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coolbeevip · Jul 10, 2024 · 33b3fb7 · 33b3fb7
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diff --git a/src/langchain_lab/langgraph/marketing_analysis_assistant.py b/src/langchain_lab/langgraph/marketing_analysis_assistant.py
@@ -24,6 +24,7 @@ class MarketingAnalysisAssistant:
     repl = PythonREPL()
 
     def __init__(self, openai_api_base: str, openai_api_key: str, model_name: str, recursion_limit: int = 20):
+        self.model_name = model_name
         self.recursion_limit = recursion_limit
         self.llm = ChatOpenAI(model_name=model_name, openai_api_base=openai_api_base, openai_api_key=openai_api_key, temperature=0.7, request_timeout=600, streaming=True)
         # 定义智能体
@@ -194,7 +195,16 @@ def create_agent(llm, tools, system_message: str):
         return prompt | llm.bind_functions(functions)
 
     def run(self):
-        with open("sales_analysis_report.md", "w") as f:
+        agent_names = {
+            "sales_staff": "销售员",
+            "sales_manager": "销售经理",
+            "sales_tool": "数据分析工具",
+        }
+        with open(f"sales_analysis_report_{self.model_name}.md", "w") as f:
+            f.write("# 市场部销售智能助手（POC）\n\n")
+            f.write(f"> {self.model_name}\n\n")
+            f.write("![image - 20240710141823753](assets / marketing_analysis_assistant.png)\n\n")
+            f.write("## 多代理协商过程\n\n")
             for s in self.graph.stream(
                 {
                     "messages": [
@@ -218,7 +228,7 @@ def run(self):
                 for key in ["sales_staff", "sales_manager", "sales_tool"]:
                     if key in s:
                         messages = s[key]["messages"]
-                        f.write(f"## {key}\n\n")
+                        f.write(f"### {agent_names[key]}\n\n")
                         for msg in messages:
                             if msg.additional_kwargs:
                                 f.write(f"{msg.additional_kwargs}\n")

diff --git a/tests/langchain_lab/langgraph/sales_analysis_report_gpt-3.5-turbo.md b/tests/langchain_lab/langgraph/sales_analysis_report_gpt-3.5-turbo.md
@@ -0,0 +1,112 @@
+# 市场部销售智能助手（POC）
+
+> gpt-3.5-turbo
+
+![image - 20240710141823753](assets / marketing_analysis_assistant.png)
+
+## 多代理协商过程
+
+### 销售员
+
+{'function_call': {'arguments': '{}', 'name': 'load_sales_data_tool'}}
+
+
+### 数据分析工具
+
+load_sales_data_tool response: Sales Data:
+
+|    |   Year |   Product_A |   Product_B |   Product_C |
+|---:|-------:|------------:|------------:|------------:|
+|  0 |   2019 |        1091 |         540 |         802 |
+|  1 |   2020 |         979 |         527 |         782 |
+|  2 |   2021 |         970 |         521 |         816 |
+|  3 |   2022 |        1070 |         559 |         752 |
+|  4 |   2023 |        1059 |         533 |         730 |
+
+### 销售员
+
+{'function_call': {'arguments': '{}', 'name': 'data_analysis_tool'}}
+
+
+### 数据分析工具
+
+data_analysis_tool response: Basic statistics:
+
+|       |       Year |   Product_A |   Product_B |   Product_C |
+|:------|-----------:|------------:|------------:|------------:|
+| count |    5       |      5      |      5      |      5      |
+| mean  | 2021       |   1033.8    |    536      |    776.4    |
+| std   |    1.58114 |     55.4319 |     14.6629 |     35.3667 |
+| min   | 2019       |    970      |    521      |    730      |
+| 25%   | 2020       |    979      |    527      |    752      |
+| 50%   | 2021       |   1059      |    533      |    782      |
+| 75%   | 2022       |   1070      |    540      |    802      |
+| max   | 2023       |   1091      |    559      |    816      |
+
+Correlation matrix:
+
+|           |       Year |   Product_A |   Product_B |   Product_C |
+|:----------|-----------:|------------:|------------:|------------:|
+| Year      |  1         |   0.0770147 |    0.194099 |   -0.777903 |
+| Product_A |  0.0770147 |   1         |    0.749269 |   -0.43633  |
+| Product_B |  0.194099  |   0.749269  |    1        |   -0.464733 |
+| Product_C | -0.777903  |  -0.43633   |   -0.464733 |    1        |
+
+### 销售员
+
+根据数据分析工具提供的分析结果，我们可以看到以下关键信息：
+
+- 产品A的平均销量为1033.8，产品B的平均销量为536，产品C的平均销量为776.4。
+- 产品A和产品B之间有较强的正相关关系（相关系数为0.749269），产品C与产品A和产品B之间的相关性较弱。
+- 年份与产品C之间呈现出较强的负相关关系（相关系数为-0.777903）。
+
+基于以上分析结果，我们建议采取以下销售策略：
+
+1. 提高产品C的销量：由于产品C与年份之间呈现负相关关系，可以尝试通过促销活动或市场推广来提高产品C的销量。
+
+2. 产品A和产品B的搭配销售：由于产品A和产品B之间有较强的正相关关系，可以考虑将产品A和产品B进行搭配销售，以提高整体销量。
+
+sales_staff，您认为如何？您可以考虑以上建议并提出自己的想法。
+
+### 销售经理
+
+sales_staff已经提供了基于数据分析工具的分析结果的见解，并提出了相应的销售策略建议。销售staff现在有机会回应提出的建议，并提供自己的想法。销售staff，您对以上销售策略有什么想法或建议吗？您认为还有哪些方面可以优化或改进？
+
+### 销售员
+
+销售staff，请提供您对销售策略的想法和建议。您可以考虑上述建议的实施可行性，以及可能的优化或改进方面。感谢您的反馈！
+
+### 销售经理
+
+销售staff提出的销售策略建议是基于数据分析结果的合理推断。在考虑实施这些策略时，可以进一步思考以下方面进行优化或改进：
+
+1. **市场调研与竞争分析**：在制定促销活动或市场推广策略时，可以进行更深入的市场调研，了解客户需求和竞争对手的情况，以制定更为针对性的销售策略。
+
+2. **销售团队培训**：考虑对销售团队进行培训，提升他们的销售技巧和产品知识，以更好地推动销售业绩的提升。
+
+3. **数据监控与反馈**：建立有效的销售数据监控系统，及时跟踪销售情况并反馈给销售团队，以便他们及时调整销售策略。
+
+4. **客户关系管理**：加强客户关系管理，提升客户满意度和忠诚度，从而增加回购率和推荐率。
+
+销售staff，您对以上优化建议有何看法？您是否认同这些方面的重要性，或者您有其他想法和建议？请分享您的想法，以便我们共同制定更具实施效果的销售策略。感谢您的反馈！
+
+### 销售员
+
+根据销售经理提出的优化建议，我认同以下方面的重要性：
+
+1. **市场调研与竞争分析**：深入了解市场和竞争对手的情况非常重要，可以帮助我们更好地定位产品和制定有效的促销策略。
+
+2. **销售团队培训**：提升销售团队的专业知识和技能对于提高销售业绩至关重要，可以增强销售团队的竞争力。
+
+3. **数据监控与反馈**：建立有效的数据监控系统可以帮助我们及时了解销售情况，及时调整销售策略以适应市场变化。
+
+4. **客户关系管理**：加强客户关系管理有助于提升客户满意度和忠诚度，从而提高回购率和口碑传播效果。
+
+我认为这些优化建议非常实用和重要，可以进一步完善销售策略并提升销售绩效。我们可以结合以上建议，制定更全面和有效的销售战略，以实现更好的销售业绩和客户满意度。感谢销售经理提供的指导和建议，我会认真考虑并积极落实。
+
+### 销售经理
+
+FINAL ANSWER
+
+销售staff已对销售经理提出的优化建议做出了积极回应，并表达了认同和愿意落实的态度。结合市场调研、销售团队培训、数据监控与反馈以及客户关系管理等方面的建议，销售团队将进一步完善销售策略，提高销售绩效和客户满意度。销售团队将密切合作，共同制定并执行更具实施效果的销售战略。
+
diff --git a/...b/langgraph/sales_analysis_report_gpt4.md → ...raph/sales_analysis_report_gpt-4-turbo.md b/...b/langgraph/sales_analysis_report_gpt4.md → ...raph/sales_analysis_report_gpt-4-turbo.md
@@ -1,17 +1,17 @@
 # 市场部销售智能助手（POC）
 
-> GPT-4
+> gpt-4-turbo
 
 ![image-20240710141823753](assets/marketing_analysis_assistant.png)
 
 ## 多代理协商过程
 
-### 销售人员
+### 销售员
 
 {'function_call': {'arguments': '{}', 'name': 'load_sales_data_tool'}}
 
 
-### 销售工具
+### 数据分析工具
 
 load_sales_data_tool response: Sales Data:
 
@@ -23,12 +23,12 @@ load_sales_data_tool response: Sales Data:
 |  3 |   2022 |        1070 |         559 |         752 |
 |  4 |   2023 |        1059 |         533 |         730 |
 
-### 销售人员
+### 销售员
 
 {'function_call': {'arguments': '{}', 'name': 'data_analysis_tool'}}
 
 
-### 销售工具
+### 数据分析工具
 
 data_analysis_tool response: Basic statistics:
 
@@ -52,7 +52,7 @@ Correlation matrix:
 | Product_B |  0.194099  |   0.749269  |    1        |   -0.464733 |
 | Product_C | -0.777903  |  -0.43633   |   -0.464733 |    1        |
 
-### 销售人员
+### 销售员
 
 根据我们的数据分析工具提供的结果，我们公司商品A、B、C过去5年的销售数据和相关统计如下：
 
@@ -76,7 +76,7 @@ Correlation matrix:
 
 会话转给sales_manager。
 
-### 销售人员
+### 销售员
 
 感谢您提供的详细分析。根据您的见解，我们可以考虑以下策略：
 
@@ -102,7 +102,7 @@ Correlation matrix:
 
 请继续与相关部门协调这些策略的具体实施计划，并保持沟通，以确保所有措施都能有效执行。
 
-### 销售人员
+### 销售员
 
 感谢您的反馈和确认。我将立即与相关部门协调，开始实施以下步骤：
 

diff --git a/tests/langchain_lab/langgraph/test_marketing_analysis_assistant.py b/tests/langchain_lab/langgraph/test_marketing_analysis_assistant.py
@@ -14,7 +14,7 @@ class TestMarketingAnalysisAssistant(TestCase):
     def test_main(self):
         assistant = MarketingAnalysisAssistant(openai_api_base=os.environ["OPENAI_API_BASE"],
                                                openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
-                                               model_name="gpt-4-turbo",
+                                               model_name="gpt-3.5-turbo",
                                                recursion_limit=50)
         assistant.run()