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Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m36s
主要变更： - 迁移到极简 LangGraph 标准架构（START → init_state → 记忆 → Agent ⇄ Tools → finalize → END） - 添加 Baosi API 支持，配置 ops4.7 模型 - 保留本地模型作为默认首选，Baosi 作为备选 - 新架构使用 LangGraph 原生 ToolNode 和 bind_tools - 移除旧的混合路由、JSON 解析等复杂逻辑 - 把旧代码移到 deprecated/ 目录 - 添加新的 Agent 节点和 Tools 模块 - 添加测试脚本验证新架构 - 所有测试通过 ✓
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1.5 KiB
Python
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1.5 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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简单测试：验证 Baosi API 是否正常工作
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"""
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import sys
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from pathlib import Path
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# 添加项目路径
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project_root = Path(__file__).resolve().parent.parent
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sys.path.insert(0, str(project_root))
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import asyncio
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from dotenv import load_dotenv
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# 加载环境变量
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load_dotenv(project_root / ".env")
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from backend.app.model_services.chat_services import BaosiChatProvider
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async def test_baosi_provider():
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"""测试 Baosi API Provider"""
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print("=" * 60)
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print("测试 Baosi API Provider")
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print("=" * 60)
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# 创建 provider
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provider = BaosiChatProvider()
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# 检查是否可用
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print(f"\n检查是否可用: {provider.is_available()}")
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try:
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# 获取 LLM
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llm = provider.get_service()
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print(f"\n✓ LLM 获取成功: {type(llm)}")
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# 测试简单调用
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print(f"\n测试简单调用...")
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from langchain_core.messages import HumanMessage
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response = await llm.ainvoke([
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HumanMessage(content="你好，请简单介绍一下你自己")
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])
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print(f"\n✓ 响应成功:")
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print(f" 响应类型: {type(response)}")
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print(f" 响应内容:\n{response.content}")
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return True
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except Exception as e:
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print(f"\n✗ 测试失败: {e}")
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import traceback
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print(f"堆栈:\n{traceback.format_exc()}")
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return False
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(test_baosi_provider())
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