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https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
synced 2026-11-06 17:27:31 +00:00
feat(agent): rtchild 实时子 agent + 四类 agent 独立模型源 + 残余任务四态
## rtchild（R1–R13）
第三种、**独立**的子 agent 类型，面向语音/视频通话：内核只要文本流，
不定音频（TTS/播放由插件负责）。
- R1 CapRT 能力位 + AgentConfig.IsRealtime；AssignRealtime 两侧校验
- R2 rtSlot 单槽覆盖（latest-wins，从不排队）
- R3 独立 ctx + rtLoop + SpawnRTChild/StopRTChild
- R4 ChatStream 逐块 → outputch(rt).Execute(text)
- R5 打断 = 原地截断，不重试
- R6 工具执行期不可打断（suppressedCancels 让守卫可观测）
- R7 普通上下文 + 窗口裁剪（旧内容不进模型，**原文保留**）
- R9 CloseRTChild → L4 信号 + rt_transcript 按需分页取
- R10 notify_parent（L4，注册一次，停即注销）
- R11 闲置零 token
- R13 rt_children 管理工具（父专属）
刻意**不做** rtPage/anchor/degraded_resets（过设计，已裁定）；
不用四级中断阶梯（preemptCooldown+同级不抢占会让 ~75% 的 rt 打断
静默退化为排队）。
## 四类 agent 各自可配模型源
core.agent.llm.{main,resident,rt,child}_provider，语义是**优先不是独占**：
该源排到候选链最前，其余源仍作回退。硬锁定会让"首选源抖一下"变成
"这个 agent 彻底不工作"，而多源回退链正是本仓为此建立的机制。
名字写错 ⇒ 回退默认源 + 记日志（不静默）。子 agent 未配置时继承父的。
★ 顺带修掉一个真缺陷：spawn.go 原来直接 a.provider.Chat()，
**普通子 agent 完全绕过 provider 回退链** —— 它是唯一绕过的地方：
默认源抖一次整条子任务就"执行失败"，而主 agent 同刻能自动换源。
## 驻留子残余任务四态 + 通道三态
残余任务：keep / takeover（接手，keep 的明确别名）/ stash（暂存到各自
原通道）/ drop。stash 必须**逐条按各自 OutputChannel 归位** —— 一个子
可能同时收 qq 和 webui，混存会让"接回 qq 的人"拿到本该给 webui 的活。
通道：release（零值，向后兼容）/ suspend（挂起，暂存保留）/ takeover
（接回父并立即释放暂存）。原来是无条件 release，于是只有两种坏结局：
通道一直没人分配（消息无人处理且无提示），或刚好被别的 agent 抢到。
一次定完不留窗口：FinishResidentWith → DestroyResidentWith →
teardownResidentWith。任一环退回不带 disp 的旧函数，disp 就被丢掉、
通道被无条件释放 —— 而 stash 的暂存正挂在那条通道上（实际踩过）。
## 修复"手写字段白名单"丢值（7 处）
同一类缺陷：不传整个结构体，而是手写一份"允许通过的字段清单"。
危险在于**写漏了不报错** —— 字段静默归零，故障出现在很远的地方。
- corehandler.go outputRegister: ChannelDef{NoMemory,Cleaner} → 整体传
- pubSdkInjectOpts: 逐字段摊平丢 ScenePolicy/SecurityProfile → 收整个 injectParams
- injectParams/injectMediaParams: 结构本身缺字段 → 补齐 + asInjectParams()
- 配套反射判据 TestSegment_RoundTripEveryField（取代手写断言，
原判据漏了 Phase/LLMText/FinalText/ToolCalls/ExtraKeyMediaBlocks/ExtraBag）
## 压缩偏离设计
CompressResident 原为截断，与设计（LLM 摘要替换）不符。改走
PlanCompaction → summarizeForCompaction（用子自己的 provider）→
ApplyCompaction，失败回退 TrimKeepRecent。顺带修 ApplyCompaction 的
锁重入 panic 与双重解锁。
并修一处真实生产数据竞争：ctxFullSignaled 由父 goroutine 写、
子调度 goroutine 读，加 ctxFullMu。
## 判据
新增约 70 条。全部验证过能变红（变异测试），包括：
- TestSegment_RoundTripEveryField 的防腐蚀：fullStageContext 反射断言
每个字段非零，否则新字段永远不会被覆盖（"假绿"）
- TestPreferredProvider_PutsSourceFirstAndKeepsFallbacks 成对断言
"在首位且回退仍在"—— 只断言前者的话，硬锁定也会绿
## 判据自身的坑（两次偶发红，都不是产品缺陷）
1. SpawnResident 末尾 Start()，子会在两次 enqueue 之间取走一条
→ "暂存 0 条"。修法：cancel + waitSchedulerStopped。
（offload_test.go 早有记录，我没先读就重踩了一遍）
2. TaskPrompt 异步投递，可能在清空队列之后才到 → "多 1 条"。
靠探针打印内容才认出是 TaskPrompt。修法：本文件用 spawnQuietResident。
go build/vet/gofmt 干净；go test ./... -count=1 -race = 62 包 ok / 0 FAIL / 0 RACE
This commit is contained in:
JianFeeeee
@ -1447,3 +1447,159 @@ func (c *RelevanceContext) purgeToolResultDir(evtID string) {
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log.Printf("[agent] purge toolresult dir %s: %v", p, err)
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}
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}
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// ── 压缩支持（resident 的「压缩」= 摘要替换，不是截断丢弃） ──
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// CompactPlan 是一次压缩的**只读计划**：描述要压掉哪一段、留下哪一段。
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//
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// 为什么先出计划再执行（而不是一步做完）：
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// 摘要需要调 LLM（可能几百毫秒到几十秒），期间不能持锁、也不能先把事件
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// 从上下文里摘掉 —— 那样一旦摘要失败或取消，上下文就被破坏了一半。
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// 所以顺序是：**取计划 → 无锁生成摘要 → 应用**。
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type CompactPlan struct {
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// Old 是即将被压掉的事件（按时间正序）。可能为空（没什么可压的）。
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Old []*ContextEvent
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// Keep 是保留的最近事件数（仅供日志/判据核对）。
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Keep int
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// Total 是压缩前的事件总数。
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Total int
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// PrefixText 是把 Old 渲染成供摘要用的纯文本。
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PrefixText string
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}
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// PlanCompaction 生成压缩计划：保留最近 keepRecent 条，其余进 Old。
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//
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// 注意它**不改动任何状态**——调用方拿到计划后可以安全地去做慢操作（调 LLM），
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// 失败了就当没发生过。
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func (c *RelevanceContext) PlanCompaction(keepRecent int) CompactPlan {
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if keepRecent < 1 {
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keepRecent = 1
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}
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evts := c.snapshotEvents()
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plan := CompactPlan{Keep: keepRecent, Total: len(evts)}
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if len(evts) <= keepRecent {
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return plan
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}
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cut := len(evts) - keepRecent
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plan.Old = evts[:cut]
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plan.PrefixText = renderEventsForSummary(plan.Old)
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return plan
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}
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// ApplyCompaction 用一条**摘要事件**替换 Old 那一段。
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//
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// 语义（design §9「压成摘要 → 清处理表 → 子续用」）：
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// - 被压掉的 N 条不再存在于上下文（它们的**语义**留在摘要里）
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// - 摘要作为一条 system 事件排在保留段的**前面**，子下一轮就能看到
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//
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// 为什么按"时间戳 + 事件指针"定位而不是按下标：
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// 摘要生成期间（可能几十秒）上下文可能被 Append 追加新事件，下标会移。
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// 这里用"Old 末尾那条事件"作为锚点：找到它当前的位置，删掉它之前的、
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// 属于本次压缩的那些事件。
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//
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// 返回实际删掉的事件数。
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func (c *RelevanceContext) ApplyCompaction(plan CompactPlan, summary string) int {
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if len(plan.Old) == 0 {
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return 0
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}
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dropSet := make(map[*ContextEvent]bool, len(plan.Old))
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for _, e := range plan.Old {
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dropSet[e] = true
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}
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// ★ 这里**不能**用 defer Unlock：本函数在中途（向量计算前）必须主动解锁，
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// 而 defer 会在返回时再解一次 ⇒ "unlock of unlocked mutex"（实测 fatal）。
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c.mu.Lock()
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kept := make([]*ContextEvent, 0, len(c.events)+1)
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removed := 0
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inserted := false
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for _, e := range c.events {
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if dropSet[e] {
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// 第一次遇到被压掉的事件时，就在这个位置插入摘要 —— 保持时间顺序
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// （摘要代表"那段被压掉的内容"，位置应在保留段之前）。
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if !inserted && summary != "" {
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kept = append(kept, newCompactionEvent(plan, summary))
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||||
inserted = true
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}
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||||
removed++
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continue
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}
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||||
kept = append(kept, e)
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}
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if removed == 0 {
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c.mu.Unlock()
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return 0 // 期间上下文被别处改动过（如 Prune 已把它归档）—— 不重复处理
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}
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c.events = kept
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c.dirty = true
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// 把要算向量的那条事件带出锁外 —— 不能在这里算：
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// c.mu 是**不可重入**的 sync.Mutex，而 computeVector 依赖 c.toolDefLookup
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// 等字段（读锁内状态），在锁内再进出会死锁（实测 panic）。
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// 向量计算还会调嵌入模型，持锁会拖住所有读者。
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var toVector *ContextEvent
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if inserted {
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for _, e := range c.events {
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||||
if e.Source == compactionSource {
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||||
toVector = e
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break
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}
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}
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||||
}
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c.mu.Unlock()
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||||
if toVector != nil {
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c.computeVector(toVector)
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}
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c.save()
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return removed
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}
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// compactionSource 是压缩摘要事件的来源标识（判据与渲染据此识别它）。
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const compactionSource = "system/compaction"
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// newCompactionEvent 构造摘要事件。调用方须持锁（append 到 c.events）。
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func newCompactionEvent(plan CompactPlan, summary string) *ContextEvent {
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return &ContextEvent{
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Timestamp: time.Now(),
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Source: compactionSource,
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Input: fmt.Sprintf("[压缩摘要] 以下是此前 %d 条对话的摘要（原文已不在上下文中）：\n%s", len(plan.Old), summary),
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// 摘要本身是"背景说明"，不是用户说的话 ⇒ 不参与记忆写入，
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// 否则每次压缩都会往图库里灌一条假对话。
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NoMemory: true,
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}
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}
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// renderEventsForSummary 把一批事件渲染成供 LLM 摘要的纯文本。
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//
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// 口径：**尽量保留事实**（谁说了什么、调用了什么工具得到什么结论），
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// 但工具结果只留摘要（它们是体积大头，且摘要不需要原始 HTML/JSON）。
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func renderEventsForSummary(evts []*ContextEvent) string {
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var sb strings.Builder
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for _, e := range evts {
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if e == nil {
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continue
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}
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if t := strings.TrimSpace(e.Input); t != "" {
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||||
fmt.Fprintf(&sb, "[用户] %s\n", truncateStr(t, compactionToolResultMaxRunes))
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}
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for _, tc := range e.ToolCalls {
|
||||
fmt.Fprintf(&sb, "[工具调用] %s\n", tc.Name)
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||||
}
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||||
if len(e.ToolResults) > 0 {
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||||
parts := make([]string, 0, len(e.ToolResults))
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||||
for _, tr := range e.ToolResults {
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||||
parts = append(parts, fmt.Sprintf("%s→%s",
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||||
tr.Name, truncateStr(strings.TrimSpace(tr.Output), compactionToolResultMaxRunes)))
|
||||
}
|
||||
fmt.Fprintf(&sb, "[工具结果] %s\n", strings.Join(parts, "；"))
|
||||
}
|
||||
if r := strings.TrimSpace(e.Response); r != "" {
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||||
fmt.Fprintf(&sb, "[助手] %s\n", truncateStr(r, compactionToolResultMaxRunes))
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}
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}
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||||
return sb.String()
|
||||
}
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||||
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// compactionToolResultMaxRunes 是喂给摘要器时单条工具结果的字符上限。
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const compactionToolResultMaxRunes = 400
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