sundynix/sundynix-agentix
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feat(dispatcher): 编排式多智能体接力 —— 上游 agent 产出沿图传给下游

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让画布上串联的多个 agent 真正协作完成一件事（如 检索→撰写→审查 出报告），
而非各自对原 query 重答：
- board 增 agentOut（各上游 agent 产出按序）；RunCtx 增 Upstream，buildMessages
  注入"前序协作 agent 的产出，请在此基础上继续"。
- runAgent / runReactAgent / runComposeConversation 三条路径统一：注入 b.agentOut
  作上下文，产出经 recordAgentOutput 入黑板（append agentOut + 设为当前成稿 answer，
  多 agent 时最后一个 agent 产出即最终成品）。

不需要 eino multiagent 组件——编排式协作由现有图引擎 + 上下文传递实现。
测试 TestAgentCollaborationPassesOutput：下游 agent 确见上游产出、成稿=下游产出；
make test-go 全绿。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-06-23 15:42:58 +08:00
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commit f238ae1455
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sundynix-dispatcher/internal/eino/agent_collab_test.go
+46
View File
@@ -0,0 +1,46 @@
package eino
import (
"context"
"strings"
"testing"
"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/harness"
"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/llm"
"github.com/sundynix/sundynix-shared/contract"
)
// TestAgentCollaborationPassesOutput 验证编排式多智能体接力：
// agent1 的产出注入 agent2 的上下文，agent2 基于它继续；最终成稿 = 下游 agent 的产出。
func TestAgentCollaborationPassesOutput(t *testing.T) {
graph := `{"version":"1","nodes":[
{"id":"a1","kind":"agent","config":{"system":"研究"}},
{"id":"a2","kind":"agent","config":{"system":"撰写"}}
],"edges":[{"source":"a1","target":"a2"}]}`
saw := false
ll := &fakeLLM{ready: true, stream: func(m []llm.ChatMessage) string {
var sys string
for _, x := range m {
if x.Role == "system" {
sys = x.Content
}
}
if strings.Contains(sys, "研究产出XYZ") { // agent1 的产出出现在 agent2 的 system → 接力成功
saw = true
return "最终报告：基于上游研究撰写"
}
return "研究产出XYZ"
}}
o := &Orchestrator{pool: ll, breaker: harness.NewCircuitBreaker(), sink: &fakeSink{}}
ans, err := o.runGraph(context.Background(), &contract.Task{ID: "tc", Graph: []byte(graph)}, &execTracer{})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if !saw {
t.Fatal("下游 agent 未看到上游 agent 的产出——协作没接力")
}
if !strings.Contains(ans, "最终报告") {
t.Fatalf("最终成稿应为下游 agent 产出，得 %q", ans)
}
}
sundynix-dispatcher/internal/eino/compile.go
+5
View File
@@ -19,6 +19,7 @@ type RunCtx struct {
Profile string // 召回的画像
History []*schema.Message // 短期历史
ToolOut []string // 工具/检索节点产出（含参考资料）
Upstream []string // 前序协作 agent 的产出（多 agent 接力时注入，让下游基于上游继续）
}
// chatTemplate 是会话消息模板：系统提示词 + 历史占位 + 用户输入。
@@ -43,6 +44,10 @@ func buildMessages(ctx context.Context, rc *RunCtx) ([]*schema.Message, error) {
sys.WriteString("\n\n以下是工具/检索得到的参考资料：\n")
sys.WriteString(strings.Join(rc.ToolOut, "\n---\n"))
}
if len(rc.Upstream) > 0 {
sys.WriteString("\n\n以下是前序协作 agent 的产出，请在此基础上继续完成你的部分（不要重头再来）：\n")
sys.WriteString(strings.Join(rc.Upstream, "\n---\n"))
}
return chatTemplate.Format(ctx, map[string]any{
"system": sys.String(),
"history": rc.History,
sundynix-dispatcher/internal/eino/compose_graph.go
+11 -7
View File
@@ -5,6 +5,7 @@ import (
"fmt"
"io"
"os"
"strings"
"time"
"github.com/cloudwego/eino/compose"
@@ -54,11 +55,12 @@ func (o *Orchestrator) runComposeConversation(ctx context.Context, taskID string
rc := &RunCtx{
UserID: b.uid, SessionID: b.sid,
System: firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
Query: b.query,
Profile: b.profile,
History: b.history,
ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
System: firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
Query: b.query,
Profile: b.profile,
History: b.history,
ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
Upstream: append([]string{}, b.agentOut...), // 前序协作 agent 产出 → 接力
}
msgs, _ := buildMessages(ctx, rc)
@@ -72,6 +74,7 @@ func (o *Orchestrator) runComposeConversation(ctx context.Context, taskID string
defer sr.Close()
chunks := 0
var produced strings.Builder // 本节点产出（供下游 agent 接力）
for {
chunk, rerr := sr.Recv()
if rerr == io.EOF {
@@ -86,8 +89,9 @@ func (o *Orchestrator) runComposeConversation(ctx context.Context, taskID string
}
safe, _ := harness.RedactSecrets(chunk.Content) // 输出护栏：逐片脱敏
_ = o.sink.PublishToken(taskID, []byte(safe))
b.answer += safe
produced.WriteString(safe)
chunks++
}
tr.info(node, "system", "compose 图", fmt.Sprintf("%d 段输出 / %d 字（Eino compose 运行时）", chunks, len([]rune(b.answer))))
o.recordAgentOutput(b, produced.String())
tr.info(node, "system", "compose 图", fmt.Sprintf("%d 段输出 / %d 字（Eino compose 运行时）", chunks, len([]rune(produced.String()))))
}
sundynix-dispatcher/internal/eino/graph.go
+22 -8
View File
@@ -27,7 +27,8 @@ type board struct {
refs []string // 检索 / 聚合得到的参考资料
toolOut []string // 工具节点产出
sections []reportSection // map 并行 fan-out 产出的分项成稿（供 render 多章渲染）
answer string // 终端 agent / map 的成稿（流式累计）
answer string // 当前成稿（多 agent 协作时 = 最近一个 agent 的产出 = 成品）
agentOut []string // 各上游 agent 的产出（按序），注入下游 agent 上下文以实现接力协作
}
// runGraph 按 DSL 图的真实拓扑与连线执行（替代旧的线性拍平 compileFlow）。
@@ -230,16 +231,18 @@ func (o *Orchestrator) execToolNode(ctx context.Context, taskID string, n dsl.No
// runAgent 执行 agent/模型节点：据黑板拼消息 → 流式回流 token → 累计成稿。
func (o *Orchestrator) runAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, system string, tr *execTracer, node string) {
rc := &RunCtx{
System: firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
Query: b.query,
Profile: b.profile,
History: b.history,
ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
System: firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
Query: b.query,
Profile: b.profile,
History: b.history,
ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
Upstream: append([]string{}, b.agentOut...), // 前序协作 agent 产出 → 接力
}
msgs, _ := buildMessages(ctx, rc)
tr.emit(node, "model", "start", "模型流式推理", "", 0)
t0 := time.Now()
n, redacted := 0, 0
var produced strings.Builder // 本节点自身产出（用于沿图向下游传递）
send := func(s string) {
if s == "" {
return
@@ -248,7 +251,7 @@ func (o *Orchestrator) runAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, sy
safe, hit := harness.RedactSecrets(s)
redacted += hit
_ = o.sink.PublishToken(taskID, []byte(safe))
b.answer += safe
produced.WriteString(safe)
n++
}
var err error
@@ -264,8 +267,19 @@ func (o *Orchestrator) runAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, sy
if redacted > 0 {
tr.info(node, "system", "输出护栏", fmt.Sprintf("已脱敏 %d 处疑似密钥/令牌", redacted))
}
o.recordAgentOutput(b, produced.String()) // 产出入黑板：成当前成稿 + 供下游接力
tr.emit(node, "model", "end", "模型流式推理",
fmt.Sprintf("%d tokens / %d 字", n, len([]rune(b.answer))), time.Since(t0).Milliseconds())
fmt.Sprintf("%d tokens / %d 字", n, len([]rune(produced.String()))), time.Since(t0).Milliseconds())
}
// recordAgentOutput 把一个 agent 节点的产出记入黑板：append 到 agentOut（供下游 agent 注入接力），
// 并设为当前成稿 answer（多 agent 协作时，最后一个 agent 的产出即最终成品）。空产出忽略。
func (o *Orchestrator) recordAgentOutput(b *board, out string) {
if strings.TrimSpace(out) == "" {
return
}
b.agentOut = append(b.agentOut, out)
b.answer = out
}
// renderNode 执行渲染节点：把当前成稿渲染成 Word（经 mcp-go report_render）。
sundynix-dispatcher/internal/eino/react_agent.go
+9 -5
View File
@@ -6,6 +6,7 @@ import (
"fmt"
"io"
"log"
"strings"
"time"
"github.com/cloudwego/eino/components/tool"
@@ -195,9 +196,10 @@ func (o *Orchestrator) runReactAgent(ctx context.Context, taskID string, b *boar
System: firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
Query: b.query,
// 自主 agent 不预注入画像：让它经 recall_user_memory 工具按需自取（否则模型直接答、不调工具）。
Profile: "",
History: b.history,
ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
Profile: "",
History: b.history,
ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
Upstream: append([]string{}, b.agentOut...), // 前序协作 agent 产出 → 接力
}
msgs, _ := buildMessages(ctx, rc)
@@ -211,6 +213,7 @@ func (o *Orchestrator) runReactAgent(ctx context.Context, taskID string, b *boar
defer sr.Close()
chunks := 0
var produced strings.Builder // 本节点产出（供下游 agent 接力）
for {
chunk, rerr := sr.Recv()
if rerr == io.EOF {
@@ -225,9 +228,10 @@ func (o *Orchestrator) runReactAgent(ctx context.Context, taskID string, b *boar
}
safe, _ := harness.RedactSecrets(chunk.Content)
_ = o.sink.PublishToken(taskID, []byte(safe))
b.answer += safe
produced.WriteString(safe)
chunks++
}
o.recordAgentOutput(b, produced.String())
tr.emit(node, "model", "end", "ReAct 智能体",
fmt.Sprintf("%d 段输出 / %d 字", chunks, len([]rune(b.answer))), time.Since(t0).Milliseconds())
fmt.Sprintf("%d 段输出 / %d 字", chunks, len([]rune(produced.String()))), time.Since(t0).Milliseconds())
}