Deepseek 7B 模型用于 Instruct Coder 开发能力评估与 Agent 协作方案

import os
import subprocess
# ========== 修正后的导入语句 ==========
from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain.agents.create_openai_functions_agent import create_openai_functions_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool

# ================= 核心安全配置 =================
SANDBOX_DIR = os.path.expanduser("~/vcmi_sandbox")
VCMI_TARGET_DIR = os.path.join(SANDBOX_DIR, "vcmi")
BUILD_DIR = os.path.join(VCMI_TARGET_DIR, "build")
os.makedirs(SANDBOX_DIR, exist_ok=True)
os.chmod(SANDBOX_DIR, 0o755)

# ================= 安全工具封装 =================
@tool
def safe_read_file(file_path: str) -> str:
    """安全读取文件，仅限沙盒目录"""
    abs_path = os.path.abspath(file_path)
    if not abs_path.startswith(SANDBOX_DIR):
        return f"[安全拒绝] 禁止访问系统目录: {abs_path}"
    if not os.path.exists(abs_path):
        return f"文件不存在: {abs_path}"
    with open(abs_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return f.read()

@tool
def safe_write_file(file_path: str, content: str) -> str:
    """安全写入文件，仅限沙盒目录"""
    abs_path = os.path.abspath(file_path)
    if not abs_path.startswith(SANDBOX_DIR):
        return f"[安全拒绝] 禁止写入系统目录: {abs_path}"
    parent_dir = os.path.dirname(abs_path)
    if not os.path.exists(parent_dir):
        os.makedirs(parent_dir, exist_ok=True)
    try:
        with open(abs_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(content)
        return f"成功写入: {abs_path}"
    except Exception as e:
        return f"写入失败: {str(e)}"

@tool
def run_build_command(command: str) -> str:
    """执行构建命令 (仅限 cmake, make, git clone)，禁止高危命令"""
    dangerous_keywords = ['rm', 'sudo', 'chmod', 'chown', 'dd', 'mkfs', 'rmdir']
    for kw in dangerous_keywords:
        if kw in command.lower():
            return f"[安全拦截] 检测到高危命令: {kw}。操作被禁止。"

    target_cwd = VCMI_TARGET_DIR
    os.makedirs(target_cwd, exist_ok=True)
    
    try:
        print(f"[执行构建] {command} (目录: {target_cwd})")
        result = subprocess.run(
            command,
            shell=True,
            cwd=target_cwd,
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=300
        )
        out = result.stdout[:1500] + "..." if len(result.stdout) > 1500 else result.stdout
        err = result.stderr[:1500] + "..." if len(result.stderr) > 1500 else result.stderr
        return f"退出码: {result.returncode}\nStdout: {out}\nStderr: {err}"
    except subprocess.TimeoutExpired:
        return "错误：命令执行超时。"

# ================= Agent 初始化 =================
def main():
    # 连接本地 llama.cpp server（无需模型路径，仅需服务地址）
    llm = ChatOpenAI(
        model_name="deepseek-coder-instruct-7b",  # 仅标识，无实际作用
        base_url="http://localhost:8000",         # llama.cpp server 地址
        api_key="dummy",                          # 占位符，无需真实key
        temperature=0.01,
        max_tokens=2048
    )

    # 工具列表
    tools = [safe_read_file, safe_write_file, run_build_command]

    # 提示词模板
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", f"""
        你是 VCMI 项目的构建专家，所有操作仅限 {SANDBOX_DIR} 目录内。
        禁止使用 rm、sudo 等高危命令，只能读/写沙盒内文件、执行构建命令。
        任务流程：
        1. 克隆 VCMI 仓库到 {VCMI_TARGET_DIR} (git clone https://github.com/vcmi/vcmi.git)。
        2. 创建 {BUILD_DIR} 目录并进入。
        3. 运行 cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release。
        4. 运行 make -j4。
        遇到错误仅修复代码/命令，不删除任何文件。
        """),
        ("user", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
    ])

    # ========== 修正后的 Agent 创建方式 ==========
    agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
    agent_executor = AgentExecutor(
        agent=agent,
        tools=tools,
        verbose=True,
        handle_parsing_errors=True,
        max_iterations=20
    )

    print("=== 启动安全沙盒 VCMI 构建 Agent ===")
    try:
        agent_executor.invoke({"input": "请开始构建 VCMI 项目，严格遵守安全规则。"})
        print("\n任务结束！检查 ~/vcmi_sandbox/vcmi/build 目录查看结果。")
    except Exception as e:
        print(f"\n运行错误: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    main()

import os
import subprocess
# ========== 全版本兼容的导入语句 ==========
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool

# ================= 核心安全配置 =================
SANDBOX_DIR = os.path.expanduser("~/vcmi_sandbox")
VCMI_TARGET_DIR = os.path.join(SANDBOX_DIR, "vcmi")
BUILD_DIR = os.path.join(VCMI_TARGET_DIR, "build")
# 初始化沙盒目录，设置安全权限
os.makedirs(SANDBOX_DIR, exist_ok=True)
os.chmod(SANDBOX_DIR, 0o755)  # 仅当前用户可写，其他只读

# ================= 安全工具定义 =================
@tool
def safe_read_file(file_path: str) -> str:
    """安全读取文件，仅限沙盒目录内的文件"""
    abs_path = os.path.abspath(file_path)
    # 拦截路径穿越（比如 ../../etc/passwd）
    if not abs_path.startswith(SANDBOX_DIR):
        return f"[安全拒绝] 禁止访问沙盒外目录: {abs_path}"
    if not os.path.exists(abs_path):
        return f"[错误] 文件不存在: {abs_path}"
    try:
        with open(abs_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            return f.read()
    except Exception as e:
        return f"[错误] 读取失败: {str(e)}"

@tool
def safe_write_file(file_path: str, content: str) -> str:
    """安全写入文件，仅限沙盒目录内的文件"""
    abs_path = os.path.abspath(file_path)
    if not abs_path.startswith(SANDBOX_DIR):
        return f"[安全拒绝] 禁止写入沙盒外目录: {abs_path}"
    # 确保父目录存在
    parent_dir = os.path.dirname(abs_path)
    os.makedirs(parent_dir, exist_ok=True)
    try:
        with open(abs_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(content)
        return f"[成功] 已写入文件: {abs_path}"
    except Exception as e:
        return f"[错误] 写入失败: {str(e)}"

@tool
def run_build_command(command: str) -> str:
    """
    执行VCMI构建命令（仅允许 git clone/cmake/make），禁止高危命令
    自动锁定工作目录到沙盒内的VCMI目录
    """
    # 1. 高危命令黑名单拦截
    dangerous_keywords = ['rm', 'sudo', 'chmod', 'chown', 'dd', 'mkfs', 'rmdir', 'mv', 'cp -r']
    for kw in dangerous_keywords:
        if kw in command.lower():
            return f"[安全拦截] 禁止执行高危命令: {kw}"
    
    # 2. 仅允许合法构建命令
    allowed_commands = ['git clone', 'cmake', 'make']
    if not any(cmd in command.lower() for cmd in allowed_commands):
        return f"[安全拦截] 仅允许执行: {', '.join(allowed_commands)}"
    
    # 3. 强制在沙盒VCMI目录执行
    os.makedirs(VCMI_TARGET_DIR, exist_ok=True)
    try:
        print(f"[执行命令] {command} (工作目录: {VCMI_TARGET_DIR})")
        result = subprocess.run(
            command,
            shell=True,
            cwd=VCMI_TARGET_DIR,
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=300  # 5分钟超时
        )
        # 截断过长输出，避免模型处理压力
        stdout = result.stdout[:1500] + ("..." if len(result.stdout) > 1500 else "")
        stderr = result.stderr[:1500] + ("..." if len(result.stderr) > 1500 else "")
        return f"""退出码: {result.returncode}
标准输出: {stdout}
标准错误: {stderr}"""
    except subprocess.TimeoutExpired:
        return "[错误] 命令执行超时（超过5分钟）"
    except Exception as e:
        return f"[错误] 命令执行失败: {str(e)}"

# ================= Agent 初始化与运行 =================
def main():
    # 连接本地llama.cpp server（无需模型路径，仅需服务地址）
    llm = ChatOpenAI(
        model_name="deepseek-coder-instruct-7b",  # 仅作为标识，无实际作用
        base_url="http://localhost:8000",         # llama.cpp server的地址和端口
        api_key="dummy",                          # 占位符，llama.cpp不需要真实API Key
        temperature=0.01,                         # 低温度保证代码精准
        max_tokens=2048                           # 生成token上限
    )

    # 加载安全工具列表
    tools = [safe_read_file, safe_write_file, run_build_command]

    # 定义Agent的提示词（明确任务和安全规则）
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", f"""
你是一个安全的VCMI项目构建助手，所有操作必须严格遵守以下规则：
1. 仅能访问和修改 {SANDBOX_DIR} 目录内的文件，禁止触碰任何系统目录（如/etc、/bin、/home/其他用户）。
2. 禁止执行rm、sudo、chmod等高危命令，仅允许使用git clone、cmake、make完成构建。
3. 构建流程：
   - 第一步：克隆VCMI仓库到 {VCMI_TARGET_DIR}（命令：git clone https://github.com/vcmi/vcmi.git .）；
   - 第二步：创建 {BUILD_DIR} 目录并进入，执行cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release；
   - 第三步：在BUILD_DIR目录执行make -j4；
4. 遇到编译错误时，仅通过修改代码/调整构建命令修复，不删除任何文件。
5. 所有操作完成后，明确告知用户结果。
        """),
        ("user", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}")  # Agent思考和工具调用的临时存储
    ])

    # 创建Agent（使用全版本兼容的create_openai_functions_agent）
    agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
    agent_executor = AgentExecutor(
        agent=agent,
        tools=tools,
        verbose=True,          # 打印详细执行过程，方便调试
        handle_parsing_errors=True,  # 容错：解析错误时继续运行
        max_iterations=20      # 最大迭代次数，防止无限循环
    )

    # 启动Agent执行构建任务
    print("=== 安全沙盒VCMI构建Agent已启动 ===")
    print(f"沙盒目录：{SANDBOX_DIR}")
    try:
        # 执行构建任务
        response = agent_executor.invoke({
            "input": "请按照流程完成VCMI项目的克隆和构建，严格遵守安全规则。"
        })
        print("\n=== 任务执行完成 ===")
        print("Agent最终输出：", response["output"])
    except Exception as e:
        print(f"\n=== 执行出错 ===")
        print(f"错误信息：{str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    main()