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

chapter5/erp-agent/agent.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+"""
+NL -> SQL Agent（artifact 模式）。
+
+Agent 只负责「生成 SQL 制品」，不亲自搬运数据：
+真正的数据查询由系统（demo.py）用生成的 SQL 在 SQLite 上执行，结果表直接呈现。
+"""
+
+import os
+import re
+from datetime import date
+
+from openai import OpenAI
+
+MODEL = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-5.6-luna")
+
+# --- 通用 OpenRouter 兜底 ---
+OPENROUTER_BASE_URL = "https://openrouter.ai/api/v1"
+
+
+def _map_to_openrouter_model(model: str) -> str:
+    """把直连模型名映射为 OpenRouter 上的 id（非可映射 id 统一兜底到当前廉价旗舰）。"""
+    if not model or "/" in model:
+        return model or "openai/gpt-5.6-luna"
+    m = model.lower()
+    if m.startswith(("gpt-", "o1", "o3", "o4")):
+        return "openai/" + model
+    if m.startswith("claude"):
+        if "haiku" in m:
+            return "anthropic/claude-haiku-4.5"
+        if "sonnet" in m:
+            return "anthropic/claude-sonnet-4.6"
+        return "anthropic/claude-opus-4.8"
+    if m.startswith("gemini"):
+        return "google/" + model
+    return "openai/gpt-5.6-luna"
+
+
+def _make_client_and_model(model: str):
+    """构造客户端并解析模型名，含通用 OpenRouter 兜底。返回 (client, resolved_model)。
+
+    - 有 OPENAI_API_KEY：直连；但 model 为 gpt-5.x 且同时设置了 OPENROUTER_API_KEY
+      时优先走 OpenRouter（直连 gpt-5.6 需组织实名认证）。
+    - 无 OPENAI_API_KEY 但有 OPENROUTER_API_KEY：改走 OpenRouter（模型名自动映射）。
+    """
+    api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
+    base_url = os.environ.get("OPENAI_BASE_URL")
+    orkey = os.environ.get("OPENROUTER_API_KEY")
+    prefer_or = bool(orkey) and (model or "").lower().startswith("gpt-5")
+    if prefer_or or (not api_key and orkey):
+        api_key, base_url, model = orkey, OPENROUTER_BASE_URL, _map_to_openrouter_model(model)
+    kw = {}
+    if api_key:
+        kw["api_key"] = api_key
+    if base_url:
+        kw["base_url"] = base_url
+    return OpenAI(**kw), model
+
+SYSTEM_PROMPT = """你是一个「自然语言转 SQL」的 ERP 数据助手。
+用户给你一个中文问题，你只输出一条可直接执行的 **SQLite** SQL 查询，不要任何解释、不要 markdown 代码块。
+
+今天的日期是 {today}。但**严禁在 SQL 里硬编码年份数字**（如 '2024'、'2022-01-01'），
+一律用 strftime(...,'now',...) 从数据库当前日期推导，避免年份猜错。
+
+数据库 schema（SQLite）：
+  employees(emp_id INTEGER 主键, name 姓名, department 部门, level 级别[数字越大越高],
+            hire_date 入职日期'YYYY-MM-DD', leave_date 离职日期'YYYY-MM-DD'，NULL 表示在职)
+  salaries(emp_id, pay_date 发薪日期'YYYY-MM-01'[每月一条], salary 当月工资)
+  salaries.emp_id 关联 employees.emp_id。
+
+业务与方言约定：
+  - 「今年」= strftime('%Y','now')，「去年」= strftime('%Y','now','-1 year')，
+    「前年」= strftime('%Y','now','-2 years')。
+  - 计算「今天」请用 date('now')（不要带时间部分）；两个日期相差天数用
+    julianday(date('now')) - julianday(hire_date)。
+  - 「A部门」= 研发部，「B部门」= 销售部。
+  - 「在职」指 leave_date IS NULL。
+  - 发薪月份可用 strftime('%Y-%m', pay_date) 得到 'YYYY-MM'。
+  - 只输出一条 SELECT（可含 WITH/CTE），不要写多条语句或 DDL/DML。
+
+严格按用户附带的「返回列」要求组织 SELECT 的列与顺序。
+"""
+
+
+class SQLAgent:
+    def __init__(self, model: str = MODEL):
+        self.client, self.model = _make_client_and_model(model)
+
+    def generate_sql(self, nl_question: str, hint: str) -> str:
+        user = f"问题：{nl_question}\n要求：{hint}\n请只输出一条 SQLite SQL。"
+        # 推理模型（gpt-5 / o 系列等）不接受 temperature=0。
+        _reasoning = any(k in (self.model or "").lower()
+                         for k in ("gpt-5", "o1", "o3", "o4", "thinking", "reasoner", "kimi-k3"))
+        resp = self.client.chat.completions.create(
+            model=self.model,
+            temperature=1 if _reasoning else 0,
+            messages=[
+                {"role": "system",
+                 "content": SYSTEM_PROMPT.format(today=date.today().isoformat())},
+                {"role": "user", "content": user},
+            ],
+        )
+        return _clean_sql(resp.choices[0].message.content)
+
+
+def _clean_sql(text: str) -> str:
+    """去掉 markdown 代码块围栏等杂质，只留 SQL。"""
+    text = text.strip()
+    # 去掉 ```sql ... ``` 或 ``` ... ```
+    fence = re.match(r"^```(?:sql)?\s*(.*?)\s*```$", text, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
+    if fence:
+        text = fence.group(1).strip()
+    # 去掉可能残留的前缀反引号
+    text = text.strip("`").strip()
+    return text