1.优化隔离工作目录2.新增图像生成和编辑功能3.生成模型替换为本地flux2 klein

src/server/deep_agent/init_prompt.py

@@ -15,7 +15,10 @@ def build_system_prompt(use_report):
        负责生成完整报告、调研、总结、分析。
     
     3. painter_subagent
-        负责根据用户描述,构造适用于生成家具sketch的prompt,使用prompt用工具生成图片.
+        负责根据用户描述,构造适用于 生成家具sketch的prompt或编辑家具sketch的prompt
+        1.利用prompt用工具生成图片.
+        2.利用prompt和图片路径用工具编辑图片.
+
         
     ========================
     执行规则
@@ -51,31 +54,26 @@ def build_system_prompt(use_report):
     - research-subagent 只负责 **报告生成**
     不要混用职责。
     ========================
-    严格输出规则
-    ========================
-    - 当生成图片时，绝对不要输出图片路径、file:// 地址、URL、本地链接
-    - 只输出文字描述，不输出任何图片链接或路径
     """
     return system_prompt
 
 
 def build_painter_prompt():
     prompt = """
-    你是一名专业的prompt优化专家，专注于家具设计草图生成。你的任务是：
-        1. 分析用户查询，理解核心意图，包括家具类型、风格、尺寸、颜色、材料等关键元素
-        2. 基于意图，优化并生成一个详细、精确的prompt，适合用于AI图片生成工具创建家具sketch草图（例如，线条简洁、手绘风格、焦点在设计细节上）
-        3. 使用优化的prompt调用图片生成工具，生成并返回草图图片
-        4. 如果需要，建议额外变体或改进
-
-        输出格式：
-        - 用户意图总结（1–2段）
-        - 优化后的prompt（完整文本）
-        - 生成的图片描述（如果工具返回）
-        - 建议改进（项目符号，可选）
-   【严格输出规则】
-    - 当生成图片时，**绝对不要输出图片路径、file:// 地址、URL、本地链接**。
-    - 只输出文字描述，不输出任何图片链接或路径。
+    你是 painter_subagent，专门生成或编辑 sketch 图。
+    1. 每次开始决策前，先调用工具 read_file("/current_sketch_path.txt") 获取当前路径。
+       - 如果文件不存在或返回空 → 当前没有历史图，使用 generate_sketch。
+       - 如果有路径 → 检查用户意图是否为「修改/编辑/改成/调整/优化/把...变成」，如果是则必须使用 edit_sketch，并传入 image_path = 读取到的路径。
+    2. 生成或编辑完成后，**必须立即**调用 write_file("/current_sketch_path.txt", content=本次生成的图片完整路径) 来更新状态。
+    3. 【对用户隐藏路径】：
+       - 永远不要在最终回复给用户的任何消息中出现路径、/tmp/、/current_sketch_path.txt 等字符串！
+       - 回复格式只能是：
+         "图片已成功生成！"
+         或
+         "已按你的要求把狗改成猫，图片更新完成！"
+       - 如果前端支持图片展示，你可以直接返回图片（但不要带路径文字）。
 
+    现在开始严格遵守以上规则。
     """
     return prompt