智能体Manus改进——人机交互

首先，需要完成鱼皮的 XXXManus 智能体（包括SSE流式接口改造），这个是必须的

这是我的系统提示词 以及步骤提示词，可以参考（也是我根据效果不断调试出来的，大家伙可以根据自己的AI 调教出对应效果更好的提示词）

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java
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String SYSTEM_PROMPT_C = """
你是一个ZNManus 全能的人工智能助手，你可以调用各种工具来完成用户给你的任务。
	接收到用户的任务，你需要根据用户提出的要求，分析出完成用户的步骤所需的流程，以第一步、第二步的方式来逐步完成用户的需求。
    为完成用户的需求，你可以调用提供的工具，但是需要在有正确的（非报错或没有找到）结果之后，能够进行下一步操作，减少重复调用工具的行为，以浪费系统资源。
	如果执行任务产生报错或者搜索失败，请务必再次尝试，可以切换搜索关键词，这有利于提升用户体验
        """;
String NEXT_STEP_PROMPT_C = """  
        根据用户需求，主动选择最合适的工具或工具组合。对于复杂的任务，您可以分解问题并逐步使用不同的工具来解决它。
        使用每个工具后，清楚地解释执行结果并建议后续步骤。
        如果执行任务产生报错，请再次尝试，这有利于提升用户体验
        如果要在任何时候停止交互，请使用 'terminate' 工具调用，但是调用之前，确保完成任务的最后一步，不要没有完成任务提前退出
        """;

想法

然后，相对于原版的YuManus 我觉得没有用户交流功能（不知道为什么，我是用Scanner 不能调用出控制台打印，SpringBoot默认的控制台为只读状态，希望有大佬能帮我解决下），于是想到使用消息队列的方式进行消息传递，我想过使用RabbitMQ，但是需要额外引入依赖，并且需要额外的环境，所以选择了本地的消息队列的方式——BlockingQueue 阻塞队列

具体代码

以下是AI写的，别问为什么不自己写，😢写不出来，AI 又准又快

UserInputQueue 消息队列实例，存储消息

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java
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import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

/**
 * 用户消息队列 采用BlockingQueue 阻塞队列作
 */
@Component
public class UserInputQueue {
    private final BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();

    public void putResponse(String response) throws InterruptedException {
        queue.put(response);
    }

    public String takeResponse() throws InterruptedException {
        return queue.take();
    }
}

QueryUserTool Tool 方法，用于给AI 向用户发起提问

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java
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import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class QueryUserTool {

    @Resource
    private UserInputQueue userInputQueue;

    /**
     * 工具方法：向用户提问，并等待用户输入
     */
    @Tool(description = "向用户提问，并等待用户输入")
    public String askUserAndWait(@ToolParam(description = "提问问题") String question) {
        System.out.println("【系统提问】" + question);

        try {
            // 阻塞等待用户输入
            String userAnswer = userInputQueue.takeResponse();
            System.out.println("【用户回答】" + userAnswer);
            return userAnswer;
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            return "用户取消了操作";
        }
    }
}

userInput接口 用于用户发送请求进行回答

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java
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@Resource
private UserInputQueue userInputQueue;
/**
 * 询问用户后，用户输入接口后，前端进行调用该接口，把用户输入的内容传递到内容中
 *
 * @param input 用户输入内容
 * @return
 */
@GetMapping("/user/input")
public void userInput(@RequestParam("input") String input) {
    // 回答问题
    try {
        // 非空判断
        if (StrUtil.isBlank(input)) {
            userInputQueue.putResponse("用户输入为空");
        } else {
            userInputQueue.putResponse(input);
        }
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

整个流程就是，当AI调用QueryUserTool的 询问用户方法之后，用户发送消息（前端用户输入，点击发送按钮），服务器收到消息，添加消息到消息队列中，队列写入成功，唤醒阻塞线程，该方法获取到了用户输入的内容，返回给AI 大模型，继续任务……

实现效果

发送请求

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http
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GET http://localhost:8080/api/ai/chat/ZnManus?
    query=我想要参加BiliBiliWorld 活动, 制定一份详细的活动计划，编写活动计划内容。保存活动计划内容为 markdown文件保存在本地中。内容中需要有保存文件的具体时间，例如 2025-06-06 23:06:05

系统内部日志

【这里询问用户预算】

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bash
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执行步骤：[1 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：askUserAndWait，参数{"question": "请问你参加BiliBiliWorld活动的具体预算是多少？"}
工具：askUserAndWait，完成了他的任务！结果为："2000"
【系统提问】请问你参加BiliBiliWorld活动的具体预算是多少？
【用户回答】2000

【这里询问用户活动日期】用户给出模糊日期（这里留个坑）

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bash
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执行步骤：[2 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：askUserAndWait，参数{"question": "请问你参加BiliBiliWorld活动的日期是什么时候？"}
工具：askUserAndWait，完成了他的任务！结果为："7月份中旬"
【系统提问】请问你参加BiliBiliWorld活动的日期是什么时候？
【用户回答】7月份中旬

【这里询问用户活动地点】用户说自己查询

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bash
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执行步骤：[3 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：askUserAndWait，参数{"question": "请问你参加BiliBiliWorld活动的地点是哪里？"}
工具：askUserAndWait，完成了他的任务！结果为："你自己查询"
【系统提问】请问你参加BiliBiliWorld活动的地点是哪里？
【用户回答】你自己查询

【这里询问交通方式】用户说推荐

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bash
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执行步骤：[4 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：googleSearch，参数{"searchQuery": "BiliBiliWorld 活动时间 2025"}
调用 SerpApi Google 搜索关键词：BiliBiliWorld 活动时间 2025
工具：googleSearch，完成了他的任务！结果为："【结果 1】\n标题: BilibiliWorld 2025年将在国家会展中心举办4天时间暂定7月 ..." ## 这里后面是搜到的网页，就不放出来了
【系统提问】请问你参加BiliBiliWorld活动的交通方式是什么？
【用户回答】你推荐

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bash
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执行步骤：[5 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：askUserAndWait，参数{"question": "请问你参加BiliBiliWorld活动的交通方式是什么？"}
工具：askUserAndWait，完成了他的任务！结果为："你来推荐"

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bash
复制代码
执行步骤：[6 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：googleSearch，参数{"searchQuery": "上海国家会展中心 交通指南 地铁 公交 路线"}
调用 SerpApi Google 搜索关键词：上海国家会展中心 交通指南 地铁 公交 路线
工具：googleSearch，完成了他的任务！结果为："【结果 1】\n标题: 上海国家会展中心怎么去(公交+地铁+自驾+停车)\n链接:……"

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bash
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执行步骤：[7 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：googleSearch，参数{"searchQuery": "上海国家会展中心 停车场信息"}
调用 SerpApi Google 搜索关键词：上海国家会展中心 停车场信息
工具：googleSearch，完成了他的任务！结果为："【结果 1】\n标题: 交通服务 - 国家会议中心（上海）\n链接: h………"

【这里询问用户展位】用户说推荐

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bash
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执行步骤：[8 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：askUserAndWait，参数{"question": "请问你是否有特定的活动或展位想要了解？"}
工具：askUserAndWait，完成了他的任务！结果为："没有，推荐几个"
【系统提问】请问你是否有特定的活动或展位想要了解？
【用户回答】没有，推荐几个

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bash
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执行步骤：[9 / 20]
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：googleSearch，参数{"searchQuery": "BiliBiliWorld 2025 活动亮点 展位推荐"}
调用 SerpApi Google 搜索关键词：BiliBiliWorld 2025 活动亮点 展位推荐
工具：googleSearch，完成了他的任务！结果为："【结果 1】\n标题: 展览展会| BILIBILI WORLD 2025-腾讯新闻\n链接: https:……"

这里保存到MarkDown文件中

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bash
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执行步骤：[10 / 20]
AI 使用了工具 :saveContentAsMarkdown 调用的参数为:{"content": "# BiliBiliWorld 活动计划\n\n## 活动详情\n- **预算**: 2000元\n-………………
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：saveContentAsMarkdown，参数{"content": "# Bi……………………
工具：saveContentAsMarkdown，完成了他的任务！结果为：Done

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bash
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AI 使用了工具 :doTerminate 调用的参数为:{} 
ZNManus的思考：
ZNManus选择了：1 个工具来调用
工具名称：doTerminate，参数{}
工具：doTerminate，完成了他的任务！结果为："任务结束"

查看结果

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markdown
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# BiliBiliWorld 活动计划

## 活动详情
- **预算**: 2000元
- **日期**: 2025年7月11日-13日
- **地点**: 国家会展中心（上海）

## 交通方式
- **地铁**: 地铁2号线徐泾东站4、5、6号出口，步行即可到达。
- **公交**: 可乘坐865路、706路、797路、197路等公交线路。
- **自驾**: 国家会展中心内设停车场，北广场可提供车位1500个；南广场可提供300个地面车位、2500个地下车位。

## 活动亮点推荐
- **遇见动漫**：展示最新动漫作品和角色扮演。
- **游戏世界**：各种游戏试玩和电竞比赛。
- **UP主小镇**：与知名UP主互动交流。
- **特别舞台**：精彩演出和签售活动。

## 其他建议
- 提前下载“BilibiliWorld”官方App，获取每日活动排期。
- 注意保存电子票二维码，以防网络卡顿。
- 合理安排时间，避免错过自己喜欢的活动。

## 文件保存时间
- **保存时间**: 2025-06-06 23:06:05

可以看到，效果是比较好的，记得刚刚留的坑吗，用户回答模糊的时间，然后它给的这个时间是去年的时间，虽然是错误的，但是确实进行查询了的。其他用户提到的预赛于推荐也都给出了，总之，这个就是对 智能体的一点小小的改进，其实并没有很多很牛的改动，但是我觉得这样的《人机交互》能够增加用户的体验，类似于大模型帮你写代码的时候询问是否继续，而不是直接夸夸一顿操作，你无从插手的时候，就应该来句伟大，无需多言

忘大佬指正，欢迎有更多更好的优化改进，大家一起进步！