feat: 第一张真实 Eino 图 + 偏好记忆（让模型知道是我）
dispatcher 不再手搓 pool.Stream，改用编译好的 Eino 图驱动；接入用户常驻画像，
推理前召回并注入 system prompt，实现个性化（架构'心脏'首次真跳）。
Eino 图(dispatcher/internal/eino): START→recall→prompt→model→END + 全局 State
- recall(Lambda): 取 Meta[user_id] → 调 MCP memory_get → ProcessState 写画像
- prompt(ChatTemplate): {profile} 注入 system，{query} 作 user
- model: poolModel 适配 LLM Pool 为 model.BaseChatModel(Generate+Stream, schema.Pipe)
- 写回: 流排空后异步 memorize（流式节点走 OnEndWithStreamOutput 非 OnEndFn）
记忆存储(mcp-go owns): GORM Profile→sundynix_user_profile(复合主键, AutoMigrate,
遵守前缀约定), 新工具 memory_get/memory_upsert, 连不上降级
Gateway: SubmitTask 注入 Meta[user_id](X-User-ID 头), PUT /api/v1/memory→memory_upsert
shared: contract.MetaUserID; llm.Pool 拆出 StreamText
验证: 4 模块 build✓ + 3 e2e PASS; live 跑通——PUT 偏好落 sundynix_user_profile,
带 X-User-ID 提交→Eino recall 召回→注入→SSE 流出含画像的个性化回答, writeback 触发
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Blizzard
@@ -0,0 +1,72 @@
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package eino
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import (
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"context"
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"github.com/cloudwego/eino/components/prompt"
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"github.com/cloudwego/eino/compose"
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"github.com/cloudwego/eino/schema"
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"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/llm"
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"github.com/sundynix/sundynix-shared/contract"
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)
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// memoryFetcher 召回某用户与本次输入相关的偏好记忆（经 MCP memory_get 工具）。
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type memoryFetcher func(ctx context.Context, userID, query string) string
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// buildGraph 编译这套"记忆增强"图：
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//
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// START → recall(召回画像→写State) → prompt(注入system) → model(流式) → END
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//
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// 返回可流式执行的 Runnable。
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func buildGraph(ctx context.Context, pool *llm.Pool, fetch memoryFetcher) (compose.Runnable[*contract.Task, *schema.Message], error) {
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g := compose.NewGraph[*contract.Task, *schema.Message](
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compose.WithGenLocalState(func(context.Context) *AgentState { return &AgentState{} }),
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)
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// 1) recall：取 user_id → memory_get 召回画像 → 写入 State，并输出模板变量。
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if err := g.AddLambdaNode("recall", compose.InvokableLambda(
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func(ctx context.Context, t *contract.Task) (map[string]any, error) {
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uid, _ := t.Meta[contract.MetaUserID].(string)
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profile := fetch(ctx, uid, string(t.Graph))
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_ = compose.ProcessState(ctx, func(_ context.Context, s *AgentState) error {
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s.UserID, s.Profile, s.Input = uid, profile, string(t.Graph)
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return nil
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})
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if profile == "" {
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profile = "（暂无该用户的偏好记忆）"
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}
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return map[string]any{"profile": profile, "query": string(t.Graph)}, nil
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})); err != nil {
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return nil, err
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}
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// 2) prompt：把画像注入 system message，用户输入作为 user message。
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tpl := prompt.FromMessages(schema.FString,
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schema.SystemMessage("你在与特定用户对话。关于该用户的已知信息：\n{profile}\n请据此个性化作答并保持其偏好。"),
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schema.UserMessage("{query}"),
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)
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if err := g.AddChatTemplateNode("prompt", tpl); err != nil {
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return nil, err
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}
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// 3) model：LLM Pool 适配为 ChatModel 节点，流式产出。
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if err := g.AddChatModelNode("model", newPoolModel(pool)); err != nil {
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return nil, err
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}
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if err := g.AddEdge(compose.START, "recall"); err != nil {
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return nil, err
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}
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if err := g.AddEdge("recall", "prompt"); err != nil {
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return nil, err
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}
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if err := g.AddEdge("prompt", "model"); err != nil {
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return nil, err
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}
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if err := g.AddEdge("model", compose.END); err != nil {
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return nil, err
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}
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return g.Compile(ctx)
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}
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@@ -0,0 +1,70 @@
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package eino
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import (
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"context"
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"strings"
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"github.com/cloudwego/eino/components/model"
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"github.com/cloudwego/eino/schema"
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"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/llm"
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)
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// poolModel 把 LLM Pool 适配成 Eino 的 model.BaseChatModel，
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// 让 LLM Pool 能作为图中的 ChatModel 节点参与编排与流式。
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// 真实接入 vLLM/Ollama 后，这里替换为后端的 Generate/Stream 即可。
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type poolModel struct{ pool *llm.Pool }
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func newPoolModel(p *llm.Pool) *poolModel { return &poolModel{pool: p} }
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var _ model.BaseChatModel = (*poolModel)(nil)
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// Generate 阻塞式生成（图被 Invoke 时用）。
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func (pm *poolModel) Generate(ctx context.Context, input []*schema.Message, _ ...model.Option) (*schema.Message, error) {
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var sb strings.Builder
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if err := pm.pool.StreamText(ctx, replyFor(input), func(tok []byte) { sb.Write(tok) }); err != nil {
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return nil, err
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}
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return schema.AssistantMessage(sb.String(), nil), nil
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}
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// Stream 流式生成（图被 Stream 时用）：把回复按 token 推进 pipe。
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func (pm *poolModel) Stream(ctx context.Context, input []*schema.Message, _ ...model.Option) (*schema.StreamReader[*schema.Message], error) {
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sr, sw := schema.Pipe[*schema.Message](32)
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text := replyFor(input)
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go func() {
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defer sw.Close()
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if err := pm.pool.StreamText(ctx, text, func(tok []byte) {
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sw.Send(schema.AssistantMessage(string(tok), nil), nil)
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}); err != nil {
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sw.Send(nil, err)
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}
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}()
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return sr, nil
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}
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// replyFor 是占位"模型"：从消息中取出注入的画像与用户输入，
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// 生成一段能体现"记忆已注入"的确定性回复（证明 recall→prompt 链路真的把画像喂进来了）。
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// 真实模型不需要本函数。
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func replyFor(msgs []*schema.Message) string {
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var profile, user string
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for _, m := range msgs {
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switch m.Role {
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case schema.System:
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profile = m.Content
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case schema.User:
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user = m.Content
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}
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}
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return "【已注入用户画像】" + condense(profile, 80) +
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" ｜ 据此为你个性化作答：已编排执行该 Agent 图（输入「" + condense(user, 30) + "」）。"
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}
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func condense(s string, max int) string {
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s = strings.TrimSpace(strings.ReplaceAll(s, "\n", " "))
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r := []rune(s)
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if len(r) > max {
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return string(r[:max]) + "…"
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}
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return s
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}
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@@ -3,9 +3,14 @@ package eino
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import (
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"context"
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"errors"
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"io"
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"log"
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"time"
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||||
"github.com/cloudwego/eino/compose"
|
||||
"github.com/cloudwego/eino/schema"
|
||||
|
||||
"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/harness"
|
||||
"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/llm"
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"github.com/sundynix/sundynix-shared/contract"
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||||
@@ -25,77 +30,105 @@ type ToolCaller interface {
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// 工具调用超时；超时即降级（不带工具上下文继续推理）。
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const toolCallTimeout = 3 * time.Second
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// Orchestrator 将 DSL 图编译为 Eino Graph 并驱动执行。
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// Orchestrator 把 DSL 任务交给编译好的 Eino 图执行（记忆召回 → 注入 → 流式）。
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type Orchestrator struct {
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pool *llm.Pool
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breaker *harness.CircuitBreaker
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sink TokenSink
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tools ToolCaller
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run compose.Runnable[*contract.Task, *schema.Message]
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}
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func NewOrchestrator(pool *llm.Pool, breaker *harness.CircuitBreaker, sink TokenSink, tools ToolCaller) *Orchestrator {
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return &Orchestrator{pool: pool, breaker: breaker, sink: sink, tools: tools}
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// NewOrchestrator 构建并编译记忆增强图。
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func NewOrchestrator(pool *llm.Pool, breaker *harness.CircuitBreaker, sink TokenSink, tools ToolCaller) (*Orchestrator, error) {
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o := &Orchestrator{breaker: breaker, sink: sink, tools: tools}
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run, err := buildGraph(context.Background(), pool, o.fetchMemory)
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if err != nil {
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return nil, err
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}
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o.run = run
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return o, nil
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}
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// Handle 消费一个任务：编译图 → 流式推理 → 经 sink 把 Token 回流到 sundynix.streams.<id>。
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// Handle 消费一个任务：执行 Eino 图，把 Token 流回流到 sundynix.streams.<id>。
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func (o *Orchestrator) Handle(ctx context.Context, t *contract.Task) error {
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if !o.breaker.Allow() {
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log.Printf("[eino] circuit open, drop task %s", t.ID)
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return nil
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}
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log.Printf("[eino] task %s received (graph=%d bytes), streaming tokens...", t.ID, len(t.Graph))
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log.Printf("[eino] task %s received (graph=%d bytes), running graph...", t.ID, len(t.Graph))
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// TODO: compose.NewGraph(...) 编译 DSL；此处 prompt 占位为图原文。
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prompt := string(t.Graph)
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// 工具节点：经 NATS 调用第 5 层 MCP（sundynix.tools.go.*）。
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// 这里以 wiki_search 演示完整调用链路；真实 Eino 图会按 DSL 节点择机调用。
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if ctxNote := o.retrieveContext(ctx, t); ctxNote != "" {
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prompt = ctxNote + "\n" + prompt
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stream, err := o.run.Stream(ctx, t)
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||||
if err != nil {
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log.Printf("[eino] task %s graph error: %v", t.ID, err)
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_ = o.sink.CompleteStream(t.ID)
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o.breaker.Report(false)
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return err
|
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}
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defer stream.Close()
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n := 0
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err := o.pool.Stream(ctx, prompt, func(tok []byte) {
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||||
if perr := o.sink.PublishToken(t.ID, tok); perr != nil {
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for {
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chunk, rerr := stream.Recv()
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||||
if errors.Is(rerr, io.EOF) {
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||||
break
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||||
}
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||||
if rerr != nil {
|
||||
log.Printf("[eino] task %s stream recv error: %v", t.ID, rerr)
|
||||
break
|
||||
}
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if chunk == nil || chunk.Content == "" {
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||||
continue
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||||
}
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||||
if perr := o.sink.PublishToken(t.ID, []byte(chunk.Content)); perr != nil {
|
||||
log.Printf("[eino] publish token failed: %v", perr)
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||||
return
|
||||
break
|
||||
}
|
||||
n++
|
||||
})
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if err != nil {
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||||
log.Printf("[eino] task %s stream error: %v", t.ID, err)
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}
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if cerr := o.sink.CompleteStream(t.ID); cerr != nil {
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log.Printf("[eino] complete stream failed: %v", cerr)
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}
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log.Printf("[eino] task %s done, %d tokens streamed", t.ID, n)
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o.breaker.Report(err == nil)
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return err
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o.breaker.Report(true)
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// 写回阶段：流已排空（= 模型生成结束），此处离开热路径、异步抽取记忆。
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// 注：流式节点用 OnEndWithStreamOutput 而非 OnEndFn，故不走回调而在此触发。
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go o.memorize(t)
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return nil
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}
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// retrieveContext 经 MCP wiki_search 工具拉取检索上下文。
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// 工具不可用/超时时返回空串，降级为无工具上下文推理（不阻断主流程）。
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func (o *Orchestrator) retrieveContext(ctx context.Context, t *contract.Task) string {
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if o.tools == nil {
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// fetchMemory 经 MCP memory_get 工具召回用户常驻画像。
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// 工具不可用/超时/无 user_id 时返回空串，降级为无记忆推理（不阻断主流程）。
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func (o *Orchestrator) fetchMemory(ctx context.Context, userID, _ string) string {
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||||
if o.tools == nil || userID == "" {
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return ""
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}
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cctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, toolCallTimeout)
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defer cancel()
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res, err := o.tools.CallTool(cctx, contract.ToolSubjectGo("wiki_search"), &contract.ToolCall{
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Tool: "wiki_search",
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TaskID: t.ID,
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||||
Args: map[string]any{"q": string(t.Graph)},
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||||
res, err := o.tools.CallTool(cctx, contract.ToolSubjectGo("memory_get"), &contract.ToolCall{
|
||||
Tool: "memory_get",
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||||
Args: map[string]any{"user_id": userID},
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})
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if err != nil {
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log.Printf("[eino] task %s wiki_search unavailable, degrade: %v", t.ID, err)
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log.Printf("[eino] memory_get unavailable for %s, degrade: %v", userID, err)
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return ""
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}
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if !res.OK {
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log.Printf("[eino] task %s wiki_search error: %s", t.ID, res.Error)
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log.Printf("[eino] memory_get error for %s: %s", userID, res.Error)
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return ""
|
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}
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log.Printf("[eino] task %s wiki_search ok: %s", t.ID, res.Content)
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log.Printf("[eino] memory_get ok for %s: %s", userID, res.Content)
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return res.Content
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}
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// memorize 写回阶段：从本轮对话抽取并更新偏好记忆。
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// 目前发占位日志；真实实现应跑抽取 LLM → 去重/更新 → memory_upsert（异步，离开热路径）。
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func (o *Orchestrator) memorize(t *contract.Task) {
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uid, _ := t.Meta[contract.MetaUserID].(string)
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if uid == "" {
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return
|
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}
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log.Printf("[eino] (writeback) task %s 完成，待抽取 user=%s 的新偏好记忆", t.ID, uid)
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// TODO: 发 sundynix.memory.extract 事件 → memory worker 抽取 → memory_upsert
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}
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@@ -0,0 +1,10 @@
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package eino
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// AgentState 是 Eino 图的全局状态，贯穿 recall→prompt→model 各节点。
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// 偏好记忆经 recall 节点写入，供模板注入与写回抽取使用。
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type AgentState struct {
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UserID string // 来自 Task.Meta["user_id"]
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Profile string // 召回到的常驻画像（always-on 偏好记忆）
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Input string // 本次输入（DSL 原文）
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Answer string // 累积输出，供写回阶段抽取新记忆
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}
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