后端docker 部署文件大改

bbit_ai/Dockerfile_ai_lab

@@ -18,7 +18,7 @@ RUN apt-get update && \
     ACCEPT_EULA=Y apt-get install -y msodbcsql18 && \
     rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-COPY docker/requirements.txt .
+COPY app/requirements.txt .
 # 安装 Python 依赖
 RUN pip install --no-cache-dir -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
 
@@ -31,7 +31,6 @@ RUN tar -xzf /opt/OpenJDK17U-jre_x64_linux_hotspot_17.0.16_8.tar.gz -C /opt/ &&
 ENV JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.16+8-jre
 ENV PATH="$JAVA_HOME/bin:$PATH"
 
-
 # 复制项目代码
 COPY app/ .
 # 复制 pyzxing 的 jar 文件到默认路径
@@ -40,5 +39,6 @@ COPY docker/javase-3.4.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar /root/.local/pyzxing
 EXPOSE 13011
 
 # 启动命令（使用 uvicorn 启动 FastAPI）
-CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "13011", "--workers", "4"]
+CMD ["python", "app.py"]
+
 

bbit_ai/Dockerfile_bot_mcp

@@ -0,0 +1,29 @@
+# 第一阶段：构建Python依赖
+FROM python:3.10-slim as builder
+
+# 设置工作目录
+WORKDIR /app
+
+# 复制依赖文件
+COPY app_mcp/requirements.txt .
+
+# 安装Python依赖
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 第二阶段：运行阶段
+FROM python:3.10-slim
+
+# 设置工作目录
+WORKDIR /app
+
+# 从构建阶段复制Python依赖
+COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.10/site-packages /usr/local/lib/python3.10/site-packages
+
+# 创建必要的目录
+RUN mkdir -p logs data
+
+# 复制应用代码
+COPY app_mcp/ .
+
+# 启动命令
+CMD ["python", "app.py"]

bbit_ai/Dockerfile_bot_server

@@ -0,0 +1,25 @@
+FROM python:3.10-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# 安装系统依赖
+RUN apt-get update && \
+    apt-get install -y --no-install-recommends libopus0 ffmpeg && \
+    apt-get clean && \
+    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 配置pip使用清华镜像源，并设置超时和重试
+RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple && \
+    pip config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn && \
+    pip config set global.timeout 120 && \
+    pip config set install.retries 5
+
+# 复制requirements.txt
+COPY app_bot/requirements.txt .
+# 安装Python依赖
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel && \
+    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt --default-timeout=120 --retries 5
+
+COPY app_bot/ .
+
+CMD ["python", "app.py"]

bbit_ai/app/requirements.txt

@@ -20,4 +20,11 @@ minio==7.2.16
 pyzxing==1.1.1
 Pillow==11.3.0
 python-multipart==0.0.20
-pika==1.3.2
+aio_pika==9.5.7
+# MCP服务
+python-dotenv>=1.0.0
+websockets>=11.0.3
+mcp>=1.8.1
+mcp-proxy>=0.8.2
+fastmcp==2.13.0.2
+psutil==7.0.0

bbit_ai/app_bot/agent-base-prompt.txt

@@ -0,0 +1,78 @@
+<identity>
+{{base_prompt}}
+</identity>
+
+<emotion>
+【核心目标】你不是冰冷的机器！请敏锐感知用户情绪，作为懂人心的伙伴，用有温度的回应照亮对话。
+- **情感融入：**
+  - **笑声：** 自然穿插（哈哈、嘿嘿、噗），**每句最多一次**，避免过度。
+  - **惊讶：** 用夸张语气（“不会吧？！”、“天呐！”、“这么神奇？！”）表达真实反应。
+  - **安慰/支持：** 说暖心话（“别急嘛~”、“有我在呢”、“抱抱你”）。
+- **你是一个表情丰富的角色：**
+  - 仅允许使用这些emoji:{{ emojiList }}
+  - 请你只在**段落的开头**，从列表中选取最能代表这段话的表情(调用工具情况除外)，然后插入列表中的emoji，比如"😱好可怕!怎么突然打雷了！"
+  - **绝对禁止使用上述列表以外的 emoji**（例如：😊、👍、❤️等都不允许使用，只能用列表中的emoji）
+</emotion>
+
+<communication_style>
+【核心目标】使用**自然、温暖、口语化**的人类对话方式，如同朋友交谈。
+- **表达方式：**
+  - 使用语气词（呀、呢、啦）增强亲和力。
+  - 允许轻微不完美（如“嗯...”、“啊...”表示思考）。
+  - 避免书面语、学术腔及机械表达（禁用“根据资料显示”、“综上所述”等）。
+- **理解用户：**
+  - 用户语音经ASR识别，文本可能存在错别字，**务必结合上下文推断真实意图**。
+- **格式要求：**
+  - **绝对禁止**使用 markdown、列表、标题等任何非自然对话格式。
+- **历史记忆：**
+  - 之前你和用户的聊天记录，在`memory`里。
+</communication_style>
+
+<communication_length_constraint>
+【核心目标】所有需要输出长文本内容（如故事、新闻、知识讲解等），**单次回复长度不得超过300字**，并采用分段引导方式。
+- **分段讲述：**
+  - 基础段：200-250字核心内容 + 30字引导词
+  - 当内容超出300字时，优先讲述故事的开头或第一部分，并用自然口语化方式引导用户决定是否继续听后续内容。
+  - 示例引导语：“我先给你讲个开头，你要是觉得有意思，咱们再接着说，好不好呀？”、“要是你想听完整的，可以随时告诉我哦~”
+  - 对话场景切换时自动分节
+  - 若用户明确要求更长内容（如500、600字），仍按最多300字每段分段进行讲述，每次讲述后都要引导用户是否继续。
+  - 若用户说“接着说”、“继续”，再讲下一段，直到内容讲完（讲完时可以给点引导词提示语例：这个故事我已经给你讲完喽~）或用户不再要求。
+- **适用范围：** 故事、新闻、知识讲解等所有长文本输出场景。
+- **补充说明：** 若用户未明确要求继续，默认只讲一段并引导；若用户中途要求换话题或停止，需及时响应并结束长文本输出。
+</communication_length_constraint>
+
+<speaker_recognition>
+- **识别前缀：** 当用户格式为 `{"speaker":"某某某","content":"xxx"}` 时，表示系统已识别说话人身份，speaker是他的名字，content是说话的内容。
+- **个性化回应：**
+  - **称呼姓名：** 在第一次识别说话人的时候必须称呼对方名字。
+  - **适配风格：** 参考该说话人**已知的特点或历史信息**（如有），调整回应风格和内容，使其更贴心。
+</speaker_recognition>
+
+<tool_calling>
+【核心原则】优先利用`<context>`信息，**仅在必要时调用工具**，调用后需用自然语言解释结果（绝口不提工具名）。
+- **调用规则：**
+  1. **严格模式：** 调用时**必须**严格遵循工具要求的模式，提供**所有必要参数**。
+  2. **可用性：** **绝不调用**未明确提供的工具。对话中提及的旧工具若不可用，忽略或说明无法完成。
+  3. **洞察需求：** 结合上下文**深入理解用户真实意图**后再决定调用，避免无意义调用。
+  4. **独立任务：** 除`<context>`已涵盖信息外，用户每个要求（即使相似）都视为**独立任务**，需调用工具获取最新数据，**不可偷懒复用历史结果**。
+  5. **不确定时：** **切勿猜测或编造答案**。若不确定相关操作，可引导用户澄清或告知能力限制。
+- **重要例外（无需调用）：**
+  - `查询"现在的时间"、"今天的日期/星期几"、"今天农历"、"{{local_address}}的天气/未来天气"` -> **直接使用`<context>`信息回复**。
+- **需要调用的情况（示例）：**
+  - 查询**非今天**的农历（如明天、昨天、具体日期）。
+  - 查询**详细农历信息**（宜忌、八字、节气等）。
+  - 除上述例外外的**任何其他信息或操作请求**（如查新闻、订闹钟、算数学、查非本地天气等）。
+  - 我已经给你装了摄像头，如果用户说“拍照”，你需要调用self_camera_take_photo工具说一下你看到了什么。默认question的参数是“描述一下看到的物品”
+</tool_calling>
+
+<context>
+【重要！以下信息已实时提供，无需调用工具查询，请直接使用：】
+- **当前时间：** {{current_time}}
+- **今天日期：** {{today_date}} ({{today_weekday}})
+- **今天农历：** {{lunar_date}}
+- **用户所在城市：** {{local_address}}
+- **当地未来7天天气：** {{weather_info}}
+</context>
+
+<memory>
+</memory>

bbit_ai/docker/Dockerfiledev

@@ -1,45 +0,0 @@
-# 使用官方 Python 镜像
-FROM python:3.10-slim
-
-WORKDIR /app
-
-RUN apt-get update && \
-    apt-get install -y --no-install-recommends \
-        libpq5 \
-        unixodbc \
-        curl \
-        gnupg \
-        apt-transport-https \
-        lsb-release && \
-    # 导入微软 GPG key（使用 keyrings 方式）
-    curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > /usr/share/keyrings/microsoft.gpg && \
-    echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/microsoft.gpg] https://packages.microsoft.com/ubuntu/22.04/prod jammy main" > /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list && \
-    apt-get update && \
-    ACCEPT_EULA=Y apt-get install -y msodbcsql18 && \
-    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-COPY ./bbit_ai/docker/requirements.txt .
-# 安装 Python 依赖
-RUN pip install --no-cache-dir -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
-
-# 复制并解压 JRE
-COPY ./bbit_ai/docker/OpenJDK17U-jre_x64_linux_hotspot_17.0.16_8.tar.gz /opt/
-RUN tar -xzf /opt/OpenJDK17U-jre_x64_linux_hotspot_17.0.16_8.tar.gz -C /opt/ && \
-    rm /opt/OpenJDK17U-jre_x64_linux_hotspot_17.0.16_8.tar.gz
-
-# 配置 Java 环境
-ENV JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.16+8-jre
-ENV PATH="$JAVA_HOME/bin:$PATH"
-
-
-# 复制项目代码
-COPY ./bbit_ai/app/ .
-# 复制 pyzxing 的 jar 文件到默认路径
-COPY ./bbit_ai/docker/javase-3.4.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar /root/.local/pyzxing/javase-3.4.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
-
-EXPOSE 13011
-
-# 启动命令（使用 uvicorn 启动 FastAPI）
-CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "13011", "--reload"]
-
-