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- A1 业务层统一 async：gencode 表内省改 run_sync 异步（不再阻塞事件循环）、 check_db 改 async_engine、dict_util 启动预热异步载入；psycopg 降为 APScheduler SQLAlchemyJobStore 专用同步孤岛（注释标注） - A2 测试真 PG 化：conftest 弃 SQLite + mock Redis，改连真实 PG16(dpb_test)+ Redis（number_gen advisory lock 路径真被测）；新增 docker/test-compose.yaml 测试依赖栈(postgres:16:5433 + redis:7:6380)；run_ci 前置探测 + 容器兜底， pytest -m pg 10 套正式 tc 全过（真实 PG16 + Redis） - B1 Redis 启动不强依赖：redis_connect 失败降级启动，缓存类回源 DB、存储类 (会话/AI 配置/调度)经 require_redis 守卫返回 503；真机 3 阶段降级测试 PASS=11 FAIL=0（独立 Redis 6390 + 后端 8091，不动共享 dev 服务） - C 扶正 DPB：后端横幅/日志(dpb.log)/README/pyproject/ai_factory agent 名、 前端 package.json/署名注释/链接文案/deploy.sh/docker 注释全部去 fastapiadmin； grep backend/app + frontend/web/src 零残留 - 验证：全量回归 pass=72 fail=0
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3.0 KiB
Python
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Python
from typing import Any
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from agno.agent import Agent
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from agno.models.openai.like import OpenAILike
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from agno.team import Team
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from app.config.setting import settings
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class AgnoFactory:
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"""Agno 工厂类 - 统一管理 Agent、Team 创建逻辑"""
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# 配置常量
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AGENT_DESCRIPTION = "你是一个有用的AI助手，可以帮助用户回答问题和提供帮助。"
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AGENT_INSTRUCTIONS = ["保持回答简洁明了", "如果不确定，请说明"]
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AGENT_EXPECTED_OUTPUT = "中文回答"
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AGENT_TEMPERATURE = 0.7
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NUM_HISTORY_RUNS = 3
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REQUEST_TIMEOUT = 60.0 # LLM 请求总超时（秒），流式响应需放长
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CONNECT_TIMEOUT = 10.0 # TCP 连接超时（秒）
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def create_agent(
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self,
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user_id: str,
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team_id: str,
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session_id: str,
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db: Any | None = None,
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model_config: dict[str, Any] | None = None,
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) -> Team:
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"""创建带 Agent 的 Team 实例。
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参数:
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- user_id (str): 用户标识。
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- team_id (str): 团队标识。
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- session_id (str): 会话 ID。
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- db (Any | None): Agno 持久化数据库实例，可选。
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- model_config (dict | None): 运行时模型配置，覆盖系统默认。
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支持字段：base_url, api_key, model_id, temperature。
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返回:
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- Team: 配置好的 Team。
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"""
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# 优先使用运行时配置，否则 fallback 到系统 settings
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base_url = settings.OPENAI_BASE_URL
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api_key = settings.OPENAI_API_KEY
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model_id = settings.OPENAI_MODEL
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temperature = self.AGENT_TEMPERATURE
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if model_config:
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base_url = model_config.get("base_url") or base_url
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api_key = model_config.get("api_key") or api_key
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model_id = model_config.get("model_id") or model_id
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if isinstance(model_config.get("temperature"), (int, float)):
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temperature = float(model_config["temperature"])
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# 创建 Agent
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dpb_agent = Agent(
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id=user_id,
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name="dpb_agent",
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role="You are a helpful AI assistant",
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description=self.AGENT_DESCRIPTION,
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tools=[],
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)
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# 创建 Team
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dpb_team = Team(
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id=team_id,
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user_id=user_id,
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session_id=session_id,
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model=OpenAILike(
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id=model_id,
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api_key=api_key,
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base_url=base_url,
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temperature=temperature,
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timeout=self.REQUEST_TIMEOUT,
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),
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members=[dpb_agent],
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instructions=self.AGENT_INSTRUCTIONS,
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expected_output=self.AGENT_EXPECTED_OUTPUT,
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add_datetime_to_context=True,
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add_history_to_context=True,
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markdown=True,
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num_history_runs=self.NUM_HISTORY_RUNS,
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input_schema=None,
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output_schema=None,
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parse_response=True,
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read_chat_history=True,
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db=db,
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|
)
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return dpb_team
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