assist/src/agent/__pycache__/reasoning_engine.cpython-310.pyc

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Z
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推理引擎
负责逻辑推理和决策制定
<EFBFBD>N)<04>Dict<63>List<73>Any<6E>Optional)
<01>datetime<6D>)
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QwenClientc@s@eZ
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eeefdeeeefdeeefdeeeffd
d<0E>Z
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dedeeefdeeeffdd<1B>Zdedeeefdeeeffdd<1D>Zdedeeefdeeeffdd<1F>Zd eeefd!eeefdeeeffd"d#<23>Zded$eeefdeeefdeeeffd%d&<26>Zdedeeeffd'd(<28>Zdeeeefdeeeffd)d*<2A>Zd3d,edeeeeffd-d.<2E>Zd/d0<64>Zd1S)4<>ReasoningEngineu推理引擎c

Cs.t<00>|_
|j|j|j|j|jd
<01>|_g|_dS)N)<05>causal<61>	deductive<76>	inductive<76>	abductive<76>
analogical)	r<00>
llm_client<EFBFBD>_causal_reasoning<6E>_deductive_reasoning<6E>_inductive_reasoning<6E>_abductive_reasoning<6E>_analogical_reasoning<6E>reasoning_patterns<6E>reasoning_history<72>
<01>self<6C>r<00>D/Users/macos/Desktop/tsp-assist/assist/src/agent/reasoning_engine.py<70>__init__s




<08>
zReasoningEngine.__init__<5F>message<67>context<78>history<72>returnc
<00>s
<00>
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<01>dtj
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zt<0E>d|<0B><00><02>

|<00>|
<01>
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w)u分析用户意图u\
            请分析以下用户消息的意图：
            
            用户消息: u
            上下文: F<>
<01>ensure_asciiu
            历史记录: u<>

            
            请从以下维度分析：
            1. 主要意图（问题咨询、工单创建、系统查询等）
            2. 情感倾向（积极、消极、中性）
            3. 紧急程度（高、中、低）
            4. 所需工具类型
            5. 预期响应类型
            6. 关键信息提取
            
            请以JSON格式返回分析结果。
            <20>systemuE你是一个意图分析专家，擅长理解用户需求和意图。<E59BBE><02>role<6C>content<6E>user<65>333333<33>?<3F>
<01>temperature<72>error<6F>choicesr
rr%N<>\{.*\}<7D>	timestampu意图分析失败: )<10>json<6F>dumpsr<00>chat_completion<6F>_create_fallback_intent<6E>re<72>search<63>DOTALL<4C>loads<64>groupr<00>now<6F>	isoformat<61>	Exception<6F>loggerr*)rrrr<00>prompt<70>messages<65>result<6C>response_contentr2<00>
json_match<EFBFBD>intent_analysis<69>
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<08><02>zReasoningEngine.analyze_intent<6E>	situation<6F>options<6E>criteriac
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}
zt<0E>d|<0B><00><02>

|<00>|<02>
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w)u制定决策uY
            请根据以下情况制定决策：
            
            当前情况: Fr u
            可选方案: u
            决策标准: u~

            
            请分析每个方案的优缺点，并选择最佳方案。
            返回格式：
            {
                "selected_option": "方案ID",
                "reasoning": "选择理由",
                "confidence": 0.8,
                "risks": ["风险1", "风险2"],
                "mitigation": "风险缓解措施"
            }
            r"uK你是一个决策制定专家，擅长分析情况并做出最优决策。r#r&r'r(r*r+r
rr%Nr,r-u决策制定失败: )r.r/rr0<00>_create_fallback_decisionr2r3r4r5r6rr7r8r9r:r*)rrCrDrEr;r<r=r>r2r?<00>decisionrArrr<00>
make_decisionRs8<02>
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<04>







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<00>problem<65>available_information<6F>reasoning_typec
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w)u对问题进行推理r
N)r-rIrKr=u问题推理失败: r*)
rr<00>appendrr7r8r9r:r*<00>str)rrIrJrKZreasoning_funcr=rArrr<00>reason_about_problem<65>s$<02>









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<08><02>z$ReasoningEngine.reason_about_problem<65>informationc	<00><00><><00>
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Sd
|d<16>S)u因果推理uM
        请使用因果推理分析以下问题：
        
        问题: <20>
        可用信息: Fr u<>
        
        请分析：
        1. 问题的根本原因
        2. 可能的因果关系链
        3. 影响因素分析
        4. 解决方案的预期效果
        
        请以JSON格式返回分析结果。
        r"uE你是一个因果推理专家，擅长分析问题的因果关系。r#r&r'r(r*r
<00>推理失败<E5A4B1>rKr*r+r
rr%Nr,<00>rK<00>analysis<69>	r.r/rr0r2r3r4r5r6<00>	rrIrOr;r<r=r>r2r?rrrr<00><00>$<02><04><08>
<04>





z!ReasoningEngine._causal_reasoningc	<00>rP)u演绎推理uM
        请使用演绎推理分析以下问题：
        
        问题: rQFr u<>
        
        请分析：
        1. 一般性规则或原理
        2. 具体事实或条件
        3. 逻辑推导过程
        4. 必然结论
        
        请以JSON格式返回分析结果。
        r"uK你是一个演绎推理专家，擅长从一般原理推导具体结论。r#r&r'r(r*rrRrSr+r
rr%Nr,rTrVrWrrrr<00>rXz$ReasoningEngine._deductive_reasoningc	<00>rP)u归纳推理uM
        请使用归纳推理分析以下问题：
        
        问题: rQFr u<>
        
        请分析：
        1. 观察到的具体现象
        2. 寻找共同模式
        3. 形成一般性假设
        4. 验证假设的合理性
        
        请以JSON格式返回分析结果。
        r"uK你是一个归纳推理专家，擅长从具体现象归纳一般规律。r#r&r'r(r*rrRrSr+r
rr%Nr,rTrVrWrrrr<00>rXz$ReasoningEngine._inductive_reasoningc	<00>rP)u溯因推理uM
        请使用溯因推理分析以下问题：
        
        问题: rQFr u<>
        
        请分析：
        1. 观察到的现象
        2. 可能的最佳解释
        3. 解释的合理性评估
        4. 需要进一步验证的假设
        
        请以JSON格式返回分析结果。
        r"uE你是一个溯因推理专家，擅长寻找现象的最佳解释。r#r&r'r(r*r
rRrSr+r
rr%Nr,rTrVrWrrrr

rXz$ReasoningEngine._abductive_reasoningc	<00>rP)u类比推理uM
        请使用类比推理分析以下问题：
        
        问题: rQFr u

        
        请分析：
        1. 寻找相似的问题或情况
        2. 识别相似性和差异性
        3. 应用类比关系
        4. 调整解决方案以适应当前情况
        
        请以JSON格式返回分析结果。
        r"uB你是一个类比推理专家，擅长通过类比解决问题。r#r&r'r(r*rrRrSr+r
rr%Nr,rTrVrWrrrr1
rXz%ReasoningEngine._analogical_reasoning<6E>execution_result<6C>goalc
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w)u从执行结果中提取洞察u_
            请从以下执行结果中提取洞察：
            
            执行结果: Fr u
            目标: uU

            
            请分析：
            1. 成功模式（什么导致了成功）
            2. 失败模式（什么导致了失败）
            3. 性能指标（效率、准确性等）
            4. 改进建议
            5. 新发现的知识
            
            请以JSON格式返回分析结果。
            r"uT你是一个洞察提取专家，擅长从执行结果中提取有价值的洞察。r#r&r'r(r*u洞察提取失败r+r
rr%Nr,r-)rUr-u洞察提取失败: <20>r.r/rr0r2r3r4r5r6rr7r8r9r:r*rM)rrYrZr;r<r=r>r2r?<00>insightsrArrr<00>extract_insightsU
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w)u评估解决方案uM
            请评估以下解决方案：
            
            问题: u
            解决方案: Fr u
            评估标准: uj

            
            请从以下维度评估：
            1. 有效性（是否能解决问题）
            2. 效率（资源消耗和时间成本）
            3. 可行性（实施难度）
            4. 风险（潜在问题）
            5. 创新性（新颖程度）
            
            请以JSON格式返回评估结果。
            r"uQ你是一个解决方案评估专家，擅长全面评估解决方案的质量。r#r&r'r(r*u解决方案评估失败r+r
rr%Nr,r-)<02>
evaluationr-u解决方案评估失败: r[)rrIr^rEr;r<r=r>r2r?r_rArrr<00>evaluate_solution<6F>
s8<02>
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general_queryZneutral<61>medium<75>generate_response<73>textrg<00>?)Zmain_intentZemotionZurgencyZrequired_toolsZexpected_responseZkey_information<6F>
confidencer-)rr7r8)rrrrrr1<00>
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d<00>dd<07>dd	d
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u创建备用决策Nu无可用选项g)<04>selected_option<6F>	reasoningrdr-r
<00>idZoption_1u默认选择r'u决策质量未知u需要进一步验证)rerfrdZrisksZ
mitigationr-)rr7r8<00>get)rrDrrrrF<00>
s



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<06>z)ReasoningEngine._create_fallback_decision<6F>
<00>limitcCs|jr|j|
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<01>SgS)u获取推理历史N)
r)rrjrrr<00>get_reasoning_history<72>
sz%ReasoningEngine.get_reasoning_historyc

Csg|_t
<01>d
<01>

dS)u清空推理历史u推理历史已清空N)rr:<00>inforrrr<00>clear_reasoning_history<72>
s
z'ReasoningEngine.clear_reasoning_historyN)
r
)
ri)<18>__name__<5F>
__module__<EFBFBD>__qualname__<5F>__doc__rrMrrrrBrHrNrrrrrr]r`r1rF<00>intrkrmrrrrr	sp
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 r	)rq<00>logging<6E>typingrrrrrr.<00>core.llm_clientr<00>	getLoggerrnr:r	rrrr<00><module>
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