feat:更新智能体工具

.idea/workspace.xml

@@ -5,11 +5,20 @@
   </component>
   <component name="ChangeListManager">
     <list default="true" id="fca82301-8db7-46f2-bd02-1f76c1dc566b" name="Changes" comment="">
-      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/prompt/mobile.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/cache.py" afterDir="false" />
-      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/.idea/sweet-hut-agent.iml" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/.idea/sweet-hut-agent.iml" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/config/domain.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/domain/base.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/domain/bill.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/prompt/base.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/tools/base.py" afterDir="false" />
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-      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/modes/agent.py" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/modes/agent.py" afterDir="false" />
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+      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/requirements.txt" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/requirements.txt" afterDir="false" />
       <change beforePath="$PROJECT_DIR$/services.py" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/services.py" afterDir="false" />
+      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/tools/bill.py" beforeDir="false" />
     </list>
     <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
     <option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
@@ -36,35 +45,42 @@
     <option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
     <option name="showLibraryContents" value="true" />
   </component>
-  <component name="PropertiesComponent"><![CDATA[{
+  <component name="PropertiesComponent">{
-  "keyToString": {
+  &quot;keyToString&quot;: {
-    "Docker.Dockerfile.executor": "Run",
+    &quot;Docker.Dockerfile.executor&quot;: &quot;Run&quot;,
-    "FastAPI.sweet-hut-agent.executor": "Run",
+    &quot;FastAPI.sweet-hut-agent.executor&quot;: &quot;Run&quot;,
-    "RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart": "true",
+    &quot;RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart&quot;: &quot;true&quot;,
-    "RunOnceActivity.TerminalTabsStorage.copyFrom.TerminalArrangementManager.252": "true",
+    &quot;RunOnceActivity.TerminalTabsStorage.copyFrom.TerminalArrangementManager.252&quot;: &quot;true&quot;,
-    "RunOnceActivity.git.unshallow": "true",
+    &quot;RunOnceActivity.git.unshallow&quot;: &quot;true&quot;,
-    "RunOnceActivity.typescript.service.memoryLimit.init": "true",
+    &quot;RunOnceActivity.typescript.service.memoryLimit.init&quot;: &quot;true&quot;,
-    "git-widget-placeholder": "master",
+    &quot;git-widget-placeholder&quot;: &quot;master&quot;,
-    "last_opened_file_path": "D:/Projects/GithubProjects/sweet-hut-agent",
+    &quot;last_opened_file_path&quot;: &quot;D:/Projects/GithubProjects/sweet-hut-agent&quot;,
-    "node.js.detected.package.eslint": "true",
+    &quot;node.js.detected.package.eslint&quot;: &quot;true&quot;,
-    "node.js.detected.package.tslint": "true",
+    &quot;node.js.detected.package.tslint&quot;: &quot;true&quot;,
-    "node.js.selected.package.eslint": "(autodetect)",
+    &quot;node.js.selected.package.eslint&quot;: &quot;(autodetect)&quot;,
-    "node.js.selected.package.tslint": "(autodetect)",
+    &quot;node.js.selected.package.tslint&quot;: &quot;(autodetect)&quot;,
-    "nodejs_package_manager_path": "npm",
+    &quot;nodejs_package_manager_path&quot;: &quot;npm&quot;,
-    "settings.editor.selected.configurable": "com.jetbrains.python.configuration.PyActiveSdkModuleConfigurable",
+    &quot;settings.editor.selected.configurable&quot;: &quot;preferences.lookFeel&quot;,
-    "vue.rearranger.settings.migration": "true"
+    &quot;vue.rearranger.settings.migration&quot;: &quot;true&quot;
+  },
+  &quot;keyToStringList&quot;: {
+    &quot;DatabaseDriversLRU&quot;: [
+      &quot;mysql&quot;,
+      &quot;postgresql&quot;
+    ]
   }
-}]]></component>
+}</component>
   <component name="RecentsManager">
     <key name="CopyFile.RECENT_KEYS">
       <recent name="D:\Cxx\PythonProjects\sweet-hut-agent\prompt" />
       <recent name="D:\Cxx\PythonProjects\sweet-hut-agent" />
     </key>
     <key name="MoveFile.RECENT_KEYS">
+      <recent name="D:\Projects\GithubProjects\sweet-hut-agent\domain" />
       <recent name="D:\Projects\GithubProjects\sweet-hut-agent\prompt" />
     </key>
   </component>
-  <component name="RunManager" selected="FastAPI.sweet-hut-agent">
+  <component name="RunManager" selected="Docker.Dockerfile">
     <configuration name="sweet-hut-agent" type="Python.FastAPI">
       <option name="file" value="D:\Projects\GithubProjects\sweet-hut-agent\main.py" />
       <module name="sweet-hut-agent" />
@@ -92,14 +108,11 @@
       <method v="2" />
     </configuration>
     <configuration default="true" type="docker-deploy" factoryName="dockerfile" temporary="true">
-      <deployment type="dockerfile" />
+      <deployment type="dockerfile">
+        <settings />
+      </deployment>
       <method v="2" />
     </configuration>
-    <recent_temporary>
-      <list>
-        <item itemvalue="Docker.Dockerfile" />
-      </list>
-    </recent_temporary>
   </component>
   <component name="SharedIndexes">
     <attachedChunks>
@@ -123,7 +136,12 @@
       <workItem from="1783001713796" duration="2000" />
       <workItem from="1783001739320" duration="123000" />
       <workItem from="1783001898877" duration="308000" />
-      <workItem from="1783154148904" duration="5949000" />
+      <workItem from="1783154148904" duration="6214000" />
+      <workItem from="1783348720903" duration="989000" />
+      <workItem from="1783431529383" duration="837000" />
+      <workItem from="1783603121259" duration="31000" />
+      <workItem from="1783857924445" duration="1566000" />
+      <workItem from="1783910237353" duration="18018000" />
     </task>
     <servers />
   </component>
@@ -131,6 +149,6 @@
     <option name="version" value="3" />
   </component>
   <component name="com.intellij.coverage.CoverageDataManagerImpl">
-    <SUITE FILE_PATH="coverage/sweet_hut_agent$sweet_hut_agent.coverage" NAME="sweet-hut-agent Coverage Results" MODIFIED="1783163395097" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="false" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="" />
+    <SUITE FILE_PATH="coverage/sweet_hut_agent$sweet_hut_agent.coverage" NAME="sweet-hut-agent Coverage Results" MODIFIED="1783951004770" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="false" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="" />
   </component>
 </project>

agent/bill.py

@@ -1,11 +1,12 @@
 from langchain.agents import create_agent
 
 from agent.model import model
+from prompt.base import base_prompt
 from prompt.bill import bill_prompt
-from tools.bill import bill_search
+from tools.base import query_data, filter_data, analyze_data, inspect_data
 
 bill_agent = create_agent(
     model=model,
-    tools=[bill_search],
+    tools=[query_data, filter_data, inspect_data, analyze_data],
-    system_prompt=bill_prompt
+    system_prompt=f"{base_prompt}\n\n{bill_prompt}"
 )

agent/model.py

@@ -1,19 +1,5 @@
 from langchain.chat_models import init_chat_model
 
-# model = init_chat_model(
-#     model="glm-5.1",
-#     model_provider="openai",
-#     base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
-#     api_key="sk-52bcd98e9c1d45908437c4e8706eefff"
-# )
-
-# model = init_chat_model(
-#     model="GLM-5-Turbo",
-#     model_provider="openai",
-#     base_url="https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4",
-#     api_key="ea3f96fd542f4bab805a719cf3063cd6.HCRhCV7nqwkDsVKm",
-# )
-
 model = init_chat_model(
     model="deepseek-v4-flash",
     model_provider="openai",

cache.py

@@ -0,0 +1,2 @@
+_GLOBAL_RAW_CACHE = {}       # {domain: list[dict]}
+_GLOBAL_FILTERED_CACHE = {}  # {domain: list[dict]}

config/domain.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Callable, Dict, List, Optional
+
+
+@dataclass
+class MetricConfig:
+    """
+    指标字段配置（完全去业务语义）
+    """
+    field: str  # 原始字段名，如 amount
+    name: str  # 展示名称，如 实收金额 / 时长 / 评分
+    agg: str = "sum"  # 聚合方式：sum / mean / max / min / count
+    format: str = "auto"  # 展示格式：auto / money / number:2 / int / duration
+
+
+class DomainConfig:
+    def __init__(
+            self,
+            name: str,
+            api_url: str,
+            entity_name: str,
+            field_name_map: Dict[str, str],
+            detail_fields: List[str] | None = None,
+            search_fields: List[str] | None = None,
+            metrics: Optional[List[MetricConfig]] = None,
+            token_getter: Callable[[], str] | None = None,
+            auth_header: str = "Authorization",
+            date_field: str = "date",
+            primary_key: str = "id",
+    ):
+        self.name = name
+        self.api_url = api_url
+        self.entity_name = entity_name
+        self.field_name_map = field_name_map
+        self.detail_fields = detail_fields or []
+        self.search_fields = search_fields or []
+        self.metrics: List[MetricConfig] = metrics or []
+
+        self.token_getter = token_getter
+        self.auth_header = auth_header
+        self.date_field = date_field
+        self.primary_key = primary_key
+
+        self._metric_map: Dict[str, MetricConfig] = {
+            m.field: m for m in self.metrics
+        }
+
+    def get_metric(self, field: str) -> Optional[MetricConfig]:
+        return self._metric_map.get(field)
+
+    def metric_fields(self) -> List[str]:
+        return [m.field for m in self.metrics]
+
+    def has_metric(self, field: str) -> bool:
+        return field in self._metric_map
+
+    def get_chinese_name(self, field: str) -> str:
+        return self.field_name_map.get(field, field)
+
+
+_DOMAINS: Dict[str, DomainConfig] = {}
+
+
+def register_domain(config: DomainConfig):
+    print("注册业务域：", config.name)
+    _DOMAINS[config.name] = config
+
+
+def get_domain(name: str) -> DomainConfig:
+    if name not in _DOMAINS:
+        raise ValueError(f"未注册的业务域：{name}")
+    return _DOMAINS[name]

domain/base.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+from config.domain import register_domain, DomainConfig
+from domain.bill import *
+
+
+def init_domains():
+    register_domain(DomainConfig(
+        name="bill",
+        api_url=f"{BILL_BASE_URL}bill/summary",
+        entity_name="账单",
+        field_name_map=BILL_FIELD_NAME_MAP,
+        detail_fields=BILL_DETAIL_FIELDS,
+        search_fields=BILL_SEARCH_FIELDS,
+        metrics=BILL_METRICS,
+        token_getter=get_bill_token,
+        auth_header="satoken",
+        date_field="date",
+    ))

domain/bill.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import requests
+
+from config.domain import MetricConfig
+
+BILL_BASE_URL = "https://cxx0822.s.3q.hair/home-api/"
+USERNAME = "Cxx0822"
+PASSWORD = "19940822Cxx"
+
+_BILL_RAW_CACHE = None
+_BILL_FILTERED_CACHE = None
+
+
+def get_bill_token():
+    resp = requests.post(
+        f"{BILL_BASE_URL}session",
+        params={"name": USERNAME, "password": PASSWORD},
+        timeout=10,
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()["saToken"]["tokenValue"]
+
+
+BILL_FIELD_NAME_MAP = {
+    "date": "账单日期",
+    "bookName": "账本名称",
+    "type": "账单类型",
+    "category": "账单类别",
+    "location": "账单地点",
+    "payAccount": "支付账户",
+    "amount": "金额",
+    "content": "账单内容",
+    "remark": "备注",
+}
+
+BILL_DETAIL_FIELDS = ["date", "bookName", "type", "customer", "category",
+                      "location", "payAccount", "amount", "content", "remark"]
+
+BILL_SEARCH_FIELDS = ["location", "content", "remark"]
+
+BILL_METRICS = [MetricConfig("amount", "金额", agg="sum", format="money")]

main.py

@@ -1,11 +1,21 @@
+from contextlib import asynccontextmanager
+
 from fastapi import FastAPI
 from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware
 from starlette.responses import StreamingResponse
 
+from domain.base import init_domains
 from modes.agent import QueryRequest
 from services import query_bill_agent
 
-app = FastAPI(title="Integrate Agent API")
+
+@asynccontextmanager
+async def lifespan(app: FastAPI):
+    init_domains()
+    yield
+
+
+app = FastAPI(title="Integrate Agent API", lifespan=lifespan)
 
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,

prompt/base.py

@@ -0,0 +1,108 @@
+base_prompt = """
+你是一个数据分析助手，能够通过通用工具对任意业务域的数据进行查询、筛选、检索与统计分析。
+
+# 一、可用工具（严格按签名调用）
+## 1. query_data
+- 作用：按时间范围查询指定业务域的原始数据
+- 参数：
+  - domain：业务域名称
+  - start_date：YYYY-MM-DD
+  - end_date：YYYY-MM-DD
+- 示例：
+  query_data(domain="repair", start_date="2026-01-01", end_date="2026-01-31")
+
+## 2. filter_data（筛选 + 检索）
+- 作用：缩小数据集范围（不展示明细）
+- 参数：
+  - domain：业务域名称
+  - filters：结构化筛选条件（AND）
+  - search：关键词检索（OR）
+
+- filters 结构：
+  {
+    "field": "字段英文名",
+    "op": "eq | ne | contains | not_contains",
+    "value": "值"
+  }
+
+- 示例：
+  filter_data(
+    domain="repair",
+    filters=[{"field": "deviceModel", "op": "eq", "value": "销售机"}],
+    search=["钢丝绳"]
+  )
+
+## 3. inspect_data（查看明细）
+- 作用：对筛选后的数据进行排序、抽样并展示明细
+- 参数：
+  - domain
+  - sort_by：排序字段（如 amount）
+  - ascending：是否升序（默认 False，即降序）
+  - top_n：返回条数（如 1 / 10）
+- 示例：
+  inspect_data(domain="bill", sort_by="amount", ascending=False, top_n=10)
+  
+## 4. analyze_data（统计分析）
+- 作用：对筛选后的数据进行多维度统计
+- 参数：
+  - domain：业务域名称
+  - dimensions：英文维度字段列表（统计视角）
+
+- 示例：
+  analyze_data(domain="repair", dimensions=["province", "deviceName", "faultType"])
+
+# 二、工具调用硬性规则
+
+- 每轮对话，每个工具最多调用 1 次
+- 禁止循环调用工具
+- 禁止在 analyze_data 之后再次调用任何工具
+- 工具调用顺序原则：
+  1. query_data（必须第一步）
+  2. filter_data（按需）
+  3. inspect_data（查看明细，按需）
+  4. analyze_data（统计分析，按需）
+- 查看明细 ≠ 统计分析，二者只选其一
+
+# 三、统计口径规则（全局生效）
+
+- 默认统计指标为「记录条数」
+- 默认不进行任何去重（包括设备、客户、订单等）
+- 如需按实体维度统计（如设备数、客户数），必须在 dimensions 中明确指定该字段
+- 统计结果中，指标统一称为「数量」
+
+# 四、日期处理规则
+
+- 用户未指定日期时，默认使用最近 90 天
+- 用户说“全部 / 所有数据”：
+  - 起始日期：2026-01-01
+  - 结束日期：当天
+- 回答开头必须声明时间范围
+
+# 五、空值处理规则
+
+- null / 空字符串 / 字段缺失 统一显示为：「未填写」
+- 统计时，「未填写」必须作为独立一项展示
+
+# 六、输出规则
+
+- 禁止输出原始 JSON
+- 明细展示：
+  - ≤ 20 条：直接展示完整明细
+  - 21–50 条：先告知数量，询问是否查看明细
+  - > 50 条：不展示明细，建议缩小范围
+- 明细中不得使用表格
+- 统计分析时不得同时展示明细
+- 所有维度名称使用中文（见业务映射表）
+
+# 七、执行流程
+
+1. 解析用户意图与时间范围
+2. 调用 query_data
+3. 如有筛选或检索需求，调用 filter_data
+4. 判断用户意图：
+   - 若用户要求“统计 / 分析 / 汇总 / 占比 / 趋势 / 排行”
+     → 调用 analyze_data
+   - 若用户仅要求“列出 / 查看 / 有哪些 / 明细”
+     → 不调用 analyze_data，直接展示 filter_data 返回的明细
+5. 输出最终回答，立即结束
+"""

prompt/bill.py

@@ -1,36 +1,8 @@
 bill_prompt = """
-你是一个个人账单查询助手，负责帮助用户查询账单记录。
+# 业务域：账单记录
+domain：bill
 
-# 可调用的工具
+## 一、字段映射表（英文 → 中文）
-- bill_search(start_date, end_date)
-  - 用于查询指定日期范围内的所有账单
-  - 日期格式：YYYY-MM-DD
-  - 该接口不区分收入和支出，会一并返回
-
-# 日期推断规则（非常重要）
-当用户未明确给出日期时，你必须先按以下规则推断 start_date 和 end_date，再调用工具：
-
-- 近期 / 最近：今天之前的 30 天
-- 本月：当前自然月（如 2026-08-01 ~ 2026-08-31）
-- 上个月：上一个自然月
-- 本季度：当前季度（Q1: 01-01~03-31，依此类推）
-- 上半年：01-01 ~ 06-30
-- 下半年：07-01 ~ 12-31
-- 今年 / 本年：当前自然年
-- 去年：上一年自然年
-- 无时间描述：默认最近 90 天
-
-# 示例
-- 用户：帮我看看最近的账单
-  → 推断为最近 30 天 → 调用 bill_search
-
-- 用户：查一下这个月的支出
-  → 推断为本月日期范围 → 调用 bill_search，后续再用文本过滤支出
-
-- 用户：上半年收入怎么样
-  → 推断为 01-01 ~ 06-30 → 调用 bill_search，再自行判断 type = income
-
-# 返回字段说明（JSON）
 - id: 账单ID
 - bookName: 账本名称
 - type: 账单类型（income / expense）
@@ -42,8 +14,27 @@ bill_prompt = """
 - remark: 备注
 - date: 账单日期（yyyy-MM-dd）
 
-# 行为准则
+## 二、枚举字段类型
-- 用户未指定日期时，必须先按上述规则推断日期范围
+
-- 查询前应在回复中说明使用的查询条件，例如：“为您查询本月（2026-08-01 ~ 2026-08-31）的支出账单：”
+### 账单类型
-- 查询完成后，对账单进行解读（收入 / 支出 / 分类 / 汇总）
+income：收入
+expense：支出
+
+## 三、默认统计维度
+账单日期
+账本名称
+账单类型
+账单类别
+支付账户
+
+## 四、明细展示字段顺序
+账单日期
+账本名称
+账单类型
+账单类别
+账单地点
+支付账户
+金额
+账单内容
+备注
 """

requirements.txt

@@ -9,3 +9,4 @@ SQLAlchemy~=2.0.48
 langchain-core~=1.2.17
 langchain~=1.2.10
 starlette~=0.52.1
+pandas

services.py

@@ -12,12 +12,10 @@ async def query_bill_agent(query: QueryRequest):
         print(query)
         today = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
 
-        date_content = (
+        messages: list[BaseMessage] = [
-            f"[当前系统日期: {today}]\n\n"
+            SystemMessage(content=f"当前系统日期：{today}"),
-            f"{query.message}"
+            HumanMessage(content=query.message),
-        )
+        ]
-
-        messages: list[BaseMessage] = [HumanMessage(content=date_content)]
 
         if query.platform == "mobile":
             messages.insert(0, SystemMessage(content=mobile_prompt))

tools/base.py

@@ -0,0 +1,338 @@
+from langchain_core.tools import tool
+import requests
+import pandas as pd
+from cache import _GLOBAL_RAW_CACHE, _GLOBAL_FILTERED_CACHE
+from config.domain import get_domain
+
+MAX_DETAIL_COUNT = 20
+MAX_CONFIRM_COUNT = 50
+
+
+@tool
+def query_data(domain: str, start_date: str, end_date: str) -> str:
+    """
+    按时间范围查询任意业务域的原始数据。
+
+    参数：
+    - domain: 业务域名称（如 repair）
+    - start_date: YYYY-MM-DD
+    - end_date: YYYY-MM-DD
+    """
+    print(f"[TOOL] query_data | domain={domain} | {start_date} ~ {end_date}")
+
+    cfg = get_domain(domain)
+    token = cfg.token_getter()
+
+    print(f"[TOOL] query_data | api_url={cfg.api_url}")
+
+    resp = requests.get(
+        cfg.api_url,
+        params={"startDate": start_date, "endDate": end_date},
+        headers={cfg.auth_header: token},
+        timeout=15,
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    data = resp.json()
+
+    _GLOBAL_RAW_CACHE[domain] = data
+    _GLOBAL_FILTERED_CACHE[domain] = data
+
+    print(f"[TOOL] query_data | fetched={len(data)} rows")
+    return f"已获取 {len(data)} 条 {cfg.entity_name} 数据（{start_date} ~ {end_date}）"
+
+
+@tool
+def filter_data(domain: str, filters: list[dict] | None = None, search: list[str] | None = None) -> str:
+    """
+    对数据进行筛选与检索。
+
+    参数：
+    - domain: 业务域名称
+    - filters: 结构化筛选条件（AND）
+    - search: 关键词检索（OR）
+
+    示例：
+    {
+      "domain": "repair",
+      "filters": [{"field": "deviceModel", "op": "eq", "value": "销售机"}],
+      "search": ["钢丝绳"]
+    }
+    """
+    print(f"[TOOL] filter_data | domain={domain}")
+
+    if filters:
+        print(f"[TOOL] filter_data | filters={filters}")
+    if search:
+        print(f"[TOOL] filter_data | search={search}")
+
+    if domain not in _GLOBAL_RAW_CACHE:
+        return f"⚠️ 请先调用 query_data 查询 {domain} 数据"
+
+    cfg = get_domain(domain)
+    df = pd.DataFrame(_GLOBAL_RAW_CACHE[domain])
+    original_len = len(df)
+
+    # ---------- 筛选（AND） ----------
+    if filters:
+        for f in filters:
+            field, op, value = f["field"], f["op"], f["value"]
+            if field not in df.columns:
+                continue
+
+            col = df[field]
+            # 处理多值情况
+            if col.apply(lambda x: isinstance(x, (list, tuple, set))).any():
+                if op == "contains":
+                    col = col.apply(lambda x: value in x if isinstance(x, (list, tuple, set)) else False)
+                elif op == "not_contains":
+                    col = col.apply(lambda x: value not in x if isinstance(x, (list, tuple, set)) else True)
+                df = df[col]
+                continue
+
+            # 单值转为字符串比较
+            col = col.astype(str)
+            if op == "eq":
+                df = df[col == value]
+            elif op == "ne":
+                df = df[col != value]
+            elif op == "contains":
+                df = df[col.str.contains(value, na=False)]
+            elif op == "not_contains":
+                df = df[~col.str.contains(value, na=False)]
+
+    # ---------- 检索（OR） ----------
+    if search:
+        mask = pd.Series(False, index=df.index)
+        for kw in search:
+            for field in cfg.search_fields:
+                if field not in df.columns:
+                    continue
+                # 如果包含就表示命中
+                mask |= df[field].astype(str).str.contains(kw, na=False)
+        df = df[mask]
+
+    filtered_len = len(df)
+    _GLOBAL_FILTERED_CACHE[domain] = df.to_dict("records")
+
+    print(f"[TOOL] filter_data | original={original_len} filtered={filtered_len}")
+
+    base = f"筛选完成。原始：{original_len} 条，筛选后：{filtered_len} 条。"
+
+    if filtered_len == 0:
+        return base + "未命中任何记录。"
+
+    if filtered_len <= MAX_CONFIRM_COUNT:
+        return base + "如需查看明细，请调用 inspect_data。"
+    else:
+        return base + "数据量较大，建议进一步缩小筛选范围后再查看明细。"
+
+
+@tool
+def inspect_data(domain: str, sort_by: str | None = None, ascending: bool = False, top_n: int | None = None) -> str:
+    """
+    对筛选后的数据进行排序、抽样并按安全策略展示明细。
+
+    展示策略：
+    - ≤ 20 条：直接展示
+    - 21–50 条：询问用户是否查看
+    - > 50 条：拒绝展示，建议缩小范围
+
+    参数：
+    - domain: 业务域名称
+    - sort_by: 排序字段
+    - ascending: 是否升序（默认 False，即降序）
+    - top_n: 返回条数（可选，不传则使用展示策略）
+    """
+    print(f"[TOOL] inspect_data | domain={domain}")
+    print(f"[TOOL] inspect_data | sort_by={sort_by}, ascending={ascending}, top_n={top_n}")
+
+    if domain not in _GLOBAL_FILTERED_CACHE:
+        print(f"[TOOL] inspect_data | ERROR: filtered cache missing for {domain}")
+        return f"⚠️ 请先调用 filter_data 或 query_data 确定数据集"
+
+    cfg = get_domain(domain)
+    df = pd.DataFrame(_GLOBAL_FILTERED_CACHE[domain])
+    total_after_filter = len(df)
+    print(f"[TOOL] inspect_data | filtered_rows={total_after_filter}")
+
+    # ---------- 排序 ----------
+    if sort_by:
+        if sort_by not in df.columns:
+            print(f"[TOOL] inspect_data | ERROR: sort_by field={sort_by} not exist")
+            return f"⚠️ 字段 {sort_by} 不存在，无法排序"
+
+        try:
+            df[sort_by] = pd.to_numeric(df[sort_by], errors="raise")
+        except Exception:
+            pass
+
+        df = df.sort_values(sort_by, ascending=ascending)
+        print(f"[TOOL] inspect_data | sorted by {sort_by} ascending={ascending}")
+
+    # ---------- 抽样（TopN 优先于展示策略） ----------
+    if top_n:
+        df = df.head(top_n)
+        print(f"[TOOL] inspect_data | sampled top_n={top_n}")
+    else:
+        # 未指定 top_n 时，仍可能受展示策略限制
+        pass
+
+    final_len = len(df)
+    print(f"[TOOL] inspect_data | final_rows={final_len}, show_fields={cfg.detail_fields}")
+
+    if df.empty:
+        return "⚠️ 当前数据集为空，无法展示明细。"
+
+    # ---------- 展示策略（核心） ----------
+    # 情况 1：少量数据，直接展示
+    if final_len <= MAX_DETAIL_COUNT:
+        lines = [f"💡 共展示 {final_len} 条记录"]
+        for _, row in df.iterrows():
+            lines.append("---")
+            for fld in cfg.detail_fields:
+                if fld not in row:
+                    continue
+                val = row[fld]
+                if pd.isna(val) or val == "":
+                    val = "未填写"
+                lines.append(f"- {cfg.get_chinese_name(fld)}：{val}")
+        print(f"[TOOL] inspect_data | rendered directly")
+        return "\n".join(lines)
+
+    # 情况 2：中等数据量，询问用户
+    if final_len <= MAX_CONFIRM_COUNT:
+        print(f"[TOOL] inspect_data | confirm required")
+        return (
+            f"筛选后共 {final_len} 条记录，是否查看明细？\n"
+            f"（提示：可使用 top_n 参数只查看前 N 条，如最大的一笔）"
+        )
+
+    # 情况 3：数据量过大，拒绝展示
+    print(f"[TOOL] inspect_data | too large, rejected")
+    return (
+        f"数据量过大（{final_len} 条），暂不展示明细。\n"
+        f"建议：缩小筛选范围；\n"
+    )
+
+
+@tool
+def analyze_data(domain: str, dimensions: list[str], metrics: list[str] | None = None) -> str:
+    """
+    对数据进行多维度统计分析。
+
+    参数：
+    - domain: 业务域名称
+    - dimensions: 英文维度字段列表（如 ["category", "merchant"]）
+    - metrics: 指标字段列表（如 ["amount"]）
+               若不传，仅统计条数
+
+    示例：
+    {
+      "domain": "bill",
+      "dimensions": ["category"],
+      "metrics": ["amount"]
+    }
+    """
+    print(f"[TOOL] analyze_data | domain={domain} | dimensions={dimensions} | metrics={metrics}")
+
+    if domain not in _GLOBAL_FILTERED_CACHE:
+        return f"⚠️ 请先调用 query_data 查询 {domain} 数据"
+
+    cfg = get_domain(domain)
+    df = pd.DataFrame(_GLOBAL_FILTERED_CACHE[domain])
+
+    # ---------- 基础信息 ----------
+    lines = [
+        "统计完成。",
+        f"数据总量：{len(df)} 条",
+        f"统计维度：{', '.join(cfg.get_chinese_name(d) for d in dimensions)}",
+    ]
+
+    metrics = metrics or []
+    metric_meta = {m.field: m for m in cfg.metrics if m.field in metrics}
+
+    if metric_meta:
+        metric_names = ", ".join(m.name for m in metric_meta.values())
+        lines.append(f"统计指标：条数、{metric_names}\n")
+    else:
+        lines.append("")
+
+    # ---------- 按维度统计 ----------
+    for field in dimensions:
+        if field not in df.columns:
+            continue
+
+        col = df[field]
+
+        # 多值字段拆行
+        if col.apply(lambda x: isinstance(x, (list, tuple, set))).any():
+            print(f"[WARN] analyze_data | field={field} is multi-value, metrics may be duplicated")
+            df_tmp = df.explode(field)
+        else:
+            df_tmp = df
+
+        # 构建聚合规则
+        agg_dict = {
+            "数量": (cfg.primary_key, "count")
+        }
+
+        for m in metrics:
+            meta = cfg.get_metric(m)
+            if not meta or meta.field not in df_tmp.columns:
+                continue
+            agg_dict[meta.name] = (meta.field, meta.agg)
+
+        if not agg_dict:
+            continue
+
+        agg = (
+            df_tmp.groupby(field, dropna=False)
+            .agg(**agg_dict)
+            .sort_values("数量", ascending=False)
+            .reset_index()
+        )
+
+        lines.append(f"【{cfg.get_chinese_name(field)}】")
+
+        for _, row in agg.iterrows():
+            parts = [f"{row[field]}：{int(row['数量'])} 条"]
+
+            for m in metrics:
+                meta = cfg.get_metric(m)
+                if not meta:
+                    continue
+
+                col_name = meta.name
+                if col_name not in row:
+                    continue
+
+                val = row[col_name]
+                parts.append(
+                    f"{meta.name} {format_value(val, meta.format)}"
+                )
+
+            lines.append("，".join(parts))
+
+        lines.append("")
+
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def format_value(val, fmt: str) -> str:
+    if pd.isna(val):
+        return "—"
+
+    if fmt == "money":
+        return f"¥{val:,.2f}"
+    if fmt == "duration":
+        return f"{val:.1f} 分钟"
+    if fmt == "percent":
+        return f"{val * 100:.1f}%"
+    if fmt.startswith("number:"):
+        prec = int(fmt.split(":")[1])
+        return f"{val:.{prec}f}"
+    if fmt == "int":
+        return f"{int(val)}"
+
+    # auto / fallback
+    return str(val)

tools/bill.py

@@ -1,67 +0,0 @@
-from langchain_core.tools import tool
-import requests
-
-BASE_URL = "https://cxx0822.s.3q.hair/home-api/"
-USERNAME = "Cxx0822"
-PASSWORD = "19940822Cxx"
-
-
-def get_token() -> str:
-    """
-    调用登录接口，返回 saToken.tokenValue
-    """
-    params = {
-        "name": USERNAME,
-        "password": PASSWORD
-    }
-
-    try:
-        resp = requests.post(f"{BASE_URL}session", params=params, timeout=10)
-        resp.raise_for_status()
-        data = resp.json()
-
-        # 按你给的返回结构取值
-        token_value = data["saToken"]["tokenValue"]
-        return token_value
-
-    except requests.exceptions.RequestException as e:
-        raise RuntimeError(f"登录失败，无法获取 token: {e}")
-    except KeyError as e:
-        raise RuntimeError(f"登录响应结构异常，未找到 tokenValue: {e}")
-
-
-@tool
-def bill_search(start_date: str, end_date: str) -> str:
-    """
-    查询账单列表。
-
-    参数说明：
-    - start_date (必填):
-        - 开始日期，格式：YYYY-MM-DD
-        - 示例：2026-06-01
-    - end_date (必填):
-        - 结束日期，格式：YYYY-MM-DD
-        - 示例：2026-07-01
-    """
-
-    print(f"start_date: {start_date}, end_date: {end_date}")
-
-    params = {
-        "bookName": "",
-        "type": "",
-        "startDate": start_date,
-        "endDate": end_date
-    }
-
-    token = get_token()
-
-    headers = {
-        "satoken": token
-    }
-
-    try:
-        resp = requests.get(f"{BASE_URL}bill/summary", params=params, headers=headers, timeout=10)
-        resp.raise_for_status()
-        return resp.text
-    except Exception as e:
-        return f"查询账单失败: {e}"