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体检判据(TestAllBundledAdaptersStreamToolCallStatus)报出的三类问题,
本提交解决其中两类;第三类(gemini)未动,原因见下。
## ① OpenAI 兼容族:github / groq / mistral(3 个)
它们的 transform_stream_chunk 与修复前的 deepseek **逐字相同** ——
只透 content/done,tool_calls 处理只存在于 transform_response(非流式)。
后果与 deepseek 相同:流式模式下工具调用全部丢失,模型调不动任何工具,
且**没有任何报错**。生产当前未启用这三个源,但按预设配置的用户会踩到。
照 deepseek 的修法补上(含 reasoning_content 透传)。
## ② 嵌套形态 + 键名错:server / kimicode / anthropic / ollama(4 个)
这四个**有** tool_calls 处理,但发的是:
{ index = N, id = ..., ["function"] = { name = ..., arguments = ... } }
而 homed 的 `agentAPI.ToolCall` 是**扁平**结构,json tag 为:
id / type / name / arguments / raw_arguments / stream_index
两处都是**静默**失效(Go 侧按 json tag 反序列化,取不到就是零值,无报错):
- **嵌套** `["function"]` ⇒ `name` / `raw_arguments` 取零值
⇒ flush 时判「无 name」丢弃,或参数为空
- **键名 `index`** ⇒ `StreamIndex` 取零值
⇒ 多个分片并到同一个桶,argsRaw 混拼 ⇒ 每个工具报「参数不是合法 JSON」
而**一个都没真跑**
已逐项对齐为扁平 + `stream_index`。协议差异都保留:
- anthropic:`content_block_start` / `input_json_delta`,续传片 name 留空
(内核按 stream_index 累积,补齐 name 后才 flush)
- ollama:tool_calls **整条一次发完**(不分片),故 stream_index 取数组下标
## ③ gemini 未动
它的流式函数处理 `candidates[].content.parts`,**全文件没有任何
tool_calls / functionCall 处理** —— 连非流式路径也没有。补它不是"对齐"
而是新实现,且 gemini 的 functionCall 形态(`functionCall: {name, args}`,
args 是对象而非 JSON 字符串)与 OpenAI 族不同,需要单独判据。
生产三个源(llmsproxy / visionllm / justworker)全部用 `openai.lua`,
不阻塞。留作独立项。
## 判据
- TestOpenAICompatibleFamilyHandlesStreamToolCalls 5 个 OpenAI 族适配器,
逐个验证 tool_calls 未丢 + stream_index 正确
- TestAnthropicAdapterEmitsFlatToolCallsWithStreamIndex 用 **Anthropic 协议**
的 fixture(不用 OpenAI 的,否则会因"不适用该 chunk"跳过 —— 看着绿,
实则没测)
- TestOllamaAdapterEmitsFlatToolCallsWithStreamIndex 用 Ollama 协议形态
- TestDeepSeekAdapterHandlesStreamToolCalls 单列,因它有源预设指向
★ 三个判据按**协议**分文件而非逐适配器:这几个文件的流式函数逐字相同,
共用一个 fixture 会因协议不适用而静默跳过 —— 那等于没测。
## 体检分类
修前: ✓ [openai] ⚠ [kimicode server] ✗ [anthropic deepseek gemini github groq mistral ollama]
修后: ✓ [openai deepseek github groq mistral] ⚠ [] ✗ [gemini]
114 lines
4.0 KiB
Lua
114 lines
4.0 KiB
Lua
local adapter = {}
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adapter.name = "ollama"
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adapter.version = "2.0.0"
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adapter.endpoint = "/api/chat"
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adapter.headers = {}
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-- Ollama API 格式:{ model, messages, stream, options:{temperature,num_predict} }
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function adapter.transform_request(raw_body)
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local ok, req = pcall(json.decode, raw_body)
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||
if not ok then return raw_body end
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||
local ollama_req = {
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model = req.model or "llama3",
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stream = req.stream or false,
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options = {
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temperature = req.temperature or 0.7,
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||
num_predict = req.max_tokens or 2048
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||
}
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}
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-- 转换 messages 格式(Ollama messages 支持 images base64 数组)
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if req.messages then
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local msgs = {}
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for _, m in ipairs(req.messages) do
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local text, images
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if type(m.content) == "string" then
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||
text, images = m.content, nil
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||
else
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||
text = ""
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||
images = {}
|
||
for _, p in ipairs(m.content or {}) do
|
||
if p.type == "text" then
|
||
text = text .. (p.text or "")
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||
elseif p.type == "image_url" and type(p.image_url) == "table" and p.image_url.url then
|
||
local b64 = string.match(p.image_url.url, "^data:[^,]+;base64,(.+)$")
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||
if b64 then table.insert(images, b64) end
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||
end
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||
end
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if #images == 0 then images = nil end
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||
end
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local msg = { role = m.role, content = text }
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||
if images then msg.images = images end
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||
table.insert(msgs, msg)
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||
end
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||
ollama_req.messages = msgs
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||
end
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||
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||
return json.encode(ollama_req)
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||
end
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function adapter.transform_response(raw_body)
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local ok, resp = pcall(json.decode, raw_body)
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||
if not ok then return raw_body end
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local unified = {
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||
content = "",
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||
finish_reason = resp.done_reason or "",
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tool_calls = {},
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usage = { prompt = 0, completion = 0, total = 0 }
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||
}
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||
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||
if resp.message then
|
||
unified.content = resp.message.content or ""
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||
end
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||
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return json.encode(unified)
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||
end
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||
function adapter.transform_stream_chunk(raw_chunk)
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local ok, chunk = pcall(json.decode, raw_chunk)
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||
if not ok then return "" end
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||
if not chunk.message then return "" end
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||
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||
local unified = {
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content = chunk.message.content or "",
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||
done = chunk.done or false
|
||
}
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||
if chunk.message.reasoning_content then
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||
unified.reasoning_content = chunk.message.reasoning_content
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||
end
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if chunk.message.tool_calls then
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local tools = {}
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for i, tc in ipairs(chunk.message.tool_calls) do
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-- ★ 必须是**扁平**结构(name / raw_arguments 在顶层)且键名是
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-- stream_index —— homed 的 agentAPI.ToolCall 按 json tag 反序列化:
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-- · 嵌套 ["function"]={...} ⇒ Go 侧取不到 name/raw_arguments(零值)
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-- · 键名写 index ⇒ StreamIndex 取零值 ⇒ 多个分片并到同一个桶,
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-- argsRaw 混拼 ⇒ 每个工具报"参数不是合法 JSON"而一个都没真跑
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-- 两种都是**静默**失效,所以这里逐项对齐。
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local fn = tc["function"]
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local name = (type(fn) == "table" and fn.name) or tc.name or ""
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local args = "{}"
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||
if type(fn) == "table" and fn.arguments ~= nil then
|
||
args = fn.arguments
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||
elseif type(tc.arguments) == "string" then
|
||
args = tc.arguments
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||
end
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-- ollama 的 tool_calls **整条一次发完**(不分片),所以序号即下标
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table.insert(tools, {
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id = tc.id or ("call_" .. i),
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type = "function",
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name = name,
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||
raw_arguments = args,
|
||
stream_index = (tc.index or (i - 1))
|
||
})
|
||
end
|
||
unified.tool_calls = tools
|
||
end
|
||
return json.encode(unified)
|
||
end
|
||
|
||
return adapter
|