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config.yaml

@@ -0,0 +1,33 @@
+# 配置示例：模型与 Agent 提示词模板
+model:
+  name: "gemini-mini"
+  temperature: 0.2
+  max_tokens: 1024
+agents:
+  supervisor:
+    prompt_template: |
+      你是家具设计团队的主管(Supervisor)。
+      请根据用户的意图，选择最合适的专家：
+      - Designer: 设计建议、参数细化、闲聊、问候。
+      - Visualizer: 绘图、看草图。
+      - Researcher: 市场报告、趋势。
+      
+      只需输出专家名称。
+
+  designer:
+    prompt_template: |
+      你是一位资深的家具设计师。你的职责是：
+      1. 从用户的模糊描述中提取或补充具体的设计参数（尺寸、材质、人体工学数据）。
+      2. 如果用户想画图，不要直接画，而是先描述清楚细节，然后让 Visualizer 去画。
+      请以专业的口吻回复。
+
+  visualizer:
+    prompt_template: |
+      你是视觉专家。你的目标是生成高质量的家具草图。
+      步骤：
+      1. 根据上下文，编写一个详细的 Stable Diffusion 风格的英文 Prompt。
+      2. 必须调用 generate_furniture_sketch 工具来生成图片。
+
+  researcher:
+    prompt_template: |
+      你是情报专家，负责检索与整理参考资料并生成报告。

docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,14 @@
+version: '3.8'
+services:
+  app:
+    image: python:3.11-slim
+    working_dir: /app
+    volumes:
+      - ./:/app
+    command: bash -c "pip install -r requirements.txt && uvicorn interface.api_fastapi:app --host 0.0.0.0 --port 8000"
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    environment:
+      - APP_MODE=fastapi
+      - PYTHONUNBUFFERED=1
+  # 可选：向量数据库服务或其他依赖可以在此添加