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# AI Agent框架
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## 概述
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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。
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## 架构
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Agent Framework │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ │
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│ │ Dispatcher │→│ Registry │→│ PipelineEngine │ │
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│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Agents │ │
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│ ├───────────┬───────────┬───────────┬────────────┤ │
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│ │ Citation │ Content │ DeAI │ GEO │ │
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│ │ Detector │ Generator │ Agent │ Optimizer │ │
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│ └───────────┴───────────┴───────────┴────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 核心组件
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### Dispatcher (调度器)
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负责接收任务请求并分发到合适的Agent。
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- 位置：`backend/app/agent_framework/dispatcher.py`
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- 职责：任务路由、负载均衡、优先级处理、结果汇总
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### Registry (注册中心)
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管理所有Agent的注册信息和状态。
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- 位置：`backend/app/agent_framework/registry.py`
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- 存储：PostgreSQL数据库 (AgentRegistryModel)
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- 功能：Agent注册、健康检查、服务发现、心跳更新
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### PipelineEngine (编排引擎)
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编排多阶段Agent任务链的执行。
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- 位置：`backend/app/agent_framework/pipeline/engine.py`
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- 职责：DAG执行、变量传递、超时控制、条件执行
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## Agent列表
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### CitationDetector (引用检测Agent)
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| 属性 | 说明 |
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| 文件 | `backend/app/agent_framework/agents/citation_detector.py` |
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| 职责 | 解析AI平台响应，识别品牌引用情况 |
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| 输入 | AI平台原始响应、品牌名称、竞品名称 |
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| 输出 | 引用检测结果（引用/未引用/竞品引用） |
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**引用类型**：
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- `direct_quote` - 品牌名直接提及
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- `indirect_reference` - 品牌信息被提及
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- `no_reference` - 品牌未被提及
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- `competitor_reference` - 竞品被引用
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### ContentGenerator (内容生成Agent)
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| 属性 | 说明 |
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| 文件 | `backend/app/agent_framework/agents/content_generator_agent.py` |
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| 职责 | 生成GEO优化的内容资产 |
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| 输入 | 内容主题、规则库配置、品牌素材 |
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| 输出 | GEO优化内容（文章/问答/指南等） |
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**支持内容类型**：
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- `article` - 长篇文章（800-2000字）
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- `qa` - 问答对
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- `guide` - 操作指南
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- `comparison` - 对比分析
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- `data_report` - 数据报告
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### DeAI Agent (去AI化Agent)
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| 属性 | 说明 |
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| 文件 | `backend/app/agent_framework/agents/deai_agent.py` |
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| 职责 | 去除AI生成内容的痕迹 |
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| 输入 | AI生成的内容 |
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| 输出 | 自然化处理后的内容 |
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### GEOOptimizer (GEO优化Agent)
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| 属性 | 说明 |
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| 文件 | `backend/app/agent_framework/agents/geo_optimizer_agent.py` |
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| 职责 | 对内容进行GEO优化 |
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| 输入 | 原始内容、关键词策略 |
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| 输出 | 优化后的内容 |
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## 通信协议
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基于数据库+Redis Queue的异步通信：
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```python
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class TaskMessage:
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task_id: str # UUID
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agent_name: str # 目标Agent名称
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task_type: str # 任务类型
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priority: int # 优先级(0-9)
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input_data: dict # 输入参数
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callback_url: str # 回调URL
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created_at: datetime # 创建时间
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timeout_seconds: int # 超时时间
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```
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### 通信流程
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1. 外部请求 → Dispatcher.dispatch(TaskMessage) → Redis Queue
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2. Redis Queue → Agent消费 → 执行任务
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3. Agent执行完成 → TaskResult → Dispatcher.handle_result
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4. Dispatcher更新数据库 → 触发回调(如有)
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```
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## 注册机制
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Agent启动时向Registry注册：
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```python
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{
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"name": "CitationDetector",
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"version": "1.0.0",
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"status": "online", # online/busy/offline
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"endpoint": "http://...",
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"capabilities": {...},
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"last_heartbeat": "2024-01-01T00:00:00Z"
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}
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```
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### 心跳机制
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- 心跳超时阈值：90秒
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- Registry.check_health() 定期检查并标记超时Agent为OFFLINE
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## 任务状态机
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PENDING → RUNNING → COMPLETED
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↓
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FAILED → RETRY → RUNNING
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↓
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CANCELLED
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```
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## Prompt模板
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Agent使用统一的Prompt模板系统：
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| 文件 | 说明 |
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| `prompts/base_template.py` | 基础模板结构 |
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| `prompts/content_generator.py` | 内容生成模板 |
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| `prompts/deai_agent.py` | 去AI化模板 |
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| `prompts/geo_optimizer.py` | GEO优化模板 |
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| `prompts/rule_checker.py` | 规则检查模板 |
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| `prompts/topic_selector.py` | 母题选择模板 |
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