队伍名称：loyalty-fox B榜相关代码
Directory Hierarchy
``` |—— agents 智能体相关 | |—— chatrouter.py 根据不同问题类别赋予不同工具集合 | |—— createagent.py 创建agent，赋予工具 |—— answer.py 批量回答问题，每个问题5个试错机会 |—— apis api管理 | |—— dataqueryapi.py 具象化每个接口，并添加装饰器apicounter，统计接口调用次数 | |—— init.py |—— data 问题及答案存储 |—— llm LLM相关 | |—— glmllm.py 底层模型实例化+问题去噪修复+回答反思修复 | |—— routerchain.py 问题分类规则 |—— services 依据apis构建的各类别下的工具函数 | |—— addrweatherservice.py | |—— companyinfoservice.py | |—— companyregisterservice.py | |—— courtservice.py | |—— lawfirmservice.py | |—— lawservice.py | |—— subcompanyinfoservice.py | |—— sumrankservice.py | |—— init.py |—— skill 工具管理相关 | |—— baseskill.py | |—— skillregistry.py |—— tools 依据sercives编写的各工具函数的description和参数说明，用于输入给agent | |—— addrweathertools.py | |—— companyandlawtool.py | |—— companyinfotools.py | |—— companyregistertools.py | |—— lawtools.py | |—— subcompanyinfotools.py | |—— init.py |—— utils | |—— functionutils.py | |—— pydantic.py |—— utils.py 依赖文件 |—— zcheck.py 检测未答、发生代码执行错误或者未正确调用正确函数而回答错误的问题，用于进一步纠正，避免每次都要重新执行回答所有问题列表，耗费token |—— z_ICD.py 将批量纠正的部分问题及答案填回如./data/result.json中
具体思路：
- 分别在services和tools中构建工具函数集合和说明
- 从json中获取问题并完善，对完善后问题进行分类，在创建相应的类别agent+类别工具集来回答问题，并记录回答结果
- 使用z_check.py检测未答或者未正确调用正确函数而回答错误的问题，并进一步纠正
- 使用z_ICD.py将批量纠正的部分问题及答案填回如./data/result.json中。
评论