重庆大学AI训练营+202524131034T+landscape-postcard-maker-agent

[1ASunny]

项目简介

Landscape Postcard Maker Agent 是一个面向
Nexent v2.4.0 设计的风景明信片 Agent。
用户上传一张风景照片并确认地点后，Agent 输出两张规格完全一致的图片：

• 抽象编辑风格正面：均匀象牙色背景、由原照片空间与色彩关系提炼的极简母题、一个诗意英文标题；
• 标准明信片背面：地点、留言区、中线、收件地址线与邮票框。

默认输出均为 1800 × 1200 PNG、300 DPI。

项目仓库：https://github.com/1ASunny/nexent-landscape-postcard-maker-agent

为什么基于 Nexent

设计链路由 Nexent 承载：

1. 用户在 Nexent 会话中上传风景照片。
2. Agent 首先调用 read_skill_md 加载 landscape-postcard-maker Progressive Skill。
3. 租户中已配置的生图工具以照片为 reference image，生成只有抽象母题与标题的正面。
4. 自定义 MCP 工具 render_postcard_pair 规范化正面并确定性生成背面。
5. Nexent 负责对话、上传元数据、模型与工具编排、可见执行轨迹和最终 Markdown 链接。

这种拆分让模型负责需要视觉理解与创作判断的部分，让脚本负责尺寸、DPI、排版和校验，避免
让生图模型直接绘制易错的邮政文字与地址线。

输出

以下图片为 Demo 理想输出，用于说明设计目标。

1. 抽象编辑风格正面

正面只保留照片关系提炼后的抽象母题与英文标题，不出现原照片、缩略图、上下拼接、地点、日期
或邮政元素。

2. 标准明信片背面

背面通过 Pillow 确定性排版，地点文字、留言区、收件地址线和邮票框不交给生图模型拼写。

Agent 调用合同

设计要求的调用顺序为：

read_skill_md(landscape-postcard-maker)
→ 租户实际绑定的 image-generation tool
→ render_postcard_pair(source_image_url, abstract_front_url, location, ...)
→ 校验 exactly two PNG / 1800×1200 / 300 DPI / SHA-256

对于外部 MCP 工具，Agent 使用当前回合上传元数据中的 presigned_url，但最终回复不得暴露
内部 S3 URL、预签名 URL、服务器路径或凭据。没有确认地点时，Agent 只问一个简短问题，不从
建筑风格、植被、文件名或氛围猜测位置。EXIF GPS 作为敏感数据，只有在用户意图明确时才打印。

代码与必要文件

仓库包括：

• skill/landscape-postcard-maker/：Progressive Skill 与完整抽象正面规则；
• tools/postcard_compositor.py：正面规范化、背面排版、DPI 与 SHA-256 合同；
• tools/mcp_server.py：供 Nexent 连接的 FastMCP Demo 适配器；
• nexent/agent-config.md：Agent 字段、职责提示词、约束提示词和依赖；
• docs/NEXENT_SETUP.md：Skill、MCP、生图工具与 Agent 的拟议接入步骤；
• docs/MANUAL_DEMO_RUNBOOK.md：端到端验证与截图清单；
• tests/ 与 GitHub Actions：Skill 包、排版与输出合同测试；
• artifacts/demo/：明确标注为设计目标的理想输出图。

如何体验这份设计

1. 部署 Nexent v2.4.0。
2. 从仓库 CI 产物或本地构建 dist/landscape-postcard-maker-skill.zip 并安装 Skill。
3. 启动 Demo MCP 服务，并在 Nexent 中注册
   http://host.docker.internal:8000/sse。
4. 选择一个能接收 reference image 并返回 HTTPS 图片 URL 的生图工具，将文档中的
   generate_image 占位名替换为租户实际工具名与参数。
5. 按 nexent/agent-config.md 创建 Agent，在全新会话中上传可分发测试图并确认地点。
6. 依据 docs/MANUAL_DEMO_RUNBOOK.md 验证工具轨迹与两个下载文件。

当前验证结果

• 代码与 Progressive Skill；
• Skill ZIP 可复现构建；
• 确定性正反面规格测试；
• 自动测试：Python 3.12 下 7 项通过；
• Demo 理想输出图：已提供；
• Nexent 上传与三段工具轨迹；
• 生图模型输入保真与标题拼写；
• Nexent 官方 Agent Export。

安全边界

• 不虚构地点、坐标、日期、成功工具调用或下载链接；
• 不在最终回复中暴露内部 S3 URL、预签名 URL、密钥或服务器路径；
• 不默认打印 EXIF GPS；
• 不声称通用背面符合某个国家或地区的最新邮政规范；
• 生产环境必须补充租户鉴权、HTTPS、对象存储隔离、过期删除、并发与审计；
• 图片生成失败或合同校验失败时明确报告，不伪造成功结果。

局限与负责任使用

• 抽象正面的质量取决于目标租户实际绑定的生图模型，可能需要一次定向重试；
• 视觉地标识别不能替代用户确认或可靠 GPS；
• 此 Demo 未验证复杂文字、不同语言标题、极端宽高比与邮政机构专用留白规范；
• 抽象编辑提示词改编自用户提供的 ZzzLlc0405/photo-abstract-editorial，原项目声明仅限个人、
  教育、研究与非商业用途；商业使用或商业分发前须取得原权利人授权。

欢迎对 Nexent 图像工具编排、Progressive Skill 触发、输出存储、隐私边界和可复现验证提出建议。