hello-agents/Co-creation-projects/dongyu23-MADF/app/agent/god.py

import json
from app.agent.agent import run_simple_agent
from utils import parse_json_from_response

class God:
    def __init__(self):
        pass

    def get_persona_count(self, prompt_text: str, default_n: int = 1) -> int:
        """
        Asks the LLM to determine the number of personas to generate based on the prompt.
        Returns an integer.
        """
        prompt = f"""
        分析以下用户描述，提取出用户明确想要生成的智能体角色数量。
        
        【用户描述】：
        {prompt_text}
        
        【提取规则】：
        1. 如果描述中明确提到了数量（如“两位”、“三个”、“生成5个”、“两个老师”等），请提取该数字。
        2. 如果描述中没有明确提到数量，或者数量不明确，请输出默认值 {default_n}。
        3. 你的输出必须且只能是一个纯数字，严禁包含任何文字、标点符号、解释、单位（如“位”、“个”等）。
        
        【输出示例】：
        3
        
        【最终输出】：
        """
        
        messages = [
            {"role": "system", "content": "你是一个专业的数据解析器。你只输出数字。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
        
        try:
            content = run_simple_agent("PersonaCountAgent", messages[0]["content"], messages[1]["content"])
            if content:
                content = content.strip()
                # Use regex to find the first number in the output just in case
                import re
                # Check for common Chinese number characters just in case the LLM outputs "两位"
                num_map = {"一": 1, "二": 2, "两": 2, "三": 3, "四": 4, "五": 5, "六": 6, "七": 7, "八": 8, "九": 9, "十": 10}
                
                # Try finding digits first
                match = re.search(r"\d+", content)
                if match:
                    return int(match.group())
                
                # If no digits, check for Chinese numbers in the content
                for char, val in num_map.items():
                    if char in content:
                        return val
                        
            return default_n
        except Exception:
            return default_n

    def generate_personas(self, prompt_text, n=1):
        """
        Generates distinct personas based on a natural language prompt.
        The prompt can be a theme or a specific character description.
        The quantity of personas is determined by the LLM based on the user's description, 
        defaulting to n if not specified.
        """
        prompt = f"""
        请你扮演“上帝”的角色，根据用户的描述生成**极具深度、有血有肉的智能体角色**。

        【用户描述】：
        {prompt_text}

        【核心目标】：
        我们要创造的是真实的人，而不是只会输出观点的机器。每个人物都必须有复杂的背景和深刻的学术积淀。

        【要求】：
        1. **数量控制**：
           - 首先分析【用户描述】中是否明确指定了生成的角色数量（例如“3位”、“三个”等）。
           - 如果指定了数量，请严格按照该数量生成。
           - 如果未指定数量，请默认生成 {n} 位角色。
           - 无论生成多少位，必须输出完整的 JSON 列表。

        2. **深度生平 (Bio)**：**必须达到300字左右**。
           - 包含：早年的教育背景、职业生涯的关键转折点、人生中的重大挫折或高光时刻、以及这些经历如何塑造了他的核心价值观。
           - 必须具体。如果用户指定了特定人物（如“苏格拉底”），请严格基于历史事实；如果是虚构人物，请构建完整的背景故事。
        
        3. **理论武库 (Theories)**：列出该角色所在领域的 7 个具体理论或概念。这些理论不仅仅是名词，更是他看待世界的透镜。

        4. **观点为人服务**：他的立场不是随机生成的，而是他生平和理论的必然结果。

        请以 JSON 格式输出一个列表，每个对象包含以下字段：
        - name: 姓名
        - title: 头衔/职业
        - bio: **300字左右的深度生平介绍**
        - theories: 一个包含 7 个专业理论/概念的字符串列表
        - stance: 核心立场或座右铭
        - system_prompt: 指导该智能体行为的提示词（第一人称）。
          **必须包含：**
          "你的生平是：{{bio}}。"
          "你的理论武库包含：{{theories}}。"
          "**重要指令**：你是一个活生生的人，不要每次发言都机械地自我介绍。请根据上下文自然地参与讨论。"

        输出格式示例：
        [
            {{
                "name": "赵航",
                "title": "历史学家",
                "bio": "发挥你的渊博知识自由发挥～",
                "theories": ["a理论", "b理论", "c理论", "d理论", "e理论", "f理论", "g理论"],
                "stance": "悲观，认为历史总是押韵",
                "system_prompt": "你叫赵航...你的生平是..."
            }}
        ]
        """
        
        messages = [
            {"role": "system", "content": "你是一个能够创造复杂、立体、真实人类角色的上帝系统。拒绝生成脸谱化的NPC。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]

        print("正在根据描述生成嘉宾角色...")
        content = run_simple_agent("PersonaGeneratorAgent", messages[0]["content"], messages[1]["content"])
        if content:
            personas = parse_json_from_response(content)
            if personas and isinstance(personas, list):
                print(f"成功生成 {len(personas)} 位嘉宾。")
                return personas
            else:
                print("生成角色失败：格式错误。")
                return []
        else:
            print("生成角色失败：API 无响应。")
            return []