hello-agents/Co-creation-projects/alexrunner-DataAnalysisAgent/agents/test_report_agent.py

import os
import json
from hello_agents import HelloAgentsLLM, SimpleAgent

from agents.agent_prompts import REPORT_AGENT_PROMPT


if __name__ == "__main__":
    llm = HelloAgentsLLM()
    report_agent = SimpleAgent(
        name="ReportAgent",
        system_prompt=REPORT_AGENT_PROMPT,
        llm=llm,
        enable_tool_calling=False
    )

    task_result = [
        {
            'task': '分析不同年龄段用户的偏好',
            'result': {
                'text': '各年龄段平均消费金额相近，均在58-61之间。商品类别偏好显示，所有年龄段均最偏好服装（Clothing），占比约44%-46%；其次是配饰（Accessories），占比约29%-34%；鞋类（Footwear）和外套（Outerwear）偏好相对较低。其中，20-30岁用户更偏好配饰，40-50岁用户更偏好鞋类，青少年（<20）和老年人（60+）对外套的偏好相对较高。',
                'visualization_url': ['figures/age_group_distribution.png', 'figures/average_spending_by_age_group.png', 'figures/category_preference_by_age_group.png']
            }
        }
    ]

    print(f"\n任务结果: {task_result}")

    final_result = report_agent.run(json.dumps(task_result, ensure_ascii=False))

    # 清理报告内容，确保以"# 执行摘要"开头
    if "# 执行摘要" in final_result:
        # 找到"# 执行摘要"的位置
        start_idx = final_result.find("# 执行摘要")
        final_result = final_result[start_idx:]

    print(f"\n最终分析报告: \n{final_result}")

    # 保存报告到文件
    os.makedirs("out", exist_ok=True)
    with open("out/analysis_report.md", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(final_result)