fix: Delete non-core code in test and README_cot documentation, leaving only the most basic code
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zxmfke
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@@ -1,102 +0,0 @@
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# Chain of Thought (CoT) 模式实现
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本文档介绍了 OpenManus 中的 Chain of Thought (CoT) 模式实现及使用方法。
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## 什么是 Chain of Thought
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Chain of Thought（思维链）是一种提示大语言模型展示其推理过程的方法，通过显示模型如何一步步思考问题，从而得出更准确的结论。与 ReAct（Reasoning and Acting）模式不同，CoT 专注于思考过程的展示，而不涉及工具的使用和执行。
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## CoT 与 ReAct 的区别
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|特性|CoT（思维链）|ReAct（推理行动）|
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|主要目的|展示详细的思考过程|执行操作并与环境交互|
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|使用工具|不使用工具|使用各种工具执行操作|
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|步骤数|通常只需一步完成|多步骤循环（思考-行动-观察）|
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|适用场景|复杂推理、数学问题、逻辑题|任务执行、信息检索、编程等|
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|输出重点|思考过程和最终答案|工具调用结果和执行状态|
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## 实现概述
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CoT 模式的实现包括以下文件：
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1. `app/agent/cot.py` - CoT 代理实现
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2. `app/prompt/cot.py` - CoT 特定的提示模板
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CoT Agent 继承自 BaseAgent，实现了一个简单的思考步骤，不包含工具调用。
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## 使用方法
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### 方法一：使用选择器脚本
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使用项目根目录的 `select_agent.py` 脚本，可以选择不同的代理模式：
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```bash
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python select_agent.py
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```
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然后选择 "2" 使用 CoT 模式。
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### 方法二：直接运行示例
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项目包含两个示例脚本：
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1. 基本 CoT 示例：
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```bash
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python examples/cot_agent_example.py
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```
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2. 多步骤 CoT 对话示例：
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```bash
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python examples/multi_step_cot_example.py
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```
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### 方法三：在代码中使用
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在你的代码中使用 CoT 代理：
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```python
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from app.agent import CoTAgent
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async def main():
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agent = CoTAgent()
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result = await agent.run("你的问题或提示")
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print(result)
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```
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## 定制 CoT
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要定制 CoT 的行为，可以修改以下部分：
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1. 修改系统提示：编辑 `app/prompt/cot.py` 中的 `SYSTEM_PROMPT`
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2. 调整输出格式：通过修改系统提示中的指示来改变输出格式
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3. 增加特定领域知识：根据需要在系统提示中添加特定领域的专业知识或指导
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## 高级用法
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### 多步骤推理
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对于需要多步推理的复杂问题，可以设置更多的步骤：
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```python
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agent = CoTAgent(max_steps=3)
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```
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然后使用 `step()` 方法进行逐步推理，在每步之间可以添加新的用户输入。
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### 与其他模式结合
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可以考虑将 CoT 与其他模式结合使用，例如：
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- 先使用 CoT 分析问题和制定计划
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- 然后使用 ReAct 执行具体操作
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## 故障排除
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如果遇到以下问题：
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1. **回答过于简短**：调整系统提示，强调需要详细的思考过程
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2. **没有遵循格式**：检查系统提示中的格式指导，确保清晰明确
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3. **性能问题**：CoT 适合较复杂的推理任务，对于简单问题可能显得冗长
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@@ -1,33 +0,0 @@
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#!/usr/bin/env python3
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"""
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CoT Agent Example - Demonstrates how to use Chain of Thought mode for reasoning
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"""
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import asyncio
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import sys
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from pathlib import Path
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# Add project root directory to path
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sys.path.append(str(Path(__file__).resolve().parent.parent))
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from app.agent import CoTAgent
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from app.logger import logger
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async def main():
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# Create CoT agent
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agent = CoTAgent()
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# Provide a problem that requires thinking
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question = "How do you put an elephant into a refrigerator?"
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logger.info(f"Question: {question}")
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# Run the agent and get results
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result = await agent.run(question)
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logger.info(f"Execution complete!")
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(main())
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@@ -1,60 +0,0 @@
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||||
#!/usr/bin/env python3
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||||
"""
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||||
Agent Selector - Allows users to choose different agent modes
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||||
"""
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||||
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||||
import asyncio
|
||||
import sys
|
||||
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||||
from app.agent import CoTAgent
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||||
from app.agent.manus import Manus
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||||
from app.logger import logger
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||||
async def run_cot_agent():
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"""Run Chain of Thought agent"""
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agent = CoTAgent()
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prompt = input("Enter your question: ")
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if not prompt.strip():
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logger.warning("Empty question provided")
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return
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logger.warning("Processing your question...")
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result = await agent.run(prompt)
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logger.info("Question processing completed")
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async def run_react_agent():
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"""Run ReAct agent (Manus)"""
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agent = Manus()
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prompt = input("Enter your request: ")
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||||
if not prompt.strip():
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logger.warning("Empty request provided")
|
||||
return
|
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|
||||
logger.warning("Processing your request...")
|
||||
await agent.run(prompt)
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logger.info("Request processing completed")
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async def main():
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print("\nSelect the agent mode to use:")
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print("1. ReAct mode - Can use tools to execute tasks")
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print("2. Chain of Thought (CoT) mode - Shows detailed thinking process")
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choice = input("\nEnter option (1 or 2): ").strip()
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if choice == "1":
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await run_react_agent()
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elif choice == "2":
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await run_cot_agent()
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else:
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print("Invalid choice, please enter 1 or 2")
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||||
if __name__ == "__main__":
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try:
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||||
asyncio.run(main())
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||||
except KeyboardInterrupt:
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logger.warning("Operation interrupted")
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||||
sys.exit(0)
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