数: 3
总耗时: 0 时43 分17 秒
加速比信息: 44.5
关键日志: python time: 0.03890491
c time: 0.00087452
speedup: 44.48718648
测试报告: 测试通过，C代码的执行速度比Python快44.5倍，矩阵乘法实现正确，没有发现错误。在本次演示中，Agent 首先会获取工作目录并执行一系列基础命令，以探索项目文件结构并查看部分文件内容。为了更直观地了解整个过程，我们不仅罗列操作步骤，还配合展示部分对应的日志输出，以体现 Agent 的思路和决策方式。
本次测试用的模型是 DeepSeek-R1-70b 蒸馏版本的网络 API，感谢 knox.chat 提供的免费 70b 模型的 Token。
实际上用 32b-q4 的 qwen 效果也不错，反而 32b-q4 的DeepSeek-R1 效果不如qianwen，32b 容易陷入无限 think 循环和输出错别字（比如多一个下划线或者多个空格），目前还不清楚原因。
我也用 DeepSeek-R1 满血版做过测试，但是服务器响应太慢，实际体验反而不如 DeepSeek-R1-70b。
- 操作目的: 获取根目录下的文件和子目录，确定后续要浏览的文件或需要进入的子目录。
- 执行命令:
ls
相关日志示例：
plaintext复制编辑[DEBUG2] 18:31:20 执行命令: ls
[DEBUG1] 18:31:20 system_state: {... 'last_command': 'ls'}
从日志可以看到，Agent 发出了 ls 命令后，系统状态随之更新，记录了最新一次执行的命令。通过输出结果，Agent 便能知道项目根目录下有哪些文件与目录，为下一步浏览做准备。
- 操作目的: 读取主程序逻辑，了解其中定义的函数（如
python2C()、romingbot()）及其功能，为后续处理与分析做参考。 - 执行命令:
cat main.py
相关日志示例：
bash复制编辑[DEBUG2] 18:31:29 执行命令: cat main.py
[DEBUG1] 18:31:29 system_state: {... 'last_command': 'cat main.py'}
next_action_decision 输出流: <think>
好的... 因为 main.py 可能是主入口文件，所以先 cat main.py。
</think>
可以看出，Agent 首先根据 ls 的结果发现有 main.py，并将其视为主入口文件。随后执行 cat main.py 命令查看文件内容，并在内部进行“思考”（<think> 区域），确认这是它想要获取的关键信息。
-
操作目的: 进一步探索项目核心逻辑所在的位置，查看子目录下的相关文件。
-
执行命令 :
cd corels
相关日志 CEB7 示例：
python复制编辑[DEBUG2] 18:32:28 执行命令: cd core
[DEBUG2] 18:32:36 执行命令: ls
当 Agent 发现目录 core 可能存放更核心的实现文件后，便执行了 cd core 进入该目录，并再次使用 ls 命令查看此处的所有文件列表。
在 core 目录下，Agent 针对关键文件执行了“查看内容—生成笔记—更新总结”的三步流程。下面以 pipelinebase.py 与 pipeline.py 为例，展示其中的操作和对应日志。
-
查看
pipelinebase.py- 操作目的: 了解基础流水线相关代码，掌握通用工具方法和基类实现细节。
- 执行命令:
cat pipelinebase.py
日志示例：
plaintext复制编辑[DEBUG2] 18:34:16 执行命令: cat pipelinebase.py [DEBUG1] 18:34:24 开始笔记生成 note_generation 输出流: <think> 正在撰写结构化的笔记... </think> [DEBUG2] 18:35:59 结果已保存至: output/new_note.json ...这里可以看到，当 Agent 成功读取
pipelinebase.py后，进入了“笔记生成”阶段，把文件要点记录为结构化信息，并保存到指定位置。 -
查看
pipeline.py- 操作目的: 了解 Python 到 C 代码转换的核心流水线，实现细节包括状态机流程、代码生成与编译测试等。
- 执行命令:
cat pipeline.py
日志示例：
plaintext复制编辑[DEBUG2] 18:35:21 执行命令: cat pipeline.py summary_generation 输出流: <think> 生成摘要并合并至 summaries... </think> ...与前一个文件类似，Agent 也会在确认提取了新信息后，执行自动化的内容总结与合并摘要操作。
[DEBUG2] 18:31:20 正在加载提示模板...
[DEBUG2] 18:31:20 已初始化7个处理链
[DEBUG2] 18:31:20 已加载的链: test_script_gen, result_report_gen, c_code_gen, next_action_decision, history_builder_chain, note_generation, sa_chain
[DEBUG1] 18:31:20 工作目录已初始化: /home/ubuntu/agent_demo
[DEBUG1] 18:31:20 初始化探索机器人
[DEBUG2] 18:31:20 执行命令: ls
[DEBUG1] 18:31:20 system_state: {'current_path': '/home/ubuntu/agent_demo', 'note_count': 0, 'note_word_count': 0, 'start_time': '2025-02-08T18:31:20.363208', 'executed_commands': deque(['ls'], maxlen=10), 'summaries': '', 'last_command': 'ls'}
next_action_decision 输出流: <think>
好的，我现在需要根据系统状态和决策规则来决定下一步的行动。首先，系统当前的路径是‘/home/ubuntu/agent_demo’，最近执行的命令是‘ls’，并且输出显示了当前目录的文件和子目录。
根据决策规则，首先检查最近命令是否失败。这里‘ls’成功了，所以不需要尝试其他命令。接下来，规则3指出只能使用cd、ls、cat，所以我要在这三个命令中选择。
规则5提到要优先查看文件，而不是子目录。当前目录有几个文件：input.py、main.py、requirements.txt、config.py。这些都是代码文件，适合用cat查看。子目录有core、utils、prompts、workspace、chains，可能在后面再处理。
规则6说如果子目录可能有重要信息，建议cd进去，但规则5优先级更高，所以先处理文件。现在，我应该选择一个文件来cat。通常，main.py是项目的主文件，可能包含主要逻辑，所以先看main.py。
因此，下一步行动应该是执行cat main.py，并进行总结。这样可以获取更多信息，帮助后续决策。
</think>
```json
{
"reasoning": "最近命令ls成功，显示了当前目录的文件和子目录。根据规则5，优先查看文件。当前目录有input.py、main.py、requirements.txt、config.py等文件，这些都是代码文件，适合用cat查看。选择main.py，因为它通常是项目的主文件，可能包含重要信息。",
"action": "execute",
"next_command": "cat main.py"
}
```
[DEBUG2] 18:31:29 结果已保存至: output/next_action_decision.json
[DEBUG2] 18:31:29 执行命令: cat main.py
[DEBUG1] 18:31:29 system_state: {'current_path': '/home/ubuntu/agent_demo', 'note_count': 0, 'note_word_count': 0, 'start_time': '2025-02-08T18:31:20.363208', 'executed_commands': deque(['ls', 'cat main.py'], maxlen=10), 'summaries': '', 'last_command': 'cat main.py'}
next_action_decision 输出流: <think>
好的，我现在需要根据系统状态和决策规则来决定下一步行动。首先，系统当前路径是‘/home/ubuntu/agent_demo’，最近执行的命令是‘cat main.py’，并且输出成功。根据规则4，如果最近命令是cat且成功，且内容与summaries不重复，应该进行总结。summaries当前为空，所以需要总结main.py的内容。
main.py文件中定义了两个函数：python2C()和romingbot()。python2C()函数使用Python2CPipeline处理输入代码，执行编译并输出结果。romingbot()函数则使用ExplorationBotPipeline执行‘ls’命令。主程序中调用了python2C()函数，而romingbot()被注释了。
因此，总结时应简要描述这两个函数的作用及其调用情况。接下来，根据规则8，优先查看文件，当前目录下可能还有其他文件需要查看，比如input.py或其他代码文件。因此，下一步可以考虑cat input.py，但需要先确认该文件是否存在。
总结完成后，action应为“write_note”，并填写相应的总结内容。同时，下一步的命令可以是‘cat input.py’，但根据输出要求，next_command在action为execute时才填写，否则为空。因此，这里action为“write_note”，next_command为空。
</think>
```json
{
"reasoning": "最近命令是cat main.py，成功执行。根据规则4，应进行总结。main.py文件包含两个函数：python2C()和romingbot()。python2C()用于将Python代码转换为C代码并执行，romingbot()用于执行ls命令。主程序调用了python2C()函数。",
"action": "write_note",
"next_command": ""
}
```
[DEBUG2] 18:31:40 结果已保存至: output/next_action_decision.json
[DEBUG1] 18:31:40 开始笔记生成
[DEBUG1] 18:31:40 system_state: {'current_path': '/home/ubuntu/agent_demo', 'note_count': 0, 'note_word_count': 0, 'start_time': '2025-02-08T18:31:20.363208', 'executed_commands': deque(['ls', 'cat main.py', 'write_note'], maxlen=10), 'summaries': '', 'last_command': 'write_note', 'last_reasoning': '最近命令是cat main.py，成功执行。根据规则4，应进行总结。main.py文件包含两个函数：python2C()和romingbot()。python2C()用于将Python代码转换为C代码并执行，romingbot()用于执行ls命令。主程序调用了python2C()函数。'}
note_generation 输出流: <think>
好，我现在需要根据用户提供的代码和系统状态生成一个结构化的笔记。首先，我要理解用户的代码内容。代码中有两个函数，python2C()和romingbot()，以及主程序部分调用了python2C()。
python2C()函数看起来是用来将Python代码转换为C代码并执行的。它使用了Python2CPipeline类，读取input.py文件，执行pipeline，然后输出结果，包括编译状态、重试次数、总耗时、加速比信息、关键日志和测试报告。这个函数的主要目的是测试Python到C的转换过程，并提供详细的执行结果。
romingbot()函数则使用了ExplorationBotPipeline类，传入了一个路径'../agent_demo'，并执行了'ls'命令。这可能是一个用于文件系统探索的机器人，执行基本的文件操作。
主程序部分调用了python2C()函数，说明当前的执行重点是Python到C的转换测试，而romingbot()函数被注释掉了，可能暂时不使用。
接下来，系统状态显示了当前路径、笔记数量、已执行的命令等信息。其中，已执行的命令包括'ls'、'cat main.py'和'write_note'，最近一次命令是'write_note'，用于生成笔记。系统摘要中提到，main.py文件包含两个函数，主程序调用了python2C()。
根据生成要求，我需要使用Markdown格式，内容不少于1000字，不输出系统状态，必须用中文，summaries要避免重复，不能直接输出原文，必须概括总结，禁止输出文件路径，二级标题不与一级标题重复，跳过许可证和版权信息，代码用代码块包裹。
首先，标题应该简短，不包含文件名，比如“Python到C代码转换与探索机器人功能实现”。
内容部分需要分为几个部分。首先是概述，简要介绍整个脚本的功能和结构。然后是详细功能说明，分为Python到C转换功能和探索机器人功能。接着是实现细节，包括代码结构和关键实现步骤。最后是测试与结果展示，说明如何测试这两个功能模块。
在写作过程中，要避免重复summaries中的内容，进行概括总结。例如，summaries中提到main.py包含两个函数，主程序调用了python2C()，在笔记中可以进一步扩展，说明每个函数的具体功能和实现细节。
需要注意的是，不能直接输出文件路径，所以在描述代码时，要避免提及具体的路径，如'../agent_demo'。代码块需要用```包裹，并说明代码的作用。
最后，确保内容达到1000字以上，结构清晰，逻辑连贯。使用适当的二级标题，使内容易于阅读和理解。
现在，根据以上思考，我可以开始撰写结构化的笔记了。
</think>
```json
{
"title": "Python到C代码转换与探索机器人功能实现",
"content": "本文档概述了一个用于将Python代码转换为C代码并执行的脚本，以及一个用于文件系统探索的机器人功能的实现。脚本通过两个主要函数实现其核心功能：python2C()和romingbot()。主程序执行python2C()函数以进行代码转换和测试。\n\n### Python到C代码转换功能\n\n该功能通过Python2CPipeline类实现，主要步骤包括读取输入Python代码、执行转换流程、编译并运行生成的C代码。转换过程中会记录编译状态、重试次数、总耗时等信息，并生成详细的测试报告，包括加速比和关键日志。\n\n### 探索机器人功能\n\nromingbot()函数使用ExplorationBotPipeline类，用于执行基本的文件系统操作，如目录列表查询。该功能可扩展为更复杂的文件操作，目前示例中执行'ls'命令以展示目录内容。\n\n### 实现细节\n\n代码结构清晰，主函数调用python2C()执行转换测试。转换过程中，读取输入文件，执行pipeline，处理结果并格式化输出。romingbot()函数初始化pipeline并执行指定命令。\n\n### 测试与结果展示\n\n测试结果包括编译状态、重试次数、总耗时、加速比、关键日志和测试报告。这些信息帮助评估转换的效率和效果。探索机器人部分可通过执行不同命令扩展功能。",
"tags": ["代码转换", "机器人", "测试报告"]
}
```
[DEBUG2] 18:32:09 结果已保存至: output/new_note.json
summary_generation 输出流: <think>
好的，我现在需要根据用户提供的笔记内容生成一个摘要，并将其与之前的摘要合并，确保总长度不超过200字。首先，我要仔细阅读用户提供的笔记内容，理解其中的主要信息。
笔记内容主要分为三个部分：概述、Python到C代码转换功能、探索机器人功能，以及实现细节和测试结果展示。概述部分提到了两个主要功能：代码转换和文件系统探索。转换功能通过python2C()函数实现，使用Python2CPipeline类，处理输入代码，记录状态和生成报告。探索机器人功能由romingbot()函数实现，使用ExplorationBotPipeline类，执行基本文件操作，如'ls'命令。
接下来，我需要将这些内容浓缩成一个简洁的摘要，确保涵盖关键点：代码转换、测试报告、探索机器人功能及其扩展性。同时，要与之前的摘要合并，但用户没有提供之前的摘要内容，所以我可能需要假设之前的摘要已经涵盖了部分内容，或者直接生成一个全新的摘要。
根据生成要求，摘要需要高度概括，避免使用代码或特殊字符，并且控制在200字以内。因此，我需要用简洁的语言概括已记录的内容，确保不重复，并突出主要功能和测试结果。
现在，我会组织语言，确保每个主要部分都有所涵盖，同时保持流畅和简洁。例如，提到代码转换脚本、转换流程、测试报告，探索机器人功能及其扩展性，以及测试结果的展示。
最后，检查字数，确保不超过限制，并且格式正确，输出为JSON格式的summary字段。
</think>
```json
{
"summary": "已经记录了Python代码转换为C代码的脚本实现，包括转换流程、测试报告生成和探索机器人功能的基础实现。转换功能通过python2C()函数实现，记录编译状态、耗时等信息并生成报告。探索机器人功能可执行文件系统操作，如目录查询，并具备扩展潜力。测试结果展示了转换效率和效果，机器人功能可通过命令扩展。"
}
```
[DEBUG2] 18:32:21 结果已保存至: output/summary_generation.json
[DEBUG1] 18:32:21 system_state: {'current_path': '/home/ubuntu/agent_demo', 'note_count': 1, 'note_word_count': 1, 'start_time': '2025-02-08T18:31:20.363208', 'executed_commands': deque(['ls', 'cat main.py', 'write_note'], maxlen=10), 'summaries': '已经记录了Python代码转换为C代码的脚本实现，包括转换流程、测试报告生成和探索机器人功能的基础实现。转换功能通过python2C()函数实现，记录编译状态、耗时等信息并生成报告。探索机器人功能可执行文件系统操作，如目录查询，并具备扩展潜力。测试结果展示了转换效率和效果，机器人功能可通过命令扩展。', 'last_command': 'write_note'}
next_action_decision 输出流: <think>
好的，我现在需要根据系统状态和决策规则来决定下一步的行动。首先，最近执行的命令是write_note，输出显示笔记已经保存到notes.md，并列出了当前目录的文件和子目录。系统状态中的summaries已经包含了对代码转换和机器人功能的描述，所以根据规则4，不需要再次总结。
接下来，查看决策规则。规则6指出，如果子目录可能有重要信息，建议cd进去查看。当前目录下有core、utils、prompts、workspace和chains五个子目录，这些看起来都可能包含重要的代码或配置文件，特别是core和utils可能包含转换脚本的核心实现。
规则8提到要优先查看文件，但当前目录的文件如input.py、config.py可能已经被处理过，或者可能不如子目录的内容重要。因此，应该优先探索子目录，特别是core，因为它可能包含主要的功能实现。
所以，下一步应该是执行cd core，进入core子目录查看里面的内容，以便进一步了解代码结构和实现细节。
</think>
```json
{
"reasoning": "最近命
3D11
write_note成功，summaries已经包含了相关信息。当前目录有多个子目录，特别是core和utils可能包含重要代码。根据规则6，建议cd进入子目录查看。",
"action": "execute",
"next_command": "cd core"
}
```
[DEBUG2] 18:32:28 结果已保存至: output/next_action_decision.json
[DEBUG2] 18:32:28 执行命令: cd core
[DEBUG1] 18:32:28 system_state: {'current_path': '/home/ubuntu/agent_demo/core', 'note_count': 1, 'note_word_count': 1, 'start_time': '2025-02-08T18:31:20.363208', 'executed_commands': deque(['ls', 'cat main.py', 'write_note', 'cd core'], maxlen=10), 'summaries': '已经记录了Python代码转换为C代码的脚本实现，包括转换流程、测试报告生成和探索机器人功能的基础实现。转换功能通过python2C()函数实现，记录编译状态、耗时等信息并生成报告。探索机器人功能可执行文件系统操作，如目录查询，并具备扩展潜力。测试结果展示了转换效率和效果，机器人功能可通过命令扩展。', 'last_command': 'cd core'}
next_action_decision 输出流:
流式请求发生错误: Connection error.
[DEBUG1] 18:32:45 链执行失败: Connection error. (第 1 次重试，共 10 次)
next_action_decision 输出流:
流式请求发生错误: Request timed out.
[DEBUG1] 18:33:04 链执行失败: Request timed out. (第 2 次重试，共 10 次)
next_action_decision 输出流:
流式请求发生错误: Request timed out.
[DEBUG1] 18:33:23 链执行失败: Request timed out. (第 3 次重试，共 10 次)
next_action_decision 输出流: <think>
好的，我现在需要根据系统状态和决策规则来决定下一步行动。首先，系统当前路径是‘/home/ubuntu/agent_demo/core’，最近执行的命令是‘cd core’，输出显示目录切换成功，当前目录有三个文件：piplinebase.py、pipeline.py和romingbot.py。
根据决策规则，首先检查最近命令是否成功。这里‘cd core’成功了，所以不需要考虑规则1。接下来，规则3指出只能执行cd、ls、cat命令，而我打算执行ls来查看目录详细信息，这符合规则3。
规则6提到如果子目录可能有重要信息，建议cd进入查看，但这里当前目录有三个文件，没有子目录，所以暂时不需要cd。规则7说如果目录为空则cd..，但这里有文件，所以也不适用。规则8建议优先查看文件，所以我应该先查看这些文件。
接下来，我应该先执行ls命令，以获取更多关于这些文件的信息，比如大小、修改时间等，这有助于决定下一步是否需要cat查看文件内容。因此，下一步行动应该是执行ls命令。
</think>
```json
{
"reasoning": "最近命令'cd core'成功，当前目录有三个Python文件。根据规则8，优先查看文件。执行ls命令以获取文件详细信息，帮助决定下一步是否查看文件内容。",
"action": "execute",
"next_command": "ls"
}
```
...Time:
2025-02-08 13:48Path:
D:\work\agent_demo\chains\factory.pyTags:
LLM流式处理链式调用该代码实现了一个支持流式输出的LLM链式调用框架，主要包含两个核心类：VerboseChain和ChainFactory。VerboseChain类用于通过OpenAI API调用模型，支持流式响应处理和日志记录。ChainFactory类则负责加载和管理多个处理链，提供便捷的方式初始化和获取链式调用实例。
VerboseChain类是框架的核心，负责实际的模型调用和响应处理。它支持从文件或字符串创建提示模板，并提供了流式输出的处理逻辑。
该类通过构造函数初始化，接受prompt、output_key和name参数。构造函数中初始化OpenAI客户端，加载模板，并设置模型参数如max_tokens和temperature。
- from_prompt_file：从文件路径加载提示模板，返回VerboseChain实例。
- from_prompt_string：从字符串加载提示模板，返回VerboseChain实例。
- invoke：执行模型调用，处理流式响应，返回处理后的结果。
invoke方法通过启用stream参数，接收分块响应，并实时打印和存储内容。处理完所有块后，清理响应内容中的思考标签，返回最终结果。
ChainFactory类作为LLM链的工厂，负责加载和管理多个处理链。它自动扫描指定目录下的提示模板文件，初始化并存储各个链式调用实例。
构造函数接受prompts_dir参数，扫描该目录下的所有.txt文件，加载并初始化每个文件对应的VerboseChain实例，存储在chains字典中。
- get_chains：返回所有初始化好的链式调用实例。
- 日志记录：通过debug_log函数记录关键步骤的日志，方便调试和监控。
- 正则处理：在invoke方法中使用正则表达式清理响应内容中的<思考>标签。
- 错误处理：在流式处理中捕获异常并打印错误信息。
- 扩展参数：支持通过extra_body传递额外的模型参数，如return_reasoning。
# 创建工厂并加载所有提示模板 factory = ChainFactory(prompts_dir="prompts") # 获取所有链 chains = factory.get_chains() # 使用特定链进行调用 response = chains["my_chain"].invoke(inputs)该框架通过模块化设计，支持灵活的提示管理和流式响应处理，适用于需要详细日志记录和多链式调用场景。通过ChainFactory简化了链的管理和加载过程，而VerboseChain则提供了强大的模型调用和响应处理能力。
Time:
2025-02-08 13:49Path:
D:\work\agent_demo\core\pipeline.pyTags:
代码转换流水线自动化
该代码实现了一个将Python代码转换为C代码的完整流水线，涵盖了从代码生成到测试和编译的多个阶段。流水线通过状态机的方式管理各个阶段，确保每个步骤按顺序执行，并在必要时进行重试。
流水线由多个关键组件构成，包括代码生成器、测试生成器、编译器和报告解析器。这些组件协同工作，以确保转换过程的准确性和可靠性。
流水线的执行分为几个关键阶段：
初始化：设置初始状态并准备输出目录。
C代码生成：利用LLM生成C代码，并对生成的代码进行清洗和保存。
测试脚本生成：生成用于测试的Python脚本，并保存以备后用。
编译与测试：编译生成的C代码并执行测试，记录测试结果。
最终报告：根据测试结果生成评估报告，判断转换的正确性。如果报告指出存在问题，流水线会进入重试状态，重新执行转换过程。
流水线在每个关键步骤后进行检查，确保生成的文件和测试结果符合预期。如果在任何阶段检测到错误，流水线会记录错误信息，并在必要时触发重试机制，以确保最终输出的正确性和可靠性。
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2025-02-08 13:49Path:
D:\work\agent_demo\core\piplinebase.pyTags:
流水线LLM代码清洗结果保存该文件定义了一个基础流水线类PipelineBase，提供了执行LLM链、保存输出、解码中文Unicode和清洗代码等功能。
PipelineBase类作为基础流水线类，主要用于提供常用的工具方法，包括LLM链的执行、结果保存、中文字符解码和代码清洗等功能。该类在初始化时设置了重试次数、历史记录和开始时间等属性。
- 功能：执行单个LLM链并保存结果
- 参数：prompt_template（VerboseChain类型）、inputs（字典）、output_file（文件名，选项）
- 返回值：结果字典
- 特点：支持最多10次重试，每次失败后等待3秒
- 备注：结果保存为JSON格式，文件名默认为链的名称
- 功能：保存输出到文件
- 参数：content（字符串内容）、filename（文件名）
- 特点：仅解码中文字符的Unicode转义，使用utf-8编码保存
- 备注：文件路径由OutputManager管理
- 功能：保存代码文件
- 参数：code（代码字符串）、filename（文件名）
- 备注：直接将代码写入文件
- 功能：解码中文字符的Unicode转义
- 参数：content（字符串）
- 返回值：解码后的字符串
- 特点：仅处理中文字符的Unicode转义，保留其他转义符
- 功能：清洗代码块
- 参数：code（代码字符串）、lang（语言标识）
- 返回值：清洗后的代码字符串
- 特点：支持多种代码块格式，包括标准三反引号块和无标记块
- 备注：处理语言标识、去除反引号、清理空白
- 功能：统一的后续处理
- 参数：code（代码字符串）
- 返回值：处理后的代码字符串
- 处理内容：清理每行末尾空白，保留换行结构
# 示例：执行LLM链并保存结果 result = pipeline.LLM_invoke(prompt_template, inputs)# 示例：保存代码文件 pipeline._save_code(code, 'example.py')PipelineBase类提供了基础的流水线功能，涵盖了LLM链的执行、结果保存、中文字符处理和代码清洗等方面。通过这些方法，可以方便地管理和处理LLM链的输出，确保结果的正确性和可读性。
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2025-02-08 13:50Path:
D:\work\agent_demo\core\romingbot.pyTags:
文件系统探索笔记生成命令执行文件系统探索机器人旨在通过执行基本的文件系统命令（如cd、ls、cat、pwd）来探索和记录指定目录下的文件和文件夹。该机器人能够记录执行的命令、生成笔记并进行总结，提供结构化的输出结果。以下是对该机器人功能的详细说明。
文件系统命令执行
- 支持cd命令：切换目录
- 支持ls命令：列出目录内容
- 支持cat命令：查看文件内容
- 支持pwd命令：显示当前工作目录
状态管理
- 记录当前路径
- 统计笔记数量和字数
- 记录开始时间
- 记录最近执行的命令（最多10条）
- 生成总结
笔记生成
- 自动生成Markdown格式的笔记
- 支持多级标题
- 自动生成内容摘要
- 支持代码块格式
扩展性
- 通过ChainFactory和PromptFactory实现功能扩展
- 支持多种状态切换（初始化、空闲、执行命令、写笔记、决定下一步、完成）
初始化流程
- 创建必要的目录结构
- 初始化状态字典
- 准备笔记目录
- 重命名现有的notes.md文件以避免覆盖
命令处理流程
- 根据用户输入切换状态
- 执行相应的命令处理逻辑
- 记录命令执行结果
- 更新状态字典
笔记写入流程
- 根据用户输入和系统状态生成笔记内容
- 使用LLM（大语言模型）进行内容生成
- 格式化输出为Markdown
状态管理
- 使用枚举定义机器人状态
- 通过状态字典记录系统的运行状态
- 提供灵活的状态切换机制
机器人在运行过程中会经历以下几个状态：
初始化状态（INIT）
- 系统初始化
- 创建必要的目录和文件
- 准备开始执行任务
空闲状态（IDLE）
- 等待用户输入
- 可以接受新的命令
执行命令状态（EXEC_COMMAND）
- 处理用户输入的命令
- 执行相应的操作
- 记录命令执行结果
写笔记状态（WRITE_NOTE）
- 根据执行结果生成笔记
- 格式化笔记内容
- 保存笔记到指定目录
决定下一步状态（DECIDE_NEXT）
- 根据当前状态和执行结果决定下一步操作
- 切换到新的状态
完成状态（COMPLETED）
- 任务完成
- 返回最终的状态字典
cd命令
- 切换当前工作目录
- 更新current_dir属性
- 记录执行的cd命令
ls命令
- 列出当前目录下的文件和文件夹
- 支持带参数的ls命令（如ls *.txt）
- 格式化输出结果
cat命令
- 查看指定文件的内容
- 支持逐行显示文件内容
- 处理文件不存在或权限不足的情况
pwd命令
- 显示当前工作目录
- 使用shell命令执行pwd
- 获取并返回当前路径
笔记格式
- 使用Markdown格式
- 包含标题、内容和标签
- 支持多级标题
- 支持代码块
内容生成
- 根据执行结果生成内容
- 使用LLM进行内容摘要和总结
- 避免重复内容
- 跳过许可证和版权信息
保存笔记
- 将笔记保存到指定目录
- 自动生成文件名（包含时间戳）
- 确保文件不被覆盖
功能扩展
- 通过ChainFactory和PromptFactory实现功能扩展
- 支持添加新的命令处理逻辑
- 支持添加新的笔记生成模板
状态扩展
- 支持添加新的机器人状态
- 支持添加新的状态切换逻辑
日志记录
- 使用debug_log记录运行日志
- 支持不同级别的日志输出
- 方便调试和维护
增加命令支持
- 支持更多的文件系统命令（如mkdir、rm、cp等）
- 增强命令处理的灵活性
优化笔记生成
- 提高笔记内容的质量和准确性
- 支持多种笔记生成模板
- 增强LLM的使用效果
增强错误处理
- 提供更详细的错误信息
- 支持错误_recovery机制
- 提高系统的健壮性
用户界面优化
- 提供更友好的用户界面
- 支持交互式操作
- 提高用户体验
文件系统探索机器人是一个功能强大且灵活的工具，能够帮助用户高效地探索和记录文件系统中的内容。通过支持多种文件系统命令、生成结构化笔记、管理系统状态等功能，该机器人在文件系统探索和文档生成方面具有广阔的应用前景。未来可以通过扩展命令支持、优化笔记生成、增强错误处理和优化用户界面等方式进一步提升其功能和用户体验。
这两个 DEMO 还在非常初级的阶段，很多功能都很粗糙。比如：
- Python -> C 转换只实现了单函数层面，若要支持第三方库、类、异常处理等情况，得再做大量适配。
- 文件漫游 Agent 还不支持多个智能体并行协作，也没深入探索文件层级结构的全局摘要或与 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的结合。
- 真正实现多人协作、多进程或多线程并行，甚至跨文件夹的语义搜索和“总结记忆”，才可能打造出一个多维度的智能助理。
- 目前文件漫游 Agent 还不能读取过长的文件。
总之，Agent 这个概念想做的事儿很多，但当前只是“把想法跑起来”的第一步。离真正落地还有不少距离：安全、扩展、可靠性、可维护性等都需要更深入的研究和实践。希望这些初步的经验分享，能给大家带来一些启发，也欢迎一起讨论如何让 Agent 在日常开发中更好地发挥作用。