Simon
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- agent/tools.py：Tool 元数据（JSON Schema）+ 白名单调用（异常转可读反馈，不中断对话） - agent/tools_impl.py：6 个受控工具 search_stocks / get_market_data / test_factor / run_backtest / get_experiment / compare_experiments —— 全部只读经 Job/Experiment 链路，研究自动归档；无 shell/任意执行/写删数据能力 - agent/llm.py：LLMClient 抽象 + OpenAI 兼容客户端（LLM_API_KEY/LLM_BASE_URL/LLM_MODEL 走 .env，未配置给出引导提示）+ 研究纪律 system prompt（反过拟合/样本外/成本） - agent/service.py：编排循环（tool/final JSON 决策 → 执行 → 回喂 → 结论），轮次上限兜底，未知工具拒绝 - /api/agent/chat；httpx 移至主依赖；Job 默认工厂抽取（api/agent/executor 复用） - 测试 6 项（白名单无 shell、完整研究循环产出、未知工具拒绝、轮次兜底），全量 79 passed / ruff clean
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1.6 KiB
Python
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"""AI Research Agent（Phase 5）。
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Agent 是 Research Assistant（AGENT.md §28/§29）：
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- 只能调用本目录 tools 提供的**白名单受控工具**（只读研究能力）
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- 禁止：执行任意 shell / 修改删除数据 / 修改配置与凭证
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- 研究行为：提出假设 → 建立实验 → 运行测试 → 分析 → 下一步，禁止以单次高收益宣告策略有效
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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from collections.abc import Callable
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Any
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TOOL_CALL_TAG = "__tool__"
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@dataclass(frozen=True)
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class Tool:
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"""受控工具元数据（LLM 可见的 JSON Schema + 调用实现）。"""
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name: str
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description: str
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parameters: dict[str, Any]
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handler: Callable[[dict[str, Any]], str] = field(repr=False)
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def schema(self) -> dict[str, Any]:
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return {
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"name": self.name,
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"description": self.description,
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"parameters": self.parameters,
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}
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def invoke(self, args: dict[str, Any]) -> str:
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"""执行工具；任何异常都转为可读错误串（不向上抛，避免中断整轮对话）。"""
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try:
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result = self.handler(args)
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return result if isinstance(result, str) else json.dumps(result, ensure_ascii=False)
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except Exception as exc: # noqa: BLE001 —— 工具异常反馈给 LLM 而非崩溃
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return json.dumps({"error": f"{type(exc).__name__}: {exc}"}, ensure_ascii=False)
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def tools_schema(tools: list[Tool]) -> str:
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return json.dumps([t.schema() for t in tools], ensure_ascii=False, indent=1)
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