feat(agent): add LLM-powered metadata enrichment system with AgentCLI and PostProcessor

Introduce an agent skill framework for LLM-driven metadata enrichment:

- AgentCLI (py/agent_cli/): in-process wrappers around internal services
  using standard relative imports, eliminating the need for sys.path hacks
- LLMService: centralized BYOK (bring-your-own-key) LLM client supporting
  OpenAI, Ollama, and custom OpenAI-compatible endpoints
- PostProcessor: deterministic engine that applies LLM output via AgentCLI
  (replaces old handler.py + _BASE_MODEL_ALIASES approach)
- SkillRegistry: filesystem-based skill discovery (skill.yaml + prompt.md)
- AgentService: orchestrates skill execution with WebSocket progress
- Frontend AgentManager: WebSocket listeners, skill execution, config UI
- Context menu entries (single + bulk) for "Enrich Metadata (Agent)"
- Settings UI for AI Provider configuration (BYOK)
- Full i18n support across 9 locales

Bug fixes found during review:
- aiohttp.web.json_response: status_code= -> status=
- settings_modal cancelEditApiKey: wrong argument position
- AgentManager.isLlmConfigured: allow Ollama without API key
- PostProcessor._merge_tags: lowercase all tags to match TagUpdateService
This commit is contained in:
Will Miao
2026-07-02 20:51:11 +08:00
parent fe90f7f9b1
commit cf898da193
44 changed files with 5937 additions and 2180 deletions

View File

@@ -657,6 +657,23 @@
"proxyPassword": "סיסמה (אופציונלי)",
"proxyPasswordPlaceholder": "password",
"proxyPasswordHelp": "סיסמה לאימות מול הפרוקסי (אם נדרש)"
},
"aiProvider": {
"title": "ספק AI",
"provider": "ספק",
"providerHelp": "בחר את ספק ה-LLM שלך. OpenAI ו-Ollama משתמשים בנקודות קצה מוגדרות מראש. מותאם אישית מאפשר לך לציין כל נקודת קצה תואמת OpenAI.",
"custom": "מותאם אישית (תואם OpenAI)",
"apiBase": "כתובת בסיס API",
"apiBaseHelp": "כתובת ה-URL הבסיסית ל-API של LLM (לדוגמה https://api.openai.com/v1). השאר ריק לשימוש בברירת המחדל של הספק.",
"apiBasePlaceholder": "https://api.openai.com/v1",
"apiKey": "מפתח API",
"apiKeyHelp": "מפתח ה-API של ספק ה-LLM שלך. נשמר מקומית, לעולם לא נשלח לשרת כלשהו מלבד ספק ה-LLM שבחרת.",
"apiKeyPlaceholder": "sk-...",
"apiKeyNotSet": "לא הוגדר",
"apiKeyConfigured": "הוגדר",
"apiKeySet": "הגדר",
"model": "מודל",
"modelHelp": "שם המודל לשימוש (לדוגמה deepseek-v4-flash, gemini-2.5-flash, gemma4:12b). בדוק אצל הספק שלך אילו מודלים זמינים."
}
},
"loras": {
@@ -754,7 +771,8 @@
"completed": "הושלם: {success} הועברו, {skipped} דולגו, {failures} נכשלו",
"complete": "ארגון אוטומטי הושלם",
"error": "שגיאה: {error}"
}
},
"enrichHfAgent": "העשרת מטא-דאטה (AI)"
},
"contextMenu": {
"refreshMetadata": "רענן נתוני Civitai",
@@ -778,7 +796,8 @@
"shareRecipe": "שתף מתכון",
"viewAllLoras": "הצג את כל ה-LoRAs",
"downloadMissingLoras": "הורד LoRAs חסרים",
"deleteRecipe": "מחק מתכון"
"deleteRecipe": "מחק מתכון",
"enrichHfAgent": "העשרת מטא-דאטה (AI)"
}
},
"recipes": {
@@ -2081,6 +2100,12 @@
"moveFailed": "Failed to move item: {message}",
"copiedToClipboard": "הועתק ללוח",
"downloadStarted": "ההורדה החלה"
},
"agent": {
"llmNotConfigured": "ספק AI לא הוגדר. הפעל אותו בהגדרות → ספק AI.",
"enrichStarted": "מעשיר מטא-דאטה באמצעות AI...",
"enrichComplete": "העשרת מטא-דאטה הושלמה: {{summary}}",
"enrichFailed": "העשרת מטא-דאטה נכשלה: {{error}}"
}
},
"doctor": {