fix: 飞书机器人群聊回复逻辑
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Jinyi Han
409
GETTING_STARTED.md
Normal file
409
GETTING_STARTED.md
Normal file
@@ -0,0 +1,409 @@
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# GenericAgent 新手上手指南
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## 🎯 什么是 GenericAgent?
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GenericAgent 是一个极简、可自我进化的自主 Agent 框架。它的核心只有 **~3,300 行代码**,通过 **7 个原子工具 + 92 行 Agent Loop**,就能赋予任意 LLM 对你本地计算机的系统级控制能力。
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**它能做什么?**
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- 控制浏览器(保留登录态)
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- 执行终端命令
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- 读写文件系统
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- 模拟键盘鼠标
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- 控制移动设备(ADB)
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- 屏幕视觉识别
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**最特别的是什么?**
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GenericAgent 不预设技能,而是**靠进化获得能力**。每解决一个新任务,它就会自动将执行路径固化为 Skill,供后续直接调用。使用时间越长,沉淀的技能越多,最终形成一棵完全属于你的专属技能树。
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> 🤖 **自举实证**: 本项目的所有 Git 操作,从 `git init` 到每一条 commit message,都是 GenericAgent 自主完成的。作者全程未打开过一次终端。
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## 🚀 5 分钟快速开始
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### 第一步:安装部署
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**方法一:标准安装(推荐开发者)**
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```bash
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# 1. 克隆仓库
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git clone https://github.com/lsdefine/GenericAgent.git
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cd GenericAgent
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# 2. 安装最小依赖
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pip install streamlit pywebview
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# 3. 配置 API Key
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cp mykey_template.py mykey.py
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```
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**方法二:Windows 便携版(推荐新手)**
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1. [下载便携版](http://kw.fudan.edu.cn/resources/PC-Agent-Portable.zip) (19MB)
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2. 解压到任意目录
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3. 双击运行即可
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**方法三:Android(Termux)**
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```bash
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cd /sdcard/ga
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python agentmain.py
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```
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### 第二步:配置 API Key
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编辑 `mykey.py` 文件,填入你的 LLM API Key:
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```python
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# 示例:使用 Claude
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api_key = "sk-ant-xxx" # 你的 Anthropic API Key
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model = "claude-3-5-sonnet-20241022"
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# 或使用其他模型
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# api_key = "your_openai_key"
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# model = "gpt-4"
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```
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支持的模型:
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- Claude (Anthropic)
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- GPT-4 / GPT-3.5 (OpenAI)
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- Gemini (Google)
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- Kimi (Moonshot)
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- 其他兼容 OpenAI API 的模型
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### 第三步:启动界面
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```bash
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python launch.pyw
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```
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启动后会出现一个桌面悬浮窗,你可以直接在里面输入任务指令。
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## 💡 基础使用
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### 你的第一个任务
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启动后,试试这些简单的任务:
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**文件操作:**
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```
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"帮我在桌面创建一个 hello.txt 文件,内容是 Hello World"
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```
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**网页浏览:**
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```
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"打开百度,搜索今天的天气"
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```
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**代码执行:**
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```
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"用 Python 计算 1 到 100 的和"
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```
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### 理解 Agent 的工作方式
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GenericAgent 的工作流程:
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```
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你的指令 → Agent 理解任务 → 调用工具执行 → 返回结果 → 沉淀经验
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```
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**核心循环(92 行代码):**
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1. **感知**: 读取当前环境状态
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2. **推理**: 分析任务,制定执行计划
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3. **执行**: 调用工具完成操作
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4. **记忆**: 将成功的执行路径写入记忆层
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5. **循环**: 继续下一步,直到任务完成
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## 🧬 进阶:Skill 系统
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### 什么是 Skill?
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Skill 是 GenericAgent 自动沉淀的任务执行模板。当你第一次完成某个任务时,Agent 会将整个执行流程固化为一个 Skill,下次遇到类似任务就能直接调用。
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**举个例子:**
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| 你说的话 | 第一次 Agent 做了什么 | 之后每次 |
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| "监控股票并提醒我" | 安装 mootdx → 构建选股流程 → 配置定时任务 → 保存 Skill | **一句话启动** |
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| "用 Gmail 发这个文件" | 配置 OAuth → 编写发送脚本 → 保存 Skill | **直接可用** |
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### 如何使用 Skill?
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Skill 会自动保存在 `memory/` 目录下。你不需要手动管理,Agent 会在需要时自动调用。
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**查看已有的 Skill:**
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```bash
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ls memory/*.md
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```
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**手动触发 Skill:**
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```
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"使用之前保存的股票监控 Skill"
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```
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### 培养你的专属 Agent
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使用时间越长,你的 Agent 积累的 Skill 越多:
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- **第 1 周**: 基础文件操作、简单网页浏览
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- **第 1 个月**: 自动化工作流、数据处理脚本
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- **第 3 个月**: 复杂的多步骤任务、跨平台操作
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- **第 6 个月**: 一套任何人都没有的专属技能树
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## 🎮 实用玩法
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### 浏览器自动化
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GenericAgent 注入真实浏览器,保留你的登录态:
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```
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"打开淘宝,搜索 iPhone 15,按价格排序"
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"登录我的 Gmail,查看未读邮件"
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"在美团上帮我点一杯奶茶"
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```
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**可用工具:**
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- `web_scan`: 读取网页内容
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- `web_execute_js`: 执行 JavaScript 控制页面
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### 文件和代码处理
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```
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"分析这个 Python 项目的代码结构"
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"把这个 CSV 文件转换成 Excel"
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"批量重命名这个文件夹里的图片"
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```
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**可用工具:**
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- `file_read`: 读取文件
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- `file_write`: 写入文件
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- `file_patch`: 精确修改文件
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- `code_run`: 执行代码
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### 移动设备控制(ADB)
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通过 ADB 控制 Android 设备:
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```
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"打开支付宝,查看我的账单"
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"在微信上给张三发消息"
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"截取手机屏幕并保存"
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```
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### 定时任务
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```
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"每天早上 8 点提醒我查看邮件"
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"每小时检查一次股票价格"
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"每周一生成上周的工作总结"
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```
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## 🤖 接入聊天平台(可选)
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### 为什么要接入 Bot?
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将 GenericAgent 接入聊天平台后,你可以:
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- 随时随地通过手机控制你的电脑
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- 多人协作使用同一个 Agent
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- 接收 Agent 的主动通知和提醒
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### 支持的平台
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- **QQ Bot**: WebSocket 长连接,无需公网 webhook
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- **飞书(Lark)**: 支持富文本、图片、文件、音频
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- **企业微信(WeCom)**: 企业内部使用
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- **钉钉(DingTalk)**: 企业协作
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- **Telegram**: 国际用户
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### 快速配置指南
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**以 QQ Bot 为例:**
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1. 在 [QQ 开放平台](https://q.qq.com) 创建机器人
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2. 获取 AppID 和 AppSecret
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3. 在 `mykey.py` 中配置:
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```python
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qq_app_id = "YOUR_APP_ID"
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qq_app_secret = "YOUR_APP_SECRET"
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qq_allowed_users = ["YOUR_USER_OPENID"] # 或 ['*'] 公开访问
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```
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4. 启动 Bot:
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```bash
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pip install qq-botpy
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python qqapp.py
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# 或与桌面窗口一起启动
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python launch.pyw --qq
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```
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**其他平台配置详见:**
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- 飞书: [assets/SETUP_FEISHU.md](assets/SETUP_FEISHU.md)
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- 企业微信: `python launch.pyw --wecom`
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- 钉钉: `python launch.pyw --dingtalk`
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||||
- Telegram: `python tgapp.py`
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## 📚 记忆系统详解
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### 三层记忆架构
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GenericAgent 的记忆系统分为三层:
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**L0 — 元规则(Meta Rules)**
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- Agent 的基础行为规则
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- 系统约束和安全边界
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- 不可修改的核心逻辑
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**L2 — 全局事实(Global Facts)**
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- 长期运行中积累的稳定知识
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- 环境配置、用户偏好
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||||
- 存储在 `memory/global_mem.txt`
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**L3 — 任务 Skills(SOPs)**
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- 完成特定任务的操作流程
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- 自动沉淀的执行模板
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- 存储在 `memory/*.md`
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### 如何查看和管理记忆
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**查看全局记忆:**
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```bash
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cat memory/global_mem.txt
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```
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**查看所有 Skills:**
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```bash
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ls memory/*.md
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```
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**手动编辑记忆:**
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```bash
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# 不建议新手操作,Agent 会自动管理
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vim memory/global_mem.txt
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```
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## 🔧 常见问题
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### 安装问题
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**Q: pip install 失败怎么办?**
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A: 尝试使用国内镜像源:
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```bash
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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlit pywebview
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```
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**Q: Windows 上启动失败?**
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A: 建议使用便携版,或检查 Python 版本(需要 3.8+)
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### 使用问题
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**Q: Agent 执行任务失败?**
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A: 检查:
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1. API Key 是否正确配置
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2. 网络连接是否正常
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3. 查看 `temp/` 目录下的日志文件
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**Q: 如何让 Agent 停止当前任务?**
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A: 在界面中输入 "停止" 或 "取消"
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**Q: Agent 的回复太慢?**
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A: 可以尝试:
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1. 切换到更快的模型(如 GPT-3.5)
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2. 减少任务的复杂度
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3. 检查网络延迟
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### 进阶问题
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**Q: 如何自定义 Agent 的行为?**
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A: 编辑 `memory/global_mem.txt`,添加你的偏好设置
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**Q: 如何备份我的 Skills?**
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A: 直接复制 `memory/` 目录即可
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**Q: 可以同时运行多个 Agent 实例吗?**
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A: 可以,但需要使用不同的工作目录
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## 💪 最佳实践
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### 新手建议
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1. **从简单任务开始**: 先尝试文件操作、网页浏览等基础任务
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2. **观察 Agent 的执行过程**: 理解它是如何调用工具的
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3. **让 Agent 自己探索**: 不要过度干预,让它自主学习
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4. **定期查看 Skills**: 了解 Agent 积累了哪些能力
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### 进阶技巧
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1. **组合使用多个工具**: 让 Agent 完成复杂的多步骤任务
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2. **利用记忆系统**: 在 `global_mem.txt` 中记录常用的配置和偏好
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3. **编写自定义脚本**: 通过 `code_run` 扩展 Agent 的能力
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4. **接入多个聊天平台**: 实现跨平台的统一控制
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### 安全注意事项
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1. **不要在公共环境运行**: Agent 有系统级权限,注意安全
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2. **谨慎授权**: 使用 Bot 时,设置 `allowed_users` 白名单
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3. **定期备份**: 重要的 Skills 和配置要及时备份
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4. **监控执行日志**: 定期检查 `temp/` 目录下的日志
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## 🌟 社区和支持
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### 获取帮助
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- **GitHub Issues**: [提交问题](https://github.com/lsdefine/GenericAgent/issues)
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||||
- **微信交流群**: 扫描下方二维码加入
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<div align="center">
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||||
<img src="assets/images/wechat_group.jpg" width="280"/>
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</div>
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### 贡献指南
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欢迎贡献代码、文档或 Skills!
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1. Fork 本仓库
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2. 创建你的特性分支
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3. 提交你的改动
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4. 发起 Pull Request
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## 📖 延伸阅读
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||||
- [完整 README](README.md) - 项目详细介绍
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||||
- [新用户欢迎文档](WELCOME_NEW_USER.md) - 详细的引导流程
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||||
- [快速开始指南](QUICK_START.pdf) - PDF 版本的快速入门
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||||
- [飞书配置指南](assets/SETUP_FEISHU.md) - 飞书 Bot 详细配置
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||||
**🎉 现在,开始你的 GenericAgent 之旅吧!**
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||||
记住: GenericAgent 不是一个预设好的工具,而是一个会随着你的使用不断进化的伙伴。使用时间越长,它就越懂你,越强大。
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||||
76
fsapp.py
76
fsapp.py
@@ -245,15 +245,15 @@ def _card(text):
|
||||
return json.dumps({"config": {"wide_screen_mode": True}, "elements": [{"tag": "markdown", "content": text}]}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def send_message(open_id, content, msg_type="text", use_card=False):
|
||||
def send_message(receive_id, content, msg_type="text", use_card=False, receive_id_type="open_id"):
|
||||
if use_card:
|
||||
payload, real_type = _card(content), "interactive"
|
||||
elif msg_type == "text":
|
||||
payload, real_type = json.dumps({"text": content}, ensure_ascii=False), "text"
|
||||
else:
|
||||
payload, real_type = content, msg_type
|
||||
body = CreateMessageRequest.builder().receive_id_type("open_id").request_body(
|
||||
CreateMessageRequestBody.builder().receive_id(open_id).msg_type(real_type).content(payload).build()
|
||||
body = CreateMessageRequest.builder().receive_id_type(receive_id_type).request_body(
|
||||
CreateMessageRequestBody.builder().receive_id(receive_id).msg_type(real_type).content(payload).build()
|
||||
).build()
|
||||
response = client.im.v1.message.create(body)
|
||||
if response.success():
|
||||
@@ -367,29 +367,29 @@ def _describe_media(msg_type, file_path, filename):
|
||||
return f"[{msg_type}]\n[File: source: {file_path}]"
|
||||
|
||||
|
||||
def _send_local_file(open_id, file_path):
|
||||
def _send_local_file(receive_id, file_path, receive_id_type="open_id"):
|
||||
if not os.path.isfile(file_path):
|
||||
send_message(open_id, f"⚠️ 文件不存在: {file_path}")
|
||||
send_message(receive_id, f"⚠️ 文件不存在: {file_path}", receive_id_type=receive_id_type)
|
||||
return False
|
||||
ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
|
||||
if ext in _IMAGE_EXTS:
|
||||
image_key = _upload_image_sync(file_path)
|
||||
if image_key:
|
||||
send_message(open_id, json.dumps({"image_key": image_key}, ensure_ascii=False), msg_type="image")
|
||||
send_message(receive_id, json.dumps({"image_key": image_key}, ensure_ascii=False), msg_type="image", receive_id_type=receive_id_type)
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
file_key = _upload_file_sync(file_path)
|
||||
if file_key:
|
||||
msg_type = "media" if ext in _AUDIO_EXTS or ext in _VIDEO_EXTS else "file"
|
||||
send_message(open_id, json.dumps({"file_key": file_key}, ensure_ascii=False), msg_type=msg_type)
|
||||
send_message(receive_id, json.dumps({"file_key": file_key}, ensure_ascii=False), msg_type=msg_type, receive_id_type=receive_id_type)
|
||||
return True
|
||||
send_message(open_id, f"⚠️ 文件发送失败: {os.path.basename(file_path)}")
|
||||
send_message(receive_id, f"⚠️ 文件发送失败: {os.path.basename(file_path)}", receive_id_type=receive_id_type)
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def _send_generated_files(open_id, raw_text):
|
||||
def _send_generated_files(receive_id, raw_text, receive_id_type="open_id"):
|
||||
for file_path in _extract_files(raw_text):
|
||||
_send_local_file(open_id, file_path)
|
||||
_send_local_file(receive_id, file_path, receive_id_type)
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_user_message(message):
|
||||
@@ -430,21 +430,28 @@ def _build_user_message(message):
|
||||
def handle_message(data):
|
||||
event, message, sender = data.event, data.event.message, data.event.sender
|
||||
open_id = sender.sender_id.open_id
|
||||
chat_id = message.chat_id
|
||||
if not PUBLIC_ACCESS and open_id not in ALLOWED_USERS:
|
||||
print(f"未授权用户: {open_id}")
|
||||
return
|
||||
user_input, image_paths = _build_user_message(message)
|
||||
if not user_input:
|
||||
send_message(open_id, f"⚠️ 暂不支持处理此类飞书消息：{message.message_type}")
|
||||
if chat_id:
|
||||
send_message(chat_id, f"⚠️ 暂不支持处理此类飞书消息：{message.message_type}", receive_id_type="chat_id")
|
||||
else:
|
||||
send_message(open_id, f"⚠️ 暂不支持处理此类飞书消息：{message.message_type}")
|
||||
return
|
||||
print(f"收到消息 [{open_id}] ({message.message_type}, {len(image_paths)} images): {user_input[:200]}")
|
||||
if message.message_type == "text" and user_input.startswith("/"):
|
||||
return handle_command(open_id, user_input)
|
||||
return handle_command(open_id, user_input, chat_id)
|
||||
|
||||
def run_agent():
|
||||
user_tasks[open_id] = {"running": True}
|
||||
try:
|
||||
msg_id, dq, last_text = send_message(open_id, "思考中...", use_card=True), agent.put_task(user_input, source="feishu", images=image_paths), ""
|
||||
if chat_id:
|
||||
msg_id, dq, last_text = send_message(chat_id, "思考中...", use_card=True, receive_id_type="chat_id"), agent.put_task(user_input, source="feishu", images=image_paths), ""
|
||||
else:
|
||||
msg_id, dq, last_text = send_message(open_id, "思考中...", use_card=True), agent.put_task(user_input, source="feishu", images=image_paths), ""
|
||||
while user_tasks.get(open_id, {}).get("running", False):
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||||
time.sleep(3)
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||||
item = None
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||||
@@ -462,47 +469,64 @@ def handle_message(data):
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||||
cut = show[-3000:]
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||||
if cut.count("```") % 2 == 1:
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||||
cut = "```\n" + cut
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||||
msg_id, last_text, show = send_message(open_id, "(继续...)", use_card=True), "", cut
|
||||
if chat_id:
|
||||
msg_id, last_text, show = send_message(chat_id, "(继续...)", use_card=True, receive_id_type="chat_id"), "", cut
|
||||
else:
|
||||
msg_id, last_text, show = send_message(open_id, "(继续...)", use_card=True), "", cut
|
||||
display = show if done else show + " ⏳"
|
||||
if display != last_text and msg_id:
|
||||
update_message(msg_id, display)
|
||||
last_text = display
|
||||
if done:
|
||||
_send_generated_files(open_id, raw)
|
||||
if chat_id:
|
||||
_send_generated_files(chat_id, raw, receive_id_type="chat_id")
|
||||
else:
|
||||
_send_generated_files(open_id, raw)
|
||||
break
|
||||
if not user_tasks.get(open_id, {}).get("running", True):
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||||
send_message(open_id, "已停止")
|
||||
if chat_id:
|
||||
send_message(chat_id, "已停止", receive_id_type="chat_id")
|
||||
else:
|
||||
send_message(open_id, "已停止")
|
||||
except Exception as e:
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||||
import traceback
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||||
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||||
print(f"[ERROR] run_agent 异常: {e}")
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||||
traceback.print_exc()
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||||
send_message(open_id, f"错误: {str(e)}")
|
||||
if chat_id:
|
||||
send_message(chat_id, f"错误: {str(e)}", receive_id_type="chat_id")
|
||||
else:
|
||||
send_message(open_id, f"错误: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
user_tasks.pop(open_id, None)
|
||||
|
||||
threading.Thread(target=run_agent, daemon=True).start()
|
||||
|
||||
|
||||
def handle_command(open_id, cmd):
|
||||
def handle_command(open_id, cmd, chat_id=None):
|
||||
def _send_cmd_response(content):
|
||||
if chat_id:
|
||||
send_message(chat_id, content, receive_id_type="chat_id")
|
||||
else:
|
||||
send_message(open_id, content)
|
||||
if cmd == "/stop":
|
||||
if open_id in user_tasks:
|
||||
user_tasks[open_id]["running"] = False
|
||||
agent.abort()
|
||||
send_message(open_id, "正在停止...")
|
||||
_send_cmd_response("正在停止...")
|
||||
elif cmd == "/new":
|
||||
agent.abort()
|
||||
agent.history = []
|
||||
send_message(open_id, "已清空当前共享上下文")
|
||||
_send_cmd_response("已清空当前共享上下文")
|
||||
elif cmd == "/help":
|
||||
send_message(open_id, "命令列表:\n/stop - 停止当前任务\n/status - 查看状态\n/restore - 恢复上次对话历史\n/new - 开启新对话\n/help - 显示帮助")
|
||||
_send_cmd_response("命令列表:\n/stop - 停止当前任务\n/status - 查看状态\n/restore - 恢复上次对话历史\n/new - 开启新对话\n/help - 显示帮助")
|
||||
elif cmd == "/status":
|
||||
send_message(open_id, f"状态: {'空闲' if not agent.is_running else '运行中'}")
|
||||
_send_cmd_response(f"状态: {'空闲' if not agent.is_running else '运行中'}")
|
||||
elif cmd == "/restore":
|
||||
try:
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||||
files = glob.glob("./temp/model_responses_*.txt")
|
||||
if not files:
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||||
return send_message(open_id, "没有找到历史记录")
|
||||
return _send_cmd_response("没有找到历史记录")
|
||||
latest = max(files, key=os.path.getmtime)
|
||||
with open(latest, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
content = f.read()
|
||||
@@ -515,11 +539,11 @@ def handle_command(open_id, cmd):
|
||||
agent.history.extend([f"[USER]: {u}", f"[Agent] {r}"])
|
||||
count += 1
|
||||
agent.abort()
|
||||
send_message(open_id, f"已恢复 {count} 轮对话\n来源: {os.path.basename(latest)}\n(仅恢复上下文，请输入新问题继续)")
|
||||
_send_cmd_response(f"已恢复 {count} 轮对话\n来源: {os.path.basename(latest)}\n(仅恢复上下文，请输入新问题继续)")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
send_message(open_id, f"恢复失败: {e}")
|
||||
_send_cmd_response(f"恢复失败: {e}")
|
||||
else:
|
||||
send_message(open_id, f"未知命令: {cmd}")
|
||||
_send_cmd_response(f"未知命令: {cmd}")
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||||
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||||
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||||
def main():
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||||
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