mirror of
https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
synced 2026-09-26 20:33:15 +00:00
/v1/* 是**给外部程序用的**(IDE、脚本、agent 框架),不是给人看的聊天页。 它的行为必须真符合 OpenAI 协议,否则调用方直接坏掉。下面两条都在 **生产实测**中确认过,不是推理。 ## ① GET /v1/models → 404 几乎每个 OpenAI 客户端(curl 脚本、LangChain、OpenAI SDK、IDE 插件) 启动时都会先列模型来探测服务可用性。404 让它们直接判定「服务不可用」, 连试都不试 —— 这是集成方最容易踩空、也最难自查的缺口(表现为 「连不上」,而实际端点是通的)。 新增 handleOpenAIModels。返回什么模型**不重要**,结构合法才重要: 本端点不做模型选择(model 只是回显),所以只暴露 HomeAgent 自身。 不谎报 GPT 之类名字 —— 那会让用户以为能选模型,实际不能。 ## ② stream=true 是假流式 实测:首字节 7.79s,随后**整段**内容在一个 chunk 里到达。 根因:两条路径都走 InjectTextSyncNoMemory —— **同步等完整回复**才返回, 之后才把已拼好的全文切成 3 个 chunk 吐出去。客户端的「生成中」/取消/ 超时/进度条全部失效;300s 超时表现为「卡 5 分钟然后一次性出现」。 重写为真流式:先订阅 EventContentDelta / EventReasoningDelta **再**启动 注入(顺序反了会漏开头几个分片),边收边转成 chunk,最后用同步调用拿到的 完整回复补 usage、发 finish、[DONE]。沿用 handleSSE 的成熟结构 (批量 16ms 合并、独立 writer goroutine、done channel 而非 close)。 顺带处理内核的 reset 事件:流式失败回退非流式时内核会发 content="" + reset=true(见 internal/agent/core/process.go)。忽略它会让 客户端看到半截内容后又接上完整内容(重复且自相矛盾),故识别并丢弃累积。 ## 判据(4 条,变异验证) - TestOpenAIModelsEndpoint / RequiresAuth - TestOpenAIStreamIsActuallyStreaming - TestOpenAINonStreamUnchanged(别把非流式改坏) ★ **判据本身踩了两个坑,都已修正并记在测试注释里**: 1. `httptest.ResponseRecorder` 把整个响应**缓冲在内存里**,请求结束才交付 —— 它**根本观察不到流式**。用它写的流式判据必然是假的。故改用 `httptest.NewServer` + `bufio.Reader` 逐帧读。 2. 「要求首帧早于末帧」**抓不住**假流式:假流式确实是分多次 write 的, 帧间间隔是微秒级 > 0,任何 `> 0` 判据都绿(已实测)。 真正能区分的是:**首帧是否早于「内核产出最终答案」那一刻**。 于是假内核被构造成:发 3 个增量后**扣住**最终响应,直到消费者 表现出「已在读帧」才放行 —— 真流式首帧 0.35s,假流式首帧 3.30s。 3. 鉴权判据一度写错:未登录时门户 302 到 /login,若跟随重定向就会拿到 登录页的 200,把「被重定向」误判成「鉴权通过」。改用不跟随重定向的 客户端。 变异验证:去掉 /v1/models 路由 → 判红(还原 404); 不转发增量 → 判红(首帧 3.30s)。 全量:35 包全绿。
340 lines
11 KiB
Go
340 lines
11 KiB
Go
package webui
|
||
|
||
import (
|
||
"context"
|
||
"fmt"
|
||
"time"
|
||
|
||
"encoding/json"
|
||
"net/http"
|
||
"sync"
|
||
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||
agentIO "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/io"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/sdk"
|
||
)
|
||
|
||
// OpenAI 兼容面:/v1/chat/completions(含流式)。
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||
|
||
func (h *Handler) handleOpenAICompletions(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
|
||
if r.Method != http.MethodPost {
|
||
http.Error(w, "method not allowed", http.StatusMethodNotAllowed)
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
if h.sdk == nil {
|
||
writeJSON(w, http.StatusServiceUnavailable, map[string]string{"error": "IO manager not available"})
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
var req struct {
|
||
Model string `json:"model"`
|
||
Messages []openAIMessage `json:"messages"`
|
||
Stream bool `json:"stream"`
|
||
Temperature float64 `json:"temperature"`
|
||
MaxTokens int `json:"max_tokens"`
|
||
}
|
||
if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil {
|
||
writeJSON(w, http.StatusBadRequest, map[string]string{"error": "invalid request: " + err.Error()})
|
||
return
|
||
}
|
||
if len(req.Messages) == 0 {
|
||
writeJSON(w, http.StatusBadRequest, map[string]string{"error": "messages is required"})
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
lastMsg := req.Messages[len(req.Messages)-1]
|
||
if lastMsg.Role != "user" {
|
||
writeJSON(w, http.StatusBadRequest, map[string]string{"error": "last message must be from user"})
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
// 带超时的上下文(同 handleChat:客户端断开立即取消;300s 约束长生成)
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||
ctx, cancel := context.WithTimeout(r.Context(), 300*time.Second)
|
||
defer cancel()
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||
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||
// ★ 流式与非流式是**两条不同的实现路径**,不能共用「先同步等完再分帧」。
|
||
//
|
||
// 原实现两条路都走 InjectTextSyncNoMemory(同步等完整回复),流式只是
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||
// 把已拼好的全文切成 3 个 chunk 吐出去 —— 实测首字节 7.79s、随后
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||
// 整段到达,客户端的「生成中」/取消/进度条全部失效。
|
||
//
|
||
// 真流式必须**订阅增量事件边收边转**:先写 SSE 头(把响应状态锁定为
|
||
// 200,之后再出错也无法改状态码),随后把 EventContentDelta 逐块转成
|
||
// chunk,最后用同步调用拿到的完整回复收尾(补 usage、发 finish)。
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||
if req.Stream {
|
||
h.streamOpenAI(ctx, w, req.Model, lastMsg.Content)
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
respCh := make(chan *agentIO.OutputEvent, 1)
|
||
go func() {
|
||
// NoMemory:本端点(OpenAI 兼容 /v1/chat/completions)的调用方是
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||
// IDE、工具与脚本,送来的是**固定的提示词模板**("请分析这段代码"之类),
|
||
// 不是人类在对话。记进记忆会把真实对话挤掉,而且同一模板会反复刷屏。
|
||
// 原文仍进上下文,模型照旧看得到;只是不参与向量化/关键词提取/蒸馏。
|
||
respCh <- h.sdk.InjectTextSyncNoMemory("http", "http", lastMsg.Content)
|
||
}()
|
||
|
||
var response *agentIO.OutputEvent
|
||
select {
|
||
case response = <-respCh:
|
||
case <-ctx.Done():
|
||
writeJSON(w, http.StatusGatewayTimeout, map[string]string{"error": "agent timeout (300s)"})
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
if response == nil {
|
||
writeJSON(w, http.StatusServiceUnavailable, map[string]string{"error": "no response from agent"})
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
content, _ := response.Payload["content"].(string)
|
||
reasoningContent, _ := response.Payload["reasoning_content"].(string)
|
||
usage, _ := response.Payload["usage"].(map[string]interface{})
|
||
|
||
resp := map[string]interface{}{
|
||
"id": fmt.Sprintf("chatcmpl-%d", time.Now().UnixNano()),
|
||
"object": "chat.completion",
|
||
"created": time.Now().Unix(),
|
||
"model": req.Model,
|
||
"choices": []map[string]interface{}{
|
||
{
|
||
"index": 0,
|
||
"message": map[string]interface{}{
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": content,
|
||
},
|
||
"finish_reason": "stop",
|
||
},
|
||
},
|
||
}
|
||
if reasoningContent != "" {
|
||
resp["choices"].([]map[string]interface{})[0]["message"].(map[string]interface{})["reasoning_content"] = reasoningContent
|
||
}
|
||
if usage != nil {
|
||
resp["usage"] = usage
|
||
}
|
||
|
||
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
|
||
json.NewEncoder(w).Encode(resp)
|
||
}
|
||
|
||
// streamOpenAI 是 /v1/chat/completions 的真流式实现。
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||
//
|
||
// 结构与 handleSSE 一致:订阅增量 → 收集 → 写 writer goroutine → 收尾。
|
||
// 关键差异:SSE 端点是在「最终回复已就绪」后才开始收尾,本端点必须**边收边发**。
|
||
func (h *Handler) streamOpenAI(ctx context.Context, w http.ResponseWriter, model, userText string) {
|
||
flusher, ok := w.(http.Flusher)
|
||
if !ok {
|
||
writeJSON(w, http.StatusInternalServerError, map[string]string{"error": "streaming not supported"})
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
// 先锁状态码:SSE 一旦写出第一个字节,之后上游再出错也只能以
|
||
// 「在流里报错」的方式告知(data: {"error":...}),无法改成 4xx/5xx。
|
||
// 这是所有 SSE 实现的固有限制,写明以免后人误以为能改。
|
||
w.Header().Set("Content-Type", "text/event-stream")
|
||
w.Header().Set("Cache-Control", "no-cache")
|
||
w.Header().Set("Connection", "keep-alive")
|
||
w.Header().Set("X-Accel-Buffering", "no") // 关掉 nginx/frp 的缓冲,否则流式白做
|
||
w.WriteHeader(http.StatusOK)
|
||
flusher.Flush()
|
||
|
||
completionID := fmt.Sprintf("chatcmpl-%d", time.Now().UnixNano())
|
||
created := time.Now().Unix()
|
||
|
||
// delta 收集通道。缓冲 2048 与 handleSSE 同理:LLM token 级高频小包,
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||
// 缓冲过小会溢出丢帧。
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||
deltaCh := make(chan deltaItem, 2048)
|
||
done := make(chan struct{})
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||
|
||
// 写 goroutine:批量合并(16ms 窗口)后 flush,降 syscall 次数。
|
||
// 不 close(deltaCh) —— 订阅回调可能在 handler 返回后仍被总线异步触发,
|
||
// close 后再发会 panic(生产日志里出现过单日数千次)。
|
||
var wg sync.WaitGroup
|
||
wg.Add(1)
|
||
go func() {
|
||
defer wg.Done()
|
||
pending := make([]string, 0, 64)
|
||
flushPending := func() {
|
||
if len(pending) == 0 {
|
||
return
|
||
}
|
||
for _, line := range pending {
|
||
fmt.Fprintf(w, "%s\n", line)
|
||
}
|
||
flusher.Flush()
|
||
pending = pending[:0]
|
||
}
|
||
flushTicker := time.NewTicker(16 * time.Millisecond)
|
||
defer flushTicker.Stop()
|
||
for {
|
||
select {
|
||
case d := <-deltaCh:
|
||
if d.reset {
|
||
pending = pending[:0]
|
||
}
|
||
if d.content != "" {
|
||
pending = append(pending, openAIChunkLine(completionID, created, model,
|
||
map[string]interface{}{"content": d.content}, nil, nil))
|
||
}
|
||
if d.reasoning != "" {
|
||
pending = append(pending, openAIChunkLine(completionID, created, model,
|
||
map[string]interface{}{"content": "", "reasoning_content": d.reasoning}, nil, nil))
|
||
}
|
||
if len(pending) >= 128 {
|
||
flushPending()
|
||
}
|
||
case <-flushTicker.C:
|
||
flushPending()
|
||
case <-done:
|
||
flushPending()
|
||
return
|
||
}
|
||
}
|
||
}()
|
||
|
||
send := func(d deltaItem) {
|
||
select {
|
||
case deltaCh <- d:
|
||
case <-done:
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 订阅增量事件。必须在启动注入**之前**订阅,否则会漏掉开头几个分片。
|
||
var unsubs []func()
|
||
deltaSub := func(typ sdk.EventType, pick func(payload map[string]interface{}) (string, bool)) {
|
||
unsub := h.sdk.Subscribe(typ, func(evt *sdk.Event) {
|
||
text, ok := pick(evt.Payload)
|
||
if !ok {
|
||
return
|
||
}
|
||
send(deltaItem{content: text, reset: isResetMarked(evt.Payload)})
|
||
})
|
||
unsubs = append(unsubs, unsub)
|
||
}
|
||
deltaSub(sdk.EventContentDelta, func(p map[string]interface{}) (string, bool) {
|
||
v, _ := p["content"].(string)
|
||
return v, v != ""
|
||
})
|
||
deltaSub(sdk.EventReasoningDelta, func(p map[string]interface{}) (string, bool) {
|
||
v, _ := p["reasoning_content"].(string)
|
||
return v, v != ""
|
||
})
|
||
defer func() {
|
||
close(done)
|
||
wg.Wait()
|
||
for _, u := range unsubs {
|
||
u()
|
||
}
|
||
}()
|
||
|
||
// 同步拿最终回复:用于补 usage、发 finish chunk。
|
||
// 此时增量早已转发完毕,所以这次等待不会拖慢首字节。
|
||
respCh := make(chan *agentIO.OutputEvent, 1)
|
||
go func() {
|
||
respCh <- h.sdk.InjectTextSyncNoMemory("http", "http", userText)
|
||
}()
|
||
var response *agentIO.OutputEvent
|
||
select {
|
||
case response = <-respCh:
|
||
case <-ctx.Done():
|
||
fmt.Fprintf(w, "data: %s\n\n", `{"error":{"message":"agent timeout (300s)"}}`)
|
||
fmt.Fprintf(w, "data: [DONE]\n\n")
|
||
flusher.Flush()
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
var usage map[string]interface{}
|
||
if response != nil {
|
||
usage, _ = response.Payload["usage"].(map[string]interface{})
|
||
}
|
||
|
||
// finish chunk + [DONE]
|
||
fmt.Fprintf(w, "%s\n", openAIChunkLine(completionID, created, model,
|
||
map[string]interface{}{}, "stop", usage))
|
||
fmt.Fprintf(w, "data: [DONE]\n\n")
|
||
flusher.Flush()
|
||
}
|
||
|
||
// openAIChunkLine 把一个 chunk 序列化成一行 SSE。
|
||
func openAIChunkLine(id string, created int64, model string, delta map[string]interface{}, finishReason interface{}, usage map[string]interface{}) string {
|
||
choice := map[string]interface{}{
|
||
"index": 0,
|
||
"delta": delta,
|
||
}
|
||
if finishReason != nil {
|
||
choice["finish_reason"] = finishReason
|
||
} else {
|
||
choice["finish_reason"] = nil
|
||
}
|
||
chunk := map[string]interface{}{
|
||
"id": id,
|
||
"object": "chat.completion.chunk",
|
||
"created": created,
|
||
"model": model,
|
||
"choices": []map[string]interface{}{choice},
|
||
}
|
||
if usage != nil {
|
||
chunk["usage"] = usage
|
||
}
|
||
data, _ := json.Marshal(chunk)
|
||
return "data: " + string(data)
|
||
}
|
||
|
||
type deltaItem struct {
|
||
content string
|
||
reasoning string
|
||
// reset 为真表示上游要求清空已显示内容(流式作废回退),前端需要丢弃累积。
|
||
reset bool
|
||
}
|
||
|
||
// isResetMarked 判定增量事件是否要求重置。
|
||
//
|
||
// 内核在「流式失败、回退到非流式」时会发一个 content="" + reset=true 的
|
||
// 事件(见 internal/agent/core/process.go)。若忽略它,客户端会看到
|
||
// 半截内容后又接上完整内容(重复且自相矛盾)。
|
||
func isResetMarked(payload map[string]interface{}) bool {
|
||
reset, _ := payload["reset"].(bool)
|
||
return reset
|
||
}
|
||
|
||
type openAIMessage struct {
|
||
Role string `json:"role"`
|
||
Content string `json:"content"`
|
||
}
|
||
|
||
// handleOpenAIModels 实现 GET /v1/models。
|
||
//
|
||
// 为什么本端点「返回什么模型」并不重要,重要的是**结构合法**:
|
||
// OpenAI 客户端把它当作能力探测(probe)。请求方要的不是模型清单本身,
|
||
// 而是一个「这个端点讲 OpenAI 协议」的确认。
|
||
//
|
||
// 所以这里返回 HomeAgent 自身作为唯一条目:调用方无论填哪个 id 都会
|
||
// 被路由到同一个 agent(本端点的 model 参数确实只是透传)。
|
||
// 不谎报 GPT 之类的名字 —— 那会让用户以为能选模型,而实际不能。
|
||
func (h *Handler) handleOpenAIModels(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
|
||
if r.Method != http.MethodGet {
|
||
http.Error(w, "method not allowed", http.StatusMethodNotAllowed)
|
||
return
|
||
}
|
||
id := openAIModelID()
|
||
writeJSON(w, http.StatusOK, map[string]interface{}{
|
||
"object": "list",
|
||
"data": []map[string]interface{}{
|
||
{
|
||
"id": id,
|
||
"object": "model",
|
||
"created": time.Now().Unix(),
|
||
"owned_by": "homeagent",
|
||
},
|
||
},
|
||
})
|
||
}
|
||
|
||
// openAIModelID 返回对外暴露的模型标识。
|
||
//
|
||
// 与 /v1/chat/completions 接受任意 model 值保持一致:本端点不做模型选择,
|
||
// 请求里的 model 只是回显。给一个稳定的名字,便于客户端写死在配置里。
|
||
func openAIModelID() string { return "homeagent" }
|