ai-agent-book 精选快照（<2MB 代码与文档，来自 github.com/bojieli/ai-agent-book）

chapter1/web-search-agent/examples.py

@@ -0,0 +1,324 @@
+"""
+高级示例 - 展示 Web Search Agent 的各种用法
+"""
+
+import asyncio
+import json
+from typing import List, Dict, Any
+from agent import WebSearchAgent, is_failure_answer
+from config import Config
+import logging
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class AdvancedWebSearchAgent(WebSearchAgent):
+    """
+    高级 Web Search Agent - 扩展功能
+    """
+    
+    def batch_search(self, questions: List[str]) -> List[Dict[str, str]]:
+        """
+        批量搜索多个问题
+        
+        Args:
+            questions: 问题列表
+            
+        Returns:
+            答案列表
+        """
+        results = []
+        for i, question in enumerate(questions, 1):
+            logger.info(f"处理问题 {i}/{len(questions)}: {question}")
+            try:
+                answer = self.search_and_answer(question)
+                # search_and_answer 内部已捕获异常并返回错误字符串（见 agent.py），
+                # 因此下面的 except 通常不会触发。用统一的 is_failure_answer 判定状态，
+                # 覆盖“出现错误 / 超过最大迭代次数 / 无法获取足够信息”所有失败兜底，
+                # 避免把失败的搜索错误地标记为 success。
+                status = "error" if is_failure_answer(answer) else "success"
+                results.append({
+                    "question": question,
+                    "answer": answer,
+                    "status": status
+                })
+            except Exception as e:
+                results.append({
+                    "question": question,
+                    "answer": str(e),
+                    "status": "error"
+                })
+            # 清空历史，避免上下文混淆
+            self.clear_history()
+        return results
+    
+    def search_with_context(self, question: str, context: str) -> str:
+        """
+        带上下文的搜索
+        
+        Args:
+            question: 用户问题
+            context: 额外的上下文信息
+            
+        Returns:
+            答案
+        """
+        # 构建带上下文的问题
+        contextualized_question = f"""
+背景信息：{context}
+
+基于上述背景，请回答以下问题：
+{question}
+"""
+        return self.search_and_answer(contextualized_question)
+    
+    def comparative_search(self, items: List[str], aspect: str) -> str:
+        """
+        比较搜索 - 搜索并比较多个项目
+        
+        Args:
+            items: 要比较的项目列表
+            aspect: 比较的方面
+            
+        Returns:
+            比较结果
+        """
+        # 构建比较问题
+        items_str = "、".join(items)
+        question = f"请搜索并比较 {items_str} 在 {aspect} 方面的差异和优劣"
+        
+        return self.search_and_answer(question)
+    
+    def fact_check(self, statement: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        事实核查 - 验证陈述的真实性
+        
+        Args:
+            statement: 需要验证的陈述
+            
+        Returns:
+            验证结果
+        """
+        question = f"""
+请验证以下陈述的真实性：
+"{statement}"
+
+请严格按以下格式作答：
+- 第一行只输出判定结论，三选一：真 / 假 / 部分真实
+- 之后另起一行给出相关事实、证据与信息来源
+"""
+        answer = self.search_and_answer(question)
+
+        # 解析判定：模型被要求首行只输出“真/假/部分真实”。
+        # 按“部分真实 -> 假 -> 真”的优先级匹配，避免“真”字出现在
+        # “部分真实/不真实”里而被误判为真（原实现 `"真" in answer[:100]` 的缺陷）。
+        first_line = next((ln.strip() for ln in answer.splitlines() if ln.strip()), "")
+        if "部分真实" in first_line or "部分正确" in first_line:
+            is_true = False
+        elif any(neg in first_line for neg in ("假", "不真实", "不属实", "不准确", "不正确", "错误")):
+            is_true = False
+        else:
+            is_true = "真" in first_line or "属实" in first_line or "正确" in first_line
+        return {
+            "statement": statement,
+            "is_true": is_true,
+            "explanation": answer
+        }
+
+
+def example_basic_search():
+    """基础搜索示例"""
+    print("\n" + "="*60)
+    print("📌 示例 1: 基础搜索")
+    print("="*60)
+    
+    agent = WebSearchAgent(Config.get_api_key())
+    
+    questions = [
+        "OpenAI 最新发布的 GPT 模型有什么特点？",
+        "如何学习机器学习？推荐一些资源",
+    ]
+    
+    for q in questions:
+        print(f"\n问题: {q}")
+        print("-"*40)
+        answer = agent.search_and_answer(q)
+        print(f"答案: {answer}")
+
+
+def example_batch_search():
+    """批量搜索示例"""
+    print("\n" + "="*60)
+    print("📌 示例 2: 批量搜索")
+    print("="*60)
+    
+    agent = AdvancedWebSearchAgent(Config.get_api_key())
+    
+    questions = [
+        "React 和 Vue 的主要区别是什么？",
+        "Python 最适合做什么类型的项目？",
+        "如何开始学习人工智能？",
+    ]
+    
+    results = agent.batch_search(questions)
+    
+    for result in results:
+        print(f"\n问题: {result['question']}")
+        print(f"状态: {result['status']}")
+        print(f"答案: {result['answer'][:200]}...")  # 只显示前200字符
+
+
+def example_contextual_search():
+    """带上下文的搜索示例"""
+    print("\n" + "="*60)
+    print("📌 示例 3: 带上下文的搜索")
+    print("="*60)
+    
+    agent = AdvancedWebSearchAgent(Config.get_api_key())
+    
+    context = "我是一个刚开始学习编程的大学生，主要对 Web 开发感兴趣"
+    question = "我应该先学习哪种编程语言？"
+    
+    print(f"上下文: {context}")
+    print(f"问题: {question}")
+    print("-"*40)
+    
+    answer = agent.search_with_context(question, context)
+    print(f"答案: {answer}")
+
+
+def example_comparative_search():
+    """比较搜索示例"""
+    print("\n" + "="*60)
+    print("📌 示例 4: 比较搜索")
+    print("="*60)
+    
+    agent = AdvancedWebSearchAgent(Config.get_api_key())
+    
+    # 比较不同的技术框架
+    items = ["TensorFlow", "PyTorch", "JAX"]
+    aspect = "性能和易用性"
+    
+    print(f"比较项目: {', '.join(items)}")
+    print(f"比较方面: {aspect}")
+    print("-"*40)
+    
+    result = agent.comparative_search(items, aspect)
+    print(f"比较结果:\n{result}")
+
+
+def example_fact_check():
+    """事实核查示例"""
+    print("\n" + "="*60)
+    print("📌 示例 5: 事实核查")
+    print("="*60)
+    
+    agent = AdvancedWebSearchAgent(Config.get_api_key())
+    
+    statements = [
+        "Python 是世界上最流行的编程语言",
+        "量子计算机已经可以破解所有现代加密算法",
+        "GPT-4 有 1.76 万亿个参数",
+    ]
+    
+    for statement in statements:
+        print(f"\n陈述: {statement}")
+        result = agent.fact_check(statement)
+        print(f"真实性: {'✅ 真' if result['is_true'] else '❌ 假/存疑'}")
+        print(f"解释: {result['explanation'][:200]}...")
+
+
+def example_research_assistant():
+    """研究助手示例 - 深度研究某个主题"""
+    print("\n" + "="*60)
+    print("📌 示例 6: 研究助手 - 深度研究")
+    print("="*60)
+    
+    agent = AdvancedWebSearchAgent(Config.get_api_key())
+    
+    topic = "大语言模型的发展历程"
+    
+    # 构建研究问题序列
+    research_questions = [
+        f"什么是{topic}？请提供详细定义",
+        f"{topic}的关键里程碑和重要事件有哪些？",
+        f"{topic}面临的主要挑战是什么？",
+        f"{topic}的未来发展趋势如何？",
+    ]
+    
+    print(f"研究主题: {topic}")
+    print("="*60)
+    
+    research_report = []
+    for i, q in enumerate(research_questions, 1):
+        print(f"\n研究问题 {i}: {q}")
+        print("-"*40)
+        answer = agent.search_and_answer(q)
+        research_report.append({
+            "section": i,
+            "question": q,
+            "findings": answer
+        })
+        print(f"发现: {answer[:300]}...")
+        agent.clear_history()  # 清空历史，确保每个问题独立
+    
+    # 保存研究报告
+    with open("research_report.json", "w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump(research_report, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+    print(f"\n✅ 研究报告已保存到 research_report.json")
+
+
+def main():
+    """运行所有示例"""
+    
+    if not Config.validate():
+        print("请先设置 KIMI_API_KEY 环境变量")
+        return
+    
+    examples = [
+        ("基础搜索", example_basic_search),
+        ("批量搜索", example_batch_search),
+        ("带上下文搜索", example_contextual_search),
+        ("比较搜索", example_comparative_search),
+        ("事实核查", example_fact_check),
+        ("研究助手", example_research_assistant),
+    ]
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("🎯 Kimi Web Search Agent - 高级示例")
+    print("="*60)
+    print("\n选择要运行的示例:")
+    
+    for i, (name, _) in enumerate(examples, 1):
+        print(f"{i}. {name}")
+    print(f"{len(examples) + 1}. 运行所有示例")
+    print("0. 退出")
+    
+    try:
+        choice = input("\n请输入选项 (0-7): ").strip()
+        choice = int(choice)
+        
+        if choice == 0:
+            print("退出程序")
+            return
+        elif 1 <= choice <= len(examples):
+            examples[choice - 1][1]()
+        elif choice == len(examples) + 1:
+            for name, func in examples:
+                try:
+                    func()
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"运行 {name} 时出错: {str(e)}")
+        else:
+            print("无效的选项")
+    except ValueError:
+        print("请输入有效的数字")
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n程序被中断")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"运行示例时出错: {str(e)}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()