Agent/examples/production_restore/config.py

"""
项目配置

定义项目的运行配置。
"""

from agent.core.runner import KnowledgeConfig, RunConfig


# ===== Agent 运行配置 =====

RUN_CONFIG = RunConfig(
    # 模型配置
    model="qwen3.5-plus",
    temperature=0.3,
    max_iterations=1000,

    # 启用 thinking 模式
    extra_llm_params={"extra_body": {"enable_thinking": True}},

    # Agent 预设（对应 presets.json 中的 "main"）
    agent_type="main",

    # 额外工具：需求库检索（在 core 工具组基础上追加）
    tools=["requirement_search", "search_category_tree", "extract_requirements_from_table"],

    # 工具分组：core（基础能力）+ knowledge（ask_knowledge / upload_knowledge）
    tool_groups=["core", "knowledge", "category"],

    # 任务名称
    name="图像还原执行",

    # 知识管理配置
    knowledge=KnowledgeConfig(
        # 压缩时提取
        enable_extraction=False,
        reflect_prompt="",

        # agent 运行完成后提取
        enable_completion_extraction=True,
        completion_reflect_prompt="",

        # 知识注入
        enable_injection=False,

        # 默认字段
        owner="sunlit.howard@gmail.com",
        default_tags={"project": "production_restore", "domain": "ai_image"},
        default_scopes=["org:cybertogether"],
        default_search_types=["strategy"],
        default_search_owner="sunlit.howard@gmail.com"
    )
)


# ===== 任务配置 =====

INPUT_DIR = "examples/production_restore/input"       # 输入目录（pipeline.json、analysis.json 等）
OUTPUT_DIR = "examples/production_restore/output_origin"     # 输出目录
FEATURES_DIR = "examples/production_restore/features"         # 素材目录


# ===== 基础设施配置 =====

SKILLS_DIR = "./skills"
TRACE_STORE_PATH = ".trace"
DEBUG = True
LOG_LEVEL = "INFO"
LOG_FILE = None  # 设置为文件路径可以同时输出到文件

# ===== 浏览器配置 =====
# 可选值: "cloud" (云浏览器) 或 "local" (本地浏览器) 或 "container" (容器浏览器，支持预配置账户)
BROWSER_TYPE = "local"
HEADLESS = False

# ===== IM 配置 =====
IM_ENABLED = False                          # 是否启动 IM Client
IM_CONTACT_ID = "agent_restore"             # Agent 在 IM 系统中的身份 ID
IM_SERVER_URL = "ws://43.106.118.91:8105"   # IM Server WebSocket 地址
IM_WINDOW_MODE = True                       # 窗口模式（True=每次运行消息隔离，推荐）
IM_NOTIFY_INTERVAL = 10.0                   # 新消息检查间隔（秒）

# ===== Knowledge Manager 配置 =====
KNOWLEDGE_MANAGER_ENABLED = False           # 是否启动 Knowledge Manager（作为后台 IM Client）
KNOWLEDGE_MANAGER_CONTACT_ID = "knowledge_manager"  # Knowledge Manager 的 IM 身份 ID
KNOWLEDGE_MANAGER_ENABLE_DB_COMMIT = False  # 是否允许入库（False=只缓存，True=可入库）