OpenManus or dify workflow

這邊很久沒更新ai相關，大概是年初的文章了，假設ai真實接入工作或者流程會是怎樣，這邊更新一下ai運用在日常會大概是長怎樣 這邊實際上接入用ai去分析，整個工作內容應該會變超廢的，基本上24小時都可以自動分析自動跑，人基本上去檢查報告就好。

運用 OpenManus 在優化策略環節使用ai去優化策略，或者直接進行交易

可能要將回測績效，抽成function 讓ai 可以運用工具進行分析，他核心是一種react 技術，應該可以拆出來 https://github.com/mannaandpoem/OpenManus https://zhuanlan.zhihu.com/p/30090038284

系統採用模組化架構，資料依序通過以下主要模組：
1. 資料取得 → 2. AI 分析 → 3. 策略判斷 → 4. 風控處理 → 5. 實驗記錄與回測分析 -> 6. 分析完再修改策略 再回到1.,重複跌代應該可以自動化分析

這邊有去使用 OpenManus 大概只要去實現 /root/bitcoing_data/OpenManus/app/tool 裡面就可以了 整個OpenManus 應該適用llm 去拆解任務細節與選用某個 tool 再決定下一步在做什麼。 整體用下來，很像在用 dify，也就是差別在，我已經知道整個流程是怎樣了在哪個環節用ai ,跟由ai 來決定下一個環節，假設gemini2 api 和 grok 3 api 有開放 deep serach 應該可以讓llm不斷的循環 疊帶演算法

/root/bitcoing_data/OpenManus/config/config.toml

可以設置api key 這邊只有運行看看實際效果

透過 aiagent 產生研究分析報告

在工作性質關係，我大部分時間都是在做自動化，近期主管讓我去研究怎麼透過 llm 進行分析組合語言，之前都是人工去看得要在那邊看spec，有問題的地方，這個弄好基本上就可以在餵入 bug 讓ai agent 自己找出最相應的資料透過 LLM 再進一步推理總結，目前只有做到這樣沒有繼續往內部研究。

 curl -X POST "http://10.0.12.188/v1/workflows/run"   --noproxy "10.0.12.188"   -H "Authorization: Bearer app-ANoJaG79QJV4NLKpW3U1rU3b"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"inputs":{"analysis_type":"靜態分析"},"response_mode":"streaming","user":"x213212","files":[]}'

 curl -X POST "http://10.0.12.188/v1/workflows/run"   --noproxy "10.0.12.188"   -H "Authorization: Bearer app-ANoJaG79QJV4NLKpW3U1rU3b"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"inputs":{"analysis_type":"動態分析"},"response_mode":"streaming","user":"x213212","files":[]}'

 curl -X POST "http://10.0.12.188/v1/workflows/run"   --noproxy "10.0.12.188"   -H "Authorization: Bearer app-ANoJaG79QJV4NLKpW3U1rU3b"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"inputs":{"analysis_type":"asm分析"},"response_mode":"streaming","user":"x213212","files":[]}'

通過api觸發

api呼叫紀錄

報告範例輸出

下面是透過 dify workflow 產生和 gemini 2 exp + chatgpt4o 產出來的報告。 一題大概一塊錢，目前gemini 2 exp 沒收費所以免費

組別 1

• 好的，我會根據您提供的資料和要求，仔細分析這兩個 RISC-V 的 asm 程式碼片段。我會特別注意 Runlog 數據，並以其為主要依據，找出性能瓶頸。

• 比較檔案名稱：

  • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm
  • sglib-arrayheapsort533.super_benchmark.super.asm

• Runlog 數據：

• 初步分析：

  • sglib-arrayheapsort540.run.log 的 Cycles 和 Instructions 數量都比 sglib-arrayheapsort533.run.log 高，但 Conditional branches misprediction 較低。
  • sglib-arrayheapsort533.run.log 的 Approximate BTB branch miss rate (%) 較高。
  • sglib-arrayheapsort533.run.log 的 CPI 較高，表示平均每個指令需要更多 cycles。

• 根據 Runlog 數據，sglib-arrayheapsort540.run.log 雖然指令數較多，但 Cycles 較高，表示整體性能較差。因此，我會優先關注 sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 中指令數較多的地方，並分析其對性能的影響。

• 詳細比對與分析：

  1. 指令數差異最大的地方：

  根據靜態分析報告，benchmark 函數中 AST540 的指令數從 295 增加到 336，總體指令數也從 434 增加到 472。這表示 sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 在 benchmark 函數中執行了更多指令。

  - **PC Address 範圍：**
      - *sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm*: 0x10c - 0x50c
      - *sglib-arrayheapsort533.super_benchmark.super.asm*: 0x11c - 0x4d4
  
  - **關鍵指令差異：**
      - AST533 使用較多的 `add` 指令，而 AST540 使用較多的 `c.addiw`、`mv`、`c.mv`、`sext.w` 和 `c.nop` 指令。
      - AST540 使用 `c.j` 指令更多，AST533 使用 `j` 指令更多。
      - AST533 有 `ori` 指令，AST540 沒有。
  
  - **分析：**
      - `c.addiw` 是壓縮指令，通常比 `addiw` 更短，但執行時間可能略長。
      - `mv` 和 `c.mv` 指令用於移動暫存器值，可能用於優化資料傳輸。
      - `sext.w` 指令用於符號擴展，可能用於處理不同大小的資料類型。
      - `c.nop` 指令是空操作，可能用於填充指令 pipeline 或對齊程式碼。
      - `c.j` 和 `j` 指令用於跳轉，`c.j` 是壓縮指令，可能用於縮小程式碼大小。
      - `ori` 指令用於位元 OR 操作，可能被其他指令替代。
  
  - **Runlog 驗證：**
      - *sglib-arrayheapsort540.run.log* 的 Instructions 數量較高，與靜態分析結果一致。
      - *sglib-arrayheapsort533.run.log* 的 CPI 較高，可能與 `add` 指令的使用有關。
  

  2. 迴圈分析：

     • Function Inline： 雙方程式碼片段中沒有明顯的 function inline 差異。

     • Loop Unrolling： 雙方程式碼片段中沒有使用 loop unrolling。

       • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm: 0x238 - 0x3dc
       • sglib-arrayheapsort533.super_benchmark.super.asm: 0x248 - 0x3ba

     • 迴圈行為差異：

       • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 在 0x238 - 0x3dc 範圍內，使用 c.addiw 指令更新迴圈計數器，並使用 beqz 指令判斷迴圈是否結束。
       • sglib-arrayheapsort533.super_benchmark.super.asm 在 0x248 - 0x3ba 範圍內，使用 addiw 指令更新迴圈計數器，並使用 beqz 指令判斷迴圈是否結束。
       • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 在迴圈中使用了更多的壓縮指令，例如 c.mv、c.lw 和 c.sw。

     • 分析：

       • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 使用更多的壓縮指令，可能導致程式碼大小更小，但執行時間可能略長。
       • 雙方迴圈行為的細微差異可能影響性能，但需要更詳細的分析才能確定。

  3. 指令排序：

     • 在 5 級 pipeline 下，sglib-arrayheapsort533.super_benchmark.super.asm 的指令排序可能略優於 sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm。
     • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 中，sext.w 指令的使用可能導致 pipeline stall。
       • PC Address 範圍： 0x258, 0x272, 0x288, 0x368, 0x398, 0x408, 0x430, 0x498

  4. Code Generation：

     • sglib-arrayheapsort533.super_benchmark.super.asm 在某些情況下可能具有更好的 code generation。
     • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 中，c.nop 指令的使用可能表示 code generation 不夠優化。
       • PC Address 範圍： 0x23e, 0x286, 0x2ca, 0x30e, 0x352, 0x396, 0x42e, 0x476, 0x4be, 0x4e2

• 總結：

以下是影響性能導致下降的原因，根據嚴重性由上往下排：

1. **指令數量增加：** *sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm* 在 `benchmark` 函數中執行了更多指令，導致 Instructions 數量增加，進而影響整體性能。
2. **分支預測錯誤率：** *sglib-arrayheapsort533.run.log* 的 Approximate BTB branch miss rate (%) 較高，表示分支預測錯誤率較高，導致 pipeline flush 和性能下降。
3. **CPI 較高：** *sglib-arrayheapsort533.run.log* 的 CPI 較高，表示平均每個指令需要更多 cycles，可能與 `add` 指令的使用有關。
4. **指令排序：** *sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm* 中，`sext.w` 指令的使用可能導致 pipeline stall。
5. **Code Generation：** *sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm* 中，`c.nop` 指令的使用可能表示 code generation 不夠優化。

• 結論：

  • sglib-arrayheapsort540.run.log 的性能較差，主要原因是指令數量增加和指令排序不佳。
  • sglib-arrayheapsort533.run.log 的分支預測錯誤率較高，也對性能產生負面影響。
  • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 中，sext.w 指令的使用可能導致 pipeline stall，c.nop 指令的使用可能表示 code generation 不夠優化。
  • sglib-arrayheapsort540.super_benchmark.super.asm 使用更多的壓縮指令，可能導致程式碼大小更小，但執行時間可能略長。

• 我已盡力根據您提供的資料和要求，仔細分析這兩個 RISC-V 的 asm 程式碼片段。如果您有任何其他問題，請隨時提出。

組別 2

• 好的，我會根據您提供的資料和要求，進行詳細的效能分析。

• 比較檔案名稱：

  • sglib-arrayheapsort533.run.log
  • sglib-arrayheapsort540.run.log

• Runlog 數據表格：

• 初步分析：

從 Runlog 數據來看，sglib-arrayheapsort540.run.log 的 Cycles 和 Instructions 數量都明顯高於 sglib-arrayheapsort533.run.log，但 CPI 較低，BTB branch miss rate 也較低。這表示 sglib-arrayheapsort540.run.log 執行了更多指令，但每個指令平均花費的 Cycles 較少，分支預測的準確度也較高。Misprediction of targets of Return instructions 差異非常大，這點值得注意。

接下來，我會根據您提供的 asm 片段和靜態分析報告，找出導致這些差異的具體原因。

• 詳細分析：

首先，根據靜態分析報告，benchmark 函式和總體指令數差異最大，因此我會優先關注這些區域。

1. main 函式比較 (PC Address 0xc0 - 0x106):

- **指令數量差異：** *sglib-arrayheapsort533.super_main.super.asm* 在迴圈中有 `addiw` 指令，而 *sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 使用 `c.addiw`。*sglib-arrayheapsort533.super_main.super.asm* 還有 `c.mv` 指令，*sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 沒有。
- **迴圈行為：** *sglib-arrayheapsort533.super_main.super.asm* 的迴圈從 `0xdc` 開始，*sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 的迴圈從 `0xd4` 開始。*sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 使用了壓縮指令 `c.bnez`，這可能略微提高了程式碼密度。
- **疑似問題：** *sglib-arrayheapsort533.super_main.super.asm* 在迴圈中使用了 `addiw` 和 `c.mv`，這兩個指令在 *sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 中被移除或替換，可能導致指令數量增加。

  **2. 迴圈展開 (Loop Unrolling) 分析：**

- 從提供的 asm 片段來看，沒有明顯的迴圈展開 (Loop Unrolling) 跡象。

  **3. 指令排序：**

- 由於沒有提供足夠的 asm 程式碼，難以判斷具體的指令排序優劣。但從壓縮指令的使用情況來看，*sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 可能在程式碼密度上略有優勢。

  **4. Code Generation：**

- *sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 使用了更多的壓縮指令，例如 `c.addiw` 和 `c.bnez`，這可能表明在程式碼密度方面有更好的 code generation。

  **5. 函式內聯 (Inline Function) 判斷：**

- 從提供的 asm 片段來看，沒有明顯的函式內聯差異。

• 總結：

根據上述分析和 Runlog 數據，以下是影響性能的主要因素，按嚴重性從上往下排列：

1. **指令數量增加：** *sglib-arrayheapsort540.run.log* 的 Instructions 數量明顯高於 *sglib-arrayheapsort533.run.log*，這直接導致 Cycles 增加。靜態分析顯示，`benchmark` 函數和總體指令數差異最大，可能是指令增加的主要來源。
2. **Conditional branches misprediction 降低：** *sglib-arrayheapsort540.run.log* 的 Conditional branches misprediction 數量低於 *sglib-arrayheapsort533.run.log*，這有助於減少 Cycles。
3. **Misprediction of targets of Return instructions 降低：** *sglib-arrayheapsort540.run.log* 的 Misprediction of targets of Return instructions 數量遠低於 *sglib-arrayheapsort533.run.log，這有助於減少 Cycles。
4. **BTB branch miss rate 降低：** *sglib-arrayheapsort540.run.log* 的 Approximate BTB branch miss rate (%) 低於 *sglib-arrayheapsort533.run.log*，這也有助於減少 Cycles。
5. **壓縮指令的使用：** *sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm* 使用了更多的壓縮指令，例如 `c.addiw` 和 `c.bnez`，這可能略微提高了程式碼密度，但對整體性能的影響可能較小。

• 結論：

  • sglib-arrayheapsort540.run.log 的 Cycles 增加主要是由於 Instructions 數量增加。
  • sglib-arrayheapsort540.run.log 的 CPI 較低，BTB branch miss rate 也較低，這表明其指令排序和分支預測可能略有優勢。
  • 靜態分析顯示，benchmark 函數和總體指令數差異最大，可能是指令增加的主要來源。
  • sglib-arrayheapsort540.super_main.super.asm 使用了更多的壓縮指令，可能在程式碼密度方面有更好的 code generation。
  • Misprediction of targets of Return instructions 差異非常大，這點值得注意。

• 我已盡力根據您提供的資料進行詳細分析，並確保結果沒有顛倒。如果需要更深入的分析，請提供更多的 asm 程式碼。

組別 3

• 好的，我會盡力按照您的要求，仔細分析提供的資料，並以清晰、簡潔的方式呈現結果。

• 比較檔案名稱：

  • sglib-arrayheapsort533.super.asm
  • sglib-arrayheapsort540.super.asm

• Runlog 數據：

• 初步分析：

從 Runlog 數據來看，sglib-arrayheapsort540.run.log 的 Cycles 和 Instructions 數量都明顯高於 sglib-arrayheapsort533.run.log，但 Conditional branches misprediction 較低。這表示 sglib-arrayheapsort540.super.asm 執行了更多的指令，導致更高的 Cycles 數，但分支預測的準確性有所提升。

根據靜態分析報告，benchmark 函式的指令差異最大，因此我將重點分析這部分。

1. Function Inline 判斷

• sglib-arrayheapsort533.super.asm:
  • 在 _start 函式 (PC Address 0x64) 呼叫 memset 函式 (PC Address 0x474000ef)。
• sglib-arrayheapsort540.super.asm:
  • 在 _start 函式 (PC Address 0x62) 呼叫 memset 函式 (PC Address 0x4ae000ef)。

結論： 雙方都有呼叫 memset 函式，沒有 inline 差異。

2. Loop Unrolling 分析

在提供的 asm 片段中，沒有明顯的 loop unrolling 跡象。benchmark 函式中的迴圈 (PC Address 0x248 ~ 0x3bc in sglib-arrayheapsort533.super.asm, PC Address 0x238 ~ 0x3dc in sglib-arrayheapsort540.super.asm) 看起來都是標準的迴圈結構。

3. 指令排序

由於沒有提供足夠的程式碼片段，難以進行全面的指令排序分析。但可以針對 benchmark 函式中的迴圈進行初步分析。

4. Code Generation 與其他疑似問題

- **`_start` 函數 (PC Address `0x5e` ~ `0x64`):**
  - **sglib-arrayheapsort533.super.asm:**
    ```assembly
    5e: 8e09      c.sub      a2,a0
    60: 00000593  li         a1,0
    64: 474000ef  jal        0x4d8 <memset>

  - **sglib-arrayheapsort540.super.asm:**
    ```assembly
    5e: 8e09      c.sub      a2,a0
    60: 4581      c.li       a1,0
    62: 4ae000ef  jal        0x510 <memset>

  - **差異：** *sglib-arrayheapsort540.super.asm* 使用 `c.li` 指令，而 *sglib-arrayheapsort533.super.asm* 使用 `li` 指令。`c.li` 是壓縮指令，通常執行速度更快。
- **`main` 函數 (PC Address `0xd4` ~ `0xe0`):**
  - **sglib-arrayheapsort533.super.asm:**
    ```assembly
    d4: 6505      c.lui      a0,0x1
    d6: 4581      c.li       a1,0
    d8: fff5041b  addiw      s0,a0,-1 # 0xfff <ILM_SIZE+0xa87>
    dc: 84ae      c.mv       s1,a1
    ec: fe84e8e3  bltu       s1,s0,0xdc <main+0x1c>

  - **sglib-arrayheapsort540.super.asm:**
    ```assembly
    d2: 6405      c.lui      s0,0x1
    d4: 034000ef  jal        0x108 <initialise_benchmark>
    d8: 034000ef  jal        0x10c <benchmark>
    dc: 347d      c.addiw    s0,-1 # 0xfff <ILM_SIZE+0xa4f>
    e0: f875      c.bnez     s0,0xd4 <main+0x14>

• 差異： sglib-arrayheapsort540.super.asm 在迴圈中呼叫了 initialise_benchmark 和 benchmark 函式，這會導致額外的函式呼叫開銷，增加 Cycles 和 Instructions 數量。
• benchmark 函式 (迴圈內部):
  • sglib-arrayheapsort533.super.asm: 使用 nds.lea.w 指令計算地址。
  • sglib-arrayheapsort540.super.asm: 使用 nds.lea.w 指令計算地址，但穿插了更多的 sext.w 指令。
  • 疑似問題： sext.w 指令的增加可能與資料類型處理有關，但具體原因需要更詳細的程式碼分析。

5. 迴圈行為

benchmark 函式中的迴圈行為大致相同，都是在一定條件下重複執行一段程式碼。但 sglib-arrayheapsort540.super.asm 在迴圈中呼叫了 initialise_benchmark 和 benchmark 函式，這會導致額外的函式呼叫開銷。

6. 指令比較

- **`benchmark` 函數 (PC Address `0x240` ~ `0x2cc`):**
  - **sglib-arrayheapsort533.super.asm:**
    ```assembly
    248: ffd8889b  addiw      a7,a7,-3
    24c: 16080863  beqz       a6,0x3bc <DLM_SIZE+0x94>
    250: 0018961b  slliw      a2,a7,0x1
    254: 00166593  ori        a1,a2,1
    258: 06b2ea63  bltu       t0,a1,0x2cc <DATA_SIZE+0x13c>
    ...
    2c8: fa65c0e3  blt        a1,t1,0x268 <DATA_SIZE+0xd8>

  - **sglib-arrayheapsort540.super.asm:**
    ```assembly
    238: 3875      c.addiw    a6,-3
    23a: 1a088163  beqz       a7,0x3dc <DLM_SIZE+0xb4>
    23e: 0001      c.nop
    240: 0018159b  slliw      a1,a6,0x1
    244: 00158793  addi       a5,a1,1
    248: 08f2e263  bltu       t0,a5,0x2cc <DATA_SIZE+0x13c>
    ...
    2c6: f867c9e3  blt        a5,t1,0x258 <DATA_SIZE+0xc8>

• 差異： sglib-arrayheapsort540.super.asm 在迴圈開始處多了一個 c.nop 指令 (PC Address 0x23e)，並使用 addi 指令代替 ori 指令。此外，sglib-arrayheapsort540.super.asm 使用 a5 暫存器代替 a1 暫存器進行比較。

總結：

以下是影響性能導致下降的原因，根據嚴重性由上往下排：

1. 迴圈內額外的函式呼叫 (sglib-arrayheapsort540.super.asm): 在 main 函式的迴圈中 (PC Address 0xd4 ~ 0xe0)，sglib-arrayheapsort540.super.asm 呼叫了 initialise_benchmark 和 benchmark 函式，這會導致額外的函式呼叫開銷，增加 Cycles 和 Instructions 數量。
2. benchmark 函式中指令數增加 (sglib-arrayheapsort540.super.asm): 在 benchmark 函式中，sglib-arrayheapsort540.super.asm 穿插了更多的 sext.w 指令，這可能與資料類型處理有關，但具體原因需要更詳細的程式碼分析。
3. 迴圈開始處多餘的 c.nop 指令 (sglib-arrayheapsort540.super.asm): 在 benchmark 函式的迴圈開始處 (PC Address 0x23e)，sglib-arrayheapsort540.super.asm 多了一個 c.nop 指令，這會增加指令數量。

結論：

• sglib-arrayheapsort540.super.asm 的 Cycles 和 Instructions 數量都明顯高於 sglib-arrayheapsort533.super.asm，主要是因為在 main 函式的迴圈中呼叫了 initialise_benchmark 和 benchmark 函式，以及在 benchmark 函式中指令數增加。
• sglib-arrayheapsort540.super.asm 的 Conditional branches misprediction 較低，可能是因為程式碼結構的調整，但具體原因需要更詳細的程式碼分析。
• sglib-arrayheapsort540.super.asm 在 _start 函式中使用 c.li 指令代替 li 指令，這是一個優化。

請注意，以上分析是基於提供的資料，更精確的分析需要更詳細的程式碼和硬體架構資訊。

上述是我最近在整合的部分。

透過 rag解決資料幻覺的部分

這邊只要持續增加相關資料就可以讓ai agent 幻覺依照我們的經驗去推理。