Version: 0.9.75.dev.260505

后端:
1.收口阶段 6 agent 结构迁移,将 newAgent 内核与 agentsvc 编排层迁入 services/agent
- 切换 Agent 启动装配与 HTTP handler 直连 agent sv,移除旧 service agent bridge
- 补齐 Agent 对 memory、task、task-class、schedule 的 RPC 适配与契约字段
- 扩展 schedule、task、task-class RPC/contract 支撑 Agent 查询、写入与 provider 切流
- 更新迁移文档、README 与相关注释,明确 agent 当前切流点和剩余 memory 迁移面
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Losita
2026-05-05 16:00:57 +08:00
parent e1819c5653
commit d7184b776b
174 changed files with 2189 additions and 1236 deletions

View File

@@ -0,0 +1,129 @@
package agentconv
import (
"fmt"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
// ScheduleStateToPreview 将 agent 的 ScheduleState 转换为前端预览缓存格式。
//
// 职责边界:
// 1. 只做数据格式转换,不做业务逻辑;
// 2. 将每个 ScheduleTask 的每个 TaskSlot 转为一条 HybridScheduleEntry
// 3. Day → (Week, DayOfWeek) 通过 ScheduleState.DayToWeekDay 转换;
// 4. 转换失败的 slotday_index 无效)静默跳过。
func ScheduleStateToPreview(
state *schedule.ScheduleState,
userID int,
conversationID string,
taskClassIDs []int,
summary string,
) *model.SchedulePlanPreviewCache {
if state == nil {
return nil
}
entries := make([]model.HybridScheduleEntry, 0, len(state.Tasks))
for i := range state.Tasks {
t := &state.Tasks[i]
// 待安排且无位置的任务不生成 entry。
if schedule.IsPendingTask(*t) {
continue
}
for _, slot := range t.Slots {
week, dayOfWeek, ok := state.DayToWeekDay(slot.Day)
if !ok {
continue
}
entry := model.HybridScheduleEntry{
Week: week,
DayOfWeek: dayOfWeek,
SectionFrom: slot.SlotStart,
SectionTo: slot.SlotEnd,
Name: t.Name,
}
// Type 映射。
if t.Source == "event" {
if t.EventType != "" {
entry.Type = t.EventType
} else {
entry.Type = "course"
}
} else {
entry.Type = "task"
}
// Status 映射existing 不变suggested / 兼容建议态统一输出为 suggested。
if shouldMarkSuggestedInPreview(*t) {
entry.Status = "suggested"
} else {
entry.Status = "existing"
}
// ID 映射。
if t.Source == "event" {
entry.EventID = t.SourceID
} else {
entry.TaskItemID = t.SourceID
entry.TaskClassID = t.TaskClassID
// 嵌入任务:将宿主课程的 source_id即 event_id桥接到 EventID
// 供前端作为 embed_course_event_id 传递给 BatchApplyPlans 做冲突豁免。
if t.EmbedHost != nil {
if host := state.TaskByStateID(*t.EmbedHost); host != nil {
entry.EventID = host.SourceID
}
}
}
// 嵌入与阻塞语义。
entry.CanBeEmbedded = t.CanEmbed
if t.Source == "event" && t.CanEmbed && t.EmbeddedBy == nil {
// 可嵌入且当前无嵌入任务 → 不阻塞 suggested 占位。
entry.BlockForSuggested = false
} else {
entry.BlockForSuggested = true
}
entries = append(entries, entry)
}
}
// 生成摘要(若调用方未提供)。
if summary == "" {
existingCount := 0
suggestedCount := 0
for _, e := range entries {
if e.Status == "existing" {
existingCount++
} else {
suggestedCount++
}
}
summary = fmt.Sprintf("共 %d 个日程条目,其中已确定 %d 个,新安排 %d 个。", len(entries), existingCount, suggestedCount)
}
return &model.SchedulePlanPreviewCache{
UserID: userID,
ConversationID: conversationID,
Summary: summary,
HybridEntries: entries,
TaskClassIDs: taskClassIDs,
GeneratedAt: time.Now(),
}
}
// shouldMarkSuggestedInPreview 判断某条 ScheduleTask 在预览层是否应标记为 suggested。
//
// 规则说明:
// 1. 新语义下,显式 suggested 直接输出为建议态;
// 2. 兼容旧快照pending+Slots、existing+Duration>0 的 task_item 也继续按 suggested 输出;
// 3. 这样前端预览口径可以在迁移期保持稳定,不会因为状态枚举切换而抖动。
func shouldMarkSuggestedInPreview(t schedule.ScheduleTask) bool {
return schedule.IsSuggestedTask(t)
}

View File

@@ -0,0 +1,353 @@
package agentconv
import (
"context"
"fmt"
"sort"
"time"
baseconv "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/conv"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/dao"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
// ScheduleProvider 实现 model.ScheduleStateProvider 接口。
// 通过 DAO 层加载用户的日程和任务数据,调用 LoadScheduleState 构建内存状态。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责"从 DB 查数据 + 调 LoadScheduleState 转换",不含业务逻辑;
// 2. 不负责缓存(由上层 Service 决定是否缓存);
// 3. 不负责 Diff 和持久化(由 Confirm 流程负责)。
type ScheduleProvider struct {
scheduleDAO *dao.ScheduleDAO
taskClassDAO *dao.TaskClassDAO
}
// NewScheduleProvider 创建 ScheduleProvider。
func NewScheduleProvider(scheduleDAO *dao.ScheduleDAO, taskClassDAO *dao.TaskClassDAO) *ScheduleProvider {
return &ScheduleProvider{
scheduleDAO: scheduleDAO,
taskClassDAO: taskClassDAO,
}
}
// LoadScheduleState 实现 model.ScheduleStateProvider 接口。
//
// 窗口策略:
// 1. 优先从 task class 的 StartDate/EndDate 推算规划窗口,覆盖粗排所需的完整日期范围;
// 2. task class 无日期信息时,降级到当前周 7 天(兼容普通查询场景)。
//
// 日程加载策略:对窗口内每周分别调用 GetUserWeeklySchedule 并合并结果。
func (p *ScheduleProvider) LoadScheduleState(ctx context.Context, userID int) (*schedule.ScheduleState, error) {
// 1. 加载用户所有任务类(含 Items 预加载)。
taskClasses, err := p.loadCompleteTaskClasses(ctx, userID)
if err != nil {
return nil, err
}
// 2. 全量读场景保留“当前周兜底”,兼容“只看本周课表/微调”类请求。
return p.loadScheduleStateWithTaskClasses(ctx, userID, taskClasses, true)
}
// LoadScheduleStateForTaskClasses 按“本轮请求的任务类范围”加载 ScheduleState。
//
// 设计说明:
// 1. 负责:让粗排 / Execute 首次读取的 DayMapping 与本轮 task_class_ids 保持同一时间窗口;
// 2. 不负责:裁掉窗口内已有的 existing/suggested 阻塞物,这部分仍由日程加载主流程统一保留;
// 3. 失败策略:若 task_class_ids 为空,则退回全量加载,避免调用方额外分支。
func (p *ScheduleProvider) LoadScheduleStateForTaskClasses(
ctx context.Context,
userID int,
taskClassIDs []int,
) (*schedule.ScheduleState, error) {
if len(taskClassIDs) == 0 {
return p.LoadScheduleState(ctx, userID)
}
taskClasses, err := p.loadCompleteTaskClassesByIDs(ctx, userID, taskClassIDs)
if err != nil {
return nil, err
}
// 1. 粗排/主动编排场景必须严格按任务类时间窗加载;
// 2. 若任务类缺少起止日期,则返回错误,交给上层 ask_user 补齐,而不是静默退回当前周。
return p.loadScheduleStateWithTaskClasses(ctx, userID, taskClasses, false)
}
// loadScheduleStateWithTaskClasses 负责把“指定任务类集合”装配成可操作的 ScheduleState。
//
// 步骤说明:
// 1. 先根据传入 taskClasses 计算 DayMapping 窗口,保证粗排坐标能映射回 day_index
// 2. 若窗口无法从任务类日期推导,则退回当前周 7 天,兼容普通查询场景;
// 3. 再按窗口覆盖的周批量拉取 existing schedules与 taskClasses 一起交给 LoadScheduleState 统一建模。
func (p *ScheduleProvider) loadScheduleStateWithTaskClasses(
ctx context.Context,
userID int,
taskClasses []model.TaskClass,
allowCurrentWeekFallback bool,
) (*schedule.ScheduleState, error) {
// 1. 确定规划窗口:优先使用 task class 日期范围,降级到当前周。
windowDays, weeks := buildWindowFromTaskClasses(taskClasses)
if len(windowDays) == 0 {
if !allowCurrentWeekFallback {
return nil, fmt.Errorf("任务类缺少有效时间窗:请补充 start_date/end_date 后再进行智能编排")
}
var err error
windowDays, weeks, err = buildCurrentWeekWindow()
if err != nil {
return nil, err
}
}
// 2. 按周加载日程(含 Event + EmbeddedTask 预加载)。
var allSchedules []model.Schedule
for _, w := range weeks {
weekSchedules, err := p.scheduleDAO.GetUserWeeklySchedule(ctx, userID, w)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("加载用户周日程失败 week=%d: %w", w, err)
}
allSchedules = append(allSchedules, weekSchedules...)
}
// 3. 构建额外 item category 映射。
extraItemCategories := buildExtraItemCategories(allSchedules, taskClasses)
// 4. 调用已有的 LoadScheduleState 构建内存状态。
return LoadScheduleState(allSchedules, taskClasses, extraItemCategories, windowDays), nil
}
// buildWindowFromTaskClasses 从 task class 的 StartDate/EndDate 推算规划窗口。
//
// 返回值:
// - windowDays窗口内每天的 (week, dayOfWeek) 有序列表;
// - weeks窗口覆盖的周号去重、升序供按周加载日程使用
// - 若无有效日期信息,返回空切片,调用方应降级到默认窗口。
func buildWindowFromTaskClasses(taskClasses []model.TaskClass) (windowDays []WindowDay, weeks []int) {
minWeek, minDay := 0, 0
maxWeek, maxDay := 0, 0
hasWindow := false
for _, tc := range taskClasses {
// 1. 先要求任务类具备完整且合法的起止日期,避免坏数据把整轮窗口拖坏。
// 2. 再逐条做绝对日期 -> 相对周/天转换;转换失败的任务类直接忽略,不影响其余合法任务类。
// 3. 只有至少一条任务类成功进入窗口后,才返回有效 DayMapping。
if tc.StartDate == nil || tc.EndDate == nil || tc.EndDate.Before(*tc.StartDate) {
continue
}
startWeek, startDay, err := baseconv.RealDateToRelativeDate(tc.StartDate.Format(baseconv.DateFormat))
if err != nil {
continue
}
endWeek, endDay, err := baseconv.RealDateToRelativeDate(tc.EndDate.Format(baseconv.DateFormat))
if err != nil {
continue
}
if !hasWindow || isRelativeDateBefore(startWeek, startDay, minWeek, minDay) {
minWeek, minDay = startWeek, startDay
}
if !hasWindow || isRelativeDateBefore(maxWeek, maxDay, endWeek, endDay) {
maxWeek, maxDay = endWeek, endDay
}
hasWindow = true
}
if !hasWindow {
return nil, nil
}
weeksSet := make(map[int]bool)
w, d := minWeek, minDay
for {
windowDays = append(windowDays, WindowDay{Week: w, DayOfWeek: d})
weeksSet[w] = true
if w == maxWeek && d == maxDay {
break
}
d++
if d > 7 {
d = 1
w++
}
if w > maxWeek+1 { // 防止因日期转换异常导致无限循环
break
}
}
weeks = make([]int, 0, len(weeksSet))
for wk := range weeksSet {
weeks = append(weeks, wk)
}
sort.Ints(weeks)
return windowDays, weeks
}
// BuildWindowFromTaskClasses 暴露任务类时间窗计算给 RPC provider 复用。
//
// 职责边界:
// 1. 只复用老 DAO provider 的窗口推导算法,保证迁移前后 day_mapping 口径一致;
// 2. 不读取数据库、不调用 RPC
// 3. 无有效日期时返回空切片,由调用方决定是否降级当前周。
func BuildWindowFromTaskClasses(taskClasses []model.TaskClass) (windowDays []WindowDay, weeks []int) {
return buildWindowFromTaskClasses(taskClasses)
}
// buildCurrentWeekWindow 构造“当前周 7 天”的兜底窗口。
func buildCurrentWeekWindow() (windowDays []WindowDay, weeks []int, err error) {
now := time.Now()
currentWeek, _, err := baseconv.RealDateToRelativeDate(now.Format(baseconv.DateFormat))
if err != nil {
return nil, nil, fmt.Errorf("解析当前日期失败: %w", err)
}
windowDays = make([]WindowDay, 7)
for i := 0; i < 7; i++ {
windowDays[i] = WindowDay{Week: currentWeek, DayOfWeek: i + 1}
}
return windowDays, []int{currentWeek}, nil
}
// BuildCurrentWeekWindow 暴露当前周兜底窗口给 RPC provider 复用。
func BuildCurrentWeekWindow() (windowDays []WindowDay, weeks []int, err error) {
return buildCurrentWeekWindow()
}
// isRelativeDateBefore 比较两个“相对周/天”坐标的先后关系。
func isRelativeDateBefore(leftWeek, leftDay, rightWeek, rightDay int) bool {
if leftWeek != rightWeek {
return leftWeek < rightWeek
}
return leftDay < rightDay
}
// loadCompleteTaskClasses 批量加载用户所有任务类(含 Items 预加载)。
func (p *ScheduleProvider) loadCompleteTaskClasses(ctx context.Context, userID int) ([]model.TaskClass, error) {
basicClasses, err := p.taskClassDAO.GetUserTaskClasses(userID)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("加载用户任务类失败: %w", err)
}
if len(basicClasses) == 0 {
return nil, nil
}
ids := make([]int, len(basicClasses))
for i, tc := range basicClasses {
ids[i] = tc.ID
}
complete, err := p.taskClassDAO.GetCompleteTaskClassesByIDs(ctx, userID, ids)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("加载完整任务类失败: %w", err)
}
return complete, nil
}
// loadCompleteTaskClassesByIDs 批量加载指定任务类(含 Items 预加载)。
func (p *ScheduleProvider) loadCompleteTaskClassesByIDs(
ctx context.Context,
userID int,
taskClassIDs []int,
) ([]model.TaskClass, error) {
if len(taskClassIDs) == 0 {
return nil, nil
}
complete, err := p.taskClassDAO.GetCompleteTaskClassesByIDs(ctx, userID, taskClassIDs)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("加载指定任务类失败: %w", err)
}
return complete, nil
}
// LoadTaskClassMetas 加载指定任务类的约束元数据(不含 Items、不含日程供 Plan 阶段提前消费。
func (p *ScheduleProvider) LoadTaskClassMetas(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]schedule.TaskClassMeta, error) {
if len(taskClassIDs) == 0 {
return nil, nil
}
complete, err := p.taskClassDAO.GetCompleteTaskClassesByIDs(ctx, userID, taskClassIDs)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("加载任务类元数据失败: %w", err)
}
return TaskClassesToScheduleMetas(complete), nil
}
func derefString(s *string) string {
if s == nil {
return ""
}
return *s
}
// buildExtraItemCategories 从已有日程中提取不属于给定 taskClasses 的 task event 的 category 映射。
// 当加载全部 taskClass 时,通常返回空 map。
func buildExtraItemCategories(schedules []model.Schedule, taskClasses []model.TaskClass) map[int]string {
knownItemIDs := make(map[int]bool)
for _, tc := range taskClasses {
for _, item := range tc.Items {
knownItemIDs[item.ID] = true
}
}
categories := make(map[int]string)
for _, s := range schedules {
if s.Event == nil || s.Event.Type != "task" || s.Event.RelID == nil {
continue
}
itemID := *s.Event.RelID
if !knownItemIDs[itemID] {
categories[itemID] = "任务"
}
}
return categories
}
// BuildExtraItemCategories 暴露额外任务分类兜底映射给 RPC provider 复用。
func BuildExtraItemCategories(schedules []model.Schedule, taskClasses []model.TaskClass) map[int]string {
return buildExtraItemCategories(schedules, taskClasses)
}
// TaskClassesToScheduleMetas 把完整任务类转换成工具层约束元数据。
//
// 职责边界:
// 1. 只做字段映射,不筛选 pending item
// 2. DAO provider 与 RPC provider 共用,避免迁移后 Plan 阶段元数据口径分裂;
// 3. nil 指针字段按工具层零值处理。
func TaskClassesToScheduleMetas(taskClasses []model.TaskClass) []schedule.TaskClassMeta {
metas := make([]schedule.TaskClassMeta, 0, len(taskClasses))
for _, tc := range taskClasses {
meta := schedule.TaskClassMeta{
ID: tc.ID,
Name: derefString(tc.Name),
}
if tc.Strategy != nil {
meta.Strategy = *tc.Strategy
}
if tc.TotalSlots != nil {
meta.TotalSlots = *tc.TotalSlots
}
if tc.AllowFillerCourse != nil {
meta.AllowFillerCourse = *tc.AllowFillerCourse
}
if tc.ExcludedSlots != nil {
meta.ExcludedSlots = []int(tc.ExcludedSlots)
}
if tc.ExcludedDaysOfWeek != nil {
meta.ExcludedDaysOfWeek = []int(tc.ExcludedDaysOfWeek)
}
if tc.StartDate != nil {
meta.StartDate = tc.StartDate.Format("2006-01-02")
}
if tc.EndDate != nil {
meta.EndDate = tc.EndDate.Format("2006-01-02")
}
if tc.SubjectType != nil {
meta.SubjectType = *tc.SubjectType
}
if tc.DifficultyLevel != nil {
meta.DifficultyLevel = *tc.DifficultyLevel
}
if tc.CognitiveIntensity != nil {
meta.CognitiveIntensity = *tc.CognitiveIntensity
}
metas = append(metas, meta)
}
return metas
}

View File

@@ -0,0 +1,631 @@
package agentconv
import (
"sort"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
// WindowDay 表示排课窗口中的一天(相对周 + 周几)。
type WindowDay struct {
Week int
DayOfWeek int
}
// LoadScheduleState 将数据库层的 schedules + taskClasses 聚合为 agent 工具层可直接操作的 ScheduleState。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责数据映射与状态归一,不做数据库读写;
// 2. 同时兼容三种“任务已落位”信号event.rel_id、schedules.embedded_task_id、task_item.embedded_time
// 3. 对嵌入课程任务优先判定为 existing避免误挂回 pending。
func LoadScheduleState(
schedules []model.Schedule,
taskClasses []model.TaskClass,
extraItemCategories map[int]string,
windowDays []WindowDay,
) *schedule.ScheduleState {
state := &schedule.ScheduleState{
Window: schedule.ScheduleWindow{
TotalDays: len(windowDays),
DayMapping: make([]schedule.DayMapping, len(windowDays)),
},
Tasks: make([]schedule.ScheduleTask, 0),
}
// 1. 构建 day_index 与 (week, day_of_week) 的双向转换基础索引。
dayLookup := make(map[[2]int]int, len(windowDays))
for i, wd := range windowDays {
dayIndex := i + 1
state.Window.DayMapping[i] = schedule.DayMapping{
DayIndex: dayIndex,
Week: wd.Week,
DayOfWeek: wd.DayOfWeek,
}
dayLookup[[2]int{wd.Week, wd.DayOfWeek}] = dayIndex
}
// 2. 构建 task_item -> 分类名映射。
// 2.1 先放 extraItemCategories低优先级兜底
// 2.2 再用 taskClasses 覆盖(高优先级,确保本轮排课分类准确)。
itemCategoryLookup := make(map[int]string)
itemOrderLookup := buildTaskItemOrderLookup(taskClasses)
for id, name := range extraItemCategories {
itemCategoryLookup[id] = name
}
for _, tc := range taskClasses {
catName := "任务"
if tc.Name != nil && *tc.Name != "" {
catName = *tc.Name
}
for _, item := range tc.Items {
itemCategoryLookup[item.ID] = catName
}
}
// 3. 先把 schedules 聚合成 event 任务existing
type slotGroup struct {
week int
dayOfWeek int
sections []int
}
eventSlotMap := make(map[int][]slotGroup) // eventID -> 多天多段槽位
eventInfo := make(map[int]*model.ScheduleEvent)
for i := range schedules {
s := &schedules[i]
if s.Event == nil {
continue
}
if _, exists := eventInfo[s.EventID]; !exists {
eventInfo[s.EventID] = s.Event
}
groups := eventSlotMap[s.EventID]
found := false
for gi := range groups {
if groups[gi].week == s.Week && groups[gi].dayOfWeek == s.DayOfWeek {
groups[gi].sections = append(groups[gi].sections, s.Section)
found = true
break
}
}
if !found {
groups = append(groups, slotGroup{
week: s.Week,
dayOfWeek: s.DayOfWeek,
sections: []int{s.Section},
})
}
eventSlotMap[s.EventID] = groups
}
nextStateID := 1
eventStateIDs := make(map[int]int) // eventID -> stateID
for eventID, groups := range eventSlotMap {
event := eventInfo[eventID]
if event == nil {
continue
}
category := "课程"
if event.Type == "task" {
category = "任务"
if event.RelID != nil {
if cat, ok := itemCategoryLookup[*event.RelID]; ok && cat != "" {
category = cat
}
}
}
locked := event.Type == "course" && !event.CanBeEmbedded
var slots []schedule.TaskSlot
for _, g := range groups {
if len(g.sections) == 0 {
continue
}
sort.Ints(g.sections)
start, end := g.sections[0], g.sections[0]
for _, sec := range g.sections[1:] {
if sec == end+1 {
end = sec
continue
}
if day, ok := dayLookup[[2]int{g.week, g.dayOfWeek}]; ok {
slots = append(slots, schedule.TaskSlot{Day: day, SlotStart: start, SlotEnd: end})
}
start, end = sec, sec
}
if day, ok := dayLookup[[2]int{g.week, g.dayOfWeek}]; ok {
slots = append(slots, schedule.TaskSlot{Day: day, SlotStart: start, SlotEnd: end})
}
}
sort.Slice(slots, func(i, j int) bool {
if slots[i].Day != slots[j].Day {
return slots[i].Day < slots[j].Day
}
return slots[i].SlotStart < slots[j].SlotStart
})
stateID := nextStateID
state.Tasks = append(state.Tasks, schedule.ScheduleTask{
StateID: stateID,
Source: "event",
SourceID: eventID,
Name: event.Name,
Category: category,
Status: "existing",
Locked: locked,
Slots: slots,
CanEmbed: event.CanBeEmbedded,
EventType: event.Type,
})
eventStateIDs[eventID] = stateID
nextStateID++
}
// 4. 构建 task_item 占位索引(后续 pending 判定优先用这两个索引短路)。
// 4.1 event.rel_id 占位:该 item 已有 task event
// 4.2 schedules.embedded_task_id 占位:该 item 已嵌入到课程槽位。
itemIDToTaskEventStateID := make(map[int]int)
for eventID, stateID := range eventStateIDs {
event := eventInfo[eventID]
if event == nil || event.Type != "task" || event.RelID == nil {
continue
}
itemIDToTaskEventStateID[*event.RelID] = stateID
}
itemIDToEmbedHostStateID := make(map[int]int)
for i := range schedules {
s := &schedules[i]
if s.EmbeddedTaskID == nil {
continue
}
hostStateID, ok := eventStateIDs[s.EventID]
if !ok {
continue
}
itemIDToEmbedHostStateID[*s.EmbeddedTaskID] = hostStateID
}
// 5. 处理 task_items
// 5.1 先消化 existingtask event / 课程嵌入 / embedded_time
// 5.2 剩余条目再按 status 判 pending。
itemStateIDs := make(map[int]int) // task_item_id -> stateID
for _, tc := range taskClasses {
catName := "任务"
if tc.Name != nil && *tc.Name != "" {
catName = *tc.Name
}
defaultDuration := estimateTaskItemDuration(tc)
pendingCount := 0
for _, item := range tc.Items {
if stateID, ok := itemIDToTaskEventStateID[item.ID]; ok {
itemStateIDs[item.ID] = stateID
continue
}
if hostStateID, ok := itemIDToEmbedHostStateID[item.ID]; ok {
hostSlots := []schedule.TaskSlot(nil)
if hostTask := state.TaskByStateID(hostStateID); hostTask != nil {
hostSlots = cloneTaskSlots(hostTask.Slots)
}
stateID := nextStateID
state.Tasks = append(state.Tasks, schedule.ScheduleTask{
StateID: stateID,
Source: "task_item",
SourceID: item.ID,
Name: taskItemName(item),
Category: catName,
Status: "existing",
Slots: hostSlots,
CategoryID: tc.ID,
TaskClassID: tc.ID,
TaskOrder: itemOrderLookup[item.ID],
})
itemStateIDs[item.ID] = stateID
nextStateID++
continue
}
if slots, ok := slotsFromTargetTime(item.EmbeddedTime, dayLookup); ok {
stateID := nextStateID
state.Tasks = append(state.Tasks, schedule.ScheduleTask{
StateID: stateID,
Source: "task_item",
SourceID: item.ID,
Name: taskItemName(item),
Category: catName,
Status: "existing",
Slots: slots,
CategoryID: tc.ID,
TaskClassID: tc.ID,
TaskOrder: itemOrderLookup[item.ID],
})
itemStateIDs[item.ID] = stateID
nextStateID++
continue
}
if !isTaskItemPending(item) {
continue
}
stateID := nextStateID
state.Tasks = append(state.Tasks, schedule.ScheduleTask{
StateID: stateID,
Source: "task_item",
SourceID: item.ID,
Name: taskItemName(item),
Category: catName,
Status: "pending",
Duration: defaultDuration,
CategoryID: tc.ID,
TaskClassID: tc.ID,
TaskOrder: itemOrderLookup[item.ID],
})
itemStateIDs[item.ID] = stateID
nextStateID++
pendingCount++
}
// 仅当该任务类仍有 pending item 时,才把约束暴露给 LLM。
if pendingCount > 0 {
meta := schedule.TaskClassMeta{
ID: tc.ID,
Name: catName,
}
if tc.Strategy != nil {
meta.Strategy = *tc.Strategy
}
if tc.TotalSlots != nil {
meta.TotalSlots = *tc.TotalSlots
}
if tc.AllowFillerCourse != nil {
meta.AllowFillerCourse = *tc.AllowFillerCourse
}
if tc.ExcludedSlots != nil {
meta.ExcludedSlots = []int(tc.ExcludedSlots)
}
if tc.ExcludedDaysOfWeek != nil {
meta.ExcludedDaysOfWeek = []int(tc.ExcludedDaysOfWeek)
}
if tc.StartDate != nil {
meta.StartDate = tc.StartDate.Format("2006-01-02")
}
if tc.EndDate != nil {
meta.EndDate = tc.EndDate.Format("2006-01-02")
}
if tc.SubjectType != nil {
meta.SubjectType = *tc.SubjectType
}
if tc.DifficultyLevel != nil {
meta.DifficultyLevel = *tc.DifficultyLevel
}
if tc.CognitiveIntensity != nil {
meta.CognitiveIntensity = *tc.CognitiveIntensity
}
state.TaskClasses = append(state.TaskClasses, meta)
}
}
// 6. 统一回填嵌入关系:
// 6.1 host 记录 EmbeddedBy
// 6.2 guest 记录 EmbedHost
// 6.3 guest 强制 existing + host slots防止“嵌入任务残留 pending”。
for i := range schedules {
s := &schedules[i]
if s.EmbeddedTaskID == nil {
continue
}
hostStateID, ok := eventStateIDs[s.EventID]
if !ok {
continue
}
hostTask := state.TaskByStateID(hostStateID)
itemID := *s.EmbeddedTaskID
guestStateID, ok := itemStateIDs[itemID]
if !ok {
// 兜底:只在 schedules 层看到嵌入关系taskClasses 不含该 item 时补建 guest。
name := ""
categoryID := 0
taskClassID := 0
if s.EmbeddedTask != nil {
name = taskItemName(*s.EmbeddedTask)
if s.EmbeddedTask.CategoryID != nil {
categoryID = *s.EmbeddedTask.CategoryID
taskClassID = *s.EmbeddedTask.CategoryID
}
}
category := "任务"
if cat, exists := itemCategoryLookup[itemID]; exists && cat != "" {
category = cat
}
hostSlots := []schedule.TaskSlot(nil)
if hostTask != nil {
hostSlots = cloneTaskSlots(hostTask.Slots)
}
guestStateID = nextStateID
state.Tasks = append(state.Tasks, schedule.ScheduleTask{
StateID: guestStateID,
Source: "task_item",
SourceID: itemID,
Name: name,
Category: category,
Status: "existing",
Slots: hostSlots,
CategoryID: categoryID,
TaskClassID: taskClassID,
TaskOrder: itemOrderLookup[itemID],
})
itemStateIDs[itemID] = guestStateID
nextStateID++
}
if hostTask != nil && hostTask.EmbeddedBy == nil {
v := guestStateID
hostTask.EmbeddedBy = &v
}
guestTask := state.TaskByStateID(guestStateID)
if guestTask == nil {
continue
}
if guestTask.EmbedHost == nil {
v := hostStateID
guestTask.EmbedHost = &v
}
guestTask.Status = "existing"
if hostTask != nil && len(guestTask.Slots) == 0 {
guestTask.Slots = cloneTaskSlots(hostTask.Slots)
}
// existing 的 task_item 不应再携带 Duration避免预览层误判成 suggested。
guestTask.Duration = 0
}
return state
}
// isTaskItemPending 仅根据 status 判断是否应进入 pending 池。
//
// 说明:
// 1. status=nil 兼容历史数据,按“未安排”处理;
// 2. 仅 status=TaskItemStatusUnscheduled 进入 pending
// 3. 其它“已安排”信号由 LoadScheduleState 主流程统一判定,避免多处口径不一致。
func isTaskItemPending(item model.TaskClassItem) bool {
if item.Status == nil {
return true
}
return *item.Status == model.TaskItemStatusUnscheduled
}
// buildTaskItemOrderLookup 为每个 task_item 构建稳定顺序号。
//
// 职责边界:
// 1. 优先使用数据库里的 item.Order保持用户或上游生成的显式顺序
// 2. 若历史数据缺少 order则退回 TaskClass.Items 当前顺序,保证写工具层仍有稳定边界;
// 3. 只负责构建运行态映射,不回写数据库。
func buildTaskItemOrderLookup(taskClasses []model.TaskClass) map[int]int {
lookup := make(map[int]int)
for _, tc := range taskClasses {
for idx, item := range tc.Items {
order := idx + 1
if item.Order != nil && *item.Order > 0 {
order = *item.Order
}
lookup[item.ID] = order
}
}
return lookup
}
// estimateTaskItemDuration 估算 pending 任务默认时长。
//
// 规则:若任务类声明了 total_slots则按 total_slots / item_count 取整(最少 1
// 否则回退到 2 节。
func estimateTaskItemDuration(tc model.TaskClass) int {
duration := 2
if tc.TotalSlots != nil && *tc.TotalSlots > 0 && len(tc.Items) > 0 {
if d := *tc.TotalSlots / len(tc.Items); d > 0 {
duration = d
}
}
return duration
}
// taskItemName 读取任务项展示名。
func taskItemName(item model.TaskClassItem) string {
if item.Content == nil {
return ""
}
return *item.Content
}
// slotsFromTargetTime 将 task_items.embedded_time 转换为 state 的槽位结构。
// 若 target 为空、节次非法、或不在窗口内,返回 false。
func slotsFromTargetTime(
target *model.TargetTime,
dayLookup map[[2]int]int,
) ([]schedule.TaskSlot, bool) {
if target == nil {
return nil, false
}
if target.SectionFrom < 1 || target.SectionTo < target.SectionFrom {
return nil, false
}
day, ok := dayLookup[[2]int{target.Week, target.DayOfWeek}]
if !ok {
return nil, false
}
return []schedule.TaskSlot{
{
Day: day,
SlotStart: target.SectionFrom,
SlotEnd: target.SectionTo,
},
}, true
}
// ScheduleChangeType 表示两份 ScheduleState 对比后的变更类型。
type ScheduleChangeType string
const (
ChangePlace ScheduleChangeType = "place" // 从 pending 变为已放置
ChangeMove ScheduleChangeType = "move" // 已有槽位发生移动
ChangeUnplace ScheduleChangeType = "unplace" // 从已放置变回 pending
)
// SlotCoord 表示数据库坐标系中的单节槽位week/day_of_week/section
type SlotCoord struct {
Week int
DayOfWeek int
Section int
}
// ScheduleChange 描述单个任务在前后状态间的变化。
type ScheduleChange struct {
Type ScheduleChangeType
StateID int
Source string // "event" | "task_item"
SourceID int // ScheduleEvent.ID 或 TaskClassItem.ID
EventType string // 仅 source=event 时有意义course/task
CategoryID int // 仅 source=task_item 时有意义
Name string
// place/move 的新位置(展开到逐节坐标)。
NewCoords []SlotCoord
// move/unplace 的旧位置(展开到逐节坐标)。
OldCoords []SlotCoord
// HostEventID变更后位置对应的宿主 event非嵌入为 0
HostEventID int
// OldHostEventIDmove 时旧位置对应的宿主 event非嵌入为 0
OldHostEventID int
}
// DiffScheduleState 比较 original 与 modified返回需要持久化的变更集合。
func DiffScheduleState(
original *schedule.ScheduleState,
modified *schedule.ScheduleState,
) []ScheduleChange {
if original == nil || modified == nil {
return nil
}
origTasks := indexByStateID(original)
var changes []ScheduleChange
for i := range modified.Tasks {
mod := &modified.Tasks[i]
orig := origTasks[mod.StateID]
wasPending := orig == nil || orig.Status == "pending"
hasSlots := len(mod.Slots) > 0
hadSlots := orig != nil && len(orig.Slots) > 0
switch {
case wasPending && hasSlots:
changes = append(changes, ScheduleChange{
Type: ChangePlace,
StateID: mod.StateID,
Source: mod.Source,
SourceID: mod.SourceID,
EventType: mod.EventType,
CategoryID: mod.CategoryID,
Name: mod.Name,
NewCoords: expandToCoords(mod.Slots, modified),
HostEventID: resolveHostEventID(mod, modified),
})
case hadSlots && hasSlots && !slotsEqual(orig.Slots, mod.Slots):
changes = append(changes, ScheduleChange{
Type: ChangeMove,
StateID: mod.StateID,
Source: mod.Source,
SourceID: mod.SourceID,
EventType: mod.EventType,
CategoryID: mod.CategoryID,
Name: mod.Name,
OldCoords: expandToCoords(orig.Slots, original),
NewCoords: expandToCoords(mod.Slots, modified),
HostEventID: resolveHostEventID(mod, modified),
OldHostEventID: resolveHostEventID(orig, original),
})
case hadSlots && !hasSlots:
changes = append(changes, ScheduleChange{
Type: ChangeUnplace,
StateID: mod.StateID,
Source: orig.Source,
SourceID: orig.SourceID,
EventType: orig.EventType,
Name: orig.Name,
OldCoords: expandToCoords(orig.Slots, original),
HostEventID: resolveHostEventID(orig, original),
})
}
}
return changes
}
// indexByStateID 将任务列表按 state_id 建立索引。
func indexByStateID(state *schedule.ScheduleState) map[int]*schedule.ScheduleTask {
m := make(map[int]*schedule.ScheduleTask, len(state.Tasks))
for i := range state.Tasks {
m[state.Tasks[i].StateID] = &state.Tasks[i]
}
return m
}
// slotsEqual 判断两个压缩槽位切片是否完全一致。
func slotsEqual(a, b []schedule.TaskSlot) bool {
if len(a) != len(b) {
return false
}
for i := range a {
if a[i] != b[i] {
return false
}
}
return true
}
// cloneTaskSlots 深拷贝槽位切片。
func cloneTaskSlots(src []schedule.TaskSlot) []schedule.TaskSlot {
if len(src) == 0 {
return nil
}
dst := make([]schedule.TaskSlot, len(src))
copy(dst, src)
return dst
}
// resolveHostEventID 通过任务的 EmbedHost 反查宿主 event_id。
// 非嵌入任务或宿主不存在时返回 0。
func resolveHostEventID(task *schedule.ScheduleTask, state *schedule.ScheduleState) int {
if task == nil || task.EmbedHost == nil {
return 0
}
host := state.TaskByStateID(*task.EmbedHost)
if host == nil {
return 0
}
return host.SourceID
}
// expandToCoords 将压缩槽位展开成逐节坐标,便于后续持久化层处理。
func expandToCoords(slots []schedule.TaskSlot, state *schedule.ScheduleState) []SlotCoord {
var coords []SlotCoord
for _, slot := range slots {
week, dow, ok := state.DayToWeekDay(slot.Day)
if !ok {
continue
}
for sec := slot.SlotStart; sec <= slot.SlotEnd; sec++ {
coords = append(coords, SlotCoord{Week: week, DayOfWeek: dow, Section: sec})
}
}
return coords
}

View File

@@ -0,0 +1,90 @@
package agentconv
import (
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
// ApplyPlacedItems 将前端提交的绝对时间放置项应用到 ScheduleState。
//
// 职责边界:
// 1. 只修改 source=task_item 的任务source=event 的课程不受影响;
// 2. 不在请求中的任务保持原样slots/status/embed 不变);
// 3. 不校验 Slots 的业务合法性(冲突等由 execute 节点兜底);
// 4. 返回 respond.XXX 错误,调用方可直接透传给 DealWithError。
func ApplyPlacedItems(
state *schedule.ScheduleState,
items []model.SaveScheduleStatePlacedItem,
) error {
// 1. 构建索引。
sourceIDToTask := make(map[int]*schedule.ScheduleTask, len(state.Tasks))
eventSourceIDToTask := make(map[int]*schedule.ScheduleTask)
for i := range state.Tasks {
t := &state.Tasks[i]
if t.Source == "task_item" {
sourceIDToTask[t.SourceID] = t
} else if t.Source == "event" {
eventSourceIDToTask[t.SourceID] = t
}
}
// 2. 去重检查。
seen := make(map[int]struct{}, len(items))
for _, item := range items {
if _, dup := seen[item.TaskItemID]; dup {
return respond.ScheduleStateDuplicateTaskItem
}
seen[item.TaskItemID] = struct{}{}
}
// 3. 逐个处理 item。
for _, item := range items {
// 3.1 绝对坐标 → 相对 day_index。
dayIndex, ok := state.WeekDayToDay(item.Week, item.DayOfWeek)
if !ok {
return respond.ScheduleStateInvalidCoordinates
}
// 3.2 在快照中查找对应的 task_item。
task, found := sourceIDToTask[item.TaskItemID]
if !found {
return respond.ScheduleStateTaskItemNotFound
}
// 3.3 清除旧嵌入关系。
if task.EmbedHost != nil {
oldHost := state.TaskByStateID(*task.EmbedHost)
if oldHost != nil {
oldHost.EmbeddedBy = nil
}
task.EmbedHost = nil
}
// 3.4 设置新嵌入关系。
if item.EmbedCourseEventID != 0 {
hostEvent := eventSourceIDToTask[item.EmbedCourseEventID]
if hostEvent == nil {
return respond.ScheduleStateEventNotFound
}
hostStateID := hostEvent.StateID
guestStateID := task.StateID
task.EmbedHost = &hostStateID
hostEvent.EmbeddedBy = &guestStateID
}
// 3.5 更新 Slots。
task.Slots = []schedule.TaskSlot{{
Day: dayIndex,
SlotStart: item.StartSection,
SlotEnd: item.EndSection,
}}
// 3.6 pending → suggested。
if task.Status == schedule.TaskStatusPending {
task.Status = schedule.TaskStatusSuggested
}
}
return nil
}

View File

@@ -0,0 +1,312 @@
package graph
import (
"context"
"errors"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentnode "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/node"
"github.com/cloudwego/eino/compose"
)
const (
GraphName = "agent_loop"
NodeChat = "chat"
NodePlan = "plan"
NodeConfirm = "confirm"
NodeRoughBuild = "rough_build"
NodeExecute = "execute"
NodeInterrupt = "interrupt"
NodeDeliver = "deliver"
NodeQuickTask = "quick_task"
)
func RunAgentGraph(ctx context.Context, input agentmodel.AgentGraphRunInput) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
state := agentmodel.NewAgentGraphState(input)
if state == nil {
return nil, errors.New("agent graph: graph state is nil")
}
flowState := state.EnsureFlowState()
if flowState == nil {
return nil, errors.New("agent graph: flow state is nil")
}
nodes := agentnode.NewAgentNodes()
g := compose.NewGraph[*agentmodel.AgentGraphState, *agentmodel.AgentGraphState]()
// --- 注册节点 ---
if err := g.AddLambdaNode(NodeChat, compose.InvokableLambda(nodes.Chat)); err != nil {
return nil, err
}
if err := g.AddLambdaNode(NodePlan, compose.InvokableLambda(nodes.Plan)); err != nil {
return nil, err
}
if err := g.AddLambdaNode(NodeConfirm, compose.InvokableLambda(nodes.Confirm)); err != nil {
return nil, err
}
if err := g.AddLambdaNode(NodeRoughBuild, compose.InvokableLambda(nodes.RoughBuild)); err != nil {
return nil, err
}
if err := g.AddLambdaNode(NodeExecute, compose.InvokableLambda(nodes.Execute)); err != nil {
return nil, err
}
if err := g.AddLambdaNode(NodeQuickTask, compose.InvokableLambda(nodes.QuickTask)); err != nil {
return nil, err
}
if err := g.AddLambdaNode(NodeInterrupt, compose.InvokableLambda(nodes.Interrupt)); err != nil {
return nil, err
}
if err := g.AddLambdaNode(NodeDeliver, compose.InvokableLambda(nodes.Deliver)); err != nil {
return nil, err
}
// --- 连边 ---
// 1. 所有请求统一先过 chat 入口,这样普通聊天、首次任务、恢复执行都走同一入口。
// 2. chat 不再负责旧式多业务图路由,只负责决定后续应该进入哪个统一节点。
if err := g.AddEdge(compose.START, NodeChat); err != nil {
return nil, err
}
// Chat -> END / Plan / Confirm / RoughBuild / Execute / QuickTask / Deliver / Interrupt
if err := g.AddBranch(NodeChat, compose.NewGraphBranch(
branchAfterChat,
map[string]bool{
NodePlan: true,
NodeConfirm: true,
NodeRoughBuild: true,
NodeExecute: true,
NodeQuickTask: true,
NodeDeliver: true,
NodeInterrupt: true,
compose.END: true,
},
)); err != nil {
return nil, err
}
// Plan -> Plan(继续规划) / Confirm(规划完成) / RoughBuild(需粗排) / Execute(直接执行) / Deliver(完成) / Interrupt(需要追问用户)
if err := g.AddBranch(NodePlan, compose.NewGraphBranch(
branchAfterPlan,
map[string]bool{
NodePlan: true,
NodeConfirm: true,
NodeRoughBuild: true,
NodeExecute: true,
NodeDeliver: true,
NodeInterrupt: true,
},
)); err != nil {
return nil, err
}
// Confirm -> Plan(用户拒绝或重规划) / RoughBuild(需粗排) / Execute(直接执行) / Deliver(完成) / Interrupt(等待用户确认)
if err := g.AddBranch(NodeConfirm, compose.NewGraphBranch(
branchAfterConfirm,
map[string]bool{
NodePlan: true,
NodeRoughBuild: true,
NodeExecute: true,
NodeDeliver: true,
NodeInterrupt: true,
},
)); err != nil {
return nil, err
}
// RoughBuild -> Execute / Deliver
// 1. 正常粗排完成后进入 execute 微调;
// 2. 若粗排阶段已写入正式终止结果(如粗排异常 abort则直接进入 deliver 收口。
if err := g.AddBranch(NodeRoughBuild, compose.NewGraphBranch(
branchAfterRoughBuild,
map[string]bool{
NodeExecute: true,
NodeDeliver: true,
NodeInterrupt: true,
},
)); err != nil {
return nil, err
}
// Execute -> Execute(继续 ReAct) / Confirm(写操作待确认) / Deliver(完成) / Interrupt(需要追问用户)
if err := g.AddBranch(NodeExecute, compose.NewGraphBranch(
branchAfterExecute,
map[string]bool{
NodeExecute: true,
NodeConfirm: true,
NodeDeliver: true,
NodeInterrupt: true,
},
)); err != nil {
return nil, err
}
// Interrupt -> END当前连接必须在这里收口等待用户输入或确认回调恢复。
if err := g.AddEdge(NodeInterrupt, compose.END); err != nil {
return nil, err
}
// Deliver -> END
if err := g.AddEdge(NodeDeliver, compose.END); err != nil {
return nil, err
}
// QuickTask -> END轻量路径直接返回结果。
if err := g.AddEdge(NodeQuickTask, compose.END); err != nil {
return nil, err
}
// --- 编译运行 ---
maxSteps := flowState.MaxRounds + 10
runnable, err := g.Compile(ctx,
compose.WithGraphName(GraphName),
compose.WithMaxRunSteps(maxSteps),
compose.WithNodeTriggerMode(compose.AnyPredecessor),
)
if err != nil {
return nil, err
}
return runnable.Invoke(ctx, state)
}
// --- 分支函数 ---
func branchAfterChat(_ context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (string, error) {
if st == nil {
return compose.END, nil
}
if nextNode, interrupted := branchIfInterrupted(st); interrupted {
return nextNode, nil
}
flowState := st.EnsureFlowState()
if flowState == nil {
return compose.END, nil
}
switch flowState.Phase {
case agentmodel.PhaseChatting:
// 简单任务直接回复 / 深度回答完成,回复已在 Chat 节点生成。
return compose.END, nil
case agentmodel.PhasePlanning:
return NodePlan, nil
case agentmodel.PhaseWaitingConfirm:
return NodeConfirm, nil
case agentmodel.PhaseQuickTask:
return NodeQuickTask, nil
case agentmodel.PhaseExecuting:
if flowState.NeedsRoughBuild && st.Deps.RoughBuildFunc != nil {
return NodeRoughBuild, nil
}
return NodeExecute, nil
case agentmodel.PhaseDone:
return NodeDeliver, nil
default:
return compose.END, nil
}
}
func branchAfterPlan(_ context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (string, error) {
if st == nil {
return NodePlan, nil
}
if nextNode, interrupted := branchIfInterrupted(st); interrupted {
return nextNode, nil
}
flowState := st.EnsureFlowState()
if flowState == nil {
return NodePlan, nil
}
if flowState.Phase == agentmodel.PhaseWaitingConfirm {
return NodeConfirm, nil
}
if flowState.Phase == agentmodel.PhaseExecuting {
if flowState.NeedsRoughBuild && st.Deps.RoughBuildFunc != nil {
return NodeRoughBuild, nil
}
return NodeExecute, nil
}
if flowState.Phase == agentmodel.PhaseDone {
return NodeDeliver, nil
}
return NodePlan, nil
}
func branchAfterConfirm(_ context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (string, error) {
if st == nil {
return NodePlan, nil
}
if nextNode, interrupted := branchIfInterrupted(st); interrupted {
return nextNode, nil
}
flowState := st.EnsureFlowState()
if flowState == nil {
return NodePlan, nil
}
switch flowState.Phase {
case agentmodel.PhaseExecuting:
// 若 Plan 节点标记了需要粗排且 RoughBuildFunc 已注入,走粗排节点。
if flowState.NeedsRoughBuild && st.Deps.RoughBuildFunc != nil {
return NodeRoughBuild, nil
}
return NodeExecute, nil
case agentmodel.PhaseWaitingConfirm:
// confirm 节点产出确认请求后,当前连接必须进入 interrupt 收口。
// 真正的用户确认结果应由外部回调写回状态,再重新进入 graph。
return NodeInterrupt, nil
case agentmodel.PhaseDone:
return NodeDeliver, nil
default:
return NodePlan, nil
}
}
func branchAfterRoughBuild(_ context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (string, error) {
if st == nil {
return NodeExecute, nil
}
if nextNode, interrupted := branchIfInterrupted(st); interrupted {
return nextNode, nil
}
flowState := st.EnsureFlowState()
if flowState == nil {
return NodeExecute, nil
}
if flowState.Phase == agentmodel.PhaseDone {
return NodeDeliver, nil
}
return NodeExecute, nil
}
func branchAfterExecute(_ context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (string, error) {
if st == nil {
return NodeExecute, nil
}
if nextNode, interrupted := branchIfInterrupted(st); interrupted {
return nextNode, nil
}
flowState := st.EnsureFlowState()
if flowState == nil {
return NodeExecute, nil
}
if flowState.Phase == agentmodel.PhaseWaitingConfirm {
return NodeConfirm, nil
}
// 1. 这里只围绕“是否已经写入正式终止结果”做路由,避免把“刚好用完最后一轮预算”
// 误判成已经 exhausted 收口;
// 2. 真正的 exhausted 语义应由下一次 Execute 入口在 NextRound() 失败时统一写入,
// 这样 rough_build / execute / deliver 才都围绕同一份 terminal outcome 工作;
// 3. 若此处直接按 RoundUsed>=MaxRounds 跳 Deliver会绕过 Execute 内的 Exhaust 写入,
// 导致 deliver 收口和后续预览落盘语义不一致。
if flowState.Phase == agentmodel.PhaseDone {
return NodeDeliver, nil
}
return NodeExecute, nil
}
func branchIfInterrupted(st *agentmodel.AgentGraphState) (string, bool) {
if st == nil {
return "", false
}
runtimeState := st.EnsureRuntimeState()
if runtimeState != nil && runtimeState.HasPendingInteraction() {
return NodeInterrupt, true
}
return "", false
}

View File

@@ -0,0 +1,86 @@
package model
import (
"fmt"
"strings"
)
// ChatRoute 表示 Chat 节点路由决策的目标路径。
type ChatRoute string
const (
// ChatRouteDirectReply 简单任务Chat 节点直接输出回复,不再调用下游节点。
ChatRouteDirectReply ChatRoute = "direct_reply"
// ChatRouteExecute 中等任务:需要用工具处理,直接进 Execute ReAct 循环。
ChatRouteExecute ChatRoute = "execute"
// ChatRouteDeepAnswer 复杂问答需要深度思考但不需工具Chat 节点原地开 thinking 回答。
ChatRouteDeepAnswer ChatRoute = "deep_answer"
// ChatRoutePlan 复杂规划:需要先制定计划,进 Plan 节点。
ChatRoutePlan ChatRoute = "plan"
// ChatRouteQuickTask 快捷任务:随口记增查改删等轻量任务操作,走 QuickTask 轻量路径。
ChatRouteQuickTask ChatRoute = "quick_task"
)
// ChatRoutingDecision 是 Chat 节点单次路由决策的结构化输出。
//
// 职责边界:
// 1. Route 决定后续处理路径;
// 2. NeedsRoughBuild 仅在 route=execute 且满足粗排条件时为 true
// 3. NeedsRefineAfterRoughBuild 仅在 needs_rough_build=true 时有效;
// 4. AllowReorder 表示是否允许打乱 suggested 任务顺序,仅用户明确授权时应为 true
// 5. Thinking 表示下游 Execute 节点是否应开启深度思考;
// 6. Raw 保留控制码原文,供日志排查;
// 7. 用户可见内容speak由流式输出自然产出不由本结构承载。
type ChatRoutingDecision struct {
Route ChatRoute
NeedsRoughBuild bool
NeedsRefineAfterRoughBuild bool
AllowReorder bool
Thinking bool
Raw string
}
// Normalize 统一清洗路由决策中的字符串字段。
func (d *ChatRoutingDecision) Normalize() {
if d == nil {
return
}
d.Route = ChatRoute(strings.TrimSpace(string(d.Route)))
d.Raw = strings.TrimSpace(d.Raw)
}
// Validate 校验路由决策的最小合法性。
func (d *ChatRoutingDecision) Validate() error {
if d == nil {
return fmt.Errorf("chat routing decision 不能为空")
}
d.Normalize()
switch d.Route {
case ChatRouteDirectReply, ChatRouteExecute, ChatRouteDeepAnswer, ChatRoutePlan, ChatRouteQuickTask:
// ok
case "":
return fmt.Errorf("chat routing decision.route 不能为空")
default:
return fmt.Errorf("未知 route: %s", d.Route)
}
// 非 execute 路由不应携带粗排和粗排后微调标记,统一归一化为 false。
if d.Route != ChatRouteExecute {
d.NeedsRoughBuild = false
d.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
d.AllowReorder = false
d.Thinking = false
}
// 只有 needs_rough_build=true 时needs_refine_after_rough_build 才有语义。
if !d.NeedsRoughBuild {
d.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
}
return nil
}

View File

@@ -0,0 +1,512 @@
package model
import (
"strings"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
// Phase 表示 agent 主循环当前所处的大阶段。
type Phase string
const (
PhasePlanning Phase = "planning"
PhaseWaitingConfirm Phase = "waiting_confirm"
PhaseExecuting Phase = "executing"
PhaseQuickTask Phase = "quick_task"
PhaseDone Phase = "done"
)
// FlowTerminalStatus 表示本轮流程最终是如何结束的。
//
// 说明:
// 1. completed 表示任务按预期完成,允许走正常交付与预览落盘;
// 2. aborted 表示业务语义上的主动终止,例如粗排异常、执行期明确中止;
// 3. exhausted 表示安全边界触发的被动停止,例如执行轮次耗尽。
type FlowTerminalStatus string
const (
FlowTerminalStatusCompleted FlowTerminalStatus = "completed"
FlowTerminalStatusAborted FlowTerminalStatus = "aborted"
FlowTerminalStatusExhausted FlowTerminalStatus = "exhausted"
)
// FlowTerminalOutcome 保存"流程为什么结束"的最终结果快照。
//
// 职责边界:
// 1. Stage 说明终止发生在哪个阶段,便于 graph/deliver/debug 统一收口;
// 2. Code 作为稳定机器码,便于后续前端或埋点按类型识别;
// 3. UserMessage 是最终给用户看的收口文案;
// 4. InternalReason 只用于日志与排查,不直接暴露给用户。
type FlowTerminalOutcome struct {
Status FlowTerminalStatus `json:"status"`
Stage string `json:"stage,omitempty"`
Code string `json:"code,omitempty"`
UserMessage string `json:"user_message,omitempty"`
InternalReason string `json:"internal_reason,omitempty"`
}
// Normalize 统一清洗终止结果里的字符串字段。
func (o *FlowTerminalOutcome) Normalize() {
if o == nil {
return
}
o.Status = FlowTerminalStatus(strings.TrimSpace(string(o.Status)))
o.Stage = strings.TrimSpace(o.Stage)
o.Code = strings.TrimSpace(o.Code)
o.UserMessage = strings.TrimSpace(o.UserMessage)
o.InternalReason = strings.TrimSpace(o.InternalReason)
}
const DefaultMaxRounds = 60
// CommonState 承载可持久化的主流程状态。
//
// 职责边界:
// 1. 负责记录"当前处于哪个阶段、当前计划是什么、执行到了第几步、已经消耗了多少轮"
// 2. 负责提供最小必要的安全访问方法,避免 graph/node/prompt 层到处手写切片越界判断;
// 3. 不负责承载对话历史、tool schema、pinned context 这类模型输入材料,它们仍然属于 ConversationContext。
type CommonState struct {
// 身份信息
TraceID string `json:"trace_id"`
UserID int `json:"user_id"`
ConversationID string `json:"conversation_id"`
// ActiveToolDomain 记录当前 msg0 动态区激活的业务工具域。
// 说明:
// 1. 空字符串表示仅保留 context 管理工具,不注入业务工具定义;
// 2. 非空时仅允许注入对应域的工具(如 schedule/taskclass
// 3. 该字段由 context_tools_add/remove 工具结果驱动更新。
ActiveToolDomain string `json:"active_tool_domain,omitempty"`
// ActiveToolPacks 记录当前激活域下的可选二级包(不含 core 固定包)。
// 说明:
// 1. 仅对 schedule 域生效queue/mutation/analyze/web
// 2. 为空时按域默认策略解释schedule 兼容为“全可选包”);
// 3. 该字段与 ActiveToolDomain 一起由 context_tools_add/remove 结果更新。
ActiveToolPacks []string `json:"active_tool_packs,omitempty"`
// PendingContextHook 保存 plan 阶段给 execute 阶段的一次性注入建议。
// 说明:
// 1. 可由 plan_done 或 rough_build->execute 分支写入;
// 2. execute 首轮消费一次后清空;
// 3. 该字段只表达建议,不直接触发工具调用。
PendingContextHook *ContextHook `json:"pending_context_hook,omitempty"`
// 流程阶段
Phase Phase `json:"phase"`
// 计划状态
// 1. 这里直接使用结构化的 PlanStep避免 planning -> execute 之间丢失 done_when。
// 2. CurrentStep 表示"当前 plan 步骤下标",不是 execute 内部 ReAct 的思考轮次。
PlanSteps []PlanStep `json:"plan_steps"`
CurrentStep int `json:"current_step"`
// 安全边界
MaxRounds int `json:"max_rounds"`
RoundUsed int `json:"round_used"`
// 连续修正计数LLM 连续输出不合法决策的次数,超过阈值后强制终止避免死循环。
ConsecutiveCorrections int `json:"consecutive_corrections"`
// TaskClassIDs 本次排课请求涉及的任务类 ID 列表,由前端 extra.task_class_ids 传入。
// Plan 节点据此判断是否需要粗排;跨轮次持久化,不会因会话恢复而丢失。
TaskClassIDs []int `json:"task_class_ids,omitempty"`
// TaskClasses 本次排课涉及的任务类约束元数据(含日期、策略、时段预算等),
// 在 Service 层从 DB 加载并注入,供 Plan prompt 直接消费,避免 LLM 因信息不足而追问用户。
TaskClasses []schedule.TaskClassMeta `json:"task_classes,omitempty"`
// NeedsRoughBuild 由 Plan 节点在 plan_done 时写入,标记 Confirm 后是否需要走粗排节点。
// 粗排节点执行完毕后会将此字段重置为 false。
NeedsRoughBuild bool `json:"needs_rough_build,omitempty"`
// NeedsRefineAfterRoughBuild 表示"粗排完成后是否需要立即进入微调"。
//
// 说明:
// 1. 该标记主要用于 chat->execute 的直执行链路;
// 2. true 表示用户已明确提出优化偏好,粗排后继续进 execute 微调;
// 3. false 表示用户仅要求完成排入,粗排成功后可直接收口,等待后续再优化。
NeedsRefineAfterRoughBuild bool `json:"needs_refine_after_rough_build,omitempty"`
// AllowReorder 表示本轮是否允许打乱 suggested 任务的相对顺序。
// 默认 false只有用户明确说明"可以打乱顺序/顺序不重要"才会为 true。
AllowReorder bool `json:"allow_reorder,omitempty"`
OptimizationMode string `json:"optimization_mode,omitempty"`
// ActiveOptimizeOnly 标记“当前是否处于粗排后主动优化专用模式”。
// 1. true 时execute 只向 LLM 暴露 analyze_health + move + swap 这组最小闭环工具;
// 2. 该开关只用于首次粗排后的自动微调,不影响用户后续明确提出的日程调整请求;
// 3. 流程收口、重开新请求或切换业务域后,必须重置为 false。
ActiveOptimizeOnly bool `json:"active_optimize_only,omitempty"`
HealthCheckDone bool `json:"health_check_done,omitempty"`
HealthIsFeasible bool `json:"health_is_feasible,omitempty"`
HealthCapacityGap int `json:"health_capacity_gap,omitempty"`
HealthReasonCode string `json:"health_reason_code,omitempty"`
// HealthShouldContinueOptimize 记录最近一次 analyze_health 是否认为“还值得继续优化”。
// 调用目的:
// 1. 让 execute prompt 直接读取后端诊断结论,而不是只根据 issues 猜下一步;
// 2. 该字段只表达“是否值得继续动”,不替 LLM 决定具体写参数;
// 3. 默认 false只有 analyze_health 明确判定后才会更新。
HealthShouldContinueOptimize bool `json:"health_should_continue_optimize,omitempty"`
// HealthTightnessLevel 记录最近一次诊断得到的优化空间等级loose / tight / locked。
// 调用目的:
// 1. 用于提示 LLM 区分“还能优化”和“已经是被迫不完美”;
// 2. 该字段只服务主动优化链路,不参与粗排可行性判断;
// 3. 空字符串表示尚未拿到有效诊断。
HealthTightnessLevel string `json:"health_tightness_level,omitempty"`
// HealthPrimaryProblem 保存最近一次诊断的主要局部问题摘要。
// 调用目的:
// 1. 帮助 execute 聚焦当前最值得处理的那个点,避免全局乱搜;
// 2. 只保存短摘要,不保存完整工具原文,避免状态膨胀;
// 3. 为空表示当前没有明确主问题或诊断失败。
HealthPrimaryProblem string `json:"health_primary_problem,omitempty"`
// HealthRecommendedOperation 保存最近一次诊断建议优先考虑的动作类型。
// 允许值由 analyze_health 控制,当前主要为 swap / move / close / ask_user。
HealthRecommendedOperation string `json:"health_recommended_operation,omitempty"`
// HealthIsForcedImperfection 标记当前剩余问题是否更像“约束代价”而非“仍值得修”的问题。
// 调用目的:
// 1. 给 LLM 一个明确的收口信号;
// 2. 仅在 analyze_health 返回结构化 decision 时更新;
// 3. false 不代表一定要继续优化,只代表“不是明确的被迫不完美”。
HealthIsForcedImperfection bool `json:"health_is_forced_imperfection,omitempty"`
// HealthImprovementSignal 保存最近一次诊断的紧凑对比信号,用于判断是否连续停滞。
// 调用目的:
// 1. execute 可基于该字段识别“连续两轮几乎没改善”;
// 2. 信号由 analyze_health 生成,格式稳定但不面向用户展示;
// 3. 若诊断失败则保持空字符串。
HealthImprovementSignal string `json:"health_improvement_signal,omitempty"`
// HealthStagnationCount 记录连续多少次 analyze_health 给出了相同的 improvement_signal。
// 调用目的:
// 1. 让 prompt 可以在“继续磨也没明显改善”时提醒 LLM 主动收口;
// 2. 仅在两次连续有效诊断的信号完全相同时递增;
// 3. 只做软提醒,不做后端硬拦截。
HealthStagnationCount int `json:"health_stagnation_count,omitempty"`
// TaskClassUpsertLastTried 标记本轮是否至少调用过一次 upsert_task_class。
// 调用目的execute_context 仅在该标记为 true 时注入“最近一次任务类写入结果”,避免噪音。
TaskClassUpsertLastTried bool `json:"task_class_upsert_last_tried,omitempty"`
// TaskClassUpsertLastSuccess 记录最近一次 upsert_task_class 是否成功。
// 调用目的:为 prompt 提供“是否需要继续追问补字段”的明确信号。
TaskClassUpsertLastSuccess bool `json:"task_class_upsert_last_success,omitempty"`
// TaskClassUpsertLastIssues 记录最近一次写入返回的校验问题validation.issues
// 调用目的:让 LLM 直接按缺失字段追问,减少泛化提问。
TaskClassUpsertLastIssues []string `json:"task_class_upsert_last_issues,omitempty"`
// TaskClassUpsertConsecutiveFailures 记录连续写入失败次数。
// 调用目的:给 prompt 注入“避免空转”的软提示,不做硬拦截。
TaskClassUpsertConsecutiveFailures int `json:"task_class_upsert_consecutive_failures,omitempty"`
// HasScheduleWriteOps 标记本轮 execute 循环是否执行过日程写工具。
// 调用目的:为 prompt/收口层提供“本轮是否真的动过日程写工具”的运行态信号。
HasScheduleWriteOps bool `json:"has_schedule_write_ops,omitempty"`
// UsedQuickNote 标记本轮是否走过“快捷随口记任务”路径。
// 调用目的graph 完成后据此决定是否跳过记忆抽取,避免随口记内容被错误归类。
UsedQuickNote bool `json:"used_quick_note,omitempty"`
// HasScheduleChanges 标记本轮流程是否产生过日程变更(粗排或写工具)。
// 调用目的deliver 节点据此判断是否向前端推送"排程完毕"卡片。
HasScheduleChanges bool `json:"has_schedule_changes,omitempty"`
// ExecuteThinking 由 Chat 路由决策传入,表示 Execute 节点是否应开启深度思考。
// 预埋字段,当前阶段 Execute 节点可自行决定是否读取。
ExecuteThinking bool `json:"execute_thinking,omitempty"`
// ThinkingMode 由前端传入,控制所有下游 LLM 调用的 thinking 行为。
// "true" 强制开启,"false" 强制关闭,"auto"(默认)交给路由决策。
ThinkingMode string `json:"thinking_mode,omitempty"`
// TerminalOutcome 保存"本轮流程最终如何结束"的统一收口结果。
// 第二轮开始rough_build / execute / deliver 都应围绕这份快照判断收口语义。
TerminalOutcome *FlowTerminalOutcome `json:"terminal_outcome,omitempty"`
}
func NewCommonState(traceID string, userID int, conversationID string) *CommonState {
return &CommonState{
TraceID: traceID,
UserID: userID,
ConversationID: conversationID,
Phase: PhasePlanning,
MaxRounds: DefaultMaxRounds,
}
}
// NextRound 消耗一轮预算,并返回当前是否仍在允许范围内。
func (s *CommonState) NextRound() bool {
s.RoundUsed++
return s.RoundUsed <= s.MaxRounds
}
// Exhausted 判断是否已经耗尽轮次预算。
func (s *CommonState) Exhausted() bool {
return s.RoundUsed >= s.MaxRounds
}
// FinishPlan 在 planning 完成后固化完整计划,并推进到待确认阶段。
//
// 步骤说明:
// 1. 直接保存完整的 []PlanStep避免 execute 阶段再去依赖 pinned context 回捞完成判定;
// 2. 统一把 CurrentStep 重置到第 0 步,保证后续 confirm/execute 都从计划开头进入;
// 3. 这里只负责状态切换,不负责刷新 ConversationContext 中的置顶 plan 文本。
func (s *CommonState) FinishPlan(steps []PlanStep) {
s.PlanSteps = steps
s.CurrentStep = 0
s.Phase = PhaseWaitingConfirm
s.ActiveToolDomain = ""
s.ActiveToolPacks = nil
s.PendingContextHook = nil
s.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
s.ActiveOptimizeOnly = false
s.resetTaskClassUpsertSnapshot()
s.ClearTerminalOutcome()
}
// ConfirmPlan 表示用户已确认计划,流程进入执行阶段。
func (s *CommonState) ConfirmPlan() {
s.Phase = PhaseExecuting
s.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
s.ActiveOptimizeOnly = false
s.resetTaskClassUpsertSnapshot()
s.ClearTerminalOutcome()
}
// StartDirectExecute 进入无 plan 的直接执行ReAct模式。
// Chat 节点路由到 execute 时必须调用此方法,而非直接赋值 Phase
// 否则上一次任务残留的 PlanSteps 会被 HasPlan() 误判为仍有计划,
// 导致 Execute 节点用旧步骤跑 plan 模式而非 ReAct 模式。
func (s *CommonState) StartDirectExecute() {
s.PlanSteps = nil
s.CurrentStep = 0
s.Phase = PhaseExecuting
s.ActiveToolDomain = ""
s.ActiveToolPacks = nil
s.PendingContextHook = nil
s.NeedsRoughBuild = false
s.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
s.ActiveOptimizeOnly = false
s.resetTaskClassUpsertSnapshot()
s.ClearTerminalOutcome()
}
// RejectPlan 表示用户拒绝当前计划,清空计划并回退到 planning。
func (s *CommonState) RejectPlan() {
s.PlanSteps = nil
s.CurrentStep = 0
s.Phase = PhasePlanning
s.ActiveToolDomain = ""
s.ActiveToolPacks = nil
s.PendingContextHook = nil
s.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
s.ActiveOptimizeOnly = false
s.resetTaskClassUpsertSnapshot()
s.ClearTerminalOutcome()
}
// ResetForNextRun 在"上一轮已经收口,且本轮准备开始新请求"时重置执行期临时状态。
//
// 职责边界:
// 1. 负责清理会污染新一轮执行的临时字段(轮次、修正计数、计划游标、粗排开关、顺序基线、终止结果);
// 2. 不负责清理会话身份与跨轮共享数据ConversationID/UserID/TaskClassIDs/TaskClasses/历史上下文/ScheduleState
// 3. 该方法是幂等操作:重复调用不会引入额外副作用,便于在"加载兜底 + chat 入口"双保险场景下复用。
func (s *CommonState) ResetForNextRun() {
if s == nil {
return
}
// 1. 先把阶段回收为 planning确保新一轮从可路由的干净入口开始。
// 2. 这样即使后续还有兜底重置判断,也不会因为仍处于 done 而重复触发。
s.Phase = PhasePlanning
// 3. 清理执行轮次与连续修正计数,避免上一轮预算/异常计数污染本轮。
s.RoundUsed = 0
s.ConsecutiveCorrections = 0
// 4. 清理计划执行游标与粗排相关临时标记,确保新请求不会误沿用旧计划。
s.PlanSteps = nil
s.CurrentStep = 0
s.ActiveToolDomain = ""
s.ActiveToolPacks = nil
s.PendingContextHook = nil
s.NeedsRoughBuild = false
s.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
s.ActiveOptimizeOnly = false
// 5. 重置顺序约束临时态与终止结果,避免上一轮 completed/aborted/exhausted 语义串到下一轮。
s.AllowReorder = false
s.OptimizationMode = ""
s.HealthCheckDone = false
s.HealthIsFeasible = true
s.HealthCapacityGap = 0
s.HealthReasonCode = ""
s.HealthShouldContinueOptimize = false
s.HealthTightnessLevel = ""
s.HealthPrimaryProblem = ""
s.HealthRecommendedOperation = ""
s.HealthIsForcedImperfection = false
s.HealthImprovementSignal = ""
s.HealthStagnationCount = 0
s.HasScheduleWriteOps = false
s.HasScheduleChanges = false
s.UsedQuickNote = false
s.resetTaskClassUpsertSnapshot()
s.ClearTerminalOutcome()
}
// resetTaskClassUpsertSnapshot 清理“任务类写入回盘”运行态。
//
// 职责边界:
// 1. 仅清理 upsert_task_class 相关的临时回盘字段;
// 2. 不影响 Health/Plan/Phase 等其他执行状态;
// 3. 作为新一轮入口统一调用,避免旧失败信息污染本轮追问。
func (s *CommonState) resetTaskClassUpsertSnapshot() {
if s == nil {
return
}
s.TaskClassUpsertLastTried = false
s.TaskClassUpsertLastSuccess = false
s.TaskClassUpsertLastIssues = nil
s.TaskClassUpsertConsecutiveFailures = 0
}
// AdvanceStep 推进到下一个计划步骤,并返回是否仍有剩余步骤。
func (s *CommonState) AdvanceStep() bool {
s.CurrentStep++
return s.CurrentStep < len(s.PlanSteps)
}
// Done 标记整个任务流程已经结束。
//
// 说明:
// 1. 若此前已经写入 aborted / exhausted 等终止结果,这里只负责兜底维持 PhaseDone不覆盖已有语义
// 2. 只有在尚未写入任何终止结果时,才默认补成 completed。
func (s *CommonState) Done() {
s.Phase = PhaseDone
// 收口时自动清空工具域,确保下一轮 msg0 动态区回到最小集合(仅 context 管理工具)。
// 调用目的:把“收尾清理”从 LLM 决策中剥离,减少 done 阶段无关 tool_call 噪音。
s.ActiveToolDomain = ""
s.ActiveToolPacks = nil
s.PendingContextHook = nil
s.ActiveOptimizeOnly = false
if s.TerminalOutcome != nil {
s.TerminalOutcome.Normalize()
return
}
s.TerminalOutcome = &FlowTerminalOutcome{
Status: FlowTerminalStatusCompleted,
}
}
// Abort 将当前流程标记为"业务语义上的主动终止"。
//
// 步骤说明:
// 1. 统一写入 PhaseDone保证 graph 后续直接进入 deliver 收口;
// 2. UserMessage 作为最终可见文案,必须尽量完整,避免 deliver 再二次猜测;
// 3. InternalReason 只用于排查,允许比用户文案更技术化。
func (s *CommonState) Abort(stage, code, userMessage, internalReason string) {
s.Phase = PhaseDone
s.TerminalOutcome = &FlowTerminalOutcome{
Status: FlowTerminalStatusAborted,
Stage: stage,
Code: code,
UserMessage: userMessage,
InternalReason: internalReason,
}
s.TerminalOutcome.Normalize()
}
// Exhaust 将当前流程标记为"安全边界触发的被动停止"。
func (s *CommonState) Exhaust(stage, userMessage, internalReason string) {
s.Phase = PhaseDone
s.TerminalOutcome = &FlowTerminalOutcome{
Status: FlowTerminalStatusExhausted,
Stage: stage,
Code: "round_exhausted",
UserMessage: userMessage,
InternalReason: internalReason,
}
s.TerminalOutcome.Normalize()
}
// ClearTerminalOutcome 清空上一轮遗留的终止结果。
func (s *CommonState) ClearTerminalOutcome() {
if s == nil {
return
}
s.TerminalOutcome = nil
}
// HasTerminalOutcome 判断当前是否已经写入正式终止结果。
func (s *CommonState) HasTerminalOutcome() bool {
return s != nil && s.TerminalOutcome != nil
}
// TerminalStatus 返回当前终止结果的状态枚举。
func (s *CommonState) TerminalStatus() FlowTerminalStatus {
if s == nil || s.TerminalOutcome == nil {
return ""
}
return s.TerminalOutcome.Status
}
// IsCompleted 判断当前是否属于"正常完成"。
func (s *CommonState) IsCompleted() bool {
return s.TerminalStatus() == FlowTerminalStatusCompleted
}
// IsAborted 判断当前是否属于"主动中止"。
func (s *CommonState) IsAborted() bool {
return s.TerminalStatus() == FlowTerminalStatusAborted
}
// IsExhaustedTerminal 判断当前是否属于"轮次耗尽收口"。
func (s *CommonState) IsExhaustedTerminal() bool {
return s.TerminalStatus() == FlowTerminalStatusExhausted
}
// HasPlan 判断当前 state 是否已经持有一份完整计划。
//
// 职责边界:
// 1. 负责收口"是否存在 plan"这一层判断,避免外层到处写 len(PlanSteps) > 0
// 2. 不判断 CurrentStep 当前是否有效,当前步骤是否合法由 HasCurrentPlanStep 回答;
// 3. state 为空时统一返回 false调用方可据此决定是否回退到 planning。
func (s *CommonState) HasPlan() bool {
if s == nil {
return false
}
return len(s.PlanSteps) > 0
}
// CurrentPlanStep 返回当前正在执行的结构化计划步骤。
//
// 职责边界:
// 1. 负责根据 CurrentStep 安全读取 PlanSteps避免 graph/node/prompt 层重复写越界判断;
// 2. 若 state 为空、plan 为空、或当前索引越界,则统一返回 (PlanStep{}, false)
// 3. 不负责推进步骤,也不负责修正 CurrentStep 的取值。
func (s *CommonState) CurrentPlanStep() (PlanStep, bool) {
if s == nil {
return PlanStep{}, false
}
if s.CurrentStep < 0 || s.CurrentStep >= len(s.PlanSteps) {
return PlanStep{}, false
}
return s.PlanSteps[s.CurrentStep], true
}
// HasCurrentPlanStep 判断"当前步骤"是否存在且可安全读取。
func (s *CommonState) HasCurrentPlanStep() bool {
_, ok := s.CurrentPlanStep()
return ok
}
// PlanProgress 返回当前计划的执行进度。
//
// 输出语义:
// 1. current 使用更适合给用户看的 1-based 序号;
// 2. total 表示当前计划的总步数;
// 3. 若当前还没有计划,则返回 (0, 0)
// 4. 若 CurrentStep 已越界到末尾之后,则把 current 收敛到 total避免出现 total+1 这种噪音值。
func (s *CommonState) PlanProgress() (current int, total int) {
if s == nil {
return 0, 0
}
total = len(s.PlanSteps)
if total == 0 {
return 0, 0
}
if s.CurrentStep < 0 {
return 0, total
}
if s.CurrentStep >= total {
return total, total
}
return s.CurrentStep + 1, total
}

View File

@@ -0,0 +1,212 @@
package model
import (
"strings"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// ConversationContext 承载"本轮要喂给模型的输入材料"。
//
// 职责边界:
// 1. 负责保存 system prompt、对话历史、置顶注入块、工具 schema 摘要;
// 2. 负责提供最小必要的安全访问方法,避免 node / prompt 层直接散落切片操作;
// 3. 不负责流程推进phase / round / current step 仍归 CommonState 管;
// 4. 不负责真正的 prompt 组装,消息如何拼接仍应放在 prompt 层处理。
type ConversationContext struct {
SystemPrompt string `json:"system_prompt"`
History []*schema.Message `json:"history"`
PinnedBlocks []ContextBlock `json:"pinned_blocks"`
ToolSchemas []ToolSchemaContext `json:"-"` // 每次请求由 Service 层重新注入,不持久化
}
// ContextBlock 表示一段可被"置顶注入"的自然语言上下文。
//
// 设计目的:
// 1. Key 用于让调用方按语义覆盖,例如 current_plan / current_step / execution_rule
// 2. Title 用于 prompt 层后续决定是否渲染成小标题;
// 3. Content 存真正的自然语言内容,保持你当前"plan 用自然语言表达"的思路。
type ContextBlock struct {
Key string `json:"key"`
Title string `json:"title"`
Content string `json:"content"`
}
// ToolSchemaContext 是工具描述的轻量快照。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只保留 prompt 注入真正需要的摘要信息;
// 2. SchemaText 约定存"已经整理好的自然语言 / JSON schema 摘要"
// 3. 不直接耦合具体 tool registry 里的复杂结构,避免 model 层反向依赖工具实现。
type ToolSchemaContext struct {
Name string `json:"name"`
Desc string `json:"desc"`
SchemaText string `json:"schema_text"`
}
// NewConversationContext 创建最小上下文容器。
func NewConversationContext(systemPrompt string) *ConversationContext {
return &ConversationContext{
SystemPrompt: strings.TrimSpace(systemPrompt),
}
}
// SetSystemPrompt 更新系统提示词。
func (c *ConversationContext) SetSystemPrompt(systemPrompt string) {
if c == nil {
return
}
c.SystemPrompt = strings.TrimSpace(systemPrompt)
}
// ReplaceHistory 整体替换对话历史。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把"会话快照恢复"这类场景需要的一次性覆盖入口收口到这里;
// 2. 只复制消息切片本身,避免调用方后续 append 污染同一底层数组;
// 3. 不深拷贝每个 message 指针,消息对象本身仍默认由上游按只读方式使用。
func (c *ConversationContext) ReplaceHistory(history []*schema.Message) {
if c == nil {
return
}
c.History = cloneMessageSlice(history)
}
// AppendHistory 追加对话历史。
//
// 处理策略:
// 1. 跳过 nil message避免后续 prompt 拼装时出现空指针;
// 2. 仅负责顺序追加,不做去重,不做裁剪;
// 3. 历史裁剪策略属于后续 prompt / memory 层能力,此处先不下沉。
func (c *ConversationContext) AppendHistory(messages ...*schema.Message) {
if c == nil || len(messages) == 0 {
return
}
for _, msg := range messages {
if msg == nil {
continue
}
c.History = append(c.History, msg)
}
}
// HistorySnapshot 返回历史消息的浅拷贝切片。
func (c *ConversationContext) HistorySnapshot() []*schema.Message {
if c == nil {
return nil
}
return cloneMessageSlice(c.History)
}
// UpsertPinnedBlock 按 Key 写入或覆盖一段置顶上下文。
//
// 步骤说明:
// 1. Key 为空时直接忽略,因为后续无法做稳定覆盖;
// 2. 若已存在同 Key block则原位覆盖保证"当前 plan / 当前步骤"这类上下文始终只有一份;
// 3. 若不存在,则追加到末尾,至于渲染顺序由 prompt 层统一决定;
// 4. 此处不自动裁剪旧内容,避免 model 层擅自丢信息。
func (c *ConversationContext) UpsertPinnedBlock(block ContextBlock) {
if c == nil {
return
}
key := strings.TrimSpace(block.Key)
if key == "" {
return
}
block.Key = key
block.Title = strings.TrimSpace(block.Title)
block.Content = strings.TrimSpace(block.Content)
for i := range c.PinnedBlocks {
if c.PinnedBlocks[i].Key == key {
c.PinnedBlocks[i] = block
return
}
}
c.PinnedBlocks = append(c.PinnedBlocks, block)
}
// RemovePinnedBlock 删除指定 Key 的置顶上下文。
func (c *ConversationContext) RemovePinnedBlock(key string) bool {
if c == nil {
return false
}
key = strings.TrimSpace(key)
if key == "" {
return false
}
for i := range c.PinnedBlocks {
if c.PinnedBlocks[i].Key != key {
continue
}
c.PinnedBlocks = append(c.PinnedBlocks[:i], c.PinnedBlocks[i+1:]...)
return true
}
return false
}
// PinnedBlockByKey 按 Key 读取指定的置顶上下文。
func (c *ConversationContext) PinnedBlockByKey(key string) (ContextBlock, bool) {
if c == nil {
return ContextBlock{}, false
}
key = strings.TrimSpace(key)
if key == "" {
return ContextBlock{}, false
}
for i := range c.PinnedBlocks {
if c.PinnedBlocks[i].Key == key {
return c.PinnedBlocks[i], true
}
}
return ContextBlock{}, false
}
// PinnedBlocksSnapshot 返回置顶上下文块的浅拷贝切片。
func (c *ConversationContext) PinnedBlocksSnapshot() []ContextBlock {
if c == nil {
return nil
}
result := make([]ContextBlock, len(c.PinnedBlocks))
copy(result, c.PinnedBlocks)
return result
}
// SetToolSchemas 整体替换工具 schema 摘要。
func (c *ConversationContext) SetToolSchemas(schemas []ToolSchemaContext) {
if c == nil {
return
}
c.ToolSchemas = cloneToolSchemaSlice(schemas)
}
// ToolSchemasSnapshot 返回工具 schema 摘要的浅拷贝切片。
func (c *ConversationContext) ToolSchemasSnapshot() []ToolSchemaContext {
if c == nil {
return nil
}
return cloneToolSchemaSlice(c.ToolSchemas)
}
func cloneMessageSlice(messages []*schema.Message) []*schema.Message {
if len(messages) == 0 {
return nil
}
result := make([]*schema.Message, len(messages))
copy(result, messages)
return result
}
func cloneToolSchemaSlice(schemas []ToolSchemaContext) []ToolSchemaContext {
if len(schemas) == 0 {
return nil
}
result := make([]ToolSchemaContext, len(schemas))
copy(result, schemas)
return result
}

View File

@@ -0,0 +1,489 @@
package model
import (
"encoding/json"
"fmt"
"sort"
"strings"
)
// ExecuteAction 表示 execute 阶段单轮决策的动作类型。
//
// 设计原则:
// 1. LLM 只负责“申报本轮想做什么”,不直接推进状态;
// 2. 后端只围绕这些有限动作做流程校验、证据校验、安全校验;
// 3. 动作枚举保持收敛,避免 execute 节点后续再次长成“自由文本协议”。
type ExecuteAction string
const (
// ExecuteActionContinue 表示当前步骤尚未完成,需要继续本步骤的 ReAct 循环。
ExecuteActionContinue ExecuteAction = "continue"
// ExecuteActionAskUser 表示当前步骤缺少外部信息,需要中断并追问用户。
ExecuteActionAskUser ExecuteAction = "ask_user"
// ExecuteActionConfirm 表示当前步骤准备执行写操作,但必须先进入确认闸门。
ExecuteActionConfirm ExecuteAction = "confirm"
// ExecuteActionNextPlan 表示当前步骤已完成,可以推进到下一个 plan 步骤。
ExecuteActionNextPlan ExecuteAction = "next_plan"
// ExecuteActionDone 表示整个任务已完成,可以进入最终交付。
ExecuteActionDone ExecuteAction = "done"
// ExecuteActionAbort 表示本轮流程应立即终止,并进入 deliver 做正式收口。
ExecuteActionAbort ExecuteAction = "abort"
)
// ExecuteDecision 是 execute prompt 单轮产出的统一决策结构。
//
// 职责边界:
// 1. Speak 是这轮先对用户说的话,适合在真正调工具前流式吐给前端;
// 2. Action 是模型申报的“下一步动作类型”;
// 3. Reason 是给后端和日志看的简短解释,不直接等价于完成证明;
// 4. ToolCall 只是“意图”,不代表工具已经真正执行成功。
type ExecuteDecision struct {
Speak string `json:"speak,omitempty"`
Action ExecuteAction `json:"action"`
Reason string `json:"reason,omitempty"`
GoalCheck string `json:"goal_check,omitempty"`
ToolCall *ToolCallIntent `json:"tool_call,omitempty"`
Abort *AbortIntent `json:"abort,omitempty"`
}
// UnmarshalJSON 兼容执行决策里几种模型高频跑偏但语义可恢复的写法。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把“空字符串占位字段”归一化成未填写,避免 json 反序列化阶段直接失败;
// 2. 负责把 tool_call / abort 交给各自的兼容解析逻辑,尽量保留可恢复的信息;
// 3. 不负责业务合法性校验action 与字段互斥关系仍交给 Validate 判定。
func (d *ExecuteDecision) UnmarshalJSON(data []byte) error {
type rawExecuteDecision struct {
Speak string `json:"speak,omitempty"`
Action ExecuteAction `json:"action"`
Reason string `json:"reason,omitempty"`
GoalCheck json.RawMessage `json:"goal_check,omitempty"`
ToolCall json.RawMessage `json:"tool_call,omitempty"`
Abort json.RawMessage `json:"abort,omitempty"`
}
var raw rawExecuteDecision
if err := json.Unmarshal(data, &raw); err != nil {
return err
}
d.Speak = raw.Speak
d.Action = raw.Action
d.Reason = raw.Reason
goalCheck, err := decodeGoalCheckText(raw.GoalCheck)
if err != nil {
return fmt.Errorf("goal_check 解析失败: %w", err)
}
d.GoalCheck = goalCheck
toolCall, err := decodeOptionalJSONObject[ToolCallIntent](raw.ToolCall)
if err != nil {
return fmt.Errorf("tool_call 解析失败: %w", err)
}
d.ToolCall = toolCall
abortIntent, err := decodeOptionalJSONObject[AbortIntent](raw.Abort)
if err != nil {
return fmt.Errorf("abort 解析失败: %w", err)
}
d.Abort = abortIntent
return nil
}
// decodeGoalCheckText 兼容 goal_check 的字符串/对象写法,统一降级为字符串。
//
// 步骤化说明:
// 1. 字符串:直接使用,保持主协议不变;
// 2. 对象:按 done_when/evidence 提取并拼接为单行证据文本;
// 3. 数组或其他标量:尽量转成可读字符串,避免仅因格式漂移导致整轮失败。
func decodeGoalCheckText(raw json.RawMessage) (string, error) {
trimmed := strings.TrimSpace(string(raw))
if trimmed == "" || trimmed == "null" {
return "", nil
}
// 1. 标准写法goal_check 为字符串。
if strings.HasPrefix(trimmed, "\"") {
var text string
if err := json.Unmarshal(raw, &text); err != nil {
return "", err
}
return strings.TrimSpace(text), nil
}
// 2. 兼容写法goal_check 被模型写成对象。
if strings.HasPrefix(trimmed, "{") {
var obj map[string]any
if err := json.Unmarshal(raw, &obj); err != nil {
return "", err
}
return compactGoalCheckObject(obj), nil
}
// 3. 兜底:数组/标量场景,尽量保留可读信息。
var generic any
if err := json.Unmarshal(raw, &generic); err != nil {
return "", err
}
return strings.TrimSpace(formatGoalCheckValue(generic)), nil
}
// compactGoalCheckObject 将对象型 goal_check 压缩为可读单行文本,优先提取 done_when/evidence。
func compactGoalCheckObject(obj map[string]any) string {
if len(obj) == 0 {
return ""
}
doneWhen := strings.TrimSpace(formatGoalCheckValue(obj["done_when"]))
evidence := strings.TrimSpace(formatGoalCheckValue(obj["evidence"]))
parts := make([]string, 0, 2)
if doneWhen != "" {
parts = append(parts, "已满足 done_when"+doneWhen)
}
if evidence != "" {
parts = append(parts, "证据:"+evidence)
}
if len(parts) > 0 {
return strings.Join(parts, "")
}
// done_when/evidence 缺失时,按 key 排序拼接,保证日志稳定可读。
keys := make([]string, 0, len(obj))
for key := range obj {
keys = append(keys, key)
}
sort.Strings(keys)
fallback := make([]string, 0, len(keys))
for _, key := range keys {
text := strings.TrimSpace(formatGoalCheckValue(obj[key]))
if text == "" {
continue
}
fallback = append(fallback, key+"="+text)
}
return strings.Join(fallback, "")
}
// formatGoalCheckValue 将任意值转成单行可读文本,用于 goal_check 压缩拼接。
func formatGoalCheckValue(value any) string {
switch typed := value.(type) {
case nil:
return ""
case string:
return strings.TrimSpace(typed)
case bool:
if typed {
return "true"
}
return "false"
case []any:
parts := make([]string, 0, len(typed))
for _, item := range typed {
text := strings.TrimSpace(formatGoalCheckValue(item))
if text == "" {
continue
}
parts = append(parts, text)
}
return strings.Join(parts, "")
case map[string]any:
keys := make([]string, 0, len(typed))
for key := range typed {
keys = append(keys, key)
}
sort.Strings(keys)
parts := make([]string, 0, len(keys))
for _, key := range keys {
text := strings.TrimSpace(formatGoalCheckValue(typed[key]))
if text == "" {
continue
}
parts = append(parts, key+"="+text)
}
return strings.Join(parts, "")
default:
return strings.TrimSpace(fmt.Sprintf("%v", typed))
}
}
// Normalize 统一清洗 execute 决策中的字符串字段。
func (d *ExecuteDecision) Normalize() {
if d == nil {
return
}
d.Speak = strings.TrimSpace(d.Speak)
d.Action = ExecuteAction(strings.TrimSpace(string(d.Action)))
d.Reason = strings.TrimSpace(d.Reason)
d.GoalCheck = strings.TrimSpace(d.GoalCheck)
if d.ToolCall != nil {
d.ToolCall.Normalize()
}
if d.Abort != nil {
d.Abort.Normalize()
}
}
// Validate 校验 execute 决策的最小合法性。
//
// 校验原则:
// 1. 这里只校验“协议是否自洽”,不校验工具是否真实存在,也不校验当前步骤是否真的完成;
// 2. 只允许少量动作与 tool_call 共存,避免后续 node 层收到含糊决策;
// 3. 真正的三类最小校验应放在执行层,这里只做第一道轻量门禁。
func (d *ExecuteDecision) Validate() error {
if d == nil {
return fmt.Errorf("execute decision 不能为空")
}
d.Normalize()
if d.Action == "" {
return fmt.Errorf("execute decision.action 不能为空")
}
switch d.Action {
case ExecuteActionContinue:
if d.Abort != nil {
return fmt.Errorf("continue 动作不应携带 abort")
}
if d.ToolCall != nil {
return d.ToolCall.Validate()
}
return nil
case ExecuteActionAskUser:
if d.ToolCall != nil {
return fmt.Errorf("ask_user 动作不应携带 tool_call")
}
if d.Abort != nil {
return fmt.Errorf("ask_user 动作不应携带 abort")
}
return nil
case ExecuteActionConfirm:
if d.ToolCall == nil {
return fmt.Errorf("confirm 动作必须携带待确认的 tool_call")
}
if d.Abort != nil {
return fmt.Errorf("confirm 动作不应同时携带 abort")
}
return d.ToolCall.Validate()
case ExecuteActionNextPlan, ExecuteActionDone:
if d.ToolCall != nil {
return fmt.Errorf("%s 动作不应携带 tool_call", d.Action)
}
if d.Abort != nil {
return fmt.Errorf("%s 动作不应携带 abort", d.Action)
}
return nil
case ExecuteActionAbort:
if d.ToolCall != nil {
return fmt.Errorf("abort 动作不应携带 tool_call")
}
if d.Abort == nil {
return fmt.Errorf("abort 动作必须携带 abort 字段")
}
return d.Abort.Validate()
default:
return fmt.Errorf("未知 execute action: %s", d.Action)
}
}
// AbortIntent 表示 execute 阶段声明的正式终止意图。
//
// 说明:
// 1. code 是稳定机器码,便于后续前端/埋点识别终止类型;
// 2. user_message 是最终给用户看的收口文案;
// 3. internal_reason 只用于日志排查,允许更技术化。
type AbortIntent struct {
Code string `json:"code,omitempty"`
UserMessage string `json:"user_message"`
InternalReason string `json:"internal_reason,omitempty"`
}
// Normalize 清洗终止意图中的稳定字段。
func (a *AbortIntent) Normalize() {
if a == nil {
return
}
a.Code = strings.TrimSpace(a.Code)
a.UserMessage = strings.TrimSpace(a.UserMessage)
a.InternalReason = strings.TrimSpace(a.InternalReason)
}
// Validate 校验终止意图的最小可用性。
func (a *AbortIntent) Validate() error {
if a == nil {
return fmt.Errorf("abort 不能为空")
}
a.Normalize()
if a.UserMessage == "" {
return fmt.Errorf("abort.user_message 不能为空")
}
return nil
}
// ToolCallIntent 表示 execute 阶段申报的工具调用意图。
//
// 设计目的:
// 1. 这里只描述“模型想调用什么工具、传什么参数”,不代表调用已经发生;
// 2. Arguments 暂时保留 map 结构,方便 prompt 输出原生 JSON 对象;
// 3. 是否需要 confirm 不应由模型决定,后续应由工具注册表或后端策略判定。
type ToolCallIntent struct {
Name string `json:"name"`
Arguments map[string]any `json:"arguments,omitempty"`
}
// UnmarshalJSON 兼容 tool_call 里“arguments / parameters”两种高频字段名。
//
// 职责边界:
// 1. 优先使用标准字段 arguments保持当前正式协议不变
// 2. 仅当 arguments 缺失时,回退复用 parameters兼容模型历史习惯
// 3. 不负责校验参数是否满足具体工具 schema后续仍由工具层负责。
func (t *ToolCallIntent) UnmarshalJSON(data []byte) error {
type rawToolCallIntent struct {
Name string `json:"name"`
Arguments map[string]any `json:"arguments,omitempty"`
Parameters map[string]any `json:"parameters,omitempty"`
}
var raw rawToolCallIntent
if err := json.Unmarshal(data, &raw); err != nil {
return err
}
t.Name = raw.Name
t.Arguments = raw.Arguments
if len(t.Arguments) == 0 && len(raw.Parameters) > 0 {
t.Arguments = raw.Parameters
}
return nil
}
// Normalize 清洗工具调用意图中的稳定字段。
func (t *ToolCallIntent) Normalize() {
if t == nil {
return
}
t.Name = strings.TrimSpace(t.Name)
}
// Validate 校验工具调用意图的最小合法性。
func (t *ToolCallIntent) Validate() error {
if t == nil {
return fmt.Errorf("tool_call 不能为空")
}
t.Normalize()
if t.Name == "" {
return fmt.Errorf("tool_call.name 不能为空")
}
return nil
}
// decodeOptionalJSONObject 统一兼容“可选对象字段被模型写成空字符串”的情况。
//
// 步骤说明:
// 1. 字段缺失、null、空字符串都视为“未填写”返回 nil
// 2. 只有在确实出现对象内容时,才继续反序列化为目标结构;
// 3. 若模型传入了非空字符串等不可恢复内容,显式报错,避免把脏数据静默吞掉。
func decodeOptionalJSONObject[T any](raw json.RawMessage) (*T, error) {
trimmed := strings.TrimSpace(string(raw))
if trimmed == "" || trimmed == "null" {
return nil, nil
}
if strings.HasPrefix(trimmed, "\"") {
var text string
if err := json.Unmarshal(raw, &text); err != nil {
return nil, err
}
if strings.TrimSpace(text) == "" {
return nil, nil
}
return nil, fmt.Errorf("期望对象,实际收到非空字符串")
}
var out T
if err := json.Unmarshal(raw, &out); err != nil {
return nil, err
}
return &out, nil
}
// ExecuteEvidenceSource 表示“当前步骤完成证明”来自哪里。
type ExecuteEvidenceSource string
const (
// ExecuteEvidenceSourceToolObservation 表示来自读工具或分析工具的真实 observation。
ExecuteEvidenceSourceToolObservation ExecuteEvidenceSource = "tool_observation"
// ExecuteEvidenceSourceWriteReceipt 表示来自写工具成功执行后的回执。
ExecuteEvidenceSourceWriteReceipt ExecuteEvidenceSource = "write_receipt"
// ExecuteEvidenceSourceUserReply 表示来自用户补充回答的外部事实。
ExecuteEvidenceSourceUserReply ExecuteEvidenceSource = "user_reply"
)
// ExecuteEvidenceReceipt 表示“一条可被后端认可的最小事实证据”。
//
// 职责边界:
// 1. StepIndex 用来绑定这条证据属于哪个 plan 步骤,避免旧 observation 污染新步骤;
// 2. Source / Name / Success 描述“这条证据是怎么来的、是否真的发生了”;
// 3. Summary 只用于日志、调试和交付串联,不替代原始 observation 本身;
// 4. 这里不做语义推理,只负责记录事实。
type ExecuteEvidenceReceipt struct {
StepIndex int `json:"step_index"`
Source ExecuteEvidenceSource `json:"source"`
Name string `json:"name,omitempty"`
ArgumentsDigest string `json:"arguments_digest,omitempty"`
Success bool `json:"success"`
Summary string `json:"summary,omitempty"`
}
// Normalize 清洗证据回执中的稳定字段。
func (r *ExecuteEvidenceReceipt) Normalize() {
if r == nil {
return
}
r.Source = ExecuteEvidenceSource(strings.TrimSpace(string(r.Source)))
r.Name = strings.TrimSpace(r.Name)
r.ArgumentsDigest = strings.TrimSpace(r.ArgumentsDigest)
r.Summary = strings.TrimSpace(r.Summary)
}
// Validate 校验证据回执是否具备最小可用信息。
func (r *ExecuteEvidenceReceipt) Validate() error {
if r == nil {
return fmt.Errorf("evidence receipt 不能为空")
}
r.Normalize()
if r.StepIndex < 0 {
return fmt.Errorf("evidence receipt.step_index 不能小于 0")
}
switch r.Source {
case ExecuteEvidenceSourceToolObservation, ExecuteEvidenceSourceWriteReceipt, ExecuteEvidenceSourceUserReply:
default:
return fmt.Errorf("未知 evidence source: %s", r.Source)
}
return nil
}
// ExecuteValidationResult 保存 execute 单轮的三类最小校验结果。
//
// 三类校验语义:
// 1. FlowPassed当前动作在流程上是否合法例如 done 是否允许直接发生;
// 2. EvidencePassed当前动作是否有最小事实证据支撑
// 3. SafetyPassed当前动作是否触发了安全兜底例如超轮次、重复空转、待确认未完成。
type ExecuteValidationResult struct {
FlowPassed bool `json:"flow_passed"`
FlowReason string `json:"flow_reason,omitempty"`
EvidencePassed bool `json:"evidence_passed"`
EvidenceReason string `json:"evidence_reason,omitempty"`
SafetyPassed bool `json:"safety_passed"`
SafetyReason string `json:"safety_reason,omitempty"`
}

View File

@@ -0,0 +1,337 @@
package model
import (
"context"
"strings"
"time"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// AgentGraphRequest 描述一次 agent graph 运行的请求级输入。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只放"当前这次请求"天然携带的轻量数据,例如用户本轮输入;
// 2. 不负责承载可持久化流程状态,流程状态仍归 AgentRuntimeState
// 3. 不负责承载 LLM / emitter / store 等依赖,这些统一放进 AgentGraphDeps。
type AgentGraphRequest struct {
UserInput string
ConfirmAction string // "accept" / "reject" / "",仅 confirm 恢复场景由前端传入
// ResumeInteractionID 用于校验“本次恢复请求”是否命中了当前 pending 交互,避免旧卡片误恢复。
ResumeInteractionID string
AlwaysExecute bool // true 时写工具跳过确认闸门直接执行,适合前端已展示预览、用户无需逐步确认的场景
}
// Normalize 统一清洗请求级输入中的字符串字段。
func (r *AgentGraphRequest) Normalize() {
if r == nil {
return
}
r.UserInput = strings.TrimSpace(r.UserInput)
r.ConfirmAction = strings.TrimSpace(r.ConfirmAction)
r.ResumeInteractionID = strings.TrimSpace(r.ResumeInteractionID)
}
// RoughBuildPlacement 是粗排算法返回的单条放置结果。
// 字段使用 DB 坐标系week/dayOfWeek/section由 RoughBuild 节点转换为 ScheduleState 的 day_index。
type RoughBuildPlacement struct {
TaskItemID int
Week int
DayOfWeek int
SectionFrom int
SectionTo int
}
// RoughBuildFunc 是粗排算法的依赖注入签名。
// 由 service 层封装 HybridScheduleWithPlanMulti 后注入agent 层不直接依赖外层 model。
type RoughBuildFunc func(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]RoughBuildPlacement, error)
// WriteSchedulePreviewFunc 是排程预览写入的依赖注入签名。
// 由 service 层封装 cacheDAO 后注入execute/deliver 节点可按需调用:
// 1. execute 写工具后可实时刷新,保障前端及时看到最新调整;
// 2. deliver 结束时再做最终覆盖写,保障收口状态一致。
type WriteSchedulePreviewFunc func(ctx context.Context, state *schedule.ScheduleState, userID int, conversationID string, taskClassIDs []int) error
// PersistVisibleMessageFunc 是 agent 主循环逐条持久化可见消息的回调签名。
//
// 职责边界:
// 1. 只处理真正对用户可见的 assistant speak不处理工具结果或内部纠错提示
// 2. 由节点在 AppendHistory 之后主动调用,让上层同步把这条消息写入 Redis + MySQL
// 3. 执行方可以做无损降级(例如 Redis 写失败只记日志),但应返回 error 便于上层记录。
type PersistVisibleMessageFunc func(ctx context.Context, state *CommonState, msg *schema.Message) error
// AgentGraphDeps 描述 graph/node 层运行时真正依赖的可插拔能力。
//
// 设计目的:
// 1. 让 graph 不再只拿到"裸状态",而是能拿到上下文、模型和输出能力;
// 2. Chat/Plan/Execute/Deliver 允许分别挂不同 client但也允许先复用同一个 client
// 3. ChunkEmitter 统一承接阶段提示、正文、工具事件、确认请求等 SSE 输出。
type AgentGraphDeps struct {
ChatClient *llmservice.Client
PlanClient *llmservice.Client
ExecuteClient *llmservice.Client
DeliverClient *llmservice.Client
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
StateStore AgentStateStore
ToolRegistry *agenttools.ToolRegistry
ScheduleProvider ScheduleStateProvider // 按 DAO 注入Execute 节点按需加载 ScheduleState
CompactionStore CompactionStore // 按 DAO 注入,用于 Execute 上下文压缩持久化
RoughBuildFunc RoughBuildFunc // 按 Service 注入,粗排算法入口
WriteSchedulePreview WriteSchedulePreviewFunc // 按 Service 注入,排程预览写入入口
// thinking 开关:由 config.yaml 的 agent.thinking 段注入,各节点按需读取。
ThinkingPlan bool
ThinkingExecute bool
ThinkingDeliver bool
// 记忆预取管线:由 service 层启动的后台检索 goroutine 写入。
// channel 携带已渲染的文本内容(非原始 ItemDTO节点直接写入 pinned block。
MemoryFuture chan string // buffered(1),携带 renderMemoryPinnedContentByMode 的输出
MemoryConsumed bool // 保证 channel 只读一次,后续 Execute ReAct 循环跳过等待
// PersistVisibleMessage 按 Service 注入agent 每个节点产出的可见 speak
// 都会在 AppendHistory 之后立刻调用这个回调,把消息同步落到 Redis + MySQL。
PersistVisibleMessage PersistVisibleMessageFunc
// QuickTaskDeps 快捷任务节点的直接依赖,绕过 ToolRegistry 走轻量路径。
QuickTaskDeps QuickTaskDeps
}
// QuickTaskDeps 描述快捷任务节点所需的服务层依赖。
//
// 职责边界:
// 1. QuickTask 节点直接调这些函数,不经过 ToolRegistry不走 ReAct 循环;
// 2. 这里只保留“创建任务 / 查询任务”两类轻量能力,避免再回退到已下线的孤立工具链。
type QuickTaskDeps struct {
// CreateTask 创建一条四象限任务,返回 task_id。
CreateTask func(userID int, title string, priorityGroup int, estimatedSections int, deadlineAt *time.Time, urgencyThresholdAt *time.Time) (taskID int, err error)
// QueryTasks 按条件查询用户任务列表。
QueryTasks func(ctx context.Context, userID int, params TaskQueryParams) ([]TaskQueryResult, error)
}
// --- 记忆 pinned block 常量(供 agent/sv 和 node 层共享) ---
const (
// MemoryContextBlockKey 记忆上下文在 ConversationContext PinnedBlock 中的唯一 key。
MemoryContextBlockKey = "memory_context"
// MemoryContextBlockTitle 记忆上下文 pinned block 的标题,用于 prompt 渲染。
MemoryContextBlockTitle = "相关记忆"
// MemoryFreshTimeout 是 Execute/Plan 节点等待后台记忆检索完成的最大时长。
MemoryFreshTimeout = 500 * time.Millisecond
)
// EnsureChunkEmitter 保证 graph 运行时始终有一个可用的 chunk 发射器。
//
// 步骤说明:
// 1. 依赖为空时回退到 Noop emitter避免骨架期因为没接前端而到处判空
// 2. 这里只兜底"能安全调用",不负责填充真实 request_id / model_name
// 3. 后续 service 层一旦接上真实 emitter会自然覆盖这里的空实现。
func (d *AgentGraphDeps) EnsureChunkEmitter() *agentstream.ChunkEmitter {
if d == nil {
return agentstream.NewChunkEmitter(agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", 0)
}
if d.ChunkEmitter == nil {
d.ChunkEmitter = agentstream.NewChunkEmitter(agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", 0)
}
return d.ChunkEmitter
}
// ResolveChatClient 返回 chat 阶段可用的模型客户端。
func (d *AgentGraphDeps) ResolveChatClient() *llmservice.Client {
if d == nil {
return nil
}
return d.ChatClient
}
// ResolvePlanClient 返回 planning 阶段可用的模型客户端。
//
// 兜底策略:
// 1. 优先使用显式注入的 PlanClient
// 2. 若未单独注入,则回退到 ChatClient
// 3. 这样在骨架期可先用一套 client 跑通,再按需拆分 strategist / worker。
func (d *AgentGraphDeps) ResolvePlanClient() *llmservice.Client {
if d == nil {
return nil
}
if d.PlanClient != nil {
return d.PlanClient
}
return d.ChatClient
}
// ResolveExecuteClient 返回 execute 阶段可用的模型客户端。
func (d *AgentGraphDeps) ResolveExecuteClient() *llmservice.Client {
if d == nil {
return nil
}
if d.ExecuteClient != nil {
return d.ExecuteClient
}
if d.PlanClient != nil {
return d.PlanClient
}
return d.ChatClient
}
// ResolveDeliverClient 返回 deliver 阶段可用的模型客户端。
func (d *AgentGraphDeps) ResolveDeliverClient() *llmservice.Client {
if d == nil {
return nil
}
if d.DeliverClient != nil {
return d.DeliverClient
}
if d.ExecuteClient != nil {
return d.ExecuteClient
}
if d.PlanClient != nil {
return d.PlanClient
}
return d.ChatClient
}
// AgentGraphRunInput 是执行 agent 通用 graph 所需的完整入口参数。
//
// 字段说明:
// 1. RuntimeState可持久化流程状态与 pending interaction
// 2. ConversationContext本轮喂给模型的上下文材料
// 3. Request当前这次请求的轻量输入
// 4. Depsgraph/node 层真正依赖的可插拔能力。
type AgentGraphRunInput struct {
RuntimeState *AgentRuntimeState
ConversationContext *ConversationContext
ScheduleState *schedule.ScheduleState
OriginalScheduleState *schedule.ScheduleState
Request AgentGraphRequest
Deps AgentGraphDeps
}
// AgentGraphState 是 graph 内部真正流转的运行态容器。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把"流程状态 + 对话上下文 + 请求输入 + 运行依赖"收口到同一个对象;
// 2. 负责给 graph 分支和 node 提供最小必要的兜底访问方法;
// 3. 不负责持久化,不负责真正业务执行。
type AgentGraphState struct {
RuntimeState *AgentRuntimeState
ConversationContext *ConversationContext
Request AgentGraphRequest
Deps AgentGraphDeps
ScheduleState *schedule.ScheduleState // 工具操作的内存数据源Execute 节点按需加载
OriginalScheduleState *schedule.ScheduleState // 首次加载时的原始快照,供 diff 用
}
// NewAgentGraphState 把入口参数整理成 graph 内部状态。
func NewAgentGraphState(input AgentGraphRunInput) *AgentGraphState {
st := &AgentGraphState{
RuntimeState: input.RuntimeState,
ConversationContext: input.ConversationContext,
Request: input.Request,
Deps: input.Deps,
ScheduleState: input.ScheduleState,
OriginalScheduleState: input.OriginalScheduleState,
}
st.Request.Normalize()
st.EnsureRuntimeState()
st.EnsureConversationContext()
st.Deps.EnsureChunkEmitter()
return st
}
// EnsureRuntimeState 保证 graph 内部始终持有一份可用的运行态。
func (s *AgentGraphState) EnsureRuntimeState() *AgentRuntimeState {
if s == nil {
return nil
}
if s.RuntimeState == nil {
s.RuntimeState = NewAgentRuntimeState(nil)
}
s.RuntimeState.EnsureCommonState()
return s.RuntimeState
}
// EnsureFlowState 返回可持久化的主流程状态。
func (s *AgentGraphState) EnsureFlowState() *CommonState {
runtimeState := s.EnsureRuntimeState()
if runtimeState == nil {
return nil
}
return runtimeState.EnsureCommonState()
}
// EnsureConversationContext 保证 graph 内部始终持有一份可用的会话上下文。
func (s *AgentGraphState) EnsureConversationContext() *ConversationContext {
if s == nil {
return nil
}
if s.ConversationContext == nil {
s.ConversationContext = NewConversationContext("")
}
return s.ConversationContext
}
// EnsureChunkEmitter 返回 graph 可安全调用的 chunk 发射器。
func (s *AgentGraphState) EnsureChunkEmitter() *agentstream.ChunkEmitter {
if s == nil {
return agentstream.NewChunkEmitter(agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", 0)
}
return s.Deps.EnsureChunkEmitter()
}
// ResolveToolRegistry 返回可用的工具注册表。
func (s *AgentGraphState) ResolveToolRegistry() *agenttools.ToolRegistry {
if s == nil {
return nil
}
return s.Deps.ToolRegistry
}
// EnsureScheduleState 确保 ScheduleState 已加载。
// 首次调用时通过 ScheduleProvider 从 DB 加载,后续复用内存中的 state。
func (s *AgentGraphState) EnsureScheduleState(ctx context.Context) (*schedule.ScheduleState, error) {
if s == nil {
return nil, nil
}
flowState := s.EnsureFlowState()
if s.ScheduleState != nil {
if s.OriginalScheduleState == nil {
// 1. 兼容老快照:历史 Redis 快照里可能还没带 original_state。
// 2. 当前阶段虽然已经不落库,但后续若重新接回 diff 链,仍需要稳定的原始快照。
// 3. 因此这里在"已恢复出 ScheduleState、但缺 original"时补一份克隆兜底。
s.OriginalScheduleState = s.ScheduleState.Clone()
}
schedule.FilterScheduleStateForTaskClassScope(s.ScheduleState, flowState.TaskClassIDs)
schedule.FilterScheduleStateForTaskClassScope(s.OriginalScheduleState, flowState.TaskClassIDs)
return s.ScheduleState, nil
}
if s.Deps.ScheduleProvider == nil {
return nil, nil
}
userID := flowState.UserID
var (
state *schedule.ScheduleState
err error
)
// 1. 若 provider 支持按 task_class_ids 精确加载,则优先走 scoped 入口。
// 2. 这样可以让 DayMapping 与粗排算法使用同一批任务类窗口,避免"全量任务类脏日期污染本轮窗口"。
// 3. 若当前实现尚未支持 scoped 加载,则回退到旧入口,并继续复用后面的 scope 裁剪。
if scopedProvider, ok := s.Deps.ScheduleProvider.(ScopedScheduleStateProvider); ok && len(flowState.TaskClassIDs) > 0 {
state, err = scopedProvider.LoadScheduleStateForTaskClasses(ctx, userID, flowState.TaskClassIDs)
} else {
state, err = s.Deps.ScheduleProvider.LoadScheduleState(ctx, userID)
}
if err != nil {
return nil, err
}
s.ScheduleState = state
// 保存原始快照,供后续 diff 使用。
s.OriginalScheduleState = state.Clone()
schedule.FilterScheduleStateForTaskClassScope(s.ScheduleState, flowState.TaskClassIDs)
schedule.FilterScheduleStateForTaskClassScope(s.OriginalScheduleState, flowState.TaskClassIDs)
return state, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,252 @@
package model
import "strings"
const (
// PhaseChatting 表示当前请求只需正常聊天,不进入 plan / execute 主链路。
PhaseChatting Phase = "chatting"
// PhaseInterrupted 表示本轮执行被"待用户交互"显式打断,当前连接应结束并等待恢复。
PhaseInterrupted Phase = "interrupted"
)
const PendingInteractionSnapshotVersion = 1
const (
// PendingMetaAskUserSpeakStreamed 表示 ask_user 文本已在上游节点流式推送过。
// interrupt 节点据此决定是否跳过二次正文推送,避免前端出现重复气泡。
PendingMetaAskUserSpeakStreamed = "ask_user_speak_streamed"
// PendingMetaAskUserHistoryAppended 表示 ask_user 文本已在上游写入过 history。
// interrupt 节点据此避免二次追加历史,防止上下文重复。
PendingMetaAskUserHistoryAppended = "ask_user_history_appended"
)
// PendingInteractionType 表示当前挂起交互的类型。
type PendingInteractionType string
const (
PendingInteractionTypeAskUser PendingInteractionType = "ask_user"
PendingInteractionTypeConfirm PendingInteractionType = "confirm"
PendingInteractionTypeConnectionLost PendingInteractionType = "connection_lost"
)
// PendingInteractionStatus 表示挂起交互的生命周期状态。
type PendingInteractionStatus string
const (
PendingInteractionStatusOpen PendingInteractionStatus = "open"
PendingInteractionStatusResolved PendingInteractionStatus = "resolved"
PendingInteractionStatusCanceled PendingInteractionStatus = "canceled"
)
// PendingToolCallSnapshot 保存"待确认工具调用"的最小快照。
//
// 职责边界:
// 1. 负责保存真正落库 / 落缓存恢复执行所需的最小信息;
// 2. ArgsJSON 约定存已经序列化好的参数快照,避免此处反向依赖具体 tool 参数结构;
// 3. 不负责工具执行,不负责幂等校验,不负责回滚。
type PendingToolCallSnapshot struct {
ToolName string `json:"tool_name"`
ArgsJSON string `json:"args_json"`
Summary string `json:"summary"`
}
// PendingInteraction 保存"本轮需要中断并等待用户后续动作"的交互快照。
//
// 设计目的:
// 1. ask_user 与 confirm 都不是业务 tool而是流程级中断所以单独建模
// 2. ResumeNode / ResumePhase / ResumeStep 用来记录恢复点,避免用户回答后整条链路从头乱跑;
// 3. 该结构设计成可被 Redis + MySQL 直接存储的快照骨架,后续只需要补序列化与持久化接线。
//
// TODO(agent/api): 后续由"用户追问回复接口 / 确认回调接口"读取这份快照并恢复运行。
type PendingInteraction struct {
Version int `json:"version"`
InteractionID string `json:"interaction_id"`
Type PendingInteractionType `json:"type"`
Status PendingInteractionStatus `json:"status"`
DisplayText string `json:"display_text"`
ResumeNode string `json:"resume_node"`
ResumePhase Phase `json:"resume_phase"`
ResumeStep int `json:"resume_step"`
PendingTool *PendingToolCallSnapshot `json:"pending_tool,omitempty"`
Metadata map[string]any `json:"metadata,omitempty"`
}
// AgentRuntimeState 是 graph 运行时真正流转的状态容器。
//
// 职责边界:
// 1. CommonState 继续只负责主流程控制;
// 2. PendingInteraction 负责承载"需要中断后恢复"的交互快照;
// 3. 这样既不污染 CommonState 的职责,又能让 graph 在一次入参里拿到完整运行态。
type AgentRuntimeState struct {
*CommonState `json:"common_state"`
// PendingInteraction 承载挂起交互的持久化快照。
PendingInteraction *PendingInteraction `json:"pending_interaction,omitempty"`
// PendingConfirmTool 是 Execute → Confirm 之间传递待确认工具信息的临时邮箱。
// Execute 节点写入Confirm 节点读出并清空,不参与持久化。
PendingConfirmTool *PendingToolCallSnapshot `json:"-"`
}
// NewAgentRuntimeState 创建 graph 运行态。
func NewAgentRuntimeState(state *CommonState) *AgentRuntimeState {
rt := &AgentRuntimeState{CommonState: state}
rt.EnsureCommonState()
return rt
}
// EnsureCommonState 保证运行态里始终有一份可用的流程状态。
//
// 步骤说明:
// 1. 若 CommonState 为空,则补一份最小默认值,避免 graph / node 层空指针;
// 2. 若 Phase 尚未设置,则默认回到 planning保持当前主链路的保守起点
// 3. 若 MaxRounds 未设置,则回填默认值,避免编译后运行时无上限循环。
func (s *AgentRuntimeState) EnsureCommonState() *CommonState {
if s == nil {
return nil
}
if s.CommonState == nil {
s.CommonState = &CommonState{}
}
if s.CommonState.Phase == "" {
s.CommonState.Phase = PhasePlanning
}
if s.CommonState.MaxRounds <= 0 {
s.CommonState.MaxRounds = DefaultMaxRounds
}
return s.CommonState
}
// HasPendingInteraction 判断当前是否存在待恢复交互。
func (s *AgentRuntimeState) HasPendingInteraction() bool {
if s == nil || s.PendingInteraction == nil {
return false
}
return s.PendingInteraction.Status == PendingInteractionStatusOpen
}
// PendingInteractionType 返回当前挂起交互类型。
func (s *AgentRuntimeState) PendingInteractionType() PendingInteractionType {
if !s.HasPendingInteraction() {
return ""
}
return s.PendingInteraction.Type
}
// OpenAskUserInteraction 打开一个"向用户追问"的中断快照。
func (s *AgentRuntimeState) OpenAskUserInteraction(interactionID, question, resumeNode string) {
s.openPendingInteraction(
PendingInteractionTypeAskUser,
interactionID,
question,
resumeNode,
nil,
)
}
// OpenConfirmInteraction 打开一个"写操作待确认"的中断快照。
func (s *AgentRuntimeState) OpenConfirmInteraction(interactionID, confirmText, resumeNode string, pendingTool *PendingToolCallSnapshot) {
s.openPendingInteraction(
PendingInteractionTypeConfirm,
interactionID,
confirmText,
resumeNode,
pendingTool,
)
}
// ResumeFromPending 从挂起交互恢复主流程。
//
// 步骤说明:
// 1. 仅当存在 open 状态的 pending interaction 时才执行恢复;
// 2. 恢复时回写之前快照下来的 phase / step确保继续跑的是原任务位置而不是新分支
// 3. 恢复成功后清空挂起快照,避免同一份 pending 被重复消费。
func (s *AgentRuntimeState) ResumeFromPending() bool {
if !s.HasPendingInteraction() {
return false
}
flowState := s.EnsureCommonState()
pending := s.PendingInteraction
flowState.Phase = pending.ResumePhase
flowState.CurrentStep = pending.ResumeStep
pending.Status = PendingInteractionStatusResolved
s.PendingInteraction = nil
return true
}
// ClearPendingInteraction 直接清空挂起交互。
//
// 职责边界:
// 1. 仅负责粗暴清空快照;
// 2. 不自动恢复 phase / step避免误把"取消交互"与"恢复执行"混为一谈;
// 3. 若需要恢复流程,应优先使用 ResumeFromPending。
func (s *AgentRuntimeState) ClearPendingInteraction() {
if s == nil || s.PendingInteraction == nil {
return
}
s.PendingInteraction.Status = PendingInteractionStatusCanceled
s.PendingInteraction = nil
}
// SetPendingInteractionMetadata 为当前 open 状态的 pending interaction 写入元信息。
//
// 职责边界:
// 1. 仅对当前挂起交互打运行态标记,不参与业务语义判断;
// 2. 若当前没有 pending interaction则静默跳过
// 3. metadata 仅用于节点间协作(如避免 ask_user 重复推送)。
func (s *AgentRuntimeState) SetPendingInteractionMetadata(key string, value any) {
if s == nil || s.PendingInteraction == nil || s.PendingInteraction.Status != PendingInteractionStatusOpen {
return
}
trimmedKey := strings.TrimSpace(key)
if trimmedKey == "" {
return
}
if s.PendingInteraction.Metadata == nil {
s.PendingInteraction.Metadata = make(map[string]any)
}
s.PendingInteraction.Metadata[trimmedKey] = value
}
func (s *AgentRuntimeState) openPendingInteraction(
interactionType PendingInteractionType,
interactionID string,
displayText string,
resumeNode string,
pendingTool *PendingToolCallSnapshot,
) {
if s == nil {
return
}
flowState := s.EnsureCommonState()
resumePhase := flowState.Phase
if resumePhase == "" {
resumePhase = PhasePlanning
}
s.PendingInteraction = &PendingInteraction{
Version: PendingInteractionSnapshotVersion,
InteractionID: strings.TrimSpace(interactionID),
Type: interactionType,
Status: PendingInteractionStatusOpen,
DisplayText: strings.TrimSpace(displayText),
ResumeNode: strings.TrimSpace(resumeNode),
ResumePhase: resumePhase,
ResumeStep: flowState.CurrentStep,
PendingTool: clonePendingToolCallSnapshot(pendingTool),
}
// 1. 一旦进入 pending 状态,当前连接上的 graph 应立即停止向后执行。
// 2. 这里先统一把 Phase 置为 interrupted后续恢复时再按快照写回原阶段。
// 3. 这样分支函数只需要判断 HasPendingInteraction(),无需猜测"当前 phase 是否仍可信"。
flowState.Phase = PhaseInterrupted
}
func clonePendingToolCallSnapshot(snapshot *PendingToolCallSnapshot) *PendingToolCallSnapshot {
if snapshot == nil {
return nil
}
copied := *snapshot
return &copied
}

View File

@@ -0,0 +1,245 @@
package model
import (
"fmt"
"strings"
)
// PlanComplexity 表示规划阶段评估的任务复杂度。
type PlanComplexity string
const (
// PlanComplexitySimple 表示简单明确的操作,步骤之间无复杂依赖。
PlanComplexitySimple PlanComplexity = "simple"
// PlanComplexityModerate 表示多步操作,需要一定推理但不涉及深度分析。
PlanComplexityModerate PlanComplexity = "moderate"
// PlanComplexityComplex 表示需要深度推理、多方案比较或复杂依赖关系的任务。
PlanComplexityComplex PlanComplexity = "complex"
)
// PlanAction 表示规划阶段单轮决策的动作类型。
//
// 设计原则:
// 1. 规划阶段只关心“继续规划 / 追问用户 / 规划完成”这三类动作;
// 2. 这里先不把工具调用塞进 contract避免过早把 plan loop 复杂化;
// 3. 规划层产出的是“自然语言计划”,不是执行层的工具动作。
type PlanAction string
const (
// PlanActionContinue 表示当前信息已足够,继续规划下一轮。
PlanActionContinue PlanAction = "continue"
// PlanActionAskUser 表示当前规划缺少关键信息,需要中断并追问用户。
PlanActionAskUser PlanAction = "ask_user"
// PlanActionDone 表示规划已经完成,可以进入 confirm 或下一阶段。
PlanActionDone PlanAction = "plan_done"
)
// PlanDecision 是 plan prompt 单轮产出的统一决策结构。
//
// 职责边界:
// 1. Speak 是本轮先对用户说的话;若 action=ask_user通常这里会承载要追问的问题
// 2. Action 是规划阶段的下一步动作类型;
// 3. Reason 是给后端和日志看的简短解释;
// 4. PlanSteps 只在 plan_done 时要求返回,表示本轮最终确认下来的完整自然语言计划;
// 5. NeedsRoughBuild 为 true 时Confirm 后自动触发粗排节点,不需要 LLM 在 plan_steps 里手动描述放置步骤;
// 6. TaskClassIDs 是本次粗排涉及的任务类 ID 列表,与 CommonState.TaskClassIDs 保持一致。
type PlanDecision struct {
Speak string `json:"speak,omitempty"`
Action PlanAction `json:"action"`
Reason string `json:"reason,omitempty"`
Complexity PlanComplexity `json:"complexity"`
PlanSteps []PlanStep `json:"plan_steps,omitempty"`
NeedsRoughBuild bool `json:"needs_rough_build,omitempty"`
TaskClassIDs []int `json:"task_class_ids,omitempty"`
ContextHook *ContextHook `json:"context_hook,omitempty"`
}
// ContextHook 表示 plan 阶段给 execute 阶段的上下文注入建议。
//
// 职责边界:
// 1. 仅承载“建议激活哪个 domain/packs”不负责真正执行 context_tools_add/remove
// 2. domain 仅允许 schedule/taskclasspacks 仅允许 schedule 的可选包;
// 3. 该结构会在 execute 首轮被消费一次,消费后由后端清空。
type ContextHook struct {
Domain string `json:"domain,omitempty"`
Packs []string `json:"packs,omitempty"`
Reason string `json:"reason,omitempty"`
}
// Normalize 统一清洗规划决策中的字符串字段。
func (d *PlanDecision) Normalize() {
if d == nil {
return
}
d.Speak = strings.TrimSpace(d.Speak)
d.Action = PlanAction(strings.TrimSpace(string(d.Action)))
d.Reason = strings.TrimSpace(d.Reason)
d.Complexity = PlanComplexity(strings.TrimSpace(string(d.Complexity)))
for i := range d.PlanSteps {
d.PlanSteps[i].Normalize()
}
if d.ContextHook != nil {
d.ContextHook.Normalize()
}
}
// Validate 校验规划决策的最小合法性。
//
// 校验原则:
// 1. 这里只校验“协议是否自洽”,不校验规划内容是否聪明、是否足够好;
// 2. 只有 plan_done 允许返回完整 plan_steps
// 3. 真正的规划质量判断仍留给后续 node 层和用户确认环节。
func (d *PlanDecision) Validate() error {
if d == nil {
return fmt.Errorf("plan decision 不能为空")
}
d.Normalize()
if d.Action == "" {
return fmt.Errorf("plan decision.action 不能为空")
}
// 复杂度兜底:未填写时默认 moderate不因此拒绝整个决策。
switch d.Complexity {
case PlanComplexitySimple, PlanComplexityModerate, PlanComplexityComplex:
// ok
case "":
d.Complexity = PlanComplexityModerate
default:
return fmt.Errorf("未知 complexity: %s", d.Complexity)
}
switch d.Action {
case PlanActionContinue, PlanActionAskUser:
if len(d.PlanSteps) > 0 {
return fmt.Errorf("%s 动作不应携带 plan_steps", d.Action)
}
if d.ContextHook != nil {
return fmt.Errorf("%s 动作不应携带 context_hook", d.Action)
}
return nil
case PlanActionDone:
if len(d.PlanSteps) == 0 {
return fmt.Errorf("plan_done 动作必须携带完整 plan_steps")
}
for i := range d.PlanSteps {
if err := d.PlanSteps[i].Validate(); err != nil {
return fmt.Errorf("plan_steps[%d] 非法: %w", i, err)
}
}
if d.ContextHook != nil {
if err := d.ContextHook.Validate(); err != nil {
return err
}
}
return nil
default:
return fmt.Errorf("未知 plan action: %s", d.Action)
}
}
// PlanStep 表示规划阶段产出的一条自然语言步骤。
//
// 设计说明:
// 1. Content 是步骤正文,后续可直接落到 CommonState.PlanSteps
// 2. DoneWhen 是可选的完成判定描述,用来给 execute 阶段提供最小退出条件;
// 3. 这里仍然保持“自然语言优先”,不把 plan step 过度结构化。
type PlanStep struct {
Content string `json:"content"`
DoneWhen string `json:"done_when,omitempty"`
}
// Normalize 统一清洗 plan step 中的字符串字段。
func (s *PlanStep) Normalize() {
if s == nil {
return
}
s.Content = strings.TrimSpace(s.Content)
s.DoneWhen = strings.TrimSpace(s.DoneWhen)
}
// Validate 校验单条 plan step 的最小合法性。
func (s *PlanStep) Validate() error {
if s == nil {
return fmt.Errorf("plan step 不能为空")
}
s.Normalize()
if s.Content == "" {
return fmt.Errorf("plan step.content 不能为空")
}
return nil
}
// Normalize 统一清洗 context hook 字段。
func (h *ContextHook) Normalize() {
if h == nil {
return
}
h.Domain = normalizeContextHookDomain(h.Domain)
h.Reason = strings.TrimSpace(h.Reason)
h.Packs = normalizeContextHookPacks(h.Domain, h.Packs)
}
// Validate 校验 context hook 最小合法性。
func (h *ContextHook) Validate() error {
if h == nil {
return nil
}
h.Normalize()
if h.Domain == "" {
return fmt.Errorf("context_hook.domain 非法,仅支持 schedule/taskclass")
}
if h.Domain == "taskclass" && len(h.Packs) > 0 {
return fmt.Errorf("context_hook.taskclass 暂不支持 packs")
}
return nil
}
func normalizeContextHookDomain(domain string) string {
switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(domain)) {
case "schedule":
return "schedule"
case "taskclass":
return "taskclass"
default:
return ""
}
}
func normalizeContextHookPacks(domain string, packs []string) []string {
if domain != "schedule" || len(packs) == 0 {
return nil
}
allowed := map[string]struct{}{
"queue": {},
"mutation": {},
"analyze": {},
"detail_read": {},
"deep_analyze": {},
"web": {},
}
seen := make(map[string]struct{}, len(packs))
result := make([]string, 0, len(packs))
for _, raw := range packs {
pack := strings.ToLower(strings.TrimSpace(raw))
if pack == "" || pack == "core" {
continue
}
if _, ok := allowed[pack]; !ok {
continue
}
if _, exists := seen[pack]; exists {
continue
}
seen[pack] = struct{}{}
result = append(result, pack)
}
if len(result) == 0 {
return nil
}
return result
}

View File

@@ -0,0 +1,89 @@
package model
import (
"context"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
// AgentStateSnapshot 是需要持久化的 agent 运行态最小快照。
//
// 设计说明:
// 1. 只保存恢复执行所需的 RuntimeState 和 ConversationContext
// 2. 不保存 Request每轮请求级天然不跨连接
// 3. 不保存 Deps依赖注入每次由 Service 层重建);
// 4. 不保存 ToolSchemas每次请求由 Service 层重新注入)。
type AgentStateSnapshot struct {
RuntimeState *AgentRuntimeState `json:"runtime_state"`
ConversationContext *ConversationContext `json:"conversation_context"`
ScheduleState *schedule.ScheduleState `json:"schedule_state,omitempty"`
OriginalScheduleState *schedule.ScheduleState `json:"original_schedule_state,omitempty"`
}
// AgentStateStore 定义 agent 状态持久化的最小接口。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责"存 / 取 / 删"三个原子操作;
// 2. 不负责序列化细节(由实现层决定 JSON / protobuf
// 3. 不负责业务级状态校验,校验仍在 node / graph 层完成。
//
// 实现层:
// 1. dao/cache.go 上的 CacheDAO 隐式实现该接口Go duck typing
// 2. agent 包不直接 import dao由 Service 层在组装 Deps 时注入。
type AgentStateStore interface {
// Save 序列化并保存一份 agent 状态快照。
//
// 语义:
// 1. 同一 conversationID 被覆盖写入,保证 Redis 里始终只有最新快照;
// 2. 实现层应设 TTL避免已完成的任务快照永不清理。
Save(ctx context.Context, conversationID string, snapshot *AgentStateSnapshot) error
// Load 读取并反序列化 agent 状态快照。
//
// 返回值语义:
// 1. (snapshot, true, nil):命中快照,正常返回;
// 2. (nil, false, nil):未命中,不是错误,调用方应走新建对话路径;
// 3. (nil, false, error):真正的存储层错误。
Load(ctx context.Context, conversationID string) (*AgentStateSnapshot, bool, error)
// Delete 删除指定会话的 agent 状态快照。
//
// 语义:
// 1. 删除是幂等的key 不存在也视为成功;
// 2. 典型调用时机Deliver 节点任务完成后清理。
Delete(ctx context.Context, conversationID string) error
}
// ScheduleStateProvider 定义加载 ScheduleState 的接口。
// 由 DAO 层或 Service 层实现,注入到 AgentGraphDeps 中。
// 使用接口而非具体 DAO 类型,避免 model → dao 的循环依赖。
type ScheduleStateProvider interface {
LoadScheduleState(ctx context.Context, userID int) (*schedule.ScheduleState, error)
// LoadTaskClassMetas 只加载指定任务类的约束元数据,供 Plan 节点提前消费。
LoadTaskClassMetas(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]schedule.TaskClassMeta, error)
}
// ScopedScheduleStateProvider 定义“按本轮任务类范围加载 ScheduleState”的可选增强接口。
//
// 设计说明:
// 1. 负责:在 Execute / RoughBuild 首次加载状态时,把 DayMapping、TaskClasses 与 pending 任务限定在本轮 task_class_ids 相关窗口;
// 2. 不负责:改变既有 ScheduleStateProvider 的基础能力,老实现仍可只实现 LoadScheduleState
// 3. 兜底策略:若调用方拿到的 provider 不实现该接口,则回退到全量 LoadScheduleState再走工具层 scope 裁剪。
type ScopedScheduleStateProvider interface {
LoadScheduleStateForTaskClasses(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) (*schedule.ScheduleState, error)
}
// CompactionStore 定义上下文压缩的持久化接口。
// 由 Service 层实现(组合 DAO + Redis Cache注入到各阶段 NodeInput。
type CompactionStore interface {
LoadCompaction(ctx context.Context, userID int, chatID string) (summary string, watermark int, err error)
SaveCompaction(ctx context.Context, userID int, chatID string, summary string, watermark int) error
SaveContextTokenStats(ctx context.Context, userID int, chatID string, statsJSON string) error
// LoadStageCompaction 按 stageKey 加载压缩摘要和水位线。
// stageKey 区分不同节点(如 "execute"/"plan"/"chat"/"deliver"
// 使各节点可以独立维护各自的压缩状态,互不覆盖。
LoadStageCompaction(ctx context.Context, userID int, chatID string, stageKey string) (summary string, watermark int, err error)
// SaveStageCompaction 按 stageKey 保存压缩摘要和水位线。
SaveStageCompaction(ctx context.Context, userID int, chatID string, stageKey string, summary string, watermark int) error
}

View File

@@ -0,0 +1,36 @@
package model
import "time"
// TaskQueryParams 描述快捷任务查询路径传给业务层的内部查询参数。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只承载“查询条件”本身,不负责 args 解析、默认值填充和错误提示;
// 2. 所有字段均为轻量筛选语义,便于 quick_task 节点和 service 层直接复用;
// 3. 不承担 LLM 工具协议,因为 query_tasks 工具链已下线。
type TaskQueryParams struct {
Quadrant *int
SortBy string // deadline | priority | id
Order string // asc | desc
Limit int
IncludeCompleted bool
Keyword string
DeadlineBefore *time.Time
DeadlineAfter *time.Time
}
// TaskQueryResult 描述快捷任务查询返回给上层的轻量任务视图。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只保留展示所需字段,避免把底层任务模型直接暴露给 agent 节点;
// 2. 结果既可用于 quick_task 节点文本回复,也可供 service 装配其他轻量输出;
// 3. 不负责序列化策略和文案渲染。
type TaskQueryResult struct {
ID int `json:"id"`
Title string `json:"title"`
PriorityGroup int `json:"priority_group"`
EstimatedSections int `json:"estimated_sections"`
PriorityLabel string `json:"priority_label"`
IsCompleted bool `json:"is_completed"`
DeadlineAt string `json:"deadline_at,omitempty"`
}

View File

@@ -0,0 +1,27 @@
package model
import "time"
// TaskQueryRequest 是任务查询工具的请求参数。
type TaskQueryRequest struct {
UserID int
Quadrant *int
SortBy string
Order string
Limit int
IncludeCompleted bool
Keyword string
DeadlineBefore *time.Time
DeadlineAfter *time.Time
}
// TaskQueryTaskRecord 是任务查询工具返回的单条任务记录。
type TaskQueryTaskRecord struct {
ID int
Title string
PriorityGroup int
EstimatedSections int
IsCompleted bool
DeadlineAt *time.Time
UrgencyThresholdAt *time.Time
}

View File

@@ -0,0 +1,362 @@
package agentnode
import (
"context"
"errors"
"fmt"
"log"
"strings"
"time"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
// AgentNodes 负责把 graph 层的节点调用统一转成 node 层真正的执行入口。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只做参数转发、依赖注入和状态落盘,不承载业务决策。
// 2. 各节点真正的执行逻辑仍在对应的 RunXXXNode 内。
// 3. 节点成功后统一保存快照,方便断线恢复。
type AgentNodes struct{}
// NewAgentNodes 创建通用节点容器。
func NewAgentNodes() *AgentNodes {
return &AgentNodes{}
}
// Chat 负责把 graph 的 chat 节点请求转给 RunChatNode。
func (n *AgentNodes) Chat(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("chat node: state is nil")
}
// 1. Chat 阶段只负责路由与纯对话,不需要看到工具目录,避免能力细节干扰判断。
st.EnsureConversationContext().SetToolSchemas(nil)
if err := RunChatNode(ctx, ChatNodeInput{
RuntimeState: st.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
UserInput: st.Request.UserInput,
ConfirmAction: st.Request.ConfirmAction,
ResumeInteractionID: st.Request.ResumeInteractionID,
Client: st.Deps.ResolveChatClient(),
ChunkEmitter: st.EnsureChunkEmitter(),
CompactionStore: st.Deps.CompactionStore,
PersistVisibleMessage: st.Deps.PersistVisibleMessage,
}); err != nil {
return nil, err
}
saveAgentState(ctx, st)
return st, nil
}
// Confirm 负责把 graph 的 confirm 节点请求转给 RunConfirmNode。
func (n *AgentNodes) Confirm(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("confirm node: state is nil")
}
if err := RunConfirmNode(ctx, ConfirmNodeInput{
RuntimeState: st.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
ChunkEmitter: st.EnsureChunkEmitter(),
}); err != nil {
return nil, err
}
saveAgentState(ctx, st)
return st, nil
}
// Plan 负责把 graph 的 plan 节点请求转给 RunPlanNode。
func (n *AgentNodes) Plan(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("plan node: state is nil")
}
// 等待后端记忆检索完成,再把最新结果注入上下文。
ensureFreshMemory(st)
if err := RunPlanNode(ctx, PlanNodeInput{
RuntimeState: st.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
UserInput: st.Request.UserInput,
Client: st.Deps.ResolvePlanClient(),
ChunkEmitter: st.EnsureChunkEmitter(),
ResumeNode: "plan",
AlwaysExecute: st.Request.AlwaysExecute,
ThinkingEnabled: st.Deps.ThinkingPlan,
CompactionStore: st.Deps.CompactionStore,
PersistVisibleMessage: st.Deps.PersistVisibleMessage,
}); err != nil {
return nil, err
}
saveAgentState(ctx, st)
return st, nil
}
// RoughBuild 负责把 graph 的 rough_build 节点请求转给 RunRoughBuildNode。
func (n *AgentNodes) RoughBuild(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("rough_build node: state is nil")
}
if err := RunRoughBuildNode(ctx, st); err != nil {
return nil, err
}
saveAgentState(ctx, st)
return st, nil
}
// Interrupt 负责把 graph 的 interrupt 节点请求转给 RunInterruptNode。
func (n *AgentNodes) Interrupt(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("interrupt node: state is nil")
}
if err := RunInterruptNode(ctx, InterruptNodeInput{
RuntimeState: st.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
ChunkEmitter: st.EnsureChunkEmitter(),
PersistVisibleMessage: st.Deps.PersistVisibleMessage,
}); err != nil {
return nil, err
}
return st, nil
}
// Execute 负责把 graph 的 execute 节点请求转给 RunExecuteNode。
func (n *AgentNodes) Execute(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("execute node: state is nil")
}
// 1. 首次进入时按需加载日程状态,后续轮次复用内存状态。
var scheduleState *schedule.ScheduleState
if ss, loadErr := st.EnsureScheduleState(ctx); loadErr != nil {
return nil, fmt.Errorf("execute node: 加载日程状态失败: %w", loadErr)
} else if ss != nil {
scheduleState = ss
}
// 2. 把工具 schema 注入上下文,供 LLM 看到真实工具边界。
if st.Deps.ToolRegistry != nil {
activeDomain := ""
var activePacks []string
if flowState := st.EnsureFlowState(); flowState != nil {
activeDomain, activePacks = resolveEffectiveExecuteToolDomain(flowState)
}
schemas := st.Deps.ToolRegistry.SchemasForActiveDomain(activeDomain, activePacks)
if flowState := st.EnsureFlowState(); flowState != nil && flowState.ActiveOptimizeOnly {
schemas = agenttools.FilterSchemasForActiveOptimize(schemas)
}
toolSchemas := make([]agentmodel.ToolSchemaContext, len(schemas))
for i, s := range schemas {
toolSchemas[i] = agentmodel.ToolSchemaContext{
Name: s.Name,
Desc: s.Desc,
SchemaText: s.SchemaText,
}
}
st.EnsureConversationContext().SetToolSchemas(toolSchemas)
}
// 3. 等待后端记忆检索结果,再把最新结果注入上下文。
ensureFreshMemory(st)
if err := RunExecuteNode(ctx, ExecuteNodeInput{
RuntimeState: st.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
UserInput: st.Request.UserInput,
Client: st.Deps.ResolveExecuteClient(),
ChunkEmitter: st.EnsureChunkEmitter(),
ResumeNode: "execute",
ToolRegistry: st.Deps.ToolRegistry,
ScheduleState: scheduleState,
CompactionStore: st.Deps.CompactionStore,
WriteSchedulePreview: st.Deps.WriteSchedulePreview,
OriginalScheduleState: st.OriginalScheduleState,
AlwaysExecute: st.Request.AlwaysExecute,
ThinkingEnabled: st.Deps.ThinkingExecute,
PersistVisibleMessage: st.Deps.PersistVisibleMessage,
}); err != nil {
return nil, err
}
saveAgentState(ctx, st)
return st, nil
}
// QuickTask 负责把 graph 的 quick_task 节点请求转给 RunQuickTaskNode。
func (n *AgentNodes) QuickTask(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("quick_task node: state is nil")
}
// QuickTask 不需要工具目录,直接复用 ChatClient。
st.EnsureConversationContext().SetToolSchemas(nil)
if err := RunQuickTaskNode(ctx, QuickTaskNodeInput{
RuntimeState: st.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
UserInput: st.Request.UserInput,
Client: st.Deps.ResolveChatClient(),
ChunkEmitter: st.EnsureChunkEmitter(),
QuickTaskDeps: st.Deps.QuickTaskDeps,
PersistVisibleMessage: st.Deps.PersistVisibleMessage,
}); err != nil {
return nil, err
}
saveAgentState(ctx, st)
return st, nil
}
// Deliver 负责把 graph 的 deliver 节点请求转给 RunDeliverNode。
func (n *AgentNodes) Deliver(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) (*agentmodel.AgentGraphState, error) {
if st == nil {
return nil, errors.New("deliver node: state is nil")
}
// 1. Deliver 只做最终收口总结,不需要工具目录,避免无关能力信息污染总结。
st.EnsureConversationContext().SetToolSchemas(nil)
if err := RunDeliverNode(ctx, DeliverNodeInput{
RuntimeState: st.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
Client: st.Deps.ResolveDeliverClient(),
ChunkEmitter: st.EnsureChunkEmitter(),
ThinkingEnabled: st.Deps.ThinkingDeliver,
CompactionStore: st.Deps.CompactionStore,
PersistVisibleMessage: st.Deps.PersistVisibleMessage,
}); err != nil {
return nil, err
}
// 只有真正完成时才写入排程预览,避免中间态污染前端展示。
if st.Deps.WriteSchedulePreview != nil && st.ScheduleState != nil {
flowState := st.EnsureFlowState()
if flowState != nil && flowState.IsCompleted() {
if err := st.Deps.WriteSchedulePreview(ctx, st.ScheduleState, flowState.UserID, flowState.ConversationID, flowState.TaskClassIDs); err != nil {
log.Printf("[WARN] deliver: 写入排程预览缓存失败 chat=%s: %v", flowState.ConversationID, err)
}
} else if flowState != nil {
log.Printf("[DEBUG] deliver: skip schedule preview chat=%s terminal_status=%s", flowState.ConversationID, flowState.TerminalStatus())
}
}
saveAgentState(ctx, st)
return st, nil
}
// ensureFreshMemory 等待后端记忆检索完成,并把最新结果写入 ConversationContext。
//
// 1. 只在首次调用时等待 channel后续调用直接跳过。
// 2. 超时后保留原有上下文,不额外覆盖。
// 3. 记忆为空时也不做额外写入,避免污染 prompt。
func ensureFreshMemory(st *agentmodel.AgentGraphState) {
if st == nil || st.Deps.MemoryConsumed || st.Deps.MemoryFuture == nil {
return
}
st.Deps.MemoryConsumed = true
select {
case content := <-st.Deps.MemoryFuture:
if strings.TrimSpace(content) != "" {
st.EnsureConversationContext().UpsertPinnedBlock(agentmodel.ContextBlock{
Key: agentmodel.MemoryContextBlockKey,
Title: agentmodel.MemoryContextBlockTitle,
Content: content,
})
}
case <-time.After(agentmodel.MemoryFreshTimeout):
// 超时后保留原有上下文即可。
}
}
// saveAgentState 在节点成功执行后保存运行快照。
func saveAgentState(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) {
if st == nil {
return
}
store := st.Deps.StateStore
if store == nil {
return
}
runtimeState := st.EnsureRuntimeState()
if runtimeState == nil {
return
}
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
if flowState == nil || flowState.ConversationID == "" {
return
}
snapshot := &agentmodel.AgentStateSnapshot{
RuntimeState: runtimeState,
ConversationContext: st.EnsureConversationContext(),
ScheduleState: st.ScheduleState.Clone(),
OriginalScheduleState: st.OriginalScheduleState.Clone(),
}
_ = store.Save(ctx, flowState.ConversationID, snapshot)
}
// deleteAgentState 在任务完成后删除运行快照。
func deleteAgentState(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) {
if st == nil {
return
}
store := st.Deps.StateStore
if store == nil {
return
}
runtimeState := st.EnsureRuntimeState()
if runtimeState == nil {
return
}
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
if flowState == nil || flowState.ConversationID == "" {
return
}
_ = store.Delete(ctx, flowState.ConversationID)
}
// resolveEffectiveExecuteToolDomain 计算“本轮 execute 真正应看到”的工具域快照。
//
// 职责边界:
// 1. 优先读取 PendingContextHook让首轮 execute 的 schema 注入与即将生效的规则包保持一致;
// 2. 只做只读推导,不消费 PendingContextHook真正的状态更新仍由 RunExecuteNode 统一处理;
// 3. hook 非法或为空时,回退到已持久化的 ActiveToolDomain/ActiveToolPacks保持历史链路兼容。
func resolveEffectiveExecuteToolDomain(flowState *agentmodel.CommonState) (string, []string) {
if flowState == nil {
return "", nil
}
// 1. 若 plan / rough_build 已写入待生效 hook则首轮 execute 必须优先按它推导工具域,
// 否则 prompt 里的规则包和注入的工具 schema 会错位,模型第一轮看不到该用的工具。
if hook := flowState.PendingContextHook; hook != nil {
domain := agenttools.NormalizeToolDomain(hook.Domain)
if domain != "" {
return domain, agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(domain, hook.Packs)
}
}
// 2. hook 不可用时回退到当前已激活域,保持老链路与恢复链路的行为不变。
domain := agenttools.NormalizeToolDomain(flowState.ActiveToolDomain)
if domain == "" {
return "", nil
}
return domain, agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(domain, flowState.ActiveToolPacks)
}

View File

@@ -0,0 +1,908 @@
package agentnode
import (
"context"
"fmt"
"io"
"log"
"strings"
"time"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
"github.com/google/uuid"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentrouter "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/router"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
)
const (
chatStageName = "chat"
chatStatusBlockID = "chat.status"
chatSpeakBlockID = "chat.speak"
// chatHistoryKindKey 用于在 history 中打运行态标记,供 prompt 层做上下文分层。
chatHistoryKindKey = "newagent_history_kind"
// chatHistoryKindExecuteLoopClosed 表示"上一轮 execute loop 已正常收口"。
// prompt 侧会据此把旧 loop 归档到 msg1而不是继续占用 msg2 窗口。
chatHistoryKindExecuteLoopClosed = "execute_loop_closed"
)
type reorderPreference int
const (
reorderUnknown reorderPreference = iota
reorderAllow
reorderDisallow
)
// ChatNodeInput 描述聊天节点单轮运行所需的最小依赖。
//
// 职责边界:
// 1. 只承载"本轮 chat"需要的输入,不负责持久化;
// 2. RuntimeState 提供 pending interaction 与流程状态;
// 3. ConversationContext 提供历史对话;
// 4. ConfirmAction 仅在 confirm 恢复场景下由前端传入 "accept" / "reject"。
type ChatNodeInput struct {
RuntimeState *agentmodel.AgentRuntimeState
ConversationContext *agentmodel.ConversationContext
UserInput string
ConfirmAction string
ResumeInteractionID string
Client *llmservice.Client
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
CompactionStore agentmodel.CompactionStore // 上下文压缩持久化
PersistVisibleMessage agentmodel.PersistVisibleMessageFunc
}
// RunChatNode 执行一轮聊天节点逻辑。
//
// 核心职责:
// 1. 恢复判定:有 pending interaction 则处理恢复;
// 2. 路由分流:无 pending 时,调 LLM 判断复杂度并路由;
// 3. direct_reply简单任务直接输出回复 → END
// 4. execute中等任务推 Execute ReAct
// 5. deep_answer复杂问答原地开 thinking 深度回答 → END
// 6. plan复杂规划推 Plan 节点。
func RunChatNode(ctx context.Context, input ChatNodeInput) error {
runtimeState, conversationContext, emitter, err := prepareChatNodeInput(input)
if err != nil {
return err
}
// 1. 有 pending interaction → 纯状态传递,处理恢复。
if runtimeState.HasPendingInteraction() {
return handleChatResume(input, runtimeState, emitter)
}
// 2. 无 pending → 路由决策(一次快速 LLM 调用,不开 thinking
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
if !runtimeState.HasPendingInteraction() && flowState.Phase == agentmodel.PhaseDone {
terminalBefore := flowState.TerminalStatus()
roundBefore := flowState.RoundUsed
// 1. 只有"正常完成(completed)"才打 loop 收口标记:
// 1.1 这样下一轮进入 execute 时msg2 会只保留"当前活跃循环"窗口;
// 1.2 异常收口exhausted/aborted不打标记允许后续"继续"时沿用上一轮 loop 轨迹。
if terminalBefore == agentmodel.FlowTerminalStatusCompleted {
appendExecuteLoopClosedMarker(conversationContext)
}
flowState.ResetForNextRun()
log.Printf(
"[DEBUG] chat reset runtime for next run chat=%s round_before=%d terminal_before=%s",
flowState.ConversationID,
roundBefore,
terminalBefore,
)
}
nonce := uuid.NewString()
messages := agentprompt.BuildChatRoutingMessages(conversationContext, input.UserInput, flowState, nonce)
messages = compactUnifiedMessagesIfNeeded(ctx, messages, UnifiedCompactInput{
Client: input.Client,
CompactionStore: input.CompactionStore,
FlowState: flowState,
Emitter: emitter,
StageName: chatStageName,
StatusBlockID: chatStatusBlockID,
})
logNodeLLMContext(chatStageName, "routing", flowState, messages)
reader, err := input.Client.Stream(ctx, messages, llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.7,
Thinking: llmservice.ThinkingModeDisabled,
Metadata: map[string]any{
"stage": chatStageName,
"phase": "routing",
},
})
if err != nil {
log.Printf("[WARN] chat routing stream failed chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
flowState.Phase = agentmodel.PhasePlanning
return nil
}
parser := agentrouter.NewStreamRouteParser(nonce)
return streamAndDispatch(ctx, reader, parser, input, emitter, flowState, conversationContext)
}
// appendExecuteLoopClosedMarker 在 history 中写入"execute loop 已正常收口"标记。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责写一个轻量 marker供 prompt 分层;
// 2. 不负责历史裁剪,不负责消息摘要;
// 3. 若末尾已经是同类 marker则幂等跳过避免重复写入。
func appendExecuteLoopClosedMarker(conversationContext *agentmodel.ConversationContext) {
if conversationContext == nil {
return
}
history := conversationContext.HistorySnapshot()
if len(history) > 0 {
last := history[len(history)-1]
if isExecuteLoopClosedMarker(last) {
return
}
}
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: "",
Extra: map[string]any{
chatHistoryKindKey: chatHistoryKindExecuteLoopClosed,
},
})
}
func isExecuteLoopClosedMarker(msg *schema.Message) bool {
if msg == nil || msg.Extra == nil {
return false
}
kind, ok := msg.Extra[chatHistoryKindKey].(string)
if !ok {
return false
}
return strings.TrimSpace(kind) == chatHistoryKindExecuteLoopClosed
}
// streamAndDispatch 是流式路由分发的核心循环。
//
// 步骤说明:
// 1. 从 StreamReader 逐 chunk 读取,喂给 StreamRouteParser 增量解析控制码;
// 2. 控制码解析完成后,根据 route 进入对应的流式处理分支;
// 3. 控制码解析超时或流异常结束 → fallback 到 plan。
func streamAndDispatch(
ctx context.Context,
reader llmservice.StreamReader,
parser *agentrouter.StreamRouteParser,
input ChatNodeInput,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
flowState *agentmodel.CommonState,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
) error {
for {
chunk, err := reader.Recv()
if err == io.EOF {
if !parser.RouteReady() {
log.Printf("[WARN] chat stream ended before route resolved chat=%s", flowState.ConversationID)
flowState.Phase = agentmodel.PhasePlanning
return nil
}
break
}
if err != nil {
log.Printf("[WARN] chat stream recv error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
flowState.Phase = agentmodel.PhasePlanning
return nil
}
content := ""
if chunk != nil {
content = chunk.Content
}
visible, routeReady, _ := parser.Feed(content)
if !routeReady {
continue
}
// 控制码解析完成,进入路由分发。
decision := parser.Decision()
// 二次粗排硬闸门:若上下文已存在 rough_build_done 且用户未明确要求"重新粗排"
// 则强制关闭 needs_rough_build避免"微调请求被误判成再次粗排"。
if shouldDisableRoughBuildForRefine(conversationContext, input.UserInput, decision) {
decision.NeedsRoughBuild = false
decision.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
}
// 首次粗排兜底:若用户未明确要求"只要初稿不优化",则粗排后默认进入主动微调。
if shouldForceRefineAfterFirstRoughBuild(conversationContext, input.UserInput, decision) {
decision.NeedsRefineAfterRoughBuild = true
}
log.Printf(
"[DEBUG] chat routing chat=%s route=%s needs_rough_build=%v needs_refine_after_rough_build=%v allow_reorder=%v thinking=%v has_rough_build_done=%v task_class_count=%d raw=%s",
flowState.ConversationID,
decision.Route,
decision.NeedsRoughBuild,
decision.NeedsRefineAfterRoughBuild,
decision.AllowReorder,
decision.Thinking,
hasRoughBuildDoneMarker(conversationContext),
len(flowState.TaskClassIDs),
decision.Raw,
)
flowState.AllowReorder = resolveAllowReorder(input.UserInput, decision.AllowReorder)
effectiveThinking := resolveEffectiveThinking(flowState.ThinkingMode, decision.Route, decision.Thinking)
switch decision.Route {
case agentmodel.ChatRouteDirectReply:
return handleDirectReplyStream(ctx, reader, input, emitter, conversationContext, flowState, effectiveThinking, visible)
case agentmodel.ChatRouteExecute:
return handleRouteExecuteStream(reader, emitter, flowState, decision, input.UserInput, effectiveThinking, visible)
case agentmodel.ChatRouteDeepAnswer:
return handleDeepAnswerStream(ctx, reader, input, emitter, conversationContext, flowState, effectiveThinking)
case agentmodel.ChatRoutePlan:
return handleRoutePlanStream(reader, emitter, flowState, effectiveThinking, visible)
case agentmodel.ChatRouteQuickTask:
// 关闭路由流,后续由 QuickTask 节点自行处理。
_ = reader.Close()
flowState.Phase = agentmodel.PhaseQuickTask
return nil
default:
flowState.Phase = agentmodel.PhasePlanning
return nil
}
}
return nil
}
// resolveEffectiveThinking 根据前端 ThinkingMode 和路由决策合并出最终 thinking 状态。
//
// 规则:
// 1. "true":前端强制开启,所有路由统一开;
// 2. "false":前端强制关闭,所有路由统一关;
// 3. "auto"/"":按路由语义兜底;
// 3.1 deep_answer 的语义本身就是"复杂问答 + 原地深度思考",因此默认开启;
// 3.2 execute 继续沿用路由模型给出的 decisionThinking
// 3.3 其余路由默认关闭,避免把轻量闲聊误升成高成本推理。
func resolveEffectiveThinking(mode string, route agentmodel.ChatRoute, decisionThinking bool) bool {
switch strings.TrimSpace(strings.ToLower(mode)) {
case "true":
return true
case "false":
return false
default:
if route == agentmodel.ChatRouteDeepAnswer {
return true
}
return decisionThinking
}
}
// handleDirectReplyStream 处理闲聊回复。
//
// 两种模式:
// 1. thinking=false同一流续传逐 chunk 推送;
// 2. thinking=true关闭路由流发起第二次 thinking 流式调用。
func handleDirectReplyStream(
ctx context.Context,
reader llmservice.StreamReader,
input ChatNodeInput,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
flowState *agentmodel.CommonState,
effectiveThinking bool,
firstVisible string,
) error {
if effectiveThinking {
return handleThinkingReplyStream(ctx, reader, input, emitter, conversationContext, flowState)
}
return handleDirectReplyContinueStream(ctx, reader, input, emitter, conversationContext, flowState, firstVisible)
}
// handleThinkingReplyStream 处理需要思考的回复:关闭路由流 → 第二次 thinking 流式调用。
func handleThinkingReplyStream(
ctx context.Context,
reader llmservice.StreamReader,
input ChatNodeInput,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
flowState *agentmodel.CommonState,
) error {
_ = reader.Close()
deepMessages := agentprompt.BuildDeepAnswerMessages(flowState, conversationContext, input.UserInput)
deepMessages = compactUnifiedMessagesIfNeeded(ctx, deepMessages, UnifiedCompactInput{
Client: input.Client,
CompactionStore: input.CompactionStore,
FlowState: flowState,
Emitter: emitter,
StageName: chatStageName,
StatusBlockID: chatStatusBlockID,
})
logNodeLLMContext(chatStageName, "direct_reply_thinking", flowState, deepMessages)
deepReader, err := input.Client.Stream(ctx, deepMessages, llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.5,
MaxTokens: 2000,
Thinking: llmservice.ThinkingModeEnabled,
Metadata: map[string]any{
"stage": chatStageName,
"phase": "direct_reply_thinking",
},
})
if err != nil {
log.Printf("[WARN] thinking reply stream failed chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
deepText, err := emitter.EmitStreamAssistantText(ctx, deepReader, chatSpeakBlockID, chatStageName)
_ = deepReader.Close()
if err != nil {
log.Printf("[WARN] thinking reply emit error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
deepText = strings.TrimSpace(deepText)
if deepText != "" {
conversationContext.AppendHistory(schema.AssistantMessage(deepText, nil))
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, schema.AssistantMessage(deepText, nil))
}
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
// handleDirectReplyContinueStream 处理无思考的闲聊:同一流续传。
func handleDirectReplyContinueStream(
ctx context.Context,
reader llmservice.StreamReader,
input ChatNodeInput,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
flowState *agentmodel.CommonState,
firstVisible string,
) error {
var fullText strings.Builder
fullText.WriteString(firstVisible)
// 推送控制码之后的第一段内容。
if strings.TrimSpace(firstVisible) != "" {
if err := emitter.EmitAssistantText(chatSpeakBlockID, chatStageName, firstVisible, true); err != nil {
return fmt.Errorf("闲聊回复推送失败: %w", err)
}
}
firstChunk := firstVisible == ""
// 继续读同一个流,逐 chunk 推送。
for {
chunk, err := reader.Recv()
if err == io.EOF {
break
}
if err != nil {
log.Printf("[WARN] direct_reply stream error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
break
}
if chunk == nil || chunk.Content == "" {
continue
}
if err := emitter.EmitAssistantText(chatSpeakBlockID, chatStageName, chunk.Content, firstChunk); err != nil {
return fmt.Errorf("闲聊回复推送失败: %w", err)
}
fullText.WriteString(chunk.Content)
firstChunk = false
}
text := fullText.String()
if strings.TrimSpace(text) != "" {
msg := schema.AssistantMessage(text, nil)
conversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
}
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
// handleRouteExecuteStream 处理工具调用路由:推送状态确认 → 设 PhaseExecuting。
//
// 说明:
// 1. 关闭路由流(后续内容不需要);
// 2. 推送轻量状态通知;
// 3. 设置流程状态,进入 Execute 或 RoughBuild。
func handleRouteExecuteStream(
reader llmservice.StreamReader,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
flowState *agentmodel.CommonState,
decision *agentmodel.ChatRoutingDecision,
userInput string,
effectiveThinking bool,
speak string,
) error {
// 关闭路由流。
_ = reader.Close()
if strings.TrimSpace(speak) == "" {
speak = "好的,我来处理。"
}
// 推送轻量状态通知。
_ = emitter.EmitStatus(chatStatusBlockID, chatStageName, "accepted", speak, false)
// 清空旧 PlanSteps 并设 PhaseExecuting。
flowState.StartDirectExecute()
// 粗排开关逻辑。
flowState.NeedsRoughBuild = false
flowState.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
if decision.NeedsRoughBuild && len(flowState.TaskClassIDs) > 0 {
flowState.NeedsRoughBuild = true
flowState.NeedsRefineAfterRoughBuild = decision.NeedsRefineAfterRoughBuild
}
flowState.ExecuteThinking = effectiveThinking
flowState.OptimizationMode = resolveOptimizationMode(userInput, decision, flowState)
return nil
}
// resolveAllowReorder 统一计算"本轮是否允许打乱顺序"。
//
// 步骤化说明:
// 1. 后端先做显式语义判定:用户明确允许/明确禁止时,直接以后端判定为准;
// 2. 若后端未识别到显式语义,再回退到路由模型的 allow_reorder 字段;
// 3. 默认返回 false确保"保持顺序"是系统默认行为。
func resolveAllowReorder(userInput string, modelAllowReorder bool) bool {
switch detectReorderPreference(userInput) {
case reorderAllow:
return true
case reorderDisallow:
return false
default:
return modelAllowReorder
}
}
// detectReorderPreference 识别用户是否"明确授权打乱顺序"。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责关键词级别的显式意图识别,不做复杂语义推理;
// 2. 若同时命中"允许"与"禁止",优先按"禁止"处理,避免误放开顺序约束;
// 3. 未命中显式表达时返回 unknown交给上层兜底策略。
func detectReorderPreference(userInput string) reorderPreference {
text := strings.ToLower(strings.TrimSpace(userInput))
if text == "" {
return reorderUnknown
}
disallowPhrases := []string{
"不要打乱顺序",
"不允许打乱顺序",
"保持顺序",
"顺序不变",
"按原顺序",
"不要乱序",
"别打乱",
}
if containsAnyPhrase(text, disallowPhrases) {
return reorderDisallow
}
allowPhrases := []string{
"可以打乱顺序",
"允许打乱顺序",
"顺序不重要",
"顺序无所谓",
"顺序不限",
"允许乱序",
"可以乱序",
"允许重排顺序",
"reorder is fine",
"any order",
}
if containsAnyPhrase(text, allowPhrases) {
return reorderAllow
}
return reorderUnknown
}
// resolveOptimizationMode 统一确定当前 execute 的优化模式。
func resolveOptimizationMode(
userInput string,
decision *agentmodel.ChatRoutingDecision,
flowState *agentmodel.CommonState,
) string {
if decision != nil && decision.NeedsRoughBuild && flowState != nil && len(flowState.TaskClassIDs) > 0 {
return "first_full"
}
if isExplicitGlobalReoptRequest(userInput) {
return "global_reopt"
}
return "local_adjust"
}
// isExplicitGlobalReoptRequest 识别用户是否明确要求全局重优化。
func isExplicitGlobalReoptRequest(userInput string) bool {
text := strings.ToLower(strings.TrimSpace(userInput))
if text == "" {
return false
}
keywords := []string{
"全局优化",
"整体优化",
"全局重排",
"整体重排",
"重新优化全部",
"重新优化整体",
"全面优化",
"整体体检",
"全局体检",
"重新体检",
"global optimize",
"global reopt",
"overall optimize",
}
return containsAnyPhrase(text, keywords)
}
func containsAnyPhrase(text string, phrases []string) bool {
for _, phrase := range phrases {
if strings.Contains(text, phrase) {
return true
}
}
return false
}
// shouldDisableRoughBuildForRefine 判断是否应在 chat 路由阶段关闭"再次粗排"。
//
// 判定规则:
// 1. 当前决策未请求粗排时,直接不干预;
// 2. 上下文不存在 rough_build_done 时,不干预(首次粗排仍可走);
// 3. 若用户未明确要求"重新粗排/从头重排",则关闭粗排开关,避免误触发。
func shouldDisableRoughBuildForRefine(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
userInput string,
decision *agentmodel.ChatRoutingDecision,
) bool {
if decision == nil || !decision.NeedsRoughBuild {
return false
}
if !hasRoughBuildDoneMarker(conversationContext) {
return false
}
return !isExplicitRoughBuildRequest(userInput)
}
// shouldForceRefineAfterFirstRoughBuild 判断是否应在"首次粗排"场景下强制开启 refine。
//
// 判定规则:
// 1. 仅在当前决策仍然请求粗排时生效;
// 2. 仅在首次粗排(上下文不存在 rough_build_done时生效
// 3. 若用户明确表达"只要初稿/先不优化",则不强制开启;
// 4. 其余首次粗排场景一律开启,确保符合 PRD 的默认主动优化策略。
func shouldForceRefineAfterFirstRoughBuild(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
userInput string,
decision *agentmodel.ChatRoutingDecision,
) bool {
if decision == nil || !decision.NeedsRoughBuild {
return false
}
if hasRoughBuildDoneMarker(conversationContext) {
return false
}
return !isExplicitNoRefineAfterRoughBuildRequest(userInput)
}
func hasRoughBuildDoneMarker(conversationContext *agentmodel.ConversationContext) bool {
if conversationContext == nil {
return false
}
for _, block := range conversationContext.PinnedBlocksSnapshot() {
if strings.TrimSpace(block.Key) == "rough_build_done" {
return true
}
}
return false
}
// isExplicitRoughBuildRequest 识别用户是否明确要求"重新粗排/从头重排"。
func isExplicitRoughBuildRequest(userInput string) bool {
text := strings.ToLower(strings.TrimSpace(userInput))
if text == "" {
return false
}
keywords := []string{
"重新粗排",
"重做粗排",
"从头排",
"从头重排",
"重新排一遍",
"重新排课",
"重排全部",
"全部重排",
"重置排程",
"重置后重排",
"重新生成初稿",
"rebuild",
"from scratch",
}
return containsAnyPhrase(text, keywords)
}
// isExplicitNoRefineAfterRoughBuildRequest 识别用户是否明确要求"粗排后先不要自动微调"。
func isExplicitNoRefineAfterRoughBuildRequest(userInput string) bool {
text := strings.ToLower(strings.TrimSpace(userInput))
if text == "" {
return false
}
keywords := []string{
"只要初稿",
"先给初稿",
"先排进去就行",
"先排进去",
"先不优化",
"先别优化",
"先不微调",
"先别微调",
"排完就收口",
"粗排就行",
"草稿就行",
"draft only",
"no refine",
"no optimization",
}
return containsAnyPhrase(text, keywords)
}
// handleDeepAnswerStream 处理复杂问答:关闭路由流 → 第二次流式调用。
//
// 步骤说明:
// 1. 关闭第一个路由流;
// 2. 发起第二次流式 LLM 调用thinking 由 effectiveThinking 控制);
// 3. 真流式推送 reasoning + 正文;
// 4. 完整回复写入 history。
func handleDeepAnswerStream(
ctx context.Context,
reader llmservice.StreamReader,
input ChatNodeInput,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
flowState *agentmodel.CommonState,
effectiveThinking bool,
) error {
// 1. 关闭第一个路由流。
_ = reader.Close()
// 2. 第二次流式调用。
thinkingOpt := llmservice.ThinkingModeDisabled
if effectiveThinking {
thinkingOpt = llmservice.ThinkingModeEnabled
}
deepMessages := agentprompt.BuildDeepAnswerMessages(flowState, conversationContext, input.UserInput)
deepMessages = compactUnifiedMessagesIfNeeded(ctx, deepMessages, UnifiedCompactInput{
Client: input.Client,
CompactionStore: input.CompactionStore,
FlowState: flowState,
Emitter: emitter,
StageName: chatStageName,
StatusBlockID: chatStatusBlockID,
})
logNodeLLMContext(chatStageName, "deep_answer", flowState, deepMessages)
deepReader, err := input.Client.Stream(ctx, deepMessages, llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.5,
MaxTokens: 2000,
Thinking: thinkingOpt,
Metadata: map[string]any{
"stage": chatStageName,
"phase": "deep_answer",
},
})
if err != nil {
// 深度回答失败 → 降级返回。
log.Printf("[WARN] deep answer stream failed chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
// 3. 真流式推送 reasoning + 正文。
deepText, err := emitter.EmitStreamAssistantText(ctx, deepReader, chatSpeakBlockID, chatStageName)
_ = deepReader.Close()
if err != nil {
log.Printf("[WARN] deep answer stream emit error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
deepText = strings.TrimSpace(deepText)
if deepText == "" {
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
// 4. 完整回复写入 history。
msg := schema.AssistantMessage(deepText, nil)
conversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
flowState.Phase = agentmodel.PhaseChatting
return nil
}
// handleRoutePlanStream 处理规划路由:推送状态确认 → 设 PhasePlanning。
func handleRoutePlanStream(
reader llmservice.StreamReader,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
flowState *agentmodel.CommonState,
effectiveThinking bool,
speak string,
) error {
// 关闭路由流。
_ = reader.Close()
if strings.TrimSpace(speak) == "" {
speak = "好的,让我来规划一下。"
}
_ = emitter.EmitStatus(chatStatusBlockID, chatStageName, "planning", speak, false)
flowState.Phase = agentmodel.PhasePlanning
return nil
}
// ─── 恢复处理(保持原有逻辑不变)───
// handleChatResume 处理 pending interaction 恢复。
//
// 职责边界:
// 1. 只做状态传递:吞掉用户输入、写回历史、恢复 phase
// 2. 不生成 speak真正的回复由下游 Plan / Execute 节点产出;
// 3. 只推送轻量 status 通知前端"已收到回复,正在继续"。
func handleChatResume(
input ChatNodeInput,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
pending := runtimeState.PendingInteraction
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
if isMismatchedResumeInteraction(input.ResumeInteractionID, pending) {
_ = emitter.EmitStatus(
chatStatusBlockID, chatStageName,
"stale_resume", "当前确认已过期,请刷新后重试。", false,
)
return nil
}
// 用户输入在 service 层进入 graph 前已经统一追加到 ConversationContext。
// 这里不再二次写入,避免 pending 恢复路径把同一轮 user message 追加两次。
switch pending.Type {
case agentmodel.PendingInteractionTypeAskUser:
// 用户回答了问题 → 恢复 phase交给下游节点继续。
runtimeState.ResumeFromPending()
_ = emitter.EmitStatus(
chatStatusBlockID, chatStageName,
"resumed", "收到回复,继续处理。", false,
)
return nil
case agentmodel.PendingInteractionTypeConfirm:
return handleConfirmResume(input, runtimeState, flowState, pending, emitter)
default:
// connection_lost 等其他类型 → 直接恢复。
runtimeState.ResumeFromPending()
return nil
}
}
// handleConfirmResume 处理 confirm 类型恢复。
//
// 分支逻辑:
// 1. accept → 恢复后 phase 设为 executing下游 Execute 节点接管;
// 2. reject + 有 PendingTool工具确认→ 回到 executing 让 Execute 节点换策略;
// 3. reject + 无 PendingTool计划确认→ 清空计划,回到 planning 重新规划。
func handleConfirmResume(
input ChatNodeInput,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
flowState *agentmodel.CommonState,
pending *agentmodel.PendingInteraction,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
if isMismatchedResumeInteraction(input.ResumeInteractionID, pending) {
_ = emitter.EmitStatus(
chatStatusBlockID, chatStageName,
"stale_resume", "当前确认已过期,请刷新后重试。", false,
)
return nil
}
action := strings.ToLower(strings.TrimSpace(input.ConfirmAction))
switch action {
case "accept", "approve":
// 恢复前保存待执行工具Execute 节点需要它。
pendingTool := pending.PendingTool
runtimeState.ResumeFromPending()
// 将待执行工具放回临时邮箱,供 Execute 节点执行。
if pendingTool != nil {
copied := *pendingTool
runtimeState.PendingConfirmTool = &copied
}
flowState.Phase = agentmodel.PhaseExecuting
_ = emitter.EmitStatus(
chatStatusBlockID, chatStageName,
"confirmed", "已确认,开始执行。", false,
)
case "reject", "cancel":
runtimeState.ResumeFromPending()
if pending.PendingTool != nil {
// 工具确认被拒 → 回到 executing 换策略。
flowState.Phase = agentmodel.PhaseExecuting
} else {
// 计划确认被拒 → 清空计划,回到 planning。
flowState.RejectPlan()
}
_ = emitter.EmitStatus(
chatStatusBlockID, chatStageName,
"rejected", "已取消,准备重新规划。", false,
)
default:
_ = emitter.EmitStatus(
chatStatusBlockID, chatStageName,
"invalid_confirm_action", "未识别确认动作,请重试。", false,
)
}
return nil
}
func isMismatchedResumeInteraction(resumeInteractionID string, pending *agentmodel.PendingInteraction) bool {
if pending == nil {
return false
}
resumeID := strings.TrimSpace(resumeInteractionID)
pendingID := strings.TrimSpace(pending.InteractionID)
if resumeID == "" || pendingID == "" {
return false
}
return resumeID != pendingID
}
// prepareChatNodeInput 校验并准备聊天节点的运行态依赖。
func prepareChatNodeInput(input ChatNodeInput) (
*agentmodel.AgentRuntimeState,
*agentmodel.ConversationContext,
*agentstream.ChunkEmitter,
error,
) {
if input.RuntimeState == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("chat node: runtime state 不能为空")
}
if input.Client == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("chat node: chat client 未注入")
}
input.RuntimeState.EnsureCommonState()
if input.ConversationContext == nil {
input.ConversationContext = agentmodel.NewConversationContext("")
}
if input.ChunkEmitter == nil {
input.ChunkEmitter = agentstream.NewChunkEmitter(
agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", time.Now().Unix(),
)
}
return input.RuntimeState, input.ConversationContext, input.ChunkEmitter, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,208 @@
package agentnode
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"strings"
"time"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
)
const (
confirmStageName = "confirm"
confirmStatusBlockID = "confirm.status"
)
// ConfirmNodeInput 描述确认节点单轮运行所需的最小依赖。
//
// 职责边界:
// 1. 不需要 LLM Client — 确认内容由已有状态机械格式化,不调模型;
// 2. RuntimeState 提供计划步骤和待确认工具快照;
// 3. ChunkEmitter 负责推送确认事件到前端。
type ConfirmNodeInput struct {
RuntimeState *agentmodel.AgentRuntimeState
ConversationContext *agentmodel.ConversationContext
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
}
// RunConfirmNode 执行一轮确认节点逻辑。
//
// 核心职责:
// 1. 判断确认来源:有 PendingConfirmTool → 工具确认;有 PlanSteps → 计划确认;
// 2. 机械格式化确认内容(不需要 LLM 调用);
// 3. 推送确认事件 EmitConfirmRequest → 前端渲染确认卡片;
// 4. 调用 OpenConfirmInteraction 固化中断快照Phase 自动变为 interrupted。
//
// 设计原则:
// 1. 不等待用户响应 — 等待是 interruptNode 的职责;
// 2. 不执行任何工具 — 只固化"意图",执行留给恢复后的 Execute
// 3. Confirm 是图里唯一负责"生成确认事件 + 固化快照"的地方,上游节点只设 Phase。
func RunConfirmNode(ctx context.Context, input ConfirmNodeInput) error {
runtimeState, _, emitter, err := prepareConfirmNodeInput(input)
if err != nil {
return err
}
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
// 优先处理工具确认Execute 发起的写操作确认)。
if runtimeState.PendingConfirmTool != nil {
return handleToolConfirm(ctx, runtimeState, flowState, emitter)
}
// 其次处理计划确认Plan 完成后的整体验收)。
if flowState.HasPlan() {
return handlePlanConfirm(ctx, runtimeState, flowState, emitter)
}
// 既没有工具也没有计划 → 异常状态,不应到达此处。
return fmt.Errorf("confirm node: 没有可确认的内容(无计划、无待确认工具)")
}
// handlePlanConfirm 处理计划确认。
//
// 流程:
// 1. 从 flowState.PlanSteps 格式化可读摘要;
// 2. 推送确认事件到前端;
// 3. 调用 OpenConfirmInteraction 固化快照(无 PendingTool
func handlePlanConfirm(
ctx context.Context,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
flowState *agentmodel.CommonState,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
summary := buildPlanSummary(flowState.PlanSteps)
interactionID := generateConfirmInteractionID(flowState)
if err := emitter.EmitConfirmRequest(
ctx, confirmStatusBlockID, confirmStageName,
interactionID,
"计划确认",
summary,
agentstream.DefaultPseudoStreamOptions(),
); err != nil {
return fmt.Errorf("计划确认事件推送失败: %w", err)
}
runtimeState.OpenConfirmInteraction(
interactionID,
summary,
"plan",
nil,
)
_ = emitter.EmitStatus(
confirmStatusBlockID, confirmStageName,
"plan_confirm", "计划已生成,等待用户确认。", false,
)
return nil
}
// handleToolConfirm 处理工具确认。
//
// 流程:
// 1. 从 PendingConfirmTool 构建确认摘要;
// 2. 推送确认事件到前端;
// 3. 调用 OpenConfirmInteraction 固化快照(含 PendingTool
// 4. 清空 PendingConfirmTool 临时邮箱。
func handleToolConfirm(
ctx context.Context,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
flowState *agentmodel.CommonState,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
pendingTool := runtimeState.PendingConfirmTool
summary := buildToolConfirmSummary(pendingTool)
interactionID := generateConfirmInteractionID(flowState)
if err := emitter.EmitConfirmRequest(
ctx, confirmStatusBlockID, confirmStageName,
interactionID,
"操作确认",
summary,
agentstream.DefaultPseudoStreamOptions(),
); err != nil {
return fmt.Errorf("工具确认事件推送失败: %w", err)
}
runtimeState.OpenConfirmInteraction(
interactionID,
summary,
"execute",
pendingTool,
)
// 确认快照已固化到 PendingInteraction清空临时邮箱。
runtimeState.PendingConfirmTool = nil
_ = emitter.EmitStatus(
confirmStatusBlockID, confirmStageName,
"tool_confirm", "操作等待确认。", false,
)
return nil
}
// buildPlanSummary 把 PlanSteps 格式化成人类可读的确认摘要。
func buildPlanSummary(steps []agentmodel.PlanStep) string {
var sb strings.Builder
sb.WriteString(fmt.Sprintf("共 %d 步:\n", len(steps)))
for i, step := range steps {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("%d. %s", i+1, step.Content))
if step.DoneWhen != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("(完成条件:%s", step.DoneWhen))
}
sb.WriteString("\n")
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
// buildToolConfirmSummary 从工具快照构建确认摘要。
func buildToolConfirmSummary(tool *agentmodel.PendingToolCallSnapshot) string {
if tool == nil {
return "待确认操作"
}
if tool.Summary != "" {
return tool.Summary
}
detail := fmt.Sprintf("即将执行工具:%s", tool.ToolName)
if tool.ArgsJSON != "" {
var args map[string]any
if json.Unmarshal([]byte(tool.ArgsJSON), &args) == nil && len(args) > 0 {
detail += fmt.Sprintf(",参数:%s", tool.ArgsJSON)
}
}
return detail
}
// generateConfirmInteractionID 生成确认交互的唯一标识。
func generateConfirmInteractionID(flowState *agentmodel.CommonState) string {
prefix := flowState.TraceID
if prefix == "" {
prefix = "confirm"
}
return fmt.Sprintf("%s-%d", prefix, time.Now().UnixMilli())
}
// prepareConfirmNodeInput 校验并准备确认节点的运行态依赖。
func prepareConfirmNodeInput(input ConfirmNodeInput) (
*agentmodel.AgentRuntimeState,
*agentmodel.ConversationContext,
*agentstream.ChunkEmitter,
error,
) {
if input.RuntimeState == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("confirm node: runtime state 不能为空")
}
input.RuntimeState.EnsureCommonState()
if input.ConversationContext == nil {
input.ConversationContext = agentmodel.NewConversationContext("")
}
if input.ChunkEmitter == nil {
input.ChunkEmitter = agentstream.NewChunkEmitter(
agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", time.Now().Unix(),
)
}
return input.RuntimeState, input.ConversationContext, input.ChunkEmitter, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,136 @@
package agentnode
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
correctionHistoryKindKey = "newagent_history_kind"
correctionHistoryKindCorrectionUser = "llm_correction_prompt"
)
// AppendLLMCorrection 追加 LLM 修正提示到对话历史。
//
// 设计目的:
// 1. 当 LLM 输出不符合预期(如不支持的 action、格式错误等不应直接报错终止
// 2. 应该给 LLM 一个自我修正的机会,把错误反馈写回历史,让它重新生成;
// 3. 该函数封装了"追加 assistant 消息 + 追加纠正提示"的通用流程。
//
// 参数说明:
// - conversationContext: 对话上下文,用于追加历史消息;
// - llmOutput: LLM 的原始输出内容,会作为 assistant 消息追加;
// - validOptionsDesc: 合法选项的描述,用于构造纠正提示。
//
// 使用示例:
//
// AppendLLMCorrection(conversationContext, decision.Speak, "合法的 action 包括continue、ask_user、next_plan、done")
//
// 返回值:
// - 返回 nil 表示修正流程完成,调用方应继续 Graph 循环;
// - 该函数不会返回 error因为追加历史失败不影响主流程。
func AppendLLMCorrection(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
llmOutput string,
validOptionsDesc string,
) {
if conversationContext == nil {
return
}
// 1. 构造 assistant 消息,让 LLM 知道自己刚才输出了什么。
// 2. 空输出不回灌,避免把占位文本写进历史造成噪音。
// 3. 与最近一条 assistant 完全相同则跳过,避免重复回灌放大复读。
assistantContent := strings.TrimSpace(llmOutput)
appendCorrectionAssistantIfNeeded(conversationContext, assistantContent)
// 2. 构造纠正提示,明确告知 LLM 哪里错了、合法选项有哪些。
// 不做硬编码的错误类型,由调用方通过 validOptionsDesc 传入。
correctionContent := fmt.Sprintf(
"你的输出不符合预期。%s 请重新分析当前状态,输出正确的内容。",
validOptionsDesc,
)
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.User,
Content: correctionContent,
Extra: map[string]any{
correctionHistoryKindKey: correctionHistoryKindCorrectionUser,
},
})
}
// AppendLLMCorrectionWithHint 追加 LLM 修正提示(带自定义错误描述)。
//
// 相比 AppendLLMCorrection该函数允许调用方提供更详细的错误描述
// 适用于需要明确告知 LLM 具体哪里出错的场景。
//
// 参数说明:
// - conversationContext: 对话上下文;
// - llmOutput: LLM 的原始输出内容;
// - errorDesc: 具体的错误描述,如 "action \"invalid\" 不是合法的执行动作"
// - validOptionsDesc: 合法选项的描述。
func AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
llmOutput string,
errorDesc string,
validOptionsDesc string,
) {
if conversationContext == nil {
return
}
assistantContent := strings.TrimSpace(llmOutput)
appendCorrectionAssistantIfNeeded(conversationContext, assistantContent)
correctionContent := fmt.Sprintf(
"%s %s 请重新分析当前状态,输出正确的内容。",
errorDesc,
validOptionsDesc,
)
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.User,
Content: correctionContent,
Extra: map[string]any{
correctionHistoryKindKey: correctionHistoryKindCorrectionUser,
},
})
}
// appendCorrectionAssistantIfNeeded 在纠错回灌前做最小降噪。
//
// 1. 空文本直接跳过,避免写入“占位噪音”;
// 2. 若与“最近一条 assistant 文本”完全一致则跳过,避免同句反复回灌;
// 3. 仅负责“是否回灌”判定,不负责生成纠错 user 提示。
func appendCorrectionAssistantIfNeeded(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
assistantContent string,
) {
if conversationContext == nil {
return
}
assistantContent = strings.TrimSpace(assistantContent)
if assistantContent == "" {
return
}
history := conversationContext.HistorySnapshot()
for i := len(history) - 1; i >= 0; i-- {
msg := history[i]
if msg == nil || msg.Role != schema.Assistant {
continue
}
if strings.TrimSpace(msg.Content) == assistantContent {
return
}
// 只看最近一条 assistant避免误去重很久以前的正常重复表达。
break
}
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: assistantContent,
})
}

View File

@@ -0,0 +1,276 @@
package agentnode
import (
"context"
"fmt"
"log"
"strings"
"time"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
)
const (
deliverStageName = "deliver"
deliverStatusBlockID = "deliver.status"
deliverSpeakBlockID = "deliver.speak"
)
// DeliverNodeInput 描述交付节点单轮运行所需的最小依赖。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责生成交付总结并推送给用户,不负责后续流程推进;
// 2. RuntimeState 提供计划步骤和执行状态;
// 3. ConversationContext 提供执行阶段的对话历史;
// 4. 交付完成后标记流程结束。
type DeliverNodeInput struct {
RuntimeState *agentmodel.AgentRuntimeState
ConversationContext *agentmodel.ConversationContext
Client *llmservice.Client
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
ThinkingEnabled bool // 是否开启 thinking由 config.yaml 的 agent.thinking.deliver 注入
CompactionStore agentmodel.CompactionStore // 上下文压缩持久化
PersistVisibleMessage agentmodel.PersistVisibleMessageFunc
}
// RunDeliverNode 执行一轮交付节点逻辑。
//
// 核心职责:
// 1. 调 LLM 基于原始计划 + 执行历史生成交付总结;
// 2. 伪流式推送总结给用户;
// 3. 写入对话历史,保证上下文连续;
// 4. 标记流程结束。
//
// 降级策略:
// 1. LLM 调用失败时,回退到机械格式化总结,不中断流程;
// 2. 机械总结包含计划步骤列表和完成进度。
func RunDeliverNode(ctx context.Context, input DeliverNodeInput) error {
runtimeState, conversationContext, emitter, err := prepareDeliverNodeInput(input)
if err != nil {
return err
}
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
// 1. 推送交付阶段状态,让前端知道正在生成总结。
if err := emitter.EmitStatus(
deliverStatusBlockID,
deliverStageName,
"summarizing",
"正在生成交付总结。",
false,
); err != nil {
return fmt.Errorf("交付阶段状态推送失败: %w", err)
}
// 2. 在线流式消息会把 execute / deliver 的正文追加到同一条 assistant 气泡。
// 2.1 deliver 的 LLM 真流式路径不会经过 normalizeSpeak因此第一段总结可能贴住上一段 execute 正文。
// 2.2 这里先发一个仅用于 SSE 展示的段落分隔;不写入 history避免历史回放和持久化消息额外多空行。
// 2.3 若本轮 deliver 前没有任何正文,前端 Markdown 渲染会 trim 掉开头空行,不影响首段展示。
if err := emitter.EmitAssistantText(deliverSpeakBlockID, deliverStageName, "\n\n", false); err != nil {
return fmt.Errorf("交付总结段落分隔推送失败: %w", err)
}
// 3. 调 LLM 生成交付总结。
summary, streamed := generateDeliverSummary(ctx, input.Client, flowState, conversationContext, input.ThinkingEnabled, input.CompactionStore, emitter)
// 3.1 排程完毕卡片信号:
// 1. 仅在流程正常完成且确实产生过日程变更(粗排或写工具)时推送;
// 2. 前端收到 kind=schedule_completed 后,自行用对话 ID 调用现有接口拉取排程数据渲染卡片;
// 3. 不携带 Redis key 或排程数据,保持信号职责单一。
if flowState.IsCompleted() && flowState.HasScheduleChanges {
_ = emitter.EmitScheduleCompleted(deliverStatusBlockID, deliverStageName)
}
// 4. 推送总结。LLM 路径已在 generateDeliverSummary 内部真流式推送,
// 仅机械/降级路径需要在此伪流式补推。
if strings.TrimSpace(summary) != "" {
if !streamed {
msg := schema.AssistantMessage(summary, nil)
if err := emitter.EmitPseudoAssistantText(
ctx,
deliverSpeakBlockID,
deliverStageName,
summary,
agentstream.DefaultPseudoStreamOptions(),
); err != nil {
return fmt.Errorf("交付总结推送失败: %w", err)
}
conversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
} else {
msg := schema.AssistantMessage(summary, nil)
conversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
}
}
// 5. 推送最终完成状态。
_ = emitter.EmitStatus(
deliverStatusBlockID,
deliverStageName,
"done",
"本轮流程已结束。",
true,
)
return nil
}
// generateDeliverSummary 尝试调用 LLM 生成交付总结,失败时降级到机械格式化。
//
// 返回值:
// - summary完整总结文本用于历史写入
// - streamedtrue 表示文本已通过 EmitStreamAssistantText 真流式推送到前端,调用方无需再伪流式。
func generateDeliverSummary(
ctx context.Context,
client *llmservice.Client,
flowState *agentmodel.CommonState,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
thinkingEnabled bool,
compactionStore agentmodel.CompactionStore,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) (string, bool) {
if flowState != nil {
switch {
case flowState.IsAborted():
return normalizeSpeak(buildAbortSummary(flowState)), false
case flowState.IsExhaustedTerminal():
return normalizeSpeak(buildExhaustedSummary(flowState)), false
}
}
if client == nil {
return buildMechanicalSummary(flowState), false
}
messages := agentprompt.BuildDeliverMessages(flowState, conversationContext)
messages = compactUnifiedMessagesIfNeeded(ctx, messages, UnifiedCompactInput{
Client: client,
CompactionStore: compactionStore,
FlowState: flowState,
Emitter: emitter,
StageName: deliverStageName,
StatusBlockID: deliverStatusBlockID,
})
logNodeLLMContext(deliverStageName, "summarizing", flowState, messages)
reader, err := client.Stream(
ctx,
messages,
llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.5,
MaxTokens: 800,
Thinking: resolveThinkingMode(thinkingEnabled),
Metadata: map[string]any{
"stage": deliverStageName,
},
},
)
if err != nil {
log.Printf("[WARN] deliver Stream 调用失败,降级到机械总结: %v", err)
return buildMechanicalSummary(flowState), false
}
fullText, streamErr := emitter.EmitStreamAssistantText(ctx, reader, deliverSpeakBlockID, deliverStageName)
if streamErr != nil || strings.TrimSpace(fullText) == "" {
log.Printf("[WARN] deliver 流式推送失败或结果为空,降级到机械总结: streamErr=%v textLen=%d", streamErr, len(fullText))
return buildMechanicalSummary(flowState), false
}
return normalizeSpeak(fullText), true
}
// buildAbortSummary 生成“流程已终止”的统一交付文案。
//
// 说明:
// 1. 第二轮开始abort 的用户可见文案由终止方提前写入 CommonState
// 2. deliver 不再重新猜测或改写业务异常,只做最终收口;
// 3. 若历史快照缺失 user_message则回退到一份通用说明避免前端收到空白结果。
func buildAbortSummary(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil || state.TerminalOutcome == nil {
return "本轮流程已终止。"
}
if msg := strings.TrimSpace(state.TerminalOutcome.UserMessage); msg != "" {
return msg
}
return "本轮流程已终止,请根据当前提示检查后再继续。"
}
// buildExhaustedSummary 生成“轮次耗尽”的统一收口文案。
func buildExhaustedSummary(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil {
return "本轮执行已达到安全轮次上限,当前先停止继续操作。"
}
prefix := "本轮执行已达到安全轮次上限,当前先停止继续操作。"
if state.TerminalOutcome != nil && strings.TrimSpace(state.TerminalOutcome.UserMessage) != "" {
prefix = strings.TrimSpace(state.TerminalOutcome.UserMessage)
}
if !state.HasPlan() {
return prefix
}
return prefix + "\n\n" + strings.TrimSpace(buildMechanicalSummary(state))
}
// buildMechanicalSummary 在 LLM 不可用时,机械拼接一份最小可用总结。
func buildMechanicalSummary(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil {
return "任务流程已结束。"
}
var sb strings.Builder
current, total := state.PlanProgress()
if !state.HasPlan() {
return "任务流程已结束。"
}
if state.IsExhaustedTerminal() {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("任务因执行轮次耗尽提前结束,已完成 %d/%d 步。\n", current, total))
} else {
sb.WriteString("所有计划步骤已执行完毕。\n")
}
sb.WriteString("\n执行情况\n")
for i, step := range state.PlanSteps {
marker := "[ ]"
if i < current {
marker = "[x]"
}
sb.WriteString(fmt.Sprintf("%s %s\n", marker, strings.TrimSpace(step.Content)))
}
if state.IsExhaustedTerminal() && current < total {
sb.WriteString("\n如需继续完成剩余步骤可以告诉我继续。")
}
return sb.String()
}
// prepareDeliverNodeInput 校验并准备交付节点的运行态依赖。
func prepareDeliverNodeInput(input DeliverNodeInput) (
*agentmodel.AgentRuntimeState,
*agentmodel.ConversationContext,
*agentstream.ChunkEmitter,
error,
) {
if input.RuntimeState == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("deliver node: runtime state 不能为空")
}
input.RuntimeState.EnsureCommonState()
if input.ConversationContext == nil {
input.ConversationContext = agentmodel.NewConversationContext("")
}
if input.ChunkEmitter == nil {
input.ChunkEmitter = agentstream.NewChunkEmitter(
agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", time.Now().Unix(),
)
}
return input.RuntimeState, input.ConversationContext, input.ChunkEmitter, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,14 @@
package agentnode
import (
"context"
agentexecute "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/node/execute"
)
type ExecuteNodeInput = agentexecute.ExecuteNodeInput
type ExecuteRoundObservation = agentexecute.ExecuteRoundObservation
func RunExecuteNode(ctx context.Context, input ExecuteNodeInput) error {
return agentexecute.RunExecuteNode(ctx, input)
}

View File

@@ -0,0 +1,522 @@
package agentexecute
import (
"context"
"fmt"
agentshared "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/shared"
"io"
"log"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentrouter "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/router"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
"github.com/google/uuid"
)
type executeDecisionStreamOutput struct {
decision *agentmodel.ExecuteDecision
rawText string
parsedBeforeText string
parsedAfterText string
streamedSpeak string
speakStreamed bool
firstChunk bool
}
func collectExecuteDecisionFromLLM(
ctx context.Context,
input ExecuteNodeInput,
flowState *agentmodel.CommonState,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
messages []*schema.Message,
) (*executeDecisionStreamOutput, error) {
reader, err := input.Client.Stream(
ctx,
messages,
llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 1.0,
MaxTokens: 131072,
Thinking: agentshared.ResolveThinkingMode(input.ThinkingEnabled),
Metadata: map[string]any{
"stage": executeStageName,
"step_index": flowState.CurrentStep,
"round_used": flowState.RoundUsed,
},
},
)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("执行阶段 Stream 请求失败: %w", err)
}
parser := agentrouter.NewStreamDecisionParser()
output := &executeDecisionStreamOutput{firstChunk: true}
var fullText strings.Builder
reasoningDigestor, digestorErr := emitter.NewReasoningDigestor(ctx, executeSpeakBlockID, executeStageName)
if digestorErr != nil {
return nil, fmt.Errorf("执行 thinking 摘要器初始化失败: %w", digestorErr)
}
defer func() {
if reasoningDigestor != nil {
_ = reasoningDigestor.Close(ctx)
}
}()
for {
chunk, recvErr := reader.Recv()
if recvErr == io.EOF {
break
}
if recvErr != nil {
log.Printf("[WARN] execute stream recv error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, recvErr)
break
}
if chunk != nil && strings.TrimSpace(chunk.ReasoningContent) != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.Append(chunk.ReasoningContent)
}
}
content := ""
if chunk != nil {
content = chunk.Content
}
visible, ready, _ := parser.Feed(content)
if !ready {
continue
}
result := parser.Result()
output.rawText = result.RawBuffer
output.parsedBeforeText = result.BeforeText
output.parsedAfterText = result.AfterText
if result.Fallback || result.ParseFailed {
log.Printf(
"[DEBUG] execute LLM 决策解析失败 chat=%s round=%d raw=%s",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
output.rawText,
)
flowState.ConsecutiveCorrections++
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return nil, fmt.Errorf(
"连续 %d 次解析决策 JSON 失败,终止执行。原始输出=%s",
flowState.ConsecutiveCorrections,
output.rawText,
)
}
errorDesc := "未识别到合法的 SMARTFLOW_DECISION 标签,无法继续解析。"
optionHint := "请输出一个 <SMARTFLOW_DECISION>{JSON}</SMARTFLOW_DECISION>,然后再在标签外补充可见文本。"
if strings.Contains(output.rawText, `"tool_call": [`) || strings.Contains(output.rawText, `"tool_call":[`) {
errorDesc = "检测到 tool_call 字段被错误写成数组;每次只允许调用一个工具,不支持数组形式。"
optionHint = "请把多次工具调用拆开,每次只保留一个 tool_call然后再继续下一轮。"
}
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(conversationContext, output.rawText, errorDesc, optionHint)
return nil, nil
}
decision, parseErr := llmservice.ParseJSONObject[agentmodel.ExecuteDecision](result.DecisionJSON)
if parseErr != nil {
log.Printf(
"[DEBUG] execute LLM JSON 解析失败 chat=%s round=%d json=%s raw=%s",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
result.DecisionJSON,
output.rawText,
)
flowState.ConsecutiveCorrections++
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return nil, fmt.Errorf(
"连续 %d 次解析决策 JSON 失败,终止执行。原始输出=%s",
flowState.ConsecutiveCorrections,
output.rawText,
)
}
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
"",
"决策标签内的 JSON 格式不合法。",
"请确保 <SMARTFLOW_DECISION> 标签内是合法 JSON当 action=next_plan/done 时goal_check 必须是字符串(不要输出对象)。",
)
return nil, nil
}
output.decision = decision
if visible != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.MarkContentStarted()
}
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(
executeSpeakBlockID,
executeStageName,
visible,
output.firstChunk,
); emitErr != nil {
return nil, fmt.Errorf("执行回答推送失败: %w", emitErr)
}
output.speakStreamed = true
fullText.WriteString(visible)
output.firstChunk = false
}
for {
chunk2, recvErr2 := reader.Recv()
if recvErr2 == io.EOF {
break
}
if recvErr2 != nil {
log.Printf("[WARN] execute speak stream error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, recvErr2)
break
}
if chunk2 == nil {
continue
}
if strings.TrimSpace(chunk2.ReasoningContent) != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.Append(chunk2.ReasoningContent)
}
}
if chunk2.Content != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.MarkContentStarted()
}
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(
executeSpeakBlockID,
executeStageName,
chunk2.Content,
output.firstChunk,
); emitErr != nil {
return nil, fmt.Errorf("执行回答推送失败: %w", emitErr)
}
output.speakStreamed = true
fullText.WriteString(chunk2.Content)
output.firstChunk = false
}
}
break
}
if output.decision == nil {
if strings.TrimSpace(output.rawText) == "" {
log.Printf(
"[WARN] execute LLM 返回空文本 chat=%s round=%d consecutive=%d/%d",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
flowState.ConsecutiveCorrections+1,
maxConsecutiveCorrections,
)
flowState.ConsecutiveCorrections++
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return nil, fmt.Errorf("连续 %d 次模型返回空文本,终止执行", flowState.ConsecutiveCorrections)
}
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
"",
"模型没有返回任何内容。",
"请至少返回一个 <SMARTFLOW_DECISION>{JSON}</SMARTFLOW_DECISION> 形式的执行决策。",
)
return nil, nil
}
return nil, fmt.Errorf("执行阶段模型输出中未提取到决策标签")
}
output.streamedSpeak = fullText.String()
output.decision.Speak = pickExecuteVisibleSpeak(
output.streamedSpeak,
output.parsedAfterText,
output.parsedBeforeText,
output.decision,
)
log.Printf(
"[DEBUG] execute LLM 响应 chat=%s round=%d action=%s speak_len=%d raw_len=%d raw_preview=%.200s",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
output.decision.Action,
len(output.decision.Speak),
len(output.rawText),
output.rawText,
)
return output, nil
}
func handleExecuteDecision(
ctx context.Context,
input ExecuteNodeInput,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
flowState *agentmodel.CommonState,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
output *executeDecisionStreamOutput,
) error {
if output == nil || output.decision == nil {
return nil
}
decision := output.decision
if decision.Action == agentmodel.ExecuteActionDone &&
decision.ToolCall != nil &&
strings.EqualFold(strings.TrimSpace(decision.ToolCall.Name), agenttools.ToolNameContextToolsRemove) {
decision.ToolCall = nil
}
if err := decision.Validate(); err != nil {
flowState.ConsecutiveCorrections++
log.Printf(
"[WARN] execute 决策不合法 chat=%s round=%d consecutive=%d/%d err=%s",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
flowState.ConsecutiveCorrections,
maxConsecutiveCorrections,
err.Error(),
)
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return fmt.Errorf(
"连续 %d 次决策不合法,终止执行。%s (原始输出: %s)",
flowState.ConsecutiveCorrections,
err.Error(),
output.rawText,
)
}
_ = emitter.EmitStatus(
executeStatusBlockID,
executeStageName,
"executing",
fmt.Sprintf("执行校验:决策不合法:%s已请求模型重试。", err.Error()),
false,
)
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
"",
fmt.Sprintf("本次执行决策不合法:%s", err.Error()),
"合法的 action 包括continue继续当前步骤、ask_user追问用户、confirm写操作确认、next_plan推进到下一步、done任务完成、abort正式终止本轮流程。",
)
return nil
}
flowState.ConsecutiveCorrections = 0
decision.Speak = pickExecuteVisibleSpeak(
decision.Speak,
output.parsedAfterText,
output.parsedBeforeText,
decision,
)
decision.Speak = normalizeSpeak(decision.Speak)
if decision.Action == agentmodel.ExecuteActionConfirm &&
decision.ToolCall != nil &&
input.ToolRegistry != nil &&
!input.ToolRegistry.IsWriteTool(decision.ToolCall.Name) {
decision.Action = agentmodel.ExecuteActionContinue
}
if decision.Action == agentmodel.ExecuteActionContinue &&
decision.ToolCall != nil &&
agenttools.IsContextManagementTool(decision.ToolCall.Name) {
decision.Speak = ""
}
if !output.speakStreamed && strings.TrimSpace(decision.Speak) != "" {
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(
executeSpeakBlockID,
executeStageName,
decision.Speak,
output.firstChunk,
); emitErr != nil {
return fmt.Errorf("执行回答补发失败: %w", emitErr)
}
output.speakStreamed = true
output.firstChunk = false
}
if output.speakStreamed {
if tail := buildExecuteNormalizedSpeakTail(output.streamedSpeak, decision.Speak); tail != "" {
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(
executeSpeakBlockID,
executeStageName,
tail,
output.firstChunk,
); emitErr != nil {
return fmt.Errorf("执行回答尾段补发失败: %w", emitErr)
}
output.firstChunk = false
}
}
if flowState.HasPlan() &&
(decision.Action == agentmodel.ExecuteActionNextPlan ||
decision.Action == agentmodel.ExecuteActionDone) {
if strings.TrimSpace(decision.GoalCheck) == "" {
flowState.ConsecutiveCorrections++
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return fmt.Errorf("连续 %d 次 goal_check 为空,终止执行", flowState.ConsecutiveCorrections)
}
_ = emitter.EmitStatus(
executeStatusBlockID,
executeStageName,
"executing",
fmt.Sprintf("执行校验action=%s 缺少 goal_check已请求模型重试。", decision.Action),
false,
)
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
"",
fmt.Sprintf("你输出了 action=%s但 goal_check 为空。", decision.Action),
fmt.Sprintf("输出 %s 时,必须在 goal_check 中对照 done_when 逐条说明完成依据。", decision.Action),
)
return nil
}
}
askUserHistoryAppended := false
if strings.TrimSpace(decision.Speak) != "" {
isConfirmWithCard := decision.Action == agentmodel.ExecuteActionConfirm && !input.AlwaysExecute
isAskUser := decision.Action == agentmodel.ExecuteActionAskUser
isAbort := decision.Action == agentmodel.ExecuteActionAbort
if !isConfirmWithCard && !isAskUser && !isAbort {
msg := schema.AssistantMessage(decision.Speak, nil)
agentshared.PersistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
}
if !isAbort {
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: decision.Speak,
})
if isAskUser {
askUserHistoryAppended = true
}
}
}
switch decision.Action {
case agentmodel.ExecuteActionContinue:
if decision.ToolCall != nil {
if input.ToolRegistry != nil && input.ToolRegistry.IsWriteTool(decision.ToolCall.Name) {
flowState.ConsecutiveCorrections++
log.Printf(
"[WARN] execute 决策协议违背 chat=%s round=%d action=continue tool=%s consecutive=%d/%d",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
strings.TrimSpace(decision.ToolCall.Name),
flowState.ConsecutiveCorrections,
maxConsecutiveCorrections,
)
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return fmt.Errorf("连续 %d 次输出 continue+写工具,终止执行", flowState.ConsecutiveCorrections)
}
_ = emitter.EmitStatus(
executeStatusBlockID,
executeStageName,
"executing",
fmt.Sprintf(
"执行校验:写工具 %q 未执行。原因:模型输出了 action=continue所有写工具都必须使用 action=confirm。",
strings.TrimSpace(decision.ToolCall.Name),
),
false,
)
llmOutput := decision.Speak
if strings.TrimSpace(llmOutput) == "" {
llmOutput = decision.Reason
}
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
llmOutput,
fmt.Sprintf("你输出了 action=continue但同时提供了 %q 这个写工具。", decision.ToolCall.Name),
"所有写工具都必须使用 action=confirm并放在同一个 tool_call 中continue 仅用于读工具。如果写操作尚未执行,请直接回发 confirm。",
)
return nil
}
if shouldForceFeasibilityNegotiation(flowState, input.ToolRegistry, decision.ToolCall.Name) {
runtimeState.OpenAskUserInteraction(
uuid.NewString(),
buildInfeasibleNegotiationQuestion(flowState),
strings.TrimSpace(input.ResumeNode),
)
return nil
}
return executeToolCall(
ctx,
flowState,
conversationContext,
decision.ToolCall,
emitter,
input.ToolRegistry,
input.ScheduleState,
input.WriteSchedulePreview,
)
}
if strings.TrimSpace(decision.Speak) == "" && strings.TrimSpace(decision.Reason) != "" {
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: decision.Reason,
})
}
return nil
case agentmodel.ExecuteActionAskUser:
question := resolveExecuteAskUserText(decision)
runtimeState.OpenAskUserInteraction(uuid.NewString(), question, strings.TrimSpace(input.ResumeNode))
runtimeState.SetPendingInteractionMetadata(agentmodel.PendingMetaAskUserSpeakStreamed, output.speakStreamed)
runtimeState.SetPendingInteractionMetadata(agentmodel.PendingMetaAskUserHistoryAppended, askUserHistoryAppended)
return nil
case agentmodel.ExecuteActionConfirm:
if decision.ToolCall != nil && shouldForceFeasibilityNegotiation(flowState, input.ToolRegistry, decision.ToolCall.Name) {
runtimeState.OpenAskUserInteraction(
uuid.NewString(),
buildInfeasibleNegotiationQuestion(flowState),
strings.TrimSpace(input.ResumeNode),
)
return nil
}
if input.AlwaysExecute && decision.ToolCall != nil {
return executeToolCall(
ctx,
flowState,
conversationContext,
decision.ToolCall,
emitter,
input.ToolRegistry,
input.ScheduleState,
input.WriteSchedulePreview,
)
}
return handleExecuteActionConfirm(decision, runtimeState, flowState)
case agentmodel.ExecuteActionNextPlan:
if !flowState.AdvanceStep() {
flowState.Done()
}
appendExecuteStepAdvancedMarker(conversationContext)
syncExecutePinnedContext(conversationContext, flowState)
return nil
case agentmodel.ExecuteActionDone:
flowState.Done()
return nil
case agentmodel.ExecuteActionAbort:
return handleExecuteActionAbort(decision, flowState)
default:
llmOutput := decision.Speak
if strings.TrimSpace(llmOutput) == "" {
llmOutput = decision.Reason
}
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
llmOutput,
fmt.Sprintf("你输出的 action %q 不是合法的执行动作。", decision.Action),
"合法的 action 包括continue继续当前步骤、ask_user追问用户、confirm写操作确认、next_plan推进到下一步、done任务完成、abort正式终止本轮流程。",
)
return nil
}
}

View File

@@ -0,0 +1,119 @@
package agentexecute
import (
"encoding/json"
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
func resolveExecuteAskUserText(decision *agentmodel.ExecuteDecision) string {
if decision == nil {
return "执行过程中遇到不确定的情况,需要向你确认。"
}
if strings.TrimSpace(decision.Speak) != "" {
return strings.TrimSpace(decision.Speak)
}
if strings.TrimSpace(decision.Reason) != "" {
return strings.TrimSpace(decision.Reason)
}
return "执行过程中遇到不确定的情况,需要向你确认。"
}
func pickExecuteVisibleSpeak(
streamed string,
afterText string,
beforeText string,
decision *agentmodel.ExecuteDecision,
) string {
if text := strings.TrimSpace(streamed); text != "" {
return text
}
if text := strings.TrimSpace(afterText); text != "" {
return text
}
if text := strings.TrimSpace(beforeText); text != "" {
return text
}
return buildExecuteSpeakWithFallback(decision)
}
func buildExecuteSpeakWithFallback(decision *agentmodel.ExecuteDecision) string {
if decision == nil {
return ""
}
speak := strings.TrimSpace(decision.Speak)
if speak != "" {
return speak
}
switch decision.Action {
case agentmodel.ExecuteActionContinue,
agentmodel.ExecuteActionAskUser,
agentmodel.ExecuteActionConfirm:
if reason := strings.TrimSpace(decision.Reason); reason != "" {
return reason
}
switch decision.Action {
case agentmodel.ExecuteActionAskUser:
return "我还缺少一条关键信息,想先向你确认。"
case agentmodel.ExecuteActionConfirm:
return "我先整理好这一步操作,等待你的确认。"
default:
return "我先继续这一步处理,马上给你结果。"
}
default:
return speak
}
}
func handleExecuteActionConfirm(
decision *agentmodel.ExecuteDecision,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
flowState *agentmodel.CommonState,
) error {
toolCall := decision.ToolCall
argsJSON := ""
if toolCall.Arguments != nil {
if raw, err := json.Marshal(toolCall.Arguments); err == nil {
argsJSON = string(raw)
}
}
runtimeState.PendingConfirmTool = &agentmodel.PendingToolCallSnapshot{
ToolName: toolCall.Name,
ArgsJSON: argsJSON,
Summary: strings.TrimSpace(decision.Speak),
}
flowState.Phase = agentmodel.PhaseWaitingConfirm
return nil
}
func handleExecuteActionAbort(
decision *agentmodel.ExecuteDecision,
flowState *agentmodel.CommonState,
) error {
if decision == nil || decision.Abort == nil {
return fmt.Errorf("abort 动作缺少终止信息")
}
if flowState == nil {
return fmt.Errorf("abort 动作缺少流程状态")
}
internalReason := strings.TrimSpace(decision.Abort.InternalReason)
if internalReason == "" {
internalReason = strings.TrimSpace(decision.Reason)
}
flowState.Abort(
executeStageName,
decision.Abort.Code,
decision.Abort.UserMessage,
internalReason,
)
return nil
}

View File

@@ -0,0 +1,162 @@
package agentexecute
import (
"encoding/json"
"fmt"
"strconv"
"strings"
)
func intSliceToSet(values []int) map[int]struct{} {
result := make(map[int]struct{}, len(values))
for _, value := range values {
result[value] = struct{}{}
}
return result
}
func readIntAnyFromMap(args map[string]any, keys ...string) (int, bool) {
for _, key := range keys {
if args == nil {
continue
}
raw, exists := args[key]
if !exists {
continue
}
if value, ok := parseAnyToInt(raw); ok {
return value, true
}
}
return 0, false
}
func readIntSliceAnyFromMap(args map[string]any, keys ...string) []int {
for _, key := range keys {
if args == nil {
continue
}
raw, exists := args[key]
if !exists {
continue
}
values := parseAnyToIntSlice(raw)
if len(values) > 0 {
return values
}
}
return nil
}
func readStringAnyFromMap(args map[string]any, keys ...string) string {
for _, key := range keys {
if args == nil {
continue
}
raw, exists := args[key]
if !exists {
continue
}
if text, ok := raw.(string); ok {
return text
}
}
return ""
}
func parseAnyToInt(value any) (int, bool) {
switch v := value.(type) {
case int:
return v, true
case int8:
return int(v), true
case int16:
return int(v), true
case int32:
return int(v), true
case int64:
return int(v), true
case float32:
return int(v), true
case float64:
return int(v), true
case json.Number:
if iv, err := v.Int64(); err == nil {
return int(iv), true
}
if fv, err := v.Float64(); err == nil {
return int(fv), true
}
case string:
text := strings.TrimSpace(v)
if text == "" {
return 0, false
}
iv, err := strconv.Atoi(text)
if err == nil {
return iv, true
}
}
return 0, false
}
func parseAnyToIntSlice(value any) []int {
switch values := value.(type) {
case []int:
result := make([]int, 0, len(values))
for _, value := range values {
result = append(result, value)
}
return result
case []any:
result := make([]int, 0, len(values))
for _, item := range values {
iv, ok := parseAnyToInt(item)
if !ok {
continue
}
result = append(result, iv)
}
return result
default:
return nil
}
}
func parseAnyToStringSlice(value any) []string {
switch values := value.(type) {
case []string:
result := make([]string, 0, len(values))
for _, item := range values {
text := strings.TrimSpace(item)
if text == "" {
continue
}
result = append(result, text)
}
return result
case []any:
result := make([]string, 0, len(values))
for _, item := range values {
text := strings.TrimSpace(fmt.Sprintf("%v", item))
if text == "" || text == "<nil>" {
continue
}
result = append(result, text)
}
return result
default:
return nil
}
}
func truncateText(text string, maxLen int) string {
text = strings.TrimSpace(text)
if len(text) <= maxLen {
return text
}
if maxLen <= 3 {
return text[:maxLen]
}
return text[:maxLen-3] + "..."
}

View File

@@ -0,0 +1,157 @@
package agentexecute
import (
"fmt"
"strings"
"time"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
planCurrentStepKey = "current_step"
planCurrentStepTitle = "当前步骤"
)
func prepareExecuteNodeInput(input ExecuteNodeInput) (*agentmodel.AgentRuntimeState, *agentmodel.ConversationContext, *agentstream.ChunkEmitter, error) {
if input.RuntimeState == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("execute node: runtime state 不能为空")
}
if input.Client == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("execute node: execute client 未注入")
}
input.RuntimeState.EnsureCommonState()
if input.ConversationContext == nil {
input.ConversationContext = agentmodel.NewConversationContext("")
}
if input.ChunkEmitter == nil {
input.ChunkEmitter = agentstream.NewChunkEmitter(agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", time.Now().Unix())
}
return input.RuntimeState, input.ConversationContext, input.ChunkEmitter, nil
}
func syncExecutePinnedContext(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
flowState *agentmodel.CommonState,
) {
if conversationContext == nil || flowState == nil {
return
}
execContent := buildExecuteContextPinnedMarkdown(flowState)
if strings.TrimSpace(execContent) != "" {
conversationContext.UpsertPinnedBlock(agentmodel.ContextBlock{
Key: executePinnedKey,
Title: "执行上下文",
Content: execContent,
})
}
if !flowState.HasPlan() {
conversationContext.RemovePinnedBlock(planCurrentStepKey)
return
}
step, ok := flowState.CurrentPlanStep()
if !ok {
conversationContext.RemovePinnedBlock(planCurrentStepKey)
return
}
current, total := flowState.PlanProgress()
title := strings.TrimSpace(planCurrentStepTitle)
if title == "" {
title = "当前步骤"
}
conversationContext.UpsertPinnedBlock(agentmodel.ContextBlock{
Key: planCurrentStepKey,
Title: title,
Content: buildCurrentPlanStepPinnedMarkdown(step, current, total),
})
}
func appendExecuteStepAdvancedMarker(conversationContext *agentmodel.ConversationContext) {
if conversationContext == nil {
return
}
history := conversationContext.HistorySnapshot()
if len(history) > 0 {
last := history[len(history)-1]
if last != nil && last.Extra != nil {
if kind, ok := last.Extra[executeHistoryKindKey].(string); ok && strings.TrimSpace(kind) == executeHistoryKindStepAdvanced {
return
}
}
}
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: "",
Extra: map[string]any{
executeHistoryKindKey: executeHistoryKindStepAdvanced,
},
})
}
func buildExecuteContextPinnedMarkdown(flowState *agentmodel.CommonState) string {
if flowState == nil {
return ""
}
lines := make([]string, 0, 8)
if flowState.HasPlan() {
lines = append(lines, "执行模式:计划执行(按步骤推进)")
current, total := flowState.PlanProgress()
lines = append(lines, fmt.Sprintf("计划进度:第 %d/%d 步", current, total))
if step, ok := flowState.CurrentPlanStep(); ok {
lines = append(lines, "当前步骤:"+compactExecutePinnedText(step.Content))
doneWhen := compactExecutePinnedText(step.DoneWhen)
if doneWhen != "" {
lines = append(lines, "完成判定(done_when)"+doneWhen)
}
lines = append(lines, "动作纪律:未满足 done_when 禁止 next_plan满足后优先 next_plan。")
} else {
lines = append(lines, "当前步骤:不可读(可能已执行完成)")
}
} else {
lines = append(lines, "执行模式:自由执行(无预定义步骤)")
}
if flowState.MaxRounds > 0 {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("轮次预算:%d/%d", flowState.RoundUsed, flowState.MaxRounds))
}
return strings.TrimSpace(strings.Join(lines, "\n"))
}
func buildCurrentPlanStepPinnedMarkdown(step agentmodel.PlanStep, current, total int) string {
lines := make([]string, 0, 4)
lines = append(lines, fmt.Sprintf("步骤进度:第 %d/%d 步", current, total))
content := compactExecutePinnedText(step.Content)
if content == "" {
content = "(空)"
}
lines = append(lines, "步骤内容:"+content)
doneWhen := compactExecutePinnedText(step.DoneWhen)
if doneWhen != "" {
lines = append(lines, "完成判定:"+doneWhen)
}
return strings.TrimSpace(strings.Join(lines, "\n"))
}
func compactExecutePinnedText(text string) string {
text = strings.TrimSpace(text)
if text == "" {
return ""
}
text = strings.ReplaceAll(text, "\r\n", "\n")
text = strings.ReplaceAll(text, "\n", "")
return strings.TrimSpace(text)
}

View File

@@ -0,0 +1,150 @@
package agentexecute
import (
"context"
"fmt"
agentshared "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/shared"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
)
const (
executeStageName = "execute"
executeStatusBlockID = "execute.status"
executeSpeakBlockID = "execute.speak"
executePinnedKey = "execution_context"
toolAnalyzeHealth = "analyze_health"
executeHistoryKindKey = "newagent_history_kind"
executeHistoryKindStepAdvanced = "execute_step_advanced"
maxConsecutiveCorrections = 3
)
type ExecuteNodeInput struct {
RuntimeState *agentmodel.AgentRuntimeState
ConversationContext *agentmodel.ConversationContext
UserInput string
Client *llmservice.Client
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
ResumeNode string
ToolRegistry *agenttools.ToolRegistry
ScheduleState *schedule.ScheduleState
CompactionStore agentmodel.CompactionStore
WriteSchedulePreview agentmodel.WriteSchedulePreviewFunc
OriginalScheduleState *schedule.ScheduleState
AlwaysExecute bool
ThinkingEnabled bool
PersistVisibleMessage agentmodel.PersistVisibleMessageFunc
}
type ExecuteRoundObservation struct {
Round int `json:"round"`
StepIndex int `json:"step_index"`
GoalCheck string `json:"goal_check,omitempty"`
Decision string `json:"decision,omitempty"`
ToolName string `json:"tool_name,omitempty"`
ToolParams string `json:"tool_params,omitempty"`
ToolSuccess bool `json:"tool_success"`
ToolResult string `json:"tool_result,omitempty"`
}
func RunExecuteNode(ctx context.Context, input ExecuteNodeInput) error {
runtimeState, conversationContext, emitter, err := prepareExecuteNodeInput(input)
if err != nil {
return err
}
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
applyPendingContextHook(flowState)
if runtimeState.PendingConfirmTool != nil {
return executePendingTool(
ctx,
runtimeState,
conversationContext,
input.ToolRegistry,
input.ScheduleState,
input.OriginalScheduleState,
input.WriteSchedulePreview,
emitter,
)
}
if input.ScheduleState != nil && flowState.RoundUsed == 0 {
schedule.ResetTaskProcessingQueue(input.ScheduleState)
}
syncExecutePinnedContext(conversationContext, flowState)
if flowState.HasCurrentPlanStep() {
current, total := flowState.PlanProgress()
currentStep, _ := flowState.CurrentPlanStep()
if err := emitter.EmitStatus(
executeStatusBlockID,
executeStageName,
"executing",
fmt.Sprintf("正在执行第 %d/%d 步:%s", current, total, truncateText(currentStep.Content, 60)),
false,
); err != nil {
return fmt.Errorf("执行阶段状态推送失败: %w", err)
}
} else {
if err := emitter.EmitStatus(
executeStatusBlockID,
executeStageName,
"executing",
"正在处理你的请求...",
false,
); err != nil {
return fmt.Errorf("执行阶段状态推送失败: %w", err)
}
}
if !flowState.NextRound() {
flowState.Exhaust(
executeStageName,
"本轮执行已达到安全轮次上限,当前先停止继续操作。如需继续,我可以在你确认后接着处理剩余步骤。",
"execute rounds exhausted before task completion",
)
return nil
}
messages := agentprompt.BuildExecuteMessages(flowState, conversationContext)
messages = agentshared.CompactUnifiedMessagesIfNeeded(ctx, messages, agentshared.UnifiedCompactInput{
Client: input.Client,
CompactionStore: input.CompactionStore,
FlowState: flowState,
Emitter: emitter,
StageName: executeStageName,
StatusBlockID: executeStatusBlockID,
})
agentshared.LogNodeLLMContext(executeStageName, "decision", flowState, messages)
decisionOutput, err := collectExecuteDecisionFromLLM(
ctx,
input,
flowState,
conversationContext,
emitter,
messages,
)
if err != nil {
return err
}
return handleExecuteDecision(
ctx,
input,
runtimeState,
flowState,
conversationContext,
emitter,
decisionOutput,
)
}

View File

@@ -0,0 +1,332 @@
package agentexecute
import (
"encoding/json"
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
)
func shouldForceFeasibilityNegotiation(
flowState *agentmodel.CommonState,
registry *agenttools.ToolRegistry,
toolName string,
) bool {
if flowState == nil || registry == nil {
return false
}
if !flowState.HealthCheckDone || flowState.HealthIsFeasible {
return false
}
if !registry.IsWriteTool(toolName) || !registry.RequiresScheduleState(toolName) {
return false
}
return true
}
func buildInfeasibleNegotiationQuestion(flowState *agentmodel.CommonState) string {
capacityGap := 0
reasonCode := "capacity_insufficient"
if flowState != nil {
capacityGap = flowState.HealthCapacityGap
if strings.TrimSpace(flowState.HealthReasonCode) != "" {
reasonCode = strings.TrimSpace(flowState.HealthReasonCode)
}
}
return fmt.Sprintf(
"当前计划不可行analyze_health 判断当前约束不可行capacity_gap=%dreason=%s。在继续写操作前请先与用户协商扩展时间窗、放宽约束、缩减范围或预算或接受风险收口。",
capacityGap,
reasonCode,
)
}
func buildInfeasibleBlockedResult(flowState *agentmodel.CommonState) string {
capacityGap := 0
reasonCode := "capacity_insufficient"
if flowState != nil {
capacityGap = flowState.HealthCapacityGap
if strings.TrimSpace(flowState.HealthReasonCode) != "" {
reasonCode = strings.TrimSpace(flowState.HealthReasonCode)
}
}
return fmt.Sprintf(
"已阻断本次写操作analyze_health 判定当前约束不可行capacity_gap=%dreason=%s。请先与用户协商扩展时间窗 / 放宽约束 / 缩减范围或预算 / 接受风险收口。",
capacityGap,
reasonCode,
)
}
type contextToolsResultEnvelope struct {
Tool string `json:"tool"`
Success bool `json:"success"`
Domain string `json:"domain,omitempty"`
Packs []string `json:"packs,omitempty"`
Mode string `json:"mode,omitempty"`
All bool `json:"all,omitempty"`
}
type analyzeHealthResultEnvelope struct {
Tool string `json:"tool"`
Success bool `json:"success"`
Feasibility *analyzeHealthFeasibilityBrief `json:"feasibility,omitempty"`
Decision *analyzeHealthDecisionBrief `json:"decision,omitempty"`
}
type analyzeHealthFeasibilityBrief struct {
IsFeasible bool `json:"is_feasible"`
CapacityGap int `json:"capacity_gap"`
ReasonCode string `json:"reason_code"`
}
type analyzeHealthDecisionBrief struct {
ShouldContinueOptimize bool `json:"should_continue_optimize"`
PrimaryProblem string `json:"primary_problem,omitempty"`
RecommendedOperation string `json:"recommended_operation,omitempty"`
IsForcedImperfection bool `json:"is_forced_imperfection"`
ImprovementSignal string `json:"improvement_signal,omitempty"`
}
type upsertTaskClassResultEnvelope struct {
Tool string `json:"tool"`
Success bool `json:"success"`
Validation *upsertTaskClassValidationPart `json:"validation,omitempty"`
Error string `json:"error,omitempty"`
ErrorCode string `json:"error_code,omitempty"`
}
type upsertTaskClassValidationPart struct {
OK bool `json:"ok"`
Issues []string `json:"issues"`
}
func updateActiveToolDomainSnapshot(flowState *agentmodel.CommonState, toolName string, result string) {
if flowState == nil || !agenttools.IsContextManagementTool(toolName) {
return
}
var envelope contextToolsResultEnvelope
if err := json.Unmarshal([]byte(result), &envelope); err != nil {
return
}
if !envelope.Success {
return
}
switch strings.TrimSpace(toolName) {
case agenttools.ToolNameContextToolsAdd:
domain := agenttools.NormalizeToolDomain(envelope.Domain)
if domain == "" {
return
}
nextPacks := agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(domain, envelope.Packs)
mode := strings.ToLower(strings.TrimSpace(envelope.Mode))
if mode == "merge" && agenttools.NormalizeToolDomain(flowState.ActiveToolDomain) == domain {
merged := make([]string, 0, len(flowState.ActiveToolPacks)+len(nextPacks))
seen := make(map[string]struct{}, len(flowState.ActiveToolPacks)+len(nextPacks))
current := agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(domain, flowState.ActiveToolPacks)
for _, pack := range current {
if _, exists := seen[pack]; exists {
continue
}
seen[pack] = struct{}{}
merged = append(merged, pack)
}
for _, pack := range nextPacks {
if _, exists := seen[pack]; exists {
continue
}
seen[pack] = struct{}{}
merged = append(merged, pack)
}
nextPacks = merged
}
flowState.ActiveToolDomain = domain
flowState.ActiveToolPacks = nextPacks
case agenttools.ToolNameContextToolsRemove:
if envelope.All {
flowState.ActiveToolDomain = ""
flowState.ActiveToolPacks = nil
return
}
domain := agenttools.NormalizeToolDomain(envelope.Domain)
if domain == "" {
return
}
currentDomain := agenttools.NormalizeToolDomain(flowState.ActiveToolDomain)
if currentDomain != domain {
return
}
removedPacks := agenttools.NormalizeToolPacks(domain, envelope.Packs)
if len(removedPacks) == 0 {
flowState.ActiveToolDomain = ""
flowState.ActiveToolPacks = nil
return
}
currentEffective := agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(domain, flowState.ActiveToolPacks)
if len(currentEffective) == 0 {
flowState.ActiveToolDomain = ""
flowState.ActiveToolPacks = nil
return
}
removedSet := make(map[string]struct{}, len(removedPacks))
for _, pack := range removedPacks {
removedSet[pack] = struct{}{}
}
remaining := make([]string, 0, len(currentEffective))
for _, pack := range currentEffective {
if _, shouldRemove := removedSet[pack]; shouldRemove {
continue
}
remaining = append(remaining, pack)
}
if len(remaining) == 0 {
flowState.ActiveToolDomain = ""
flowState.ActiveToolPacks = nil
return
}
flowState.ActiveToolPacks = remaining
}
}
func updateHealthFeasibilitySnapshot(flowState *agentmodel.CommonState, toolName string, result string) {
if flowState == nil || !strings.EqualFold(strings.TrimSpace(toolName), toolAnalyzeHealth) {
return
}
flowState.HealthCheckDone = false
flowState.HealthIsFeasible = true
flowState.HealthCapacityGap = 0
flowState.HealthReasonCode = ""
var envelope analyzeHealthResultEnvelope
if err := json.Unmarshal([]byte(result), &envelope); err != nil {
return
}
if !envelope.Success || envelope.Feasibility == nil {
return
}
flowState.HealthCheckDone = true
flowState.HealthIsFeasible = envelope.Feasibility.IsFeasible
flowState.HealthCapacityGap = envelope.Feasibility.CapacityGap
flowState.HealthReasonCode = strings.TrimSpace(envelope.Feasibility.ReasonCode)
}
func updateTaskClassUpsertSnapshot(flowState *agentmodel.CommonState, toolName string, result string) {
if flowState == nil || !strings.EqualFold(strings.TrimSpace(toolName), "upsert_task_class") {
return
}
flowState.TaskClassUpsertLastTried = true
flowState.TaskClassUpsertLastSuccess = false
flowState.TaskClassUpsertLastIssues = nil
var envelope upsertTaskClassResultEnvelope
if err := json.Unmarshal([]byte(result), &envelope); err != nil {
flowState.TaskClassUpsertConsecutiveFailures++
return
}
success := envelope.Success
issues := make([]string, 0)
if envelope.Validation != nil {
issues = append(issues, parseAnyToStringSlice(any(envelope.Validation.Issues))...)
if !envelope.Validation.OK {
success = false
}
}
if !success && strings.TrimSpace(envelope.Error) != "" && len(issues) == 0 {
issues = append(issues, strings.TrimSpace(envelope.Error))
}
issues = uniqueNonEmptyStrings(issues)
flowState.TaskClassUpsertLastSuccess = success
flowState.TaskClassUpsertLastIssues = issues
if success {
flowState.TaskClassUpsertConsecutiveFailures = 0
return
}
flowState.TaskClassUpsertConsecutiveFailures++
}
func uniqueNonEmptyStrings(values []string) []string {
if len(values) == 0 {
return nil
}
seen := make(map[string]struct{}, len(values))
result := make([]string, 0, len(values))
for _, value := range values {
text := strings.TrimSpace(value)
if text == "" {
continue
}
if _, exists := seen[text]; exists {
continue
}
seen[text] = struct{}{}
result = append(result, text)
}
return result
}
func updateHealthSnapshotV2(flowState *agentmodel.CommonState, toolName string, result string) {
if flowState == nil || !strings.EqualFold(strings.TrimSpace(toolName), toolAnalyzeHealth) {
return
}
prevSignal := strings.TrimSpace(flowState.HealthImprovementSignal)
flowState.HealthCheckDone = false
flowState.HealthIsFeasible = true
flowState.HealthCapacityGap = 0
flowState.HealthReasonCode = ""
flowState.HealthShouldContinueOptimize = false
flowState.HealthTightnessLevel = ""
flowState.HealthPrimaryProblem = ""
flowState.HealthRecommendedOperation = ""
flowState.HealthIsForcedImperfection = false
flowState.HealthImprovementSignal = ""
var envelope struct {
Success bool `json:"success"`
Feasibility *analyzeHealthFeasibilityBrief `json:"feasibility,omitempty"`
Metrics struct {
Tightness *struct {
TightnessLevel string `json:"tightness_level"`
} `json:"tightness,omitempty"`
} `json:"metrics"`
Decision *analyzeHealthDecisionBrief `json:"decision,omitempty"`
}
if err := json.Unmarshal([]byte(result), &envelope); err != nil {
flowState.HealthStagnationCount = 0
return
}
if !envelope.Success || envelope.Feasibility == nil {
flowState.HealthStagnationCount = 0
return
}
flowState.HealthCheckDone = true
flowState.HealthIsFeasible = envelope.Feasibility.IsFeasible
flowState.HealthCapacityGap = envelope.Feasibility.CapacityGap
flowState.HealthReasonCode = strings.TrimSpace(envelope.Feasibility.ReasonCode)
if envelope.Metrics.Tightness != nil {
flowState.HealthTightnessLevel = strings.TrimSpace(envelope.Metrics.Tightness.TightnessLevel)
}
if envelope.Decision != nil {
flowState.HealthShouldContinueOptimize = envelope.Decision.ShouldContinueOptimize
flowState.HealthPrimaryProblem = strings.TrimSpace(envelope.Decision.PrimaryProblem)
flowState.HealthRecommendedOperation = strings.TrimSpace(envelope.Decision.RecommendedOperation)
flowState.HealthIsForcedImperfection = envelope.Decision.IsForcedImperfection
flowState.HealthImprovementSignal = strings.TrimSpace(envelope.Decision.ImprovementSignal)
}
if signal := strings.TrimSpace(flowState.HealthImprovementSignal); signal != "" && prevSignal != "" && signal == prevSignal {
flowState.HealthStagnationCount++
return
}
flowState.HealthStagnationCount = 0
}

View File

@@ -0,0 +1,418 @@
package agentexecute
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
agentshared "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/shared"
"log"
"regexp"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
"github.com/google/uuid"
)
func appendToolCallResultHistory(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
toolName string,
args map[string]any,
result agenttools.ToolExecutionResult,
) {
if conversationContext == nil {
return
}
argsJSON := "{}"
if args != nil {
if raw, err := json.Marshal(args); err == nil {
argsJSON = string(raw)
}
}
toolCallID := uuid.NewString()
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: "",
ToolCalls: []schema.ToolCall{
{
ID: toolCallID,
Type: "function",
Function: schema.FunctionCall{
Name: toolName,
Arguments: argsJSON,
},
},
},
})
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Tool,
Content: result.ObservationText,
ToolCallID: toolCallID,
ToolName: toolName,
})
}
func executeToolCall(
ctx context.Context,
flowState *agentmodel.CommonState,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
toolCall *agentmodel.ToolCallIntent,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
registry *agenttools.ToolRegistry,
scheduleState *schedule.ScheduleState,
writePreview agentmodel.WriteSchedulePreviewFunc,
) error {
if toolCall == nil {
return nil
}
toolName := strings.TrimSpace(toolCall.Name)
if toolName == "" {
return fmt.Errorf("工具调用缺少工具名称")
}
if err := emitter.EmitToolCallStart(
executeStatusBlockID,
executeStageName,
toolName,
buildToolCallStartSummary(toolName, toolCall.Arguments),
buildToolArgumentsPreviewCN(toolCall.Arguments),
false,
); err != nil {
return fmt.Errorf("工具调用开始事件发送失败: %w", err)
}
if registry == nil {
return fmt.Errorf("工具注册表未注入")
}
if scheduleState == nil && registry.RequiresScheduleState(toolName) {
return fmt.Errorf("日程状态未加载,无法执行工具 %q", toolName)
}
if registry.IsToolTemporarilyDisabled(toolName) {
flowState.ConsecutiveCorrections++
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return fmt.Errorf("连续 %d 次调用临时禁用工具,终止执行: %s",
flowState.ConsecutiveCorrections, toolName)
}
blockedText := buildTemporarilyDisabledToolResult(toolName)
blockedResult := agenttools.BlockedResult(toolName, toolCall.Arguments, blockedText, "tool_temporarily_disabled", blockedText)
emitToolCallResultEvent(emitter, executeStatusBlockID, executeStageName, blockedResult, toolCall.Arguments)
appendToolCallResultHistory(conversationContext, toolName, toolCall.Arguments, blockedResult)
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
"",
fmt.Sprintf("工具 %q 当前暂时禁用。", toolName),
"请改用 move/swap/batch_move/unplace 等排程微调工具继续推进。",
)
return nil
}
if !registry.HasTool(toolName) {
flowState.ConsecutiveCorrections++
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return fmt.Errorf("连续 %d 次调用未知工具,终止执行: %s可用工具%s。",
flowState.ConsecutiveCorrections, toolName, strings.Join(registry.ToolNames(), "、"))
}
log.Printf("[WARN] execute 工具名不合法 chat=%s round=%d tool=%s consecutive=%d/%d available=%v",
flowState.ConversationID, flowState.RoundUsed, toolName,
flowState.ConsecutiveCorrections, maxConsecutiveCorrections, registry.ToolNames())
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
"",
fmt.Sprintf("你调用的工具 %q 不存在。", toolName),
fmt.Sprintf("可用工具:%s。请检查拼写后重试。", strings.Join(registry.ToolNames(), "、")),
)
return nil
}
if !isToolVisibleForCurrentExecuteMode(flowState, registry, toolName) {
flowState.ConsecutiveCorrections++
if flowState.ConsecutiveCorrections >= maxConsecutiveCorrections {
return fmt.Errorf("连续 %d 次调用未激活工具,终止执行: %sactive_domain=%q active_packs=%v",
flowState.ConsecutiveCorrections,
toolName,
flowState.ActiveToolDomain,
agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(flowState.ActiveToolDomain, flowState.ActiveToolPacks))
}
addHint := `请先调用 context_tools_add 激活目标工具域后再继续。`
if flowState != nil && flowState.ActiveOptimizeOnly {
addHint = `当前处于“粗排后主动优化专用模式”,只允许使用 analyze_health、move、swap不要再尝试 query_target_tasks / query_available_slots 等全窗搜索工具。`
} else if domain, pack, ok := agenttools.ResolveToolDomainPack(toolName); ok {
if agenttools.IsFixedToolPack(domain, pack) {
addHint = fmt.Sprintf(`请先调用 context_tools_add参数 domain="%s"。`, domain)
} else {
addHint = fmt.Sprintf(`请先调用 context_tools_add参数 domain="%s", packs=["%s"]。`, domain, pack)
}
}
agentshared.AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
"",
fmt.Sprintf("你调用的工具 %q 当前不在已激活工具域内。", toolName),
addHint,
)
return nil
}
if shouldForceFeasibilityNegotiation(flowState, registry, toolName) {
blockedText := buildInfeasibleBlockedResult(flowState)
blockedResult := agenttools.BlockedResult(toolName, toolCall.Arguments, blockedText, "health_negotiation_required", blockedText)
emitToolCallResultEvent(emitter, executeStatusBlockID, executeStageName, blockedResult, toolCall.Arguments)
appendToolCallResultHistory(conversationContext, toolName, toolCall.Arguments, blockedResult)
return nil
}
beforeDigest := summarizeScheduleStateForDebug(scheduleState)
if !registry.RequiresScheduleState(toolName) {
if toolCall.Arguments == nil {
toolCall.Arguments = make(map[string]any)
}
toolCall.Arguments["_user_id"] = flowState.UserID
}
result := registry.Execute(scheduleState, toolName, toolCall.Arguments)
result = agenttools.EnsureToolResultDefaults(result, toolCall.Arguments)
updateHealthSnapshotV2(flowState, toolName, result.ObservationText)
updateTaskClassUpsertSnapshot(flowState, toolName, result.ObservationText)
updateActiveToolDomainSnapshot(flowState, toolName, result.ObservationText)
afterDigest := summarizeScheduleStateForDebug(scheduleState)
log.Printf(
"[DEBUG] execute tool chat=%s round=%d tool=%s args=%s before=%s after=%s result_preview=%.200s",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
toolName,
marshalArgsForDebug(toolCall.Arguments),
beforeDigest,
afterDigest,
flattenForLog(result.ObservationText),
)
emitToolCallResultEvent(emitter, executeStatusBlockID, executeStageName, result, toolCall.Arguments)
appendToolCallResultHistory(conversationContext, toolName, toolCall.Arguments, result)
if registry.IsScheduleMutationTool(toolName) {
flowState.HasScheduleWriteOps = true
flowState.HasScheduleChanges = true
}
tryWritePreviewAfterWriteTool(ctx, flowState, scheduleState, registry, toolName, writePreview)
return nil
}
func applyPendingContextHook(flowState *agentmodel.CommonState) {
if flowState == nil || flowState.PendingContextHook == nil {
return
}
hook := flowState.PendingContextHook
domain := agenttools.NormalizeToolDomain(hook.Domain)
if domain == "" {
flowState.PendingContextHook = nil
return
}
flowState.ActiveToolDomain = domain
flowState.ActiveToolPacks = agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(domain, hook.Packs)
flowState.PendingContextHook = nil
}
func isToolVisibleForCurrentExecuteMode(
flowState *agentmodel.CommonState,
registry *agenttools.ToolRegistry,
toolName string,
) bool {
if registry == nil {
return false
}
activeDomain := ""
var activePacks []string
if flowState != nil {
activeDomain = flowState.ActiveToolDomain
activePacks = flowState.ActiveToolPacks
}
if !registry.IsToolVisibleInDomain(activeDomain, activePacks, toolName) {
return false
}
if flowState != nil && flowState.ActiveOptimizeOnly && !agenttools.IsToolAllowedInActiveOptimize(toolName) {
return false
}
return true
}
func buildTemporarilyDisabledToolResult(toolName string) string {
return fmt.Sprintf("工具 %q 当前暂时禁用。请改用 move/swap/batch_move/unplace 等排程微调工具。", strings.TrimSpace(toolName))
}
func executePendingTool(
ctx context.Context,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
registry *agenttools.ToolRegistry,
scheduleState *schedule.ScheduleState,
originalState *schedule.ScheduleState,
writePreview agentmodel.WriteSchedulePreviewFunc,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
pending := runtimeState.PendingConfirmTool
if pending == nil {
return nil
}
var args map[string]any
if err := json.Unmarshal([]byte(pending.ArgsJSON), &args); err != nil {
return fmt.Errorf("解析待确认工具参数失败: %w", err)
}
if err := emitter.EmitToolCallStart(
executeStatusBlockID,
executeStageName,
pending.ToolName,
buildToolCallStartSummary(pending.ToolName, args),
buildToolArgumentsPreviewCN(args),
false,
); err != nil {
return fmt.Errorf("工具调用开始事件发送失败: %w", err)
}
if scheduleState == nil {
return fmt.Errorf("日程状态未加载,无法执行已确认的写工具 %s", pending.ToolName)
}
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
if registry.IsToolTemporarilyDisabled(pending.ToolName) {
blockedText := buildTemporarilyDisabledToolResult(pending.ToolName)
blockedResult := agenttools.BlockedResult(pending.ToolName, args, blockedText, "tool_temporarily_disabled", blockedText)
emitToolCallResultEvent(emitter, executeStatusBlockID, executeStageName, blockedResult, args)
appendToolCallResultHistory(conversationContext, pending.ToolName, args, blockedResult)
runtimeState.PendingConfirmTool = nil
return nil
}
if shouldForceFeasibilityNegotiation(flowState, registry, pending.ToolName) {
blockedText := buildInfeasibleBlockedResult(flowState)
blockedResult := agenttools.BlockedResult(pending.ToolName, args, blockedText, "health_negotiation_required", blockedText)
emitToolCallResultEvent(emitter, executeStatusBlockID, executeStageName, blockedResult, args)
appendToolCallResultHistory(conversationContext, pending.ToolName, args, blockedResult)
runtimeState.PendingConfirmTool = nil
return nil
}
beforeDigest := summarizeScheduleStateForDebug(scheduleState)
if !registry.RequiresScheduleState(pending.ToolName) {
if args == nil {
args = make(map[string]any)
}
args["_user_id"] = flowState.UserID
}
result := registry.Execute(scheduleState, pending.ToolName, args)
result = agenttools.EnsureToolResultDefaults(result, args)
updateHealthSnapshotV2(flowState, pending.ToolName, result.ObservationText)
updateTaskClassUpsertSnapshot(flowState, pending.ToolName, result.ObservationText)
updateActiveToolDomainSnapshot(flowState, pending.ToolName, result.ObservationText)
afterDigest := summarizeScheduleStateForDebug(scheduleState)
log.Printf(
"[DEBUG] execute pending tool chat=%s round=%d tool=%s args=%s before=%s after=%s result_preview=%.200s",
flowState.ConversationID,
flowState.RoundUsed,
pending.ToolName,
marshalArgsForDebug(args),
beforeDigest,
afterDigest,
flattenForLog(result.ObservationText),
)
emitToolCallResultEvent(emitter, executeStatusBlockID, executeStageName, result, args)
appendToolCallResultHistory(conversationContext, pending.ToolName, args, result)
if registry.IsScheduleMutationTool(pending.ToolName) {
flowState.HasScheduleWriteOps = true
flowState.HasScheduleChanges = true
}
tryWritePreviewAfterWriteTool(ctx, flowState, scheduleState, registry, pending.ToolName, writePreview)
runtimeState.PendingConfirmTool = nil
return nil
}
func tryWritePreviewAfterWriteTool(
ctx context.Context,
flowState *agentmodel.CommonState,
scheduleState *schedule.ScheduleState,
registry *agenttools.ToolRegistry,
toolName string,
writePreview agentmodel.WriteSchedulePreviewFunc,
) {
if flowState == nil || scheduleState == nil || registry == nil || writePreview == nil {
return
}
if !registry.IsScheduleMutationTool(toolName) {
return
}
if err := writePreview(ctx, scheduleState, flowState.UserID, flowState.ConversationID, flowState.TaskClassIDs); err != nil {
log.Printf(
"[WARN] execute realtime preview write failed chat=%s tool=%s err=%v",
flowState.ConversationID,
toolName,
err,
)
return
}
log.Printf(
"[DEBUG] execute realtime preview write success chat=%s tool=%s",
flowState.ConversationID,
toolName,
)
}
var listItemRe = regexp.MustCompile(`([^\n])([2-9][\.、]\s)`)
func normalizeSpeak(speak string) string {
speak = strings.TrimSpace(speak)
if speak == "" {
return speak
}
if !strings.Contains(speak, "\n") {
speak = listItemRe.ReplaceAllString(speak, "$1\n$2")
}
return speak + "\n"
}
func buildExecuteNormalizedSpeakTail(streamed, normalized string) string {
streamed = strings.ReplaceAll(streamed, "\r\n", "\n")
normalized = strings.ReplaceAll(normalized, "\r\n", "\n")
if streamed == "" || normalized == "" {
return ""
}
if !strings.HasPrefix(normalized, streamed) {
return ""
}
return normalized[len(streamed):]
}
func emitToolCallResultEvent(
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
blockID string,
stage string,
result agenttools.ToolExecutionResult,
args map[string]any,
) {
if emitter == nil {
return
}
result = agenttools.EnsureToolResultDefaults(result, args)
_ = emitter.EmitToolCallResult(
blockID,
stage,
result.Tool,
result.Status,
result.Summary,
result.ArgumentsPreview,
agenttools.ToolArgumentViewToMap(result.ArgumentView),
agenttools.ToolDisplayViewToMap(result.ResultView),
false,
)
}

View File

@@ -0,0 +1,420 @@
package agentexecute
import (
"encoding/json"
"fmt"
"strconv"
"strings"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
func summarizeScheduleStateForDebug(state *schedule.ScheduleState) string {
if state == nil {
return "state=nil"
}
total := len(state.Tasks)
pendingNoSlot := 0
suggestedTotal := 0
existingTotal := 0
taskItemWithSlot := 0
eventWithSlot := 0
for i := range state.Tasks {
t := &state.Tasks[i]
hasSlot := len(t.Slots) > 0
switch {
case schedule.IsPendingTask(*t):
pendingNoSlot++
case schedule.IsSuggestedTask(*t):
suggestedTotal++
case schedule.IsExistingTask(*t):
existingTotal++
}
if hasSlot {
if t.Source == "task_item" {
taskItemWithSlot++
}
if t.Source == "event" {
eventWithSlot++
}
}
}
return fmt.Sprintf(
"tasks=%d pending=%d suggested=%d existing=%d task_item_with_slot=%d event_with_slot=%d",
total,
pendingNoSlot,
suggestedTotal,
existingTotal,
taskItemWithSlot,
eventWithSlot,
)
}
func marshalArgsForDebug(args map[string]any) string {
if len(args) == 0 {
return "{}"
}
raw, err := json.Marshal(args)
if err != nil {
return "<marshal_error>"
}
return string(raw)
}
func flattenForLog(text string) string {
text = strings.ReplaceAll(text, "\n", " ")
text = strings.ReplaceAll(text, "\r", " ")
return strings.TrimSpace(text)
}
func resolveToolEventResultStatus(result string) string {
normalized := strings.TrimSpace(result)
if normalized == "" {
return "done"
}
if strings.Contains(normalized, "失败") {
return "failed"
}
lower := strings.ToLower(normalized)
if strings.Contains(lower, "error") || strings.Contains(lower, "failed") {
return "failed"
}
return "done"
}
func buildToolEventResultSummary(result string) string {
flat := flattenForLog(result)
if flat == "" {
return "工具已执行完成。"
}
if summary, ok := tryExtractToolResultSummaryCN(flat); ok {
return summary
}
runes := []rune(flat)
if len(runes) <= 48 {
return flat
}
return string(runes[:48]) + "..."
}
func tryExtractToolResultSummaryCN(raw string) (string, bool) {
trimmed := strings.TrimSpace(raw)
if trimmed == "" {
return "", false
}
var payload map[string]any
if err := json.Unmarshal([]byte(trimmed), &payload); err != nil {
return "", false
}
toolRaw := strings.TrimSpace(readStringAnyFromMap(payload, "tool"))
toolName := resolveToolDisplayNameCN(toolRaw)
if strings.EqualFold(toolRaw, "upsert_task_class") {
if summary, ok := buildUpsertTaskClassSummaryCN(payload); ok {
return truncateToolSummaryCN(summary), true
}
}
if errText := strings.TrimSpace(readStringAnyFromMap(payload, "error", "err")); errText != "" {
return truncateToolSummaryCN(fmt.Sprintf("%s失败%s", toolName, errText)), true
}
if success, exists := payload["success"]; exists {
if ok, isBool := success.(bool); isBool && !ok {
reason := strings.TrimSpace(readStringAnyFromMap(payload, "reason", "message"))
if reason != "" {
return truncateToolSummaryCN(fmt.Sprintf("%s失败%s", toolName, reason)), true
}
return truncateToolSummaryCN(fmt.Sprintf("%s执行失败。", toolName)), true
}
}
if message := strings.TrimSpace(readStringAnyFromMap(payload, "result", "message", "reason")); message != "" {
return truncateToolSummaryCN(message), true
}
pending, hasPending := readIntAnyFromMap(payload, "pending_count")
completed, hasCompleted := readIntAnyFromMap(payload, "completed_count")
if hasPending || hasCompleted {
skipped, _ := readIntAnyFromMap(payload, "skipped_count")
return fmt.Sprintf("队列状态:待处理 %d已完成 %d已跳过 %d。", pending, completed, skipped), true
}
if hasHead, exists := payload["has_head"]; exists {
if b, isBool := hasHead.(bool); isBool {
if b {
return "已获取当前队首任务。", true
}
return "当前队列没有可处理任务。", true
}
}
if _, ok := payload["slot_candidates"]; ok {
if total, exists := readIntAnyFromMap(payload, "total"); exists {
return fmt.Sprintf("共找到 %d 个可用时段。", total), true
}
}
if toolRaw != "" {
return fmt.Sprintf("已完成“%s”操作。", toolName), true
}
return "", false
}
func buildUpsertTaskClassSummaryCN(payload map[string]any) (string, bool) {
validationRaw, hasValidation := payload["validation"]
if !hasValidation {
return "", false
}
validation, ok := validationRaw.(map[string]any)
if !ok {
return "", false
}
validationOK, hasValidationOK := validation["ok"].(bool)
issues := parseAnyToStringSlice(validation["issues"])
if hasValidationOK && !validationOK {
if len(issues) > 0 {
return fmt.Sprintf("任务类写入未通过校验:%s。", strings.Join(issues, "")), true
}
return "任务类写入未通过校验,请先补齐缺失字段。", true
}
success, hasSuccess := payload["success"].(bool)
if hasSuccess && success {
if taskClassID, ok := readIntAnyFromMap(payload, "task_class_id"); ok && taskClassID > 0 {
return fmt.Sprintf("任务类写入成功task_class_id=%d。", taskClassID), true
}
return "任务类写入成功。", true
}
return "", false
}
func truncateToolSummaryCN(text string) string {
runes := []rune(strings.TrimSpace(text))
if len(runes) <= 48 {
return string(runes)
}
return string(runes[:48]) + "..."
}
func buildToolCallStartSummary(toolName string, args map[string]any) string {
displayName := resolveToolDisplayNameCN(toolName)
argSummary := buildToolArgumentsPreviewCN(args)
if argSummary == "" {
return fmt.Sprintf("已调用工具:%s。", displayName)
}
return fmt.Sprintf("已调用工具:%s%s。", displayName, argSummary)
}
func buildToolArgumentsPreviewCN(args map[string]any) string {
if len(args) <= 0 {
return ""
}
type argPair struct {
Key string
Label string
}
orderedPairs := []argPair{
{Key: "title", Label: "任务标题"},
{Key: "task_name", Label: "任务名称"},
{Key: "deadline_at", Label: "截止时间"},
{Key: "new_day", Label: "目标日期"},
{Key: "new_slot_start", Label: "目标开始时段"},
{Key: "day", Label: "日期"},
{Key: "day_start", Label: "开始日"},
{Key: "day_end", Label: "结束日"},
{Key: "day_scope", Label: "日期范围"},
{Key: "day_of_week", Label: "星期"},
{Key: "week", Label: "周"},
{Key: "week_from", Label: "起始周"},
{Key: "week_to", Label: "结束周"},
{Key: "week_filter", Label: "周筛选"},
{Key: "slot_start", Label: "开始时段"},
{Key: "slot_end", Label: "结束时段"},
{Key: "slot_type", Label: "时段类型"},
{Key: "slot_types", Label: "时段类型"},
{Key: "task_id", Label: "任务 ID"},
{Key: "task_ids", Label: "任务 ID 列表"},
{Key: "task_item_id", Label: "任务项 ID"},
{Key: "task_item_ids", Label: "任务项 ID 列表"},
{Key: "query", Label: "查询词"},
{Key: "keyword", Label: "关键词"},
{Key: "domain", Label: "工具域"},
{Key: "mode", Label: "激活模式"},
{Key: "all", Label: "移除全部"},
{Key: "top_k", Label: "返回数量"},
{Key: "url", Label: "链接"},
{Key: "reason", Label: "原因"},
{Key: "limit", Label: "数量"},
}
items := make([]string, 0, 2)
for _, pair := range orderedPairs {
rawValue, exists := args[pair.Key]
if !exists {
continue
}
valueText := formatToolArgValueByKeyCN(pair.Key, rawValue)
if valueText == "" {
continue
}
items = append(items, fmt.Sprintf("%s%s", pair.Label, valueText))
if len(items) >= 2 {
break
}
}
return strings.Join(items, "")
}
func resolveToolDisplayNameCN(toolName string) string {
name := strings.TrimSpace(toolName)
if name == "" {
return "未知工具"
}
displayNameMap := map[string]string{
"get_overview": "查看总览",
"query_range": "查询时间范围",
"queue_status": "查看任务队列",
"queue_pop_head": "获取队首任务",
"queue_apply_head_move": "应用队首任务时段",
"queue_skip_head": "跳过队首任务",
"query_target_tasks": "查询目标任务",
"query_available_slots": "查询可用时段",
"get_task_info": "查看任务信息",
"analyze_health": "综合体检",
"analyze_rhythm": "分析学习节律",
"web_search": "网页搜索",
"web_fetch": "网页抓取",
"move": "移动任务",
"place": "放置任务",
"swap": "交换任务",
"batch_move": "批量移动任务",
"unplace": "移出任务安排",
"upsert_task_class": "写入任务类",
"context_tools_add": "激活工具域",
"context_tools_remove": "移除工具域",
}
if label, ok := displayNameMap[name]; ok {
return label
}
return name
}
func formatToolArgValueByKeyCN(key string, value any) string {
switch key {
case "day_scope":
scope := strings.ToLower(strings.TrimSpace(formatToolArgValueCN(value)))
switch scope {
case "workday":
return "工作日"
case "weekend":
return "周末"
case "all":
return "全部日期"
default:
return scope
}
case "day_of_week":
weekdays := parseAnyToIntSlice(value)
if len(weekdays) <= 0 {
return formatToolArgValueCN(value)
}
labels := make([]string, 0, len(weekdays))
for _, day := range weekdays {
labels = append(labels, fmt.Sprintf("周%d", day))
if len(labels) >= 4 {
break
}
}
return strings.Join(labels, "、")
case "task_ids", "task_item_ids", "week_filter":
values := parseAnyToIntSlice(value)
if len(values) <= 0 {
return formatToolArgValueCN(value)
}
items := make([]string, 0, len(values))
for _, current := range values {
items = append(items, strconv.Itoa(current))
if len(items) >= 4 {
break
}
}
return strings.Join(items, "、")
case "url":
return truncateToolSummaryCN(formatToolArgValueCN(value))
case "reason", "title", "task_name", "query", "keyword":
return truncateToolSummaryCN(formatToolArgValueCN(value))
default:
return formatToolArgValueCN(value)
}
}
func formatToolArgValueCN(value any) string {
switch v := value.(type) {
case string:
text := strings.TrimSpace(v)
if text == "" {
return ""
}
return text
case int:
return strconv.Itoa(v)
case int8:
return strconv.Itoa(int(v))
case int16:
return strconv.Itoa(int(v))
case int32:
return strconv.Itoa(int(v))
case int64:
return strconv.Itoa(int(v))
case float32:
return strings.TrimSpace(strconv.FormatFloat(float64(v), 'f', -1, 32))
case float64:
return strings.TrimSpace(strconv.FormatFloat(v, 'f', -1, 64))
case bool:
if v {
return "是"
}
return "否"
case []any:
values := make([]string, 0, len(v))
for _, item := range v {
text := formatToolArgValueCN(item)
if text == "" {
continue
}
values = append(values, text)
if len(values) >= 3 {
break
}
}
return strings.Join(values, "、")
default:
if value == nil {
return ""
}
text := strings.TrimSpace(fmt.Sprintf("%v", value))
if text == "" || text == "<nil>" || text == "map[]" {
return ""
}
return text
}
}

View File

@@ -0,0 +1,182 @@
package agentnode
import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
)
const (
interruptStageName = "interrupt"
interruptSpeakBlockID = "interrupt.speak"
interruptStatusBlockID = "interrupt.status"
)
// InterruptNodeInput 描述中断节点单轮运行所需的最小依赖。
//
// 职责边界:
// 1. 不需要 LLM Client — 所有文本已在 PendingInteraction.DisplayText 里;
// 2. RuntimeState 提供 PendingInteraction
// 3. ChunkEmitter 负责推送收尾消息。
type InterruptNodeInput struct {
RuntimeState *agentmodel.AgentRuntimeState
ConversationContext *agentmodel.ConversationContext
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
PersistVisibleMessage agentmodel.PersistVisibleMessageFunc
}
// RunInterruptNode 执行一轮中断节点逻辑。
//
// 核心职责:
// 1. ask_user → 把 DisplayText 当普通 assistant 消息伪流式输出,说完就停;
// 2. confirm → 确认卡片已由 confirm 节点推送,无需额外输出;
// 3. 状态持久化已由 agent_nodes 层统一处理Interrupt 不再需要自行存快照;
// 4. 节点结束后 graph 走 END当前连接断开。
//
// 设计原则:
// 1. 中断就是正常对话的结束 — 助手说了问题/确认卡片,然后停下来等用户回复;
// 2. 用户下次回复时走正常 chat 入口chat 节点负责 resume
// 3. 不做特殊 UI不需要前端适配新的交互模式。
func RunInterruptNode(ctx context.Context, input InterruptNodeInput) error {
runtimeState, conversationContext, emitter, err := prepareInterruptNodeInput(input)
if err != nil {
return err
}
pending := runtimeState.PendingInteraction
if pending == nil {
// 无 pending interaction → 不应到达此处,防御性返回。
return fmt.Errorf("interrupt node: 无待处理交互")
}
switch pending.Type {
case agentmodel.PendingInteractionTypeAskUser:
return handleInterruptAskUser(ctx, runtimeState, input.PersistVisibleMessage, pending, conversationContext, emitter)
case agentmodel.PendingInteractionTypeConfirm:
return handleInterruptConfirm(pending, emitter)
default:
// connection_lost 等其他类型 → 仅持久化,不输出。
return handleInterruptDefault(pending, emitter)
}
}
// handleInterruptAskUser 处理追问型中断。
//
// 把 PendingInteraction.DisplayText 当普通 assistant 消息伪流式输出,
// 写入历史,然后结束。用户体验和正常对话一样 — 助手问了问题,停下来等回复。
func handleInterruptAskUser(
ctx context.Context,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
persist agentmodel.PersistVisibleMessageFunc,
pending *agentmodel.PendingInteraction,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
text := pending.DisplayText
if text == "" {
text = "请补充更多信息。"
}
speakStreamed := readPendingMetadataBool(pending, agentmodel.PendingMetaAskUserSpeakStreamed)
historyAppended := readPendingMetadataBool(pending, agentmodel.PendingMetaAskUserHistoryAppended)
// 1. 若上游节点已流式推送过 ask_user 文本,则这里跳过二次正文推送;
// 2. 这样既保留 interrupt 的统一收口状态,又避免前端出现重复气泡。
if !speakStreamed {
// 伪流式输出,和 chatReply 一样的体感。
if err := emitter.EmitPseudoAssistantText(
ctx, interruptSpeakBlockID, interruptStageName,
text,
agentstream.DefaultPseudoStreamOptions(),
); err != nil {
return fmt.Errorf("追问消息推送失败: %w", err)
}
}
// 写入对话历史,下一轮 resume 时 LLM 能看到这个上下文。
msg := schema.AssistantMessage(text, nil)
if !historyAppended {
conversationContext.AppendHistory(msg)
}
persistVisibleAssistantMessage(ctx, persist, runtimeState.EnsureCommonState(), msg)
// 状态持久化已由 agent_nodes 层统一处理,此处不再需要自行存快照。
_ = emitter.EmitStatus(
interruptStatusBlockID, interruptStageName,
"ask_user", "已追问用户,等待回复。", false,
)
return nil
}
func readPendingMetadataBool(pending *agentmodel.PendingInteraction, key string) bool {
if pending == nil || pending.Metadata == nil {
return false
}
raw, exists := pending.Metadata[key]
if !exists {
return false
}
value, ok := raw.(bool)
if !ok {
return false
}
return value
}
// handleInterruptConfirm 处理确认型中断。
//
// 确认卡片已由 confirm 节点推送,这里只需推送状态通知并持久化。
func handleInterruptConfirm(
pending *agentmodel.PendingInteraction,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
// 状态持久化已由 agent_nodes 层统一处理,此处不再需要自行存快照。
_ = emitter.EmitStatus(
interruptStatusBlockID, interruptStageName,
"confirm", "等待用户确认。", false,
)
return nil
}
// handleInterruptDefault 处理其他类型的中断(如 connection_lost
func handleInterruptDefault(
pending *agentmodel.PendingInteraction,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
) error {
// 状态持久化已由 agent_nodes 层统一处理,此处不再需要自行存快照。
_ = emitter.EmitStatus(
interruptStatusBlockID, interruptStageName,
"interrupted", "会话已中断。", false,
)
return nil
}
// prepareInterruptNodeInput 校验并准备中断节点的运行态依赖。
func prepareInterruptNodeInput(input InterruptNodeInput) (
*agentmodel.AgentRuntimeState,
*agentmodel.ConversationContext,
*agentstream.ChunkEmitter,
error,
) {
if input.RuntimeState == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("interrupt node: runtime state 不能为空")
}
input.RuntimeState.EnsureCommonState()
if input.ConversationContext == nil {
input.ConversationContext = agentmodel.NewConversationContext("")
}
if input.ChunkEmitter == nil {
input.ChunkEmitter = agentstream.NewChunkEmitter(
agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", time.Now().Unix(),
)
}
return input.RuntimeState, input.ConversationContext, input.ChunkEmitter, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,121 @@
package agentnode
import (
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// logNodeLLMContext 将某个节点即将送入 LLM 的完整消息上下文按统一格式打印到日志。
//
// 步骤化说明:
// 1. 统一输出 stage / phase / chat / round方便按一次请求内的多次 LLM 调用串联排查;
// 2. 完整展开 messages不做截断保证问题复现时能直接对照 prompt 组装结果;
// 3. 该函数只负责调试日志,不参与任何业务判断,也不修改上下文内容。
func logNodeLLMContext(
stage string,
phase string,
flowState *agentmodel.CommonState,
messages []*schema.Message,
) {
chatID := ""
roundUsed := 0
if flowState != nil {
chatID = flowState.ConversationID
roundUsed = flowState.RoundUsed
}
log.Printf(
"[DEBUG] %s LLM context begin phase=%s chat=%s round=%d message_count=%d\n%s\n[DEBUG] %s LLM context end phase=%s chat=%s round=%d",
stage,
strings.TrimSpace(phase),
chatID,
roundUsed,
len(messages),
formatLLMMessagesForDebug(messages),
stage,
strings.TrimSpace(phase),
chatID,
roundUsed,
)
}
// formatLLMMessagesForDebug 将本轮送入 LLM 的完整消息上下文展开成可读多行日志。
//
// 说明:
// 1. 按消息索引逐条输出,便于和上游上下文构造步骤逐项对齐;
// 2. 完整输出 content / reasoning_content / tool_calls / extra不做截断
// 3. 仅用于调试打点,不参与业务决策。
func formatLLMMessagesForDebug(messages []*schema.Message) string {
if len(messages) == 0 {
return "(empty messages)"
}
var sb strings.Builder
for i, msg := range messages {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("----- message[%d] -----\n", i))
if msg == nil {
sb.WriteString("role: <nil>\n\n")
continue
}
sb.WriteString(fmt.Sprintf("role: %s\n", msg.Role))
if strings.TrimSpace(msg.ToolCallID) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("tool_call_id: %s\n", msg.ToolCallID))
}
if strings.TrimSpace(msg.ToolName) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("tool_name: %s\n", msg.ToolName))
}
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
sb.WriteString("tool_calls:\n")
for j, call := range msg.ToolCalls {
sb.WriteString(fmt.Sprintf(" - [%d] id=%s type=%s function=%s\n", j, call.ID, call.Type, call.Function.Name))
sb.WriteString(" arguments:\n")
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(call.Function.Arguments, " "))
sb.WriteString("\n")
}
}
if strings.TrimSpace(msg.ReasoningContent) != "" {
sb.WriteString("reasoning_content:\n")
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(msg.ReasoningContent, " "))
sb.WriteString("\n")
}
sb.WriteString("content:\n")
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(msg.Content, " "))
sb.WriteString("\n")
if len(msg.Extra) > 0 {
sb.WriteString("extra:\n")
raw, err := json.MarshalIndent(msg.Extra, "", " ")
if err != nil {
sb.WriteString(indentMultilineForDebug("<marshal_error>", " "))
} else {
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(string(raw), " "))
}
sb.WriteString("\n")
}
sb.WriteString("\n")
}
return sb.String()
}
// indentMultilineForDebug 为多行文本统一添加前缀缩进,避免日志折行后难以阅读。
func indentMultilineForDebug(text, prefix string) string {
if text == "" {
return prefix + "<empty>"
}
lines := strings.Split(text, "\n")
for i := range lines {
lines[i] = prefix + lines[i]
}
return strings.Join(lines, "\n")
}

View File

@@ -0,0 +1,398 @@
package agentnode
import (
"context"
"fmt"
"io"
"log"
"strings"
"time"
"github.com/google/uuid"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentrouter "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/router"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
planStageName = "plan"
planStatusBlockID = "plan.status"
planSpeakBlockID = "plan.speak"
planSummaryBlockID = "plan.summary"
planPinnedKey = "current_plan"
planCurrentStepKey = "current_step"
planCurrentStepTitle = "当前步骤"
planFullPlanTitle = "当前完整计划"
)
// PlanNodeInput 描述单轮规划节点执行所需的最小依赖。
type PlanNodeInput struct {
RuntimeState *agentmodel.AgentRuntimeState
ConversationContext *agentmodel.ConversationContext
UserInput string
Client *llmservice.Client
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
ResumeNode string
AlwaysExecute bool // true 时计划生成后自动确认,不进入 confirm 节点
ThinkingEnabled bool // 是否开启 thinking由 config.yaml 的 agent.thinking.plan 注入
CompactionStore agentmodel.CompactionStore // 上下文压缩持久化
PersistVisibleMessage agentmodel.PersistVisibleMessageFunc
}
// RunPlanNode 执行一轮规划节点逻辑。
//
// 步骤说明:
// 1. 先校验最小依赖,并推送一条"正在规划"的状态,避免用户空等;
// 2. 构造本轮规划输入,调用 LLM Stream 接口;
// 3. 从流中提取 <SMARTFLOW_DECISION> 标签内的 JSON 决策,同时流式推送 speak 正文;
// 4. 按 action 推进流程:
// 4.1 continue继续停留在 planning
// 4.2 ask_user打开 pending interaction后续交给 interrupt 收口;
// 4.3 plan_done固化完整计划刷新 pinned context并进入 waiting_confirm。
func RunPlanNode(ctx context.Context, input PlanNodeInput) error {
runtimeState, conversationContext, emitter, err := preparePlanNodeInput(input)
if err != nil {
return err
}
flowState := runtimeState.EnsureCommonState()
// 1. 先发一条阶段状态,让前端知道当前已经进入规划环节。
if err := emitter.EmitStatus(
planStatusBlockID,
planStageName,
"planning",
"正在梳理目标并补全执行计划。",
false,
); err != nil {
return fmt.Errorf("规划阶段状态推送失败: %w", err)
}
// 2. 构造本轮规划输入。
messages := agentprompt.BuildPlanMessages(flowState, conversationContext, input.UserInput)
messages = compactUnifiedMessagesIfNeeded(ctx, messages, UnifiedCompactInput{
Client: input.Client,
CompactionStore: input.CompactionStore,
FlowState: flowState,
Emitter: emitter,
StageName: planStageName,
StatusBlockID: planStatusBlockID,
})
logNodeLLMContext(planStageName, "planning", flowState, messages)
// 3. 两阶段流式规划:从 LLM 流中先提取 <SMARTFLOW_DECISION> 决策标签,再流式推送 speak 正文。
reader, err := input.Client.Stream(
ctx,
messages,
llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.2,
// 显式设置上限,避免依赖框架默认值(默认 4096导致长决策被截断。
// 注意:当前模型接口 max_tokens 上限为 131072超过会 400。
MaxTokens: 131072,
Thinking: resolveThinkingMode(input.ThinkingEnabled),
Metadata: map[string]any{
"stage": planStageName,
"phase": "planning",
},
},
)
if err != nil {
return fmt.Errorf("规划阶段 Stream 调用失败: %w", err)
}
parser := agentrouter.NewStreamDecisionParser()
firstChunk := true
speakStreamed := false
reasoningDigestor, digestorErr := emitter.NewReasoningDigestor(ctx, planSpeakBlockID, planStageName)
if digestorErr != nil {
return fmt.Errorf("规划 thinking 摘要器初始化失败: %w", digestorErr)
}
defer func() {
if reasoningDigestor != nil {
_ = reasoningDigestor.Close(ctx)
}
}()
// 3.1 阶段一:解析决策标签。
for {
chunk, recvErr := reader.Recv()
if recvErr == io.EOF {
break
}
if recvErr != nil {
log.Printf("[WARN] plan stream recv error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, recvErr)
break
}
// thinking 内容只进入摘要器,不再把 raw reasoning_content 透传给前端。
if chunk != nil && strings.TrimSpace(chunk.ReasoningContent) != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.Append(chunk.ReasoningContent)
}
}
content := ""
if chunk != nil {
content = chunk.Content
}
visible, ready, _ := parser.Feed(content)
if !ready {
continue
}
result := parser.Result()
if result.Fallback || result.ParseFailed {
return fmt.Errorf("规划解析失败,原始输出=%s", result.RawBuffer)
}
decision, parseErr := llmservice.ParseJSONObject[agentmodel.PlanDecision](result.DecisionJSON)
if parseErr != nil {
return fmt.Errorf("规划决策 JSON 解析失败: %w (raw=%s)", parseErr, result.RawBuffer)
}
if validateErr := decision.Validate(); validateErr != nil {
return fmt.Errorf("规划决策不合法: %w", validateErr)
}
// 3.2 阶段二:流式推送 speak同一 reader 继续读取)。
var fullText strings.Builder
if visible != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.MarkContentStarted()
}
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(planSpeakBlockID, planStageName, visible, firstChunk); emitErr != nil {
return fmt.Errorf("规划文案推送失败: %w", emitErr)
}
speakStreamed = true
fullText.WriteString(visible)
firstChunk = false
}
for {
chunk2, recvErr2 := reader.Recv()
if recvErr2 == io.EOF {
break
}
if recvErr2 != nil {
log.Printf("[WARN] plan speak stream error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, recvErr2)
break
}
if chunk2 == nil {
continue
}
if strings.TrimSpace(chunk2.ReasoningContent) != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.Append(chunk2.ReasoningContent)
}
}
if chunk2.Content != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.MarkContentStarted()
}
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(planSpeakBlockID, planStageName, chunk2.Content, firstChunk); emitErr != nil {
return fmt.Errorf("规划文案推送失败: %w", emitErr)
}
speakStreamed = true
fullText.WriteString(chunk2.Content)
firstChunk = false
}
}
decision.Speak = fullText.String()
// 4. 若有 speak 且不是 ask_userask_user 交给 interrupt 收口),写入历史。
if strings.TrimSpace(decision.Speak) != "" && decision.Action != agentmodel.PlanActionAskUser {
msg := schema.AssistantMessage(decision.Speak, nil)
conversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
}
// 5. 按规划动作推进流程状态。
return handlePlanAction(ctx, input, runtimeState, conversationContext, emitter, flowState, decision, speakStreamed)
}
// 流结束但未找到决策标签。
return fmt.Errorf("规划阶段流结束但未提取到决策标签")
}
// handlePlanAction 根据 PlanDecision.Action 推进流程状态。
func handlePlanAction(
ctx context.Context,
input PlanNodeInput,
runtimeState *agentmodel.AgentRuntimeState,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
emitter *agentstream.ChunkEmitter,
flowState *agentmodel.CommonState,
decision *agentmodel.PlanDecision,
askUserSpeakStreamed bool,
) error {
switch decision.Action {
case agentmodel.PlanActionContinue:
flowState.Phase = agentmodel.PhasePlanning
return nil
case agentmodel.PlanActionAskUser:
question := resolvePlanAskUserText(decision)
runtimeState.OpenAskUserInteraction(uuid.NewString(), question, strings.TrimSpace(input.ResumeNode))
// 1. plan 阶段若已流式推送过 ask_user 文本interrupt 侧应避免重复正文输出;
// 2. plan 阶段 ask_user 不会提前写入 history这里显式标记为 false。
runtimeState.SetPendingInteractionMetadata(agentmodel.PendingMetaAskUserSpeakStreamed, askUserSpeakStreamed)
runtimeState.SetPendingInteractionMetadata(agentmodel.PendingMetaAskUserHistoryAppended, false)
return nil
case agentmodel.PlanActionDone:
flowState.FinishPlan(decision.PlanSteps)
flowState.PendingContextHook = clonePlanContextHook(decision.ContextHook)
writePlanPinnedBlocks(conversationContext, decision.PlanSteps)
if decision.NeedsRoughBuild {
flowState.NeedsRoughBuild = true
if len(decision.TaskClassIDs) > 0 {
flowState.TaskClassIDs = decision.TaskClassIDs
}
}
// always_execute 开启时,计划层跳过确认闸门,直接进入执行阶段。
if input.AlwaysExecute {
summary := strings.TrimSpace(buildPlanSummary(decision.PlanSteps))
if summary != "" {
msg := schema.AssistantMessage(summary, nil)
if err := emitter.EmitPseudoAssistantText(
ctx,
planSummaryBlockID,
planStageName,
summary,
agentstream.DefaultPseudoStreamOptions(),
); err != nil {
return fmt.Errorf("自动执行前计划摘要推送失败: %w", err)
}
conversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
}
flowState.ConfirmPlan()
_ = emitter.EmitStatus(
planStatusBlockID,
planStageName,
"plan_auto_confirmed",
"计划已自动确认,开始执行。",
false,
)
}
return nil
default:
llmOutput := decision.Speak
if strings.TrimSpace(llmOutput) == "" {
llmOutput = decision.Reason
}
AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext,
llmOutput,
fmt.Sprintf("你输出的 action \"%s\" 不是合法的执行动作。", decision.Action),
"合法的 action 包括continue继续当前步骤、ask_user追问用户、next_plan推进到下一步、done任务完成。",
)
return nil
}
}
func preparePlanNodeInput(input PlanNodeInput) (*agentmodel.AgentRuntimeState, *agentmodel.ConversationContext, *agentstream.ChunkEmitter, error) {
if input.RuntimeState == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("plan node: runtime state 不能为空")
}
if input.Client == nil {
return nil, nil, nil, fmt.Errorf("plan node: plan client 未注入")
}
input.RuntimeState.EnsureCommonState()
if input.ConversationContext == nil {
input.ConversationContext = agentmodel.NewConversationContext("")
}
if input.ChunkEmitter == nil {
input.ChunkEmitter = agentstream.NewChunkEmitter(agentstream.NoopPayloadEmitter(), "", "", time.Now().Unix())
}
return input.RuntimeState, input.ConversationContext, input.ChunkEmitter, nil
}
func resolvePlanAskUserText(decision *agentmodel.PlanDecision) string {
if decision == nil {
return "我还缺一点关键信息,想先向你确认一下。"
}
if strings.TrimSpace(decision.Speak) != "" {
return strings.TrimSpace(decision.Speak)
}
if strings.TrimSpace(decision.Reason) != "" {
return strings.TrimSpace(decision.Reason)
}
return "我还缺一点关键信息,想先向你确认一下。"
}
func clonePlanContextHook(hook *agentmodel.ContextHook) *agentmodel.ContextHook {
if hook == nil {
return nil
}
cloned := *hook
if len(hook.Packs) > 0 {
cloned.Packs = append([]string(nil), hook.Packs...)
}
cloned.Normalize()
if cloned.Domain == "" {
return nil
}
return &cloned
}
func writePlanPinnedBlocks(ctx *agentmodel.ConversationContext, steps []agentmodel.PlanStep) {
if ctx == nil {
return
}
fullPlanText := buildPinnedPlanText(steps)
if strings.TrimSpace(fullPlanText) != "" {
ctx.UpsertPinnedBlock(agentmodel.ContextBlock{
Key: planPinnedKey,
Title: planFullPlanTitle,
Content: fullPlanText,
})
}
if len(steps) == 0 {
return
}
firstStep := strings.TrimSpace(steps[0].Content)
if strings.TrimSpace(steps[0].DoneWhen) != "" {
firstStep = fmt.Sprintf("%s\n完成判定%s", firstStep, strings.TrimSpace(steps[0].DoneWhen))
}
ctx.UpsertPinnedBlock(agentmodel.ContextBlock{
Key: planCurrentStepKey,
Title: planCurrentStepTitle,
Content: firstStep,
})
}
func buildPinnedPlanText(steps []agentmodel.PlanStep) string {
if len(steps) == 0 {
return ""
}
lines := make([]string, 0, len(steps))
for i, step := range steps {
content := strings.TrimSpace(step.Content)
if content == "" {
continue
}
line := fmt.Sprintf("%d. %s", i+1, content)
if strings.TrimSpace(step.DoneWhen) != "" {
line += fmt.Sprintf("\n完成判定%s", strings.TrimSpace(step.DoneWhen))
}
lines = append(lines, line)
}
return strings.TrimSpace(strings.Join(lines, "\n\n"))
}
// resolveThinkingMode 根据配置布尔值返回对应的 ThinkingMode。
// 供 plan / execute / deliver 节点统一使用。
func resolveThinkingMode(enabled bool) llmservice.ThinkingMode {
if enabled {
return llmservice.ThinkingModeEnabled
}
return llmservice.ThinkingModeDisabled
}

View File

@@ -0,0 +1,584 @@
package agentnode
import (
"context"
"fmt"
"io"
"log"
"strings"
"time"
taskmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentrouter "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/router"
agentshared "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/shared"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
quickTaskStageName = "quick_task"
quickTaskBlockID = "qt_main"
quickTaskResultCardID = "quick_task.result"
taskRecordSourceQuickNote = "quick_note"
)
// QuickTaskNodeInput 描述快捷任务节点的输入。
type QuickTaskNodeInput struct {
RuntimeState *agentmodel.AgentRuntimeState
ConversationContext *agentmodel.ConversationContext
UserInput string
Client *llmservice.Client
ChunkEmitter *agentstream.ChunkEmitter
QuickTaskDeps agentmodel.QuickTaskDeps
PersistVisibleMessage agentmodel.PersistVisibleMessageFunc
}
// quickTaskDecision 是从 LLM 输出中解析的结构化意图。
type quickTaskDecision struct {
Action string `json:"action"`
Title string `json:"title,omitempty"`
DeadlineAt string `json:"deadline_at,omitempty"`
PriorityGroup *int `json:"priority_group,omitempty"`
EstimatedSections *int `json:"estimated_sections,omitempty"`
UrgencyThresholdAt string `json:"urgency_threshold_at,omitempty"`
TaskID *int `json:"task_id,omitempty"`
// query 参数
Quadrant *int `json:"quadrant,omitempty"`
Keyword string `json:"keyword,omitempty"`
Limit *int `json:"limit,omitempty"`
DeadlineAfter string `json:"deadline_after,omitempty"`
DeadlineBefore string `json:"deadline_before,omitempty"`
// ask 参数
Question string `json:"question,omitempty"`
}
// quickTaskActionResult 是 quick_task 执行动作后的统一回包。
//
// 职责边界:
// 1. AssistantText 是本轮要补发给用户的短正文;
// 2. BusinessCard 仅在“业务真实成功”时携带,失败/追问场景必须为空;
// 3. 不负责直接发射,发射时机由 RunQuickTaskNode 统一控制。
type quickTaskActionResult struct {
AssistantText string
BusinessCard *agentstream.StreamBusinessCardExtra
}
// RunQuickTaskNode 执行快捷任务节点:流式 LLM 提取意图 → 直接调 service → 追加结果。
func RunQuickTaskNode(ctx context.Context, input QuickTaskNodeInput) error {
flowState := input.RuntimeState.EnsureCommonState()
emitter := input.ChunkEmitter
// 1. 构造 messages。
messages := agentprompt.BuildQuickTaskMessagesSimple(input.UserInput)
// 2. 真流式调用 LLM。
reader, err := input.Client.Stream(ctx, messages, llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.3,
MaxTokens: 512,
})
if err != nil {
log.Printf("[WARN] quick_task: Stream 调用失败 chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, err)
_ = emitter.EmitAssistantText(quickTaskBlockID, quickTaskStageName, "抱歉,处理任务时出了点问题,请重试。", true)
flowState.Phase = agentmodel.PhaseDone
return nil
}
// 3. 两阶段流式解析。
parser := agentrouter.NewStreamDecisionParser()
firstChunk := true
var decision *quickTaskDecision
var fullText strings.Builder
// 阶段一:解析决策标签。
for {
chunk, recvErr := reader.Recv()
if recvErr == io.EOF {
break
}
if recvErr != nil {
log.Printf("[WARN] quick_task stream recv error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, recvErr)
break
}
content := ""
if chunk != nil {
content = chunk.Content
}
visible, ready, _ := parser.Feed(content)
if !ready {
continue
}
result := parser.Result()
// Fallback / 解析失败:把原始文本当作纯回复推送。
if result.Fallback || result.ParseFailed {
log.Printf("[DEBUG] quick_task: 标签解析失败 chat=%s raw=%s", flowState.ConversationID, result.RawBuffer)
if result.RawBuffer != "" {
_ = emitter.EmitAssistantText(quickTaskBlockID, quickTaskStageName, result.RawBuffer, firstChunk)
fullText.WriteString(result.RawBuffer)
}
break
}
// 解析 JSON。
log.Printf("[DEBUG] quick_task: LLM 原始决策 JSON chat=%s json=%s", flowState.ConversationID, result.DecisionJSON)
var parseErr error
decision, parseErr = llmservice.ParseJSONObject[quickTaskDecision](result.DecisionJSON)
if parseErr != nil {
log.Printf("[DEBUG] quick_task: JSON 解析失败 chat=%s json=%s", flowState.ConversationID, result.DecisionJSON)
if result.RawBuffer != "" {
_ = emitter.EmitAssistantText(quickTaskBlockID, quickTaskStageName, result.RawBuffer, firstChunk)
fullText.WriteString(result.RawBuffer)
}
break
}
log.Printf("[DEBUG] quick_task: 解析结果 chat=%s action=%s title=%s deadline_at=%s priority_group=%v estimated_sections=%v urgency_threshold_at=%q",
flowState.ConversationID, decision.Action, decision.Title, decision.DeadlineAt, decision.PriorityGroup, decision.EstimatedSections, decision.UrgencyThresholdAt)
// 阶段二:流式推送标签后正文。
if visible != "" {
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(quickTaskBlockID, quickTaskStageName, visible, firstChunk); emitErr != nil {
log.Printf("[WARN] quick_task emit error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, emitErr)
}
fullText.WriteString(visible)
firstChunk = false
}
for {
chunk2, recvErr2 := reader.Recv()
if recvErr2 == io.EOF {
break
}
if recvErr2 != nil {
log.Printf("[WARN] quick_task stream error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, recvErr2)
break
}
if chunk2 == nil || chunk2.Content == "" {
continue
}
if emitErr := emitter.EmitAssistantText(quickTaskBlockID, quickTaskStageName, chunk2.Content, firstChunk); emitErr != nil {
log.Printf("[WARN] quick_task emit error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, emitErr)
}
fullText.WriteString(chunk2.Content)
firstChunk = false
}
break
}
// 4. 流结束但未解析到决策 → 降级为纯文本回复。
if decision == nil {
finalText := fullText.String()
if strings.TrimSpace(finalText) == "" {
finalText = "抱歉,处理任务时出了点问题,请重试。"
_ = emitter.EmitAssistantText(quickTaskBlockID, quickTaskStageName, finalText, true)
}
msg := schema.AssistantMessage(finalText, nil)
input.ConversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
flowState.Phase = agentmodel.PhaseDone
return nil
}
log.Printf("[DEBUG] quick_task: chat=%s action=%s raw_title=%s", flowState.ConversationID, decision.Action, decision.Title)
// 5. 根据意图执行操作。
result := quickTaskActionResult{}
switch decision.Action {
case "create":
result = handleQuickTaskCreate(ctx, input, decision, flowState)
case "query":
result = handleQuickTaskQuery(ctx, input, decision, flowState)
case "ask":
result.AssistantText = decision.Question
if result.AssistantText == "" {
result.AssistantText = "你想记录什么呢?告诉我具体内容吧。"
}
default:
result.AssistantText = "抱歉,我没有理解你的意思。你可以试试说「记一下明天开会」或「看看我的任务」。"
}
// 6. 追加操作结果正文。
if result.AssistantText != "" {
_ = emitter.EmitAssistantText(quickTaskBlockID, quickTaskStageName, result.AssistantText, false)
fullText.WriteString(result.AssistantText)
}
messagePersisted := false
// 7.1 有业务卡片时,先落正文,再发卡片,保证 timeline 顺序与前端展示一致。
// 1. 先持久化正文,确保 timeline 里的 assistant_text seq 一定早于 business_card
// 2. 再发 business_card保证“短正文 + 紧跟卡片”的时序契约;
// 3. 卡片发射失败只记日志,不回滚正文,避免用户侧出现“看不到结果文本”的回退。
if result.BusinessCard != nil {
finalText := fullText.String()
if strings.TrimSpace(finalText) != "" {
msg := schema.AssistantMessage(finalText, nil)
input.ConversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
messagePersisted = true
}
if emitErr := emitter.EmitBusinessCard(quickTaskResultCardID, quickTaskStageName, result.BusinessCard); emitErr != nil {
log.Printf("[WARN] quick_task emit business_card error chat=%s err=%v", flowState.ConversationID, emitErr)
}
}
// 7.2 非卡片路径沿用原有收口:本轮正文统一一次性写入 history。
if !messagePersisted {
finalText := fullText.String()
msg := schema.AssistantMessage(finalText, nil)
input.ConversationContext.AppendHistory(msg)
persistVisibleAssistantMessage(ctx, input.PersistVisibleMessage, flowState, msg)
}
flowState.Phase = agentmodel.PhaseDone
return nil
}
// handleQuickTaskCreate 处理任务创建。
func handleQuickTaskCreate(
ctx context.Context,
input QuickTaskNodeInput,
decision *quickTaskDecision,
flowState *agentmodel.CommonState,
) quickTaskActionResult {
_ = ctx
title := strings.TrimSpace(decision.Title)
if title == "" {
return quickTaskActionResult{AssistantText: "你想记录什么呢?告诉我具体内容吧。"}
}
var deadline *time.Time
if raw := strings.TrimSpace(decision.DeadlineAt); raw != "" {
parsed, err := agentshared.ParseOptionalDeadline(raw)
if err != nil {
return quickTaskActionResult{AssistantText: fmt.Sprintf("截止时间格式不太对(%s不过我先把任务记下来啦。", err)}
}
deadline = parsed
}
priorityGroup := 0
if decision.PriorityGroup != nil && agentshared.IsValidTaskPriority(*decision.PriorityGroup) {
priorityGroup = *decision.PriorityGroup
}
if priorityGroup == 0 {
priorityGroup = quickNoteFallbackPriority(deadline)
}
estimatedSections := taskmodel.NormalizeEstimatedSections(decision.EstimatedSections)
var urgencyThreshold *time.Time
if raw := strings.TrimSpace(decision.UrgencyThresholdAt); raw != "" {
parsed, err := agentshared.ParseOptionalDeadline(raw)
if err == nil {
urgencyThreshold = parsed
}
}
// LLM 经常省略 urgency_threshold_at代码兜底priorityGroup=2 且有 deadline 时自动推算。
if urgencyThreshold == nil && priorityGroup == 2 && deadline != nil {
fallback := deadline.Add(-24 * time.Hour)
urgencyThreshold = &fallback
}
log.Printf("[DEBUG] quick_task: CreateTask 参数 chat=%s title=%s priorityGroup=%d estimatedSections=%d deadline=%v urgencyThreshold=%v urgency_raw=%q estimated_raw=%v",
flowState.ConversationID, title, priorityGroup, estimatedSections, deadline, urgencyThreshold, decision.UrgencyThresholdAt, decision.EstimatedSections)
taskID, err := input.QuickTaskDeps.CreateTask(flowState.UserID, title, priorityGroup, estimatedSections, deadline, urgencyThreshold)
if err != nil {
return quickTaskActionResult{AssistantText: fmt.Sprintf("记录失败了(%s稍后再试试", err)}
}
flowState.UsedQuickNote = true
return quickTaskActionResult{
AssistantText: "已帮你记下这条任务。",
BusinessCard: buildTaskRecordBusinessCard(taskID, title, priorityGroup, estimatedSections, deadline, urgencyThreshold),
}
}
// handleQuickTaskQuery 处理任务查询。
func handleQuickTaskQuery(
ctx context.Context,
input QuickTaskNodeInput,
decision *quickTaskDecision,
flowState *agentmodel.CommonState,
) quickTaskActionResult {
params := agentmodel.TaskQueryParams{
SortBy: "deadline",
Order: "asc",
Limit: 5,
IncludeCompleted: false,
}
if decision.Quadrant != nil && *decision.Quadrant >= 1 && *decision.Quadrant <= 4 {
params.Quadrant = decision.Quadrant
}
if kw := strings.TrimSpace(decision.Keyword); kw != "" {
params.Keyword = kw
}
if decision.Limit != nil && *decision.Limit > 0 && *decision.Limit <= 20 {
params.Limit = *decision.Limit
}
params.DeadlineAfter = parseQuickTaskQueryDeadlineBoundary(decision.DeadlineAfter, "deadline_after", flowState)
params.DeadlineBefore = parseQuickTaskQueryDeadlineBoundary(decision.DeadlineBefore, "deadline_before", flowState)
// 1. 若模型给出了颠倒的时间窗before<=after当前轮降级为“不加时间窗”继续查询
// 2. 这样能避免误筛选成空结果,同时把异常留给日志排查;
// 3. 这里只做兜底,不尝试替模型自动纠正语义,避免引入额外猜测。
if params.DeadlineAfter != nil && params.DeadlineBefore != nil && !params.DeadlineBefore.After(*params.DeadlineAfter) {
log.Printf("[WARN] quick_task: query 时间窗无效 chat=%s after=%s before=%s已降级为无时间窗筛选",
flowState.ConversationID,
formatQuickTaskTime(params.DeadlineAfter),
formatQuickTaskTime(params.DeadlineBefore),
)
params.DeadlineAfter = nil
params.DeadlineBefore = nil
}
results, err := input.QuickTaskDeps.QueryTasks(ctx, flowState.UserID, params)
if err != nil {
return quickTaskActionResult{AssistantText: fmt.Sprintf("查询失败了(%s稍后再试试", err)}
}
card := buildTaskQueryBusinessCard(params, results)
if len(results) == 0 {
return quickTaskActionResult{
AssistantText: "我这边没查到匹配任务。",
BusinessCard: card,
}
}
return quickTaskActionResult{
AssistantText: fmt.Sprintf("我找到 %d 条任务,整理成卡片给你。", len(results)),
BusinessCard: card,
}
}
func buildTaskRecordBusinessCard(taskID int, title string, priorityGroup int, estimatedSections int, deadline *time.Time, urgencyThreshold *time.Time) *agentstream.StreamBusinessCardExtra {
data := map[string]any{
"id": taskID,
"title": strings.TrimSpace(title),
"priority_group": priorityGroup,
"estimated_sections": estimatedSections,
"priority_label": agentshared.PriorityLabelCN(priorityGroup),
"status": "todo",
}
if formatted := formatQuickTaskTime(deadline); formatted != "" {
data["deadline_at"] = formatted
}
if formatted := formatQuickTaskTime(urgencyThreshold); formatted != "" {
data["urgency_threshold_at"] = formatted
}
// 说明:
// 1. quick_task 当前只有 action=create未显式区分“随口记 / 正式创建任务”;
// 2. 仅凭当前 prompt 决策无法稳定判断 source=create_task会引入误判
// 3. 本轮按最小安全口径固定为 quick_note等后续补稳定判别字段再切分。
return &agentstream.StreamBusinessCardExtra{
CardType: "task_record",
Title: "已帮你记下",
Summary: "一条轻量提醒已写入任务系统",
Source: taskRecordSourceQuickNote,
Data: data,
}
}
func buildTaskQueryBusinessCard(params agentmodel.TaskQueryParams, results []agentmodel.TaskQueryResult) *agentstream.StreamBusinessCardExtra {
taskItems := make([]map[string]any, 0, len(results))
for _, task := range results {
item := map[string]any{
"id": task.ID,
"title": strings.TrimSpace(task.Title),
"priority_group": task.PriorityGroup,
"estimated_sections": task.EstimatedSections,
"priority_label": agentshared.PriorityLabelCN(task.PriorityGroup),
"is_completed": task.IsCompleted,
}
if deadline := strings.TrimSpace(task.DeadlineAt); deadline != "" {
item["deadline_at"] = deadline
}
taskItems = append(taskItems, item)
}
title := fmt.Sprintf("找到 %d 条任务", len(results))
if len(results) == 0 {
title = "未找到匹配任务"
}
data := map[string]any{
"result_count": len(results),
"shown_count": len(results),
"tasks": taskItems,
}
queryFilters := buildTaskQueryFilters(params)
if len(queryFilters) > 0 {
data["query_filters"] = queryFilters
}
querySummary := buildTaskQuerySummary(queryFilters)
if querySummary != "" {
data["query_summary"] = querySummary
}
return &agentstream.StreamBusinessCardExtra{
CardType: "task_query",
Title: title,
Summary: querySummary,
Data: data,
}
}
// buildTaskQueryFilter 生成查询条件的稳定结构化描述。
//
// 职责边界:
// 1. key/operator/value 提供前端可依赖的机器语义;
// 2. label/display_text 提供前端可直接展示的中文文案;
// 3. query_summary 只能从 display_text 派生,前端不要再反向解析 summary。
func buildTaskQueryFilter(key string, label string, value any, operator string, displayText string) map[string]any {
filter := map[string]any{
"key": key,
"label": label,
"value": value,
"display_text": strings.TrimSpace(displayText),
}
if strings.TrimSpace(operator) != "" {
filter["operator"] = strings.TrimSpace(operator)
}
return filter
}
func buildTaskQueryFilters(params agentmodel.TaskQueryParams) []map[string]any {
filters := make([]map[string]any, 0, 6)
if params.Quadrant != nil && *params.Quadrant >= 1 && *params.Quadrant <= 4 {
label := agentshared.PriorityLabelCN(*params.Quadrant)
filters = append(filters, buildTaskQueryFilter(
"quadrant",
"象限",
*params.Quadrant,
"eq",
fmt.Sprintf("象限:%s", label),
))
}
if kw := strings.TrimSpace(params.Keyword); kw != "" {
filters = append(filters, buildTaskQueryFilter(
"keyword",
"关键词",
kw,
"contains",
fmt.Sprintf("关键词:%s", kw),
))
}
if params.DeadlineAfter != nil {
formatted := formatQuickTaskTime(params.DeadlineAfter)
filters = append(filters, buildTaskQueryFilter(
"deadline_after",
"截止起始",
formatted,
"gte",
fmt.Sprintf("截止时间≥%s", formatted),
))
}
if params.DeadlineBefore != nil {
formatted := formatQuickTaskTime(params.DeadlineBefore)
filters = append(filters, buildTaskQueryFilter(
"deadline_before",
"截止结束",
formatted,
"lt",
fmt.Sprintf("截止时间<%s", formatted),
))
}
if !params.IncludeCompleted {
filters = append(filters, buildTaskQueryFilter(
"include_completed",
"完成状态",
false,
"eq",
"仅未完成",
))
}
sortValue := "deadline_asc"
sortDisplay := "按截止时间升序"
switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(params.SortBy)) {
case "priority":
if strings.ToLower(strings.TrimSpace(params.Order)) == "desc" {
sortValue = "priority_desc"
sortDisplay = "按优先级降序"
} else {
sortValue = "priority_asc"
sortDisplay = "按优先级升序"
}
case "id":
if strings.ToLower(strings.TrimSpace(params.Order)) == "desc" {
sortValue = "id_desc"
sortDisplay = "按创建顺序倒序"
} else {
sortValue = "id_asc"
sortDisplay = "按创建顺序正序"
}
default:
if strings.ToLower(strings.TrimSpace(params.Order)) == "desc" {
sortValue = "deadline_desc"
sortDisplay = "按截止时间降序"
}
}
filters = append(filters, buildTaskQueryFilter(
"sort",
"排序",
sortValue,
"eq",
sortDisplay,
))
return filters
}
func buildTaskQuerySummary(filters []map[string]any) string {
parts := make([]string, 0, len(filters))
for _, filter := range filters {
if text, ok := filter["display_text"].(string); ok && strings.TrimSpace(text) != "" {
parts = append(parts, strings.TrimSpace(text))
}
}
return strings.Join(parts, "")
}
// parseQuickTaskQueryDeadlineBoundary 解析 quick_task 查询时间窗边界。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责把 query 的 deadline_after/deadline_before 文本解析成时间;
// 2. 解析失败时仅记录日志并返回 nil不中断查询主链路
// 3. 不负责时间窗合法性校验(如 before<=after该校验由调用方统一处理。
func parseQuickTaskQueryDeadlineBoundary(raw string, field string, flowState *agentmodel.CommonState) *time.Time {
value := strings.TrimSpace(raw)
if value == "" {
return nil
}
parsed, err := agentshared.ParseOptionalDeadline(value)
if err != nil {
chatID := ""
if flowState != nil {
chatID = flowState.ConversationID
}
log.Printf("[WARN] quick_task: query %s 解析失败 chat=%s raw=%q err=%v已降级为无该筛选条件", field, chatID, value, err)
return nil
}
return parsed
}
func formatQuickTaskTime(t *time.Time) string {
if t == nil {
return ""
}
return t.In(agentshared.ShanghaiLocation()).Format("2006-01-02 15:04")
}
// quickNoteFallbackPriority 根据截止时间推断默认优先级。
func quickNoteFallbackPriority(deadline *time.Time) int {
if deadline != nil {
if time.Until(*deadline) <= 48*time.Hour {
return agentshared.QuickNotePriorityImportantUrgent
}
return agentshared.QuickNotePriorityImportantNotUrgent
}
return agentshared.QuickNotePrioritySimpleNotImportant
}

View File

@@ -0,0 +1,394 @@
package agentnode
import (
"context"
"fmt"
"log"
"strconv"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
)
const (
roughBuildStageName = "rough_build"
roughBuildStatusBlock = "rough_build.status"
roughBuildSampleLimit = 3
)
type roughBuildApplyStats struct {
AppliedCount int
DayMappingMissCount int
TaskItemMatchMissCount int
DayMappingMissSamples []string
TaskItemMatchMissSamples []string
}
// RunRoughBuildNode 执行粗排节点逻辑。
//
// 步骤说明:
// 1. 推送"正在粗排"状态给前端;
// 2. 从 CommonState 读取 TaskClassIDs确认有需要排课的任务类
// 3. 加载 ScheduleState含 DayMapping
// 4. 调用 RoughBuildFunc 拿到粗排结果([]RoughBuildPlacement
// 5. 把粗排结果写入 ScheduleState把已落位任务标记为 suggested
// 6. 若粗排后仍存在真实 pending则写入正式 abort 结果并结束本轮;
// 7. 否则按“是否需要粗排后立即微调”分流:
// - 无明确微调诉求:直接 Done -> Deliver
// - 有明确微调诉求:进入 Execute。
func RunRoughBuildNode(ctx context.Context, st *agentmodel.AgentGraphState) error {
if st == nil {
return fmt.Errorf("rough build node: state is nil")
}
flowState := st.EnsureFlowState()
emitter := st.EnsureChunkEmitter()
// 1. 推送状态:告知前端进入粗排环节。
_ = emitter.EmitStatus(
roughBuildStatusBlock,
roughBuildStageName,
"rough_building",
"正在为你生成初始排课方案,请稍候。",
true,
)
// 2. 校验依赖。
if st.Deps.RoughBuildFunc == nil {
return fmt.Errorf("rough build node: RoughBuildFunc 未注入")
}
// 3. 读取任务类 IDs。
taskClassIDs := flowState.TaskClassIDs
if len(taskClassIDs) == 0 {
// 没有任务类 ID 时静默跳过粗排,直接进入执行阶段。
flowState.Phase = agentmodel.PhaseExecuting
flowState.NeedsRoughBuild = false
flowState.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
return nil
}
// 4. 粗排前强制刷新 ScheduleState避免复用旧快照窗口。
// 4.1 设计意图:当用户做“超前规划”时,窗口必须跟随本轮 task_class_ids而不是沿用历史“当前周”窗口。
// 4.2 做法:主动丢弃内存中的旧 state让 EnsureScheduleState 走 provider 重新加载。
// 4.3 失败策略若任务类缺少有效起止日期provider 会返回错误,由上层统一透传并让用户补齐字段。
st.ScheduleState = nil
st.OriginalScheduleState = nil
// 5. 加载 ScheduleState含 DayMapping用于坐标转换
scheduleState, err := st.EnsureScheduleState(ctx)
if err != nil {
// 1. 当任务类时间窗缺失时,按“可恢复失败”收口:提示用户先补齐起止日期,再重试粗排。
// 2. 不把这类输入缺失上抛为系统错误,避免整条链路直接 fallback 到普通聊天。
if strings.Contains(err.Error(), "任务类缺少有效时间窗") {
failureMessage := "开始智能编排前我需要任务类的起止日期start_date / end_date。请先补齐时间窗再让我继续排课。"
_ = emitter.EmitStatus(
roughBuildStatusBlock,
roughBuildStageName,
"rough_build_need_time_window",
failureMessage,
true,
)
flowState.NeedsRoughBuild = false
flowState.Abort(
roughBuildStageName,
"rough_build_window_missing",
failureMessage,
err.Error(),
)
return nil
}
return fmt.Errorf("rough build node: 加载日程状态失败: %w", err)
}
if scheduleState == nil {
return fmt.Errorf("rough build node: ScheduleState 为空,无法执行粗排")
}
// 6. 调用粗排算法。
placements, err := st.Deps.RoughBuildFunc(ctx, flowState.UserID, taskClassIDs)
if err != nil {
return fmt.Errorf("rough build node: 粗排算法失败: %w", err)
}
// 7. 把粗排结果写入 ScheduleState。
applyStats := applyRoughBuildPlacements(scheduleState, placements)
// 7.1 标记本轮产生过日程变更,供 deliver 节点判断是否推送“排程完毕”卡片。
if applyStats.AppliedCount > 0 {
flowState.HasScheduleChanges = true
}
// 8. 先校验粗排后是否仍有真实 pending。
stillPending := countPendingTasks(scheduleState, taskClassIDs)
log.Printf(
"[DEBUG] rough_build scope_task_classes=%v placements=%d applied=%d day_mapping_miss=%d task_item_match_miss=%d pending_in_scope=%d total_tasks=%d window_days=%d",
taskClassIDs,
len(placements),
applyStats.AppliedCount,
applyStats.DayMappingMissCount,
applyStats.TaskItemMatchMissCount,
stillPending,
len(scheduleState.Tasks),
len(scheduleState.Window.DayMapping),
)
if applyStats.DayMappingMissCount > 0 {
log.Printf(
"[DEBUG] rough_build day_mapping_miss_samples=%v window=%s",
applyStats.DayMappingMissSamples,
summarizeRoughBuildWindow(scheduleState),
)
}
if applyStats.TaskItemMatchMissCount > 0 {
log.Printf(
"[DEBUG] rough_build task_item_match_miss_samples=%v scoped_task_samples=%v",
applyStats.TaskItemMatchMissSamples,
collectScopedTaskSamples(scheduleState, taskClassIDs),
)
}
if stillPending > 0 {
failureMessage := fmt.Sprintf(
"初始排课方案构建异常:粗排后仍有 %d 个任务未获得初始落位。按当前规则,本轮不进入微调,请检查粗排算法或任务数据。",
stillPending,
)
_ = emitter.EmitStatus(
roughBuildStatusBlock,
roughBuildStageName,
"rough_build_failed",
failureMessage,
true,
)
flowState.NeedsRoughBuild = false
flowState.Abort(
roughBuildStageName,
"rough_build_pending_remaining",
failureMessage,
fmt.Sprintf("rough build finished with %d real pending tasks remaining", stillPending),
)
return nil
}
// 8. 计算是否需要“粗排后立即微调”。
//
// 1. 只在“无计划直执行”链路下应用该止血分流;
// 2. 有计划链路依旧进入 execute避免改变既有 plan->execute 语义;
// 3. chat 路由明确标记 needs_refine_after_rough_build=true 时才进微调。
shouldRefineAfterRoughBuild := flowState.HasPlan() || flowState.NeedsRefineAfterRoughBuild
// 9. 推送完成状态(区分“继续微调”与“直接收口”两种路径)。
doneStatus := "rough_build_done"
doneMessage := fmt.Sprintf("初始排课方案已生成,共 %d 个任务已预排,进入微调阶段。", len(placements))
if !shouldRefineAfterRoughBuild {
doneStatus = "rough_build_done_no_refine"
doneMessage = fmt.Sprintf("初始排课方案已生成,共 %d 个任务已预排。本轮按默认策略先结束;如需优化,请继续告诉我你的偏好。", len(placements))
}
_ = emitter.EmitStatus(
roughBuildStatusBlock,
roughBuildStageName,
doneStatus,
doneMessage,
false,
)
// 10. 把粗排完成信息写入 pinned context让后续节点能拿到一致事实。
// 构造任务类 ID 字符串,供 pinned block 明确标注,避免 Execute LLM 因找不到 task_class_id 来源而 ask_user。
idParts := make([]string, len(taskClassIDs))
for i, id := range taskClassIDs {
idParts[i] = strconv.Itoa(id)
}
idStr := strings.Join(idParts, ", ")
pinnedContent := fmt.Sprintf(
"后端已自动运行粗排算法(任务类 ID[%s]),初始排课方案已写入日程状态(共 %d 个任务已预排)。\n"+
"这些预排任务已标记为 suggested表示“可继续优化的建议落位”不是待补排任务。\n"+
"本轮不需要再调用 place也无需再次触发粗排。",
idStr, len(placements),
)
if shouldRefineAfterRoughBuild {
pinnedContent += "\n请先调用 get_overview 查看整体分布,再使用 move / swap / unplace 微调不合理的位置。"
} else {
pinnedContent += "\n当前未收到明确微调偏好流程将先收口如需进一步优化请基于本次结果提出调整要求。"
}
st.EnsureConversationContext().UpsertPinnedBlock(agentmodel.ContextBlock{
Key: "rough_build_done",
Title: "粗排已完成",
Content: pinnedContent,
})
// 11. 清除粗排标记,并按分流结果进入执行或直接收口。
//
// 1. 无明确微调诉求:直接标记 completedgraph 会路由到 deliver
// 2. 有明确微调诉求:进入 execute 节点继续工具微调;
// 3. 无论哪条路径,都要重置粗排相关标记,避免污染后续轮次。
flowState.NeedsRoughBuild = false
flowState.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
if !shouldRefineAfterRoughBuild {
flowState.ActiveOptimizeOnly = false
flowState.Done()
return nil
}
if strings.TrimSpace(flowState.OptimizationMode) == "" {
flowState.OptimizationMode = "first_full"
}
// 1. 仅“粗排后自动进入微调”的链路打开主动优化专用模式。
// 2. 该模式会把 execute 裁成 analyze_health + move + swap 的最小工具面,
// 迫使 LLM 基于候选做选择,而不是重新全窗乱搜。
// 3. 用户后续重开新请求时,会在 CommonState 的重置入口统一清掉这个标记。
flowState.ActiveOptimizeOnly = true
// 12. 粗排后进入 execute 微调时,补一条一次性 context hook。
//
// 1. 目的:即使这条链路不回 plan也能在 execute 首轮拿到建议工具面analyze + mutation
// 2. 边界:这里只写“建议激活域/包”,不直接执行 context_tools_add仍由 execute 按统一入口消费。
// 3. 回退hook 无效时 execute 会自动忽略并清空,不影响主流程。
flowState.PendingContextHook = &agentmodel.ContextHook{
Domain: agenttools.ToolDomainSchedule,
Packs: []string{
agenttools.ToolPackAnalyze,
agenttools.ToolPackMutation,
},
Reason: "rough_build_post_refine",
}
flowState.Phase = agentmodel.PhaseExecuting
return nil
}
// countPendingTasks 统计粗排后仍无位置的待安排任务数。
//
// 说明:
// 1. 第一轮修复后,粗排成功会把任务直接标记为 suggested
// 2. 为兼容旧快照仍按“pending 且 Slots 为空”认定真正未覆盖;
// 3. 只要这里仍大于 0就应视为粗排异常而不是交给 LLM 补排。
func countPendingTasks(state *schedule.ScheduleState, taskClassIDs []int) int {
if state == nil {
return 0
}
count := 0
for i := range state.Tasks {
task := state.Tasks[i]
if !schedule.IsPendingTask(task) {
continue
}
if len(taskClassIDs) > 0 && !schedule.IsTaskInRequestedClassScope(task, taskClassIDs) {
continue
}
if schedule.IsPendingTask(task) {
count++
}
}
return count
}
// applyRoughBuildPlacements 把粗排结果写入 ScheduleState 对应任务的 Slots。
//
// 设计说明:
// 1. 通过 task_item_idSourceID定位任务
// 2. 用 DayMapping 把 (week, dayOfWeek) 转为 day_index
// 3. 对成功落位的任务写入 Slots并显式标记为 suggested
// 4. suggested 表示“粗排建议位”,后续可用 move/swap/unplace 微调;
// 5. 转换失败的条目静默跳过,不中断整体流程。
func applyRoughBuildPlacements(
state *schedule.ScheduleState,
placements []agentmodel.RoughBuildPlacement,
) roughBuildApplyStats {
stats := roughBuildApplyStats{}
if state == nil {
return stats
}
taskIndexByItemID := make(map[int][]int)
for i := range state.Tasks {
task := state.Tasks[i]
if task.Source != "task_item" {
continue
}
taskIndexByItemID[task.SourceID] = append(taskIndexByItemID[task.SourceID], i)
}
for _, p := range placements {
day, ok := state.WeekDayToDay(p.Week, p.DayOfWeek)
if !ok {
stats.DayMappingMissCount++
stats.DayMappingMissSamples = appendPlacementSample(stats.DayMappingMissSamples, p)
continue // DayMapping 里没有对应 day跳过
}
matched := false
for _, index := range taskIndexByItemID[p.TaskItemID] {
t := &state.Tasks[index]
t.Slots = []schedule.TaskSlot{
{Day: day, SlotStart: p.SectionFrom, SlotEnd: p.SectionTo},
}
t.Status = schedule.TaskStatusSuggested
stats.AppliedCount++
matched = true
break
}
if !matched {
stats.TaskItemMatchMissCount++
stats.TaskItemMatchMissSamples = appendPlacementSample(stats.TaskItemMatchMissSamples, p)
}
}
return stats
}
// appendPlacementSample 记录有限数量的 miss 样本,避免 debug 日志爆量。
func appendPlacementSample(samples []string, placement agentmodel.RoughBuildPlacement) []string {
if len(samples) >= roughBuildSampleLimit {
return samples
}
return append(samples, fmt.Sprintf(
"task_item_id=%d week=%d day=%d sections=%d-%d",
placement.TaskItemID,
placement.Week,
placement.DayOfWeek,
placement.SectionFrom,
placement.SectionTo,
))
}
// summarizeRoughBuildWindow 提供 DayMapping 的紧凑摘要,便于判断窗口是否退化到错误周。
func summarizeRoughBuildWindow(state *schedule.ScheduleState) string {
if state == nil || len(state.Window.DayMapping) == 0 {
return "empty"
}
first := state.Window.DayMapping[0]
last := state.Window.DayMapping[len(state.Window.DayMapping)-1]
return fmt.Sprintf(
"days=%d first=W%dD%d last=W%dD%d",
len(state.Window.DayMapping),
first.Week,
first.DayOfWeek,
last.Week,
last.DayOfWeek,
)
}
// collectScopedTaskSamples 提供当前 state 中可用于匹配的 task_item 样本,便于排查 ID 对不上。
func collectScopedTaskSamples(state *schedule.ScheduleState, taskClassIDs []int) []string {
if state == nil {
return nil
}
samples := make([]string, 0, roughBuildSampleLimit)
for i := range state.Tasks {
task := state.Tasks[i]
if task.Source != "task_item" {
continue
}
if len(taskClassIDs) > 0 && !schedule.IsTaskInRequestedClassScope(task, taskClassIDs) {
continue
}
samples = append(samples, fmt.Sprintf(
"source_id=%d task_class_id=%d status=%s name=%q",
task.SourceID,
task.TaskClassID,
task.Status,
task.Name,
))
if len(samples) >= roughBuildSampleLimit {
break
}
}
return samples
}

View File

@@ -0,0 +1,21 @@
package agentnode
import (
"regexp"
"strings"
)
// listItemRe 匹配被粘连在一起的列表序号,用于正文归一化时自动补换行。
var listItemRe = regexp.MustCompile(`([^\n])([2-9][\.、]\s)`)
// normalizeSpeak 统一整理要展示给用户的正文。
func normalizeSpeak(speak string) string {
speak = strings.TrimSpace(speak)
if speak == "" {
return speak
}
if !strings.Contains(speak, "\n") {
speak = listItemRe.ReplaceAllString(speak, "$1\n$2")
}
return speak + "\n"
}

View File

@@ -0,0 +1,301 @@
package agentnode
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/pkg"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// UnifiedCompactInput 是统一压缩入口的参数。
//
// 设计说明:
// 1. 从 ExecuteNodeInput 中提取压缩所需的公共字段,消除对 Execute 的直接依赖;
// 2. 各节点Plan/Chat/Deliver构造此参数时从自己的 NodeInput 中提取对应字段;
// 3. StageName 和 StatusBlockID 用于区分日志来源和 SSE 状态推送。
type UnifiedCompactInput struct {
// Client 用于调用 LLM 压缩 msg1/msg2。
Client *llmservice.Client
// CompactionStore 用于持久化压缩摘要和 token 统计,为 nil 时跳过持久化。
CompactionStore agentmodel.CompactionStore
// FlowState 提供 userID / chatID / roundUsed 等定位信息。
FlowState *agentmodel.CommonState
// Emitter 用于推送压缩进度 SSE 事件。
Emitter *agentstream.ChunkEmitter
// StageName 标识当前阶段(如 "execute"/"plan"/"chat"/"deliver"),用于日志和缓存 key。
StageName string
// StatusBlockID 是 SSE 状态推送的 block ID各节点使用自己的 block ID。
StatusBlockID string
}
// compactUnifiedMessagesIfNeeded 检查统一消息结构的 token 预算,
// 超限时对 msg1历史对话和 msg2阶段工作区执行 LLM 压缩。
//
// 消息布局约定(由 buildUnifiedStageMessages 返回):
//
// [0] system — msg0: 系统规则 + 工具简表
// [1] assistant — msg1: 历史对话上下文
// [2] assistant — msg2: 阶段工作区Execute=ReAct Loop其余="暂无"
// [3] system — msg3: 阶段状态 + 记忆 + 指令
//
// 压缩策略:
// 1. msg1 超过可用预算一半时触发 LLM 压缩(合并已有摘要 + 新内容);
// 2. msg1 压缩后仍超限,则对 msg2 也做 LLM 压缩;
// 3. 压缩结果持久化到 CompactionStore下一轮可复用摘要避免重复计算。
func compactUnifiedMessagesIfNeeded(
ctx context.Context,
messages []*schema.Message,
input UnifiedCompactInput,
) []*schema.Message {
if input.FlowState == nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] FlowState is nil, skip token stats refresh", input.StageName)
return messages
}
// 1. 非严格 4 段式时,退化成按角色汇总的统计,确保 context_token_stats 仍然刷新。
if len(messages) != 4 {
breakdown := estimateFallbackStageTokenBreakdown(messages)
log.Printf(
"[COMPACT:%s] fallback token stats refresh: total=%d budget=%d count=%d (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget, len(messages),
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
)
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
return messages
}
// 2. 提取四条消息的文本内容。
msg0 := messages[0].Content
msg1 := messages[1].Content
msg2 := messages[2].Content
msg3 := messages[3].Content
// 3. Token 预算检查。
breakdown, overBudget, needCompactMsg1, needCompactMsg2 := pkg.CheckStageTokenBudget(msg0, msg1, msg2, msg3)
log.Printf(
"[COMPACT:%s] token budget check: total=%d budget=%d over=%v compactMsg1=%v compactMsg2=%v (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget, overBudget, needCompactMsg1, needCompactMsg2,
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
)
if !overBudget {
// 4. 未超限,记录 token 分布后直接返回。
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
return messages
}
// 5. msg1 压缩(历史对话 → LLM 摘要)。
if needCompactMsg1 {
msg1 = compactUnifiedMsg1(ctx, input, msg1)
messages[1].Content = msg1
// 压缩 msg1 后重算预算。
breakdown = pkg.EstimateStageMessagesTokens(msg0, msg1, msg2, msg3)
}
// 6. msg2 压缩(阶段工作区 → LLM 摘要)。
if needCompactMsg2 || breakdown.Total > pkg.StageTokenBudget {
msg2 = compactUnifiedMsg2(ctx, input, msg2)
messages[2].Content = msg2
breakdown = pkg.EstimateStageMessagesTokens(msg0, msg1, msg2, msg3)
}
// 7. 记录最终 token 分布。
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
log.Printf(
"[COMPACT:%s] after compaction: total=%d budget=%d (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget,
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
)
return messages
}
// estimateFallbackStageTokenBreakdown 在非统一 4 段式场景下按消息角色做近似统计。
//
// 步骤说明:
// 1. 先按消息类型汇总 token保证总量准确
// 2. 再把最后一个 user 消息尽量视作 msg3保留阶段指令语义
// 3. 其他历史内容归入 msg1 / msg2确保上下文统计不会因为结构不标准而断更。
func estimateFallbackStageTokenBreakdown(messages []*schema.Message) pkg.StageTokenBreakdown {
breakdown := pkg.StageTokenBreakdown{Budget: pkg.StageTokenBudget}
if len(messages) == 0 {
return breakdown
}
lastUserIndex := -1
for i := len(messages) - 1; i >= 0; i-- {
msg := messages[i]
if msg == nil {
continue
}
if msg.Role == schema.User {
lastUserIndex = i
break
}
}
for i, msg := range messages {
if msg == nil {
continue
}
tokens := pkg.EstimateMessageTokens(msg)
breakdown.Total += tokens
switch msg.Role {
case schema.System:
breakdown.Msg0 += tokens
case schema.User:
if i == lastUserIndex {
breakdown.Msg3 += tokens
} else {
breakdown.Msg1 += tokens
}
case schema.Tool:
breakdown.Msg2 += tokens
case schema.Assistant:
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
breakdown.Msg2 += tokens
} else {
breakdown.Msg1 += tokens
}
default:
breakdown.Msg1 += tokens
}
}
return breakdown
}
// compactUnifiedMsg1 对 msg1历史对话执行 LLM 压缩。
//
// 步骤化说明:
// 1. CompactionStore 为 nil 时跳过(测试环境 / 骨架期);
// 2. 先加载该阶段已有的压缩摘要,与当前 msg1 合并后调 LLM 压缩;
// 3. 压缩失败时降级为原始文本,不中断主流程;
// 4. 压缩成功后持久化新摘要,供下一轮复用。
func compactUnifiedMsg1(
ctx context.Context,
input UnifiedCompactInput,
msg1 string,
) string {
// 1. CompactionStore 为 nil 时无法加载/保存摘要,跳过压缩。
if input.CompactionStore == nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] CompactionStore is nil, skip msg1 compaction", input.StageName)
return msg1
}
// 2. 加载该阶段已有的压缩摘要(可能为空)。
existingSummary, _, err := input.CompactionStore.LoadStageCompaction(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, input.StageName)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] load existing compaction failed: %v, proceed without cache", input.StageName, err)
}
// 3. SSE: 压缩开始。
tokenBefore := pkg.EstimateTextTokens(msg1)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_start",
fmt.Sprintf("正在压缩对话历史(%d tokens...", tokenBefore),
false,
)
// 4. 调用 LLM 压缩:将 msg1 全文 + 已有摘要合并为一份紧凑摘要。
newSummary, err := agentprompt.CompactMsg1(ctx, input.Client, msg1, existingSummary)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] compact msg1 failed: %v", input.StageName, err)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
"对话历史压缩失败,使用原始文本",
false,
)
return msg1
}
// 5. SSE: 压缩完成。
tokenAfter := pkg.EstimateTextTokens(newSummary)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
fmt.Sprintf("对话历史已压缩:%d → %d tokens", tokenBefore, tokenAfter),
false,
)
// 6. 持久化压缩结果,下一轮可直接复用摘要。
if err := input.CompactionStore.SaveStageCompaction(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, input.StageName, newSummary, input.FlowState.RoundUsed); err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] save compaction failed: %v", input.StageName, err)
}
return newSummary
}
// compactUnifiedMsg2 对 msg2阶段工作区执行 LLM 压缩。
//
// 步骤化说明:
// 1. 非 Execute 阶段的 msg2 通常是"暂无",压缩无意义但不会出错;
// 2. Execute 阶段的 msg2 包含 ReAct loop 记录,压缩可显著节省 token
// 3. 压缩失败时降级为原始文本,不中断主流程。
func compactUnifiedMsg2(
ctx context.Context,
input UnifiedCompactInput,
msg2 string,
) string {
// 1. SSE: 压缩开始。
tokenBefore := pkg.EstimateTextTokens(msg2)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_start",
fmt.Sprintf("正在压缩执行记录(%d tokens...", tokenBefore),
false,
)
// 2. 调用 LLM 压缩。
compressed, err := agentprompt.CompactMsg2(ctx, input.Client, msg2)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] compact msg2 failed: %v", input.StageName, err)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
"执行记录压缩失败,使用原始文本",
false,
)
return msg2
}
// 3. SSE: 压缩完成。
tokenAfter := pkg.EstimateTextTokens(compressed)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
fmt.Sprintf("执行记录已压缩:%d → %d tokens", tokenBefore, tokenAfter),
false,
)
return compressed
}
// saveUnifiedTokenStats 持久化当前 token 分布到 DB。
//
// 步骤化说明:
// 1. CompactionStore 为 nil 时跳过(测试环境 / 骨架期);
// 2. 序列化失败只记日志,不中断主流程;
// 3. 写入失败只记日志,不中断主流程。
func saveUnifiedTokenStats(
ctx context.Context,
input UnifiedCompactInput,
breakdown pkg.StageTokenBreakdown,
) {
if input.CompactionStore == nil || input.FlowState == nil {
return
}
statsJSON, err := json.Marshal(breakdown)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] marshal token stats failed: %v", input.StageName, err)
return
}
if err := input.CompactionStore.SaveContextTokenStats(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, string(statsJSON)); err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] save token stats failed: %v", input.StageName, err)
}
}

View File

@@ -0,0 +1,37 @@
package agentnode
import (
"context"
"log"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// persistVisibleAssistantMessage 负责把“真正要展示给用户”的 assistant 文本交给 service 层持久化。
//
// 职责边界:
// 1. 只处理可见的 assistant 消息,不处理内部纠错提示、工具调用结果和纯状态文案;
// 2. 持久化失败只记日志,不反向中断节点主流程,避免“已经对外输出但后端补写失败”时把用户请求打断;
// 3. 具体的 Redis / MySQL / 乐观缓存写入由 service 回调统一完成。
func persistVisibleAssistantMessage(
ctx context.Context,
persist agentmodel.PersistVisibleMessageFunc,
state *agentmodel.CommonState,
msg *schema.Message,
) {
if persist == nil || state == nil || msg == nil {
return
}
role := strings.TrimSpace(string(msg.Role))
content := strings.TrimSpace(msg.Content)
if role != string(schema.Assistant) || content == "" {
return
}
if err := persist(ctx, state, msg); err != nil {
log.Printf("[WARN] persist visible assistant message failed chat=%s phase=%s err=%v", state.ConversationID, state.Phase, err)
}
}

View File

@@ -0,0 +1,241 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// buildStageMessages 组装某个阶段通用的 messages。
//
// 消息排列策略(利用 LLM 近因效应):
// 1. system prompt角色 + 阶段规则)— 始终最顶部,定义基本身份;
// 2. tool schemas能力边界— 稳定参考信息,放在 history 前即可;
// 3. history对话历史、工具调用、修正反馈— 按时间顺序排列;
// 4. pinned blocks当前计划、当前步骤、粗排结果等最新约束— 紧贴 user prompt
// 利用近因效应让 LLM 优先关注本轮最相关的约束,而非被历史消息分散注意力;
// 5. user prompt阶段性指令— 始终在末尾,是本轮回答的核心触发。
func buildStageMessages(stageSystemPrompt string, ctx *agentmodel.ConversationContext, runtimeUserPrompt string) []*schema.Message {
messages := make([]*schema.Message, 0, 4)
// 1. 合并 system prompt基础角色约束 + 阶段规则,始终在最顶部。
mergedSystemPrompt := mergeSystemPrompts(ctx, stageSystemPrompt)
if mergedSystemPrompt != "" {
messages = append(messages, schema.SystemMessage(mergedSystemPrompt))
}
// 2. 工具摘要:稳定参考信息,放在 history 前即可。
if toolText := renderToolSchemas(ctx); toolText != "" {
messages = append(messages, schema.SystemMessage(toolText))
}
// 3. 对话历史:按时间顺序,包含工具调用结果和修正反馈。
if ctx != nil {
history := ctx.HistorySnapshot()
if len(history) > 0 {
// 兼容旧快照:裸 Tool 消息(无 ToolCallID违反 OpenAI 兼容 API 格式约束,
// 会触发 API 拒绝请求导致连接断开。
// 这里将裸 Tool 消息降级为 User 消息,保证向后兼容。
for i, msg := range history {
if msg.Role == schema.Tool && msg.ToolCallID == "" {
history[i] = &schema.Message{
Role: schema.User,
Content: fmt.Sprintf("[工具执行结果]\n%s", msg.Content),
}
}
}
messages = append(messages, history...)
}
}
// 4. 置顶上下文块:当前计划、当前步骤、粗排结果等最新约束。
// 放在 history 之后、user prompt 之前,利用 LLM 近因效应提升对最新约束的注意力。
if pinnedText := renderPinnedBlocks(ctx); pinnedText != "" {
messages = append(messages, schema.SystemMessage(pinnedText))
}
// 5. 阶段性用户提示词:始终在末尾,是本轮回答的核心触发。
runtimeUserPrompt = strings.TrimSpace(runtimeUserPrompt)
if runtimeUserPrompt != "" {
messages = append(messages, schema.UserMessage(runtimeUserPrompt))
}
return messages
}
// renderStateSummary 把当前流程状态渲染成简洁文本。
func renderStateSummary(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil {
return "当前状态state 缺失,请先做兜底处理。"
}
var sb strings.Builder
current, total := state.PlanProgress()
sb.WriteString(fmt.Sprintf("当前阶段:%s\n", state.Phase))
sb.WriteString(fmt.Sprintf("当前轮次:%d/%d\n", state.RoundUsed, state.MaxRounds))
if state.HasTerminalOutcome() && state.TerminalOutcome != nil {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("终止结果:%s\n", state.TerminalOutcome.Status))
if strings.TrimSpace(state.TerminalOutcome.Stage) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("终止阶段:%s\n", state.TerminalOutcome.Stage))
}
if strings.TrimSpace(state.TerminalOutcome.Code) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("终止代码:%s\n", state.TerminalOutcome.Code))
}
if strings.TrimSpace(state.TerminalOutcome.UserMessage) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("终止说明:%s\n", state.TerminalOutcome.UserMessage))
}
}
if !state.HasPlan() {
sb.WriteString("当前完整 plan暂无。\n")
} else {
sb.WriteString("当前完整 plan\n")
for i, step := range state.PlanSteps {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("%d. %s\n", i+1, strings.TrimSpace(step.Content)))
if strings.TrimSpace(step.DoneWhen) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf(" 完成判定:%s\n", strings.TrimSpace(step.DoneWhen)))
}
}
if step, ok := state.CurrentPlanStep(); ok {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("当前步骤进度:%d/%d\n", current, total))
sb.WriteString("当前步骤内容:\n")
sb.WriteString(strings.TrimSpace(step.Content))
sb.WriteString("\n")
if strings.TrimSpace(step.DoneWhen) != "" {
sb.WriteString("当前步骤完成判定:\n")
sb.WriteString(strings.TrimSpace(step.DoneWhen))
sb.WriteString("\n")
}
} else {
sb.WriteString("当前步骤进度:暂时无有效当前步骤。\n")
}
}
// 渲染任务类约束元数据(如有),帮助 LLM 了解排程范围和策略,避免追问已有信息。
if len(state.TaskClasses) > 0 {
sb.WriteString("\n本次排课涉及的任务类约束\n")
for _, tc := range state.TaskClasses {
line := fmt.Sprintf("- [ID=%d] %s策略=%s总时段预算=%d", tc.ID, tc.Name, tc.Strategy, tc.TotalSlots)
if tc.StartDate != "" || tc.EndDate != "" {
line += fmt.Sprintf(",日期范围=%s ~ %s", tc.StartDate, tc.EndDate)
}
if tc.SubjectType != "" || tc.DifficultyLevel != "" || tc.CognitiveIntensity != "" {
line += fmt.Sprintf(",语义画像=%s/%s/%s",
defaultSemanticValue(tc.SubjectType),
defaultSemanticValue(tc.DifficultyLevel),
defaultSemanticValue(tc.CognitiveIntensity),
)
}
if tc.AllowFillerCourse {
line += ",允许嵌入水课"
}
if len(tc.ExcludedSlots) > 0 {
line += fmt.Sprintf(",排除时段=%v", tc.ExcludedSlots)
}
if len(tc.ExcludedDaysOfWeek) > 0 {
line += fmt.Sprintf(",排除星期=%v", tc.ExcludedDaysOfWeek)
}
sb.WriteString(line + "\n")
}
}
return sb.String()
}
func defaultSemanticValue(value string) string {
trimmed := strings.TrimSpace(value)
if trimmed == "" {
return "未标注"
}
return trimmed
}
// renderPinnedBlocks 把 ConversationContext 中的置顶块渲染成独立的 system 文本。
func renderPinnedBlocks(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
if ctx == nil {
return ""
}
blocks := ctx.PinnedBlocksSnapshot()
if len(blocks) == 0 {
return ""
}
var sb strings.Builder
sb.WriteString("以下是后端置顶注入的上下文,请优先遵守:\n")
for _, block := range blocks {
title := strings.TrimSpace(block.Title)
if title == "" {
title = strings.TrimSpace(block.Key)
}
if title != "" {
sb.WriteString("【")
sb.WriteString(title)
sb.WriteString("】\n")
}
sb.WriteString(strings.TrimSpace(block.Content))
sb.WriteString("\n")
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
// renderToolSchemas 把工具摘要渲染成独立文本块。
func renderToolSchemas(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
if ctx == nil {
return ""
}
schemas := ctx.ToolSchemasSnapshot()
if len(schemas) == 0 {
return ""
}
var sb strings.Builder
sb.WriteString("以下是当前可用工具摘要,仅供你在规划时参考能力边界:\n")
for _, item := range schemas {
name := strings.TrimSpace(item.Name)
desc := strings.TrimSpace(item.Desc)
schemaText := strings.TrimSpace(item.SchemaText)
if name != "" {
sb.WriteString("- 工具名:")
sb.WriteString(name)
sb.WriteString("\n")
}
if desc != "" {
sb.WriteString(" 说明:")
sb.WriteString(desc)
sb.WriteString("\n")
}
if schemaText != "" {
sb.WriteString(" 参数摘要:")
sb.WriteString(schemaText)
sb.WriteString("\n")
}
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
func mergeSystemPrompts(ctx *agentmodel.ConversationContext, stageSystemPrompt string) string {
base := ""
if ctx != nil {
base = strings.TrimSpace(ctx.SystemPrompt)
}
stageSystemPrompt = strings.TrimSpace(stageSystemPrompt)
switch {
case base == "" && stageSystemPrompt == "":
return ""
case base == "":
return stageSystemPrompt
case stageSystemPrompt == "":
return base
default:
return base + "\n\n" + stageSystemPrompt
}
}

View File

@@ -0,0 +1,169 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
"time"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const chatRoutingSystemPrompt = `
你是 SmartMate 的聊天路由助手。SmartMate 是时伴SmartMate的中文 AI 排程伙伴,面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助;它擅长日程安排、任务管理与学习规划,但不只会做排程。你的回复必须以路由控制码开头,控制码后紧跟用户可见的内容。
路由规则:
- direct_reply纯闲聊、简单问答、轻量生活建议、打招呼、感谢等不需要工具、也不需要长链路思考的请求。控制码后直接输出完整回复。
- quick_task用户明确想记录/添加一个待办或提醒(如"记一下""提醒我""帮我记"),或查看/筛选任务列表(如"我有什么任务""待办清单""最近急事""今天/明天/本周有什么事要做")。该路由走轻量快捷路径,延迟低、废话少。控制码后不要输出任何内容。
- execute需要用工具处理的日程编排请求明确查课表/日程块、移动课程、排课等),但不需要先制定计划。控制码后输出简短确认。
- deep_answer复杂问题但不需要工具如分析建议、知识解释、方案比较、深度讨论等需要深度思考后回答。控制码后不要输出任何占位过渡语后端会直接进入第二次正式回答。
- plan用户明确要求先制定计划或涉及多阶段复杂规划。控制码后输出简短确认。
quick_task 判别要点:
- 用户明确要"记/添加/提醒"一个待办 → quick_task
- 用户要查看/筛选/列出任务清单 → quick_task
- 用户问"今天/明天/本周有什么待办/任务/事情要做"这类时间窗任务查询 → quick_task
- 用户明确在查课表/日程块、排课、移动安排 → execute
- 但如果用户同时提了日程排布(如"把明天的课调一下,再记一下周五开会"),混合操作走 execute
- 如果信息不足(如"帮我记一下"但没说记什么),走 direct_reply 追问
任务类设计路由要点:
- 普通"创建/修改任务类配置task class"默认走 execute由 execute 负责补字段与写入)。
- 仅当用户明确要"补课程学习资料/学习建议/学习路径(需要外部知识)"时,走 plan后续可使用 web_search
- 考试时间、DDL、课程具体时间安排、个人可用时段等时间信息必须向用户本人确认不能作为 web 搜索补齐目标。
通用回答约束:
- 非日程、非任务类问题,只要不需要工具,也应当正常回答。
- 不要因为用户的问题不涉及排程,就说自己“只能处理日程/任务安排”。
- 不要把普通问答、生活建议、开放式讨论,硬拐成排程请求。
- route=direct_reply 时,控制码后的可见内容应直接回应用户问题,而不是先讲能力边界。
- route=deep_answer 时,只输出控制码即可,不要补“让我想想”“这是个好问题”之类的占位话术。
粗排判断:当用户意图包含"批量安排/排课/把任务类排进日程"等批量调度需求时,可设置 rough_build=true后端会结合真实请求范围决定是否真正进入粗排。
二次粗排约束(强约束):
- 若上下文已出现 rough_build_done且用户未明确要求"重新粗排/从头重排",必须设置 rough_build=false。
- "移动/微调/优化/均匀化/调顺序"等请求默认视为 refine不得再次触发 rough build。
粗排后微调判断:
- 仅当 rough_build=true 时才判断 refine。
- 默认策略首次粗排完成后应进入微调refine=true按中位标准做主动优化。
- 仅当用户明确表达"只要初稿/先排进去别优化/先不微调/排完就收口"时,才设 refine=false。
顺序授权判断:
- reorder 仅在用户明确说明"允许打乱顺序/顺序不重要"时才为 true。
- 用户明确要求"保持顺序/不要打乱"时必须为 false。
- 若用户未明确提及顺序,一律为 false。
深度思考判断:
- thinking 仅在 route=execute 时有效。
- 当用户请求涉及复杂推理、多条件约束、需要深度分析后才能执行的操作时,设 thinking=true。
- 简单查询、单步操作设 thinking=false。
输出格式(严格两段式):
第一段(控制码,用户不可见,后端会截取):
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="direct_reply|execute|deep_answer|plan|quick_task" rough_build="false" refine="false" reorder="false" thinking="false"/>
第二段(紧接控制码之后,用户可见):
根据路由输出对应内容。
属性说明(仅 route=execute 时有效,其余路由省略这些属性):
- rough_build是否需要粗排
- refine粗排后是否需要微调
- reorder是否允许打乱顺序
- thinking后续执行阶段是否需要深度思考
合法示例:
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="direct_reply"/>
当然可以,我先直接回答你这个问题。
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="quick_task"/>
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="execute"/>
好的,我来帮你看看今天的安排。
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="execute" rough_build="true" refine="false" reorder="false" thinking="false"/>
好的,我来帮你排课。
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="execute" rough_build="true" refine="true" reorder="false" thinking="true"/>
好的,我来帮你排课并按你的偏好做微调。
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="deep_answer"/>
<SMARTFLOW_ROUTE nonce="给定nonce" route="plan"/>
明白,我来帮你制定一个完整的学习计划。
禁止输出任何 JSON、markdown 代码块或额外解释。nonce 必须精确使用给定值。
`
// BuildChatRoutingSystemPrompt 返回路由阶段的系统提示词。
func BuildChatRoutingSystemPrompt() string {
return strings.TrimSpace(chatRoutingSystemPrompt)
}
// BuildChatRoutingMessages 组装路由阶段的 messages。
func BuildChatRoutingMessages(ctx *agentmodel.ConversationContext, userInput string, state *agentmodel.CommonState, nonce string) []*schema.Message {
return buildUnifiedStageMessages(
ctx,
StageMessagesConfig{
SystemPrompt: BuildChatRoutingSystemPrompt(),
Msg1Content: buildChatConversationMessage(ctx),
Msg2Content: buildChatRoutingWorkspace(ctx),
Msg3Suffix: BuildChatRoutingUserPrompt(userInput, nonce),
Msg3Role: schema.User,
},
)
}
// BuildChatRoutingUserPrompt 构造路由阶段的用户提示词。
func BuildChatRoutingUserPrompt(userInput string, nonce string) string {
var sb strings.Builder
sb.WriteString(fmt.Sprintf("nonce=%s\n", nonce))
sb.WriteString(fmt.Sprintf("当前时间=%s\n", time.Now().In(time.Local).Format("2006-01-02 15:04")))
sb.WriteString("\n请基于最近真实对话和本轮输入选择最合适的路由并严格按系统约定输出控制码。\n")
trimmedInput := strings.TrimSpace(userInput)
if trimmedInput != "" {
sb.WriteString("\n用户本轮输入\n")
sb.WriteString(trimmedInput)
sb.WriteString("\n")
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
// --- 深度回答 prompt ---
const deepAnswerSystemPrompt = `
你是 SmartMate 的深度分析助手。SmartMate 是时伴SmartMate的中文 AI 排程伙伴;即使问题与日程、任务无关,只要不需要工具,你也应当认真分析后给出详细、有价值的回答。
请遵守以下规则:
1. 优先回答用户真实问题,不要把普通问答硬拐回排程、任务或计划制定。
2. 充分利用上下文中已有的信息(历史对话、记忆、任务类约束、日程数据等),但不要无关硬套。
3. 如果缺少关键信息,在回答中说明需要哪些额外信息。
4. 直接输出你的回答,不要输出 JSON。
`
// BuildDeepAnswerSystemPrompt 返回深度回答阶段的系统提示词。
func BuildDeepAnswerSystemPrompt() string {
return strings.TrimSpace(deepAnswerSystemPrompt)
}
// BuildDeepAnswerMessages 组装深度回答阶段的 messages。
func BuildDeepAnswerMessages(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext, userInput string) []*schema.Message {
return buildUnifiedStageMessages(
ctx,
StageMessagesConfig{
SystemPrompt: BuildDeepAnswerSystemPrompt(),
Msg1Content: buildChatConversationMessage(ctx),
Msg2Content: buildDeepAnswerWorkspace(),
Msg3Suffix: buildDeepAnswerUserPrompt(userInput),
Msg3Role: schema.User,
},
)
}
func buildDeepAnswerUserPrompt(userInput string) string {
trimmedInput := strings.TrimSpace(userInput)
if trimmedInput != "" {
return trimmedInput
}
return "请直接回答用户刚才的问题。"
}

View File

@@ -0,0 +1,33 @@
package agentprompt
import (
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
// buildChatConversationMessage 生成 chat / deep_answer 共用的真实对话视图。
func buildChatConversationMessage(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
return buildConversationHistoryMessage(ctx, "真实对话记录")
}
// buildChatRoutingWorkspace 渲染 chat 路由节点的轻量补充区。
//
// 设计说明:
// 1. chat 只保留与路由判断直接相关的最小流程标记;
// 2. rough_build_done 仍需显式暴露,否则路由层会丢掉“不要重复粗排”的关键信号;
// 3. 不再展示轮次、阶段锚点、ReAct 摘要等 execute 专属信息。
func buildChatRoutingWorkspace(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
lines := []string{"路由补充:"}
if hasExecuteRoughBuildDone(ctx) {
lines = append(lines, "- 已存在 rough_build_done除非用户明确要求重新粗排否则不要再次触发 rough_build。")
} else {
lines = append(lines, "- 暂无额外流程标记。")
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// buildDeepAnswerWorkspace 渲染 deep_answer 节点的轻量工作区。
func buildDeepAnswerWorkspace() string {
return "回答补充:请直接延续最近对话,聚焦回答用户本轮问题。"
}

View File

@@ -0,0 +1,62 @@
package agentprompt
import (
"context"
"fmt"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const compactMsg1SystemPrompt = `你是一个对话压缩助手。你的任务是将以下多轮对话历史压缩为一段简洁的结构化摘要。
要求:
1. 保留用户的核心诉求和意图(原文关键词不要丢失)
2. 保留所有已确认的约束条件和规则
3. 保留关键操作决策和结果(比如排程相关的调整结果)
4. 保留用户偏好的重要信息
5. 去除冗余和重复信息
6. 按要点列出,每条一行
直接输出压缩后的摘要,不要输出其他内容。`
// CompactMsg1 将 msg1历史对话压缩为摘要。
// existingSummary 不为空时表示已有旧摘要,需要合并压缩。
func CompactMsg1(
ctx context.Context,
client *llmservice.Client,
historyText string,
existingSummary string,
) (string, error) {
var userContent string
if existingSummary != "" {
userContent = fmt.Sprintf(`已有压缩摘要:
%s
新增的对话记录:
%s
请将以上两部分合并为一份更紧凑的摘要。`, existingSummary, historyText)
} else {
userContent = fmt.Sprintf(`对话历史:
%s
请压缩以上对话历史。`, historyText)
}
messages := []*schema.Message{
schema.SystemMessage(compactMsg1SystemPrompt),
schema.UserMessage(userContent),
}
result, err := client.GenerateText(ctx, messages, llmservice.GenerateOptions{
MaxTokens: 4000,
})
if err != nil {
return "", fmt.Errorf("compact msg1 LLM call failed: %w", err)
}
if result == nil || result.Text == "" {
return "", fmt.Errorf("compact msg1 LLM returned empty result")
}
return result.Text, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,49 @@
package agentprompt
import (
"context"
"fmt"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const compactMsg2SystemPrompt = `你是一个执行记录压缩助手。你的任务是将以下 ReAct 执行循环记录压缩为简洁摘要。
要求:
1. 保留每个工具调用的关键返回值尤其是包含排程数据的JSON
2. 保留执行路径(哪些操作成功了,哪些失败了)
3. 保留当前执行进度(正在做什么,下一步要做什么)
4. 去除重复的工具调用结果
5. 按时间顺序组织,每条一行
直接输出压缩后的摘要,不要输出其他内容。`
// CompactMsg2 将 msg2ReAct Loop 记录)的早期部分压缩为摘要。
// recentText 是保留的近期记录原文,不参与压缩。
func CompactMsg2(
ctx context.Context,
client *llmservice.Client,
earlyLoopText string,
) (string, error) {
userContent := fmt.Sprintf(`早期的 ReAct 执行记录:
%s
请压缩以上执行记录,保留关键信息。`, earlyLoopText)
messages := []*schema.Message{
schema.SystemMessage(compactMsg2SystemPrompt),
schema.UserMessage(userContent),
}
result, err := client.GenerateText(ctx, messages, llmservice.GenerateOptions{
MaxTokens: 4000,
})
if err != nil {
return "", fmt.Errorf("compact msg2 LLM call failed: %w", err)
}
if result == nil || result.Text == "" {
return "", fmt.Errorf("compact msg2 LLM returned empty result")
}
return result.Text, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,37 @@
package agentprompt
import (
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
// buildConversationHistoryMessage 将“真实对话流”渲染成节点可直接复用的 msg1。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责把 user + assistant speak 组织成稳定文本;
// 2. 不拼接 tool_call / tool observation这些不属于“真实对话”
// 3. 不做长度裁剪,长度预算交给统一压缩层处理。
func buildConversationHistoryMessage(ctx *agentmodel.ConversationContext, title string) string {
title = strings.TrimSpace(title)
if title == "" {
title = "真实对话记录"
}
lines := []string{title + ""}
if ctx == nil {
lines = append(lines, "暂无。")
return strings.Join(lines, "\n")
}
turns := CollectConversationTurns(ctx.HistorySnapshot())
if len(turns) == 0 {
lines = append(lines, "暂无。")
return strings.Join(lines, "\n")
}
for _, turn := range turns {
lines = append(lines, turn.Role+": \""+turn.Content+"\"")
}
return strings.Join(lines, "\n")
}

View File

@@ -0,0 +1,78 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const deliverSystemPrompt = `
你是 SmartMate 的交付器。你的职责是基于原始计划和执行历史,生成一份简洁、诚实的任务完成总结。
请遵守以下规则:
1. 只基于已有历史和计划状态生成总结,不要编造未执行的操作。
2. 如果所有步骤都已完成,请自然概括每一步的主要成果。
3. 如果流程因轮次耗尽或主动终止而提前结束,请如实说明当前进度与未完成部分。
4. 使用自然、友好的语气,不要机械罗列工具过程。
5. 如果用户后续还需要继续操作,可以给出一句简短建议。
6. 只输出总结文本,不要输出 JSON也不要输出 markdown 标题。
你会看到:
- 原始计划步骤及完成进度
- 最近真实对话
- 当前流程的收口状态`
// BuildDeliverSystemPrompt 返回交付阶段系统提示词。
func BuildDeliverSystemPrompt() string {
return strings.TrimSpace(deliverSystemPrompt)
}
// BuildDeliverMessages 组装交付阶段 messages。
func BuildDeliverMessages(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) []*schema.Message {
roughBuildPrefix := buildDeliverRoughBuildPrefix(ctx, state)
return buildUnifiedStageMessages(
ctx,
StageMessagesConfig{
SystemPrompt: BuildDeliverSystemPrompt(),
Msg1Content: buildDeliverConversationMessage(ctx),
Msg2Content: buildDeliverWorkspace(state, ctx),
Msg3Prefix: roughBuildPrefix,
Msg3Suffix: BuildDeliverUserPrompt(state, ctx),
Msg3Role: schema.User,
},
)
}
// BuildDeliverUserPrompt 构造交付阶段的用户提示词。
func BuildDeliverUserPrompt(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
var sb strings.Builder
sb.WriteString("请基于最近对话和交付工作区,生成一段自然、诚实的完成总结。\n")
if state == nil || !state.HasPlan() {
if hasExecuteRoughBuildDone(ctx) {
sb.WriteString("当前没有正式计划,但本轮已经完成粗排,请结合粗排补充和任务类详情总结粗排结果,不要把它说成正式完结。\n")
} else {
sb.WriteString("当前没有正式计划,请只概括本次互动,不要编造成果。\n")
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
completed := countCompletedPlanSteps(state)
total := len(state.PlanSteps)
if state.IsExhaustedTerminal() {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("注意:任务因轮次耗尽提前结束,当前已完成 %d/%d 步。\n", completed, total))
sb.WriteString("请如实说明已完成与未完成的部分,并给出一句继续建议。\n")
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
if state.IsAborted() {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("注意:流程已被主动终止,当前已完成 %d/%d 步。\n", completed, total))
sb.WriteString("请如实说明停在何处,以及用户若想继续应如何衔接。\n")
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
sb.WriteString("若计划已正常完成,请概括整体成果;若仍有未完成步骤,也必须如实说明。\n")
return strings.TrimSpace(sb.String())
}

View File

@@ -0,0 +1,145 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
// buildDeliverConversationMessage 生成 deliver 节点看到的轻量历史提示。
//
// 职责边界:
// 1. 这里不再承载完整历史,也不再把旧轮次对话重新灌回 deliver
// 2. 真正可供收口的本轮 execute 窗口放到 msg2由工作区统一呈现
// 3. 这里只给模型一个明确提示:历史已经折叠,请不要主动回顾旧轮次。
func buildDeliverConversationMessage(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
return "历史视图:已折叠到交付工作区的本轮 execute 窗口,请仅依据 msg2 收口,不要回顾旧轮次。"
}
// buildDeliverRoughBuildPrefix 构造 deliver 在“粗排已完成”场景下的专属前缀。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只负责把粗排相关的任务类信息补进 msg3 前缀,不改写交付总结本身;
// 2. 只有在上下文里明确存在 rough_build_done 时才注入,避免普通交付场景被额外信息污染;
// 3. 这段前缀用于补齐第一次粗排没有正式计划时的任务类详情,优先让 deliver 看到 task_class_ids 和任务类约束。
func buildDeliverRoughBuildPrefix(ctx *agentmodel.ConversationContext, state *agentmodel.CommonState) string {
if !hasExecuteRoughBuildDone(ctx) {
return ""
}
lines := []string{
"粗排补充信息:",
"- 本轮已经完成粗排,相关任务类已进入 suggested/existing不要把它们说成正式计划。",
}
if taskClassIDs := renderPlanTaskClassIDs(state); taskClassIDs != "" {
lines = append(lines, "- "+taskClassIDs)
}
if taskClassMeta := renderPlanTaskClassMeta(state); taskClassMeta != "" {
lines = append(lines, "任务类详情:")
lines = append(lines, taskClassMeta)
}
if state == nil || !state.HasPlan() {
lines = append(lines, "- 当前没有正式计划,请把这批任务类的粗排结果作为总结重点。")
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// buildDeliverWorkspace 渲染 deliver 节点自己的结果态工作区。
//
// 设计说明:
// 1. 先保留 deliver 原本依赖的结果态信息terminal outcome、计划进度、步骤简表
// 2. 再把基于 execute_loop_closed 切出来的“本轮 execute 窗口”拼到 msg2作为唯一的本轮事实视图
// 3. 没有正式计划时也保留 execute 窗口,保证 deliver 仍能基于当前轮活跃上下文诚实收口。
func buildDeliverWorkspace(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
lines := []string{"交付工作区:"}
if state == nil {
lines = append(lines, "- 当前缺少流程状态,请仅基于可见结果态与本轮 execute 窗口诚实收口。")
lines = append(lines, "", buildDeliverExecuteWindow(ctx))
return strings.Join(lines, "\n")
}
lines = append(lines, renderDeliverTerminalSummary(state))
if !state.HasPlan() {
lines = append(lines, "- 当前没有正式计划,请只概括本次互动。")
lines = append(lines, "", buildDeliverExecuteWindow(ctx))
return strings.Join(lines, "\n")
}
total := len(state.PlanSteps)
completed := countCompletedPlanSteps(state)
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- 计划进度:已完成 %d/%d 步。", completed, total))
lines = append(lines, "计划步骤:")
lines = append(lines, renderDeliverStepOutline(state, completed))
lines = append(lines, "", buildDeliverExecuteWindow(ctx))
return strings.Join(lines, "\n")
}
// renderDeliverTerminalSummary 返回 deliver 节点需要知道的收口状态。
func renderDeliverTerminalSummary(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil || !state.HasTerminalOutcome() || state.TerminalOutcome == nil {
return "- 当前没有正式终止结果,请按最近对话和计划进度自然总结。"
}
outcome := state.TerminalOutcome
line := fmt.Sprintf("- 收口状态:%s", outcome.Status)
if stage := strings.TrimSpace(outcome.Stage); stage != "" {
line += fmt.Sprintf(";阶段:%s", stage)
}
if msg := strings.TrimSpace(outcome.UserMessage); msg != "" {
line += fmt.Sprintf(";用户提示:%s", msg)
}
return line
}
// renderDeliverStepOutline 生成 deliver 节点使用的步骤简表。
func renderDeliverStepOutline(state *agentmodel.CommonState, completed int) string {
if state == nil || len(state.PlanSteps) == 0 {
return "- 暂无。"
}
lines := make([]string, 0, len(state.PlanSteps))
for i, step := range state.PlanSteps {
status := "未完成"
if i < completed {
status = "已完成"
}
content := strings.TrimSpace(step.Content)
if content == "" {
content = "(步骤正文为空)"
}
line := fmt.Sprintf("%d. [%s] %s", i+1, status, content)
if doneWhen := strings.TrimSpace(step.DoneWhen); doneWhen != "" {
line += fmt.Sprintf(" | 完成判定:%s", doneWhen)
}
lines = append(lines, line)
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// countCompletedPlanSteps 统计当前已经完成的计划步骤数。
func countCompletedPlanSteps(state *agentmodel.CommonState) int {
if state == nil {
return 0
}
total := len(state.PlanSteps)
if total == 0 {
return 0
}
if state.CurrentStep <= 0 {
if state.IsCompleted() {
return total
}
return 0
}
if state.CurrentStep >= total {
return total
}
return state.CurrentStep
}

View File

@@ -0,0 +1,103 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const deliverHistoryKindExecuteLoopClosed = "execute_loop_closed"
// sliceHistoryAfterLastExecuteLoopClosed 基于最后一个 execute_loop_closed 标记切出当前活跃窗口。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先读取完整 history 快照,避免直接在 ConversationContext 原地切片,减少后续调用方误改底层数组的风险;
// 2. 从后往前找最后一个 execute_loop_closed确保拿到的是“最近一次已正常收口”的边界
// 3. 命中边界后只返回边界之后的消息,这样 deliver 看到的就是当前活跃轮次;
// 4. 若完全没有边界,说明会话尚未形成稳定闭环,此时退回全量 history避免误丢当前活跃上下文。
func sliceHistoryAfterLastExecuteLoopClosed(ctx *agentmodel.ConversationContext) []*schema.Message {
if ctx == nil {
return nil
}
history := ctx.HistorySnapshot()
if len(history) == 0 {
return nil
}
cut := -1
for i := len(history) - 1; i >= 0; i-- {
if isDeliverExecuteLoopClosedMarker(history[i]) {
cut = i
break
}
}
if cut < 0 {
return history
}
if cut+1 >= len(history) {
return nil
}
return history[cut+1:]
}
// isDeliverExecuteLoopClosedMarker 判断一条历史消息是否为 execute loop 正常收口边界。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只识别 prompt 层真正关心的 execute_loop_closed 标记;
// 2. 不负责推断其他中断/恢复语义,避免把 confirm/ask_user 等同一轮过程误判成新边界;
// 3. 若消息结构不完整,则统一按“非边界”处理,保证切窗策略保守可回退。
func isDeliverExecuteLoopClosedMarker(msg *schema.Message) bool {
if msg == nil || msg.Extra == nil {
return false
}
kind, ok := msg.Extra[executeHistoryKindKey].(string)
if !ok {
return false
}
return strings.TrimSpace(kind) == deliverHistoryKindExecuteLoopClosed
}
// buildDeliverExecuteWindow 基于当前活跃 history 窗口渲染 deliver 节点要看的执行事实视图。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先按 execute_loop_closed 切掉旧轮次,只保留当前仍活跃的执行窗口;
// 2. 再分别抽取“本轮真实对话流”和“本轮 ReAct 工具事实链”,避免 deliver 回看旧 deliver 总结;
// 3. 若本轮还没有工具调用,也要明确告诉模型“当前无工具事实”,避免它擅自脑补;
// 4. 整段文本只服务 deliver.msg2不改变四段式骨架也不回写任何状态。
func buildDeliverExecuteWindow(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
lines := []string{"本轮 execute 窗口:"}
historyWindow := sliceHistoryAfterLastExecuteLoopClosed(ctx)
if len(historyWindow) == 0 {
lines = append(lines, "- 当前没有可用的本轮执行窗口,请仅依据结果态工作区诚实收口。")
return strings.Join(lines, "\n")
}
turns := collectExecuteConversationTurns(historyWindow)
if len(turns) == 0 {
lines = append(lines, "- 本轮对话流:暂无。")
} else {
lines = append(lines, "本轮对话流:")
for _, turn := range turns {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- %s: %q", turn.Role, turn.Content))
}
}
loops := collectExecuteLoopRecords(historyWindow)
if len(loops) == 0 {
lines = append(lines, "- 本轮 ReAct 记录:暂无工具调用。")
return strings.Join(lines, "\n")
}
lines = append(lines, "本轮 ReAct 记录:")
for i, loop := range loops {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("%d. thought/reason%s", i+1, loop.Thought))
lines = append(lines, fmt.Sprintf(" tool_call%s", renderExecuteToolCallText(loop.ToolName, loop.ToolArgs)))
lines = append(lines, fmt.Sprintf(" observation%s", loop.Observation))
}
return strings.Join(lines, "\n")
}

View File

@@ -0,0 +1,137 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// BuildExecuteSystemPrompt 返回执行阶段系统提示词(有 plan 模式)。
func BuildExecuteSystemPrompt() string {
return buildExecutePromptWithFormatGuard(executeSystemPromptBaseWithPlan)
}
// BuildExecuteReActSystemPrompt 返回执行阶段系统提示词(自由执行模式)。
func BuildExecuteReActSystemPrompt() string {
return buildExecutePromptWithFormatGuard(executeSystemPromptBaseReAct)
}
// BuildExecuteMessages 组装执行阶段消息。
func BuildExecuteMessages(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) []*schema.Message {
if state != nil && state.HasPlan() {
return buildExecuteStageMessages(
BuildExecuteSystemPrompt(),
state,
ctx,
buildExecuteStrictJSONUserPromptWithPlan(state),
)
}
return buildExecuteStageMessages(
BuildExecuteReActSystemPrompt(),
state,
ctx,
buildExecuteStrictJSONUserPrompt(),
)
}
// buildExecuteStrictJSONUserPromptWithPlan 在通用 JSON 约束上补充"当前计划步骤"强约束。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把"当前是第几步、当前步骤内容、done_when 判定"明确写进用户指令;
// 2. 不负责替代系统提示词中的工具规则和安全边界;
// 3. 当 state 无法提供有效当前步骤时,仅追加兜底提示,不在此处推进流程状态。
func buildExecuteStrictJSONUserPromptWithPlan(state *agentmodel.CommonState) string {
base := buildExecuteStrictJSONUserPrompt()
if state == nil || !state.HasPlan() {
return base
}
current, total := state.PlanProgress()
step, ok := state.CurrentPlanStep()
if !ok {
return strings.TrimSpace(base + `
计划步骤强约束:
- 当前没有可执行的计划步骤,请先基于已有事实检查是否已完成全部计划。
- 若全部计划已完成:输出 action=done并在 goal_check 总结完成证据。
- goal_check 字段类型必须为 string不要输出对象或数组。
- 若未完成但缺少关键信息:输出 action=ask_user。`)
}
stepContent := strings.TrimSpace(step.Content)
if stepContent == "" {
stepContent = "(当前步骤内容为空,以 done_when 为准)"
}
doneWhen := strings.TrimSpace(step.DoneWhen)
if doneWhen == "" {
doneWhen = "(未提供 done_when需基于当前步骤目标给出可验证完成证据"
}
return strings.TrimSpace(fmt.Sprintf(`%s
计划步骤强约束:
- 你当前只允许推进第 %d/%d 步。
- 当前步骤内容:%s
- 当前步骤完成判定(done_when)%s
- 未满足 done_when 时:只能输出 continue / confirm / ask_user禁止输出 next_plan。
- 满足 done_when 时:优先输出 action=next_plan并在 goal_check 逐条对照 done_when 给出证据。
- goal_check 字段类型固定为 string示例"已满足 done_when...;证据:..."),禁止输出 {"done_when":"...","evidence":"..."}。
- 禁止跳步:不要提前执行后续步骤。`,
base, current, total, stepContent, doneWhen))
}
// buildExecutePromptWithFormatGuard 统一补一层更硬的 JSON 输出约束。
func buildExecutePromptWithFormatGuard(base string) string {
base = strings.TrimSpace(base)
guard := strings.TrimSpace(`
输出协议硬约束:
1. 只输出当前 action 真正需要的字段;不要输出空字符串、空对象、空数组或 null 占位。
2. tool_call 只能是 {"name":"工具名","arguments":{...}};不能写 parameters也不能一次输出多个 tool_call。
3. action=ask_user / confirm 时标签后必须有自然语言正文action=continue 可为空,但只允许配合读工具或纯思考,不能携带任何写工具。
4. action=done 时不要携带 tool_callaction=next_plan / done 时goal_check 必须是字符串。
5. 只有 action=abort 时才允许输出 abort 字段。
6. <SMARTFLOW_DECISION> 标签内只放 JSON不要放自然语言。
7. 不要在 <SMARTFLOW_DECISION> 标签前输出任何前言、寒暄、解释或铺垫;给用户看的正文只能放在 </SMARTFLOW_DECISION> 之后。
8. 任何动作都不得擅自超出用户当前明确意图;用户没让你做的下一步,不要自作主张推进。`)
if base == "" {
return guard
}
return base + "\n\n" + guard
}
// buildExecuteStrictJSONUserPrompt 统一构造 execute 阶段面向模型的最终用户指令。
func buildExecuteStrictJSONUserPrompt() string {
return strings.TrimSpace(`
请继续当前任务的执行阶段,严格按 SMARTFLOW_DECISION 标签格式输出。
输出格式:先输出 <SMARTFLOW_DECISION>{JSON 决策}</SMARTFLOW_DECISION>,然后换行输出给用户看的正文。
执行提醒:
- JSON 中不要包含 speak 字段;给用户看的话放在 </SMARTFLOW_DECISION> 标签之后
- 不要在 <SMARTFLOW_DECISION> 标签之前输出任何文字;哪怕只有一句“我先看下”也不行
- 任何写工具都一律走 action=confirm包括 upsert_task_class 与日程写工具place/move/swap/batch_move/unplace哪怕只是“按 validation.issues 重试一次”,也不能输出 continue + 写工具
- 若当前处于粗排后主动优化专用模式,先调 analyze_health再直接从 decision.candidates 里选一个合法候选去执行;不要自行发明新的全窗搜索步骤
- 若读工具结果与已知事实明显冲突,先修正参数并重查一次,再决定是否 ask_user
- 不要连续两轮调用“同一读工具 + 等价 arguments”上一轮已成功返回时下一轮必须换工具、进入 confirm或明确说明阻塞
- 若上下文已明确“当前未收到微调偏好,本轮先收口”,请直接输出 action=done
- web_search 仅用于通用学习资料补充不可用于考试时间、DDL、个人时段等时间字段填充
- 任何写工具在真正输出 action=confirm 前,都必须先做一次“写前检查”:确认参数已齐全、格式合法、业务前提已满足;若尚未通过检查,就先补齐/归一/生成/ask_user不要把 validation 失败当成正常探索路径
- upsert_task_class 若返回 validation.ok=false必须先按 validation.issues 补齐,再重试;禁止直接 done
- 对 upsert_task_class写前至少检查mode=auto 时日期边界是否已满足subject_type / difficulty_level / cognitive_intensity 是否齐difficulty_level 是否已映射到合法枚举items 是否非空且顺序内容已生成config 中已知约束字段是否已落到合法格式
- 若像 items 这种内容本就由当前轮模型负责生成,就应先把内容生成齐、顺序排好,再写入;不要先写一个 items 为空的 taskclass 去让 validation 提醒你补内容
- 处理 validation.issues 时先分类:若是用户关键信息确实缺失,才 action=ask_user若是 schema 字段名、字段位置、内部索引、枚举值、日期格式、工具语义映射等内部表示问题,应静默改参后直接重试,不要把底层表示教学抛给用户
- 像 config.excluded_slots 的半天块索引映射默认属于内部表示修正你应自己把“第1-2节 / 第11-12节”换算成合法块索引不要为此 ask_user不要长篇解释底层表示
- 当前时间锚点只用于解析用户已经明确说出的相对时间(如“今天开始”“两周内”“下周一前”),不能反过来把“现在是今天”当成用户已经同意从今天开始,更不能据此默认生成 start_date / end_date
- 像 auto 模式缺 start_date/end_date 这类问题,先检查当前对话、历史、记忆、已知工具结果里是否已经出现可用日期;若已出现就静默补齐并重试,只有在上下文里确实没有时再 ask_user
- 若当前是首次创建/修正 taskclass且上下文里并没有用户明确给出的开始日期、结束日期、日期范围、完成期限、或可直接换算出的相对时间承诺就不要擅自写 start_date / end_date此时若工具闭环确实要求这些字段必须 ask_user
- 对 taskclass 来说,以下属于必须 ask_user 的关键信息start_date、end_date、明确的日期范围、明确的开始时间承诺、明确的完成期限这些会决定任务类的真实时间边界不能由模型自行拍板
- subject_type / difficulty_level / cognitive_intensity 是任务类语义画像必填;优先静默推断,只有确实无法判断时再 ask_user
- 学习目标、总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期、内容拆分授权,这些默认都只是 taskclass 语义;不要因为信息完整就自动切进 schedule
- 只有用户明确要求“排进日程 / 给出具体时间安排 / 现在就排一版”时,才允许 context_tools_add domain="schedule"、触发 rough_build或继续 schedule 链路
- 例:“我要复习离散数学,基础较差,大概学 8 节课,不要早上第 1-2 节和晚上第 11-12 节,周末也不想学,每节课内容你自己来”——应先生成或更新 taskclass而不是主动排进日程
- 仅 upsert_task_class 成功不代表已开始排程;若未触发 rough_build 且未调用任何日程修改工具,禁止承诺“接下来会自动排程”
- 当前轮目标若是创建/修正 taskclass就优先把 taskclass 静默闭环;除非真缺用户关键信息,否则不要把主要篇幅花在解释工具内部约束上
`)
}

View File

@@ -0,0 +1,788 @@
package agentprompt
import (
"encoding/json"
"fmt"
"sort"
"strconv"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
// executeHistoryKindKey 用于在 history 里区分普通用户消息与后端注入的纠错提示。
// 这里负责“识别并过滤”,不负责写入该标记。
executeHistoryKindKey = "newagent_history_kind"
executeHistoryKindCorrectionUser = "llm_correction_prompt"
)
type executeToolSchemaDoc struct {
Name string `json:"name"`
Parameters map[string]any `json:"parameters"`
}
type executeLoopRecord struct {
Thought string
ToolName string
ToolArgs string
Observation string
}
type conversationTurn struct {
Role string
Content string
}
type executeLatestToolRecord struct {
ToolName string
Observation string
}
// buildExecuteStageMessages 组装 execute 阶段的四段式消息。
//
// 1. msg0系统提示 + 动态规则包 + 工具简表。
// 2. msg1真实对话流只保留 user 和 assistant speak。
// 3. msg2当前 ReAct tool loop 记录。
// 4. msg3执行状态、阶段约束、记忆和本轮指令。
func buildExecuteStageMessages(
stageSystemPrompt string,
state *agentmodel.CommonState,
ctx *agentmodel.ConversationContext,
runtimeUserPrompt string,
) []*schema.Message {
msg0 := buildExecuteMessage0(stageSystemPrompt, state, ctx)
msg1 := buildExecuteMessage1V3(ctx)
msg2 := buildExecuteMessage2V3(ctx)
msg3 := buildExecuteMessage3(state, ctx, runtimeUserPrompt)
return []*schema.Message{
schema.SystemMessage(msg0),
{Role: schema.Assistant, Content: msg1},
{Role: schema.Assistant, Content: msg2},
schema.SystemMessage(msg3),
}
}
// buildExecuteMessage0 生成 execute 阶段的固定规则消息。
//
// 1. 先拼基础 system prompt保证身份和输出协议稳定。
// 2. 再按当前 domain / packs 注入动态规则包,让模型先读到边界。
// 3. 最后再附工具简表,避免模型只看到工具不看到纪律。
func buildExecuteMessage0(stageSystemPrompt string, state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
base := strings.TrimSpace(mergeSystemPrompts(ctx, stageSystemPrompt))
if base == "" {
base = "你是 SmartMate 执行器,请继续当前执行阶段。"
}
rulePackSection, _ := renderExecuteRulePackSection(state, ctx)
if rulePackSection != "" {
base += "\n\n" + rulePackSection
}
toolCatalog := renderExecuteToolCatalogCompact(ctx, state)
if toolCatalog != "" {
base += "\n\n" + toolCatalog
}
return base
}
// buildExecuteMessage1V3 只渲染真实对话流,不混入 tool observation。
func buildExecuteMessage1V3(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
lines := []string{"历史上下文:"}
if ctx == nil {
lines = append(lines,
"- 对话历史:暂无。",
"- 阶段锚点:按当前工具事实推进执行。",
)
return strings.Join(lines, "\n")
}
turns := collectExecuteConversationTurns(ctx.HistorySnapshot())
if len(turns) == 0 {
lines = append(lines, "- 对话历史:暂无。")
} else {
turnLines := make([]string, 0, len(turns)+1)
turnLines = append(turnLines, "对话历史:")
for _, turn := range turns {
turnLines = append(turnLines, turn.Role+": \""+turn.Content+"\"")
}
lines = append(lines, strings.Join(turnLines, "\n"))
}
if hasExecuteRoughBuildDone(ctx) {
lines = append(lines, "- 阶段锚点:粗排已完成,本轮仅做微调,不重新 place。")
} else {
lines = append(lines, "- 阶段锚点:按当前工具事实推进,不做无依据操作。")
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// buildExecuteMessage2V3 只承载当轮 ReAct loop。
//
// 1. 每条记录固定展示 thought / tool_call / observation方便模型做局部闭环。
// 2. 如果当前还没有任何 tool loop明确给“新一轮”占位避免模型误判缺上下文。
func buildExecuteMessage2V3(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
lines := []string{"当轮 ReAct Loop 记录:"}
if ctx == nil {
lines = append(lines, "- 暂无可用 ReAct 记录。")
return strings.Join(lines, "\n")
}
loops := collectExecuteLoopRecords(ctx.HistorySnapshot())
if len(loops) == 0 {
lines = append(lines, "- 已清空(新一轮 loop 准备中)。")
return strings.Join(lines, "\n")
}
for i, loop := range loops {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("%d) thought/reason%s", i+1, loop.Thought))
lines = append(lines, fmt.Sprintf(" tool_call%s", renderExecuteToolCallText(loop.ToolName, loop.ToolArgs)))
lines = append(lines, fmt.Sprintf(" observation%s", loop.Observation))
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// buildExecuteMessage3 汇总当前执行状态和本轮指令。
//
// 1. 这里只放“当前轮真正会影响决策”的状态,避免 msg3 继续膨胀。
// 2. 读工具最近结果只给最新一条摘要,避免旧 observation 重复占上下文。
// 3. 最后一行固定落到“本轮指令”,保证模型收尾时注意力还在执行目标上。
func buildExecuteMessage3(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext, runtimeUserPrompt string) string {
lines := []string{"当前执行状态:"}
roughBuildDone := hasExecuteRoughBuildDone(ctx)
roundUsed, maxRounds := 0, agentmodel.DefaultMaxRounds
modeText := "自由执行(无预定义步骤)"
activeDomain := ""
activePacks := []string{}
if state != nil {
roundUsed = state.RoundUsed
if state.MaxRounds > 0 {
maxRounds = state.MaxRounds
}
if state.HasPlan() {
modeText = "计划执行(有预定义步骤)"
}
activeDomain = strings.TrimSpace(state.ActiveToolDomain)
activePacks = readExecuteActiveToolPacks(state)
}
lines = append(lines,
fmt.Sprintf("- 当前轮次:%d/%d", roundUsed, maxRounds),
"- 当前模式:"+modeText,
)
if activeDomain == "" {
lines = append(lines, "- 动态工具区:当前仅激活 context 管理工具。")
} else if len(activePacks) == 0 {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- 动态工具区domain=%s未显式激活 packs。", activeDomain))
} else {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- 动态工具区domain=%spacks=[%s]。", activeDomain, strings.Join(activePacks, ",")))
}
if state != nil && state.HasPlan() {
current, total := state.PlanProgress()
lines = append(lines, "计划步骤锚点(强约束):")
if step, ok := state.CurrentPlanStep(); ok {
stepContent := strings.TrimSpace(step.Content)
if stepContent == "" {
stepContent = "(当前步骤内容为空)"
}
doneWhen := strings.TrimSpace(step.DoneWhen)
if doneWhen == "" {
doneWhen = "(未提供 done_when需基于步骤目标给出可验证完成证据"
}
lines = append(lines,
fmt.Sprintf("- 当前步骤:第 %d/%d 步", current, total),
"- 当前步骤内容:"+stepContent,
"- 当前步骤完成判定(done_when)"+doneWhen,
"- 动作纪律1未满足 done_when 时,只能 continue / confirm / ask_user禁止 next_plan。",
"- 动作纪律2满足 done_when 时,优先 next_plan并在 goal_check 对照 done_when 给证据。",
"- 动作纪律3禁止跳到后续步骤执行。",
)
} else {
lines = append(lines,
"- 当前计划步骤不可读;请先判断是否已完成全部计划。",
"- 若已完成全部计划,输出 done 并给出 goal_check 证据。",
)
}
}
if latestAnalyze := renderExecuteLatestAnalyzeSummary(ctx); latestAnalyze != "" {
lines = append(lines, "- 最近一次诊断:"+latestAnalyze)
}
if latestMutation := renderExecuteLatestMutationSummary(ctx); latestMutation != "" {
lines = append(lines, "- 最近一次写操作:"+latestMutation)
}
if taskClassText := renderExecuteTaskClassIDs(state); taskClassText != "" {
lines = append(lines, "- 目标任务类:"+taskClassText)
}
lines = append(lines,
"- 啥时候结束Loop你可以根据工具调用记录自行判断。",
"- 非目标:不重新粗排、不修改无关任务类。",
)
if roughBuildDone {
lines = append(lines, "- 阶段约束:粗排已完成,本轮只微调 suggestedexisting 仅作已安排事实参考,不作为可移动目标。")
}
lines = append(lines, "- 参数纪律:工具参数必须严格使用 schema 字段;若返回“参数非法”,需先改参再继续。")
if state != nil {
if state.AllowReorder {
lines = append(lines, "- 顺序策略:用户已明确允许打乱顺序,但当前主链不再提供顺序重排工具,请优先使用 move/swap 做局部调整。")
} else {
lines = append(lines, "- 顺序策略:默认保持 suggested 相对顺序,仅做局部 move/swap 调整。")
}
}
if upsertRuntime := renderTaskClassUpsertRuntime(state); upsertRuntime != "" {
lines = append(lines, "任务类写入运行态:")
lines = append(lines, upsertRuntime)
}
if memoryText := renderExecuteMemoryContext(ctx); memoryText != "" {
lines = append(lines, "相关记忆(仅在确有帮助时参考,不要机械复述):")
lines = append(lines, memoryText)
}
latestAnalyze := renderExecuteLatestAnalyzeSummary(ctx)
latestMutation := renderExecuteLatestMutationSummary(ctx)
if nextStep := renderExecuteNextStepHintV2(state, latestAnalyze, latestMutation, roughBuildDone); nextStep != "" {
lines = append(lines, "下一步提示:")
lines = append(lines, "- "+nextStep)
}
instruction := strings.TrimSpace(runtimeUserPrompt)
if instruction == "" {
instruction = "请继续当前任务执行阶段,严格按 SMARTFLOW_DECISION 标签格式输出。"
} else {
instruction = firstExecuteLine(instruction)
}
lines = append(lines, "本轮指令:"+instruction)
return strings.Join(lines, "\n")
}
// renderExecuteToolCatalogCompact 将当前 tool schemas 渲染为紧凑简表。
//
// 1. 这里只给模型最低必要的参数和返回值感知,不重复塞完整 schema JSON。
// 2. 对复杂工具额外给一条调用示例,降低“参数字段写错”的概率。
// 3. 这里只展示当前真实可用工具,避免历史残留能力继续污染工具面。
func renderExecuteToolCatalogCompact(ctx *agentmodel.ConversationContext, state *agentmodel.CommonState) string {
if ctx == nil {
return ""
}
schemas := ctx.ToolSchemasSnapshot()
if len(schemas) == 0 {
return ""
}
lines := []string{"可用工具(简表):"}
index := 0
for _, schemaItem := range schemas {
name := strings.TrimSpace(schemaItem.Name)
if name == "" {
continue
}
index++
desc := strings.TrimSpace(schemaItem.Desc)
if desc == "" {
desc = "无描述"
}
lines = append(lines, fmt.Sprintf("%d. %s%s", index, name, desc))
doc := parseExecuteToolSchema(schemaItem.SchemaText)
paramSummary := renderExecuteToolParamSummary(doc.Parameters)
lines = append(lines, " 参数:"+paramSummary)
returnType, returnSample := renderExecuteToolReturnHint(name)
lines = append(lines, " 返回类型:"+returnType)
if shouldRenderExecuteToolReturnSample(name) {
lines = append(lines, " 返回示例:"+returnSample)
}
if callSample := renderExecuteToolCallHint(name); strings.TrimSpace(callSample) != "" {
lines = append(lines, " 调用示例:"+callSample)
}
}
if index == 0 {
return ""
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
func shouldRenderExecuteToolReturnSample(toolName string) bool {
switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(toolName)) {
case "query_available_slots",
"query_target_tasks",
"queue_pop_head",
"queue_status",
"queue_apply_head_move",
"queue_skip_head",
"web_search",
"web_fetch",
"analyze_health",
"analyze_rhythm",
"upsert_task_class":
return true
default:
return false
}
}
func renderExecuteToolCallHint(toolName string) string {
switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(toolName)) {
case "upsert_task_class":
return `仅当用户或上下文已明确给出日期范围时,才允许写入 start_date/end_date写前先检查 difficulty_level 已归一为 low/medium/highitems 已非空且内容顺序已生成完成:{"name":"upsert_task_class","arguments":{"task_class":{"name":"线性代数复习","mode":"auto","start_date":"2026-06-01","end_date":"2026-06-20","subject_type":"quantitative","difficulty_level":"high","cognitive_intensity":"high","config":{"total_slots":8,"strategy":"steady","allow_filler_course":false,"excluded_slots":[1,6],"excluded_days_of_week":[6,7]},"items":[{"order":1,"content":"行列式定义与基础计算"},{"order":2,"content":"矩阵及其运算规则"},{"order":3,"content":"逆矩阵与矩阵的秩"}]}}}`
default:
return ""
}
}
func renderExecuteToolReturnHint(toolName string) (returnType string, sample string) {
returnType = "string自然语言文本"
switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(toolName)) {
case "get_overview":
return returnType, "规划窗口共27天...课程占位条目34个...任务清单(已过滤课程)..."
case "get_task_info":
return returnType, "[35] 第一章随机事件与概率 | 状态:已预排(suggested) | 占用时段第3天第5-6节"
case "query_available_slots":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"query_available_slots","count":12,"strict_count":8,"embedded_count":4,"slots":[{"day":5,"week":12,"day_of_week":3,"slot_start":1,"slot_end":2,"slot_type":"empty"}]}`
case "query_target_tasks":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"query_target_tasks","count":6,"status":"suggested","enqueue":true,"enqueued":6,"queue":{"pending_count":6},"items":[{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}]}`
case "queue_pop_head":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"queue_pop_head","has_head":true,"pending_count":5,"current":{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}}`
case "queue_status":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"queue_status","pending_count":5,"completed_count":1,"skipped_count":0,"current_task_id":35,"current_attempt":1}`
case "queue_apply_head_move":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"queue_apply_head_move","success":true,"task_id":35,"pending_count":4,"completed_count":2,"result":"已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。"}`
case "queue_skip_head":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"queue_skip_head","success":true,"skipped_task_id":35,"pending_count":4,"skipped_count":1}`
case "query_range":
return returnType, "第5天第3-6节第3节空、第4节空..."
case "place":
return returnType, "已将 [35]... 预排到第5天第3-4节。"
case "move":
return returnType, "已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。"
case "swap":
return returnType, "交换完成:[35]... ↔ [36]..."
case "batch_move":
return returnType, "批量移动完成2 个任务全部成功。"
case "unplace":
return returnType, "已将 [35]... 移除,恢复为待安排状态。"
case "web_search":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"web_search","query":"检索关键词","count":2,"items":[{"title":"搜索结果标题","url":"https://example.com/page","snippet":"摘要片段...","domain":"example.com","published_at":"2025-04-10"}]}`
case "web_fetch":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"web_fetch","url":"https://example.com/page","title":"页面标题","content":"正文内容...","truncated":false}`
case "analyze_health":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"analyze_health","success":true,"metrics":{"rhythm":{"avg_switches_per_day":1.1,"max_switch_count":4,"heavy_adjacent_days":2,"same_type_transition_ratio":0.58,"block_balance":0,"fragmented_count":0,"compressed_run_count":0},"tightness":{"locally_movable_task_count":3,"avg_local_alternative_slots":1.7,"cross_class_swap_options":1,"forced_heavy_adjacent_days":0,"tightness_level":"tight"},"can_close":false},"decision":{"should_continue_optimize":true,"recommended_operation":"swap","primary_problem":"第4天存在高认知背靠背","candidates":[{"candidate_id":"swap_35_44","tool":"swap","arguments":{"task_a":35,"task_b":44}}]}}`
case "analyze_rhythm":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"analyze_rhythm","success":true,"metrics":{"overview":{"avg_switches_per_day":3.4,"max_switch_day":4,"max_switch_count":5,"heavy_adjacent_days":2,"long_high_intensity_days":1,"same_type_transition_ratio":0.42}}}`
case "upsert_task_class":
return "stringJSON字符串", `{"tool":"upsert_task_class","success":true,"task_class_id":123,"created":true,"validation":{"ok":true,"issues":[]},"error":"","error_code":""}`
default:
return returnType, "自然语言结果(成功/失败原因/关键数据摘要)。"
}
}
func parseExecuteToolSchema(schemaText string) executeToolSchemaDoc {
doc := executeToolSchemaDoc{Parameters: map[string]any{}}
schemaText = strings.TrimSpace(schemaText)
if schemaText == "" {
return doc
}
if err := json.Unmarshal([]byte(schemaText), &doc); err != nil {
return doc
}
if doc.Parameters == nil {
doc.Parameters = map[string]any{}
}
return doc
}
func renderExecuteToolParamSummary(parameters map[string]any) string {
if len(parameters) == 0 {
return "{}"
}
keys := make([]string, 0, len(parameters))
for key := range parameters {
keys = append(keys, key)
}
sort.Strings(keys)
parts := make([]string, 0, len(keys))
for _, key := range keys {
status := "可选"
typeText := ""
switch typed := parameters[key].(type) {
case string:
status = "必填"
typeText = strings.TrimSpace(typed)
case map[string]any:
if required, ok := typed["required"].(bool); ok && required {
status = "必填"
}
typeText = strings.TrimSpace(asExecuteString(typed["type"]))
if enumRaw, ok := typed["enum"].([]any); ok && len(enumRaw) > 0 {
enumText := make([]string, 0, len(enumRaw))
for _, item := range enumRaw {
enumText = append(enumText, fmt.Sprintf("%v", item))
}
if typeText == "" {
typeText = "enum"
}
typeText += ":" + strings.Join(enumText, "/")
}
}
if typeText == "" {
parts = append(parts, fmt.Sprintf("%s(%s)", key, status))
continue
}
parts = append(parts, fmt.Sprintf("%s(%s,%s)", key, status, typeText))
}
return strings.Join(parts, "")
}
// collectExecuteLoopRecords 从 history 里提取 thought + tool_call + observation 三元组。
//
// 1. 以 assistant tool_call 为主记录。
// 2. 用 ToolCallID 去关联 tool observation保证同轮绑定。
// 3. thought 只向前取最近一条 assistant 纯文本消息,不跨越到更早的工具调用之前做复杂回溯。
func collectExecuteLoopRecords(history []*schema.Message) []executeLoopRecord {
if len(history) == 0 {
return nil
}
toolResultByCallID := make(map[string]*schema.Message, len(history))
for _, msg := range history {
if msg == nil || msg.Role != schema.Tool {
continue
}
callID := strings.TrimSpace(msg.ToolCallID)
if callID == "" {
continue
}
toolResultByCallID[callID] = msg
}
records := make([]executeLoopRecord, 0, len(history))
for i, msg := range history {
if msg == nil || msg.Role != schema.Assistant || len(msg.ToolCalls) == 0 {
continue
}
thought := findExecuteThoughtBefore(history, i)
for _, call := range msg.ToolCalls {
toolName := strings.TrimSpace(call.Function.Name)
if toolName == "" {
toolName = "unknown_tool"
}
toolArgs := compactExecuteText(call.Function.Arguments, 160)
if toolArgs == "" {
toolArgs = "{}"
}
observation := "该工具调用尚未返回结果。"
callID := strings.TrimSpace(call.ID)
if callID != "" {
if resultMsg, ok := toolResultByCallID[callID]; ok && resultMsg != nil {
text := strings.TrimSpace(resultMsg.Content)
if text != "" {
observation = text
}
}
}
records = append(records, executeLoopRecord{
Thought: thought,
ToolName: toolName,
ToolArgs: toolArgs,
Observation: observation,
})
}
}
return records
}
func findExecuteThoughtBefore(history []*schema.Message, index int) string {
for i := index - 1; i >= 0; i-- {
msg := history[i]
if msg == nil || msg.Role != schema.Assistant {
continue
}
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
continue
}
content := compactExecuteText(msg.Content, 140)
if content != "" {
return content
}
}
return "(未记录)"
}
func renderExecuteToolCallText(toolName, toolArgs string) string {
toolName = strings.TrimSpace(toolName)
if toolName == "" {
toolName = "unknown_tool"
}
toolArgs = strings.TrimSpace(toolArgs)
if toolArgs == "" {
toolArgs = "{}"
}
return toolName + "(" + toolArgs + ")"
}
func hasExecuteRoughBuildDone(ctx *agentmodel.ConversationContext) bool {
if ctx == nil {
return false
}
for _, block := range ctx.PinnedBlocksSnapshot() {
if strings.TrimSpace(block.Key) == "rough_build_done" {
return true
}
}
return false
}
func renderExecuteLatestAnalyzeSummary(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
record, ok := findExecuteLatestToolRecord(ctx, map[string]struct{}{
"analyze_health": {},
"analyze_rhythm": {},
})
if !ok {
return ""
}
return fmt.Sprintf("%s -> %s", record.ToolName, record.Observation)
}
func renderExecuteLatestMutationSummary(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
record, ok := findExecuteLatestToolRecord(ctx, map[string]struct{}{
"place": {},
"move": {},
"swap": {},
"batch_move": {},
"unplace": {},
"queue_apply_head_move": {},
})
if !ok {
return ""
}
return fmt.Sprintf("%s -> %s", record.ToolName, record.Observation)
}
func findExecuteLatestToolRecord(ctx *agentmodel.ConversationContext, allowSet map[string]struct{}) (executeLatestToolRecord, bool) {
if ctx == nil || len(allowSet) == 0 {
return executeLatestToolRecord{}, false
}
history := ctx.HistorySnapshot()
if len(history) == 0 {
return executeLatestToolRecord{}, false
}
toolNameByCallID := make(map[string]string, len(history))
for _, msg := range history {
if msg == nil || msg.Role != schema.Assistant || len(msg.ToolCalls) == 0 {
continue
}
for _, call := range msg.ToolCalls {
callID := strings.TrimSpace(call.ID)
toolName := strings.TrimSpace(call.Function.Name)
if callID == "" || toolName == "" {
continue
}
toolNameByCallID[callID] = toolName
}
}
for i := len(history) - 1; i >= 0; i-- {
msg := history[i]
if msg == nil || msg.Role != schema.Tool {
continue
}
callID := strings.TrimSpace(msg.ToolCallID)
if callID == "" {
continue
}
toolName := strings.TrimSpace(toolNameByCallID[callID])
if toolName == "" {
continue
}
if _, ok := allowSet[toolName]; !ok {
continue
}
return executeLatestToolRecord{
ToolName: toolName,
Observation: summarizeExecuteToolObservation(msg.Content),
}, true
}
return executeLatestToolRecord{}, false
}
func summarizeExecuteToolObservation(raw string) string {
content := strings.TrimSpace(raw)
if content == "" {
return "无返回内容。"
}
var payload map[string]any
if err := json.Unmarshal([]byte(content), &payload); err == nil && len(payload) > 0 {
if toolName := strings.TrimSpace(asExecuteString(payload["tool"])); toolName == "analyze_health" {
return summarizeExecuteAnalyzeHealthObservationV2(payload)
}
for _, key := range []string{"result", "message", "reason", "error"} {
if text := strings.TrimSpace(asExecuteString(payload[key])); text != "" {
return compactExecuteText(text, 120)
}
}
if success, ok := payload["success"].(bool); ok {
if success {
return "执行成功。"
}
return "执行失败。"
}
}
return compactExecuteText(content, 120)
}
// collectExecuteConversationTurns 只提取 user 和 assistant speak。
//
// 1. 过滤 correction prompt避免把后端纠错提示伪装成用户真实意图。
// 2. 过滤 assistant tool_call 消息,避免 msg1 和 msg2 重复。
// 3. 保持原始顺序,不在这里裁剪长度。
func collectExecuteConversationTurns(history []*schema.Message) []conversationTurn {
if len(history) == 0 {
return nil
}
turns := make([]conversationTurn, 0, len(history))
for _, msg := range history {
if msg == nil {
continue
}
text := strings.TrimSpace(msg.Content)
if text == "" {
continue
}
switch msg.Role {
case schema.User:
if isExecuteCorrectionPrompt(msg) {
continue
}
turns = append(turns, conversationTurn{Role: "user", Content: text})
case schema.Assistant:
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
continue
}
turns = append(turns, conversationTurn{Role: "assistant", Content: text})
}
}
return turns
}
func isExecuteCorrectionPrompt(msg *schema.Message) bool {
if msg == nil || msg.Role != schema.User {
return false
}
if msg.Extra != nil {
if kind, ok := msg.Extra[executeHistoryKindKey].(string); ok && strings.TrimSpace(kind) == executeHistoryKindCorrectionUser {
return true
}
}
content := strings.TrimSpace(msg.Content)
return strings.Contains(content, "请重新分析当前状态,输出正确的内容。")
}
func compactExecuteText(content string, maxLen int) string {
content = firstExecuteLine(content)
content = strings.TrimSpace(content)
if content == "" {
return ""
}
runes := []rune(content)
if len(runes) <= maxLen {
return content
}
if maxLen <= 3 {
return string(runes[:maxLen])
}
return string(runes[:maxLen-3]) + "..."
}
func firstExecuteLine(content string) string {
content = strings.TrimSpace(content)
if content == "" {
return ""
}
lines := strings.Split(content, "\n")
return strings.TrimSpace(lines[0])
}
func asExecuteString(value any) string {
if text, ok := value.(string); ok {
return text
}
return ""
}
func renderExecuteTaskClassIDs(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil || len(state.TaskClassIDs) == 0 {
return ""
}
parts := make([]string, len(state.TaskClassIDs))
for i, id := range state.TaskClassIDs {
parts[i] = strconv.Itoa(id)
}
return fmt.Sprintf("task_class_ids=[%s]", strings.Join(parts, ","))
}
// renderExecuteMemoryContext 复用统一记忆入口,避免 execute 私自拼接其他 pinned block。
func renderExecuteMemoryContext(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
return renderUnifiedMemoryContext(ctx)
}
func renderTaskClassUpsertRuntime(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil || !state.TaskClassUpsertLastTried {
return ""
}
lines := make([]string, 0, 4)
if state.TaskClassUpsertLastSuccess {
lines = append(lines, "- 最近一次 upsert_task_class 成功。")
} else {
lines = append(lines, "- 最近一次 upsert_task_class 失败。")
}
if state.TaskClassUpsertConsecutiveFailures > 0 {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- 连续失败次数:%d", state.TaskClassUpsertConsecutiveFailures))
}
if len(state.TaskClassUpsertLastIssues) > 0 {
lines = append(lines, "- 需要优先处理 validation.issues")
for _, issue := range state.TaskClassUpsertLastIssues {
trimmed := strings.TrimSpace(issue)
if trimmed == "" {
continue
}
lines = append(lines, " - "+trimmed)
}
}
if !state.TaskClassUpsertLastSuccess {
lines = append(lines, "- 写前最少检查项mode=auto 的 start_date/end_date、subject_type/difficulty_level/cognitive_intensity、difficulty_level 合法枚举、items 非空且内容已生成、config 约束字段合法。")
lines = append(lines, "- 先判断当前 issues 属于哪一类:若是 schema 字段名、字段位置、半天块索引、枚举值、日期格式、工具语义映射等内部表示问题,直接静默改参重试。")
lines = append(lines, "- 若 issue 指向 start_date/end_date 等字段,先检查当前对话、历史、记忆、最近工具结果里是否已出现可用值;只有确实没有时再 ask_user。")
lines = append(lines, "- 若缺的是 start_date/end_date/日期范围/开始日期承诺/完成期限,而这些值并未在上下文中出现,就必须 ask_user不能把当前日期或默认周期当成用户已同意的时间边界。")
lines = append(lines, "- 若 issue 像 difficulty_level 非法、items 为空、约束字段格式不合法,就先在本轮静默归一/补齐/生成,再 confirm 重试;不要把 validation 当试错器。")
lines = append(lines, "- 若再次调用 upsert_task_class动作必须是 confirm不能输出 continue + tool_call。")
lines = append(lines, "- 在 issues 处理完之前,不要用 done 收口。")
}
return strings.Join(lines, "\n")
}

View File

@@ -0,0 +1,33 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
)
func fallbackExecuteText(value string, fallback string) string {
if text := strings.TrimSpace(value); text != "" {
return text
}
return fallback
}
func compactHealthAny(value any) string {
if value == nil {
return ""
}
switch typed := value.(type) {
case string:
return strings.TrimSpace(typed)
case bool:
if typed {
return "true"
}
return "false"
case int:
return fmt.Sprintf("%d", typed)
case float64:
return fmt.Sprintf("%.0f", typed)
}
return strings.TrimSpace(fmt.Sprintf("%v", value))
}

View File

@@ -0,0 +1,106 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
)
// summarizeExecuteAnalyzeHealthObservationV2 把 analyze_health 结果压成更短的单行摘要。
//
// 职责边界:
// 1. 只保留 execute 下一步真正需要消费的裁决字段,不重复展开整份 metrics。
// 2. 若存在候选,会优先展示“候选数量 + 前两个候选工具”,帮助模型迅速进入选择题。
// 3. 这里只做摘要,不负责改变决策含义;真实判定仍以 analyze_health 原始 JSON 为准。
func summarizeExecuteAnalyzeHealthObservationV2(payload map[string]any) string {
decision, _ := payload["decision"].(map[string]any)
metrics, _ := payload["metrics"].(map[string]any)
rhythmMetrics, _ := metrics["rhythm"].(map[string]any)
tightnessMetrics, _ := metrics["tightness"].(map[string]any)
candidates, _ := decision["candidates"].([]any)
parts := make([]string, 0, 7)
if text := compactHealthAny(decision["should_continue_optimize"]); text != "" {
parts = append(parts, "continue="+text)
}
if text := strings.TrimSpace(asExecuteString(decision["recommended_operation"])); text != "" {
parts = append(parts, "recommended="+text)
}
if text := strings.TrimSpace(asExecuteString(tightnessMetrics["tightness_level"])); text != "" {
parts = append(parts, "tightness="+text)
}
if text := buildBlockBalanceSummary(rhythmMetrics); text != "" {
parts = append(parts, text)
}
if text := compactHealthAny(decision["is_forced_imperfection"]); text != "" {
parts = append(parts, "forced="+text)
}
if len(candidates) > 0 {
parts = append(parts, fmt.Sprintf("candidates=%d", len(candidates)))
if preview := compactHealthCandidatePreview(candidates); preview != "" {
parts = append(parts, "options="+preview)
}
}
if text := strings.TrimSpace(asExecuteString(decision["primary_problem"])); text != "" {
parts = append(parts, "problem="+compactExecuteText(text, 36))
}
if len(parts) == 0 {
return "返回了健康裁决结果。"
}
return strings.Join(parts, " | ")
}
// buildBlockBalanceSummary 把 block_balance 连同正负来源一起压成单段摘要。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只做 execute 摘要层的可读性补充,避免 LLM 只看到 balance=0 却看不到来源。
// 2. 不改变 analyze_health 原始 JSON 结构;原始结构仍由 metrics.rhythm 提供完整字段。
// 3. 若三个字段都缺失,则直接留空,避免构造误导性的默认值。
func buildBlockBalanceSummary(rhythmMetrics map[string]any) string {
if len(rhythmMetrics) == 0 {
return ""
}
blockBalance := compactHealthAny(rhythmMetrics["block_balance"])
fragmentedCount := compactHealthAny(rhythmMetrics["fragmented_count"])
compressedCount := compactHealthAny(rhythmMetrics["compressed_run_count"])
if blockBalance == "" && fragmentedCount == "" && compressedCount == "" {
return ""
}
return fmt.Sprintf(
"block_balance=%s(fragmented=%s,compressed=%s)",
fallbackExecuteText(blockBalance, "?"),
fallbackExecuteText(fragmentedCount, "?"),
fallbackExecuteText(compressedCount, "?"),
)
}
func compactHealthCandidatePreview(candidates []any) string {
if len(candidates) == 0 {
return ""
}
preview := make([]string, 0, 2)
for _, raw := range candidates {
item, _ := raw.(map[string]any)
if len(item) == 0 {
continue
}
id := strings.TrimSpace(asExecuteString(item["candidate_id"]))
tool := strings.TrimSpace(asExecuteString(item["tool"]))
if id == "" && tool == "" {
continue
}
switch {
case id != "" && tool != "":
preview = append(preview, id+":"+tool)
case id != "":
preview = append(preview, id)
default:
preview = append(preview, tool)
}
if len(preview) >= 2 {
break
}
}
return strings.Join(preview, ",")
}

View File

@@ -0,0 +1,104 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
)
// renderExecuteNextStepHintV2 生成 execute.msg3 的轻量方向提示。
//
// 设计目标:
// 1. 主动优化模式下,只强调“先 analyze_health再从 candidates 里选”,不再散发额外搜索暗示。
// 2. 普通链路仍保留必要的业务引导,避免误伤用户明确提出的普通调整请求。
// 3. 提示只给方向,不替模型代填最终写参数。
func renderExecuteNextStepHintV2(
state *agentmodel.CommonState,
latestAnalyze string,
latestMutation string,
roughBuildDone bool,
) string {
if state == nil {
return ""
}
activeDomain := strings.TrimSpace(state.ActiveToolDomain)
activePacks := agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(state.ActiveToolDomain, state.ActiveToolPacks)
if state.ActiveOptimizeOnly {
switch {
case activeDomain == "" && roughBuildDone:
return "当前是粗排后主动优化专用模式;先激活 schedule并只围绕 analyze_health -> move/swap 候选闭环推进。"
case !state.HealthCheckDone:
return "当前是粗排后主动优化专用模式;先调 analyze_health等待后端给出 candidates再做选择。"
case !state.HealthIsFeasible || strings.EqualFold(strings.TrimSpace(state.HealthRecommendedOperation), "ask_user"):
return "analyze_health 已判定当前更像时间窗或信息约束问题;不要继续挪动,先把冲突或缺失点明确告诉用户。"
case !state.HealthShouldContinueOptimize:
return "analyze_health 已判定当前无需继续主动优化;若用户没有新增要求,直接收口。"
default:
return "当前是粗排后主动优化专用模式;直接从 analyze_health 的 decision.candidates 里选一个合法 move/swap 执行,不要再自己搜索读工具。"
}
}
if activeDomain == "schedule" && state.HealthCheckDone {
switch {
case !state.HealthShouldContinueOptimize && state.HealthIsForcedImperfection:
return fmt.Sprintf(
"analyze_health 已判定当前更像约束代价tightness=%s主问题=%s。优先考虑收口。",
fallbackExecuteText(state.HealthTightnessLevel, "unknown"),
fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
)
case !state.HealthShouldContinueOptimize:
return fmt.Sprintf(
"analyze_health 已判定当前没有更值得继续处理的局部问题:%s。若用户未追加新要求优先收口。",
fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "当前可直接收口"),
)
case state.HealthStagnationCount > 0:
return fmt.Sprintf(
"最近诊断已连续 %d 次无明显改善;若本轮仍不能让主问题变轻,优先收口。当前主问题:%s。",
state.HealthStagnationCount,
fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
)
case strings.EqualFold(strings.TrimSpace(state.HealthRecommendedOperation), "swap"):
return fmt.Sprintf(
"当前主问题:%s。优先在已有落位之间做局部 swap别把问题扩散到更远的天数。",
fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
)
case strings.EqualFold(strings.TrimSpace(state.HealthRecommendedOperation), "move"):
return fmt.Sprintf(
"当前主问题:%s。若要 move只在近范围合法落点里小修不要做全窗口搜索。",
fallbackExecuteText(state.HealthPrimaryProblem, "无"),
)
}
}
if activeDomain == "" {
if roughBuildDone {
return `先激活 schedule 业务域;当前是粗排后的微调场景,通常至少需要 mutation+analyze。若要按统一条件逐个处理一批任务再加 packs=["queue"]。`
}
return `先判断当前任务属于哪个业务域,再用 context_tools_add 激活对应工具。若用户只是在描述学习目标、总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期、内容拆分授权,默认先走 taskclass只有用户明确要求“排进日程 / 给出具体时间安排 / 现在就排一版”时,才切 schedule。`
}
if activeDomain == "schedule" &&
strings.Contains(latestMutation, "batch_move") &&
(strings.Contains(latestMutation, "缺少") || strings.Contains(latestMutation, "无效")) {
return `当前 batch_move 路径受参数约束;若要处理一批符合同一条件的任务,优先加 packs=["queue"] 逐个处理。`
}
if activeDomain == "schedule" &&
latestAnalyze != "" &&
strings.Contains(latestAnalyze, "metrics") &&
!containsExecutePack(activePacks, agenttools.ToolPackQueue) {
return `若诊断已经完成,下一步应转入读事实或写操作,不要重复 analyze_health涉及同类批量任务时优先考虑 packs=["queue"]。`
}
if activeDomain == "taskclass" &&
state.TaskClassUpsertLastTried &&
!state.TaskClassUpsertLastSuccess {
return `先判断 validation.issues 是“用户缺信息”还是“内部表示修正”;能从上下文补的先静默补齐,再用 confirm 重试 upsert_task_class不要继续解释底层约束更不要直接收口。`
}
return ""
}

View File

@@ -0,0 +1,350 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
"time"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
)
const (
executeRulePackCoreMin = "core_min"
executeRulePackSafetyHard = "safety_hard"
executeRulePackContextProtocol = "context_protocol"
executeRulePackModePlan = "mode_plan"
executeRulePackModeReAct = "mode_react"
executeRulePackDomainSchedule = "domain_schedule"
executeRulePackDomainTaskClass = "domain_taskclass"
executeRulePackScheduleMutation = "schedule_mutation"
executeRulePackScheduleAnalyze = "schedule_analyze"
executeRulePackScheduleWeb = "schedule_web"
executeRulePackMicroRoughDone = "micro_rough_build_done"
executeRulePackMicroDiagLoop = "micro_diag_tune_loop"
executeRulePackMicroQueue = "micro_queue_chain"
executeRulePackMicroTaskRetry = "micro_taskclass_retry"
)
const executeSystemPromptBaseWithPlan = `
你叫 SmartMate是时伴SmartMate的中文 AI 排程伙伴,面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助。
你擅长课表与任务安排、任务管理、学习规划和随口记,也可以正常回答日常问答、生活建议、信息整理、分析讨论等非排程问题。
你的目标是像一个越用越懂用户的伙伴一样,结合历史对话、长期记忆和当前上下文,给出贴心、清晰、可信的帮助。
你当前处于“计划执行”模式。你必须围绕当前计划步骤推进,并通过 SMARTFLOW_DECISION 输出结构化动作。`
const executeSystemPromptBaseReAct = `
你叫 SmartMate是时伴SmartMate的中文 AI 排程伙伴,面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助。
你擅长课表与任务安排、任务管理、学习规划和随口记,也可以正常回答日常问答、生活建议、信息整理、分析讨论等非排程问题。
你的目标是像一个越用越懂用户的伙伴一样,结合历史对话、长期记忆和当前上下文,给出贴心、清晰、可信的帮助。
你当前处于“自由执行ReAct”模式。你需要根据当前目标自主推进、按需调用工具并通过 SMARTFLOW_DECISION 输出结构化动作。`
type executeRulePack struct {
Name string
Content string
}
// renderExecuteRulePackSection 渲染 execute.msg0 的动态规则包区域。
//
// 1. 这里负责“选哪些包 + 以什么顺序展示”,不负责工具目录本身。
// 2. 固定先放通用硬约束,再放 mode/domain/micro 包,保证模型先读边界后读特例。
// 3. 如果没有任何可展示规则包,则直接返回空串,避免无意义占位。
func renderExecuteRulePackSection(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) (string, []string) {
packs := selectExecuteRulePacks(state, ctx)
if len(packs) == 0 {
return "", nil
}
lines := []string{"执行规则包msg0 动态注入):"}
names := make([]string, 0, len(packs))
for _, pack := range packs {
content := strings.TrimSpace(pack.Content)
if content == "" {
continue
}
lines = append(lines, fmt.Sprintf("[%s]", pack.Name))
lines = append(lines, content)
names = append(names, pack.Name)
}
if len(names) == 0 {
return "", nil
}
return strings.Join(lines, "\n"), names
}
func selectExecuteRulePacks(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) []executeRulePack {
selected := make([]executeRulePack, 0, 8)
seen := map[string]bool{}
appendPack := func(pack executeRulePack) {
name := strings.TrimSpace(pack.Name)
if name == "" || seen[name] {
return
}
seen[name] = true
selected = append(selected, pack)
}
appendPack(buildExecuteCoreMinPack())
appendPack(buildExecuteSafetyHardPack())
appendPack(buildExecuteContextProtocolPack())
if state != nil && state.HasPlan() {
appendPack(buildExecuteModePlanPack())
} else {
appendPack(buildExecuteModeReActPack())
}
switch normalizeExecuteToolDomain(readExecuteActiveToolDomain(state)) {
case "schedule":
activePacks := readExecuteActiveToolPacks(state)
appendPack(buildExecuteSchedulePack())
if hasExecutePack(activePacks, agenttools.ToolPackQueue) {
appendPack(buildExecuteQueueMicroPack())
}
if hasExecutePack(activePacks, agenttools.ToolPackMutation) {
appendPack(buildExecuteScheduleMutationPack())
}
if hasExecutePack(activePacks, agenttools.ToolPackAnalyze) {
appendPack(buildExecuteScheduleAnalyzePackV2())
}
if hasExecutePack(activePacks, agenttools.ToolPackWeb) {
appendPack(buildExecuteScheduleWebPack())
}
case "taskclass":
appendPack(buildExecuteTaskClassPack())
}
if hasExecuteRoughBuildDone(ctx) {
appendPack(buildExecuteRoughDoneMicroPack())
}
if shouldInjectExecuteDiagLoopPack(state, ctx) {
appendPack(buildExecuteDiagLoopMicroPackV2())
}
if state != nil && state.TaskClassUpsertLastTried && !state.TaskClassUpsertLastSuccess {
appendPack(buildExecuteTaskClassRetryMicroPack())
}
return selected
}
func readExecuteActiveToolDomain(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil {
return ""
}
return strings.TrimSpace(state.ActiveToolDomain)
}
func readExecuteActiveToolPacks(state *agentmodel.CommonState) []string {
if state == nil {
return nil
}
return agenttools.ResolveEffectiveToolPacks(state.ActiveToolDomain, state.ActiveToolPacks)
}
func hasExecutePack(packs []string, target string) bool {
target = strings.ToLower(strings.TrimSpace(target))
if target == "" {
return false
}
for _, pack := range packs {
if strings.ToLower(strings.TrimSpace(pack)) == target {
return true
}
}
return false
}
// containsExecutePack 兼容旧调用点。
//
// 1. 这里只做别名转发,不引入第二套判断口径。
// 2. 保留它是为了避免下一轮再因为历史调用点而误删。
func containsExecutePack(packs []string, target string) bool {
return hasExecutePack(packs, target)
}
func normalizeExecuteToolDomain(domain string) string {
switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(domain)) {
case "schedule":
return "schedule"
case "taskclass":
return "taskclass"
default:
return ""
}
}
func buildExecuteCoreMinPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackCoreMin,
Content: strings.TrimSpace(fmt.Sprintf(`
- 当前时间锚点:%s。涉及“今天/明天/本周”等相对时间时,先按该锚点换算。
- 用户意图优先:只推进用户当前明确要求;未明确部分先看能否从当前对话、历史、记忆、已知工具结果里静默补齐,只有补不出来时再 ask_user。
- 域切换要克制:用户若只是在描述学习目标、总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期、内容拆分授权,这默认仍是 taskclass不要主动切到 schedule。
- 只有用户明确要求“排进日程 / 给出具体时间安排 / 现在就排一版”时,才允许进入 schedule 或触发粗排。
- 先事实后动作:优先读工具补齐事实,再决定下一步。
- 只要决定调用任何写工具,就必须输出 action=confirmcontinue + 写工具无效。这个纪律同样适用于 upsert_task_class 的每一次重试。
- 输出格式固定:先 <SMARTFLOW_DECISION>{JSON}</SMARTFLOW_DECISION>,再输出用户可见正文。`,
buildExecuteNowAnchorLine())),
}
}
func buildExecuteNowAnchorLine() string {
now := time.Now()
weekdays := []string{"周日", "周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六"}
return fmt.Sprintf("%s%s%s", now.Format("2006-01-02 15:04:05 -07:00"), weekdays[int(now.Weekday())], now.Format("MST"))
}
func buildExecuteSafetyHardPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackSafetyHard,
Content: strings.TrimSpace(`
- 严禁伪造工具结果;若新结果与既有事实冲突,先重查一次再决定。
- P1 阶段禁止调用 min_context_switch。
- 工具参数必须严格使用 schema 字段名,禁止自造别名。
- JSON 只保留当前 action 必需字段;不要输出空字符串、空对象、空数组或 null 占位。
- 连续两轮同类读查询后,必须转执行 / ask_user / 明确说明阻塞,不能无限空转。`),
}
}
func buildExecuteContextProtocolPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackContextProtocol,
Content: strings.TrimSpace(`
- msg0 动态区初始仅保留 context_tools_add / context_tools_remove。
- 需要业务工具前先 context_tools_add排程用 domain="schedule",任务类写入用 domain="taskclass"。
- 切 schedule 前先判断用户是否明确提出排程诉求;若只是描述任务类内容与排程偏好,先留在 taskclass。
- schedule 可选 packs=["mutation","analyze","detail_read","deep_analyze","queue","web"]core 固定注入,不要显式传 core。
- 只在业务方向切换时再 removedone 后的动态区清理由系统自动完成,不必手动 remove。
- 如果目标工具当前不在可用列表,先 add 对应 domain / packs再继续执行。`),
}
}
func buildExecuteModePlanPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackModePlan,
Content: strings.TrimSpace(`
- 当前为计划执行模式:必须围绕当前计划步骤推进。
- 未满足 done_when 时,只能 continue / confirm / ask_user禁止 next_plan。
- next_plan / done 时goal_check 必须是字符串,并对照 done_when 给出完成证据。
- 禁止跳步执行后续计划。`),
}
}
func buildExecuteModeReActPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackModeReAct,
Content: strings.TrimSpace(`
- 当前为自由执行ReAct模式可自主决定 continue / confirm / ask_user / done / abort。
- 如果关键事实既无法通过工具补齐,也无法从当前对话、历史、记忆中补齐,才 ask_user不要把本可静默修正的内部表示问题转嫁给用户。
- 自主推进时要小步快跑,优先闭合当前局部问题,不要发散成大范围开放搜索。`),
}
}
func buildExecuteSchedulePack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackDomainSchedule,
Content: strings.TrimSpace(`
- 当前业务域为 schedule只处理当前目标任务类不重排无关内容。
- 只有用户已明确要求“排进日程 / 给出具体时间安排 / 现在就排一版”时,才应停留或切入 schedule。
- 单纯看到总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期,不足以进入 schedule这些默认仍属于 taskclass 约束。
- existing 只作事实参考;真正可调对象优先看 suggested。
- 同任务类内部顺序必须保持,任何越过前驱/后继边界的移动都会被写工具拒绝。`),
}
}
func buildExecuteScheduleMutationPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackScheduleMutation,
Content: strings.TrimSpace(`
- mutation 包负责真正落日程写操作place / move / swap / batch_move / unplace。
- 写操作必须走 action=confirm不要在 continue 里偷跑写工具。
- 若是主动优化链路,优先在后端给出的合法候选中选择,不要自己再全窗搜索新坑位。`),
}
}
func buildExecuteQueueMicroPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackMicroQueue,
Content: strings.TrimSpace(`
- queue 包适合“按同一条件逐个处理一批任务”的场景,例如把所有早八任务依次挪走。
- query_target_tasks 可结合 enqueue=true 先把候选任务入队,再用 queue_pop_head / queue_apply_head_move / queue_skip_head 顺序处理。
- 当你需要连续处理多条相似任务时,优先走 queue避免把整批任务细节长期堆在上下文里。`),
}
}
func buildExecuteScheduleWebPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackScheduleWeb,
Content: strings.TrimSpace(`
- web 包只用于补充通用学习资料或通识信息不用于捏造个人时间、考试时间、DDL 或排程事实。
- web_search 先粗搜web_fetch 再抓正文;不确定时宁可不用,也不要把网页结果当成排程事实直接写入。`),
}
}
func buildExecuteTaskClassPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackDomainTaskClass,
Content: strings.TrimSpace(`
- taskclass 域只负责生成或修正任务类,不代表已经开始排程。
- 学习目标、总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期、内容拆分授权,默认都先落在 taskclass 语义中。
- 例:“我要复习离散数学,基础较差,大概学 8 节课,不要早上第 1-2 节和晚上第 11-12 节,周末也不想学,每节课内容你自己来”——应进入或停留 taskclass而不是主动切 schedule也通常不需要 ask_user。
- 在真正调用 upsert_task_class 前,必须先做一轮写前检查;只有当参数已齐全、格式合法、业务前提已满足时,才允许输出 confirm。
- 不要把 validation 失败当成正常试错器validation 只用于兜底发现漏项,不应成为“先乱写一次看看后端报什么”的主流程。
- upsert_task_class 写前最少检查项:
1. mode=auto 时task_class 顶层 start_date/end_date 是否已经满足。
2. subject_type / difficulty_level / cognitive_intensity 是否齐全。
3. difficulty_level 是否已归一到合法枚举 low/medium/high。
4. items 是否非空,且顺序与内容是否已在当前轮生成完成。
5. config 中已知约束字段是否已是合法格式,例如 excluded_slots 半天块索引、excluded_days_of_week 取值范围、total_slots/strategy 等。
- 若像 items 这种内容本就由当前轮模型负责生成,就应先生成齐再写,不要把空 items 提交给 validation 去提醒你补课表内容。
- upsert_task_class 若返回 validation.ok=false必须先处理 validation.issues再考虑重试或 ask_user。
- 先区分 issue 类型schema 字段名、字段位置、内部索引、枚举值、日期格式、工具语义映射,属于内部表示修正,应静默改参后直接重试;真正缺少用户关键信息时,才 ask_user。
- taskclass 里的“关键信息缺失”要收窄定义:真正必须 ask_user 的,是会决定任务类真实时间边界/时间承诺的字段,而不是内部表示问题。
- 必须 ask_user 的时间参数/条件包括start_date、end_date、明确日期范围、明确开始日期承诺、明确完成期限如果这些信息在当前对话、历史、记忆里都不存在就不能由你自行拍板。
- 当前时间锚点只能用来解析用户已经说出的相对时间;若用户没说“今天开始 / 本周内 / 两周内 / 下周前”这类时间承诺,不能因为“今天是 2026-04-27”就默认 start_date=今天,也不能默认补一个 end_date。
- 禁排时段、排除星期、总节数、难度、内容拆分授权,不等于用户已经给出了日期范围;这些信息再完整,也不能单独推出 start_date/end_date。
- config.excluded_slots 使用 1~6 的半天块索引像“第1-2节”应映射到 1“第11-12节”应映射到 6。这类换算由你内部处理不要把底层表示解释成主要回复内容。
- 若 validation 指出 auto 模式缺 start_date/end_date先检查当前对话、历史、记忆里是否已有日期范围已有就静默补齐并重试只有确实没有时再 ask_user。
- subject_type / difficulty_level / cognitive_intensity 是任务类语义画像必填项;优先静默推断,只有确实无法判断时再 ask_user。
- 只要再次调用 upsert_task_class无论是首次写入还是失败后的重试都必须走 action=confirm。
- 当前轮目标若是创建/修正 taskclass应优先追求静默闭环不要把主要篇幅花在教育用户理解工具内部约束上。
- excluded_slots 取值应与系统节次定义一致excluded_days_of_week 使用 1~7 表示周一到周日。`),
}
}
func buildExecuteRoughDoneMicroPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackMicroRoughDone,
Content: strings.TrimSpace(`
- 已有 rough_build_done本轮以微调为主不要把任务重新当成“未排入”再全量 place。
- 若当前问题已经可接受,应优先收口,不要为了追求完美继续反复局部打磨。`),
}
}
func buildExecuteTaskClassRetryMicroPack() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackMicroTaskRetry,
Content: strings.TrimSpace(`
- 最近一次 upsert_task_class 失败时,优先围绕 validation.issues 修补。
- 先回到“写前检查”再决定是否重试:确认 mode=auto 的日期边界、difficulty_level 合法枚举、subject_type/difficulty_level/cognitive_intensity 齐全、items 非空且已生成、config 约束字段合法。
- 先判断 issue 是“用户关键信息缺失”还是“内部表示/工具语义修正”:前者才 ask_user后者直接静默改参重试。
- 如果 issue 最终落到 start_date / end_date / 日期范围 / 开始日期承诺 / 完成期限,而这些值在当前对话、历史、记忆、最近工具结果里都没有出现,就必须 ask_user不要再拿当前时间锚点去替用户补。
- 若用户只给了禁排时段、排除星期、总节数、难度、内容拆分授权,这仍不构成日期范围;不要把这类偏好误判成已经拿到了可写入的 start_date/end_date。
- 如果 issue 像 difficulty_level 非法、items 为空、约束字段格式不合法,这都属于“写前本应整理好”的问题:应先在本轮静默归一/补齐/生成,再 confirm 重试,不要继续拿 validation 探路。
- 若 issue 所需字段已在当前对话、历史、记忆或最近工具结果里出现,优先静默补齐,不要多轮解释后再写。
- 重试 upsert_task_class 时仍然必须输出 action=confirm不要输出 continue + tool_call。
- 问题未解决前,不要用 done 假装收口;要么重试,要么 ask_user 补关键信息。`),
}
}
func shouldInjectExecuteDiagLoopPack(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext) bool {
if state == nil || !hasExecuteRoughBuildDone(ctx) {
return false
}
if normalizeExecuteToolDomain(readExecuteActiveToolDomain(state)) != "schedule" {
return false
}
activePacks := readExecuteActiveToolPacks(state)
return hasExecutePack(activePacks, agenttools.ToolPackAnalyze) &&
hasExecutePack(activePacks, agenttools.ToolPackMutation)
}

View File

@@ -0,0 +1,27 @@
package agentprompt
import "strings"
func buildExecuteScheduleAnalyzePackV2() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackScheduleAnalyze,
Content: strings.TrimSpace(`
- analyze 包已激活:优先使用 analyze_health 判断“现在还值不值得继续主动优化”,不要把它当成全能体检表。
- 若需要维度级细诊断(如 rhythm再 add packs=["deep_analyze"],不要默认把所有分析都铺开。
- 在主动优化专用模式里analyze_health 会直接返回 decision.candidates这些就是后端已经验证合法、并且复诊后确实变好的 move/swap 候选。
- 一旦 decision.candidates 已经给出,下一步应直接从候选里选一个去执行;不要再自己搜索 query_target_tasks / query_available_slots。
- 若 analyze_health 显示 should_continue_optimize=false优先收口不要因为“理论上还还能动”就继续局部修补。`),
}
}
func buildExecuteDiagLoopMicroPackV2() executeRulePack {
return executeRulePack{
Name: executeRulePackMicroDiagLoop,
Content: strings.TrimSpace(`
- 粗排后的主动优化允许多轮 execute但每一轮都必须围绕“当前主问题”做局部、小范围、可解释的调整。
- 在主动优化专用模式里analyze_health 负责“出候选题”,你只负责在 decision.candidates 里做选择,不负责重新全窗搜点。
- 若当前问题主要来自时间窗过紧,或所有合法候选都只是平移没有变轻,应接受局部不完美并收口。
- 若连续两轮诊断没有明显改善,或当前 recommended_operation 已经是 close应优先收口。
- 主动优化优先在已有落位之间做选择swap 优先move 次之;不要做全窗口搜索。`),
}
}

View File

@@ -0,0 +1,120 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const planSystemPromptCore = `
你是 SmartMate 的规划器Planner只负责规划不负责执行。
最高优先级规则:
1. 意图边界:只规划用户当前明确要求,禁止擅自扩展后续动作。
2. 事实边界:禁止伪造工具调用、工具结果、外部事实和执行结论。
3. 规划视角:先判断“最小工具闭环”再写步骤;不要先写抽象语义步骤,再让 execute 自己猜该怎么落工具。
规划规则:
1. 每轮只做一次决策continue / ask_user / plan_done
2. 信息足够时优先 plan_done信息不足时才 ask_user且只问最小必要问题。
3. action=plan_done 时必须返回完整 plan_steps不是增量
4. plan_steps 必须优先按“工具闭环”拆步,而不是按抽象语义拆步。
5. 若一个目标可由单个工具闭环完成,优先生成单步计划;禁止把本可直接执行的工具动作,拆成“先分析、再设计、再确认、再执行”这类抽象多步。
6. 每个 step 的 done_when 都应尽量贴近可观察证据,优先锚定工具回执、校验结果、查询 observation而不是“方案完整”“分析完成”“用户应该满意”这类抽象描述。
7. 只有单工具无法闭环,或当前步骤天然依赖上一步 observation / 用户补充信息时,才允许拆成多步。
8. 先判断为完成目标“首个可执行闭环”最小需要的 domain / packs再围绕这些工具写 steps最后再产出 context_hook。context_hook 不是顺手填空,而是计划的自然推导结果。
9. context_hook 只有一份,供 execute 首轮激活工具域使用;它应对齐“第一个可执行 step”的最小工具需求而不是试图一次覆盖整份计划的所有后续能力。
10. 用户若只是在描述学习目标、总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期、内容拆分授权,这默认仍是 taskclass 语义,不等于已经要求排进日程。
11. 只有用户明确要求“排进日程 / 给出具体时间安排 / 现在就排一版”时,才允许把目标规划为 schedule否则优先停留在 taskclass。
12. 若意图满足批量排程识别条件,可在 plan_done 时附加 needs_rough_build 与 task_class_ids但仅当用户明确提出排程请求时才允许这样做。
13. 可在 plan_done 时附加 context_hook执行阶段注入建议若用户尚未明确要求排程则 context_hook.domain 不得写 schedule。规划阶段禁止调用 context_tools_add/remove。
14. 例:“我要复习离散数学,基础较差,大概学 8 节课,不要早上第 1-2 节和晚上第 11-12 节,周末也不想学,每节课内容你自己来”——这应判定为 taskclass 设计planner 应优先理解为 taskclass 域可闭环的请求,通常单步或极少步即可,不应抽象拆成多轮。`
// BuildPlanSystemPrompt 返回规划阶段系统提示词。
func BuildPlanSystemPrompt() string {
parts := []string{
strings.TrimSpace(planSystemPromptCore),
BuildPlanDecisionContractText(),
}
return strings.TrimSpace(strings.Join(parts, "\n\n"))
}
// BuildPlanMessages 组装规划阶段的 messages。
func BuildPlanMessages(state *agentmodel.CommonState, ctx *agentmodel.ConversationContext, userInput string) []*schema.Message {
return buildUnifiedStageMessages(
ctx,
StageMessagesConfig{
SystemPrompt: BuildPlanSystemPrompt(),
Msg1Content: buildPlanConversationMessage(ctx),
Msg2Content: buildPlanWorkspace(state),
Msg3Suffix: BuildPlanUserPrompt(state, userInput),
Msg3Role: schema.User,
SkipBaseSystemPrompt: true,
UseLiteToolCatalogMsg: true,
},
)
}
// BuildPlanUserPrompt 构造规划阶段的用户提示词。
func BuildPlanUserPrompt(state *agentmodel.CommonState, userInput string) string {
var sb strings.Builder
sb.WriteString("请继续当前任务规划,只输出一组 SMARTFLOW_DECISION 决策。\n")
sb.WriteString("请基于最近对话与规划工作区推进,不要重复已有计划内容。\n")
sb.WriteString("请先判断最小工具闭环,再决定是否需要拆步;能单步就单步。\n")
sb.WriteString("若需要 context_hook请先根据第一个可执行 step 所需的最小 domain / packs 推导,再写入 hook。\n")
sb.WriteString("禁止把本可直接落工具的动作,抽象写成“完成设计 / 确认方案 / 整理思路”之类空步骤。\n")
sb.WriteString("输出格式与字段约束严格按 msg0 协议执行。\n")
trimmedInput := strings.TrimSpace(userInput)
if trimmedInput != "" {
sb.WriteString("\n用户本轮输入\n")
sb.WriteString(trimmedInput)
sb.WriteString("\n")
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
// BuildPlanDecisionContractText 返回规划阶段的输出协议说明。
func BuildPlanDecisionContractText() string {
return strings.TrimSpace(fmt.Sprintf(strings.Join([]string{
"输出协议(唯一口径):",
"1. 先输出:<SMARTFLOW_DECISION>{JSON}</SMARTFLOW_DECISION>",
"2. 再输出:给用户看的自然语言正文",
"",
"JSON 字段:",
"- action只能是 %s / %s / %s",
"- reason给后端和日志看的简短说明",
"- complexity只能是 simple / moderate / complex",
"- plan_steps仅当 action=%s 时允许返回,且必须是完整计划",
"- plan_steps[].content步骤正文必填",
"- plan_steps[].done_when可选若提供必须尽量写成 observation / 工具回执可直接证明的完成判定",
"- needs_rough_build仅满足粗排识别条件时为 true否则省略",
"- task_class_idsneeds_rough_build=true 时必填,从上下文读取",
"- context_hook可选仅用于给 execute 阶段提供注入建议",
"- context_hook.domainschedule / taskclass",
"- context_hook.packsstring 数组可选core 固定注入,不要填入 core",
"- context_hook.reason可选说明为何建议该注入",
"",
"注意:",
"- JSON 中不要包含 speak 字段",
"- 不要在 planning 阶段调用任何工具(包括 context_tools_add/remove",
"- 写 plan_steps 前,先判断当前目标能否由单个工具或单个紧凑工具闭环完成;若能,优先输出单步计划",
"- 禁止把本可直接执行的工具动作,拆成抽象语义步骤,例如“先分析需求”“完成设计”“确认方案完整”",
"- 多步计划只应用于:上一步 observation 决定下一步;或确实需要先问用户补关键事实;或目标天然跨域",
"- context_hook 必须从 plan_steps 自然推导:优先对齐第一个可执行 step 的最小 domain / packs不要脱离步骤单独拍脑袋生成",
"- 若用户只给出学习目标、总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期、内容拆分授权,这默认属于 taskclass 设计;不要因此写 needs_rough_build=true也不要把 context_hook.domain 设为 schedule",
"- 只有用户明确要求\"排进日程 / 给出具体时间安排 / 现在就排一版\"时,才允许输出 needs_rough_build=true 或 context_hook.domain=schedule",
"- 若首步本质上是任务类写入或修正context_hook 通常应对齐 taskclass若首步需要 schedule 查询/分析/修改,再按最小 packs 推导 schedule hook",
"- step 的 done_when 应优先锚定查询结果已返回、validation 已通过、写工具已成功回执、粗排标记已产生、分析结论已可直接支撑下一步",
"- 例:\"我要复习离散数学,基础较差,大概学 8 节课,不要早上第 1-2 节和晚上第 11-12 节学习,周末也不想学,每节课内容你自己来\"——应规划为 taskclass而不是 schedule也通常不需要 ask_user",
}, "\n"),
agentmodel.PlanActionContinue,
agentmodel.PlanActionAskUser,
agentmodel.PlanActionDone,
agentmodel.PlanActionDone,
))
}

View File

@@ -0,0 +1,223 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strconv"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
// buildPlanConversationMessage 生成 plan 节点看到的真实对话视图。
func buildPlanConversationMessage(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
return buildConversationHistoryMessage(ctx, "规划参考对话")
}
// buildPlanWorkspace 渲染 plan 节点自己的工作区。
//
// 设计说明:
// 1. 这里既保留“当前已有计划/任务类约束”,也显式补充“规划视角的工具摘要”;
// 2. planner 需要先理解工具边界,才能把步骤收敛到最小闭环,而不是按抽象语义乱拆;
// 3. 工具摘要不展开全量 schema只提供规划真正需要的负责什么、不负责什么、常见闭环、完成证据、域切换条件。
func buildPlanWorkspace(state *agentmodel.CommonState) string {
lines := []string{"规划工作区:"}
if state == nil {
lines = append(lines, "- 当前缺少流程状态,请主要依据最近对话与本轮输入继续规划。")
lines = append(lines, buildPlanToolPlanningSummary())
return strings.Join(lines, "\n")
}
if !state.HasPlan() {
lines = append(lines, "- 当前还没有正式计划。")
} else {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- 已有计划:共 %d 步。", len(state.PlanSteps)))
lines = append(lines, renderPlanCurrentStepSummary(state))
lines = append(lines, "计划简表:")
lines = append(lines, renderPlanStepOutline(state.PlanSteps))
}
if taskClassIDs := renderPlanTaskClassIDs(state); taskClassIDs != "" {
lines = append(lines, "- "+taskClassIDs)
}
if taskClassMeta := renderPlanTaskClassMeta(state); taskClassMeta != "" {
lines = append(lines, "任务类约束:")
lines = append(lines, taskClassMeta)
}
lines = append(lines, buildPlanToolPlanningSummary())
return strings.Join(lines, "\n")
}
// renderPlanCurrentStepSummary 返回 plan 节点需要知道的当前步骤进度。
func renderPlanCurrentStepSummary(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil || !state.HasPlan() {
return "- 当前步骤:暂无。"
}
current, total := state.PlanProgress()
step, ok := state.CurrentPlanStep()
if !ok {
return fmt.Sprintf("- 当前步骤:计划共 %d 步,当前没有可继续沿用的有效步骤。", total)
}
content := strings.TrimSpace(step.Content)
if content == "" {
content = "(当前步骤正文为空)"
}
summary := fmt.Sprintf("- 当前步骤:第 %d/%d 步,%s", current, total, content)
if doneWhen := strings.TrimSpace(step.DoneWhen); doneWhen != "" {
summary += fmt.Sprintf(";完成判定:%s", doneWhen)
}
return summary
}
// renderPlanStepOutline 将完整计划压成 plan 节点可读的简表。
func renderPlanStepOutline(steps []agentmodel.PlanStep) string {
if len(steps) == 0 {
return "- 暂无。"
}
lines := make([]string, 0, len(steps))
for i, step := range steps {
content := strings.TrimSpace(step.Content)
if content == "" {
content = "(步骤正文为空)"
}
line := fmt.Sprintf("%d. %s", i+1, content)
if doneWhen := strings.TrimSpace(step.DoneWhen); doneWhen != "" {
line += fmt.Sprintf(" | 完成判定:%s", doneWhen)
}
lines = append(lines, line)
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// renderPlanTaskClassIDs 返回批量排课场景下的 task_class_ids 简表。
func renderPlanTaskClassIDs(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil || len(state.TaskClassIDs) == 0 {
return ""
}
parts := make([]string, len(state.TaskClassIDs))
for i, id := range state.TaskClassIDs {
parts[i] = strconv.Itoa(id)
}
return fmt.Sprintf("task_class_ids=[%s]", strings.Join(parts, ", "))
}
// renderPlanTaskClassMeta 返回 plan 节点真正需要看的任务类边界。
//
// 说明:
// 1. 这里只保留名称、策略、总时段、日期范围这类规划相关信息;
// 2. 不再把所有字段原样平铺,避免工作区过胖;
// 3. 若某项字段为空,则直接省略,不制造噪声。
func renderPlanTaskClassMeta(state *agentmodel.CommonState) string {
if state == nil || len(state.TaskClasses) == 0 {
return ""
}
lines := make([]string, 0, len(state.TaskClasses))
for _, tc := range state.TaskClasses {
line := fmt.Sprintf("- [ID=%d] %s", tc.ID, strings.TrimSpace(tc.Name))
if strategy := strings.TrimSpace(tc.Strategy); strategy != "" {
line += fmt.Sprintf(";策略:%s", strategy)
}
if tc.TotalSlots > 0 {
line += fmt.Sprintf(";总时段预算:%d", tc.TotalSlots)
}
if tc.StartDate != "" || tc.EndDate != "" {
line += fmt.Sprintf(";日期范围:%s ~ %s", tc.StartDate, tc.EndDate)
}
if len(tc.ExcludedDaysOfWeek) > 0 {
line += fmt.Sprintf(";排除星期:%v", tc.ExcludedDaysOfWeek)
}
if tc.SubjectType != "" || tc.DifficultyLevel != "" || tc.CognitiveIntensity != "" {
line += fmt.Sprintf(";语义画像:%s/%s/%s",
planSemanticValue(tc.SubjectType),
planSemanticValue(tc.DifficultyLevel),
planSemanticValue(tc.CognitiveIntensity),
)
}
lines = append(lines, line)
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// buildPlanToolPlanningSummary 生成“规划视角的工具摘要”。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先讲 domain让 planner 先判断目标应该停留在哪个业务域;
// 2. 再讲 schedule packs让 planner 知道若进入 schedule该选最小哪组能力
// 3. 最后讲 hook 推导规则:因为 context_hook 只有一份,必须和“首个可执行闭环”对齐。
func buildPlanToolPlanningSummary() string {
sections := []string{
"规划视角的工具摘要:",
buildPlanToolDomainTaskClassSummary(),
buildPlanToolDomainScheduleSummary(),
buildPlanToolPackSummary(),
buildPlanContextHookSummary(),
}
return strings.Join(sections, "\n")
}
func buildPlanToolDomainTaskClassSummary() string {
lines := []string{
"1. taskclass 域:",
"- 负责什么:创建 / 更新任务类,沉淀学习目标、总节数、难度、节次偏好、禁排时段、排除星期、内容拆分授权、任务项结构。",
"- 不负责什么:不给出具体日期/节次落位,不负责把任务真正排进日程。",
"- 常见一步闭环:任务类设计或修正通常可由 taskclass 域单步闭环,核心写入动作为 upsert_task_class。",
"- 何时停留在本域:用户仍在描述目标、偏好、约束、拆分方式,而不是要求现在排进日程。",
"- 何时切到下一个域:只有用户明确要求“排进日程 / 给出具体时间安排 / 现在就排一版”,或当前目标本身已变成排程执行。",
"- done_when 证据偏好:优先锚定 upsert_task_class 成功回执、validation.ok=true、validation.issues 已清空。",
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
func buildPlanToolDomainScheduleSummary() string {
lines := []string{
"2. schedule 域:",
"- 负责什么:查询日程现状、粗排、具体落位、局部移动/交换、批量同规则调整、排程健康分析。",
"- 不负责什么不凭空补考试时间、DDL、个人空闲、外部时间事实这类信息拿不到时应 ask_user。",
"- 常见一步闭环:单次查询通常一个读工具即可闭环;单次移动/交换/放置通常一个写工具即可闭环;局部分析通常一个 analyze 工具即可闭环。",
"- 何时停留在本域:用户明确要求查询、安排、调整、优化当前日程。",
"- 何时先回 taskclass如果用户还在定义“学什么、学多少、怎么拆、哪些时段不要学”而不是要求立刻排程应先停留在 taskclass。",
"- done_when 证据偏好:优先锚定查询 observation、写工具成功回执、rough_build_done 标记、analyze observation 已能直接支撑下一步。",
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
func buildPlanToolPackSummary() string {
lines := []string{
"3. schedule packs 选择参考:",
"- detail_read查看总览、查询区间、看任务详情适合“先读事实再决定”的首步。",
"- mutationplace / move / swap / batch_move / unplace适合真正落日程或调日程。",
"- analyzeanalyze_health / analyze_rhythm适合先判断是否还有优化空间、该往哪里动。",
"- queue适合“按同一规则逐个处理一批任务”的计划不必把整批任务细节都堆进 steps。",
"- web仅补通用学习资料或通识信息不用于补个人时间事实。",
"- deep_analyze适合确实需要更深一层 schedule 分析时再加,默认不要为了“看起来完整”就提前注入。",
"- 选 pack 原则:只选首个可执行 step 真的需要的最小 packs不要为了保险一次全带上。",
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
func buildPlanContextHookSummary() string {
lines := []string{
"4. context_hook 推导规则:",
"- 先确定 steps再看第一个可执行 step 需要哪个 domain / 哪组最小 packs最后才写 hook。",
"- 若第一个可执行 step 本质上是任务类写入或修正hook 通常应为 taskclass且一般不需要 packs。",
"- 若第一个可执行 step 是 schedule 查询hook 应为 schedule并优先只带 detail_read。",
"- 若第一个可执行 step 是 schedule 分析hook 应为 schedule并优先带 analyze若分析后立刻要落写再补 mutation。",
"- 若第一个可执行 step 是批量同规则处理hook 应在 schedule 基础上按需加 queue。",
"- hook 只有一份不要求提前覆盖整份计划的所有后续能力execute 可以在后续按计划再切域或补 packs。",
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
func planSemanticValue(value string) string {
trimmed := strings.TrimSpace(value)
if trimmed == "" {
return "未标注"
}
return trimmed
}

View File

@@ -0,0 +1,106 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
"time"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const quickTaskSystemPrompt = `
你是 SmartMate 的快捷任务助手。用户想记录或查看待办任务。你需要从用户消息中提取操作意图和参数。
你能做的操作:
- create记录一条新任务/提醒
- query查看/筛选任务列表
输出格式(两阶段):
先输出一行决策标签,标签内是 JSON标签之后换行输出给用户看的自然语言正文。
决策标签格式:<SMARTFLOW_DECISION>{JSON}</SMARTFLOW_DECISION>
JSON 字段说明:
- action只能是 create / query / ask
- create 时title 必填deadline_at 必填priority_group 必填,范围 1-4estimated_sections 必填,范围 1-4不确定默认 1urgency_threshold_at 满足条件时填写,条件在下面
- query 时quadrant 可选 1-4keyword 可选limit 可选deadline_after/deadline_before 可选(用于截止时间窗口筛选)
- ask 时question 必填
规则:
1. 优先级1=重要且紧急2=重要不紧急3=简单不重要4=复杂不重要;紧急判定:截止时间距今不超过 48 小时为紧急(1),超过 48 小时为不紧急(2),无截止时间默认 3
2. 信息不足时(如缺少 title输出 {"action":"ask","question":"追问内容"}
3. deadline_at 支持「明天下午3点」「下周一」「2026-04-20 18:00」等格式
4. 未提供的可选字段直接省略,不要填 null 或空字符串
5. JSON 中不要包含 speak 字段,给用户看的话放在 </SMARTFLOW_DECISION> 标签之后
6. 紧急分界时间,即任务从"重要不紧急"自动轮换到"重要且紧急"的时间点;格式同 deadline_at ——当 priority_group=2 时必填,你必须根据 deadline 自动推算一个合理的紧急分界时间(通常为 deadline 前 24-48 小时不要等用户提供priority_group 为 1、3、4 或无截止时间时不要输出此字段
7. query 里出现相对日期窗口(如"明天有什么事要做"优先输出明确边界deadline_after="明天 00:00"deadline_before="后天 00:00",按 [after, before) 语义筛选
示例:
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"create","title":"明天开会","deadline_at":"明天下午3点","estimated_sections":1}</SMARTFLOW_DECISION>
好的,我来帮你记一下。
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"create","title":"下周交报告","deadline_at":"下周五 18:00","priority_group":2,"estimated_sections":2,"urgency_threshold_at":"下周四 09:00"}</SMARTFLOW_DECISION>
好的,我也帮你记一下。
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"query","limit":5}</SMARTFLOW_DECISION>
我帮你查一下当前的任务。
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"query","deadline_after":"明天 00:00","deadline_before":"后天 00:00","limit":10}</SMARTFLOW_DECISION>
我帮你查一下明天要做的事。
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"ask","question":"你想记录什么呢?告诉我具体内容吧。"}</SMARTFLOW_DECISION>
你想记录什么呢?告诉我具体内容吧。`
// BuildQuickTaskSystemPrompt 返回快捷任务阶段的系统提示词。
func BuildQuickTaskSystemPrompt() string {
return strings.TrimSpace(quickTaskSystemPrompt)
}
// BuildQuickTaskMessagesSimple 组装快捷任务阶段的最简 messages无对话历史
func BuildQuickTaskMessagesSimple(userInput string) []*schema.Message {
systemMsg := schema.SystemMessage(BuildQuickTaskSystemPrompt())
userMsg := schema.UserMessage(buildQuickTaskUserPrompt(userInput))
return []*schema.Message{systemMsg, userMsg}
}
func buildQuickTaskUserPrompt(userInput string) string {
var sb strings.Builder
sb.WriteString(fmt.Sprintf("当前时间=%s\n", time.Now().In(time.Local).Format("2006-01-02 15:04")))
sb.WriteString("\n请从用户消息中提取操作意图和参数严格按 SMARTFLOW_DECISION 标签格式输出。\n\n")
trimmedInput := strings.TrimSpace(userInput)
if trimmedInput != "" {
sb.WriteString("用户输入:\n")
sb.WriteString(trimmedInput)
sb.WriteString("\n")
}
return sb.String()
}
// BuildQuickTaskMessages 组装快捷任务阶段的完整 messages含对话历史
func BuildQuickTaskMessages(
ctx *agentmodel.ConversationContext,
userInput string,
toolSchemas []agentmodel.ToolSchemaContext,
) []*schema.Message {
return buildUnifiedStageMessages(
ctx,
StageMessagesConfig{
SystemPrompt: BuildQuickTaskSystemPrompt(),
Msg1Content: buildChatConversationMessage(ctx),
Msg2Content: buildQuickTaskWorkspace(toolSchemas),
Msg3Suffix: buildQuickTaskUserPrompt(userInput),
Msg3Role: schema.User,
},
)
}
func buildQuickTaskWorkspace(toolSchemas []agentmodel.ToolSchemaContext) string {
var sb strings.Builder
sb.WriteString("可用工具:\n")
for _, ts := range toolSchemas {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("- %s: %s\n 参数: %s\n", ts.Name, ts.Desc, ts.SchemaText))
}
return sb.String()
}

View File

@@ -0,0 +1,136 @@
package agentprompt
import (
"encoding/json"
"fmt"
"strings"
"unicode/utf8"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
reasoningSummaryMaxFullRunes = 6000
reasoningSummaryMaxDeltaRunes = 1800
)
// ReasoningSummaryPromptInput 描述一次“思考摘要”模型调用所需的最小输入。
//
// 职责边界:
// 1. 只承载摘要模型需要看的文本与运行态,不绑定 stream 包的 DTO避免 prompt 层反向依赖输出协议;
// 2. FullReasoning 会在构造 prompt 时只保留尾部,避免长时间思考把便宜模型上下文撑爆;
// 3. PreviousSummary 只作为连续摘要的参考,不要求模型逐字继承。
type ReasoningSummaryPromptInput struct {
FullReasoning string
DeltaReasoning string
PreviousSummary string
CandidateSeq int
Final bool
DurationSeconds float64
}
type reasoningSummaryPromptPayload struct {
CandidateSeq int `json:"candidate_seq"`
Final bool `json:"final"`
DurationSeconds float64 `json:"duration_seconds"`
PreviousSummary string `json:"previous_summary,omitempty"`
RecentReasoning string `json:"recent_reasoning,omitempty"`
DeltaReasoning string `json:"delta_reasoning,omitempty"`
SourceTextRunes int `json:"source_text_runes,omitempty"`
MaxDetailSummaryRunes int `json:"max_detail_summary_runes,omitempty"`
}
// BuildReasoningSummaryMessages 构造思考摘要模型调用的 messages。
//
// 步骤说明:
// 1. system prompt 明确“只做用户可见摘要”,禁止复述原始思考链和内部推理细节;
// 2. user prompt 使用 JSON 承载输入,便于后续扩展字段且减少模型误读;
// 3. 长文本只保留尾部窗口,保证异步摘要请求稳定、便宜、可控。
func BuildReasoningSummaryMessages(input ReasoningSummaryPromptInput) []*schema.Message {
recentReasoning := trimRunesFromEnd(input.FullReasoning, reasoningSummaryMaxFullRunes)
deltaReasoning := trimRunesFromEnd(input.DeltaReasoning, reasoningSummaryMaxDeltaRunes)
payload := reasoningSummaryPromptPayload{
CandidateSeq: input.CandidateSeq,
Final: input.Final,
DurationSeconds: input.DurationSeconds,
PreviousSummary: strings.TrimSpace(input.PreviousSummary),
RecentReasoning: recentReasoning,
DeltaReasoning: deltaReasoning,
SourceTextRunes: reasoningSummarySourceRunes(recentReasoning, deltaReasoning),
MaxDetailSummaryRunes: ReasoningSummaryDetailRuneLimit(input.FullReasoning, input.DeltaReasoning),
}
raw, err := json.MarshalIndent(payload, "", " ")
if err != nil {
raw = []byte(fmt.Sprintf(`{"recent_reasoning":%q}`, trimRunesFromEnd(input.FullReasoning, reasoningSummaryMaxFullRunes)))
}
return []*schema.Message{
schema.SystemMessage(buildReasoningSummarySystemPrompt()),
schema.UserMessage("请基于 delta_reasoning 生成本轮新增的用户可见阶段摘要recent_reasoning 仅作上下文previous_summary 仅作去重参考。\n输入\n" + string(raw)),
}
}
func buildReasoningSummarySystemPrompt() string {
return strings.TrimSpace(`你是 SmartMate 的“思考摘要器”。你的任务是把模型内部 reasoning 整理成用户可见的进度摘要。
输出必须是严格 JSON 对象:
{
"short_summary": "8到18个汉字的短摘要",
"detail_summary": "不超过 max_detail_summary_runes 个字的展开摘要"
}
字段语义:
- previous_summary上一条已经展示给用户的摘要只用于判断哪些内容已经说过。
- delta_reasoning本轮新增 reasoning是生成 detail_summary 的主要依据。
- recent_reasoning全量尾部上下文只用于补齐题目、变量名、阶段背景不要按它重写一遍完整摘要。
规则:
1. 不输出 markdown不输出代码块不解释 JSON 以外的内容。
2. 摘要要像“阶段更新”,不是流水账;优先写新增结论、阶段变化、卡点、修正、下一步动作。
3. detail_summary 以 delta_reasoning 为主previous_summary 已覆盖的信息不要大段重复,除非本轮对它有修正或推进。
4. short_summary 用 8 到 18 个汉字,偏结果或动作短语,例如“补齐边界条件”“转入代码实现”“优化滚动数组”。
5. detail_summary 用自然的一到两句话表达,优先以具体对象、动作或结果开头,不要把“正在”“当前”“已确定”“已完成”作为默认句首模板;若 previous_summary 已使用类似开头,本轮必须换一种表达。
6. final=false 时不要用“已完成”概括整体任务;只有 delta_reasoning 明确完成某个局部步骤时,才可描述该局部已经完成。
7. detail_summary 字数必须小于等于 max_detail_summary_runes不需要凑满上限信息密度优先。
8. 不暴露原始思考链、隐含假设链、逐步演算,只保留用户可见的进展。
9. 若本轮没有实质新增信息,输出保守但不重复的摘要,例如“沿用上一轮判断,暂无新的可展示进展。”
10. final=true 时,用完成态语气,说明思考已经收拢到下一步答复或动作。`)
}
// ReasoningSummaryDetailRuneLimit 返回 detail_summary 的最大字数。
//
// 职责边界:
// 1. 与 BuildReasoningSummaryMessages 使用同一套输入窗口,避免 prompt 提示和服务端兜底口径不一致;
// 2. 上限取“提供给摘要模型的主要文本段”的一半,并向上取整,适配极短文本;
// 3. 返回 0 表示没有有效输入文本,调用方不应做硬裁剪。
func ReasoningSummaryDetailRuneLimit(fullReasoning, deltaReasoning string) int {
recentReasoning := trimRunesFromEnd(fullReasoning, reasoningSummaryMaxFullRunes)
delta := trimRunesFromEnd(deltaReasoning, reasoningSummaryMaxDeltaRunes)
sourceRunes := reasoningSummarySourceRunes(recentReasoning, delta)
if sourceRunes <= 0 {
return 0
}
return (sourceRunes + 1) / 2
}
func reasoningSummarySourceRunes(recentReasoning, deltaReasoning string) int {
recentReasoning = strings.TrimSpace(recentReasoning)
if recentReasoning != "" {
return utf8.RuneCountInString(recentReasoning)
}
return utf8.RuneCountInString(strings.TrimSpace(deltaReasoning))
}
func trimRunesFromEnd(text string, maxRunes int) string {
text = strings.TrimSpace(text)
if text == "" || maxRunes <= 0 {
return ""
}
runes := []rune(text)
if len(runes) <= maxRunes {
return text
}
return string(runes[len(runes)-maxRunes:])
}

View File

@@ -0,0 +1,11 @@
package agentprompt
const (
// SystemPrompt 全局系统人设:定义 SmartMate 的基本调性
SystemPrompt = `你叫 SmartMate是时伴SmartMate的中文 AI 排程伙伴,面向大学生提供陪伴式日程管理与日常协助。
你擅长课表与任务安排、任务管理、学习规划和随口记,也可以正常回答日常问答、生活建议、信息整理、分析讨论等非排程问题。
你的目标是像一个越用越懂用户的伙伴一样,结合历史对话、长期记忆和当前上下文,给出贴心、清晰、可信的帮助。
你的回复应当专业、自然、有陪伴感,偶尔可以带一点轻松幽默。
如果用户的问题与日程无关,不要因为"不属于排程"就拒绝、回避或强行转到任务安排;只要不需要工具且你有把握,就直接回答。
重要约束:你无法直接写入数据库。除非系统明确告知"任务已落库成功",否则禁止使用"已安排/已记录/已帮你记下"等完成态表述。`
)

View File

@@ -0,0 +1,273 @@
package agentprompt
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// ConversationTurn 表示对话历史中的一轮自然语言交互。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只承载 user 与 assistant speak不承载 tool_call 和 tool observation
// 2. 供 chat / plan / deliver 等节点复用,避免各节点重复写一套提取逻辑;
// 3. 不负责裁剪长度,长度预算统一交给压缩层处理。
type ConversationTurn struct {
Role string
Content string
}
// StageMessagesConfig 描述统一四段式骨架下,各节点自行提供的内容块。
//
// 设计目标:
// 1. 统一层只负责“四条消息怎么拼”,不再替节点决定“每条消息里该放什么”;
// 2. Msg1 / Msg2 / Msg3Prefix / Msg3Suffix 都由节点自己渲染,避免 chat / plan / deliver 继续套 execute 的内容模板;
// 3. memory_context 仍由统一层单入口注入到 msg3避免多处重复注入。
type StageMessagesConfig struct {
// SystemPrompt 是节点自己的系统提示词。
SystemPrompt string
// Msg1Content 是第 2 条 assistant 消息,通常放“节点想看的历史视图”。
Msg1Content string
// Msg2Content 是第 3 条 assistant 消息,通常放“节点自己的工作区/补充约束”。
Msg2Content string
// Msg3Prefix 是第 4 条消息中位于 memory_context 之前的内容。
// 常见放法:阶段状态、规划工作区摘要、交付收口约束等。
Msg3Prefix string
// Msg3Suffix 是第 4 条消息中位于 memory_context 之后的内容。
// 对 user-role 节点来说,这里通常放最终用户指令,保证“用户输入收尾”。
Msg3Suffix string
// Msg3Role 指定第 4 条消息的角色。
// Execute 继续使用 system其余节点一般使用 user。
Msg3Role schema.RoleType
// SkipBaseSystemPrompt 为 true 时msg0 只使用节点自己的 SystemPrompt
// 不再拼接 ConversationContext.SystemPrompt。
SkipBaseSystemPrompt bool
// UseLiteToolCatalogMsg 为 true 时msg0 工具目录采用轻量模式(仅名称与职责)。
UseLiteToolCatalogMsg bool
}
// buildUnifiedStageMessages 组装统一 4 段式消息骨架。
//
// 固定布局:
// 1. msg0(system):系统规则 + 阶段规则 + 工具简表;
// 2. msg1(assistant):节点自定义的历史视图;
// 3. msg2(assistant):节点自定义的工作区;
// 4. msg3(user/system):节点自定义前后缀 + 统一 memory_context。
func buildUnifiedStageMessages(
ctx *agentmodel.ConversationContext,
config StageMessagesConfig,
) []*schema.Message {
msg0 := buildUnifiedMsg0(config.SystemPrompt, ctx, config.SkipBaseSystemPrompt, config.UseLiteToolCatalogMsg)
msg1 := buildUnifiedMsg1(config.Msg1Content)
msg2 := buildUnifiedMsg2(config.Msg2Content)
msg3 := buildUnifiedMsg3(ctx, config)
return []*schema.Message{
schema.SystemMessage(msg0),
{Role: schema.Assistant, Content: msg1},
{Role: schema.Assistant, Content: msg2},
buildUnifiedMsg3Message(msg3, config.Msg3Role),
}
}
// buildUnifiedMsg3Message 根据配置决定第 4 条消息的角色。
func buildUnifiedMsg3Message(content string, role schema.RoleType) *schema.Message {
if role == schema.User {
return schema.UserMessage(content)
}
return schema.SystemMessage(content)
}
// buildUnifiedMsg0 合并系统提示 + 工具简表,生成 msg0。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先合并基础系统提示与节点系统提示,保证模型身份稳定;
// 2. 若当前节点注入了工具 schema则附加紧凑工具目录
// 3. 若两部分都为空,则回退到最小兜底提示,避免出现空消息。
func buildUnifiedMsg0(stageSystemPrompt string, ctx *agentmodel.ConversationContext, skipBaseSystemPrompt bool, useLiteToolCatalog bool) string {
base := ""
if skipBaseSystemPrompt {
base = strings.TrimSpace(stageSystemPrompt)
} else {
base = strings.TrimSpace(mergeSystemPrompts(ctx, stageSystemPrompt))
}
if base == "" {
base = "你是 SmartMate 助手,请继续当前阶段。"
}
toolCatalog := renderExecuteToolCatalogCompact(ctx, nil)
if useLiteToolCatalog {
toolCatalog = renderUnifiedToolCatalogLite(ctx)
}
if toolCatalog == "" {
return base
}
return base + "\n\n" + toolCatalog
}
// renderUnifiedToolCatalogLite 渲染统一阶段可用工具的轻量目录。
//
// 1. 只展示工具名和一句话职责,避免把 execute 的参数/返回示例污染到 plan/chat/deliver。
// 2. 目录信息仅用于“能力边界感知”,不承担具体参数指导。
// 3. 当工具数量过多时保留前若干项并给出省略提示,控制 msg0 体积。
func renderUnifiedToolCatalogLite(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
if ctx == nil {
return ""
}
schemas := ctx.ToolSchemasSnapshot()
if len(schemas) == 0 {
return ""
}
const maxItems = 18
lines := []string{"当前可用工具(轻量目录):"}
added := 0
for _, item := range schemas {
name := strings.TrimSpace(item.Name)
if name == "" {
continue
}
desc := strings.TrimSpace(item.Desc)
if desc == "" {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- %s", name))
} else {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- %s%s", name, desc))
}
added++
if added >= maxItems {
break
}
}
if added == 0 {
return ""
}
if len(schemas) > added {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("- 其余 %d 个工具已省略(按需再看)。", len(schemas)-added))
}
return strings.Join(lines, "\n")
}
// buildUnifiedMsg1 返回节点自行提供的历史视图。
//
// 说明:
// 1. 统一层不再内置 execute 风格的 ReAct 摘要;
// 2. 节点若未传入内容,则回退到最小占位,保证四段结构稳定;
// 3. 压缩层仍会统一统计和压缩这条消息。
func buildUnifiedMsg1(content string) string {
content = strings.TrimSpace(content)
if content != "" {
return content
}
return "历史上下文:暂无。"
}
// buildUnifiedMsg2 返回节点自行提供的工作区。
//
// 说明:
// 1. 非 execute 节点也允许有自己的 msg2不再被统一层硬塞“暂无”语义
// 2. 若节点暂时没有额外工作区,则回退到最小占位,保证结构稳定。
func buildUnifiedMsg2(content string) string {
content = strings.TrimSpace(content)
if content != "" {
return content
}
return "阶段工作区:暂无。"
}
// buildUnifiedMsg3 统一拼装 msg3前缀 + memory_context + 后缀。
//
// 步骤化说明:
// 1. 前缀由节点决定,适合放轻量状态或阶段约束;
// 2. memory_context 只在这里注入一次,避免 pinned block 多入口重复出现;
// 3. 后缀由节点决定。对于 user-role 节点,通常把最终用户指令放在这里,保证消息末尾仍是用户输入。
func buildUnifiedMsg3(ctx *agentmodel.ConversationContext, config StageMessagesConfig) string {
var sections []string
if prefix := strings.TrimSpace(config.Msg3Prefix); prefix != "" {
sections = append(sections, prefix)
}
if memoryText := renderUnifiedMemoryContext(ctx); memoryText != "" {
sections = append(sections, "相关记忆(仅在确有帮助时参考,不要机械复述):\n"+memoryText)
}
if suffix := strings.TrimSpace(config.Msg3Suffix); suffix != "" {
sections = append(sections, suffix)
}
if len(sections) == 0 {
return "请继续当前阶段。"
}
return strings.Join(sections, "\n\n")
}
// renderUnifiedMemoryContext 提取需要补充到 msg3 的记忆文本。
//
// 步骤化说明:
// 1. 只消费 memory_context避免把 execution_context / current_step 等阶段专属块混回 prompt
// 2. block 不存在或正文为空时直接返回空串;
// 3. 这里只读取 agent/sv 已经产出的最终文本,不在这里重新拼装记忆。
func renderUnifiedMemoryContext(ctx *agentmodel.ConversationContext) string {
if ctx == nil {
return ""
}
block, ok := ctx.PinnedBlockByKey("memory_context")
if !ok {
return ""
}
content := strings.TrimSpace(block.Content)
if content == "" {
return ""
}
return content
}
// CollectConversationTurns 从历史消息中提取 user + assistant speak 对话流。
//
// 提取规则:
// 1. 只保留 user 消息(排除 correction prompt和 assistant 纯文本消息;
// 2. assistant tool_call 消息与 tool observation 消息不纳入“真实对话”;
// 3. 返回顺序保持与原始 history 一致。
func CollectConversationTurns(history []*schema.Message) []ConversationTurn {
if len(history) == 0 {
return nil
}
turns := make([]ConversationTurn, 0, len(history))
for _, msg := range history {
if msg == nil {
continue
}
text := strings.TrimSpace(msg.Content)
if text == "" {
continue
}
switch msg.Role {
case schema.User:
// 1. 跳过后端注入的 correction prompt避免把纠错文案误判为用户真实意图。
if isExecuteCorrectionPrompt(msg) {
continue
}
turns = append(turns, ConversationTurn{Role: "user", Content: text})
case schema.Assistant:
// 2. 跳过工具调用消息,只保留真正面向用户的 speak/答复。
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
continue
}
turns = append(turns, ConversationTurn{Role: "assistant", Content: text})
}
}
return turns
}

View File

@@ -0,0 +1,164 @@
package agentrouter
import (
"fmt"
"regexp"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
var (
// chatRouteHeaderRegex 从模型流式输出中解析 SMARTFLOW_ROUTE 控制码头部。
//
// 格式示例:
// <SMARTFLOW_ROUTE nonce="abc" route="execute" rough_build="true" refine="false" reorder="false" thinking="true"/>
//
// 属性说明:
// 1. nonce防注入校验必须与调用方传入的 nonce 精确匹配;
// 2. route路由目标direct_reply / execute / deep_answer / plan
// 3. rough_build可选仅 route=execute 时有效,默认 false
// 4. refine可选仅 rough_build=true 时有效,默认 false
// 5. reorder可选仅 route=execute 时有效,默认 false
// 6. thinking可选仅 route=execute 时有效,默认 false。
chatRouteHeaderRegex = regexp.MustCompile(
`(?is)<\s*SMARTFLOW_ROUTE\b` +
`[^>]*\bnonce\s*=\s*["']?([a-zA-Z0-9\-]+)["']?` +
`[^>]*\broute\s*=\s*["']?(direct_reply|execute|deep_answer|plan|quick_task)["']?` +
`(?:[^>]*\brough_build\s*=\s*["']?(true|false)["']?)?` +
`(?:[^>]*\brefine\s*=\s*["']?(true|false)["']?)?` +
`(?:[^>]*\breorder\s*=\s*["']?(true|false)["']?)?` +
`(?:[^>]*\bthinking\s*=\s*["']?(true|false)["']?)?` +
`[^>]*/\s*>`)
)
// StreamRouteParser 从 LLM 流式输出中增量提取路由决策。
//
// 协议约定:模型输出以 SMARTFLOW_ROUTE 控制码标签开头,标签结束后是用户可见内容。
// 例如:<SMARTFLOW_ROUTE nonce="abc" route="direct_reply"/>你好!很高兴见到你...
//
// 职责边界:
// 1. 只负责从流式 chunk 中提取控制码并解析为 ChatRoutingDecision
// 2. 不负责推送 SSE chunk不负责决定后续走哪条链路
// 3. 控制码解析失败时标记 fallback由上层决定降级策略。
type StreamRouteParser struct {
buf strings.Builder
nonce string
routeFound bool
decision *agentmodel.ChatRoutingDecision
}
// NewStreamRouteParser 创建流式路由解析器。
func NewStreamRouteParser(nonce string) *StreamRouteParser {
return &StreamRouteParser{
nonce: strings.ToLower(strings.TrimSpace(nonce)),
}
}
// Feed 写入一段 chunk content。
//
// 返回值:
// - visible控制码标签之后的内容用户可见文本
// - routeReady路由决策是否已确定
// - err解析错误。
//
// 调用方应在 routeReady=true 后调用 Decision() 获取路由决策,
// 并根据 route 进入对应分支处理 visible 及后续 chunk。
func (p *StreamRouteParser) Feed(content string) (visible string, routeReady bool, err error) {
if p.routeFound {
// 路由已解析,后续 chunk 直接透传。
return content, true, nil
}
p.buf.WriteString(content)
text := p.buf.String()
match := chatRouteHeaderRegex.FindStringSubmatchIndex(text)
if match == nil {
// 控制码尚未完整,检查是否应该 fallback。
if len(text) > 500 {
// 超过 500 字符仍未匹配到控制码 -> fallback 到 plan。
p.routeFound = true
p.decision = &agentmodel.ChatRoutingDecision{
Route: agentmodel.ChatRoutePlan,
Raw: text,
}
return text, true, fmt.Errorf("控制码解析超时fallback 到 plan")
}
return "", false, nil
}
// 提取匹配到的子组。
groups := chatRouteHeaderRegex.FindStringSubmatch(text)
if len(groups) < 3 {
return "", false, fmt.Errorf("控制码正则子组不足: %d", len(groups))
}
// nonce 校验。
parsedNonce := strings.ToLower(strings.TrimSpace(groups[1]))
if parsedNonce != p.nonce {
return "", false, fmt.Errorf("nonce 不匹配: got=%s expected=%s", parsedNonce, p.nonce)
}
// 解析 route。
route := agentmodel.ChatRoute(strings.TrimSpace(groups[2]))
// 解析可选布尔属性(默认 false
roughBuild := parseOptionalBool(groups, 3)
refine := parseOptionalBool(groups, 4)
reorder := parseOptionalBool(groups, 5)
thinking := parseOptionalBool(groups, 6)
p.decision = &agentmodel.ChatRoutingDecision{
Route: route,
NeedsRoughBuild: roughBuild,
NeedsRefineAfterRoughBuild: refine,
AllowReorder: reorder,
Thinking: thinking,
Raw: groups[0],
}
// 归一化与校验。
if validateErr := p.decision.Validate(); validateErr != nil {
// 校验失败 -> fallback 到 plan。
p.decision.Route = agentmodel.ChatRoutePlan
p.decision.NeedsRoughBuild = false
p.decision.NeedsRefineAfterRoughBuild = false
p.decision.AllowReorder = false
p.decision.Thinking = false
}
p.routeFound = true
// 控制码标签之后的文本作为 visible 返回。
fullMatch := groups[0]
tagEndIdx := strings.Index(text, fullMatch)
if tagEndIdx >= 0 {
afterTag := text[tagEndIdx+len(fullMatch):]
// 去掉标签后紧跟的换行符(如果有)。
afterTag = strings.TrimPrefix(afterTag, "\r\n")
afterTag = strings.TrimPrefix(afterTag, "\n")
return afterTag, true, nil
}
return "", true, nil
}
// RouteReady 返回路由决策是否已确定。
func (p *StreamRouteParser) RouteReady() bool {
return p.routeFound
}
// Decision 返回已解析的路由决策RouteReady=true 后可用)。
func (p *StreamRouteParser) Decision() *agentmodel.ChatRoutingDecision {
return p.decision
}
// parseOptionalBool 从正则子组中解析可选布尔值。
// 如果子组不存在或为空,返回 false。
func parseOptionalBool(groups []string, index int) bool {
if index >= len(groups) {
return false
}
return strings.TrimSpace(groups[index]) == "true"
}

View File

@@ -0,0 +1,227 @@
package agentrouter
import (
"fmt"
"regexp"
"strings"
)
var (
// decisionTagRegex 从模型流式输出中提取 <SMARTFLOW_DECISION>...</SMARTFLOW_DECISION> 标签。
//
// 格式示例:
// <SMARTFLOW_DECISION>{"action":"continue","reason":"...","tool_call":{...}}</SMARTFLOW_DECISION>
// 用户可见的友好文案在这里流式输出...
//
// 使用 (?s) dotall 模式使 . 匹配换行符JSON 可能包含换行),
// 非贪婪 (.*?) 避免匹配到多个标签时过度消耗。
decisionTagRegex = regexp.MustCompile(
`(?s)<\s*SMARTFLOW_DECISION\s*>(.*?)</\s*SMARTFLOW_DECISION\s*>`)
// decisionTagHeadRegex 仅用于识别“起始标签是否已经出现”。
// 目的:避免模型已经输出了 <SMARTFLOW_DECISION 开头但尚未输出闭合标签时,
// 被长度阈值误判为 fallback即“假截断”
decisionTagHeadRegex = regexp.MustCompile(`(?i)<\s*SMARTFLOW_DECISION\b`)
)
// StreamDecisionResult 描述解析器的最终输出状态。
type StreamDecisionResult struct {
// DecisionJSON 是标签内提取的完整 JSON 字符串。
// 调用方应使用 llmservice.ParseJSONObject[T] 将其解析为具体决策类型。
DecisionJSON string
// BeforeText 是 <SMARTFLOW_DECISION> 标签之前的自然语言前言。
// 仅用于“标签后正文为空”时的兜底展示,不参与 JSON 解析。
BeforeText string
// AfterText 是 </SMARTFLOW_DECISION> 标签之后的自然语言正文。
// 这是主协议约定的用户可见文本来源。
AfterText string
// Fallback=true 表示流中未找到决策标签(超过 500 字符阈值),
// RawBuffer 包含全部累积文本,调用方应走 correction 路径。
Fallback bool
// ParseFailed=true 表示找到了标签但内部 JSON 为空或括号计数提取失败,
// RawBuffer 包含全部累积文本,调用方应走 correction 路径。
ParseFailed bool
// RawBuffer 是流式累积的原始文本,用于 correction / 日志。
RawBuffer string
}
// StreamDecisionParser 从 LLM 流式输出中增量提取 <SMARTFLOW_DECISION> 标签内的 JSON。
//
// 协议约定:模型先输出 <SMARTFLOW_DECISION>{json}</SMARTFLOW_DECISION>,然后输出用户可见正文。
// 调用方在 ready=true 后通过 DecisionJSON() 获取 JSON 字符串并自行解析,
// 同一个 StreamReader 继续读取标签后的正文逐 token 推流。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责从流式 chunk 中提取决策标签和 JSON 字符串;
// 2. 不负责 JSON 反序列化(由调用方用 ParseJSONObject 完成);
// 3. 不负责推送 SSE chunk。
type StreamDecisionParser struct {
buf strings.Builder
decisionFound bool
decisionJSON string
beforeText string
afterText string
rawBuf string // 用于 fallback/correction
}
// NewStreamDecisionParser 创建决策标签流式解析器。
func NewStreamDecisionParser() *StreamDecisionParser {
return &StreamDecisionParser{}
}
// Feed 写入一段 chunk content。
//
// 返回值:
// - visible决策标签之后的文本用户可见内容可能为空
// - ready决策是否已提取完毕成功或 fallback
// - err非 nil 时表示 fallback 或解析失败。
//
// 调用方应在 ready=true 后:
// 1. 调用 Result() 获取解析结果;
// 2. 若 Fallback/ParseFailed 则走 correction 路径;
// 3. 否则用 DecisionJSON 解析为具体决策类型;
// 4. 继续读取同一个 reader逐 token 推流 visible 及后续 chunk。
func (p *StreamDecisionParser) Feed(content string) (visible string, ready bool, err error) {
if p.decisionFound {
return content, true, nil
}
p.buf.WriteString(content)
text := p.buf.String()
match := decisionTagRegex.FindStringSubmatchIndex(text)
if match == nil {
// 1. 标签尚未完整,检查 fallback 阈值。
// 2. 仅当“完全没有出现起始标签”时才允许 fallback。
// 3. 若已经出现起始标签但还没闭合,则继续等待后续 chunk避免早退。
if len(text) > 500 {
if decisionTagHeadRegex.MatchString(text) {
return "", false, nil
}
p.decisionFound = true
p.rawBuf = text
return text, true, fmt.Errorf("决策标签解析超时,未找到 SMARTFLOW_DECISION 标签")
}
return "", false, nil
}
// 提取标签内文本(子组 1
groups := decisionTagRegex.FindStringSubmatch(text)
if len(groups) < 2 {
p.decisionFound = true
p.rawBuf = text
return "", true, fmt.Errorf("决策标签正则子组不足")
}
inner := groups[1]
jsonStr := extractJSONFromTag(inner)
if jsonStr == "" {
p.decisionFound = true
p.rawBuf = text
return "", true, fmt.Errorf("决策标签内未找到有效 JSON")
}
p.decisionFound = true
p.decisionJSON = jsonStr
p.rawBuf = text
// 1. 同时提取标签前/标签后的自然语言片段。
// 2. 标签后正文仍然作为主协议 visible 返回,保持现有流式链路不变。
// 3. 标签前前言只记入 Result供 execute 在“后文为空”时兜底补发。
fullMatch := groups[0]
tagEndIdx := strings.Index(text, fullMatch)
if tagEndIdx >= 0 {
beforeTag := strings.TrimSpace(text[:tagEndIdx])
afterTag := text[tagEndIdx+len(fullMatch):]
afterTag = strings.TrimPrefix(afterTag, "\r\n")
afterTag = strings.TrimPrefix(afterTag, "\n")
p.beforeText = beforeTag
p.afterText = afterTag
return afterTag, true, nil
}
return "", true, nil
}
// Ready 返回决策是否已提取完毕。
func (p *StreamDecisionParser) Ready() bool {
return p.decisionFound
}
// DecisionJSON 返回标签内提取的 JSON 字符串。
// 仅在 Ready()=true 且 Result().Fallback=false && Result().ParseFailed=false 时有效。
func (p *StreamDecisionParser) DecisionJSON() string {
return p.decisionJSON
}
// Result 返回完整解析结果,包含 fallback/parseFailed 状态和原始缓冲。
func (p *StreamDecisionParser) Result() *StreamDecisionResult {
r := &StreamDecisionResult{
DecisionJSON: p.decisionJSON,
BeforeText: p.beforeText,
AfterText: p.afterText,
RawBuffer: p.rawBuf,
}
if p.rawBuf != "" && p.decisionJSON == "" {
// 没有提取到 JSON判断是 fallback 还是 parseFailed。
// fallback = buf 里根本没有标签parseFailed = 有标签但 JSON 提取失败。
if decisionTagRegex.FindStringSubmatchIndex(p.rawBuf) != nil {
r.ParseFailed = true
} else {
r.Fallback = true
}
}
return r
}
// extractJSONFromTag 从标签内文本中提取第一个完整 JSON 对象。
// 复用括号计数逻辑,与 llmservice.ExtractJSONObject 一致。
func extractJSONFromTag(text string) string {
clean := strings.TrimSpace(text)
if clean == "" {
return ""
}
start := strings.Index(clean, "{")
if start < 0 {
return ""
}
depth := 0
inString := false
escaped := false
for idx := start; idx < len(clean); idx++ {
ch := clean[idx]
if escaped {
escaped = false
continue
}
if ch == '\\' && inString {
escaped = true
continue
}
if ch == '"' {
inString = !inString
continue
}
if inString {
continue
}
switch ch {
case '{':
depth++
case '}':
depth--
if depth == 0 {
return clean[start : idx+1]
}
}
}
return ""
}

View File

@@ -0,0 +1,80 @@
package agentshared
import "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
func CloneWeekSchedules(src []model.UserWeekSchedule) []model.UserWeekSchedule {
if len(src) == 0 {
return nil
}
dst := make([]model.UserWeekSchedule, 0, len(src))
for _, week := range src {
eventsCopy := make([]model.WeeklyEventBrief, len(week.Events))
copy(eventsCopy, week.Events)
dst = append(dst, model.UserWeekSchedule{
Week: week.Week,
Events: eventsCopy,
})
}
return dst
}
func CloneHybridEntries(src []model.HybridScheduleEntry) []model.HybridScheduleEntry {
if len(src) == 0 {
return nil
}
dst := make([]model.HybridScheduleEntry, len(src))
copy(dst, src)
return dst
}
func CloneTaskClassItems(src []model.TaskClassItem) []model.TaskClassItem {
if len(src) == 0 {
return nil
}
dst := make([]model.TaskClassItem, 0, len(src))
for _, item := range src {
copied := item
if item.CategoryID != nil {
v := *item.CategoryID
copied.CategoryID = &v
}
if item.Order != nil {
v := *item.Order
copied.Order = &v
}
if item.Content != nil {
v := *item.Content
copied.Content = &v
}
if item.Status != nil {
v := *item.Status
copied.Status = &v
}
if item.EmbeddedTime != nil {
t := *item.EmbeddedTime
copied.EmbeddedTime = &t
}
dst = append(dst, copied)
}
return dst
}
func CloneInts(src []int) []int {
if len(src) == 0 {
return nil
}
dst := make([]int, len(src))
copy(dst, src)
return dst
}
func CloneStrings(src []string) []string {
if len(src) == 0 {
return nil
}
dst := make([]string, len(src))
copy(dst, src)
return dst
}

View File

@@ -0,0 +1,366 @@
package agentshared
import (
"fmt"
"regexp"
"strconv"
"strings"
"time"
)
var (
deadlineLayouts = []string{
time.RFC3339,
"2006-01-02T15:04",
"2006-01-02 15:04:05",
"2006-01-02 15:04",
"2006/01/02 15:04:05",
"2006/01/02 15:04",
"2006.01.02 15:04:05",
"2006.01.02 15:04",
"2006-01-02",
"2006/01/02",
"2006.01.02",
}
deadlineDateOnlyLayouts = map[string]struct{}{
"2006-01-02": {},
"2006/01/02": {},
"2006.01.02": {},
}
clockHMRegex = regexp.MustCompile(`(\d{1,2})\s*[:]\s*(\d{1,2})`)
clockCNRegex = regexp.MustCompile(`(\d{1,2})\s*点\s*(半|(\d{1,2})\s*分?)?`)
ymdRegex = regexp.MustCompile(`(\d{4})\s*年\s*(\d{1,2})\s*月\s*(\d{1,2})\s*[日号]?`)
mdRegex = regexp.MustCompile(`(\d{1,2})\s*月\s*(\d{1,2})\s*[日号]?`)
dateSepRegex = regexp.MustCompile(`\d{1,4}\s*[-/.]\s*\d{1,2}(\s*[-/.]\s*\d{1,2})?`)
weekdayRegex = regexp.MustCompile(`(下周|下星期|下礼拜|本周|这周|本星期|这星期|周|星期|礼拜)([一二三四五六日天])`)
relativeTokens = []string{
"今天", "今日", "今晚", "今早", "今晨", "明天", "明日", "后天", "大后天", "昨天", "昨日",
"早上", "早晨", "上午", "中午", "下午", "晚上", "傍晚", "夜里", "凌晨",
}
)
// ParseOptionalDeadline 解析工具输入中的可选截止时间。
func ParseOptionalDeadline(raw string) (*time.Time, error) {
value := normalizeDeadlineInput(raw)
if value == "" {
return nil, nil
}
deadline, hasHint, err := parseDeadlineFromText(value, NowToMinute())
if err != nil {
return nil, err
}
if deadline == nil {
if !hasHint {
return nil, fmt.Errorf("deadline_at 格式不支持: %s", value)
}
return nil, fmt.Errorf("deadline_at 无法解析: %s", value)
}
return deadline, nil
}
// ParseOptionalDeadlineWithNow 在给定时间基准下解析 deadline。
func ParseOptionalDeadlineWithNow(raw string, now time.Time) (*time.Time, error) {
value := normalizeDeadlineInput(raw)
if value == "" {
return nil, nil
}
deadline, _, err := parseDeadlineFromText(value, now)
if err != nil {
return nil, err
}
if deadline == nil {
return nil, fmt.Errorf("deadline_at 格式不支持: %s", value)
}
return deadline, nil
}
func parseDeadlineFromText(value string, now time.Time) (*time.Time, bool, error) {
if strings.TrimSpace(value) == "" {
return nil, false, nil
}
loc := ShanghaiLocation()
now = now.In(loc)
hasHint := hasDeadlineHint(value)
if abs, ok := tryParseAbsoluteDeadline(value, loc); ok {
return abs, true, nil
}
if rel, recognized, err := tryParseRelativeDeadline(value, now, loc); recognized {
if err != nil {
return nil, true, err
}
return rel, true, nil
}
if hasHint {
return nil, true, fmt.Errorf("deadline_at 格式不支持: %s", value)
}
return nil, false, nil
}
func normalizeDeadlineInput(raw string) string {
trimmed := strings.TrimSpace(raw)
if trimmed == "" {
return ""
}
replacer := strings.NewReplacer(
"", ":",
"", ",",
"。", ".",
" ", " ",
)
return strings.TrimSpace(replacer.Replace(trimmed))
}
func hasDeadlineHint(value string) bool {
if clockHMRegex.MatchString(value) ||
clockCNRegex.MatchString(value) ||
ymdRegex.MatchString(value) ||
mdRegex.MatchString(value) ||
dateSepRegex.MatchString(value) ||
weekdayRegex.MatchString(value) {
return true
}
for _, token := range relativeTokens {
if strings.Contains(value, token) {
return true
}
}
return false
}
func tryParseAbsoluteDeadline(value string, loc *time.Location) (*time.Time, bool) {
for _, layout := range deadlineLayouts {
var (
parsed time.Time
err error
)
if layout == time.RFC3339 {
parsed, err = time.Parse(layout, value)
if err == nil {
parsed = parsed.In(loc)
}
} else {
parsed, err = time.ParseInLocation(layout, value, loc)
}
if err != nil {
continue
}
if _, dateOnly := deadlineDateOnlyLayouts[layout]; dateOnly {
parsed = time.Date(parsed.Year(), parsed.Month(), parsed.Day(), 23, 59, 0, 0, loc)
} else {
parsed = time.Date(parsed.Year(), parsed.Month(), parsed.Day(), parsed.Hour(), parsed.Minute(), 0, 0, loc)
}
return &parsed, true
}
return nil, false
}
func tryParseRelativeDeadline(value string, now time.Time, loc *time.Location) (*time.Time, bool, error) {
baseDate, recognized := inferBaseDate(value, now, loc)
if !recognized {
return nil, false, nil
}
hour, minute, hasExplicitClock, err := extractClock(value)
if err != nil {
return nil, true, err
}
if !hasExplicitClock {
hour, minute = defaultClockByHint(value)
}
deadline := time.Date(baseDate.Year(), baseDate.Month(), baseDate.Day(), hour, minute, 0, 0, loc)
return &deadline, true, nil
}
func inferBaseDate(value string, now time.Time, loc *time.Location) (time.Time, bool) {
if matched := ymdRegex.FindStringSubmatch(value); len(matched) == 4 {
year, _ := strconv.Atoi(matched[1])
month, _ := strconv.Atoi(matched[2])
day, _ := strconv.Atoi(matched[3])
if isValidDate(year, month, day) {
return time.Date(year, time.Month(month), day, 0, 0, 0, 0, loc), true
}
}
if matched := mdRegex.FindStringSubmatch(value); len(matched) == 3 {
month, _ := strconv.Atoi(matched[1])
day, _ := strconv.Atoi(matched[2])
year := now.Year()
if !isValidDate(year, month, day) {
return time.Time{}, false
}
candidate := time.Date(year, time.Month(month), day, 0, 0, 0, 0, loc)
if candidate.Before(startOfDay(now)) {
year++
if !isValidDate(year, month, day) {
return time.Time{}, false
}
candidate = time.Date(year, time.Month(month), day, 0, 0, 0, 0, loc)
}
return candidate, true
}
if matched := weekdayRegex.FindStringSubmatch(value); len(matched) == 3 {
prefix := matched[1]
target, ok := toWeekday(matched[2])
if ok {
return resolveWeekdayDate(now, prefix, target), true
}
}
today := startOfDay(now)
switch {
case strings.Contains(value, "大后天"):
return today.AddDate(0, 0, 3), true
case strings.Contains(value, "后天"):
return today.AddDate(0, 0, 2), true
case strings.Contains(value, "明天") || strings.Contains(value, "明日"):
return today.AddDate(0, 0, 1), true
case strings.Contains(value, "今天") || strings.Contains(value, "今日") || strings.Contains(value, "今晚") || strings.Contains(value, "今早") || strings.Contains(value, "今晨"):
return today, true
case strings.Contains(value, "昨天") || strings.Contains(value, "昨日"):
return today.AddDate(0, 0, -1), true
default:
return time.Time{}, false
}
}
func extractClock(value string) (int, int, bool, error) {
hour := 0
minute := 0
hasClock := false
if matched := clockHMRegex.FindStringSubmatch(value); len(matched) == 3 {
h, errH := strconv.Atoi(matched[1])
m, errM := strconv.Atoi(matched[2])
if errH != nil || errM != nil {
return 0, 0, true, fmt.Errorf("deadline_at 时间解析失败: %s", value)
}
hour = h
minute = m
hasClock = true
} else if matched := clockCNRegex.FindStringSubmatch(value); len(matched) >= 2 {
h, errH := strconv.Atoi(matched[1])
if errH != nil {
return 0, 0, true, fmt.Errorf("deadline_at 时间解析失败: %s", value)
}
hour = h
minute = 0
hasClock = true
if len(matched) >= 3 {
if matched[2] == "半" {
minute = 30
} else if len(matched) >= 4 && strings.TrimSpace(matched[3]) != "" {
m, errM := strconv.Atoi(strings.TrimSpace(matched[3]))
if errM != nil {
return 0, 0, true, fmt.Errorf("deadline_at 时间解析失败: %s", value)
}
minute = m
}
}
}
if !hasClock {
return 0, 0, false, nil
}
if isPMHint(value) && hour < 12 {
hour += 12
}
if isNoonHint(value) && hour >= 1 && hour <= 10 {
hour += 12
}
if strings.Contains(value, "凌晨") && hour == 12 {
hour = 0
}
if hour < 0 || hour > 23 || minute < 0 || minute > 59 {
return 0, 0, true, fmt.Errorf("deadline_at 时间超出范围: %s", value)
}
return hour, minute, true, nil
}
func defaultClockByHint(value string) (int, int) {
switch {
case strings.Contains(value, "凌晨"):
return 1, 0
case strings.Contains(value, "早上") || strings.Contains(value, "早晨") || strings.Contains(value, "上午") || strings.Contains(value, "今早") || strings.Contains(value, "明早"):
return 9, 0
case strings.Contains(value, "中午"):
return 12, 0
case strings.Contains(value, "下午"):
return 15, 0
case strings.Contains(value, "晚上") || strings.Contains(value, "今晚") || strings.Contains(value, "傍晚") || strings.Contains(value, "夜里"):
return 20, 0
default:
return 23, 59
}
}
func isPMHint(value string) bool {
return strings.Contains(value, "下午") || strings.Contains(value, "晚上") || strings.Contains(value, "今晚") || strings.Contains(value, "傍晚")
}
func isNoonHint(value string) bool {
return strings.Contains(value, "中午")
}
func startOfDay(t time.Time) time.Time {
loc := t.Location()
return time.Date(t.Year(), t.Month(), t.Day(), 0, 0, 0, 0, loc)
}
func isValidDate(year, month, day int) bool {
if month < 1 || month > 12 || day < 1 || day > 31 {
return false
}
candidate := time.Date(year, time.Month(month), day, 0, 0, 0, 0, time.UTC)
return candidate.Year() == year && int(candidate.Month()) == month && candidate.Day() == day
}
func toWeekday(chinese string) (time.Weekday, bool) {
switch chinese {
case "一":
return time.Monday, true
case "二":
return time.Tuesday, true
case "三":
return time.Wednesday, true
case "四":
return time.Thursday, true
case "五":
return time.Friday, true
case "六":
return time.Saturday, true
case "日", "天":
return time.Sunday, true
default:
return time.Sunday, false
}
}
func resolveWeekdayDate(now time.Time, prefix string, target time.Weekday) time.Time {
today := startOfDay(now)
weekdayOffset := (int(today.Weekday()) + 6) % 7
weekStart := today.AddDate(0, 0, -weekdayOffset)
targetOffset := (int(target) + 6) % 7
candidateThisWeek := weekStart.AddDate(0, 0, targetOffset)
switch {
case strings.HasPrefix(prefix, "下"):
return candidateThisWeek.AddDate(0, 0, 7)
case strings.HasPrefix(prefix, "本"), strings.HasPrefix(prefix, "这"):
return candidateThisWeek
default:
if candidateThisWeek.Before(today) {
return candidateThisWeek.AddDate(0, 0, 7)
}
return candidateThisWeek
}
}

View File

@@ -0,0 +1,117 @@
package agentshared
import (
"fmt"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
correctionHistoryKindKey = "newagent_history_kind"
correctionHistoryKindCorrectionUser = "llm_correction_prompt"
)
// AppendLLMCorrection 追加 LLM 修正提示到对话历史。
//
// 设计目的:
// 1. 当 LLM 输出不符合预期(如不支持的 action、格式错误等不应直接报错终止
// 2. 应该给 LLM 一个自我修正的机会,把错误反馈写回历史,让它重新生成;
// 3. 该函数封装了“追加 assistant 消息 + 追加纠正提示”的通用流程。
//
// 参数说明:
// - conversationContext: 对话上下文,用于追加历史消息;
// - llmOutput: LLM 的原始输出内容,会作为 assistant 消息追加;
// - validOptionsDesc: 合法选项的描述,用于构造纠正提示。
func AppendLLMCorrection(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
llmOutput string,
validOptionsDesc string,
) {
if conversationContext == nil {
return
}
assistantContent := strings.TrimSpace(llmOutput)
appendCorrectionAssistantIfNeeded(conversationContext, assistantContent)
correctionContent := fmt.Sprintf(
"你的输出不符合预期。%s 请重新分析当前状态,输出正确的内容。",
validOptionsDesc,
)
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.User,
Content: correctionContent,
Extra: map[string]any{
correctionHistoryKindKey: correctionHistoryKindCorrectionUser,
},
})
}
// AppendLLMCorrectionWithHint 追加 LLM 修正提示(带自定义错误描述)。
//
// 相比 AppendLLMCorrection该函数允许调用方提供更详细的错误描述
// 适用于需要明确告知 LLM 具体哪里出错的场景。
func AppendLLMCorrectionWithHint(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
llmOutput string,
errorDesc string,
validOptionsDesc string,
) {
if conversationContext == nil {
return
}
assistantContent := strings.TrimSpace(llmOutput)
appendCorrectionAssistantIfNeeded(conversationContext, assistantContent)
correctionContent := fmt.Sprintf(
"%s %s 请重新分析当前状态,输出正确的内容。",
errorDesc,
validOptionsDesc,
)
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.User,
Content: correctionContent,
Extra: map[string]any{
correctionHistoryKindKey: correctionHistoryKindCorrectionUser,
},
})
}
// appendCorrectionAssistantIfNeeded 在纠错回灌前做最小降噪。
//
// 1. 空文本直接跳过,避免写入“占位噪音”;
// 2. 若与“最近一条 assistant 文本”完全一致则跳过,避免同句反复回灌;
// 3. 仅负责“是否回灌”判定,不负责生成纠错 user 提示。
func appendCorrectionAssistantIfNeeded(
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
assistantContent string,
) {
if conversationContext == nil {
return
}
assistantContent = strings.TrimSpace(assistantContent)
if assistantContent == "" {
return
}
history := conversationContext.HistorySnapshot()
for i := len(history) - 1; i >= 0; i-- {
msg := history[i]
if msg == nil || msg.Role != schema.Assistant {
continue
}
if strings.TrimSpace(msg.Content) == assistantContent {
return
}
// 只看最近一条 assistant避免误去重很久以前的正常重复表达。
break
}
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: assistantContent,
})
}

View File

@@ -0,0 +1,121 @@
package agentshared
import (
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// LogNodeLLMContext 将某个节点即将送入 LLM 的完整消息上下文按统一格式打印到日志。
//
// 步骤化说明:
// 1. 统一输出 stage / phase / chat / round方便按一次请求内的多次 LLM 调用串联排查;
// 2. 完整展开 messages不做截断保证问题复现时能直接对照 prompt 组装结果;
// 3. 该函数只负责调试日志,不参与任何业务判断,也不修改上下文内容。
func LogNodeLLMContext(
stage string,
phase string,
flowState *agentmodel.CommonState,
messages []*schema.Message,
) {
chatID := ""
roundUsed := 0
if flowState != nil {
chatID = flowState.ConversationID
roundUsed = flowState.RoundUsed
}
log.Printf(
"[DEBUG] %s LLM context begin phase=%s chat=%s round=%d message_count=%d\n%s\n[DEBUG] %s LLM context end phase=%s chat=%s round=%d",
stage,
strings.TrimSpace(phase),
chatID,
roundUsed,
len(messages),
formatLLMMessagesForDebug(messages),
stage,
strings.TrimSpace(phase),
chatID,
roundUsed,
)
}
// formatLLMMessagesForDebug 将本轮送入 LLM 的完整消息上下文展开成可读多行日志。
//
// 说明:
// 1. 按消息索引逐条输出,便于和上游上下文构造步骤逐项对齐;
// 2. 完整输出 content / reasoning_content / tool_calls / extra不做截断
// 3. 仅用于调试打点,不参与业务决策。
func formatLLMMessagesForDebug(messages []*schema.Message) string {
if len(messages) == 0 {
return "(empty messages)"
}
var sb strings.Builder
for i, msg := range messages {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("----- message[%d] -----\n", i))
if msg == nil {
sb.WriteString("role: <nil>\n\n")
continue
}
sb.WriteString(fmt.Sprintf("role: %s\n", msg.Role))
if strings.TrimSpace(msg.ToolCallID) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("tool_call_id: %s\n", msg.ToolCallID))
}
if strings.TrimSpace(msg.ToolName) != "" {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("tool_name: %s\n", msg.ToolName))
}
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
sb.WriteString("tool_calls:\n")
for j, call := range msg.ToolCalls {
sb.WriteString(fmt.Sprintf(" - [%d] id=%s type=%s function=%s\n", j, call.ID, call.Type, call.Function.Name))
sb.WriteString(" arguments:\n")
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(call.Function.Arguments, " "))
sb.WriteString("\n")
}
}
if strings.TrimSpace(msg.ReasoningContent) != "" {
sb.WriteString("reasoning_content:\n")
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(msg.ReasoningContent, " "))
sb.WriteString("\n")
}
sb.WriteString("content:\n")
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(msg.Content, " "))
sb.WriteString("\n")
if len(msg.Extra) > 0 {
sb.WriteString("extra:\n")
raw, err := json.MarshalIndent(msg.Extra, "", " ")
if err != nil {
sb.WriteString(indentMultilineForDebug("<marshal_error>", " "))
} else {
sb.WriteString(indentMultilineForDebug(string(raw), " "))
}
sb.WriteString("\n")
}
sb.WriteString("\n")
}
return sb.String()
}
// indentMultilineForDebug 为多行文本统一添加前缀缩进,避免日志折行后难以阅读。
func indentMultilineForDebug(text, prefix string) string {
if text == "" {
return prefix + "<empty>"
}
lines := strings.Split(text, "\n")
for i := range lines {
lines[i] = prefix + lines[i]
}
return strings.Join(lines, "\n")
}

View File

@@ -0,0 +1,10 @@
package agentshared
import llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
func ResolveThinkingMode(enabled bool) llmservice.ThinkingMode {
if enabled {
return llmservice.ThinkingModeEnabled
}
return llmservice.ThinkingModeDisabled
}

View File

@@ -0,0 +1,290 @@
package agentshared
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/pkg"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// UnifiedCompactInput 是统一压缩入口的参数。
//
// 设计说明:
// 1. 从各节点输入中提取压缩所需的公共字段,消除对具体节点实现的直接依赖;
// 2. 各节点Plan/Chat/Deliver/Execute构造此参数时只需填充自己已有的运行时能力
// 3. StageName 和 StatusBlockID 用于区分日志来源与 SSE 状态推送目标。
type UnifiedCompactInput struct {
// Client 用于调用 LLM 压缩 msg1/msg2。
Client *llmservice.Client
// CompactionStore 用于持久化压缩摘要和 token 统计,为 nil 时跳过持久化。
CompactionStore agentmodel.CompactionStore
// FlowState 提供 userID / conversationID / roundUsed 等定位信息。
FlowState *agentmodel.CommonState
// Emitter 用于推送压缩进度 SSE 事件。
Emitter *agentstream.ChunkEmitter
// StageName 标识当前阶段,如 execute / plan / chat / deliver。
StageName string
// StatusBlockID 是 SSE 状态推送的 block ID各节点使用自己的 block ID。
StatusBlockID string
}
// CompactUnifiedMessagesIfNeeded 检查统一消息结构的 token 预算,
// 超限时对 msg1历史对话和 msg2阶段工作区执行 LLM 压缩。
//
// 消息布局约定(由统一消息构造器返回):
// [0] system - msg0: 系统规则 + 工具简表
// [1] assistant - msg1: 历史对话上下文
// [2] assistant - msg2: 阶段工作区Execute=ReAct Loop其余通常为“暂无”
// [3] system - msg3: 阶段状态 + 记忆 + 指令
//
// 压缩策略:
// 1. msg1 超过可用预算一半时触发 LLM 压缩(合并已有摘要 + 新内容);
// 2. msg1 压缩后仍超限,则对 msg2 也做 LLM 压缩;
// 3. 压缩结果持久化到 CompactionStore下一轮可复用摘要避免重复计算。
func CompactUnifiedMessagesIfNeeded(
ctx context.Context,
messages []*schema.Message,
input UnifiedCompactInput,
) []*schema.Message {
if input.FlowState == nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] FlowState is nil, skip token stats refresh", input.StageName)
return messages
}
// 1. 非严格 4 段式时,退化成按角色汇总的统计,确保 context_token_stats 仍能刷新。
if len(messages) != 4 {
breakdown := estimateFallbackStageTokenBreakdown(messages)
log.Printf(
"[COMPACT:%s] fallback token stats refresh: total=%d budget=%d count=%d (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget, len(messages),
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
)
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
return messages
}
// 2. 提取四条消息的文本内容,供预算检查与后续压缩使用。
msg0 := messages[0].Content
msg1 := messages[1].Content
msg2 := messages[2].Content
msg3 := messages[3].Content
// 3. 执行 token 预算检查,判断是否需要压缩历史对话或阶段工作区。
breakdown, overBudget, needCompactMsg1, needCompactMsg2 := pkg.CheckStageTokenBudget(msg0, msg1, msg2, msg3)
log.Printf(
"[COMPACT:%s] token budget check: total=%d budget=%d over=%v compactMsg1=%v compactMsg2=%v (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget, overBudget, needCompactMsg1, needCompactMsg2,
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
)
if !overBudget {
// 4. 未超限时仅记录 token 分布,不做压缩。
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
return messages
}
// 5. 先压缩 msg1历史对话它通常是最主要的 token 消耗来源。
if needCompactMsg1 {
msg1 = compactUnifiedMsg1(ctx, input, msg1)
messages[1].Content = msg1
breakdown = pkg.EstimateStageMessagesTokens(msg0, msg1, msg2, msg3)
}
// 6. 若 msg1 压缩后仍超限,再压缩 msg2阶段工作区 / ReAct 记录)。
if needCompactMsg2 || breakdown.Total > pkg.StageTokenBudget {
msg2 = compactUnifiedMsg2(ctx, input, msg2)
messages[2].Content = msg2
breakdown = pkg.EstimateStageMessagesTokens(msg0, msg1, msg2, msg3)
}
// 7. 记录最终 token 分布,供后续调试与监控使用。
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
log.Printf(
"[COMPACT:%s] after compaction: total=%d budget=%d (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget,
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
)
return messages
}
// estimateFallbackStageTokenBreakdown 在非统一 4 段式场景下按消息角色做近似统计。
//
// 步骤说明:
// 1. 先按消息类型汇总 token保证总量准确
// 2. 再把最后一个 user 消息尽量视作 msg3保留阶段指令语义
// 3. 其他历史内容归入 msg1 / msg2确保上下文统计不会因为结构不标准而断更。
func estimateFallbackStageTokenBreakdown(messages []*schema.Message) pkg.StageTokenBreakdown {
breakdown := pkg.StageTokenBreakdown{Budget: pkg.StageTokenBudget}
if len(messages) == 0 {
return breakdown
}
lastUserIndex := -1
for i := len(messages) - 1; i >= 0; i-- {
msg := messages[i]
if msg == nil {
continue
}
if msg.Role == schema.User {
lastUserIndex = i
break
}
}
for i, msg := range messages {
if msg == nil {
continue
}
tokens := pkg.EstimateMessageTokens(msg)
breakdown.Total += tokens
switch msg.Role {
case schema.System:
breakdown.Msg0 += tokens
case schema.User:
if i == lastUserIndex {
breakdown.Msg3 += tokens
} else {
breakdown.Msg1 += tokens
}
case schema.Tool:
breakdown.Msg2 += tokens
case schema.Assistant:
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
breakdown.Msg2 += tokens
} else {
breakdown.Msg1 += tokens
}
default:
breakdown.Msg1 += tokens
}
}
return breakdown
}
// compactUnifiedMsg1 对 msg1历史对话执行 LLM 压缩。
//
// 步骤化说明:
// 1. CompactionStore 为 nil 时跳过(测试环境 / 骨架期);
// 2. 先加载该阶段已有的压缩摘要,与当前 msg1 合并后调 LLM 压缩;
// 3. 压缩失败时降级为原始文本,不中断主流程;
// 4. 压缩成功后持久化新摘要,供下一轮复用。
func compactUnifiedMsg1(
ctx context.Context,
input UnifiedCompactInput,
msg1 string,
) string {
if input.CompactionStore == nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] CompactionStore is nil, skip msg1 compaction", input.StageName)
return msg1
}
existingSummary, _, err := input.CompactionStore.LoadStageCompaction(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, input.StageName)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] load existing compaction failed: %v, proceed without cache", input.StageName, err)
}
tokenBefore := pkg.EstimateTextTokens(msg1)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_start",
fmt.Sprintf("正在压缩对话历史(%d tokens...", tokenBefore),
false,
)
newSummary, err := agentprompt.CompactMsg1(ctx, input.Client, msg1, existingSummary)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] compact msg1 failed: %v", input.StageName, err)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
"对话历史压缩失败,使用原始文本",
false,
)
return msg1
}
tokenAfter := pkg.EstimateTextTokens(newSummary)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
fmt.Sprintf("对话历史已压缩:%d → %d tokens", tokenBefore, tokenAfter),
false,
)
if err := input.CompactionStore.SaveStageCompaction(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, input.StageName, newSummary, input.FlowState.RoundUsed); err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] save compaction failed: %v", input.StageName, err)
}
return newSummary
}
// compactUnifiedMsg2 对 msg2阶段工作区执行 LLM 压缩。
//
// 步骤化说明:
// 1. 非 Execute 阶段的 msg2 通常内容较少,压缩即使收益有限也不应出错;
// 2. Execute 阶段的 msg2 包含 ReAct loop 记录,压缩可显著节省 token
// 3. 压缩失败时降级为原始文本,不中断主流程。
func compactUnifiedMsg2(
ctx context.Context,
input UnifiedCompactInput,
msg2 string,
) string {
tokenBefore := pkg.EstimateTextTokens(msg2)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_start",
fmt.Sprintf("正在压缩执行记录(%d tokens...", tokenBefore),
false,
)
compressed, err := agentprompt.CompactMsg2(ctx, input.Client, msg2)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] compact msg2 failed: %v", input.StageName, err)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
"执行记录压缩失败,使用原始文本",
false,
)
return msg2
}
tokenAfter := pkg.EstimateTextTokens(compressed)
_ = input.Emitter.EmitStatus(
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
fmt.Sprintf("执行记录已压缩:%d → %d tokens", tokenBefore, tokenAfter),
false,
)
return compressed
}
// saveUnifiedTokenStats 持久化当前 token 分布到存储层。
//
// 步骤化说明:
// 1. CompactionStore 为 nil 时跳过(测试环境 / 骨架期);
// 2. 序列化失败只记日志,不中断主流程;
// 3. 写入失败只记日志,不中断主流程。
func saveUnifiedTokenStats(
ctx context.Context,
input UnifiedCompactInput,
breakdown pkg.StageTokenBreakdown,
) {
if input.CompactionStore == nil || input.FlowState == nil {
return
}
statsJSON, err := json.Marshal(breakdown)
if err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] marshal token stats failed: %v", input.StageName, err)
return
}
if err := input.CompactionStore.SaveContextTokenStats(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, string(statsJSON)); err != nil {
log.Printf("[COMPACT:%s] save token stats failed: %v", input.StageName, err)
}
}

View File

@@ -0,0 +1,37 @@
package agentshared
import (
"context"
"log"
"strings"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// PersistVisibleAssistantMessage 负责把“真正要展示给用户”的 assistant 文本交给 service 层持久化。
//
// 职责边界:
// 1. 只处理可见的 assistant 消息,不处理内部纠错提示、工具调用结果和纯状态文案;
// 2. 持久化失败只记日志,不反向中断节点主流程,避免“已经对外输出但后端补写失败”时把用户请求打断;
// 3. 具体的 Redis / MySQL / 乐观缓存写入由 service 回调统一完成。
func PersistVisibleAssistantMessage(
ctx context.Context,
persist agentmodel.PersistVisibleMessageFunc,
state *agentmodel.CommonState,
msg *schema.Message,
) {
if persist == nil || state == nil || msg == nil {
return
}
role := strings.TrimSpace(string(msg.Role))
content := strings.TrimSpace(msg.Content)
if role != string(schema.Assistant) || content == "" {
return
}
if err := persist(ctx, state, msg); err != nil {
log.Printf("[WARN] persist visible assistant message failed chat=%s phase=%s err=%v", state.ConversationID, state.Phase, err)
}
}

View File

@@ -0,0 +1,85 @@
package agentshared
import (
"context"
"time"
)
// RetryOptions 描述公共重试策略。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只定义“是否重试、最多几次、间隔多久”;
// 2. 不关心具体业务是工具调用失败、模型 JSON 失败还是 DB 暂时不可用;
// 3. 真正的业务兜底文案仍应由上层 node 决定。
type RetryOptions struct {
MaxAttempts int
Interval time.Duration
ShouldRetry func(err error) bool
OnRetry func(attempt int, err error)
}
// Do 执行一个只返回 error 的重试任务。
//
// 执行规则:
// 1. 第一次执行也算一次 attempt
// 2. 任意一次成功即立即返回;
// 3. 上下文取消、达到最大次数、或 ShouldRetry=false 时立即停止。
func Do(ctx context.Context, options RetryOptions, fn func(attempt int) error) error {
_, err := DoValue[struct{}](ctx, options, func(attempt int) (struct{}, error) {
return struct{}{}, fn(attempt)
})
return err
}
// DoValue 执行一个带返回值的通用重试任务。
//
// 设计说明:
// 1. 旧 agent 里后续很多地方都会出现“失败重试 2~3 次”的模式;
// 2. 这里先把循环骨架统一,避免每个 skill 自己写 for + sleep + ctx.Done
// 3. 上层只需关心“本轮失败要不要继续”,而不是重复造轮子。
func DoValue[T any](ctx context.Context, options RetryOptions, fn func(attempt int) (T, error)) (T, error) {
var zero T
maxAttempts := options.MaxAttempts
if maxAttempts <= 0 {
maxAttempts = 1
}
for attempt := 1; attempt <= maxAttempts; attempt++ {
if err := ctx.Err(); err != nil {
return zero, err
}
value, err := fn(attempt)
if err == nil {
return value, nil
}
// 1. 到最后一次了,直接返回原错误,避免无意义等待。
if attempt >= maxAttempts {
return zero, err
}
// 2. 业务显式声明“不值得重试”时,立刻停止。
if options.ShouldRetry != nil && !options.ShouldRetry(err) {
return zero, err
}
// 3. 把重试钩子留给上层,用于打点或阶段提示。
if options.OnRetry != nil {
options.OnRetry(attempt, err)
}
// 4. 没有配置间隔则马上下一轮;配置了则等待,同时尊重 ctx 取消。
if options.Interval <= 0 {
continue
}
timer := time.NewTimer(options.Interval)
select {
case <-ctx.Done():
timer.Stop()
return zero, ctx.Err()
case <-timer.C:
}
}
return zero, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,35 @@
package agentshared
const (
TaskPriorityImportantUrgent = 1
TaskPriorityImportantNotUrgent = 2
TaskPrioritySimpleNotImportant = 3
TaskPriorityComplexNotImportant = 4
)
// QuickNote 优先级别名,保持与旧 agent/model 命名兼容。
const (
QuickNotePriorityImportantUrgent = TaskPriorityImportantUrgent
QuickNotePriorityImportantNotUrgent = TaskPriorityImportantNotUrgent
QuickNotePrioritySimpleNotImportant = TaskPrioritySimpleNotImportant
QuickNotePriorityComplexNotImportant = TaskPriorityComplexNotImportant
)
func IsValidTaskPriority(priority int) bool {
return priority >= TaskPriorityImportantUrgent && priority <= TaskPriorityComplexNotImportant
}
func PriorityLabelCN(priority int) string {
switch priority {
case TaskPriorityImportantUrgent:
return "重要且紧急"
case TaskPriorityImportantNotUrgent:
return "重要不紧急"
case TaskPrioritySimpleNotImportant:
return "简单不重要"
case TaskPriorityComplexNotImportant:
return "复杂不重要"
default:
return "未知优先级"
}
}

View File

@@ -0,0 +1,49 @@
package agentshared
import (
"sync"
"time"
)
const (
// MinuteLayout 是 Agent 内部统一的分钟级时间文本格式。
//
// 设计原因:
// 1. agent 里大量场景只需要精确到分钟;
// 2. 秒级精度会增加提示词噪声,也容易让“同一请求内的当前时间”出现抖动;
// 3. 先统一成一份常量,后续 quicknote / schedule 都直接复用。
MinuteLayout = "2006-01-02 15:04"
)
var (
shanghaiLocOnce sync.Once
shanghaiLoc *time.Location
)
// ShanghaiLocation 返回 Agent 内部统一使用的东八区时区。
func ShanghaiLocation() *time.Location {
shanghaiLocOnce.Do(func() {
loc, err := time.LoadLocation("Asia/Shanghai")
if err != nil {
// 兜底使用固定东八区,避免极端环境下因为系统时区文件缺失导致整个链路失败。
loc = time.FixedZone("CST", 8*3600)
}
shanghaiLoc = loc
})
return shanghaiLoc
}
// NowToMinute 返回当前北京时间,并截断到分钟级。
func NowToMinute() time.Time {
return time.Now().In(ShanghaiLocation()).Truncate(time.Minute)
}
// NormalizeToMinute 把任意时间统一到北京时间分钟粒度。
func NormalizeToMinute(t time.Time) time.Time {
return t.In(ShanghaiLocation()).Truncate(time.Minute)
}
// FormatMinute 把时间格式化为统一分钟级文本。
func FormatMinute(t time.Time) string {
return NormalizeToMinute(t).Format(MinuteLayout)
}

View File

@@ -0,0 +1,870 @@
package agentstream
import (
"context"
"fmt"
"io"
"strings"
"sync"
"time"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
)
// PayloadEmitter 是真正向外层 SSE 管道写 chunk 的最小接口。
//
// 说明:
// 1. 这里刻意不用 chan/string 绑死实现;
// 2. 上层既可以传"写 channel"的函数,也可以传"写 gin stream"的函数;
// 3. 只要签名是 `func(string) error`,都能接进来。
type PayloadEmitter func(payload string) error
// StageEmitter 是 graph/node 对"当前阶段"进行推送的兼容接口。
//
// 设计说明:
// 1. 旧调用侧仍然只关心 stage/detail 两段文本,因此这里先保留;
// 2. 新的结构化事件能力会通过 ChunkEmitter 补齐,而不是继续扩展这个函数签名;
// 3. 这样能兼顾当前兼容性和后续协议升级空间。
type StageEmitter func(stage, detail string)
// PseudoStreamOptions 描述"整段文字伪流式输出"的切块与节奏配置。
//
// 字段语义:
// 1. MinChunkRunes达到该最小长度后若命中标点/换行等边界,可提前切块;
// 2. MaxChunkRunes单块最大 rune 数,超过后强制切块,避免一次性发太长;
// 3. ChunkInterval块与块之间的等待时间为 0 时表示只做切块,不做人为延迟。
type PseudoStreamOptions struct {
MinChunkRunes int
MaxChunkRunes int
ChunkInterval time.Duration
}
const (
defaultPseudoStreamMinChunkRunes = 8
defaultPseudoStreamMaxChunkRunes = 24
)
// DefaultPseudoStreamOptions 返回一份适合中文短句展示的默认伪流式配置。
func DefaultPseudoStreamOptions() PseudoStreamOptions {
return PseudoStreamOptions{
MinChunkRunes: defaultPseudoStreamMinChunkRunes,
MaxChunkRunes: defaultPseudoStreamMaxChunkRunes,
}
}
// ChunkEmitter 是 agent 统一的 SSE chunk 发射器。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把"正文 / 思考 / 工具事件 / 确认请求 / 中断提示"统一转换成 OpenAI 兼容 payload
// 2. 负责在必要时把结构化事件附带成 extra同时给当前前端提供可读的降级文本
// 3. 不负责决定什么时候发什么,也不负责持久化状态。
type ChunkEmitter struct {
emit PayloadEmitter
RequestID string
ModelName string
Created int64
// thinkingGateMu 是“正文门卫”的轻量保护。
// 1. 它只保护 thinking_summary 是否还能发,不串行化全部 SSE
// 2. 正文一旦开始,对应 block 的门会被关闭,后续同 block 摘要直接丢弃;
// 3. 这样既避免摘要 goroutine 在正文之后补发旧思考,又不误杀后续节点的新一轮思考。
thinkingGateMu sync.Mutex
thinkingClosedBlocks map[string]bool
// reasoningSummaryFunc 用于把原始 reasoning 压成用户可见摘要。
// 1. 该函数由 service 层注入stream 包只负责调度,不负责选择模型;
// 2. 未注入时模型 reasoning 只会被静默丢弃,不再回退成 raw reasoning_content
// 3. 正文一旦开始ReasoningDigestor 和 ChunkEmitter 会同时关门,迟到结果不会再发给前端。
reasoningSummaryFunc ReasoningSummaryFunc
// extraEventHook 用于把关键结构化事件同步给上层做持久化。
// 1. hook 失败不能影响 SSE 主链路;
// 2. hook 只接收 extra 结构,避免 emitter 反向依赖业务层;
// 3. 不注入时保持空实现,兼容旧调用路径。
extraEventHook func(extra *OpenAIChunkExtra)
}
// NoopPayloadEmitter 返回一个空实现,便于骨架期安全占位。
func NoopPayloadEmitter() PayloadEmitter {
return func(string) error { return nil }
}
// NoopStageEmitter 返回一个空实现,避免 graph 在没有接前端时处处判空。
func NoopStageEmitter() StageEmitter {
return func(stage, detail string) {}
}
// WrapStageEmitter 把可空函数包装成稳定的 StageEmitter。
func WrapStageEmitter(fn func(stage, detail string)) StageEmitter {
if fn == nil {
return NoopStageEmitter()
}
return fn
}
// NewChunkEmitter 创建统一 chunk 发射器。
//
// 兜底策略:
// 1. emit 为空时回退到 Noop避免骨架期到处判空
// 2. modelName 为空时回填 worker保持 OpenAI 兼容字段稳定;
// 3. created <= 0 时用当前时间兜底,避免上层还没决定时间戳就无法复用。
func NewChunkEmitter(emit PayloadEmitter, requestID, modelName string, created int64) *ChunkEmitter {
if emit == nil {
emit = NoopPayloadEmitter()
}
modelName = strings.TrimSpace(modelName)
if modelName == "" {
modelName = "worker"
}
if created <= 0 {
created = time.Now().Unix()
}
return &ChunkEmitter{
emit: emit,
RequestID: strings.TrimSpace(requestID),
ModelName: modelName,
Created: created,
}
}
// SetExtraEventHook 设置结构化事件回调。
func (e *ChunkEmitter) SetExtraEventHook(hook func(extra *OpenAIChunkExtra)) {
if e == nil {
return
}
e.extraEventHook = hook
}
// SetReasoningSummaryFunc 设置 reasoning 摘要模型调用函数。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只保存函数引用,不立即调用模型;
// 2. 摘要触发频率、单飞、正文闸门由 ReasoningDigestor 负责;
// 3. 传 nil 表示关闭摘要能力,后续 reasoning chunk 会被静默丢弃。
func (e *ChunkEmitter) SetReasoningSummaryFunc(fn ReasoningSummaryFunc) {
if e == nil {
return
}
e.reasoningSummaryFunc = fn
}
// NewReasoningDigestor 为当前 block 创建一个 reasoning 摘要器。
//
// 步骤说明:
// 1. 若未注入摘要函数,返回 nil调用方只需跳过 raw reasoning 推送;
// 2. 摘要结果先经过 ChunkEmitter 的正文门卫,再走统一 extra/hook 链路;
// 3. Digestor 自身仍负责单飞、水位线和正文开始后的 in-flight 结果丢弃。
func (e *ChunkEmitter) NewReasoningDigestor(ctx context.Context, blockID, stage string) (*ReasoningDigestor, error) {
if e == nil || e.reasoningSummaryFunc == nil {
return nil, nil
}
e.openThinkingSummaryGate(blockID, stage)
return NewReasoningDigestor(ReasoningDigestorOptions{
SummaryFunc: e.reasoningSummaryFunc,
SummarySink: func(summary StreamThinkingSummaryExtra) {
_ = e.EmitThinkingSummary(blockID, stage, summary)
},
BaseContext: ctx,
SummaryTimeout: 8 * time.Second,
})
}
// EmitReasoningText 输出一段 reasoning 文字,并附带 reasoning_text extra。
func (e *ChunkEmitter) EmitReasoningText(blockID, stage, text string, includeRole bool) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
text = strings.TrimSpace(text)
if text == "" {
return nil
}
payload, err := ToOpenAIReasoningChunkWithExtra(
e.RequestID,
e.ModelName,
e.Created,
text,
includeRole,
NewReasoningTextExtra(blockID, stage),
)
if err != nil {
return err
}
if payload == "" {
return nil
}
return e.emit(payload)
}
// EmitAssistantText 输出一段 assistant 正文,并附带 assistant_text extra。
func (e *ChunkEmitter) EmitAssistantText(blockID, stage, text string, includeRole bool) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
//这里如果不删掉,换行符会被吞了,导致文字黏连
/* text = strings.TrimSpace(text)*/
if text == "" {
return nil
}
e.closeThinkingSummaryGate(blockID, stage)
payload, err := ToOpenAIAssistantChunkWithExtra(
e.RequestID,
e.ModelName,
e.Created,
text,
includeRole,
NewAssistantTextExtra(blockID, stage),
)
if err != nil {
return err
}
if payload == "" {
return nil
}
return e.emit(payload)
}
// EmitThinkingSummary 输出一次“流式思考摘要”事件。
//
// 协议约束:
// 1. 该事件只走 extra.thinking_summary不回写 delta.content / delta.reasoning_content
// 2. 仍复用现有 extra hook让上层在不依赖 emitter 细节的前提下同步持久化;
// 3. includeRole 不再需要,因为 thinking_summary 本身就是纯结构化事件。
func (e *ChunkEmitter) EmitThinkingSummary(blockID, stage string, summary StreamThinkingSummaryExtra) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
if e.isThinkingSummaryGateClosed(blockID, stage) {
return nil
}
return e.emitExtraOnly(NewThinkingSummaryExtra(blockID, stage, summary))
}
func (e *ChunkEmitter) openThinkingSummaryGate(blockID, stage string) {
if e == nil {
return
}
e.thinkingGateMu.Lock()
if e.thinkingClosedBlocks != nil {
delete(e.thinkingClosedBlocks, thinkingSummaryGateKey(blockID, stage))
}
e.thinkingGateMu.Unlock()
}
func (e *ChunkEmitter) closeThinkingSummaryGate(blockID, stage string) {
if e == nil {
return
}
e.thinkingGateMu.Lock()
if e.thinkingClosedBlocks == nil {
e.thinkingClosedBlocks = make(map[string]bool)
}
e.thinkingClosedBlocks[thinkingSummaryGateKey(blockID, stage)] = true
e.thinkingGateMu.Unlock()
}
func (e *ChunkEmitter) isThinkingSummaryGateClosed(blockID, stage string) bool {
if e == nil {
return true
}
e.thinkingGateMu.Lock()
defer e.thinkingGateMu.Unlock()
return e.thinkingClosedBlocks[thinkingSummaryGateKey(blockID, stage)]
}
func thinkingSummaryGateKey(blockID, stage string) string {
blockID = strings.TrimSpace(blockID)
stage = strings.TrimSpace(stage)
if blockID != "" {
return blockID
}
if stage != "" {
return stage
}
return "__default__"
}
// EmitPseudoReasoningText 把整段 reasoning 文本按伪流式方式逐块推出。
func (e *ChunkEmitter) EmitPseudoReasoningText(ctx context.Context, blockID, stage, text string, options PseudoStreamOptions) error {
return e.emitPseudoText(
ctx,
text,
options,
func(chunk string, includeRole bool) error {
return e.EmitReasoningText(blockID, stage, chunk, includeRole)
},
)
}
// EmitPseudoAssistantText 把整段 assistant 文本按伪流式方式逐块推出。
func (e *ChunkEmitter) EmitPseudoAssistantText(ctx context.Context, blockID, stage, text string, options PseudoStreamOptions) error {
return e.emitPseudoText(
ctx,
text,
options,
func(chunk string, includeRole bool) error {
return e.EmitAssistantText(blockID, stage, chunk, includeRole)
},
)
}
// EmitStatus 输出一条阶段状态事件。
//
// 协议约束:
// 1. 状态事件只通过 extra 传递,不再写入 reasoning_content
// 2. includeRole 保留是为了兼容旧签名,当前结构化事件路径不依赖 role。
func (e *ChunkEmitter) EmitStatus(blockID, stage, code, summary string, includeRole bool) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
_ = includeRole
return e.emitExtraOnly(NewStatusExtra(blockID, stage, code, summary))
}
// EmitToolCallStart 输出一次工具调用开始事件。
//
// 协议约束:
// 1. 工具调用开始事件只走 extra.tool不回写 reasoning_content
// 2. includeRole 保留是为了兼容旧签名,当前结构化事件路径不依赖 role。
func (e *ChunkEmitter) EmitToolCallStart(blockID, stage, toolName, summary, argumentsPreview string, includeRole bool) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
_ = includeRole
return e.emitExtraOnly(NewToolCallExtra(blockID, stage, toolName, "start", summary, argumentsPreview))
}
// EmitToolCallResult 输出一次工具调用结果事件。
//
// 协议约束:
// 1. status 由调用方明确传入(如 done/blocked/failed
// 2. 结果事件只走 extra.tool不回写 reasoning_content。
func (e *ChunkEmitter) EmitToolCallResult(
blockID string,
stage string,
toolName string,
status string,
summary string,
argumentsPreview string,
argumentView map[string]any,
resultView map[string]any,
includeRole bool,
) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
_ = includeRole
return e.emitExtraOnly(NewToolResultExtra(
blockID,
stage,
toolName,
status,
summary,
argumentsPreview,
argumentView,
resultView,
))
}
// emitExtraOnly 仅输出结构化 extra 事件,不附带 content/reasoning。
func (e *ChunkEmitter) emitExtraOnly(extra *OpenAIChunkExtra) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
e.emitExtraEventHook(extra)
payload, err := ToOpenAIStreamWithExtra(
nil,
e.RequestID,
e.ModelName,
e.Created,
false,
extra,
)
if err != nil {
return err
}
if payload == "" {
return nil
}
return e.emit(payload)
}
func (e *ChunkEmitter) emitExtraEventHook(extra *OpenAIChunkExtra) {
if e == nil || e.extraEventHook == nil || extra == nil {
return
}
e.extraEventHook(extra)
}
// EmitConfirmRequest 输出一次待确认事件。
//
// 当前展示策略:
// 1. 对旧前端confirm 文案通过 assistant content 直接可见;
// 2. 对新前端extra.confirm 可直接驱动确认卡片或按钮;
// 3. 默认使用伪流式,避免确认文案整块砸下来太生硬。
func (e *ChunkEmitter) EmitConfirmRequest(ctx context.Context, blockID, stage, interactionID, title, summary string, options PseudoStreamOptions) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
text := buildConfirmAssistantText(title, summary)
extra := NewConfirmRequestExtra(blockID, stage, interactionID, title, summary)
e.emitExtraEventHook(extra)
if strings.TrimSpace(text) != "" {
e.closeThinkingSummaryGate(blockID, stage)
}
return e.emitPseudoText(
ctx,
text,
options,
func(chunk string, includeRole bool) error {
payload, err := ToOpenAIAssistantChunkWithExtra(
e.RequestID,
e.ModelName,
e.Created,
chunk,
includeRole,
extra,
)
if err != nil {
return err
}
if payload == "" {
return nil
}
return e.emit(payload)
},
)
}
// EmitInterruptMessage 输出一次中断提示。
//
// 适用场景:
// 1. ask_user 追问;
// 2. 告知用户当前会话已进入等待状态;
// 3. 后续 connection_lost 恢复若需要对用户补一句解释,也可复用这一入口。
func (e *ChunkEmitter) EmitInterruptMessage(ctx context.Context, blockID, stage, interactionID, interactionType, summary string, options PseudoStreamOptions) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
text := buildInterruptAssistantText(interactionType, summary)
extra := NewInterruptExtra(blockID, stage, interactionID, interactionType, summary)
if strings.TrimSpace(text) != "" {
e.closeThinkingSummaryGate(blockID, stage)
}
return e.emitPseudoText(
ctx,
text,
options,
func(chunk string, includeRole bool) error {
payload, err := ToOpenAIAssistantChunkWithExtra(
e.RequestID,
e.ModelName,
e.Created,
chunk,
includeRole,
extra,
)
if err != nil {
return err
}
if payload == "" {
return nil
}
return e.emit(payload)
},
)
}
// EmitScheduleCompleted 输出一次"排程完毕"卡片事件。
//
// 协议约束:
// 1. 只走 extra不附带 content/reasoning
// 2. 前端拿到 kind=schedule_completed 后自行拉取排程数据渲染卡片。
func (e *ChunkEmitter) EmitScheduleCompleted(blockID, stage string) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
return e.emitExtraOnly(NewScheduleCompletedExtra(blockID, stage))
}
// EmitBusinessCard 输出一次业务结果卡片事件。
//
// 协议约束:
// 1. 只走 extra不附带 content/reasoning
// 2. card 为空时直接跳过,避免发出缺少关键字段的空卡片。
func (e *ChunkEmitter) EmitBusinessCard(blockID, stage string, card *StreamBusinessCardExtra) error {
if e == nil || e.emit == nil || card == nil {
return nil
}
return e.emitExtraOnly(NewBusinessCardExtra(blockID, stage, card))
}
// EmitFinish 统一输出 stop 结束块,并带上 finish extra。
func (e *ChunkEmitter) EmitFinish(blockID, stage string) error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
payload, err := ToOpenAIFinishStreamWithExtra(
e.RequestID,
e.ModelName,
e.Created,
NewFinishExtra(blockID, stage),
)
if err != nil {
return err
}
if payload == "" {
return nil
}
return e.emit(payload)
}
// EmitDone 统一输出 OpenAI 兼容流式结束标记。
func (e *ChunkEmitter) EmitDone() error {
if e == nil || e.emit == nil {
return nil
}
return e.emit("[DONE]")
}
// EmitStreamAssistantText 从 StreamReader 逐 chunk 读取并实时推送 assistant 正文。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把 StreamReader 的每个 chunk 实时转换为 SSE payload 推送;
// 2. 负责累计完整文本并返回,供调用方写入 history
// 3. 不负责打开/关闭 StreamReader调用方负责生命周期管理。
func (e *ChunkEmitter) EmitStreamAssistantText(
ctx context.Context,
reader llmservice.StreamReader,
blockID, stage string,
) (string, error) {
if e == nil || reader == nil {
return "", nil
}
var fullText strings.Builder
firstChunk := true
digestor, digestorErr := e.NewReasoningDigestor(ctx, blockID, stage)
if digestorErr != nil {
return "", digestorErr
}
defer func() {
if digestor != nil {
_ = digestor.Close(ctx)
}
}()
for {
chunk, err := reader.Recv()
if err != nil {
if err == io.EOF {
break
}
return fullText.String(), err
}
// 1. reasoning content 只喂给摘要器,不再透传给前端。
// 2. 未注入摘要能力时直接丢弃,避免 raw reasoning_content 泄漏到 SSE。
if chunk != nil && strings.TrimSpace(chunk.ReasoningContent) != "" {
if digestor != nil {
digestor.Append(chunk.ReasoningContent)
}
}
// 推送 assistant 正文。
if chunk != nil && chunk.Content != "" {
if digestor != nil {
digestor.MarkContentStarted()
}
if emitErr := e.EmitAssistantText(blockID, stage, chunk.Content, firstChunk); emitErr != nil {
return fullText.String(), emitErr
}
fullText.WriteString(chunk.Content)
firstChunk = false
}
}
return fullText.String(), nil
}
// EmitStreamReasoningText 从 StreamReader 逐 chunk 读取 reasoning并转成低频 thinking_summary。
//
// 与 EmitStreamAssistantText 结构相同,但不再输出 raw ReasoningContent。
// 用于只需展示思考过程而无需展示正文的场景。
func (e *ChunkEmitter) EmitStreamReasoningText(
ctx context.Context,
reader llmservice.StreamReader,
blockID, stage string,
) (string, error) {
if e == nil || reader == nil {
return "", nil
}
var fullText strings.Builder
digestor, digestorErr := e.NewReasoningDigestor(ctx, blockID, stage)
if digestorErr != nil {
return "", digestorErr
}
defer func() {
if digestor != nil {
_ = digestor.Close(ctx)
}
}()
for {
chunk, err := reader.Recv()
if err != nil {
if err == io.EOF {
break
}
return fullText.String(), err
}
if chunk != nil && strings.TrimSpace(chunk.ReasoningContent) != "" {
if digestor != nil {
digestor.Append(chunk.ReasoningContent)
}
fullText.WriteString(chunk.ReasoningContent)
}
}
return fullText.String(), nil
}
// EmitStageAsReasoning 把"阶段提示"伪装成 reasoning chunk 推给前端。
//
// 兼容说明:
// 1. 保留旧函数签名,方便当前旧链路直接复用;
// 2. 实际实现已升级为统一的 ChunkEmitter + status extra
// 3. 这样后续新链路可以直接跳过这个兼容函数,转用结构化方法。
func EmitStageAsReasoning(emit PayloadEmitter, requestID, modelName string, created int64, stage, detail string, includeRole bool) error {
return NewChunkEmitter(emit, requestID, modelName, created).EmitStatus(stage, stage, stage, detail, includeRole)
}
// EmitAssistantReply 把一段完整正文作为 assistant chunk 推出。
//
// 注意:
// 1. 这里保持"整段发",不主动切块;
// 2. 若后续某条链路需要更自然的阅读节奏,应直接调用 EmitPseudoAssistantText
// 3. 为兼容老调用侧,这里 blockID 和 stage 都留空。
func EmitAssistantReply(emit PayloadEmitter, requestID, modelName string, created int64, content string, includeRole bool) error {
return NewChunkEmitter(emit, requestID, modelName, created).EmitAssistantText("", "", content, includeRole)
}
// EmitFinish 统一输出 stop 结束块。
func EmitFinish(emit PayloadEmitter, requestID, modelName string, created int64) error {
return NewChunkEmitter(emit, requestID, modelName, created).EmitFinish("", "")
}
// EmitDone 统一输出 OpenAI 兼容流式结束标记。
func EmitDone(emit PayloadEmitter) error {
return NewChunkEmitter(emit, "", "", 0).EmitDone()
}
func buildStageReasoningText(stage, detail string) string {
stage = strings.TrimSpace(stage)
detail = strings.TrimSpace(detail)
switch {
case stage != "" && detail != "":
return fmt.Sprintf("阶段:%s\n%s", stage, detail)
case stage != "":
return fmt.Sprintf("阶段:%s", stage)
default:
return detail
}
}
func buildToolCallReasoningText(toolName, summary, argumentsPreview string) string {
toolName = strings.TrimSpace(toolName)
summary = strings.TrimSpace(summary)
argumentsPreview = strings.TrimSpace(argumentsPreview)
lines := make([]string, 0, 3)
if toolName != "" {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("正在调用工具:%s", toolName))
}
if summary != "" {
lines = append(lines, summary)
}
if argumentsPreview != "" {
lines = append(lines, fmt.Sprintf("参数摘要:%s", argumentsPreview))
}
return strings.TrimSpace(strings.Join(lines, "\n"))
}
func buildToolResultReasoningText(toolName, summary string) string {
toolName = strings.TrimSpace(toolName)
summary = strings.TrimSpace(summary)
switch {
case toolName != "" && summary != "":
return fmt.Sprintf("工具结果:%s\n%s", toolName, summary)
case toolName != "":
return fmt.Sprintf("工具结果:%s", toolName)
default:
return summary
}
}
func buildConfirmAssistantText(title, summary string) string {
title = strings.TrimSpace(title)
summary = strings.TrimSpace(summary)
switch {
case title != "" && summary != "":
return fmt.Sprintf("%s\n%s", title, summary)
case title != "":
return title
default:
return summary
}
}
func buildInterruptAssistantText(interactionType, summary string) string {
interactionType = strings.TrimSpace(interactionType)
summary = strings.TrimSpace(summary)
switch {
case interactionType != "" && summary != "":
return fmt.Sprintf("当前进入 %s 阶段。\n%s", interactionType, summary)
case summary != "":
return summary
default:
return interactionType
}
}
func (e *ChunkEmitter) emitPseudoText(ctx context.Context, text string, options PseudoStreamOptions, emitChunk func(chunk string, includeRole bool) error) error {
if emitChunk == nil {
return nil
}
// 只剥首尾空格和制表符,保留结尾 \n让上层加的段落分隔符能作为内容的一部分推出。
text = strings.TrimRight(strings.TrimLeft(text, " \t\r\n"), " \t\r")
if text == "" {
return nil
}
chunks := SplitPseudoStreamText(text, options)
for i, chunk := range chunks {
if err := emitChunk(chunk, i == 0); err != nil {
return err
}
if i < len(chunks)-1 {
if err := waitPseudoStreamInterval(ctx, options.ChunkInterval); err != nil {
return err
}
}
}
return nil
}
// SplitPseudoStreamText 按"标点优先、长度兜底"的策略切分整段文本。
//
// 步骤说明:
// 1. 优先在句号、问号、感叹号、分号、换行等自然边界切块,保证阅读顺畅;
// 2. 若长时间遇不到合适边界,则在 MaxChunkRunes 处强制切块,避免整段卡太久;
// 3. 对中文文本优先按 rune 长度处理,避免多字节字符被截断。
func SplitPseudoStreamText(text string, options PseudoStreamOptions) []string {
hasTrailingNewline := strings.HasSuffix(strings.TrimRight(text, " \t"), "\n")
text = strings.TrimRight(strings.TrimLeft(text, " \t\r\n"), " \t\r")
if text == "" {
return nil
}
options = normalizePseudoStreamOptions(options)
runes := []rune(text)
if len(runes) <= options.MaxChunkRunes {
// text 经 TrimRight(" \t\r") 已保留结尾 \n直接返回不再追加。
return []string{text}
}
chunks := make([]string, 0, len(runes)/options.MinChunkRunes+1)
start := 0
size := 0
for i, r := range runes {
size++
shouldFlush := false
if size >= options.MaxChunkRunes {
shouldFlush = true
}
if size >= options.MinChunkRunes && isPseudoStreamBoundary(r) {
shouldFlush = true
}
if !shouldFlush {
continue
}
// 用 Trim(" \t\r") 代替 TrimSpace保留 chunk 内的 \n段落分隔符
// TrimSpace 会把 flush 在 \n 边界时结尾的 \n、以及下一段开头的 \n 全部删掉,导致黏连。
chunk := strings.Trim(string(runes[start:i+1]), " \t\r")
if chunk != "" {
chunks = append(chunks, chunk)
}
start = i + 1
size = 0
}
if start < len(runes) {
chunk := strings.Trim(string(runes[start:]), " \t\r")
if chunk != "" {
chunks = append(chunks, chunk)
}
}
if len(chunks) == 0 {
return []string{text}
}
// 仅当最后一个 chunk 尚未以 \n 结尾时才追加,避免 Trim 修复后出现双换行。
if hasTrailingNewline && !strings.HasSuffix(chunks[len(chunks)-1], "\n") {
chunks[len(chunks)-1] += "\n"
}
return chunks
}
func normalizePseudoStreamOptions(options PseudoStreamOptions) PseudoStreamOptions {
if options.MinChunkRunes <= 0 {
options.MinChunkRunes = defaultPseudoStreamMinChunkRunes
}
if options.MaxChunkRunes <= 0 {
options.MaxChunkRunes = defaultPseudoStreamMaxChunkRunes
}
if options.MaxChunkRunes < options.MinChunkRunes {
options.MaxChunkRunes = options.MinChunkRunes
}
return options
}
func isPseudoStreamBoundary(r rune) bool {
switch r {
case '。', '', '', '', '', '', '.', '!', '?', ';', ':', ',', '\n':
return true
default:
return false
}
}
func waitPseudoStreamInterval(ctx context.Context, interval time.Duration) error {
if interval <= 0 {
return nil
}
if ctx == nil {
ctx = context.Background()
}
timer := time.NewTimer(interval)
defer timer.Stop()
select {
case <-ctx.Done():
return ctx.Err()
case <-timer.C:
return nil
}
}

View File

@@ -0,0 +1,404 @@
package agentstream
import (
"encoding/json"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// OpenAIChunkResponse 是 OpenAI 兼容的流式 chunk DTO。
//
// 设计说明:
// 1. 外层继续保持 OpenAI 兼容壳,避免前端和调试工具一次性大改;
// 2. 新增顶层 Extra 字段,用来承载“工具调用 / 确认请求 / 中断恢复”等结构化事件;
// 3. 这样旧前端仍可继续读取 delta.content / delta.reasoning_content新前端则可渐进消费 extra。
type OpenAIChunkResponse struct {
ID string `json:"id"`
Object string `json:"object"`
Created int64 `json:"created"`
Model string `json:"model"`
Choices []OpenAIChunkChoice `json:"choices,omitempty"`
Extra *OpenAIChunkExtra `json:"extra,omitempty"`
}
// OpenAIChunkChoice 对应 OpenAI choices[0]。
type OpenAIChunkChoice struct {
Index int `json:"index"`
Delta OpenAIChunkDelta `json:"delta"`
FinishReason *string `json:"finish_reason"`
}
// OpenAIChunkDelta 是真正承载 role/content/reasoning 的位置。
type OpenAIChunkDelta struct {
Role string `json:"role,omitempty"`
Content string `json:"content,omitempty"`
ReasoningContent string `json:"reasoning_content,omitempty"`
}
// StreamExtraKind 表示当前 chunk 在业务语义上属于哪类事件。
type StreamExtraKind string
const (
StreamExtraKindReasoningText StreamExtraKind = "reasoning_text"
StreamExtraKindThinkingSummary StreamExtraKind = "thinking_summary"
StreamExtraKindAssistantText StreamExtraKind = "assistant_text"
StreamExtraKindStatus StreamExtraKind = "status"
StreamExtraKindToolCall StreamExtraKind = "tool_call"
StreamExtraKindToolResult StreamExtraKind = "tool_result"
StreamExtraKindConfirm StreamExtraKind = "confirm_request"
StreamExtraKindInterrupt StreamExtraKind = "interrupt"
StreamExtraKindBusinessCard StreamExtraKind = "business_card"
StreamExtraKindFinish StreamExtraKind = "finish"
StreamExtraKindScheduleCompleted StreamExtraKind = "schedule_completed"
)
// StreamDisplayMode 表示前端更适合如何展示该结构化事件。
type StreamDisplayMode string
const (
StreamDisplayModeAppend StreamDisplayMode = "append"
StreamDisplayModeReplace StreamDisplayMode = "replace"
StreamDisplayModeCard StreamDisplayMode = "card"
)
// OpenAIChunkExtra 是挂在 OpenAI 兼容壳上的结构化扩展字段。
//
// 职责边界:
// 1. Kind / Stage / BlockID 提供前端排版和分组所需的最小元信息;
// 2. Status / Tool / Confirm / Interrupt / BusinessCard 只存展示层真正需要的摘要,不直接耦合后端完整状态对象;
// 3. Meta 留给后续做灰度扩展,避免每加一种小字段都要立刻改 DTO 结构。
type OpenAIChunkExtra struct {
Kind StreamExtraKind `json:"kind,omitempty"`
BlockID string `json:"block_id,omitempty"`
Stage string `json:"stage,omitempty"`
DisplayMode StreamDisplayMode `json:"display_mode,omitempty"`
ThinkingSummary *StreamThinkingSummaryExtra `json:"thinking_summary,omitempty"`
Status *StreamStatusExtra `json:"status,omitempty"`
Tool *StreamToolExtra `json:"tool,omitempty"`
Confirm *StreamConfirmExtra `json:"confirm,omitempty"`
Interrupt *StreamInterruptExtra `json:"interrupt,omitempty"`
BusinessCard *StreamBusinessCardExtra `json:"business_card,omitempty"`
Meta map[string]any `json:"meta,omitempty"`
}
// StreamThinkingSummaryExtra 表示“流式思考摘要”事件。
//
// 职责边界:
// 1. short_summary 仅用于 SSE 端快速展示短句,不要求与持久化内容完全一致;
// 2. detail_summary 作为更完整的摘要正文,后续持久化层可直接复用;
// 3. summary_seq / final / duration_seconds 由摘要调度层补充运行态信息,前端可据此去重和排序。
type StreamThinkingSummaryExtra struct {
SummarySeq int `json:"summary_seq,omitempty"`
ShortSummary string `json:"short_summary,omitempty"`
DetailSummary string `json:"detail_summary,omitempty"`
Final bool `json:"final,omitempty"`
DurationSeconds float64 `json:"duration_seconds,omitempty"`
}
// StreamStatusExtra 表示普通阶段状态或提示性事件。
type StreamStatusExtra struct {
Code string `json:"code,omitempty"`
Summary string `json:"summary,omitempty"`
}
// StreamToolExtra 表示一次工具调用相关事件。
type StreamToolExtra struct {
Name string `json:"name,omitempty"`
Status string `json:"status,omitempty"`
Summary string `json:"summary,omitempty"`
ArgumentsPreview string `json:"arguments_preview,omitempty"`
ArgumentView map[string]any `json:"argument_view,omitempty"`
ResultView map[string]any `json:"result_view,omitempty"`
}
// StreamConfirmExtra 表示一次待确认事件的展示摘要。
type StreamConfirmExtra struct {
InteractionID string `json:"interaction_id,omitempty"`
Title string `json:"title,omitempty"`
Summary string `json:"summary,omitempty"`
}
// StreamInterruptExtra 表示一次中断事件的展示摘要。
type StreamInterruptExtra struct {
InteractionID string `json:"interaction_id,omitempty"`
Type string `json:"type,omitempty"`
Summary string `json:"summary,omitempty"`
}
// StreamBusinessCardExtra 表示一张业务结果卡片。
//
// 职责边界:
// 1. CardType 只允许前端已约定的卡片类型task_query/task_record
// 2. Source 仅在 task_record 时有语义,其他卡片类型可为空;
// 3. Data 承载“可直接渲染的最小快照”,避免前端再二次补拉才能看到结果。
type StreamBusinessCardExtra struct {
CardType string `json:"card_type,omitempty"`
Title string `json:"title,omitempty"`
Summary string `json:"summary,omitempty"`
Source string `json:"source,omitempty"`
Data map[string]any `json:"data,omitempty"`
}
// ToOpenAIStream 把 Eino message 转成 OpenAI 兼容 chunk。
func ToOpenAIStream(chunk *schema.Message, requestID, modelName string, created int64, includeRole bool) (string, error) {
return ToOpenAIStreamWithExtra(chunk, requestID, modelName, created, includeRole, nil)
}
// ToOpenAIStreamWithExtra 把 Eino message 转成带 extra 的 OpenAI 兼容 chunk。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把 chunk.Content / chunk.ReasoningContent 映射到协议字段;
// 2. 负责挂载可选 extra供前端识别工具调用、确认请求等结构化事件
// 3. 不负责发送,也不负责决定“这个 chunk 该不该推”。
func ToOpenAIStreamWithExtra(chunk *schema.Message, requestID, modelName string, created int64, includeRole bool, extra *OpenAIChunkExtra) (string, error) {
delta := OpenAIChunkDelta{}
if includeRole {
delta.Role = "assistant"
}
if chunk != nil {
delta.Content = chunk.Content
delta.ReasoningContent = chunk.ReasoningContent
}
return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, delta, nil, extra)
}
// ToOpenAIReasoningChunk 直接构造一个 reasoning chunk。
func ToOpenAIReasoningChunk(requestID, modelName string, created int64, reasoning string, includeRole bool) (string, error) {
return ToOpenAIReasoningChunkWithExtra(requestID, modelName, created, reasoning, includeRole, nil)
}
// ToOpenAIReasoningChunkWithExtra 直接构造一个带 extra 的 reasoning chunk。
func ToOpenAIReasoningChunkWithExtra(requestID, modelName string, created int64, reasoning string, includeRole bool, extra *OpenAIChunkExtra) (string, error) {
delta := OpenAIChunkDelta{ReasoningContent: reasoning}
if includeRole {
delta.Role = "assistant"
}
return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, delta, nil, extra)
}
// ToOpenAIAssistantChunk 直接构造一个正文 chunk。
func ToOpenAIAssistantChunk(requestID, modelName string, created int64, content string, includeRole bool) (string, error) {
return ToOpenAIAssistantChunkWithExtra(requestID, modelName, created, content, includeRole, nil)
}
// ToOpenAIAssistantChunkWithExtra 直接构造一个带 extra 的正文 chunk。
func ToOpenAIAssistantChunkWithExtra(requestID, modelName string, created int64, content string, includeRole bool, extra *OpenAIChunkExtra) (string, error) {
delta := OpenAIChunkDelta{Content: content}
if includeRole {
delta.Role = "assistant"
}
return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, delta, nil, extra)
}
// ToOpenAIFinishStream 生成流式结束 chunkfinish_reason=stop
func ToOpenAIFinishStream(requestID, modelName string, created int64) (string, error) {
return ToOpenAIFinishStreamWithExtra(requestID, modelName, created, nil)
}
// ToOpenAIFinishStreamWithExtra 生成带 extra 的流式结束 chunk。
func ToOpenAIFinishStreamWithExtra(requestID, modelName string, created int64, extra *OpenAIChunkExtra) (string, error) {
stop := "stop"
return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, OpenAIChunkDelta{}, &stop, extra)
}
// NewReasoningTextExtra 创建“思考文字”事件的 extra。
func NewReasoningTextExtra(blockID, stage string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindReasoningText,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeAppend,
}
}
// NewThinkingSummaryExtra 创建“流式思考摘要”事件的 extra。
func NewThinkingSummaryExtra(blockID, stage string, summary StreamThinkingSummaryExtra) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindThinkingSummary,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeAppend,
ThinkingSummary: &summary,
}
}
// NewAssistantTextExtra 创建“正文文字”事件的 extra。
func NewAssistantTextExtra(blockID, stage string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindAssistantText,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeAppend,
}
}
// NewStatusExtra 创建普通状态事件的 extra。
func NewStatusExtra(blockID, stage, code, summary string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindStatus,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeCard,
Status: &StreamStatusExtra{
Code: code,
Summary: summary,
},
}
}
// NewToolCallExtra 创建“工具调用开始/中间态”事件的 extra。
func NewToolCallExtra(blockID, stage, toolName, status, summary, argumentsPreview string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindToolCall,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeCard,
Tool: &StreamToolExtra{
Name: toolName,
Status: status,
Summary: summary,
ArgumentsPreview: argumentsPreview,
},
}
}
// NewToolResultExtra 创建“工具结果”事件的 extra。
func NewToolResultExtra(
blockID string,
stage string,
toolName string,
status string,
summary string,
argumentsPreview string,
argumentView map[string]any,
resultView map[string]any,
) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindToolResult,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeCard,
Tool: &StreamToolExtra{
Name: toolName,
Status: status,
Summary: summary,
ArgumentsPreview: argumentsPreview,
ArgumentView: argumentView,
ResultView: resultView,
},
}
}
// NewConfirmRequestExtra 创建“待确认”事件的 extra。
func NewConfirmRequestExtra(blockID, stage, interactionID, title, summary string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindConfirm,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeCard,
Confirm: &StreamConfirmExtra{
InteractionID: interactionID,
Title: title,
Summary: summary,
},
}
}
// NewInterruptExtra 创建“中断”事件的 extra。
func NewInterruptExtra(blockID, stage, interactionID, interactionType, summary string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindInterrupt,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeCard,
Interrupt: &StreamInterruptExtra{
InteractionID: interactionID,
Type: interactionType,
Summary: summary,
},
}
}
// NewBusinessCardExtra 创建“业务结果卡片”事件的 extra。
func NewBusinessCardExtra(blockID, stage string, businessCard *StreamBusinessCardExtra) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindBusinessCard,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeCard,
BusinessCard: businessCard,
}
}
// NewScheduleCompletedExtra 创建”排程完毕”卡片事件的 extra。
//
// 职责边界:
// 1. 仅作为前端渲染”排程完毕小卡片”的信号,不携带排程数据;
// 2. 前端收到此事件后,自行通过对话 ID 调用现有接口拉取排程详情;
// 3. 触发条件CommonState.HasScheduleChanges == true 且 IsCompleted()。
func NewScheduleCompletedExtra(blockID, stage string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindScheduleCompleted,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeCard,
}
}
// NewFinishExtra 创建”收尾完成”事件的 extra。
func NewFinishExtra(blockID, stage string) *OpenAIChunkExtra {
return &OpenAIChunkExtra{
Kind: StreamExtraKindFinish,
BlockID: blockID,
Stage: stage,
DisplayMode: StreamDisplayModeReplace,
}
}
func buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName string, created int64, delta OpenAIChunkDelta, finishReason *string, extra *OpenAIChunkExtra) (string, error) {
// 1. 若既没有 role也没有正文/思考,也没有 finish_reason且也没有 extra则视为“空块”直接跳过。
// 2. 这样后续 emitter 即使拆成“结构化事件 + 文本事件”双轨,也能复用统一的空块兜底。
if delta.Role == "" && delta.Content == "" && delta.ReasoningContent == "" && finishReason == nil && !hasStreamExtra(extra) {
return "", nil
}
choices := make([]OpenAIChunkChoice, 0, 1)
if delta.Role != "" || delta.Content != "" || delta.ReasoningContent != "" || finishReason != nil {
choices = append(choices, OpenAIChunkChoice{
Index: 0,
Delta: delta,
FinishReason: finishReason,
})
}
dto := OpenAIChunkResponse{
ID: requestID,
Object: "chat.completion.chunk",
Created: created,
Model: modelName,
Choices: choices,
Extra: extra,
}
data, err := json.Marshal(dto)
if err != nil {
return "", err
}
return string(data), nil
}
func hasStreamExtra(extra *OpenAIChunkExtra) bool {
if extra == nil {
return false
}
return extra.Kind != "" ||
extra.BlockID != "" ||
extra.Stage != "" ||
extra.DisplayMode != "" ||
extra.ThinkingSummary != nil ||
extra.Status != nil ||
extra.Tool != nil ||
extra.Confirm != nil ||
extra.Interrupt != nil ||
extra.BusinessCard != nil ||
len(extra.Meta) > 0
}

View File

@@ -0,0 +1,599 @@
package agentstream
import (
"context"
"errors"
"strings"
"sync"
"time"
"unicode"
"unicode/utf8"
)
const (
defaultReasoningDigestMinNewRunes = 120
defaultReasoningDigestMinNewTokens = 80
defaultReasoningDigestMinInterval = 3 * time.Second
)
// ReasoningSummaryFunc 负责真正调用摘要模型。
//
// 职责边界:
// 1. 该函数只负责“把输入整理成一份摘要结果”,不负责调度、节流、正文闸门和结果丢弃;
// 2. 返回值里的 short/detail 由模型或适配层填写;
// 3. summary_seq / final / duration_seconds 由 ReasoningDigestor 统一补齐,避免上层重复维护运行态字段。
type ReasoningSummaryFunc func(ctx context.Context, input ReasoningSummaryInput) (StreamThinkingSummaryExtra, error)
// ReasoningSummarySink 负责消费一条已经通过闸门校验的摘要结果。
//
// 职责边界:
// 1. 常见用法是把结果交给 ChunkEmitter.EmitThinkingSummary
// 2. 该回调不参与单飞、重试、水位线判断;
// 3. 回调为 nil 时Digestor 仍会维护 LatestSummary方便调用方按需主动拉取。
type ReasoningSummarySink func(summary StreamThinkingSummaryExtra)
// ReasoningSummaryInput 是注入给摘要模型调用方的统一输入。
//
// 职责边界:
// 1. FullReasoning 提供完整 reasoning 缓冲区,适合做“全量重摘要”;
// 2. DeltaReasoning + PreviousSummary 提供增量上下文,适合做“旧摘要续写”;
// 3. CandidateSeq / Final / DurationSeconds 仅表达调度层意图,不要求模型原样回填。
type ReasoningSummaryInput struct {
FullReasoning string `json:"full_reasoning,omitempty"`
DeltaReasoning string `json:"delta_reasoning,omitempty"`
PreviousSummary *StreamThinkingSummaryExtra `json:"previous_summary,omitempty"`
CandidateSeq int `json:"candidate_seq,omitempty"`
Final bool `json:"final,omitempty"`
DurationSeconds float64 `json:"duration_seconds,omitempty"`
}
// ReasoningDigestorOptions 描述 reasoning 摘要器的调度参数。
type ReasoningDigestorOptions struct {
SummaryFunc ReasoningSummaryFunc
SummarySink ReasoningSummarySink
BaseContext context.Context
MinNewRunes int
MinNewTokens int
MinInterval time.Duration
SummaryTimeout time.Duration
Now func() time.Time
}
// ReasoningDigestor 负责把流式 reasoning 文本整理成“低频摘要事件”。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责缓冲、单飞、水位线、正文闸门、Flush/Close不直接依赖 AgentService
// 2. 只通过 SummaryFunc / SummarySink 两个函数注入模型调用与结果消费,不在这里选模型;
// 3. 一旦正文开始或显式关闸,后续摘要结果即使返回成功也必须丢弃,避免前端和持久化出现越界数据。
type ReasoningDigestor struct {
summaryFunc ReasoningSummaryFunc
summarySink ReasoningSummarySink
baseContext context.Context
minNewRunes int
minNewTokens int
minInterval time.Duration
summaryTimeout time.Duration
now func() time.Time
mu sync.Mutex
cond *sync.Cond
buffer strings.Builder
deltaBuffer strings.Builder
startedAt time.Time
lastRequestAt time.Time
pendingRunes int
pendingTokens int
summarySeq int
latestSummary *StreamThinkingSummaryExtra
finalEmitted bool
inFlight bool
gateClosed bool
contentStarted bool
closed bool
timer *time.Timer
timerArmed bool
currentCancel context.CancelFunc
}
type reasoningDigestCall struct {
ctx context.Context
stop context.CancelFunc
input ReasoningSummaryInput
final bool
}
// NewReasoningDigestor 创建一个只关注“流式思考摘要调度”的核心对象。
//
// 步骤说明:
// 1. 先校验 SummaryFunc它是唯一必填项因为 Digestor 不在本文件里选择模型;
// 2. 再补齐默认水位线和最小时间间隔,让调用方即使只传核心依赖也能启动;
// 3. 最后只初始化并发控制原语,不在构造阶段启动常驻主循环,避免引入额外 goroutine 生命周期负担。
func NewReasoningDigestor(options ReasoningDigestorOptions) (*ReasoningDigestor, error) {
if options.SummaryFunc == nil {
return nil, errors.New("reasoning digestor: SummaryFunc 不能为空")
}
if options.MinNewRunes < 0 {
options.MinNewRunes = 0
}
if options.MinNewTokens < 0 {
options.MinNewTokens = 0
}
if options.MinNewRunes == 0 && options.MinNewTokens == 0 {
options.MinNewRunes = defaultReasoningDigestMinNewRunes
options.MinNewTokens = defaultReasoningDigestMinNewTokens
}
if options.MinInterval <= 0 {
options.MinInterval = defaultReasoningDigestMinInterval
}
if options.BaseContext == nil {
options.BaseContext = context.Background()
}
if options.Now == nil {
options.Now = time.Now
}
digestor := &ReasoningDigestor{
summaryFunc: options.SummaryFunc,
summarySink: options.SummarySink,
baseContext: options.BaseContext,
minNewRunes: options.MinNewRunes,
minNewTokens: options.MinNewTokens,
minInterval: options.MinInterval,
summaryTimeout: options.SummaryTimeout,
now: options.Now,
}
digestor.cond = sync.NewCond(&digestor.mu)
return digestor, nil
}
// Append 追加一段 reasoning chunk并按水位线决定是否后台触发摘要。
//
// 步骤说明:
// 1. 先把原始 reasoning 文本写入 full buffer保证 Flush/Close 可以拿到全量上下文;
// 2. 再把本轮新增文本记入 deltaBuffer 与 rune/token 水位线,用于“最小新增量”判断;
// 3. 若正文闸门已关闭,则只保留缓冲快照,不再调度摘要;
// 4. 若当前已有摘要请求在飞,则只更新 dirty/latest不排队第二个请求等单飞请求返回后再决定是否补一次。
func (d *ReasoningDigestor) Append(reasoning string) {
if d == nil || reasoning == "" {
return
}
var call reasoningDigestCall
var shouldStart bool
d.mu.Lock()
if d.closed {
d.mu.Unlock()
return
}
if d.startedAt.IsZero() {
d.startedAt = d.now()
}
d.buffer.WriteString(reasoning)
if d.gateClosed || d.contentStarted {
d.mu.Unlock()
return
}
d.deltaBuffer.WriteString(reasoning)
d.pendingRunes += utf8.RuneCountInString(reasoning)
d.pendingTokens += estimateReasoningTokens(reasoning)
d.finalEmitted = false
call, shouldStart = d.prepareSummaryLocked(d.baseContext, false, false)
d.mu.Unlock()
if shouldStart {
go d.runSummary(call)
}
}
// MarkContentStarted 标记“正文已经开始输出”。
//
// 职责边界:
// 1. 该方法会直接关闭摘要闸门;
// 2. 它不回收旧摘要结果,但会丢弃后续任何尚未完成的摘要调用;
// 3. 调用后即使继续 Append reasoning也只保留缓冲不再触发新摘要。
func (d *ReasoningDigestor) MarkContentStarted() {
d.closeGate(true)
}
// CloseGate 显式关闭摘要闸门,但不额外声明正文已经开始。
func (d *ReasoningDigestor) CloseGate() {
d.closeGate(false)
}
// Flush 在正文尚未开始时尝试补发最后一次摘要。
//
// 步骤说明:
// 1. 先等待当前单飞请求结束,避免 Flush 与后台自动摘要并发跑两次;
// 2. 若正文已经开始或闸门已关,则直接返回,不再补摘要;
// 3. 若此前已经发过 final 且没有新增 reasoning则跳过避免重复 final 事件;
// 4. 其余场景会强制走一次摘要,即使新增量还没达到自动触发水位线。
func (d *ReasoningDigestor) Flush(ctx context.Context) error {
if d == nil {
return nil
}
call, shouldStart := d.prepareFlushCall(ctx)
if !shouldStart {
return nil
}
return d.runSummary(call)
}
// Close 结束摘要器生命周期。
//
// 步骤说明:
// 1. 若正文还未开始,先尝试 Flush 一次 final 摘要;
// 2. 再关闭闸门、停止等待中的定时器,并取消正在进行的摘要调用;
// 3. 最后等待单飞调用完全退出,避免遗留后台 goroutine 持续写结果。
func (d *ReasoningDigestor) Close(ctx context.Context) error {
if d == nil {
return nil
}
if err := d.Flush(ctx); err != nil {
return err
}
d.mu.Lock()
if d.closed {
d.mu.Unlock()
return nil
}
d.closed = true
d.gateClosed = true
d.stopTimerLocked()
if d.currentCancel != nil {
d.currentCancel()
}
for d.inFlight {
d.cond.Wait()
}
d.mu.Unlock()
return nil
}
// LatestSummary 返回最近一次通过闸门校验并成功发布的摘要。
func (d *ReasoningDigestor) LatestSummary() (StreamThinkingSummaryExtra, bool) {
if d == nil {
return StreamThinkingSummaryExtra{}, false
}
d.mu.Lock()
defer d.mu.Unlock()
if d.latestSummary == nil {
return StreamThinkingSummaryExtra{}, false
}
return *cloneThinkingSummaryExtra(d.latestSummary), true
}
func (d *ReasoningDigestor) closeGate(markContentStarted bool) {
if d == nil {
return
}
d.mu.Lock()
if markContentStarted {
d.contentStarted = true
}
d.gateClosed = true
d.pendingRunes = 0
d.pendingTokens = 0
d.deltaBuffer.Reset()
d.stopTimerLocked()
if d.currentCancel != nil {
d.currentCancel()
}
d.mu.Unlock()
}
func (d *ReasoningDigestor) prepareFlushCall(ctx context.Context) (reasoningDigestCall, bool) {
d.mu.Lock()
defer d.mu.Unlock()
if d.closed || d.gateClosed || d.contentStarted {
return reasoningDigestCall{}, false
}
d.stopTimerLocked()
for d.inFlight {
d.cond.Wait()
if d.closed || d.gateClosed || d.contentStarted {
return reasoningDigestCall{}, false
}
}
if strings.TrimSpace(d.buffer.String()) == "" {
return reasoningDigestCall{}, false
}
if d.finalEmitted && d.pendingRunes == 0 && d.pendingTokens == 0 {
return reasoningDigestCall{}, false
}
return d.prepareSummaryLocked(ctx, true, true)
}
func (d *ReasoningDigestor) prepareSummaryLocked(parent context.Context, force bool, final bool) (reasoningDigestCall, bool) {
if d.closed || d.gateClosed || d.contentStarted || d.inFlight {
return reasoningDigestCall{}, false
}
fullReasoning := d.buffer.String()
if strings.TrimSpace(fullReasoning) == "" {
return reasoningDigestCall{}, false
}
// 1. 自动摘要必须同时满足“新增量水位线 + 最小时间间隔”。
// 2. 若新增量不足,则直接等待后续 Append不做空转请求。
// 3. 若时间间隔未到,则只挂一个定时器做兜底唤醒,避免排队多个请求。
if !force {
if !d.reachedWatermarkLocked() {
return reasoningDigestCall{}, false
}
wait := d.nextAllowedIntervalLocked()
if wait > 0 {
d.armTimerLocked(wait)
return reasoningDigestCall{}, false
}
}
callCtx, stop := d.newCallContext(parent)
call := reasoningDigestCall{
ctx: callCtx,
stop: stop,
input: ReasoningSummaryInput{
FullReasoning: strings.Clone(fullReasoning),
DeltaReasoning: strings.Clone(d.deltaBuffer.String()),
PreviousSummary: cloneThinkingSummaryExtra(d.latestSummary),
CandidateSeq: d.summarySeq + 1,
Final: final,
DurationSeconds: d.durationSecondsLocked(),
},
final: final,
}
d.stopTimerLocked()
d.inFlight = true
d.lastRequestAt = d.now()
d.pendingRunes = 0
d.pendingTokens = 0
d.deltaBuffer.Reset()
d.currentCancel = stop
return call, true
}
func (d *ReasoningDigestor) runSummary(call reasoningDigestCall) error {
if call.stop == nil {
return nil
}
defer call.stop()
summary, err := d.summaryFunc(call.ctx, call.input)
if err != nil {
// 1. 摘要失败时不把错误扩散回主流式链路,避免 reasoning 展示被摘要能力反向拖垮。
// 2. 若失败期间又追加了新 reasoning则仍按单飞规则尝试补下一次否则等待后续 Append/Flush 兜底。
_, _, nextCall, shouldStart := d.finishSummary(call.final, nil)
if shouldStart {
go d.runSummary(nextCall)
}
return err
}
normalized := normalizeThinkingSummary(summary, call.input.Final, call.input.DurationSeconds)
emittedSummary, sink, nextCall, shouldStart := d.finishSummary(call.final, &normalized)
if emittedSummary != nil && sink != nil {
sink(*emittedSummary)
}
if shouldStart {
go d.runSummary(nextCall)
}
return nil
}
func (d *ReasoningDigestor) finishSummary(final bool, summary *StreamThinkingSummaryExtra) (*StreamThinkingSummaryExtra, ReasoningSummarySink, reasoningDigestCall, bool) {
d.mu.Lock()
defer d.mu.Unlock()
d.inFlight = false
d.currentCancel = nil
d.cond.Broadcast()
var emittedSummary *StreamThinkingSummaryExtra
var sink ReasoningSummarySink
// 1. 先判断正文闸门;正文一旦开始,所有晚到结果都必须丢弃。
// 2. 再补齐 summary_seq/final/duration并缓存 LatestSummary 供上层读取。
// 3. 若当前请求期间又积累了新 reasoning则只启动下一次单飞摘要不排队多次。
if summary != nil && !d.closed && !d.gateClosed && !d.contentStarted {
normalized := *summary
d.summarySeq++
normalized.SummarySeq = d.summarySeq
normalized.Final = final
if normalized.DurationSeconds <= 0 {
normalized.DurationSeconds = d.durationSecondsLocked()
}
d.latestSummary = cloneThinkingSummaryExtra(&normalized)
d.finalEmitted = final
emittedSummary = cloneThinkingSummaryExtra(&normalized)
sink = d.summarySink
}
if d.closed || d.gateClosed || d.contentStarted || final {
return emittedSummary, sink, reasoningDigestCall{}, false
}
nextCall, shouldStart := d.prepareSummaryLocked(d.baseContext, false, false)
return emittedSummary, sink, nextCall, shouldStart
}
func (d *ReasoningDigestor) reachedWatermarkLocked() bool {
return reachedReasoningWatermark(d.pendingRunes, d.pendingTokens, d.minNewRunes, d.minNewTokens)
}
func (d *ReasoningDigestor) nextAllowedIntervalLocked() time.Duration {
if d.lastRequestAt.IsZero() {
return 0
}
wait := d.minInterval - d.now().Sub(d.lastRequestAt)
if wait < 0 {
return 0
}
return wait
}
func (d *ReasoningDigestor) armTimerLocked(wait time.Duration) {
if wait <= 0 || d.closed || d.gateClosed || d.contentStarted {
return
}
if d.timer == nil {
d.timer = time.AfterFunc(wait, d.onTimer)
d.timerArmed = true
return
}
if d.timerArmed {
d.timer.Reset(wait)
return
}
d.timer.Reset(wait)
d.timerArmed = true
}
func (d *ReasoningDigestor) stopTimerLocked() {
if d.timer == nil {
return
}
if d.timer.Stop() {
d.timerArmed = false
return
}
d.timerArmed = false
}
func (d *ReasoningDigestor) onTimer() {
if d == nil {
return
}
var call reasoningDigestCall
var shouldStart bool
d.mu.Lock()
d.timerArmed = false
call, shouldStart = d.prepareSummaryLocked(d.baseContext, false, false)
d.mu.Unlock()
if shouldStart {
go d.runSummary(call)
}
}
func (d *ReasoningDigestor) newCallContext(parent context.Context) (context.Context, context.CancelFunc) {
if parent == nil {
parent = d.baseContext
}
if parent == nil {
parent = context.Background()
}
baseCtx, baseCancel := context.WithCancel(parent)
if d.summaryTimeout <= 0 {
return baseCtx, baseCancel
}
timeoutCtx, timeoutCancel := context.WithTimeout(baseCtx, d.summaryTimeout)
return timeoutCtx, func() {
timeoutCancel()
baseCancel()
}
}
func (d *ReasoningDigestor) durationSecondsLocked() float64 {
if d.startedAt.IsZero() {
return 0
}
duration := d.now().Sub(d.startedAt)
if duration <= 0 {
return 0
}
return float64(duration.Milliseconds()) / 1000
}
func reachedReasoningWatermark(pendingRunes, pendingTokens, minRunes, minTokens int) bool {
if minRunes > 0 && pendingRunes >= minRunes {
return true
}
if minTokens > 0 && pendingTokens >= minTokens {
return true
}
return false
}
func normalizeThinkingSummary(summary StreamThinkingSummaryExtra, final bool, durationSeconds float64) StreamThinkingSummaryExtra {
summary.ShortSummary = strings.TrimSpace(summary.ShortSummary)
summary.DetailSummary = strings.TrimSpace(summary.DetailSummary)
// 1. 短摘要只是实时展示兜底,允许从长摘要压一个默认值。
// 2. 反过来不能把短摘要补成 detail_summary否则会绕过“短摘要不持久化”的产品语义。
// 3. 若模型没有给 detail_summarytimeline 层会跳过持久化,仅保留本次 SSE 展示。
if summary.ShortSummary == "" {
summary.ShortSummary = summary.DetailSummary
}
summary.Final = final
if summary.DurationSeconds <= 0 {
summary.DurationSeconds = durationSeconds
}
return summary
}
func cloneThinkingSummaryExtra(src *StreamThinkingSummaryExtra) *StreamThinkingSummaryExtra {
if src == nil {
return nil
}
clone := *src
return &clone
}
func estimateReasoningTokens(text string) int {
text = strings.TrimSpace(text)
if text == "" {
return 0
}
asciiRunes := 0
totalTokens := 0
for _, r := range text {
switch {
case unicode.IsSpace(r):
if asciiRunes > 0 {
totalTokens += compactASCIITokens(asciiRunes)
asciiRunes = 0
}
case r <= unicode.MaxASCII && (unicode.IsLetter(r) || unicode.IsDigit(r)):
asciiRunes++
default:
if asciiRunes > 0 {
totalTokens += compactASCIITokens(asciiRunes)
asciiRunes = 0
}
totalTokens++
}
}
if asciiRunes > 0 {
totalTokens += compactASCIITokens(asciiRunes)
}
return totalTokens
}
func compactASCIITokens(asciiRunes int) int {
if asciiRunes <= 0 {
return 0
}
return max(1, (asciiRunes+3)/4)
}

View File

@@ -0,0 +1,37 @@
package agentstream
import "log"
// NewSSEPayloadEmitter 创建将 chunk 事件写入 outChan 的 emitter。
//
// 职责边界:
// 1. 接收 outChanSSE 输出通道),返回 PayloadEmitter 函数;
// 2. 只把原始 JSON payload 写入通道,不添加 "data: " 前缀和 "\n\n" 后缀;
// 3. SSE 格式化("data: " + payload + "\n\n")由 API 层的 writeSSEData 统一处理;
// 4. 通道满时静默丢弃并返回 nil让图继续完成状态持久化避免因客户端超时而丢失快照。
//
// 使用示例:
//
// emitter := NewSSEPayloadEmitter(outChan)
// chunkEmitter := NewChunkEmitter(emitter, requestID, modelName, created)
// chunkEmitter.EmitAssistantText("", "", "hello", true)
func NewSSEPayloadEmitter(outChan chan<- string) PayloadEmitter {
return func(payload string) error {
if outChan == nil {
return nil
}
if payload == "" {
return nil
}
select {
case outChan <- payload:
return nil
default:
// 通道已满:客户端可能已断开或消费过慢。
// 静默丢弃此 chunk让图继续执行并完成状态持久化。
// 客户端重连后可从 Redis 快照恢复,不需要这条消息。
log.Printf("[WARN] SSE outChan full, dropping payload (len=%d)", len(payload))
return nil
}
}
}

View File

@@ -0,0 +1,41 @@
package agentstream
import "github.com/cloudwego/eino/schema"
// CloneUsage 深拷贝 TokenUsage。
func CloneUsage(usage *schema.TokenUsage) *schema.TokenUsage {
if usage == nil {
return nil
}
copied := *usage
return &copied
}
// MergeUsage 合并两段 usage取更大值。
// 适用于同一次调用不同流分片的 usage 收敛。
func MergeUsage(base *schema.TokenUsage, incoming *schema.TokenUsage) *schema.TokenUsage {
if incoming == nil {
return CloneUsage(base)
}
if base == nil {
return CloneUsage(incoming)
}
merged := *base
if incoming.PromptTokens > merged.PromptTokens {
merged.PromptTokens = incoming.PromptTokens
}
if incoming.CompletionTokens > merged.CompletionTokens {
merged.CompletionTokens = incoming.CompletionTokens
}
if incoming.TotalTokens > merged.TotalTokens {
merged.TotalTokens = incoming.TotalTokens
}
if incoming.PromptTokenDetails.CachedTokens > merged.PromptTokenDetails.CachedTokens {
merged.PromptTokenDetails.CachedTokens = incoming.PromptTokenDetails.CachedTokens
}
if incoming.CompletionTokensDetails.ReasoningTokens > merged.CompletionTokensDetails.ReasoningTokens {
merged.CompletionTokensDetails.ReasoningTokens = incoming.CompletionTokensDetails.ReasoningTokens
}
return &merged
}

View File

@@ -0,0 +1,495 @@
package sv
import (
"context"
"encoding/json"
"errors"
"log"
"strconv"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/conv"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/dao"
outboxinfra "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/infra/outbox"
memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/model"
memoryobserve "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/observe"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/pkg"
eventsvc "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/service/events"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
"github.com/google/uuid"
)
type AgentService struct {
llmService *llmservice.Service
repo *dao.AgentDAO
taskRepo *dao.TaskDAO
cacheDAO *dao.CacheDAO
agentCache *dao.AgentCache
activeScheduleDAO *dao.ActiveScheduleDAO
activeScheduleSessionDAO *dao.ActiveScheduleSessionDAO
eventPublisher outboxinfra.EventPublisher
// ── 排程计划依赖(函数注入,避免 service 包循环依赖)──
// SmartPlanningMultiRawFunc 是可选注入能力:
// 1. 负责多任务类粗排;
// 2. 当前主链路主要依赖 HybridScheduleWithPlanMultiFunc可不强制使用。
SmartPlanningMultiRawFunc func(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]model.UserWeekSchedule, []model.TaskClassItem, error)
// HybridScheduleWithPlanMultiFunc 是排程链路核心依赖:
// 1. 负责把“多任务类粗排结果 + 既有日程”合并成 HybridEntries
// 2. daily/weekly ReAct 全部基于这个结果继续优化。
HybridScheduleWithPlanMultiFunc func(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]model.HybridScheduleEntry, []model.TaskClassItem, error)
// ResolvePlanningWindowFunc 负责把 task_class_ids 解析成”全局排程窗口”的相对周/天边界。
//
// 作用:
// 1. 给周级 Move 增加硬边界,避免首尾不足一周时移出有效日期范围;
// 2. 该函数只做”窗口解析”,不负责粗排与混排计算。
ResolvePlanningWindowFunc func(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) (startWeek, startDay, endWeek, endDay int, err error)
// ── 任务紧急性提升依赖(函数注入,避免 service 包循环依赖)──
// GetTasksWithUrgencyPromotionFunc 读取用户任务并应用读时紧急性提升 + 异步落库触发。
// 未注入时QueryTasksForTool 回退到旧逻辑(纯内存提升,不持久化)。
GetTasksWithUrgencyPromotionFunc func(ctx context.Context, userID int) ([]model.Task, error)
// ── agent 依赖(由 cmd/start.go 通过 Set* 方法注入)──
toolRegistry *agenttools.ToolRegistry
scheduleProvider agentmodel.ScheduleStateProvider
agentStateStore agentmodel.AgentStateStore
compactionStore agentmodel.CompactionStore
quickTaskDeps agentmodel.QuickTaskDeps
memoryReader MemoryReader
memoryCfg memorymodel.Config
memoryObserver memoryobserve.Observer
memoryMetrics memoryobserve.MetricsRecorder
activeRerunFunc ActiveScheduleSessionRerunFunc
}
// NewAgentService 构造 AgentService。
// 这里通过依赖注入把“模型、仓储、缓存、异步持久化通道”统一交给服务层管理,
// 便于后续在单测中替换实现,或在启动流程中按环境切换配置。
func NewAgentService(
llmService *llmservice.Service,
repo *dao.AgentDAO,
taskRepo *dao.TaskDAO,
cacheDAO *dao.CacheDAO,
agentRedis *dao.AgentCache,
activeScheduleDAO *dao.ActiveScheduleDAO,
activeSessionDAO *dao.ActiveScheduleSessionDAO,
eventPublisher outboxinfra.EventPublisher,
) *AgentService {
// 全局注册一次 token 采集 callback
// 1. 只注册一次,避免重复处理;
// 2. 只有带 RequestTokenMeter 的请求上下文才会真正累加。
ensureTokenMeterCallbackRegistered()
return &AgentService{
llmService: llmService,
repo: repo,
taskRepo: taskRepo,
cacheDAO: cacheDAO,
agentCache: agentRedis,
activeScheduleDAO: activeScheduleDAO,
activeScheduleSessionDAO: activeSessionDAO,
eventPublisher: eventPublisher,
}
}
// normalizeConversationID 规范会话 ID。
// 规则:
// 1) 去除首尾空白;
// 2) 若为空则生成 UUID保证后续缓存/数据库操作始终有合法 chat_id。
func normalizeConversationID(chatID string) string {
trimmed := strings.TrimSpace(chatID)
if trimmed == "" {
return uuid.NewString()
}
return trimmed
}
// thinkingModeToBool 将前端传入的 thinking 模式转换为旧链路所需的 bool 值。
// 仅 "true" 返回 true其余"false"/"auto"/"")均返回 false。
func thinkingModeToBool(mode string) bool {
return strings.TrimSpace(strings.ToLower(mode)) == "true"
}
// pickChatModel 根据请求选择模型。
// 当前约定:
// - 旧链路已全面切到 agent graph这里仅作为 runNormalChatFlow 回退时的模型选择入口;
// - 统一返回 Pro 模型,旧 strategist 参数不再生效。
func (s *AgentService) pickChatModel(requestModel string) (*llmservice.Client, string) {
if s == nil || s.llmService == nil {
return nil, "pro"
}
return s.llmService.ProClient(), "pro"
}
// PersistChatHistory 是 Agent 聊天链路唯一的“消息持久化入口”。
//
// 职责边界:
// 1. 负责根据当前部署模式选择“异步 outbox”或“同步直写 DB”
// 2. 负责把统一 DTOChatHistoryPersistPayload交给下游基础设施
// 3. 不负责 Redis 上下文写入Redis 由调用方在链路中先行处理);
// 4. 不负责消费完成回调(异步模式下由 outbox 消费者负责最终落库)。
func (s *AgentService) PersistChatHistory(ctx context.Context, payload model.ChatHistoryPersistPayload) error {
// 1. 未注入事件发布器时(例如本地极简环境),直接同步写 DB。
// 这样可以保证功能不依赖 Kafka 也能跑通。
if s.eventPublisher == nil {
return s.repo.SaveChatHistory(
ctx,
payload.UserID,
payload.ConversationID,
payload.Role,
payload.Message,
payload.ReasoningContent,
payload.ReasoningDurationSeconds,
payload.TokensConsumed,
"",
)
}
// 2. 已启用异步总线时,只发布“持久化请求事件”,不在请求路径阻塞 Kafka。
// 2.1 发布成功仅代表“事件安全入队”,实际落库由消费者异步完成。
return eventsvc.PublishChatHistoryPersistRequested(ctx, s.eventPublisher, payload)
}
// saveChatHistoryReliable 是历史兼容别名。
// 迁移策略:先保留旧方法名,避免同轮改动跨文件过大;后续可统一替换为 PersistChatHistory。
func (s *AgentService) saveChatHistoryReliable(ctx context.Context, payload model.ChatHistoryPersistPayload) error {
return s.PersistChatHistory(ctx, payload)
}
func mergeAgentReasoningText(parts ...string) string {
merged := make([]string, 0, len(parts))
for _, part := range parts {
text := strings.TrimSpace(part)
if text == "" {
continue
}
merged = append(merged, text)
}
return strings.Join(merged, "\n\n")
}
func readAgentExtraString(extra map[string]any, key string) string {
if len(extra) == 0 {
return ""
}
raw, ok := extra[key]
if !ok {
return ""
}
text, ok := raw.(string)
if !ok {
return ""
}
return strings.TrimSpace(text)
}
func readAgentExtraInt(extra map[string]any, key string) int {
if len(extra) == 0 {
return 0
}
raw, ok := extra[key]
if !ok {
return 0
}
// 1. 前端的历史消息 id 在本地态里可能是 string也可能是 number。
// 2. 重试链路只要这里解析失败,父消息 id 就会退化成 0后续写库自然会落成 NULL。
// 3. 因此这里统一做“宽松整型解析”,兼容 JSON number、前端字符串数字和常见整数类型。
value, ok := parseAgentLooseInt(raw)
if !ok || value <= 0 {
return 0
}
return value
}
func readAgentExtraBool(extra map[string]any, key string) bool {
if len(extra) == 0 {
return false
}
raw, ok := extra[key]
if !ok {
return false
}
switch v := raw.(type) {
case bool:
return v
case float64:
return v != 0
case string:
return strings.ToLower(strings.TrimSpace(v)) == "true"
}
return false
}
// readAgentExtraIntSlice 从 extra 中提取 []int。
// 支持 JSON 数组格式([]any每个元素为 float64/int
func readAgentExtraIntSlice(extra map[string]any, key string) []int {
if len(extra) == 0 {
return nil
}
raw, ok := extra[key]
if !ok || raw == nil {
return nil
}
arr, ok := raw.([]any)
if !ok {
return nil
}
result := make([]int, 0, len(arr))
for _, item := range arr {
if v, ok := parseAgentLooseInt(item); ok && v > 0 {
result = append(result, v)
}
}
return result
}
// parseAgentLooseInt 负责把 extra 中的”弱类型数字”归一成 int。
//
// 职责边界:
// 1. 负责兼容前端 JSON 解码后的常见数值类型,以及字符串形式的数字。
// 2. 不负责业务语义校验;例如是否必须大于 0由调用方自行决定。
// 3. 解析失败时返回 ok=false调用方可按各自场景走兜底逻辑。
func parseAgentLooseInt(raw any) (value int, ok bool) {
switch v := raw.(type) {
case int:
return v, true
case int32:
return int(v), true
case int64:
return int(v), true
case float64:
return int(v), true
case json.Number:
if parsed, err := v.Int64(); err == nil {
return int(parsed), true
}
if parsed, err := v.Float64(); err == nil {
return int(parsed), true
}
return 0, false
case string:
trimmed := strings.TrimSpace(v)
if trimmed == "" {
return 0, false
}
parsed, err := strconv.Atoi(trimmed)
if err != nil {
return 0, false
}
return parsed, true
default:
return 0, false
}
}
// pushErrNonBlocking 向错误通道“尽力投递”错误。
// 目的:
// 1) 避免 goroutine 在 errChan 满时被阻塞导致泄漏;
// 2) 保证主业务协程不因“错误上报拥塞”卡死。
func pushErrNonBlocking(errChan chan error, err error) {
select {
case errChan <- err:
default:
log.Printf("错误通道已满,丢弃错误: %v", err)
}
}
// runNormalChatFlow 执行普通流式聊天链路(非随口记)。
// 该函数被两处复用:
// 1) 用户输入本就不是随口记;
// 2) 开启随口记进度推送后,最终判定“非随口记”时回落到普通聊天。
func (s *AgentService) runNormalChatFlow(
ctx context.Context,
selectedModel *llmservice.Client,
resolvedModelName string,
userMessage string,
userPersisted bool,
assistantReasoningPrefix string,
assistantReasoningStartedAt *time.Time,
ifThinking bool,
userID int,
chatID string,
traceID string,
requestStart time.Time,
outChan chan<- string,
errChan chan error,
) {
// 1. 先尝试从 Redis 读历史,命中可直接进入模型推理,减少 DB 压力。
chatHistory, err := s.agentCache.GetHistory(ctx, chatID)
if err != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, err)
return
}
cacheMiss := false
if chatHistory == nil {
// 2. 缓存未命中时回源 DB并转换为 Eino message 格式。
cacheMiss = true
histories, hisErr := s.repo.GetUserChatHistories(ctx, userID, pkg.HistoryFetchLimitByModel(resolvedModelName), chatID)
if hisErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, hisErr)
return
}
chatHistory = conv.ToEinoMessages(histories)
}
// 3. 计算本次请求可用的历史 token 预算,并执行历史裁剪。
// 这样可以在上下文增长时稳定控制模型窗口,避免超长上下文引发报错或高延迟。
historyBudget := pkg.HistoryTokenBudgetByModel(resolvedModelName, agentprompt.SystemPrompt, userMessage)
trimmedHistory, totalHistoryTokens, keptHistoryTokens, droppedCount := pkg.TrimHistoryByTokenBudget(chatHistory, historyBudget)
chatHistory = trimmedHistory
// 4. 根据裁剪后历史长度更新 Redis 会话窗口配置,并主动执行窗口收敛。
targetWindow := pkg.CalcSessionWindowSize(len(chatHistory))
if err = s.agentCache.SetSessionWindowSize(ctx, chatID, targetWindow); err != nil {
log.Printf("设置历史窗口失败 chat=%s: %v", chatID, err)
}
if err = s.agentCache.EnforceHistoryWindow(ctx, chatID); err != nil {
log.Printf("执行历史窗口裁剪失败 chat=%s: %v", chatID, err)
}
if droppedCount > 0 {
log.Printf("历史裁剪: chat=%s total_tokens=%d kept_tokens=%d dropped=%d budget=%d target_window=%d",
chatID, totalHistoryTokens, keptHistoryTokens, droppedCount, historyBudget, targetWindow)
}
if cacheMiss {
// 5. 回源后把历史回填到 Redis减少下一次请求的冷启动成本。
if err = s.agentCache.BackfillHistory(ctx, chatID, chatHistory); err != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, err)
return
}
}
// 6.0. 没有可用模型时,直接中止普通聊天,避免写入半截用户消息后没有后续回复。
if selectedModel == nil {
pushErrNonBlocking(errChan, errors.New("llm client is not ready"))
return
}
// 6. 执行真正的流式聊天。
// fullText 用于后续写 Redis/持久化outChan 用于把流片段实时推给前端。
fullText, _, reasoningDurationSeconds, streamUsage, streamErr := s.streamChatFallback(ctx, selectedModel, resolvedModelName, userMessage, ifThinking, chatHistory, outChan, assistantReasoningStartedAt, userID, chatID)
if streamErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, streamErr)
return
}
// 6.1 流式 usage 并入请求级 token 统计器:
// 6.1.1 route/quicknote/taskquery 等 Generate 调用由 callback 自动累加;
// 6.1.2 主对话 Stream usage 在这里手动补齐。
addSchemaUsageIntoRequest(ctx, streamUsage)
requestTokenSnapshot := snapshotRequestTokenMeter(ctx)
requestTotalTokens := requestTokenSnapshot.TotalTokens
if requestTotalTokens <= 0 && streamUsage != nil {
// 兜底:若 callback/meter 未生效,至少使用流式 usage 保底记账。
requestTotalTokens = normalizeUsageTotal(streamUsage.TotalTokens, streamUsage.PromptTokens, streamUsage.CompletionTokens)
}
// 7. 后置持久化(用户消息):
// 7.1 先写 Redis保证“最新会话上下文”可立即用于下一轮推理
// 7.2 再走可靠持久化入口outbox 或同步 DB
if !userPersisted {
userMsg := &schema.Message{Role: schema.User, Content: userMessage}
if err = s.agentCache.PushMessage(ctx, chatID, userMsg); err != nil {
log.Printf("写入用户消息到 Redis 失败: %v", err)
}
if err = s.PersistChatHistory(ctx, model.ChatHistoryPersistPayload{
UserID: userID,
ConversationID: chatID,
Role: "user",
Message: userMessage,
ReasoningContent: "",
ReasoningDurationSeconds: 0,
// 口径 B用户消息固定记 0本轮总 token 统一记在助手消息。
TokensConsumed: 0,
}); err != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, err)
return
}
if _, timelineErr := s.appendConversationTimelineEvent(
ctx,
userID,
chatID,
model.AgentTimelineKindUserText,
"user",
userMessage,
nil,
0,
); timelineErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, timelineErr)
return
}
}
// 普通聊天链路也需要把助手回复写入 Redis
// 否则会出现“数据库有助手消息,但 Redis 最新会话只有用户消息”的口径不一致。
// 8. 后置持久化(助手消息):
// 8.1 先写 Redis保证下一轮上下文可见
// 8.2 再异步可靠落库,失败通过 errChan 回传给上层。
assistantMsg := &schema.Message{Role: schema.Assistant, Content: fullText}
if reasoningDurationSeconds > 0 {
assistantMsg.Extra = map[string]any{"reasoning_duration_seconds": reasoningDurationSeconds}
}
if err = s.agentCache.PushMessage(context.Background(), chatID, assistantMsg); err != nil {
log.Printf("写入助手消息到 Redis 失败: %v", err)
}
if saveErr := s.PersistChatHistory(context.Background(), model.ChatHistoryPersistPayload{
UserID: userID,
ConversationID: chatID,
Role: "assistant",
Message: fullText,
ReasoningContent: "",
ReasoningDurationSeconds: reasoningDurationSeconds,
// 口径B助手消息记录“本轮请求总 token”。
TokensConsumed: requestTotalTokens,
}); saveErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, saveErr)
} else {
assistantTimelinePayload := map[string]any{}
if reasoningDurationSeconds > 0 {
assistantTimelinePayload["reasoning_duration_seconds"] = reasoningDurationSeconds
}
if _, timelineErr := s.appendConversationTimelineEvent(
context.Background(),
userID,
chatID,
model.AgentTimelineKindAssistantText,
"assistant",
fullText,
assistantTimelinePayload,
requestTotalTokens,
); timelineErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, timelineErr)
}
}
// 9. 在主回复完成后异步尝试生成会话标题(仅首次、仅标题为空时生效)。
// 该步骤不影响当前请求返回时延,也不影响聊天主链路成功与否。
s.ensureConversationTitleAsync(userID, chatID)
}
func (s *AgentService) AgentChat(ctx context.Context, userMessage string, thinkingMode string, modelName string, userID int, chatID string, extra map[string]any) (<-chan string, <-chan error) {
requestStart := time.Now()
traceID := uuid.NewString()
outChan := make(chan string, 256)
errChan := make(chan error, 1)
go func() {
defer close(outChan)
s.runAgentGraph(ctx, userMessage, thinkingMode, modelName, userID, chatID, extra, traceID, requestStart, outChan, errChan)
}()
return outChan, errChan
}

View File

@@ -0,0 +1,388 @@
package sv
import (
"context"
"errors"
"log"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
// ActiveScheduleSessionRerunFunc 表示主动调度 session 被聊天入口接管后,如何同步推进 rerun。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责把“当前 session + 用户回复”推进为新的主动调度结果;
// 2. 不负责决定 session 何时创建,也不负责通知投递;
// 3. 返回的结果只面向聊天入口的可见消息和 session 状态回写。
type ActiveScheduleSessionRerunFunc func(
ctx context.Context,
session *model.ActiveScheduleSessionSnapshot,
userMessage string,
traceID string,
requestStart time.Time,
) (*ActiveScheduleSessionRerunResult, error)
// ActiveScheduleSessionRerunResult 是主动调度 rerun 的最小返回结果。
//
// 职责边界:
// 1. 只承载聊天入口需要回写的可见消息、业务卡片和 session 状态;
// 2. 不直接暴露 DAO 行,也不承载 worker / notification 的副作用;
// 3. AssistantText 为空时,调用方可降级为使用卡片摘要。
type ActiveScheduleSessionRerunResult struct {
AssistantText string
BusinessCard *agentstream.StreamBusinessCardExtra
SessionState model.ActiveScheduleSessionState
SessionStatus string
PreviewID string
}
// SetActiveScheduleSessionRerunFunc 注入主动调度 rerun 入口。
func (s *AgentService) SetActiveScheduleSessionRerunFunc(fn ActiveScheduleSessionRerunFunc) {
s.activeRerunFunc = fn
}
// loadActiveScheduleSessionByConversation 尽量从缓存 + 数据库读取当前会话的主动调度 session。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先读 Redis 热缓存,命中则直接返回;
// 2. 缓存未命中再回源数据库,避免把 session 状态逻辑绑死在缓存上;
// 3. 回源成功后尽力回填缓存,减少下一轮聊天入口的 DB 压力。
func (s *AgentService) loadActiveScheduleSessionByConversation(ctx context.Context, userID int, chatID string) (*model.ActiveScheduleSessionSnapshot, error) {
if s == nil || s.activeScheduleSessionDAO == nil {
return nil, nil
}
normalizedChatID := strings.TrimSpace(chatID)
if userID <= 0 || normalizedChatID == "" {
return nil, nil
}
if s.cacheDAO != nil {
cached, err := s.cacheDAO.GetActiveScheduleSessionFromConversationCache(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
log.Printf("读取主动调度 session 缓存失败 user=%d chat=%s err=%v", userID, normalizedChatID, err)
} else if cached != nil {
return cached, nil
}
}
row, err := s.activeScheduleSessionDAO.GetActiveScheduleSessionByConversationID(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil || row == nil {
return nil, err
}
if s.cacheDAO != nil {
if cacheErr := s.cacheDAO.SetActiveScheduleSessionToCache(ctx, row); cacheErr != nil {
log.Printf("回填主动调度 session 缓存失败 user=%d chat=%s err=%v", userID, normalizedChatID, cacheErr)
}
}
return row, nil
}
// persistActiveScheduleSessionBestEffort 负责把主动调度 session 的最新状态同步回 MySQL 和 Redis。
//
// 职责边界:
// 1. MySQL 是最终真相,先写表再回填缓存;
// 2. 缓存失败只记日志,不影响主流程;
// 3. 调用方需要先把 snapshot 改成最终状态,再交给这里落盘。
func (s *AgentService) persistActiveScheduleSessionBestEffort(ctx context.Context, snapshot *model.ActiveScheduleSessionSnapshot) error {
if s == nil || s.activeScheduleSessionDAO == nil || snapshot == nil {
return nil
}
if strings.TrimSpace(snapshot.SessionID) == "" {
return errors.New("active schedule session_id 不能为空")
}
if err := s.activeScheduleSessionDAO.UpsertActiveScheduleSession(ctx, snapshot); err != nil {
return err
}
// 1. 重新读取一遍,拿到数据库侧最终落表后的标准快照,减少缓存和 DB 的口径漂移。
// 2. 如果重读失败,也不影响主链路返回,只要主表已成功写入即可。
normalized, err := s.activeScheduleSessionDAO.GetActiveScheduleSessionBySessionID(ctx, snapshot.SessionID)
if err == nil && normalized != nil {
snapshot = normalized
}
if s.cacheDAO != nil {
if cacheErr := s.cacheDAO.SetActiveScheduleSessionToCache(ctx, snapshot); cacheErr != nil {
log.Printf("回填主动调度 session 缓存失败 session=%s err=%v", snapshot.SessionID, cacheErr)
}
}
return nil
}
// persistActiveScheduleTriggerPreviewBestEffort 负责把 rerun 产生的新 preview_id 同步回 trigger。
//
// 职责边界:
// 1. 只维护 trigger -> preview 的审计指针,不修改 preview 内容,也不推进 confirm/apply 状态;
// 2. trigger_id 或 preview_id 为空时直接跳过,避免把不完整 rerun 结果写入触发记录;
// 3. DAO 未注入时保持迁移期兼容,调用方仍以 session 写回作为主流程。
func (s *AgentService) persistActiveScheduleTriggerPreviewBestEffort(ctx context.Context, triggerID string, previewID string) error {
if s == nil || s.activeScheduleDAO == nil {
return nil
}
normalizedTriggerID := strings.TrimSpace(triggerID)
normalizedPreviewID := strings.TrimSpace(previewID)
if normalizedTriggerID == "" || normalizedPreviewID == "" {
return nil
}
return s.activeScheduleDAO.UpdateTriggerFields(ctx, normalizedTriggerID, map[string]any{
"preview_id": &normalizedPreviewID,
"updated_at": time.Now(),
})
}
// handleActiveScheduleSessionChat 处理被主动调度 session 占管的聊天入口。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先读 session判断当前 conversation 是否仍在 waiting_user_reply / rerunning 占管期;
// 2. 占管期间先把用户消息写入历史和时间线,保证会话内容不丢失;
// 3. waiting_user_reply 进入 rerunning并同步调用主动调度 rerun
// 4. rerunning 则只提示“正在重跑”,避免同一 conversation 被并发重复推进;
// 5. 终态或非占管态直接放行普通 agent。
func (s *AgentService) handleActiveScheduleSessionChat(
ctx context.Context,
userMessage string,
traceID string,
requestStart time.Time,
userID int,
chatID string,
resolvedModelName string,
outChan chan<- string,
errChan chan error,
) (bool, error) {
session, err := s.loadActiveScheduleSessionByConversation(ctx, userID, chatID)
if err != nil {
return false, err
}
if session == nil || !isActiveScheduleSessionBlockingStatus(session.Status) {
return false, nil
}
trimmedMessage := strings.TrimSpace(userMessage)
if trimmedMessage != "" {
// 1. 主动调度占管期间,用户每次回复仍然要进入正常会话历史。
// 2. 这样后续刷新聊天页时,用户可见消息、时间线和 session 状态不会彼此脱节。
if err := s.persistNewAgentConversationMessage(ctx, userID, chatID, schema.UserMessage(trimmedMessage), 0); err != nil {
return true, err
}
}
switch session.Status {
case model.ActiveScheduleSessionStatusWaitingUserReply:
if trimmedMessage == "" {
assistantText := strings.TrimSpace(session.State.PendingQuestion)
if assistantText == "" {
assistantText = "请先补充主动调度需要的关键信息。"
}
if err := s.persistNewAgentConversationMessage(ctx, userID, chatID, schema.AssistantMessage(assistantText, nil), 0); err != nil {
return true, err
}
emitActiveScheduleAssistantChunk(outChan, traceID, resolvedModelName, requestStart, assistantText, nil)
return true, nil
}
// 1. 收到用户补充信息后,先把 session 切成 rerunning避免并发请求继续按旧状态走普通聊天。
// 2. 这个阶段只是状态切换,不代表 graph 已经完成。
// 3. 这里必须使用 DB CAS 抢占 rerun 权限,避免两条补充消息同时读到 waiting_user_reply 后重复生成 preview。
switched, err := s.activeScheduleSessionDAO.TryTransitionActiveScheduleSessionStatusBySessionID(
ctx,
session.SessionID,
model.ActiveScheduleSessionStatusWaitingUserReply,
model.ActiveScheduleSessionStatusRerunning,
)
if err != nil {
return true, err
}
if !switched {
if err := s.respondActiveScheduleRerunning(ctx, userID, chatID, traceID, resolvedModelName, requestStart, outChan); err != nil {
return true, err
}
return true, nil
}
session.Status = model.ActiveScheduleSessionStatusRerunning
if s.cacheDAO != nil {
if cacheErr := s.cacheDAO.SetActiveScheduleSessionToCache(ctx, session); cacheErr != nil {
log.Printf("回填主动调度 rerunning session 缓存失败 session=%s err=%v", session.SessionID, cacheErr)
}
}
return true, s.runActiveScheduleSessionRerun(ctx, session, trimmedMessage, traceID, requestStart, resolvedModelName, outChan, errChan)
case model.ActiveScheduleSessionStatusRerunning:
// 1. rerunning 是占管中的过渡态,说明当前会话已经在重跑或刚开始重跑。
// 2. 这里不再触发第二次 rerun只给用户一个可见的等待提示。
if trimmedMessage != "" {
if err := s.respondActiveScheduleRerunning(ctx, userID, chatID, traceID, resolvedModelName, requestStart, outChan); err != nil {
return true, err
}
}
return true, nil
default:
return false, nil
}
}
// respondActiveScheduleRerunning 负责在重复补充命中并发保护时写入可见提示。
//
// 职责边界:
// 1. 只写聊天历史和 SSE 文本,不推进 session、trigger、preview 状态;
// 2. 用于 rerunning 状态或 CAS 抢占失败后的兜底提示,避免再次触发 graph
// 3. 写入失败时返回 error让上层按聊天入口的错误通道处理。
func (s *AgentService) respondActiveScheduleRerunning(
ctx context.Context,
userID int,
chatID string,
traceID string,
resolvedModelName string,
requestStart time.Time,
outChan chan<- string,
) error {
assistantText := "主动调度正在重新生成建议,请稍后再试。"
if err := s.persistNewAgentConversationMessage(ctx, userID, chatID, schema.AssistantMessage(assistantText, nil), 0); err != nil {
return err
}
emitActiveScheduleAssistantChunk(outChan, traceID, resolvedModelName, requestStart, assistantText, nil)
return nil
}
// runActiveScheduleSessionRerun 负责把 waiting_user_reply 的用户补充同步推进成新的主动调度结果。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责聊天入口的最小编排,不复制 worker / notification 链路;
// 2. 成功时把新 preview / ask_user / close 的结果写回 session + timeline
// 3. 失败时把 session 标成 failed方便后续排障。
func (s *AgentService) runActiveScheduleSessionRerun(
ctx context.Context,
session *model.ActiveScheduleSessionSnapshot,
userMessage string,
traceID string,
requestStart time.Time,
resolvedModelName string,
outChan chan<- string,
errChan chan error,
) error {
if s == nil || s.activeRerunFunc == nil {
return errors.New("主动调度 rerun 未接入")
}
if session == nil {
return errors.New("active schedule session 不能为空")
}
result, err := s.activeRerunFunc(ctx, session, userMessage, traceID, requestStart)
if err != nil {
session.Status = model.ActiveScheduleSessionStatusFailed
session.State.FailedReason = strings.TrimSpace(err.Error())
_ = s.persistActiveScheduleSessionBestEffort(ctx, session)
return err
}
if result == nil {
result = &ActiveScheduleSessionRerunResult{}
}
finalStatus := strings.TrimSpace(result.SessionStatus)
if finalStatus == "" {
if result.BusinessCard != nil {
finalStatus = model.ActiveScheduleSessionStatusReadyPreview
} else {
finalStatus = model.ActiveScheduleSessionStatusWaitingUserReply
}
}
session.Status = finalStatus
session.State = result.SessionState
previewID := strings.TrimSpace(result.PreviewID)
if previewID != "" {
session.CurrentPreviewID = previewID
}
if session.Status == model.ActiveScheduleSessionStatusReadyPreview {
session.State.PendingQuestion = ""
session.State.MissingInfo = nil
session.State.FailedReason = ""
}
if previewID != "" {
if err := s.persistActiveScheduleTriggerPreviewBestEffort(ctx, session.TriggerID, previewID); err != nil {
return err
}
}
if err := s.persistActiveScheduleSessionBestEffort(ctx, session); err != nil {
return err
}
assistantText := strings.TrimSpace(result.AssistantText)
if assistantText == "" && result.BusinessCard != nil {
assistantText = strings.TrimSpace(result.BusinessCard.Summary)
}
if assistantText == "" {
assistantText = "主动调度建议已更新。"
}
// 1. 把新结果写进 conversation history保证刷新后仍然能看到 rerun 的正文。
// 2. 再追加业务卡片时间线,前端可以按 timeline 重建主动调度卡片。
if err := s.persistNewAgentConversationMessage(ctx, session.UserID, session.ConversationID, schema.AssistantMessage(assistantText, nil), 0); err != nil {
return err
}
if result.BusinessCard != nil {
if _, err := s.appendConversationTimelineEvent(
ctx,
session.UserID,
session.ConversationID,
model.AgentTimelineKindBusinessCard,
"assistant",
assistantText,
map[string]any{"business_card": result.BusinessCard},
0,
); err != nil {
return err
}
}
emitActiveScheduleAssistantChunk(outChan, traceID, resolvedModelName, requestStart, assistantText, nil)
if result.BusinessCard != nil {
emitActiveScheduleBusinessCardChunk(outChan, session.SessionID, traceID, resolvedModelName, requestStart, result.BusinessCard)
}
return nil
}
func isActiveScheduleSessionBlockingStatus(status string) bool {
switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(status)) {
case model.ActiveScheduleSessionStatusWaitingUserReply,
model.ActiveScheduleSessionStatusRerunning:
return true
default:
return false
}
}
func emitActiveScheduleAssistantChunk(outChan chan<- string, traceID string, modelName string, requestStart time.Time, text string, extra *agentstream.OpenAIChunkExtra) {
payload, err := agentstream.ToOpenAIAssistantChunkWithExtra(traceID, modelName, requestStart.Unix(), strings.TrimSpace(text), true, extra)
if err != nil {
log.Printf("构造主动调度 assistant chunk 失败 trace=%s err=%v", traceID, err)
return
}
pushChunkNonBlocking(outChan, payload)
}
func emitActiveScheduleBusinessCardChunk(outChan chan<- string, blockID string, traceID string, modelName string, requestStart time.Time, card *agentstream.StreamBusinessCardExtra) {
if card == nil {
return
}
payload, err := agentstream.ToOpenAIStreamWithExtra(nil, traceID, modelName, requestStart.Unix(), true, agentstream.NewBusinessCardExtra(blockID, "active_schedule_session", card))
if err != nil {
log.Printf("构造主动调度 business card chunk 失败 trace=%s err=%v", traceID, err)
return
}
pushChunkNonBlocking(outChan, payload)
}
func pushChunkNonBlocking(outChan chan<- string, payload string) {
if outChan == nil || strings.TrimSpace(payload) == "" {
return
}
select {
case outChan <- payload:
default:
log.Printf("主动调度 SSE 通道已满,丢弃 payload")
}
}

View File

@@ -0,0 +1,727 @@
package sv
import (
"context"
"errors"
"fmt"
"log"
"strings"
"time"
agentconv "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/conv"
agentgraph "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/graph"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
"github.com/spf13/viper"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/conv"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/pkg"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
eventsvc "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/service/events"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
)
const (
agentHistoryKindKey = "newagent_history_kind"
agentHistoryKindLoopClosed = "execute_loop_closed"
)
// runAgentGraph 运行 agent 通用 graph直接替换旧 agent 路由逻辑。
//
// 职责边界:
// 1. 负责构造 AgentGraphRunInputRuntimeState、ConversationContext、Request、Deps
// 2. 负责将 outChan 适配为 ChunkEmitter
// 3. 负责调用 graph.RunAgentGraph
// 4. 负责持久化聊天历史(复用现有逻辑)。
//
// 设计原则:
// 1. 直接走 agent graph不再经过旧的 agentrouter 路由决策;
// 2. 所有任务类型chat、task、quick_note都由 graph 内部 LLM 决策;
// 3. 状态恢复、工具执行、确认流程全部由 graph 节点处理。
func (s *AgentService) runAgentGraph(
ctx context.Context,
userMessage string,
thinkingMode string,
modelName string,
userID int,
chatID string,
extra map[string]any,
traceID string,
requestStart time.Time,
outChan chan<- string,
errChan chan error,
) {
requestCtx, _ := withRequestTokenMeter(ctx)
if s == nil || s.llmService == nil {
// 0. agent 主链强依赖 llm-service装配漏传时直接返回错误避免 nil receiver panic。
pushErrNonBlocking(errChan, errors.New("agent llm service is not initialized"))
return
}
// 1. 规范会话 ID 和模型选择。
chatID = normalizeConversationID(chatID)
_, resolvedModelName := s.pickChatModel(modelName)
// 2. 确保会话存在(优先缓存,必要时回源 DB
result, err := s.agentCache.GetConversationStatus(requestCtx, chatID)
if err != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, err)
return
}
if !result {
innerResult, ifErr := s.repo.IfChatExists(requestCtx, userID, chatID)
if ifErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, ifErr)
return
}
if !innerResult {
if _, err = s.repo.CreateNewChat(userID, chatID); err != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, err)
return
}
}
if err = s.agentCache.SetConversationStatus(requestCtx, chatID); err != nil {
log.Printf("设置会话状态缓存失败 chat=%s: %v", chatID, err)
}
}
// 3. retry 机制已下线,不再构建重试元数据。
// 4. 如果当前 conversation 被主动调度 session 占管,先走 session 分支,不进入普通 agent。
// 这样 waiting_user_reply / rerunning 期间,用户消息会先推动主动调度闭环,而不是误进自由聊天。
if handled, sessionErr := s.handleActiveScheduleSessionChat(requestCtx, userMessage, traceID, requestStart, userID, chatID, resolvedModelName, outChan, errChan); sessionErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, sessionErr)
return
} else if handled {
return
}
// 5. 从 StateStore 加载或创建 RuntimeState。
// 恢复场景confirm/ask_user同时拿到快照中保存的 ConversationContext
// 其中包含工具调用/结果等中间消息,保证后续 LLM 调用的消息链完整。
runtimeState, savedConversationContext, savedScheduleState, savedOriginalScheduleState := s.loadOrCreateRuntimeState(requestCtx, chatID, userID)
// 6. 构造 ConversationContext。
// 优先使用快照中恢复的 ConversationContext含工具调用/结果),
// 无快照时从 Redis LLM 历史缓存加载。
var conversationContext *agentmodel.ConversationContext
if savedConversationContext != nil {
conversationContext = savedConversationContext
// 把用户本轮输入追加到恢复的上下文中(与 loadConversationContext 行为一致)。
if strings.TrimSpace(userMessage) != "" {
conversationContext.AppendHistory(schema.UserMessage(userMessage))
}
} else {
conversationContext = s.loadConversationContext(requestCtx, chatID, userMessage)
}
// 6.1. 在 graph 执行前统一补充与当前输入相关的记忆上下文(预取管线模式)。
// 6.1.1 先读 Redis 预取缓存注入到 ConversationContext再启动后台 goroutine 做完整检索;
// 6.1.2 返回的 channel 传入 Deps供 Execute/Plan 节点在启动前消费最新记忆;
// 6.1.3 检索失败只降级为"本轮不注入记忆",不阻断主链路。
memoryFuture := s.injectMemoryContext(requestCtx, conversationContext, userID, chatID, userMessage)
// 6.5 将前端传入的 thinkingMode 写入 CommonState供 ChatNode 及下游节点读取。
cs := runtimeState.EnsureCommonState()
cs.ThinkingMode = thinkingMode
// 6.6 若 extra 携带 task_class_ids校验后写入 CommonState仅首轮/尚未设置时生效,跨轮持久化)。
if taskClassIDs := readAgentExtraIntSlice(extra, "task_class_ids"); len(taskClassIDs) > 0 {
cs := runtimeState.EnsureCommonState()
if len(cs.TaskClassIDs) == 0 {
if s.scheduleProvider == nil {
pushErrNonBlocking(errChan, respond.WrongTaskClassID)
return
}
metas, metaErr := s.scheduleProvider.LoadTaskClassMetas(requestCtx, userID, taskClassIDs)
if metaErr != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, respond.WrongTaskClassID)
return
}
cs.TaskClassIDs = taskClassIDs
cs.TaskClasses = metas
}
}
cs = runtimeState.EnsureCommonState()
// 6.7 先把本轮用户输入落库,确保后续可见 assistant 消息按真实时间线追加。
userMsg := schema.UserMessage(userMessage)
if err := s.persistNewAgentConversationMessage(requestCtx, userID, chatID, userMsg, 0); err != nil {
pushErrNonBlocking(errChan, err)
return
}
persistVisibleMessage := func(persistCtx context.Context, state *agentmodel.CommonState, msg *schema.Message) error {
targetState := state
if targetState == nil {
targetState = runtimeState.EnsureCommonState()
}
if targetState != nil {
if targetState.UserID <= 0 {
targetState.UserID = userID
}
if strings.TrimSpace(targetState.ConversationID) == "" {
targetState.ConversationID = chatID
}
}
return s.persistNewAgentConversationMessage(persistCtx, userID, chatID, msg, 0)
}
// 7. 构造 AgentGraphRequest。
var (
confirmAction string
resumeInteractionID string
)
if len(extra) > 0 {
confirmAction = readAgentExtraString(extra, "confirm_action")
resumeInteractionID = readAgentExtraString(extra, "resume_interaction_id")
}
graphRequest := agentmodel.AgentGraphRequest{
UserInput: userMessage,
ConfirmAction: confirmAction,
ResumeInteractionID: resumeInteractionID,
AlwaysExecute: readAgentExtraBool(extra, "always_execute"),
}
graphRequest.Normalize()
// 8. 适配 LLM clients统一从 llm-service 取出 agent 图所需模型,不再直接碰 AIHub
// 8.1 Chat/Deliver 使用 Pro 模型:路由分流、闲聊、交付总结属于标准复杂度。
// 8.2 Plan/Execute 使用 Max 模型:规划和 ReAct 循环需要深度推理能力。
llmClients := s.llmService.NewAgentModelClients()
chatClient := llmClients.Chat
planClient := llmClients.Plan
executeClient := llmClients.Execute
deliverClient := llmClients.Deliver
summaryClient := llmClients.Summary
// 9. 适配 SSE emitter。
sseEmitter := agentstream.NewSSEPayloadEmitter(outChan)
chunkEmitter := agentstream.NewChunkEmitter(sseEmitter, traceID, resolvedModelName, requestStart.Unix())
chunkEmitter.SetReasoningSummaryFunc(s.makeReasoningSummaryFunc(summaryClient))
// 关键卡片事件走统一时间线持久化,保证刷新后可重建。
chunkEmitter.SetExtraEventHook(func(extra *agentstream.OpenAIChunkExtra) {
s.persistAgentTimelineExtraEvent(context.Background(), userID, chatID, extra)
})
// 10. 构造 AgentGraphDeps由 cmd/start.go 注入的依赖)。
deps := agentmodel.AgentGraphDeps{
ChatClient: chatClient,
PlanClient: planClient,
ExecuteClient: executeClient,
DeliverClient: deliverClient,
ChunkEmitter: chunkEmitter,
StateStore: s.agentStateStore,
ToolRegistry: s.toolRegistry,
ScheduleProvider: s.scheduleProvider,
CompactionStore: s.compactionStore,
RoughBuildFunc: s.makeRoughBuildFunc(),
WriteSchedulePreview: s.makeWriteSchedulePreviewFunc(),
MemoryFuture: memoryFuture,
ThinkingPlan: viper.GetBool("agent.thinking.plan"),
ThinkingExecute: viper.GetBool("agent.thinking.execute"),
ThinkingDeliver: viper.GetBool("agent.thinking.deliver"),
PersistVisibleMessage: persistVisibleMessage,
QuickTaskDeps: s.quickTaskDeps,
}
// 11. 构造 AgentGraphRunInput 并运行 graph。
runInput := agentmodel.AgentGraphRunInput{
RuntimeState: runtimeState,
ConversationContext: conversationContext,
ScheduleState: savedScheduleState,
OriginalScheduleState: savedOriginalScheduleState,
Request: graphRequest,
Deps: deps,
}
finalState, graphErr := agentgraph.RunAgentGraph(requestCtx, runInput)
if graphErr != nil {
// 1. 客户端断连导致的 context 取消,属于正常场景,不推错误通道也不跑 fallback。
// 否则会刷 "错误通道已满" 日志噪音,且 fallback 在 ctx 已取消时也会失败。
if errors.Is(graphErr, context.Canceled) || requestCtx.Err() != nil {
log.Printf("[WARN] agent graph 因客户端断连中止 trace=%s chat=%s", traceID, chatID)
return
}
log.Printf("[ERROR] agent graph 执行失败 trace=%s chat=%s: %v", traceID, chatID, graphErr)
pushErrNonBlocking(errChan, fmt.Errorf("graph 执行失败: %w", graphErr))
// Graph 出错时回退普通聊天,保证可用性。回退使用 llm-service 的 Pro 模型。
s.runNormalChatFlow(requestCtx, chatClient, resolvedModelName, userMessage, true, "", nil, thinkingModeToBool(thinkingMode), userID, chatID, traceID, requestStart, outChan, errChan)
return
}
// 12. 持久化聊天历史(用户消息 + 助手回复)。
requestTotalTokens := snapshotRequestTokenMeter(requestCtx).TotalTokens
s.adjustAgentRequestTokenUsage(requestCtx, userID, chatID, requestTotalTokens)
// 12.5. 将最终状态快照异步写入 MySQL通过 outbox
// Deliver 节点已将快照保存到 Redis2h TTL此处通过 outbox 异步写入 MySQL 做永久存储。
if finalState != nil {
snapshot := &agentmodel.AgentStateSnapshot{
RuntimeState: finalState.EnsureRuntimeState(),
ConversationContext: finalState.EnsureConversationContext(),
}
eventsvc.PublishAgentStateSnapshot(requestCtx, s.eventPublisher, snapshot, chatID, userID)
}
// 12.6. graph 完成后条件触发记忆抽取。
// 说明:
// 1. 只有本轮未走快捷随口记任务路径时才触发记忆抽取;
// 2. 避免随口记创建的 Task 与记忆系统产生语义冲突。
if finalState != nil {
cs := finalState.EnsureRuntimeState().EnsureCommonState()
if cs == nil || !cs.UsedQuickNote {
if memErr := eventsvc.PublishMemoryExtractFromGraph(requestCtx, s.eventPublisher, userID, chatID, userMessage); memErr != nil {
log.Printf("[WARN] graph 完成后发布记忆抽取事件失败 trace=%s chat=%s err=%v", traceID, chatID, memErr)
}
}
}
// 排程预览缓存由 Deliver 节点负责写入(通过注入的 WriteSchedulePreview func
// 保证只有任务真正完成时才写,中断路径不写中间态。
// 13. 发送 OpenAI 兼容的流式结束标记,告知客户端 stream 已完成。
_ = chunkEmitter.EmitDone()
// 14. 异步生成会话标题。
s.ensureConversationTitleAsync(userID, chatID)
}
// loadOrCreateRuntimeState 从 StateStore 加载或创建新的 RuntimeState。
//
// 返回值:
// - RuntimeState可持久化流程状态
// - ConversationContext快照中保存的完整对话上下文含工具调用/结果),
// 仅在恢复已有快照时非 nil新建会话时为 nil。
//
// 设计说明:
// 1. 快照中的 ConversationContext 包含 graph 执行期间的完整中间消息(工具调用、工具结果等),
// 这些消息不会出现在 Redis LLM 历史缓存中;
// 2. 恢复场景confirm/ask_user必须使用快照中的 ConversationContext否则工具结果丢失
// 导致后续 LLM 调用收到非法的裸 Tool 消息API 拒绝请求、连接断开。
func (s *AgentService) loadOrCreateRuntimeState(ctx context.Context, chatID string, userID int) (*agentmodel.AgentRuntimeState, *agentmodel.ConversationContext, *schedule.ScheduleState, *schedule.ScheduleState) {
newRT := func() (*agentmodel.AgentRuntimeState, *agentmodel.ConversationContext, *schedule.ScheduleState, *schedule.ScheduleState) {
rt := agentmodel.NewAgentRuntimeState(nil)
cs := rt.EnsureCommonState()
cs.UserID = userID
cs.ConversationID = chatID // saveAgentState 依赖此字段决定是否持久化
return rt, nil, nil, nil
}
if s.agentStateStore == nil {
return newRT()
}
snapshot, ok, err := s.agentStateStore.Load(ctx, chatID)
log.Printf("[DEBUG] loadOrCreateRuntimeState chatID=%s ok=%v err=%v hasRuntime=%v hasPending=%v hasCtx=%v hasSchedule=%v hasOriginal=%v",
chatID, ok, err,
snapshot != nil && snapshot.RuntimeState != nil,
snapshot != nil && snapshot.RuntimeState != nil && snapshot.RuntimeState.HasPendingInteraction(),
snapshot != nil && snapshot.ConversationContext != nil,
snapshot != nil && snapshot.ScheduleState != nil,
snapshot != nil && snapshot.OriginalScheduleState != nil,
)
if err != nil {
log.Printf("加载 agent 状态失败 chat=%s: %v", chatID, err)
return newRT()
}
if ok && snapshot != nil && snapshot.RuntimeState != nil {
// 恢复运行态,确保身份信息与当前请求一致。
cs := snapshot.RuntimeState.EnsureCommonState()
cs.UserID = userID
cs.ConversationID = chatID
// 1. 冷加载兜底:若上一轮已经收口且当前没有待恢复交互,说明本次是新一轮请求;
// 2. 这里先重置执行期临时字段,避免旧 round/terminal 状态污染 chat 路由和后续 execute
// 3. 即使 chat 节点也有同条件重置,这里仍保留兜底,覆盖断线恢复或入口绕行场景。
if !snapshot.RuntimeState.HasPendingInteraction() && cs.Phase == agentmodel.PhaseDone {
terminalBefore := cs.TerminalStatus()
roundBefore := cs.RoundUsed
// 1. 仅"正常完成(completed)"写 loop 收口 marker
// 1.1 下一轮执行时prompt 会把上一轮 loop 从 msg2 归档到 msg1
// 1.2 异常中断aborted/exhausted不写 marker保留 msg2 便于后续续跑。
if terminalBefore == agentmodel.FlowTerminalStatusCompleted {
appendExecuteLoopClosedMarker(snapshot.ConversationContext)
}
cs.ResetForNextRun()
log.Printf(
"[DEBUG] loadOrCreateRuntimeState reset runtime for next run chat=%s round_before=%d terminal_before=%s",
chatID,
roundBefore,
terminalBefore,
)
}
// 常规场景仍由 Chat 节点基于路由覆盖 Phase这里只在"上一轮已 done"时做一次前置清理兜底。
// 其余跨轮可复用状态(如任务类范围、会话历史、日程内存态)继续保留,支持连续对话调整日程。
originalScheduleState := snapshot.OriginalScheduleState
if snapshot.ScheduleState != nil && originalScheduleState == nil {
// 1. 兼容老快照:历史会话可能只存了 ScheduleState没有 original 副本。
// 2. 这里补一份克隆,保证后续节点拿到的仍是"恢复态 + 原始态"成对数据。
// 3. 即便当前阶段不落库,这里也保留一致性,避免下一轮再出现语义漂移。
originalScheduleState = snapshot.ScheduleState.Clone()
}
return snapshot.RuntimeState, snapshot.ConversationContext, snapshot.ScheduleState, originalScheduleState
}
return newRT()
}
// appendExecuteLoopClosedMarker 在 ConversationContext 写入"上一轮 loop 正常收口"标记。
//
// 职责边界:
// 1. 只追加轻量 marker 供 prompt 分层,不做历史摘要或裁剪;
// 2. 若末尾已是同类 marker则幂等跳过
// 3. context 为空时直接返回,避免冷启动异常。
func appendExecuteLoopClosedMarker(conversationContext *agentmodel.ConversationContext) {
if conversationContext == nil {
return
}
history := conversationContext.HistorySnapshot()
if len(history) > 0 {
last := history[len(history)-1]
if last != nil && last.Extra != nil {
if kind, ok := last.Extra[agentHistoryKindKey].(string); ok && strings.TrimSpace(kind) == agentHistoryKindLoopClosed {
return
}
}
}
conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
Role: schema.Assistant,
Content: "",
Extra: map[string]any{
agentHistoryKindKey: agentHistoryKindLoopClosed,
},
})
}
// loadConversationContext 加载对话历史,构造 ConversationContext。
func (s *AgentService) loadConversationContext(ctx context.Context, chatID, userMessage string) *agentmodel.ConversationContext {
// 从 Redis 加载历史。
history, err := s.agentCache.GetHistory(ctx, chatID)
if err != nil {
log.Printf("加载历史失败 chat=%s: %v", chatID, err)
history = nil
}
// 缓存未命中时回源 DB。
if history == nil {
histories, hisErr := s.repo.GetUserChatHistories(ctx, 0, pkg.HistoryFetchLimitByModel("worker"), chatID)
if hisErr != nil {
log.Printf("从 DB 加载历史失败 chat=%s: %v", chatID, hisErr)
} else {
history = conv.ToEinoMessages(histories)
// 回填到 Redis。
if backfillErr := s.agentCache.BackfillHistory(ctx, chatID, history); backfillErr != nil {
log.Printf("回填历史到 Redis 失败 chat=%s: %v", chatID, backfillErr)
}
}
}
// 构造 ConversationContext。
conversationContext := agentmodel.NewConversationContext(agentprompt.SystemPrompt)
if history != nil {
conversationContext.ReplaceHistory(history)
}
// 把用户本轮输入追加到历史(供 graph 使用)。
if strings.TrimSpace(userMessage) != "" {
conversationContext.AppendHistory(schema.UserMessage(userMessage))
}
return conversationContext
}
// persistNewAgentConversationMessage 负责把 agent 链路里"真正对用户可见"的消息统一落到 Redis + MySQL。
//
// 职责边界:
// 1. 只做单条消息的持久化,不做 graph 流程控制;
// 2. TokensConsumed 由调用方显式传入agent 逐条可见消息默认写 0
// 3. Redis 失败只记日志DB 失败返回错误,便于调用方决定是否中止当前链路。
func (s *AgentService) persistNewAgentConversationMessage(
ctx context.Context,
userID int,
chatID string,
msg *schema.Message,
tokensConsumed int,
) error {
if s == nil || msg == nil {
return nil
}
role := strings.TrimSpace(string(msg.Role))
content := strings.TrimSpace(msg.Content)
if role == "" || content == "" {
return nil
}
if userID <= 0 || strings.TrimSpace(chatID) == "" {
return fmt.Errorf("agent visible message persist: invalid conversation identity")
}
if ctx == nil {
ctx = context.Background()
}
persistMsg := &schema.Message{
Role: msg.Role,
Content: content,
// 可见消息持久化只保存正文;模型 raw reasoning 改由 thinking_summary 生成用户可见摘要,
// 避免历史接口或时间线刷新时重新暴露内部思考文本。
ReasoningContent: "",
}
if len(msg.Extra) > 0 {
persistMsg.Extra = make(map[string]any, len(msg.Extra))
for key, value := range msg.Extra {
persistMsg.Extra[key] = value
}
}
if err := s.agentCache.PushMessage(ctx, chatID, persistMsg); err != nil {
log.Printf("写入 agent 可见消息到 Redis 失败 chat=%s role=%s: %v", chatID, role, err)
}
reasoningDurationSeconds := 0
if persistMsg.Extra != nil {
switch v := persistMsg.Extra["reasoning_duration_seconds"].(type) {
case int:
reasoningDurationSeconds = v
case int64:
reasoningDurationSeconds = int(v)
case float64:
reasoningDurationSeconds = int(v)
}
}
persistPayload := model.ChatHistoryPersistPayload{
UserID: userID,
ConversationID: chatID,
Role: role,
Message: content,
ReasoningContent: strings.TrimSpace(persistMsg.ReasoningContent),
ReasoningDurationSeconds: reasoningDurationSeconds,
TokensConsumed: tokensConsumed,
}
if err := s.PersistChatHistory(ctx, persistPayload); err != nil {
return err
}
// 统一写入会话时间线,保证正文与卡片可按单一 seq 顺序重建。
timelineKind := model.AgentTimelineKindAssistantText
switch role {
case "user":
timelineKind = model.AgentTimelineKindUserText
case "assistant":
timelineKind = model.AgentTimelineKindAssistantText
}
timelinePayload := map[string]any{}
if reasoningDurationSeconds > 0 {
timelinePayload["reasoning_duration_seconds"] = reasoningDurationSeconds
}
if _, err := s.appendConversationTimelineEvent(
ctx,
userID,
chatID,
timelineKind,
role,
content,
timelinePayload,
tokensConsumed,
); err != nil {
return err
}
return nil
}
// makeRoughBuildFunc 把 AgentService 上的 HybridScheduleWithPlanMultiFunc 封装成
// agent 层的 RoughBuildFunc将 HybridScheduleWithPlanMultiFunc 的结果转换为 RoughBuildPlacement。
// HybridScheduleWithPlanMultiFunc 未注入时返回 nilRoughBuild 节点会静默跳过粗排。
//
// 修复说明:
// 旧实现使用第二个返回值 []TaskClassItem只有 EmbeddedTime != nil 的条目(嵌入水课)才生成
// placement普通时段放置的任务全部被丢弃。
// 正确做法:使用第一个返回值 []HybridScheduleEntry过滤 Status="suggested" 且 TaskItemID>0 的条目,
// 这样嵌入和非嵌入的粗排结果都能正确写入 ScheduleState。
// adjustAgentRequestTokenUsage 负责把本轮 graph 的请求级 token 一次性回写到账本。
//
// 说明:
// 1. agent 逐条可见消息都按 0 token 落库,最终统一在这里补记整轮消耗;
// 2. 如果启用了 outbox就沿用异步 token 调整事件,保持写账口径一致;
// 3. 该步骤属于请求收尾,不应反过来打断用户已看到的回复。
func (s *AgentService) adjustAgentRequestTokenUsage(ctx context.Context, userID int, chatID string, deltaTokens int) {
if s == nil || userID <= 0 || strings.TrimSpace(chatID) == "" || deltaTokens <= 0 {
return
}
if ctx == nil {
ctx = context.Background()
}
if s.eventPublisher != nil {
if err := eventsvc.PublishChatTokenUsageAdjustRequested(ctx, s.eventPublisher, model.ChatTokenUsageAdjustPayload{
UserID: userID,
ConversationID: chatID,
TokensDelta: deltaTokens,
Reason: "new_agent_request",
TriggeredAt: time.Now(),
}); err != nil {
log.Printf("写入 agent 请求级 token 调整事件失败 chat=%s tokens=%d err=%v", chatID, deltaTokens, err)
}
return
}
if err := s.repo.AdjustTokenUsage(ctx, userID, chatID, deltaTokens, ""); err != nil {
log.Printf("同步写入 agent 请求级 token 调整失败 chat=%s tokens=%d err=%v", chatID, deltaTokens, err)
}
}
func (s *AgentService) makeRoughBuildFunc() agentmodel.RoughBuildFunc {
if s.HybridScheduleWithPlanMultiFunc == nil {
return nil
}
return func(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]agentmodel.RoughBuildPlacement, error) {
entries, _, err := s.HybridScheduleWithPlanMultiFunc(ctx, userID, taskClassIDs)
if err != nil {
return nil, err
}
placements := make([]agentmodel.RoughBuildPlacement, 0, len(entries))
for _, entry := range entries {
if entry.Status != "suggested" || entry.TaskItemID == 0 {
continue
}
placements = append(placements, agentmodel.RoughBuildPlacement{
TaskItemID: entry.TaskItemID,
Week: entry.Week,
DayOfWeek: entry.DayOfWeek,
SectionFrom: entry.SectionFrom,
SectionTo: entry.SectionTo,
})
}
return placements, nil
}
}
// makeWriteSchedulePreviewFunc 封装 cacheDAO 写排程预览缓存的操作,供 Execute/Deliver 节点复用。
func (s *AgentService) makeWriteSchedulePreviewFunc() agentmodel.WriteSchedulePreviewFunc {
if s.cacheDAO == nil {
return nil
}
return func(ctx context.Context, state *schedule.ScheduleState, userID int, conversationID string, taskClassIDs []int) error {
stateDigest := summarizeScheduleStateForPreviewDebug(state)
preview := agentconv.ScheduleStateToPreview(state, userID, conversationID, taskClassIDs, "")
if preview == nil {
log.Printf("[WARN] schedule preview skipped chat=%s user=%d state=%s", conversationID, userID, stateDigest)
return nil
}
previewDigest := summarizeHybridEntriesForPreviewDebug(preview.HybridEntries)
log.Printf(
"[DEBUG] schedule preview write chat=%s user=%d state=%s preview=%s generated_at=%s",
conversationID,
userID,
stateDigest,
previewDigest,
preview.GeneratedAt.Format(time.RFC3339),
)
return s.cacheDAO.SetSchedulePlanPreviewToCache(ctx, userID, conversationID, preview)
}
}
// summarizeScheduleStateForPreviewDebug 统计 Deliver 写预览前的内存日程摘要。
func summarizeScheduleStateForPreviewDebug(state *schedule.ScheduleState) string {
if state == nil {
return "state=nil"
}
total := len(state.Tasks)
pendingTotal := 0
suggestedTotal := 0
existingTotal := 0
taskItemWithSlot := 0
eventWithSlot := 0
for i := range state.Tasks {
t := &state.Tasks[i]
hasSlot := len(t.Slots) > 0
switch {
case schedule.IsPendingTask(*t):
pendingTotal++
case schedule.IsSuggestedTask(*t):
suggestedTotal++
case schedule.IsExistingTask(*t):
existingTotal++
}
if hasSlot {
if t.Source == "task_item" {
taskItemWithSlot++
}
if t.Source == "event" {
eventWithSlot++
}
}
}
return fmt.Sprintf(
"tasks=%d pending=%d suggested=%d existing=%d task_item_with_slot=%d event_with_slot=%d",
total,
pendingTotal,
suggestedTotal,
existingTotal,
taskItemWithSlot,
eventWithSlot,
)
}
// summarizeHybridEntriesForPreviewDebug 统计预览转换后的 HybridEntries 摘要。
func summarizeHybridEntriesForPreviewDebug(entries []model.HybridScheduleEntry) string {
existing := 0
suggested := 0
taskType := 0
courseType := 0
for _, e := range entries {
if e.Status == "suggested" {
suggested++
} else {
existing++
}
if e.Type == "task" {
taskType++
}
if e.Type == "course" {
courseType++
}
}
return fmt.Sprintf(
"entries=%d existing=%d suggested=%d task_type=%d course_type=%d",
len(entries),
existing,
suggested,
taskType,
courseType,
)
}
// --- 依赖注入字段 ---
// toolRegistry 由 cmd/start.go 注入
func (s *AgentService) SetToolRegistry(registry *agenttools.ToolRegistry) {
s.toolRegistry = registry
}
// scheduleProvider 由 cmd/start.go 注入
func (s *AgentService) SetScheduleProvider(provider agentmodel.ScheduleStateProvider) {
s.scheduleProvider = provider
}
// agentStateStore 由 cmd/start.go 注入
func (s *AgentService) SetAgentStateStore(store agentmodel.AgentStateStore) {
s.agentStateStore = store
}
// compactionStore 由 cmd/start.go 注入
func (s *AgentService) SetCompactionStore(store agentmodel.CompactionStore) {
s.compactionStore = store
}
// quickTaskDeps 由 cmd/start.go 注入
func (s *AgentService) SetQuickTaskDeps(deps agentmodel.QuickTaskDeps) {
s.quickTaskDeps = deps
}

View File

@@ -0,0 +1,213 @@
package sv
import (
"context"
"log"
"strings"
"time"
memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/model"
memoryobserve "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/observe"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
const (
agentMemoryRetrieveLimit = 10
agentMemoryIntroLine = "以下是与当前对话相关的用户记忆,仅在自然且确实有帮助时参考,不要生硬复述。"
)
// MemoryReader 描述 agent 主链路读取记忆所需的最小能力。
//
// 职责边界:
// 1. 只负责"按当前输入取回候选记忆"
// 2. 不负责 prompt 拼装,也不要求调用方感知 memory 模块内部 repo/service 结构;
// 3. 返回值直接复用 memory DTO避免 service 层再维护一套重复结构。
type MemoryReader interface {
Retrieve(ctx context.Context, req memorymodel.RetrieveRequest) ([]memorymodel.ItemDTO, error)
}
type memoryObserveProvider interface {
MemoryObserver() memoryobserve.Observer
MemoryMetrics() memoryobserve.MetricsRecorder
}
// SetMemoryReader 注入 agent 主链路读取记忆所需的薄接口与渲染配置。
func (s *AgentService) SetMemoryReader(reader MemoryReader, cfg memorymodel.Config) {
s.memoryReader = reader
s.memoryCfg = cfg
s.memoryObserver = memoryobserve.NewNopObserver()
s.memoryMetrics = memoryobserve.NewNopMetrics()
if provider, ok := reader.(memoryObserveProvider); ok {
s.memoryObserver = provider.MemoryObserver()
s.memoryMetrics = provider.MemoryMetrics()
}
}
// injectMemoryContext 在 graph 执行前,把本轮相关记忆写入 ConversationContext 的 pinned block。
//
// 改造后采用"预取管线"模式:
// 1. 先读 Redis 预取缓存(上一轮写入),命中则立即注入到 ConversationContext
// 2. 再启动后台 goroutine 做完整记忆检索,渲染后发到 channel + 写 Redis
// 3. Chat 节点直接用缓存记忆启动首字节零延迟Execute/Plan 通过 channel 消费最新结果。
func (s *AgentService) injectMemoryContext(
ctx context.Context,
conversationContext *agentmodel.ConversationContext,
userID int,
chatID string,
userMessage string,
) chan string {
memoryFuture := make(chan string, 1)
if conversationContext == nil {
return memoryFuture
}
// 1. 门控检查:无 reader 或无效用户时清掉旧 block 并返回空 channel。
if s.memoryReader == nil || userID <= 0 {
conversationContext.RemovePinnedBlock(agentmodel.MemoryContextBlockKey)
return memoryFuture
}
// 2. 读 Redis 预取缓存(<5ms命中则注入。
cachedItems, _ := s.cacheDAO.GetMemoryPrefetchCache(ctx, userID, chatID)
if len(cachedItems) > 0 {
content := renderMemoryPinnedContentByMode(cachedItems, s.memoryCfg.EffectiveInjectRenderMode())
if content != "" {
conversationContext.UpsertPinnedBlock(agentmodel.ContextBlock{
Key: agentmodel.MemoryContextBlockKey,
Title: agentmodel.MemoryContextBlockTitle,
Content: content,
})
s.recordMemoryInject(ctx, userID, len(cachedItems), true, nil, "prefetch_cache")
log.Printf("[INFO] memory prefetch: 从 Redis 缓存注入记忆 user=%d count=%d", userID, len(cachedItems))
}
}
// 3. 短应答不启动后台检索,节省资源。
if !shouldInjectMemoryForInput(userMessage) {
log.Printf("[INFO] memory prefetch: 短应答跳过检索 user=%d msg=%q", userID, userMessage)
return memoryFuture
}
// 4. 启动后台 goroutine完整检索 → 渲染 → 发 channel + 写 Redis。
log.Printf("[INFO] memory prefetch: 启动后台检索 goroutine user=%d chat=%s", userID, chatID)
go s.prefetchMemoryForNextTurn(userID, chatID, userMessage, memoryFuture)
return memoryFuture
}
// prefetchMemoryForNextTurn 后台执行完整记忆检索,将结果渲染后发送到 channel 并写入 Redis。
//
// 职责边界:
// 1. 检索结果渲染为文本后发送到 memoryFuture channel供 Execute/Plan 节点消费);
// 2. 原始 ItemDTO 写入 Redis 预取缓存(供下一轮 Chat 节点消费);
// 3. 检索失败只记日志,不阻断主链路。
func (s *AgentService) prefetchMemoryForNextTurn(userID int, chatID, userMessage string, memoryFuture chan string) {
bgCtx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()
items, err := s.memoryReader.Retrieve(bgCtx, memorymodel.RetrieveRequest{
Query: strings.TrimSpace(userMessage),
UserID: userID,
ConversationID: strings.TrimSpace(chatID),
Limit: agentMemoryRetrieveLimit,
Now: time.Now(),
})
if err != nil {
log.Printf("[WARN] 记忆预取失败 user=%d chat=%s: %v", userID, chatID, err)
s.recordMemoryInject(bgCtx, userID, 0, false, err, "prefetch_retrieve")
return
}
log.Printf("[INFO] memory prefetch: 后台检索完成 user=%d count=%d", userID, len(items))
if len(items) == 0 {
// 1. 检索为空说明该用户当前没有可用记忆,旧缓存已过期;
// 2. 主动清除该用户所有会话的预取缓存,避免过期记忆在下一轮继续注入;
// 3. 清除失败只记日志,不阻断主链路,缓存自然过期也可兜底。
if cacheErr := s.cacheDAO.DeleteMemoryPrefetchCacheByUser(context.Background(), userID); cacheErr != nil {
log.Printf("[WARN] memory prefetch cache clear failed (empty result) user=%d: %v", userID, cacheErr)
}
return
}
// 渲染并发送到 channel供 Execute/Plan 节点消费)。
content := renderMemoryPinnedContentByMode(items, s.memoryCfg.EffectiveInjectRenderMode())
if content != "" {
memoryFuture <- content
}
// 同时写入 Redis 供下一轮 Chat 使用。
if cacheErr := s.cacheDAO.SetMemoryPrefetchCache(context.Background(), userID, chatID, items); cacheErr != nil {
log.Printf("[WARN] 记忆预取缓存写入失败 user=%d: %v", userID, cacheErr)
}
}
// shouldInjectMemoryForInput 判断当前输入是否值得触发一次记忆召回。
//
// 步骤说明:
// 1. 空输入直接跳过;
// 2. 对"好/确认/ok"这类弱语义应答做显式拦截,避免 legacy fallback 在无查询价值时注入一批高分但不相关的旧记忆;
// 3. 其余输入一律放行,优先保证 MVP 可用。
func shouldInjectMemoryForInput(userMessage string) bool {
trimmed := strings.TrimSpace(userMessage)
if trimmed == "" {
return false
}
switch strings.ToLower(trimmed) {
case "好", "好的", "嗯", "嗯嗯", "行", "可以", "收到", "明白", "确认", "取消", "是", "不是", "对", "不对", "ok", "okay", "yes", "no":
return false
default:
return true
}
}
func (s *AgentService) recordMemoryInject(
ctx context.Context,
userID int,
inputCount int,
success bool,
err error,
source string,
) {
if s == nil {
return
}
observer := s.memoryObserver
if observer == nil {
observer = memoryobserve.NewNopObserver()
}
metrics := s.memoryMetrics
if metrics == nil {
metrics = memoryobserve.NewNopMetrics()
}
level := memoryobserve.LevelInfo
if err != nil {
level = memoryobserve.LevelWarn
}
observer.Observe(ctx, memoryobserve.Event{
Level: level,
Component: memoryobserve.ComponentInject,
Operation: memoryobserve.OperationInject,
Fields: map[string]any{
"user_id": userID,
"inject_mode": s.memoryCfg.EffectiveInjectRenderMode(),
"input_count": inputCount,
"rendered_count": inputCount,
"token_budget": 0,
"fallback": false,
"success": success && err == nil,
"error": err,
"error_code": memoryobserve.ClassifyError(err),
"source": source,
},
})
if inputCount > 0 {
metrics.AddCounter(memoryobserve.MetricInjectItemTotal, int64(inputCount), map[string]string{
"inject_mode": s.memoryCfg.EffectiveInjectRenderMode(),
"source": source,
})
}
}

View File

@@ -0,0 +1,155 @@
package sv
import (
"fmt"
"strings"
memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/model"
)
// renderMemoryPinnedContentByMode 根据配置选择记忆渲染方式。
func renderMemoryPinnedContentByMode(items []memorymodel.ItemDTO, renderMode string) string {
switch memorymodel.NormalizeInjectRenderMode(renderMode) {
case memorymodel.MemoryInjectRenderModeTypedV2:
return RenderTypedMemoryContent(items)
default:
return RenderFlatMemoryContent(items)
}
}
// RenderFlatMemoryContent 生成兼容旧链路的扁平记忆文本。
func RenderFlatMemoryContent(items []memorymodel.ItemDTO) string {
if len(items) == 0 {
return ""
}
var sb strings.Builder
sb.WriteString(agentMemoryIntroLine)
seen := make(map[string]struct{}, len(items))
written := 0
for _, item := range items {
line := buildMemoryPinnedLine(item)
if line == "" {
continue
}
if _, exists := seen[line]; exists {
continue
}
seen[line] = struct{}{}
sb.WriteString("\n- ")
sb.WriteString(line)
written++
}
if written == 0 {
return ""
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
// RenderTypedMemoryContent 按记忆类型分段渲染。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先按固定类型顺序分组,避免同类记忆在 prompt 中被打散;
// 2. 每组内部继续做文本级去重,兜底保护历史脏数据;
// 3. 只输出非空分组,减少 Execute / Plan 阶段的无效噪音。
func RenderTypedMemoryContent(items []memorymodel.ItemDTO) string {
if len(items) == 0 {
return ""
}
type renderSection struct {
Title string
Items []string
}
orderedTypes := []string{
memorymodel.MemoryTypeConstraint,
memorymodel.MemoryTypePreference,
memorymodel.MemoryTypeFact,
}
sectionTitle := map[string]string{
memorymodel.MemoryTypeConstraint: "必守约束",
memorymodel.MemoryTypePreference: "用户偏好",
memorymodel.MemoryTypeFact: "当前话题相关事实",
}
grouped := make(map[string][]string, len(orderedTypes))
seen := make(map[string]struct{}, len(items))
for _, item := range items {
content := buildMemoryRenderContent(item)
if content == "" {
continue
}
dedupKey := strings.TrimSpace(item.MemoryType) + "::" + content
if _, exists := seen[dedupKey]; exists {
continue
}
seen[dedupKey] = struct{}{}
memoryType := memorymodel.NormalizeMemoryType(item.MemoryType)
if memoryType == "" {
memoryType = memorymodel.MemoryTypeFact
}
grouped[memoryType] = append(grouped[memoryType], content)
}
sections := make([]renderSection, 0, len(orderedTypes))
for _, memoryType := range orderedTypes {
contentList := grouped[memoryType]
if len(contentList) == 0 {
continue
}
sections = append(sections, renderSection{
Title: sectionTitle[memoryType],
Items: contentList,
})
}
if len(sections) == 0 {
return ""
}
var sb strings.Builder
sb.WriteString(agentMemoryIntroLine)
for _, section := range sections {
sb.WriteString("\n\n【")
sb.WriteString(section.Title)
sb.WriteString("】")
for _, line := range section.Items {
sb.WriteString("\n- ")
sb.WriteString(line)
}
}
return strings.TrimSpace(sb.String())
}
// buildMemoryPinnedLine 把单条记忆渲染成“[类型] 内容”的简洁格式。
func buildMemoryPinnedLine(item memorymodel.ItemDTO) string {
text := buildMemoryRenderContent(item)
if text == "" {
return ""
}
return fmt.Sprintf("[%s] %s", localizeMemoryType(item.MemoryType), text)
}
func buildMemoryRenderContent(item memorymodel.ItemDTO) string {
text := strings.TrimSpace(item.Content)
if text == "" {
text = strings.TrimSpace(item.Title)
}
return text
}
// localizeMemoryType 把 memory 类型映射成 prompt 里更自然的中文标签。
func localizeMemoryType(memoryType string) string {
switch strings.TrimSpace(memoryType) {
case memorymodel.MemoryTypePreference:
return "偏好"
case memorymodel.MemoryTypeConstraint:
return "约束"
case memorymodel.MemoryTypeFact:
return "事实"
default:
return "记忆"
}
}

View File

@@ -0,0 +1,354 @@
package sv
import (
"context"
"fmt"
"log"
"strings"
"time"
"unicode/utf8"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
eventsvc "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/service/events"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const (
// conversationTitleTimeout 是异步标题生成的超时时间。
// 该过程不在主请求链路里,但仍要设置上限,避免后台协程长时间阻塞。
conversationTitleTimeout = 4 * time.Second
// conversationTitleHistoryLimit 限制参与“生成标题”的最近消息条数。
// 只取最近几轮可减少 token 成本,同时足够概括当前会话主题。
conversationTitleHistoryLimit = 8
// conversationTitleMaxChars 是标题最大字符数(按 rune 计)。
// 控制标题长度,避免前端展示溢出。
conversationTitleMaxChars = 24
// conversationListDefaultPage 是会话列表默认页码。
conversationListDefaultPage = 1
// conversationListDefaultPageSize 是会话列表默认分页大小。
conversationListDefaultPageSize = 20
// conversationListMaxPageSize 是会话列表单页上限,避免超大分页压垮数据库。
conversationListMaxPageSize = 100
// conversationTitleTokenAdjustReason 是“标题异步生成 token 账本调整”原因码。
// 用于日志和后续审计归因。
conversationTitleTokenAdjustReason = "conversation_title_async"
)
const conversationTitlePrompt = `你是 SmartMate 的会话标题生成器。
请基于给定对话内容,生成一个简短中文标题。
要求:
1) 只输出标题文本,不要解释,不要加引号,不要 markdown。
2) 标题长度控制在 8~20 个中文字符,尽量自然、口语化。
3) 不要出现“用户/助手/对话/聊天记录”等泛化词。
4) 如果内容是任务提醒类,标题应体现核心事项。`
// GetConversationMeta 返回单个会话的元信息(供前端轮询/主动拉取)。
// 说明:
// 1) 该接口和 SSE 流解耦,不依赖流式 header
// 2) title 允许为空,前端可根据 has_title 决定是否展示占位文案。
func (s *AgentService) GetConversationMeta(ctx context.Context, userID int, chatID string) (*model.GetConversationMetaResponse, error) {
chat, err := s.repo.GetConversationMeta(ctx, userID, strings.TrimSpace(chatID))
if err != nil {
return nil, err
}
title := ""
if chat.Title != nil {
title = strings.TrimSpace(*chat.Title)
}
return &model.GetConversationMetaResponse{
ConversationID: chat.ChatID,
Title: title,
HasTitle: title != "",
MessageCount: chat.MessageCount,
LastMessageAt: chat.LastMessageAt,
Status: chat.Status,
}, nil
}
// GetConversationList 返回“当前用户会话列表(分页)”。
//
// 职责边界:
// 1. 负责分页参数规范化(默认值、上限保护);
// 2. 负责状态过滤值校验(仅允许 active/archived
// 3. 负责把 DAO 模型转换成前端响应 DTO
// 4. 不负责缓存(由上层架构决策按需引入)。
func (s *AgentService) GetConversationList(ctx context.Context, userID, page, pageSize int, status string) (*model.GetConversationListResponse, error) {
// 1. 先做参数规范化,保证 DAO 层始终收到安全参数。
normalizedPage := normalizeConversationListPage(page)
normalizedPageSize := normalizeConversationListPageSize(pageSize)
// 2. 校验状态过滤器:
// 2.1 允许空值(表示不过滤);
// 2.2 仅接受 active/archived避免把任意字符串下推到 SQL。
normalizedStatus, valid := normalizeConversationStatus(status)
if !valid {
return nil, respond.WrongParamType
}
// 3. 查库拿分页结果。
chats, total, err := s.repo.GetConversationList(ctx, userID, normalizedPage, normalizedPageSize, normalizedStatus)
if err != nil {
return nil, err
}
// 4. 转换为响应 DTO统一 title/has_title 语义,避免前端重复处理空指针。
items := make([]model.GetConversationListItem, 0, len(chats))
for _, chatItem := range chats {
title := ""
if chatItem.Title != nil {
title = strings.TrimSpace(*chatItem.Title)
}
items = append(items, model.GetConversationListItem{
ConversationID: chatItem.ChatID,
Title: title,
HasTitle: title != "",
MessageCount: chatItem.MessageCount,
LastMessageAt: chatItem.LastMessageAt,
Status: chatItem.Status,
CreatedAt: chatItem.CreatedAt,
})
}
// 5. 计算 has_more 语义,前端可直接用于“继续加载”按钮。
hasMore := int64(normalizedPage*normalizedPageSize) < total
return &model.GetConversationListResponse{
List: items,
Page: normalizedPage,
PageSize: normalizedPageSize,
Limit: normalizedPageSize,
Total: total,
HasMore: hasMore,
}, nil
}
func normalizeConversationListPage(page int) int {
if page <= 0 {
return conversationListDefaultPage
}
return page
}
func normalizeConversationListPageSize(pageSize int) int {
if pageSize <= 0 {
return conversationListDefaultPageSize
}
if pageSize > conversationListMaxPageSize {
return conversationListMaxPageSize
}
return pageSize
}
func normalizeConversationStatus(status string) (string, bool) {
normalized := strings.TrimSpace(strings.ToLower(status))
if normalized == "" {
return "", true
}
if normalized == "active" || normalized == "archived" {
return normalized, true
}
return "", false
}
// ensureConversationTitleAsync 在后台异步生成并写入会话标题。
// 设计约束:
// 1) 仅在“标题为空”时尝试生成,避免覆盖用户已确认/已存在标题;
// 2) 失败只记日志,不影响当前聊天链路;
// 3) 标题素材优先来自 Redis 历史(命中快、与当前上下文一致)。
func (s *AgentService) ensureConversationTitleAsync(userID int, chatID string) {
if s == nil || s.repo == nil || s.agentCache == nil {
return
}
if strings.TrimSpace(chatID) == "" {
return
}
go func() {
// 1. 后台任务使用独立超时上下文,避免受请求 ctx 取消影响。
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), conversationTitleTimeout)
defer cancel()
// 2. 先查当前标题;若已存在则直接返回,不做多余模型调用。
title, exists, err := s.repo.GetConversationTitle(ctx, userID, chatID)
if err != nil {
log.Printf("异步生成会话标题失败(读取标题失败) chat=%s err=%v", chatID, err)
return
}
if !exists || strings.TrimSpace(title) != "" {
return
}
// 3. 从 Redis 读取当前会话历史,作为标题生成素材。
history, err := s.agentCache.GetHistory(ctx, chatID)
if err != nil {
log.Printf("异步生成会话标题失败(读取历史失败) chat=%s err=%v", chatID, err)
return
}
if len(history) == 0 {
return
}
// 4. 调用模型生成标题,并做格式清洗。
generated, titleTokens, err := s.generateConversationTitle(ctx, history)
if err != nil {
log.Printf("异步生成会话标题失败(模型生成失败) chat=%s err=%v", chatID, err)
return
}
if strings.TrimSpace(generated) == "" {
return
}
// 4.1 标题生成成功后,把本次异步模型 token 记账:
// 4.1.1 启用 outbox 时走 adjust 事件,异步可靠入账;
// 4.1.2 未启用 outbox 时走同步兜底,直接更新账本。
if titleTokens > 0 {
if s.eventPublisher != nil {
publishErr := eventsvc.PublishChatTokenUsageAdjustRequested(ctx, s.eventPublisher, model.ChatTokenUsageAdjustPayload{
UserID: userID,
ConversationID: chatID,
TokensDelta: titleTokens,
Reason: conversationTitleTokenAdjustReason,
TriggeredAt: time.Now(),
})
if publishErr != nil {
log.Printf("异步标题 token 记账事件发布失败 chat=%s tokens=%d err=%v", chatID, titleTokens, publishErr)
}
} else {
if adjustErr := s.repo.AdjustTokenUsage(ctx, userID, chatID, titleTokens, ""); adjustErr != nil {
log.Printf("异步标题 token 同步记账失败 chat=%s tokens=%d err=%v", chatID, titleTokens, adjustErr)
}
}
}
// 5. 只在标题仍为空时写入,保证并发幂等。
if err = s.repo.UpdateConversationTitleIfEmpty(ctx, userID, chatID, generated); err != nil {
log.Printf("异步生成会话标题失败(写库失败) chat=%s err=%v", chatID, err)
}
}()
}
// generateConversationTitle 使用聊天模型从近期历史生成标题。
func (s *AgentService) generateConversationTitle(ctx context.Context, history []*schema.Message) (string, int, error) {
modelInst := s.pickTitleModel()
if modelInst == nil {
return "", 0, fmt.Errorf("标题生成模型未初始化")
}
// 1. 只取最近 N 条,降低 token 并聚焦当前会话主题。
trimmed := tailMessages(history, conversationTitleHistoryLimit)
prompt := buildConversationTitleUserPrompt(trimmed)
if strings.TrimSpace(prompt) == "" {
return "", 0, fmt.Errorf("缺少可用历史内容")
}
messages := []*schema.Message{
schema.SystemMessage(conversationTitlePrompt),
schema.UserMessage(prompt),
}
// 2. 标题生成属于结构化短输出,关闭 thinking 并限制 tokens降低延迟与发散。
resp, err := modelInst.GenerateText(ctx, messages, llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.2,
MaxTokens: 40,
Thinking: llmservice.ThinkingModeDisabled,
})
if err != nil {
return "", 0, err
}
if resp == nil {
return "", 0, fmt.Errorf("标题生成模型返回为空")
}
// 2.1 标题链路的 token 从模型响应 usage 中提取;缺失则按 0 处理,不影响主流程。
titleTokens := 0
if resp.Usage != nil {
titleTokens = normalizeUsageTotal(
resp.Usage.TotalTokens,
resp.Usage.PromptTokens,
resp.Usage.CompletionTokens,
)
}
return normalizeConversationTitle(resp.Text), titleTokens, nil
}
// pickTitleModel 选择用于标题生成的模型。
// 优先 Lite成本低、速度快Lite 不可用时回退 Pro。
func (s *AgentService) pickTitleModel() *llmservice.Client {
if s == nil || s.llmService == nil {
return nil
}
if client := s.llmService.LiteClient(); client != nil {
return client
}
return s.llmService.ProClient()
}
// buildConversationTitleUserPrompt 把消息历史拼成可读文本供模型总结。
func buildConversationTitleUserPrompt(messages []*schema.Message) string {
var builder strings.Builder
builder.WriteString("请根据以下对话内容生成标题:\n")
for _, msg := range messages {
if msg == nil {
continue
}
content := strings.TrimSpace(msg.Content)
if content == "" {
continue
}
// 单条消息做长度裁剪,避免超长回复把标题主题“冲淡”。
content = trimRunes(content, 80)
role := "助手"
if strings.EqualFold(strings.TrimSpace(string(msg.Role)), string(schema.User)) {
role = "用户"
}
builder.WriteString(role)
builder.WriteString("")
builder.WriteString(content)
builder.WriteString("\n")
}
return strings.TrimSpace(builder.String())
}
func tailMessages(messages []*schema.Message, limit int) []*schema.Message {
if limit <= 0 || len(messages) <= limit {
return messages
}
return messages[len(messages)-limit:]
}
// normalizeConversationTitle 清洗模型输出,确保可直接展示/存库。
func normalizeConversationTitle(raw string) string {
text := strings.TrimSpace(raw)
if text == "" {
return ""
}
if idx := strings.Index(text, "\n"); idx >= 0 {
text = strings.TrimSpace(text[:idx])
}
text = strings.Trim(text, "\"'“”‘’《》[]【】")
text = strings.TrimPrefix(text, "标题:")
text = strings.TrimPrefix(text, "标题:")
text = strings.TrimSpace(text)
text = trimRunes(text, conversationTitleMaxChars)
return strings.TrimSpace(text)
}
func trimRunes(text string, limit int) string {
if limit <= 0 || text == "" {
return ""
}
if utf8.RuneCountInString(text) <= limit {
return text
}
runes := []rune(text)
return string(runes[:limit])
}
// GetContextStats 获取指定会话的上下文窗口 token 分布统计。
func (s *AgentService) GetContextStats(ctx context.Context, userID int, chatID string) (string, error) {
return s.repo.LoadContextTokenStats(ctx, userID, chatID)
}

View File

@@ -0,0 +1,130 @@
package sv
import (
"context"
"errors"
"log"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
agentshared "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/shared"
)
// GetSchedulePlanPreview 按 conversation_id 读取结构化排程预览。
//
// 职责边界:
// 1. 负责参数归一化、缓存优先读取、会话归属校验和 DB 兜底。
// 2. 负责把缓存/快照 DTO 转成接口响应 DTO。
// 3. 不负责触发排程,不负责补算结果,也不负责消息链路落库。
func (s *AgentService) GetSchedulePlanPreview(ctx context.Context, userID int, chatID string) (*model.GetSchedulePlanPreviewResponse, error) {
// 1. 先校验会话参数,避免无效请求打到缓存或数据库。
normalizedChatID := strings.TrimSpace(chatID)
if normalizedChatID == "" {
return nil, respond.MissingParam
}
if s == nil {
return nil, errors.New("agent service is not initialized")
}
// 2. 优先查 Redis。
if s.cacheDAO != nil {
preview, err := s.cacheDAO.GetSchedulePlanPreviewFromCache(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
return nil, err
}
if preview != nil {
if preview.UserID > 0 && preview.UserID != userID {
return nil, respond.SchedulePlanPreviewNotFound
}
plans := agentshared.CloneWeekSchedules(preview.CandidatePlans)
if plans == nil {
plans = make([]model.UserWeekSchedule, 0)
}
return &model.GetSchedulePlanPreviewResponse{
ConversationID: normalizedChatID,
TraceID: strings.TrimSpace(preview.TraceID),
Summary: strings.TrimSpace(preview.Summary),
CandidatePlans: plans,
HybridEntries: agentshared.CloneHybridEntries(preview.HybridEntries),
TaskClassIDs: preview.TaskClassIDs,
GeneratedAt: preview.GeneratedAt,
}, nil
}
}
// 3. Redis 未命中时回源 MySQL。
if s.repo != nil {
snapshot, err := s.repo.GetScheduleStateSnapshot(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
return nil, err
}
if snapshot != nil {
response := snapshotToSchedulePlanPreviewResponse(snapshot)
if s.cacheDAO != nil {
cachePreview := snapshotToSchedulePlanPreviewCache(snapshot)
if setErr := s.cacheDAO.SetSchedulePlanPreviewToCache(ctx, userID, normalizedChatID, cachePreview); setErr != nil {
log.Printf("回填排程预览缓存失败 chat_id=%s: %v", normalizedChatID, setErr)
}
}
return response, nil
}
}
return nil, respond.SchedulePlanPreviewNotFound
}
// snapshotToSchedulePlanPreviewCache 把 MySQL 快照映射成 Redis 预览缓存结构。
func snapshotToSchedulePlanPreviewCache(snapshot *model.SchedulePlanStateSnapshot) *model.SchedulePlanPreviewCache {
if snapshot == nil {
return nil
}
generatedAt := snapshot.UpdatedAt
if generatedAt.IsZero() {
generatedAt = time.Now()
}
return &model.SchedulePlanPreviewCache{
UserID: snapshot.UserID,
ConversationID: snapshot.ConversationID,
TraceID: strings.TrimSpace(snapshot.TraceID),
Summary: schedulePlanSummaryOrFallback(strings.TrimSpace(snapshot.FinalSummary)),
CandidatePlans: agentshared.CloneWeekSchedules(snapshot.CandidatePlans),
TaskClassIDs: append([]int(nil), snapshot.TaskClassIDs...),
HybridEntries: agentshared.CloneHybridEntries(snapshot.HybridEntries),
AllocatedItems: agentshared.CloneTaskClassItems(snapshot.AllocatedItems),
GeneratedAt: generatedAt,
}
}
// snapshotToSchedulePlanPreviewResponse 把 MySQL 快照映射成查询接口响应结构。
func snapshotToSchedulePlanPreviewResponse(snapshot *model.SchedulePlanStateSnapshot) *model.GetSchedulePlanPreviewResponse {
if snapshot == nil {
return nil
}
plans := agentshared.CloneWeekSchedules(snapshot.CandidatePlans)
if plans == nil {
plans = make([]model.UserWeekSchedule, 0)
}
generatedAt := snapshot.UpdatedAt
if generatedAt.IsZero() {
generatedAt = time.Now()
}
return &model.GetSchedulePlanPreviewResponse{
ConversationID: snapshot.ConversationID,
TraceID: strings.TrimSpace(snapshot.TraceID),
Summary: schedulePlanSummaryOrFallback(strings.TrimSpace(snapshot.FinalSummary)),
CandidatePlans: plans,
HybridEntries: agentshared.CloneHybridEntries(snapshot.HybridEntries),
TaskClassIDs: snapshot.TaskClassIDs,
GeneratedAt: generatedAt,
}
}
// schedulePlanSummaryOrFallback 统一收口排程摘要兜底文案,避免各处重复维护默认值。
func schedulePlanSummaryOrFallback(summary string) string {
if strings.TrimSpace(summary) == "" {
return "排程流程已完成,但未生成结果摘要。"
}
return summary
}

View File

@@ -0,0 +1,143 @@
package sv
import (
"context"
"errors"
"fmt"
"log"
"strings"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
agentconv "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/conv"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
agentshared "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/shared"
)
// SaveScheduleState 处理前端拖拽后的“暂存排程状态”请求。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把前端绝对坐标写回当前会话的 ScheduleState 快照;
// 2. 负责刷新 Redis 预览缓存,保证后续预览读取与最新拖拽一致;
// 3. 不负责写 MySQL 正式课表,也不负责触发新一轮 graph 执行。
func (s *AgentService) SaveScheduleState(
ctx context.Context,
userID int,
conversationID string,
items []model.SaveScheduleStatePlacedItem,
) error {
// 1. 加载会话快照;没有快照说明当前会话不在可微调窗口内。
if s.agentStateStore == nil {
return errors.New("agent state store 未初始化")
}
snapshot, ok, err := s.agentStateStore.Load(ctx, conversationID)
if err != nil {
return fmt.Errorf("加载快照失败: %w", err)
}
if !ok || snapshot == nil || snapshot.ScheduleState == nil {
return respond.ScheduleStateSnapshotNotFound
}
// 2. 做会话归属校验,防止跨用户写入别人的会话快照。
if snapshot.RuntimeState != nil {
cs := snapshot.RuntimeState.EnsureCommonState()
if cs.UserID != 0 && cs.UserID != userID {
return fmt.Errorf("会话归属校验失败:快照 user_id=%d请求 user_id=%d", cs.UserID, userID)
}
}
// 3. 将前端绝对坐标应用到内存态 ScheduleState。
// 3.1 这里只修改 source=task_item 任务;
// 3.2 source=event 课程位保持不变;
// 3.3 坐标非法时由 ApplyPlacedItems 返回明确错误。
if err := agentconv.ApplyPlacedItems(snapshot.ScheduleState, items); err != nil {
return err
}
// 4. 先写回运行态快照,确保“拖拽后的状态”成为后续读链路真值。
if err := s.agentStateStore.Save(ctx, conversationID, snapshot); err != nil {
return fmt.Errorf("保存快照失败: %w", err)
}
// 5. 再刷新预览缓存,避免 GetSchedulePlanPreview 读到拖拽前旧缓存。
if err := s.refreshSchedulePreviewAfterStateSave(ctx, userID, conversationID, snapshot); err != nil {
return err
}
log.Printf("[INFO] schedule state saved chat=%s user=%d item_count=%d", conversationID, userID, len(items))
return nil
}
// refreshSchedulePreviewAfterStateSave 按“最新快照”重建并覆盖 Redis 预览缓存。
//
// 职责边界:
// 1. 只处理 Redis 预览缓存,不负责 MySQL 快照;
// 2. 以最新 ScheduleState 为准,修复“预览读到旧拖拽结果”的回滚问题;
// 3. 尽量保留旧预览中的 trace_id/candidate_plans避免前端字段突变。
func (s *AgentService) refreshSchedulePreviewAfterStateSave(
ctx context.Context,
userID int,
conversationID string,
snapshot *agentmodel.AgentStateSnapshot,
) error {
// 1. 依赖不完整时直接跳过,避免写入不完整缓存。
if s == nil || s.cacheDAO == nil || snapshot == nil || snapshot.ScheduleState == nil {
return nil
}
normalizedConversationID := strings.TrimSpace(conversationID)
if normalizedConversationID == "" {
return nil
}
// 2. 从运行态提取 task_class_ids保证预览过滤口径与会话一致。
taskClassIDs := make([]int, 0)
if snapshot.RuntimeState != nil {
flowState := snapshot.RuntimeState.EnsureCommonState()
taskClassIDs = append(taskClassIDs, flowState.TaskClassIDs...)
}
// 3. 基于最新 ScheduleState 生成预览主干hybrid_entries 为最新真值)。
preview := agentconv.ScheduleStateToPreview(
snapshot.ScheduleState,
userID,
normalizedConversationID,
taskClassIDs,
"",
)
if preview == nil {
return nil
}
// 4. 合并旧预览里需要保留的字段,避免前端依赖字段突然丢失。
existingPreview, err := s.cacheDAO.GetSchedulePlanPreviewFromCache(ctx, userID, normalizedConversationID)
if err != nil {
return fmt.Errorf("读取排程预览缓存失败: %w", err)
}
if existingPreview != nil {
preview.TraceID = strings.TrimSpace(existingPreview.TraceID)
if len(existingPreview.CandidatePlans) > 0 {
preview.CandidatePlans = agentshared.CloneWeekSchedules(existingPreview.CandidatePlans)
}
if len(existingPreview.AllocatedItems) > 0 {
preview.AllocatedItems = agentshared.CloneTaskClassItems(existingPreview.AllocatedItems)
}
if len(preview.TaskClassIDs) == 0 && len(existingPreview.TaskClassIDs) > 0 {
preview.TaskClassIDs = append([]int(nil), existingPreview.TaskClassIDs...)
}
}
if preview.CandidatePlans == nil {
preview.CandidatePlans = make([]model.UserWeekSchedule, 0)
}
if preview.HybridEntries == nil {
preview.HybridEntries = make([]model.HybridScheduleEntry, 0)
}
if preview.TaskClassIDs == nil {
preview.TaskClassIDs = make([]int, 0)
}
// 5. 回写 Redis 预览缓存;失败则返回错误,让前端可感知并重试。
if err := s.cacheDAO.SetSchedulePlanPreviewToCache(ctx, userID, normalizedConversationID, preview); err != nil {
return fmt.Errorf("刷新排程预览缓存失败: %w", err)
}
return nil
}

View File

@@ -0,0 +1,148 @@
package sv
import (
"context"
"io"
"strings"
"time"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
"github.com/google/uuid"
)
// streamChatFallback 是 graph 执行失败时的降级流式聊天。
// 内联了旧 agentchat.StreamChat 的核心逻辑,不再依赖 agent/ 包。
func (s *AgentService) streamChatFallback(
ctx context.Context,
llm *llmservice.Client,
modelName string,
userInput string,
ifThinking bool,
chatHistory []*schema.Message,
outChan chan<- string,
reasoningStartAt *time.Time,
userID int,
chatID string,
) (string, string, int, *schema.TokenUsage, error) {
messages := make([]*schema.Message, 0, len(chatHistory)+2)
messages = append(messages, schema.SystemMessage(agentprompt.SystemPrompt))
if len(chatHistory) > 0 {
messages = append(messages, chatHistory...)
}
messages = append(messages, schema.UserMessage(userInput))
if strings.TrimSpace(modelName) == "" {
modelName = "smartflow-worker"
}
requestID := "chatcmpl-" + uuid.NewString()
created := time.Now().Unix()
firstChunk := true
chunkEmitter := agentstream.NewChunkEmitter(agentstream.NewSSEPayloadEmitter(outChan), requestID, modelName, created)
reasoningSummaryClient := s.llmService.LiteClient()
if reasoningSummaryClient == nil {
reasoningSummaryClient = s.llmService.ProClient()
}
chunkEmitter.SetReasoningSummaryFunc(s.makeReasoningSummaryFunc(reasoningSummaryClient))
chunkEmitter.SetExtraEventHook(func(extra *agentstream.OpenAIChunkExtra) {
s.persistAgentTimelineExtraEvent(context.Background(), userID, chatID, extra)
})
reasoningDigestor, digestorErr := chunkEmitter.NewReasoningDigestor(ctx, "fallback.speak", "fallback")
if digestorErr != nil {
return "", "", 0, nil, digestorErr
}
digestorClosed := false
closeDigestor := func() {
if reasoningDigestor == nil || digestorClosed {
return
}
digestorClosed = true
_ = reasoningDigestor.Close(ctx)
}
defer closeDigestor()
var localReasoningStartAt *time.Time
if reasoningStartAt != nil && !reasoningStartAt.IsZero() {
startCopy := reasoningStartAt.In(time.Local)
localReasoningStartAt = &startCopy
}
var reasoningEndAt *time.Time
thinkingMode := llmservice.ThinkingModeDisabled
if ifThinking {
thinkingMode = llmservice.ThinkingModeEnabled
}
reader, err := llm.Stream(ctx, messages, llmservice.GenerateOptions{
Thinking: thinkingMode,
})
if err != nil {
return "", "", 0, nil, err
}
defer reader.Close()
var fullText strings.Builder
var tokenUsage *schema.TokenUsage
for {
chunk, recvErr := reader.Recv()
if recvErr == io.EOF {
break
}
if recvErr != nil {
return "", "", 0, nil, recvErr
}
if chunk != nil && chunk.ResponseMeta != nil && chunk.ResponseMeta.Usage != nil {
tokenUsage = agentstream.MergeUsage(tokenUsage, chunk.ResponseMeta.Usage)
}
if chunk != nil {
if strings.TrimSpace(chunk.ReasoningContent) != "" && localReasoningStartAt == nil {
now := time.Now()
localReasoningStartAt = &now
}
if strings.TrimSpace(chunk.Content) != "" && localReasoningStartAt != nil && reasoningEndAt == nil {
now := time.Now()
reasoningEndAt = &now
}
// 1. fallback 链路同样不能透传 raw reasoning_content
// 2. 只把 reasoning 喂给摘要器,正文出现时立即关门丢弃后续摘要。
if strings.TrimSpace(chunk.ReasoningContent) != "" && reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.Append(chunk.ReasoningContent)
}
if chunk.Content != "" {
if reasoningDigestor != nil {
reasoningDigestor.MarkContentStarted()
}
if emitErr := chunkEmitter.EmitAssistantText("fallback.speak", "fallback", chunk.Content, firstChunk); emitErr != nil {
return "", "", 0, nil, emitErr
}
fullText.WriteString(chunk.Content)
firstChunk = false
}
}
}
closeDigestor()
if finishErr := chunkEmitter.EmitFinish("fallback.speak", "fallback"); finishErr != nil {
return "", "", 0, nil, finishErr
}
if doneErr := chunkEmitter.EmitDone(); doneErr != nil {
return "", "", 0, nil, doneErr
}
reasoningDurationSeconds := 0
if localReasoningStartAt != nil {
if reasoningEndAt == nil {
now := time.Now()
reasoningEndAt = &now
}
if reasoningEndAt.After(*localReasoningStartAt) {
reasoningDurationSeconds = int(reasoningEndAt.Sub(*localReasoningStartAt) / time.Second)
}
}
return fullText.String(), "", reasoningDurationSeconds, tokenUsage, nil
}

View File

@@ -0,0 +1,174 @@
package sv
import (
"context"
"errors"
"sort"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
)
func (s *AgentService) QueryTasksForTool(ctx context.Context, req agentmodel.TaskQueryRequest) ([]agentmodel.TaskQueryTaskRecord, error) {
if req.UserID <= 0 {
return nil, errors.New("invalid user_id in task query")
}
var tasks []model.Task
var err error
// 优先使用统一提升链路(含缓存读取 + 读时派生 + outbox 异步落库)。
if s.GetTasksWithUrgencyPromotionFunc != nil {
tasks, err = s.GetTasksWithUrgencyPromotionFunc(ctx, req.UserID)
if err != nil {
if errors.Is(err, respond.UserTasksEmpty) {
return make([]agentmodel.TaskQueryTaskRecord, 0), nil
}
return nil, err
}
} else {
// 回退:未注入时走旧的 taskRepo 直接读取(无缓存、无持久化)。
if s.taskRepo == nil {
return nil, errors.New("task repository is nil")
}
tasks, err = s.taskRepo.GetTasksByUserID(req.UserID)
if err != nil {
if errors.Is(err, respond.UserTasksEmpty) {
return make([]agentmodel.TaskQueryTaskRecord, 0), nil
}
return nil, err
}
now := time.Now()
for i := range tasks {
applyReadTimeUrgencyPromotion(&tasks[i], now)
}
}
// 过滤、排序、截断。
filtered := make([]model.Task, 0, len(tasks))
for _, task := range tasks {
if !taskMatchesQueryFilter(task, req) {
continue
}
filtered = append(filtered, task)
}
sortTasksForQuery(filtered, req)
if req.Limit > 0 && len(filtered) > req.Limit {
filtered = filtered[:req.Limit]
}
records := make([]agentmodel.TaskQueryTaskRecord, 0, len(filtered))
for _, task := range filtered {
records = append(records, agentmodel.TaskQueryTaskRecord{
ID: task.ID,
Title: task.Title,
PriorityGroup: task.Priority,
EstimatedSections: model.NormalizeEstimatedSections(&task.EstimatedSections),
IsCompleted: task.IsCompleted,
DeadlineAt: task.DeadlineAt,
UrgencyThresholdAt: task.UrgencyThresholdAt,
})
}
return records, nil
}
func applyReadTimeUrgencyPromotion(task *model.Task, now time.Time) {
if task == nil || task.IsCompleted || task.UrgencyThresholdAt == nil {
return
}
if task.UrgencyThresholdAt.After(now) {
return
}
switch task.Priority {
case 2:
task.Priority = 1
case 4:
task.Priority = 3
}
}
func taskMatchesQueryFilter(task model.Task, req agentmodel.TaskQueryRequest) bool {
if !req.IncludeCompleted && task.IsCompleted {
return false
}
if req.Quadrant != nil && task.Priority != *req.Quadrant {
return false
}
keyword := strings.TrimSpace(req.Keyword)
if keyword != "" && !strings.Contains(strings.ToLower(task.Title), strings.ToLower(keyword)) {
return false
}
if req.DeadlineAfter != nil {
if task.DeadlineAt == nil || task.DeadlineAt.Before(*req.DeadlineAfter) {
return false
}
}
if req.DeadlineBefore != nil {
if task.DeadlineAt == nil || task.DeadlineAt.After(*req.DeadlineBefore) {
return false
}
}
return true
}
func sortTasksForQuery(tasks []model.Task, req agentmodel.TaskQueryRequest) {
if len(tasks) <= 1 {
return
}
order := strings.ToLower(strings.TrimSpace(req.Order))
if order != "desc" {
order = "asc"
}
sortBy := strings.ToLower(strings.TrimSpace(req.SortBy))
if sortBy == "" {
sortBy = "deadline"
}
sort.SliceStable(tasks, func(i, j int) bool {
left := tasks[i]
right := tasks[j]
switch sortBy {
case "priority":
if left.Priority != right.Priority {
if order == "desc" {
return left.Priority > right.Priority
}
return left.Priority < right.Priority
}
return left.ID > right.ID
case "id":
if order == "desc" {
return left.ID > right.ID
}
return left.ID < right.ID
default:
if less, decided := compareDeadline(left.DeadlineAt, right.DeadlineAt, order); decided {
return less
}
return left.ID > right.ID
}
})
}
func compareDeadline(left, right *time.Time, order string) (less bool, decided bool) {
if left == nil && right == nil {
return false, false
}
if left == nil && right != nil {
return false, true
}
if left != nil && right == nil {
return true, true
}
if left.Equal(*right) {
return false, false
}
if order == "desc" {
return left.After(*right), true
}
return left.Before(*right), true
}

View File

@@ -0,0 +1,663 @@
package sv
import (
"context"
"encoding/json"
"errors"
"log"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
eventsvc "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/service/events"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
"gorm.io/gorm"
)
// GetConversationTimeline 返回指定会话的统一时间线(正文+卡片)列表。
//
// 职责边界:
// 1. 只读,不修改会话状态;
// 2. 顺序以 seq 为准,保证刷新后可稳定重建;
// 3. 优先读 Redis 时间线缓存,未命中再回源 MySQL。
func (s *AgentService) GetConversationTimeline(ctx context.Context, userID int, chatID string) ([]model.GetConversationTimelineItem, error) {
normalizedChatID := normalizeConversationID(chatID)
if userID <= 0 || strings.TrimSpace(normalizedChatID) == "" {
return nil, gorm.ErrRecordNotFound
}
exists, err := s.repo.IfChatExists(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
return nil, err
}
if !exists {
return nil, gorm.ErrRecordNotFound
}
if s.cacheDAO != nil {
cacheItems, cacheErr := s.cacheDAO.GetConversationTimelineFromCache(ctx, userID, normalizedChatID)
if cacheErr == nil && cacheItems != nil {
return normalizeConversationTimelineItems(cacheItems), nil
}
if cacheErr != nil {
log.Printf("读取会话时间线缓存失败 user=%d chat=%s err=%v", userID, normalizedChatID, cacheErr)
}
}
events, err := s.repo.ListConversationTimelineEvents(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
return nil, err
}
items := buildConversationTimelineItemsFromDB(events)
if s.cacheDAO != nil {
if err := s.cacheDAO.SetConversationTimelineToCache(ctx, userID, normalizedChatID, items); err != nil {
log.Printf("回填会话时间线缓存失败 user=%d chat=%s err=%v", userID, normalizedChatID, err)
}
if len(items) > 0 {
if err := s.cacheDAO.SetConversationTimelineSeq(ctx, userID, normalizedChatID, items[len(items)-1].Seq); err != nil {
log.Printf("回填会话时间线 seq 失败 user=%d chat=%s err=%v", userID, normalizedChatID, err)
}
}
}
return normalizeConversationTimelineItems(items), nil
}
// appendConversationTimelineEvent 统一追加单条时间线事件到 Redis + outbox。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先分配同会话内单调递增的 seq优先走 RedisRedis 不可用时回退 DB
// 2. 再把事件同步追加到 Redis timeline cache保证刷新前的用户体验连续
// 3. 最后发布 outbox 事件异步落 MySQL与 chat history 的可靠落库方式对齐;
// 4. 未注入 eventPublisher 时走同步 MySQL fallback方便本地极简环境启动。
func (s *AgentService) appendConversationTimelineEvent(
ctx context.Context,
userID int,
chatID string,
kind string,
role string,
content string,
payload map[string]any,
tokensConsumed int,
) (int64, error) {
if s == nil || s.repo == nil {
return 0, errors.New("agent service is not initialized")
}
if ctx == nil {
ctx = context.Background()
}
normalizedChatID := strings.TrimSpace(chatID)
normalizedRole := strings.TrimSpace(role)
normalizedKind := canonicalizeTimelineKind(kind, normalizedRole)
normalizedContent := strings.TrimSpace(content)
if userID <= 0 || normalizedChatID == "" || normalizedKind == "" {
return 0, errors.New("invalid timeline event identity")
}
normalizedContent, normalizedPayload, shouldPersist := normalizeConversationTimelinePersistMaterial(normalizedKind, normalizedContent, payload)
if !shouldPersist {
return 0, nil
}
seq, err := s.nextConversationTimelineSeq(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
return 0, err
}
persistPayload := (model.ChatTimelinePersistPayload{
UserID: userID,
ConversationID: normalizedChatID,
Seq: seq,
Kind: normalizedKind,
Role: normalizedRole,
Content: normalizedContent,
PayloadJSON: marshalTimelinePayloadJSON(normalizedPayload),
TokensConsumed: tokensConsumed,
}).Normalize()
if s.eventPublisher != nil {
now := time.Now()
// 1. 先写 Redis timeline cache让刷新前的本地态和下一轮上下文都能立即看到这条事件。
// 2. 再发布 outbox 事件,与 chat history 保持相同的“入队成功即返回”语义。
// 3. 若 outbox 发布失败,这里返回 error 交给上层处理,不在本方法里偷偷回退成同步写库。
s.appendConversationTimelineCacheNonBlocking(
ctx,
userID,
normalizedChatID,
buildConversationTimelineCacheItem(0, seq, normalizedKind, normalizedRole, normalizedContent, normalizedPayload, tokensConsumed, &now),
)
if err := eventsvc.PublishAgentTimelinePersistRequested(ctx, s.eventPublisher, persistPayload); err != nil {
return 0, err
}
return seq, nil
}
return s.appendConversationTimelineEventSync(ctx, userID, normalizedChatID, persistPayload, normalizedPayload)
}
// appendConversationTimelineEventSync 在未启用 outbox 时同步写 MySQL。
//
// 步骤化说明:
// 1. 本方法只作为 eventPublisher 为空时的降级路径,保证本地环境不依赖总线;
// 2. 若 seq 唯一键冲突,读取 DB 最大 seq 后补一个新序号,语义与 outbox 消费者保持一致;
// 3. MySQL 写入成功后再追加 Redis cache让缓存拿到数据库生成的 id/created_at。
func (s *AgentService) appendConversationTimelineEventSync(
ctx context.Context,
userID int,
chatID string,
persistPayload model.ChatTimelinePersistPayload,
payload map[string]any,
) (int64, error) {
eventID, eventCreatedAt, err := s.repo.SaveConversationTimelineEvent(ctx, persistPayload)
if err != nil {
// 1. 这里的冲突通常来自 Redis seq key 过期或落后于 DB。
// 2. 由于当前是同步写库链路,可以直接读取 DB 当前最大 seq 并补一个新序号。
// 3. 若重试后仍失败,则把数据库错误原样抛给上层,避免悄悄吞掉真实问题。
if !model.IsTimelineSeqConflictError(err) {
return 0, err
}
maxSeq, seqErr := s.repo.GetConversationTimelineMaxSeq(ctx, userID, chatID)
if seqErr != nil {
return 0, seqErr
}
persistPayload.Seq = maxSeq + 1
eventID, eventCreatedAt, err = s.repo.SaveConversationTimelineEvent(ctx, persistPayload)
if err != nil {
return 0, err
}
if s.cacheDAO != nil {
if setErr := s.cacheDAO.SetConversationTimelineSeq(ctx, userID, chatID, persistPayload.Seq); setErr != nil {
log.Printf("回填时间线 seq 到 Redis 失败 user=%d chat=%s seq=%d err=%v", userID, chatID, persistPayload.Seq, setErr)
}
}
}
s.appendConversationTimelineCacheNonBlocking(
ctx,
userID,
chatID,
buildConversationTimelineCacheItem(
eventID,
persistPayload.Seq,
persistPayload.Kind,
persistPayload.Role,
persistPayload.Content,
payload,
persistPayload.TokensConsumed,
eventCreatedAt,
),
)
return persistPayload.Seq, nil
}
// appendConversationTimelineCacheNonBlocking 尽力把单条 timeline 事件追加到 Redis。
//
// 步骤化说明:
// 1. 缓存失败不能反向影响主链路,因为 MySQL/outbox 才是最终可靠写入;
// 2. 这里统一记录错误日志,方便排查 Redis 不可用或 payload 序列化问题;
// 3. item 由调用方提前标准化,本方法不再二次裁剪业务字段。
func (s *AgentService) appendConversationTimelineCacheNonBlocking(
ctx context.Context,
userID int,
chatID string,
item model.GetConversationTimelineItem,
) {
if s.cacheDAO == nil {
return
}
if err := s.cacheDAO.AppendConversationTimelineEventToCache(ctx, userID, chatID, item); err != nil {
log.Printf("追加时间线缓存失败 user=%d chat=%s seq=%d kind=%s err=%v", userID, chatID, item.Seq, item.Kind, err)
}
}
// nextConversationTimelineSeq 负责分配一条新的 timeline seq。
//
// 步骤化说明:
// 1. 优先走 Redis INCR避免所有事件都串行依赖 MySQL
// 2. 再用 DB MAX(seq) 做一次自检尽量把“Redis key 过期/落后”在写入前提前修正;
// 3. 若 Redis 不可用,则直接回退到 DB MAX(seq)+1并把结果尽力回填回 Redis。
func (s *AgentService) nextConversationTimelineSeq(ctx context.Context, userID int, chatID string) (int64, error) {
if s == nil || s.repo == nil {
return 0, errors.New("agent service is not initialized")
}
if ctx == nil {
ctx = context.Background()
}
normalizedChatID := strings.TrimSpace(chatID)
if userID <= 0 || normalizedChatID == "" {
return 0, errors.New("invalid timeline seq identity")
}
if s.cacheDAO == nil {
return s.nextConversationTimelineSeqFromDB(ctx, userID, normalizedChatID)
}
candidateSeq, err := s.cacheDAO.IncrConversationTimelineSeq(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
log.Printf("分配时间线 seq 时 Redis INCR 失败,回退 DB user=%d chat=%s err=%v", userID, normalizedChatID, err)
return s.nextConversationTimelineSeqFromDB(ctx, userID, normalizedChatID)
}
// 1. Redis key 缺失时INCR 常会从 1 重新开始,容易和已有 DB 记录撞 seq。
// 2. 这里额外对照一次 DB 最大 seq把明显落后的顺序号提前修正降低 outbox 消费时的补 seq 概率。
// 3. 该自检不会看到“尚未消费到 MySQL 的新 outbox 事件”,因此真正的极端并发兜底仍由消费者承担。
maxSeq, err := s.repo.GetConversationTimelineMaxSeq(ctx, userID, normalizedChatID)
if err != nil {
return 0, err
}
if candidateSeq > maxSeq {
return candidateSeq, nil
}
repairedSeq := maxSeq + 1
if err = s.cacheDAO.SetConversationTimelineSeq(ctx, userID, normalizedChatID, repairedSeq); err != nil {
log.Printf("修正时间线 seq 到 Redis 失败 user=%d chat=%s seq=%d err=%v", userID, normalizedChatID, repairedSeq, err)
}
return repairedSeq, nil
}
func (s *AgentService) nextConversationTimelineSeqFromDB(ctx context.Context, userID int, chatID string) (int64, error) {
maxSeq, err := s.repo.GetConversationTimelineMaxSeq(ctx, userID, chatID)
if err != nil {
return 0, err
}
nextSeq := maxSeq + 1
if s.cacheDAO != nil {
if setErr := s.cacheDAO.SetConversationTimelineSeq(ctx, userID, chatID, nextSeq); setErr != nil {
log.Printf("回填时间线 seq 到 Redis 失败 user=%d chat=%s seq=%d err=%v", userID, chatID, nextSeq, setErr)
}
}
return nextSeq, nil
}
// normalizeConversationTimelinePersistMaterial 负责把 timeline 原始输入收敛成“可缓存 + 可持久化”的口径。
//
// 职责边界:
// 1. 对普通事件只做浅拷贝,避免调用方后续继续改 map 影响已入队 payload
// 2. 对 thinking_summary 只保留 detail_summary 与必要 metadata明确剔除 short_summary
// 3. 若 thinking_summary 最终没有 detail_summary则返回 shouldPersist=false仅保留实时 SSE 展示,不进入 timeline。
func normalizeConversationTimelinePersistMaterial(kind string, content string, payload map[string]any) (string, map[string]any, bool) {
normalizedKind := strings.ToLower(strings.TrimSpace(kind))
normalizedContent := strings.TrimSpace(content)
if normalizedKind != model.AgentTimelineKindThinkingSummary {
return normalizedContent, cloneTimelinePayload(payload), true
}
return sanitizeThinkingSummaryPersistMaterial(normalizedContent, payload)
}
func sanitizeThinkingSummaryPersistMaterial(content string, payload map[string]any) (string, map[string]any, bool) {
detailSummary := readTimelinePayloadString(payload, "detail_summary")
if detailSummary == "" {
detailSummary = strings.TrimSpace(content)
}
if detailSummary == "" {
return "", nil, false
}
sanitized := make(map[string]any)
copyTrimmedTimelinePayloadField(payload, sanitized, "stage")
copyTrimmedTimelinePayloadField(payload, sanitized, "block_id")
copyTrimmedTimelinePayloadField(payload, sanitized, "display_mode")
copyTimelinePayloadFieldIfPresent(payload, sanitized, "summary_seq")
copyTimelinePayloadFieldIfPresent(payload, sanitized, "final")
copyTimelinePayloadFieldIfPresent(payload, sanitized, "duration_seconds")
sanitized["detail_summary"] = detailSummary
return detailSummary, sanitized, true
}
func copyTrimmedTimelinePayloadField(src map[string]any, dst map[string]any, key string) {
if len(src) == 0 || dst == nil {
return
}
value, ok := src[key]
if !ok {
return
}
text, ok := value.(string)
if !ok {
return
}
trimmed := strings.TrimSpace(text)
if trimmed == "" {
return
}
dst[key] = trimmed
}
func copyTimelinePayloadFieldIfPresent(src map[string]any, dst map[string]any, key string) {
if len(src) == 0 || dst == nil {
return
}
value, ok := src[key]
if !ok || value == nil {
return
}
dst[key] = value
}
// persistAgentTimelineExtraEvent 把 SSE extra 里的结构化事件写入时间线。
//
// 说明:
// 1. 只持久化刷新后仍需重建的业务事件;
// 2. short_summary 这类临时展示信息会在 appendConversationTimelineEvent 内被过滤掉;
// 3. 失败只记日志,不反向打断当前 SSE 输出。
func (s *AgentService) persistAgentTimelineExtraEvent(
ctx context.Context,
userID int,
chatID string,
extra *agentstream.OpenAIChunkExtra,
) {
kind, ok := mapTimelineKindFromStreamExtra(extra)
if !ok {
return
}
if ctx == nil {
ctx = context.Background()
}
if _, err := s.appendConversationTimelineEvent(
ctx,
userID,
chatID,
kind,
"",
"",
buildTimelinePayloadFromStreamExtra(extra),
0,
); err != nil {
log.Printf("写入 agent 时间线事件失败 user=%d chat=%s kind=%s err=%v", userID, chatID, kind, err)
}
}
func buildConversationTimelineCacheItem(
eventID int64,
seq int64,
kind string,
role string,
content string,
payload map[string]any,
tokensConsumed int,
createdAt *time.Time,
) model.GetConversationTimelineItem {
item := model.GetConversationTimelineItem{
ID: eventID,
Seq: seq,
Kind: kind,
Role: role,
Content: content,
Payload: cloneTimelinePayload(payload),
TokensConsumed: tokensConsumed,
}
if createdAt != nil {
item.CreatedAt = createdAt
}
return item
}
func buildConversationTimelineItemsFromDB(events []model.AgentTimelineEvent) []model.GetConversationTimelineItem {
if len(events) == 0 {
return make([]model.GetConversationTimelineItem, 0)
}
items := make([]model.GetConversationTimelineItem, 0, len(events))
for _, event := range events {
item := model.GetConversationTimelineItem{
ID: event.ID,
Seq: event.Seq,
Kind: strings.TrimSpace(event.Kind),
TokensConsumed: event.TokensConsumed,
CreatedAt: event.CreatedAt,
}
if event.Role != nil {
item.Role = strings.TrimSpace(*event.Role)
}
if event.Content != nil {
item.Content = strings.TrimSpace(*event.Content)
}
if event.Payload != nil {
var payload map[string]any
if err := json.Unmarshal([]byte(strings.TrimSpace(*event.Payload)), &payload); err == nil && len(payload) > 0 {
item.Payload = payload
}
}
items = append(items, item)
}
return normalizeConversationTimelineItems(items)
}
// normalizeConversationTimelineItems 统一收敛 timeline 的 kind/role 口径,避免前端切分失效。
func normalizeConversationTimelineItems(items []model.GetConversationTimelineItem) []model.GetConversationTimelineItem {
if len(items) == 0 {
return make([]model.GetConversationTimelineItem, 0)
}
normalized := make([]model.GetConversationTimelineItem, 0, len(items))
for _, item := range items {
role := strings.ToLower(strings.TrimSpace(item.Role))
kind := canonicalizeTimelineKind(item.Kind, role)
// kind 缺失时尝试从 role 反推文本类型,保障“用户分段锚点”可用。
if kind == "" {
switch role {
case "user":
kind = model.AgentTimelineKindUserText
case "assistant":
kind = model.AgentTimelineKindAssistantText
}
}
// role 缺失时按文本类型补齐,减少前端额外兼容判断。
if role == "" {
switch kind {
case model.AgentTimelineKindUserText:
role = "user"
case model.AgentTimelineKindAssistantText:
role = "assistant"
}
}
item.Kind = kind
item.Role = role
normalized = append(normalized, item)
}
return normalized
}
// canonicalizeTimelineKind 统一 kind 别名,收敛到文档定义值。
func canonicalizeTimelineKind(kind string, role string) string {
normalizedKind := strings.ToLower(strings.TrimSpace(kind))
normalizedRole := strings.ToLower(strings.TrimSpace(role))
switch normalizedKind {
case model.AgentTimelineKindUserText,
model.AgentTimelineKindAssistantText,
model.AgentTimelineKindToolCall,
model.AgentTimelineKindToolResult,
model.AgentTimelineKindConfirmRequest,
model.AgentTimelineKindBusinessCard,
model.AgentTimelineKindScheduleCompleted,
model.AgentTimelineKindThinkingSummary:
return normalizedKind
case "text", "message", "query":
if normalizedRole == "user" {
return model.AgentTimelineKindUserText
}
if normalizedRole == "assistant" {
return model.AgentTimelineKindAssistantText
}
return normalizedKind
default:
return normalizedKind
}
}
func marshalTimelinePayloadJSON(payload map[string]any) string {
if len(payload) == 0 {
return ""
}
data, err := json.Marshal(payload)
if err != nil {
return ""
}
return string(data)
}
func cloneTimelinePayload(payload map[string]any) map[string]any {
if len(payload) == 0 {
return nil
}
cloned := make(map[string]any, len(payload))
for key, value := range payload {
cloned[key] = value
}
return cloned
}
func mapTimelineKindFromStreamExtra(extra *agentstream.OpenAIChunkExtra) (string, bool) {
if extra == nil {
return "", false
}
if isThinkingSummaryStreamExtra(extra) {
return model.AgentTimelineKindThinkingSummary, true
}
switch extra.Kind {
case agentstream.StreamExtraKindToolCall:
return model.AgentTimelineKindToolCall, true
case agentstream.StreamExtraKindToolResult:
return model.AgentTimelineKindToolResult, true
case agentstream.StreamExtraKindConfirm:
return model.AgentTimelineKindConfirmRequest, true
case agentstream.StreamExtraKindBusinessCard:
return model.AgentTimelineKindBusinessCard, true
case agentstream.StreamExtraKindScheduleCompleted:
return model.AgentTimelineKindScheduleCompleted, true
default:
return "", false
}
}
func buildTimelinePayloadFromStreamExtra(extra *agentstream.OpenAIChunkExtra) map[string]any {
if extra == nil {
return nil
}
if isThinkingSummaryStreamExtra(extra) {
return buildThinkingSummaryTimelinePayload(extra)
}
payload := map[string]any{
"stage": strings.TrimSpace(extra.Stage),
"block_id": strings.TrimSpace(extra.BlockID),
"display_mode": string(extra.DisplayMode),
}
if extra.Tool != nil {
toolPayload := map[string]any{
"name": strings.TrimSpace(extra.Tool.Name),
"status": strings.TrimSpace(extra.Tool.Status),
"summary": strings.TrimSpace(extra.Tool.Summary),
"arguments_preview": strings.TrimSpace(extra.Tool.ArgumentsPreview),
}
if len(extra.Tool.ArgumentView) > 0 {
toolPayload["argument_view"] = cloneTimelinePayload(extra.Tool.ArgumentView)
}
if len(extra.Tool.ResultView) > 0 {
toolPayload["result_view"] = cloneTimelinePayload(extra.Tool.ResultView)
}
payload["tool"] = toolPayload
}
if extra.Confirm != nil {
payload["confirm"] = map[string]any{
"interaction_id": strings.TrimSpace(extra.Confirm.InteractionID),
"title": strings.TrimSpace(extra.Confirm.Title),
"summary": strings.TrimSpace(extra.Confirm.Summary),
}
}
if extra.Interrupt != nil {
payload["interrupt"] = map[string]any{
"interaction_id": strings.TrimSpace(extra.Interrupt.InteractionID),
"type": strings.TrimSpace(extra.Interrupt.Type),
"summary": strings.TrimSpace(extra.Interrupt.Summary),
}
}
if extra.BusinessCard != nil {
payload["business_card"] = cloneStreamBusinessCard(extra.BusinessCard)
}
if len(extra.Meta) > 0 {
payload["meta"] = cloneTimelinePayload(extra.Meta)
}
return payload
}
func isThinkingSummaryStreamExtra(extra *agentstream.OpenAIChunkExtra) bool {
if extra == nil {
return false
}
return strings.EqualFold(strings.TrimSpace(string(extra.Kind)), model.AgentTimelineKindThinkingSummary)
}
func buildThinkingSummaryTimelinePayload(extra *agentstream.OpenAIChunkExtra) map[string]any {
payload := map[string]any{
"stage": strings.TrimSpace(extra.Stage),
"block_id": strings.TrimSpace(extra.BlockID),
"display_mode": string(extra.DisplayMode),
}
if extra.ThinkingSummary != nil {
summary := extra.ThinkingSummary
payload["summary_seq"] = summary.SummarySeq
payload["final"] = summary.Final
payload["duration_seconds"] = summary.DurationSeconds
if detailSummary := strings.TrimSpace(summary.DetailSummary); detailSummary != "" {
payload["detail_summary"] = detailSummary
}
return payload
}
if detailSummary := readTimelineExtraMetaString(extra.Meta, "detail_summary"); detailSummary != "" {
payload["detail_summary"] = detailSummary
}
return payload
}
func readTimelineExtraMetaString(meta map[string]any, key string) string {
if len(meta) == 0 {
return ""
}
raw, ok := meta[key]
if !ok {
return ""
}
text, ok := raw.(string)
if !ok {
return ""
}
return strings.TrimSpace(text)
}
func readTimelinePayloadString(payload map[string]any, key string) string {
if len(payload) == 0 {
return ""
}
raw, ok := payload[key]
if !ok {
return ""
}
text, ok := raw.(string)
if !ok {
return ""
}
return strings.TrimSpace(text)
}
func cloneStreamBusinessCard(card *agentstream.StreamBusinessCardExtra) map[string]any {
if card == nil {
return nil
}
cloned := map[string]any{
"card_type": strings.TrimSpace(card.CardType),
"title": strings.TrimSpace(card.Title),
"summary": strings.TrimSpace(card.Summary),
"source": strings.TrimSpace(card.Source),
}
if len(card.Data) > 0 {
cloned["data"] = cloneTimelinePayload(card.Data)
}
return cloned
}

View File

@@ -0,0 +1,121 @@
package sv
import (
"context"
"errors"
memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/model"
memoryobserve "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/observe"
memorycontracts "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/shared/contracts/memory"
)
// MemoryRPCReaderClient 描述 agent 读取 memory zrpc 所需的最小能力。
//
// 职责边界:
// 1. 只读取候选记忆,不暴露管理写接口;
// 2. 不要求调用方知道 gateway/client/memory 的具体实现;
// 3. 错误原样返回给预取链路,由 agent 侧负责软降级和观测记录。
type MemoryRPCReaderClient interface {
Retrieve(ctx context.Context, req memorycontracts.RetrieveRequest) ([]memorycontracts.ItemDTO, error)
}
type memoryRPCReader struct {
client MemoryRPCReaderClient
observer memoryobserve.Observer
metrics memoryobserve.MetricsRecorder
}
// NewMemoryRPCReader 创建跨进程 memory reader 适配器。
//
// 职责边界:
// 1. 只把 agent 内部的 memorymodel.RetrieveRequest 转成共享契约;
// 2. 不持有 memory.Module避免 CP3 后 agent 主链路继续直连本进程记忆服务;
// 3. observer / metrics 只用于 agent 注入观测,不参与 retrieve 业务调用;
// 4. client 为空时返回 nil让 SetMemoryReader 保持既有“无 reader 则不注入”的降级语义。
func NewMemoryRPCReader(
client MemoryRPCReaderClient,
observer memoryobserve.Observer,
metrics memoryobserve.MetricsRecorder,
) MemoryReader {
if client == nil {
return nil
}
if observer == nil {
observer = memoryobserve.NewNopObserver()
}
if metrics == nil {
metrics = memoryobserve.NewNopMetrics()
}
return &memoryRPCReader{
client: client,
observer: observer,
metrics: metrics,
}
}
// Retrieve 通过 memory zrpc 读取候选记忆并转换回 agent 内部 DTO。
func (r *memoryRPCReader) Retrieve(ctx context.Context, req memorymodel.RetrieveRequest) ([]memorymodel.ItemDTO, error) {
if r == nil || r.client == nil {
return nil, errors.New("memory rpc reader client is nil")
}
items, err := r.client.Retrieve(ctx, memorycontracts.RetrieveRequest{
Query: req.Query,
UserID: req.UserID,
ConversationID: req.ConversationID,
AssistantID: req.AssistantID,
RunID: req.RunID,
MemoryTypes: append([]string(nil), req.MemoryTypes...),
Limit: req.Limit,
Now: req.Now,
})
if err != nil {
return nil, err
}
return toMemoryModelItems(items), nil
}
// MemoryObserver 暴露 agent 注入链路使用的 observer保持 CP3 切流前后的注入观测连续。
func (r *memoryRPCReader) MemoryObserver() memoryobserve.Observer {
if r == nil || r.observer == nil {
return memoryobserve.NewNopObserver()
}
return r.observer
}
// MemoryMetrics 暴露 agent 注入链路使用的 metrics避免 RPC reader 切流后指标静默丢失。
func (r *memoryRPCReader) MemoryMetrics() memoryobserve.MetricsRecorder {
if r == nil || r.metrics == nil {
return memoryobserve.NewNopMetrics()
}
return r.metrics
}
// toMemoryModelItems 只做跨层 DTO 字段搬运,不改变排序、过滤和记忆内容。
func toMemoryModelItems(items []memorycontracts.ItemDTO) []memorymodel.ItemDTO {
if len(items) == 0 {
return nil
}
result := make([]memorymodel.ItemDTO, 0, len(items))
for _, item := range items {
result = append(result, memorymodel.ItemDTO{
ID: item.ID,
UserID: item.UserID,
ConversationID: item.ConversationID,
AssistantID: item.AssistantID,
RunID: item.RunID,
MemoryType: item.MemoryType,
Title: item.Title,
Content: item.Content,
ContentHash: item.ContentHash,
Confidence: item.Confidence,
Importance: item.Importance,
SensitivityLevel: item.SensitivityLevel,
IsExplicit: item.IsExplicit,
Status: item.Status,
TTLAt: item.TTLAt,
CreatedAt: item.CreatedAt,
UpdatedAt: item.UpdatedAt,
})
}
return result
}

View File

@@ -0,0 +1,112 @@
package sv
import (
"context"
"errors"
"log"
"strings"
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
)
const reasoningSummaryMaxTokens = 700
type reasoningSummaryLLMResponse struct {
ShortSummary string `json:"short_summary"`
DetailSummary string `json:"detail_summary"`
}
// makeReasoningSummaryFunc 把便宜模型封装成 stream 层可注入的摘要函数。
//
// 职责边界:
// 1. service 层负责选择模型与 promptstream 层只负责调度和闸门;
// 2. 这里不持久化摘要,持久化统一走 ChunkEmitter 的 extra hook
// 3. 摘要失败时返回 error由 ReasoningDigestor 吞掉并等待下一次水位线/Flush 兜底。
func (s *AgentService) makeReasoningSummaryFunc(client *llmservice.Client) agentstream.ReasoningSummaryFunc {
if client == nil {
return nil
}
return func(ctx context.Context, input agentstream.ReasoningSummaryInput) (agentstream.StreamThinkingSummaryExtra, error) {
previousSummary := ""
if input.PreviousSummary != nil {
previousSummary = input.PreviousSummary.DetailSummary
if strings.TrimSpace(previousSummary) == "" {
previousSummary = input.PreviousSummary.ShortSummary
}
}
messages := agentprompt.BuildReasoningSummaryMessages(agentprompt.ReasoningSummaryPromptInput{
FullReasoning: input.FullReasoning,
DeltaReasoning: input.DeltaReasoning,
PreviousSummary: previousSummary,
CandidateSeq: input.CandidateSeq,
Final: input.Final,
DurationSeconds: input.DurationSeconds,
})
resp, rawResult, err := llmservice.GenerateJSON[reasoningSummaryLLMResponse](
ctx,
client,
messages,
llmservice.GenerateOptions{
Temperature: 0.1,
MaxTokens: reasoningSummaryMaxTokens,
Thinking: llmservice.ThinkingModeDisabled,
Metadata: map[string]any{
"stage": "reasoning_summary",
"candidate_seq": input.CandidateSeq,
"final": input.Final,
},
},
)
if err != nil {
log.Printf("[WARN] reasoning 摘要模型调用失败 seq=%d final=%v err=%v raw=%s",
input.CandidateSeq,
input.Final,
err,
truncateReasoningSummaryRaw(rawResult),
)
return agentstream.StreamThinkingSummaryExtra{}, err
}
summary := agentstream.StreamThinkingSummaryExtra{
ShortSummary: strings.TrimSpace(resp.ShortSummary),
DetailSummary: limitReasoningDetailSummary(
resp.DetailSummary,
agentprompt.ReasoningSummaryDetailRuneLimit(input.FullReasoning, input.DeltaReasoning),
),
}
if summary.ShortSummary == "" && summary.DetailSummary == "" {
return agentstream.StreamThinkingSummaryExtra{}, errors.New("reasoning 摘要模型返回空摘要")
}
return summary, nil
}
}
func limitReasoningDetailSummary(text string, maxRunes int) string {
text = strings.TrimSpace(text)
if text == "" || maxRunes <= 0 {
return text
}
runes := []rune(text)
if len(runes) <= maxRunes {
return text
}
return string(runes[:maxRunes])
}
func truncateReasoningSummaryRaw(raw *llmservice.TextResult) string {
if raw == nil {
return ""
}
text := strings.TrimSpace(raw.Text)
runes := []rune(text)
if len(runes) <= 200 {
return text
}
return string(runes[:200]) + "..."
}

View File

@@ -0,0 +1,330 @@
package sv
import (
"context"
"encoding/json"
"errors"
"fmt"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
agentconv "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/conv"
scheduletool "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
schedulecontracts "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/shared/contracts/schedule"
taskclasscontracts "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/shared/contracts/taskclass"
)
const scheduleProviderRPCTimeout = 6 * time.Second
// ScheduleAgentRPCClient 描述 agent schedule provider 读取 schedule 服务所需的最小能力。
//
// 职责边界:
// 1. 只读取按周原始日程槽位事实;
// 2. 不暴露 schedule DAO、缓存或写入状态机
// 3. 返回 JSON 契约后由 provider 复用既有 LoadScheduleState 建模逻辑。
type ScheduleAgentRPCClient interface {
GetAgentWeekSchedule(ctx context.Context, req schedulecontracts.AgentScheduleWeekRequest) (json.RawMessage, error)
}
// TaskClassAgentReadRPCClient 描述 agent schedule provider 读取 task-class 服务所需的最小能力。
type TaskClassAgentReadRPCClient interface {
GetAgentTaskClasses(ctx context.Context, req taskclasscontracts.AgentTaskClassesRequest) (json.RawMessage, error)
}
// TaskClassAgentRPCClient 聚合 agent 当前依赖的 task-class RPC 写入与读取能力。
type TaskClassAgentRPCClient interface {
TaskClassUpsertRPCClient
TaskClassAgentReadRPCClient
}
// ScheduleRPCProvider 通过 schedule/task-class zrpc 构建 agent ScheduleState。
//
// 职责边界:
// 1. 只替换 agent schedule provider 的 DAO 读取路径;
// 2. 窗口推导、extra category 与 ScheduleState 建模继续复用 agent/conv 老逻辑;
// 3. 不负责持久化 Diff不改变 confirm/apply 链路。
type ScheduleRPCProvider struct {
scheduleClient ScheduleAgentRPCClient
taskClassClient TaskClassAgentReadRPCClient
}
func NewScheduleRPCProvider(scheduleClient ScheduleAgentRPCClient, taskClassClient TaskClassAgentReadRPCClient) *ScheduleRPCProvider {
return &ScheduleRPCProvider{
scheduleClient: scheduleClient,
taskClassClient: taskClassClient,
}
}
func (p *ScheduleRPCProvider) LoadScheduleState(ctx context.Context, userID int) (*scheduletool.ScheduleState, error) {
taskClasses, err := p.loadCompleteTaskClasses(ctx, userID, nil)
if err != nil {
return nil, err
}
return p.loadScheduleStateWithTaskClasses(ctx, userID, taskClasses, true)
}
func (p *ScheduleRPCProvider) LoadScheduleStateForTaskClasses(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) (*scheduletool.ScheduleState, error) {
if len(taskClassIDs) == 0 {
return p.LoadScheduleState(ctx, userID)
}
taskClasses, err := p.loadCompleteTaskClasses(ctx, userID, taskClassIDs)
if err != nil {
return nil, err
}
return p.loadScheduleStateWithTaskClasses(ctx, userID, taskClasses, false)
}
func (p *ScheduleRPCProvider) LoadTaskClassMetas(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]scheduletool.TaskClassMeta, error) {
if len(taskClassIDs) == 0 {
return nil, nil
}
taskClasses, err := p.loadCompleteTaskClasses(ctx, userID, taskClassIDs)
if err != nil {
return nil, err
}
return agentconv.TaskClassesToScheduleMetas(taskClasses), nil
}
func (p *ScheduleRPCProvider) loadScheduleStateWithTaskClasses(ctx context.Context, userID int, taskClasses []model.TaskClass, allowCurrentWeekFallback bool) (*scheduletool.ScheduleState, error) {
windowDays, weeks := agentconv.BuildWindowFromTaskClasses(taskClasses)
if len(windowDays) == 0 {
if !allowCurrentWeekFallback {
return nil, fmt.Errorf("任务类缺少有效时间窗:请补充 start_date/end_date 后再进行智能编排")
}
var err error
windowDays, weeks, err = agentconv.BuildCurrentWeekWindow()
if err != nil {
return nil, err
}
}
allSchedules := make([]model.Schedule, 0)
for _, week := range weeks {
weekSchedules, err := p.loadWeekSchedules(ctx, userID, week)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("通过 schedule RPC 加载用户周日程失败 week=%d: %w", week, err)
}
allSchedules = append(allSchedules, weekSchedules...)
}
extraItemCategories := agentconv.BuildExtraItemCategories(allSchedules, taskClasses)
return agentconv.LoadScheduleState(allSchedules, taskClasses, extraItemCategories, windowDays), nil
}
func (p *ScheduleRPCProvider) loadCompleteTaskClasses(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]model.TaskClass, error) {
if p == nil || p.taskClassClient == nil {
return nil, errors.New("task-class rpc reader is nil")
}
callCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, scheduleProviderRPCTimeout)
defer cancel()
raw, err := p.taskClassClient.GetAgentTaskClasses(callCtx, taskclasscontracts.AgentTaskClassesRequest{
UserID: userID,
TaskClassIDs: append([]int(nil), taskClassIDs...),
})
if err != nil {
return nil, err
}
var resp taskclasscontracts.AgentTaskClassesResponse
if len(raw) > 0 && string(raw) != "null" {
if err := json.Unmarshal(raw, &resp); err != nil {
return nil, err
}
}
taskClasses := make([]model.TaskClass, 0, len(resp.TaskClasses))
for _, item := range resp.TaskClasses {
taskClass, err := agentTaskClassToModel(item)
if err != nil {
return nil, err
}
taskClasses = append(taskClasses, taskClass)
}
return taskClasses, nil
}
func (p *ScheduleRPCProvider) loadWeekSchedules(ctx context.Context, userID int, week int) ([]model.Schedule, error) {
if p == nil || p.scheduleClient == nil {
return nil, errors.New("schedule rpc reader is nil")
}
callCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, scheduleProviderRPCTimeout)
defer cancel()
raw, err := p.scheduleClient.GetAgentWeekSchedule(callCtx, schedulecontracts.AgentScheduleWeekRequest{
UserID: userID,
Week: week,
})
if err != nil {
return nil, err
}
var resp schedulecontracts.AgentScheduleWeekResponse
if len(raw) > 0 && string(raw) != "null" {
if err := json.Unmarshal(raw, &resp); err != nil {
return nil, err
}
}
schedules := make([]model.Schedule, 0, len(resp.Schedules))
for _, item := range resp.Schedules {
schedules = append(schedules, agentScheduleSlotToModel(item))
}
return schedules, nil
}
func agentTaskClassToModel(in taskclasscontracts.AgentTaskClass) (model.TaskClass, error) {
startDate, err := parseAgentDate(in.StartDate)
if err != nil {
return model.TaskClass{}, err
}
endDate, err := parseAgentDate(in.EndDate)
if err != nil {
return model.TaskClass{}, err
}
items := make([]model.TaskClassItem, 0, len(in.Items))
for _, item := range in.Items {
content := item.Content
items = append(items, model.TaskClassItem{
ID: item.ID,
CategoryID: cloneIntPtr(item.CategoryID),
Order: cloneIntPtr(item.Order),
Content: &content,
EmbeddedTime: taskClassContractTargetTimeToModel(item.EmbeddedTime),
Status: cloneIntPtr(item.Status),
})
}
return model.TaskClass{
ID: in.ID,
UserID: intPtrOrNil(in.UserID),
Name: stringPtrOrNil(in.Name),
Mode: stringPtrOrNil(in.Mode),
StartDate: startDate,
EndDate: endDate,
SubjectType: stringPtrOrNil(in.SubjectType),
DifficultyLevel: stringPtrOrNil(in.DifficultyLevel),
CognitiveIntensity: stringPtrOrNil(in.CognitiveIntensity),
TotalSlots: intPtrOrNil(in.TotalSlots),
AllowFillerCourse: boolPtr(in.AllowFillerCourse),
Strategy: stringPtrOrNil(in.Strategy),
ExcludedSlots: model.IntSlice(append([]int(nil), in.ExcludedSlots...)),
ExcludedDaysOfWeek: model.IntSlice(append([]int(nil), in.ExcludedDaysOfWeek...)),
Items: items,
}, nil
}
func agentScheduleSlotToModel(in schedulecontracts.AgentScheduleSlot) model.Schedule {
return model.Schedule{
ID: in.ID,
EventID: in.EventID,
UserID: in.UserID,
Week: in.Week,
DayOfWeek: in.DayOfWeek,
Section: in.Section,
EmbeddedTaskID: cloneIntPtr(in.EmbeddedTaskID),
Status: in.Status,
Event: agentScheduleEventToModel(in.Event),
EmbeddedTask: agentScheduleTaskItemToModel(in.EmbeddedTask),
}
}
func agentScheduleEventToModel(in *schedulecontracts.AgentScheduleEvent) *model.ScheduleEvent {
if in == nil {
return nil
}
return &model.ScheduleEvent{
ID: in.ID,
UserID: in.UserID,
Name: in.Name,
Location: cloneStringPtr(in.Location),
Type: in.Type,
RelID: cloneIntPtr(in.RelID),
TaskSourceType: in.TaskSourceType,
CanBeEmbedded: in.CanBeEmbedded,
StartTime: in.StartTime,
EndTime: in.EndTime,
}
}
func agentScheduleTaskItemToModel(in *schedulecontracts.AgentScheduleTaskItem) *model.TaskClassItem {
if in == nil {
return nil
}
content := in.Content
return &model.TaskClassItem{
ID: in.ID,
CategoryID: cloneIntPtr(in.CategoryID),
Order: cloneIntPtr(in.Order),
Content: &content,
EmbeddedTime: scheduleContractTargetTimeToModel(in.EmbeddedTime),
Status: cloneIntPtr(in.Status),
}
}
func parseAgentDate(value string) (*time.Time, error) {
trimmed := strings.TrimSpace(value)
if trimmed == "" {
return nil, nil
}
parsed, err := time.ParseInLocation("2006-01-02", trimmed, time.Local)
if err != nil {
return nil, err
}
return &parsed, nil
}
func taskClassContractTargetTimeToModel(value *taskclasscontracts.TargetTime) *model.TargetTime {
if value == nil {
return nil
}
return &model.TargetTime{
Week: value.Week,
DayOfWeek: value.DayOfWeek,
SectionFrom: value.SectionFrom,
SectionTo: value.SectionTo,
}
}
func scheduleContractTargetTimeToModel(value *schedulecontracts.AgentScheduleTargetTime) *model.TargetTime {
if value == nil {
return nil
}
return &model.TargetTime{
Week: value.Week,
DayOfWeek: value.DayOfWeek,
SectionFrom: value.SectionFrom,
SectionTo: value.SectionTo,
}
}
func stringPtrOrNil(value string) *string {
trimmed := strings.TrimSpace(value)
if trimmed == "" {
return nil
}
return &trimmed
}
func intPtrOrNil(value int) *int {
if value == 0 {
return nil
}
return &value
}
func boolPtr(value bool) *bool {
return &value
}
func cloneIntPtr(value *int) *int {
if value == nil {
return nil
}
copied := *value
return &copied
}
func cloneStringPtr(value *string) *string {
if value == nil {
return nil
}
copied := *value
return &copied
}

View File

@@ -0,0 +1,121 @@
package sv
import (
"context"
"encoding/json"
"errors"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
agenttools "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools"
taskclasscontracts "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/shared/contracts/taskclass"
)
const taskClassUpsertRPCTimeout = 6 * time.Second
// TaskClassUpsertRPCClient 描述 agent 写入任务类时依赖的 task-class RPC 最小能力。
//
// 职责边界:
// 1. 只覆盖 upsert_task_class 工具需要的新增/更新能力;
// 2. 不暴露 task-class DAO、事务细节或 schedule 迁移期直写语义;
// 3. 读取型能力由 schedule provider 的独立接口承载,避免接口膨胀。
type TaskClassUpsertRPCClient interface {
AddTaskClass(ctx context.Context, req taskclasscontracts.UpsertTaskClassRequest) (json.RawMessage, error)
UpdateTaskClass(ctx context.Context, req taskclasscontracts.UpsertTaskClassRequest) (json.RawMessage, error)
}
type taskClassRPCUpsertAdapter struct {
client TaskClassUpsertRPCClient
}
// NewTaskClassRPCUpsertFunc 把 task-class zrpc client 适配成 agent 工具写入函数。
//
// 职责边界:
// 1. 只替换 agent upsert_task_class 的 DAO 直连路径;
// 2. 入参仍复用 agent 工具层已标准化的 UserAddTaskClassRequest
// 3. client 为空时返回会失败的闭包,让工具层保留既有错误包装语义。
func NewTaskClassRPCUpsertFunc(client TaskClassUpsertRPCClient) func(userID int, input agenttools.TaskClassUpsertInput) (agenttools.TaskClassUpsertPersistResult, error) {
adapter := &taskClassRPCUpsertAdapter{client: client}
return adapter.UpsertTaskClass
}
// UpsertTaskClass 通过 task-class zrpc 新增或更新任务类,并返回稳定 task_class_id。
func (a *taskClassRPCUpsertAdapter) UpsertTaskClass(userID int, input agenttools.TaskClassUpsertInput) (agenttools.TaskClassUpsertPersistResult, error) {
if a == nil || a.client == nil {
return agenttools.TaskClassUpsertPersistResult{}, errors.New("task-class rpc client is nil")
}
req := taskClassUpsertInputToContract(userID, input)
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), taskClassUpsertRPCTimeout)
defer cancel()
var raw json.RawMessage
var err error
created := input.ID == 0
// 调用目的:把 agent 工具产出的任务类写入 task-class 服务,避免 agent 继续直连 task_classes/task_items。
if created {
raw, err = a.client.AddTaskClass(ctx, req)
} else {
raw, err = a.client.UpdateTaskClass(ctx, req)
}
if err != nil {
return agenttools.TaskClassUpsertPersistResult{}, err
}
var resp taskclasscontracts.UpsertTaskClassResponse
if err := json.Unmarshal(raw, &resp); err != nil {
return agenttools.TaskClassUpsertPersistResult{}, err
}
if resp.TaskClassID <= 0 {
return agenttools.TaskClassUpsertPersistResult{}, errors.New("task-class rpc upsert returned invalid task_class_id")
}
return agenttools.TaskClassUpsertPersistResult{
TaskClassID: resp.TaskClassID,
Created: resp.Created,
}, nil
}
func taskClassUpsertInputToContract(userID int, input agenttools.TaskClassUpsertInput) taskclasscontracts.UpsertTaskClassRequest {
req := input.Request
items := make([]taskclasscontracts.UpsertTaskClassItemConfig, 0, len(req.Items))
for _, item := range req.Items {
items = append(items, taskclasscontracts.UpsertTaskClassItemConfig{
ID: item.ID,
Order: item.Order,
Content: strings.TrimSpace(item.Content),
EmbeddedTime: toTaskClassContractTargetTime(item.EmbeddedTime),
})
}
return taskclasscontracts.UpsertTaskClassRequest{
UserID: userID,
TaskClassID: input.ID,
Name: strings.TrimSpace(req.Name),
StartDate: strings.TrimSpace(req.StartDate),
EndDate: strings.TrimSpace(req.EndDate),
Mode: strings.TrimSpace(req.Mode),
SubjectType: strings.TrimSpace(req.SubjectType),
DifficultyLevel: strings.TrimSpace(req.DifficultyLevel),
CognitiveIntensity: strings.TrimSpace(req.CognitiveIntensity),
Config: taskclasscontracts.UpsertTaskClassConfig{
TotalSlots: req.Config.TotalSlots,
AllowFillerCourse: req.Config.AllowFillerCourse,
Strategy: strings.TrimSpace(req.Config.Strategy),
ExcludedSlots: append([]int(nil), req.Config.ExcludedSlots...),
ExcludedDaysOfWeek: append([]int(nil), req.Config.ExcludedDaysOfWeek...),
},
Items: items,
}
}
func toTaskClassContractTargetTime(value *model.TargetTime) *taskclasscontracts.TargetTime {
if value == nil {
return nil
}
return &taskclasscontracts.TargetTime{
Week: value.Week,
DayOfWeek: value.DayOfWeek,
SectionFrom: value.SectionFrom,
SectionTo: value.SectionTo,
}
}

View File

@@ -0,0 +1,194 @@
package sv
import (
"context"
"encoding/json"
"errors"
"strings"
"time"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
taskcontracts "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/shared/contracts/task"
)
const quickTaskCreateRPCTimeout = 3 * time.Second
// TaskRPCClient 描述 agent 快捷任务链路访问 task zrpc 所需的最小能力。
//
// 职责边界:
// 1. 只覆盖快捷任务的创建和查询,不暴露 task DAO 或其它写接口;
// 2. 不要求 agent 编排层感知 pb / grpc 细节;
// 3. 错误原样返回,由 quick_task 节点转换成面向用户的失败文案。
type TaskRPCClient interface {
AddTask(ctx context.Context, req taskcontracts.AddTaskRequest) (json.RawMessage, error)
GetUserTasks(ctx context.Context, userID int) (json.RawMessage, error)
}
type taskRPCAdapter struct {
client TaskRPCClient
}
// NewTaskRPCQuickTaskDeps 把 task zrpc client 适配成 agent 快捷任务依赖。
//
// 职责边界:
// 1. 只替换 agent quick task 的 task DAO 直连路径;
// 2. 不迁移 task-class upsert、schedule provider 或 agent 编排本体;
// 3. client 为空时返回零值依赖,让 quick_task 节点沿用既有“依赖缺失则报错”语义。
func NewTaskRPCQuickTaskDeps(client TaskRPCClient) agentmodel.QuickTaskDeps {
if client == nil {
return agentmodel.QuickTaskDeps{}
}
adapter := &taskRPCAdapter{client: client}
return agentmodel.QuickTaskDeps{
CreateTask: adapter.CreateTask,
QueryTasks: adapter.QueryTasks,
}
}
// CreateTask 通过 task zrpc 创建四象限任务,返回 task_id。
func (a *taskRPCAdapter) CreateTask(
userID int,
title string,
priorityGroup int,
estimatedSections int,
deadlineAt *time.Time,
urgencyThresholdAt *time.Time,
) (int, error) {
if a == nil || a.client == nil {
return 0, errors.New("task rpc client is nil")
}
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), quickTaskCreateRPCTimeout)
defer cancel()
// 调用目的:把 quick_task 节点产出的结构化任务写入 task 服务,避免 agent 继续直连 tasks 表。
raw, err := a.client.AddTask(ctx, taskcontracts.AddTaskRequest{
UserID: userID,
Title: strings.TrimSpace(title),
PriorityGroup: priorityGroup,
EstimatedSections: estimatedSections,
DeadlineAt: deadlineAt,
UrgencyThresholdAt: urgencyThresholdAt,
})
if err != nil {
return 0, err
}
var resp taskcontracts.AddTaskResponse
if err := json.Unmarshal(raw, &resp); err != nil {
return 0, err
}
if resp.ID <= 0 {
return 0, errors.New("task rpc add task returned invalid task id")
}
return resp.ID, nil
}
// QueryTasks 通过 task zrpc 读取用户任务,再复用 agent 侧既有过滤、排序和展示转换语义。
func (a *taskRPCAdapter) QueryTasks(
ctx context.Context,
userID int,
params agentmodel.TaskQueryParams,
) ([]agentmodel.TaskQueryResult, error) {
if a == nil || a.client == nil {
return nil, errors.New("task rpc client is nil")
}
raw, err := a.client.GetUserTasks(ctx, userID)
if err != nil {
if errors.Is(err, respond.UserTasksEmpty) {
return []agentmodel.TaskQueryResult{}, nil
}
return nil, err
}
var items []taskcontracts.TaskListItem
if len(raw) > 0 && string(raw) != "null" {
if err := json.Unmarshal(raw, &items); err != nil {
return nil, err
}
}
tasks := taskListItemsToModels(items)
req := agentmodel.TaskQueryRequest{
UserID: userID,
Quadrant: params.Quadrant,
SortBy: params.SortBy,
Order: params.Order,
Limit: params.Limit,
IncludeCompleted: params.IncludeCompleted,
Keyword: params.Keyword,
DeadlineBefore: params.DeadlineBefore,
DeadlineAfter: params.DeadlineAfter,
}
filtered := make([]model.Task, 0, len(tasks))
for _, task := range tasks {
if !taskMatchesQueryFilter(task, req) {
continue
}
filtered = append(filtered, task)
}
sortTasksForQuery(filtered, req)
if req.Limit > 0 && len(filtered) > req.Limit {
filtered = filtered[:req.Limit]
}
return taskModelsToQueryResults(filtered), nil
}
func taskListItemsToModels(items []taskcontracts.TaskListItem) []model.Task {
if len(items) == 0 {
return nil
}
result := make([]model.Task, 0, len(items))
for _, item := range items {
result = append(result, model.Task{
ID: item.ID,
UserID: item.UserID,
Title: item.Title,
Priority: item.PriorityGroup,
EstimatedSections: model.NormalizeEstimatedSections(&item.EstimatedSections),
IsCompleted: item.IsCompleted,
DeadlineAt: parseTaskListTime(item.Deadline),
UrgencyThresholdAt: parseTaskListTime(item.UrgencyThresholdAt),
})
}
return result
}
func taskModelsToQueryResults(tasks []model.Task) []agentmodel.TaskQueryResult {
if len(tasks) == 0 {
return []agentmodel.TaskQueryResult{}
}
results := make([]agentmodel.TaskQueryResult, 0, len(tasks))
for _, task := range tasks {
deadlineStr := ""
if task.DeadlineAt != nil {
deadlineStr = task.DeadlineAt.In(time.Local).Format("2006-01-02 15:04")
}
results = append(results, agentmodel.TaskQueryResult{
ID: task.ID,
Title: task.Title,
PriorityGroup: task.Priority,
EstimatedSections: model.NormalizeEstimatedSections(&task.EstimatedSections),
IsCompleted: task.IsCompleted,
DeadlineAt: deadlineStr,
})
}
return results
}
func parseTaskListTime(value string) *time.Time {
value = strings.TrimSpace(value)
if value == "" {
return nil
}
for _, layout := range []string{time.RFC3339Nano, time.RFC3339, "2006-01-02 15:04:05", "2006-01-02 15:04"} {
parsed, err := time.ParseInLocation(layout, value, time.Local)
if err == nil {
return &parsed
}
}
return nil
}

View File

@@ -0,0 +1,145 @@
package sv
import (
"context"
"sync"
einoCallbacks "github.com/cloudwego/eino/callbacks"
einoModel "github.com/cloudwego/eino/components/model"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
templatecb "github.com/cloudwego/eino/utils/callbacks"
)
type requestTokenMeterCtxKey struct{}
// RequestTokenMeter 是“单次请求级”的 token 统计容器。
//
// 设计目标:
// 1. 聚合本次请求内所有模型调用 token路由/图节点/流式主对话);
// 2. 线程安全,允许在同一请求内被多个链路节点并发累加;
// 3. 最终由服务层一次性读取快照并写入持久化。
type RequestTokenMeter struct {
mu sync.Mutex
promptTokens int
completionTokens int
totalTokens int
}
// RequestTokenMeterSnapshot 是 RequestTokenMeter 的只读快照。
type RequestTokenMeterSnapshot struct {
PromptTokens int
CompletionTokens int
TotalTokens int
}
var registerTokenMeterCallbackOnce sync.Once
// ensureTokenMeterCallbackRegistered 注册一次全局 ChatModel callback。
//
// 说明:
// 1. callback 只负责“采集并累加 token”不做业务决策
// 2. 仅当 ctx 里存在 RequestTokenMeter 时才会生效;
// 3. 采用 once避免在测试/多次构造服务时重复注册。
func ensureTokenMeterCallbackRegistered() {
registerTokenMeterCallbackOnce.Do(func() {
handler := templatecb.NewHandlerHelper().
ChatModel(&templatecb.ModelCallbackHandler{
OnEnd: func(ctx context.Context, _ *einoCallbacks.RunInfo, output *einoModel.CallbackOutput) context.Context {
if output == nil || output.TokenUsage == nil {
return ctx
}
addModelUsageIntoRequest(ctx, output.TokenUsage)
return ctx
},
}).
Handler()
einoCallbacks.AppendGlobalHandlers(handler)
})
}
// withRequestTokenMeter 创建并挂载“请求级 token 统计器”。
func withRequestTokenMeter(ctx context.Context) (context.Context, *RequestTokenMeter) {
meter := &RequestTokenMeter{}
return context.WithValue(ctx, requestTokenMeterCtxKey{}, meter), meter
}
// getRequestTokenMeter 读取请求上下文中的 token 统计器。
func getRequestTokenMeter(ctx context.Context) *RequestTokenMeter {
if ctx == nil {
return nil
}
meter, _ := ctx.Value(requestTokenMeterCtxKey{}).(*RequestTokenMeter)
return meter
}
// addSchemaUsageIntoRequest 把 schema usage 累加到请求级统计器。
func addSchemaUsageIntoRequest(ctx context.Context, usage *schema.TokenUsage) {
if usage == nil {
return
}
addTokenUsageValues(ctx, usage.PromptTokens, usage.CompletionTokens, normalizeUsageTotal(usage.TotalTokens, usage.PromptTokens, usage.CompletionTokens))
}
// addModelUsageIntoRequest 把 Eino model callback usage 累加到请求级统计器。
func addModelUsageIntoRequest(ctx context.Context, usage *einoModel.TokenUsage) {
if usage == nil {
return
}
addTokenUsageValues(ctx, usage.PromptTokens, usage.CompletionTokens, normalizeUsageTotal(usage.TotalTokens, usage.PromptTokens, usage.CompletionTokens))
}
// addTokenUsageValues 统一累加 token 数值。
func addTokenUsageValues(ctx context.Context, promptTokens, completionTokens, totalTokens int) {
meter := getRequestTokenMeter(ctx)
if meter == nil {
return
}
if promptTokens < 0 {
promptTokens = 0
}
if completionTokens < 0 {
completionTokens = 0
}
if totalTokens < 0 {
totalTokens = 0
}
meter.mu.Lock()
defer meter.mu.Unlock()
meter.promptTokens += promptTokens
meter.completionTokens += completionTokens
meter.totalTokens += totalTokens
}
// snapshotRequestTokenMeter 获取请求级 token 统计快照。
func snapshotRequestTokenMeter(ctx context.Context) RequestTokenMeterSnapshot {
meter := getRequestTokenMeter(ctx)
if meter == nil {
return RequestTokenMeterSnapshot{}
}
meter.mu.Lock()
defer meter.mu.Unlock()
return RequestTokenMeterSnapshot{
PromptTokens: meter.promptTokens,
CompletionTokens: meter.completionTokens,
TotalTokens: meter.totalTokens,
}
}
// normalizeUsageTotal 统一 total token 口径。
//
// 规则:
// 1. 模型返回 total>0 时优先使用 total
// 2. total 缺失时使用 prompt+completion 回退。
func normalizeUsageTotal(totalTokens, promptTokens, completionTokens int) int {
if totalTokens > 0 {
return totalTokens
}
sum := promptTokens + completionTokens
if sum < 0 {
return 0
}
return sum
}

View File

@@ -0,0 +1,754 @@
# 日程工具设计文档
> 本文档定义了 agent 日程调度场景下的工具层设计。
> 工具是 LLM 与日程数据之间的唯一边界——LLM 只能通过工具的输入/输出与日程交互,永远不直接接触原始数据。
---
## 1. 设计原则
1. **工具即边界**LLM 通过工具感知和修改日程,不直接接触 state 或数据库
2. **自然语言返回**:工具返回值为自然语言 + 轻结构缩进、列表LLM 直接理解
3. **只报事实,不做判断**:读工具只报当前真实状态,不附建议/推荐/假设;写工具只报变更后的事实
4. **操作前自动校验**:写工具在执行前自动检测冲突和锁定,失败时 state 不变
5. **State 内操作**:所有写工具只修改内存中的 state不直接写库整个方案完成后由 Confirm 节点统一写库
---
## 2. 索引体系
LLM 不接触真实的日期和星期,使用两级整数索引:
- **天索引day**:规划窗口内的天数编号,从 1 开始连续递增
- 例如规划窗口为第1周周三至第3周周一共13天编号为第1天~第13天
- 工具层负责 day ↔ 真实日期 的映射
- 规划窗口由 Plan 节点向用户确认,不明确时走 ask_user
- **时段索引slot**:每天内的节课编号,范围 1-12
- 标准节次1-2, 3-4, 5-6, 7-8, 9-10, 11-12共6个标准段
- 连堂课可能跨越1-33连堂、1-44连堂、9-124连堂
- 任务时段用 (slot_start, slot_end) 表示,例如 (1, 4) = 第1-4节
- **任务定位**day + slot_start + slot_end例如 (3, 1, 4) = 第3天第1-4节
---
## 3. State 数据结构
State 是工具层的操作对象,存在于内存中,不直接暴露给 LLM。
### 3.1 整体结构
```json
{
"window": {
"total_days": 13,
"day_mapping": [
{ "day_index": 1, "week": 5, "day_of_week": 1 },
{ "day_index": 2, "week": 5, "day_of_week": 2 },
{ "day_index": 3, "week": 5, "day_of_week": 3 },
{ "day_index": 4, "week": 5, "day_of_week": 4 },
{ "day_index": 5, "week": 5, "day_of_week": 5 },
{ "day_index": 6, "week": 5, "day_of_week": 6 },
{ "day_index": 7, "week": 5, "day_of_week": 7 },
{ "day_index": 8, "week": 6, "day_of_week": 1 },
{ "day_index": 9, "week": 6, "day_of_week": 2 },
{ "day_index": 10, "week": 6, "day_of_week": 3 },
{ "day_index": 11, "week": 6, "day_of_week": 4 },
{ "day_index": 12, "week": 6, "day_of_week": 5 },
{ "day_index": 13, "week": 6, "day_of_week": 6 }
]
},
"tasks": [
{
"state_id": 1,
"source": "event",
"source_id": 101,
"name": "高等数学",
"category": "课程",
"status": "existing",
"locked": true,
"slots": [
{ "day": 1, "slot_start": 1, "slot_end": 2 },
{ "day": 4, "slot_start": 1, "slot_end": 2 },
{ "day": 8, "slot_start": 1, "slot_end": 2 }
]
},
{
"state_id": 2,
"source": "event",
"source_id": 102,
"name": "思政(水课)",
"category": "课程",
"status": "existing",
"locked": false,
"can_embed": true,
"slots": [
{ "day": 2, "slot_start": 1, "slot_end": 2 }
]
},
{
"state_id": 3,
"source": "task_item",
"source_id": 201,
"name": "复习线代",
"category": "学习",
"status": "pending",
"duration": 3,
"category_id": 10
}
]
}
```
### 3.2 字段说明
**任务通用字段:**
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `state_id` | int | State 内唯一 ID递增工具层和 LLM 使用此 ID 交互 |
| `source` | string | 数据来源:`"event"` = 来自 ScheduleEvent`"task_item"` = 来自 TaskClassItem |
| `source_id` | int | 原表主键ScheduleEvent.ID 或 TaskClassItem.ID写库时用于反查 |
| `name` | string | 任务名称,来自 ScheduleEvent.Name 或 TaskClassItem.Content |
| `category` | string | 类别名,来自 TaskClass.Name如"课程"、"学习"、"作业" |
| `status` | string | `"existing"`(已安排/已确定)| `"suggested"`(已预排/可优化)| `"pending"`(待安排)|
| `locked` | bool | 是否锁定。推导规则ScheduleEvent.Type="course" 且 CanBeEmbed=false 时为 true |
| `slots` | array | 已安排任务的时段列表,每项含 day/slot_start/slot_end |
| `duration` | int | 待安排/已预排任务需要的连续时段数pending / suggested 任务常见) |
| `category_id` | int | 所属 TaskClass 的 ID仅 source=task_item 时有值) |
**嵌入任务相关字段(仅 can_embed=true 的任务):**
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `can_embed` | bool | 该时段是否允许嵌入其他任务,来自 ScheduleEvent.CanBeEmbedded |
| `embedded_by` | int | 被哪个 state_id 的任务嵌入(宿主视角) |
| `embed_host` | int | 嵌入到哪个 state_id 的时段里(嵌入任务视角) |
### 3.3 数据来源与映射
**existing 任务(从数据库加载):**
| State 字段 | 数据库来源 |
|-----------|-----------|
| source_id | ScheduleEvent.ID |
| name | ScheduleEvent.Name |
| category | ScheduleEvent.Type"course"→"课程""task"→取关联 TaskClass.Name |
| locked | ScheduleEvent.Type="course" 且 CanBeEmbedded=false |
| can_embed | ScheduleEvent.CanBeEmbedded |
| slots | 查 Schedule 表WHERE event_id=? AND week/day_of_week IN 窗口范围),按 section 连续段压缩 |
**pending 任务(从数据库加载):**
| State 字段 | 数据库来源 |
|-----------|-----------|
| source_id | TaskClassItem.ID |
| name | TaskClassItem.Content |
| category | 关联 TaskClass.Name通过 CategoryID |
| duration | 由 TaskClass.TotalSlots / Item 数量推算,或固定为 2 |
| category_id | TaskClassItem.CategoryID |
### 3.4 Section 压缩/解压
数据库中 Schedule 表逐节存储每节一条记录State 中压缩为连续范围:
```
DB 记录:
Schedule(event_id=101, week=5, day_of_week=1, section=1)
Schedule(event_id=101, week=5, day_of_week=1, section=2)
压缩为 State
{ "day": 1, "slot_start": 1, "slot_end": 2 }
```
反向操作(写库时):将 slot_start/slot_end 展开为逐条 Schedule 记录插入。
### 3.5 Day 映射
工具层通过 day_mapping 数组完成 day_index ↔ (week, day_of_week) 的双向转换:
- **读操作**:从 Schedule 表查到 (week=5, day_of_week=1, section=1),通过 day_mapping 反查 day_index=1
- **写操作**LLM 指定 day=3通过 day_mapping 查到 (week=5, day_of_week=3),用于构造 Schedule 记录
- **规划窗口**:由 Plan 节点确认范围,工具层初始化时生成 day_mapping
---
## 4. 读工具
### 4.1 get_overview
获取规划窗口总览(任务视角,全量返回)。
行为约束:
- 保留课程占位统计例如“第1天占2/12”避免误判可用空间。
- 每日明细只展开任务(非课程),课程不进入任务明细列表。
- 在当前阶段(窗口通常不超过 30 天)直接全量返回,不做截断。
**入参:**
**返回示例:**
```
规划窗口共13天每天12个时段总计156个时段。
当前已占用48个空闲108个。课程占位条目7个仅用于占位统计任务条目已安排(existing)1个、已预排(suggested)2个、待安排(pending)3个。
每日概况:
第1天总占6/12课程占6/12任务占0/12 — 任务:无
第2天总占2/12课程占2/12任务占0/12 — 任务:无
第3天总占2/12课程占0/12任务占2/12 — 任务:[35]第一章随机事件与概率(suggested,第5-6节)
第4天总占4/12课程占2/12任务占2/12 — 任务:[36]第二章随机变量(suggested,第7-8节)
...
任务清单(全量,已过滤课程):
[35]第一章随机事件与概率 | 状态:suggested | 类别:概率论 | 时段:第3天(5-6节)
[36]第二章随机变量 | 状态:suggested | 类别:概率论 | 时段:第4天(7-8节)
[37]第三章多维随机变量 | 状态:pending | 类别:概率论 | 需2个连续时段
```
---
### 4.2 query_range
查看某天(或某天某段)的细粒度占用详情。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| day | int | 是 | 天索引 |
| slot_start | int | 否 | 起始节次,不传则返回整天 |
| slot_end | int | 否 | 结束节次,不传则返回整天 |
**返回示例(查整天):**
```
第4天 全天:
第1-2节[1]高等数学(固定)
第3-4节[6]线代
第5-6节
第7-8节
第9-10节[8]程序设计
第11-12节
连续空闲区第5-8节(4时段)、第11-12节(2时段)
可嵌入第1-2节已有[1]高等数学(固定,不可嵌入)
```
**返回示例(查具体范围):**
```
第4天 第5-8节
第5节
第6节
第7节
第8节
该范围4个时段全部空闲。
```
---
### 4.3 query_available_slots
查询候选坑位池(结构化返回):默认先返回“纯空位”,不足时再补“可嵌入位”。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| span / duration | int | 否 | 目标连续时段长度,默认 2 |
| limit | int | 否 | 返回候选上限,默认 12 |
| allow_embed | bool | 否 | 是否允许补可嵌入位,默认 true |
| day / day_start / day_end | int | 否 | 天级范围过滤(`day` 与区间互斥) |
| day_scope | string | 否 | `all` / `workday` / `weekend` |
| day_of_week | []int | 否 | 星期过滤1-7 |
| week / week_filter / week_from / week_to | int / []int | 否 | 周级过滤 |
| slot_type / slot_types | string / []string | 否 | `pure/empty/strict` 会强制只返回纯空位 |
| exclude_sections | []int | 否 | 排除节次1-12 |
| after_section / before_section | int | 否 | 只返回区间之后/之前的候选 |
| section_from + section_to | int | 否 | 精确节次区间查询(需同时提供) |
**返回示例:**
```json
{
"tool": "query_available_slots",
"count": 12,
"strict_count": 8,
"embedded_count": 4,
"fallback_used": true,
"day_scope": "all",
"day_of_week": [],
"week_filter": [12],
"week_from": 12,
"week_to": 12,
"span": 2,
"allow_embed": true,
"exclude_sections": [],
"slots": [
{
"day": 5,
"week": 12,
"day_of_week": 3,
"slot_start": 1,
"slot_end": 2,
"slot_type": "empty"
}
]
}
```
---
### 4.4 list_tasks
列出任务清单,可按类别和状态过滤。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| category | string | 否 | 过滤类别(对应 TaskClass.Name如"课程"、"学习";不支持 task_class_ids 列表) |
| status | string | 否 | existing / suggested / pending / all默认 all仅支持单值不支持 `existing,suggested` 这类拼接) |
**返回示例(待安排):**
```
待安排任务共3个
[3]复习线代 — 需3个连续时段类别学习
[7]写实验报告 — 需2个连续时段类别作业
[9]小组讨论 — 需2个连续时段类别学习
```
**返回示例(全部):**
```
共9个任务已安排6个待安排3个。
已安排:
[1]高等数学(课程,固定) — 第1天(1-2节) 第4天(1-2节) 第8天(1-2节)
[2]英语(课程) — 第1天(3-4节) 第6天(1-2节)
[4]体育(课程) — 第1天(5-6节)
[5]物理(课程) — 第2天(3-4节) 第8天(3-4节)
[6]线代(学习) — 第4天(3-4节)
[8]程序设计(课程) — 第4天(9-10节)
[10]思政(课程,可嵌入) — 第7天(1-2节)
待安排:
[3]复习线代(学习) — 需3时段
[7]写实验报告(作业) — 需2时段
[9]小组讨论(学习) — 需2时段
```
---
### 4.5 get_task_info
查询单个任务的详细信息。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| task_id | int | 是 | 任务 ID |
**返回示例(普通任务):**
```
[1]高等数学
类别:课程 | 状态:已安排(固定)
来源:课程表
占用时段:
第1天 第1-2节
第4天 第1-2节
第8天 第1-2节
```
**返回示例(可嵌入任务):**
```
[10]思政
类别:课程 | 状态:已安排
来源:课程表
可嵌入:是(允许在此时段嵌入其他任务)
占用时段:
第7天 第1-2节
当前嵌入任务:无
```
---
## 5. 写工具
### 5.1 place
将待安排任务预排到指定位置。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| task_id | int | 是 | 待安排任务的 ID |
| day | int | 是 | 目标天索引 |
| slot_start | int | 是 | 目标起始节次 |
**成功返回:**
```
已将 [3]复习线代 放到第5天第1-3节。
第5天当前占用[3]复习线代(1-3节)占用3/12。
待安排任务剩余2个。
```
**失败返回(冲突):**
```
放置失败第5天第1-2节已被 [4]体育 占用。
第5天当前占用[4]体育(1-4节)占用4/12。空闲时段第5-12节。
```
**失败返回(状态错误):**
```
放置失败:[1]高等数学 不是待安排任务,无法放置。
```
**成功返回(嵌入到水课):**
```
已将 [7]写实验报告 嵌入到第7天第1-2节宿主[10]思政)。
第7天当前占用[10]思政(1-2节) [7]写实验报告(嵌入1-2节)占用2/12。
待安排任务剩余2个。
```
---
### 5.2 move
移动已预排任务(仅 suggested到新位置。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| task_id | int | 是 | 任务 ID |
| new_day | int | 是 | 目标天索引 |
| new_slot_start | int | 是 | 目标起始节次 |
**成功返回:**
```
已将 [6]线代 从第4天第3-4节移至第9天第1-2节。
第4天当前占用[1]高等数学(1-2节) [8]程序设计(9-10节)占用4/12。
第9天当前占用[6]线代(1-2节)占用2/12。
```
**失败返回(冲突):**
```
移动失败第9天第1-2节已被 [9]小组讨论 占用。
第9天当前占用[9]小组讨论(1-2节)占用2/12。空闲时段第3-12节。
```
**失败返回(锁定):**
```
移动失败:[1]高等数学 是固定课程,不可移动。
```
**失败返回(状态错误):**
```
移动失败:[3]复习线代 当前为待安排状态,请使用 place 放置。
```
```
移动失败:[2]英语 当前为已安排existing任务不允许 move仅 suggested 任务可移动。
```
---
### 5.3 swap
交换两个已落位任务的位置。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| task_a | int | 是 | 任务 A 的 ID |
| task_b | int | 是 | 任务 B 的 ID |
**成功返回:**
```
交换完成:
[2]英语第1天第3-4节 → 第6天第1-2节
[6]线代第6天第1-2节 → 第1天第3-4节
第1天当前占用[1]高等数学(1-2节) [6]线代(3-4节) [4]体育(5-6节)占用6/12。
第6天当前占用[2]英语(1-2节)占用2/12。
```
**失败返回(时长不匹配):**
```
交换失败:[5]物理 占4个时段[2]英语 占2个时段时长不同无法直接交换。
```
**失败返回(任一任务锁定):**
```
交换失败:[1]高等数学 是固定课程,不可交换。
```
---
### 5.4 batch_move
批量原子移动多个任务(仅 suggested**单次最多 2 条**),要么全部成功,要么全部回滚。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| moves | array | 是 | 每项包含 task_id, new_day, new_slot_start |
**成功返回:**
```
批量移动完成2个任务全部成功
[2]英语 → 第3天第1-2节
[6]线代 → 第5天第3-4节
第3天当前占用[2]英语(1-2节)占用2/12。
第5天当前占用[6]线代(3-4节)占用2/12。
```
**失败返回(超出上限):**
```
批量移动失败:当前最多支持 2 条移动请求。请改用队列化逐项处理queue_pop_head + queue_apply_head_move
```
**失败返回:**
```
批量移动失败,全部回滚,无任何变更。
冲突:[6]线代 → 第5天第3-4节该位置已被 [3]复习线代(1-3节) 占用。
```
---
### 5.5 unplace
将已落位任务恢复为待安排状态。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| task_id | int | 是 | 任务 ID |
**成功返回:**
```
已将 [3]复习线代 从第5天第1-3节移除恢复为待安排状态。
第5天当前占用0/12。
待安排任务剩余1个。
```
**失败返回(锁定):**
```
移除失败:[1]高等数学 是固定课程,不可移除。
```
---
### 5.6 min_context_switch
在给定任务集合内重排 suggested 任务,尽量把同类任务排成连续块,以减少上下文切换。
使用约束:
- 仅在用户明确说明“允许打乱顺序”时调用。
- 仅支持 suggested 且已落位任务。
- 工具只在传入集合内部重排,不会主动改动集合外任务。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| task_ids | array[int] | 是 | 参与重排的任务 ID 列表(至少 2 个) |
| task_id | int | 否 | 兼容单值参数,不建议新调用使用 |
**成功返回:**
```
最少上下文切换重排完成:共处理 6 个任务,上下文切换次数 5 -> 2。
本次调整:
[35]概率第一章第3天(星期3)第1-2节 -> 第2天(星期2)第5-6节
[41]概率第二章第4天(星期4)第1-2节 -> 第3天(星期3)第1-2节
第2天当前占用...
第3天当前占用...
第4天当前占用...
```
**失败返回(未授权顺序重排时应由上层拦截):**
```
已拒绝执行 min_context_switch当前未授权打乱顺序。如需使用该工具请先由用户明确说明“允许打乱顺序”。
```
---
### 5.7 queue_pop_head
弹出并返回当前队首任务;若已有 current 则复用,保证一次只处理一个任务。
**入参:**
**返回示例:**
```json
{"tool":"queue_pop_head","has_head":true,"pending_count":5,"current":{"task_id":35,"name":"示例任务","status":"suggested","slots":[{"day":3,"week":12,"day_of_week":1,"slot_start":5,"slot_end":6}]}}
```
---
### 5.8 queue_apply_head_move
将当前队首任务移动到指定位置并自动出队。仅作用于 current不接受 task_id。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| new_day | int | 是 | 目标 day |
| new_slot_start | int | 是 | 目标起始节次 |
**返回示例:**
```json
{"tool":"queue_apply_head_move","success":true,"task_id":35,"pending_count":4,"completed_count":2,"result":"已将 [35]... 从第3天第5-6节移至第5天第3-4节。"}
```
---
### 5.9 queue_skip_head
跳过当前队首任务(不改日程),标记为 skipped 并继续后续队列。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| reason | string | 否 | 跳过原因 |
**返回示例:**
```json
{"tool":"queue_skip_head","success":true,"skipped_task_id":35,"pending_count":4,"skipped_count":1}
```
---
### 5.10 queue_status
查看当前待处理队列状态pending/current/completed/skipped
**入参:**
**返回示例:**
```json
{"tool":"queue_status","pending_count":5,"completed_count":1,"skipped_count":0,"current_task_id":35,"current_attempt":1}
```
---
### 5.11 spread_even
在给定任务集合内执行“均匀化铺开”:
先按筛选条件收集候选坑位,再用确定性规划器生成移动方案并原子提交。
**入参:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| task_ids | array[int] | 是 | 参与均匀化的任务 ID 列表(至少 2 个) |
| task_id | int | 否 | 兼容单值参数,不建议新调用使用 |
| day/day_start/day_end | int | 否 | 天级范围过滤 |
| day_scope | string | 否 | `all` / `workday` / `weekend` |
| day_of_week | array[int] | 否 | 星期过滤1~7 |
| week/week_filter/week_from/week_to | int/array[int] | 否 | 周级过滤 |
| limit | int | 否 | 每个跨度的候选坑位上限(内部会按任务数自动放大) |
| allow_embed | bool | 否 | 是否允许补充可嵌入位,默认 true |
| exclude_sections | array[int] | 否 | 排除节次 |
| after_section/before_section | int | 否 | 节次边界过滤 |
**成功返回:**
```
均匀化调整完成:共处理 6 个任务,候选坑位 24 个。
本次调整:
[35]第一章复习第3天(星期3)第5-6节 -> 第5天(星期5)第1-2节
[41]第二章练习第4天(星期4)第5-6节 -> 第6天(星期6)第1-2节
第5天当前占用...
第6天当前占用...
```
**失败返回(候选不足):**
```
均匀化调整失败:跨度=2 可用坑位不足required=4, got=2。
```
---
## 6. 公共规则
### 冲突检测
- 所有写操作执行前自动检测目标位置是否冲突
- 冲突时拒绝操作,返回冲突任务名称和占用节次
- state 保持不变
### 锁定保护
- locked=true 的任务move / swap / unplace 直接拒绝
- place 新任务到锁定时段同样拒绝
### 状态约束
- pending 任务只能 place不能 move / swap / unplace
- suggested 任务可以 move / swap / unplace / spread_even / min_context_switch
- existing 任务不能 move / batch_move / spread_even / min_context_switch仅作已安排事实层
- 状态不符时返回明确错误信息
### 返回格式
- 返回值为自然语言 + 轻结构(缩进、列表)
- 占用信息始终附带每个任务的具体节次范围
- 读工具只报当前真实状态,不做假设
- 写工具只报变更后的事实,不附建议
### ID 规范
- LLM 可见的任务 ID 为 `state_id`(递增整数),不暴露 source/source_id
- `state_id` 由工具层在加载 state 时分配,不区分来源
- `source` + `source_id` 为内部字段,仅在写库时使用,不对 LLM 可见
### 嵌入任务规则
- `can_embed=true` 的任务(水课)允许其他任务嵌入到同一时段
- 嵌入任务占位时不触发冲突检测(与宿主共存)
- `query_available_slots` 返回候选坑位池(先纯空位,必要时补可嵌入位)
- `place` 到可嵌入时段时,若已有宿主任务,自动标记 embed_host 关系
- 嵌入任务的 locked 继承宿主:宿主不可移动时,嵌入任务也不可单独移动
### 数据库交互
- State 初始化:从 Schedule + ScheduleEvent 加载 existing 任务,从 TaskClassItem 加载 pending 任务;粗排或工具预排成功后,任务转为 suggested
- State 落库Confirm 节点统一处理,将 state 变更转换为 Schedule/ScheduleEvent/TaskClassItem 的增删改
- 落库时使用 source + source_id 定位原记录,使用 day_mapping 将 day_index 转回 (week, day_of_week)
- 落库时将 (slot_start, slot_end) 展开为逐条 Schedule 记录

View File

@@ -0,0 +1,37 @@
package agenttools
import "strings"
var activeOptimizeAllowedTools = map[string]struct{}{
ToolNameContextToolsAdd: {},
ToolNameContextToolsRemove: {},
"analyze_health": {},
"move": {},
"swap": {},
}
// IsToolAllowedInActiveOptimize 判定工具是否允许出现在“粗排后主动优化专用模式”里。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只做场景级白名单裁剪,不参与工具是否已注册、是否被临时禁用、是否需要 confirm 的判断;
// 2. 该白名单只服务于“首次粗排后自动微调”链路,避免 LLM 在主动优化时重新暴露大量读工具;
// 3. context_tools_add/remove 仍保留,是为了兼容系统级动态区协议,但不代表会重新放开其它业务工具。
func IsToolAllowedInActiveOptimize(name string) bool {
_, ok := activeOptimizeAllowedTools[strings.TrimSpace(name)]
return ok
}
// FilterSchemasForActiveOptimize 过滤出主动优化专用模式允许暴露给 LLM 的工具 schema。
func FilterSchemasForActiveOptimize(schemas []ToolSchemaEntry) []ToolSchemaEntry {
if len(schemas) == 0 {
return nil
}
filtered := make([]ToolSchemaEntry, 0, len(schemas))
for _, item := range schemas {
if !IsToolAllowedInActiveOptimize(item.Name) {
continue
}
filtered = append(filtered, item)
}
return filtered
}

View File

@@ -0,0 +1,407 @@
package agenttools
import (
"encoding/json"
"strings"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
toolcontextresult "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/tool_context_result"
)
type contextToolsAddResult struct {
Tool string `json:"tool"`
Success bool `json:"success"`
Action string `json:"action"`
Domain string `json:"domain,omitempty"`
Packs []string `json:"packs,omitempty"`
Mode string `json:"mode,omitempty"`
Message string `json:"message,omitempty"`
Error string `json:"error,omitempty"`
ErrorCode string `json:"error_code,omitempty"`
}
type contextToolsRemoveResult struct {
Tool string `json:"tool"`
Success bool `json:"success"`
Action string `json:"action"`
Domain string `json:"domain,omitempty"`
Packs []string `json:"packs,omitempty"`
All bool `json:"all,omitempty"`
Message string `json:"message,omitempty"`
Error string `json:"error,omitempty"`
ErrorCode string `json:"error_code,omitempty"`
}
// NewContextToolsAddHandler 创建 context_tools_add 工具。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只负责校验 domain / packs / mode并产出结构化结果
// 2. 不直接改 CommonState真正的激活切流仍由 execute 层读取 observation 后更新快照;
// 3. 因为这里拿不到 CommonState所以卡片展示的是“本次工具结果返回的 domain/packs/mode”不是全局最终快照。
func NewContextToolsAddHandler() ToolHandler {
return func(state *schedule.ScheduleState, args map[string]any) ToolExecutionResult {
_ = state
domain := NormalizeToolDomain(readContextToolString(args["domain"]))
if domain == "" {
return buildContextToolsAddExecutionResult(args, contextToolsAddResult{
Tool: ToolNameContextToolsAdd,
Success: false,
Action: "reject",
Error: "参数非法domain 仅支持 schedule/taskclass",
ErrorCode: "invalid_domain",
})
}
mode := strings.ToLower(strings.TrimSpace(readContextToolString(args["mode"])))
if mode == "" {
mode = "replace"
}
if mode != "replace" && mode != "merge" {
return buildContextToolsAddExecutionResult(args, contextToolsAddResult{
Tool: ToolNameContextToolsAdd,
Success: false,
Action: "reject",
Domain: domain,
Error: "参数非法mode 仅支持 replace/merge",
ErrorCode: "invalid_mode",
})
}
packsRaw := readContextToolStringSlice(args["packs"])
packs, errCode, errText := validateContextPacks(domain, packsRaw, false)
if errCode != "" {
return buildContextToolsAddExecutionResult(args, contextToolsAddResult{
Tool: ToolNameContextToolsAdd,
Success: false,
Action: "reject",
Domain: domain,
Error: errText,
ErrorCode: errCode,
})
}
// 1. schedule 未显式传 packs 时,默认激活最小可用包 mutation+analyze。
// 2. taskclass 当前没有可选包,所以这里会保持空切片,由 execute 层只保留固定 core。
// 3. 这样做可以让 observation 直接表达“本次实际生效的可选包集合”,减少展示层再二次猜测。
if domain == ToolDomainSchedule && len(packsRaw) == 0 {
packs = ResolveEffectiveToolPacks(domain, nil)
}
return buildContextToolsAddExecutionResult(args, contextToolsAddResult{
Tool: ToolNameContextToolsAdd,
Success: true,
Action: "activate",
Domain: domain,
Packs: packs,
Mode: mode,
Message: "已激活目标工具域,可继续调用对应业务工具。",
})
}
}
// NewContextToolsRemoveHandler 创建 context_tools_remove 工具。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只解释 domain / packs / all 的语义,并返回结构化结果;
// 2. all=true 表示清空全部业务工具域domain+packs 表示移除某域下的可选包;
// 3. 实际 CommonState 的域/包更新,仍由 execute 层统一消费 observation 完成。
func NewContextToolsRemoveHandler() ToolHandler {
return func(state *schedule.ScheduleState, args map[string]any) ToolExecutionResult {
_ = state
all := readContextToolBool(args["all"])
domainRaw := strings.ToLower(strings.TrimSpace(readContextToolString(args["domain"])))
packsRaw := readContextToolStringSlice(args["packs"])
// 兼容旧写法domain=all 也视为清空全部业务工具域。
if domainRaw == "all" {
all = true
}
if all {
return buildContextToolsRemoveExecutionResult(args, contextToolsRemoveResult{
Tool: ToolNameContextToolsRemove,
Success: true,
Action: "clear_all",
All: true,
Message: "已移除全部业务工具域,仅保留 context 管理工具。",
})
}
domain := NormalizeToolDomain(domainRaw)
if domain == "" {
return buildContextToolsRemoveExecutionResult(args, contextToolsRemoveResult{
Tool: ToolNameContextToolsRemove,
Success: false,
Action: "reject",
Error: "参数非法:需要提供 domain=schedule/taskclass 或 all=true",
ErrorCode: "invalid_domain",
})
}
packs, errCode, errText := validateContextPacks(domain, packsRaw, true)
if errCode != "" {
return buildContextToolsRemoveExecutionResult(args, contextToolsRemoveResult{
Tool: ToolNameContextToolsRemove,
Success: false,
Action: "reject",
Domain: domain,
Error: errText,
ErrorCode: errCode,
})
}
if len(packs) > 0 {
return buildContextToolsRemoveExecutionResult(args, contextToolsRemoveResult{
Tool: ToolNameContextToolsRemove,
Success: true,
Action: "deactivate_packs",
Domain: domain,
Packs: packs,
Message: "已移除指定工具包。",
})
}
return buildContextToolsRemoveExecutionResult(args, contextToolsRemoveResult{
Tool: ToolNameContextToolsRemove,
Success: true,
Action: "deactivate",
Domain: domain,
Message: "已移除指定工具域。",
})
}
}
func buildContextToolsAddExecutionResult(args map[string]any, payload contextToolsAddResult) ToolExecutionResult {
observation := marshalContextToolsAddResult(payload)
legacy := LegacyResult(ToolNameContextToolsAdd, args, observation)
view := toolcontextresult.BuildAddView(toContextToolsAddPayload(payload), observation)
return buildContextToolExecutionResult(legacy, args, view)
}
func buildContextToolsRemoveExecutionResult(args map[string]any, payload contextToolsRemoveResult) ToolExecutionResult {
observation := marshalContextToolsRemoveResult(payload)
legacy := LegacyResult(ToolNameContextToolsRemove, args, observation)
view := toolcontextresult.BuildRemoveView(toContextToolsRemovePayload(payload), observation)
return buildContextToolExecutionResult(legacy, args, view)
}
// buildContextToolExecutionResult 负责把子包纯展示结构包回 ToolExecutionResult。
//
// 职责边界:
// 1. 只做 ContextResultView -> ToolDisplayView 的协议桥接;
// 2. 不改写 ObservationText确保模型侧仍消费原始 observation JSON
// 3. 错误码与错误文案继续复用父包现有 JSON/text 解析逻辑,避免多套失败判定分叉。
func buildContextToolExecutionResult(
legacy ToolExecutionResult,
args map[string]any,
view toolcontextresult.ContextResultView,
) ToolExecutionResult {
result := legacy
status := normalizeToolStatus(result.Status)
if status == "" {
status = ToolStatusDone
}
collapsed := cloneAnyMap(view.Collapsed)
if collapsed == nil {
collapsed = make(map[string]any)
}
expanded := cloneAnyMap(view.Expanded)
if expanded == nil {
expanded = make(map[string]any)
}
collapsed["status"] = status
if _, exists := collapsed["status_label"]; !exists {
collapsed["status_label"] = resolveToolStatusLabelCN(status)
}
if _, exists := expanded["raw_text"]; !exists {
expanded["raw_text"] = result.ObservationText
}
result.Status = status
result.Success = status == ToolStatusDone
result.ResultView = &ToolDisplayView{
ViewType: strings.TrimSpace(view.ViewType),
Version: view.Version,
Collapsed: collapsed,
Expanded: expanded,
}
if title, ok := readStringAnyMap(collapsed, "title"); ok {
result.Summary = title
}
if !result.Success {
errorCode, errorMessage := extractToolErrorInfo(result.ObservationText, status)
if strings.TrimSpace(result.ErrorCode) == "" {
result.ErrorCode = strings.TrimSpace(errorCode)
}
if strings.TrimSpace(result.ErrorMessage) == "" {
result.ErrorMessage = strings.TrimSpace(errorMessage)
}
}
return EnsureToolResultDefaults(result, args)
}
func toContextToolsAddPayload(payload contextToolsAddResult) toolcontextresult.ContextToolsAddPayload {
return toolcontextresult.ContextToolsAddPayload{
Tool: payload.Tool,
Success: payload.Success,
Action: payload.Action,
Domain: payload.Domain,
Packs: append([]string(nil), payload.Packs...),
Mode: payload.Mode,
Message: payload.Message,
Error: payload.Error,
ErrorCode: payload.ErrorCode,
}
}
func toContextToolsRemovePayload(payload contextToolsRemoveResult) toolcontextresult.ContextToolsRemovePayload {
return toolcontextresult.ContextToolsRemovePayload{
Tool: payload.Tool,
Success: payload.Success,
Action: payload.Action,
Domain: payload.Domain,
Packs: append([]string(nil), payload.Packs...),
All: payload.All,
Message: payload.Message,
Error: payload.Error,
ErrorCode: payload.ErrorCode,
}
}
func validateContextPacks(domain string, packs []string, forRemove bool) ([]string, string, string) {
normalizedDomain := NormalizeToolDomain(domain)
if normalizedDomain == "" {
return nil, "invalid_domain", "参数非法domain 非法"
}
if len(packs) == 0 {
return nil, "", ""
}
if normalizedDomain == ToolDomainTaskClass {
return nil, "unsupported_packs_for_domain", "参数非法taskclass 暂不支持 packs"
}
normalized := make([]string, 0, len(packs))
seen := make(map[string]struct{}, len(packs))
for _, raw := range packs {
trimmed := strings.TrimSpace(raw)
if trimmed == "" {
continue
}
pack := NormalizeToolPack(normalizedDomain, trimmed)
if pack == "" {
return nil, "invalid_pack", "参数非法:存在不支持的 pack"
}
if IsFixedToolPack(normalizedDomain, pack) {
if forRemove {
return nil, "fixed_pack_forbidden", "参数非法core 为固定包,不允许 remove"
}
return nil, "fixed_pack_forbidden", "参数非法core 为固定包,不允许 add"
}
if _, exists := seen[pack]; exists {
continue
}
seen[pack] = struct{}{}
normalized = append(normalized, pack)
}
if len(normalized) == 0 {
return nil, "invalid_pack", "参数非法packs 为空或无效"
}
return normalized, "", ""
}
func readContextToolString(raw any) string {
text, _ := raw.(string)
return strings.TrimSpace(text)
}
func readContextToolStringSlice(raw any) []string {
switch typed := raw.(type) {
case []string:
out := make([]string, 0, len(typed))
for _, item := range typed {
text := strings.TrimSpace(item)
if text == "" {
continue
}
out = append(out, text)
}
return out
case []any:
out := make([]string, 0, len(typed))
for _, item := range typed {
text, ok := item.(string)
if !ok {
continue
}
text = strings.TrimSpace(text)
if text == "" {
continue
}
out = append(out, text)
}
return out
case string:
text := strings.TrimSpace(typed)
if text == "" {
return nil
}
parts := strings.Split(text, ",")
out := make([]string, 0, len(parts))
for _, part := range parts {
part = strings.TrimSpace(part)
if part == "" {
continue
}
out = append(out, part)
}
return out
default:
return nil
}
}
func readContextToolBool(raw any) bool {
switch v := raw.(type) {
case bool:
return v
case string:
value := strings.ToLower(strings.TrimSpace(v))
return value == "1" || value == "true" || value == "yes"
case float64:
return v != 0
case float32:
return v != 0
case int:
return v != 0
case int8:
return v != 0
case int16:
return v != 0
case int32:
return v != 0
case int64:
return v != 0
default:
return false
}
}
func marshalContextToolsAddResult(result contextToolsAddResult) string {
raw, err := json.Marshal(result)
if err != nil {
return `{"tool":"context_tools_add","success":false,"action":"reject","error":"result encode failed","error_code":"encode_failed"}`
}
return string(raw)
}
func marshalContextToolsRemoveResult(result contextToolsRemoveResult) string {
raw, err := json.Marshal(result)
if err != nil {
return `{"tool":"context_tools_remove","success":false,"action":"reject","error":"result encode failed","error_code":"encode_failed"}`
}
return string(raw)
}

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View File

@@ -0,0 +1,431 @@
package agenttools
import (
"fmt"
"sort"
"strings"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/schedule"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/tools/web"
ragservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/rag"
)
// ToolHandler 约定所有工具的统一执行签名。
//
// 职责边界:
// 1. 负责消费当前 ScheduleState 与模型传入参数;
// 2. 返回 ToolExecutionResult供 execute 节点写回 observation 与结构化事件;
// 3. 不负责 confirm、上下文注入、轮次控制这些由上层节点处理。
type ToolHandler func(state *schedule.ScheduleState, args map[string]any) ToolExecutionResult
// ToolSchemaEntry 描述注入给模型的工具快照。
type ToolSchemaEntry struct {
Name string
Desc string
SchemaText string
}
// DefaultRegistryDeps 描述默认注册表需要的外部依赖。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只承载工具层需要的依赖注入,不承载业务状态;
// 2. 某些依赖即便暂未使用也允许保留,避免业务层重新到处 new
// 3. 具体依赖缺失时由对应工具自行返回结构化失败结果。
type DefaultRegistryDeps struct {
RAGRuntime ragservice.Runtime
// WebSearchProvider 为 nil 时web_search / web_fetch 仍会注册,
// 但 handler 会返回“暂未启用”的只读 observation不阻断主流程。
WebSearchProvider web.SearchProvider
// TaskClassWriteDeps 供 upsert_task_class 调用持久化层。
TaskClassWriteDeps TaskClassWriteDeps
}
// ToolRegistry 管理工具注册、过滤与执行。
type ToolRegistry struct {
handlers map[string]ToolHandler
schemas []ToolSchemaEntry
deps DefaultRegistryDeps
}
// temporaryDisabledTools 描述“已注册但当前阶段临时禁用”的工具。
//
// 设计说明:
// 1. 这些工具仍保留定义,避免 prompt / 旧链路 / 历史日志里出现悬空名字;
// 2. execute 会在调用前统一阻断,并向模型返回纠错提示;
// 3. ToolNames / Schemas 也会默认隐藏它们,避免继续污染 msg0。
var temporaryDisabledTools = map[string]bool{}
// IsTemporarilyDisabledTool 判断工具是否在当前阶段被临时禁用。
func IsTemporarilyDisabledTool(name string) bool {
return temporaryDisabledTools[strings.TrimSpace(name)]
}
// NewToolRegistry 创建空注册表。
func NewToolRegistry() *ToolRegistry {
return NewToolRegistryWithDeps(DefaultRegistryDeps{})
}
// NewToolRegistryWithDeps 创建带依赖的空注册表。
func NewToolRegistryWithDeps(deps DefaultRegistryDeps) *ToolRegistry {
return &ToolRegistry{
handlers: make(map[string]ToolHandler),
schemas: make([]ToolSchemaEntry, 0),
deps: deps,
}
}
// Register 注册一个工具及其 schema。
func (r *ToolRegistry) Register(name, desc, schemaText string, handler ToolHandler) {
r.handlers[name] = handler
r.schemas = append(r.schemas, ToolSchemaEntry{
Name: name,
Desc: desc,
SchemaText: schemaText,
})
}
// Execute 执行指定工具。
//
// 职责边界:
// 1. 这里只负责找到 handler 并调用;
// 2. 工具临时禁用时直接返回 blocked 结构化结果,不进入 handler
// 3. 参数 schema 级纠错仍由 handler 内处理。
func (r *ToolRegistry) Execute(state *schedule.ScheduleState, toolName string, args map[string]any) ToolExecutionResult {
if r.IsToolTemporarilyDisabled(toolName) {
observation := fmt.Sprintf("工具 %q 当前阶段已临时禁用,请优先使用 analyze_health、move、swap 等当前主链工具。", strings.TrimSpace(toolName))
return BlockedResult(toolName, args, observation, "tool_temporarily_disabled", observation)
}
handler, ok := r.handlers[toolName]
if !ok {
observation := fmt.Sprintf("工具调用失败:未知工具 %q。可用工具%s", toolName, strings.Join(r.ToolNames(), "、"))
result := LegacyResult(toolName, args, observation)
result.Status = ToolStatusFailed
result.Success = false
result.ErrorCode = "unknown_tool"
result.ErrorMessage = observation
return EnsureToolResultDefaults(result, args)
}
return EnsureToolResultDefaults(handler(state, args), args)
}
// HasTool 判断工具是否已注册且当前可见。
func (r *ToolRegistry) HasTool(name string) bool {
if r.IsToolTemporarilyDisabled(name) {
return false
}
_, ok := r.handlers[name]
return ok
}
// IsToolTemporarilyDisabled 判断工具是否处于“已注册但暂不允许调用”状态。
func (r *ToolRegistry) IsToolTemporarilyDisabled(name string) bool {
return IsTemporarilyDisabledTool(name)
}
// ToolNames 返回当前可暴露给模型的工具名。
func (r *ToolRegistry) ToolNames() []string {
names := make([]string, 0, len(r.schemas))
for _, item := range r.schemas {
if r.IsToolTemporarilyDisabled(item.Name) {
continue
}
names = append(names, item.Name)
}
return names
}
// Schemas 返回当前可暴露给模型的 schema 快照。
func (r *ToolRegistry) Schemas() []ToolSchemaEntry {
result := make([]ToolSchemaEntry, 0, len(r.schemas))
for _, item := range r.schemas {
if r.IsToolTemporarilyDisabled(item.Name) {
continue
}
result = append(result, item)
}
return result
}
// SchemasForActiveDomain 返回某业务域当前真正可见的工具 schema。
//
// 职责边界:
// 1. context_tools_add/remove 始终保留,用于动态区协议;
// 2. 仅当工具域已激活时,才暴露该域下可见工具;
// 3. schedule 域支持按 pack 过滤taskclass 目前只有 core。
func (r *ToolRegistry) SchemasForActiveDomain(activeDomain string, activePacks []string) []ToolSchemaEntry {
normalizedDomain := NormalizeToolDomain(activeDomain)
effectivePacks := ResolveEffectiveToolPacks(normalizedDomain, activePacks)
effectivePackSet := make(map[string]struct{}, len(effectivePacks))
for _, pack := range effectivePacks {
effectivePackSet[pack] = struct{}{}
}
selected := make([]ToolSchemaEntry, 0, len(r.schemas))
for _, item := range r.schemas {
name := strings.TrimSpace(item.Name)
if r.IsToolTemporarilyDisabled(name) {
continue
}
if IsContextManagementTool(name) {
selected = append(selected, item)
continue
}
if normalizedDomain == "" {
continue
}
domain, pack, ok := ResolveToolDomainPack(name)
if !ok {
// 兼容历史未建档工具:仅在 schedule 域下继续暴露,避免突然失联。
if normalizedDomain == ToolDomainSchedule {
selected = append(selected, item)
}
continue
}
if domain != normalizedDomain {
continue
}
if IsFixedToolPack(domain, pack) {
selected = append(selected, item)
continue
}
if _, exists := effectivePackSet[pack]; exists {
selected = append(selected, item)
}
}
result := make([]ToolSchemaEntry, len(selected))
copy(result, selected)
return result
}
// IsToolVisibleInDomain 判断某工具在当前动态区下是否应对模型可见。
func (r *ToolRegistry) IsToolVisibleInDomain(activeDomain string, activePacks []string, toolName string) bool {
name := strings.TrimSpace(toolName)
if name == "" {
return false
}
for _, item := range r.SchemasForActiveDomain(activeDomain, activePacks) {
if strings.TrimSpace(item.Name) == name {
return true
}
}
return false
}
// IsWriteTool 判断工具是否属于写工具。
func (r *ToolRegistry) IsWriteTool(name string) bool {
return writeTools[strings.TrimSpace(name)]
}
// IsScheduleMutationTool 判断工具是否会真实修改 ScheduleState 中的日程布局。
// upsert_task_class 会写库,但不修改当前日程预览,因此不计入此集合。
func (r *ToolRegistry) IsScheduleMutationTool(name string) bool {
return scheduleMutationTools[strings.TrimSpace(name)]
}
// RequiresScheduleState 判断工具是否依赖 ScheduleState。
func (r *ToolRegistry) RequiresScheduleState(name string) bool {
return !scheduleFreeTools[strings.TrimSpace(name)]
}
var writeTools = map[string]bool{
"place": true,
"move": true,
"swap": true,
"batch_move": true,
"queue_apply_head_move": true,
"unplace": true,
"upsert_task_class": true,
}
var scheduleMutationTools = map[string]bool{
"place": true,
"move": true,
"swap": true,
"batch_move": true,
"queue_apply_head_move": true,
"unplace": true,
}
// scheduleFreeTools 描述“即使没有 ScheduleState 也能安全执行”的工具。
var scheduleFreeTools = map[string]bool{
"web_search": true,
"web_fetch": true,
"upsert_task_class": true,
ToolNameContextToolsAdd: true,
ToolNameContextToolsRemove: true,
}
// NewDefaultRegistry 创建默认注册表。
func NewDefaultRegistry() *ToolRegistry {
return NewDefaultRegistryWithDeps(DefaultRegistryDeps{})
}
// NewDefaultRegistryWithDeps 创建带依赖的默认注册表。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先注册上下文管理工具,保证动态区协议随时可用;
// 2. 再注册 schedule 域的读、诊断、写工具;
// 3. 最后注册 taskclass 与 web 工具,并统一按 name 排序,保证 prompt 输出稳定。
func NewDefaultRegistryWithDeps(deps DefaultRegistryDeps) *ToolRegistry {
r := NewToolRegistryWithDeps(deps)
registerContextTools(r)
registerScheduleReadTools(r)
registerScheduleAnalyzeTools(r)
registerScheduleMutationTools(r)
registerTaskClassTools(r, deps)
registerWebTools(r, deps)
sort.Slice(r.schemas, func(i, j int) bool {
return r.schemas[i].Name < r.schemas[j].Name
})
return r
}
func registerContextTools(r *ToolRegistry) {
r.Register(
ToolNameContextToolsAdd,
"激活指定工具域,并可附带 schedule 二级包 packs。core 固定注入。",
`{"name":"context_tools_add","parameters":{"domain":{"type":"string","required":true,"enum":["schedule","taskclass"]},"packs":{"type":"array","items":{"type":"string","enum":["mutation","analyze","detail_read","deep_analyze","queue","web"]}},"mode":{"type":"string","enum":["replace","merge"]}}}`,
NewContextToolsAddHandler(),
)
r.Register(
ToolNameContextToolsRemove,
"移除指定工具域、指定二级包或清空全部业务工具域all=true。core 固定包不支持 remove。",
`{"name":"context_tools_remove","parameters":{"domain":{"type":"string","enum":["schedule","taskclass","all"]},"packs":{"type":"array","items":{"type":"string","enum":["mutation","analyze","detail_read","deep_analyze","queue","web"]}},"all":{"type":"bool"}}}`,
NewContextToolsRemoveHandler(),
)
}
func registerScheduleReadTools(r *ToolRegistry) {
r.Register(
"get_overview",
"获取当前窗口总览:保留课程占位统计,展开任务清单。",
`{"name":"get_overview","parameters":{}}`,
NewGetOverviewToolHandler(),
)
r.Register(
"query_range",
"查看某天或某时段的占用详情。day 必填slot_start/slot_end 选填。",
`{"name":"query_range","parameters":{"day":{"type":"int","required":true},"slot_start":{"type":"int"},"slot_end":{"type":"int"}}}`,
NewQueryRangeToolHandler(),
)
r.Register(
"query_available_slots",
"查询候选空位池,适合 move 前筛落点。",
`{"name":"query_available_slots","parameters":{"span":{"type":"int"},"duration":{"type":"int"},"limit":{"type":"int"},"allow_embed":{"type":"bool"},"day":{"type":"int"},"day_start":{"type":"int"},"day_end":{"type":"int"},"day_scope":{"type":"string","enum":["all","workday","weekend"]},"day_of_week":{"type":"array","items":{"type":"int"}},"week":{"type":"int"},"week_filter":{"type":"array","items":{"type":"int"}},"week_from":{"type":"int"},"week_to":{"type":"int"},"slot_type":{"type":"string"},"slot_types":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"exclude_sections":{"type":"array","items":{"type":"int"}},"after_section":{"type":"int"},"before_section":{"type":"int"},"section_from":{"type":"int"},"section_to":{"type":"int"}}}`,
NewQueryAvailableSlotsToolHandler(),
)
r.Register(
"query_target_tasks",
"查询候选任务集合,可按 status/week/day/task_id/category 筛选;支持 enqueue。",
`{"name":"query_target_tasks","parameters":{"status":{"type":"string","enum":["all","existing","suggested","pending"]},"category":{"type":"string"},"limit":{"type":"int"},"day_scope":{"type":"string","enum":["all","workday","weekend"]},"day":{"type":"int"},"day_start":{"type":"int"},"day_end":{"type":"int"},"day_of_week":{"type":"array","items":{"type":"int"}},"week":{"type":"int"},"week_filter":{"type":"array","items":{"type":"int"}},"week_from":{"type":"int"},"week_to":{"type":"int"},"task_ids":{"type":"array","items":{"type":"int"}},"task_id":{"type":"int"},"task_item_ids":{"type":"array","items":{"type":"int"}},"task_item_id":{"type":"int"},"enqueue":{"type":"bool"},"reset_queue":{"type":"bool"}}}`,
NewQueryTargetTasksToolHandler(),
)
r.Register(
"queue_pop_head",
"弹出并返回当前队首任务;若已有 current 则复用。",
`{"name":"queue_pop_head","parameters":{}}`,
NewQueuePopHeadToolHandler(),
)
r.Register(
"queue_status",
"查看当前队列状态pending/current/completed/skipped。",
`{"name":"queue_status","parameters":{}}`,
NewQueueStatusToolHandler(),
)
r.Register(
"get_task_info",
"查看单个任务详情,包括类别、状态与落位。",
`{"name":"get_task_info","parameters":{"task_id":{"type":"int","required":true}}}`,
NewGetTaskInfoToolHandler(),
)
}
func registerScheduleAnalyzeTools(r *ToolRegistry) {
r.Register(
"analyze_rhythm",
"分析学习节奏与切换情况。",
`{"name":"analyze_rhythm","parameters":{"category":{"type":"string"},"include_pending":{"type":"bool"},"detail":{"type":"string","enum":["summary","full"]},"hard_categories":{"type":"array","items":{"type":"string"}}}}`,
NewAnalyzeRhythmToolHandler(),
)
r.Register(
"analyze_health",
"主动优化裁判入口:聚焦 rhythm/semantic_profile/tightness判断当前是否还值得继续优化并给出候选。",
`{"name":"analyze_health","parameters":{"detail":{"type":"string","enum":["summary","full"]},"dimensions":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"threshold":{"type":"string","enum":["strict","normal","relaxed"]}}}`,
NewAnalyzeHealthToolHandler(),
)
}
func registerScheduleMutationTools(r *ToolRegistry) {
r.Register(
"place",
"将一个待安排任务预排到指定位置。task_id/day/slot_start 必填。",
`{"name":"place","parameters":{"task_id":{"type":"int","required":true},"day":{"type":"int","required":true},"slot_start":{"type":"int","required":true}}}`,
NewPlaceToolHandler(),
)
r.Register(
"move",
"将一个已预排任务(仅 suggested移动到新位置。task_id/new_day/new_slot_start 必填。",
`{"name":"move","parameters":{"task_id":{"type":"int","required":true},"new_day":{"type":"int","required":true},"new_slot_start":{"type":"int","required":true}}}`,
NewMoveToolHandler(),
)
r.Register(
"swap",
"交换两个已落位任务的位置。task_a/task_b 必填,且两任务时长必须一致。",
`{"name":"swap","parameters":{"task_a":{"type":"int","required":true},"task_b":{"type":"int","required":true}}}`,
NewSwapToolHandler(),
)
r.Register(
"batch_move",
"原子性批量移动多个任务。moves 必填。",
`{"name":"batch_move","parameters":{"moves":{"type":"array","required":true,"items":{"task_id":"int","new_day":"int","new_slot_start":"int"}}}}`,
NewBatchMoveToolHandler(),
)
r.Register(
"queue_apply_head_move",
"将当前队首任务移动到指定位置并自动出队。new_day/new_slot_start 必填。",
`{"name":"queue_apply_head_move","parameters":{"new_day":{"type":"int","required":true},"new_slot_start":{"type":"int","required":true}}}`,
NewQueueApplyHeadMoveToolHandler(),
)
r.Register(
"queue_skip_head",
"跳过当前队首任务,将其标记为 skipped。",
`{"name":"queue_skip_head","parameters":{"reason":{"type":"string"}}}`,
NewQueueSkipHeadToolHandler(),
)
r.Register(
"unplace",
"将一个已落位任务移除恢复为待安排状态。task_id 必填。",
`{"name":"unplace","parameters":{"task_id":{"type":"int","required":true}}}`,
NewUnplaceToolHandler(),
)
}
func registerTaskClassTools(r *ToolRegistry, deps DefaultRegistryDeps) {
r.Register(
"upsert_task_class",
"创建或更新任务类(统一写入口,必须 confirm。auto 模式下 start_date/end_date 必须在 task_class 顶层字段。",
`{"name":"upsert_task_class","parameters":{"id":{"type":"int"},"task_class":{"type":"object","required":true},"items":{"type":"array","items":{"type":"object"}},"source":{"type":"string"}}}`,
NewTaskClassUpsertToolHandler(deps.TaskClassWriteDeps),
)
}
func registerWebTools(r *ToolRegistry, deps DefaultRegistryDeps) {
r.Register(
"web_search",
"Web 搜索:根据 query 返回结构化检索结果。query 必填。",
`{"name":"web_search","parameters":{"query":{"type":"string","required":true},"top_k":{"type":"int"},"domain_allow":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"recency_days":{"type":"int"}}}`,
NewWebSearchToolHandler(deps.WebSearchProvider),
)
r.Register(
"web_fetch",
"抓取指定 URL 的正文内容并做最小清洗。url 必填。",
`{"name":"web_fetch","parameters":{"url":{"type":"string","required":true},"max_chars":{"type":"int"}}}`,
NewWebFetchToolHandler(web.NewFetcher()),
)
}

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package schedule
import "strings"
// buildAnalyzeHealthDecisionV2 生成 analyze_health 在主动优化场景下的最终裁决。
//
// 职责边界:
// 1. 先尊重 base 层的判断:只有 base 明确允许继续优化时,才进入候选枚举。
// 2. 候选只来自后端已经验证合法、并且复诊后确实变好的 move/swap 方案。
// 3. 若没有真正改善的候选,则明确返回 close避免把 LLM 推回开放式全窗搜索。
func buildAnalyzeHealthDecisionV2(
state *ScheduleState,
snapshot analyzeHealthSnapshot,
) analyzeHealthDecision {
base := buildAnalyzeHealthDecisionBase(state, snapshot)
decision := analyzeHealthDecision{
ShouldContinueOptimize: base.ShouldContinueOptimize,
PrimaryProblem: base.PrimaryProblem,
ProblemScope: base.ProblemScope,
IsForcedImperfection: base.IsForcedImperfection,
RecommendedOperation: base.RecommendedOperation,
ImprovementSignal: buildHealthImprovementSignal(
snapshot.Rhythm,
snapshot.Tightness,
base.ProblemScope,
base.RecommendedOperation,
snapshot.Profile,
snapshot.Feasibility,
),
}
if !shouldEnterHealthCandidateLoop(base) {
decision.Candidates = []analyzeHealthCandidate{
buildHealthCloseCandidate("保持当前安排并收口:当前不需要再进入主动优化候选。", snapshot, base),
}
decision.ShouldContinueOptimize = false
return decision
}
bestScan, ok := findBestHealthProblemScanResult(state, snapshot)
if !ok || bestScan.Problem.Kind != healthProblemHeavyAdjacent || bestScan.Problem.Pair == nil {
decision.Candidates = []analyzeHealthCandidate{
buildHealthCloseCandidate("保持当前安排并收口:当前没有值得继续处理的局部认知问题。", snapshot, base),
}
decision.ShouldContinueOptimize = false
decision.PrimaryProblem = "当前没有发现值得继续处理的局部认知问题"
decision.ProblemScope = nil
decision.RecommendedOperation = "close"
if snapshot.Tightness.TightnessLevel == "locked" || snapshot.Tightness.TightnessLevel == "tight" {
decision.IsForcedImperfection = true
}
decision.ImprovementSignal = buildHealthImprovementSignal(
snapshot.Rhythm,
snapshot.Tightness,
decision.ProblemScope,
decision.RecommendedOperation,
snapshot.Profile,
snapshot.Feasibility,
)
return decision
}
decision.PrimaryProblem = bestScan.Problem.Summary
decision.ProblemScope = bestScan.Problem.Scope
decision.Candidates = append(decision.Candidates, bestScan.Candidates...)
decision.Candidates = append(decision.Candidates,
buildHealthCloseCandidate("如果不想继续挪动,也可以保持当前安排并直接收口。", snapshot, base),
)
decision.ShouldContinueOptimize = true
decision.RecommendedOperation = strings.TrimSpace(bestScan.Candidates[0].Tool)
decision.ImprovementSignal = buildHealthImprovementSignal(
snapshot.Rhythm,
snapshot.Tightness,
decision.ProblemScope,
decision.RecommendedOperation,
snapshot.Profile,
snapshot.Feasibility,
)
return decision
}
// findBestHealthProblemScanResult 每轮重扫所有 heavy_adjacent 天,并选出当前收益最高的一天。
//
// 步骤化说明:
// 1. 先收集所有仍需关注的 heavy_adjacent 天;这里只扫描问题天,不改候选类型。
// 2. 再对每一天复用现有单天候选试算逻辑,保持“合法且复诊后确实变好”这一过滤语义不变。
// 3. 最后只返回收益最高且达到最小阈值的一天;最终 decision.candidates 仍只来自这一天天然候选集。
func findBestHealthProblemScanResult(
state *ScheduleState,
snapshot analyzeHealthSnapshot,
) (analyzeHealthProblemScanResult, bool) {
problems := collectRepairableHeavyAdjacentProblems(state, snapshot)
if len(problems) == 0 {
return analyzeHealthProblemScanResult{}, false
}
results := make([]analyzeHealthProblemScanResult, 0, len(problems))
for _, problem := range problems {
scan, ok := buildHealthProblemScanResult(state, snapshot, problem)
if !ok {
continue
}
results = append(results, scan)
}
return selectBestHealthProblemScanResult(results)
}
// shouldEnterHealthCandidateLoop 判断本轮是否应进入“候选式主动优化”。
//
// 说明:
// 1. 只有 base 已判定“值得继续优化”时才放行。
// 2. 当前主动优化闭环只接受 move / swap 两类操作,其它动作不进入候选生成。
// 3. 这样可以挡住 “ask_user / close / forced imperfection” 被后续枚举误覆盖的问题。
func shouldEnterHealthCandidateLoop(base analyzeHealthDecisionBase) bool {
if !base.ShouldContinueOptimize {
return false
}
switch strings.TrimSpace(base.RecommendedOperation) {
case "move", "swap":
return true
default:
return false
}
}

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