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StowageAgent - 集装箱船配载智能体

一个会查配载规则、会算贝位坐标的集装箱船配载助手。 纯 Python 手写 ReAct 循环，不依赖任何 Agent 框架，装 4 个包就能跑。

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📝 项目简介

StowageAgent 是一个面向集装箱船配载场景的智能体。它要解决的是配载作业里最重复、最容易出错的两件事：

1. 查规则 —— 40 尺箱该写大贝号还是小贝号？层号 84 在甲板还是舱内？图上出现一个星号算不算箱位？ 这些规则散在经验里、散在旧文件里，每次都要翻。
2. 算坐标 —— 把贝位、排位、层号拼成六位坐标，还要校验有没有算错、有没有重复。 纯手工做，眼睛累、容易错。

本项目把一个智能体接进这两件事，它能够：

• 规则问题 → 先查知识库再回答（RAG），资料里没有就老实说没有，不瞎编。
• 计算问题 → 调用工具算，不让大模型心算（它算数真的不行）。
• 算完 → 自动校验 一批坐标，把错的地方挑出来。
• 全过程 → 把「思考 → 行动 → 观察」每一步打印出来，看得见它为什么这么答。

本项目为纯 Python 实现：命令行入口 main.py + 教学版 Notebook main.ipynb，没有前端页面， 也不依赖任何 Agent 框架 —— 只用 openai 一个 SDK 手写 ReAct 循环。

模块划分：7 个文件各管什么

模块	职责
src/llm.py	大模型接入 —— 怎么跟模型说话
src/tools.py	工具系统 —— 4 个真实业务工具 + 工具注册表
src/rag.py	知识库检索 —— 翻资料（tfidf / vector 双模式）
src/memory.py	记忆 —— 短期对话 + 长期笔记
src/context.py	上下文工程 —— 拼提示词、裁长度
src/agent.py	Agent 主体 —— 手写 ReAct 循环（思考 → 行动 → 观察）
src/evaluate.py	性能评估 —— 给自己的 Agent 打分

本项目故意不依赖任何 Agent 框架，只用 openai 一个 SDK 手写， 方便你看清一个智能体内部到底在做什么：这 7 个文件读完，骨架就清楚了。

整体结构

flowchart TD
    U([用户提问]) --> A[ReActAgent<br/>思考 → 行动 → 观察 循环]
    A -->|决定用哪个工具| T{工具注册表<br/>ToolRegistry}
    T --> T1[贝位计算器<br/>01+03 → 02]
    T --> T2[坐标解析器<br/>010682 → 贝/排/层]
    T --> T3[箱位校验器<br/>批量查错、去重]
    T --> T4[知识库检索<br/>RAG：tfidf / vector]
    T1 --> O[观察结果]
    T2 --> O
    T3 --> O
    T4 --> O
    O --> A
    A -->|信息够了| F([最终答案<br/>资料里没有就直说])

    M[Memory<br/>短期对话 + 长期笔记] -.-> A
    C[ContextBuilder<br/>拼提示词、裁长度] -.-> A

    subgraph 评估层
        E1[工具自检 15 例<br/>离线·确定性]
        E2[端到端评估 12 例<br/>联网·真实问答]
    end

    style A fill:#e8f0fe,stroke:#4285f4,color:#111
    style F fill:#e6f4ea,stroke:#34a853,color:#111
    style T fill:#fef7e0,stroke:#fbbc04,color:#111
    style M fill:#fce8e6,stroke:#ea4335,color:#111
    style C fill:#fce8e6,stroke:#ea4335,color:#111
    style E1 fill:#f1f3f4,stroke:#9aa0a6,color:#111
    style E2 fill:#f1f3f4,stroke:#9aa0a6,color:#111

适用场景

• 想学 Agent 开发但被框架绕晕的人 —— 这个项目的 ReAct 循环不依赖任何框架，src/agent.py 全部 208 行，能一行不跳地读完
• 想做「文档问答」类应用的人 —— RAG 的四步拆成了四个方法，一步一步看
• 集装箱配载 / 货运相关从业者 —— 知识库里的规则是真的，可以直接拿去用
• 想给 Agent 写测试的人 —— 项目里有两层评估：工具层单元测试 + 端到端准确率

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✨ 核心功能

• 贝位计算器：小贝合成大贝（01+03→02），大贝拆小贝，非法配对会报错。
• 坐标解析器：六位坐标 ↔ 贝位 / 排位 / 层号互转，自动判断舱内还是甲板，强制补前导零。
• 箱位校验器：批量校验坐标 —— 格式错误、重复、40 尺箱写了奇数贝位，并统计各箱型数量。
• 知识库检索（RAG）：两种检索模式 tfidf（关键词）和 vector（语义向量），可对比效果。
• ReAct 循环：自己决定该用哪个工具、该不该查资料，最多循环 5 轮。
• 记忆机制：短期对话记忆（chat 模式能记住前面说过的话）+ 长期笔记文件。
• 两层评估：工具层（离线、免费、结果确定）+ 端到端（联网、测真实问答能力）。
• 不会瞎编：资料里没有的问题，它会回答「没有提到」，项目里有专门的测试用例测这一点。

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📁 项目结构

dandan693-StowageAgent/
├── main.py                  # 命令行入口：tools / ask / chat / eval
├── main.ipynb               # 教学版 Notebook：按步骤点下来就跑完
├── requirements.txt
├── .env.example             # 复制成 .env 再填密钥
├── LICENSE                  # MIT
├── src/                     # ← 核心代码
│   ├── llm.py               # 大模型接入：跟大模型说话
│   ├── tools.py             # 工具系统：4 个业务工具 + 工具注册表
│   ├── rag.py               # 知识库检索（tfidf / vector 双模式）
│   ├── memory.py            # 短期对话记忆 + 长期笔记
│   ├── context.py           # 拼提示词、裁上下文长度
│   ├── agent.py             # 手写 ReAct 循环
│   └── evaluate.py          # 两层评估
├── data/
│   ├── 配载知识库.txt        # 21 段真实配载规则（RAG 的「资料」）
│   └── 测试用例.json         # 15 条工具自检 + 12 条端到端用例
└── outputs/
    ├── 评估报告.json         # 评估结果（跟仓库一起提交，作为证据）
    └── 长期笔记.md           # Agent 运行中自己记的笔记

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🛠️ 技术栈

• 智能体范式：手写 ReAct，没有使用任何 Agent 框架
• 大模型调用：openai SDK —— 任何兼容 OpenAI 接口的服务都能用（DeepSeek / 通义 / 智谱 / 本地 vLLM）
• 检索：scikit-learn 的 TF-IDF（默认）；可选 sentence-transformers 做语义向量
• 记忆：手写实现 —— 短期 messages 列表 + 长期 md 笔记文件
• 配置：python-dotenv 读 .env
• 评估：手写两层评估框架，结果落盘成 JSON

为什么不直接用现成的 Agent 框架？ 先手写一遍，才知道框架替你干了什么。 项目里的模块划分（llm / tools / memory / context / agent / evaluate）和主流框架的设计是一一对应的。

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🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.10 或以上
• 一个兼容 OpenAI 接口的大模型 API Key（DeepSeek 有免费额度，注册很快）

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

需要联网，会装 openai / python-dotenv / scikit-learn / numpy 四个包，一分钟以内。

2. 配置 API 密钥

# Windows
copy .env.example .env
# macOS / Linux
cp .env.example .env

然后打开 .env，填上你自己的信息：

LLM_MODEL_ID=deepseek-chat
LLM_API_KEY=sk-你的密钥
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
LLM_TIMEOUT=60

⚠️ .env 已经被 .gitignore 挡住了，不会上传到 GitHub。但你自己要记住： API Key 提交上去，几小时内就会被爬虫扫到盗用。 这是新手最常见的翻车点。

3. 运行项目

在项目根目录下执行：

# 3.1 看看有哪些工具
python main.py tools

# 3.2 问一个问题（--show-steps 会打印它的思考过程）
python main.py ask "贝位 09 和 11 合成的大贝是几号？" --show-steps

# 3.3 只用检索、不调用大模型 —— 想看懂 RAG 原理就跑这个，免费且秒出
python main.py ask "坐标的前导零丢了会怎样" --no-llm

# 3.4 连续对话（能记住前面说过的话）
python main.py chat

# 3.5 跑评估
python main.py eval --offline    # 工具自检，免费，秒出
python main.py eval --online     # 端到端评估，要调大模型，慢
python main.py eval --all        # 两层都跑

4. 或者用 Notebook 学

jupyter lab main.ipynb

main.ipynb 是教学版：每一步单独一格，从连大模型到跑评估，按顺序点下来就把 7 章串起来了。

💡 常见启动问题与注意事项

• 没有 API Key 想先看效果？ 加 --no-llm 参数，只用检索、不调用大模型，一分钱不花也能跑通。
• 提示 ModuleNotFoundError: No module named 'src'？ 请确认你在项目根目录（能看到 main.py 的那一层）执行命令。main.py 已经做了路径兜底，从项目根跑最稳。
• 在 Notebook 里改了 .env 不生效？ 环境变量在进程启动时读入，改完 .env 需要重启内核（或重新跑一遍加载单元格）。命令行则每次运行都会重新读，不受影响。
• pip 报错（Fatal error in launcher / 找不到 pip）？ 改用 python -m pip install -r requirements.txt，这是最通用的写法。
• 想用语义向量检索？ 加 --mode vector，但需要先取消 requirements.txt 里 sentence-transformers 那行的注释，首次运行还会下载约 400MB 的中文向量模型。建议先用默认的 tfidf 把流程跑通。
• 中文输出乱码？ Windows 终端先切一下编码：PowerShell 执行 $env:PYTHONIOENCODING="utf-8"，CMD 执行 chcp 65001。
• 调用大模型报 401 / 连接超时？ 检查 .env 里 LLM_BASE_URL 结尾是否带 /v1（不同服务商要求不同），以及 LLM_MODEL_ID 是否服务商真实支持的模型名。

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📖 使用示例

例 1：复合问题（既要用工具、又要查资料）

python main.py ask "贝位 09 和 11 合成的大贝是几号？层号 84 的箱子在甲板上还是船舱里？" --show-steps

实际运行过程（这就是 ReAct 的「思考轨迹」）：

── 第 1 轮 ──
  💭 思考：用户问贝位 09 和 11 合成的大贝号，这需要贝位计算器；层号 84 属于舱内还是甲板需要查配载规则。
  🔧 行动：贝位计算器
  📥 输入：09+11
  👀 观察：09 + 11 → 大贝 10
说明：40尺箱写大贝号 10；20尺箱写各自的小贝号 09 / 11

── 第 2 轮 ──
  💭 思考：大贝已由贝位计算器返回为 10；层号 84 需要查配载规则确认。
  🔧 行动：知识库检索
  📥 输入：层号84是舱内还是甲板
  👀 观察：【资料1｜相关度 0.396】
层号决定箱子在船的什么位置：层号 02 到 08 表示箱子装在船舱内部（舱内）；层号 82 及以上（常见 82、84、86、88）表示箱子装在甲板上（舱面）……

── 第 3 轮 ──
  💭 思考：贝位 09 和 11 合成的大贝已由贝位计算器返回为 10；层号 84 根据资料1属于甲板（舱面）。
  ✅ 最终答案：贝位 09 和 11 合成的大贝是 10 号；层号 84 的箱子在甲板上（舱面）。

注意它做了两件普通聊天机器人做不到的事： 自己选了正确的工具，而且数字是从工具拿的，不是自己算的。

例 2：边界情况（测它会不会瞎编）

python main.py ask "宁波到洛杉矶一个 40 尺柜的运费是多少？"

预期回答会包含「没有提到」。这条在 data/测试用例.json 里是专门的测试用例， 因为「不瞎编」是 RAG 最核心的价值，必须测。

例 3：只用检索，看懂 RAG 原理

python main.py ask "坐标的前导零丢了会怎样" --no-llm

会把实际发给大模型的完整提示词打印出来。你会发现 RAG 说穿了就是 「自动帮你把资料粘到问题前面」—— 不神秘。

例 4：批量校验坐标

from src import StowageCheckTool

print(StowageCheckTool().run("""
HE 010682
f 010304
NE 040406
NE 040406
"""))

输出会指出：HE 010682 的 40 尺箱写了奇数贝位、NE 040406 重复了。

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🎯 项目亮点

• 模块职责清晰、一一对应：src/ 下 7 个模块各管一件事，上面有对照表，不用在几千行代码里找「那个功能在哪」。
• 完全手写 ReAct，没有框架黑盒：src/agent.py 一共 208 行，其中真正驱动循环的不到 50 行，Thought / Action / Observation 全都打印出来给你看。
• 知识库是真实业务规则，不是「张三李四」的假数据：data/配载知识库.txt 里 21 段规则全部来自真实的配载作业经验（贝位合成规则、不同图纸排版、不同船的占位符号差异、前导零的坑……），这也是它和网上那些 RAG demo 最大的区别。
• 两层评估，是「测试」而不是「感觉」：工具层 15 个确定性断言 2 秒跑完，是最快的安全网；端到端 12 个用例里专门放了 2 个「不该瞎编」的边界用例。
• 零框架依赖，pip install 4 个包就能跑：可复现性最好，不会因为某个框架升级就挂掉；想换成现成的 Agent 框架，改 src/agent.py 一个文件就行。

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📊 性能评估

第一层：工具自检（离线，结果确定）

python main.py eval --offline

指标	结果
用例数	15
通过	15
通过率	100%

覆盖范围：贝位合成（含非法配对报错）、大贝拆小贝、坐标拆解、舱内 / 甲板判定、 前导零补位、六位码格式校验、40 尺箱贝位奇偶校验、重复坐标检测、知识库检索命中。

这一层不调用大模型，所以结果完全确定、可重复，适合放进 CI。

第二层：端到端评估（联网）

python main.py eval --online

指标	结果
用例数	12
通过	12
准确率	100%
平均耗时	12.5 秒 / 题

分类	用例数	准确率
规则问答	6	100%
会用工具	4	100%
边界情况（不该瞎编）	2	100%

真实运行片段（python main.py ask "..." --show-steps）：

── 第 1 轮 ──
  💭 思考：用户问贝位 09 和 11 合成的大贝号，这需要贝位计算器；层号 84 需要查配载规则。
  🔧 行动：贝位计算器
  👀 观察：09 + 11 → 大贝 10
说明：40尺箱写大贝号 10；20尺箱写各自的小贝号 09 / 11

── 第 2 轮 ──
  🔧 行动：知识库检索
  👀 观察：【资料1｜相关度 0.396】
层号决定箱子在船的什么位置：层号 02 到 08 表示箱子装在船舱内部（舱内）；
层号 82 及以上（常见 82、84、86、88）表示箱子装在甲板上（舱面）……

── 第 3 轮 ──
  ✅ 最终答案：贝位 09 和 11 合成的大贝是 10 号；层号 84 的箱子在甲板上（舱面）。

边界用例的表现（这两条最能说明 RAG 的价值）：

问题	回答
宁波到洛杉矶一个 40 尺柜的运费是多少？	资料里没有提到。
今天舟山港的风速有几级？	资料里没有提到。

普通聊天机器人会一本正经地编一个数字出来。RAG 被「只准根据资料回答」这条提示词勒住， 宁可说不知道 —— 这也是抑制「模型幻觉」最有效的做法之一。

⚠️ 两次真实的「评估驱动改进」（这段比分数本身更重要）

这两次都发生在同一天、同一个项目上。它们说明：跑评估最有价值的产出不是分数，而是「发现问题」。

第一次：产品真的错了 —— 91.7% → 100%

第一轮跑出来 11/12，挂掉的是这一题：

读 .xls 和 .xlsx 分别要用什么 Python 库？

答案在知识库里明明有，但 Agent 一步工具都没调（步数 = 0），直接说「资料里没有提到」。

• 排查：不是知识库缺内容，也不是检索不准 —— 是提示词纪律不够。 最初的提示词只写了「不要瞎编」，模型就理解成「不知道就可以直接说没有」，跳过了「先查再答」。

• 改法（src/agent.py 的 system prompt）：

  3. 凡是涉及配载业务规则、图纸规则、文件读写约定这类问题，不管你自己觉不觉得知道答案，
  都必须先调用【知识库检索】把资料拿到手，再回答。
  没检索过就直接说"资料里没有提到"，是错的。
  

• 复测：该用例从「❌ 步数 0」变成「✅ 步数 1」，全量 12/12。

第二次：测试自己错了 —— 假失败比漏报更伤

重跑一遍时又出现 11/12，挂掉的是：

帮我检查一下这两个箱位对不对：HE 010682 和 f 010304

但这次 Agent 的回答完全正确：

HE 010682 不对：HE 表示 40 尺箱，应写偶数大贝号，但 01 是奇数小贝（资料1、2）。
f 010304 可以：f 表示 20 尺重箱，应写奇数小贝号，01 符合（资料2）。

问题出在断言本身：测试用例要求回答里必须出现 40尺，而模型写的是 40 尺 —— 数字和单位之间多了一个空格，字符串精确匹配就失败了。

• 根因：大模型写中文时经常在数字和单位间插空格（40 尺箱、0.4 秒）， 断言死抠字面必然误报。

• 改法（src/evaluate.py）：加一个 _normalize()，比对前把空白字符全部去掉。

  def _normalize(text): return re.sub(r"\s+", "", text)
  

• 复测：12/12，平均耗时从 16.5 秒降到 12.5 秒。

为什么要专门讲这一次：端到端测试里的「假失败」（明明是好的却报错）比「漏报」更消耗信任。 每误报一次，就要人工去看一遍；跑多了，大家就再也不看这份报告了。 一份没人信的测试，等于没有测试。

已知局限

诚实列一下这个项目现在做不到的事：

局限	说明
知识库只有 21 段	内存里的 TF-IDF 检索，几万段就会变慢且不准，那时要换向量数据库（例如 Qdrant）
没有跨文档抽取	现在还读不了 .xls 配载图，只能回答「规则类」问题；接上提取脚本是下一步
短期记忆没被测过	12 个端到端用例全是单轮问答，「连续对话」能力（main.py chat）目前缺少测试覆盖
端到端分数会抖动	大模型有随机性，同一份代码跑两次可能 100% / 91.7%。只有工具层的 15/15 是确定性的，所以那层才适合放进 CI
关键词断言仍偏粗	归一化空白只能挡住「空格」这一种误报，语义等价的说法（「甲板」vs「舱面」）还得靠人工挑关键词
TF-IDF 对近义说法吃力	默认的 tfidf 模式靠字面匹配。想让它听懂「四十英尺」↔「40尺」，要切 --mode vector

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🔮 未来计划

• 接上真正的配载图 —— 现在知识库是手写的规则，下一步接到 stowage-plan-coordinates 的提取脚本， 让 Agent 能直接读 .xls 图纸并回答「这艘船 40 尺箱有多少个」
• 换成向量数据库 —— 知识库到几千段以后，内存里的 TF-IDF 就不够用了，要换成 Qdrant 这类向量数据库
• 加 MQE / HyDE —— 两种检索增强技巧（多查询扩展、假设文档嵌入）
• 封装成 MCP 服务器 —— 让别的 AI 工具也能调用这几个配载工具
• 补充多轮对话测试 —— 现在的评估都是单轮问答，还没测「记忆」到底有没有起作用
• 接入 CI —— 每次提交自动跑第一层工具自检，红了就拦住

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🤝 贡献指南

欢迎提 Issue 和 Pull Request！

• 想加自己的配载规则：直接改 data/配载知识库.txt，一个空行加一段，不用改任何代码，跑一次 --no-llm 就知道有没有被检索到。
• 想加测试用例：改 data/测试用例.json，加完跑 python main.py eval --all 看有没有通过。

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📄 许可证

本项目采用 MIT License，可自由使用、修改、分发。

data/配载知识库.txt 里的配载规则来自个人作业经验总结，仅供参考学习； 实际配载作业请以船公司 / 码头的正式规范为准。

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👤 作者

• GitHub: @dandan693
• 项目链接: dandan693-StowageAgent

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🙏 致谢

感谢 Datawhale 社区与 Hello-Agents 项目提供的开源学习资源与共创平台。