butubb
79cdf61ed2
一、指纹匹配自动认领（可选，默认关）
- 发现设置新增「指纹匹配自动认领」勾选（app_meta: discovery_auto_claim，默认 0）
- 打开后：扫描发现某设备指纹与池中已有记录一致（同一台换了 IP）→ 自动迁移记录到新地址
并同步分组/任务引用，零点击；关闭时维持"识别自动 + 人工点一次确认"
- 默认关的原因：认领会改写分组/任务引用（数据结构变动），交人工确认更稳妥
- 扫描结果与状态行会显示本轮自动认领了几台
二、设备名称在界面上呈现（凡选择/展示设备处都显示名称）
- 新增前端 helper `devText(name, serial)`（base.js）：有名称→「名称 · serial」
- 监控页设备表：名称加粗为主、地址作副行（未命名显示橙色提醒）；任务概况的覆盖设备
chip 也优先显示名称（tooltip 保留完整地址）
- AI 控制台：目标设备下拉、实时画面设备下拉、目标/运行中提示都带名称（serial→name 映射）
- 任务编辑器「指定设备」下拉、分组编辑的设备勾选列表：带名称
- 后端 `/api/devices` 新增 `items`（[{serial,name,model}]，`devices` 保持兼容）；
`/api/agent/devices` 增加 `name` 字段
- MCP `de_list_devices` 返回 `name`，并在工具说明与 Agent 系统提示里要求"汇报用名称、
调工具用 serial"
文档：API.md（items/name/auto_claim + §6.2.1 名称呈现表）、MCP.md（工具返回）
自测（全通过）：自动认领端到端（开开关→扫描→自动迁址 + 名称保留 + 分组/任务引用同步 +
待连接池清理 + 开关默认关且可持久化）；名称显示浏览器验证（监控页/覆盖设备 chip/AI 目标与
观看下拉/任务编辑器/分组弹窗/发现设置开关）；设备指纹与人工认领回归
375 lines
19 KiB
Python
375 lines
19 KiB
Python
"""Agent 编排层：OpenAI 兼容模型（DeepSeek 等）经 MCP 工具控制手机。
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支持两种运行模式：
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- run_stream()：流式（SSE 逐 token + 工具调用实时回调）——Web AI 控制台用
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- run()：非流式收集结果——CLI 用（内部调 run_stream）
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||
流式细节（OpenAI 兼容）：
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- content/reasoning_content 增量逐 chunk 回调（kind 区分）
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- tool_calls 分片累积（arguments 按 index 拼接），流结束后统一执行
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- 截图（de_screenshot）图像转 image_url 追加下一轮，同时 on_tool 回调带缩略
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||
- token 用量：请求带 stream_options.include_usage，按「每次模型调用」累计，
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on_usage 回调吐出累计值（Web 控制台展示）
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"""
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import base64
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import json
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import logging
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import httpx
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from fastmcp import Client
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from mcp_agent.config import AgentSettings
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_log = logging.getLogger("agent")
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S = AgentSettings()
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class _UsageUnsupported(RuntimeError):
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"""模型/网关不认 stream_options.include_usage（400/422 或报错点名该字段）——降级重试用。"""
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SYSTEM_PROMPT = """你是手机自动化控制助手。你通过工具实时操作 Android 手机。
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工作规范：
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1. 先 de_list_devices 确定目标设备（在线才可操作）；设备有 name（名称）与 serial（地址），
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**给用户汇报时用名称**（同型号多台靠它区分），调工具时仍用 serial
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2. 观察屏幕：先 de_screenshot 获取截图（图像会随后给你），基于截图理解当前界面
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3. 点击定位分优先级（不要自己推算像素坐标，那是精度最差的方式）：
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a) 目标有可见文字（按钮/菜单/列表标题/标签/输入框提示）→ de_tap_text 直接给文字，
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一次完成「找到并点击」，原生控件与 WebView/图片渲染文字都支持
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||
b) 文字有歧义或 de_tap_text 未命中 → de_ui_tree(limit=80) 看可点元素后
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用 de_tap_element（text/text_contains 匹配）
|
||
c) 只有纯图形目标（视频画面/无文字图标且树里没有）才用 de_tap 给坐标——
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||
坐标只需大致对准目标中心，服务端会自动吸附到该处可点击元素中心，无需精算
|
||
4. de_tap 点击后若返回 snapped=true 表示已吸附命中元素（可核对 label）；
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||
截图判断界面变化=点击成功，无变化=未命中
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5. 输入文字：先 de_tap_text 或 de_tap 点中输入框，再 de_type_text 输入
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6. 每次关键操作后再次 de_screenshot 验证结果，直到完成用户目标
|
||
7. 若点击后截图无任何变化：不要重复点同一坐标，换 de_tap_text/de_tap_element
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||
重新定位，或先 de_ui_tree 确认元素文案再试
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||
8. 完成或失败时用中文总结：做了什么、当前状态、需要用户注意的事项
|
||
9. 设备不可用/操作失败时如实报告错误，不要臆测成功
|
||
10. 效率：界面未变化时不要重复截图/点击同一位置；每步都要推进目标；
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||
若连续 6 步无进展（截图内容未变/操作无效），停止并总结原因，不要空转
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可用工具清单将由系统提供。"""
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class Agent:
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||
def __init__(self, settings: AgentSettings = None):
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||
self.s = settings or S
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||
self.tools_schema = [] # OpenAI function schema
|
||
self.messages = []
|
||
# 回调（Web 展示用，均可选）：
|
||
# on_delta(text, kind) kind: content | reasoning —— 流式文本增量
|
||
# on_tool(step) step: {tool, args, result, image} —— 工具调用完成
|
||
# on_usage(usage) usage: {prompt_tokens, completion_tokens,
|
||
# total_tokens, calls} —— 累计 token 用量
|
||
self.on_delta = None
|
||
self.on_tool = None
|
||
self.on_usage = None
|
||
# 本轮累计用量（run_stream 开始时重置）
|
||
self.usage = {"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0,
|
||
"total_tokens": 0, "calls": 0}
|
||
self._include_usage = True # 模型不认 stream_options 时自动置 False
|
||
self._mcp = None
|
||
|
||
# ---------- MCP 工具桥 ----------
|
||
async def _load_tools(self):
|
||
"""从 MCP Server 拉工具，转 OpenAI function schema。"""
|
||
# 短连接超时：MCP 不可用时快速失败（默认会无限重试卡死线程）
|
||
self._mcp = Client(self.s.mcp_url, timeout=10.0, init_timeout=10.0)
|
||
await self._mcp.__aenter__()
|
||
tools = await self._mcp.list_tools()
|
||
self.tools_schema = []
|
||
for t in tools:
|
||
# MCP SDK v2 改名 input_schema，兼容新旧字段
|
||
schema = getattr(t, "input_schema", None) or getattr(t, "inputSchema", {})
|
||
name = getattr(t, "name", "")
|
||
desc = getattr(t, "description", "") or ""
|
||
self.tools_schema.append({
|
||
"type": "function",
|
||
"function": {"name": name, "description": desc,
|
||
"parameters": schema}})
|
||
_log.info("MCP 工具已加载: %s", [s["function"]["name"] for s in self.tools_schema])
|
||
|
||
async def close(self):
|
||
if self._mcp:
|
||
try:
|
||
await self._mcp.__aexit__(None, None, None)
|
||
except Exception:
|
||
pass
|
||
|
||
# ---------- 模型调用（流式） ----------
|
||
async def _chat_stream(self):
|
||
"""流式 chat/completions：逐 chunk 产出 JSON（async generator）。
|
||
|
||
默认要求服务端在末尾 chunk 带 usage（token 统计）；个别网关不认
|
||
`stream_options` 会直接 400，此时自动降级重试一次（不影响主流程）。
|
||
"""
|
||
if self._include_usage:
|
||
try:
|
||
async for chunk in self._chat_stream_once(True):
|
||
yield chunk
|
||
return
|
||
except _UsageUnsupported as e:
|
||
_log.warning("模型不支持 stream_options.include_usage，降级重试：%s", e)
|
||
self._include_usage = False
|
||
async for chunk in self._chat_stream_once(False):
|
||
yield chunk
|
||
|
||
async def _chat_stream_once(self, with_usage):
|
||
body = {
|
||
"model": self.s.model,
|
||
"messages": self.messages,
|
||
"tools": self.tools_schema if self.tools_schema else None,
|
||
"max_tokens": 4096,
|
||
"stream": True,
|
||
}
|
||
if with_usage:
|
||
body["stream_options"] = {"include_usage": True}
|
||
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.s.api_key}",
|
||
"Content-Type": "application/json"}
|
||
url = f"{self.s.api_base.rstrip('/')}/chat/completions"
|
||
async with httpx.AsyncClient(timeout=self.s.request_timeout) as client:
|
||
async with client.stream("POST", url, json=body, headers=headers) as r:
|
||
if r.status_code != 200:
|
||
text = (await r.aread()).decode(errors="replace")
|
||
# 本次开了 include_usage 却被打回（400/422，或报错里点名这个字段）
|
||
# → 视作网关不支持，交给上层降级重试（401/余额等真错误照常抛出）
|
||
if with_usage and (r.status_code in (400, 422)
|
||
or "stream_options" in text):
|
||
raise _UsageUnsupported(text[:200])
|
||
raise RuntimeError(f"模型 API HTTP {r.status_code}: {text[:300]}")
|
||
async for line in r.aiter_lines():
|
||
if not line.startswith("data:"):
|
||
continue
|
||
data = line[5:].strip()
|
||
if data == "[DONE]":
|
||
break
|
||
try:
|
||
yield json.loads(data)
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
continue
|
||
|
||
# ---------- token 用量 ----------
|
||
@staticmethod
|
||
def _read_usage(raw):
|
||
"""把一次模型调用返回的 usage 规整为 {prompt, completion, total}；无效返回 None。"""
|
||
if not isinstance(raw, dict):
|
||
return None
|
||
try:
|
||
pt = int(raw.get("prompt_tokens") or 0)
|
||
ct = int(raw.get("completion_tokens") or 0)
|
||
tt = int(raw.get("total_tokens") or 0) or (pt + ct)
|
||
except (TypeError, ValueError):
|
||
return None
|
||
if not (pt or ct or tt):
|
||
return None
|
||
return {"prompt_tokens": pt, "completion_tokens": ct, "total_tokens": tt}
|
||
|
||
def _accumulate_usage(self, raw):
|
||
"""把一次模型调用的 usage 累加进本轮总量，并回调 on_usage（累计值）。"""
|
||
u = self._read_usage(raw)
|
||
if not u:
|
||
return
|
||
self.usage["prompt_tokens"] += u["prompt_tokens"]
|
||
self.usage["completion_tokens"] += u["completion_tokens"]
|
||
self.usage["total_tokens"] += u["total_tokens"]
|
||
self.usage["calls"] += 1
|
||
if self.on_usage:
|
||
try:
|
||
self.on_usage(dict(self.usage))
|
||
except Exception:
|
||
pass
|
||
|
||
# ---------- 工具执行 ----------
|
||
async def _execute_tool(self, name, arguments):
|
||
"""执行 MCP 工具，返回 (文本结果, image_data_or_None)。"""
|
||
args = json.loads(arguments) if isinstance(arguments, str) else (arguments or {})
|
||
_log.info("执行工具 %s %s", name, args)
|
||
try:
|
||
result = await self._mcp.call_tool(name, args)
|
||
data = getattr(result, "data", result)
|
||
except Exception as e:
|
||
return {"ok": False, "error": f"工具执行失败: {e}"}, None
|
||
# de_screenshot：图像分离（作为 image_url 追加给模型看 + on_tool 缩略展示）
|
||
image_b64 = None
|
||
text_result = data
|
||
if name == "de_screenshot" and isinstance(data, dict) and data.get("ok"):
|
||
img = (data.get("data") or {}).get("image") or {}
|
||
if img.get("data"):
|
||
text_result = {k: v for k, v in (data.get("data") or {}).items()
|
||
if k != "image"}
|
||
image_b64 = img["data"]
|
||
if self.on_tool:
|
||
try:
|
||
self.on_tool({"tool": name, "args": args,
|
||
"result": text_result, "image": image_b64})
|
||
except Exception:
|
||
pass
|
||
return text_result, image_b64
|
||
|
||
def _repair_tool_messages(self):
|
||
"""修复 tool_calls 配对不完整：从尾部移除「assistant 带 tool_calls 但其后
|
||
tool 回应不足」的消息段（流中断可能丢失分片，400 重试前自愈）。"""
|
||
for i in range(len(self.messages) - 1, -1, -1):
|
||
m = self.messages[i]
|
||
if m.get("role") == "assistant" and m.get("tool_calls"):
|
||
# 统计其后 tool 消息数是否匹配
|
||
need = len(m["tool_calls"])
|
||
have = sum(1 for x in self.messages[i + 1:]
|
||
if x.get("role") == "tool")
|
||
if have < need:
|
||
_log.warning("修复不完整 tool_calls 段（need=%d have=%d），回退 %d 条消息",
|
||
need, have, len(self.messages) - i)
|
||
self.messages = self.messages[:i]
|
||
return
|
||
|
||
# ---------- 主循环（流式） ----------
|
||
async def run_stream(self, prompt: str, serial: str = "",
|
||
history=None, on_delta=None, on_tool=None,
|
||
should_stop=None, extra_context=None, on_usage=None):
|
||
"""流式执行一轮指令，返回最终完整文本。
|
||
|
||
history：上一轮的 [{"role": "user"|"assistant", "content": 文本}] 列表，
|
||
用于多轮对话保持上下文（截图/工具消息不入历史，控制 token）。
|
||
on_delta(text, kind)：content/reasoning 文本增量（实时推给前端）
|
||
on_tool(step)：工具调用完成（实时显示 MCP 步骤）
|
||
should_stop：可调用 fn() -> bool，每轮模型调用前检查（用户中断用）
|
||
extra_context：附加文本（经验记忆注入，放在 system prompt 末尾）
|
||
on_usage(usage)：每完成一次模型调用回调一次（累计值，见 self.usage）
|
||
|
||
本轮累计 token 用量同时留在 self.usage（调用方可直接读）。
|
||
"""
|
||
self.on_delta = on_delta
|
||
self.on_tool = on_tool
|
||
self.on_usage = on_usage
|
||
self.usage = {"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0,
|
||
"total_tokens": 0, "calls": 0}
|
||
target = serial or self.s.default_serial
|
||
sys_txt = SYSTEM_PROMPT
|
||
if target:
|
||
sys_txt += f"\n\n本次默认目标设备 serial：{target}（未指定设备时用它）。"
|
||
if extra_context:
|
||
sys_txt += f"\n\n## 过往成功经验参考（同类任务，可参考其中的操作套路，但要根据当前界面灵活调整）\n{extra_context}"
|
||
self.messages = [{"role": "system", "content": sys_txt}]
|
||
for h in (history or []):
|
||
if h.get("role") in ("user", "assistant") and h.get("content"):
|
||
self.messages.append({"role": h["role"], "content": h["content"]})
|
||
self.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
|
||
|
||
for _step in range(self.s.max_steps):
|
||
if should_stop and should_stop():
|
||
_log.info("Agent 被用户中断")
|
||
return "（已按用户要求停止操作）"
|
||
content_parts = []
|
||
tool_acc = {} # index -> {id, name, args}
|
||
has_tool = False
|
||
retried = False
|
||
call_usage = None # 本次模型调用的 usage（末尾 chunk 带）
|
||
while True:
|
||
call_usage = None # 重试时丢弃上一次（未完成）的用量
|
||
try:
|
||
async for chunk in self._chat_stream():
|
||
if chunk.get("usage"):
|
||
call_usage = chunk["usage"]
|
||
choice = (chunk.get("choices") or [{}])[0]
|
||
delta = choice.get("delta") or {}
|
||
text = delta.get("content")
|
||
if text:
|
||
content_parts.append(text)
|
||
if on_delta:
|
||
on_delta(text, "content")
|
||
rtext = delta.get("reasoning_content")
|
||
if rtext:
|
||
if on_delta:
|
||
on_delta(rtext, "reasoning")
|
||
for tc in delta.get("tool_calls") or []:
|
||
has_tool = True
|
||
idx = tc.get("index", 0)
|
||
acc = tool_acc.setdefault(idx, {"id": "", "name": "", "args": ""})
|
||
if tc.get("id"):
|
||
acc["id"] = tc["id"]
|
||
fn = tc.get("function") or {}
|
||
if fn.get("name"):
|
||
acc["name"] += fn["name"]
|
||
if fn.get("arguments"):
|
||
acc["args"] += fn["arguments"]
|
||
break
|
||
except RuntimeError as e:
|
||
# 流中断导致 tool_calls 分片丢失：修复后重试一次
|
||
if ("tool_calls" in str(e) or "must be followed" in str(e)) and not retried:
|
||
_log.warning("tool_calls 消息不完整，自愈重试")
|
||
self._repair_tool_messages()
|
||
retried = True
|
||
continue
|
||
raise
|
||
|
||
self._accumulate_usage(call_usage)
|
||
full_content = "".join(content_parts)
|
||
|
||
if has_tool:
|
||
# 组装 assistant 消息（含 tool_calls）并执行工具
|
||
tcs = []
|
||
for idx in sorted(tool_acc):
|
||
acc = tool_acc[idx]
|
||
tcs.append({"id": acc["id"] or f"call_{idx}",
|
||
"type": "function",
|
||
"function": {"name": acc["name"],
|
||
"arguments": acc["args"]}})
|
||
self.messages.append({"role": "assistant",
|
||
"content": full_content,
|
||
"tool_calls": tcs})
|
||
for tc in tcs:
|
||
fn = tc["function"]
|
||
text_result, image_b64 = await self._execute_tool(
|
||
fn["name"], fn["arguments"])
|
||
self.messages.append({
|
||
"role": "tool", "tool_call_id": tc["id"],
|
||
"content": json.dumps(text_result, ensure_ascii=False)[:4000]})
|
||
if image_b64:
|
||
self.messages.append({
|
||
"role": "user",
|
||
"content": [{"type": "text",
|
||
"text": "这是最新屏幕截图，请基于它继续判断"},
|
||
{"type": "image_url",
|
||
"image_url": {"url":
|
||
f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"}}]})
|
||
continue
|
||
|
||
# 无工具调用：本轮即最终回答
|
||
return full_content
|
||
|
||
# 步骤超限：不带工具让模型做最终总结（避免机械提示，给用户有意义的结论）
|
||
try:
|
||
_log.warning("达到最大步骤数，请求模型收尾总结")
|
||
saved_tools = self.tools_schema
|
||
self.tools_schema = []
|
||
self.messages.append({"role": "user",
|
||
"content": "已达最大操作步骤数，请立即用中文总结："
|
||
"已完成的部分、当前设备状态、未能完成的原因与下一步建议。"
|
||
"不要调用任何工具。"})
|
||
parts = []
|
||
call_usage = None
|
||
async for chunk in self._chat_stream():
|
||
if chunk.get("usage"):
|
||
call_usage = chunk["usage"]
|
||
delta = (chunk.get("choices") or [{}])[0].get("delta") or {}
|
||
text = delta.get("content")
|
||
if text:
|
||
parts.append(text)
|
||
if on_delta:
|
||
on_delta(text, "content")
|
||
self._accumulate_usage(call_usage)
|
||
self.tools_schema = saved_tools
|
||
summary = "".join(parts)
|
||
return summary or "（已达步骤上限，模型未能生成总结）"
|
||
except Exception as e:
|
||
return f"（已达最大步骤数，且收尾总结失败: {e}）"
|
||
|
||
# ---------- 非流式（CLI） ----------
|
||
async def run(self, prompt: str, serial: str = "") -> str:
|
||
"""非流式执行，返回最终文本（CLI 用，内部走流式收集）。"""
|
||
return await self.run_stream(prompt, serial)
|