# AgentTest

**Repository Path**: zkyjerry/agent-test

## Basic Information

- **Project Name**: AgentTest
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-28
- **Last Updated**: 2026-06-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 多模态公众号预发布审核助手运行指南

本目录是一个可独立运行的应用场景原型，包含：

- 前端工作台：`index.html`、`styles.css`、`script.js`
- Node 后端接口：`server.js`
- Python 六角色智能体：`python_agents/`
- 后端接口：`POST /api/audit`

## 1. 环境要求

需要本机已安装：

```bash
node -v
npm -v
python3 --version
git --version
```

建议版本：

- Node.js 18 或更高
- Python 3.10 或更高

本项目没有额外 npm 依赖，`npm start` 会直接运行 `node server.js`。

## 2. 启动 Web 应用

进入目录：

```bash
cd /home/admin2/AI4S-Agents/application_test
```

启动服务：

```bash
npm start
```

浏览器打开：

```text
http://127.0.0.1:4173
```

如果 `4173` 端口被占用，换一个端口：

```bash
PORT=4174 npm start
```

然后打开：

```text
http://127.0.0.1:4174
```

停止服务：

```bash
Ctrl + C
```

## 3. 模型配置

后端默认使用：

- `MODEL_NAME=qwen-plus`
- `MODEL_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`
- `PORT=4173`
- `MODEL_API_KEY`：模型 API Key，公开上传版本不内置 Key，建议通过环境变量传入

启动模型调用时需要传入自己的 Key：

```bash
MODEL_API_KEY=你的Key npm start
```

也可以同时指定模型和端口：

```bash
MODEL_API_KEY=你的Key MODEL_NAME=qwen-plus PORT=4174 npm start
```

如果未配置 Key 或模型接口不可用，后端会返回同结构的本地模拟结果，前端仍可正常展示。

## 4. 接口验证

健康检查：

```bash
curl -s http://127.0.0.1:4173/api/health
```

期望看到类似：

```json
{"ok":true,"model":"qwen-plus"}
```

审核接口测试：

```bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:4173/api/audit \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "title": "测试文章",
    "article_text": "近日，学院人工智能创新实践周圆满举办，展示学生项目成果并表彰优秀团队。",
    "image_count": 1,
    "image_names": ["cover.png"]
  }'
```

返回中应包含：

- `ok`
- `source`
- `audit.roles`
- `audit.final_score`
- `audit.report_markdown`

## 5. Python 六角色智能体

六类智能体已拆分成独立文件：

```text
python_agents/student_agent.py
python_agents/parent_agent.py
python_agents/teacher_agent.py
python_agents/alumni_agent.py
python_agents/admin_agent.py
python_agents/external_media_agent.py
```

公共基础类和上下文：

```text
python_agents/base.py
```

工厂入口：

```text
python_agents/factory.py
```

### 5.1 编译检查

```bash
cd /home/admin2/AI4S-Agents/application_test
python3 -m py_compile python_agents/*.py
```

### 5.2 实例化六类智能体

```bash
cd /home/admin2/AI4S-Agents/application_test
python3 -c "from python_agents import create_wechat_review_agents; agents=create_wechat_review_agents(); print([type(a).__name__ for a in agents]); print([a.role_name for a in agents])"
```

期望输出：

```text
['StudentReviewAgent', 'ParentReviewAgent', 'TeacherReviewAgent', 'AlumniReviewAgent', 'AdminReviewAgent', 'ExternalMediaReviewAgent']
['学生', '家长', '教师', '校友', '行政', '外部媒体']
```

### 5.3 Python 调用示例

```python
from python_agents import ReviewContext, create_wechat_review_agents

context = ReviewContext(
    article_text="近日，信息工程学院人工智能创新实践周圆满举办，展示学生项目成果并表彰优秀团队。",
    image_analysis="上传 2 张图片，需人工核验是否含学生肖像、证书编号和二维码。",
    consistency_check="暂未发现关键冲突，但图片 OCR 结果需人工复核。",
    evidence_summary="专家身份、优秀团队名单、肖像授权和表彰依据需人工核验。",
    image_count=2,
    image_names=["cover.png", "award.jpg"],
)

agents = create_wechat_review_agents()
first_round = {
    agent.role_name: agent.first_review(context)
    for agent in agents
}

moderator_focus = {
    "consensus": ["需要核验事实和图片授权"],
    "disagreements": ["常规活动宣传是否应上升为中高风险"],
    "debate_questions": ["是否存在就业或成果夸大承诺", "图片是否含未授权个人信息"],
}

second_round = {
    agent.role_name: agent.rebuttal_review(context, moderator_focus, first_round)
    for agent in agents
}

print(first_round)
print(second_round)
```

## 6. 上传到 Gitee

如果要把本目录内容上传到：

```text
https://gitee.com/zkyjerry/agent-test
```

运行：

```bash
cd /tmp
git clone https://gitee.com/zkyjerry/agent-test.git agent-test-upload

rsync -a --delete \
  --exclude '.git/' \
  --exclude '__pycache__/' \
  --exclude '*.pyc' \
  /home/admin2/AI4S-Agents/application_test/ \
  /tmp/agent-test-upload/

cd /tmp/agent-test-upload
git status
git add -A
git commit -m "Upload application_test"
git push origin master
```

如果 Gitee 要登录，输入 Gitee 用户名和私人令牌/密码。

注意：这组命令会让远端仓库只保留 `application_test` 下的内容；远端原有但本目录不存在的文件会被删除。

## 7. 常见问题

### 端口被占用

报错：

```text
Error: listen EADDRINUSE: address already in use :::4173
```

解决：

```bash
PORT=4174 npm start
```

### 推送 Gitee 需要认证

报错：

```text
fatal: could not read Username for 'https://gitee.com'
```

解决：在本机终端执行 `git push origin master`，按提示输入 Gitee 用户名和私人令牌/密码。

### Python 找不到模块

请确保在 `application_test` 目录下运行：

```bash
cd /home/admin2/AI4S-Agents/application_test
python3 -c "from python_agents import create_wechat_review_agents; print(create_wechat_review_agents())"
```