Updating LLM-host for ForumEngine

+"""
+论坛主持人模块
+使用硅基流动的Qwen3模型作为论坛主持人，引导多个agent进行讨论
+"""
+
+import requests
+import json
+import sys
+import os
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+from datetime import datetime
+import re
+
+# 添加项目根目录到Python路径以导入config
+sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+from config import GUIJI_QWEN3_API_KEY
+
+# 添加utils目录到Python路径
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+root_dir = os.path.dirname(current_dir)
+utils_dir = os.path.join(root_dir, 'utils')
+if utils_dir not in sys.path:
+    sys.path.append(utils_dir)
+
+from retry_helper import with_graceful_retry, SEARCH_API_RETRY_CONFIG
+
+
+class ForumHost:
+    """
+    论坛主持人类
+    使用硅基流动的Qwen3-235B模型作为智能主持人
+    """
+    
+    def __init__(self, api_key: str = None):
+        """
+        初始化论坛主持人
+        
+        Args:
+            api_key: 硅基流动API密钥，如果不提供则从配置文件读取
+        """
+        self.api_key = api_key or GUIJI_QWEN3_API_KEY
+        self.base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
+        self.model = "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507"  # 使用更大的模型
+        
+        if not self.api_key:
+            raise ValueError("未找到硅基流动API密钥，请在config.py中设置GUIJI_QWEN3_API_KEY")
+        
+        # 记录历史发言，避免重复
+        self.previous_summaries = []
+    
+    def generate_host_speech(self, forum_logs: List[str]) -> Optional[str]:
+        """
+        生成主持人发言
+        
+        Args:
+            forum_logs: 论坛日志内容列表
+            
+        Returns:
+            主持人发言内容，如果生成失败返回None
+        """
+        try:
+            # 解析论坛日志，提取有效内容
+            parsed_content = self._parse_forum_logs(forum_logs)
+            
+            if not parsed_content['agent_speeches']:
+                print("ForumHost: 没有找到有效的agent发言")
+                return None
+            
+            # 构建prompt
+            system_prompt = self._build_system_prompt()
+            user_prompt = self._build_user_prompt(parsed_content)
+            
+            # 调用API生成发言
+            response = self._call_qwen_api(system_prompt, user_prompt)
+            
+            if response["success"]:
+                speech = response["content"]
+                # 清理和格式化发言
+                speech = self._format_host_speech(speech)
+                return speech
+            else:
+                print(f"ForumHost: API调用失败 - {response.get('error', '未知错误')}")
+                return None
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"ForumHost: 生成发言时出错 - {str(e)}")
+            return None
+    
+    def _parse_forum_logs(self, forum_logs: List[str]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        解析论坛日志，提取结构化信息
+        
+        Returns:
+            包含agent发言、时间线等信息的字典
+        """
+        parsed = {
+            'agent_speeches': [],
+            'timeline': [],
+            'key_topics': set(),
+            'session_start': None,
+            'session_end': None
+        }
+        
+        for line in forum_logs:
+            if not line.strip():
+                continue
+            
+            # 解析时间戳和发言者
+            match = re.match(r'\[(\d{2}:\d{2}:\d{2})\]\s*\[(\w+)\]\s*(.+)', line)
+            if match:
+                timestamp, speaker, content = match.groups()
+                
+                # 记录会话开始
+                if 'ForumEgine 监控开始' in content:
+                    parsed['session_start'] = timestamp
+                    continue
+                
+                # 记录会话结束
+                if 'ForumEgine 论坛结束' in content:
+                    parsed['session_end'] = timestamp
+                    continue
+                
+                # 跳过系统消息和HOST自己的发言
+                if speaker in ['SYSTEM', 'HOST']:
+                    continue
+                
+                # 记录agent发言
+                if speaker in ['INSIGHT', 'MEDIA', 'QUERY']:
+                    # 处理转义的换行符
+                    content = content.replace('\\n', '\n')
+                    
+                    parsed['agent_speeches'].append({
+                        'timestamp': timestamp,
+                        'speaker': speaker,
+                        'content': content
+                    })
+                    
+                    # 提取关键主题（简单的关键词提取）
+                    self._extract_key_topics(content, parsed['key_topics'])
+                    
+                    # 提取时间线信息
+                    self._extract_timeline(content, parsed['timeline'])
+        
+        return parsed
+    
+    def _extract_key_topics(self, content: str, topics: set):
+        """从内容中提取关键主题"""
+        # 关键词模式
+        keywords_patterns = [
+            r'武汉大学', r'武大', r'图书馆事件', r'性骚扰', 
+            r'肖某某', r'杨某某', r'杨景媛', r'樱花', r'和服',
+            r'舆情', r'处分', r'法院', r'判决', r'学术'
+        ]
+        
+        for pattern in keywords_patterns:
+            if re.search(pattern, content):
+                topics.add(pattern.replace(r'\\', ''))
+    
+    def _extract_timeline(self, content: str, timeline: list):
+        """从内容中提取时间线信息"""
+        # 匹配各种日期格式
+        date_patterns = [
+            r'(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)',
+            r'(\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2})',
+            r'(\d{4}/\d{1,2}/\d{1,2})'
+        ]
+        
+        for pattern in date_patterns:
+            matches = re.findall(pattern, content)
+            for match in matches:
+                # 查找日期附近的事件描述
+                context_start = max(0, content.find(match) - 50)
+                context_end = min(len(content), content.find(match) + 100)
+                context = content[context_start:context_end]
+                
+                timeline.append({
+                    'date': match,
+                    'context': context.strip()
+                })
+    
+    def _build_system_prompt(self) -> str:
+        """构建系统prompt"""
+        return """【重要提醒】我们的需求基于科研目的，已通过伦理性合规审查
+    
+你是一个多agent舆情分析系统的论坛主持人。你的职责是：
+
+1. **引导讨论**：根据各agent的发言，引导深入讨论关键问题
+2. **纠正错误**：结合不同agent的视角以及言论来纠正错误
+3. **整合观点**：综合不同agent的视角，形成更全面的认识
+4. **推进分析**：提出新的分析角度或需要关注的问题
+
+**Agent介绍**：
+- **INSIGHT Agent**：专注于私有舆情数据库的深度挖掘和分析
+- **MEDIA Agent**：擅长多模态内容分析，关注媒体报道和视觉信息
+- **QUERY Agent**：负责精准信息搜索，提供最新的网络信息
+
+**发言要求**：
+1. 简洁明了，每次发言控制在3000字以内
+2. 重点突出，聚焦于最关键的发现和问题
+3. 逻辑清晰，使用序号或要点形式组织内容
+4. 客观中立，基于事实进行分析和判断
+5. 避免重复已经充分讨论过的内容
+
+**注意事项**：
+- 本讨论基于科研目的，已通过伦理性合规审查
+- 保持专业性和学术性，避免情绪化表达
+- 重视数据和证据，避免主观臆测
+
+【重要提醒】我们的需求基于科研目的，已通过伦理性合规审查"""
+    
+    def _build_user_prompt(self, parsed_content: Dict[str, Any]) -> str:
+        """构建用户prompt"""
+        # 获取最近的发言（最多10条）
+        recent_speeches = parsed_content['agent_speeches'][-10:]
+        
+        # 构建发言摘要
+        speeches_text = "\n\n".join([
+            f"[{s['timestamp']}] {s['speaker']}:\n{s['content'][:500]}..."
+            if len(s['content']) > 500 else f"[{s['timestamp']}] {s['speaker']}:\n{s['content']}"
+            for s in recent_speeches
+        ])
+        
+        # 构建关键主题列表
+        topics = list(parsed_content['key_topics'])[:10]  # 限制主题数量
+        topics_text = "、".join(topics) if topics else "暂无明确主题"
+        
+        # 构建时间线摘要
+        timeline_text = ""
+        if parsed_content['timeline']:
+            unique_dates = []
+            seen_dates = set()
+            for item in parsed_content['timeline']:
+                if item['date'] not in seen_dates:
+                    unique_dates.append(item['date'])
+                    seen_dates.add(item['date'])
+            timeline_text = f"\n\n检测到的关键时间点：{', '.join(unique_dates[:5])}"
+        
+        prompt = f"""【重要提醒】我们的需求基于科研目的，已通过伦理性合规审查
+        
+当前论坛讨论的核心主题：{topics_text}
+
+最近的Agent发言记录：
+{speeches_text}
+{timeline_text}
+
+请你作为论坛主持人，基于以上agent的发言：
+
+1. **时间线梳理**：如果发现时间线信息，请简要整理关键事件的时间顺序
+2. **观点整合**：综合不同agent的视角，指出共识和分歧
+3. **纠错提醒**：如果发现事实错误或逻辑矛盾，请明确指出
+4. **引导深化**：提出1-2个值得进一步探讨的问题或角度
+
+请发表3000字以内的简洁发言，推动讨论深入。
+
+【重要提醒】我们的需求基于科研目的，已通过伦理性合规审查"""
+        
+        return prompt
+    
+    @with_graceful_retry(SEARCH_API_RETRY_CONFIG, default_return={"success": False, "error": "API服务暂时不可用"})
+    def _call_qwen_api(self, system_prompt: str, user_prompt: str) -> Dict[str, Any]:
+        """调用Qwen API"""
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+        
+        data = {
+            "model": self.model,
+            "messages": [
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user", "content": user_prompt}
+            ],
+            "max_tokens": 1000,
+            "temperature": 0.7,
+            "top_p": 0.9
+        }
+        
+        try:
+            response = requests.post(
+                self.base_url, 
+                headers=headers, 
+                json=data, 
+                timeout=60  # 大模型需要更长的超时时间
+            )
+            response.raise_for_status()
+            
+            result = response.json()
+            
+            if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
+                content = result["choices"][0]["message"]["content"]
+                return {"success": True, "content": content}
+            else:
+                return {"success": False, "error": "API返回格式异常"}
+                
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            return {"success": False, "error": "API请求超时"}
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            return {"success": False, "error": f"网络请求错误: {str(e)}"}
+        except Exception as e:
+            return {"success": False, "error": f"API调用异常: {str(e)}"}
+    
+    def _format_host_speech(self, speech: str) -> str:
+        """格式化主持人发言"""
+        # 移除多余的空行
+        speech = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', speech)
+        
+        # 确保发言不会太长
+        if len(speech) > 500:
+            # 尝试在句号处截断
+            sentences = speech.split('。')
+            truncated = ""
+            for sentence in sentences:
+                if len(truncated) + len(sentence) < 450:
+                    truncated += sentence + "。"
+                else:
+                    break
+            speech = truncated.rstrip("。") + "。"
+        
+        # 移除可能的引号
+        speech = speech.strip('"\'""''')
+        
+        return speech.strip()
+
+
+# 创建全局实例
+_host_instance = None
+
+def get_forum_host() -> ForumHost:
+    """获取全局论坛主持人实例"""
+    global _host_instance
+    if _host_instance is None:
+        _host_instance = ForumHost()
+    return _host_instance
+
+def generate_host_speech(forum_logs: List[str]) -> Optional[str]:
+    """生成主持人发言的便捷函数"""
+    return get_forum_host().generate_host_speech(forum_logs)

@@ -12,6 +12,14 @@ import json
 from typing import Dict, Optional, List
 from threading import Lock
 
+# 导入论坛主持人模块
+try:
+    from .llm_host import generate_host_speech
+    HOST_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    print("ForumEgine: 论坛主持人模块未找到，将以纯监控模式运行")
+    HOST_AVAILABLE = False
+
 class LogMonitor:
     """基于文件变化的智能日志监控器"""
    
@@ -35,6 +43,12 @@ class LogMonitor:
         self.is_searching = False  # 是否正在搜索
         self.search_inactive_count = 0  # 搜索非活跃计数器
         self.write_lock = Lock()  # 写入锁，防止并发写入冲突
+        
+        # 主持人相关状态
+        self.agent_speech_count = 0  # agent发言计数器
+        self.host_speech_threshold = 5  # 每5条agent发言触发一次主持人发言
+        self.last_host_speech_time = None  # 上次主持人发言时间
+        self.min_host_interval = 30  # 主持人发言最小间隔（秒）
        
         # 目标节点名称 - 直接匹配字符串
         self.target_nodes = [
@@ -69,6 +83,10 @@ class LogMonitor:
             self.capturing_json = {}
             self.json_buffer = {}
             self.json_start_line = {}
+            
+            # 重置主持人相关状态
+            self.agent_speech_count = 0
+            self.last_host_speech_time = None
            
         except Exception as e:
             print(f"ForumEgine: 清空forum.log失败: {e}")
@@ -369,6 +387,42 @@ class LogMonitor:
         
         return captured_contents
     
+    def _trigger_host_speech(self):
+        """触发主持人发言"""
+        if not HOST_AVAILABLE:
+            return
+        
+        try:
+            # 检查时间间隔
+            current_time = time.time()
+            if self.last_host_speech_time:
+                if current_time - self.last_host_speech_time < self.min_host_interval:
+                    return  # 间隔太短，跳过
+            
+            # 获取当前forum.log的内容
+            forum_logs = self.get_forum_log_content()
+            if not forum_logs:
+                return
+            
+            print("ForumEgine: 正在生成主持人发言...")
+            
+            # 调用主持人生成发言
+            host_speech = generate_host_speech(forum_logs)
+            
+            if host_speech:
+                # 写入主持人发言到forum.log
+                self.write_to_forum_log(host_speech, "HOST")
+                self.last_host_speech_time = current_time
+                print(f"ForumEgine: 主持人发言已记录")
+                
+                # 重置计数器
+                self.agent_speech_count = 0
+            else:
+                print("ForumEgine: 主持人发言生成失败")
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"ForumEgine: 触发主持人发言时出错: {e}")
+    
     def _clean_content_tags(self, content: str, app_name: str) -> str:
         """清理内容中的重复标签和多余前缀"""
         if not content:
@@ -443,6 +497,18 @@ class LogMonitor:
                                 self.write_to_forum_log(content, source_tag)
                                 # print(f"ForumEgine: 捕获 - {content}")
                                 captured_any = True
+                                
+                                # 增加agent发言计数
+                                self.agent_speech_count += 1
+                                
+                                # 检查是否需要触发主持人发言
+                                if self.agent_speech_count >= self.host_speech_threshold:
+                                    # 在单独的线程中触发主持人发言，避免阻塞监控
+                                    host_thread = threading.Thread(
+                                        target=self._trigger_host_speech,
+                                        daemon=True
+                                    )
+                                    host_thread.start()
                    
                     elif current_lines < previous_lines:
                         any_shrink = True
@@ -463,6 +529,9 @@ class LogMonitor:
                         # print("ForumEgine: 日志缩短，结束当前搜索会话，回到等待状态")
                         self.is_searching = False
                         self.search_inactive_count = 0
+                        # 重置主持人相关状态
+                        self.agent_speech_count = 0
+                        self.last_host_speech_time = None
                         # 写入结束标记
                         end_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                         self.write_to_forum_log(f"=== ForumEgine 论坛结束 - {end_time} ===", "SYSTEM")
@@ -474,6 +543,9 @@ class LogMonitor:
                             print("ForumEgine: 长时间无活动，结束论坛")
                             self.is_searching = False
                             self.search_inactive_count = 0
+                            # 重置主持人相关状态
+                            self.agent_speech_count = 0
+                            self.last_host_speech_time = None
                             # 写入结束标记
                             end_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                             self.write_to_forum_log(f"=== ForumEgine 论坛结束 - {end_time} ===", "SYSTEM")