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sundynix-agentix/sundynix-dispatcher/internal/eino/react_agent.go
T
Blizzard fa2e2ebeeb feat(dispatcher): Eino 采纳 Phase B —— ReAct 智能体 + MCP 工具自主调用
agent 节点带 autonomous:true 时走 ReAct(flow/agent/react),模型在
推理-工具循环里自行决定调哪些 MCP 工具,而非只跑画死的工具节点。

- 新增 eino/react_agent.go:mcpTool 把 MCP 工具(NATS)适配成
  components/tool.InvokableTool;agentTools 暴露 wiki_search +
  recall_user_memory(context 参数 user_id 服务端注入,不暴露给模型);
  runReactAgent 流式回流答复,工具调用经适配器落 ExecEvent 轨迹。
- LLM 接口 + *llm.Pool 增 ToolCallingModel()(openai 组件实现
  model.ToolCallingChatModel);fakeLLM 同步桩(返回 nil → 降级普通对话)。
- graph.go:agent 节点按 autonomous 开关分流 ReAct / 普通;自主 agent
  不预注入画像(让其经 recall_user_memory 工具按需自取)。

关键修复:默认 StreamToolCallChecker 只看首个流片段,deepseek 常先吐
文本再给 tool call 致漏判 → 改 streamHasToolCall 扫整段流(命中率 ~0→7/7)。

验收:自主工具调用 7/7 命中,args={} 证明注入生效,完整闭环跑通;
make test-go 全绿。已知 eval 看不到工具结果会误判 agent(Phase C 修)。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-22 17:35:19 +08:00

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Go
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package eino
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"log"
"time"
"github.com/cloudwego/eino/components/tool"
"github.com/cloudwego/eino/compose"
"github.com/cloudwego/eino/flow/agent/react"
"github.com/cloudwego/eino/schema"
"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/dsl"
"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/harness"
"github.com/sundynix/sundynix-shared/contract"
)
// reactMaxStep 限制 ReAct 推理-工具循环的步数上限(控成本/时延)。
const reactMaxStep = 8
// streamHasToolCall 扫描模型整段流输出,任一片段含 tool call 即判定为工具调用。
// 比默认"只看首片段"鲁棒(兼容先吐文本/思考再给 tool call 的模型,如 deepseek)。
// 契约要求:返回前必须 Close 传入的流。
func streamHasToolCall(_ context.Context, sr *schema.StreamReader[*schema.Message]) (bool, error) {
defer sr.Close()
for {
msg, err := sr.Recv()
if err == io.EOF {
return false, nil
}
if err != nil {
return false, err
}
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
return true, nil
}
}
}
// mcpTool 把一个 MCP 工具(NATS 那头)适配成 Eino InvokableTool
// 模型给的参数(JSON) + 运行时注入的绑定参数(uid/kb,不暴露给模型) 合并后经 NATS 调 MCP。
type mcpTool struct {
info *schema.ToolInfo
mcpName string // MCP 侧真实工具名(可与 info.Name 不同)
subject func(string) string // contract.ToolSubjectGo/Py
bind map[string]any // 运行时注入参数
caller ToolCaller
taskID string
tr *execTracer
}
func (m *mcpTool) Info(_ context.Context) (*schema.ToolInfo, error) { return m.info, nil }
// InvokableRun 执行一次工具调用:合并参数 → NATS 调 MCP → 返回观察给模型;
// 调用本身落一条 ExecEvent 轨迹("模型自己调了哪个工具"在观测里可见)。
func (m *mcpTool) InvokableRun(ctx context.Context, argsJSON string, _ ...tool.Option) (string, error) {
args := map[string]any{}
if argsJSON != "" {
_ = json.Unmarshal([]byte(argsJSON), &args)
}
for k, v := range m.bind {
args[k] = v
}
log.Printf("[react] 模型自主调用工具 %s (mcp=%s) task=%s args=%s", m.info.Name, m.mcpName, m.taskID, truncate(argsJSON, 120))
end := m.tr.span("tool:"+m.mcpName, "tool", "模型自主调用 "+m.info.Name)
cctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, toolCallTimeout)
defer cancel()
res, err := m.caller.CallTool(cctx, m.subject(m.mcpName), &contract.ToolCall{Tool: m.mcpName, TaskID: m.taskID, Args: args})
if err != nil {
end("调用失败", err)
return "工具调用失败:" + err.Error(), nil // 作为观察返回,不中断 ReAct
}
if res == nil || !res.OK {
msg := "工具无结果"
if res != nil && res.Error != "" {
msg = res.Error
}
end(msg, nil)
return msg, nil
}
end("入参 "+truncate(argsJSON, 120)+" → "+truncate(res.Content, 160), nil)
return res.Content, nil
}
// agentTools 构建 ReAct 可用的工具集(按当前任务上下文绑定 uid/kb)。
// 工具名是给"模型看"的语义名;mcpName 是实际 NATS 调用名。context 参数(user_id)服务端注入,不暴露给模型。
func (o *Orchestrator) agentTools(b *board, taskID string, tr *execTracer) []tool.BaseTool {
if o.tools == nil {
return nil
}
kbBind := map[string]any{}
if b.kb != "" {
kbBind["kb"] = b.kb
}
return []tool.BaseTool{
&mcpTool{
mcpName: "wiki_search",
subject: contract.ToolSubjectGo,
caller: o.tools, taskID: taskID, tr: tr,
bind: kbBind,
info: &schema.ToolInfo{
Name: "wiki_search",
Desc: "检索知识库,返回与查询最相关的资料片段。需要外部知识/事实依据时调用。",
ParamsOneOf: schema.NewParamsOneOfByParams(map[string]*schema.ParameterInfo{
"q": {Type: schema.String, Desc: "检索查询语句", Required: true},
}),
},
},
&mcpTool{
mcpName: "memory_get",
subject: contract.ToolSubjectGo,
caller: o.tools, taskID: taskID, tr: tr,
bind: map[string]any{"user_id": b.uid},
info: &schema.ToolInfo{
Name: "recall_user_memory",
Desc: "召回当前用户的长期画像与偏好(称呼/职业/回答偏好等)。需要个性化、了解“我是谁”时调用。",
ParamsOneOf: schema.NewParamsOneOfByParams(map[string]*schema.ParameterInfo{}),
},
},
}
}
// runReactAgent 执行带"自主工具"的 agent 节点:模型在 ReAct 循环里自行决定调哪些 MCP 工具。
// 模型不支持函数调用 / 无工具时降级回普通 runAgent。最终答复流式回流;工具调用由适配器落轨迹。
func (o *Orchestrator) runReactAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, system string, n dsl.Node, tr *execTracer, node string) {
tcm := o.pool.ToolCallingModel()
tools := o.agentTools(b, taskID, tr)
if tcm == nil || len(tools) == 0 {
tr.info(node, "system", "ReAct 降级", "模型不支持函数调用或无可用工具,退回普通对话")
o.runAgent(ctx, taskID, b, system, tr, node)
return
}
ag, err := react.NewAgent(ctx, &react.AgentConfig{
ToolCallingModel: tcm,
ToolsConfig: compose.ToolsNodeConfig{Tools: tools},
MaxStep: reactMaxStep,
// 默认检查器只看首个流片段;deepseek 等常先吐文本再给 tool call → 漏判。
// 改成扫描整段流,任一片段含 tool call 即判定为工具调用。
StreamToolCallChecker: streamHasToolCall,
})
if err != nil {
tr.emit(node, "model", "error", "构建 ReAct 智能体", err.Error(), 0)
o.runAgent(ctx, taskID, b, system, tr, node)
return
}
rc := &RunCtx{
UserID: b.uid, SessionID: b.sid,
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...),
}
msgs, _ := buildMessages(ctx, rc)
tr.emit(node, "model", "start", "ReAct 智能体(自主调工具)", fmt.Sprintf("%d 个工具可用", len(tools)), 0)
t0 := time.Now()
sr, err := ag.Stream(ctx, msgs)
if err != nil {
tr.emit(node, "model", "error", "ReAct 智能体", err.Error(), time.Since(t0).Milliseconds())
return
}
defer sr.Close()
chunks := 0
for {
chunk, rerr := sr.Recv()
if rerr == io.EOF {
break
}
if rerr != nil {
tr.emit(node, "model", "error", "ReAct 智能体", rerr.Error(), time.Since(t0).Milliseconds())
return
}
if chunk.Content == "" {
continue // 工具调用片段无正文,跳过;正文只来自模型答复
}
safe, _ := harness.RedactSecrets(chunk.Content)
_ = o.sink.PublishToken(taskID, []byte(safe))
b.answer += safe
chunks++
}
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())
}