万朱浩 / Venue-Ops

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1. 修复论坛通信问题 

2. 修复总结报告错误
3. 修复环境变量重新载入问题
4. 添加测试用例
5. 修复论坛主持人问题
Inline Side-by-side
Showing 9 changed files with 331 additions and 82 deletions
... ... @@ -12,7 +12,7 @@ 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 FORUM_HOST_API_KEY, FORUM_HOST_BASE_URL, FORUM_HOST_MODEL_NAME
from config import settings
# 添加utils目录到Python路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
... ... @@ -35,21 +35,21 @@ class ForumHost:
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
base_url: 接口基础地址，默认使用配置文件提供的SiliconFlow地址
api_key: 论坛主持人 LLM API 密钥，如果不提供则从配置文件读取
base_url: 论坛主持人 LLM API 接口基础地址，默认使用配置文件提供的SiliconFlow地址
"""
self.api_key = api_key or FORUM_HOST_API_KEY
self.api_key = api_key or settings.FORUM_HOST_API_KEY
if not self.api_key:
raise ValueError("未找到硅基流动API密钥，请在config.py中设置FORUM_HOST_API_KEY")
raise ValueError("未找到论坛主持人API密钥，请在环境变量文件中设置FORUM_HOST_API_KEY")
self.base_url = base_url or FORUM_HOST_BASE_URL
self.base_url = base_url or settings.FORUM_HOST_BASE_URL
self.client = OpenAI(
api_key=self.api_key,
base_url=self.base_url
)
self.model = model_name or FORUM_HOST_MODEL_NAME # Use configured model
self.model = model_name or settings.FORUM_HOST_MODEL_NAME # Use configured model
# Track previous summaries to avoid duplicates
self.previous_summaries = []
... ...
... ... @@ -18,7 +18,7 @@ try:
from .llm_host import generate_host_speech
HOST_AVAILABLE = True
except ImportError:
logger.warning("ForumEngine: 论坛主持人模块未找到，将以纯监控模式运行")
logger.exception("ForumEngine: 论坛主持人模块未找到，将以纯监控模式运行")
HOST_AVAILABLE = False
class LogMonitor:
... ... @@ -50,10 +50,20 @@ class LogMonitor:
self.host_speech_threshold = 5 # 每5条agent发言触发一次主持人发言
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 = [
'FirstSummaryNode',
'ReflectionSummaryNode'
# 目标节点识别模式
# 1. 类名（旧格式可能包含）
# 2. 完整模块路径（实际日志格式，包含引擎前缀）
# 3. 部分模块路径（兼容性）
# 4. 关键标识文本
self.target_node_patterns = [
'FirstSummaryNode', # 类名
'ReflectionSummaryNode', # 类名
'InsightEngine.nodes.summary_node', # InsightEngine完整路径
'MediaEngine.nodes.summary_node', # MediaEngine完整路径
'QueryEngine.nodes.summary_node', # QueryEngine完整路径
'nodes.summary_node', # 模块路径（兼容性，用于部分匹配）
'正在生成首次段落总结', # FirstSummaryNode的标识
'正在生成反思总结', # ReflectionSummaryNode的标识
]
# 多行内容捕获状态
... ... @@ -107,12 +117,33 @@ class LogMonitor:
f.flush()
except Exception as e:
logger.exception(f"ForumEngine: 写入forum.log失败: {e}")
def is_target_log_line(self, line: str) -> bool:
"""检查是否是目标日志行（SummaryNode）"""
# 简单字符串包含检查，更可靠
for node_name in self.target_nodes:
if node_name in line:
"""检查是否是目标日志行（SummaryNode）
支持多种识别方式：
1. 类名：FirstSummaryNode, ReflectionSummaryNode
2. 完整模块路径：InsightEngine.nodes.summary_node、MediaEngine.nodes.summary_node、QueryEngine.nodes.summary_node
3. 部分模块路径：nodes.summary_node（兼容性）
4. 关键标识文本：正在生成首次段落总结、正在生成反思总结
排除条件：
- ERROR 级别的日志（错误日志不应被识别为目标节点）
- 包含错误关键词的日志（JSON解析失败、JSON修复失败等）
"""
# 排除 ERROR 级别的日志
if "| ERROR" in line or "| ERROR |" in line:
return False
# 排除包含错误关键词的日志
error_keywords = ["JSON解析失败", "JSON修复失败", "Traceback", "File \""]
for keyword in error_keywords:
if keyword in line:
return False
# 检查是否包含目标节点模式
for pattern in self.target_node_patterns:
if pattern in line:
return True
return False
... ... @@ -381,32 +412,33 @@ class LogMonitor:
if not line.strip():
continue
# 检查是否是目标节点行或包含JSON开始标记的行
# 检查是否是目标节点行和JSON开始标记
is_target = self.is_target_log_line(line)
is_json_start = self.is_json_start_line(line)
if is_target or is_json_start:
if is_json_start:
# 开始捕获JSON（即使不是目标节点，只要包含"清理后的输出: {"就处理）
self.capturing_json[app_name] = True
self.json_buffer[app_name] = [line]
self.json_start_line[app_name] = line
# 只有目标节点（SummaryNode）的JSON输出才应该被捕获
# 过滤掉SearchNode等其他节点的输出（它们不是目标节点，即使有JSON也不会被捕获）
if is_target and is_json_start:
# 开始捕获JSON（必须是目标节点且包含"清理后的输出: {"）
self.capturing_json[app_name] = True
self.json_buffer[app_name] = [line]
self.json_start_line[app_name] = line
# 检查是否是单行JSON
if line.strip().endswith("}"):
# 单行JSON，立即处理
content = self.extract_json_content([line])
if content: # 只有成功解析的内容才会被记录
# 去除重复的标签和格式化
clean_content = self._clean_content_tags(content, app_name)
captured_contents.append(f"{clean_content}")
self.capturing_json[app_name] = False
self.json_buffer[app_name] = []
# 检查是否是单行JSON
if line.strip().endswith("}"):
# 单行JSON，立即处理
content = self.extract_json_content([line])
if content: # 只有成功解析的内容才会被记录
# 去除重复的标签和格式化
clean_content = self._clean_content_tags(content, app_name)
captured_contents.append(f"{clean_content}")
self.capturing_json[app_name] = False
self.json_buffer[app_name] = []
elif is_target and self.is_valuable_content(line):
# 其他有价值的SummaryNode内容（必须是目标节点且有价值）
clean_content = self._clean_content_tags(self.extract_node_content(line), app_name)
captured_contents.append(f"{clean_content}")
elif is_target and self.is_valuable_content(line):
# 其他有价值的SummaryNode内容（必须是目标节点且有价值）
clean_content = self._clean_content_tags(self.extract_node_content(line), app_name)
captured_contents.append(f"{clean_content}")
elif self.capturing_json[app_name]:
# 正在捕获JSON的后续行
... ... @@ -528,13 +560,16 @@ class LogMonitor:
# 先检查是否需要触发搜索（只触发一次）
if not self.is_searching:
for line in new_lines:
if line.strip() and 'FirstSummaryNode' in line:
logger.info(f"ForumEngine: 在{app_name}中检测到第一次论坛发表内容")
self.is_searching = True
self.search_inactive_count = 0
# 清空forum.log开始新会话
self.clear_forum_log()
break # 找到一个就够了，跳出循环
# 检查是否包含目标节点模式（支持多种格式）
if line.strip() and self.is_target_log_line(line):
# 进一步确认是首次总结节点（FirstSummaryNode或包含"正在生成首次段落总结"）
if 'FirstSummaryNode' in line or '正在生成首次段落总结' in line:
logger.info(f"ForumEngine: 在{app_name}中检测到第一次论坛发表内容")
self.is_searching = True
self.search_inactive_count = 0
# 清空forum.log开始新会话
self.clear_forum_log()
break # 找到一个就够了，跳出循环
# 处理所有新增内容（如果正在搜索状态）
if self.is_searching:
... ...
... ... @@ -161,6 +161,11 @@ class KeywordOptimizer:
**重要提醒**：每个关键词都必须是一个不可分割的独立词条，严禁在词条内部包含空格。例如，应使用 "雷军班争议" 而不是错误的 "雷军班 争议"。
**主题相关**：关键词要与初始查询主题相关，不要偏离主题
- 保留主体词（"武汉天气"→"武汉"✓）
- 避免泛化属性（"天气"✗ 会匹配全国）
- 专有名词可拆（"武汉大学"→"武大"、"大学"✓）
**输出格式**：
请以JSON格式返回结果：
{
... ...
... ... @@ -195,7 +195,7 @@ class ReportAgent:
start_time = datetime.now()
logger.info(f"开始生成报告: {query}")
self.logger.info(f"输入数据 - 报告数量: {len(reports)}, 论坛日志长度: {len(forum_logs)}")
logger.info(f"输入数据 - 报告数量: {len(reports)}, 论坛日志长度: {len(forum_logs)}")
try:
# Step 1: 模板选择
... ...
... ... @@ -134,6 +134,7 @@ def run_report_generation(task: ReportTask, query: str, custom_template: str = "
task.update_status("completed", 100)
except Exception as e:
logger.exception(f"报告生成过程中发生错误: {str(e)}")
task.update_status("error", 0, str(e))
# 只在出错时清理任务
with task_lock:
... ... @@ -156,6 +157,7 @@ def get_status():
'current_task': current_task.to_dict() if current_task else None
})
except Exception as e:
logger.exception(f"获取Report Engine状态失败: {str(e)}")
return jsonify({
'success': False,
'error': str(e)
... ... @@ -228,6 +230,7 @@ def generate_report():
})
except Exception as e:
logger.exception(f"开始生成报告失败: {str(e)}")
return jsonify({
'success': False,
'error': str(e)
... ... @@ -319,6 +322,7 @@ def get_result_json(task_id: str):
})
except Exception as e:
logger.exception(f"获取报告生成结果失败: {str(e)}")
return jsonify({
'success': False,
'error': str(e)
... ... @@ -348,6 +352,7 @@ def cancel_task(task_id: str):
}), 404
except Exception as e:
logger.exception(f"取消报告生成任务失败: {str(e)}")
return jsonify({
'success': False,
'error': str(e)
... ... @@ -391,6 +396,7 @@ def get_templates():
})
except Exception as e:
logger.exception(f"获取可用模板列表失败: {str(e)}")
return jsonify({
'success': False,
'error': str(e)
... ... @@ -400,6 +406,7 @@ def get_templates():
# 错误处理
@report_bp.errorhandler(404)
def not_found(error):
logger.exception(f"API端点不存在: {str(error)}")
return jsonify({
'success': False,
'error': 'API端点不存在'
... ... @@ -408,6 +415,7 @@ def not_found(error):
@report_bp.errorhandler(500)
def internal_error(error):
logger.exception(f"服务器内部错误: {str(error)}")
return jsonify({
'success': False,
'error': '服务器内部错误'
... ...
... ... @@ -94,20 +94,10 @@ def _load_config_module():
def read_config_values():
"""Return the current configuration values that are exposed to the frontend."""
try:
# 重新导入 config 模块以获取最新的 Settings 实例
importlib.invalidate_caches()
if CONFIG_MODULE_NAME in sys.modules:
importlib.reload(sys.modules[CONFIG_MODULE_NAME])
else:
importlib.import_module(CONFIG_MODULE_NAME)
# 从 config 模块获取 settings 实例
config_module = sys.modules[CONFIG_MODULE_NAME]
if not hasattr(config_module, 'settings'):
logger.error("config 模块中没有找到 settings 实例")
return {}
# 重新加载配置以获取最新的 Settings 实例
from config import reload_settings, settings
reload_settings()
settings = config_module.settings
values = {}
for key in CONFIG_KEYS:
# 从 Pydantic Settings 实例读取值
... ...
... ... @@ -9,8 +9,9 @@
from pathlib import Path
from pydantic_settings import BaseSettings
from pydantic import Field
from pydantic import Field, ConfigDict
from typing import Optional
from loguru import logger
# 计算 .env 优先级：优先当前工作目录，其次项目根目录
... ... @@ -86,12 +87,29 @@ class Settings(BaseSettings):
SEARCH_TIMEOUT: int = Field(240, description="单次搜索请求超时")
MAX_CONTENT_LENGTH: int = Field(500000, description="搜索最大内容长度")
class Config:
env_file = ENV_FILE
env_prefix = ""
case_sensitive = False
extra = "allow"
model_config = ConfigDict(
env_file=ENV_FILE,
env_prefix="",
case_sensitive=False,
extra="allow"
)
# 创建全局配置实例
settings = Settings()
def reload_settings() -> Settings:
"""
重新加载配置
从 .env 文件和环境变量重新加载配置，更新全局 settings 实例。
用于在运行时动态更新配置。
Returns:
Settings: 新创建的配置实例
"""
global settings
settings = Settings()
return settings
... ...
... ... @@ -104,3 +104,54 @@ MIXED_FORMAT_LINES = [
"[17:42:31] }"
]
# ===== 实际生产环境日志示例 =====
# QueryEngine反思总结 - 多行JSON格式
REAL_QUERY_ENGINE_REFLECTION = [
"[10:56:04] 2025-11-06 10:56:04.759 | INFO | QueryEngine.nodes.summary_node:process_output:302 - 清理后的输出: {",
"[10:56:04] \"updated_paragraph_latest_state\": \"洛阳栾川钼业集团股份有限公司（简称洛阳钼业，CMOC）是中国大陆领先的钼生产企业，同时也是全球顶级的有色金属和稀有金属生产商之一。公司前身可追溯至1969年经原国家冶金部审批成立的栾川县小型选矿厂。1999年，洛阳栾川钼业集团正式成立，并于2006年改制为股份制有限公司。历经2004年和2014年的两次混合所有制改革，洛阳钼业目前是一家民营控股的股份制公司。公司于2007年在香港联合交易所上市（股票代码：03993），并于2012年回归A股在上海证券交易所上市（股票代码：603993）。\\n\\n洛阳钼业的核心业务涵盖基本金属、稀有金属的采、选、冶及加工，包括钼、钨、铜、钴、铌、磷等，同时积极开展矿产贸易业务。公司的业务足迹遍布亚洲、非洲、南美洲和欧洲，是全球领先的铜、钴、钼、钨、铌生产商，也是巴西领先的磷肥生产商。截至2025年三季度，公司实现营业收入1454.85亿元，归母净利润86.71亿元，经营性净现金流达120.09亿元，资产负债率进一步优化至50.15%。\\n\\n### 战略与运营升级\\n2025年公司迎来重要战略转折，引入具有国际化视野的管理团队，新董事长刘建锋（前中国海油集团商务总监）与常务副总裁阙朝阳（前紫金矿业集团高管）主导推动组织架构革新。通过收购厄瓜多尔Cangrejos金矿（预计2029年投产）等关键并购，实现资产组合向多品种（铜、黄金为主）、多国家（覆盖非洲、南美）、多阶段（生产与绿地项目结合）转型。刚果（金）核心矿区通过『小改小革』持续优化，2028年规划铜产能达80-100万吨，NziloII水电站建设有效缓解能源约束。\\n\\n### 行业地位与财务表现\\n据2025年《财富》中国500强最新排名，洛阳钼业以2130.29亿元营收跃居第138位，市值突破2500亿元。公司独创『矿山+贸易』双轮模式，IXM贸易平台掌控全球12%铜精矿贸易量，TFM与KFM项目成本分别进入全球前30%和前10%分位。新能源金属领域保持绝对优势，钴产能占全球40%以上，近期刚果（金）出口管制政策促使钴价反弹，2025年上半年均价较2024年提升26%。\\n\\n### 技术与社会责任\\n5G智慧矿山实现穿孔、运输、破碎全流程无人化，开采成本较国际同行低18-22%。ESG建设方面，MSCI评级提升至BBB级，通过TCFD框架披露气候风险，矿山电动化率35%，减排强度同比下降19%。2025年实施每股0.255元现金分红，持续回馈股东。\\n\\n### 未来展望\\n管理层预计2026-2028年将维持高强度并购，重点关注铜金资源，已储备多个潜在项目。厄瓜多尔Cangrejos金矿（预计年产黄金11.5吨）与KFM二期扩建构成中期增长极，摩根士丹利预测2027年铜当量产能突破150万吨。公司资产负债率控制在50%安全线内，在手现金超320亿元，为战略布局提供充足弹药。\"",
"[10:56:04] }"
]
# InsightEngine反思总结 - 多行JSON格式（包含"正在生成反思总结"标识）
REAL_INSIGHT_ENGINE_REFLECTION = [
"[10:55:19] 2025-11-06 10:55:19.563 | INFO | InsightEngine.nodes.summary_node:run:265 - 正在生成反思总结",
"[10:56:41] 2025-11-06 10:56:41.626 | INFO | InsightEngine.nodes.summary_node:process_output:296 - 清理后的输出: {",
"[10:56:41] \"updated_paragraph_latest_state\": \"## 核心发现（更新版）\\n洛阳钼业2025年第三季度市场表现呈现结构性分化，在全球铜价同比上涨18%（LME三个月期铜均价$8,927/吨）的背景下，公司股价却累计下跌12.3%，与申万有色金属指数7.8%的涨幅形成鲜明对比。深入分析显示，这种背离主要源于三大矛盾：全球能源转型红利与区域性运营风险的博弈、资源禀赋优势与ESG短板的冲突、以及机构估值框架转变与散户认知滞后的错位。最新舆情监测发现，专业投资者讨论焦点已从产量数据转向刚果（金）社区索赔案件的司法进展（涉及金额预估2.3亿美元），而散户仍在热议『新能源金属』概念炒作。\\n\\n## 详细数据画像\\n### 产量与成本\\n- 刚果（金）TFM铜钴矿：Q3铜产量12.8万吨（环比-7%），钴产量5,200吨（环比-9%），单位现金成本升至$1.52/lb（Q2为$1.38），因当地罢工导致14天停产（损失产值约3.2亿元）\\n- 巴西铌磷矿：铌铁产量2.1万吨（同比+4%），磷肥产量28万吨（创纪录），海运费用占比升至23%（2024年平均17%），但因巴西雷亚尔贬值节约本地成本1.8亿元\\n- 澳洲NPM铜金矿：铜品位下滑至0.72%（上年同期0.81%），但通过提高回收率维持产量稳定（回收率提升2.3个百分点至89.7%）\\n\\n### 财务指标\\n- 营收：Q3实现287亿元（同比+9.2%，环比-5.3%），低于彭博一致预期6%，主因铜钴销量下滑\\n- 现金流：经营活动现金流净额42亿元（同比-18%），资本开支达35亿元（KFM项目占72%）\\n- 负债：资产负债率升至58.3%（2024年末54.1%），新增20亿元公司债票面利率6.8%（较同行高120bp）\\n\\n### 市场反应\\n- 股价表现：三季度累计换手率287%，显著高于紫金矿业（189%）和江西铜业（156%），振幅达43%\\n- 机构动向：北向资金持仓减少1.2亿股，挪威养老基金持股比例从2.1%降至1.4%（ESG调仓）\\n- 舆情热度：百度指数『洛阳钼业』日均搜索量3,215次（同业排名第4），但专业平台Wind词频统计显示分析师关注度排名第2（含327份研报）\\n\\n## 多元声音汇聚\\n产业视角：\\n1. 【Fastmarkets分析师】『刚果（金）新矿业税实施后，TFM项目有效税率从31.5%升至35.8%，每磅铜的税负增加$0.12』（报告被引用87次）\\n2. 【巴西矿业协会】『尽管海运成本上升，洛阳钼业的铌磷矿仍是全球成本曲线左端20%的优质资产』\\n3. 【刚果矿业部长声明】『要求外资矿业企业本地采购比例需在2026年前达到40%』（现行25%）\\n4. 【澳洲矿产委员会】『NPM矿的劳工成本已超出可承受范围，可能影响2026年扩产计划』\\n\\n投资者声音：\\n5. 【雪球用户@价值挖掘机】『DCF模型显示，若刚果政策风险溢价上调200bp，公司合理估值应下调15-20%』（附详细测算表格，获专业认证）\\n6. 【股吧热帖】『社保基金三季报减持后，融资余额反而增加4.3亿元，多空博弈激烈』（单日点击量超10万）\\n7. 【推特机构账号】『MSCI将公司治理(G)评分从6.2降至5.4，主因董事会独立性问题』\\n8. 【机构投资者调研纪要】『至少7家基金质疑刚果子公司分红政策（近三年分红率仅12%）』\\n9. 【Reddit散户讨论】『看涨期权持仓量暴增300%，集中行权价9元』\\n\\n国际视角：\\n10. 【彭博社报道】『洛阳钼业与嘉能可的KFM项目股权谈判陷入僵局，双方对2026年后钴价预期差异达$5/lb』\\n11. 【刚果当地媒体】『TFM周边社区新提起3起环境诉讼，要求赔偿金合计8,000万美元』\\n12. 【澳洲矿业工人论坛】『NPM矿区的工会正酝酿新一轮薪资谈判，现有合同溢价已达行业平均125%』\\n13. 【路透社】『中国进出口银行可能为KFM项目提供15亿美元再融资』\\n14. 【非洲发展银行报告】『刚果矿业社区冲突事件同比增加47%』\\n\\n## 深层洞察升级\\n### 政策风险量化\\n通过蒙特卡洛模拟测算，在以下情境下：（1）刚果 royalty rate 上调3个百分点（2）海运成本维持当前水平（3）钴价徘徊在$25/lb，公司2026年EBITDA可能缩水23-28亿元。敏感性分析显示，刚果政策变量对估值影响权重从去年的18%升至31%。地缘政治专家指出，刚果大选临近使矿业政策不确定性指数达78（警戒线70）。\\n\\n### ESG影响拆解\\n- 环境(E)：尾矿库管理被MSCI标红，主要因刚果项目的水循环利用率仅72%（国际同行平均85%），且2025年发生2次小规模渗漏\\n- 社会(S)：社区关系评分暴跌，源于Q3当地雇佣比例降至43%（承诺目标60%），且医疗投入同比减少15%\\n- 治理(G)：董事会中独立董事占比33%（仅1名具国际矿业经验），低于国际矿业公司平均45%的水平\\n\\n### 资金行为解析\\n龙虎榜数据显示，三季度机构专用席位净卖出23亿元（创历史季度纪录），但同时量化基金交易占比从12%升至19%，显示算法交易对股价波动增强效应。北向资金持仓成本分析表明，外资止损线集中在6.8元附近（现价7.2元）。值得注意的是，大宗交易溢价率从Q2的-3%收窄至-1.2%，暗示部分长线资金开始逢低吸纳。\\n\\n## 趋势和模式识别\\n1. 信息分层加剧：专业机构通过LME库存数据（近期亚洲仓库铜库存增加35%）预判供需变化，而散户仍依赖券商研报的乐观预测（『买入』评级占比仍达68%但较Q2下降11%）\\n2. ESG因子定价权提升：负面评级直接导致11月3日股价跳空低开3.2%，创三个月最大单日缺口\\n3. 多空博弈新特征：融券余额历史首次突破5亿元（日均利率达8.6%），同时场外期权隐含波动率升至52%（高于行业平均38%）\\n4. 成本通胀传导滞后：虽然硫酸等辅料价格上涨23%，但产品售价仅提升9%，毛利率承压明显\\n\\n## 对比分析\\n| 维度 | 洛阳钼业 | 紫金矿业 | 江西铜业 | 行业平均 |\\n|---------------------|------------------------|------------------------|------------------------|------------------------|\\n| 海外营收占比 | 68% | 55% | 32% | 48% |\\n| 铜矿现金成本 | $1.52/lb | $1.35/lb | $1.48/lb | $1.45/lb |\\n| ESG评级 | BB-(MSCI) | BBB(S&P) | BB+(MSCI) | BBB-(S&P) |\\n| Q3机构调研次数 | 87次 | 126次 | 53次 | 89次 |\\n| 散户持股比例 | 41% | 38% | 45% | 42% |\\n| 海外项目纠纷数 | 4起 | 2起 | 1起 | 2.3起 |\\n| 研发投入占比 | 0.8% | 1.2% | 0.9% | 1.1% |\\n\\n*数据周期：2025年第三季度，来源：公司公告、各评级机构、沪深交易所、彭博终端*\"",
"[10:56:41] }"
]
# MediaEngine反思总结 - 单行JSON格式
REAL_MEDIA_ENGINE_REFLECTION = """[10:56:15] 2025-11-06 10:56:15.779 | INFO | MediaEngine.nodes.summary_node:run:268 - 正在生成反思总结
[10:56:42] 2025-11-06 10:56:42.337 | INFO | MediaEngine.nodes.summary_node:process_output:302 - 清理后的输出: {"updated_paragraph_latest_state": "## 综合信息概览\\r\\n根据当前查询需求，本段将围绕洛阳钼业的基本情况展开分析，重点涵盖其公司成立时间、总部位置、主营业务以及在全球矿业领域的地位。尽管本次提供的搜索结果为空，但基于对公开权威信息的掌握和行业常识，结合企业官网、年报及主流财经媒体的历史报道，可以系统性地还原洛阳钼业的核心概况。作为全球领先的多元化矿业集团，洛阳钼业在中国乃至世界有色金属行业中占据重要地位，其发展历程、战略布局与资源控制能力均体现出显著的国际化特征。\\r\\n\\r\\n## 文本内容深度分析\\r\\n洛阳钼业全称为洛阳栾川钼业集团股份有限公司，成立于2003年，其前身可追溯至1969年建立的栾川钼矿，标志着企业在钼钨资源开发领域拥有深厚的历史积淀。公司于2007年在香港联交所主板上市（股票代码：03993.HK），并于2012年在上海证券交易所主板上市（股票代码：603993），形成A+H股双资本平台格局，增强了融资能力和国际影响力。总部位于河南省洛阳市栾川县，地处中国中部重要的矿产资源富集区，依托当地丰富的钼、钨等战略金属储量，构建了从采矿、选矿到深加工的一体化产业链。公司的主营业务聚焦于基本金属和稀有金属的勘探、开采、加工与销售，核心产品包括钼、钨、铜、钴、铌、磷以及黄金等，形成了多元化的矿产品组合，有效提升了抗周期波动的能力。尤其在钼资源方面，洛阳钼业拥有的栾川矿区被誉为'世界三大钼矿之一'，其钼金属储量位居全球前列；而在钨资源方面也具备世界级规模，是中国乃至全球最重要的钨生产商之一。近年来，通过一系列跨国并购，公司成功拓展至非洲和南美市场，特别是在刚果（金）运营的Tenke Fungurume铜钴矿，使其成为全球第二大钴生产商，在新能源电池原材料供应链中占据关键地位。此外，公司在巴西持有的铌矿（Catalão和Boa Vista项目）同样是全球高品位铌资源的重要供应源，铌广泛应用于高强度合金钢制造，服务于航空航天与高端装备制造领域。\\r\\n\\r\\n## 视觉信息解读\\r\\n虽然本次未提供相关图片资料，但从以往公开发布的公司宣传材料、年报封面及矿山实景图中可以推断出，洛阳钼业的品牌视觉通常以深蓝、灰色为主色调，象征着工业稳重与科技感，配以矿山开采场景、现代化选矿厂或地球仪元素，突出其'全球化矿业巨头'的定位。例如，在年度报告中常见大型露天矿坑航拍图，展现宏大的开采规模；也有员工在智能化控制中心监控生产流程的画面，体现数字化转型成果。这些视觉符号共同塑造了一个传统资源型企业向高科技、绿色化、国际化综合矿业集团转型的形象。若能获取近期官方发布的图片，预计将看到更多关于绿色矿山建设、生态修复工程以及海外项目本地社区合作的内容，反映ESG（环境、社会与治理）理念的深入实践。\\r\\n\\r\\n## 数据综合分析\\r\\n从财务与运营数据来看，洛阳钼业近年来保持稳健增长态势。根据2023年年报显示，公司全年实现营业收入约1,445亿元人民币，归母净利润超过80亿元，资产总额逾2,000亿元，展现出强大的盈利能力和资产实力。在资源储量方面，据JORC标准披露，公司控制的钼金属储量超过200万吨，钨储量约80万吨，铜资源量达数千万吨级别，钴资源量亦达数百万吨，资源禀赋极为优越。产量方面，2023年公司年产钼约1.7万吨、钨精矿折合WO₃约2.5万吨、铜金属约22万吨、钴金属约2.5万吨，其中铜钴产量主要来自刚果（金）和澳大利亚Northparkes项目。在全球矿业排名中，洛阳钼业连续多年入选《福布斯》全球企业2000强，并在《财富》中国500强中位列前茅。据SNL Metals & Mining等机构统计，其钴产量市场份额约占全球总产量的15%-18%，仅次于嘉能可（Glencore），居世界第二位；而钼产品的市场占有率同样位居全球前三。此外，公司研发投入持续增加，2023年研发费用超15亿元，主要用于智能矿山建设、低品位矿石综合利用技术及碳减排工艺优化，体现了向高质量发展模式转型的决心。\\r\\n\\r\\n## 多维度洞察\\r\\n综上所述，洛阳钼业不仅是一家根植于中国河南的地方性矿业企业，更已发展为具有全球资源配置能力的跨国矿业集团。其成功路径体现出'立足本土优势资源+战略性海外扩张'的双轮驱动模式。在国内，依托栾川世界级钼钨矿床建立了稳固的基本盘；在海外，通过精准并购实现了对关键战略矿产——尤其是新能源所需铜钴资源——的有效掌控，契合全球能源转型趋势。与此同时，公司积极推进数字化、智能化和绿色矿山建设，如在北秘鲁的Kisanfu铜钴矿采用无人驾驶运输系统和远程监控平台，提升安全与效率。未来，随着电动汽车、储能系统和可再生能源基础设施对铜、钴、铌等金属需求的持续攀升，洛阳钼业的战略价值将进一步凸显。然而，其海外运营也面临地缘政治风险、环保合规压力及社区关系管理等挑战，尤其是在刚果（金）等资源丰富但治理相对薄弱的国家。因此，如何平衡经济效益与社会责任、强化可持续发展能力，将是决定其长期竞争力的关键所在。"}"""
# ===== SearchNode输出示例（应该被过滤，不应进入论坛）=====
# SearchNode首次搜索查询 - 多行JSON格式
SEARCH_NODE_FIRST_SEARCH = [
"[11:16:35] 2025-11-06 11:16:35.567 | INFO | InsightEngine.nodes.search_node:process_output:97 - 清理后的输出: {",
"[11:16:35] \"search_query\": \"大家怎么看\"",
"[11:16:35] \"search_tool\": \"search_topic_globally\"",
"[11:16:35] \"reasoning\": \"这是搜索查询的推理\"",
"[11:16:35] \"enable_sentiment\": true",
"[11:16:35] }"
]
# SearchNode反思搜索查询 - 单行JSON格式
SEARCH_NODE_REFLECTION_SEARCH = """[11:17:05] 2025-11-06 11:17:05.547 | INFO | InsightEngine.nodes.search_node:process_output:232 - 清理后的输出: {"search_query": "AI教育 数据泄露 不公平", "search_tool": "search_hot_content", "reasoning": "需要了解近期关于AI教育的热点争议，特别是公众最关心的数据安全和公平性问题，以补充具体案例和真实舆情数据", "time_period": "week", "enable_sentiment": true}"""
# ===== 错误日志示例（应该被过滤，不应进入论坛）=====
# SummaryNode的JSON解析失败错误日志
SUMMARY_NODE_JSON_ERROR = "[11:55:31] 2025-11-06 11:55:31.763 | ERROR | MediaEngine.nodes.summary_node:process_output:141 - JSON解析失败: Unterminated string starting at: line 1 column 28 (char 27)"
# SummaryNode的JSON修复失败错误日志
SUMMARY_NODE_JSON_FIX_ERROR = "[11:55:31] 2025-11-06 11:55:31.799 | ERROR | MediaEngine.nodes.summary_node:process_output:149 - JSON修复失败，直接使用清理后的文本"
# SummaryNode的ERROR级别日志（包含nodes.summary_node但不应被捕获）
SUMMARY_NODE_ERROR_LOG = "[11:55:31] 2025-11-06 11:55:31.763 | ERROR | MediaEngine.nodes.summary_node:process_output:141 - 发生错误：无法处理输出"
# SummaryNode的Traceback错误日志（虽然包含nodes.summary_node，但不应被捕获）
SUMMARY_NODE_TRACEBACK = """[11:55:31] File "D:\\Programing\\BettaFish\\SingleEngineApp\\..\\MediaEngine\\nodes\\summary_node.py", line 138, in process_output
[11:55:31] result = json.loads(cleaned_output)"""
... ...
... ... @@ -4,6 +4,7 @@
测试各种日志格式下的解析能力，包括：
1. 旧格式：[HH:MM:SS]
2. 新格式：loguru默认格式 (YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS | LEVEL | ...)
3. 只应当接收FirstSummaryNode、ReflectionSummaryNode等SummaryNode的输出，不应当接收SearchNode的输出
"""
import sys
... ... @@ -83,12 +84,11 @@ class TestLogMonitor:
assert "JSON内容" in result
def test_extract_json_content_new_format_multiline(self):
"""测试新格式多行JSON提取（关键测试：需要支持loguru格式的时间戳移除）"""
"""测试新格式多行JSON提取（支持loguru格式的时间戳移除）"""
result = self.monitor.extract_json_content(test_data.NEW_FORMAT_MULTILINE_JSON)
# 注意：当前代码中的时间戳移除正则只支持 [HH:MM:SS] 格式
# 这个测试可能会失败，直到修复了时间戳移除逻辑
# 如果失败，说明需要修改 extract_json_content 中的时间戳移除逻辑
assert result is not None or True # 暂时允许失败，用于发现问题
assert result is not None
assert "多行" in result
assert "JSON内容" in result
def test_extract_json_content_updated_priority(self):
"""测试updated_paragraph_latest_state优先提取"""
... ... @@ -133,13 +133,11 @@ class TestLogMonitor:
assert "测试内容" in result
def test_extract_node_content_new_format(self):
"""测试新格式的节点内容提取（关键测试）"""
"""测试新格式的节点内容提取"""
line = "2025-11-05 17:42:31.287 | INFO | InsightEngine.nodes.summary_node:process_output:131 - FirstSummaryNode 清理后的输出: 这是测试内容"
result = self.monitor.extract_node_content(line)
# 注意：当前代码中的正则只支持 [HH:MM:SS] 格式
# 这个测试可能会失败，直到修复了时间戳匹配逻辑
# 如果失败，说明需要修改 extract_node_content 中的时间戳匹配逻辑
assert result is not None or True # 暂时允许失败，用于发现问题
assert result is not None
assert "测试内容" in result
def test_process_lines_for_json_old_format(self):
"""测试旧格式的完整处理流程"""
... ... @@ -154,7 +152,7 @@ class TestLogMonitor:
assert any("多行" in content for content in result)
def test_process_lines_for_json_new_format(self):
"""测试新格式的完整处理流程（关键测试）"""
"""测试新格式的完整处理流程"""
lines = [
test_data.NEW_FORMAT_NON_TARGET, # 应该被忽略
test_data.NEW_FORMAT_MULTILINE_JSON[0],
... ... @@ -162,15 +160,15 @@ class TestLogMonitor:
test_data.NEW_FORMAT_MULTILINE_JSON[2],
]
result = self.monitor.process_lines_for_json(lines, "insight")
# 注意：这个测试可能会失败，因为当前代码可能无法正确处理新格式
# 如果失败，说明需要修改 process_lines_for_json 和相关函数
assert len(result) > 0 or True # 暂时允许失败，用于发现问题
assert len(result) > 0
assert any("多行" in content for content in result)
assert any("JSON内容" in content for content in result)
def test_process_lines_for_json_mixed_format(self):
"""测试混合格式的处理"""
result = self.monitor.process_lines_for_json(test_data.MIXED_FORMAT_LINES, "insight")
# 混合格式应该也能处理
assert len(result) > 0 or True # 暂时允许失败，用于发现问题
assert len(result) > 0
assert any("混合格式内容" in content for content in result)
def test_is_valuable_content(self):
"""测试有价值内容的判断"""
... ... @@ -183,6 +181,150 @@ class TestLogMonitor:
# 空行应该被过滤
assert self.monitor.is_valuable_content("") == False
def test_extract_json_content_real_query_engine(self):
"""测试QueryEngine实际生产环境日志提取"""
result = self.monitor.extract_json_content(test_data.REAL_QUERY_ENGINE_REFLECTION)
assert result is not None
assert "洛阳栾川钼业集团" in result
assert "CMOC" in result
assert "updated_paragraph_latest_state" not in result # 应该已经提取内容，不包含字段名
def test_extract_json_content_real_insight_engine(self):
"""测试InsightEngine实际生产环境日志提取（包含标识行）"""
# 先测试能否识别标识行
assert self.monitor.is_target_log_line(test_data.REAL_INSIGHT_ENGINE_REFLECTION[0]) == True # 包含"正在生成反思总结"
assert self.monitor.is_target_log_line(test_data.REAL_INSIGHT_ENGINE_REFLECTION[1]) == True # 包含nodes.summary_node
# 测试JSON提取（从第二行开始，因为第一行是标识行）
json_lines = test_data.REAL_INSIGHT_ENGINE_REFLECTION[1:] # 跳过标识行
result = self.monitor.extract_json_content(json_lines)
assert result is not None
assert "核心发现" in result
assert "更新版" in result
assert "洛阳钼业2025年第三季度" in result
def test_extract_json_content_real_media_engine(self):
"""测试MediaEngine实际生产环境日志提取（单行JSON）"""
# MediaEngine是单行JSON格式，需要先分割成行
lines = test_data.REAL_MEDIA_ENGINE_REFLECTION.split('\n')
# 测试能否识别标识行
assert self.monitor.is_target_log_line(lines[0]) == True # 包含"正在生成反思总结"
assert self.monitor.is_target_log_line(lines[1]) == True # 包含nodes.summary_node和"清理后的输出"
# 测试JSON提取（从包含JSON的行开始）
json_line = lines[1] # 第二行包含完整的单行JSON
result = self.monitor.extract_json_content([json_line])
assert result is not None
assert "综合信息概览" in result
assert "洛阳钼业" in result
assert "updated_paragraph_latest_state" not in result # 应该已经提取内容
def test_process_lines_for_json_real_query_engine(self):
"""测试QueryEngine实际日志的完整处理流程"""
result = self.monitor.process_lines_for_json(test_data.REAL_QUERY_ENGINE_REFLECTION, "query")
assert len(result) > 0
assert any("洛阳栾川钼业集团" in content for content in result)
def test_process_lines_for_json_real_insight_engine(self):
"""测试InsightEngine实际日志的完整处理流程（包含标识行）"""
result = self.monitor.process_lines_for_json(test_data.REAL_INSIGHT_ENGINE_REFLECTION, "insight")
assert len(result) > 0
assert any("核心发现" in content for content in result)
assert any("更新版" in content for content in result)
def test_process_lines_for_json_real_media_engine(self):
"""测试MediaEngine实际日志的完整处理流程（单行JSON）"""
# 将单行字符串分割成多行
lines = test_data.REAL_MEDIA_ENGINE_REFLECTION.split('\n')
result = self.monitor.process_lines_for_json(lines, "media")
assert len(result) > 0
assert any("综合信息概览" in content for content in result)
assert any("洛阳钼业" in content for content in result)
def test_filter_search_node_output(self):
"""测试过滤SearchNode的输出（重要：SearchNode不应进入论坛）"""
# SearchNode的输出包含"清理后的输出: {"，但不包含目标节点模式
search_lines = test_data.SEARCH_NODE_FIRST_SEARCH
result = self.monitor.process_lines_for_json(search_lines, "insight")
# SearchNode的输出应该被过滤，不应该被捕获
assert len(result) == 0
def test_filter_search_node_output_single_line(self):
"""测试过滤SearchNode的单行JSON输出"""
# SearchNode的单行JSON格式
search_line = test_data.SEARCH_NODE_REFLECTION_SEARCH
result = self.monitor.process_lines_for_json([search_line], "insight")
# SearchNode的输出应该被过滤
assert len(result) == 0
def test_search_node_vs_summary_node_mixed(self):
"""测试混合场景：SearchNode和SummaryNode同时存在，只捕获SummaryNode"""
lines = [
# SearchNode输出（应该被过滤）
"[11:16:35] 2025-11-06 11:16:35.567 | INFO | InsightEngine.nodes.search_node:process_output:97 - 清理后的输出: {",
"[11:16:35] \"search_query\": \"测试查询\"",
"[11:16:35] }",
# SummaryNode输出（应该被捕获）
"[11:17:05] 2025-11-06 11:17:05.547 | INFO | InsightEngine.nodes.summary_node:process_output:131 - 清理后的输出: {",
"[11:17:05] \"paragraph_latest_state\": \"这是总结内容\"",
"[11:17:05] }",
]
result = self.monitor.process_lines_for_json(lines, "insight")
# 应该只捕获SummaryNode的输出，不包含SearchNode的输出
assert len(result) > 0
assert any("总结内容" in content for content in result)
# 确保不包含搜索查询内容
assert not any("search_query" in content for content in result)
assert not any("测试查询" in content for content in result)
def test_filter_error_logs_from_summary_node(self):
"""测试过滤SummaryNode的错误日志（重要：错误日志不应进入论坛）"""
# JSON解析失败错误日志
assert self.monitor.is_target_log_line(test_data.SUMMARY_NODE_JSON_ERROR) == False
# JSON修复失败错误日志
assert self.monitor.is_target_log_line(test_data.SUMMARY_NODE_JSON_FIX_ERROR) == False
# ERROR级别日志
assert self.monitor.is_target_log_line(test_data.SUMMARY_NODE_ERROR_LOG) == False
# Traceback错误日志
for line in test_data.SUMMARY_NODE_TRACEBACK.split('\n'):
assert self.monitor.is_target_log_line(line) == False
def test_error_logs_not_captured(self):
"""测试错误日志不会被捕获到论坛"""
error_lines = [
test_data.SUMMARY_NODE_JSON_ERROR,
test_data.SUMMARY_NODE_JSON_FIX_ERROR,
test_data.SUMMARY_NODE_ERROR_LOG,
]
for line in error_lines:
result = self.monitor.process_lines_for_json([line], "media")
# 错误日志不应该被捕获
assert len(result) == 0
def test_mixed_valid_and_error_logs(self):
"""测试混合场景：有效日志和错误日志同时存在，只捕获有效日志"""
lines = [
# 错误日志（应该被过滤）
test_data.SUMMARY_NODE_JSON_ERROR,
test_data.SUMMARY_NODE_JSON_FIX_ERROR,
# 有效SummaryNode输出（应该被捕获）
"[11:55:31] 2025-11-06 11:55:31.762 | INFO | MediaEngine.nodes.summary_node:process_output:134 - 清理后的输出: {",
"[11:55:31] \"paragraph_latest_state\": \"这是有效的总结内容\"",
"[11:55:31] }",
]
result = self.monitor.process_lines_for_json(lines, "media")
# 应该只捕获有效日志，不包含错误日志
assert len(result) > 0
assert any("有效的总结内容" in content for content in result)
# 确保不包含错误信息
assert not any("JSON解析失败" in content for content in result)
assert not any("JSON修复失败" in content for content in result)
def run_tests():
... ...