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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>
187 lines
5.0 KiB
Go
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// Package llm 抽象 LLM Pool(第三方在线 API / 自部署)的配置与流式推理。
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// 底层用 Eino 的 ChatModel 组件(eino-ext/openai,OpenAI 兼容);本层只负责
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// 配置热更新、降级桩与对外的稳定签名(Chat / ChatStream / StreamText)。
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package llm
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import (
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"context"
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"fmt"
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"io"
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"sync"
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"time"
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"github.com/cloudwego/eino-ext/components/model/openai"
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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-shared/contract"
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)
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// requestTimeout 是单次推理请求的上限。
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const requestTimeout = 120 * time.Second
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// ChatMessage 是一条对话消息(role: system/user/assistant)。
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type ChatMessage struct {
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Role string `json:"role"`
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Content string `json:"content"`
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}
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// Pool 维护当前激活的后端配置 + 据此构建的 Eino ChatModel(控制面经 NATS 下发,可热更新)。
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type Pool struct {
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mu sync.RWMutex
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cfg *contract.ModelConfig
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cm model.BaseChatModel // 由 SetConfig 用激活配置构建;未配置时为 nil
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}
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func NewPool() *Pool { return &Pool{} }
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// SetConfig 热更新后端配置:重建 ChatModel 实例(控制面变更时调用)。
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func (p *Pool) SetConfig(cfg *contract.ModelConfig) {
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var cm model.BaseChatModel
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if cfg != nil && cfg.Ready() {
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built, err := openai.NewChatModel(context.Background(), &openai.ChatModelConfig{
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APIKey: cfg.APIKey,
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BaseURL: cfg.BaseURL,
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Model: cfg.Model,
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Timeout: requestTimeout,
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})
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if err != nil {
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fmt.Printf("[llm] 构建 ChatModel 失败(降级桩运行): %v\n", err)
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} else {
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cm = built
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}
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}
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p.mu.Lock()
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p.cfg = cfg
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p.cm = cm
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p.mu.Unlock()
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if cfg != nil {
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// 不打印 api_key。
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fmt.Printf("[llm] model config set: provider=%s base=%s model=%s\n", cfg.Provider, cfg.BaseURL, cfg.Model)
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}
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}
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func (p *Pool) config() *contract.ModelConfig {
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p.mu.RLock()
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defer p.mu.RUnlock()
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return p.cfg
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}
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func (p *Pool) model() model.BaseChatModel {
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p.mu.RLock()
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defer p.mu.RUnlock()
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return p.cm
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}
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// Ready 报告是否已配置可用后端(且 ChatModel 构建成功)。
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func (p *Pool) Ready() bool { return p.model() != nil }
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// ToolCallingModel 返回支持函数调用的模型(用于 ReAct agent);未就绪 / 不支持则 nil。
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func (p *Pool) ToolCallingModel() model.ToolCallingChatModel {
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if tcm, ok := p.model().(model.ToolCallingChatModel); ok {
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return tcm
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}
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return nil
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}
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// ModelName 返回当前激活的对话模型名(未配置则空)—— 供服务状态面板展示。
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func (p *Pool) ModelName() string {
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if cfg := p.config(); cfg != nil {
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return cfg.Model
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}
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return ""
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}
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// ChatStream 流式推理,逐 token 回调 onToken(经 Eino ChatModel.Stream)。
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// 仅在 Ready() 时可用(调用方据此决定真实推理或降级桩)。
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func (p *Pool) ChatStream(ctx context.Context, msgs []ChatMessage, onToken func(string)) error {
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cm := p.model()
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if cm == nil {
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return fmt.Errorf("no model configured")
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||
}
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||
sr, err := cm.Stream(ctx, toSchema(msgs))
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if err != nil {
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return fmt.Errorf("llm stream: %w", err)
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}
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defer sr.Close()
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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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return nil
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}
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if rerr != nil {
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return fmt.Errorf("llm stream recv: %w", rerr)
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}
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if chunk.Content != "" {
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onToken(chunk.Content)
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}
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}
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}
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// Chat 非流式:经 Eino ChatModel.Generate 拿到整段文本。
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// 报告生成的「规划大纲 / 撰写章节」等需要拿到完整结果再继续,用它而非流式。
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func (p *Pool) Chat(ctx context.Context, msgs []ChatMessage) (string, error) {
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cm := p.model()
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if cm == nil {
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return "", fmt.Errorf("no model configured")
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||
}
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||
out, err := cm.Generate(ctx, toSchema(msgs))
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||
if err != nil {
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return "", fmt.Errorf("llm generate: %w", err)
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}
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return out.Content, nil
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}
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// toSchema 把内部 ChatMessage 转为 Eino schema.Message。
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func toSchema(msgs []ChatMessage) []*schema.Message {
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out := make([]*schema.Message, 0, len(msgs))
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for _, m := range msgs {
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var role schema.RoleType
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switch m.Role {
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case "system":
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role = schema.System
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case "assistant":
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role = schema.Assistant
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default:
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role = schema.User
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}
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out = append(out, &schema.Message{Role: role, Content: m.Content})
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}
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return out
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}
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// ---- 占位降级(未配置后端时)----
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// 占位参数:模拟真实后端的 TTFT(首 token 延迟) 与逐 token 间隔。
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const (
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timeToFirstToken = 700 * time.Millisecond
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interTokenDelay = 60 * time.Millisecond
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)
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// StreamText 按节奏把给定文本流式回调(未配置真实后端时的降级桩)。
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func (p *Pool) StreamText(ctx context.Context, text string, onToken func([]byte)) error {
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select {
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case <-ctx.Done():
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return ctx.Err()
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||
case <-time.After(timeToFirstToken):
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}
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for _, tok := range tokenize(text) {
|
||
select {
|
||
case <-ctx.Done():
|
||
return ctx.Err()
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||
default:
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||
}
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||
onToken([]byte(tok))
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||
time.Sleep(interTokenDelay)
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||
}
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return nil
|
||
}
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||
func tokenize(s string) []string {
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out := make([]string, 0, len(s))
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for _, r := range s {
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||
out = append(out, string(r))
|
||
}
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return out
|
||
}
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