集成三个子图到主Agent架构 + 修复前后端字段不匹配问题

主要变更：
1. 创建 subgraph_tools.py - 将三个子图包装为 LangChain 工具
2. 更新 graph_tools.py - 删除旧工具，添加子图工具
3. 更新系统提示词 - 介绍三个子系统 + RAG 能力
4. 简化 backend.py - 删除独立子图 API 端点
5. 修复 service.py 字段名不匹配问题 - content -> token
6. 前端界面优化 - 移动子图测试到侧边栏、删除测试审核按钮
7. 添加 pyjwt 依赖到 requirements.txt
8. 更新 docker-compose.yml - 添加前端代码挂载

backend/app/agent/prompts.py

@@ -9,14 +9,18 @@ def create_system_prompt(tools: list = None) -> ChatPromptTemplate:
     if tools:
         tool_descs = []
         for tool in tools:
-            # 提取工具名称和描述的第一行
             name = getattr(tool, 'name', None) or getattr(tool, '__name__', 'unknown_tool')
             desc = (tool.description or "").split('\n')[0]
             tool_descs.append(f"- {name}: {desc}")
         tools_section = "\n".join(tool_descs)
 
     system_template = (
-        "你是一个个人生活助手和数据分析助手，请使用中文交流。\n\n"
+        "你是一个智能助手，具有三个专业子系统和RAG检索能力，请使用中文交流。\n\n"
+        "【核心功能】\n"
+        "1. 📚 词典/翻译子系统 - 查询单词、翻译文本、提取术语、每日一词\n"
+        "2. 📰 资讯分析子系统 - 查询新闻、分析URL、提取关键词、生成报告\n"
+        "3. 📇 通讯录子系统 - 查询联系人、添加联系人、管理通讯录\n"
+        "4. 🔍 RAG检索 - 从知识库中检索相关信息回答问题\n\n"
         "【用户背景信息】\n"
         "以下是对当前用户的已知信息和长期记忆，你必须优先采纳并在回答中体现：\n"
         "{memory_context}\n"
@@ -34,4 +38,4 @@ def create_system_prompt(tools: list = None) -> ChatPromptTemplate:
     return ChatPromptTemplate.from_messages([
         ("system", system_template),
         MessagesPlaceholder(variable_name="messages")
-    ])
+    ])

backend/app/agent/service.py

@@ -187,9 +187,9 @@ class AIAgentService:
                     # 处理思考过程
                     if reasoning_token:
                         processed_event = {
-                            "type": "reasoning",
+                            "type": "llm_token",
                             "node": node_name,
-                            "content": reasoning_token
+                            "reasoning_token": reasoning_token
                         }
                     # 处理工具调用
                     elif hasattr(message_chunk, 'tool_calls') and message_chunk.tool_calls:
@@ -215,7 +215,8 @@ class AIAgentService:
                         processed_event = {
                             "type": "llm_token",
                             "node": node_name,
-                            "content": token_content
+                            "token": token_content,  # ✅ 改为 token
+                            "reasoning_token": reasoning_token
                         }
 
                 elif chunk_type == "updates":
@@ -289,7 +290,7 @@ class AIAgentService:
                     yield {
                         "type": "llm_token",
                         "node": "fast_path",
-                        "content": char
+                        "token": char  # ✅ 改为 token
                     }
                     await asyncio.sleep(0.03)
 
@@ -303,7 +304,7 @@ class AIAgentService:
                     yield {
                         "type": "llm_token",
                         "node": "fast_path",
-                        "content": char
+                        "token": char  # ✅ 改为 token
                     }
                     await asyncio.sleep(0.03)
 
@@ -334,7 +335,7 @@ class AIAgentService:
                     yield {
                         "type": "llm_token",
                         "node": "fast_path",
-                        "content": char
+                        "token": char  # ✅ 改为 token
                     }
                     await asyncio.sleep(0.03)
 
@@ -348,7 +349,7 @@ class AIAgentService:
                     yield {
                         "type": "llm_token",
                         "node": "fast_path",
-                        "content": char
+                        "token": char  # ✅ 改为 token
                     }
                     await asyncio.sleep(0.03)