🚀 Auto-deploy: BotVPS atualizado em 29/04/2026 10:42:36
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33
ai_agent.py
33
ai_agent.py
@@ -78,32 +78,40 @@ DIRETRIZES:
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current_history = history_str
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max_iterations = 6
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total_in = 0
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total_out = 0
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final_model = current_model
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for i in range(max_iterations):
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print(f"[AGENT] Iteração {i+1} - Enviando para {provider} (modelo padrão)...")
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try:
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response = await get_llm_response_async(system_prompt + current_history, provider, cfg)
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res_dict = await call_llm(provider, current_model, system_prompt + current_history)
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# Lógica de FALLBACK: Se o Qwen falhar ou retornar erro de API, tenta o Ling-2.6-flash
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if response.startswith("Erro OpenRouter") and provider == "openrouter" and current_model == "qwen/qwen-2.5-72b-instruct":
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if res_dict["content"].startswith("Erro OpenRouter") and provider == "openrouter" and current_model == "qwen/qwen-2.5-72b-instruct":
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backup_model = "inclusionai/ling-2.6-flash:free"
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print(f"⚠️ [FALLBACK CHAT] Falha no Qwen. Tentando {backup_model}...")
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response = await call_llm("openrouter", backup_model, system_prompt + current_history)
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res_dict = await call_llm("openrouter", backup_model, system_prompt + current_history)
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except Exception as e:
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if provider == "openrouter" and current_model == "qwen/qwen-2.5-72b-instruct":
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backup_model = "inclusionai/ling-2.6-flash:free"
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print(f"⚠️ [FALLBACK CHAT] Exceção no Qwen ({str(e)}). Tentando {backup_model}...")
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response = await call_llm("openrouter", backup_model, system_prompt + current_history)
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res_dict = await call_llm("openrouter", backup_model, system_prompt + current_history)
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else:
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return f"Erro Crítico no Agente: {str(e)}"
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response = res_dict["content"]
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usage = res_dict.get("usage", {})
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total_in += usage.get("prompt_tokens", 0)
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total_out += usage.get("completion_tokens", 0)
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final_model = res_dict.get("model", final_model)
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print(f"[LLM RESPONSE]: {response}")
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# Regex mais flexível: tenta casar [TOOL:nome] e extrair o conteúdo até [/TOOL] ou final da string
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# Regex robusto: captura [TOOL:nome] ou TOOL:nome (sem colchetes como fallback)
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match = re.search(r"(?:\[?TOOL:([\w_]+)\]?|\[TOOL:([\w_]+)\])", response, re.I)
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if match:
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t_name = (match.group(1) or match.group(2)).strip().lower()
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# Mapeamento de conveniência/atalho
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if t_name == "run": t_name = "run_bash_command"
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content_after = response[match.end():]
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@@ -117,13 +125,11 @@ DIRETRIZES:
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func = tool_info["func"]
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print(f"[AGENT] Executando {t_name} com argumento: {arg[:50]}...")
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# Execução (suporta async se necessário, embora tools.py seja sync)
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if asyncio.iscoroutinefunction(func):
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obs = await func(arg) if arg else await func()
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else:
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obs = func(arg) if arg else func()
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# Se o resultado for um dicionário (comum em tools_v2), extrai o output ou converte para string
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if isinstance(obs, dict):
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obs = obs.get("output") or obs.get("message") or str(obs)
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@@ -136,10 +142,13 @@ DIRETRIZES:
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print(f"[AGENT] Erro: Ferramenta '{t_name}' não encontrada.")
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current_history += f"\nAgente: {response}\nSISTEMA: Erro: Ferramenta '{t_name}' inexistente no sistema.\n"
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else:
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# Se não há ferramenta, terminou o pensamento.
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return response
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# Terminou o pensamento. Adiciona rodapé de tokens.
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footer = f"\n\n---\n⚙️ **Modelo:** `{final_model}`\n📊 **Tokens:** `{total_in} IN` / `{total_out} OUT`"
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if "RESUMO:" in response:
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return response + footer
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return response + footer
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# Ao atingir o limite, tenta ao menos limpar a resposta final
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final_reply = response if 'response' in locals() else 'Nenhuma'
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final_reply = re.sub(r'[<\[]/?REFINED[>\]]', '', final_reply, flags=re.IGNORECASE).strip()
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return f"Limite de iterações atingido. RESUMO: {final_reply}"
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footer = f"\n\n---\n⚠️ *Limite de iterações atingido*\n⚙️ **Modelo:** `{final_model}`\n📊 **Tokens:** `{total_in} IN` / `{total_out} OUT`"
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return f"RESUMO: {final_reply}" + footer
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