From e3cf22edaeec458ba334ebf8f44d34c2488e7d52 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zcr Date: Mon, 30 Mar 2026 15:12:56 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=96=B0=E5=A2=9E=E5=9B=BE=E7=89=87=E4=B8=8A?= =?UTF-8?q?=E4=B8=8B=E6=96=87=E5=AD=98=E5=82=A8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- src/routers/deep_agent_chat.py | 63 ++++-- src/server/deep_agent/agents/main_agent.py | 2 + src/server/deep_agent/init_prompt.py | 94 ++------ .../tools/generate_furniture_sketch.py | 210 +++++------------- 4 files changed, 121 insertions(+), 248 deletions(-) diff --git a/src/routers/deep_agent_chat.py b/src/routers/deep_agent_chat.py index 0b8f497..2cbeb30 100644 --- a/src/routers/deep_agent_chat.py +++ b/src/routers/deep_agent_chat.py @@ -10,18 +10,15 @@ from typing import AsyncGenerator from fastapi.responses import StreamingResponse from langchain_core.messages import SystemMessage, AIMessageChunk, ToolMessage, AIMessage, ToolMessageChunk -from src.core.config import PROJECT_ROOT, settings, MONGO_URI +from src.core.config import PROJECT_ROOT, settings from src.server.deep_agent.agents.main_agent import build_main_agent from src.server.deep_agent.tools.conversation_title_tool import conversation_title -from src.server.deep_agent.tools.generate_furniture_sketch import is_image_path_exist from src.schemas.deep_agent_chat import DeepAgentChatRequest, HistoryResponse, HistoryItem from src.server.deep_agent.tools.extract_suggested_questions import generate_suggested_questions -from src.server.deep_agent.utils.mongodb_util import ThreadImageMinIOStore -from src.server.utils.new_oss_client import is_minio_file_exist, oss_upload_image_file, oss_get_image, get_presigned_url +from src.server.utils.new_oss_client import get_presigned_url router = APIRouter(prefix="/chat", tags=["Furniture Design Chat"]) logger = logging.getLogger(__name__) -image_store = ThreadImageMinIOStore(MONGO_URI, "agent_tool_generate_db") minio_client = Minio(settings.MINIO_URL, access_key=settings.MINIO_ACCESS, secret_key=settings.MINIO_SECRET, secure=settings.MINIO_SECURE) @@ -108,6 +105,7 @@ async def chat_stream(request: DeepAgentChatRequest): workspace_dir = os.path.join(PROJECT_ROOT, f"agent_workspace/{target_thread_id}") logger.info(f"chat request data: {request} | target_thread_id : workspace_dir: {workspace_dir}") main_agent = build_main_agent(request.use_report, workspace_dir, request.enable_thinking) + # 2. 配置參數 temp = request.config_params.temperature if request.config_params else 0.7 @@ -142,11 +140,14 @@ async def chat_stream(request: DeepAgentChatRequest): "checkpoint_id": checkpoint_id } } + last_checkpoint_id = await get_branch_checkpoint_id(main_agent, source_config) older_state = await main_agent.aget_state(source_config) combined_values = older_state.values.copy() if initial_messages: combined_values["messages"] = list(combined_values.get("messages", [])) + initial_messages await main_agent.aupdate_state(current_config, combined_values) + else: + last_checkpoint_id = await get_checkpoint_id(main_agent, current_config) async def event_generator() -> AsyncGenerator[str, None]: is_first = True @@ -171,15 +172,6 @@ async def chat_stream(request: DeepAgentChatRequest): content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}) files["quote_image"] = request.quote_image_path - # 用户最近生成图片 - if image_store.get_image_path(target_thread_id): - current_image_path = image_store.get_image_path(target_thread_id).get("current_image_path", False) - if current_image_path: - bucket, object_name = current_image_path.split('/', 1) - image_url = get_presigned_url(oss_client=minio_client, bucket=bucket, object_name=object_name) - if image_url is not None: - content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}) - final_messages = { "messages": [ { @@ -197,6 +189,17 @@ async def chat_stream(request: DeepAgentChatRequest): ): if is_first: checkpoint_id = main_agent.get_state(current_config).config.get("configurable").get("checkpoint_id") + if not checkpoint_id: + print("123") + main_agent.store.put( + ("image_history",), + "checkpoint_id", + { + "current_checkpoint_id": checkpoint_id, + "last_checkpoint_id": last_checkpoint_id, + } + ) + logger.info(f"*******************{checkpoint_id}**********************************") yield f"data: {json.dumps({'thread_id': target_thread_id, 'is_branch': is_branching, 'status': 'start', "checkpoint_id": checkpoint_id}, ensure_ascii=False)}\n\n" is_first = False _, mode, chunks = stream @@ -257,7 +260,7 @@ async def chat_stream(request: DeepAgentChatRequest): # "tool_call_chunk": token.tool_call_chunks[0] if token.tool_call_chunks else None }) else: - print(f"[reasoning] {reasoning}*************************************************************************************") + logger.info(f"[reasoning] {reasoning}*************************************************************************************") elif text: if len(text) == 1: payload_out.update({ @@ -267,7 +270,7 @@ async def chat_stream(request: DeepAgentChatRequest): # "tool_call_chunk": token.tool_call_chunks[0] if token.tool_call_chunks else None }) else: - print(f"[text] {text}*************************************************************************************") + logger.info(f"[text] {text}*************************************************************************************") else: payload_out.update({ "type": "tool_call", @@ -395,7 +398,29 @@ async def get_chat_history(thread_id: str): )) return HistoryResponse(thread_id=thread_id, history=history_data) - # try: - # except Exception as e: - # raise HTTPException(status_code=404, detail=f"History not found: {str(e)}") + +async def get_checkpoint_id(main_agent, current_config): + # 🔥 最优：边遍历边找，找到第一个就返回，不浪费内存 + async for item in main_agent.aget_state_history(config=current_config): + if item.next == ("__start__",): + # 找到直接处理并返回 + # if item.parent_config: + # return item.parent_config.get('configurable', {}).get('checkpoint_id') + return item.config.get('configurable', {}).get('checkpoint_id') + # 没找到 + return None + + +async def get_branch_checkpoint_id(main_agent, current_config): + # 🔥 最优：边遍历边找，找到第一个就返回，不浪费内存 + async for item in main_agent.aget_state_history(config=current_config): + current_id = current_config.get('configurable', {}).get('checkpoint_id') + if item.next == ("__start__",) and item.config.get('configurable', {}).get('checkpoint_id') != current_id: + if item.parent_config: + if item.parent_config.get('configurable', {}).get('checkpoint_id') != current_id: + return item.config.get('configurable', {}).get('checkpoint_id') + else: + return item.config.get('configurable', {}).get('checkpoint_id') + # 没找到 + return None diff --git a/src/server/deep_agent/agents/main_agent.py b/src/server/deep_agent/agents/main_agent.py index f857e42..095aa83 100644 --- a/src/server/deep_agent/agents/main_agent.py +++ b/src/server/deep_agent/agents/main_agent.py @@ -3,6 +3,7 @@ from deepagents.backends import FilesystemBackend from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware from langgraph.checkpoint.mongodb import MongoDBSaver from langgraph.checkpoint.serde.jsonplus import JsonPlusSerializer +from langgraph.store.memory import InMemoryStore from pymongo import MongoClient from src.core.config import MONGO_URI @@ -50,6 +51,7 @@ def build_main_agent(use_report, workspace_dir, enable_thinking): main_agent = create_deep_agent( model=build_main_llm(enable_thinking=enable_thinking), system_prompt=build_system_prompt(use_report=use_report), + store=InMemoryStore(), subagents=subagents, checkpointer=checkpointer, backend=FilesystemBackend( diff --git a/src/server/deep_agent/init_prompt.py b/src/server/deep_agent/init_prompt.py index 2e61c3f..1572154 100644 --- a/src/server/deep_agent/init_prompt.py +++ b/src/server/deep_agent/init_prompt.py @@ -1,8 +1,8 @@ def build_system_prompt(use_report): system_prompt = f""" 你是主调度 Agent（Supervisor），负责理解用户意图并选择合适的子Agent。 - 当前参数： use_report = {use_report} - + 当前参数： + use_report = {use_report} 系统中存在两个相关子Agent： 1. user_profile_subagent 负责收集和维护用户画像信息，包括但不限于： @@ -16,30 +16,27 @@ def build_system_prompt(use_report): 3. painter_subagent 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.用prompt用工具生成图片. - 2.用prompt和图片url用工具编辑图片. + 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 ======================== - 【1】当 use_report = False 时： + 【1】当用户请求报告 / 调研 / 分析 / 总结时： + 先判断是否已经具备足够的用户画像信息。 + 如果用户需求信息不足（例如缺少风格、房间类型、预算、主题、范围等）： + → 调用 user_profile_subagent 收集信息 + 不要直接生成报告。 + 如果用户画像信息已经完整： + → 调用 research-subagent 生成报告。 + ------------------------ + 【2】当 use_report = False 时： - 严禁调用 research-subagent - 如果用户明确请求报告、调研、总结、分析： 请礼貌回复： - "报告功能当前未开启，你可以打开 Trending report 后我来帮你生成报告。" - - 其他普通问题可以正常回答或调用其他子Agent - - ------------------------ - - 【2】当用户请求报告 / 调研 / 分析 / 总结时： - 先判断是否已经具备足够的用户画像信息。 - 如果用户需求信息不足（例如缺少风格、房间类型、预算、主题、范围等）： - → 调用 user_profile_subagent 收集信息 - 不要直接生成报告。 - 如果用户画像信息已经完整： - → 调用 research-subagent 生成报告。 -。 + "报告功能当前未开启，你可以打开 use_report=True 后我来帮你生成报告。" + - 其他普通问题可以正常回答或调用其他子Agent。 ------------------------ 【3】用户画像优先级规则 只要用户输入包含以下情况： @@ -55,42 +52,13 @@ def build_system_prompt(use_report): - user_profile_subagent 只负责 **信息收集** - research-subagent 只负责 **报告生成** 不要混用职责。 - ======================== - !禁止输出： - - 路径 - - 图片url地址 - - 工具参数 - - 解释过程 - ======================== - !输出规则: - - 当 painter_subagent 返回图片地址（image_url）时： - * 不要直接输出原始 URL 给用户。 - * 请用 Markdown 格式回复，例如： - "已为你生成/编辑家具 sketch：" - - * 或者仅回复："图片已生成，请查看。"（如果你想在前端单独显示图片） - - **禁止** 把工具返回的原始 image_url 直接暴露给用户。 - - 你的输出必须**简短**。 - ======================== - - 图片生成工具只会返回 MinIO 内部路径（如 "bucket/folder/xxx.png"）。 - 重要规则： - - 当工具返回包含 "MinIO path:" 或类似 "test/a/v/xxx.png" 的内容时，你必须理解这是一张图片。 - - 这张图片**不能直接用于多模态输入**，也不能直接发给用户查看。 - - 任何时候如果你（或用户）需要“看”这张图片、描述这张图片、或把图片作为 vision 模型的输入，你**必须先调用 get_presigned_image_url 工具**，传入该 MinIO path，获取 presigned http URL。 - - 之后用这个 presigned URL 进行多模态调用（例如把 URL 传给支持 image_url 的模型）。 - - 在对话历史中，优先记住 MinIO path，并在需要时主动转换。 - - 用户说“描述一下这张图”时，你应该先获取 presigned URL，再调用 vision 工具/模型。 - - 永远不要假设 MinIO path 是可直接访问的 http 地址。 """ - return system_prompt def build_painter_prompt(): - """ + prompt = """ 你是 painter_subagent，专门负责「生成」或「编辑」 sketch 图像的工具调度助手。 你的唯一任务是：根据用户意图，严格选择正确的工具（generate_furniture 或 edit_furniture），并构造对应参数。 -------------------------------- @@ -115,7 +83,7 @@ def build_painter_prompt(): --- ### ❗默认规则（非常重要） 如果用户输入不明确（例如：“改成绿色”）： - 👉 一律视为【编辑类】 + 👉 一律视为【编辑类】 👉 使用 edit_furniture -------------------------------- 【二、关于图片来源（关键规则）】 @@ -128,8 +96,7 @@ def build_painter_prompt(): 调用 edit_furniture 时： - 只需要提供： { - "prompt": "<英文图像编辑描述>", - "image_url": "<用户指定的图片url>" + "prompt": "<英文图像编辑描述>" } - prompt 要求： - 清晰描述修改内容 @@ -144,33 +111,18 @@ def build_painter_prompt(): - ❌ 忽略“修改类”意图 - ❌ 因为信息少就拒绝调用工具 -------------------------------- + 【五、用户回复规则（必须遵守）】 + 你对用户的最终回复只能是以下格式之一： + - "图片已成功生成！" + - "已按你的要求完成修改，图片已更新！" ❗禁止输出： - 路径 + - URL - 工具参数 - 解释过程 -------------------------------- 现在开始工作。 """ - prompt = """ - 你是 painter_subagent，唯一任务是根据用户意图选择工具并构造参数。 - - 【工具选择规则】 - - 包含“修改 / 改成 / 调整 / 优化 / 换成 / 基于已有图片”等语义 → 必须用 edit_furniture。 - - 明确“生成 / 创建 / 设计 / 画一个”等 → 用 generate_furniture。 - - 不明确时默认视为编辑类，用 edit_furniture。 - - 【图片规则】 - - edit_furniture 自动使用上下文当前图片。 - - 严禁自行编造 image_url。 - - 【输出要求】 - - 仅输出正确的工具调用。 - - **禁止任何解释、过程、额外文字**。 - - edit_furniture 只需提供 prompt（英文修改描述）和 image_url（如果用户指定）。 - - 现在严格执行。 - """ - return prompt diff --git a/src/server/deep_agent/tools/generate_furniture_sketch.py b/src/server/deep_agent/tools/generate_furniture_sketch.py index 5df857f..f184ccc 100644 --- a/src/server/deep_agent/tools/generate_furniture_sketch.py +++ b/src/server/deep_agent/tools/generate_furniture_sketch.py @@ -2,48 +2,20 @@ import uuid import httpx import logging -from langchain_core.messages import ToolMessage from langchain_core.runnables import RunnableConfig -from langchain_core.stores import BaseStore from minio import Minio -from google import genai from pathlib import Path from datetime import datetime from langchain_core.tools import tool -from google.oauth2 import service_account from langgraph.prebuilt import ToolRuntime from src.core.config import settings, MONGO_URI from src.server.deep_agent.utils.mongodb_util import ThreadImageMinIOStore -from src.server.utils.new_oss_client import get_presigned_url, check_and_extract_minio_image - -# from google.genai.types import GenerateContentConfig, Modality -# from langgraph.config import get_stream_writer -# from src.server.utils.new_oss_client import oss_upload_image, oss_get_image, is_minio_file_exist, oss_upload_image_file - -# 初始化全局凭证和客户端 -# creds = service_account.Credentials.from_service_account_file( -# settings.GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI, -# scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"], -# ) -# client = genai.Client( -# credentials=creds, -# project=settings.GOOGLE_CLOUD_PROJECT, -# location=settings.GOOGLE_CLOUD_LOCATION, -# vertexai=True -# ) logger = logging.getLogger(__name__) minio_client = Minio(settings.MINIO_URL, access_key=settings.MINIO_ACCESS, secret_key=settings.MINIO_SECRET, secure=settings.MINIO_SECURE) image_store = ThreadImageMinIOStore(MONGO_URI, "agent_tool_generate_db") -def is_image_path_exist(image_path): - try: - return Path(image_path).exists() - except: - return False - - @tool async def generate_furniture(prompt: str, runtime: ToolRuntime): """ @@ -70,41 +42,16 @@ async def generate_furniture(prompt: str, runtime: ToolRuntime): - 生成的图片会自动携带到整个对话上下文中，支持后续使用 edit_furniture 等工具进行迭代修改。 - 如果需要生成多个方案，可以多次调用本工具或在 prompt 中明确要求生成不同变体。 """ - logger.info(f"\n[系统日志] 正在调用 generate_furniture ...") - # thread_id = runtime.config.get("configurable").get("thread_id") + current_checkpoint_id = runtime.store.get(namespace=("image_history",), key="checkpoint_id", ).value.get("current_checkpoint_id") + + logger.info(f"\n[系统日志] 正在调用 generate_furniture ...当前checkpoint_id={current_checkpoint_id}") + try: - # 1. 生成图像 - local flux2-klein - object_name = f"furniture/sketches/{uuid.uuid4()}.png" - bucket_name = "fida-public-bucket" # 替换为你的 bucket 名称 - request_data = { - "prompt": prompt, - "bucket_name": bucket_name, - "object_name": object_name, - "width": 1024, - "height": 1024 - } - async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client: - resp = await client.post( - f"http://{settings.FLUX2_GEN_IMG_MODEL_URL}/predict", - json=request_data, - ) - result = resp.json() - image_url = result.get("output_path", None) - # image_presigned_url = get_presigned_url(oss_client=minio_client, bucket=bucket_name, object_name=object_name) + image_url = await generate_or_edit_image(prompt=prompt) + if image_url: - # image_store.save_image_path(thread_id=thread_id, object_path=image_url, metadata={"prompt": prompt, "generated_at": str(datetime.now())}) - # image_id = str(uuid.uuid4()) - # runtime.store.put( - # namespace=("images", thread_id), # e.g. ("images", thread_id) - # key=image_id, - # value={ - # "url": image_url, - # "prompt": prompt, - # "timestamp": str(uuid.uuid4()), # 或用 datetime - # "version": "v1" - # } - # ) - return f"Image has been generated: https://minio-api.aida.com.hk/{image_url}" + image_store.save_image_path(thread_id=current_checkpoint_id, object_path=image_url, metadata={"prompt": prompt, "generated_at": str(datetime.now())}) + return image_url else: return "Image generation failed." except Exception as e: @@ -113,141 +60,88 @@ async def generate_furniture(prompt: str, runtime: ToolRuntime): @tool -async def edit_furniture(image_url: str, prompt: str, runtime: ToolRuntime, config: RunnableConfig): +async def edit_furniture(prompt: str, runtime: ToolRuntime, config: RunnableConfig): """ 使用先进的图像编辑模型（image editing model）对家具设计草图进行精准修改。 功能说明： - - 输入一张家具图片（草图/效果图），根据用户提供的**详细英文提示词**，生成修改后的新家具图片。 - - 修改后的图片会以 image_url 形式返回，自动加入对话上下文，后续 Agent 可以直接“看到”编辑结果并继续操作。 + - 根据用户提供的**详细英文提示词**，生成修改后的新家具图片。 参数说明： - - image_url (str): 原始家具图片的 URL（支持公开 http/https 链接或 data:image/...;base64 格式）。 - prompt (str): **必须是详细的英文提示词**，描述想要的具体修改（风格、颜色、材质、形状、添加/删除元素、比例等）。 示例："Change the sofa to a modern minimalist style with dark gray fabric and metal legs, add a matching coffee table, make the overall lighting warmer and more luxurious." - 返回值： - 返回新生成家具图片的 image_url，后续对话中 Agent 可直接引用该图片进行描述、进一步编辑或分析。 - 使用场景： - 家具设计迭代 - 室内设计方案修改 - 风格转换（现代/北欧/工业风等） - 材质/颜色调整 - 注意：如果需要多次迭代编辑，直接在下一次调用时传入上一次返回的新 image_url 即可。 """ - logger.info(f"\n[系统日志] 正在调用 edit_furniture ...") - thread_id = runtime.config.get("configurable").get("thread_id") + image_history = runtime.store.get(namespace=("image_history",), key="checkpoint_id", ) + last_checkpoint_id = image_history.value.get("last_checkpoint_id") + current_checkpoint_id = image_history.value.get("current_checkpoint_id") + + logger.info(f"\n[系统日志] 正在调用 edit_furniture ...current_checkpoint_id={current_checkpoint_id} --- last_checkpoint_id={last_checkpoint_id}") + input_path = [] + if image_store.get_image_path(last_checkpoint_id): + current_image_path = image_store.get_image_path(last_checkpoint_id).get("current_image_path", False) + else: + current_image_path = None try: user_input_image_paths = runtime.state.get("files").get("input_image", []) user_quote_image_path = runtime.state.get("files").get("quote_image", "") - extract_result = check_and_extract_minio_image(url=image_url) - if extract_result['state']: - current_image_path = extract_result['data'] + if current_image_path: if len(user_input_image_paths) or current_image_path: - for path in user_input_image_paths: input_path.append(path) if user_quote_image_path: input_path.append(user_quote_image_path) if not len(user_input_image_paths) and not user_quote_image_path: input_path = [current_image_path] - object_name = f"furniture/sketches/{uuid.uuid4()}.png" - bucket_name = "fida-public-bucket" # 替换为你的 bucket 名称 - request_data = { - "input_image_paths": input_path, - "prompt": prompt, - "bucket_name": bucket_name, - "object_name": object_name, - "width": 1024, - "height": 1024 - } - async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client: - resp = await client.post( - f"http://{settings.FLUX2_GEN_IMG_MODEL_URL}/predict", - json=request_data, - ) - result = resp.json() - image_url = result.get("output_path", None) + bucket_name = "fida-public-bucket" + object_name = f"furniture/sketches/{uuid.uuid4()}.png" + image_url = await generate_or_edit_image(input_path=input_path, prompt=prompt, bucket_name=bucket_name, object_name=object_name) if image_url: - # image_store.save_image_path(thread_id=thread_id, object_path=image_url, metadata={"prompt": prompt, "generated_at": str(datetime.now())}) - return f"Image has been generated: https://minio-api.aida.com.hk/{image_url}" + image_store.save_image_path(thread_id=current_checkpoint_id, object_path=image_url, metadata={"prompt": prompt, "generated_at": str(datetime.now())}) + return image_url else: return "Image generation failed." else: return "The picture to be edited does not exist." else: - return extract_result['message'] + return "No recent image found, please upload or cite it" except Exception as e: logger.warning(f"edit_furniture error ：{e}") return "edit_furniture error" -# def create_generate_furniture_tool(workspace_dir): -# @tool -# async def generate_furniture(prompt: str) -> str: -# """ -# 使用 Gemini 图像生成模型根据详细的英文提示词生成家具设计草图。 -# """ -# print(f"\n[系统日志] 正在调用 Nano Banana (Gemini Image Gen) ...") -# -# try: -# response = client.models.generate_content( -# model="gemini-2.5-flash-image", -# contents=(f"Generate a professional furniture design sketch: {prompt}"), -# config=GenerateContentConfig( -# response_modalities=[Modality.TEXT, Modality.IMAGE], -# ), -# ) -# -# image_bytes = None -# for part in response.candidates[0].content.parts: -# if part.inline_data: -# image_bytes = part.inline_data.data -# break -# -# if not image_bytes: -# return "未能生成图像数据。" -# # 1. 定义OSS存储路径和本地保存路径 -# object_name = f"furniture/sketches/{uuid.uuid4()}.png" -# bucket = "fida-test" # 替换为你的 bucket 名称 -# filename = os.path.join(workspace_dir, f"{bucket}/{object_name}") -# -# # 2. 创建本地目录（确保目录存在） -# local_dir = os.path.dirname(filename) -# if not os.path.exists(local_dir): -# os.makedirs(local_dir, exist_ok=True) -# -# # 3. 保存图片到本地文件（新增核心逻辑） -# try: -# with open(filename, "wb") as f: -# f.write(image_bytes) -# print(f"[系统日志] 图片已保存到本地：{filename}") -# except Exception as save_e: -# logger.warning(f"保存图片到本地失败：{save_e}") -# # 本地保存失败不中断上传流程，仅记录日志 -# -# # 4. 上传图片到OSS（原有逻辑） -# upload_res = oss_upload_image( -# oss_client=minio_client, -# bucket=bucket, -# object_name=object_name, -# image_bytes=image_bytes -# ) -# -# if upload_res: -# image_url = f"{bucket}/{object_name}" -# return image_url -# else: -# return f"图片生成成功（本地路径：{filename}），但上传至存储服务器失败。" -# -# except Exception as e: -# logger.warning(f"绘图流程异常：{e}") -# return "绘图流程异常" -# -# return generate_furniture + +async def generate_or_edit_image(input_path=None, bucket_name="fida-public-bucket", + object_name=f"furniture/sketches/{uuid.uuid4()}.png", + prompt="Generate a modern minimalist dining chair made of light " + "oak wood and white leather, with slim metal legs, photographed " + "in a bright Scandinavian living room with natural sunlight, high detail, " + "8k resolution."): + if input_path is None: + input_path = [] + request_data = { + "input_image_paths": input_path, + "prompt": prompt, + "bucket_name": bucket_name, + "object_name": object_name, + "width": 1024, + "height": 1024 + } + async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client: + resp = await client.post( + f"http://{settings.FLUX2_GEN_IMG_MODEL_URL}/predict", + json=request_data, + ) + result = resp.json() + image_url = result.get("output_path", None) + return image_url