恋爱咨询 Agent（LangGraph 多 Agent 系统）

基于 LangGraph 的恋爱咨询多 Agent 流水线：分析师 → 咨询师 → 评审员 → 终结者，使用 DeepSeek（兼容 OpenAI API）生成分析报告与回复建议。

状态与图结构

• State：AgentState（Pydantic）

  • raw_text: 用户输入的聊天文本
  • fixed_profile: 性格标签、星盘报告、八字等固定信息（初始化时传入）
  • context_snapshot: 分析得到的矛盾点、情绪等
  • suggestions: 多条回复建议及策略
  • critic_result: 评审结果
  • final_report: 最终推荐回复与行动清单

• 图：START → AnalyzerAgent → ConsultantAgent → CriticAgent → FinalizerAgent → END

环境与运行

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env        # 编辑 .env 填入 DEEPSEEK_API_KEY
python run.py

项目结构

├── src/              # 图与 Agent 逻辑
├── natal_chart_report.txt   # 星盘报告（示例占位，请替换）
├── run.py            # 入口
├── .env.example       # 环境变量示例（复制为 .env 并填写）
├── .gitignore
├── requirements.txt
└── README.md

各 Agent 输入输出（简要）

节点	输入	输出
AnalyzerAgent	raw_text, fixed_profile	context_snapshot
ConsultantAgent	context_snapshot	suggestions（3 条策略）
CriticAgent	context_snapshot, suggestions	critic_result
FinalizerAgent	suggestions, critic_result	final_report