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HomeAgent/internal/agent/core/toolcall.go
JianFeeeee 387b28ce09 fix(memory): 媒体归档三缺陷——数据丢失、L3 入库不可靠、L3 检索未接线
自动触发链实测(medialive)连续暴露的三个缺陷,全部是「手工调 API 的
单测无法发现」的类型。附带该实测本身。

## 缺陷一:三元组全被拒时仍释放引用并删文档(数据丢失)

archiveColdDocs 只检查 len(triples) > 0 就释放媒体引用、删除文档。
但 Commit 会静默跳过实体名不合法的三元组(validEntityName 要求
2–50 字符),于是「无错但一条也没写进去」真实发生:

  [agent] doc→graph: doc_xxx → 0 entities, 0 relations
  [media] 文档 doc_xxx 入图库,释放 1 个媒体引用(描述已留在图库)
  被记忆引用的内容被 GC 删除了(清 1 条/318 字节)

图库里没有任何句子承载引用,文档也被删,blob 被 GC 回收 → 图片与描述
彻底消失。我在上一层写的注释「Commit 之后引用已挂到 graph_sentence」
是错的:ec=0 rc=0 时它什么也没挂。

修法(用户选定 B+A):
  B. ec==0 && rc==0 时保留文档、跳过归档——归档的实质是「信息从 L2
     搬到 L3」,搬不过去就不该删源,下轮再试。
  A. bindSentenceMedia 返回实际绑定数,commitTriplesWithMedia 透出为
     mediaBound;释放前四路判断(查引用出错→保守不释放/本无引用→无需
     释放/mediaBound==0→保留并记录原因/否则释放)。宁可留一条悬空
     引用(内容还在,可由后续一致性检查清理)也不能丢内容。

反向验证:旧行为下新测试确实 FAIL,报「引用被释放了」+「GC 删掉了本该
保留的内容」;恢复修复后 PASS。

## 缺陷二:媒体入 L3 依赖 NLP 提取器运气(可靠性)

媒体能否进图库,取决于提取器碰巧从描述文本里提出合规三元组。实测 LLM
的 477 字图片描述只产出「水平 -分割-> 成」,obj 仅 1 字被拒 → 整条媒体
记忆进不了图库。表现为「阶段 5 时好时坏」,取决于描述文本。

但媒体自身的 digest / mime / 描述都是确定的,不该受提取器支配。

新增 parseMediaMarkers + mediaTriplesFromText:从文档正文的媒体标记
直接产出确定三元组,先于 NLP 提取。同一份真实文档由 0 entities 0
relations 变为 ec=4 rc=2 且拿到句子 id。

三个设计点:
  - 实体名用「图片 <短digest>」而非描述:描述会被重新生成(换视觉模型、
    补描述),若名字取自描述,同一张图会在图谱上留下多个节点。digest
    不变则名字不变,长度也天然合规。
  - SentenceText 用原始标记段,保证 bindSentenceMedia 的正则必然能反解
    到 digest——绑定从概率事件变成确定行为。
  - 描述为空时仍产出「类型」三元组:描述是后台异步补的,媒体节点不该
    因为还没描述就不存在于图谱。
  - summarizeForEntity 按 rune 截断而非字节:按字节切会破坏 UTF-8,
    图库里会留下乱码实体名。同时清 Markdown 强调符。

这是过渡方案,用户已定:下个 feature 换多模态嵌入后不再依赖
「描述文本 → 提取三元组 → 图谱节点」这条链路。

## 缺陷三:L3 媒体检索没有任何调用方(接线缺失)

第四层实现的 RecallMediaForSentence / mediaContextForSentences 从未被
调用——媒体能存进 L3、能反查,但 agent 拿不出来。实测第二轮 agent 显式
调了 doc_query,回答「没有找到那张图片的任何记录」。

接两个入口:
  - buildMemoryContext(自动注入,每次 LLM 调用都走)
  - memory_recall 工具结果末尾(显式查询)

关系行只有实体名和关系类型,看不出「这条记忆当时还带了一张图」,
媒体挂在句子上,必须经 关系→句子→media_refs 反查。

一处折返:最初直接用 injected.Relations 取 sentence_id,测试失败。
Indexer.BuildContext 刻意把 Relations 置 nil(自动注入只给实体索引以省
token,细节留给 memory_recall)。改为用命中的实体名再查一次关系,
深度固定 1——媒体是「这条记忆当时带的图」,顺关系网扩散只会带出无关
媒体并挤占 token。

## medialive 自动触发链实测

internal/agent/core/medialive_test.go,medialive build tag,默认
go test 不收录。源/模型/密钥全部由调用方经环境变量显式指定,缺任何一项
Skip 并列出缺哪个——刻意不提供 fallback,猜一个 base_url 可能打到调用者
机器上不相干的服务,而失败会被误报成「媒体记忆有问题」。

  MEDIALIVE_BASE_URL=... MEDIALIVE_API_KEY=... \
  MEDIALIVE_MODEL=... MEDIALIVE_ADAPTER=... \
  go test -tags medialive ./internal/agent/core/ -run TestMediaLive -v

只注入一个 image 事件,之后七个阶段全由生产代码自己触发:CAS 落盘 →
引用绑定 → 描述生成 → L0→L2 转移 → L2→L3 绑定 → GC 保护 → 第二轮召回。
另有阴性对照:不给记忆时不该「记得」,否则阳性用例的通过可能只是模型
猜常见配色。上游不可用时 Skip 而非假 PASS。

真实 claude-opus-5 实测通过:第二轮不给图,agent 答出
「上:紫罗兰色 #8800DD / 中:蓝色 #0055EE / 下:纯红 #EE0000」。

## 测试

graphmedia_test.go 新增 8 例:数据丢失回归(反向验证过)、mediaBound
计数、媒体标记解析、实体名生成、描述截断、确定性三元组必然可入库、
关系→句子映射、L3 检索接线(自动注入与显式查询两路)。

全仓 go build / go vet / go test 通过,internal/agent/core 与
internal/memory 全绿,SDK 冻结 diff = 0。
2026-09-05 12:03:30 +08:00

568 lines
17 KiB
Go
Raw Blame History

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package core
import (
"fmt"
"log"
"runtime/debug"
"strings"
"time"
agentAPI "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/api"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/text"
)
func (a *Agent) executeToolCall(tc agentAPI.ToolCall) (ret string) {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
stack := debug.Stack()
log.Printf("[agent] tool %s panic: %v\n%s", tc.Name, r, stack)
if pluginName := a.resolveToolPlugin(tc.Name); pluginName != "" {
if a.pluginHealth.recordCrash(pluginName) {
log.Printf("[agent] plugin %s exceeded crash threshold, scheduling reload", pluginName)
}
}
ret = fmt.Sprintf("工具 %s 执行崩溃: %v", tc.Name, r)
}
}()
done := make(chan string, 1)
go func() {
done <- a.executeToolCallInner(tc)
}()
select {
case result := <-done:
return result
case <-time.After(60 * time.Second):
log.Printf("[agent] tool %s timed out after 60s", tc.Name)
return fmt.Sprintf("工具 %s 执行超时60秒已取消", tc.Name)
}
}
func (a *Agent) executeToolCallInner(tc agentAPI.ToolCall) string {
switch {
case strings.HasPrefix(tc.Name, "memory_"):
return a.executeMemoryTool(tc)
case strings.HasPrefix(tc.Name, "social_"):
return a.executeSocialTool(tc)
case strings.HasPrefix(tc.Name, "knowledge_"):
return a.executeKnowledgeTool(tc)
case strings.HasPrefix(tc.Name, "doc_"):
return a.executeDocTool(tc)
case strings.HasPrefix(tc.Name, "output_send__") && strings.HasSuffix(tc.Name, "_help"):
return a.executeOutputSendHelp(tc)
case strings.HasPrefix(tc.Name, "output_send__"):
return a.executeOutputSendTool(tc)
case tc.Name == "output_list_channels":
return a.executeOutputListChannels()
case tc.Name == "plgreload":
return a.executePluginReload()
case tc.Name == "get_plugin_tools":
pluginName, _ := tc.Arguments["plugin_name"].(string)
return a.executeGetPluginTools(pluginName)
case tc.Name == "spawn_child":
return a.executeSpawnChild(tc)
case tc.Name == "child_result":
return a.executeChildResultTool(tc)
case strings.HasPrefix(tc.Name, "llm_"):
return a.executeLLMTool(tc)
case tc.Name == "describe_image":
return a.executeDescribeImage(tc)
case tc.Name == "transcribe_audio":
return a.executeTranscribeAudio(tc)
case tc.Name == "ocr_image":
return a.executeOCRImage(tc)
}
if a.stageHost != nil {
if result, err := a.stageHost.ExecuteTool(tc.Name, tc.Arguments); err == nil {
return fmt.Sprintf("%v", result)
} else if !strings.Contains(err.Error(), "not found in any plugin") {
return fmt.Sprintf("工具 %s 执行失败: %v", tc.Name, err)
}
}
if a.tracker != nil {
a.tracker.PreAction(tc.Name)
}
result, err := a.io.ExecuteTool(tc.Name, tc.Arguments)
if a.tracker != nil {
if cs := a.tracker.PostAction(tc.Name); cs != nil && len(cs.Files) > 0 {
log.Printf("[agent] tool %s changed %d files (changeset: %s)", tc.Name, len(cs.Files), cs.ID)
}
}
if err != nil {
return fmt.Sprintf("工具 %s 执行失败: %v", tc.Name, err)
}
return fmt.Sprintf("%v", result)
}
func (a *Agent) executeMemoryTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
if a.memory == nil {
if tc.Name == "memory_document_query" {
return a.executeDocTool(tc)
}
return "图记忆系统不可用"
}
switch tc.Name {
case "memory_recall":
query, _ := tc.Arguments["query_intent"].(string)
depth, _ := tc.Arguments["depth"].(float64)
if depth <= 0 {
depth = 2
}
if query == "" {
return "请输入查询关键词"
}
// 关键词提取:支持逗号分隔和自然语言
keywords := strings.Split(query, ",")
if len(keywords) == 1 {
keywords = memory.ExtractKeywords(query)
}
result, err := a.memory.Recall(keywords, nil, int(depth), "")
if err != nil {
return fmt.Sprintf("记忆检索失败: %v", err)
}
if len(result.Entities) == 0 && len(result.Relations) == 0 {
return "未找到相关记忆"
}
if a.indexer != nil {
names := make([]string, len(result.Entities))
for i, e := range result.Entities {
names[i] = e.Name
}
a.indexer.MarkRecalled(names...)
}
var parts []string
parts = append(parts, fmt.Sprintf("找到 %d 个相关实体:", len(result.Entities)))
for _, e := range result.Entities {
parts = append(parts, fmt.Sprintf("- %s (提及%d次, 类型:%s)", e.Name, e.MentionCount, e.Type))
}
parts = append(parts, fmt.Sprintf("找到 %d 条关系:", len(result.Relations)))
for i, r := range result.Relations {
if i >= 10 {
parts = append(parts, "...更多关系被截断")
break
}
parts = append(parts, fmt.Sprintf("- %s →(%s)→ %s", r.SourceName, r.RelationType, r.TargetName))
}
// 命中的关系若挂着媒体,把媒体说明附在结果末尾。
//
// 关系行只有实体名和关系类型,看不出"这条记忆当时还带了一张图"。
// 媒体挂在句子上graph_sentence owner需经关系→句子→media_refs
// 反查。不附上的后果agent 显式查了图记忆,却仍然不知道有图。
if mc := a.mediaContextForRelations(result.Relations); mc != "" {
parts = append(parts, "", "关联媒体:", mc)
}
return strings.Join(parts, "\n")
case "memory_block_merge":
entityA, _ := tc.Arguments["entity_a"].(string)
entityB, _ := tc.Arguments["entity_b"].(string)
rounds, _ := tc.Arguments["rounds"].(float64)
if entityA == "" || entityB == "" || rounds <= 0 {
return "entity_a、entity_b 和 rounds 不能为空"
}
if entityA > entityB {
entityA, entityB = entityB, entityA
}
key := entityA + "||" + entityB
a.noMergeMu.Lock()
a.noMergeMarkers[key] = int(rounds)
a.noMergeMu.Unlock()
return fmt.Sprintf("已标记「%s」与「%s」在 %d 轮内不合并", entityA, entityB, int(rounds))
case "memory_commit":
triplesData, ok := tc.Arguments["triples"].([]interface{})
if !ok {
return "参数格式错误,需要 triples 数组"
}
var triples []memory.Triple
for _, td := range triplesData {
if m, ok := td.(map[string]interface{}); ok {
t := memory.Triple{
Subject: getString(m, "subject"),
Relation: getString(m, "relation"),
Object: getString(m, "object"),
}
if t.Subject != "" && t.Relation != "" && t.Object != "" {
triples = append(triples, t)
}
}
}
if len(triples) == 0 {
return "没有有效的三元组"
}
// remember 工具是用户/模型显式写入,不涉及归档删除,
// 因此不需要 mediaBound——没有旧引用要释放。
ec, rc, _, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, string(a.id), 0)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("记忆写入失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("已写入 %d 个实体和 %d 条关系", ec, rc)
case "memory_introspect":
stats, err := a.memory.Introspect()
if err != nil {
return fmt.Sprintf("查询失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("记忆统计: %v", stats)
case "memory_document_query":
return a.executeDocTool(tc)
case "memory_merge":
source, _ := tc.Arguments["source"].(string)
target, _ := tc.Arguments["target"].(string)
if source == "" || target == "" {
return "source 和 target 不能为空"
}
count, err := a.memory.MergeEntities(source, target)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("合并失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("已将「%s」合并到「%s」source 已彻底删除,%d 条关系已重定向", source, target, count)
case "memory_delete_entity":
name, _ := tc.Arguments["name"].(string)
if name == "" {
return "name 不能为空"
}
if err := a.memory.DeleteEntity(name); err != nil {
return fmt.Sprintf("删除失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("已彻底删除实体「%s」及其所有关联关系", name)
case "memory_purge":
criteria := make(map[string]string)
if v, ok := tc.Arguments["subject_contains"].(string); ok && v != "" {
criteria["subject_contains"] = v
}
if v, ok := tc.Arguments["relation_type"].(string); ok && v != "" {
criteria["relation_type"] = v
}
if v, ok := tc.Arguments["target_contains"].(string); ok && v != "" {
criteria["target_contains"] = v
}
mode, _ := tc.Arguments["mode"].(string)
if mode == "" {
mode = "soft"
}
n, err := a.memory.Purge(criteria, mode)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("删除图记忆失败: %v", err)
}
textRemoved := 0
if a.textMem != nil {
if subj, ok := criteria["subject_contains"]; ok && subj != "" {
textRemoved, _ = a.textMem.PurgeByFilter(func(evt text.Event) bool {
return strings.Contains(evt.Source, subj) || strings.Contains(evt.Input, subj) || strings.Contains(evt.Response, subj)
})
}
}
parts := []string{fmt.Sprintf("已%s删除 %d 条图记忆关系", mode, n)}
if textRemoved > 0 {
parts = append(parts, fmt.Sprintf("清理 %d 条文本记忆日志", textRemoved))
}
return strings.Join(parts, "")
case "memory_edit":
oldSubject, _ := tc.Arguments["old_subject"].(string)
oldRelation, _ := tc.Arguments["old_relation"].(string)
oldObject, _ := tc.Arguments["old_object"].(string)
if oldSubject == "" || oldRelation == "" || oldObject == "" {
return "old_subject、old_relation、old_object 不能为空"
}
newSubject, _ := tc.Arguments["new_subject"].(string)
newRelation, _ := tc.Arguments["new_relation"].(string)
newObject, _ := tc.Arguments["new_object"].(string)
if newSubject == "" && newRelation == "" && newObject == "" {
return "至少提供一个新值new_subject / new_relation / new_object"
}
if newSubject == "" {
newSubject = oldSubject
}
if newRelation == "" {
newRelation = oldRelation
}
if newObject == "" {
newObject = oldObject
}
n, err := a.memory.Purge(map[string]string{
"subject_contains": oldSubject,
"relation_type": oldRelation,
"target_contains": oldObject,
}, "hard")
if err != nil {
return fmt.Sprintf("编辑图记忆失败(删除旧记录): %v", err)
}
triples := []memory.Triple{{
Subject: newSubject,
Relation: newRelation,
Object: newObject,
}}
ec, rc, err := a.memory.Commit(triples, string(a.id), 0)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("编辑图记忆失败(写入新记录): %v", err)
}
textReplaced := 0
if a.textMem != nil && oldSubject != "" {
textReplaced, _ = a.textMem.ReplaceByFilter(
func(evt text.Event) bool {
return strings.Contains(evt.Input, oldSubject) || strings.Contains(evt.Response, oldSubject)
},
func(evt text.Event) text.Event {
evt.Input = strings.ReplaceAll(evt.Input, oldSubject, newSubject)
evt.Response = strings.ReplaceAll(evt.Response, oldSubject, newSubject)
return evt
},
)
}
result := fmt.Sprintf("已编辑记忆:删除 %d 条旧关系,写入 %d 个实体 + %d 条新关系", n, ec, rc)
if textReplaced > 0 {
result += fmt.Sprintf(",更新 %d 条文本记忆日志", textReplaced)
}
return result
default:
return fmt.Sprintf("未知的记忆工具: %s", tc.Name)
}
}
func (a *Agent) executeSocialTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
if a.social == nil {
return "人物关系网不可用social store 未初始化)"
}
switch tc.Name {
case "person_query":
name, _ := tc.Arguments["name"].(string)
if name == "" {
return "请输入人物名称"
}
profile, err := a.social.GetPerson(name)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("查询人物失败: %v", err)
}
var parts []string
parts = append(parts, fmt.Sprintf("▎%s 的档案", name))
if len(profile.Traits) > 0 {
parts = append(parts, "【特质】")
for k, v := range profile.Traits {
parts = append(parts, fmt.Sprintf(" %s: %s", k, v))
}
}
if len(profile.Relations) > 0 {
parts = append(parts, "【社交关系】")
for _, r := range profile.Relations {
parts = append(parts, fmt.Sprintf(" %s —(%s)—→ %s", name, r.Relation, r.Person))
}
}
if len(profile.Traits) == 0 && len(profile.Relations) == 0 {
parts = append(parts, " (尚无记录)")
}
return strings.Join(parts, "\n")
case "person_set_trait":
name, _ := tc.Arguments["name"].(string)
trait, _ := tc.Arguments["trait"].(string)
value, _ := tc.Arguments["value"].(string)
if name == "" || trait == "" || value == "" {
return "name、trait、value 都不能为空"
}
if err := a.social.SetTrait(name, trait, value); err != nil {
return fmt.Sprintf("设置特质失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("已记录:%s 的 %s = %s", name, trait, value)
case "person_relate":
personA, _ := tc.Arguments["person_a"].(string)
relation, _ := tc.Arguments["relation"].(string)
personB, _ := tc.Arguments["person_b"].(string)
if personA == "" || relation == "" || personB == "" {
return "person_a、relation、person_b 都不能为空"
}
if err := a.social.AddRelation(personA, relation, personB); err != nil {
return fmt.Sprintf("建立关系失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("已记录:%s —(%s)—→ %s", personA, relation, personB)
case "person_network":
name, _ := tc.Arguments["name"].(string)
depth := int(getFloat(tc.Arguments, "depth"))
if depth <= 0 {
depth = 2
}
if name == "" {
return "请输入人物名称"
}
profiles, err := a.social.GetNetwork(name, depth)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("查询社交网络失败: %v", err)
}
if len(profiles) == 0 {
return fmt.Sprintf("未找到 %s 的社交网络", name)
}
var parts []string
parts = append(parts, fmt.Sprintf("▎%s 的社交网络(%d 度)", name, depth))
for _, p := range profiles {
if p.Name == name {
continue
}
parts = append(parts, fmt.Sprintf(" · %s", p.Name))
for k, v := range p.Traits {
parts = append(parts, fmt.Sprintf(" %s: %s", k, v))
}
for _, r := range p.Relations {
if r.Person != name {
parts = append(parts, fmt.Sprintf(" —(%s)—→ %s", r.Relation, r.Person))
}
}
}
return strings.Join(parts, "\n")
default:
return fmt.Sprintf("未知的人物工具: %s", tc.Name)
}
}
func (a *Agent) executeKnowledgeTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
if a.knowledge == nil {
return "知识库不可用"
}
switch tc.Name {
case "knowledge_search":
query, _ := tc.Arguments["query"].(string)
topK := int(getFloat(tc.Arguments, "top_k"))
if topK <= 0 {
topK = 5
}
if query == "" {
return "请输入查询关键词"
}
results := a.knowledge.Search(query, topK)
if len(results) == 0 {
return "未找到相关知识"
}
var parts []string
for i, k := range results {
if i >= topK {
break
}
label := k.Name
if k.Category != "" {
label = k.Category + "/" + k.Name
}
parts = append(parts, fmt.Sprintf("[%s]\n%s", label, truncateStr(k.Content, 200)))
}
return strings.Join(parts, "\n---\n")
case "knowledge_create":
name, _ := tc.Arguments["name"].(string)
content, _ := tc.Arguments["content"].(string)
if name == "" || content == "" {
return "name 和 content 不能为空"
}
if err := a.knowledge.Add(name, content); err != nil {
return fmt.Sprintf("知识创建失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("知识「%s」已创建并向量化索引%d 字符)", name, len(content))
case "knowledge_list":
tree := a.knowledge.BuildTree()
return formatTree(tree, 0)
case "knowledge_delete":
name, _ := tc.Arguments["name"].(string)
if name == "" {
return "name 不能为空"
}
if err := a.knowledge.Remove(name); err != nil {
return fmt.Sprintf("知识删除失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("知识「%s」已删除", name)
default:
return fmt.Sprintf("未知的知识工具: %s", tc.Name)
}
}
func (a *Agent) executeDocTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
if a.docStore == nil {
return "文档记忆不可用"
}
switch tc.Name {
case "doc_query":
query, _ := tc.Arguments["query"].(string)
topK := int(getFloat(tc.Arguments, "top_k"))
if topK <= 0 {
topK = 3
}
if query == "" {
return "请输入查询内容"
}
docs := a.docStore.Consume(query, topK)
if len(docs) == 0 {
return "未找到相关文档记忆"
}
var parts []string
var refs []string
for i, d := range docs {
parts = append(parts, fmt.Sprintf("[%d] %s (来源: %s)", i+1, d.Summary, d.Source))
if len(d.Tags) > 0 {
parts = append(parts, " 标签: "+strings.Join(d.Tags, ", "))
}
content := d.Content
if len(content) > 2000 {
content = content[:2000] + "..."
}
a.context.InsertByTimestamp(ContextEvent{
Timestamp: d.CreatedAt,
Source: "cold_storage",
Input: fmt.Sprintf("加载文档记忆: %s", query),
Response: content,
})
refs = append(refs, fmt.Sprintf("#%d(%s)", i+1, d.Summary))
}
return fmt.Sprintf("已加载 %d 篇文档记忆: %s\n(完整内容参见对话时序中 cold_storage 事件)",
len(docs), strings.Join(refs, ", "))
case "doc_commit":
content, _ := tc.Arguments["content"].(string)
summary, _ := tc.Arguments["summary"].(string)
if content == "" {
return "content 不能为空"
}
if summary == "" {
summary = truncateStr(content, 100)
}
tagsRaw, _ := tc.Arguments["tags"].([]interface{})
var tags []string
for _, t := range tagsRaw {
if s, ok := t.(string); ok {
tags = append(tags, s)
}
}
doc := &document.Doc{
Summary: summary,
Content: content,
Tags: tags,
Source: "manual",
}
if err := a.docStore.Insert(doc); err != nil {
return fmt.Sprintf("文档写入失败: %v", err)
}
return fmt.Sprintf("文档已提交 (id: %s, 摘要: %s)", doc.ID, summary)
default:
return fmt.Sprintf("未知的文档工具: %s", tc.Name)
}
}