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+from hello_agents import SimpleAgent
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+from ..tools import tools
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+import time
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+
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+SENTENCE_AGENT_PROMPT = """你是一位专业的口语老师，任务是根据对话场景和相关信息选择合适的措辞来和用户对话。
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+并且根据对话轮次和上一轮的用户话语来决定何时结束对话。系统中有审核员会对你的回复进行审核，如果有问题会提示你修改。
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+
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+【对话场景设定】
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+- 语言: {language}
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+- 难度: {difficulty}
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+- 偏好: {preference}
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+
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+【难度设定】
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+- 入门: 对应小学难度
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+- 初级: 对应初中和高中难度
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+- 中级: 对应四级和六级难度
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+- 高级: 对应六级以上难度
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+
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+【重要】
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+- 当前对话轮次接近总轮次时，选择合适时机结束对话
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+- 当用户回复表示想要结束对话时，回复合适的结束语句
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+- 结束对话时根据对话主题回复简单的结束语并在最后加上字符串"--thisisend--"
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+- 不要说"我是AI"或"我是语言模型"
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+- 要像真实的老师一样耐心
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+- 不要使用emoji
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+- 回复要有人情味,不要太机械
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+- 回复以对话为目的，不要对对话中提及的对象做过多说明
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+- 回复可以适度多包含此难度对应的语法和单词，作为学习使用
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+- 当用户输入包含语法错误或单词拼写错误时，适当纠正并给出正确的表达方式
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+- 如果审核员提示回复语句有错误，请纠正后再回复
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+
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+对话示例：
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+用户: "It's a nice day!"
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+回复: "Yes, its sunny."
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+
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+结束示例：
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+用户: "I gotta go!"
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+回复: "Bey, see you later.--thisisend--"
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+"""
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+
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+SEARCH_AGENT_PROMPT = """你是一个信息搜索专家，负责根据用户输入的语句判断是否需要搜索相关信息来辅助对话。
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+
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+回复格式要求:
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+如果需要搜索，回复:`[True, "搜索查询语句"]`
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+如果不需要搜索，回复:`[False, ""]`
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+
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+回复示例：
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+[True, "英伟达最新型的GPU有哪些？"]
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+[False, ""]
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+"""
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+
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+CONFIRM_AGENT_PROMPT = """你是对话审核专家，判断回复的正确性。
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+
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+【要求】
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+- 根据用户输入判断待回复语句中是否存在语法和单词拼写错误
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+- 判断待回复语句是否符合用户输入
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+- 如果有问题，描述问题并提出修改意见
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+- 待回复语句中可能会有字符串"--thisisend--"，如果有请忽略，这是特定符号。
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+
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+【回复格式要求】
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+如果待回复语句没有问题，回复:`[True, ""]`
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+如果待回复语句有问题，回复:`[False, "问题描述和修改意见"]`
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+【回复示例】
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+[True, ""]
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+[False, "待回复语句中存在语法错误，建议将'He go to school'修改为'He goes to school'"]
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+"""
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+
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+SUMMARY_AGENT_PROMPT = """你是一个总结专家，负责对话信息生成总结。可以使用中文。
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+
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+【当前对话场景】
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+- 语言: {language}
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+- 难度: {difficulty}
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+- 偏好: {preference}
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+
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+【难度设定】
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+- 入门: 对应小学难度
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+- 初级: 对应初中和高中难度
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+- 中级: 对应四级和六级难度
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+- 高级: 对应六级以上难度
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+
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+【要求】
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+- 总结对话中需要注意的语法和易错语法
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+- 根据当前对话场景下的难度设定，总结较难单词
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+"""
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+
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+class SpeakTeacherAgent:
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+ """对话练习智能体"""
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+ def __init__(self,llm,language: str, difficulty: str, preference: str):
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+ self.llm = llm
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+ self.lan = language
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+ self.sentences: list(dict(str,str)) = []
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+ self.prompt = SENTENCE_AGENT_PROMPT.format(
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+ language=language,
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+ difficulty=difficulty,
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+ preference=preference)
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+
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+ self.conversation_agent = SimpleAgent(
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+ name="专业口语老师",
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+ llm=self.llm,
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+ system_prompt=self.prompt)
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+
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+ self.search_agent = SimpleAgent(
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+ name="信息搜索专家",
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+ llm=self.llm,
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+ system_prompt=SEARCH_AGENT_PROMPT)
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+
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+ self.confirm_agent = SimpleAgent(
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+ name="对话审核员",
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+ llm=self.llm,
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+ system_prompt=CONFIRM_AGENT_PROMPT
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+ )
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+
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+ self.summary_agent = SimpleAgent(
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+ name="总结专家",
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+ llm=self.llm,
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+ system_prompt=SUMMARY_AGENT_PROMPT.format(
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+ language=language,
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+ difficulty=difficulty,
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+ preference=preference)
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+ )
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+
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+ def infosearcher(self,user_sentence: str) -> str:
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+ #根据用户输入决定是否需要调用搜索工具搜索相关的最新消息
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+ search_prompt = """请根据用户输入判断是否需要搜索相关信息来辅助对话，用户输入: {user_sentence}"""
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+ search_decision = self.search_agent.run(search_prompt.format(user_sentence=user_sentence))
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+ if search_decision.startswith("[True"):
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+ search_query = search_decision.split(",")[1].strip().strip('"').strip('"]')
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+ try:
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+ search_result = tools.search(search_query)
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+ except:
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+ print("搜索出错，请检查搜索配置")
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+ return ""
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+ return search_result
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+ else:
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+ return ""
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+
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+ def reply_confirm(self,user_sentence: str,reply_sentence: str) -> str:
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+ # 确认回复的正确性
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+ confirm_prompt = f"用户输入: {user_sentence} 待回复语句: {reply_sentence}，请判断待回复语句是否正确。"
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+ result = self.confirm_agent.run(confirm_prompt)
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+ if result.startswith("[True"):
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+ return ""
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|
+ else:
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+ cprom = result.split(",")[1].strip().strip('"').strip('"]')
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+ return cprom
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+
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+ def chatter(self,user_sentence: str) -> str:
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+ # 先调用信息搜索专家决定是否需要搜索
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+ info = self.infosearcher(user_sentence)
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+ if info:
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+ uprompt = f"用户输入: {user_sentence} 相关信息: {info}，请根据用户输入和相关信息生成回复。"
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+ else:
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+ uprompt = f"用户输入: {user_sentence}，请根据用户输入和相关信息生成回复。"
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+ reply = self.conversation_agent.run(uprompt)
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+
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+ # 调用审核员确认回复的正确性
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+ replystate = self.confirm_agent.run(user_sentence, reply)
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+ if replystate:
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+ reply_confirm_prompt = f"【审核员提示】:{replystate}"
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+ reply = self.conversation_agent.run(reply_confirm_prompt)
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+
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+ around = {"user": user_sentence,"reply": reply.split("--thisisend--")[0]}
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+ self.sentences.append(around)
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+ return reply
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+
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+ def summary(self):
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+ # 生成总结
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+ summary_prompt = f"请根据当前对话内容生成总结，当前对话内容为: {self.sentences}"
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+ summary = self.summary_agent.run(summary_prompt)
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+ return summary
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+
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+ def letstalk(self):
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+ talk_round = []
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+ # 开始对话
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+
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+ while True:
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+ talk_round.append(len(self.sentences)+1)
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+ print(f"第{len(talk_round)}轮对话")
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+
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+ usertalk = str(input("请输入句子进行对话："))
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+ if usertalk == "":
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+ if len(talk_round) == 1:
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+ usertalk = "Hello! Who are you?"
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+ else:
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+ usertalk = ""
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+
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+ result = self.chatter(usertalk)
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+ if "--thisisend--" in result:
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+ print(result.split("--thisisend--")[0])
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+ break
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+ print(result)
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+
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+ # 总结对话
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+ summary = self.summary()
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+ print("对话总结如下：")
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+ print(summary)
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+
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+ # 将对话和最终报告生成文件进行存储
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+ thetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M")
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+ sents = ""
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+ for s in self.sentences:
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+ sents += f"用户: {s['user']}\n助手: {s['reply']}\n"
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+ sents += f"\n对话总结如下：\n{summary}\n"
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+
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+ try:
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+ with open(f"./hello-agent-lanlearn/Co-creation-projects/zzuu222-LanlearnAgent/output/{thetime} {self.lan}.md","w",encoding="utf-8") as f:
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+ f.write(sents)
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+ except:
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+ print("写入失败")
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+ return False
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+ print("写入完成")
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+ return True
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+
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|
+
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Sizhou Chen