From 428c1a70c36169bc138239c166a92c9484621330 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: JiajunLI <gouhanke@outlook.com>
Date: Mon, 2 Mar 2026 18:59:22 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat:=20=E5=88=9D=E5=A7=8B=E5=8C=96=E3=80=82?=
 =?UTF-8?q?=E6=94=AF=E6=8C=81=E8=A7=86=E8=A7=89=E8=BE=93=E5=85=A5=E5=92=8C?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 main.py | 65 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 65 insertions(+)
 create mode 100644 main.py

diff --git a/main.py b/main.py
new file mode 100644
index 0000000..ab2244f
--- /dev/null
+++ b/main.py
@@ -0,0 +1,65 @@
+import asyncio
+from typing import Annotated
+from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
+from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
+
+# --- 第一部分：模拟表情输出工具 ---
+# 以后你接上机器人时，只需要把这里的 print 改成串口发送指令
+async def set_expression(
+    expression: Annotated[str, "机器人要展示的表情，如：开心、疑惑、难过、待机"],
+    intensity: Annotated[int, "表情强度 1-10"] = 5
+) -> str:
+    """
+    [模拟 MCP3]：控制机器人头部的表情展示。
+    目前为文字输出模式。
+    """
+    print(f"\n>>>>>> 🤖 机器人表情更新: 【{expression}】 (强度: {intensity}/10) <<<<<<\n")
+    return f"已成功切换到 {expression} 模式。"
+
+# --- 第二部分：配置 VLM 大脑 ---
+async def start_simulated_head():
+    # 指向你本地的 vLLM/Ollama (localhost:8000)
+    model_client = OpenAIChatCompletionClient(
+        model="Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct",  # 必须与 vLLM 启动的名称一致
+        base_url="http://localhost:8000/v1",
+        api_key="EMPTY",
+        model_info={
+                "vision": True,
+                "function_calling": True,
+                "json_output": True,
+                "structured_output": True,
+                "family": "unknown",
+                "context_length": 4096,
+        }
+    )
+
+    # 定义大脑
+    brain = AssistantAgent(
+        name="RobotBrain",
+        model_client=model_client,
+        tools=[set_expression],
+        system_message="""你是一个有情感的机器人。
+        1. 观察用户的视觉信息（图片描述）。
+        2. 调用 set_expression 工具，通过文字描述你的面部变化。
+        3. 你的回复要自然，像在和老朋友聊天。"""
+    )
+
+    # --- 第三部分：模拟交互循环 ---
+    # 在真实项目中，这里会持续读取摄像头 current_view.jpg
+    scenarios = [
+        "视觉输入：用户 d51 满脸愁容地坐在电脑前，正在处理复杂的代码报错。",
+        "视觉输入：用户 d51 突然拍了一下桌子，笑了起来，看来 Bug 解决了。"
+    ]
+
+    for scene in scenarios:
+        print(f"\n--- 场景模拟: {scene} ---")
+        
+        # 运行智能体
+        response = await brain.run(task=scene)
+        
+        # 打印大脑最终说的话
+        print(f"机器人说: {response.messages[-1].content}")
+        await asyncio.sleep(1)
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(start_simulated_head())
\ No newline at end of file