万朱浩 / Venue-Ops

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戒酒的李白
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The interface of the forum has been initially set up.

Inline Side-by-side
Showing 6 changed files with 647 additions and 539 deletions
... ... @@ -76,14 +76,16 @@ start_forum_engine()
processes = {
'insight': {'process': None, 'port': 8501, 'status': 'stopped', 'output': [], 'log_file': None},
'media': {'process': None, 'port': 8502, 'status': 'stopped', 'output': [], 'log_file': None},
'query': {'process': None, 'port': 8503, 'status': 'stopped', 'output': [], 'log_file': None}
'query': {'process': None, 'port': 8503, 'status': 'stopped', 'output': [], 'log_file': None},
'forum': {'process': None, 'port': None, 'status': 'stopped', 'output': [], 'log_file': None}
}
# 输出队列
output_queues = {
'insight': Queue(),
'media': Queue(),
'query': Queue()
'query': Queue(),
'forum': Queue()
}
def write_log_to_file(app_name, line):
... ... @@ -285,23 +287,35 @@ def stop_streamlit_app(app_name):
def check_app_status():
"""检查应用状态"""
for app_name, info in processes.items():
if info['process'] is not None:
if info['process'].poll() is None:
# 进程仍在运行，检查端口是否可访问
try:
response = requests.get(f"http://localhost:{info['port']}", timeout=2)
if response.status_code == 200:
info['status'] = 'running'
else:
info['status'] = 'starting'
except requests.exceptions.RequestException:
info['status'] = 'starting'
except Exception:
info['status'] = 'starting'
else:
# 进程已结束
info['process'] = None
if app_name == 'forum':
# ForumEngine特殊处理 - 检查是否有监控活动
try:
from ForumEgine.monitor import is_monitoring_active
if is_monitoring_active():
info['status'] = 'running'
else:
info['status'] = 'stopped'
except Exception:
info['status'] = 'stopped'
else:
# 普通Streamlit应用的状态检查
if info['process'] is not None:
if info['process'].poll() is None:
# 进程仍在运行，检查端口是否可访问
try:
response = requests.get(f"http://localhost:{info['port']}", timeout=2)
if response.status_code == 200:
info['status'] = 'running'
else:
info['status'] = 'starting'
except requests.exceptions.RequestException:
info['status'] = 'starting'
except Exception:
info['status'] = 'starting'
else:
# 进程已结束
info['process'] = None
info['status'] = 'stopped'
def wait_for_app_startup(app_name, max_wait_time=30):
"""等待应用启动完成"""
... ... @@ -395,8 +409,21 @@ def get_output(app_name):
if app_name not in processes:
return jsonify({'success': False, 'message': '未知应用'})
# 从文件读取完整日志
output_lines = read_log_from_file(app_name)
if app_name == 'forum':
# ForumEngine特殊处理 - 读取forum.log
try:
forum_log_file = LOG_DIR / "forum.log"
if forum_log_file.exists():
with open(forum_log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
output_lines = [line.rstrip('\n\r') for line in lines if line.strip()]
else:
output_lines = ["[系统] forum.log 文件不存在"]
except Exception as e:
output_lines = [f"[错误] 读取forum.log失败: {str(e)}"]
else:
# 从文件读取完整日志
output_lines = read_log_from_file(app_name)
return jsonify({
'success': True,
... ... @@ -461,6 +488,75 @@ def get_forum_log():
except Exception as e:
return jsonify({'success': False, 'message': f'读取forum.log失败: {str(e)}'})
@app.route('/api/forum/dialogue')
def get_forum_dialogue():
"""获取ForumEgine的对话格式数据"""
try:
forum_log_file = LOG_DIR / "forum.log"
if not forum_log_file.exists():
return jsonify({
'success': True,
'messages': [],
'total_messages': 0
})
messages = []
with open(forum_log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
line = line.strip()
if not line or line.startswith('==='):
continue
# 解析日志格式: [时间] [类型] 内容
if '] [' in line:
try:
# 提取时间
time_start = line.find('[') + 1
time_end = line.find(']')
timestamp = line[time_start:time_end]
# 提取类型
remaining = line[time_end+1:].strip()
if remaining.startswith('[') and '] ' in remaining:
type_end = remaining.find('] ')
msg_type = remaining[1:type_end]
content = remaining[type_end+2:]
# 映射消息类型到显示名称
type_mapping = {
'QUERY': 'Query Agent',
'MEDIA': 'Media Agent',
'INSIGHT': 'Insight Agent',
'SYSTEM': '系统'
}
speaker = type_mapping.get(msg_type, msg_type)
messages.append({
'timestamp': timestamp,
'speaker': speaker,
'content': content,
'type': msg_type.lower()
})
except Exception as e:
# 如果解析失败，作为系统消息处理
messages.append({
'timestamp': '',
'speaker': '系统',
'content': line,
'type': 'system'
})
return jsonify({
'success': True,
'messages': messages,
'total_messages': len(messages)
})
except Exception as e:
return jsonify({'success': False, 'message': f'解析forum.log失败: {str(e)}'})
@app.route('/api/search', methods=['POST'])
def search():
"""统一搜索接口"""
... ...
[14:58:19] [SYSTEM] === ForumEgine 监控开始 - 2025-08-25 14:58:19 ===
[14:58:34] [QUERY] 2025年7月北京遭遇持续强降雨事件，自7月23日起至7月29日，降雨时间跨度达7天、持续147小时。全市平均降水量为210.4毫米，其中最大降水量出现在密云郎房峪，高达573.5毫米，相当于几天内降下北京近一年的雨量（北京年平均降水约600毫米）。降雨主要集中在北京北部山区，密云、怀柔、延庆等地受灾严重，影响范围涉及潮河、白河流域及海河北系流域。截至7月28日24时，此轮强降雨导致30人因灾死亡，密云区为重灾区。气象专家分析，此次降雨受副热带高压稳定影响，水汽充足，加之地形抬升作用，形成“列车效应”，导致强降雨长时间持续。
[14:59:05] [MEDIA] 受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自7月29日晚间至8月2日，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录以来的最大降雨量。包括房山、门头沟在内的北京南部和西部地区成为主要影响区域，部分地区累计降雨量超过600毫米。此次强降雨是中央气象台自2010年启用预警发布机制以来，第二次发布最高级别的暴雨红色预警，其对京津冀地区造成的影响甚至超过了台风登陆时在沿海省份的强度。
[14:59:12] [QUERY] 2025年7月北京遭遇持续强降雨事件，自7月23日起至7月29日，降雨时间跨度达7天、持续147小时。全市平均降水量为210.4毫米，其中最大降水量出现在密云郎房峪，高达573.5毫米，相当于几天内降下北京近一年的雨量（北京年平均降水约600毫米）。降雨主要集中在北京北部山区，密云、怀柔、延庆等地受灾严重，影响范围涉及潮河、白河流域及海河北系流域。截至7月28日24时，此轮强降雨导致30人因灾死亡，密云区为重灾区。气象专家分析，此次降雨受副热带高压稳定影响，水汽充足，加之地形抬升作用，形成“列车效应”，导致强降雨长时间持续。 基础设施方面遭受严重破坏，初步统计显示交通设施受损严重，主要受灾区公路受损756公里，桥梁受损242座，25个乡镇的90个行政村出行受阻。电力设施方面，6条十千伏供电线路和93条支路受损，213个村电力设施损坏，684处通讯基站退服。房屋受损3.1万余间，车辆受损6994辆。 救援响应方面，财政部和应急管理部紧急预拨3.5亿元中央自然灾害救灾资金，重点支持北京等9省份开展应急抢险救援和受灾群众救助工作。密云水库于7月27日15时启动泄流，为后续可能出现的强降雨预留防洪库容。北京市防汛指挥部于7月28日启动全市防汛一级应急响应，武警和消防人员投入抢险救援，筑防水隔离带，通过绳索救援被困群众。
[14:59:38] [INSIGHT] 密云黄土梁一天之内把年均雨量的一半砸了下来，密云水库水位以肉眼可见的速度往上窜，泄洪声像火车呼啸。此刻的北京，不再是天气预报里轻描淡写的“暴雨”，而是被真实数字和鲜活故事填满的“现场”。 “4天倒泻一年雨”“千年等一回”的标题刷屏，微博话题阅读破15亿，短视频里密云太师屯的洪水漫过车顶，点赞瞬间冲破10万。最扎心的画面来自密云一家养老中心：官方通报“31人遇难”，一位村民哽咽留言“那些老人跟我爸妈同龄，却没能躲过这一夜”，该条评论被点亮4.3万次。 情绪像雨势一样分层：恐惧与悲痛集中在北部山区，#北京暴雨已致44人遇难# 的话题下，负向情感占73%；城区的声音则带着黑色幽默——“一心只想着上班的中国人”单条微博转发8万，“地铁口发雨衣”的段子配着苦笑表情，把无奈包裹进自嘲。 救援细节刷屏带来正向暖流：武警一夜码出10万个沙袋、五个小伙开铲车救出80多人、民宿老板把最后一间房让给转移群众——这些帖子正向情感超60%，评论区满屏“破防”“泪目”。但质疑声也在暗涌，有人质问“养老中心为何没进转移名单”，点赞量迅速攀至2.7万，愤怒与追问交织。 一句话总结：这场暴雨把北京切成两半——一半是山区汹涌的洪水和撕心裂肺的离别，一半是城区倔强的通勤段子和守望相助的灯火；雨停了，情绪还在发酵，数字和故事一起提醒人们——极端天气不再是南方专利，北方也要学会和暴雨共处。
[14:59:54] [QUERY] 2025年7月北京遭遇持续强降雨事件，自7月23日起至7月29日，降雨时间跨度达7天、持续147小时。全市平均降水量为210.4毫米，其中最大降水量出现在密云郎房峪，高达573.5毫米，相当于几天内降下北京近一年的雨量（北京年平均降水约600毫米）。降雨主要集中在北京北部山区，密云、怀柔、延庆等地受灾严重，影响范围涉及潮河、白河流域及海河北系流域。截至7月31日12时，此轮强降雨导致44人因灾死亡，另有9人失踪失联，其中密云区为重灾区，仅太师屯镇养老照料中心就有31人死亡。气象专家分析，此次降雨受副热带高压稳定影响，水汽充足，加之地形抬升作用，形成“列车效应”，导致强降雨长时间持续。 基础设施方面遭受严重破坏，初步统计显示交通设施受损严重，主要受灾区公路受损756公里，桥梁受损242座，25个乡镇的90个行政村出行受阻。电力设施方面，6条十千伏供电线路和93条支路受损，213个村电力设施损坏，684处通讯基站退服。房屋受损3.1万余间，车辆受损6994辆。 救援响应方面，财政部和应急管理部紧急预拨3.5亿元中央自然灾害救灾资金，重点支持北京等9省份开展应急抢险救援和受灾群众救助工作。灾情发生后，北京市第一时间组织开展救援抢险救灾，全市共转移群众10.4万人，营救受困群众5400余人，全力搜寻被困和失联人员。密云水库于7月27日15时启动泄流，为后续可能出现的强降雨预留防洪库容。北京市防汛指挥部于7月28日启动全市防汛一级应急响应，武警和消防人员投入抢险救援，筑防水隔离带，通过绳索救援被困群众。 灾后重建方面，截至8月2日，北京受灾行政村的供电、通信已全部恢复，供水问题全部解决，失联自然村已全部复联，排查搜救工作仍在进行。北京市政府承认在防灾救灾方面存在短板，包括极端天气预报预警能力不足、防灾减灾预案编制不够完善、山区基础设施建设存在缺陷等问题。朝阳区与密云区携手开展灾后恢复重建工作，以“朝阳所能”对接“密云所需”。
[15:00:12] [MEDIA] 受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自7月29日晚间起，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨，强降水过程持续时间长达83小时。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录140年以来的最大降雨量，全市有两处站点的累计降雨量超过700毫米。此次降雨的最大值出现在河北邢台临城县，累计降雨量高达1003.0毫米，相当于当地近两年的总降雨量。与备受关注的2012年“7·21”特大暴雨相比，本次过程的降雨量和影响范围均显著超越——当时北京记录到的最大降雨点为房山区的460毫米，而此次的极值远超该数值。包括房山、门头沟在内的北京西部和南部地区成为核心影响区域。由于其极端强度，中央气象台发布了史上第二个暴雨红色预警，其对京津冀地区造成的影响甚至超过了台风登陆时在沿海省份的强度。
[15:00:16] [QUERY] 北京暴雨的成因是多因素共同作用的结果。在气候背景方面，全球气候变暖导致极端降水事件频发，为暴雨发生提供了有利的大尺度环流条件。天气系统方面，西来槽、β中尺度对流雨团等天气系统是北京夏季暴雨的主要影响系统，这些系统的相继经过会导致极端降水事件，并呈现出明显的间歇性特征。地形影响方面，北京特殊的地形条件对暴雨天气系统的发展机理和结构有重要影响，已有研究表明地形与垂直运动、风垂直切变等因素共同作用，加剧了降水强度。这些因素的复杂相互作用使得暴雨成为北京夏季的主要灾害性天气之一。
[15:00:45] [QUERY] 北京暴雨的成因是多因素共同作用的结果。在气候背景方面，全球气候变暖导致极端降水事件频发，为暴雨发生提供了有利的大尺度环流条件，2024年最新研究显示极端湿润事件将更加频繁和强烈。天气系统方面，西来槽、β中尺度对流雨团等天气系统是北京夏季暴雨的主要影响系统，这些系统的相继经过会导致极端降水事件，并呈现出明显的间歇性特征。地形影响方面，北京特殊的地形条件对暴雨天气系统的发展机理和结构有重要影响，华北地形与城市影响下的风暴系统演变观测试验研究表明，地形与垂直运动、风垂直切变等因素共同作用，加剧了降水强度；东南风异常与地形形成强辐合形势，强度可达历史事件的3倍，数值预报模式垂直坐标的改进也强调了斜压性质和层结特性对垂直运动的影响。这些因素的复杂相互作用使得暴雨成为北京夏季的主要灾害性天气之一。
[15:00:46] [INSIGHT] 密云黄土梁一天之内把年均雨量的一半砸了下来，密云水库水位以肉眼可见的速度往上窜，泄洪声像火车呼啸。此刻的北京，不再是天气预报里轻描淡写的“暴雨”，而是被真实数字和鲜活故事填满的“现场”。 “4天倒泻一年雨”“千年等一回”的标题刷屏，微博话题阅读破15亿，短视频里密云太师屯的洪水漫过车顶，点赞瞬间冲破10万。最扎心的画面来自密云一家养老中心：官方通报“31人遇难”，一位村民哽咽留言“那些老人跟我爸妈同龄，却没能躲过这一夜”，该条评论被点亮4.3万次。 情绪像雨势一样分层：恐惧与悲痛集中在北部山区，#北京暴雨已致44人遇难# 的话题下，负向情感占73%；城区的声音则带着黑色幽默——“一心只想着上班的中国人”单条微博转发8万，“地铁口发雨衣”的段子配着苦笑表情，把无奈包裹进自嘲。 救援细节刷屏带来正向暖流：武警一夜码出10万个沙袋、五个小伙开铲车救出80多人、民宿老板把最后一间房让给转移群众——这些帖子正向情感超60%，评论区满屏“破防”“泪目”。但质疑声也在暗涌，有人质问“养老中心为何没进转移名单”，点赞量迅速攀至2.7万，愤怒与追问交织。 一句话总结：这场暴雨把北京切成两半——一半是山区汹涌的洪水和撕心裂肺的离别，一半是城区倔强的通勤段子和守望相助的灯火；雨停了，情绪还在发酵，数字和故事一起提醒人们——极端天气不再是南方专利，北方也要学会和暴雨共处。
[15:01:11] [MEDIA] 受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自2023年7月29日晚间起，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨，强降水过程持续时间长达83小时。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录140年以来的最大降雨量，全市有两处站点的累计降雨量超过700毫米。此次降雨的最大值出现在河北邢台临城县，累计降雨量高达1003.0毫米，相当于当地近两年的总降雨量。与备受关注的2012年“7·21”特大暴雨相比，本次“23·7”特大暴雨过程的降雨量和影响范围均显著超越——当时北京记录到的最大降雨点为房山区的460毫米，而此次的极值远超该数值。包括房山、门头沟在内的北京西部、南部以及密云、怀柔等北部山区成为核心影响区域。由于其极端强度，中央气象台发布了史上第二个暴雨红色预警。这场特大暴雨造成了重大人员伤亡和财产损失，据官方通报，截至7月31日12时，全市因灾死亡44人。此次洪涝灾害还导致30余万人受灾，2.4万间房屋受损，并对房山、门头沟以及北部山区多个乡镇的交通、电力等基础设施造成了严重破坏。
[15:01:17] [QUERY] 北京暴雨的成因是多因素共同作用的结果。在气候背景方面，全球气候变暖导致极端降水事件频发，为暴雨发生提供了有利的大尺度环流条件，2024年最新研究显示极端湿润事件将更加频繁和强烈。天气系统方面，西来槽、β中尺度对流雨团等天气系统是北京夏季暴雨的主要影响系统，这些系统的相继经过会导致极端降水事件，并呈现出明显的间歇性特征。具体而言，高空500 hPa低槽配合中低层切变线系统是重要天气系统配置，其中西来槽于夜间东移影响北京，700 hPa切变线位于上游河套地区。地形影响方面，北京特殊的地形条件对暴雨天气系统的发展机理和结构有重要影响，华北地形与城市影响下的风暴系统演变观测试验研究表明，地形与垂直运动、风垂直切变等因素共同作用，加剧了降水强度；东南风异常与地形形成强辐合形势，强度可达历史事件的3倍，数值预报模式垂直坐标的改进也强调了斜压性质和层结特性对垂直运动的影响。这些因素的复杂相互作用使得暴雨成为北京夏季的主要灾害性天气之一。
[15:01:46] [QUERY] 北京暴雨对城市运行、交通、居民生活和基础设施产生显著影响。根据《北京市防汛应急预案(2022年修订)》，北京市建立了多级防汛指挥体系，包括市防汛指挥部、7个防汛专项分指挥部（如道路交通防汛专项分指挥部负责交通运行保障和积水处置）、5个流域防汛指挥部和16个区防汛指挥部，以应对暴雨引发的各类风险。研究显示，北京极端降雨事件增加，如2012年“7·21”暴雨导致全市平均降雨170mm，造成63处道路积水、交通中断，直接经济损失116.4亿元；2016年“7·20”暴雨使164条公交路线调整，首都机场取消航班212架次。基础设施方面，暴雨常导致立交桥和地下空间积水，影响供水、供电等生命线工程，而优化排水抢险布局可提升救援效率18%以上。居民生活受到干扰，如避险转移和安置需求增加，尤其低洼院落和地质灾害易发区。应对措施包括预警发布、隐患排查和物资储备，但气候变化加剧了降雨不确定性，需持续加强适应能力。
[15:40:36] [SYSTEM] === ForumEgine 监控开始 - 2025-08-25 15:40:36 ===
[15:40:53] [QUERY] 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。
[15:41:23] [QUERY] 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。
[15:41:25] [MEDIA] 武汉大学作为中国顶尖高等学府，素以其“最美大学”的美誉、深厚的历史底蕴和卓越的学术地位享誉社会。然而，其高知名度也使其成为舆论的焦点，各类校园事件在社交媒体时代极易被放大，形成复杂的舆情环境。近年来，多起争议事件将武汉大学推上风口浪尖，对其公众形象构成了严峻挑战。其中，尤以“图书馆性骚扰”风波影响最为深远。该事件从2023年校方仓促给予肖姓同学记过处分，到2025年法院判决其行为不构成性骚扰，整个过程跌宕起伏，持续引发社会关注。舆论普遍批评校方在事件处理中反应迟缓、缺乏担当，尤其在法院判决后未能及时进行公正复核，损害了学校的公信力。此外，男生不雅视频、知网论文修改等事件也相继引发网络热议，导致社会对武汉大学“以学生为中心”的教育理念、学术诚信及人文关怀产生质疑，对其百年名校的品牌形象与社会信任度造成了深远冲击。
[15:41:54] [INSIGHT] “樱花季限流”在微博、抖音、小红书三端合计讨论量突破4.3万条，其中负面情感占比37.6%，“愤怒”标签集中在排队时长与抢票难度：一位ID为@珞珈山在逃早八人的学生3月21日连发两条吐槽，“5秒没票”“凌晨三点排队排到怀疑人生”获赞2.8万，评论区里“劝退”“别来了”高频出现；与之形成对照的是小红书端“浪漫童话”类内容点赞量普遍破万，游客视角的粉色滤镜与在校生“人挤人”实拍在热搜里并排出现，情感极化显著。知乎上，“第一次听说武大樱花时都难以置信，其实也就那样吧”的匿名回答收获1.1万高赞，批评校方“把校园搞成花园”，跟帖中校友与游客围绕“大学该不该成为景区”激烈交锋，支持与反对比例接近6:4。值得注意的是，抖音话题#武大樱花之约 里出现“最美那朵是雷总”等玩梗弹幕，将雷军回校赏花与樱花流量强行绑定，单条视频播放量达380万，评论区“校友+米粉”双重身份用户刷屏“欢迎雷总回珈”，把原本的限流怨气转化为戏谑狂欢；而在微博超话“武汉大学”版块，有学生用“樱花千万朵，雷总才是最美的那一朵”控评，反讽校方借流量明星转移焦点，点赞1.2万。整体来看，樱花限流事件的情感曲线呈现“前期期待—中期愤怒—后期戏谑”的三段式，愤怒峰值出现在3月20-22日抢票窗口，戏谑拐点由雷军返校触发，舆情温度从“沸腾”降至“温热”但仍带刺，核心矛盾从“能不能进校”滑向“大学精神是否被流量裹挟”。
[15:41:58] [QUERY] 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。
[15:42:20] [MEDIA] 武汉大学作为中国顶尖高等学府，素以其“最美大学”的美誉、深厚的历史底蕴和卓越的学术地位享誉社会。其学术实力雄厚，科研成果丰硕，自2000年以来，学校获得了包括国家自然科学奖、国家发明奖在内的国家三大奖共72项，并在纳米技术、生物医药等前沿领域取得重要突破。近年来，武大连续稳居世界大学学术排名前百强，其学者（如荣获国家最高科学技术奖的李德仁院士）和研究团队在病毒学研究、三峡工程、南水北调工程等国家重大项目中也做出了突出贡献。然而，其高知名度也使其成为舆论的焦点，各类校园事件，无论是正面的学术成就还是负面的争议，都极易在社交媒体时代被放大，形成复杂的舆情环境。近年来，多起争议事件将武汉大学推上风口浪尖，对其公众形象构成了严峻挑战。其中，尤以“图书馆性骚扰”风波影响最为深远。该事件从2023年校方仓促给予肖姓同学记过处分，到2025年法院判决其行为不构成性骚扰，整个过程跌宕起伏，持续引发社会关注。舆论普遍批评校方在事件处理中反应迟缓、缺乏担当，尤其在法院判决后未能及时进行公正复核，损害了学校的公信力。此外，男生不雅视频、知网论文修改等事件也相继引发网络热议，导致社会对武汉大学“以学生为中心”的教育理念、学术诚信及人文关怀产生质疑，对其百年名校的品牌形象与社会信任度造成了深远冲击。
... ...
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[14:56:35] 启动 media 应用...
[14:56:35] 2025-08-25 14:56:35.984
[14:56:35] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
[14:56:35] 'server.enableXsrfProtection=true'.
[14:56:35] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
[14:56:35] More information:
[14:56:35] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
[14:56:35] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
[14:56:35] cross-origin resource sharing.
[14:56:35] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
[14:56:46] 2025-08-25 14:56:46.592 Did not auto detect external IP.
[14:56:46] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
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[14:56:46] Local URL: http://localhost:8502
[14:56:46] Network URL: http://10.122.232.27:8502
[14:57:53] Meida Agent已初始化
[14:57:53] 使用LLM: {'provider': 'Gemini', 'model': 'gemini-2.5-pro', 'api_base': 'https://www.chataiapi.com/v1'}
[14:57:53] 搜索工具集: BochaMultimodalSearch (支持5种多模态搜索工具)
[14:57:53] [步骤 1] 生成报告结构...
[14:57:53] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 北京暴雨
[14:58:08] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:58:08] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "北京遭遇历史性特大暴雨事件概述",
[14:58:08] "content": "概述近期发生在北京及其周边地区的特大暴雨事件。内容应包括降雨的起止时间、极端降雨量（与历史记录对比）、主要影响区域（如房山、门头沟等），并点出此次降雨是受台风“杜苏芮”残余环流影响的背景。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "暴雨引发的严重灾情与社会影响",
[14:58:08] "content": "详细描述此次暴雨造成的具体灾害和损失。重点阐述引发的山洪、泥石流等地质灾害，城市内涝情况，对交通、电力、通讯等基础设施的严重破坏，以及不幸造成的人员伤亡和失联情况。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "极端降雨的成因气象分析",
[14:58:08] "content": "从气象学角度深入分析此次极端强降雨的形成机制。解释台风“杜苏芮”北上后其残余环流如何与副热带高压和地形（太行山、燕山）相互作用，形成稳定且强大的水汽输送通道，最终导致长时间、高强度的降水集中在特定区域。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "政府与社会的应急响应及救援行动",
[14:58:08] "content": "介绍各方为应对此次暴雨灾害所采取的紧急措施。包括政府发布的预警级别、应急预案的启动，对市民的停工停课建议，以及解放军、武警、消防救援队伍和民间救援力量在重灾区展开的人员搜救、物资转移和生命线工程抢修等行动。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "灾后反思：与历史对比及未来城市防洪挑战",
[14:58:08] "content": "将此次暴雨事件与北京历史上著名的“7·21”特大暴雨进行比较，分析两次事件在降雨模式、影响区域和应对措施上的异同点。探讨此次事件暴露出的城市应急管理和基础设施建设中的薄弱环节，以及在气候变化背景下，特大城市面临的防洪排涝新挑战与未来改进方向。"
[14:58:08] }
[14:58:08] ]
[14:58:08] [ReportStructureNode] JSON解析成功
[14:58:08] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
[14:58:08] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
[14:58:08] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
[14:58:08] 报告结构已生成，共 5 个段落:
[14:58:08] 1. 北京遭遇历史性特大暴雨事件概述
[14:58:08] 2. 暴雨引发的严重灾情与社会影响
[14:58:08] 3. 极端降雨的成因气象分析
[14:58:08] 4. 政府与社会的应急响应及救援行动
[14:58:08] 5. 灾后反思：与历史对比及未来城市防洪挑战
[14:58:08] - 生成搜索查询...
[14:58:08] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[14:58:29] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:58:29] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
[14:58:29] "search_query": "北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录",
[14:58:29] "search_tool": "comprehensive_search",
[14:58:29] "reasoning": "该任务需要全面概述一个近期发生的特定天气事件，并包含时间、雨量、历史对比、影响区域和成因等多个维度的信息。`comprehensive_search` 是最适合的工具，因为它能提供整合性的AI总结和来自多个来源的详细网页信息，有助于全面了解事件的始末和关键数据。查询语句“北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录”精确地包含了地点、事件性质、成因和所需的核心数据点，能够最高效地获取撰写该段落所需的全部信息。"
[14:58:29] }
[14:58:29] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[14:58:29] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录
[14:58:29] - 搜索查询: 北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录
[14:58:29] - 选择的工具: comprehensive_search
[14:58:29] - 推理: 该任务需要全面概述一个近期发生的特定天气事件，并包含时间、雨量、历史对比、影响区域和成因等多个维度的信息。`comprehensive_search` 是最适合的工具，因为它能提供整合性的AI总结和来自多个来源的详细网页信息，有助于全面了解事件的始末和关键数据。查询语句“北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录”精确地包含了地点、事件性质、成因和所需的核心数据点，能够最高效地获取撰写该段落所需的全部信息。
[14:58:29] - 执行网络搜索...
[14:58:29] → 执行搜索工具: comprehensive_search
[14:58:29] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录) ---
[14:58:51] - 找到 10 个搜索结果
[14:58:51] 1. 北京特大暴雨致33人死亡_工作_全市_降雨量... (发布于: 2023-08-10T09:03:00Z)
[14:58:51] 2. 受杜苏芮影响,北京迎来特大暴雨,门头沟与房山受灾严重北京市暴雨天气_网易订阅... (发布于: 2023-08-03T06:52:57Z)
[14:58:51] 3. “杜苏芮”带给京津冀强降雨 北京数百条道路被淹_航班_预警_暴雨... (发布于: 2023-08-01T07:17:00Z)
[14:58:51] 4. 台风“杜苏芮”来袭,北京遭遇历史罕见特大暴雨_综合_防灾_预警... (发布于: 2023-08-28T13:38:00Z)
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[14:58:51] 6. 天气预报:好消息!台风“杜苏芮”拐弯了,京津冀特大暴雨停止!降雨预报图台风泰利_网易订阅... (发布于: 2023-08-01T06:28:26Z)
[14:58:51] 7. 北京局地为何现特大暴雨 极端天气解析... (发布于: 2025-07-27T12:34:46Z)
[14:58:51] 8. 京冀极端强降雨破纪录!区域最大累计降雨量超千毫米什么概念降水大暴雨台风泰利中央气象台_网易订阅... (发布于: 2023-08-01T20:25:05Z)
[14:58:51] 9. 北京局部地区遭遇特大暴雨袭击... (发布于: 2025-07-27T23:22:43Z)
[14:58:51] 10. 北京:午后起部分地区有暴雨,局地七八级大风... (发布于: 2025-08-19T11:08:09Z)
[14:58:51] - 生成初始总结...
[14:58:51] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
[14:59:04] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:59:04] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {
[14:59:04] "paragraph_latest_state": "受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自7月29日晚间至8月2日，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录以来的最大降雨量。包括房山、门头沟在内的北京南部和西部地区成为主要影响区域，部分地区累计降雨量超过600毫米。此次强降雨是中央气象台自2010年启用预警发布机制以来，第二次发布最高级别的暴雨红色预警，其对京津冀地区造成的影响甚至超过了台风登陆时在沿海省份的强度。"
[14:59:04] }
[14:59:04] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
[14:59:04] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
[14:59:04] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
[14:59:04] - 初始总结完成
[14:59:04] - 反思 1/2...
[14:59:04] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[14:59:23] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:59:23] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
[14:59:23] "search_query": "北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比",
[14:59:23] "search_tool": "comprehensive_search",
[14:59:23] "reasoning": "当前段落已概述了暴雨事件的基本情况，但为了突出其“历史性”，需要更精确的量化数据作为支撑。计划内容要求将极端降雨量与历史记录进行对比，而目前段落中只提到了刷新纪录，但未提供具体的极值数据以及与北京历史上最著名的“7·21”暴雨事件的具体数据对比。因此，我需要搜索此次暴雨在昌平王家园水库、门头沟等关键地点的确切降雨量数值，并查找2012年“7·21”暴雨的相应数据，以便进行直接比较，从而更具说服力地论证此次事件的极端性。comprehensive_search最适合用来查找这些已经成为确定历史事实的官方数据和权威报道。"
[14:59:23] }
[14:59:23] [ReflectionNode] JSON解析成功
[14:59:23] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比
[14:59:23] 反思查询: 北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比
[14:59:23] 选择的工具: comprehensive_search
[14:59:23] 反思推理: 当前段落已概述了暴雨事件的基本情况，但为了突出其“历史性”，需要更精确的量化数据作为支撑。计划内容要求将极端降雨量与历史记录进行对比，而目前段落中只提到了刷新纪录，但未提供具体的极值数据以及与北京历史上最著名的“7·21”暴雨事件的具体数据对比。因此，我需要搜索此次暴雨在昌平王家园水库、门头沟等关键地点的确切降雨量数值，并查找2012年“7·21”暴雨的相应数据，以便进行直接比较，从而更具说服力地论证此次事件的极端性。comprehensive_search最适合用来查找这些已经成为确定历史事实的官方数据和权威报道。
[14:59:23] → 执行搜索工具: comprehensive_search
[14:59:23] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比) ---
[14:59:43] 找到 10 个反思搜索结果
[14:59:43] 1. 2025年7月23日以来北京强降水有哪些特点... (发布于: 2025-07-29T17:11:00Z)
[14:59:43] 2. 孔锋:北京本轮极端强降雨,为何破坏力这么强?... (发布于: 2025-07-29T17:47:07Z)
[14:59:43] 3. “疯狂倾倒”70多小时,京津冀这场雨到底有大?-中新网... (发布于: 2023-08-02T00:01:00Z)
[14:59:43] 4. 中央气象台:此次华北极端强降雨远超“7·21”特大暴雨_7x24小时财经新闻_新浪网... (发布于: 2023-08-01T18:40:38Z)
[14:59:43] 5. 回顾一下北京近些年的几次暴雨强降雨大暴雨降雨量北京市台风泰利京津冀暴雨_网易订阅... (发布于: 2023-08-03T10:25:53Z)
[14:59:43] 6. 专家解读丨华北强降雨,到底有多强?-中国气象局政府门户网站... (发布于: 2023-08-01T00:51:31Z)
[14:59:43] 7. “数说”北京市7月23日以来降雨极端性... (发布于: 2025-07-29T16:11:00Z)
[14:59:43] 8. 北京强降雨已造成30人死亡 北方此轮降雨何时结束?... (发布于: 2025-07-29T08:57:23Z)
[14:59:43] 9. 北京等遭遇严重洪灾!库克宣布:苹果向中国捐款... (发布于: 2025-07-30T08:42:09Z)
[14:59:43] 10. 北京北部昨夜再遭大暴雨 今夜部分地区仍有暴雨... (发布于: 2025-07-28T08:46:18Z)
[14:59:43] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[15:00:12] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:00:12] "updated_paragraph_latest_state": "受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自7月29日晚间起，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨，强降水过程持续时间长达83小时。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录140年以来的最大降雨量，全市有两处站点的累计降雨量超过700毫米。此次降雨的最大值出现在河北邢台临城县，累计降雨量高达1003.0毫米，相当于当地近两年的总降雨量。与备受关注的2012年“7·21”特大暴雨相比，本次过程的降雨量和影响范围均显著超越——当时北京记录到的最大降雨点为房山区的460毫米，而此次的极值远超该数值。包括房山、门头沟在内的北京西部和南部地区成为核心影响区域。由于其极端强度，中央气象台发布了史上第二个暴雨红色预警，其对京津冀地区造成的影响甚至超过了台风登陆时在沿海省份的强度。"
[15:00:12] }
[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
[15:00:12] 反思 1 完成
[15:00:12] - 反思 2/2...
[15:00:12] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[15:00:30] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:00:30] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
[15:00:30] "search_query": "北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失",
[15:00:30] "search_tool": "comprehensive_search",
[15:00:30] "reasoning": "当前的段落已经详细描述了北京特大暴雨的气象学背景、降雨量极值和持续时间。然而，为了构成一个全面的事件概述，段落缺少了关于灾害造成的具体影响和后果的关键信息，例如人员伤亡情况、受灾人口、以及对基础设施（如交通、通讯、水利设施）造成的具体破坏和由此产生的经济损失。为了补充这些关于灾情严重性的核心事实，需要进行一次全面的搜索。'comprehensive_search'工具最适合用于搜集这类涉及多方面（新闻报道、政府公告、灾情统计）的综合信息，以确保内容的完整性和准确性。"
[15:00:30] }
[15:00:30] [ReflectionNode] JSON解析成功
[15:00:30] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失
[15:00:30] 反思查询: 北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失
[15:00:30] 选择的工具: comprehensive_search
[15:00:30] 反思推理: 当前的段落已经详细描述了北京特大暴雨的气象学背景、降雨量极值和持续时间。然而，为了构成一个全面的事件概述，段落缺少了关于灾害造成的具体影响和后果的关键信息，例如人员伤亡情况、受灾人口、以及对基础设施（如交通、通讯、水利设施）造成的具体破坏和由此产生的经济损失。为了补充这些关于灾情严重性的核心事实，需要进行一次全面的搜索。'comprehensive_search'工具最适合用于搜集这类涉及多方面（新闻报道、政府公告、灾情统计）的综合信息，以确保内容的完整性和准确性。
[15:00:30] → 执行搜索工具: comprehensive_search
[15:00:30] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失) ---
[15:00:46] 找到 10 个反思搜索结果
[15:00:46] 1. 北京:力争在7月31日抢通全部干线公路... (发布于: 2025-07-31T17:45:08Z)
[15:00:46] 2. 北京本轮极端强降雨造成重大灾害,北部山区损失严重,全市因灾死亡30人... (发布于: 2025-07-29T06:57:08Z)
[15:00:46] 3. 北京洪涝灾害造成30余万人受灾 加快损毁基础设施抢修... (发布于: 2025-07-31T18:43:09Z)
[15:00:46] 4. 北京强降雨已造成30人死亡 北方此轮降雨何时结束?... (发布于: 2025-07-29T08:57:23Z)
[15:00:46] 5. 北京北部山区312个行政村的基础设施损毁严重... (发布于: 2025-07-31T16:46:15Z)
[15:00:46] 6. 北京暴雨,为何造成重大灾害?... (发布于: 2025-07-30T09:34:14Z)
[15:00:46] 7. 北京极端强降雨造成重大人员伤亡和财产损失,正全力救灾和恢复重建... (发布于: 2025-07-31T19:22:39Z)
[15:00:46] 8. 北京此次洪涝灾害共造成30余万人受灾,2.4万间房屋受损... (发布于: 2025-07-31T17:07:10Z)
[15:00:46] 9. 北京“23·7”特大暴雨灾后重建:受灾区域农业生产已基本恢复正常 — 新京报... (发布于: 2024-06-21T09:25:00Z)
[15:00:46] 10. 灾后“暖”冬——回访北京“23·7”特大暴雨灾害现场_门头沟区_永定河_沿河口村... (发布于: 2024-01-20T16:26:00Z)
[15:00:46] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[15:01:11] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:01:11] "updated_paragraph_latest_state": "受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自2023年7月29日晚间起，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨，强降水过程持续时间长达83小时。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录140年以来的最大降雨量，全市有两处站点的累计降雨量超过700毫米。此次降雨的最大值出现在河北邢台临城县，累计降雨量高达1003.0毫米，相当于当地近两年的总降雨量。与备受关注的2012年“7·21”特大暴雨相比，本次“23·7”特大暴雨过程的降雨量和影响范围均显著超越——当时北京记录到的最大降雨点为房山区的460毫米，而此次的极值远超该数值。包括房山、门头沟在内的北京西部、南部以及密云、怀柔等北部山区成为核心影响区域。由于其极端强度，中央气象台发布了史上第二个暴雨红色预警。这场特大暴雨造成了重大人员伤亡和财产损失，据官方通报，截至7月31日12时，全市因灾死亡44人。此次洪涝灾害还导致30余万人受灾，2.4万间房屋受损，并对房山、门头沟以及北部山区多个乡镇的交通、电力等基础设施造成了严重破坏。"
[15:01:11] }
[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
[15:01:11] 反思 2 完成
[15:01:11] - 生成搜索查询...
[15:01:11] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[15:01:32] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:01:32] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
[15:01:32] "search_query": "近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏",
[15:01:32] "search_tool": "search_last_week",
[15:01:32] "reasoning": "段落内容要求详细了解“此次暴雨”造成的具体灾害和损失，这表明需要针对一个近期的特定事件进行深入研究。选择 `search_last_week` 工具可以最有效地聚焦于过去一周内的重大新闻事件，过滤掉无关的历史信息。这个时间范围足以覆盖灾害发生、救援、以及初步损失统计的全过程，从而获得全面的报告。搜索查询“近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏”精准地包含了核心事件（特大暴雨灾情）、信息类型（报告）以及内容中要求的关键要素（人员伤亡、基础设施破坏），有助于快速定位到官方通报和深度新闻报道，以获取最准确、最详尽的数据。"
[15:01:32] }
[15:01:32] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[15:01:32] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏
[15:01:32] - 搜索查询: 近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏
[15:01:32] - 选择的工具: comprehensive_search
[15:01:32] - 推理: 段落内容要求详细了解“此次暴雨”造成的具体灾害和损失，这表明需要针对一个近期的特定事件进行深入研究。选择 `search_last_week` 工具可以最有效地聚焦于过去一周内的重大新闻事件，过滤掉无关的历史信息。这个时间范围足以覆盖灾害发生、救援、以及初步损失统计的全过程，从而获得全面的报告。搜索查询“近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏”精准地包含了核心事件（特大暴雨灾情）、信息类型（报告）以及内容中要求的关键要素（人员伤亡、基础设施破坏），有助于快速定位到官方通报和深度新闻报道，以获取最准确、最详尽的数据。
[15:01:32] - 执行网络搜索...
[15:01:32] → 执行搜索工具: comprehensive_search
[15:01:32] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏) ---
[15:38:18] 启动 media 应用...
[15:38:19] 2025-08-25 15:38:19.033
[15:38:19] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
[15:38:19] 'server.enableXsrfProtection=true'.
[15:38:19] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
[15:38:19] More information:
[15:38:19] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
[15:38:19] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
[15:38:19] cross-origin resource sharing.
[15:38:19] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
[15:38:29] 2025-08-25 15:38:29.713 Did not auto detect external IP.
[15:38:29] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
[15:38:29] You can now view your Streamlit app in your browser.
[15:38:29] Local URL: http://localhost:8502
[15:38:29] Network URL: http://10.122.232.27:8502
[15:40:03] Meida Agent已初始化
[15:40:03] 使用LLM: {'provider': 'Gemini', 'model': 'gemini-2.5-pro', 'api_base': 'https://www.chataiapi.com/v1'}
[15:40:03] 搜索工具集: BochaMultimodalSearch (支持5种多模态搜索工具)
[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
[15:40:23] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:40:23] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
[15:40:23] {
[15:40:23] "title": "武汉大学的总体公众形象与舆情环境概述",
[15:40:23] "content": "介绍武汉大学作为中国顶尖高等学府的社会声誉和公众形象，包括其“最美大学”的美誉、深厚的历史底蕴和卓越的学术地位。同时，分析其高知名度如何使其成为舆论的焦点，各类校园事件，无论是正面的学术成就还是负面的争议，都极易在社交媒体时代被放大，形成复杂的舆情环境。"
[15:40:23] },
[15:40:23] {
[15:40:23] "title": "正面舆情的主要来源与积极形象塑造",
[15:40:23] "content": "探讨构成武汉大学正面舆论的核心要素。重点分析其独特的校园文化符号，如每年春季的樱花节、古朴典雅的民国建筑群，如何持续吸引公众关注并塑造积极的品牌形象。此外，涵盖其在科研突破、人才培养、杰出校友等方面的成就所带来的社会赞誉。"
[15:40:23] },
[15:40:23] {
[15:40:23] "title": "近年来主要的负面舆情事件与争议焦点",
[15:40:23] "content": "梳理并分析近年来引发广泛社会关注的典型负面舆情事件。可列举数个案例，例如涉及学生个人行为的争议（如“樱花门”事件）、教职员工的失当言行、招生或管理政策引发的质疑、以及学术不端等问题。探究这些事件的起因、传播路径及舆论争议的核心所在。"
[15:40:23] },
[15:40:23] {
[15:40:23] "title": "校方的舆情应对机制与危机管理策略分析",
[15:40:23] "content": "评估武汉大学在面对负面舆情时的官方反应和危机管理能力。分析其通常采用的应对策略，包括发布官方声明、通过官方媒体渠道回应、进行内部调查处理等。探讨这些措施在信息公开的及时性、透明度以及与公众沟通的有效性方面的表现，并分析其成功与不足之处。"
[15:40:23] },
[15:40:23] {
[15:40:23] "title": "总结：武汉大学舆情管理的挑战与未来展望",
[15:40:23] "content": "总结武汉大学舆情呈现的复杂性与二元性，即崇高声誉与舆论脆弱性并存。展望在全媒体时代，高校舆情管理面临的持续挑战，并为武汉大学提出建议，例如如何建立更完善的舆情预警机制、加强与媒体和公众的良性互动、以及如何通过更透明和负责任的态度来化解危机，维护其百年名校的公众形象。"
[15:40:23] }
[15:40:23] ]
[15:40:23] [ReportStructureNode] JSON解析成功
[15:40:23] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
[15:40:23] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
[15:40:23] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
[15:40:23] 报告结构已生成，共 5 个段落:
[15:40:23] 1. 武汉大学的总体公众形象与舆情环境概述
[15:40:23] 2. 正面舆情的主要来源与积极形象塑造
[15:40:23] 3. 近年来主要的负面舆情事件与争议焦点
[15:40:23] 4. 校方的舆情应对机制与危机管理策略分析
[15:40:23] 5. 总结：武汉大学舆情管理的挑战与未来展望
[15:40:23] - 生成搜索查询...
[15:40:23] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[15:40:40] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:40:40] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
[15:40:40] "search_query": "武汉大学 公众形象 声誉 舆情事件分析",
[15:40:40] "search_tool": "comprehensive_search",
[15:40:40] "reasoning": "该段落旨在概述武汉大学的整体公众形象和舆情环境，这是一个复合型主题，需要一个全面的视角。查询内容不仅包括其长期积累的正面社会声誉（“公众形象”、“声誉”），还需深入分析其成为舆论焦点的原因和具体事件（“舆情事件分析”）。因此，选择`comprehensive_search`工具可以获取网页、新闻、学术分析等多维度的信息，全面覆盖其历史美誉、学术地位以及近年来复杂的舆情动态，为撰写该段落提供最完整和平衡的素材。"
[15:40:40] }
[15:40:40] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[15:40:40] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 武汉大学 公众形象 声誉 舆情事件分析
[15:40:40] - 搜索查询: 武汉大学 公众形象 声誉 舆情事件分析
[15:40:40] - 选择的工具: comprehensive_search
[15:40:40] - 推理: 该段落旨在概述武汉大学的整体公众形象和舆情环境，这是一个复合型主题，需要一个全面的视角。查询内容不仅包括其长期积累的正面社会声誉（“公众形象”、“声誉”），还需深入分析其成为舆论焦点的原因和具体事件（“舆情事件分析”）。因此，选择`comprehensive_search`工具可以获取网页、新闻、学术分析等多维度的信息，全面覆盖其历史美誉、学术地位以及近年来复杂的舆情动态，为撰写该段落提供最完整和平衡的素材。
[15:40:40] - 执行网络搜索...
[15:40:40] → 执行搜索工具: comprehensive_search
[15:40:40] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 武汉大学 公众形象 声誉 舆情事件分析) ---
[15:41:06] - 找到 10 个搜索结果
[15:41:06] 1. 从武汉大学事件看高校治理:在争议中探寻规范化路径... (发布于: 2025-08-18T21:04:00Z)
[15:41:06] 2. 武汉大学杨某媛和肖某某事件发酵放大的教训和启示_腾讯新闻... (发布于: 2025-08-15T21:42:00Z)
[15:41:06] 3. 某大学男生不雅视频被曝光,是道德的败坏,还是…… - 今日头条... (发布于: 2023-10-31T15:06:00Z)
[15:41:06] 4. 一个杨某某,把百年武大整成了笑话_学术_肖某某_行为... (发布于: 2025-08-17T13:53:00Z)
[15:41:06] 5. 武大论文风波:老校如何应对网络舆情挑战... (发布于: 2025-08-09T01:33:00Z)
[15:41:06] 6. 武大图书馆事件不宜久拖... (发布于: 2025-08-22T17:22:56Z)
[15:41:06] 7. 应对舆情的“三字诀”... (发布于: 2025-08-01T22:04:37Z)
[15:41:06] 8. 面对铺天盖地的舆情,武汉大学的反应太迟缓了... (发布于: 2025-08-01T09:06:33Z)
[15:41:06] 9. 简评:武汉大学遭受非议真的不冤学术论文易中天张平文博士学位_网易订阅... (发布于: 2025-08-12T05:13:51Z)
[15:41:06] 10. 彻底完了,武大校长最后的遮羞布也被扯下来了_事件_舆情_肖某... (发布于: 2025-08-22T08:49:00Z)
[15:41:06] - 生成初始总结...
[15:41:06] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
[15:41:25] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:41:25] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:41:25] "paragraph_latest_state": "武汉大学作为中国顶尖高等学府，素以其“最美大学”的美誉、深厚的历史底蕴和卓越的学术地位享誉社会。然而，其高知名度也使其成为舆论的焦点，各类校园事件在社交媒体时代极易被放大，形成复杂的舆情环境。近年来，多起争议事件将武汉大学推上风口浪尖，对其公众形象构成了严峻挑战。其中，尤以“图书馆性骚扰”风波影响最为深远。该事件从2023年校方仓促给予肖姓同学记过处分，到2025年法院判决其行为不构成性骚扰，整个过程跌宕起伏，持续引发社会关注。舆论普遍批评校方在事件处理中反应迟缓、缺乏担当，尤其在法院判决后未能及时进行公正复核，损害了学校的公信力。此外，男生不雅视频、知网论文修改等事件也相继引发网络热议，导致社会对武汉大学“以学生为中心”的教育理念、学术诚信及人文关怀产生质疑，对其百年名校的品牌形象与社会信任度造成了深远冲击。"
[15:41:25] }
[15:41:25] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
[15:41:25] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
[15:41:25] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
[15:41:25] - 初始总结完成
[15:41:25] - 反思 1/2...
[15:41:25] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[15:41:42] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:41:42] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
[15:41:42] "search_query": "武汉大学 近年重大学术成就及正面社会影响事件",
[15:41:42] "search_tool": "comprehensive_search",
[15:41:42] "reasoning": "当前的段落内容已详细阐述了武汉大学近年来面临的负面舆情事件，如“图书馆性骚扰”风波等，但对于其公众形象的正面构成部分——如重大学术成就、社会贡献等——提及较少，仅停留在“卓越的学术地位”等笼统表述上。为了使段落对武大“复杂的舆情环境”的描绘更加全面和平衡，有必要补充近年来获得正面社会反响的具体事例。因此，我选择使用“comprehensive_search”工具，以“武汉大学 近年重大学术成就及正面社会影响事件”为关键词进行搜索，旨在挖掘能够与负面事件形成对照的、有影响力的正面素材，从而更完整地构建其总体公众形象。"
[15:41:42] }
[15:41:42] [ReflectionNode] JSON解析成功
[15:41:42] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 武汉大学 近年重大学术成就及正面社会影响事件
[15:41:42] 反思查询: 武汉大学 近年重大学术成就及正面社会影响事件
[15:41:42] 选择的工具: comprehensive_search
[15:41:42] 反思推理: 当前的段落内容已详细阐述了武汉大学近年来面临的负面舆情事件，如“图书馆性骚扰”风波等，但对于其公众形象的正面构成部分——如重大学术成就、社会贡献等——提及较少，仅停留在“卓越的学术地位”等笼统表述上。为了使段落对武大“复杂的舆情环境”的描绘更加全面和平衡，有必要补充近年来获得正面社会反响的具体事例。因此，我选择使用“comprehensive_search”工具，以“武汉大学 近年重大学术成就及正面社会影响事件”为关键词进行搜索，旨在挖掘能够与负面事件形成对照的、有影响力的正面素材，从而更完整地构建其总体公众形象。
[15:41:42] → 执行搜索工具: comprehensive_search
[15:41:42] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 武汉大学 近年重大学术成就及正面社会影响事件) ---
[15:42:03] 找到 10 个反思搜索结果
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[15:42:03] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[15:42:20] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:42:20] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:42:20] "updated_paragraph_latest_state": "武汉大学作为中国顶尖高等学府，素以其“最美大学”的美誉、深厚的历史底蕴和卓越的学术地位享誉社会。其学术实力雄厚，科研成果丰硕，自2000年以来，学校获得了包括国家自然科学奖、国家发明奖在内的国家三大奖共72项，并在纳米技术、生物医药等前沿领域取得重要突破。近年来，武大连续稳居世界大学学术排名前百强，其学者（如荣获国家最高科学技术奖的李德仁院士）和研究团队在病毒学研究、三峡工程、南水北调工程等国家重大项目中也做出了突出贡献。然而，其高知名度也使其成为舆论的焦点，各类校园事件，无论是正面的学术成就还是负面的争议，都极易在社交媒体时代被放大，形成复杂的舆情环境。近年来，多起争议事件将武汉大学推上风口浪尖，对其公众形象构成了严峻挑战。其中，尤以“图书馆性骚扰”风波影响最为深远。该事件从2023年校方仓促给予肖姓同学记过处分，到2025年法院判决其行为不构成性骚扰，整个过程跌宕起伏，持续引发社会关注。舆论普遍批评校方在事件处理中反应迟缓、缺乏担当，尤其在法院判决后未能及时进行公正复核，损害了学校的公信力。此外，男生不雅视频、知网论文修改等事件也相继引发网络热议，导致社会对武汉大学“以学生为中心”的教育理念、学术诚信及人文关怀产生质疑，对其百年名校的品牌形象与社会信任度造成了深远冲击。"
[15:42:20] }
[15:42:20] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[15:42:20] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[15:42:20] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
[15:42:20] 反思 1 完成
[15:42:20] - 反思 2/2...
[15:42:20] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
... ...
[14:56:46] 启动 query 应用...
[14:56:47] 2025-08-25 14:56:47.613
[14:56:47] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
[14:56:47] 'server.enableXsrfProtection=true'.
[14:56:47] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
[14:56:47] More information:
[14:56:47] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
[14:56:47] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
[14:56:47] cross-origin resource sharing.
[14:56:47] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
[14:56:58] 2025-08-25 14:56:58.210 Did not auto detect external IP.
[14:56:58] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
[14:56:58] You can now view your Streamlit app in your browser.
[14:56:58] Local URL: http://localhost:8503
[14:56:58] Network URL: http://10.122.232.27:8503
[14:57:53] Query Agent已初始化
[14:57:53] 使用LLM: {'provider': 'DeepSeek', 'model': 'deepseek-chat', 'api_base': 'https://api.deepseek.com'}
[14:57:53] 搜索工具集: TavilyNewsAgency (支持6种搜索工具)
[14:57:53] [步骤 1] 生成报告结构...
[14:57:53] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 北京暴雨
[14:57:54] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:58:08] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "北京暴雨事件概述",
[14:58:08] "content": "介绍北京暴雨的基本情况，包括发生时间、降雨量、影响范围等基本信息。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "暴雨成因分析",
[14:58:08] "content": "分析北京暴雨的气象成因，如气候背景、天气系统、地形影响等。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "暴雨影响评估",
[14:58:08] "content": "评估暴雨对北京城市运行、交通、居民生活、基础设施等方面的影响。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "应对措施与救援情况",
[14:58:08] "content": "总结政府部门和社会各界采取的应对措施，包括预警发布、应急响应、救援行动等。"
[14:58:08] },
[14:58:08] {
[14:58:08] "title": "经验教训与未来防范建议",
[14:58:08] "content": "从此次暴雨事件中总结经验教训，提出未来城市防洪排涝和应急管理的改进建议。"
[14:58:08] }
[14:58:08] ]
[14:58:08] [ReportStructureNode] JSON解析成功
[14:58:08] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
[14:58:08] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
[14:58:08] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
[14:58:08] 报告结构已生成，共 5 个段落:
[14:58:08] 1. 北京暴雨事件概述
[14:58:08] 2. 暴雨成因分析
[14:58:08] 3. 暴雨影响评估
[14:58:08] 4. 应对措施与救援情况
[14:58:08] 5. 经验教训与未来防范建议
[14:58:08] - 生成搜索查询...
[14:58:08] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[14:58:08] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:58:16] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
[14:58:16] "search_query": "北京暴雨 降雨量 影响范围 时间",
[14:58:16] "search_tool": "deep_search_news",
[14:58:16] "reasoning": "选择深度新闻分析工具是因为需要获取北京暴雨事件的全面详细信息，包括具体发生时间、降雨量数据、影响范围等基本情况。deep_search_news能够提供最详细的分析结果和高级AI摘要，适合对事件进行全面概述的需求。",
[14:58:16] "start_date": "",
[14:58:16] "end_date": ""
[14:58:16] }
[14:58:16] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[14:58:16] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京暴雨 降雨量 影响范围 时间
[14:58:16] - 搜索查询: 北京暴雨 降雨量 影响范围 时间
[14:58:16] - 选择的工具: basic_search_news
[14:58:16] - 推理: 选择深度新闻分析工具是因为需要获取北京暴雨事件的全面详细信息，包括具体发生时间、降雨量数据、影响范围等基本情况。deep_search_news能够提供最详细的分析结果和高级AI摘要，适合对事件进行全面概述的需求。
[14:58:16] - 执行网络搜索...
[14:58:16] → 执行搜索工具: basic_search_news
[14:58:16] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京暴雨 降雨量 影响范围 时间) ---
[14:58:19] - 找到 7 个搜索结果
[14:58:19] 1. 北京暴雨，为何造成重大灾害？...
[14:58:19] 2. 王維洛：2025年7月北京一場並不罕見的暴雨| 洪水...
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[14:58:19] 4. 北京：140年来的最大暴雨有多大？...
[14:58:19] 5. 城区达大暴雨量级3个时段全国雨量榜北京站点包揽前三京城 ......
[14:58:19] 6. 暴雨中的147小时——北京市应对极端强降雨防汛救灾纪实...
[14:58:19] 7. 北京暴雨到底有多大？听听气象专家怎么说...
[14:58:19] - 生成初始总结...
[14:58:19] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
[14:58:19] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:58:33] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {"paragraph_latest_state": "2025年7月北京遭遇持续强降雨事件，自7月23日起至7月29日，降雨时间跨度达7天、持续147小时。全市平均降水量为210.4毫米，其中最大降水量出现在密云郎房峪，高达573.5毫米，相当于几天内降下北京近一年的雨量（北京年平均降水约600毫米）。降雨主要集中在北京北部山区，密云、怀柔、延庆等地受灾严重，影响范围涉及潮河、白河流域及海河北系流域。截至7月28日24时，此轮强降雨导致30人因灾死亡，密云区为重灾区。气象专家分析，此次降雨受副热带高压稳定影响，水汽充足，加之地形抬升作用，形成“列车效应”，导致强降雨长时间持续。"}
[14:58:33] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
[14:58:33] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
[14:58:33] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
[14:58:33] - 初始总结完成
[14:58:33] - 反思 1/2...
[14:58:33] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[14:58:34] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:58:43] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
[14:58:43] "search_query": "北京暴雨2025年7月灾情损失救援措施基础设施影响",
[14:58:43] "search_tool": "deep_search_news",
[14:58:43] "reasoning": "当前段落已包含暴雨的基本气象数据和伤亡情况，但缺乏对具体灾情损失、救援措施、基础设施影响等关键方面的详细描述。需要深度搜索来获取更全面的灾害影响分析和应对措施信息。",
[14:58:43] "start_date": "",
[14:58:43] "end_date": ""
[14:58:43] }
[14:58:43] [ReflectionNode] JSON解析成功
[14:58:43] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京暴雨2025年7月灾情损失救援措施基础设施影响
[14:58:43] 反思查询: 北京暴雨2025年7月灾情损失救援措施基础设施影响
[14:58:43] 选择的工具: basic_search_news
[14:58:43] 反思推理: 当前段落已包含暴雨的基本气象数据和伤亡情况，但缺乏对具体灾情损失、救援措施、基础设施影响等关键方面的详细描述。需要深度搜索来获取更全面的灾害影响分析和应对措施信息。
[14:58:43] → 执行搜索工具: basic_search_news
[14:58:43] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京暴雨2025年7月灾情损失救援措施基础设施影响) ---
[14:58:45] 找到 7 个反思搜索结果
[14:58:45] 1. 北京暴雨，为何造成重大灾害？...
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[14:58:45] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[14:58:47] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:59:11] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[14:59:11] "updated_paragraph_latest_state": "2025年7月北京遭遇持续强降雨事件，自7月23日起至7月29日，降雨时间跨度达7天、持续147小时。全市平均降水量为210.4毫米，其中最大降水量出现在密云郎房峪，高达573.5毫米，相当于几天内降下北京近一年的雨量（北京年平均降水约600毫米）。降雨主要集中在北京北部山区，密云、怀柔、延庆等地受灾严重，影响范围涉及潮河、白河流域及海河北系流域。截至7月28日24时，此轮强降雨导致30人因灾死亡，密云区为重灾区。气象专家分析，此次降雨受副热带高压稳定影响，水汽充足，加之地形抬升作用，形成“列车效应”，导致强降雨长时间持续。\n\n基础设施方面遭受严重破坏，初步统计显示交通设施受损严重，主要受灾区公路受损756公里，桥梁受损242座，25个乡镇的90个行政村出行受阻。电力设施方面，6条十千伏供电线路和93条支路受损，213个村电力设施损坏，684处通讯基站退服。房屋受损3.1万余间，车辆受损6994辆。\n\n救援响应方面，财政部和应急管理部紧急预拨3.5亿元中央自然灾害救灾资金，重点支持北京等9省份开展应急抢险救援和受灾群众救助工作。密云水库于7月27日15时启动泄流，为后续可能出现的强降雨预留防洪库容。北京市防汛指挥部于7月28日启动全市防汛一级应急响应，武警和消防人员投入抢险救援，筑防水隔离带，通过绳索救援被困群众。"
[14:59:11] }
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[14:59:11] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
[14:59:11] 反思 1 完成
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[14:59:11] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[14:59:12] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:59:21] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
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[14:59:21] "reasoning": "当前段落已详细描述了暴雨的基本情况、影响范围和初期救援响应，但缺乏灾后重建进展、最新救援成果、受灾群众安置情况等后续发展信息。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周的最新动态，补充完整的灾害应对全貌。",
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[14:59:21] [ReflectionNode] JSON解析成功
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[14:59:21] 反思查询: 北京暴雨2025年7月救援进展灾后重建最新情况
[14:59:21] 选择的工具: basic_search_news
[14:59:21] 反思推理: 当前段落已详细描述了暴雨的基本情况、影响范围和初期救援响应，但缺乏灾后重建进展、最新救援成果、受灾群众安置情况等后续发展信息。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周的最新动态，补充完整的灾害应对全貌。
[14:59:21] → 执行搜索工具: basic_search_news
[14:59:21] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京暴雨2025年7月救援进展灾后重建最新情况) ---
[14:59:24] 找到 7 个反思搜索结果
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[14:59:24] 4. 京津冀等地加快推进灾后重建工作 - 中国政府网...
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[14:59:24] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[14:59:25] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[14:59:54] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[14:59:54] "updated_paragraph_latest_state": "2025年7月北京遭遇持续强降雨事件，自7月23日起至7月29日，降雨时间跨度达7天、持续147小时。全市平均降水量为210.4毫米，其中最大降水量出现在密云郎房峪，高达573.5毫米，相当于几天内降下北京近一年的雨量（北京年平均降水约600毫米）。降雨主要集中在北京北部山区，密云、怀柔、延庆等地受灾严重，影响范围涉及潮河、白河流域及海河北系流域。截至7月31日12时，此轮强降雨导致44人因灾死亡，另有9人失踪失联，其中密云区为重灾区，仅太师屯镇养老照料中心就有31人死亡。气象专家分析，此次降雨受副热带高压稳定影响，水汽充足，加之地形抬升作用，形成“列车效应”，导致强降雨长时间持续。\n\n基础设施方面遭受严重破坏，初步统计显示交通设施受损严重，主要受灾区公路受损756公里，桥梁受损242座，25个乡镇的90个行政村出行受阻。电力设施方面，6条十千伏供电线路和93条支路受损，213个村电力设施损坏，684处通讯基站退服。房屋受损3.1万余间，车辆受损6994辆。\n\n救援响应方面，财政部和应急管理部紧急预拨3.5亿元中央自然灾害救灾资金，重点支持北京等9省份开展应急抢险救援和受灾群众救助工作。灾情发生后，北京市第一时间组织开展救援抢险救灾，全市共转移群众10.4万人，营救受困群众5400余人，全力搜寻被困和失联人员。密云水库于7月27日15时启动泄流，为后续可能出现的强降雨预留防洪库容。北京市防汛指挥部于7月28日启动全市防汛一级应急响应，武警和消防人员投入抢险救援，筑防水隔离带，通过绳索救援被困群众。\n\n灾后重建方面，截至8月2日，北京受灾行政村的供电、通信已全部恢复，供水问题全部解决，失联自然村已全部复联，排查搜救工作仍在进行。北京市政府承认在防灾救灾方面存在短板，包括极端天气预报预警能力不足、防灾减灾预案编制不够完善、山区基础设施建设存在缺陷等问题。朝阳区与密云区携手开展灾后恢复重建工作，以“朝阳所能”对接“密云所需”。"
[14:59:54] }
[14:59:54] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[14:59:54] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[14:59:54] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
[14:59:54] 反思 2 完成
[14:59:54] - 生成搜索查询...
[14:59:54] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[14:59:54] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:00:02] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
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[15:00:02] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[15:00:02] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京暴雨成因分析 气候背景 天气系统 地形影响
[15:00:02] - 搜索查询: 北京暴雨成因分析 气候背景 天气系统 地形影响
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[15:00:02] - 推理: 选择深度新闻分析工具是因为暴雨成因分析需要全面深入的气象学知识，包括气候背景、天气系统和地形影响等多方面因素。deep_search_news能够提供详细的专家分析和科学解释，适合这种需要深度理解的专业主题。
[15:00:02] - 执行网络搜索...
[15:00:02] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:00:02] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京暴雨成因分析 气候背景 天气系统 地形影响) ---
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[15:00:05] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
[15:00:05] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:00:16] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {"paragraph_latest_state": "北京暴雨的成因是多因素共同作用的结果。在气候背景方面，全球气候变暖导致极端降水事件频发，为暴雨发生提供了有利的大尺度环流条件。天气系统方面，西来槽、β中尺度对流雨团等天气系统是北京夏季暴雨的主要影响系统，这些系统的相继经过会导致极端降水事件，并呈现出明显的间歇性特征。地形影响方面，北京特殊的地形条件对暴雨天气系统的发展机理和结构有重要影响，已有研究表明地形与垂直运动、风垂直切变等因素共同作用，加剧了降水强度。这些因素的复杂相互作用使得暴雨成为北京夏季的主要灾害性天气之一。"}
[15:00:16] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
[15:00:16] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
[15:00:16] [FirstSummaryNode] 已更新段落 1 的首次总结
[15:00:16] - 初始总结完成
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[15:00:16] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[15:00:16] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:00:26] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
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[15:00:26] "reasoning": "当前段落已涵盖气候背景和天气系统，但地形影响部分相对简略。需要深入搜索地形与垂直运动、风垂直切变等具体物理机制的最新研究成果，特别是2024年的相关气象研究进展，以补充更详细的地形影响分析。"
[15:00:26] }
[15:00:26] [ReflectionNode] JSON解析成功
[15:00:26] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京暴雨地形影响机制 垂直运动 风切变 2024年最新研究
[15:00:26] 反思查询: 北京暴雨地形影响机制 垂直运动 风切变 2024年最新研究
[15:00:26] 选择的工具: basic_search_news
[15:00:26] 反思推理: 当前段落已涵盖气候背景和天气系统，但地形影响部分相对简略。需要深入搜索地形与垂直运动、风垂直切变等具体物理机制的最新研究成果，特别是2024年的相关气象研究进展，以补充更详细的地形影响分析。
[15:00:26] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:00:26] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京暴雨地形影响机制 垂直运动 风切变 2024年最新研究) ---
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[15:00:28] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[15:00:29] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:00:45] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:00:45] "updated_paragraph_latest_state": "北京暴雨的成因是多因素共同作用的结果。在气候背景方面，全球气候变暖导致极端降水事件频发，为暴雨发生提供了有利的大尺度环流条件，2024年最新研究显示极端湿润事件将更加频繁和强烈。天气系统方面，西来槽、β中尺度对流雨团等天气系统是北京夏季暴雨的主要影响系统，这些系统的相继经过会导致极端降水事件，并呈现出明显的间歇性特征。地形影响方面，北京特殊的地形条件对暴雨天气系统的发展机理和结构有重要影响，华北地形与城市影响下的风暴系统演变观测试验研究表明，地形与垂直运动、风垂直切变等因素共同作用，加剧了降水强度；东南风异常与地形形成强辐合形势，强度可达历史事件的3倍，数值预报模式垂直坐标的改进也强调了斜压性质和层结特性对垂直运动的影响。这些因素的复杂相互作用使得暴雨成为北京夏季的主要灾害性天气之一。"
[15:00:45] }
[15:00:45] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[15:00:45] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[15:00:45] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 1 的反思总结
[15:00:45] 反思 1 完成
[15:00:45] - 反思 2/2...
[15:00:45] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[15:00:45] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:00:54] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
[15:00:54] "search_query": "北京暴雨2024年最新气象观测数据 西来槽 β中尺度对流雨团 地形影响",
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[15:00:54] "reasoning": "当前段落已经涵盖了暴雨成因的主要理论框架，但缺乏2024年最新的具体观测数据和案例支撑。需要深度搜索工具获取北京暴雨的最新气象观测数据、具体天气系统演变过程、以及地形影响的定量分析数据，以补充实证研究和最新观测结果。"
[15:00:54] }
[15:00:54] [ReflectionNode] JSON解析成功
[15:00:54] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京暴雨2024年最新气象观测数据 西来槽 β中尺度对流雨团 地形影响
[15:00:54] 反思查询: 北京暴雨2024年最新气象观测数据 西来槽 β中尺度对流雨团 地形影响
[15:00:54] 选择的工具: basic_search_news
[15:00:54] 反思推理: 当前段落已经涵盖了暴雨成因的主要理论框架，但缺乏2024年最新的具体观测数据和案例支撑。需要深度搜索工具获取北京暴雨的最新气象观测数据、具体天气系统演变过程、以及地形影响的定量分析数据，以补充实证研究和最新观测结果。
[15:00:54] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:00:54] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京暴雨2024年最新气象观测数据 西来槽 β中尺度对流雨团 地形影响) ---
[15:00:55] 找到 7 个反思搜索结果
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[15:00:55] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
[15:00:59] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:01:17] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
[15:01:17] "updated_paragraph_latest_state": "北京暴雨的成因是多因素共同作用的结果。在气候背景方面，全球气候变暖导致极端降水事件频发，为暴雨发生提供了有利的大尺度环流条件，2024年最新研究显示极端湿润事件将更加频繁和强烈。天气系统方面，西来槽、β中尺度对流雨团等天气系统是北京夏季暴雨的主要影响系统，这些系统的相继经过会导致极端降水事件，并呈现出明显的间歇性特征。具体而言，高空500 hPa低槽配合中低层切变线系统是重要天气系统配置，其中西来槽于夜间东移影响北京，700 hPa切变线位于上游河套地区。地形影响方面，北京特殊的地形条件对暴雨天气系统的发展机理和结构有重要影响，华北地形与城市影响下的风暴系统演变观测试验研究表明，地形与垂直运动、风垂直切变等因素共同作用，加剧了降水强度；东南风异常与地形形成强辐合形势，强度可达历史事件的3倍，数值预报模式垂直坐标的改进也强调了斜压性质和层结特性对垂直运动的影响。这些因素的复杂相互作用使得暴雨成为北京夏季的主要灾害性天气之一。"
[15:01:17] }
[15:01:17] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
[15:01:17] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
[15:01:17] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 1 的反思总结
[15:01:17] 反思 2 完成
[15:01:17] - 生成搜索查询...
[15:01:17] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
[15:01:18] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[15:01:27] "end_date": ""
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[15:01:27] [FirstSearchNode] JSON解析成功
[15:01:27] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京暴雨影响 城市运行 交通 居民生活 基础设施
[15:01:27] - 搜索查询: 北京暴雨影响 城市运行 交通 居民生活 基础设施
[15:01:27] - 选择的工具: basic_search_news
[15:01:27] - 推理: 该段落需要全面评估暴雨对北京的多方面影响，包括城市运行、交通、居民生活和基础设施等。深度新闻分析工具能够提供最详细的报道和分析，涵盖各个层面的影响评估，适合这种需要全面深入了解的主题。
[15:01:27] - 执行网络搜索...
[15:01:27] → 执行搜索工具: basic_search_news
[15:01:27] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京暴雨影响 城市运行 交通 居民生活 基础设施) ---
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[15:01:29] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
[15:01:29] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[15:01:45] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {"paragraph_latest_state": "北京暴雨对城市运行、交通、居民生活和基础设施产生显著影响。根据《北京市防汛应急预案(2022年修订)》，北京市建立了多级防汛指挥体系，包括市防汛指挥部、7个防汛专项分指挥部（如道路交通防汛专项分指挥部负责交通运行保障和积水处置）、5个流域防汛指挥部和16个区防汛指挥部，以应对暴雨引发的各类风险。研究显示，北京极端降雨事件增加，如2012年“7·21”暴雨导致全市平均降雨170mm，造成63处道路积水、交通中断，直接经济损失116.4亿元；2016年“7·20”暴雨使164条公交路线调整，首都机场取消航班212架次。基础设施方面，暴雨常导致立交桥和地下空间积水，影响供水、供电等生命线工程，而优化排水抢险布局可提升救援效率18%以上。居民生活受到干扰，如避险转移和安置需求增加，尤其低洼院落和地质灾害易发区。应对措施包括预警发布、隐患排查和物资储备，但气候变化加剧了降雨不确定性，需持续加强适应能力。"}
[15:01:45] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
[15:01:45] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
[15:01:45] [FirstSummaryNode] 已更新段落 2 的首次总结
[15:01:45] - 初始总结完成
[15:01:45] - 反思 1/2...
[15:01:45] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
[15:01:45] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
[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...
[15:40:35] 2. 专家介绍--刘娜 - 优秀成果奖...
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[15:40:35] 4. 刘娜 - 师资力量——武汉大学新闻与传播学院...
[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...
[15:40:35] 6. 再中心化：数智时代短视频的知识生产研究 - 武汉大学媒体发展研究中心...
[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"
... ...
... ... @@ -91,7 +91,7 @@
/* 嵌入页面区域 */
.embedded-section {
flex: 2;
flex: 1.5;
border-right: 2px solid #000000;
background-color: #ffffff;
position: relative;
... ... @@ -113,7 +113,7 @@
/* 控制台输出区域 */
.console-section {
flex: 1;
flex: 1.5;
display: flex;
flex-direction: column;
background-color: #ffffff;
... ... @@ -190,6 +190,69 @@
margin-bottom: 2px;
}
/* 三方对话区域 */
.dialogue-container {
flex: 1;
padding: 15px;
background-color: #f8f8f8;
overflow-y: auto;
overflow-x: hidden;
min-height: 0;
display: none; /* 默认隐藏 */
}
.dialogue-message {
margin-bottom: 15px;
padding: 10px;
border-radius: 8px;
background-color: #ffffff;
border: 1px solid #ddd;
position: relative;
}
.message-header {
display: flex;
justify-content: space-between;
align-items: center;
margin-bottom: 8px;
font-size: 12px;
font-weight: bold;
}
.message-speaker {
color: #666;
}
.message-timestamp {
color: #999;
font-size: 10px;
}
.message-content {
line-height: 1.4;
color: #333;
white-space: pre-wrap;
word-break: break-word;
}
/* 不同角色的消息样式 */
.dialogue-message.query {
border-left: 4px solid #4CAF50;
}
.dialogue-message.media {
border-left: 4px solid #2196F3;
}
.dialogue-message.insight {
border-left: 4px solid #FF9800;
}
.dialogue-message.system {
border-left: 4px solid #9E9E9E;
background-color: #f5f5f5;
}
/* 状态信息 */
.status-bar {
padding: 10px 20px;
... ... @@ -302,12 +365,24 @@
<span class="status-indicator" id="status-query"></span>
Query Engine
</button>
<button class="app-button" data-app="forum">
<span class="status-indicator" id="status-forum"></span>
Forum Engine
</button>
</div>
<!-- 控制台输出 -->
<div class="console-output" id="consoleOutput">
<div class="console-line">[系统] 等待连接...</div>
</div>
<!-- 三方对话区域 -->
<div class="dialogue-container" id="dialogueContainer">
<div style="text-align: center; color: #666; padding: 20px;">
<p>ForumEngine 三方对话</p>
<p style="font-size: 12px; margin-top: 10px;">展示Query、Media、Insight三个智能体的对话内容</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
... ... @@ -328,7 +403,8 @@
let appStatus = {
insight: 'stopped',
media: 'stopped',
query: 'stopped'
query: 'stopped',
forum: 'stopped'
};
// 初始化
... ... @@ -415,7 +491,7 @@
let totalRunning = 0;
const ports = { insight: 8501, media: 8502, query: 8503 };
Object.keys(appStatus).forEach(app => {
Object.keys(ports).forEach(app => {
if (appStatus[app] === 'running' && preloadedIframes[app]) {
totalRunning++;
... ... @@ -451,12 +527,23 @@
currentApp = app;
// 清空并加载新的控制台输出
document.getElementById('consoleOutput').innerHTML = '<div class="console-line">[系统] 切换到 ' + app + ' 应用</div>';
// 重置行计数
lastLineCount[app] = 0;
loadConsoleOutput(app);
if (app === 'forum') {
// Forum应用：显示对话界面，隐藏控制台输出
document.getElementById('consoleOutput').style.display = 'none';
document.getElementById('dialogueContainer').style.display = 'block';
loadForumDialogue();
} else {
// 其他应用：显示控制台输出，隐藏对话界面
document.getElementById('consoleOutput').style.display = 'block';
document.getElementById('dialogueContainer').style.display = 'none';
// 清空并加载新的控制台输出
document.getElementById('consoleOutput').innerHTML = '<div class="console-line">[系统] 切换到 ' + app + ' 应用</div>';
// 重置行计数
lastLineCount[app] = 0;
loadConsoleOutput(app);
}
// 更新嵌入页面
updateEmbeddedPage(app);
... ... @@ -495,7 +582,10 @@
// 刷新当前应用的控制台输出
function refreshConsoleOutput() {
if (appStatus[currentApp] === 'running' || appStatus[currentApp] === 'starting') {
if (currentApp === 'forum') {
// Forum应用：刷新对话内容
refreshForumDialogue();
} else if (appStatus[currentApp] === 'running' || appStatus[currentApp] === 'starting') {
fetch(`/api/output/${currentApp}`)
.then(response => response.json())
.then(data => {
... ... @@ -525,6 +615,63 @@
}
}
// 加载Forum对话数据
function loadForumDialogue() {
fetch('/api/forum/dialogue')
.then(response => response.json())
.then(data => {
if (data.success) {
displayDialogueMessages(data.messages);
} else {
console.error('加载Forum对话失败:', data.message);
}
})
.catch(error => {
console.error('加载Forum对话失败:', error);
});
}
// 刷新Forum对话数据
function refreshForumDialogue() {
if (currentApp === 'forum') {
loadForumDialogue();
}
}
// 显示对话消息
function displayDialogueMessages(messages) {
const container = document.getElementById('dialogueContainer');
container.innerHTML = ''; // 清空现有内容
if (messages.length === 0) {
container.innerHTML = `
<div style="text-align: center; color: #666; padding: 20px;">
<p>暂无对话记录</p>
<p style="font-size: 12px; margin-top: 10px;">当有搜索活动时，三个智能体的对话将在这里显示</p>
</div>
`;
return;
}
messages.forEach(message => {
const messageDiv = document.createElement('div');
messageDiv.className = `dialogue-message ${message.type}`;
messageDiv.innerHTML = `
<div class="message-header">
<span class="message-speaker">${message.speaker}</span>
<span class="message-timestamp">${message.timestamp}</span>
</div>
<div class="message-content">${message.content}</div>
`;
container.appendChild(messageDiv);
});
// 滚动到底部显示最新消息
container.scrollTop = container.scrollHeight;
}
// 添加控制台输出
function addConsoleOutput(line) {
const consoleOutput = document.getElementById('consoleOutput');
... ... @@ -579,41 +726,19 @@
const appNames = {
insight: 'Insight Agent - 私有数据库分析',
media: 'Media Agent - 多模态能力',
query: 'Query Agent - 网页搜索'
query: 'Query Agent - 网页搜索',
forum: 'Forum Engine - 智能体对话监控'
};
header.textContent = appNames[app] || app;
// 如果应用正在运行，显示对应的iframe
if (appStatus[app] === 'running') {
// 确保iframe已初始化
if (!iframesInitialized) {
preloadIframes();
}
// 隐藏所有iframe
if (app === 'forum') {
// Forum应用：隐藏所有iframe，显示特殊说明
Object.values(preloadedIframes).forEach(iframe => {
iframe.style.display = 'none';
});
// 移除占位符
const placeholder = content.querySelector('.status-placeholder');
if (placeholder) {
placeholder.remove();
}
// 显示当前应用的iframe
if (preloadedIframes[app]) {
preloadedIframes[app].style.display = 'block';
console.log(`切换到 ${app} 应用 - 无刷新切换`);
}
} else {
// 隐藏所有iframe
Object.values(preloadedIframes).forEach(iframe => {
iframe.style.display = 'none';
});
// 显示状态信息
// 显示Forum说明
let placeholder = content.querySelector('.status-placeholder');
if (!placeholder) {
placeholder = document.createElement('div');
... ... @@ -623,9 +748,61 @@
}
placeholder.innerHTML = `
<div style="margin-bottom: 10px;">${appNames[app]} 未运行</div>
<div style="font-size: 12px;">状态: ${appStatus[app]}</div>
<div style="text-align: center;">
<h3 style="margin-bottom: 15px;">ForumEngine - 智能体对话监控</h3>
<p style="margin-bottom: 10px;">监控三个智能体（Query、Media、Insight）的对话交互</p>
<p style="font-size: 12px; color: #999;">右侧面板显示实时对话内容</p>
<div style="margin-top: 20px; font-size: 14px;">
<div style="color: #4CAF50;">● Query Agent - 网页搜索</div>
<div style="color: #2196F3;">● Media Agent - 多模态分析</div>
<div style="color: #FF9800;">● Insight Agent - 深度洞察</div>
</div>
</div>
`;
} else {
// 其他应用：正常的iframe显示逻辑
if (appStatus[app] === 'running') {
// 确保iframe已初始化
if (!iframesInitialized) {
preloadIframes();
}
// 隐藏所有iframe
Object.values(preloadedIframes).forEach(iframe => {
iframe.style.display = 'none';
});
// 移除占位符
const placeholder = content.querySelector('.status-placeholder');
if (placeholder) {
placeholder.remove();
}
// 显示当前应用的iframe
if (preloadedIframes[app]) {
preloadedIframes[app].style.display = 'block';
console.log(`切换到 ${app} 应用 - 无刷新切换`);
}
} else {
// 隐藏所有iframe
Object.values(preloadedIframes).forEach(iframe => {
iframe.style.display = 'none';
});
// 显示状态信息
let placeholder = content.querySelector('.status-placeholder');
if (!placeholder) {
placeholder = document.createElement('div');
placeholder.className = 'status-placeholder';
placeholder.style.cssText = 'display: flex; align-items: center; justify-content: center; height: 100%; color: #666; flex-direction: column; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%;';
content.appendChild(placeholder);
}
placeholder.innerHTML = `
<div style="margin-bottom: 10px;">${appNames[app]} 未运行</div>
<div style="font-size: 12px;">状态: ${appStatus[app]}</div>
`;
}
}
}
... ...