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功能特性： - 实现系统监控和性能分析智能体 - 提供完整的模块结构：agent.py、prompt.py、response_model.py - 支持监控数据收集和分析功能 - 集成到AIM智能体系统框架 模块组成： - agent.py: Monitor智能体核心实现 - prompt.py: 监控分析相关提示模板 - response_model.py: 监控数据响应模型定义 - __init__.py: 模块初始化配置 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
100 lines
3.1 KiB
Python
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Python
from typing import Optional
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||
from agent_system.base import BaseAgent
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||
from agent_system.monitor.prompt import MonitorPrompt
|
||
from agent_system.monitor.response_model import MonitorResult
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||
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||
class Monitor(BaseAgent):
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||
"""
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||
Monitor智能体
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||
监控和评估现病史、既往史和主诉的质量，提供完成度评分
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||
"""
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||
def __init__(self, model_type: str = "gpt-oss:latest", llm_config: dict = {}):
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||
super().__init__(
|
||
model_type=model_type,
|
||
description=MonitorPrompt.description,
|
||
instructions=MonitorPrompt.instructions,
|
||
response_model=MonitorResult,
|
||
llm_config=llm_config,
|
||
structured_outputs=True,
|
||
markdown=False,
|
||
use_cache=False
|
||
)
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||
|
||
def run(self, hpi_content: str, ph_content: str, chief_complaint: str) -> MonitorResult:
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||
"""
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||
监控病史质量
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||
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||
Args:
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||
hpi_content: 现病史内容
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||
ph_content: 既往史内容
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||
chief_complaint: 主诉
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||
|
||
Returns:
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||
MonitorResult: 包含完成度评分和评分理由
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||
"""
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# 构建评估提示
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prompt = self.build_prompt(hpi_content, ph_content, chief_complaint)
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||
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||
# 调用LLM进行评估
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result = super().run(prompt)
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||
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||
# 确保返回正确的类型
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if isinstance(result, MonitorResult):
|
||
return result
|
||
elif isinstance(result, dict):
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return MonitorResult(**result)
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||
else:
|
||
# 解析失败，返回默认结果
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||
return MonitorResult(
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||
completion_score=0.0,
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||
reason="监控评估失败：无法解析LLM响应"
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||
)
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||
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||
def build_prompt(self, hpi_content: str, ph_content: str, chief_complaint: str) -> str:
|
||
"""
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||
构建监控评估的提示语
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||
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||
Args:
|
||
hpi_content: 现病史内容
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||
ph_content: 既往史内容
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||
chief_complaint: 主诉
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||
|
||
Returns:
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||
str: 构建好的提示语
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||
"""
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||
prompt = f"""请对以下病史信息进行质量监控和评估：
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**主诉**：
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{chief_complaint}
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||
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||
**现病史**：
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{hpi_content}
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||
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||
**既往史**：
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||
{ph_content}
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||
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||
**评估要求**：
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1. 综合评估现病史、既往史和主诉的信息完整性
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2. 考虑信息之间的逻辑一致性和相互关联性
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3. 基于医学标准评估信息的临床价值
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4. **必须先给出详细的评分理由，再基于理由给出0.0-1.0范围内的完成度评分**
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5. 评分必须与理由保持逻辑一致
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||
**输出格式**：
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||
严格按照以下JSON格式输出：
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{{
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"completion_score": 浮点数（0.0-1.0），
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||
"reason": "详细的评分理由"
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||
}}
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||
**评分指导**：
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- 0.9-1.0: 信息非常完整，逻辑清晰，临床价值高
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- 0.8-0.9: 信息较完整，有少量缺失，整体质量良好
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- 0.7-0.8: 信息基本完整，存在一些不足
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||
- 0.6-0.7: 信息不够完整，有明显缺失
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||
- 0.5-0.6: 信息缺失较多，质量有待提高
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||
- 0.0-0.5: 信息严重不足，需要大幅改善
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||
请基于上述标准进行客观评估。"""
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||
return prompt |