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Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
225 lines
11 KiB
225 lines
11 KiB
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实现对大模型调用的封装，隔离具体使用的LLM
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pip install openai
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export OPENAI_API_KEY="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"
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'''
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import openai
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import json
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import re
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import os
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from openai import OpenAI
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from myutils.ConfigManager import myCongif
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from myutils.MyTime import get_local_timestr
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from myutils.MyLogger_logger import LogHandler
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class LLMManager:
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def __init__(self,illm_type):
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self.logger = LogHandler().get_logger("LLMManager")
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self.api_key = None
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self.api_url = None
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#temperature设置
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#DS------代码生成/数学解题：0.0 -- 数据抽取/分析：1.0 -- 通用对话：1.3 -- 翻译：1.3 -- 创意类写作：1.5
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if illm_type == 0: #腾讯云
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self.api_key = "fGBYaQLHykBOQsFwVrQdIFTsYr8YDtDVDQWFU41mFsmvfNPc"
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self.api_url = ""
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elif illm_type == 1: #DS
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self.api_key ="sk-10360148b465424288218f02c87b0e1b"
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self.api_url ="https://api.deepseek.com/v1"
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self.model = "deepseek-reasoner" #model=deepseek-reasoner -- R1 model=deepseek-chat --V3
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# 创建会话对象 -- 一个任务的LLM必须唯一
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self.client = OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=self.api_url)
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elif illm_type == 2: #2233.ai
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self.api_key = "sk-J3562ad9aece8fd2855bb495bfa1a852a4e8de8a2a1IOchD"
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self.api_url = "https://api.gptsapi.net/v1"
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self.model = "o3-mini-2025-01-31"
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self.client = OpenAI(api_key=self.api_key,base_url=self.api_url)
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elif illm_type ==3: #GPT
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# 定义代理服务器地址
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proxy_url = "http://192.168.3.102:3128"
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os.environ["HTTP_PROXY"] = proxy_url
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os.environ["HTTPS_PROXY"] = proxy_url
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self.api_key ="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"
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self.api_url = "https://api.openai.com/v1"
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self.model = "o3-mini-2025-01-31"
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openai.proxy = proxy_url
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openai.api_key = self.api_key
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#self.client = openai
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self.client = OpenAI(api_key=self.api_key,base_url=self.api_url)
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**决策原则**
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- 根据节点类型和状态，优先执行基础测试（如端口扫描、服务扫描）。
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- 仅在发现新信息或漏洞时新增子节点。
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- 确保每个新增节点匹配测试指令。
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# 初始化messages
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def build_initial_prompt(self,node):
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if not node:
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return
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#根节点初始化message----后续有可能需要为每个LLM生成不同的system msg
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node.messages = [{"role": "system",
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"content":'''
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你是一位渗透测试专家，来指导本地程序进行渗透测试，由你负责动态控制整个渗透测试过程，根据当前测试状态和返回结果，决定下一步测试指令，推动测试前进，直至完成渗透测试。
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**总体要求**
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1.以测试目标为根节点，每个渗透测试点（如端口、服务、漏洞点等）作为子节点，形成树型结构（测试树），层层递进；
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2.每次规划测试方案时只需要关注当前节点的测试推进、状态更新(未完成/已完成)，以及是否有子节点新增；
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3.生成的指令有两类：节点指令和测试指令，指令之间必须以空行间隔，不能包含注释和说明；
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4.本地程序会执行生成的指令，但不具备分析和判断能力，只会把执行结果返回给你，执行结果应尽量规避无效的信息；
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5.除信息收集外，需要为每个测试验证的漏洞点新增节点,同时生成对应的测试指令；
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6.若一次性新增的节点过多，无法为每个节点都匹配测试指令，请优先保障新增测试节点的完整性，若有未生成测试指令的节点，必须返回未生成指令节点列表；
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7.若漏洞验证成功，则根据结果评估是否有进一步测试的必要：若有，则为测试内容新增子节点并提供测试指令，若没有，则结束该节点测试；
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8.当当前节点没有新的测试指令时，更新状态为“已完成”；
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9.若无需要处理的节点数据，节点指令可以不生成。
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**测试指令生成准则**
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1.使用递进逻辑组织指令：先尝试基础测试方法，根据执行结果决定是否进行更深入的测试，不要同时生成测试效果覆盖的指令；
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2.不要生成有前后执行关系的多条shell指令，若不能放一条shell指令内执行，请提供对应的python指令。
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**节点指令格式**
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- 新增节点：{\"action\":\"add_node\", \"parent\": \"父节点\", \"nodes\": \"节点1，节点2\"}；
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- 未生成指令节点列表：{\"action\": \"no_instruction\", \"nodes\": \"节点1,节点2\"}；
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- 漏洞验证成功：{\"action\": \"find_vul\", \"node\": \"节点\",\"vulnerability\": {\"name\":\"漏洞名称\",\"risk\":\"风险等级(低危/中危/高危)\",\"info\":\"补充信息（没有可为空）\"}}；
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- 完成测试：{\"action\": \"end_work\", \"node\": \"节点\"}；
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**测试指令格式**
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- dash指令：```dash-[节点路径]指令内容```包裹，需要避免用户交互，若涉及到多步指令，请生成python指令；
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- python指令：```python-[节点路径]指令内容```包裹，主函数名为dynamic_fun，需包含错误处理，必须返回一个tuple(status, output)；
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- [节点路径]为从根节点到目标节点的完整层级路径；
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**核心要求**
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- 指令之间必须要有一个空行；
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- 需确保测试指令的节点路径和指令的目标节点一致；
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- 所有测试指令必须要能返回。
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**响应示例**
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{\"action\":\"add_node\", \"parent\": \"192.168.1.100\", \"nodes\": \"3306端口,22端口\"}
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```dash-[目标系统->192.168.1.100->3306端口]
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mysql -u root -p 192.168.1.100
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```
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'''}] # 一个messages
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# 调用LLM生成指令
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def get_llm_instruction(self,prompt,node):
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1.由于大模型API不记录用户请求的上下文，一个任务的LLM不能并发！
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:param prompt:用户本次输入的内容
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:return: instr_list
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#添加本次输入入该节点的message队列
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message = {"role":"user","content":prompt}
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node.messages.append(message) #更新节点message
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#提交LLM
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post_time = get_local_timestr()
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if self.model == "o3-mini-2025-01-31":
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response = self.client.chat.completions.create(
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model=self.model,
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reasoning_effort="high",
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messages = node.messages
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)
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else:
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response = self.client.chat.completions.create(
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model=self.model,
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messages=node.messages
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)
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#LLM返回结果处理
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reasoning_content = ""
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content = ""
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#LLM返回处理
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if self.model == "deepseek-reasoner":
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#返回错误码：DS-https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/error_codes
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reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content #推理过程
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#print(reasoning_content)
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content = response.choices[0].message.content #推理内容
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#print(content)
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# 记录llm历史信息
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node.messages.append({'role': 'assistant', 'content': content})
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elif self.model == "deepseek-chat":
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content = response.choices[0].message
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# 记录llm历史信息
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node.messages.append(content)
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elif self.model == "o3-mini-2025-01-31":
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reasoning_content = "" #gpt不返回推理内容
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content = response.choices[0].message.content
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print(content)
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# 记录llm历史信息
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node.messages.append({'role': 'assistant', 'content': content})
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else:
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self.logger.error("处理到未预设的模型！")
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return "","","","",""
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#按格式规定对指令进行提取
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node_cmds,commands = self.fetch_instruction(content)
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return node_cmds,commands,reasoning_content, content, post_time
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def fetch_instruction(self,response_text):
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'''
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*****该函数很重要，需要一定的容错能力，解析LLM返回内容*****
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处理边界：只格式化分析LLM返回内容，指令和节点操作等交其他模块。
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节点控制指令
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渗透测试指令
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提取命令列表，包括：
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1. Python 代码块 python[](.*?)
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2. Shell 命令``dash[](.*?)```
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:param text: 输入文本
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:return: node_cmds,python_blocks,shell_blocks
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#针对llm的回复，提取节点操作数据和执行的指令----
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# 正则匹配 Python 代码块
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python_blocks = re.findall(r"```python-(.*?)```", response_text, flags=re.DOTALL)
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# 处理 Python 代码块，去除空行并格式化
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python_blocks = [block.strip() for block in python_blocks]
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#正则匹配shell指令
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shell_blocks = re.findall(f"```dash-(.*?)```", response_text, flags=re.DOTALL)
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shell_blocks = [block.strip() for block in shell_blocks]
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# 按连续的空行拆分
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# 移除 Python和dash 代码块
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text_no_python = re.sub(r"```python.*?```", "PYTHON_BLOCK", response_text, flags=re.DOTALL)
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text = re.sub(r"```dash.*?```", "SHELL_BLOCK", text_no_python, flags=re.DOTALL)
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# 这里用 \n\s*\n 匹配一个或多个空白行
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parts = re.split(r'\n\s*\n', text)
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node_cmds = []
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commands = []
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python_index = 0
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shell_index = 0
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for part in parts:
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part = part.strip()
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if not part:
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continue
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if "PYTHON_BLOCK" in part:
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# 还原 Python 代码块
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commands.append(f"python-code {python_blocks[python_index]}")
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python_index += 1
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elif "SHELL_BLOCK" in part:
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commands.append(shell_blocks[shell_index])
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shell_index +=1
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else:#其他的认为是节点操作指令--指令格式还存在不确定性，需要正则匹配，要求是JSON
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pattern = re.compile(r'\{(?:[^{}]|\{[^{}]*\})*\}')
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# 遍历所有匹配到的 JSON 结构
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# strlines = part.strip('\n') #按行拆分，避免贪婪模式下，匹配到多行的最后一个}
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# for strline in strlines:
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for match in pattern.findall(part): #正常只能有一个
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try:
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node_cmds.append(json.loads(match)) # 解析 JSON 并添加到列表
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except json.JSONDecodeError as e:#解析不了的不入队列
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self.logger.error(f"LLM-{part}-JSON 解析错误: {e}") #这是需不需要人为介入？
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return node_cmds,commands
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def test_llm(self):
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messages = [
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{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
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{"role": "user", "content": "讲个笑话吧。"}
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]
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response = self.client.chat.completions.create(
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|
model=self.model,
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|
reasoning_effort="medium",
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|
messages=messages
|
|
)
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|
print(response)
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if __name__ == "__main__":
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llm = LLMManager(3)
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