[15:38:29] 启动 query 应用...
[15:38:30] 2025-08-25 15:38:30.746
[15:38:30] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
[15:38:30] 'server.enableXsrfProtection=true'.
[15:38:30] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
[15:38:30] More information:
[15:38:30] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
[15:38:30] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
[15:38:30] cross-origin resource sharing.
[15:38:30] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
[15:38:41] 2025-08-25 15:38:41.327 Did not auto detect external IP.
[15:38:41] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
[15:38:41] You can now view your Streamlit app in your browser.
[15:38:41] Local URL: http://localhost:8503
[15:38:41] Network URL: http://10.122.232.27:8503
[15:40:03] Query Agent已初始化
[15:40:03] 使用LLM: {'provider': 'DeepSeek', 'model': 'deepseek-chat', 'api_base': 'https://api.deepseek.com'}
[15:40:03] 搜索工具集: TavilyNewsAgency (支持6种搜索工具)
[15:40:03] [步骤 1] 生成报告结构...
[15:40:03] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 武汉大学舆情
[15:40:04] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:40:22] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
[15:40:22] {
[15:40:22] "title": "武汉大学舆情概述",
[15:40:22] "content": "武汉大学舆情的基本定义、研究背景及其在高等教育领域的重要性，包括舆情监测的主要对象和范围。"
[15:40:22] },
[15:40:22] {
[15:40:22] "title": "武汉大学舆情热点事件分析",
[15:40:22] "content": "近年来武汉大学相关的舆情热点事件，如学术争议、校园管理、社会事件等，分析事件的起因、发展和公众反应。"
[15:40:22] },
[15:40:22] {
[15:40:22] "title": "舆情传播渠道与影响",
[15:40:22] "content": "武汉大学舆情传播的主要平台（如社交媒体、新闻媒体、校园论坛等），以及舆情对学校声誉、招生、政策制定的影响。"
[15:40:22] },
[15:40:22] {
[15:40:22] "title": "武汉大学舆情管理策略",
[15:40:22] "content": "武汉大学在舆情应对方面的措施，包括危机公关、信息发布机制、与学生和公众的沟通策略，以及效果评估。"
[15:40:22] },
[15:40:22] {
[15:40:22] "title": "未来舆情趋势与建议",
[15:40:22] "content": "基于当前舆情态势，预测武汉大学未来可能面临的舆情挑战，并提出改进舆情管理和增强正面形象的建议。"
[15:40:22] }
[15:40:22] ]
[15:40:22] [ReportStructureNode] JSON解析成功
[15:40:22] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
[15:40:22] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
[15:40:22] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
[15:40:22] 报告结构已生成，共 5 个段落:
[15:40:22] 1. 武汉大学舆情概述
[15:40:22] 2. 武汉大学舆情热点事件分析
[15:40:22] 3. 舆情传播渠道与影响
[15:40:22] 4. 武汉大学舆情管理策略
[15:40:22] 5. 未来舆情趋势与建议
[15:40:22] - 生成搜索查询...
[15:40:22] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[15:40:23] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:40:33] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
[15:40:33] "search_query": "武汉大学舆情监测 高等教育 研究背景 重要性",
[15:40:33] "search_tool": "deep_search_news",
[15:40:33] "reasoning": "该段落涉及武汉大学舆情的基本定义、研究背景和重要性，需要深入全面的分析来理解舆情监测在高等教育领域的应用范围和主要对象。深度新闻分析工具能够提供详细的背景信息、学术观点和综合分析，最适合这种需要深度理解的主题。",
[15:40:33] "start_date": "",
[15:40:33] "end_date": ""
[15:40:33] }
[15:40:33] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[15:40:33] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 武汉大学舆情监测 高等教育 研究背景 重要性
[15:40:33] - 搜索查询: 武汉大学舆情监测 高等教育 研究背景 重要性
[15:40:33] - 选择的工具: basic_search_news
[15:40:33] - 推理: 该段落涉及武汉大学舆情的基本定义、研究背景和重要性，需要深入全面的分析来理解舆情监测在高等教育领域的应用范围和主要对象。深度新闻分析工具能够提供详细的背景信息、学术观点和综合分析，最适合这种需要深度理解的主题。
[15:40:33] - 执行网络搜索...
[15:40:33] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:40:33] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 武汉大学舆情监测 高等教育 研究背景 重要性) ---
[15:40:35] - 找到 7 个搜索结果
[15:40:35] 1. “2014年中国高等教育舆情10大热点事件”发布...
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[15:40:35] 3. [PDF] 武汉大学博士学位论文 - Wasabi...
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[15:40:35] 5. 2019年度高等教育网络舆情研究 正面热点事件分析报告 - 知乎专栏...
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[15:40:35] 7. 基于时空大数据的重大疫情类突发事件网络舆情研判体系研究...
[15:40:35] - 生成初始总结...
[15:40:35] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
[15:40:39] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:40:53] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {"paragraph_latest_state": "武汉大学舆情研究在高等教育领域具有重要地位，其研究背景源于移动互联时代大数据技术的兴起，使得高等教育舆情监测成为引导舆论、服务政府决策和提升教育治理能力的关键手段。根据武汉大学媒体发展研究中心的研究，舆情监测主要对象包括高校形象、政策传播、突发事件响应等，范围涵盖网络言论、媒体报导和社会互动等多维度数据。刘娜教授等学者的成果表明，舆情研究不仅关注传播机制，还涉及国际传播、影像分析等领域，特别是在突发公共卫生事件中，舆情研判能够预测社会网络演化规律，为高等教育机构的危机管理提供理论支持和实践指导。这一研究对维护高校声誉、促进教育政策优化具有重要意义。"}
[15:40:53] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
[15:40:53] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
[15:40:53] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
[15:40:53] - 初始总结完成
[15:40:53] - 反思 1/2...
[15:40:53] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[15:40:53] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:41:02] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
[15:41:02] "search_query": "武汉大学舆情监测 高等教育 2024年最新动态 研究成果",
[15:41:02] "search_tool": "search_news_last_week",
[15:41:02] "reasoning": "当前段落已经很好地概述了武汉大学舆情研究的基本框架和理论基础，但缺乏最新的实际案例和2024年的具体研究成果。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周内武汉大学舆情监测领域的最新动态、研究成果发布、相关学术活动等信息，使段落内容更加时效性和实践性。"
[15:41:02] }
[15:41:02] [ReflectionNode] JSON解析成功
[15:41:02] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 武汉大学舆情监测 高等教育 2024年最新动态 研究成果
[15:41:02] 反思查询: 武汉大学舆情监测 高等教育 2024年最新动态 研究成果
[15:41:02] 选择的工具: basic_search_news
[15:41:02] 反思推理: 当前段落已经很好地概述了武汉大学舆情研究的基本框架和理论基础，但缺乏最新的实际案例和2024年的具体研究成果。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周内武汉大学舆情监测领域的最新动态、研究成果发布、相关学术活动等信息，使段落内容更加时效性和实践性。
[15:41:02] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:41:02] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 武汉大学舆情监测 高等教育 2024年最新动态 研究成果) ---
[15:41:04] 找到 7 个反思搜索结果
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[15:41:04] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[15:41:05] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:41:22] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:41:22] "updated_paragraph_latest_state": "武汉大学舆情研究在高等教育领域具有重要地位，其研究背景源于移动互联时代大数据技术的兴起，使得高等教育舆情监测成为引导舆论、服务政府决策和提升教育治理能力的关键手段。根据武汉大学媒体发展研究中心（教育部人文社会科学重点研究基地）2024年的研究成果，舆情监测主要对象包括高校形象、政策传播、突发事件响应等，范围涵盖网络言论、媒体报导和社会互动等多维度数据。刘娜教授等学者的成果表明，舆情研究不仅关注传播机制，还涉及国际传播、影像分析等领域，特别是在突发公共卫生事件中，舆情研判能够预测社会网络演化规律，为高等教育机构的危机管理提供理论支持和实践指导。此外，武汉大学在2024年继续深化舆情监测与研判、信息安全与隐私保护等研究方向，并通过学术集刊《传播创新研究》发布最新动态，如张雪霖和薄红恺关于微博信息传播与参与社会治理关系的研究，强调了社交媒体在舆情管理中的多源信息整合和快速响应机制。这一研究对维护高校声誉、促进教育政策优化具有重要意义，并体现了武汉大学在舆情科学领域的持续创新和领导力。"
[15:41:22] }
[15:41:22] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[15:41:22] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[15:41:22] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
[15:41:22] 反思 1 完成
[15:41:22] - 反思 2/2...
[15:41:22] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[15:41:22] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:41:32] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
[15:41:32] "search_query": "武汉大学舆情监测 2024年最新动态 研究成果",
[15:41:32] "search_tool": "search_news_last_week",
[15:41:32] "reasoning": "当前段落已经提供了武汉大学舆情研究的理论基础和研究框架，但缺乏2024年最新的具体舆情事件、实际监测案例和近期研究成果的详细信息。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周内武汉大学舆情相关的最新动态、实际发生的舆情事件以及最新的研究成果发布，使段落内容更加时效性和实证性。"
[15:41:32] }
[15:41:32] [ReflectionNode] JSON解析成功
[15:41:32] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 武汉大学舆情监测 2024年最新动态 研究成果
[15:41:32] 反思查询: 武汉大学舆情监测 2024年最新动态 研究成果
[15:41:32] 选择的工具: basic_search_news
[15:41:32] 反思推理: 当前段落已经提供了武汉大学舆情研究的理论基础和研究框架，但缺乏2024年最新的具体舆情事件、实际监测案例和近期研究成果的详细信息。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周内武汉大学舆情相关的最新动态、实际发生的舆情事件以及最新的研究成果发布，使段落内容更加时效性和实证性。
[15:41:32] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:41:32] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 武汉大学舆情监测 2024年最新动态 研究成果) ---
[15:41:34] 找到 7 个反思搜索结果
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[15:41:34] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[15:41:37] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:41:58] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:41:58] "updated_paragraph_latest_state": "武汉大学舆情研究在高等教育领域具有重要地位，其研究背景源于移动互联时代大数据技术的兴起，使得高等教育舆情监测成为引导舆论、服务政府决策和提升教育治理能力的关键手段。根据武汉大学媒体发展研究中心（教育部人文社会科学重点研究基地）2024年的研究成果，舆情监测主要对象包括高校形象、政策传播、突发事件响应等，范围涵盖网络言论、媒体报导和社会互动等多维度数据。刘娜教授等学者的成果表明，舆情研究不仅关注传播机制，还涉及国际传播、影像分析等领域，特别是在突发公共卫生事件中，舆情研判能够预测社会网络演化规律，为高等教育机构的危机管理提供理论支持和实践指导。此外，武汉大学在2024年继续深化舆情监测与研判、信息安全与隐私保护等研究方向，并通过学术集刊《传播创新研究》发布最新动态，如张雪霖和薄红恺关于微博信息传播与参与社会治理关系的研究，强调了社交媒体在舆情管理中的多源信息整合和快速响应机制。2025年，武汉大学舆情监测实践进一步凸显其重要性，例如在校园交通事件中，保卫部通过通报和报案应对谣言，展示了舆情响应机制的实际应用，涉及媒体分布、舆论热词分析和网民观点监测，范围扩展到自媒体平台如微博、抖音等，以维护高校声誉和促进教育政策优化。这一研究对高等教育治理具有关键意义，并体现了武汉大学在舆情科学领域的持续创新和领导力。"
[15:41:58] }
[15:41:58] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[15:41:58] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[15:41:58] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
[15:41:58] 反思 2 完成
[15:41:58] - 生成搜索查询...
[15:41:58] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[15:41:58] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:42:06] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
[15:42:06] "search_query": "武汉大学 舆情热点 学术争议 校园管理 社会事件",
[15:42:06] "search_tool": "deep_search_news",
[15:42:06] "reasoning": "选择深度新闻分析工具是因为需要全面了解武汉大学近年来的舆情热点事件，包括学术争议、校园管理和社会事件等多个方面的详细分析。该工具能提供最全面的信息，包含事件的起因、发展和公众反应等深度内容，适合进行综合分析。",
[15:42:06] "start_date": "",
[15:42:06] "end_date": ""
[15:42:06] }
[15:42:06] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[15:42:06] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 武汉大学 舆情热点 学术争议 校园管理 社会事件
[15:42:06] - 搜索查询: 武汉大学 舆情热点 学术争议 校园管理 社会事件
[15:42:06] - 选择的工具: basic_search_news
[15:42:06] - 推理: 选择深度新闻分析工具是因为需要全面了解武汉大学近年来的舆情热点事件，包括学术争议、校园管理和社会事件等多个方面的详细分析。该工具能提供最全面的信息，包含事件的起因、发展和公众反应等深度内容，适合进行综合分析。
[15:42:06] - 执行网络搜索...
[15:42:06] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:42:06] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 武汉大学 舆情热点 学术争议 校园管理 社会事件) ---
[15:42:08] - 找到 7 个搜索结果
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[15:42:08] - 生成初始总结...
[15:42:08] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
[15:42:10] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"