vent_deep_agent/api/intent.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
意图分类 —— 使用 LLM Agent 推理用户意图，替代关键词匹配
"""

import re
import asyncio

from api.prompts import _INTENT_CLASSIFY_PROMPT
from api.chat_model import get_chat_model


async def classify_intent(message: str, filename: str | None = None) -> str:
    """使用 LLM Agent 推理用户意图，替代关键词匹配。

    用轻量级模型调用做意图分类，支持三种路由：
    - "needq_calc" → 需风量计算 Agent
    - "review"     → 配风计划审查管线
    - "dialog"     → 对话解读 Agent（默认）

    Args:
        message: 用户消息文本
        filename: 可选，上传的附件文件名（用于辅助意图判断）

    Returns:
        "needq_calc" / "review" / "dialog"
    """
    try:
        model = get_chat_model()
        # 构建附件信息行
        attachment_info = f"附件文件名：{filename}" if filename else "（无附件）"

        prompt = _INTENT_CLASSIFY_PROMPT.format(
            message=message[:500],  # 截断防过长
            attachment_info=attachment_info,
        )
        # 在 executor 中运行同步 invoke，避免阻塞事件循环
        loop = asyncio.get_event_loop()
        result = await loop.run_in_executor(
            None,
            lambda: model.invoke([{"role": "user", "content": prompt}])
        )
        raw = result.content if hasattr(result, "content") else str(result)
        raw = raw.strip().lower()
        # 提取第一个有效词
        match = re.search(r'(needq_calc|review|dialog)', raw)
        if match:
            return match.group(1)
    except Exception as e:
        print(f"[意图分类] Agent 分类失败，回退到 dialog: {e}")
    return "dialog"