Blizzard
c2811e79a3
现象：编排里并排三个 agent(研究/撰写/审查)跑完，运行页没有团队 tab。 两处卡住，不是一处： 1) isMultiAgent 只认 coordinator: 节点。用户自己在图里并排多个 agent 也是 团队，却被整个漏掉。改成：有协调者，或 ≥2 个 agent: 节点。 2) 就算放宽 1，deriveTeam 仍按 kind==="agent" 挑工位——而两条产生 agent 的 路径 kind 并不一致：协调者派发的专家是 kind=agent，图里的 agent 节点是 kind=model。改成按节点名前缀(agent:/tool:)判，这本来就是后端一直遵守的 约定；顺带天然把 retriever:/map:/render: 这些同为 kind=tool 的节点挡在 工位之外(之前它们会混进来当工位)。 连带修一个更要命的：runAgent 把轨迹标签写死成"模型流式推理"、runReactAgent 写死成"ReAct 智能体（自主调工具）"，用户在编排里给节点起的名字(研究 Agent / 撰写 Agent / 审查 Agent)整个丢了。后果不止办公室：执行轨迹里三行同名，根本 分不出谁是谁；团队视图只能退回节点 ID，工位显示成 r/w/rev。 改成一律 labelOf(n, 兜底) 由调用方传入，+2 单测钉住。 另：没有协调者时不再凭空画一个"协调者"小人(白板改挂「任务产出」)，也不演 递简报那一程(没人可递)，✓ 气泡改为收工即冒。 注意：已存的历史轨迹是落库的，仍是旧标签；只有新跑的任务才有节点名。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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9.7 KiB
Go
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package eino
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import (
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"context"
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"encoding/json"
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"fmt"
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"io"
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"log"
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"strings"
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"time"
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"github.com/cloudwego/eino/components/tool"
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"github.com/cloudwego/eino/compose"
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"github.com/cloudwego/eino/flow/agent/react"
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"github.com/cloudwego/eino/schema"
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"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/dsl"
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"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/harness"
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"github.com/sundynix/sundynix-shared/contract"
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)
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// reactMaxStep 限制 ReAct 推理-工具循环的步数上限（控成本/时延）。
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// 研究型任务（搜索→抓取→推理 多轮）8 步偏紧易触顶报错；默认 12，可经 REACT_MAX_STEP 调。
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func reactMaxStep() int { return envInt("REACT_MAX_STEP", 12) }
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// 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。
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// 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）。
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// 契约要求：返回前必须 Close 传入的流。
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func streamHasToolCall(_ context.Context, sr *schema.StreamReader[*schema.Message]) (bool, error) {
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defer sr.Close()
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for {
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msg, err := sr.Recv()
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if err == io.EOF {
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return false, nil
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}
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if err != nil {
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return false, err
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}
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if len(msg.ToolCalls) > 0 {
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return true, nil
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}
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}
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}
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// mcpTool 把一个 MCP 工具（NATS 那头）适配成 Eino InvokableTool：
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// 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。
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type mcpTool struct {
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info *schema.ToolInfo
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mcpName string // MCP 侧真实工具名（可与 info.Name 不同）
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subject func(string) string // contract.ToolSubjectGo/Py
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bind map[string]any // 运行时注入参数
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caller ToolCaller
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taskID string
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tr *execTracer
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}
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func (m *mcpTool) Info(_ context.Context) (*schema.ToolInfo, error) { return m.info, nil }
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// InvokableRun 执行一次工具调用：合并参数 → NATS 调 MCP → 返回观察给模型；
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// 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）。
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func (m *mcpTool) InvokableRun(ctx context.Context, argsJSON string, _ ...tool.Option) (string, error) {
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args := map[string]any{}
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if argsJSON != "" {
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_ = json.Unmarshal([]byte(argsJSON), &args)
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}
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for k, v := range m.bind {
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args[k] = v
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}
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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))
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end := m.tr.span("tool:"+m.mcpName, "tool", "模型自主调用 "+m.info.Name)
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cctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, toolCallTimeout)
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defer cancel()
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res, err := m.caller.CallTool(cctx, m.subject(m.mcpName), &contract.ToolCall{Tool: m.mcpName, TaskID: m.taskID, Args: args})
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if err != nil {
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end("调用失败", err)
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return "工具调用失败：" + err.Error(), nil // 作为观察返回，不中断 ReAct
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}
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if res == nil || !res.OK {
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msg := "工具无结果"
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if res != nil && res.Error != "" {
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msg = res.Error
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}
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end(msg, nil)
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return msg, nil
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}
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end("入参 "+truncate(argsJSON, 120)+" → "+truncate(res.Content, 160), nil)
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return res.Content, nil
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}
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// toolCatalogEntry 是 MCP list_tools 上报的一条工具元信息（与 mcp-go listTools 输出对齐）。
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type toolCatalogEntry struct {
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Name string `json:"name"`
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CN string `json:"cn"`
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Desc string `json:"desc"`
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Agent bool `json:"agent_exposed"`
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AgentName string `json:"agent_name"`
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Params []struct {
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Name string `json:"name"`
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Type string `json:"type"`
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Desc string `json:"desc"`
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Required bool `json:"required"`
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} `json:"params"`
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Inject []string `json:"inject"`
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}
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// agentTools 动态构建 ReAct 可用的工具集：分别向 mcp-go / mcp-py 探 list_tools 自描述目录，
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// 取 agent_exposed 的工具按上报参数 schema 建 InvokableTool；inject 参数（user_id/session_id/
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// kb/task_id）服务端运行时绑定、不暴露给模型。某台 MCP 离线即跳过（降级）。
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// 新增工具只需在对应 MCP 注册表标 agent，无需改这里（杜绝硬编码）。
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func (o *Orchestrator) agentTools(b *board, taskID string, tr *execTracer) []tool.BaseTool {
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if o.tools == nil {
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return nil
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}
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var out []tool.BaseTool
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out = append(out, o.discoverTools(contract.ToolSubjectGo, b, taskID, tr)...)
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out = append(out, o.discoverTools(contract.ToolSubjectPy, b, taskID, tr)...)
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return out
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}
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// discoverTools 向某台 MCP（subject 前缀决定 go/py）探 list_tools，把 agent_exposed 的工具
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// 转成 Eino InvokableTool。该 MCP 不可用 / 无应答时返回空（不阻断）。
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func (o *Orchestrator) discoverTools(subject func(string) string, b *board, taskID string, tr *execTracer) []tool.BaseTool {
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cctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), toolCallTimeout)
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defer cancel()
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res, err := o.tools.CallTool(cctx, subject("list_tools"), &contract.ToolCall{Tool: "list_tools"})
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if err != nil || res == nil || !res.OK {
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return nil
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}
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var cat struct {
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Tools []toolCatalogEntry `json:"tools"`
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}
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if json.Unmarshal([]byte(res.Content), &cat) != nil {
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return nil
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}
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injectVal := map[string]any{"user_id": b.uid, "session_id": b.sid, "task_id": taskID, "kb": b.kb}
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var out []tool.BaseTool
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for _, e := range cat.Tools {
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if !e.Agent {
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continue
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}
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params := map[string]*schema.ParameterInfo{}
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for _, p := range e.Params {
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params[p.Name] = &schema.ParameterInfo{Type: schema.DataType(p.Type), Desc: p.Desc, Required: p.Required}
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}
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bind := map[string]any{}
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for _, inj := range e.Inject {
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if v, ok := injectVal[inj]; ok && v != "" {
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bind[inj] = v
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}
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}
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name := e.AgentName
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if name == "" {
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name = e.Name
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}
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out = append(out, &mcpTool{
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mcpName: e.Name,
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subject: subject,
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||
caller: o.tools, taskID: taskID, tr: tr,
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bind: bind,
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||
info: &schema.ToolInfo{
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Name: name, Desc: e.Desc,
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ParamsOneOf: schema.NewParamsOneOfByParams(params),
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},
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})
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}
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return out
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}
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// 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。
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// 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。
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func (o *Orchestrator) runReactAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, system string, n dsl.Node, tr *execTracer, node string) {
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tcm := o.pool.ToolCallingModel()
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tools := o.agentTools(b, taskID, tr)
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if tcm == nil || len(tools) == 0 {
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||
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")
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||
o.runAgent(ctx, taskID, b, system, tr, node, labelOf(n, "ReAct 智能体"))
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||
return
|
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}
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ag, err := react.NewAgent(ctx, &react.AgentConfig{
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ToolCallingModel: tcm,
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ToolsConfig: compose.ToolsNodeConfig{Tools: tools},
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MaxStep: reactMaxStep(),
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// 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。
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// 改成扫描整段流，任一片段含 tool call 即判定为工具调用。
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StreamToolCallChecker: streamHasToolCall,
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})
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if err != nil {
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tr.emit(node, "model", "error", "构建 ReAct 智能体", err.Error(), 0)
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o.runAgent(ctx, taskID, b, system, tr, node, labelOf(n, "ReAct 智能体"))
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return
|
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}
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rc := &RunCtx{
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UserID: b.uid, SessionID: b.sid,
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System: firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
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Query: b.query,
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// 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）。
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Profile: "",
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History: b.history,
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ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
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Upstream: append([]string{}, b.agentOut...), // 前序协作 agent 产出 → 接力
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||
}
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msgs, _ := buildMessages(ctx, rc)
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// 成本护栏：计入输入 token；触顶则中止整图。
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if bud := harness.BudgetFrom(ctx); bud != nil {
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for _, m := range msgs {
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bud.AddPrompt(m.Content)
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}
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if bud.Exceeded() {
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if b.fatalErr == nil {
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b.fatalErr = errBudget
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}
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tr.emit(node, "system", "error", "token 预算", "已达单任务预算上限，中止", 0)
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return
|
||
}
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||
}
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||
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)
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t0 := time.Now()
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sr, err := ag.Stream(ctx, msgs)
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if err != nil {
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tr.emit(node, "model", "error", "ReAct 智能体", err.Error(), time.Since(t0).Milliseconds())
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return
|
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}
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defer sr.Close()
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o.streamAgentReply(ctx, taskID, b, sr, tr, node, "ReAct 智能体", t0)
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}
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// streamAgentReply 把一个 agent / 协调者的流式输出回流到 sink：跨分片脱敏 + 计输出 token +
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// 落产出(供下游接力) + 轨迹收尾。runReactAgent 与 runCoordinator 共用，杜绝两路尾段漂移。
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func (o *Orchestrator) streamAgentReply(ctx context.Context, taskID string, b *board, sr *schema.StreamReader[*schema.Message], tr *execTracer, node, label string, t0 time.Time) {
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chunks := 0
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var produced strings.Builder // 本节点产出（供下游 agent 接力）
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red := harness.NewStreamRedactor() // 输出护栏：跨分片脱敏，杜绝密钥被切断而漏检
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emit := func(safe string) {
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if safe == "" {
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return
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}
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_ = o.sink.PublishToken(taskID, []byte(safe))
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produced.WriteString(safe)
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chunks++
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}
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for {
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chunk, rerr := sr.Recv()
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if rerr == io.EOF {
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||
break
|
||
}
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||
if rerr != nil {
|
||
tr.emit(node, "model", "error", label, 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
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||
}
|
||
emit(red.Push(chunk.Content))
|
||
}
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emit(red.Flush()) // 吐出暂留尾部
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if bud := harness.BudgetFrom(ctx); bud != nil {
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||
bud.AddComplete(produced.String()) // 成本护栏：计入输出 token
|
||
}
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o.recordAgentOutput(b, produced.String())
|
||
tr.emit(node, "model", "end", label,
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||
fmt.Sprintf("%d 段输出 / %d 字", chunks, len([]rune(produced.String()))), time.Since(t0).Milliseconds())
|
||
}
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