Remove forum host asynchronous strategy and simplify the process.

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ForumEngine/llm_host.py
ForumEngine/monitor.py
templates/index.html
--- a/ForumEngine/llm_host.py
View file @ba48e77
+++ b/ForumEngine/llm_host.py
View file @ba48e77
@@ -28,7 +28,7 @@ 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
+    使用Qwen3-235B模型作为智能主持人
     """
     def __init__(self, api_key: str = None):
@@ -88,17 +88,13 @@ class ForumHost:
     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
+        解析论坛日志，提取agent发言
         Returns:
-            包含agent发言、时间线等信息的字典
+            包含agent发言的字典
         """
         parsed = {
-            'agent_speeches': [],
-            'timeline': [],
-            'key_topics': set(),
-            'session_start': None,
-            'session_end': None
+            'agent_speeches': []
         }
         for line in forum_logs:
@@ -110,16 +106,6 @@ class ForumHost:
             if match:
                 timestamp, speaker, content = match.groups()
-                # 记录会话开始
-                if 'ForumEngine 监控开始' in content:
-                    parsed['session_start'] = timestamp
-                    continue
-                
-                # 记录会话结束
-                if 'ForumEngine 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
@@ -135,48 +121,8 @@ class ForumHost:
                         '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"""
@@ -184,73 +130,72 @@ class ForumHost:
 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
+1. **事件梳理**：从各agent的发言中自动识别关键事件、人物、时间节点，按时间顺序整理事件脉络
+2. **引导讨论**：根据各agent的发言，引导深入讨论关键问题，探究深层原因
+3. **纠正错误**：结合不同agent的视角以及言论，如果发现事实错误或逻辑矛盾，请明确指出
+4. **整合观点**：综合不同agent的视角，形成更全面的认识，找出共识和分歧
+5. **趋势预测**：基于已有信息分析舆情发展趋势，提出可能的风险点
+6. **推进分析**：提出新的分析角度或需要关注的问题，引导后续讨论方向
 **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
+- **INSIGHT Agent**：专注于私有舆情数据库的深度挖掘和分析，提供历史数据和模式对比
+- **MEDIA Agent**：擅长多模态内容分析，关注媒体报道、图片、视频等视觉信息的传播效果
+- **QUERY Agent**：负责精准信息搜索，提供最新的网络信息和实时动态
 **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
+1. **综合性**：每次发言控制在1000字以内，内容应包括事件梳理、观点整合、问题引导等多个方面
+2. **结构清晰**：使用明确的段落结构，包括事件梳理、观点对比、问题提出等部分
+3. **深入分析**：不仅仅总结已有信息，还要提出深层次的见解和分析
+4. **客观中立**：基于事实进行分析和判断，避免主观臆测和情绪化表达
+5. **前瞻性**：提出具有前瞻性的观点和建议，引导讨论向更深入的方向发展
 **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
+- 保持专业性和学术性，重视数据和证据
+- 对于敏感话题，应保持谨慎态度，基于事实进行分析
 【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:]
+        # 获取最近的发言
+        recent_speeches = parsed_content['agent_speeches']
-        # 构建发言摘要
+        # 构建发言摘要，不截断内容
         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']}"
+            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：
+请你作为论坛主持人，基于以上agent的发言进行综合分析，请按以下结构组织你的发言：
+
+**一、事件梳理与时间线分析**
+- 从各agent发言中自动识别关键事件、人物、时间节点
+- 按时间顺序整理事件脉络，梳理因果关系
+- 指出关键转折点和重要节点
+
+**二、观点整合与对比分析**
+- 综合INSIGHT、MEDIA、QUERY三个Agent的视角和发现
+- 指出不同数据源之间的共识与分歧
+- 分析每个Agent的信息价值和互补性
+- 如果发现事实错误或逻辑矛盾，请明确指出并给出理由
-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
+**三、深层次分析与趋势预测**
+- 基于已有信息分析舆情的深层原因和影响因素
+- 预测舆情发展趋势，指出可能的风险点和机遇
+- 提出需要特别关注的方面和指标
-请发表3000字以内的简洁发言，推动讨论深入。
+**四、问题引导与讨论方向**
+- 提出2-3个值得进一步深入探讨的关键问题
+- 为后续研究提出具体的建议和方向
+- 引导各Agent关注特定的数据维度或分析角度
+
+请发表综合性的主持人发言（控制在1000字以内），内容应包含以上四个部分，并保持逻辑清晰、分析深入、视角独特。
 【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"""
@@ -270,8 +215,8 @@ class ForumHost:
                 {"role": "system", "content": system_prompt},
                 {"role": "user", "content": user_prompt}
             ],
-            "max_tokens": 1000,
-            "temperature": 0.7,
+            "max_tokens": 14639,
+            "temperature": 0.6,
             "top_p": 0.9
         }
@@ -280,7 +225,7 @@ class ForumHost:
                 self.base_url, 
                 headers=headers, 
                 json=data, 
-                timeout=60  # 大模型需要更长的超时时间
+                timeout=300 # 超时设置300s
             )
             response.raise_for_status()
@@ -304,20 +249,8 @@ class ForumHost:
         # 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('"\'""''')
+        speech = speech.strip('"\'""‘’')
         return speech.strip()
--- a/ForumEngine/monitor.py
View file @ba48e77
+++ b/ForumEngine/monitor.py
View file @ba48e77
@@ -45,10 +45,9 @@ class LogMonitor:
         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.agent_speeches_buffer = []  # agent发言缓冲区
         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）
+        self.is_host_generating = False  # 主持人是否正在生成发言
         # 目标节点名称 - 直接匹配字符串
         self.target_nodes = [
@@ -85,8 +84,8 @@ class LogMonitor:
             self.json_start_line = {}
             # 重置主持人相关状态
-            self.agent_speech_count = 0
-            self.last_host_speech_time = None
+            self.agent_speeches_buffer = []
+            self.is_host_generating = False
         except Exception as e:
             print(f"ForumEngine: 清空forum.log失败: {e}")
@@ -388,40 +387,41 @@ class LogMonitor:
         return captured_contents
     def _trigger_host_speech(self):
-        """触发主持人发言"""
-        if not HOST_AVAILABLE:
+        """触发主持人发言（同步执行）"""
+        if not HOST_AVAILABLE or self.is_host_generating:
             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:
+            # 设置生成标志
+            self.is_host_generating = True
+            
+            # 获取缓冲区的5条发言
+            recent_speeches = self.agent_speeches_buffer[:5]
+            if len(recent_speeches) < 5:
+                self.is_host_generating = False
                 return
             print("ForumEngine: 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)
+            # 调用主持人生成发言（传入最近5条）
+            host_speech = generate_host_speech(recent_speeches)
             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"ForumEngine: 主持人发言已记录")
-                # 重置计数器
-                self.agent_speech_count = 0
+                # 清空已处理的5条发言
+                self.agent_speeches_buffer = self.agent_speeches_buffer[5:]
             else:
                 print("ForumEngine: 主持人发言生成失败")
+            # 重置生成标志
+            self.is_host_generating = False
+                
         except Exception as e:
             print(f"ForumEngine: 触发主持人发言时出错: {e}")
+            self.is_host_generating = False
     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"""
@@ -498,17 +498,15 @@ class LogMonitor:
                                 # print(f"ForumEngine: 捕获 - {content}")
                                 captured_any = True
-                                # 增加agent发言计数
-                                self.agent_speech_count += 1
+                                # 将发言添加到缓冲区（格式化为完整的日志行）
+                                timestamp = datetime.now().strftime('%H:%M:%S')
+                                log_line = f"[{timestamp}] [{source_tag}] {content}"
+                                self.agent_speeches_buffer.append(log_line)
                                 # 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()
+                                if len(self.agent_speeches_buffer) >= self.host_speech_threshold and not self.is_host_generating:
+                                    # 同步触发主持人发言
+                                    self._trigger_host_speech()
                     elif current_lines < previous_lines:
                         any_shrink = True
@@ -530,8 +528,8 @@ class LogMonitor:
                         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
+                        self.agent_speeches_buffer = []
+                        self.is_host_generating = False
                         # 写入结束标记
                         end_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                         self.write_to_forum_log(f"=== ForumEngine 论坛结束 - {end_time} ===", "SYSTEM")
@@ -544,8 +542,8 @@ class LogMonitor:
                             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
+                            self.agent_speeches_buffer = []
+                            self.is_host_generating = False
                             # 写入结束标记
                             end_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                             self.write_to_forum_log(f"=== ForumEngine 论坛结束 - {end_time} ===", "SYSTEM")
--- a/templates/index.html
View file @ba48e77
+++ b/templates/index.html
View file @ba48e77
@@ -594,6 +594,18 @@
             border-color: #8e6a9f;
         }
+        /* HOST主持人样式 */
+        .forum-message.host {
+            align-self: stretch;
+            background-color: #fff8dc;  /* 浅黄色背景 */
+            border-color: #daa520;  /* 金色边框 */
+            color: #000000;
+            width: 100%;
+            max-width: 100%;
+            margin: 0 0 20px 0;
+            font-style: italic;  /* 斜体字体显示主持人发言 */
+        }
+
         .forum-message-header {
             font-weight: bold;
             margin-bottom: 8px;
@@ -847,7 +859,7 @@
             insight: 'Insight Agent - 私有数据库挖掘',
             media: 'Media Agent - 多模态内容分析', 
             query: 'Query Agent - 精准信息搜索',
-            forum: 'Forum Agent - 多智能体交流',
+            forum: 'Forum Engine - 多智能体交流',
             report: 'Report Agent - 最终报告生成'
         };
@@ -1033,7 +1045,7 @@
             // 根据应用类型处理不同的显示逻辑
             if (app === 'forum') {
                 // 切换到论坛模式
-                document.getElementById('embeddedHeader').textContent = 'Forum Agent - 多智能体交流';
+                document.getElementById('embeddedHeader').textContent = 'Forum Engine - 多智能体交流';
                 // 显示论坛容器，隐藏其他内容
                 document.getElementById('forumContainer').classList.add('active');
@@ -1222,7 +1234,7 @@
             // 如果是Forum Engine，直接显示论坛界面
             if (app === 'forum') {
-                header.textContent = 'Forum Agent - 多智能体交流';
+                header.textContent = 'Forum Engine - 多智能体交流';
                 // 隐藏所有iframe
                 if (typeof preloadedIframes !== 'undefined') {
@@ -1699,14 +1711,14 @@
                 const source = sourceMatch[1];
                 const content = sourceMatch[2];
-                // 只处理三个Engine的消息，过滤掉系统消息和空内容
-                if (!['QUERY', 'INSIGHT', 'MEDIA'].includes(source.toUpperCase()) || 
+                // 处理四种消息类型：三个Engine和HOST，过滤掉系统消息和空内容
+                if (!['QUERY', 'INSIGHT', 'MEDIA', 'HOST'].includes(source.toUpperCase()) || 
                     !content || content.includes('=== ForumEngine')) {
                     return null;
                 }
                 // 根据源类型确定消息类型
-                const messageType = 'agent';
+                let messageType = 'agent';
                 let displayName = '';
                 switch(source.toUpperCase()) {
@@ -1719,6 +1731,10 @@
                     case 'QUERY':
                         displayName = 'Query Engine';
                         break;
+                    case 'HOST':
+                        messageType = 'host';
+                        displayName = 'Forum Host';
+                        break;
                 }
                 // 处理内容中的转义字符
@@ -1758,6 +1774,8 @@
                     messageDiv.classList.add('insight-engine');
                 } else if (data.source.toLowerCase().includes('media')) {
                     messageDiv.classList.add('media-engine');
+                } else if (data.source.toLowerCase().includes('host')) {
+                    messageDiv.classList.add('host');
                 }
             }
@@ -1790,6 +1808,7 @@
                 case 'user': return '用户';
                 case 'agent': return 'AI助手';
                 case 'system': return '系统';
+                case 'host': return '论坛主持人';
                 default: return '未知';
             }
         }