s10

ReACT 报告

分析层

多策略检索驱动的预测报告生成

ReACT 推理循环 + InsightForge/PanoramaSearch 多策略检索工具链

报告引擎先规划大纲，再逐章节进入「思考→工具调用→反思→写作」循环，通过多种检索策略从丰富后的图谱中提取洞察

📊

如何从丰富后的知识图谱中提取有价值的预测洞察？

仿真完成后，知识图谱中同时包含原始文档知识和仿真产生的新知识。Report Agent 需要智能地从这个丰富图谱中检索信息，组织成结构化的预测报告。它采用 ReACT 推理循环（思考→工具调用→反思→写作），通过多种检索策略获取不同深度的洞察。

总览

报告生成引擎是 MiroFish 最复杂的模块（~2550 行代码）。它实现了 ReACT（Reasoning + Acting）推理模式：先规划报告大纲，然后逐章节进入「思考→工具调用→反思→写作」循环。通过 4 种检索工具从丰富后的图谱中提取洞察。

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Key Source Code

ReACT 循环：每个章节经历「思考→工具→反思→写作」的多轮推理

backend/app/services/report_agent.py

class ReportAgent:
    def _define_tools(self):
        self.tools = {
            "InsightForge": "深度混合搜索：分解查询为子问题，逐个检索后聚合",
            "PanoramaSearch": "全景搜索：包含过期/失效的边，获取历史视角",
            "QuickSearch": "快速搜索：简单直接的图谱检索",
            "InterviewAgents": "智能体采访：选择相关Agent进行访谈",
        }

    def _generate_section_react(self, section_title, ...):
        for iteration in range(max_tool_calls):
            # 1. 思考：LLM 决定需要什么信息
            thought = llm.chat([...messages, "你需要什么信息？"])
            # 2. 工具调用：执行检索
            if has_tool_call(thought):
                tool_result = execute_tool(thought)
                messages.append(tool_result)
            # 3. 反思：评估信息是否充分
            if has_final_answer(thought):
                return extract_content(thought)
        # 4. 写作：生成章节内容

python

InsightForge：最强大的检索策略，LLM 分解查询后多路检索聚合

backend/app/services/zep_tools.py

class ZepToolsService:
    def insight_forge(self, graph_id, query):
        """深度混合搜索"""
        # 1. LLM 将复杂查询分解为 3-5 个子问题
        sub_questions = llm.chat_json([{
            "content": f"将以下查询分解为子问题: {query}"
        }])
        # 2. 对每个子问题执行 Zep 图谱搜索
        all_results = []
        for sub_q in sub_questions:
            results = self.search_graph(graph_id, sub_q)
            all_results.extend(results)
        # 3. 去重 + 本地搜索补充
        all_results = deduplicate(all_results)
        local_results = self._local_search(graph_id, query)
        all_results.extend(local_results)
        # 4. 返回聚合结果
        return InsightForgeResult(
            query=query, sub_questions=sub_questions,
            results=all_results)

python