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AI Agent框架

概述

GEO平台的AI Agent框架是系统的核心智能层，采用模块化、可插拔的设计，支持Agent的动态注册、任务分发和状态管理。

架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Agent Framework                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐    │
│  │  Dispatcher │→│  Registry   │→│  PipelineEngine │    │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────┘    │
│                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐        │
│  │                    Agents                          │        │
│  ├───────────┬───────────┬───────────┬────────────┤        │
│  │ Citation  │ Content   │ DeAI     │ GEO       │        │
│  │ Detector  │ Generator │ Agent    │ Optimizer │        │
│  └───────────┴───────────┴───────────┴────────────┘        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心组件

Dispatcher (调度器)

负责接收任务请求并分发到合适的Agent。

位置：backend/app/agent_framework/dispatcher.py
职责：任务路由、负载均衡、优先级处理、结果汇总

Registry (注册中心)

管理所有Agent的注册信息和状态。

位置：backend/app/agent_framework/registry.py
存储：PostgreSQL数据库 (AgentRegistryModel)
功能：Agent注册、健康检查、服务发现、心跳更新

PipelineEngine (编排引擎)

编排多阶段Agent任务链的执行。

位置：backend/app/agent_framework/pipeline/engine.py
职责：DAG执行、变量传递、超时控制、条件执行

Agent列表

CitationDetector (引用检测Agent)

属性	说明
文件	`backend/app/agent_framework/agents/citation_detector.py`
职责	解析AI平台响应，识别品牌引用情况
输入	AI平台原始响应、品牌名称、竞品名称
输出	引用检测结果（引用/未引用/竞品引用）

引用类型：

direct_quote - 品牌名直接提及
indirect_reference - 品牌信息被提及
no_reference - 品牌未被提及
competitor_reference - 竞品被引用

ContentGenerator (内容生成Agent)

属性	说明
文件	`backend/app/agent_framework/agents/content_generator_agent.py`
职责	生成GEO优化的内容资产
输入	内容主题、规则库配置、品牌素材
输出	GEO优化内容（文章/问答/指南等）

支持内容类型：

article - 长篇文章（800-2000字）
qa - 问答对
guide - 操作指南
comparison - 对比分析
data_report - 数据报告

DeAI Agent (去AI化Agent)

属性	说明
文件	`backend/app/agent_framework/agents/deai_agent.py`
职责	去除AI生成内容的痕迹
输入	AI生成的内容
输出	自然化处理后的内容

GEOOptimizer (GEO优化Agent)

属性	说明
文件	`backend/app/agent_framework/agents/geo_optimizer_agent.py`
职责	对内容进行GEO优化
输入	原始内容、关键词策略
输出	优化后的内容

通信协议

基于数据库+Redis Queue的异步通信：

class TaskMessage:
    task_id: str       # UUID
    agent_name: str    # 目标Agent名称
    task_type: str     # 任务类型
    priority: int     # 优先级(0-9)
    input_data: dict  # 输入参数
    callback_url: str  # 回调URL
    created_at: datetime  # 创建时间
    timeout_seconds: int  # 超时时间

通信流程

1. 外部请求 → Dispatcher.dispatch(TaskMessage) → Redis Queue
2. Redis Queue → Agent消费 → 执行任务
3. Agent执行完成 → TaskResult → Dispatcher.handle_result
4. Dispatcher更新数据库 → 触发回调(如有)

注册机制

Agent启动时向Registry注册：

{
    "name": "CitationDetector",
    "version": "1.0.0",
    "status": "online",  # online/busy/offline
    "endpoint": "http://...",
    "capabilities": {...},
    "last_heartbeat": "2024-01-01T00:00:00Z"
}

心跳机制

心跳超时阈值：90秒
Registry.check_health() 定期检查并标记超时Agent为OFFLINE

任务状态机

PENDING → RUNNING → COMPLETED
              ↓
           FAILED → RETRY → RUNNING
              ↓
          CANCELLED

Prompt模板

Agent使用统一的Prompt模板系统：

文件	说明
`prompts/base_template.py`	基础模板结构
`prompts/content_generator.py`	内容生成模板
`prompts/deai_agent.py`	去AI化模板
`prompts/geo_optimizer.py`	GEO优化模板
`prompts/rule_checker.py`	规则检查模板
`prompts/topic_selector.py`	母题选择模板

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