data/training_data/val.jsonl

{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `print_step` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`print_step` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/logger.py`。\n**功能描述**：\nPrint a step in a process with minimalistic style. Args: step: Step name/action description: Optional description\n**函数签名**：\n```python\ndef print_step(step: str, description: str = \"\") -> None:\n```\n**参数**：\n- `step` (str): Step name/action\n- `description` (str)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`print_completion` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`print_completion` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/logger.py`。\n**功能描述**：\nPrint a completion message with checkmark. Args: message: Completion message\n**函数签名**：\n```python\ndef print_completion(message: str) -> None:\n```\n**参数**：\n- `message` (str): Completion message\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`Agent._format_history_for_synthesis` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`Agent._format_history_for_synthesis` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`。\n**功能描述**：\nFormat execution history for final answer synthesis.\n**函数签名**：\n```python\ndef _format_history_for_synthesis(self, history: list[dict]) -> str:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `history` (list[dict])\n\n**返回值**：`str`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `AgentMemory.list` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`AgentMemory.list` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`。\n**功能描述**：\nList all memory entries.\n**函数签名**：\n```python\ndef list(self) -> dict[str, Any]:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n\n**返回值**：`dict[str, Any]`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `gemini` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`gemini` 位于 `lib/laddr/src/laddr/llms.py`，使用方法如下：\n```python\ngemini(model=..., temperature=...)\n```\n**参数说明**：\n- `model`: str | None\n- `temperature`: float | None"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`TemplateRenderer.__init__` 方法在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`TemplateRenderer.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/templates.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`DatabaseService.get_trace` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseService.get_trace` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`。\n**功能描述**：\nGet a single trace event by id with full payload.\n**函数签名**：\n```python\ndef get_trace(self, trace_id: str) -> dict | None:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `trace_id` (str)\n\n**返回值**：`dict | None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `Memory` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`Memory` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`。\n**功能描述**：\nAgent memory storage.\n**函数签名**：\n```python\nclass Memory(Base):\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`ps` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`ps` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/management.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `ServiceNotReadyError` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`ServiceNotReadyError` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/errors.py`。\n**功能描述**：\nRaised when a service is not ready after startup.\n**函数签名**：\n```python\nclass ServiceNotReadyError(LaddrError):\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `list_prompts` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`list_prompts` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/prompt.py`。\n**功能描述**：\nList recent prompt executions.\n**函数签名**：\n```python\ndef list_prompts(limit: int):\n```\n**参数**：\n- `limit` (int)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `DatabaseBackend.save_result` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseBackend.save_result` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`，使用方法如下：\n```python\nDatabaseBackend.save_result(job_id=..., outputs=...)\n```\n**参数说明**：\n- `job_id`: str\n- `outputs`: dict"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `OllamaLLM` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`OllamaLLM` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/llm.py`。\n**功能描述**：\nLocal Ollama LLM backend (talks to a local Ollama HTTP server). Default base URL: http://localhost:11434 Expected model names: e.g. \"gemma2:2b\" (use LLM_MODEL or per-agent LLM_MODEL_<AGENT>)\n**函数签名**：\n```python\nclass OllamaLLM:\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `MemoryBus.__init__` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`MemoryBus.__init__` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/message_bus.py`，使用方法如下：\n**参数说明**："}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `add_tool` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`add_tool` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/add.py`，使用方法如下：\n```python\nadd_tool(tool_name=..., agent=..., description=...)\n```\n**参数说明**：\n- `tool_name`: str\n- `agent`: str | None\n- `description`: str | None\n\n**功能简述**：Add a new tool to an agent. Examples: laddr add tool calculator laddr add tool scraper --agent researcher..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `BackendFactory.create_cache_backend` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`BackendFactory.create_cache_backend` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`，使用方法如下：\n**参数说明**：\n\n**功能简述**：Create cache backend based on config...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`AgentRegistry` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`AgentRegistry` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`。\n**功能描述**：\nAgent registration and metadata.\n**函数签名**：\n```python\nclass AgentRegistry(Base):\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `ProjectDetails.validate_name` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`ProjectDetails.validate_name` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/config.py`，使用方法如下：\n```python\nProjectDetails.validate_name(cls=..., v=...)\n```\n**参数说明**：\n- `cls`: Any\n- `v`: str\n\n**功能简述**：Validate project name format...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`TemplateRenderer` 类在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`TemplateRenderer` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/templates.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `MemoryBus` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`MemoryBus` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/message_bus.py`。\n**功能描述**：\nIn-memory message bus for testing and quick local dev. Not suitable for production or distributed systems.\n**函数签名**：\n```python\nclass MemoryBus:\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `Agent.__init__` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`Agent.__init__` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`。\n**功能描述**：\nInitialize agent. Args: config: Agent-specific configuration env_config: Environment configuration (loaded if None) tools: Tool registry (auto-discovered if None)\n**函数签名**：\n```python\ndef __init__(\nself,\nconfig: AgentConfig,\nenv_config: LaddrConfig | None = None,\ntools: ToolRegistry | list[Any] | None = None,\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `config` (AgentConfig): Agent-specific configuration\n- `env_config` (LaddrConfig | None)\n- `tools` (ToolRegistry | list[Any] | None)\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `Tool.validate_inputs` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`Tool.validate_inputs` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/tooling.py`，使用方法如下：\n```python\nTool.validate_inputs(inputs=...)\n```\n**参数说明**：\n- `inputs`: dict[str, Any]\n\n**功能简述**：Validate inputs against input_model if available. Returns validated inputs or raises ValidationError...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `bind_tools` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`bind_tools` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/tooling.py`。\n**功能描述**：\nBind tools to an agent instance for explicit, readable tool registration. Supports: - String names: auto-import from agents.<agent>.tools.<name> - Callables: register directly - Decorated functions: extract Tool metadata Usage: from agents.researcher.tools import web_search bind_tools(self, [web_search.run, \"summarize\"]) Args: agent_instance: Agent instance with .tools registry tools: List of tool names (str) or callables\n**函数签名**：\n```python\ndef bind_tools(agent_instance: Any, tools: list[str | Callable]) -> None:\n```\n**参数**：\n- `agent_instance` (Any): Agent instance with .tools registry\n- `tools` (list[str | Callable])\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`gemini` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`gemini` 位于 `lib/laddr/src/laddr/llms.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `init` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`init` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/init.py`，使用方法如下：\n```python\ninit(project_name=..., path=...)\n```\n**参数说明**：\n- `project_name`: str | None\n- `path`: str\n\n**功能简述**：Initialize a new Laddr project. Creates project structure with: - Configuration files (laddr.yml, .env) - Docker setup (docker-compose.yml, Dockerfile) - Default researcher agent - Example tools and p..."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`AgentChatRequest` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`AgentChatRequest` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/api/main.py`。\n**功能描述**：\nRequest to chat with an agent.\n**函数签名**：\n```python\nclass AgentChatRequest(BaseModel):\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`AgentMemory.get` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`AgentMemory.get` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`。\n**功能描述**：\nRetrieve a memory entry.\n**函数签名**：\n```python\ndef get(self, key: str) -> Any:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `key` (str)\n\n**返回值**：`Any`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `DatabaseService.list_prompts` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseService.list_prompts` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`，使用方法如下：\n```python\nDatabaseService.list_prompts(limit=...)\n```\n**参数说明**：\n- `limit`: int\n\n**功能简述**：List recent prompt executions...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`wrap_with_runtime_injection` 函数在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`wrap_with_runtime_injection` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/system_tools.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `_print_service_info` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`_print_service_info` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/commands/run.py`。\n**功能描述**：\nPrint service URLs in minimalistic style.\n**函数签名**：\n```python\ndef _print_service_info() -> None:\n```\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`ProjectDetails.validate_name` 方法在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`ProjectDetails.validate_name` 位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/config.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`PipelineStage` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`PipelineStage` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`。\n**功能描述**：\nStage definition in a pipeline (simplified).\n**函数签名**：\n```python\nclass PipelineStage(BaseModel):\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `_build_trace_tree` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`_build_trace_tree` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/api/main.py`。\n**功能描述**：\nBuild hierarchical trace tree from flat traces. Groups by agent runs and nests tool calls/LLM calls within them.\n**函数签名**：\n```python\ndef _build_trace_tree(traces: list[dict]) -> list[dict]:\n```\n**参数**：\n- `traces` (list[dict])\n\n**返回值**：`list[dict]`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 项目中，`Agent._parse_autonomous_action` 有什么功能？"}, {"role": "assistant", "content": "`Agent._parse_autonomous_action` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`。\n**功能描述**：\nParse LLM response to extract action, preferring JSON format with text fallback.\n**函数签名**：\n```python\ndef _parse_autonomous_action(self, response: str) -> dict:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `response` (str)\n\n**返回值**：`dict`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `print_warning` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`print_warning` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/logger.py`。\n**功能描述**：\nPrint a warning message. Args: message: Warning message\n**函数签名**：\n```python\ndef print_warning(message: str) -> None:\n```\n**参数**：\n- `message` (str): Warning message\n\n**返回值**：`None`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `DatabaseService.get_job_traces` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseService.get_job_traces` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`，使用方法如下：\n```python\nDatabaseService.get_job_traces(job_id=...)\n```\n**参数说明**：\n- `job_id`: str\n\n**功能简述**：Get all traces for a job...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `DatabaseService.register_agent` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseService.register_agent` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`，使用方法如下：\n```python\nDatabaseService.register_agent(agent_name=..., metadata=...)\n```\n**参数说明**：\n- `agent_name`: str\n- `metadata`: dict\n\n**功能简述**：Register or update an agent in the registry...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `DatabaseService.get_result` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseService.get_result` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`，使用方法如下：\n```python\nDatabaseService.get_result(job_id=...)\n```\n**参数说明**：\n- `job_id`: str\n\n**功能简述**：Get job result...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `CacheBackend` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`CacheBackend` 是 Laddr 项目中的一个 类，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`。\n**功能描述**：\nProtocol for cache backends.\n**函数签名**：\n```python\nclass CacheBackend(Protocol):\n```"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `Agent._trace` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`Agent._trace` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`，使用方法如下：\n```python\nAgent._trace(job_id=..., agent_name=..., event_type=..., payload=...)\n```\n**参数说明**：\n- `job_id`: str\n- `agent_name`: str\n- `event_type`: str\n- `payload`: dict\n\n**功能简述**：Append a trace if enabled and not masked...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "如何在 Laddr 中使用 `Agent._parse_autonomous_action_text` 函数？"}, {"role": "assistant", "content": "`Agent._parse_autonomous_action_text` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/agent_runtime.py`，使用方法如下：\n```python\nAgent._parse_autonomous_action_text(response=...)\n```\n**参数说明**：\n- `response`: str\n\n**功能简述**：Parse legacy text format with ACTION:/AGENT:/TOOL_NAME:/... lines...."}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "请解释 Laddr 中 `DatabaseService.create_prompt` 的作用。"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseService.create_prompt` 是 Laddr 项目中的一个 方法，位于 `lib/laddr/src/laddr/core/database.py`。\n**功能描述**：\nCreate a new prompt execution record.\n**函数签名**：\n```python\ndef create_prompt(self, prompt_id: str | None, prompt_name: str, inputs: dict) -> str:\n```\n**参数**：\n- `self` (Any)\n- `prompt_id` (str | None)\n- `prompt_name` (str)\n- `inputs` (dict)\n\n**返回值**：`str`"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "在 Laddr 中，`DatabaseBackend.list_agents` 方法在哪个文件里？"}, {"role": "assistant", "content": "`DatabaseBackend.list_agents` 位于 `lib/laddr/src/laddr/core/config.py`。"}]}
{"conversations": [{"role": "user", "content": "Laddr 的 `print_table` 是做什么的？"}, {"role": "assistant", "content": "`print_table` 是 Laddr 项目中的一个 函数，位于 `lib/laddr/src/laddr/cli/utils/logger.py`。\n**功能描述**：\nPrint data as a rich table. Args: data: List of dictionaries (each dict is a row) title: Optional table title\n**函数签名**：\n```python\ndef print_table(data: list[dict], title: str | None = None) -> None:\n```\n**参数**：\n- `data` (list[dict]): List of dictionaries (each dict is a row)\n- `title` (str | None)\n\n**返回值**：`None`"}]}