CodeGeeX 代码速读

DEBUG: RenderType.FULL_SUMMARY

`mindsearch_agent.py` 文件摘要

这段代码主要实现了一个基于LLM（大型语言模型）的搜索和执行代理系统。它包括三个主要类：SearcherAgent、MindSearchProtocol和WebSearchGraph，以及一个辅助类MindSearchAgent。SearcherAgent负责处理搜索请求，MindSearchProtocol定义了搜索和执行过程中的协议，WebSearchGraph用于构建和操作搜索图，而MindSearchAgent则是整个系统的核心，负责协调搜索和执行过程。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.CLASS_OVERVIEW

class SearcherAgent:

__init__(self, template='{query}', **kwargs):
stream_chat(self,
                question: str,
                root_question: str = None,
                parent_response: List[dict] = None,
                **kwargs): 类摘要

这段代码定义了一个名为SearcherAgent的类，该类似乎用于处理搜索相关的任务。它包含一个初始化方法__init__和一个名为stream_chat的方法。__init__方法可能用于设置搜索模板和其他初始参数，而stream_chat方法可能用于处理流式的聊天或搜索请求，包括处理问题、根问题、父响应等。总体来说，这个类可能用于实现一个能够处理搜索请求的智能代理。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_TABLE

函数列表

分类	签名	描述
初始化	`__init__(self, template='{query}', **kwargs)`	初始化SearcherAgent对象，设置模板和可选参数
流式聊天	`stream_chat(self, question: str, root_question: str = None, parent_response: List[dict] = None, **kwargs)`	进行流式聊天，处理用户问题，返回聊天结果

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_OVERVIEW

函数作用：

SearcherAgent 类继承自 Internlm2Agent，用于处理搜索相关的对话。它通过模板生成输入消息，并使用父类的方法进行对话处理，最终返回处理结果。

调用方法：

__init__(self, template='{query}', **kwargs) -> None：初始化方法，设置模板字符串。template 参数用于定义输入消息的格式，默认为 {query}。kwargs 可以传递其他初始化参数。
stream_chat(self, question: str, root_question: str = None, parent_response: List[dict] = None, **kwargs) -> AgentReturn：处理对话的方法。参数包括：
- question：当前的问题字符串。
- root_question：根问题的字符串，默认为 None。
- parent_response：父问题的响应列表，默认为 None。
- kwargs：其他可选参数。返回值是一个生成器，每次生成一个 AgentReturn 对象。

关键逻辑：

使用 template 格式化输入消息。
如果存在 parent_response，则根据模板格式化这些响应，并将它们与当前问题消息连接起来。
调用父类的 stream_chat 方法进行对话处理，并生成 AgentReturn 对象。
对每个生成的 AgentReturn 对象，设置其类型为 'searcher'，并复制问题内容到 content 属性。
使用 yield 返回处理结果。

注意事项：

环境要求：需要 Python 环境，且需要安装 random 和 deepcopy 模块。
异常处理：代码中没有明显的异常处理逻辑，需要确保传入的参数类型正确。
边界条件：parent_response 应该是一个字典列表，否则在格式化时可能会出错。
性能影响：由于使用了生成器，处理大量数据时可能会影响性能。
安全风险：代码中直接打印了消息，可能存在安全风险，如日志泄露。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.CLASS_OVERVIEW

class MindSearchProtocol:

__init__(
    self,
    meta_prompt: str = None,
    interpreter_prompt: str = None,
    plugin_prompt: str = None,
    few_shot: Optional[List] = None,
    response_prompt: str = None,
    language: Dict = dict(
        begin='',
        end='',
        belong='assistant',
    ),
    tool: Dict = dict(
        begin='{start_token}{name}\n',
        start_token='<|action_start|>',
        name_map=dict(plugin='<|plugin|>', interpreter='<|interpreter|>'),
        belong='assistant',
        end='<|action_end|>\n',
    ),
    execute: Dict = dict(role='execute',
                         begin='',
                         end='',
                         fallback_role='environment'),
):
format(self,
           inner_step: List[Dict],
           plugin_executor: ActionExecutor = None,
           **kwargs): 类摘要

这段代码定义了一个名为 MindSearchProtocol 的类，主要用于处理和格式化搜索协议。这个类的主要功能包括初始化协议的各种参数，如元提示、解释器提示、插件提示、少样本提示、响应提示、语言设置和工具设置等。此外，它还提供了一个 format 方法，用于格式化内部步骤，并可能使用插件执行器来执行某些操作。总的来说，这个类旨在提供一个框架，用于处理和执行搜索协议，包括定义协议的各个部分和格式化这些部分。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_TABLE

函数列表

分类	签名	描述
构造函数	`init(self, meta_prompt: str = None, interpreter_prompt: str = None, plugin_prompt: str = None, few_shot: Optional[List] = None, response_prompt: str = None, language: Dict = dict(begin='', end='', belong='assistant'), tool: Dict = dict(begin='{start_token}{name}\n', start_token='<	action_start
格式化函数	`format(self, inner_step: List[Dict], plugin_executor: ActionExecutor = None, **kwargs)`	格式化函数用于格式化inner_step列表，并使用plugin_executor执行操作。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_OVERVIEW

函数作用：

MindSearchProtocol 类是一个继承自 Internlm2Protocol 的协议类，用于处理和格式化搜索协议。它主要用于生成和格式化搜索请求，包括元提示、插件提示、解释器提示以及少量示例。这些格式化后的请求可以用于与搜索系统或插件交互。

调用方法：

__init__ 方法是类的构造函数，用于初始化对象。它接受以下参数：

meta_prompt：元提示，用于提供搜索请求的总体描述。
interpreter_prompt：解释器提示，用于提供解释器相关的提示。
plugin_prompt：插件提示，用于提供插件相关的提示。
few_shot：少量示例，用于提供搜索请求的示例。
response_prompt：响应提示，用于提供搜索请求的响应格式。
language：语言配置，包括开始和结束标记以及所属角色。
tool：工具配置，包括开始标记、工具名称映射、所属角色和结束标记。
execute：执行配置，包括角色、开始和结束标记以及回退角色。

示例：

python

protocol = MindSearchProtocol(
    meta_prompt="请根据以下信息搜索相关内容：",
    interpreter_prompt="解释器提示：",
    plugin_prompt="插件提示：",
    few_shot=[{"role": "user", "content": "示例1"}, {"role": "assistant", "content": "示例2"}],
    response_prompt="搜索结果：",
    language={"begin": "<|begin|>", "end": "<|end|>", "belong": "assistant"},
    tool={"begin": "<|start|>{name}\n", "start_token": "<|action_start|>", "name_map": {"plugin": "<|plugin|>", "interpreter": "<|interpreter|>"}, "belong": "assistant", "end": "<|action_end|>\n"},
    execute={"role": "execute", "begin": "", "end": "", "fallback_role": "environment"}
)

format 方法用于格式化内部步骤，包括元提示、插件提示、解释器提示以及少量示例。它接受以下参数：

inner_step：内部步骤，一个字典列表，每个字典包含角色和内容。
plugin_executor：插件执行器，用于获取插件动作信息。
**kwargs：其他关键字参数。

示例：

python

formatted_steps = protocol.format(
    inner_step=[{"role": "user", "content": "搜索Python教程"}],
    plugin_executor=plugin_executor_instance
)

关键逻辑：

初始化时，根据传入的参数设置对象的属性。
format 方法首先检查并添加元提示、插件提示和解释器提示，然后根据 few_shot 参数添加少量示例。
最后，将内部步骤格式化为列表并返回。

注意事项：

确保传入的参数类型正确，特别是 few_shot 和 inner_step 应该是字典列表。
plugin_executor 应该是一个实现了 get_actions_info 方法的对象。
在使用 format 方法时，确保 inner_step 和 plugin_executor 参数不为空。
由于 format 方法可能处理大量数据，应考虑性能影响，特别是在处理大量示例或内部步骤时。
安全风险主要来自于传入的参数可能包含恶意代码，应确保参数的来源可信。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.CLASS_OVERVIEW

class WebSearchGraph:

end_signal = 'end'
searcher_cfg = dict()
__init__(self):
add_root_node(self, node_content, node_name='root'):
add_node(self, node_name, node_content):
add_response_node(self, node_name='response'):
add_edge(self, start_node, end_node):
reset(self):
node(self, node_name): 类摘要

这段代码定义了一个名为WebSearchGraph的类，用于构建和操作一个Web搜索的图结构。主要功能包括添加根节点、普通节点、响应节点，以及在这些节点之间添加边。此外，还提供了重置图结构和获取特定节点的方法。整体上，这个类旨在帮助构建和操作一个用于Web搜索的图结构，可能用于实现复杂的搜索算法或路径查找。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_TABLE

函数列表

分类	签名	描述
初始化	`__init__(self)`	初始化WebSearchGraph对象
节点操作	`add_root_node(self, node_content, node_name='root')`	添加根节点
节点操作	`add_node(self, node_name, node_content)`	添加普通节点
节点操作	`add_response_node(self, node_name='response')`	添加响应节点
边操作	`add_edge(self, start_node, end_node)`	添加边
重置	`reset(self)`	重置WebSearchGraph对象
节点查询	`node(self, node_name)`	根据节点名查询节点

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_OVERVIEW

函数作用：

WebSearchGraph 类主要用于构建和操作一个基于图的数据结构，该结构用于表示和执行基于搜索的对话或查询流程。它支持添加节点（包括根节点、搜索节点和响应节点），添加边来定义节点之间的关系，以及执行搜索操作。此外，它还支持重置整个图结构。

调用方法：

__init__(self): 初始化 WebSearchGraph 对象，设置节点、邻接表、线程池执行器、查询到未来的映射和搜索器响应队列。
add_root_node(self, node_content, node_name='root'): 添加一个根节点，参数包括节点内容和可选的节点名称（默认为 'root'）。
add_node(self, node_name, node_content): 添加一个搜索节点，参数包括节点名称和节点内容。该节点会启动一个线程来执行搜索操作，并将结果放入搜索器响应队列。
add_response_node(self, node_name='response'): 添加一个响应节点，参数包括可选的节点名称（默认为 'response'）。
add_edge(self, start_node, end_node): 添加一条边，连接两个节点，参数包括起始节点和结束节点。
reset(self): 重置整个图结构，清空节点和邻接表。
node(self, node_name): 返回指定名称的节点内容。

关键逻辑：

使用 ThreadPoolExecutor 来并发执行搜索操作。
使用 defaultdict 来简化邻接表的初始化。
使用 queue.Queue 来存储搜索器的响应。
在 add_node 方法中，通过 SearcherAgent 对象执行搜索操作，并将结果放入响应队列。
在 add_edge 方法中，通过 uuid.uuid4() 生成唯一的边标识符。

注意事项：

环境要求：需要 Python 3.7 或更高版本，以及 uuid、queue、concurrent.futures 和 copy 模块。
异常处理：model_stream_thread 方法中包含了异常处理逻辑，但未明确指定异常类型。
边界条件：未处理节点名称冲突的情况。
性能影响：使用线程池并发执行搜索操作可能会增加内存使用，但可以显著提高性能。
安全风险：代码中未涉及安全相关的处理，如输入验证和防止注入攻击。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.CLASS_OVERVIEW

class MindSearchAgent:

__init__(self,
             llm,
             searcher_cfg,
             protocol=MindSearchProtocol(),
             max_turn=10):
stream_chat(self, message, **kwargs):
_determine_agent_state(self, model_state, code, agent_return):
_process_code(self,
                  agent_return,
                  inner_history,
                  code,
                  as_dict=False,
                  return_early=False):
_generate_reference(self, agent_return, code, as_dict):
execute_code(self, command: str, return_early=False): 类摘要

代码实现了一个名为MindSearchAgent的类，主要用于处理与LLM（大型语言模型）和代码搜索相关的任务。该类的主要功能包括：通过stream_chat方法与LLM进行对话，通过_determine_agent_state方法确定代理的状态，通过_process_code方法处理代码，通过_generate_reference方法生成参考信息，以及通过execute_code方法执行代码。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_TABLE

函数列表

分类	签名	描述
初始化	`__init__(self, llm, searcher_cfg, protocol=MindSearchProtocol(), max_turn=10)`	初始化MindSearchAgent对象，设置LLM、搜索器配置、协议和最大对话轮数。
对话	`stream_chat(self, message, **kwargs)`	处理对话消息，返回对话结果。
状态判断	`_determine_agent_state(self, model_state, code, agent_return)`	根据模型状态、代码和代理返回值判断代理状态。
代码处理	`_process_code(self, agent_return, inner_history, code, as_dict=False, return_early=False)`	处理代码，返回处理结果。
生成参考	`_generate_reference(self, agent_return, code, as_dict)`	生成代码参考。
执行代码	`execute_code(self, command: str, return_early=False)`	执行代码，返回执行结果。

DEBUG END

DEBUG: RenderType.FUNCTION_OVERVIEW

函数作用：

MindSearchAgent 类是一个基于语言模型（LLM）和搜索协议（Protocol）的智能搜索代理。它的主要功能是通过与语言模型交互，生成搜索结果，并处理这些结果以生成最终的搜索代理返回值。该代理支持流式聊天，能够处理多轮对话，并在每轮对话中执行特定的代码逻辑。

调用方法：

构造函数 __init__：
- 参数：
  - llm：语言模型实例，用于生成搜索结果。
  - searcher_cfg：搜索配置，用于配置搜索行为。
  - protocol：搜索协议实例，默认为 MindSearchProtocol()，用于解析和格式化搜索请求和响应。
  - max_turn：最大对话轮数，默认为10轮。
- 返回值：无返回值。
方法 stream_chat：
- 参数：
  - message：用户的消息，可以是字符串或字典列表。
  - **kwargs：其他可选参数，如 as_dict 和 return_early。
- 返回值：生成器，每次迭代返回一个 AgentReturn 对象，包含代理的状态、节点、邻接列表和内部步骤。

关键逻辑：

初始化：在 __init__ 方法中，初始化本地字典、指针、语言模型和最大对话轮数。设置搜索器的配置，并调用父类的构造函数。
流式聊天：在 stream_chat 方法中，首先处理输入消息，然后进入对话循环，每次循环生成一个提示，并使用语言模型生成响应。根据响应解析出语言和动作，执行相应的代码逻辑，并更新代理的状态和返回值。
代码执行：在 _process_code 方法中，执行解析出的代码，并更新代理的节点和邻接列表。

注意事项：

环境要求：需要安装 Python 和相关依赖库，如 random、colored、deepcopy 等。
异常处理：代码中未明确处理异常情况，实际使用时需要添加异常处理逻辑。
边界条件：需要确保输入的消息格式正确，且 max_turn 参数设置合理，避免无限循环。
性能影响：每次对话轮次都会调用语言模型，可能会影响性能，需要根据实际情况调整 max_turn 参数。
安全风险：执行代码逻辑时，需要确保代码的安全性，避免执行恶意代码。

DEBUG END

CodeGeeX 代码速读 ​

mindsearch_agent.py 文件摘要 ​

class SearcherAgent: ​

函数列表 ​

​

函数作用： ​

调用方法： ​

关键逻辑： ​

注意事项： ​

class MindSearchProtocol: ​

函数列表 ​

​

函数作用： ​

调用方法： ​

关键逻辑： ​

注意事项： ​

class WebSearchGraph: ​

函数列表 ​

​

函数作用： ​

调用方法： ​

关键逻辑： ​

注意事项： ​

class MindSearchAgent: ​

函数列表 ​

​

函数作用： ​

调用方法： ​

关键逻辑： ​

注意事项： ​

CodeGeeX 代码速读

`mindsearch_agent.py` 文件摘要

class SearcherAgent:

函数列表

函数作用：

调用方法：

关键逻辑：

注意事项：

class MindSearchProtocol:

函数列表

函数作用：

调用方法：

关键逻辑：

注意事项：

class WebSearchGraph:

函数列表

函数作用：

调用方法：

关键逻辑：

注意事项：

class MindSearchAgent:

函数列表

函数作用：

调用方法：

关键逻辑：

注意事项：