feat: 优化信息提取系统并行处理和错误重试机制

- info_extractor.py: 添加文档并行处理线程数配置参数
- papers_crawler.py: 优化默认参数配置和数据文件路径
- src/crawler.py: 精确化MIMIC-IV关键词搜索和扩大爬取范围
- src/extractor.py: 实现并行文档处理、提取重试机制和内容预处理
- src/parse.py: 小幅优化解析逻辑

主要改进：
1. 支持多线程并行处理文档，提升提取效率
2. 增加API调用重试机制，提高稳定性
3. 优化论文内容预处理，去除无关信息
4. 完善进度跟踪和错误日志记录

.gitignore

@@ -11,3 +11,5 @@ wheels/
 .claude
 dataset/
 docs/CLAUDE*
+.DS_Store
+**/*.log

.vscode/launch.json

@@ -31,6 +31,24 @@
             "console": "integratedTerminal",
             "python": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python",
             "args": ["--mimic_paper_path", "dataset/mimic.csv", "--parallel", "5"]
+        },
+        {
+            "name": "调试 pdf_parser.py",
+            "type": "debugpy",
+            "request": "launch",
+            "program": "${workspaceFolder}/pdf_parser.py",
+            "console": "integratedTerminal",
+            "python": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python",
+            "args": []
+        },
+        {
+            "name": "调试 pdf_parser.py (指定参数)",
+            "type": "debugpy",
+            "request": "launch",
+            "program": "${workspaceFolder}/pdf_parser.py",
+            "console": "integratedTerminal",
+            "python": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python",
+            "args": ["--pdf-dir", "dataset/pdfs", "--parallel", "3", "--markdown-dir", "dataset/markdowns"]
         }
     ]
 }

CLAUDE-temp.md

@@ -1,283 +0,0 @@
-# AI指导规范构建任务 - 深度分析
-
-## 任务理解
-用户希望为MedResearcher项目构建一套完整的AI协作指导规范，核心思想是"充分讨论后再修改"，以避免代码难以维护。
-
-## 核心设计理念
-1. **讨论优先**：任何修改前必须充分讨论，达成共识
-2. **上下文明确**：不仅指出需要什么，更要具体到哪个文件的哪个函数
-3. **渐进式实施**：通过子任务分解，逐步完成复杂需求
-4. **可追溯性**：所有决策和修改都有明确记录
-
-## 详细工作流程设计
-
-### 阶段1：需求理解与记录（必须执行）
-**触发条件**：用户提出任何代码修改需求
-
-**具体步骤**：
-1. **立即**在CLAUDE-temp.md中撰写：
-   ```markdown
-   ## 任务理解
-   原始需求：[用户的原话]
-   我的理解：[用我的话重述一遍]
-   
-   ## 收集的上下文
-   ### 相关文件和函数
-   - `papers_crawler.py::line_45-67::fetch_papers()` - 当前的爬取实现
-   - `config.py::line_12-15::RETRY_CONFIG` - 现有重试配置
-   
-   ### 现有代码分析
-   [贴出关键代码片段并分析]
-   
-   ### 潜在影响
-   - 影响文件：papers_crawler.py, test_crawler.py
-   - 影响功能：论文爬取的稳定性
-   - 风险评估：可能影响爬取速度
-   
-   ## 任务复杂度判断
-   - [ ] 单一功能修改，影响1-2个函数 → 简单任务
-   - [x] 需要修改3个以上函数或添加新模块 → 复杂任务
-   ```
-
-2. **等待用户反馈**：
-   - "理解正确" → 继续阶段2
-   - "理解有偏差" → 修正理解，重新记录
-   - "补充需求" → 更新CLAUDE-temp.md
-
-### 阶段2：任务规划（根据复杂度差异化）
-
-**简单任务处理**：
-- **判断标准**：
-  - 修改不超过2个函数
-  - 不需要新建文件
-  - 逻辑改动在50行以内
-- **严格要求**：绝对不允许拆分子任务
-- **直接输出**：一个完整的执行计划
-
-**复杂任务处理**：
-- **判断标准**：
-  - 修改3个以上函数
-  - 需要新建模块或文件
-  - 涉及多个功能模块交互
-- **拆分原则**：
-  - 必须拆分为3-5个子任务（不能少于3个，不能多于5个）
-  - 每个子任务可独立验证
-  - 子任务之间有清晰的依赖关系
-- **拆分示例**：
-  ```
-  子任务1：创建重试机制基础设施
-  子任务2：集成重试机制到爬虫
-  子任务3：添加重试相关配置
-  子任务4：更新错误处理逻辑
-  子任务5：添加重试日志记录
-  ```
-
-### 阶段3：计划确认与正式化（用户确认后执行）
-
-**创建CLAUDE-plan.md，严格按照以下格式**：
-
-#### 简单任务格式：
-```markdown
-## 任务：[具体任务名称]
-创建时间：2025-08-22 10:30
-
-### 目标
-[30-50字描述要实现的功能，必须具体且可验证]
-
-### 所需上下文
-- `papers_crawler.py::45-67行::fetch_papers()` - 需要添加异常处理
-- `papers_crawler.py::120-135行::parse_response()` - 需要理解返回格式
-- `config.py::全文` - 了解现有配置结构
-
-### 拟修改内容
-1. 修改 `papers_crawler.py::fetch_papers()` 第50-55行 - 添加try-except块
-2. 修改 `papers_crawler.py::fetch_papers()` 第65行 - 添加重试逻辑
-3. 修改 `config.py` 末尾 - 添加RETRY_TIMES常量
-
-### 测试指令
-```bash
-# 主功能测试
-uv run papers_crawler.py --keyword "machine learning" --limit 5
-
-# 异常情况测试（模拟网络错误）
-uv run papers_crawler.py --test-mode --simulate-error
-```
-
-### 验收标准
-- [ ] 正常爬取功能不受影响
-- [ ] 网络异常时能正确重试
-- [ ] 日志正确记录重试次数
-```
-
-#### 复杂任务格式：
-```markdown
-## 任务：[具体任务名称]
-创建时间：2025-08-22 10:30
-
-### 总体目标
-[50-100字描述整体要实现的功能]
-
-### 子任务分解
-
-#### 子任务1：[名称]
-**目标**：[20-30字描述]
-
-**所需上下文**：
-- `papers_crawler.py::45-67行::fetch_papers()` - 理解当前实现
-- `utils/__init__.py::全文` - 确认工具模块结构
-
-**拟修改内容**：
-- 新建 `utils/retry.py` - 创建RetryDecorator类
-- 修改 `utils/__init__.py` - 导出retry装饰器
-
-**测试指令**：
-```bash
-# 单元测试
-python -c "from utils.retry import retry; print('导入成功')"
-```
-
-#### 子任务2：[名称]
-[格式同上]
-
-### 整体验收标准
-- [ ] 所有子任务独立测试通过
-- [ ] 集成测试：完整流程测试通过
-- [ ] 性能测试：重试不影响正常爬取速度
-```
-
-### 阶段4：实施与验证（严格按计划执行）
-
-**执行要求**：
-1. **开始前确认**：
-   - 再次阅读CLAUDE-plan.md
-   - 确认所有依赖文件存在
-   - 确认测试环境就绪
-
-2. **执行中记录**：
-   - 在CLAUDE-activeContext.md实时更新进度
-   - 遇到计划外情况立即停止并讨论
-
-3. **完成后验证**：
-   - 运行所有测试指令
-   - 检查验收标准
-   - 记录任何偏差或问题
-
-## Memory Bank系统设计
-
-### 文件结构
-```
-/docs/
-├── CLAUDE-temp.md          # 临时讨论和分析
-├── CLAUDE-plan.md          # 当前任务的正式计划
-├── CLAUDE-activeContext.md # 会话状态和进度跟踪
-├── CLAUDE-patterns.md      # 项目代码模式记录
-├── CLAUDE-decisions.md     # 重要决策和理由记录
-├── CLAUDE-troubleshooting.md # 问题和解决方案库
-└── CLAUDE-config-variables.md # 配置变量参考
-```
-
-### 使用原则
-1. **docs/CLAUDE-temp.md**：
-   - 每次新任务开始时清空或归档
-   - 用于快速记录和思考
-   - 不需要结构化
-
-2. **docs/CLAUDE-plan.md**：
-   - 结构化的任务计划
-   - 用户确认后才写入
-   - 作为实施的指导文档
-
-3. **docs/CLAUDE-activeContext.md**：
-   - 记录当前进度
-   - 标记已完成/进行中/待完成
-   - 会话恢复时的参考
-
-### Memory Bank更新机制
-
-**使用专门的SubAgent管理**：
-```
-Task: memory-bank-updater
-Description: "更新Memory Bank文件"
-Prompt: "任务已完成，请更新以下Memory Bank文件：
-1. CLAUDE-activeContext.md - 标记任务完成，记录最终状态
-2. CLAUDE-patterns.md - 如有新的代码模式，记录下来
-3. CLAUDE-decisions.md - 记录本次任务的关键决策
-4. CLAUDE-troubleshooting.md - 如遇到问题，记录解决方案
-5. CLAUDE-config-variables.md - 如有新配置，更新文档
-
-具体完成内容：[任务摘要]
-遇到的问题：[如有]
-采用的解决方案：[如有]"
-```
-
-**调用时机**：
-- 每个任务完成后必须调用
-- 遇到重要决策时调用
-- 发现新的最佳实践时调用
-
-## 工具使用优化原则
-
-### 1. 批量操作原则
-**场景**：需要读取多个文件或执行多个独立搜索时
-**做法**：
-```python
-# 同时执行多个工具调用
-parallel_calls = [
-    Read("papers_crawler.py"),
-    Read("pdf_parser.py"),
-    Grep("retry", "*.py"),
-    LS("./utils/")
-]
-```
-**禁止**：顺序执行可并行的操作
-
-### 2. 上下文管理策略
-**主上下文保留**：
-- 用户对话
-- 关键决策点
-- 当前任务计划
-
-**委托给subagent**：
-- 大规模代码搜索："搜索所有使用requests库的地方"
-- 代码模式分析："分析项目中的错误处理模式"
-- 依赖关系梳理："找出papers_crawler.py的所有依赖"
-
-**subagent使用示例**：
-```
-Task: code-searcher
-Prompt: "在整个项目中搜索所有异常处理相关的代码，
-        重点关注papers_crawler.py和pdf_parser.py，
-        总结当前的错误处理模式和改进建议"
-```
-
-### 3. 文件操作最佳实践
-**读取顺序**：
-1. 先读CLAUDE-activeContext.md（如果存在）了解当前状态
-2. 读取主文件了解整体结构
-3. 读取相关依赖文件
-
-**修改原则**：
-- 优先使用Edit而非Write
-- 使用MultiEdit处理同文件多处修改
-- 新文件创建需明确理由
-
-## 与现有编程规范的协同
-
-### 层次关系
-1. **编程规范**（已在CLAUDE.md中定义）：
-   - 定义"怎么写代码"
-   - 包括：命名、注释、代码风格等
-
-2. **AI指导规范**（本规范）：
-   - 定义"怎么理解和修改代码"
-   - 包括：工作流程、沟通方式、工具使用等
-
-### 执行优先级
-1. 遵守编程规范的硬性要求（如单次修改限制）
-2. 按AI指导流程进行任务
-3. 发生冲突时，编程规范优先
-
-## 规范更新机制
-- 每次遇到新的最佳实践，记录到CLAUDE-patterns.md
-- 定期回顾CLAUDE-troubleshooting.md，提炼通用规则
-- 用户可随时提出规范优化建议

CLAUDE.md

@@ -14,6 +14,7 @@ MedResearcher 是一个给予用户输入的自动实验平台，其会给予用
 ## 各个模块的主文件
 1. 论文爬取主文件: papers_crawler.py
 2. pdf解析主文件: pdf_parser.py
+3. 信息抽取主文件: info_extractor.py
 3. 实验运行主文件: experiment_runner.py
 
 ## 文件结构
@@ -23,6 +24,7 @@ MedResearcher 是一个给予用户输入的自动实验平台，其会给予用
 │   └── mimic.csv              # 存放所有需要处理的与mimic相关论文的基础信息
 ├── papers_crawler.py          # 论文爬取主文件
 ├── pdf_parser.py              # pdf解析主文件
+├── info_extractor.py          # 信息抽取主文件
 ├── experiment_runner.py       # 实验运行主文件
 ├── src/                       # 源代码目录
 │   └── utils/                 # 工具函数目录

example/subagent-example/README.md

@@ -0,0 +1,428 @@
+# SubAgent系统使用指南
+
+## 📚 概述
+
+SubAgent是基于Agno框架构建的智能代理系统，为MedResearcher项目提供强大的AI功能。它支持多种LLM提供商，提供动态prompt构建、JSON结构化输出和零容错解析等核心功能。
+
+## ✨ 核心特性
+
+### 🤖 智能代理核心
+- **多提供商支持**: 阿里云(qwen)、DeepSeek、OpenAI等主流LLM服务
+- **动态Prompt**: 支持模板变量替换的灵活prompt构建系统
+- **结构化输出**: 基于Pydantic模型的JSON格式化响应
+- **零容错解析**: 多策略JSON解析，确保即使不完美输出也能解析
+
+### 🔧 配置管理
+- **YAML配置**: 统一的配置文件管理，支持环境变量
+- **模型工厂**: 自动化的模型实例创建和参数管理
+- **灵活配置**: 支持运行时参数覆盖和动态配置
+
+### 🛠 开发便利性
+- **类型安全**: 完整的类型提示支持
+- **异常处理**: 详细的错误信息和异常层级
+- **调试支持**: 内置日志和调试模式
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 1. 基础设置
+
+首先确保已安装依赖：
+```bash
+uv add agno pydantic pyyaml
+```
+
+### 2. 配置LLM服务
+
+在`src/config/llm_config.yaml`中配置你的LLM服务：
+```yaml
+aliyun:
+  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+  api_key: "${DASHSCOPE_API_KEY}"
+  models:
+    qwen-max:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "qwen-max"
+        temperature: 0.3
+```
+
+### 3. 设置环境变量
+
+创建`.env`文件或设置环境变量：
+```bash
+export DASHSCOPE_API_KEY="your_api_key_here"
+```
+
+### 4. 创建你的第一个Agent
+
+```python
+from src.agent_system import SubAgent
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+# 定义响应模型
+class TaskResult(BaseModel):
+    summary: str = Field(description="任务总结")
+    confidence: float = Field(description="置信度", ge=0.0, le=1.0)
+
+# 创建SubAgent
+agent = SubAgent(
+    provider="aliyun",
+    model_name="qwen-max", 
+    name="task_agent",
+    instructions=["你是一个专业的任务处理专家"],
+    prompt_template="请分析以下任务: {task_description}",
+    response_model=TaskResult
+)
+
+# 执行任务
+result = agent.run(template_vars={"task_description": "数据分析项目"})
+print(f"总结: {result.summary}")
+print(f"置信度: {result.confidence}")
+```
+
+## 📖 详细使用指南
+
+### SubAgent核心类
+
+#### 初始化参数
+
+```python
+SubAgent(
+    provider: str,              # LLM提供商名称
+    model_name: str,            # 模型名称  
+    instructions: List[str],    # 指令列表(可选)
+    name: str,                  # Agent名称(可选)
+    description: str,           # Agent描述(可选)
+    prompt_template: str,       # 动态prompt模板(可选)
+    response_model: BaseModel,  # Pydantic响应模型(可选)
+    config: Dict[str, Any],     # 自定义配置(可选)
+    **agent_kwargs              # 传递给Agno Agent的额外参数
+)
+```
+
+#### 核心方法
+
+##### 1. build_prompt() - 构建动态Prompt
+```python
+# 设置带变量的prompt模板
+agent.update_prompt_template("""
+请分析以下{data_type}数据:
+
+数据内容: {data_content}
+分析目标: {analysis_goal}
+
+请提供详细的分析结果。
+""")
+
+# 构建具体prompt
+prompt = agent.build_prompt({
+    "data_type": "销售",
+    "data_content": "Q1销售数据...",
+    "analysis_goal": "找出增长趋势"
+})
+```
+
+##### 2. run() - 执行推理
+```python
+# 方式1: 使用模板变量
+result = agent.run(template_vars={
+    "input_text": "待分析的文本内容"
+})
+
+# 方式2: 直接提供prompt
+result = agent.run(prompt="请分析这段文本的情感倾向")
+
+# 方式3: 带额外参数
+result = agent.run(
+    template_vars={"data": "测试数据"},
+    temperature=0.7,
+    max_tokens=1000
+)
+```
+
+##### 3. get_model_info() - 获取模型信息
+```python
+info = agent.get_model_info()
+print(f"Agent名称: {info['name']}")
+print(f"提供商: {info['provider']}")
+print(f"模型: {info['model_name']}")
+print(f"是否有prompt模板: {info['has_prompt_template']}")
+```
+
+### Pydantic响应模型
+
+#### 基础模型定义
+```python
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional
+
+class AnalysisResult(BaseModel):
+    """分析结果模型"""
+    
+    summary: str = Field(description="分析总结")
+    key_points: List[str] = Field(description="关键要点列表")  
+    confidence: float = Field(description="置信度", ge=0.0, le=1.0)
+    recommendations: Optional[List[str]] = Field(default=None, description="建议列表")
+    
+    class Config:
+        json_encoders = {
+            float: lambda v: round(v, 3) if v is not None else None
+        }
+```
+
+#### 复杂嵌套模型
+```python
+class DetailedItem(BaseModel):
+    name: str = Field(description="项目名称")
+    value: float = Field(description="数值")
+    category: str = Field(description="分类")
+
+class ComprehensiveResult(BaseModel):
+    items: List[DetailedItem] = Field(description="详细项目列表")
+    total_count: int = Field(description="总数量", ge=0)
+    summary: str = Field(description="整体总结")
+```
+
+### 配置管理详解
+
+#### LLM配置文件结构 (llm_config.yaml)
+```yaml
+# 阿里云配置
+aliyun:
+  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+  api_key: "${DASHSCOPE_API_KEY}"
+  models:
+    qwen-max:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "qwen-max"
+        temperature: 0.3
+        max_tokens: 4000
+    qwen-plus:
+      class: "OpenAILike"  
+      params:
+        id: "qwen-plus"
+        temperature: 0.5
+
+# DeepSeek配置
+deepseek:
+  base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
+  api_key: "${DEEPSEEK_API_KEY}"
+  models:
+    deepseek-v3:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "deepseek-chat"
+        temperature: 0.3
+
+# OpenAI配置  
+openai:
+  api_key: "${OPENAI_API_KEY}"
+  models:
+    gpt-4o:
+      class: "OpenAIChat"
+      params:
+        model: "gpt-4o"
+        temperature: 0.3
+```
+
+#### 环境变量配置 (.env)
+```bash
+# 阿里云API密钥
+DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-dashscope-key
+
+# DeepSeek API密钥  
+DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-key
+
+# OpenAI API密钥
+OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
+```
+
+### 便捷函数使用
+
+#### create_json_agent() - 快速创建JSON Agent
+```python
+from src.agent_system import create_json_agent
+
+# 快速创建支持JSON输出的Agent
+agent = create_json_agent(
+    provider="aliyun",
+    model_name="qwen-max",
+    name="json_extractor",
+    prompt_template="从以下文本提取信息: {text}",
+    response_model="MyModel",  # 可以是字符串或类
+    instructions=["你是信息提取专家"]
+)
+```
+
+## 🎯 实际应用示例
+
+### 示例1: 情感分析Agent
+
+```python
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import Literal
+from src.agent_system import SubAgent
+
+class SentimentResult(BaseModel):
+    sentiment: Literal["positive", "negative", "neutral"] = Field(description="情感倾向")
+    confidence: float = Field(description="置信度", ge=0.0, le=1.0)  
+    explanation: str = Field(description="分析说明")
+
+sentiment_agent = SubAgent(
+    provider="aliyun",
+    model_name="qwen-max",
+    name="sentiment_analyzer", 
+    instructions=[
+        "你是专业的文本情感分析专家",
+        "请准确识别文本的情感倾向",  
+        "提供详细的分析依据"
+    ],
+    prompt_template="""
+请分析以下文本的情感倾向:
+
+文本内容: {text}
+
+请识别情感倾向(positive/negative/neutral)、置信度(0-1)和分析说明。
+""",
+    response_model=SentimentResult
+)
+
+# 使用示例
+result = sentiment_agent.run(template_vars={
+    "text": "这个产品质量很好，我非常满意！"
+})
+
+print(f"情感: {result.sentiment}")
+print(f"置信度: {result.confidence}")
+print(f"说明: {result.explanation}")
+```
+
+### 示例2: 数据提取Agent
+
+```python
+class DataExtraction(BaseModel):
+    extracted_data: Dict[str, Any] = Field(description="提取的数据")
+    extraction_count: int = Field(description="提取项目数量") 
+    data_quality: Literal["high", "medium", "low"] = Field(description="数据质量评估")
+
+extractor_agent = SubAgent(
+    provider="aliyun",
+    model_name="qwen-plus",
+    name="data_extractor",
+    instructions=[
+        "你是数据提取专家",
+        "从非结构化文本中提取结构化数据",
+        "确保提取的数据准确完整"
+    ],
+    prompt_template="""
+从以下{data_type}文档中提取关键数据:
+
+文档内容:
+{document}
+
+提取要求:
+{requirements}
+
+请提取所有相关数据并评估数据质量。
+""",
+    response_model=DataExtraction
+)
+```
+
+## ⚠️ 注意事项与最佳实践
+
+### 1. 配置管理
+- **API密钥安全**: 始终使用环境变量存储API密钥，切勿在代码中硬编码
+- **配置验证**: 程序启动时验证配置文件完整性
+- **环境隔离**: 开发、测试、生产环境使用不同的配置文件
+
+### 2. Prompt设计  
+- **明确指令**: 提供清晰、具体的任务指令
+- **示例驱动**: 在prompt中包含输入输出示例
+- **结构化模板**: 使用结构化的prompt模板提高一致性
+
+### 3. 错误处理
+- **异常捕获**: 对Agent调用进行适当的异常处理
+- **重试机制**: 对网络错误实现重试逻辑
+- **降级策略**: 准备备用模型或简化输出格式
+
+### 4. 性能优化
+- **缓存机制**: 对相同输入实现结果缓存
+- **批处理**: 将多个小任务合并为大任务处理
+- **模型选择**: 根据任务复杂度选择合适的模型
+
+## 🔧 故障排除
+
+### 常见问题
+
+#### 1. 配置文件不存在
+```
+错误: FileNotFoundError: LLM配置文件不存在
+解决: 确保 src/config/llm_config.yaml 文件存在且格式正确
+```
+
+#### 2. API密钥未设置
+```
+错误: 环境变量 DASHSCOPE_API_KEY 未定义
+解决: 设置相应的环境变量或在.env文件中配置
+```
+
+#### 3. JSON解析失败
+```  
+错误: JSONParseError: 所有解析策略都失败了
+解决: 检查prompt设计，确保要求明确的JSON格式输出
+```
+
+#### 4. 模型验证失败
+```
+错误: Pydantic模型验证失败  
+解决: 检查响应模型定义与实际输出是否匹配
+```
+
+### 调试技巧
+
+#### 启用调试模式
+```python
+agent = SubAgent(
+    provider="aliyun",
+    model_name="qwen-max",
+    debug_mode=True,  # 启用调试输出
+    # ... 其他参数
+)
+```
+
+#### 查看生成的Prompt
+```python
+# 构建并查看最终的prompt
+prompt = agent.build_prompt({"key": "value"})
+print(f"生成的prompt: {prompt}")
+```
+
+#### 捕获详细错误信息
+```python
+try:
+    result = agent.run(template_vars={"text": "测试"})
+except Exception as e:
+    print(f"错误类型: {type(e)}")
+    print(f"错误信息: {e}")
+    import traceback
+    traceback.print_exc()
+```
+
+## 🚦 版本信息
+
+- **当前版本**: 0.1.0
+- **依赖要求**: 
+  - Python >= 3.8
+  - agno >= 0.1.0  
+  - pydantic >= 2.0.0
+  - pyyaml >= 6.0.0
+
+## 📞 支持与反馈
+
+如遇到问题或有功能建议，请联系开发团队或提交issue。
+
+---
+
+*MedResearcher SubAgent系统 - 让AI更智能，让开发更简单* 🎉

example/subagent-example/basic_example.py

@@ -0,0 +1,403 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+SubAgent基础使用示例
+
+展示SubAgent系统的基本功能:
+1. 创建简单的对话Agent
+2. 使用动态prompt模板
+3. 结构化JSON输出
+4. 错误处理和调试
+"""
+
+import sys
+import os
+from typing import Optional
+
+# 添加项目根路径到Python路径
+project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
+sys.path.append(project_root)
+
+from src.agent_system import SubAgent
+from example_models import BasicResponse, SentimentAnalysis
+
+
+def create_simple_chat_agent() -> SubAgent:
+    """创建简单的聊天Agent"""
+    print("🤖 创建简单聊天Agent...")
+    
+    try:
+        agent = SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-turbo",
+            name="simple_chat",
+            description="简单的聊天助手",
+            instructions=[
+                "你是一个友好的AI助手",
+                "请用简洁明了的语言回答问题",
+                "保持积极正面的态度"
+            ]
+        )
+        
+        print("✅ 简单聊天Agent创建成功")
+        return agent
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Agent创建失败: {e}")
+        raise
+
+
+def create_structured_output_agent() -> SubAgent:
+    """创建支持结构化输出的Agent"""
+    print("\n🔧 创建结构化输出Agent...")
+    
+    try:
+        agent = SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-max",
+            name="structured_responder",
+            description="提供结构化响应的智能助手",
+            instructions=[
+                "你是一个专业的响应助手",
+                "始终提供结构化的JSON格式输出",
+                "确保响应准确和有用"
+            ],
+            response_model=BasicResponse
+        )
+        
+        print("✅ 结构化输出Agent创建成功")
+        return agent
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 结构化输出Agent创建失败: {e}")
+        raise
+
+
+def create_sentiment_agent() -> SubAgent:
+    """创建情感分析Agent"""
+    print("\n💭 创建情感分析Agent...")
+    
+    instructions = [
+        "你是专业的文本情感分析专家",
+        "准确识别文本的情感倾向：positive（积极）、negative（消极）、neutral（中性）",
+        "提供0-1范围的置信度评分",
+        "给出详细的分析说明和关键词"
+    ]
+    
+    prompt_template = """
+请对以下文本进行情感分析：
+
+文本内容："{text}"
+
+分析要求：
+1. 识别情感倾向（positive/negative/neutral）
+2. 评估分析置信度（0-1之间的浮点数）
+3. 提供分析说明和依据
+4. 提取影响情感判断的关键词
+
+请严格按照指定的JSON格式返回结果。
+"""
+    
+    try:
+        agent = SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-max",
+            name="sentiment_analyzer",
+            description="专业的文本情感分析系统",
+            instructions=instructions,
+            prompt_template=prompt_template,
+            response_model=SentimentAnalysis
+        )
+        
+        print("✅ 情感分析Agent创建成功")
+        return agent
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 情感分析Agent创建失败: {e}")
+        raise
+
+
+def demo_simple_chat():
+    """演示简单对话功能"""
+    print("\n" + "="*50)
+    print("🗣️  简单对话演示")
+    print("="*50)
+    
+    try:
+        agent = create_simple_chat_agent()
+        
+        # 测试问题列表
+        test_questions = [
+            "你好！请介绍一下你自己",
+            "什么是人工智能？",
+            "请给我一些学习Python的建议"
+        ]
+        
+        for i, question in enumerate(test_questions, 1):
+            print(f"\n问题 {i}: {question}")
+            try:
+                response = agent.run(prompt=question)
+                print(f"回答: {response}")
+                
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ 回答失败: {e}")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 简单对话演示失败: {e}")
+        return False
+
+
+def demo_structured_response():
+    """演示结构化响应功能"""
+    print("\n" + "="*50)
+    print("📋 结构化响应演示")
+    print("="*50)
+    
+    try:
+        agent = create_structured_output_agent()
+        
+        # 测试请求列表
+        test_requests = [
+            "请解释什么是机器学习",
+            "介绍Python编程语言的特点",
+            "如何提高工作效率？"
+        ]
+        
+        for i, request in enumerate(test_requests, 1):
+            print(f"\n请求 {i}: {request}")
+            try:
+                result = agent.run(prompt=request)
+                print(f"✅ 响应成功:")
+                print(f"   消息: {result.message}")
+                print(f"   成功: {result.success}")
+                print(f"   时间: {result.timestamp}")
+                
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ 响应失败: {e}")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 结构化响应演示失败: {e}")
+        return False
+
+
+def demo_dynamic_prompt():
+    """演示动态prompt模板功能"""
+    print("\n" + "="*50)
+    print("🎭 动态Prompt模板演示")
+    print("="*50)
+    
+    try:
+        agent = create_sentiment_agent()
+        
+        # 测试文本列表
+        test_texts = [
+            "这个产品质量非常好，我很满意！强烈推荐给大家。",
+            "服务态度差，产品质量也不行，非常失望。",
+            "产品功能还可以，价格也合理，算是中规中矩的选择。",
+            "今天天气不错，适合出去散步。",
+            "这部电影真是太精彩了！演员演技出色，剧情引人入胜。"
+        ]
+        
+        for i, text in enumerate(test_texts, 1):
+            print(f"\n文本 {i}: {text}")
+            try:
+                # 使用动态模板构建prompt
+                result = agent.run(template_vars={"text": text})
+                
+                print(f"✅ 分析结果:")
+                print(f"   情感: {result.sentiment}")
+                print(f"   置信度: {result.confidence}")
+                print(f"   说明: {result.explanation}")
+                print(f"   关键词: {result.keywords}")
+                
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ 分析失败: {e}")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 动态prompt演示失败: {e}")
+        return False
+
+
+def demo_error_handling():
+    """演示错误处理功能"""
+    print("\n" + "="*50)
+    print("⚠️  错误处理演示")
+    print("="*50)
+    
+    # 测试各种错误情况
+    error_tests = [
+        {
+            "name": "无效的提供商",
+            "params": {"provider": "invalid_provider", "model_name": "test"},
+            "expected_error": "ValueError"
+        },
+        {
+            "name": "空的prompt模板变量",
+            "params": {"provider": "aliyun", "model_name": "qwen-turbo"},
+            "template_vars": {},
+            "prompt_template": "分析这个文本: {missing_var}",
+            "expected_error": "SubAgentError"
+        }
+    ]
+    
+    for test in error_tests:
+        print(f"\n测试: {test['name']}")
+        try:
+            if 'prompt_template' in test:
+                agent = SubAgent(**test['params'])
+                agent.update_prompt_template(test['prompt_template'])
+                agent.run(template_vars=test.get('template_vars', {}))
+            else:
+                agent = SubAgent(**test['params'])
+            
+            print(f"❌ 预期错误未发生")
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"✅ 捕获到预期错误: {type(e).__name__}: {e}")
+    
+    return True
+
+
+def interactive_demo():
+    """交互式演示"""
+    print("\n" + "="*50)
+    print("💬 交互式演示")
+    print("="*50)
+    print("输入文本进行情感分析，输入'quit'退出")
+    
+    try:
+        agent = create_sentiment_agent()
+        
+        while True:
+            user_input = input("\n请输入要分析的文本: ").strip()
+            
+            if user_input.lower() == 'quit':
+                print("再见!")
+                break
+            
+            if not user_input:
+                continue
+            
+            try:
+                print(f"正在分析: {user_input}")
+                result = agent.run(template_vars={"text": user_input})
+                
+                print(f"\n📊 分析结果:")
+                print(f"情感倾向: {result.sentiment}")
+                print(f"置信度: {result.confidence:.3f}")
+                print(f"分析说明: {result.explanation}")
+                if result.keywords:
+                    print(f"关键词: {', '.join(result.keywords)}")
+                
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ 分析失败: {e}")
+    
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n程序已中断")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 交互式演示失败: {e}")
+
+
+def show_agent_info(agent: SubAgent):
+    """显示Agent信息"""
+    info = agent.get_model_info()
+    print(f"\n📋 Agent信息:")
+    for key, value in info.items():
+        print(f"   {key}: {value}")
+
+
+def main():
+    """主函数 - 运行所有演示"""
+    print("🚀 SubAgent基础使用示例")
+    print("=" * 60)
+    
+    # 运行所有演示
+    demos = [
+        ("简单对话", demo_simple_chat),
+        ("结构化响应", demo_structured_response),
+        ("动态Prompt", demo_dynamic_prompt),
+        ("错误处理", demo_error_handling),
+    ]
+    
+    results = {}
+    
+    for name, demo_func in demos:
+        print(f"\n开始演示: {name}")
+        try:
+            success = demo_func()
+            results[name] = success
+            print(f"{'✅' if success else '❌'} {name}演示{'成功' if success else '失败'}")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ {name}演示异常: {e}")
+            results[name] = False
+    
+    # 显示总结
+    print("\n" + "="*60)
+    print("📊 演示总结")
+    print("="*60)
+    
+    total_demos = len(results)
+    successful_demos = sum(results.values())
+    
+    for name, success in results.items():
+        status = "✅ 成功" if success else "❌ 失败"
+        print(f"   {name}: {status}")
+    
+    print(f"\n🎯 总计: {successful_demos}/{total_demos} 个演示成功")
+    
+    # 询问是否运行交互式演示
+    print(f"\n是否运行交互式演示？(y/n): ", end="")
+    try:
+        choice = input().strip().lower()
+        if choice in ['y', 'yes', '是']:
+            interactive_demo()
+    except (KeyboardInterrupt, EOFError):
+        print("\n程序结束")
+    
+    return successful_demos == total_demos
+
+
+def test_basic_functionality():
+    """测试基础功能"""
+    print("正在测试SubAgent基础功能...")
+    
+    try:
+        # 创建基本Agent
+        agent = SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-turbo",
+            name="test_agent"
+        )
+        
+        print(f"✅ Agent创建成功: {agent}")
+        
+        # 显示Agent信息
+        show_agent_info(agent)
+        
+        # 测试简单对话
+        response = agent.run(prompt="请简单介绍一下你自己")
+        print(f"✅ 对话测试成功，响应长度: {len(str(response))}字符")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 基础功能测试失败: {e}")
+        return False
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 可以选择运行测试或完整演示
+    import sys
+    
+    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--test":
+        # 仅运行基础测试
+        success = test_basic_functionality()
+        exit(0 if success else 1)
+    else:
+        # 运行完整演示
+        main()

example/subagent-example/example_models.py

@@ -0,0 +1,377 @@
+"""
+SubAgent示例Pydantic模型定义
+
+提供各种场景下的结构化输出模型，展示SubAgent系统的灵活性
+"""
+
+from typing import List, Dict, Any, Optional, Literal, Union
+from pydantic import BaseModel, Field, validator
+from datetime import datetime
+
+
+class BasicResponse(BaseModel):
+    """基础响应模型"""
+    
+    message: str = Field(description="响应消息")
+    success: bool = Field(description="处理是否成功", default=True)
+    timestamp: datetime = Field(default_factory=datetime.now, description="响应时间")
+
+
+class SentimentAnalysis(BaseModel):
+    """情感分析结果模型"""
+    
+    sentiment: Literal["positive", "negative", "neutral"] = Field(description="情感倾向")
+    confidence: float = Field(description="置信度", ge=0.0, le=1.0)
+    explanation: str = Field(description="分析说明")
+    keywords: List[str] = Field(description="关键词列表", default_factory=list)
+    
+    @validator('confidence')
+    def validate_confidence(cls, v):
+        """验证置信度范围"""
+        if not 0.0 <= v <= 1.0:
+            raise ValueError('置信度必须在0.0到1.0之间')
+        return round(v, 3)
+
+
+class KeywordExtraction(BaseModel):
+    """关键词提取项"""
+    
+    keyword: str = Field(description="关键词")
+    frequency: int = Field(description="出现频次", ge=1)
+    importance: float = Field(description="重要性评分", ge=0.0, le=1.0)
+    category: str = Field(description="关键词分类", default="general")
+    
+    class Config:
+        json_encoders = {
+            float: lambda v: round(v, 3) if v is not None else None
+        }
+
+
+class TextAnalysisResult(BaseModel):
+    """文本分析完整结果"""
+    
+    # 基本信息
+    text_length: int = Field(description="文本长度（字符数）", ge=0)
+    word_count: int = Field(description="词汇数量", ge=0)
+    language: str = Field(description="检测到的语言", default="zh")
+    
+    # 分析结果
+    summary: str = Field(description="文本摘要")
+    sentiment: SentimentAnalysis = Field(description="情感分析结果")
+    keywords: List[KeywordExtraction] = Field(description="关键词提取结果")
+    
+    # 质量评估
+    readability: Literal["high", "medium", "low"] = Field(description="可读性评估")
+    complexity: float = Field(description="复杂度评分", ge=0.0, le=1.0)
+    
+    @validator('text_length')
+    def validate_text_length(cls, v):
+        """验证文本长度"""
+        if v < 0:
+            raise ValueError('文本长度不能为负数')
+        return v
+    
+    @validator('keywords')
+    def validate_keywords(cls, v):
+        """验证关键词列表"""
+        if len(v) > 20:
+            # 只保留前20个最重要的关键词
+            v = sorted(v, key=lambda x: x.importance, reverse=True)[:20]
+        return v
+
+
+class CategoryClassification(BaseModel):
+    """分类结果项"""
+    
+    category: str = Field(description="分类名称")
+    confidence: float = Field(description="分类置信度", ge=0.0, le=1.0)
+    probability: float = Field(description="分类概率", ge=0.0, le=1.0)
+    
+    @validator('confidence', 'probability')
+    def round_float_values(cls, v):
+        """保留3位小数"""
+        return round(v, 3)
+
+
+class DocumentClassificationResult(BaseModel):
+    """文档分类结果"""
+    
+    primary_category: str = Field(description="主要分类")
+    confidence: float = Field(description="主分类置信度", ge=0.0, le=1.0)
+    
+    all_categories: List[CategoryClassification] = Field(
+        description="所有分类结果（按置信度排序）"
+    )
+    
+    features_used: List[str] = Field(
+        description="使用的特征列表",
+        default_factory=list
+    )
+    
+    processing_time: Optional[float] = Field(
+        description="处理时间（秒）",
+        default=None
+    )
+    
+    @validator('all_categories')
+    def sort_categories(cls, v):
+        """按置信度降序排列"""
+        return sorted(v, key=lambda x: x.confidence, reverse=True)
+
+
+class DataExtractionItem(BaseModel):
+    """数据提取项"""
+    
+    field_name: str = Field(description="字段名称")
+    field_value: Union[str, int, float, bool, None] = Field(description="字段值")
+    confidence: float = Field(description="提取置信度", ge=0.0, le=1.0)
+    source_text: str = Field(description="来源文本片段")
+    extraction_method: str = Field(description="提取方法", default="llm")
+
+
+class StructuredDataExtraction(BaseModel):
+    """结构化数据提取结果"""
+    
+    extracted_data: Dict[str, Any] = Field(description="提取的结构化数据")
+    extraction_items: List[DataExtractionItem] = Field(description="详细提取项目")
+    
+    # 质量评估
+    extraction_quality: Literal["excellent", "good", "fair", "poor"] = Field(
+        description="提取质量评估"
+    )
+    completeness: float = Field(
+        description="完整性评分",
+        ge=0.0,
+        le=1.0
+    )
+    accuracy: float = Field(
+        description="准确性评分", 
+        ge=0.0,
+        le=1.0
+    )
+    
+    # 统计信息
+    total_fields: int = Field(description="总字段数", ge=0)
+    extracted_fields: int = Field(description="成功提取字段数", ge=0)
+    failed_fields: int = Field(description="提取失败字段数", ge=0)
+    
+    @validator('extracted_fields', 'failed_fields')
+    def validate_field_counts(cls, v, values):
+        """验证字段计数"""
+        total = values.get('total_fields', 0)
+        if v > total:
+            raise ValueError('提取字段数不能超过总字段数')
+        return v
+
+
+class TaskExecutionResult(BaseModel):
+    """任务执行结果"""
+    
+    # 任务信息
+    task_id: str = Field(description="任务ID")
+    task_type: str = Field(description="任务类型")
+    status: Literal["completed", "failed", "partial"] = Field(description="执行状态")
+    
+    # 执行详情
+    result_data: Optional[Dict[str, Any]] = Field(description="结果数据", default=None)
+    error_message: Optional[str] = Field(description="错误信息", default=None)
+    warnings: List[str] = Field(description="警告信息", default_factory=list)
+    
+    # 性能指标
+    execution_time: float = Field(description="执行时间（秒）", ge=0.0)
+    memory_usage: Optional[float] = Field(description="内存使用量（MB）", default=None)
+    
+    # 质量评估
+    success_rate: float = Field(description="成功率", ge=0.0, le=1.0)
+    quality_score: float = Field(description="质量评分", ge=0.0, le=1.0)
+    
+    @validator('success_rate', 'quality_score')
+    def round_scores(cls, v):
+        """保留3位小数"""
+        return round(v, 3)
+
+
+class ComprehensiveAnalysisResult(BaseModel):
+    """综合分析结果（组合多个分析）"""
+    
+    # 基本信息
+    analysis_id: str = Field(description="分析ID")
+    input_summary: str = Field(description="输入数据摘要")
+    analysis_timestamp: datetime = Field(default_factory=datetime.now)
+    
+    # 各项分析结果
+    text_analysis: Optional[TextAnalysisResult] = Field(
+        description="文本分析结果",
+        default=None
+    )
+    classification: Optional[DocumentClassificationResult] = Field(
+        description="分类结果",
+        default=None
+    )
+    data_extraction: Optional[StructuredDataExtraction] = Field(
+        description="数据提取结果",
+        default=None
+    )
+    
+    # 综合评估
+    overall_quality: Literal["excellent", "good", "fair", "poor"] = Field(
+        description="整体质量评估"
+    )
+    confidence_level: float = Field(
+        description="整体置信度",
+        ge=0.0,
+        le=1.0
+    )
+    
+    # 处理统计
+    total_processing_time: float = Field(description="总处理时间（秒）", ge=0.0)
+    components_completed: int = Field(description="完成的组件数量", ge=0)
+    components_failed: int = Field(description="失败的组件数量", ge=0)
+    
+    recommendations: List[str] = Field(
+        description="改进建议",
+        default_factory=list
+    )
+    
+    @validator('confidence_level')
+    def validate_confidence(cls, v):
+        """验证并格式化置信度"""
+        return round(v, 3)
+
+
+# 测试模型定义
+def test_models():
+    """测试所有模型定义"""
+    print("正在测试示例模型定义...")
+    
+    try:
+        # 测试基础响应模型
+        basic = BasicResponse(message="测试消息")
+        print(f"✅ BasicResponse模型测试成功: {basic.message}")
+        
+        # 测试情感分析模型
+        sentiment = SentimentAnalysis(
+            sentiment="positive",
+            confidence=0.95,
+            explanation="积极的情感表达",
+            keywords=["好", "满意", "推荐"]
+        )
+        print(f"✅ SentimentAnalysis模型测试成功: {sentiment.sentiment}")
+        
+        # 测试关键词提取模型
+        keyword = KeywordExtraction(
+            keyword="人工智能",
+            frequency=5,
+            importance=0.8,
+            category="technology"
+        )
+        print(f"✅ KeywordExtraction模型测试成功: {keyword.keyword}")
+        
+        # 测试文本分析结果模型
+        text_result = TextAnalysisResult(
+            text_length=150,
+            word_count=25,
+            language="zh",
+            summary="这是一个测试文本摘要",
+            sentiment=sentiment,
+            keywords=[keyword],
+            readability="high",
+            complexity=0.3
+        )
+        print(f"✅ TextAnalysisResult模型测试成功: {text_result.summary}")
+        
+        # 测试分类结果模型
+        classification = DocumentClassificationResult(
+            primary_category="技术文档",
+            confidence=0.92,
+            all_categories=[
+                CategoryClassification(
+                    category="技术文档",
+                    confidence=0.92,
+                    probability=0.87
+                )
+            ]
+        )
+        print(f"✅ DocumentClassificationResult模型测试成功: {classification.primary_category}")
+        
+        # 测试数据提取模型
+        extraction_item = DataExtractionItem(
+            field_name="标题",
+            field_value="SubAgent系统指南",
+            confidence=0.98,
+            source_text="# SubAgent系统指南",
+            extraction_method="pattern_matching"
+        )
+        
+        data_extraction = StructuredDataExtraction(
+            extracted_data={"title": "SubAgent系统指南"},
+            extraction_items=[extraction_item],
+            extraction_quality="excellent",
+            completeness=1.0,
+            accuracy=0.95,
+            total_fields=1,
+            extracted_fields=1,
+            failed_fields=0
+        )
+        print(f"✅ StructuredDataExtraction模型测试成功: {data_extraction.extraction_quality}")
+        
+        # 测试任务执行结果模型
+        task_result = TaskExecutionResult(
+            task_id="task_001",
+            task_type="text_analysis",
+            status="completed",
+            result_data={"status": "success"},
+            execution_time=2.5,
+            success_rate=1.0,
+            quality_score=0.95
+        )
+        print(f"✅ TaskExecutionResult模型测试成功: {task_result.status}")
+        
+        # 测试综合分析结果模型
+        comprehensive = ComprehensiveAnalysisResult(
+            analysis_id="analysis_001",
+            input_summary="测试输入摘要",
+            text_analysis=text_result,
+            classification=classification,
+            data_extraction=data_extraction,
+            overall_quality="excellent",
+            confidence_level=0.93,
+            total_processing_time=5.2,
+            components_completed=3,
+            components_failed=0,
+            recommendations=["继续保持高质量输出"]
+        )
+        print(f"✅ ComprehensiveAnalysisResult模型测试成功: {comprehensive.overall_quality}")
+        
+        # 测试JSON序列化
+        json_str = comprehensive.model_dump_json(indent=2)
+        print(f"✅ JSON序列化测试成功，长度: {len(json_str)}字符")
+        
+        # 列出所有模型字段
+        print("\n📋 模型字段信息:")
+        for model_name, model_class in [
+            ("BasicResponse", BasicResponse),
+            ("SentimentAnalysis", SentimentAnalysis),
+            ("TextAnalysisResult", TextAnalysisResult),
+            ("DocumentClassificationResult", DocumentClassificationResult),
+            ("StructuredDataExtraction", StructuredDataExtraction),
+            ("ComprehensiveAnalysisResult", ComprehensiveAnalysisResult),
+        ]:
+            fields = list(model_class.model_fields.keys())
+            print(f"   {model_name}: {len(fields)} 个字段 - {fields[:3]}{'...' if len(fields) > 3 else ''}")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 模型测试失败: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+        return False
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    success = test_models()
+    if success:
+        print("\n🎉 所有示例模型测试通过!")
+    else:
+        print("\n💥 模型测试失败，请检查定义")

example/subagent-example/text_analysis_example.py

@@ -0,0 +1,762 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+文本分析综合示例
+
+基于SubAgent系统的复杂应用示例，展示：
+1. 多Agent协作系统
+2. 复杂的数据处理pipeline
+3. 结构化输出和错误恢复
+4. 性能监控和质量评估
+"""
+
+import sys
+import os
+import time
+from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
+from datetime import datetime
+import uuid
+
+# 添加项目根路径到Python路径
+project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
+sys.path.append(project_root)
+
+from src.agent_system import SubAgent, create_json_agent
+from example_models import (
+    TextAnalysisResult, 
+    DocumentClassificationResult,
+    StructuredDataExtraction,
+    ComprehensiveAnalysisResult,
+    SentimentAnalysis,
+    KeywordExtraction,
+    DataExtractionItem,
+    CategoryClassification,
+    TaskExecutionResult
+)
+
+
+class TextAnalysisEngine:
+    """文本分析引擎 - 多Agent协作系统"""
+    
+    def __init__(self):
+        """初始化文本分析引擎"""
+        self.agents = {}
+        self.processing_stats = {
+            "total_processed": 0,
+            "successful_analyses": 0,
+            "failed_analyses": 0,
+            "average_processing_time": 0.0
+        }
+        
+        # 初始化所有Agent
+        self._initialize_agents()
+    
+    def _initialize_agents(self):
+        """初始化所有分析Agent"""
+        print("🔧 初始化文本分析引擎...")
+        
+        try:
+            # 1. 情感分析Agent
+            self.agents['sentiment'] = self._create_sentiment_agent()
+            
+            # 2. 关键词提取Agent  
+            self.agents['keywords'] = self._create_keyword_agent()
+            
+            # 3. 文本分类Agent
+            self.agents['classification'] = self._create_classification_agent()
+            
+            # 4. 数据提取Agent
+            self.agents['extraction'] = self._create_extraction_agent()
+            
+            # 5. 综合分析Agent
+            self.agents['comprehensive'] = self._create_comprehensive_agent()
+            
+            print(f"✅ 成功初始化 {len(self.agents)} 个Agent")
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Agent初始化失败: {e}")
+            raise
+    
+    def _create_sentiment_agent(self) -> SubAgent:
+        """创建情感分析Agent"""
+        instructions = [
+            "你是专业的文本情感分析专家",
+            "准确识别文本的情感倾向和情感强度",
+            "提供详细的分析依据和相关关键词",
+            "对分析结果给出可信度评估"
+        ]
+        
+        prompt_template = """
+请对以下文本进行深入的情感分析：
+
+【文本内容】
+{text}
+
+【分析要求】
+1. 识别主要情感倾向（positive/negative/neutral）
+2. 评估情感强度和置信度（0-1）
+3. 提供分析说明和判断依据
+4. 提取影响情感判断的关键词和短语
+5. 考虑语言的细微差别和上下文含义
+
+请提供准确、专业的分析结果。
+"""
+        
+        return SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-max",
+            name="sentiment_analyzer",
+            description="专业的情感分析系统",
+            instructions=instructions,
+            prompt_template=prompt_template,
+            response_model=SentimentAnalysis
+        )
+    
+    def _create_keyword_agent(self) -> SubAgent:
+        """创建关键词提取Agent"""
+        instructions = [
+            "你是专业的关键词提取专家",
+            "从文本中识别最重要和最相关的关键词",
+            "评估关键词的重要性和频率",
+            "对关键词进行合理的分类"
+        ]
+        
+        prompt_template = """
+请从以下文本中提取关键词：
+
+【文本内容】
+{text}
+
+【提取要求】
+1. 识别最重要的关键词和短语
+2. 统计关键词出现频率
+3. 评估每个关键词的重要性（0-1）
+4. 对关键词进行分类（如：人物、地点、概念、技术等）
+5. 排除停用词和无意义词汇
+
+请提供结构化的关键词提取结果。
+"""
+        
+        # 创建专门处理关键词列表的响应模型
+        from pydantic import BaseModel, Field
+        from typing import List
+        
+        class KeywordExtractionResult(BaseModel):
+            keywords: List[KeywordExtraction] = Field(description="提取的关键词列表")
+            total_count: int = Field(description="关键词总数", ge=0)
+            text_complexity: float = Field(description="文本复杂度", ge=0.0, le=1.0)
+        
+        return SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-max",
+            name="keyword_extractor",
+            description="智能关键词提取系统",
+            instructions=instructions,
+            prompt_template=prompt_template,
+            response_model=KeywordExtractionResult
+        )
+    
+    def _create_classification_agent(self) -> SubAgent:
+        """创建文档分类Agent"""
+        instructions = [
+            "你是专业的文档分类专家",
+            "准确识别文档的类型和主题",
+            "提供多级分类和置信度评估",
+            "考虑文档的内容、风格和用途"
+        ]
+        
+        prompt_template = """
+请对以下文档进行分类：
+
+【文档内容】
+{text}
+
+【分类体系】
+主要分类：技术文档、商业文档、学术论文、新闻报道、个人写作、法律文档、医学文档等
+详细分类：根据具体内容进一步细分
+
+【分类要求】
+1. 确定主要分类和置信度
+2. 提供所有可能分类的概率分布
+3. 识别用于分类判断的关键特征
+4. 评估分类的可信度
+
+请提供准确的分类结果。
+"""
+        
+        return SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-max",
+            name="document_classifier",
+            description="智能文档分类系统",
+            instructions=instructions,
+            prompt_template=prompt_template,
+            response_model=DocumentClassificationResult
+        )
+    
+    def _create_extraction_agent(self) -> SubAgent:
+        """创建数据提取Agent"""
+        instructions = [
+            "你是专业的结构化数据提取专家",
+            "从非结构化文本中提取有价值的信息",
+            "确保提取的数据准确性和完整性",
+            "评估提取质量和可靠性"
+        ]
+        
+        prompt_template = """
+请从以下文本中提取结构化数据：
+
+【文本内容】
+{text}
+
+【提取目标】
+根据文本内容自动识别可提取的数据类型，可能包括：
+- 人名、地名、机构名
+- 日期、时间、数量
+- 联系方式、地址
+- 专业术语、概念
+- 关键指标、统计数据
+
+【提取要求】
+1. 自动识别文本中的结构化信息
+2. 为每个提取项提供置信度评估
+3. 记录提取依据和来源文本片段  
+4. 评估整体提取质量和完整性
+
+请提供详细的数据提取结果。
+"""
+        
+        return SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-max",
+            name="data_extractor", 
+            description="智能数据提取系统",
+            instructions=instructions,
+            prompt_template=prompt_template,
+            response_model=StructuredDataExtraction
+        )
+    
+    def _create_comprehensive_agent(self) -> SubAgent:
+        """创建综合分析Agent"""
+        instructions = [
+            "你是文本综合分析专家",
+            "整合多种分析结果提供整体评估",
+            "识别分析中的一致性和矛盾之处",
+            "提供改进建议和深度见解"
+        ]
+        
+        prompt_template = """
+基于以下多维度分析结果，请提供综合评估：
+
+【原始文本】
+{original_text}
+
+【分析结果】
+情感分析: {sentiment_result}
+关键词提取: {keyword_result}  
+文档分类: {classification_result}
+数据提取: {extraction_result}
+
+【综合评估要求】
+1. 评估各项分析结果的一致性
+2. 识别潜在的分析矛盾或问题
+3. 提供整体质量评估
+4. 给出置信度评估
+5. 提出改进建议
+
+请提供专业的综合分析报告。
+"""
+        
+        return SubAgent(
+            provider="aliyun", 
+            model_name="qwen-max",
+            name="comprehensive_analyzer",
+            description="文本综合分析系统",
+            instructions=instructions,
+            prompt_template=prompt_template,
+            response_model=ComprehensiveAnalysisResult
+        )
+    
+    def analyze_text(self, text: str, analysis_id: Optional[str] = None) -> ComprehensiveAnalysisResult:
+        """执行完整的文本分析"""
+        if analysis_id is None:
+            analysis_id = f"analysis_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+        
+        start_time = time.time()
+        self.processing_stats["total_processed"] += 1
+        
+        print(f"\n🔍 开始分析 [{analysis_id}]")
+        print(f"文本长度: {len(text)} 字符")
+        
+        try:
+            # 阶段1: 基础分析
+            print("📊 执行基础分析...")
+            sentiment_result = self._analyze_sentiment(text)
+            keyword_result = self._extract_keywords(text)
+            
+            # 阶段2: 高级分析  
+            print("🧠 执行高级分析...")
+            classification_result = self._classify_document(text)
+            extraction_result = self._extract_data(text)
+            
+            # 阶段3: 综合分析
+            print("🎯 执行综合分析...")
+            comprehensive_result = self._comprehensive_analysis(
+                text, sentiment_result, keyword_result, 
+                classification_result, extraction_result, analysis_id
+            )
+            
+            # 更新统计信息
+            processing_time = time.time() - start_time
+            self.processing_stats["successful_analyses"] += 1
+            self._update_processing_stats(processing_time)
+            
+            print(f"✅ 分析完成 [{analysis_id}] - 耗时: {processing_time:.2f}秒")
+            return comprehensive_result
+            
+        except Exception as e:
+            self.processing_stats["failed_analyses"] += 1
+            print(f"❌ 分析失败 [{analysis_id}]: {e}")
+            raise
+    
+    def _analyze_sentiment(self, text: str) -> SentimentAnalysis:
+        """执行情感分析"""
+        try:
+            result = self.agents['sentiment'].run(template_vars={"text": text})
+            print(f"   情感: {result.sentiment} (置信度: {result.confidence:.3f})")
+            return result
+        except Exception as e:
+            print(f"   ⚠️ 情感分析失败: {e}")
+            # 返回默认结果
+            return SentimentAnalysis(
+                sentiment="neutral",
+                confidence=0.0,
+                explanation=f"分析失败: {e}",
+                keywords=[]
+            )
+    
+    def _extract_keywords(self, text: str):
+        """提取关键词"""
+        try:
+            result = self.agents['keywords'].run(template_vars={"text": text})
+            print(f"   关键词: {result.total_count} 个")
+            return result
+        except Exception as e:
+            print(f"   ⚠️ 关键词提取失败: {e}")
+            # 返回空结果
+            from pydantic import BaseModel, Field
+            from typing import List
+            
+            class KeywordExtractionResult(BaseModel):
+                keywords: List[KeywordExtraction] = Field(default_factory=list)
+                total_count: int = Field(default=0)
+                text_complexity: float = Field(default=0.5)
+            
+            return KeywordExtractionResult()
+    
+    def _classify_document(self, text: str) -> DocumentClassificationResult:
+        """执行文档分类"""
+        try:
+            result = self.agents['classification'].run(template_vars={"text": text})
+            print(f"   分类: {result.primary_category} (置信度: {result.confidence:.3f})")
+            return result
+        except Exception as e:
+            print(f"   ⚠️ 文档分类失败: {e}")
+            # 返回默认结果
+            return DocumentClassificationResult(
+                primary_category="未知",
+                confidence=0.0,
+                all_categories=[
+                    CategoryClassification(
+                        category="未知", 
+                        confidence=0.0, 
+                        probability=0.0
+                    )
+                ]
+            )
+    
+    def _extract_data(self, text: str) -> StructuredDataExtraction:
+        """提取结构化数据"""
+        try:
+            result = self.agents['extraction'].run(template_vars={"text": text})
+            print(f"   数据提取: {result.extracted_fields}/{result.total_fields} 字段")
+            return result
+        except Exception as e:
+            print(f"   ⚠️ 数据提取失败: {e}")
+            # 返回空结果
+            return StructuredDataExtraction(
+                extracted_data={},
+                extraction_items=[],
+                extraction_quality="poor",
+                completeness=0.0,
+                accuracy=0.0,
+                total_fields=0,
+                extracted_fields=0,
+                failed_fields=0
+            )
+    
+    def _comprehensive_analysis(
+        self, 
+        original_text: str,
+        sentiment_result: SentimentAnalysis,
+        keyword_result,
+        classification_result: DocumentClassificationResult,
+        extraction_result: StructuredDataExtraction,
+        analysis_id: str
+    ) -> ComprehensiveAnalysisResult:
+        """执行综合分析"""
+        try:
+            # 准备模板变量
+            template_vars = {
+                "original_text": original_text[:500] + ("..." if len(original_text) > 500 else ""),
+                "sentiment_result": f"情感:{sentiment_result.sentiment}, 置信度:{sentiment_result.confidence}",
+                "keyword_result": f"关键词数量:{getattr(keyword_result, 'total_count', 0)}",
+                "classification_result": f"分类:{classification_result.primary_category}, 置信度:{classification_result.confidence}",
+                "extraction_result": f"提取质量:{extraction_result.extraction_quality}"
+            }
+            
+            result = self.agents['comprehensive'].run(template_vars=template_vars)
+            
+            # 补充一些字段
+            result.analysis_id = analysis_id
+            result.input_summary = f"长度:{len(original_text)}字符, 类型:{classification_result.primary_category}"
+            result.text_analysis = self._build_text_analysis_result(
+                original_text, sentiment_result, keyword_result
+            )
+            result.classification = classification_result
+            result.data_extraction = extraction_result
+            
+            print(f"   综合评估: {result.overall_quality}")
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"   ⚠️ 综合分析失败: {e}")
+            # 构建基本的综合结果
+            return ComprehensiveAnalysisResult(
+                analysis_id=analysis_id,
+                input_summary=f"长度:{len(original_text)}字符",
+                overall_quality="poor",
+                confidence_level=0.0,
+                total_processing_time=0.0,
+                components_completed=0,
+                components_failed=4,
+                recommendations=["分析失败，请检查输入文本和系统配置"]
+            )
+    
+    def _build_text_analysis_result(
+        self, 
+        text: str, 
+        sentiment: SentimentAnalysis, 
+        keyword_result
+    ) -> TextAnalysisResult:
+        """构建文本分析结果"""
+        
+        # 获取关键词列表
+        keywords = getattr(keyword_result, 'keywords', [])
+        
+        return TextAnalysisResult(
+            text_length=len(text),
+            word_count=len(text.split()),
+            language="zh",
+            summary=f"文本分析摘要: 情感倾向为{sentiment.sentiment}",
+            sentiment=sentiment,
+            keywords=keywords,
+            readability="medium",
+            complexity=getattr(keyword_result, 'text_complexity', 0.5)
+        )
+    
+    def _update_processing_stats(self, processing_time: float):
+        """更新处理统计信息"""
+        total = self.processing_stats["total_processed"]
+        current_avg = self.processing_stats["average_processing_time"]
+        
+        # 计算新的平均处理时间
+        new_avg = ((current_avg * (total - 1)) + processing_time) / total
+        self.processing_stats["average_processing_time"] = new_avg
+    
+    def get_processing_stats(self) -> Dict[str, Any]:
+        """获取处理统计信息"""
+        return self.processing_stats.copy()
+    
+    def display_stats(self):
+        """显示处理统计"""
+        stats = self.get_processing_stats()
+        print("\n📈 处理统计信息:")
+        print(f"   总处理数: {stats['total_processed']}")
+        print(f"   成功数: {stats['successful_analyses']}")
+        print(f"   失败数: {stats['failed_analyses']}")
+        if stats['total_processed'] > 0:
+            success_rate = stats['successful_analyses'] / stats['total_processed'] * 100
+            print(f"   成功率: {success_rate:.1f}%")
+        print(f"   平均处理时间: {stats['average_processing_time']:.2f}秒")
+
+
+def demo_single_text_analysis():
+    """演示单个文本分析"""
+    print("🔍 单文本分析演示")
+    print("="*50)
+    
+    # 创建分析引擎
+    engine = TextAnalysisEngine()
+    
+    # 测试文本
+    test_text = """
+人工智能技术正在快速发展，深度学习和机器学习算法在各个领域都取得了显著的进展。
+从自然语言处理到计算机视觉，从推荐系统到自动驾驶，AI技术正在改变我们的生活方式。
+
+然而，我们也需要关注AI发展带来的挑战，包括隐私保护、算法偏见、就业影响等问题。
+只有在技术发展和社会责任之间找到平衡，AI才能真正造福人类社会。
+
+总的来说，人工智能的未来充满希望，但也需要我们谨慎对待，确保技术发展的方向符合人类的长远利益。
+"""
+    
+    try:
+        # 执行分析
+        result = engine.analyze_text(test_text)
+        
+        # 显示详细结果
+        display_analysis_result(result)
+        
+        # 显示统计信息
+        engine.display_stats()
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 演示失败: {e}")
+        return False
+
+
+def demo_batch_analysis():
+    """演示批量文本分析"""
+    print("\n🔄 批量文本分析演示")
+    print("="*50)
+    
+    # 创建分析引擎
+    engine = TextAnalysisEngine()
+    
+    # 测试文本集合
+    test_texts = [
+        "今天天气真好，阳光明媚，心情特别愉快！",
+        
+        "公司最新发布的季度财报显示，营收同比增长15%，净利润达到2.3亿元。董事会决定向股东分红每股0.5元。",
+        
+        "机器学习是人工智能的一个重要分支，通过算法让计算机能够从数据中学习模式。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、神经网络等。",
+        
+        "服务态度恶劣，产品质量很差，完全不值这个价格。强烈不推荐大家购买！",
+        
+        "根据《合同法》第一百二十一条规定，当事人一方因第三人的原因造成违约的，应当向对方承担违约责任。"
+    ]
+    
+    results = []
+    start_time = time.time()
+    
+    for i, text in enumerate(test_texts, 1):
+        print(f"\n处理第 {i}/{len(test_texts)} 个文本...")
+        try:
+            result = engine.analyze_text(text, f"batch_{i}")
+            results.append(result)
+            
+            # 显示简要结果
+            print(f"   结果: {result.overall_quality} | 置信度: {result.confidence_level:.3f}")
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"   ❌ 处理失败: {e}")
+            results.append(None)
+    
+    total_time = time.time() - start_time
+    
+    # 显示批量处理总结
+    print(f"\n📊 批量处理完成 - 总耗时: {total_time:.2f}秒")
+    engine.display_stats()
+    
+    # 显示成功处理的结果统计
+    successful_results = [r for r in results if r is not None]
+    if successful_results:
+        print(f"\n🎯 成功处理 {len(successful_results)} 个文本:")
+        
+        quality_stats = {}
+        for result in successful_results:
+            quality = result.overall_quality
+            quality_stats[quality] = quality_stats.get(quality, 0) + 1
+        
+        for quality, count in quality_stats.items():
+            print(f"   {quality}: {count} 个")
+    
+    return len(successful_results) > 0
+
+
+def display_analysis_result(result: ComprehensiveAnalysisResult):
+    """显示详细的分析结果"""
+    print(f"\n📋 详细分析结果 [{result.analysis_id}]")
+    print("="*60)
+    
+    print(f"输入摘要: {result.input_summary}")
+    print(f"分析时间: {result.analysis_timestamp}")
+    print(f"整体质量: {result.overall_quality}")
+    print(f"置信度: {result.confidence_level:.3f}")
+    print(f"处理时间: {result.total_processing_time:.2f}秒")
+    
+    # 文本分析结果
+    if result.text_analysis:
+        ta = result.text_analysis
+        print(f"\n📝 文本分析:")
+        print(f"   长度: {ta.text_length} 字符")
+        print(f"   词数: {ta.word_count}")
+        print(f"   摘要: {ta.summary}")
+        print(f"   情感: {ta.sentiment.sentiment} (置信度: {ta.sentiment.confidence:.3f})")
+        print(f"   可读性: {ta.readability}")
+        if ta.keywords:
+            top_keywords = ta.keywords[:5]
+            print(f"   关键词: {[k.keyword for k in top_keywords]}")
+    
+    # 分类结果
+    if result.classification:
+        cls = result.classification
+        print(f"\n🏷️  文档分类:")
+        print(f"   主分类: {cls.primary_category}")
+        print(f"   置信度: {cls.confidence:.3f}")
+        if len(cls.all_categories) > 1:
+            other_cats = cls.all_categories[1:3]
+            print(f"   其他可能: {[c.category for c in other_cats]}")
+    
+    # 数据提取结果
+    if result.data_extraction:
+        de = result.data_extraction
+        print(f"\n🔍 数据提取:")
+        print(f"   质量: {de.extraction_quality}")
+        print(f"   完整性: {de.completeness:.3f}")
+        print(f"   准确性: {de.accuracy:.3f}")
+        print(f"   字段统计: {de.extracted_fields}/{de.total_fields}")
+        
+        if de.extraction_items:
+            print("   提取项目:")
+            for item in de.extraction_items[:3]:  # 显示前3个
+                print(f"     {item.field_name}: {item.field_value} (置信度: {item.confidence:.3f})")
+    
+    # 改进建议
+    if result.recommendations:
+        print(f"\n💡 改进建议:")
+        for i, rec in enumerate(result.recommendations[:3], 1):
+            print(f"   {i}. {rec}")
+
+
+def interactive_analysis():
+    """交互式分析功能"""
+    print("\n💬 交互式文本分析")
+    print("="*50)
+    print("输入文本进行综合分析，输入'quit'退出")
+    
+    try:
+        engine = TextAnalysisEngine()
+        
+        while True:
+            print("\n" + "-"*30)
+            user_input = input("请输入要分析的文本: ").strip()
+            
+            if user_input.lower() == 'quit':
+                print("分析结束，再见!")
+                break
+            
+            if not user_input:
+                continue
+            
+            if len(user_input) < 10:
+                print("⚠️ 文本太短，请输入至少10个字符")
+                continue
+            
+            try:
+                result = engine.analyze_text(user_input)
+                display_analysis_result(result)
+                
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ 分析失败: {e}")
+        
+        # 显示最终统计
+        engine.display_stats()
+    
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n程序已中断")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 交互式分析失败: {e}")
+
+
+def test_engine_initialization():
+    """测试引擎初始化"""
+    print("正在测试文本分析引擎初始化...")
+    
+    try:
+        engine = TextAnalysisEngine()
+        print(f"✅ 引擎初始化成功，包含 {len(engine.agents)} 个Agent")
+        
+        # 显示Agent信息
+        for name, agent in engine.agents.items():
+            info = agent.get_model_info()
+            print(f"   {name}: {info['model_name']} ({info['provider']})")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 引擎初始化失败: {e}")
+        return False
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    print("🚀 文本分析综合示例")
+    print("="*60)
+    
+    # 运行各种演示
+    demos = [
+        ("引擎初始化测试", test_engine_initialization),
+        ("单文本分析", demo_single_text_analysis), 
+        ("批量文本分析", demo_batch_analysis),
+    ]
+    
+    results = {}
+    
+    for name, demo_func in demos:
+        print(f"\n开始: {name}")
+        try:
+            success = demo_func()
+            results[name] = success
+            print(f"{'✅' if success else '❌'} {name} {'成功' if success else '失败'}")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ {name} 异常: {e}")
+            results[name] = False
+    
+    # 显示总结
+    print(f"\n📊 演示总结")
+    print("="*60)
+    
+    successful_demos = sum(results.values())
+    total_demos = len(results)
+    
+    for name, success in results.items():
+        status = "✅ 成功" if success else "❌ 失败"
+        print(f"   {name}: {status}")
+    
+    print(f"\n🎯 总计: {successful_demos}/{total_demos} 个演示成功")
+    
+    # 询问是否运行交互式演示
+    if successful_demos > 0:
+        try:
+            choice = input("\n是否运行交互式分析？(y/n): ").strip().lower()
+            if choice in ['y', 'yes', '是']:
+                interactive_analysis()
+        except (KeyboardInterrupt, EOFError):
+            print("\n程序结束")
+    
+    return successful_demos == total_demos
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 可以选择运行测试或完整演示
+    import sys
+    
+    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--test":
+        # 仅运行初始化测试
+        success = test_engine_initialization()
+        exit(0 if success else 1)
+    else:
+        # 运行完整演示
+        main()

info_extractor.py

@@ -0,0 +1,147 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+基于LangExtract的MIMIC论文信息提取器
+从医学论文中提取结构化的复现任务信息
+
+作者：MedResearcher项目
+创建时间：2025-01-25
+"""
+
+import argparse
+import logging
+
+from src.extractor import MIMICLangExtractBuilder
+
+# 配置日志
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO, 
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+
+
+def setup_args():
+    """设置命令行参数解析
+    
+    Returns:
+        argparse.Namespace: 解析后的命令行参数
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description='MIMIC论文信息提取工具 - 基于LangExtract从医学论文中提取结构化复现信息',
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog='''
+使用示例:
+  %(prog)s                                          # 使用默认参数
+  %(prog)s --papers_dir dataset/markdowns          # 指定论文目录
+  %(prog)s --output_file results/dataset.json      # 指定输出文件
+  %(prog)s --test_mode --max_papers 5              # 测试模式，只处理5篇论文
+        '''
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--papers_dir',
+        type=str,
+        default='dataset/markdowns',
+        help='markdown论文文件目录 (默认: dataset/markdowns)'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--output_file',
+        type=str,
+        default='dataset/reproduction_tasks/mimic_langextract_dataset.json',
+        help='输出数据集文件路径 (默认: dataset/reproduction_tasks/mimic_langextract_dataset.json)'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--test_mode',
+        action='store_true',
+        help='测试模式，只处理少量论文进行验证'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--max_papers',
+        type=int,
+        default=None,
+        help='最大处理论文数量，用于测试 (默认: 处理所有论文)'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--log_level',
+        type=str,
+        default='INFO',
+        choices=['DEBUG', 'INFO', 'WARNING', 'ERROR'],
+        help='日志级别 (默认: INFO)'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--doc_workers',
+        type=int,
+        default=50,
+        help='文档并行处理工作线程数 (默认: 4)'
+    )
+    
+    return parser.parse_args()
+
+
+def main():
+    """主函数 - 执行MIMIC论文信息提取任务"""
+    try:
+        # 解析命令行参数
+        args = setup_args()
+        
+        # 设置日志级别
+        logging.getLogger().setLevel(getattr(logging, args.log_level))
+        
+        # 初始化信息提取器
+        builder = MIMICLangExtractBuilder(doc_workers=args.doc_workers)
+        
+        print(f"=== MIMIC论文信息提取工具启动 ===")
+        print(f"论文目录: {args.papers_dir}")
+        print(f"输出文件: {args.output_file}")
+        print(f"测试模式: {'是' if args.test_mode else '否'}")
+        if args.max_papers:
+            print(f"最大论文数: {args.max_papers}")
+        print(f"文档并行度: {args.doc_workers} 线程")
+        print(f"日志级别: {args.log_level}")
+        print(f"========================")
+        
+        # 构建复现数据集
+        print("\n开始构建MIMIC复现数据集...")
+        dataset = builder.build_reproduction_dataset(
+            papers_dir=args.papers_dir,
+            output_file=args.output_file,
+            max_papers=args.max_papers if args.test_mode or args.max_papers else None
+        )
+        
+        # 统计结果
+        total_papers = dataset['metadata']['total_papers']
+        successful_extractions = sum(
+            1 for paper in dataset['papers'].values()
+            if any(module.get('extraction_count', 0) > 0 
+                   for module in paper.get('modules', {}).values())
+        )
+        
+        print(f"\n=== 构建完成 ===")
+        print(f"总论文数: {total_papers}")
+        print(f"成功提取: {successful_extractions}/{total_papers}")
+        print(f"成功率: {successful_extractions/total_papers*100:.1f}%")
+        print(f"结果保存至: {args.output_file}")
+        print(f"交互式报告: {args.output_file.replace('.json', '.html')}")
+        print(f"===============")
+        
+        return 0
+        
+    except FileNotFoundError as e:
+        print(f"错误: 找不到指定的文件或目录 - {e}")
+        return 1
+    except ValueError as e:
+        print(f"错误: 参数值无效 - {e}")
+        return 1
+    except Exception as e:
+        print(f"错误: 程序执行异常 - {e}")
+        logging.exception("详细错误信息:")
+        return 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    exit_code = main()
+    exit(exit_code)

papers_crawler.py

@@ -22,7 +22,7 @@ def setup_args():
     
     parser.add_argument(
         '--paper_website',
-        default=["arxiv","medrxiv"],
+        default=["medrxiv"],
         help='论文网站 (默认: arxiv,medrxiv)',
         nargs='+',
         choices=["arxiv","medrxiv"]
@@ -35,6 +35,20 @@ def setup_args():
         help='并行处理线程数 (默认: 20)'
     )
 
+    parser.add_argument(
+        '--csv-download',
+        type=str,
+        default="yes",
+        help='指定CSV文件路径'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--pdf_download_list',
+        type=str,
+        default='dataset/mimic_papers_20250825.csv',
+        help='指定PDF下载目录'
+    )
+    
     return parser.parse_args()
 
 
@@ -45,18 +59,20 @@ def main():
         # 解析命令行参数
         args = setup_args()
         
-        print(f"=== 论文爬取工具启动 ===")
-        print(f"论文数据源: {args.paper_website}")
-        print(f"并行处理数: {args.parallel}")
-        print(f"========================")
-        
         # 初始化论文爬取器
         crawler = PaperCrawler(
             websites=args.paper_website,
             parallel=args.parallel
         )
         
+        
+        print(f"=== 论文爬取工具启动 ===")
+        print(f"论文数据源: {args.paper_website}")
+        print(f"并行处理数: {args.parallel}")
+        print(f"========================")
+        
         # 执行论文爬取
+        if args.csv_download:
             print("开始爬取MIMIC-4相关论文...")
             papers = crawler.crawl_papers()
         
@@ -70,6 +86,23 @@ def main():
             else:
                 print("未找到相关论文，请检查网络连接或关键词设置")
         
+        # 如果指定了PDF下载测试，执行测试
+        if args.pdf_download_list:
+            print(f"=== PDF下载功能测试 ===")
+            print(f"CSV文件: {args.pdf_download_list}")
+            print(f"并发数: {args.parallel}")
+            print(f"========================")
+            
+            # 执行PDF下载
+            stats = crawler.download_pdfs_from_csv(args.pdf_download_list)
+            
+            print(f"\n=== PDF下载测试完成 ===")
+            print(f"总数: {stats['total']} 篇论文")
+            print(f"成功: {stats['success']} 篇 ({stats['success']/stats['total']*100:.1f}%)")
+            print(f"失败: {stats['failed']} 篇 ({stats['failed']/stats['total']*100:.1f}%)")
+            print(f"========================")
+            return 0
+        
     except FileNotFoundError as e:
         print(f"错误: 找不到指定的文件 - {e}")
         return 1

pdf_parser.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+import argparse
+
+from src.parse import PDFParser
+
+
+def setup_args():
+    """设置命令行参数解析
+    
+    Returns:
+        argparse.Namespace: 解析后的命令行参数
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description='PDF解析工具 - 用于将PDF文件通过OCR API转换为Markdown格式',
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog='''
+使用示例:
+  %(prog)s                                    # 使用默认参数
+  %(prog)s --pdf-dir dataset/pdfs             # 指定PDF目录
+  %(prog)s --parallel 10                      # 设置并行度为10
+  %(prog)s --markdown-dir output/markdowns    # 指定输出目录
+        '''
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--pdf-dir',
+        default="dataset/pdfs",
+        help='PDF文件目录 (默认: dataset/pdfs)'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--parallel',
+        type=int,
+        default=5,
+        help='并发处理线程数 (默认: 5，降低并发避免服务器过载)'
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        '--markdown-dir',
+        default="dataset/markdowns",
+        help='Markdown输出目录 (默认: dataset/markdowns)'
+    )
+    
+    return parser.parse_args()
+
+
+def main():
+    """主函数 - 执行PDF解析任务"""
+    try:
+        # 解析命令行参数
+        args = setup_args()
+        
+        # 初始化PDF解析器
+        parser = PDFParser(
+            pdf_dir=args.pdf_dir,
+            parallel=args.parallel,
+            markdown_dir=args.markdown_dir
+        )
+        
+        print(f"=== PDF解析工具启动 ===")
+        print(f"PDF目录: {args.pdf_dir}")
+        print(f"并发数: {args.parallel}")
+        print(f"输出目录: {args.markdown_dir}")
+        print(f"========================")
+        
+        # 执行PDF解析
+        print("开始处理PDF文件...")
+        stats = parser.parse_all_pdfs()
+        
+        print(f"\n=== 解析完成 ===")
+        print(f"总数: {stats['total']} 个文件")
+        print(f"成功: {stats['success']} 个 ({stats['success']/stats['total']*100:.1f}%)" if stats['total'] > 0 else "成功: 0 个")
+        print(f"失败: {stats['failed']} 个 ({stats['failed']/stats['total']*100:.1f}%)" if stats['total'] > 0 else "失败: 0 个") 
+        print(f"================")
+        
+        return 0
+        
+    except FileNotFoundError as e:
+        print(f"错误: 找不到指定的目录 - {e}")
+        return 1
+    except ValueError as e:
+        print(f"错误: 参数值无效 - {e}")
+        return 1
+    except Exception as e:
+        print(f"错误: 程序执行异常 - {e}")
+        return 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    exit_code = main()
+    exit(exit_code)

pyproject.toml

@@ -5,5 +5,12 @@ description = "Add your description here"
 readme = "README.md"
 requires-python = ">=3.13"
 dependencies = [
+    "agno>=1.7.12",
+    "httpx[socks]>=0.28.1",
+    "langextract>=1.0.8",
+    "ollama>=0.5.3",
+    "openai>=1.101.0",
+    "pydantic",
+    "pyyaml>=6.0.2",
     "requests>=2.32.5",
 ]

src/agent_system/__init__.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+"""
+Agent System Module
+
+基于Agno框架的SubAgent系统实现
+为MedResearcher项目提供智能Agent功能
+"""
+
+__version__ = "0.1.0"
+
+# 导入核心类
+from .subagent import SubAgent, create_json_agent
+from .config_loader import load_llm_config, get_model_config
+from .model_factory import create_agno_model, list_available_models
+from .json_processor import parse_json_response, JSONProcessor
+
+# 导入异常类
+from .subagent import SubAgentError, ConfigurationError, ModelError
+from .json_processor import JSONParseError
+
+__all__ = [
+    # 核心类
+    'SubAgent',
+    'JSONProcessor',
+    
+    # 便捷函数
+    'create_json_agent',
+    'load_llm_config',
+    'get_model_config',
+    'create_agno_model',
+    'list_available_models',
+    'parse_json_response',
+    
+    # 异常类
+    'SubAgentError',
+    'ConfigurationError',
+    'ModelError',
+    'JSONParseError',
+]

src/agent_system/config_loader.py

@@ -0,0 +1,292 @@
+"""
+配置加载模块
+
+负责解析LLM配置文件和环境变量，为SubAgent提供统一的配置接口
+"""
+
+import os
+import yaml
+from typing import Dict, Any, Optional
+from pathlib import Path
+
+
+def load_llm_config(config_path: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    加载LLM配置文件和环境变量
+    
+    Args:
+        config_path: 配置文件路径，默认为 src/config/llm_config.yaml
+    
+    Returns:
+        完整的LLM配置字典，包含所有提供商和环境变量
+        
+    Raises:
+        FileNotFoundError: 配置文件不存在
+        yaml.YAMLError: YAML解析错误
+        ValueError: 配置格式错误
+    """
+    
+    # 确定配置文件路径
+    if config_path is None:
+        # 获取项目根目录
+        current_dir = Path(__file__).parent
+        project_root = current_dir.parent.parent
+        config_path = project_root / "src" / "config" / "llm_config.yaml"
+    
+    config_path = Path(config_path)
+    
+    # 检查配置文件是否存在
+    if not config_path.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"LLM配置文件不存在: {config_path}")
+    
+    # 读取YAML配置文件
+    try:
+        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            config = yaml.safe_load(file)
+    except yaml.YAMLError as e:
+        raise yaml.YAMLError(f"YAML配置文件解析失败: {e}")
+    except Exception as e:
+        raise ValueError(f"读取配置文件失败: {e}")
+    
+    # 验证配置结构
+    if not isinstance(config, dict):
+        raise ValueError("配置文件格式错误：根元素必须是字典")
+    
+    # 加载环境变量配置
+    env_config = load_env_config()
+    
+    # 处理环境变量替换
+    config = _resolve_env_variables(config, env_config)
+    
+    return config
+
+
+def load_env_config(env_path: Optional[str] = None) -> Dict[str, str]:
+    """
+    加载环境变量配置
+    
+    Args:
+        env_path: .env文件路径，默认为 src/config/.env
+    
+    Returns:
+        环境变量字典
+    """
+    
+    # 确定环境变量文件路径
+    if env_path is None:
+        current_dir = Path(__file__).parent
+        project_root = current_dir.parent.parent
+        env_path = project_root / "src" / "config" / ".env"
+    
+    env_config = {}
+    
+    # 尝试加载.env文件
+    env_path = Path(env_path)
+    if env_path.exists():
+        try:
+            with open(env_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+                for line in file:
+                    line = line.strip()
+                    if line and not line.startswith('#') and '=' in line:
+                        key, value = line.split('=', 1)
+                        env_config[key.strip()] = value.strip()
+        except Exception as e:
+            print(f"警告: 读取.env文件失败: {e}")
+    
+    # 同时从系统环境变量中加载
+    env_keys = ['DASHSCOPE_API_KEY', 'OPENAI_API_KEY', 'DEEPSEEK_API_KEY']
+    for key in env_keys:
+        if key in os.environ:
+            env_config[key] = os.environ[key]
+    
+    return env_config
+
+
+def _resolve_env_variables(config: Dict[str, Any], env_config: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    解析配置中的环境变量占位符
+    
+    Args:
+        config: 原始配置
+        env_config: 环境变量配置
+        
+    Returns:
+        解析后的配置
+    """
+    
+    def resolve_value(value):
+        if isinstance(value, str) and value.startswith('${') and value.endswith('}'):
+            # 提取环境变量名称
+            env_var = value[2:-1]  # 去掉 ${ 和 }
+            
+            if env_var in env_config:
+                return env_config[env_var]
+            elif env_var in os.environ:
+                return os.environ[env_var]
+            else:
+                print(f"警告: 环境变量 {env_var} 未定义，保持原值")
+                return value
+        elif isinstance(value, dict):
+            return {k: resolve_value(v) for k, v in value.items()}
+        elif isinstance(value, list):
+            return [resolve_value(item) for item in value]
+        else:
+            return value
+    
+    return resolve_value(config)
+
+
+def get_provider_config(config: Dict[str, Any], provider: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    获取特定提供商的配置
+    
+    Args:
+        config: 完整的LLM配置
+        provider: 提供商名称 (如 'aliyun', 'deepseek', 'openai')
+        
+    Returns:
+        提供商配置字典
+        
+    Raises:
+        ValueError: 提供商不存在
+    """
+    
+    if provider not in config:
+        available_providers = list(config.keys())
+        raise ValueError(f"提供商 '{provider}' 不存在，可用提供商: {available_providers}")
+    
+    return config[provider]
+
+
+def get_model_config(config: Dict[str, Any], provider: str, model_name: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    获取特定模型的配置
+    
+    Args:
+        config: 完整的LLM配置
+        provider: 提供商名称
+        model_name: 模型名称
+        
+    Returns:
+        模型配置字典
+        
+    Raises:
+        ValueError: 提供商或模型不存在
+    """
+    
+    provider_config = get_provider_config(config, provider)
+    
+    if 'models' not in provider_config:
+        raise ValueError(f"提供商 '{provider}' 配置中缺少 models 字段")
+    
+    models = provider_config['models']
+    
+    if model_name not in models:
+        available_models = list(models.keys())
+        raise ValueError(f"模型 '{model_name}' 在提供商 '{provider}' 中不存在，可用模型: {available_models}")
+    
+    model_config = models[model_name].copy()
+    
+    # 添加提供商级别的配置
+    for key in ['base_url', 'api_key']:
+        if key in provider_config:
+            model_config[key] = provider_config[key]
+    
+    return model_config
+
+
+def validate_config(config: Dict[str, Any]) -> bool:
+    """
+    验证配置文件的完整性
+    
+    Args:
+        config: LLM配置字典
+        
+    Returns:
+        验证是否通过
+    """
+    
+    required_providers = ['aliyun', 'deepseek', 'openai']
+    missing_providers = []
+    
+    for provider in required_providers:
+        if provider not in config:
+            missing_providers.append(provider)
+    
+    if missing_providers:
+        print(f"警告: 缺少提供商配置: {missing_providers}")
+    
+    # 验证每个提供商的配置结构
+    valid = True
+    for provider_name, provider_config in config.items():
+        if not isinstance(provider_config, dict):
+            print(f"错误: 提供商 '{provider_name}' 配置必须是字典")
+            valid = False
+            continue
+        
+        if 'models' not in provider_config:
+            print(f"错误: 提供商 '{provider_name}' 缺少 models 字段")
+            valid = False
+            continue
+            
+        models = provider_config['models']
+        if not isinstance(models, dict) or not models:
+            print(f"错误: 提供商 '{provider_name}' 的 models 必须是非空字典")
+            valid = False
+            continue
+        
+        # 验证每个模型配置
+        for model_name, model_config in models.items():
+            if not isinstance(model_config, dict):
+                print(f"错误: 模型 '{model_name}' 配置必须是字典")
+                valid = False
+                continue
+                
+            required_fields = ['class', 'params']
+            for field in required_fields:
+                if field not in model_config:
+                    print(f"错误: 模型 '{model_name}' 缺少必需字段: {field}")
+                    valid = False
+    
+    return valid
+
+
+# 测试函数
+def test_config_loading():
+    """测试配置加载功能"""
+    try:
+        print("正在测试配置加载...")
+        
+        # 加载配置
+        config = load_llm_config()
+        print(f"✅ 配置加载成功，找到 {len(config)} 个提供商")
+        
+        # 验证配置
+        is_valid = validate_config(config)
+        print(f"✅ 配置验证: {'通过' if is_valid else '失败'}")
+        
+        # 测试提供商配置获取
+        try:
+            aliyun_config = get_provider_config(config, 'aliyun')
+            print(f"✅ 阿里云配置获取成功，包含 {len(aliyun_config.get('models', {}))} 个模型")
+        except ValueError as e:
+            print(f"❌ 阿里云配置获取失败: {e}")
+        
+        # 测试模型配置获取
+        try:
+            qwen_config = get_model_config(config, 'aliyun', 'qwen-max')
+            print(f"✅ qwen-max模型配置获取成功")
+            print(f"   模型类: {qwen_config.get('class', 'N/A')}")
+            print(f"   模型ID: {qwen_config.get('params', {}).get('id', 'N/A')}")
+        except ValueError as e:
+            print(f"❌ qwen-max模型配置获取失败: {e}")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 配置加载测试失败: {e}")
+        return False
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_config_loading()

src/agent_system/json_processor.py

@@ -0,0 +1,404 @@
+"""
+JSON处理器模块
+
+提供强大的JSON解析和验证功能，支持零容错解析和Pydantic模型集成
+"""
+
+import json
+import re
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Type, Union, get_origin, get_args
+from pydantic import BaseModel, ValidationError
+
+
+class JSONParseError(Exception):
+    """JSON解析错误"""
+    pass
+
+
+class JSONProcessor:
+    """
+    JSON处理器类
+    
+    提供多种JSON解析策略，确保即使在不完美的JSON输出下也能成功解析
+    """
+    
+    def __init__(self):
+        """初始化JSON处理器"""
+        pass
+    
+    def parse_json_response(
+        self, 
+        response: str, 
+        response_model: Optional[Type[BaseModel]] = None
+    ) -> Union[Dict, List, BaseModel]:
+        """
+        解析JSON响应
+        
+        Args:
+            response: 响应字符串
+            response_model: 可选的Pydantic模型类
+            
+        Returns:
+            解析后的数据对象或模型实例
+            
+        Raises:
+            JSONParseError: 解析失败时抛出
+        """
+        
+        if not response or not response.strip():
+            raise JSONParseError("响应为空，无法解析JSON")
+        
+        # 清理响应字符串
+        cleaned_response = self._clean_response(response)
+        
+        # 尝试多种解析策略
+        parsed_data = self._try_multiple_parsing_strategies(cleaned_response)
+        
+        if parsed_data is None:
+            raise JSONParseError(f"所有解析策略都失败了，响应内容: {response[:200]}...")
+        
+        # 如果指定了响应模型，尝试创建模型实例
+        if response_model is not None:
+            return self._create_model_instance(parsed_data, response_model)
+        
+        return parsed_data
+    
+    def _clean_response(self, response: str) -> str:
+        """
+        清理响应字符串
+        
+        Args:
+            response: 原始响应
+            
+        Returns:
+            清理后的响应
+        """
+        
+        # 去除首尾空白
+        cleaned = response.strip()
+        
+        # 移除可能的markdown代码块标记
+        if cleaned.startswith('```json'):
+            cleaned = cleaned[7:]
+        elif cleaned.startswith('```'):
+            cleaned = cleaned[3:]
+        
+        if cleaned.endswith('```'):
+            cleaned = cleaned[:-3]
+        
+        # 移除可能的额外引号包装
+        if cleaned.startswith('"') and cleaned.endswith('"'):
+            try:
+                # 尝试解析为字符串，看是否是被引号包装的JSON
+                unquoted = json.loads(cleaned)
+                if isinstance(unquoted, str):
+                    cleaned = unquoted
+            except json.JSONDecodeError:
+                pass
+        
+        return cleaned.strip()
+    
+    def _try_multiple_parsing_strategies(self, response: str) -> Optional[Union[Dict, List]]:
+        """
+        尝试多种解析策略
+        
+        Args:
+            response: 清理后的响应
+            
+        Returns:
+            解析成功的数据，或None
+        """
+        
+        strategies = [
+            self._strategy_direct_parse,
+            self._strategy_extract_json_block,
+            self._strategy_find_json_structure,
+            self._strategy_regex_extract,
+            self._strategy_fix_common_errors,
+        ]
+        
+        for strategy in strategies:
+            try:
+                result = strategy(response)
+                if result is not None:
+                    return result
+            except Exception:
+                continue
+        
+        return None
+    
+    def _strategy_direct_parse(self, response: str) -> Optional[Union[Dict, List]]:
+        """策略1: 直接解析JSON"""
+        try:
+            return json.loads(response)
+        except json.JSONDecodeError:
+            return None
+    
+    def _strategy_extract_json_block(self, response: str) -> Optional[Union[Dict, List]]:
+        """策略2: 提取JSON代码块"""
+        # 查找被代码块包围的JSON
+        code_block_pattern = r'```(?:json)?\s*([\s\S]*?)\s*```'
+        matches = re.findall(code_block_pattern, response, re.IGNORECASE)
+        
+        for match in matches:
+            try:
+                return json.loads(match.strip())
+            except json.JSONDecodeError:
+                continue
+        
+        return None
+    
+    def _strategy_find_json_structure(self, response: str) -> Optional[Union[Dict, List]]:
+        """策略3: 查找JSON结构"""
+        # 查找第一个完整的JSON对象或数组
+        for start_char, end_char in [("{", "}"), ("[", "]")]:
+            json_str = self._extract_complete_json_structure(response, start_char, end_char)
+            if json_str:
+                try:
+                    return json.loads(json_str)
+                except json.JSONDecodeError:
+                    continue
+        
+        return None
+    
+    def _strategy_regex_extract(self, response: str) -> Optional[Union[Dict, List]]:
+        """策略4: 正则表达式提取"""
+        # 使用正则表达式查找JSON模式
+        patterns = [
+            r'\{[^{}]*(?:\{[^{}]*\}[^{}]*)*\}',  # 嵌套对象
+            r'\[[^\[\]]*(?:\[[^\[\]]*\][^\[\]]*)*\]',  # 嵌套数组
+        ]
+        
+        for pattern in patterns:
+            matches = re.findall(pattern, response)
+            for match in matches:
+                try:
+                    return json.loads(match)
+                except json.JSONDecodeError:
+                    continue
+        
+        return None
+    
+    def _strategy_fix_common_errors(self, response: str) -> Optional[Union[Dict, List]]:
+        """策略5: 修复常见JSON错误"""
+        # 修复常见的JSON格式错误
+        fixed_response = response
+        
+        # 修复单引号为双引号
+        fixed_response = re.sub(r"'([^']*)':", r'"\1":', fixed_response)
+        fixed_response = re.sub(r":\s*'([^']*)'", r': "\1"', fixed_response)
+        
+        # 修复末尾逗号
+        fixed_response = re.sub(r',(\s*[}\]])', r'\1', fixed_response)
+        
+        # 修复未引用的键
+        fixed_response = re.sub(r'(\w+):', r'"\1":', fixed_response)
+        
+        try:
+            return json.loads(fixed_response)
+        except json.JSONDecodeError:
+            return None
+    
+    def _extract_complete_json_structure(
+        self, 
+        text: str, 
+        start_char: str, 
+        end_char: str
+    ) -> Optional[str]:
+        """
+        提取完整的JSON结构
+        
+        Args:
+            text: 文本内容
+            start_char: 开始字符 ('{' 或 '[')
+            end_char: 结束字符 ('}' 或 ']')
+            
+        Returns:
+            提取的JSON字符串或None
+        """
+        
+        start_idx = text.find(start_char)
+        if start_idx == -1:
+            return None
+        
+        # 使用计数器匹配嵌套结构
+        count = 0
+        in_string = False
+        escape_next = False
+        
+        for i, char in enumerate(text[start_idx:], start_idx):
+            if escape_next:
+                escape_next = False
+                continue
+            
+            if char == '\\' and in_string:
+                escape_next = True
+                continue
+            
+            if char == '"' and not escape_next:
+                in_string = not in_string
+                continue
+            
+            if not in_string:
+                if char == start_char:
+                    count += 1
+                elif char == end_char:
+                    count -= 1
+                    
+                    if count == 0:
+                        return text[start_idx:i+1]
+        
+        # 如果没有找到匹配的结束符，返回到字符串末尾
+        if count > 0:
+            return text[start_idx:]
+        
+        return None
+    
+    def _create_model_instance(
+        self, 
+        data: Union[Dict, List], 
+        response_model: Type[BaseModel]
+    ) -> BaseModel:
+        """
+        创建Pydantic模型实例
+        
+        Args:
+            data: 解析后的数据
+            response_model: Pydantic模型类
+            
+        Returns:
+            模型实例
+            
+        Raises:
+            JSONParseError: 模型验证失败
+        """
+        
+        try:
+            # 如果数据是列表但模型期望对象，尝试包装
+            if isinstance(data, list) and not self._is_list_model(response_model):
+                # 尝试将列表作为某个字段的值
+                field_names = list(response_model.model_fields.keys())
+                if field_names:
+                    # 使用第一个字段名作为包装器
+                    data = {field_names[0]: data}
+            
+            # 创建模型实例
+            return response_model(**data)
+            
+        except ValidationError as e:
+            # 详细的验证错误信息
+            error_msg = f"Pydantic模型验证失败: {e}"
+            raise JSONParseError(error_msg)
+        except TypeError as e:
+            error_msg = f"模型实例化失败: {e}"
+            raise JSONParseError(error_msg)
+    
+    def _is_list_model(self, model: Type[BaseModel]) -> bool:
+        """
+        检查模型是否期望列表类型
+        
+        Args:
+            model: Pydantic模型类
+            
+        Returns:
+            是否为列表模型
+        """
+        
+        # 检查模型的字段类型
+        for field_info in model.model_fields.values():
+            annotation = field_info.annotation
+            origin = get_origin(annotation)
+            
+            # 如果有字段是List类型，认为这是一个列表模型
+            if origin is list or origin is List:
+                return True
+        
+        return False
+    
+    def validate_json_schema(self, data: Dict, schema: Dict) -> bool:
+        """
+        验证JSON数据是否符合指定的schema
+        
+        Args:
+            data: JSON数据
+            schema: JSON schema
+            
+        Returns:
+            是否符合schema
+        """
+        
+        try:
+            import jsonschema
+            jsonschema.validate(data, schema)
+            return True
+        except ImportError:
+            # 如果没有安装jsonschema库，跳过验证
+            return True
+        except Exception:
+            return False
+
+
+# 便捷函数
+def parse_json_response(
+    response: str, 
+    response_model: Optional[Type[BaseModel]] = None
+) -> Union[Dict, List, BaseModel]:
+    """
+    便捷函数：解析JSON响应
+    
+    Args:
+        response: 响应字符串
+        response_model: 可选的Pydantic模型类
+        
+    Returns:
+        解析后的数据或模型实例
+    """
+    processor = JSONProcessor()
+    return processor.parse_json_response(response, response_model)
+
+
+# 测试函数
+def test_json_processor():
+    """测试JSON处理器功能"""
+    print("正在测试JSON处理器...")
+    
+    processor = JSONProcessor()
+    
+    # 测试用例
+    test_cases = [
+        # 标准JSON
+        ('{"name": "test", "value": 123}', None),
+        
+        # 带代码块标记的JSON
+        ('```json\n{"name": "test", "value": 123}\n```', None),
+        
+        # 不完整的JSON
+        ('{"name": "test", "value": 123', None),
+        
+        # 单引号JSON
+        ("{'name': 'test', 'value': 123}", None),
+        
+        # 包含额外文本的JSON
+        ('这是一个JSON响应: {"name": "test", "value": 123} 解析完成', None),
+        
+        # 数组JSON
+        ('[{"name": "test1"}, {"name": "test2"}]', None),
+    ]
+    
+    success_count = 0
+    
+    for i, (test_input, model) in enumerate(test_cases, 1):
+        try:
+            result = processor.parse_json_response(test_input, model)
+            print(f"✅ 测试用例 {i}: 解析成功 - {type(result)}")
+            success_count += 1
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 测试用例 {i}: 解析失败 - {e}")
+    
+    print(f"\n🎯 JSON处理器测试完成: {success_count}/{len(test_cases)} 通过")
+    
+    return success_count == len(test_cases)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_json_processor()

src/agent_system/model_factory.py

@@ -0,0 +1,312 @@
+"""
+模型工厂模块
+
+基于配置创建各种Agno模型实例，支持多种LLM提供商
+"""
+
+from typing import Dict, Any, Optional, Union
+from agno.models.openai import OpenAILike, OpenAIChat
+
+# 尝试导入其他可选模型
+try:
+    from agno.models.ollama import Ollama
+    OLLAMA_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    OLLAMA_AVAILABLE = False
+    Ollama = None
+
+from .config_loader import load_llm_config, get_model_config
+
+
+class ModelFactory:
+    """
+    模型工厂类
+    
+    负责根据配置创建不同类型的Agno模型实例
+    """
+    
+    # 支持的模型类映射
+    MODEL_CLASSES = {
+        "OpenAILike": OpenAILike,
+        "OpenAIChat": OpenAIChat,
+    }
+    
+    def __init__(self, config: Optional[Dict[str, Any]] = None):
+        """
+        初始化模型工厂
+        
+        Args:
+            config: LLM配置，如果为None则自动加载
+        """
+        self.config = config if config is not None else load_llm_config()
+        
+        # 如果Ollama可用，添加到支持列表
+        if OLLAMA_AVAILABLE:
+            self.MODEL_CLASSES["Ollama"] = Ollama
+    
+    def create_model(
+        self, 
+        provider: str, 
+        model_name: str, 
+        **override_params
+    ) -> Union[OpenAILike, OpenAIChat]:
+        """
+        创建模型实例
+        
+        Args:
+            provider: 提供商名称 (如 'aliyun', 'deepseek', 'openai')
+            model_name: 模型名称 (如 'qwen-max', 'deepseek-v3')
+            **override_params: 覆盖配置的参数
+            
+        Returns:
+            创建的模型实例
+            
+        Raises:
+            ValueError: 配置错误或不支持的模型类型
+            ImportError: 缺少必需的依赖
+        """
+        
+        # 获取模型配置
+        model_config = get_model_config(self.config, provider, model_name)
+        
+        # 获取模型类名
+        model_class_name = model_config.get('class')
+        if not model_class_name:
+            raise ValueError(f"模型配置中缺少 'class' 字段: {provider}.{model_name}")
+        
+        # 检查模型类是否支持
+        if model_class_name not in self.MODEL_CLASSES:
+            available_classes = list(self.MODEL_CLASSES.keys())
+            raise ValueError(f"不支持的模型类 '{model_class_name}'，支持的类型: {available_classes}")
+        
+        # 特殊处理Ollama
+        if model_class_name == "Ollama" and not OLLAMA_AVAILABLE:
+            raise ImportError("Ollama模型需要安装ollama包: pip install ollama")
+        
+        # 获取模型类
+        model_class = self.MODEL_CLASSES[model_class_name]
+        
+        # 准备初始化参数
+        init_params = self._prepare_init_params(model_config, model_class_name, override_params)
+        
+        # 创建模型实例
+        try:
+            model = model_class(**init_params)
+            return model
+        except Exception as e:
+            raise ValueError(f"创建模型实例失败 ({provider}.{model_name}): {e}")
+    
+    def _prepare_init_params(
+        self, 
+        model_config: Dict[str, Any], 
+        model_class_name: str, 
+        override_params: Dict[str, Any]
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        准备模型初始化参数
+        
+        Args:
+            model_config: 模型配置
+            model_class_name: 模型类名
+            override_params: 覆盖参数
+            
+        Returns:
+            初始化参数字典
+        """
+        
+        # 基础参数从params字段获取
+        init_params = model_config.get('params', {}).copy()
+        
+        # 添加API相关参数
+        if 'api_key' in model_config:
+            init_params['api_key'] = model_config['api_key']
+        
+        if 'base_url' in model_config:
+            init_params['base_url'] = model_config['base_url']
+        
+        # 根据模型类型调整参数
+        if model_class_name == "OpenAILike":
+            # OpenAILike模型特殊处理
+            self._adjust_openai_like_params(init_params)
+        elif model_class_name == "OpenAIChat":
+            # OpenAIChat模型特殊处理  
+            self._adjust_openai_chat_params(init_params)
+        elif model_class_name == "Ollama":
+            # Ollama模型特殊处理
+            self._adjust_ollama_params(init_params)
+        
+        # 应用覆盖参数
+        init_params.update(override_params)
+        
+        return init_params
+    
+    def _adjust_openai_like_params(self, params: Dict[str, Any]) -> None:
+        """调整OpenAILike模型参数"""
+        # OpenAILike使用id参数，不需要model参数
+        # id参数已经在params中，无需额外处理
+        pass
+    
+    def _adjust_openai_chat_params(self, params: Dict[str, Any]) -> None:
+        """调整OpenAIChat模型参数"""
+        # OpenAIChat通常需要id参数作为model参数
+        if 'id' in params and 'model' not in params:
+            params['model'] = params['id']
+    
+    def _adjust_ollama_params(self, params: Dict[str, Any]) -> None:
+        """调整Ollama模型参数"""
+        # Ollama模型通常不需要api_key和base_url
+        params.pop('api_key', None)
+        params.pop('base_url', None)
+        
+        # 使用id作为model参数
+        if 'id' in params and 'model' not in params:
+            params['model'] = params['id']
+    
+    def list_available_models(self) -> Dict[str, list]:
+        """
+        列出所有可用的模型
+        
+        Returns:
+            按提供商分组的模型列表
+        """
+        available_models = {}
+        
+        for provider, provider_config in self.config.items():
+            if 'models' in provider_config:
+                models = list(provider_config['models'].keys())
+                available_models[provider] = models
+        
+        return available_models
+    
+    def validate_model_exists(self, provider: str, model_name: str) -> bool:
+        """
+        验证模型是否存在
+        
+        Args:
+            provider: 提供商名称
+            model_name: 模型名称
+            
+        Returns:
+            模型是否存在
+        """
+        try:
+            get_model_config(self.config, provider, model_name)
+            return True
+        except ValueError:
+            return False
+
+
+# 便捷函数
+def create_agno_model(
+    provider: str, 
+    model_name: str, 
+    config: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    **override_params
+) -> Union[OpenAILike, OpenAIChat]:
+    """
+    便捷函数：创建Agno模型实例
+    
+    Args:
+        provider: 提供商名称
+        model_name: 模型名称
+        config: 可选的配置字典
+        **override_params: 覆盖参数
+        
+    Returns:
+        创建的模型实例
+    """
+    factory = ModelFactory(config)
+    return factory.create_model(provider, model_name, **override_params)
+
+
+def list_available_models(config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, list]:
+    """
+    便捷函数：列出可用模型
+    
+    Args:
+        config: 可选的配置字典
+        
+    Returns:
+        按提供商分组的模型列表
+    """
+    factory = ModelFactory(config)
+    return factory.list_available_models()
+
+
+# 测试函数
+def test_model_creation():
+    """测试模型创建功能"""
+    print("正在测试模型创建...")
+    
+    try:
+        # 创建模型工厂
+        factory = ModelFactory()
+        
+        # 列出可用模型
+        available_models = factory.list_available_models()
+        print(f"✅ 发现可用模型:")
+        for provider, models in available_models.items():
+            print(f"   {provider}: {models}")
+        
+        # 测试阿里云qwen-max模型创建
+        try:
+            qwen_model = factory.create_model('aliyun', 'qwen-max')
+            print(f"✅ qwen-max模型创建成功: {type(qwen_model)}")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ qwen-max模型创建失败: {e}")
+        
+        # 测试DeepSeek模型创建
+        try:
+            deepseek_model = factory.create_model('deepseek', 'deepseek-v3')
+            print(f"✅ deepseek-v3模型创建成功: {type(deepseek_model)}")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ deepseek-v3模型创建失败: {e}")
+        
+        # 测试参数覆盖
+        try:
+            custom_model = factory.create_model(
+                'aliyun', 
+                'qwen-plus',
+                temperature=0.5,
+                max_tokens=1000
+            )
+            print(f"✅ 参数覆盖测试成功: {type(custom_model)}")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 参数覆盖测试失败: {e}")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 模型创建测试失败: {e}")
+        return False
+
+
+def test_convenience_functions():
+    """测试便捷函数"""
+    print("\n正在测试便捷函数...")
+    
+    try:
+        # 测试便捷创建函数
+        model = create_agno_model('aliyun', 'qwen-turbo')
+        print(f"✅ 便捷函数创建模型成功: {type(model)}")
+        
+        # 测试列出模型函数
+        models = list_available_models()
+        total_models = sum(len(model_list) for model_list in models.values())
+        print(f"✅ 便捷函数列出模型成功，总计 {total_models} 个模型")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 便捷函数测试失败: {e}")
+        return False
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    success1 = test_model_creation()
+    success2 = test_convenience_functions()
+    
+    if success1 and success2:
+        print("\n🎉 所有模型工厂测试通过!")
+    else:
+        print("\n💥 部分测试失败，请检查配置")

src/agent_system/subagent.py

@@ -0,0 +1,434 @@
+"""
+SubAgent核心类
+
+基于Agno框架的智能代理实现，提供动态prompt构建、JSON解析、模型管理等功能
+"""
+
+import logging
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Type, Union
+from agno.agent import Agent, RunResponse
+from pydantic import BaseModel
+
+from .config_loader import load_llm_config
+from .model_factory import ModelFactory
+from .json_processor import JSONProcessor, JSONParseError
+
+# 设置日志
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class SubAgentError(Exception):
+    """SubAgent相关错误的基类"""
+    pass
+
+
+class ConfigurationError(SubAgentError):
+    """配置相关错误"""
+    pass
+
+
+class ModelError(SubAgentError):
+    """模型相关错误"""
+    pass
+
+
+class SubAgent:
+    """
+    SubAgent核心类
+    
+    基于Agno框架构建的智能代理，支持:
+    - 动态prompt模板构建
+    - 多LLM提供商支持
+    - JSON结构化输出
+    - 零容错解析
+    - 灵活的配置管理
+    """
+    
+    def __init__(
+        self,
+        provider: str,
+        model_name: str,
+        instructions: Optional[List[str]] = None,
+        name: Optional[str] = None,
+        description: Optional[str] = None,
+        prompt_template: Optional[str] = None,
+        response_model: Optional[Type[BaseModel]] = None,
+        config: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+        **agent_kwargs
+    ):
+        """
+        初始化SubAgent
+        
+        Args:
+            provider: LLM提供商名称 (如 'aliyun', 'deepseek', 'openai')
+            model_name: 模型名称 (如 'qwen-max', 'deepseek-v3')
+            instructions: 指令列表
+            name: Agent名称
+            description: Agent描述
+            prompt_template: 动态prompt模板
+            response_model: Pydantic响应模型类
+            config: 自定义LLM配置
+            **agent_kwargs: 传递给Agno Agent的额外参数
+            
+        Raises:
+            ConfigurationError: 配置错误
+            ModelError: 模型创建错误
+        """
+        
+        # 基础属性设置
+        self.provider = provider
+        self.model_name = model_name
+        self.name = name or f"{provider}_{model_name}_agent"
+        self.description = description or f"基于{provider}的{model_name}模型的智能代理"
+        self.instructions = instructions or []
+        self.prompt_template = prompt_template
+        self.response_model = response_model
+        
+        # 初始化组件
+        try:
+            # 加载配置
+            self.config = config if config is not None else load_llm_config()
+            
+            # 创建模型工厂和JSON处理器
+            self.model_factory = ModelFactory(self.config)
+            self.json_processor = JSONProcessor()
+            
+            # 创建Agno模型
+            self.model = self._create_model()
+            
+            # 创建Agno Agent
+            self.agent = self._create_agent(**agent_kwargs)
+            
+            logger.info(f"SubAgent {self.name} 初始化成功")
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"SubAgent初始化失败: {e}")
+            raise ConfigurationError(f"SubAgent初始化失败: {e}")
+    
+    def _create_model(self):
+        """创建Agno模型实例"""
+        try:
+            return self.model_factory.create_model(self.provider, self.model_name)
+        except Exception as e:
+            raise ModelError(f"模型创建失败: {e}")
+    
+    def _create_agent(self, **agent_kwargs):
+        """创建Agno Agent实例"""
+        try:
+            agent_params = {
+                "model": self.model,
+                "name": self.name,
+                "description": self.description,
+                "instructions": self.instructions,
+                "markdown": agent_kwargs.pop("markdown", True),
+                "debug_mode": agent_kwargs.pop("debug_mode", False),
+                **agent_kwargs
+            }
+            
+            return Agent(**agent_params)
+            
+        except Exception as e:
+            raise ConfigurationError(f"Agent创建失败: {e}")
+    
+    def build_prompt(self, template_vars: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> str:
+        """
+        构建动态prompt
+        
+        Args:
+            template_vars: 模板变量字典，用于替换模板中的占位符
+            
+        Returns:
+            构建完成的prompt字符串
+            
+        Raises:
+            SubAgentError: prompt构建失败
+        """
+        
+        if not self.prompt_template:
+            raise SubAgentError("未设置prompt模板，无法构建动态prompt")
+        
+        if not template_vars:
+            template_vars = {}
+        
+        try:
+            # 使用str.format()进行模板替换
+            prompt = self.prompt_template.format(**template_vars)
+            
+            # 如果需要JSON输出，添加JSON格式要求
+            if self.response_model:
+                json_instruction = self._build_json_instruction()
+                prompt = f"{prompt}\n\n{json_instruction}"
+            
+            return prompt
+            
+        except KeyError as e:
+            raise SubAgentError(f"模板变量缺失: {e}")
+        except Exception as e:
+            raise SubAgentError(f"prompt构建失败: {e}")
+    
+    def _build_json_instruction(self) -> str:
+        """构建JSON格式指令"""
+        json_instruction = """
+请严格按照以下JSON格式返回结果，不要添加任何额外的文字说明：
+
+"""
+        
+        if self.response_model:
+            # 生成JSON schema示例
+            try:
+                schema = self.response_model.model_json_schema()
+                json_instruction += f"JSON Schema:\n{schema}\n\n"
+                
+                # 生成示例
+                example = self._generate_model_example()
+                if example:
+                    json_instruction += f"示例格式:\n{example}"
+                    
+            except Exception:
+                # 如果schema生成失败，使用通用指令
+                json_instruction += "请返回有效的JSON格式数据。"
+        
+        return json_instruction
+    
+    def _generate_model_example(self) -> Optional[str]:
+        """生成Pydantic模型的示例JSON"""
+        try:
+            # 创建一个示例实例
+            field_values = {}
+            for field_name, field_info in self.response_model.model_fields.items():
+                # 根据字段类型生成示例值
+                field_type = field_info.annotation
+                field_values[field_name] = self._generate_example_value(field_type)
+            
+            example_instance = self.response_model(**field_values)
+            return example_instance.model_dump_json(indent=2)
+            
+        except Exception:
+            return None
+    
+    def _generate_example_value(self, field_type: Type) -> Any:
+        """根据字段类型生成示例值"""
+        if field_type == str:
+            return "示例文本"
+        elif field_type == int:
+            return 0
+        elif field_type == float:
+            return 0.0
+        elif field_type == bool:
+            return True
+        elif hasattr(field_type, '__origin__'):
+            origin = field_type.__origin__
+            if origin == list:
+                return []
+            elif origin == dict:
+                return {}
+        
+        return "示例值"
+    
+    def run(
+        self,
+        prompt: Optional[str] = None,
+        template_vars: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+        **run_kwargs
+    ) -> Any:
+        """
+        执行Agent推理
+        
+        Args:
+            prompt: 直接prompt文本（如果提供，将忽略template_vars）
+            template_vars: 模板变量（用于动态构建prompt）
+            **run_kwargs: 传递给Agent.run的额外参数
+            
+        Returns:
+            如果指定了response_model，返回解析后的Pydantic模型实例
+            否则返回原始响应内容
+            
+        Raises:
+            SubAgentError: 执行失败
+            JSONParseError: JSON解析失败
+        """
+        
+        try:
+            # 构建最终prompt
+            if prompt is not None:
+                final_prompt = prompt
+            else:
+                final_prompt = self.build_prompt(template_vars)
+            
+            logger.debug(f"Agent {self.name} 执行推理，prompt长度: {len(final_prompt)}")
+            
+            # 执行Agent推理
+            response: RunResponse = self.agent.run(final_prompt, **run_kwargs)
+            
+            # 获取响应内容
+            content = response.content
+            
+            if self.response_model:
+                # 如果指定了响应模型，进行JSON解析
+                return self._parse_structured_response(content)
+            else:
+                # 返回原始内容
+                return content
+                
+        except JSONParseError:
+            # JSON解析错误直接抛出
+            raise
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Agent执行失败: {e}")
+            raise SubAgentError(f"Agent执行失败: {e}")
+    
+    def _parse_structured_response(self, content: str) -> BaseModel:
+        """解析结构化响应"""
+        try:
+            return self.json_processor.parse_json_response(content, self.response_model)
+        except JSONParseError as e:
+            logger.error(f"JSON解析失败: {e}")
+            logger.debug(f"响应内容: {content}")
+            raise
+    
+    def get_model_info(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        获取模型信息
+        
+        Returns:
+            包含模型信息的字典
+        """
+        return {
+            "name": self.name,
+            "provider": self.provider,
+            "model_name": self.model_name,
+            "model_type": type(self.model).__name__,
+            "has_prompt_template": self.prompt_template is not None,
+            "has_response_model": self.response_model is not None,
+            "instructions_count": len(self.instructions),
+        }
+    
+    def update_instructions(self, instructions: List[str]) -> None:
+        """
+        更新指令列表
+        
+        Args:
+            instructions: 新的指令列表
+        """
+        self.instructions = instructions
+        # 注意：这里不会更新已创建的Agent实例，如需更新需要重新创建Agent
+        logger.info(f"Agent {self.name} 指令已更新")
+    
+    def update_prompt_template(self, template: str) -> None:
+        """
+        更新prompt模板
+        
+        Args:
+            template: 新的prompt模板
+        """
+        self.prompt_template = template
+        logger.info(f"Agent {self.name} prompt模板已更新")
+    
+    def __str__(self) -> str:
+        return f"SubAgent({self.name}, {self.provider}.{self.model_name})"
+    
+    def __repr__(self) -> str:
+        return self.__str__()
+
+
+# 便捷函数
+def create_json_agent(
+    provider: str,
+    model_name: str,
+    name: str,
+    prompt_template: str,
+    response_model: Union[str, Type[BaseModel]],
+    instructions: Optional[List[str]] = None,
+    **kwargs
+) -> SubAgent:
+    """
+    便捷函数：创建支持JSON输出的SubAgent
+    
+    Args:
+        provider: 提供商名称
+        model_name: 模型名称
+        name: Agent名称
+        prompt_template: prompt模板
+        response_model: 响应模型类或模块路径字符串
+        instructions: 指令列表
+        **kwargs: 额外参数
+        
+    Returns:
+        配置好的SubAgent实例
+    """
+    
+    # 如果response_model是字符串，尝试导入
+    if isinstance(response_model, str):
+        try:
+            # 解析模块路径和类名
+            if '.' in response_model:
+                module_path, class_name = response_model.rsplit('.', 1)
+            else:
+                # 如果没有模块路径，假设在当前模块
+                module_path = '__main__'
+                class_name = response_model
+            
+            # 动态导入
+            import importlib
+            module = importlib.import_module(module_path)
+            response_model = getattr(module, class_name)
+            
+        except Exception as e:
+            raise ValueError(f"无法导入响应模型 {response_model}: {e}")
+    
+    return SubAgent(
+        provider=provider,
+        model_name=model_name,
+        name=name,
+        prompt_template=prompt_template,
+        response_model=response_model,
+        instructions=instructions,
+        **kwargs
+    )
+
+
+# 测试函数
+def test_subagent():
+    """测试SubAgent功能"""
+    print("正在测试SubAgent...")
+    
+    try:
+        # 创建基础SubAgent
+        agent = SubAgent(
+            provider="aliyun",
+            model_name="qwen-turbo",
+            name="test_agent",
+            instructions=["你是一个测试助手", "请简洁回答问题"]
+        )
+        
+        print(f"✅ SubAgent创建成功: {agent}")
+        print(f"   模型信息: {agent.get_model_info()}")
+        
+        # 测试基础对话
+        try:
+            response = agent.run("请简单介绍一下Python语言")
+            print(f"✅ 基础对话测试成功，响应长度: {len(str(response))}字符")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 基础对话测试失败: {e}")
+        
+        # 测试动态prompt构建
+        agent.update_prompt_template("请回答关于{topic}的问题：{question}")
+        
+        try:
+            prompt = agent.build_prompt({
+                "topic": "编程",
+                "question": "什么是函数？"
+            })
+            print(f"✅ 动态prompt构建成功，长度: {len(prompt)}字符")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 动态prompt构建失败: {e}")
+        
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ SubAgent测试失败: {e}")
+        return False
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_subagent()

src/config/.env

@@ -0,0 +1 @@
+DASHSCOPE_API_KEY=sk-5c7f9dc33e0a43738d415a0432452b93

src/config/llm_config.yaml

@@ -0,0 +1,93 @@
+# LLM配置文件
+# 定义所有Agent可用的LLM模型配置
+
+
+# 阿里云通义千问配置
+aliyun:
+  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+  api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}  # 从环境变量读取
+  models:
+    qwen-max:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "qwen-max"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 3000
+    qwen-plus:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "qwen-plus"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2000
+    qwen-turbo:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "qwen-turbo"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 1500
+
+# DeepSeek配置
+deepseek:
+  base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+  api_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
+  models:
+    deepseek-v3:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "deepseek-v3"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 4000
+    deepseek-r1:
+      class: "OpenAILike"
+      params:
+        id: "deepseek-r1"
+        temperature: 0.5
+        max_tokens: 8000
+        # DeepSeek R1特有的推理模式
+        reasoning_effort: "high"
+
+# OpenAI配置（备用）
+openai:
+  base_url: "https://api.openai.com/v1"
+  api_key: ${OPENAI_API_KEY}
+  models:
+    gpt-4:
+      class: "OpenAIChat"
+      params:
+        id: "gpt-4"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 4000
+    gpt-3.5-turbo:
+      class: "OpenAIChat"
+      params:
+        id: "gpt-3.5-turbo"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2000
+
+# 本地Ollama配置（开发测试用）
+ollama:
+  host: "127.0.0.1"
+  port: 11434
+  models:
+    qwen2.5:
+      class: "Ollama"
+      params:
+        id: "qwen2.5:latest"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2000
+    llama3:
+      class: "Ollama"
+      params:
+        id: "llama3:latest"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2000
+
+vllm:
+  base_url: "http://100.82.33.121:11001/v1"
+  models:
+    gpt-oss:
+      class: "OpenAIChat"
+      params:
+        id: "gpt-oss-20b"
+        temperature: 0.7
+        max_tokens: 2000

src/crawler.py

@@ -8,19 +8,20 @@ import requests
 import xml.etree.ElementTree as ET
 import logging
 import time
+import re
 from datetime import datetime, timedelta
 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
 from typing import List, Dict, Optional
 from pathlib import Path
 
-from src.utils.csv_utils import write_dict_to_csv
+from src.utils.csv_utils import write_dict_to_csv, read_csv_to_dict
 
 
 class PaperCrawler:
     """论文爬取类 - 用于从ArXiv和MedRxiv爬取MIMIC 4相关论文"""
     
     def __init__(self, websites: List[str], parallel: int = 20, 
-                 arxiv_max_results: int = 200, medrxiv_days_range: int = 730):
+                 arxiv_max_results: int = 2000, medrxiv_days_range: int = 1825):
         """初始化爬虫配置
         
         Args:
@@ -34,12 +35,11 @@ class PaperCrawler:
         self.arxiv_max_results = arxiv_max_results  # ArXiv最大爬取数量
         self.medrxiv_days_range = medrxiv_days_range  # MedRxiv爬取时间范围(天)
         
-        # MIMIC关键词配置
+        # MIMIC-IV精确关键词配置 - 只包含明确引用MIMIC-IV数据集的论文
         self.mimic_keywords = [
-            "MIMIC-IV", "MIMIC 4", "MIMIC IV", 
-            "Medical Information Mart", 
-            "intensive care", "ICU database",
-            "critical care database", "electronic health record"
+            "MIMIC-IV", "MIMIC 4", "MIMIC IV", "MIMIC-4",
+            "Medical Information Mart Intensive Care IV",
+            "MIMIC-IV dataset", "MIMIC-IV database", "MIMIC"
         ]
         
         # HTTP会话配置
@@ -104,8 +104,8 @@ class PaperCrawler:
         papers = []
         
         try:
-            # 构建关键词搜索查询
-            keywords_query = " OR ".join([f'ti:"{kw}"' for kw in self.mimic_keywords[:3]])
+            # 构建MIMIC-IV精确关键词搜索查询 - 标题和摘要都使用所有关键词
+            keywords_query = " OR ".join([f'ti:"{kw}"' for kw in self.mimic_keywords])
             abstract_query = " OR ".join([f'abs:"{kw}"' for kw in self.mimic_keywords])
             search_query = f"({keywords_query}) OR ({abstract_query})"
             
@@ -239,7 +239,7 @@ class PaperCrawler:
                 return {
                     'title': paper_data.get('title', '').strip(),
                     'authors': ', '.join(paper_data.get('authors', [])),
-                    'abstract': paper_data.get('summary', '').strip(),
+                    'abstract': paper_data.get('summary', '').strip().replace('\n', ' ').replace('\r', ' '),
                     'doi': paper_data.get('doi', ''),
                     'published_date': paper_data.get('published', '').split('T')[0] if 'T' in paper_data.get('published', '') else paper_data.get('published', ''),
                     'url': paper_data.get('link', ''),
@@ -250,7 +250,7 @@ class PaperCrawler:
                 return {
                     'title': paper_data.get('title', '').strip(),
                     'authors': paper_data.get('authors', ''),
-                    'abstract': paper_data.get('abstract', '').strip(),
+                    'abstract': paper_data.get('abstract', '').strip().replace('\n', ' ').replace('\r', ' '),
                     'doi': paper_data.get('doi', ''),
                     'published_date': paper_data.get('date', ''),
                     'url': f"https://doi.org/{paper_data.get('doi', '')}" if paper_data.get('doi') else '',
@@ -419,3 +419,403 @@ class PaperCrawler:
         except Exception as e:
             logging.error(f"保存CSV文件时出错: {e}")
             raise
+    
+    def download_pdfs_from_csv(self, csv_file_path: str) -> Dict[str, int]:
+        """从CSV文件下载论文PDF
+        
+        Args:
+            csv_file_path (str): 包含论文信息的CSV文件路径
+            
+        Returns:
+            Dict[str, int]: 下载统计信息 {'success': 成功数, 'failed': 失败数, 'total': 总数}
+            
+        Raises:
+            FileNotFoundError: CSV文件不存在
+            ValueError: CSV文件格式错误
+        """
+        try:
+            # 读取CSV文件中的论文信息
+            papers_data = self._read_papers_csv(csv_file_path)
+            if not papers_data:
+                logging.warning("CSV文件中没有论文数据")
+                return {'success': 0, 'failed': 0, 'total': 0}
+            
+            # 准备PDF存储目录
+            pdf_dir = self._prepare_pdf_storage()
+            
+            # 初始化统计
+            total_papers = len(papers_data)
+            success_count = 0
+            failed_count = 0
+            failed_papers = []
+            
+            logging.info(f"开始并发下载 {total_papers} 篇论文的PDF文件，并发数: {self.parallel}")
+            
+            # 使用并发执行器下载PDF
+            with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.parallel) as executor:
+                # 提交所有下载任务
+                future_to_paper = {
+                    executor.submit(self._download_single_pdf, paper_data, pdf_dir): paper_data 
+                    for paper_data in papers_data
+                }
+                
+                # 处理完成的任务，实时显示进度
+                completed_count = 0
+                for future in as_completed(future_to_paper):
+                    paper_data = future_to_paper[future]
+                    title = paper_data.get('title', 'Unknown')[:50] + '...' if len(paper_data.get('title', '')) > 50 else paper_data.get('title', 'Unknown')
+                    
+                    try:
+                        success = future.result()
+                        completed_count += 1
+                        
+                        if success:
+                            success_count += 1
+                            status = "✓"
+                        else:
+                            failed_count += 1
+                            failed_papers.append({
+                                'title': paper_data.get('title', ''),
+                                'source': paper_data.get('source', ''),
+                                'url': paper_data.get('url', ''),
+                                'doi': paper_data.get('doi', '')
+                            })
+                            status = "✗"
+                        
+                        # 显示进度
+                        progress = (completed_count / total_papers) * 100
+                        print(f"\r[{completed_count:3d}/{total_papers}] {progress:5.1f}% {status} {title}", end='', flush=True)
+                        
+                    except Exception as e:
+                        failed_count += 1
+                        completed_count += 1
+                        failed_papers.append({
+                            'title': paper_data.get('title', ''),
+                            'source': paper_data.get('source', ''),
+                            'error': str(e)
+                        })
+                        progress = (completed_count / total_papers) * 100
+                        print(f"\r[{completed_count:3d}/{total_papers}] {progress:5.1f}% ✗ {title} (Error: {str(e)[:30]})", end='', flush=True)
+            
+            print()  # 换行
+            
+            # 记录失败详情
+            if failed_papers:
+                logging.warning(f"以下 {len(failed_papers)} 篇论文下载失败:")
+                for paper in failed_papers:
+                    logging.warning(f"  - {paper.get('title', 'Unknown')} [{paper.get('source', 'unknown')}]")
+                    if 'error' in paper:
+                        logging.warning(f"    错误: {paper['error']}")
+            
+            # 生成下载报告
+            stats = {
+                'success': success_count,
+                'failed': failed_count,
+                'total': total_papers
+            }
+            
+            logging.info(f"PDF下载完成! 成功: {success_count}/{total_papers} ({success_count/total_papers*100:.1f}%)")
+            if failed_count > 0:
+                logging.warning(f"失败: {failed_count}/{total_papers} ({failed_count/total_papers*100:.1f}%)")
+            
+            return stats
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"下载PDF文件时发生错误: {e}")
+            raise
+    
+    def _prepare_pdf_storage(self) -> Path:
+        """准备PDF存储目录
+        
+        Returns:
+            Path: PDF存储目录路径
+        """
+        pdf_dir = Path("dataset") / "pdfs"
+        pdf_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        logging.info(f"PDF存储目录已准备: {pdf_dir}")
+        return pdf_dir
+    
+    def _read_papers_csv(self, csv_file_path: str) -> List[Dict[str, str]]:
+        """读取论文CSV文件
+        
+        Args:
+            csv_file_path (str): CSV文件路径
+            
+        Returns:
+            List[Dict[str, str]]: 论文数据列表
+            
+        Raises:
+            FileNotFoundError: 文件不存在
+            ValueError: 文件格式错误
+        """
+        try:
+            papers_data = read_csv_to_dict(csv_file_path)
+            
+            # 验证必要字段
+            required_fields = ['title', 'url', 'source', 'doi']
+            if papers_data:
+                missing_fields = [field for field in required_fields 
+                                if field not in papers_data[0]]
+                if missing_fields:
+                    raise ValueError(f"CSV文件缺少必要字段: {missing_fields}")
+            
+            logging.info(f"成功读取CSV文件，共 {len(papers_data)} 篇论文")
+            return papers_data
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"读取CSV文件失败: {e}")
+            raise
+    
+    def _get_pdf_url(self, paper_data: Dict[str, str]) -> Optional[str]:
+        """获取论文PDF下载链接
+        
+        Args:
+            paper_data (Dict[str, str]): 论文数据
+            
+        Returns:
+            Optional[str]: PDF下载链接，如果无法获取返回None
+        """
+        try:
+            source = paper_data.get('source', '')
+            if not source:
+                logging.warning("论文缺少source字段")
+                return None
+            source = source.lower()
+            url = paper_data.get('url', '')
+            doi = paper_data.get('doi', '')
+            
+            if source == 'arxiv':
+                return self._get_arxiv_pdf_url(url)
+            elif source == 'medrxiv':
+                return self._get_medrxiv_pdf_url(doi, url)
+            else:
+                logging.warning(f"不支持的数据源: {source}")
+                return None
+                
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"获取PDF链接失败: {e}")
+            return None
+    
+    def _get_arxiv_pdf_url(self, url: str) -> Optional[str]:
+        """获取ArXiv论文PDF链接
+        
+        Args:
+            url (str): ArXiv论文页面URL
+            
+        Returns:
+            Optional[str]: PDF下载链接
+        """
+        try:
+            if not url:
+                return None
+                
+            # 从URL中提取论文ID
+            # 格式: http://arxiv.org/abs/2301.12345 -> 2301.12345
+            if '/abs/' in url:
+                paper_id = url.split('/abs/')[-1]
+                pdf_url = f"http://arxiv.org/pdf/{paper_id}.pdf"
+                logging.debug(f"ArXiv PDF链接: {pdf_url}")
+                return pdf_url
+            else:
+                logging.warning(f"无法解析ArXiv URL: {url}")
+                return None
+                
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"获取ArXiv PDF链接失败: {e}")
+            return None
+    
+    def _get_medrxiv_pdf_url(self, doi: str, url: str) -> Optional[str]:
+        """获取MedRxiv论文PDF链接 - 支持多种URL格式策略
+        
+        Args:
+            doi (str): 论文DOI
+            url (str): DOI链接（备用）
+            
+        Returns:
+            Optional[str]: PDF下载链接
+        """
+        try:
+            if not doi:
+                logging.warning("MedRxiv论文缺少DOI")
+                return None
+                
+            if not doi.startswith('10.1101/'):
+                logging.warning(f"不支持的MedRxiv DOI格式: {doi}")
+                return None
+                
+            # 提取DOI后缀部分
+            paper_part = doi.replace('10.1101/', '')
+            
+            # 策略1：尝试简洁版本号格式（优先级最高）
+            # 格式：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/yyyy.mm.dd.xxxxxxxvN.full.pdf
+            for version in ['v1', 'v2', 'v3']:  # 常见版本号
+                simple_url = f"https://www.medrxiv.org/content/10.1101/{paper_part}{version}.full.pdf"
+                logging.debug(f"尝试MedRxiv简洁格式: {simple_url}")
+                
+                # 这里可以添加URL可用性检查，暂时先返回第一个尝试
+                # 实际使用时，下载函数会验证URL的有效性
+                if version == 'v1':  # 优先返回v1版本
+                    return simple_url
+            
+            # 策略2：回退到早期访问格式（复杂路径）
+            # 格式：https://www.medrxiv.org/content/medrxiv/early/yyyy/mm/dd/yyyy.mm.dd.xxxxxxx.full.pdf
+            parts = paper_part.split('.')
+            if len(parts) >= 4:
+                year = parts[0]
+                month = parts[1].zfill(2)  # 确保两位数
+                day = parts[2].zfill(2)    # 确保两位数
+                
+                # 构造复杂格式PDF URL
+                complex_url = f"https://www.medrxiv.org/content/medrxiv/early/{year}/{month}/{day}/{paper_part}.full.pdf"
+                logging.debug(f"回退使用MedRxiv复杂格式: {complex_url}")
+                return complex_url
+            else:
+                logging.warning(f"无法解析MedRxiv DOI日期格式: {doi}")
+                return None
+                
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"获取MedRxiv PDF链接失败: {e}")
+            return None
+    
+    def _download_single_pdf(self, paper_data: Dict[str, str], pdf_dir: Path) -> bool:
+        """下载单个论文PDF
+        
+        Args:
+            paper_data (Dict[str, str]): 论文数据
+            pdf_dir (Path): PDF存储目录
+            
+        Returns:
+            bool: 下载是否成功
+        """
+        try:
+            # 获取PDF下载链接
+            pdf_url = self._get_pdf_url(paper_data)
+            if not pdf_url:
+                logging.warning(f"无法获取PDF链接: {paper_data.get('title', 'Unknown')}")
+                return False
+            
+            # 生成安全的文件名
+            filename = self._generate_safe_filename(paper_data)
+            file_path = pdf_dir / filename
+            
+            # 如果文件已存在且有效，跳过下载
+            if file_path.exists() and self._validate_pdf_file(file_path):
+                logging.info(f"PDF文件已存在且有效，跳过下载: {filename}")
+                return True
+            
+            # 下载PDF文件，最多重试3次
+            for attempt in range(3):
+                try:
+                    response = self._make_request_with_retry(pdf_url, max_retries=1)
+                    
+                    if response.status_code == 200:
+                        # 写入文件
+                        with open(file_path, 'wb') as f:
+                            f.write(response.content)
+                        
+                        # 验证PDF完整性
+                        if self._validate_pdf_file(file_path):
+                            logging.info(f"成功下载PDF: {filename}")
+                            return True
+                        else:
+                            logging.warning(f"PDF文件损坏，删除并重试: {filename}")
+                            file_path.unlink(missing_ok=True)
+                            
+                    else:
+                        logging.warning(f"PDF下载失败，状态码 {response.status_code}: {pdf_url}")
+                        
+                except Exception as e:
+                    logging.warning(f"PDF下载第{attempt + 1}次尝试失败: {e}")
+                    
+                # 重试前等待
+                if attempt < 2:
+                    time.sleep(2 ** attempt)
+            
+            logging.error(f"PDF下载最终失败: {paper_data.get('title', 'Unknown')}")
+            return False
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"下载PDF时发生错误: {e}")
+            return False
+    
+    def _validate_pdf_file(self, file_path: Path) -> bool:
+        """验证PDF文件完整性
+        
+        Args:
+            file_path (Path): PDF文件路径
+            
+        Returns:
+            bool: PDF文件是否有效
+        """
+        try:
+            if not file_path.exists():
+                return False
+            
+            # 检查文件大小
+            if file_path.stat().st_size < 1024:  # 至少1KB
+                logging.warning(f"PDF文件太小，可能无效: {file_path.name}")
+                return False
+            
+            # 检查PDF文件头和结构
+            with open(file_path, 'rb') as f:
+                # 读取文件头
+                header = f.read(8)
+                if not header.startswith(b'%PDF-'):
+                    logging.warning(f"文件不是有效的PDF格式: {file_path.name}")
+                    return False
+                
+                # 检查文件尾部（读取最后1KB）
+                f.seek(-min(1024, file_path.stat().st_size), 2)
+                trailer = f.read()
+                if b'%%EOF' not in trailer and b'endobj' not in trailer:
+                    logging.warning(f"PDF文件可能不完整: {file_path.name}")
+                    return False
+            
+            logging.debug(f"PDF文件验证通过: {file_path.name}")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"验证PDF文件时发生错误: {e}")
+            return False
+    
+    def _generate_safe_filename(self, paper_data: Dict[str, str]) -> str:
+        """生成安全的PDF文件名
+        
+        Args:
+            paper_data (Dict[str, str]): 论文数据
+            
+        Returns:
+            str: 安全的文件名
+        """
+        try:
+            source = paper_data.get('source', 'unknown').lower()
+            title = paper_data.get('title', 'untitled')
+            url = paper_data.get('url', '')
+            doi = paper_data.get('doi', '')
+            
+            # 提取paper_id
+            paper_id = 'unknown'
+            if source == 'arxiv' and '/abs/' in url:
+                paper_id = url.split('/abs/')[-1]
+            elif source == 'medrxiv' and doi:
+                paper_id = doi.split('/')[-1] if '/' in doi else doi
+            
+            # 清理标题，保留主要信息
+            safe_title = re.sub(r'[^\w\s-]', '', title)  # 移除特殊字符
+            safe_title = re.sub(r'\s+', '_', safe_title.strip())  # 空格转下划线
+            safe_title = safe_title.lower()[:50]  # 限制长度并转小写
+            
+            # 构造文件名: source_paperid_title.pdf
+            filename = f"{source}_{paper_id}_{safe_title}.pdf"
+            
+            # 确保文件名长度合理
+            if len(filename) > 255:  # 大多数文件系统的限制
+                filename = f"{source}_{paper_id}.pdf"
+            
+            return filename
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"生成文件名时发生错误: {e}")
+            # 回退方案
+            timestamp = int(time.time())
+            return f"paper_{timestamp}.pdf"

src/parse.py

@@ -0,0 +1,741 @@
+"""PDF解析模块
+
+该模块提供PDFParser类，用于将PDF文件通过OCR API转换为Markdown格式。
+支持并发处理、进度显示、错误处理等功能。
+"""
+
+import requests
+import logging
+import os
+import time
+import zipfile
+import tempfile
+import re
+import json
+from pathlib import Path
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+from typing import List, Dict, Optional, Tuple
+
+
+class PDFParser:
+    """PDF解析类 - 用于将PDF文件转换为Markdown格式并按任务类型筛选
+    
+    支持的任务类型：
+    - prediction: 预测任务 (PRED_)
+    - classification: 分类任务 (CLAS_)
+    - time_series: 时间序列分析 (TIME_)
+    - correlation: 关联性分析 (CORR_)
+    """
+    
+    def __init__(self, pdf_dir: str = "dataset/pdfs", parallel: int = 3, 
+                 markdown_dir: str = "dataset/markdowns"):
+        """初始化解析器配置
+        
+        Args:
+            pdf_dir (str): PDF文件目录，默认dataset/pdfs
+            parallel (int): 并发处理数，默认3（降低并发以避免服务器过载）
+            markdown_dir (str): Markdown输出目录，默认dataset/markdowns
+        """
+        self.pdf_dir = Path(pdf_dir)
+        self.parallel = parallel
+        self.markdown_dir = Path(markdown_dir)
+        
+        # OCR API配置
+        self.ocr_api_url = "http://100.106.4.14:7861/parse"
+        
+        # AI模型API配置（用于四类任务识别：prediction/classification/time_series/correlation）
+        self.ai_api_url = "http://100.82.33.121:11001/v1/chat/completions"
+        self.ai_model = "gpt-oss-20b"
+        
+        # MIMIC-IV关键词配置（用于内容筛选）
+        self.mimic_keywords = [
+            "MIMIC-IV", "MIMIC 4", "MIMIC IV", "MIMIC-4",
+            "Medical Information Mart Intensive Care IV",
+            "MIMIC-IV dataset", "MIMIC-IV database"
+        ]
+        
+        # 任务类型到前缀的映射配置
+        self.task_type_prefixes = {
+            "prediction": "PRED_",
+            "classification": "CLAS_", 
+            "time_series": "TIME_",
+            "correlation": "CORR_",
+            "none": None  # 不符合任何类型，不标记
+        }
+        
+        # HTTP会话配置（增加连接池大小和超时时间）
+        from requests.adapters import HTTPAdapter
+        from urllib3.util.retry import Retry
+        
+        self.session = requests.Session()
+        self.session.headers.update({
+            'User-Agent': 'MedResearcher-PDFParser/1.0'
+        })
+        
+        # 配置连接池适配器（增加连接池大小）
+        adapter = HTTPAdapter(
+            pool_connections=10,  # 连接池数量
+            pool_maxsize=20,      # 最大连接数
+            max_retries=0         # 禁用自动重试，使用自定义重试逻辑
+        )
+        self.session.mount('http://', adapter)
+        self.session.mount('https://', adapter)
+        
+        # 配置日志
+        logging.basicConfig(level=logging.INFO, 
+                          format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+    
+    def _scan_pdf_files(self) -> List[Path]:
+        """扫描PDF文件目录，获取所有PDF文件
+        
+        Returns:
+            List[Path]: PDF文件路径列表
+            
+        Raises:
+            FileNotFoundError: PDF目录不存在
+        """
+        if not self.pdf_dir.exists():
+            raise FileNotFoundError(f"PDF目录不存在: {self.pdf_dir}")
+        
+        pdf_files = []
+        for pdf_file in self.pdf_dir.glob("*.pdf"):
+            if pdf_file.is_file():
+                pdf_files.append(pdf_file)
+        
+        logging.info(f"发现 {len(pdf_files)} 个PDF文件待处理")
+        return pdf_files
+    
+    def _check_mimic_keywords(self, output_subdir: Path) -> bool:
+        """检查Markdown文件是否包含MIMIC-IV关键词
+        
+        Args:
+            output_subdir (Path): 包含Markdown文件的输出子目录
+            
+        Returns:
+            bool: 是否包含MIMIC-IV关键词
+        """
+        try:
+            # 查找所有.md文件
+            md_files = list(output_subdir.glob("*.md"))
+            if not md_files:
+                logging.warning(f"未找到Markdown文件进行MIMIC关键词检查: {output_subdir}")
+                return False
+            
+            # 检查每个Markdown文件的内容
+            for md_file in md_files:
+                try:
+                    with open(md_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                        content = f.read().lower()  # 转换为小写进行不区分大小写匹配
+                    
+                    # 检查是否包含任何MIMIC-IV关键词
+                    for keyword in self.mimic_keywords:
+                        if keyword.lower() in content:
+                            logging.info(f"发现MIMIC-IV关键词 '{keyword}' 在文件 {md_file.name}")
+                            return True
+                            
+                except Exception as e:
+                    logging.error(f"读取Markdown文件时发生错误: {md_file.name} - {e}")
+                    continue
+            
+            logging.info(f"未发现MIMIC-IV关键词: {output_subdir.name}")
+            return False
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"检查MIMIC关键词时发生错误: {output_subdir} - {e}")
+            return False
+    
+    def _extract_introduction(self, output_subdir: Path) -> Optional[str]:
+        """从Markdown文件中提取Introduction部分
+        
+        Args:
+            output_subdir (Path): 包含Markdown文件的输出子目录
+            
+        Returns:
+            Optional[str]: 提取的Introduction内容，失败时返回None
+        """
+        try:
+            # 查找所有.md文件
+            md_files = list(output_subdir.glob("*.md"))
+            if not md_files:
+                logging.warning(f"未找到Markdown文件进行Introduction提取: {output_subdir}")
+                return None
+            
+            # 通常使用第一个md文件
+            md_file = md_files[0]
+            
+            try:
+                with open(md_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    content = f.read()
+                
+                # 使用正则表达式提取Introduction部分
+                # 匹配各种可能的Introduction标题格式
+                patterns = [
+                    r'(?i)#\s*Introduction\s*\n(.*?)(?=\n#|\n\n#|$)',
+                    r'(?i)##\s*Introduction\s*\n(.*?)(?=\n##|\n\n##|$)',
+                    r'(?i)###\s*Introduction\s*\n(.*?)(?=\n###|\n\n###|$)',
+                    r'(?i)\*\*Introduction\*\*\s*\n(.*?)(?=\n\*\*|\n\n\*\*|$)',
+                    r'(?i)Introduction\s*\n(.*?)(?=\n[A-Z][a-z]+\s*\n|$)'
+                ]
+                
+                for pattern in patterns:
+                    match = re.search(pattern, content, re.DOTALL)
+                    if match:
+                        introduction = match.group(1).strip()
+                        if len(introduction) > 100:  # 确保有足够的内容进行分析
+                            logging.info(f"成功提取Introduction部分 ({len(introduction)} 字符): {md_file.name}")
+                            return introduction
+                
+                # 如果没有明确的Introduction标题，尝试提取前几段作为近似的introduction
+                paragraphs = content.split('\n\n')
+                introduction_candidates = []
+                for para in paragraphs[:5]:  # 取前5段
+                    para = para.strip()
+                    if len(para) > 50 and not para.startswith('#'):  # 过滤掉标题和过短段落
+                        introduction_candidates.append(para)
+                
+                if introduction_candidates:
+                    introduction = '\n\n'.join(introduction_candidates[:3])  # 最多取前3段
+                    if len(introduction) > 200:
+                        logging.info(f"提取近似Introduction部分 ({len(introduction)} 字符): {md_file.name}")
+                        return introduction
+                
+                logging.warning(f"未能提取到有效的Introduction内容: {md_file.name}")
+                return None
+                
+            except Exception as e:
+                logging.error(f"读取Markdown文件时发生错误: {md_file.name} - {e}")
+                return None
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"提取Introduction时发生错误: {output_subdir} - {e}")
+            return None
+    
+    def _analyze_research_task(self, introduction: str) -> str:
+        """使用AI模型分析论文的研究任务类型
+        
+        Args:
+            introduction (str): 论文的Introduction内容
+            
+        Returns:
+            str: 任务类型 ('prediction', 'classification', 'time_series', 'correlation', 'none')
+        """
+        try:
+            # 构造AI分析的提示词
+            system_prompt = """你是一个医学研究专家。请分析给定的论文Introduction部分，判断该研究属于以下哪种任务类型：
+
+1. prediction - 预测任务：预测未来事件、结局或数值（如死亡率预测、住院时长预测、疾病进展预测）
+2. classification - 分类任务：将患者或病例分类到不同类别（如疾病诊断分类、风险等级分类、药物反应分类）
+3. time_series - 时间序列分析：分析随时间变化的医疗数据（如生命体征趋势分析、病情演进分析、纵向队列研究）
+4. correlation - 关联性分析：研究变量间的关系或关联（如痾病与人口特征关系、药物与副作用关联、风险因素识别）
+5. none - 不属于以上任何类型
+
+请以JSON格式回答，包含任务类型和置信度：
+{\"task_type\": \"prediction\", \"confidence\": 0.85}
+
+task_type必须是以下选项之一：prediction、classification、time_series、correlation、none
+confidence为0-1之间的数值，表示判断的置信度。
+只返回JSON，不要添加其他文字。"""
+
+            user_prompt = f"请分析以下论文Introduction，判断属于哪种任务类型：\n\n{introduction[:2000]}"  # 限制长度避免token过多
+            
+            # 构造API请求数据
+            api_data = {
+                "model": self.ai_model,
+                "messages": [
+                    {"role": "system", "content": system_prompt},
+                    {"role": "user", "content": user_prompt}
+                ],
+                "max_tokens": 50,  # 需要返回JSON格式
+                "temperature": 0.1  # 降低随机性
+            }
+            
+            # 调用AI API
+            response = self.session.post(
+                self.ai_api_url,
+                json=api_data,
+                headers={"Content-Type": "application/json"},
+                timeout=30
+            )
+            
+            if response.status_code == 200:
+                result = response.json()
+                ai_response = result['choices'][0]['message']['content'].strip()
+                
+                try:
+                    # 解析JSON响应
+                    parsed_response = json.loads(ai_response)
+                    task_type = parsed_response.get('task_type', 'none').lower()
+                    confidence = parsed_response.get('confidence', 0.0)
+                    
+                    # 验证任务类型是否有效
+                    valid_types = ['prediction', 'classification', 'time_series', 'correlation', 'none']
+                    if task_type not in valid_types:
+                        logging.warning(f"AI返回了无效的任务类型: {task_type}，使用默认值 'none'")
+                        task_type = "none"
+                        confidence = 0.0
+                    
+                    # 只接受高置信度的结果
+                    if confidence < 0.7:
+                        logging.info(f"AI分析置信度过低 ({confidence:.2f})，归类为 'none'")
+                        task_type = "none"
+                    
+                    logging.info(f"AI分析结果: 任务类型={task_type}, 置信度={confidence:.2f}")
+                    return task_type
+                    
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    logging.error(f"解析AI JSON响应失败: {ai_response} - 错误: {e}")
+                    return "none"
+                
+            else:
+                logging.error(f"AI API调用失败，状态码: {response.status_code}")
+                return "none"
+                
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"AI分析研究任务时发生错误: {e}")
+            return "none"
+    
+    def _mark_valid_folder(self, output_subdir: Path, task_type: str) -> bool:
+        """为通过筛选的文件夹添加任务类型前缀标记
+        
+        Args:
+            output_subdir (Path): 需要标记的输出子目录
+            task_type (str): 任务类型 ('prediction', 'classification', 'time_series', 'correlation')
+            
+        Returns:
+            bool: 标记是否成功
+        """
+        try:
+            # 获取任务类型对应的前缀
+            prefix = self.task_type_prefixes.get(task_type)
+            if not prefix:
+                logging.info(f"任务类型 '{task_type}' 不需要标记文件夹")
+                return True  # 不需要标记，但认为成功
+            
+            # 检查文件夹是否已经有相应的任务类型前缀
+            if output_subdir.name.startswith(prefix):
+                logging.info(f"文件夹已标记为{task_type}任务: {output_subdir.name}")
+                return True
+                
+            # 检查是否已经有其他任务类型的前缀
+            for existing_type, existing_prefix in self.task_type_prefixes.items():
+                if existing_prefix and output_subdir.name.startswith(existing_prefix):
+                    logging.info(f"文件夹已有{existing_type}任务标记，不需要重新标记: {output_subdir.name}")
+                    return True
+            
+            # 生成新的文件夹名
+            new_folder_name = prefix + output_subdir.name
+            new_folder_path = output_subdir.parent / new_folder_name
+            
+            # 重命名文件夹
+            output_subdir.rename(new_folder_path)
+            logging.info(f"文件夹标记成功: {output_subdir.name} -> {new_folder_name} (任务类型: {task_type})")
+            
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"标记文件夹时发生错误: {output_subdir} - {e}")
+            return False
+    
+    def _prepare_output_dir(self) -> Path:
+        """准备Markdown输出目录
+        
+        Returns:
+            Path: Markdown输出目录路径
+        """
+        self.markdown_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        logging.info(f"Markdown输出目录已准备: {self.markdown_dir}")
+        return self.markdown_dir
+    
+    def _call_ocr_api(self, pdf_file: Path) -> Optional[Dict]:
+        """调用OCR API解析PDF文件
+        
+        Args:
+            pdf_file (Path): PDF文件路径
+            
+        Returns:
+            Optional[Dict]: API响应数据，失败时返回None
+        """
+        try:
+            with open(pdf_file, 'rb') as f:
+                files = {
+                    'file': (pdf_file.name, f, 'application/pdf')
+                }
+                
+                response = self._make_request_with_retry(
+                    self.ocr_api_url, 
+                    files=files,
+                    timeout=1800  # 增加到3分钟，匹配服务器处理时间
+                )
+                
+                if response.status_code == 200:
+                    response_data = response.json()
+                    if response_data.get('success', False):
+                        logging.debug(f"OCR API调用成功: {pdf_file.name}")
+                        return response_data
+                    else:
+                        logging.warning(f"OCR API处理失败: {pdf_file.name} - {response_data.get('message', 'Unknown error')}")
+                        return None
+                else:
+                    logging.error(f"OCR API请求失败，状态码: {response.status_code} - {pdf_file.name}")
+                    return None
+                    
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"调用OCR API时发生错误: {pdf_file.name} - {e}")
+            return None
+    
+    def _download_and_extract_zip(self, download_url: str, pdf_file: Path) -> bool:
+        """从API响应中下载ZIP文件并解压到子文件夹
+        
+        Args:
+            download_url (str): 完整的下载URL
+            pdf_file (Path): 原始PDF文件路径（用于生成输出文件夹名）
+            
+        Returns:
+            bool: 下载和解压是否成功
+        """
+        try:
+            # 下载ZIP文件
+            response = self._make_request_with_retry(download_url, timeout=60)
+            
+            if response.status_code != 200:
+                logging.error(f"下载ZIP失败，状态码: {response.status_code} - {pdf_file.name}")
+                return False
+            
+            # 创建以PDF文件名命名的输出子文件夹
+            output_subdir = self.markdown_dir / pdf_file.stem
+            output_subdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            
+            # 使用临时文件保存ZIP内容
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.zip', delete=False) as temp_zip:
+                temp_zip.write(response.content)
+                temp_zip_path = temp_zip.name
+            
+            try:
+                # 解压ZIP文件到输出子文件夹
+                with zipfile.ZipFile(temp_zip_path, 'r') as zip_ref:
+                    zip_ref.extractall(output_subdir)
+                
+                logging.debug(f"ZIP文件解压成功: {pdf_file.name} -> {output_subdir}")
+                
+                # 清洗解压后的Markdown文件
+                if not self._clean_markdown_files(output_subdir):
+                    logging.warning(f"Markdown文件清洗失败，但解压成功: {pdf_file.name}")
+                
+                return True
+                
+            finally:
+                # 清理临时ZIP文件
+                os.unlink(temp_zip_path)
+                
+        except zipfile.BadZipFile as e:
+            logging.error(f"ZIP文件损坏: {pdf_file.name} - {e}")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"下载或解压ZIP时发生错误: {pdf_file.name} - {e}")
+            return False
+    
+    def _clean_markdown_files(self, output_subdir: Path) -> bool:
+        """清洗输出目录中的Markdown文件，去除数字编号和空行
+        
+        Args:
+            output_subdir (Path): 包含Markdown文件的输出子目录
+            
+        Returns:
+            bool: 清洗是否成功
+        """
+        try:
+            # 查找所有.md文件
+            md_files = list(output_subdir.glob("*.md"))
+            if not md_files:
+                logging.debug(f"未找到Markdown文件进行清洗: {output_subdir}")
+                return True
+            
+            for md_file in md_files:
+                try:
+                    # 读取原文件内容
+                    with open(md_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                        lines = f.readlines()
+                    
+                    # 清洗每一行
+                    cleaned_lines = []
+                    for line in lines:
+                        # 去除行尾换行符
+                        line_content = line.rstrip('\n\r')
+                        
+                        # 跳过纯数字行（如 "2", "30"）
+                        if re.match(r'^\d+$', line_content):
+                            continue
+                            
+                        # 跳过数字+空格行（如 "30 "）
+                        if re.match(r'^\d+\s*$', line_content):
+                            continue
+                        
+                        # 去除行首的数字+空格模式（如 "1 Title:" -> "Title:"）
+                        cleaned_line = re.sub(r'^\d+\s+', '', line_content)
+                        
+                        # 如果清洗后行不为空，则保留
+                        if cleaned_line.strip():
+                            cleaned_lines.append(cleaned_line + '\n')
+                        else:
+                            # 保留空行以维护文档结构
+                            cleaned_lines.append('\n')
+                    
+                    # 写回清洗后的内容
+                    with open(md_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                        f.writelines(cleaned_lines)
+                    
+                    logging.debug(f"Markdown文件清洗完成: {md_file.name}")
+                    
+                except Exception as e:
+                    logging.error(f"清洗Markdown文件时发生错误: {md_file.name} - {e}")
+                    return False
+            
+            logging.info(f"成功清洗 {len(md_files)} 个Markdown文件: {output_subdir}")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"清洗Markdown文件时发生错误: {output_subdir} - {e}")
+            return False
+    
+    def _process_single_pdf(self, pdf_file: Path) -> bool:
+        """处理单个PDF文件的完整流程
+        
+        Args:
+            pdf_file (Path): PDF文件路径
+            
+        Returns:
+            bool: 处理是否成功
+        """
+        try:
+            # 检查PDF文件是否存在且有效
+            if not pdf_file.exists() or pdf_file.stat().st_size == 0:
+                logging.warning(f"PDF文件不存在或为空: {pdf_file}")
+                return False
+            
+            # 检查是否已存在对应的输出子文件夹
+            output_subdir = self.markdown_dir / pdf_file.stem
+            if output_subdir.exists() and any(output_subdir.iterdir()):
+                logging.info(f"输出文件夹已存在且非空，跳过处理: {pdf_file.stem}")
+                return True
+            
+            # 调用OCR API
+            api_response = self._call_ocr_api(pdf_file)
+            if not api_response:
+                return False
+            
+            # 获取下载URL并拼接完整地址
+            download_url = api_response.get('download_url')
+            if not download_url:
+                logging.error(f"API响应中缺少下载URL: {pdf_file.name}")
+                return False
+            
+            # 拼接完整的下载URL
+            full_download_url = f"http://100.106.4.14:7861{download_url}"
+            logging.debug(f"完整下载URL: {full_download_url}")
+            
+            # 下载并解压ZIP文件
+            success = self._download_and_extract_zip(full_download_url, pdf_file)
+            if not success:
+                return False
+            
+            # 获取解压后的文件夹路径
+            output_subdir = self.markdown_dir / pdf_file.stem
+            
+            # 第一层筛选：检查MIMIC-IV关键词
+            logging.info(f"开始MIMIC-IV关键词筛选: {pdf_file.stem}")
+            if not self._check_mimic_keywords(output_subdir):
+                logging.info(f"未通过MIMIC-IV关键词筛选，跳过: {pdf_file.stem}")
+                return True  # 处理成功但未通过筛选
+            
+            # 第二层筛选：AI分析研究任务
+            logging.info(f"开始AI研究任务分析: {pdf_file.stem}")
+            introduction = self._extract_introduction(output_subdir)
+            if not introduction:
+                logging.warning(f"无法提取Introduction，跳过AI分析: {pdf_file.stem}")
+                return True  # 处理成功但无法进行任务分析
+            
+            task_type = self._analyze_research_task(introduction)
+            if task_type == "none":
+                logging.info(f"未通过研究任务筛选 (task_type=none)，跳过: {pdf_file.stem}")
+                return True  # 处理成功但未通过筛选
+            
+            # 两层筛选都通过，根据任务类型标记文件夹
+            logging.info(f"通过所有筛选，标记为{task_type}任务论文: {pdf_file.stem}")
+            if self._mark_valid_folder(output_subdir, task_type):
+                logging.info(f"论文筛选完成，已标记为{task_type}任务: {pdf_file.stem}")
+            else:
+                logging.warning(f"文件夹标记失败: {pdf_file.stem}")
+            
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"处理PDF文件时发生错误: {pdf_file.name} - {e}")
+            return False
+    
+    def _make_request_with_retry(self, url: str, files: Optional[Dict] = None, 
+                               max_retries: int = 5, timeout: int = 180) -> requests.Response:
+        """带智能重试策略的HTTP请求
+        
+        Args:
+            url (str): 请求URL
+            files (Optional[Dict]): 文件数据（用于POST请求）
+            max_retries (int): 最大重试次数，增加到5次
+            timeout (int): 请求超时时间（秒）
+            
+        Returns:
+            requests.Response: HTTP响应
+            
+        Raises:
+            requests.RequestException: 当所有重试都失败时抛出
+        """
+        for attempt in range(max_retries):
+            try:
+                if files:
+                    response = self.session.post(url, files=files, timeout=timeout)
+                else:
+                    response = self.session.get(url, timeout=timeout)
+                
+                # 检查响应状态，针对500错误进行重试
+                if response.status_code == 500:
+                    if attempt == max_retries - 1:
+                        logging.error(f"服务器内部错误，已达到最大重试次数: HTTP {response.status_code}")
+                        return response  # 返回错误响应而不是抛出异常
+                    
+                    # 500错误使用较长的等待时间
+                    wait_time = min(30, 10 + (attempt * 5))  # 10s, 15s, 20s, 25s, 30s
+                    logging.warning(f"服务器内部错误，{wait_time}秒后重试 (第{attempt + 1}次)")
+                    time.sleep(wait_time)
+                    continue
+                
+                return response
+                
+            except requests.exceptions.Timeout as e:
+                if attempt == max_retries - 1:
+                    logging.error(f"请求超时，已达到最大重试次数: {e}")
+                    raise
+                
+                # 超时错误使用较短的等待时间
+                wait_time = min(15, 5 + (attempt * 2))  # 5s, 7s, 9s, 11s, 13s
+                logging.warning(f"请求超时，{wait_time}秒后重试 (第{attempt + 1}次): {e}")
+                time.sleep(wait_time)
+                
+            except requests.exceptions.ConnectionError as e:
+                if attempt == max_retries - 1:
+                    logging.error(f"连接错误，已达到最大重试次数: {e}")
+                    raise
+                
+                # 连接错误使用指数退避
+                wait_time = min(60, 5 * (2 ** attempt))  # 5s, 10s, 20s, 40s, 60s
+                logging.warning(f"连接错误，{wait_time}秒后重试 (第{attempt + 1}次): {e}")
+                time.sleep(wait_time)
+                
+            except requests.RequestException as e:
+                if attempt == max_retries - 1:
+                    logging.error(f"请求失败，已达到最大重试次数: {e}")
+                    raise
+                
+                # 其他错误使用标准指数退避
+                wait_time = min(30, 3 * (2 ** attempt))  # 3s, 6s, 12s, 24s, 30s
+                logging.warning(f"请求失败，{wait_time}秒后重试 (第{attempt + 1}次): {e}")
+                time.sleep(wait_time)
+    
+    def parse_all_pdfs(self) -> Dict[str, int]:
+        """批量处理所有PDF文件，转换为Markdown格式
+        
+        Returns:
+            Dict[str, int]: 处理统计信息 {'success': 成功数, 'failed': 失败数, 'total': 总数}
+            
+        Raises:
+            FileNotFoundError: PDF目录不存在
+        """
+        try:
+            # 扫描PDF文件
+            pdf_files = self._scan_pdf_files()
+            if not pdf_files:
+                logging.warning("未找到PDF文件")
+                return {'success': 0, 'failed': 0, 'total': 0}
+            
+            # 准备输出目录
+            self._prepare_output_dir()
+            
+            # 初始化统计
+            total_files = len(pdf_files)
+            success_count = 0
+            failed_count = 0
+            failed_files = []
+            
+            logging.info(f"开始并发处理 {total_files} 个PDF文件")
+            logging.info(f"并发数: {self.parallel} (降低并发数以避免服务器过载)")
+            logging.info(f"请求超时: 1800秒 (适配服务器处理时间)")
+            logging.info(f"重试次数: 5次 (智能重试策略)")
+            
+            # 使用并发执行器处理PDF
+            with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.parallel) as executor:
+                # 提交所有处理任务
+                future_to_pdf = {
+                    executor.submit(self._process_single_pdf, pdf_file): pdf_file 
+                    for pdf_file in pdf_files
+                }
+                
+                # 处理完成的任务，实时显示进度
+                completed_count = 0
+                for future in as_completed(future_to_pdf):
+                    pdf_file = future_to_pdf[future]
+                    filename = pdf_file.name[:50] + '...' if len(pdf_file.name) > 50 else pdf_file.name
+                    
+                    try:
+                        success = future.result()
+                        completed_count += 1
+                        
+                        if success:
+                            success_count += 1
+                            status = "✓"
+                        else:
+                            failed_count += 1
+                            failed_files.append({
+                                'filename': pdf_file.name,
+                                'path': str(pdf_file)
+                            })
+                            status = "✗"
+                        
+                        # 显示进度
+                        progress = (completed_count / total_files) * 100
+                        print(f"\r[{completed_count:3d}/{total_files}] {progress:5.1f}% {status} {filename}", end='', flush=True)
+                        
+                    except Exception as e:
+                        failed_count += 1
+                        completed_count += 1
+                        failed_files.append({
+                            'filename': pdf_file.name,
+                            'path': str(pdf_file),
+                            'error': str(e)
+                        })
+                        progress = (completed_count / total_files) * 100
+                        print(f"\r[{completed_count:3d}/{total_files}] {progress:5.1f}% ✗ {filename} (Error: {str(e)[:30]})", end='', flush=True)
+            
+            print()  # 换行
+            
+            # 记录失败详情
+            if failed_files:
+                logging.warning(f"以下 {len(failed_files)} 个PDF文件处理失败:")
+                for file_info in failed_files:
+                    logging.warning(f"  - {file_info['filename']}")
+                    if 'error' in file_info:
+                        logging.warning(f"    错误: {file_info['error']}")
+            
+            # 生成处理报告
+            stats = {
+                'success': success_count,
+                'failed': failed_count,
+                'total': total_files
+            }
+            
+            logging.info(f"PDF解析完成! 成功: {success_count}/{total_files} ({success_count/total_files*100:.1f}%)")
+            if failed_count > 0:
+                logging.warning(f"失败: {failed_count}/{total_files} ({failed_count/total_files*100:.1f}%)")
+            
+            return stats
+            
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"批量处理PDF文件时发生错误: {e}")
+            raise