180 lines
8.8 KiB
Python
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"""pipeline_service.platform_model_tools — 平台模型工具（唯一实现，2026-09-07）。
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用户需求：通用助手/产线 agent 可调用平台 owner 机构 + 本机构的全部
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pipeline-llm 注册模型，按任务与用户输入自动匹配合适模型完成任务。
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- 候选可见性/owner 硬校验/自动选型：pipeline_llm.selection
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（models_catalog / auto_select_model，与推理治理链同一机构语义）
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- 实际调用：llm_bridge.llm_infer → /pipeline-llm/api/v1/chat/completions
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统一推理端点（门禁链 + 记账 + 同步/异步分流全在治理层，本层零旁路）
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消费方（薄壳委托，禁止复制逻辑）：
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- agent_loop_v2.AgentExecutor._t_list_platform_models / _t_invoke_model
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（会话 agent：驾驶舱 + 通用助手）
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- agent_loop._exec_agent_tool（产线角色 agent v1）
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"""
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import json
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import logging
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logger = logging.getLogger("pipeline.platform_model_tools")
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_CAP_DESC = {
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"t2t": "文本对话", "i2t": "图像理解", "m2t": "多媒体理解",
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"t2i": "文生图", "i2v": "图生视频", "t2v": "文生视频",
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"r2v": "参考生视频", "tts": "语音合成", "asr": "语音识别",
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"embedding": "向量化", "rerank": "重排序",
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}
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async def tool_list_platform_models(params, org_id):
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"""列出平台可用模型（本机构+平台owner机构，含能力类型与描述）。"""
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cap = str((params or {}).get("capability") or "").strip().lower()
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try:
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from pipeline_llm.selection import models_catalog
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except ImportError:
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return "FAIL: 模型治理模块（pipeline-llm）未安装，无法列出平台模型。"
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try:
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caps = (cap,) if cap else ()
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models = await models_catalog(org_id or "0", capabilities=caps)
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except Exception as e:
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return "ERROR: 列模型失败: " + str(e)[:300]
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if not models:
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scope = ("能力 " + cap) if cap else "全部能力"
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return ("平台当前无可用模型（" + scope + "；范围=本机构+平台owner机构）。"
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"请在模型治理→模型注册中添加。")
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lines = ["平台可用模型（" + str(len(models)) + " 个，本机构+平台owner机构）："]
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for m in models:
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cap_txt = m.get("capability") or "t2t"
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cap_cn = _CAP_DESC.get(cap_txt, cap_txt)
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desc = ("：" + m["description"][:80]) if m.get("description") else ""
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vendor = (" [" + m["vendor"] + "]") if m.get("vendor") else ""
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lines.append(" - " + m.get("name", "") + vendor
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+ "（" + cap_cn + "/" + cap_txt + "）" + desc)
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return "\n".join(lines)
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async def tool_invoke_model(params, org_id, user_id=""):
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"""调用平台模型完成生成类任务（文生图/视频/语音等非对话能力）。
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流程：解析 task/model/capability/params → 未指定 model 时按 task 自动
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选型（auto_select_model，候选=本机构+平台owner，capability 空=全能力）
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→ 组包 payload（messages=[user:task] + 业务参数平铺，媒体三数组契约由
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inference 层归一）→ llm_infer 统一推理端点 → 提取生成物 URL 返回。
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失败返回真实可行动错误（禁静默粉饰）。
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"""
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p = params or {}
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task = str(p.get("task") or "").strip()
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if not task:
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return "FAIL: invoke_model 需要 task（任务描述/提示词）"
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model = str(p.get("model") or "").strip()
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cap = str(p.get("capability") or "").strip().lower()
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# 业务参数（JSON 字符串 → dict）
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biz = {}
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raw_params = p.get("params")
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if isinstance(raw_params, dict):
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biz = dict(raw_params)
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elif isinstance(raw_params, str) and raw_params.strip():
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try:
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parsed = json.loads(raw_params)
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if isinstance(parsed, dict):
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biz = parsed
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except Exception:
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return ("FAIL: params 不是合法 JSON 对象。媒体输入用三数组："
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"image_files/audio_files/video_files（URL或base64数组）")
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# 自动选型：未显式指定 model 时按 task 匹配
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if not model:
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try:
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from pipeline_llm.selection import auto_select_model
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# capability 空 = 全能力候选，让匹配器按任务选最合适能力
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model, reason = await auto_select_model(
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org_id or "0", task, user_id=user_id or "",
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capabilities=(cap if cap else ""))
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if model:
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logger.info("invoke_model 自动选型: %s（%s）org=%s",
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model, reason, org_id or "0")
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else:
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return ("FAIL: 未能自动匹配到合适模型（" + str(reason) + "）。"
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"可先用 list_platform_models 查看可用模型，"
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"再用 model 参数指定。")
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except ImportError:
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return ("FAIL: 模型治理模块（pipeline-llm）未安装，"
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"无法自动选型或调用平台模型。")
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except Exception as e:
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return "ERROR: 自动选型失败: " + str(e)[:300]
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# 组包：生成类模型从 messages 末条取 prompt 文本（inference._last_prompt_text）
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payload = {"messages": [{"role": "user", "content": task}]}
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payload.update(biz)
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try:
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from .llm_bridge import llm_infer
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data = await llm_infer(
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payload, model=model, org_id=org_id or "0",
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user_id=user_id or "", timeout=600)
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except Exception as e:
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return "FAIL: 模型「" + model + "」调用失败：" + str(e)[:400]
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# 提取生成物：media（本地持久 URL，优先）> choices[0].message.content
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result_url = ""
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media = data.get("media") if isinstance(data, dict) else None
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if isinstance(media, dict):
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result_url = (media.get("video") or media.get("image")
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or media.get("audio") or media.get("glb")
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or media.get("3dmodel") or "")
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if not result_url and isinstance(data, dict):
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try:
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result_url = ((data.get("choices") or [{}])[0]
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.get("message") or {}).get("content") or ""
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except Exception:
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result_url = ""
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result_url = str(result_url or "").strip()
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if result_url:
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return ("OK: 模型「" + model + "」生成完成。产物地址：" + result_url)
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# 无产物 URL：回原始输出摘要（真实，不粉饰）
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try:
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summary = json.dumps(data, ensure_ascii=False, default=str)[:500]
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except Exception:
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summary = str(data)[:500]
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return ("模型「" + model + "」已调用但未返回可识别的产物地址。原始输出："
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+ summary)
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# 平台模型工具的 v1 形态定义（AGENT_TOOLS 同款 {name,description,params}），
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# 供 agent_loop.role_agent_run 追加到角色 agent 工具清单。
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PLATFORM_MODEL_TOOLS_V1 = [
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{
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"name": "list_platform_models",
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"description": ("列出平台当前可用的模型（本机构+平台owner机构的模型，含能力类型："
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"t2t对话/i2t图像理解/t2i文生图/t2v文生视频/i2v图生视频/tts语音合成/"
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"asr语音识别等）。需要调用非对话能力（生图/视频/语音）前先查模型时用。"
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"capability 参数可按能力过滤（如 t2i）"),
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"params": {"capability": "可选：能力类型过滤（如 t2i/t2v/tts），空=全部"},
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},
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{
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"name": "invoke_model",
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"description": ("调用平台模型完成生成类任务（文生图/图生视频/文生视频/语音合成等"
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"非对话能力；写代码/写文档等对话类工作由你自己完成，不要用本工具）。"
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||
"model 可空——空时平台根据 task 自动匹配最合适的可用模型。"
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"生成产物返回本地持久 URL，产物需要落盘时用 write_file 记录 URL"),
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"params": {
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"task": "任务描述/提示词（必填，如「一只在月球上弹吉他的猫」）",
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"model": "可选：模型注册名（空=按任务自动匹配）",
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"capability": "可选：能力类型（t2i/t2v/i2v/tts/asr等，自动匹配时用于过滤候选）",
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||
"params": ("可选：业务参数 JSON 字符串。媒体输入用三数组契约："
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"image_files/audio_files/video_files（值为公网URL或base64的数组）；"
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"生成参数如 resolution/duration/size 按模型文档"),
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||
},
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||
},
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]
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async def exec_platform_model_tool(tool, params, org_id, user_id=""):
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"""v1/v2 统一分发入口（薄壳）。"""
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if tool == "list_platform_models":
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return await tool_list_platform_models(params, org_id)
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if tool == "invoke_model":
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return await tool_invoke_model(params, org_id, user_id=user_id)
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||
return "未实现: " + str(tool)
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