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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1.1 KiB
Python
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"""AI Research Agent API（Phase 5）。
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POST /api/agent/chat {message} → {reply, actions:[{tool,args,output}]}
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未配置 LLM Key 时返回 400 引导（不会崩溃）。
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Annotated
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from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
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from pydantic import BaseModel, Field
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from app.agent.llm import LLMClient, build_llm_from_settings
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from app.agent.service import AgentService
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router = APIRouter(prefix="/agent", tags=["agent"])
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class AgentChatRequest(BaseModel):
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message: str = Field(min_length=1, max_length=2000)
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def _llm_or_raise() -> LLMClient:
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llm = build_llm_from_settings()
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if llm is None:
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raise HTTPException(
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status_code=400,
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detail="未配置 LLM：请在根目录 .env 中设置 LLM_API_KEY（可选 LLM_BASE_URL / LLM_MODEL），"
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"参考 .env.example 与 AGENT.md §33",
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)
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return llm
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@router.post("/chat", summary="与 AI 研究助手对话（受控工具）")
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def agent_chat(
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body: AgentChatRequest,
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llm: Annotated[LLMClient, Depends(_llm_or_raise)],
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) -> dict:
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return AgentService(llm).chat(body.message)
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