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HomeAgent/internal/agent/core/modalfallback.go
JianFeeeee 55fa2685ae feat(security,device): security 成为独立内核模块(闸门+策略+限式),device 接管内置工具路由
security(新模块 internal/kernelmod/security)
- 凭据闸门:出向拦截成 @{别名}、入向清洗、执行前回填(internal/security/{gate,runtime}.go)
- 工具黑白名单 + 沙箱(读写根、网络、.. 逃逸):internal/security/policy.go
- 敏感词过滤 + 提示词注入预警(Finding 不带原文):internal/security/content.go
- 按主体授权(hard-private 对非内部主体永久拒绝):internal/security/principal.go
- 插件命名限式(可选档位,插件声明/内核执行,只能收窄):internal/security/profile.go
- 启动装配从 cmd/homed 迁入模块;启动顺序判据改盯真实装配点

device(新模块)
- 正式内核模块,Provides FacDevice,KernelState.Device
- 内置工具路由表下沉到 internal/toolroute(避免 core↔kernelboot 环),
  device 保留对外入口;agent 未挂载时退化本地 switch
- Agent 侧只留 api.ToolHost/DeviceSurface 适配层

SDK
- InjectOptions.SecurityProfile:插件按 inputch 声明本轮安全档位(可选)
- InjectOptions.TurnHint:插件注入**本轮事实**,内核以独立 system 消息注入,
  不混进用户正文(人设负责怎么说话,TurnHint 只放这一轮成立的事实)
- FacilitySecurity / FacilityDevice

提示词
- 内核自带 prompt/skill/工具返回全面英文化(中文提示会让模型行为漂移)
- 机制解释下沉到 4 个内置 skill(memory/output/tool-order/plugins),
  skill 描述压到 80 runes 内(原来 94–108 全被索引截断)
- 默认人格模板英文化;[Voice] 段删除,规则并入 persona 块(单一段落)
- 历史记忆工具改名 coldcontext_query/commit,图记忆语义改称 stable memory

修复
- tracker: exec mount → unix.Mount(降权运行 + AmbientCapabilities 下才能挂)、
  区分 EPERM 与不支持;启动日志说明后果与恢复方式
- healthcheck_kernel 输出瘦身:status.Tools 只给摘要(原 98,989 tokens/151% 预算)
- plugin_list 描述讲清 auto_start(按需)与 alive(此刻是否在跑),
  明确不能由 alive=false 推断能力不存在
- pluginmgr/webui 去掉写死的 /home/newqqagent 回退路径(env → pluginDir 反推 → 报错)
- lua: 盘上适配器与内置版本不一致且无基线时响亮告警(deepseek 流式丢失
  tool_calls 导致'模型不调工具'的真因)

测试:go build ./... 通过;go test ./... 60 包全绿
2026-10-26 20:55:25 +08:00

361 lines
13 KiB
Go
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package core
import (
"context"
"fmt"
"log"
"strings"
"time"
agentAPI "github.com/JianFeeeee/HologramAgent/internal/agent/api"
)
// 多模态回退链:主模型看不到图/听不到音频时,改用一个声明了 vision/audio
// 能力的源把媒体转写成文字,再以 text block 注入。
//
// 为何必须有这条链:core.llm.model=AUTO 时实际落到哪个上游由网关按优先级决定,
// 而网关可能把 image_url 块静默剥离后转发给纯文本上游(llmsproxy 的
// opencode adapter 就明写着 "multimodal part not supported by zen" 并丢弃
// 非 text part)。请求依然返回 200,带图与不带图的 prompt_tokens 完全相同,
// 模型于是回答「我没有看到图片」,而内核以为注入成功。
//
// 没有这条链的话,multimodal 插件在任何非视觉主模型下都只能假成功。
const (
// modalFallbackTimeout 单次转写调用的上限。
//
// 为何是 180s:生产实测经网关转 claude-opus-5 看一张 400x400 图要 ~81s,
// 90s 阅则定时贴着上限,多帧批量请求更慢。宁可等也不要徒劳一趟。
modalFallbackTimeout = 180 * time.Second
// modalFallbackMaxTokens 转写输出上限。描述一组图/一段音频不需要长文,
// 且这段文字要塞回主模型上下文,过长会挤掉真正的对话内容。
modalFallbackMaxTokens = 1500
// modalFallbackMaxBlocks 单次最多转写多少个媒体块。
// see_video 一次能注入 10 帧;即使批量合包,图越多上游越慢也越容易超
// 单请求体积限制。超出部分如实报告未转写。
modalFallbackMaxBlocks = 6
)
// modalFallbackResult 描述一次回退转写的结果,供调用方决定注入什么。
type modalFallbackResult struct {
// Text 是转写出的文字(已含来源标注),为空表示没有可注入内容。
Text string
// Converted 实际成功转写的块数。
Converted int
// Skipped 因超出 modalFallbackMaxBlocks 而未处理的块数。
Skipped int
// Notice 给模型看的说明(能力缺失、转写失败等),始终如实。
Notice string
}
// resolveModalFallback 按配置挑一个能处理该模态的 provider。
//
// 顺序:配置指定的 fallback_provider → 任意声明了该能力的已注册源。
// 后者是刻意的兜底:用户可能只在源上声明了 vision 而忘了填 fallback_provider,
// 此时静默失败比多找一个能用的源更糟。
func (a *Agent) resolveModalFallback(kind string) (agentAPI.Provider, string) {
if a.providerManager == nil {
return nil, ""
}
var configured string
switch kind {
case "image":
configured = strings.TrimSpace(a.inputCfg.Image.FallbackProvider)
case "audio":
configured = strings.TrimSpace(a.inputCfg.Audio.FallbackProvider)
}
supports := func(p agentAPI.Provider) bool {
if p == nil {
return false
}
if kind == "audio" {
return agentAPI.ProviderSupportsAudio(p)
}
return agentAPI.ProviderSupportsVision(p)
}
if configured != "" {
p := a.providerManager.Get(configured)
if p == nil {
log.Printf("[agent] modal fallback %s: configured provider %q not registered", kind, configured)
} else if !supports(p) {
// 配置指向了一个没声明该能力的源:照用只会重演静默剥离,
// 因此拒绝并继续找,日志点明配置与声明不一致。
log.Printf("[agent] modal fallback %s: provider %q does not declare the capability, ignoring", kind, configured)
} else if !a.providerManager.IsAvailable(configured) {
log.Printf("[agent] modal fallback %s: provider %q in cooldown, trying others", kind, configured)
} else {
return p, configured
}
}
// 兜底:扫已注册源,取第一个声明了该能力且当前可用的。
for _, name := range a.providerManager.List() {
if name == configured {
continue // 上面已试过
}
p := a.providerManager.Get(name)
if supports(p) && a.providerManager.IsAvailable(name) {
return p, name
}
}
return nil, ""
}
// modalFallbackModel 返回该模态回退调用应使用的模型名(空则用源自身默认)。
func (a *Agent) modalFallbackModel(kind string) string {
switch kind {
case "image":
return strings.TrimSpace(a.inputCfg.Image.FallbackModel)
case "audio":
return strings.TrimSpace(a.inputCfg.Audio.FallbackModel)
}
return ""
}
// modalFallbackPrompt 返回转写用的提示词,配置为空时给一个可用默认。
func (a *Agent) modalFallbackPrompt(kind string) string {
switch kind {
case "image":
if s := strings.TrimSpace(a.inputCfg.Image.DescribePrompt); s != "" {
return s
}
return "Describe this image in detail: text, objects, people and scene."
case "audio":
if s := strings.TrimSpace(a.inputCfg.Audio.DescribePrompt); s != "" {
return s
}
return "请转写这段音频的内容。"
}
return ""
}
// transcribeBlocksForFallback 把主模型看不懂的媒体块转写成文字。
//
// blocks 里的 text 块原样保留(它们本来就能被理解);image_url/audio_url
// **按模态批量合包,每类只发一次请求**。
//
// 为何必须批量而不是逐块:生产实测 see_video 注入 6 帧时,逐帧调用让
// 4 帧里 3 帧超时,整轮拖到 363 秒。而视觉模型本来就能在一条消息里看
// 多张图——一次调用不仅快上一个数量级,模型还能看到帧与帧的时间推进
// 关系,分析质量更好。
//
// 返回的 Text 已带来源标注,让模型知道这是转写而非自己直接看到的。这点
// 很重要:模型据此能判断细节可靠性,也不会在用户追问像素级细节时编造。
func (a *Agent) transcribeBlocksForFallback(blocks []agentAPI.ContentBlock) modalFallbackResult {
var res modalFallbackResult
var kept []string // 原样保留的 text 块
var converted []string // 转写结果
var notices []string
// 先按模态分组,同时应用块数上限。
var imgURLs, imgDetails []string
var audURLs []string
mediaSeen := 0
for _, b := range blocks {
switch b.Type {
case "text":
if b.Text != "" {
kept = append(kept, b.Text)
}
continue
case "image_url":
mediaSeen++
if mediaSeen > modalFallbackMaxBlocks {
res.Skipped++
continue
}
if b.ImageURL != nil && b.ImageURL.URL != "" {
imgURLs = append(imgURLs, b.ImageURL.URL)
imgDetails = append(imgDetails, b.ImageURL.Detail)
}
case "audio_url":
mediaSeen++
if mediaSeen > modalFallbackMaxBlocks {
res.Skipped++
continue
}
if b.AudioURL != nil && b.AudioURL.URL != "" {
audURLs = append(audURLs, b.AudioURL.URL)
}
default:
continue // 未知块类型:主模型也看不懂,丢弃
}
}
// 图片:一次请求带全部帧
if len(imgURLs) > 0 {
p, srcName := a.resolveModalFallback("image")
if p == nil {
notices = append(notices, "The current model does not support images and no vision fallback source is available "+
"(set core.input_processing.image.fallback_provider and core.llm.sources.<name>.vision=true on that source)")
} else if text, err := a.chatModalFallbackBatch(p, "image", imgURLs, imgDetails); err != nil {
// 转写失败必须说出来。静默跳过会让模型以为「图里没内容」,
// 而事实是没人看过这些图。
notices = append(notices, fmt.Sprintf("image transcription failed (source %s): %v", srcName, err))
log.Printf("[agent] modal fallback image(%d) via %s failed: %v", len(imgURLs), srcName, err)
} else {
label := "image content"
if len(imgURLs) > 1 {
label = fmt.Sprintf("%d images/video frames", len(imgURLs))
}
converted = append(converted, fmt.Sprintf("[%s · transcribed by %s, not directly perceived by the current model]\n%s", label, srcName, text))
res.Converted += len(imgURLs)
}
}
// 音频:同样一次请求
if len(audURLs) > 0 {
p, srcName := a.resolveModalFallback("audio")
if p == nil {
notices = append(notices, "The current model does not support audio and no audio fallback source is available "+
"(set core.input_processing.audio.fallback_provider and core.llm.sources.<name>.audio=true on that source)")
} else if text, err := a.chatModalFallbackBatch(p, "audio", audURLs, nil); err != nil {
notices = append(notices, fmt.Sprintf("audio transcription failed (source %s): %v", srcName, err))
log.Printf("[agent] modal fallback audio(%d) via %s failed: %v", len(audURLs), srcName, err)
} else {
converted = append(converted, fmt.Sprintf("[音频内容 · 由 %s 转写,非当前模型直接感知]\n%s", srcName, text))
res.Converted += len(audURLs)
}
}
if res.Skipped > 0 {
notices = append(notices, fmt.Sprintf(
"另有 %d 个媒体块未转写(单次上限 %d)",
res.Skipped, modalFallbackMaxBlocks))
}
var parts []string
parts = append(parts, kept...)
parts = append(parts, converted...)
if len(notices) > 0 {
parts = append(parts, "[注意] "+strings.Join(notices, ";"))
}
res.Text = strings.Join(parts, "\n\n")
res.Notice = strings.Join(notices, ";")
return res
}
// prepareToolBlocks 判定当前主模型能否直接消费这批媒体块。
//
// 返回 (native, ""):能直接看/听,原样作为 Blocks 注入。
// 返回 (nil, text) :不能,已经回退链转写成文字,调用方并进纯文本 content。
// 返回 (nil, "") :既不能直接看也没回退源且无话可说(理论上不发生,
// transcribeBlocksForFallback 至少会给一条 notice)。
//
// 为何逐模态判定而不是一刀切:一批块里可能图能看、音频不能听(很多视觉
// 模型就是这样)。全部走回退会白白把本可直视的图降级成二手文字描述。
func (a *Agent) prepareToolBlocks(blocks []agentAPI.ContentBlock) ([]agentAPI.ContentBlock, string) {
canVision := agentAPI.ProviderSupportsVision(a.provider)
canAudio := agentAPI.ProviderSupportsAudio(a.provider)
var native []agentAPI.ContentBlock
var needFallback []agentAPI.ContentBlock
for _, b := range blocks {
switch b.Type {
case "image_url":
if canVision {
native = append(native, b)
} else {
needFallback = append(needFallback, b)
}
case "audio_url":
if canAudio {
native = append(native, b)
} else {
needFallback = append(needFallback, b)
}
default:
native = append(native, b) // text 等一律直通
}
}
if len(needFallback) == 0 {
return native, ""
}
res := a.transcribeBlocksForFallback(needFallback)
log.Printf("[agent] modal fallback: %d block(s) transcribed, %d skipped (provider=%s vision=%v audio=%v)",
res.Converted, res.Skipped, a.provider.Name(), canVision, canAudio)
// 部分能直视、部分需转写:把转写文字作为 text 块并入 native,
// 这样两部分内容同时到达模型。
if len(native) > 0 {
if res.Text != "" {
native = append(native, agentAPI.ContentBlock{Type: "text", Text: res.Text})
}
return native, ""
}
return nil, res.Text
}
// chatModalFallbackBatch 向回退 provider 发**一次**请求,带上该模态的全部媒体。
//
// 多张图合包而非逐张调用:既为避开 N 倍往返延迟(生产实测逐帧调用使
// see_video 6 帧拖到 363 秒且 3/4 帧超时),也因为视觉模型看到成组帧时能
// 描述帧间变化,而逐帧转写只能得到 N 段互不相关的静态描述。
func (a *Agent) chatModalFallbackBatch(p agentAPI.Provider, kind string, urls, details []string) (string, error) {
if len(urls) == 0 {
return "", fmt.Errorf("no media to transcribe")
}
prompt := a.modalFallbackPrompt(kind)
if len(urls) > 1 && kind == "image" {
// 多张时补一句,否则模型容易只描述第一张。
prompt = fmt.Sprintf("%s\n\n共 %d 张(若为视频关键帧则按时间顺序),"+
"请逐张编号描述,并在最后概括帧间变化。", prompt, len(urls))
}
msg := agentAPI.Message{
Role: "user",
Blocks: []agentAPI.ContentBlock{{Type: "text", Text: prompt}},
}
for i, u := range urls {
if kind == "audio" {
msg.Blocks = append(msg.Blocks, agentAPI.ContentBlock{
Type: "audio_url",
AudioURL: &agentAPI.AudioURL{URL: u},
})
continue
}
detail := ""
if i < len(details) {
detail = details[i]
}
if detail == "" {
// 单张时看清细节;多张(视频帧)用 low 控住体积与耗时。
if len(urls) > 1 {
detail = "low"
} else {
detail = "high"
}
}
msg.Blocks = append(msg.Blocks, agentAPI.ContentBlock{
Type: "image_url",
ImageURL: &agentAPI.ImageURL{URL: u, Detail: detail},
})
}
ctx, cancel := context.WithTimeout(a.ctx, modalFallbackTimeout)
defer cancel()
resp, err := p.Chat(ctx, &agentAPI.CompletionRequest{
Model: a.modalFallbackModel(kind),
Messages: []agentAPI.Message{msg},
MaxTokens: modalFallbackMaxTokens,
})
if err != nil {
return "", err
}
out := strings.TrimSpace(resp.Content)
if out == "" {
// 空回复不能当成功。上游剥掉媒体块后模型往往回一句「我没看到图片」
// 或干脆空串——两种都说明这条回退链也没真看到。
return "", fmt.Errorf("fallback source returned empty content (it may not support this modality either)")
}
return out, nil
}