Query Info

Query Information (天气与网络搜索)

查询天气（WeatherAPI.com）和网络搜索（DDGS），使用 InformationQueryAgent。差旅标准、报销政策、审批流程等由 ask-question（RAG）处理。

When to Use

• 用户问「XX天气怎么样」「查一下XX」「搜索XX」
• 用户问「机场到市区怎么走」「哪个区域适合商务入住」「路线/交通方式怎么选」
• 不需要用 RAG 知识库、不需要用户记忆时

Agent

• InformationQueryAgent（当前通过 .claude/skills/query-info/script/agent.py 加载）
• 入参为 model 对象（非 model_config_name）
• 异步：reply() 为 async，需 await

支持的查询类型（本 Agent 实际实现）

1. 天气查询：基于 WeatherAPI.com（需配置 API Key）
2. 网络搜索：基于 DDGS（需 pip install ddgs），带摘要

初始化与调用

import asyncio
from agentscope.message import Msg
from agentscope.model import OpenAIChatModel
from config_agentscope import init_agentscope
from config import LLM_CONFIG
from agents.lazy_agent_registry import LazyAgentRegistry
import json

async def query_info(user_query: str):
    init_agentscope()
    model = OpenAIChatModel(
        model_name=LLM_CONFIG["model_name"],
        api_key=LLM_CONFIG["api_key"],
        client_kwargs={"base_url": LLM_CONFIG["base_url"], "timeout": 60},
        temperature=LLM_CONFIG.get("temperature", 0.7),
        max_tokens=LLM_CONFIG.get("max_tokens", 2000),
    )
    registry = LazyAgentRegistry(model=model, cache={})
    agent = registry["information_query"]
    user_msg = Msg(name="user", content=user_query, role="user")
    result = await agent.reply(user_msg)
    return json.loads(result.content) if isinstance(result.content, str) else result.content

# 使用
data = asyncio.run(query_info("北京明天天气怎么样？"))
# data: {"query_type": "天气查询"|"网络搜索", "query_success": bool, "results": {"summary": "...", "sources": [...]}}

返回格式

• query_type: "天气查询" 或 "网络搜索"
• query_success: 是否成功
• results: 含 summary、sources 等（天气无 sources 时可能仅有 summary）

注意

• 本 Agent 不处理「差旅标准」「报销规则」「审批流程」「平台操作说明」「历史行程」等；这类问题优先使用 ask-question（RAG）或 memory-query。
• 对「机场到市区怎么走」「哪些区域适合商务入住」「某地公共交通/路线建议」这类公开信息，应优先使用本 Agent 的网络搜索，而不是 RAG。
• 网络搜索依赖：pip install ddgs（或 duckduckgo-search）。

信息查询总结指南

【要求】

1. 直接回答问题，不要说"根据搜索结果"
2. 保持简洁，2-3句话
3. 如果信息不完整，说明需要更多信息