mirror of
https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
synced 2026-09-22 01:48:11 +00:00
e218d0f100
生产现象：单轮内 output_send__qq 被调用 34 次、持续 514 秒，直到 QQ 插件
自己的循环保险拒绝发送才停下（problem.md）。根因是多环节叠加，核心侧修四处：
1. 工具轮补位文案（process.go）
通用占位「请根据以上工具结果继续。」对纯输出通道调用是错的：异步通道
（qq/wechat）的回复只能经 output_send__* 交付，所以模型「已完成回复」的
表达形式就是一个工具调用，紧随其后的「请继续」会被读成「还要再做一步」，
而能做的「一步」恰好还是再发一条消息。
改为按上一批工具的性质选文案：全部是 output_send__* 时补
「若你的回复已完成，直接返回纯文本即可结束本轮，无需再调用任何工具。」
同时每轮先移除旧占位再补一条，避免占位在 prompt 前缀里线性累积。
（该占位是 zen 网关「最后一条必须是 user」的传输层附加物，HEAD 版本是
无条件内联追加、从不移除。）
2. 输出成功回执（output.go）
「已通过 [qq] 通道发送: map[status:sent]」这类富回执会被读成「这步成功，
继续下一步」。成功改为只回极简标记。
3. proc 桥标量透传（internal/plugin/proc/plugin.go）
插件返回 "ok" 时不再伪造 {status:sent} 覆盖插件真实返回值，否则只改
output.go 不生效。
4. 子任务结果幂等（spawn.go）
child_result 原先读到即删，而完成通知长期留在持久上下文里
（formatMergedTimeline 每轮重新注入），第二次查询必然得到
「不存在或已过期」这个永久失败信号，模型据此认为任务未完成而反复重试。
改为保留结果 + delivered 标记，重复查询返回明确提示；结果按上限有界淘汰。
顺带：agent.go 去掉文档层显式向量器注入（TF-IDF 已内置为 fallback），
cmd/homed/main.go 同步 document.NewStore 的 tokenizer 参数。
测试：internal/agent/core/tooloop_test.go（5 例）、spawn_test.go（3 例）。
388 lines
14 KiB
Go
388 lines
14 KiB
Go
package core
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import (
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"context"
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"log"
|
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"strings"
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"sync"
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||
"time"
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||
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||
agentPkg "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent"
|
||
agentAPI "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/api"
|
||
agentIO "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/io"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/events"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/knowledge"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/social"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/text"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/plugin"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/tracker"
|
||
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/types"
|
||
)
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// ContextEvent 和 RelevanceContext 定义在 context.go
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// Agent — 单 agent，不区分会话/实例
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type Agent struct {
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mu sync.Mutex
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id types.AgentID
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provider agentAPI.Provider
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||
providerManager *agentAPI.ProviderManager
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||
io *agentIO.IOManager
|
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memory *memory.GraphDB
|
||
indexer *memory.Indexer
|
||
tracker *tracker.Tracker
|
||
context *RelevanceContext
|
||
systemPrompt string
|
||
ctx context.Context
|
||
cancel context.CancelFunc
|
||
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// 文档记忆（第二层）
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docStore *document.Store
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// 知识库
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knowledge *knowledge.Store
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// 人物特质与关系网
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social *social.SocialStore
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// 文本记忆（原始对话日志）
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textMem *text.Memory
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// 媒体存储（内容寻址）：对话里出现的图片/音频按 sha256 落盘去重，
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// L0/L2/L3 只记 digest。为 nil 时全部媒体接线静默跳过——
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// 它是记忆增强而非对话必需品，缺了不该让对话失败。
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mediaStore *media.Store
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// mediaGCInterval 为 0 时不跑 GC 循环（容量上限就仅在手动调 GC 时生效）。
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mediaGCInterval time.Duration
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// mediaGCMinAge 保护新入库媒体：刚 Put 还没来得及 AddRef 的项引用计数也是 0。
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mediaGCMinAge time.Duration
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// mediaDescribe 控制是否跑后台描述循环（要消耗视觉模型配额）。
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mediaDescribe bool
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// 人格设定
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personality *agentPkg.Personality
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// 插件注册表（用于 plgreload）
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pluginReg *plugin.Registry
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pluginDir string
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// 定期心跳蒸馏
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distillInterval time.Duration
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// 三个独立心跳任务间隔
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archiveInterval time.Duration // 冷文档归档
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reviewInterval time.Duration // 关系复审
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mergeInterval time.Duration // 实体合并检测
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||
// 上下文裁剪：活跃上下文最大条数，超出按相关性裁剪
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maxContextSize int
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||
// 当前请求的输出通道（mutex 保护，process() 内独占）
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||
currentOutputChannel string
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||
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||
// 阶段管道：插件消息流编辑
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stageHost *StageHost
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eventBus *events.Bus
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||
pluginHealth *pluginHealthTracker
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||
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// 自循环输入通道：核心内部任务（记忆消歧、系统维护、子 Agent 通知），
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||
// 不经过 IO 层。每条消息携带目标输出通道：
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// "_consolidation_" = 记忆整理（无记忆路径，不写入上下文、不 emit 响应）
|
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// 其他 = 正常处理（写入上下文、emit 响应到该通道）
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selfInputCh chan selfInputMsg
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// 子任务异步执行
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childMu sync.Mutex
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||
childNextID int64
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// childTasks 记录子任务状态：运行中 / 结果 / 是否已交付。
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||
//
|
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// 为什么保留结果而不是“读到即删”：完成通知会写进持久上下文
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// （formatMergedTimeline 每轮都重新注入），模型之后还会再查。若读到即删，
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||
// 第二次查询就得到“不存在或已过期”这个**永久失败信号**——模型据此认为
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// 任务未完成，会无限重试/汇报（实测单轮 35 次工具调用、持续 514 秒）。
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childTasks map[string]*childTaskState
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||
// childSeq 给完成的任务排个序，用于有界淘汰。
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||
childSeq int64
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||
// 高优先级打断通道：interceptLoop 注入，process() 在工具循环轮次间非阻塞读取
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interceptCh chan *agentIO.InputEvent
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||
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||
// 进行中的 LLM 请求取消函数，interceptLoop 可调用以在请求中打断
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||
cancelLLM context.CancelFunc
|
||
llmMu sync.Mutex
|
||
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||
// 模型思考模式（thinking/reasoning）
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thinkingEnabled bool
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||
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||
pendingToolBlocks []interface{} // 插件工具通过 SetToolBlocks 注入的多模态块（type agentAPI.ContentBlock），process.go 消费后追加到 tool message
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||
// 启动时间
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startTime time.Time
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||
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||
// 当前轮次的非文本媒体数据（图片/音频），供 describe_image 等工具访问
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pendingMedia map[string]interface{}
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||
|
||
// pendingMediaDigests 累积本轮已落进 CAS 的媒体 digest。
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||
//
|
||
// 需要缓存而不是当场挂到事件上：媒体在 process() 执行期间被捕获，
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||
// 而承载它的 ContextEvent 要等 process() 返回后才 Append——此刻还没有 owner_id。
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||
// 与 pendingMedia 同受 a.mu 保护。
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||
pendingMediaDigests []string
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||
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||
// 当前输入是否为工具提醒/中断（以 system 角色注入，避免被当成用户消息）
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||
interruptInput bool
|
||
|
||
// 非文本输入处理配置
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inputCfg types.InputProcessingConfig
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// noMergeMarkets 记录被标记"禁止合并"的实体对，key="entityA||entityB"（字典序），
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||
// 每次 reorgGraph 扫描到对应实体对时计数减一，归零后自动移除。
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||
noMergeMarkers map[string]int
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||
noMergeMu sync.Mutex
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||
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||
// 输入去重：防 webui/GUI 断线重连导致的消息重放
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||
// key=source+"|"+content, value=上次接收时间；短窗口内同内容丢弃
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||
lastInput map[string]time.Time
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||
lastInputMu sync.Mutex
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||
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||
// 词嵌入模型，用于实体语义相似度计算
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embedder *memory.StaticEmbedder
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||
// multimodalSpace 是统一多模态向量空间（可选）。实现可以是内嵌 ONNX，
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||
// 也可以是外部 API 客户端；两者共享同一套 L0/L2/L3 向量缓存与检索基础设施。
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||
multimodalSpace vector.MultimodalEmbedder
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||
|
||
// fusionCfg 控制文本路与视觉路的跨模态融合权重，可按模型实测结果配置。
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||
fusionCfg CrossModalFusionConfig
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||
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||
// 技能索引提供者：由 skillmgr 插件实现，向 system prompt 注入轻量技能索引
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||
skillIndex SkillIndexProvider
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||
}
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||
|
||
// SkillIndexProvider 提供已加载技能的精炼索引，供 buildSystemPrompt 注入。
|
||
// 实现方（skillmgr）需线程安全并快速返回（每次 LLM 调用都会调用）。
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||
type SkillIndexProvider interface {
|
||
// SkillIndex 返回多行文本的技能索引，每行形如 "name vX.Y - description"；
|
||
// 无技能时返回空串。
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||
SkillIndex() string
|
||
}
|
||
|
||
type AgentConfig struct {
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||
ID types.AgentID
|
||
SystemPrompt string
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||
Provider agentAPI.Provider
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||
ProviderManager *agentAPI.ProviderManager
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||
IO *agentIO.IOManager
|
||
Memory *memory.GraphDB
|
||
Indexer *memory.Indexer
|
||
Tracker *tracker.Tracker
|
||
|
||
DocStore *document.Store
|
||
Knowledge *knowledge.Store
|
||
SocialStore *social.SocialStore
|
||
TextMemory *text.Memory
|
||
MediaStore *media.Store
|
||
MediaGCInterval time.Duration
|
||
MediaGCMinAge time.Duration
|
||
MediaDescribe bool
|
||
MultimodalSpace vector.MultimodalEmbedder
|
||
FusionCfg CrossModalFusionConfig // 跨模态融合权重；零值用默认
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||
Personality *agentPkg.Personality
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||
PluginReg *plugin.Registry
|
||
PluginDir string
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||
DistillInterval time.Duration
|
||
ArchiveInterval time.Duration // 冷文档归档间隔（L2→L3），0 则使用 DistillInterval
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||
ReviewInterval time.Duration // 关系复审间隔，0 则使用 DistillInterval
|
||
MergeInterval time.Duration // 实体合并检测间隔，0 则使用 DistillInterval
|
||
MaxContextSize int // 活跃上下文最大条数，超出按相关性裁剪
|
||
ContextSavePath string // 上下文持久化路径，空则不持久化
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||
EmbeddingModelPath string // 预训练词嵌入模型路径（word2vec 文本格式），空则不使用
|
||
Embedder *memory.StaticEmbedder // 共享词嵌入实例；nil 时按 EmbeddingModelPath 自建
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||
StageHost *StageHost
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||
EventBus *events.Bus
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||
ThinkingEnabled bool
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||
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||
SkillIndexProvider SkillIndexProvider
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||
|
||
InputProcessing types.InputProcessingConfig // 非文本输入处理配置
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||
}
|
||
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||
func New(cfg AgentConfig) *Agent {
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||
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
|
||
if cfg.DistillInterval <= 0 {
|
||
cfg.DistillInterval = 30 * time.Minute
|
||
}
|
||
if cfg.ArchiveInterval <= 0 {
|
||
cfg.ArchiveInterval = cfg.DistillInterval
|
||
}
|
||
if cfg.ReviewInterval <= 0 {
|
||
cfg.ReviewInterval = cfg.DistillInterval
|
||
}
|
||
if cfg.MergeInterval <= 0 {
|
||
cfg.MergeInterval = cfg.DistillInterval
|
||
}
|
||
if cfg.MaxContextSize <= 0 {
|
||
cfg.MaxContextSize = 30
|
||
}
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||
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||
embedder := cfg.Embedder
|
||
if embedder == nil {
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||
embedder = memory.NewStaticEmbedder(strings.Split(cfg.EmbeddingModelPath, ",")...)
|
||
}
|
||
if cfg.DocStore != nil {
|
||
// TF-IDF 内置为 fallback，无需外部注入
|
||
}
|
||
if cfg.Knowledge != nil {
|
||
cfg.Knowledge.SetVectorizer(embedder)
|
||
cfg.Knowledge.ReindexWithVectorizer(embedder)
|
||
}
|
||
|
||
rc := NewRelevanceContext(cfg.ContextSavePath, embedder)
|
||
if cfg.StageHost != nil {
|
||
rc.SetToolDefLookup(cfg.StageHost.ToolDef)
|
||
}
|
||
if cfg.IO != nil {
|
||
rc.SetChannelDefLookup(cfg.IO.GetInputChannelDef)
|
||
}
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||
// 必须把媒体存储也注给 RelevanceContext：L0→L2 归档（Prune）靠
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||
// rc.transferMediaRefs 把引用从 context owner 转给 document owner。
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||
// 漏了这一行的后果是静默的：rc.mediaStore 为 nil 时转移直接 return，
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||
// 而携带引用的 ContextEvent 已被归档删除 → 引用永久悬空在
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||
// context owner 上、计数永不归零 → 对应 blob 永远不会被 GC 回收。
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||
rc.SetMediaStore(cfg.MediaStore)
|
||
|
||
// 注入稠密多模态向量空间（可选）：配置后文档检索、L0 相关性裁剪、
|
||
// 跨模态检索全部共享同一向量空间，取代稀疏 fastText 语义路。
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||
// 未配置时退化到 TF-IDF/fastText 稀疏检索，保持既有行为。
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||
if cfg.MultimodalSpace != nil && cfg.MultimodalSpace.Loaded() {
|
||
rc.SetDenseSpace(cfg.MultimodalSpace)
|
||
if cfg.DocStore != nil {
|
||
cfg.DocStore.SetDenseSpace(cfg.MultimodalSpace)
|
||
cfg.DocStore.BuildDenseIndex(cfg.MultimodalSpace)
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return &Agent{
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||
id: cfg.ID,
|
||
startTime: time.Now(),
|
||
provider: cfg.Provider,
|
||
providerManager: cfg.ProviderManager,
|
||
io: cfg.IO,
|
||
memory: cfg.Memory,
|
||
indexer: cfg.Indexer,
|
||
tracker: cfg.Tracker,
|
||
context: rc,
|
||
systemPrompt: cfg.SystemPrompt,
|
||
ctx: ctx,
|
||
cancel: cancel,
|
||
docStore: cfg.DocStore,
|
||
knowledge: cfg.Knowledge,
|
||
social: cfg.SocialStore,
|
||
textMem: cfg.TextMemory,
|
||
mediaStore: cfg.MediaStore,
|
||
mediaGCInterval: cfg.MediaGCInterval,
|
||
mediaGCMinAge: cfg.MediaGCMinAge,
|
||
mediaDescribe: cfg.MediaDescribe,
|
||
personality: cfg.Personality,
|
||
pluginReg: cfg.PluginReg,
|
||
pluginDir: cfg.PluginDir,
|
||
distillInterval: cfg.DistillInterval,
|
||
archiveInterval: cfg.ArchiveInterval,
|
||
reviewInterval: cfg.ReviewInterval,
|
||
mergeInterval: cfg.MergeInterval,
|
||
maxContextSize: cfg.MaxContextSize,
|
||
stageHost: cfg.StageHost,
|
||
skillIndex: cfg.SkillIndexProvider,
|
||
eventBus: cfg.EventBus,
|
||
selfInputCh: make(chan selfInputMsg, 64),
|
||
childTasks: make(map[string]*childTaskState),
|
||
interceptCh: make(chan *agentIO.InputEvent, 64),
|
||
pluginHealth: newPluginHealthTracker(),
|
||
thinkingEnabled: cfg.ThinkingEnabled,
|
||
inputCfg: cfg.InputProcessing,
|
||
embedder: embedder,
|
||
multimodalSpace: cfg.MultimodalSpace,
|
||
fusionCfg: cfg.FusionCfg,
|
||
noMergeMarkers: make(map[string]int),
|
||
lastInput: make(map[string]time.Time),
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// SetSkillIndexProvider 注入技能索引提供者（skillmgr 插件加载后由 main 接线）。
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||
func (a *Agent) SetSkillIndexProvider(p SkillIndexProvider) { a.skillIndex = p }
|
||
|
||
func (a *Agent) Start() {
|
||
go a.eventLoop()
|
||
go a.interceptLoop()
|
||
go a.distillLoop()
|
||
go a.archiveLoop()
|
||
go a.mergeLoop()
|
||
go a.reviewLoop()
|
||
go a.mediaGCLoop()
|
||
go a.mediaDescribeLoop()
|
||
a.reembedStaleMedia()
|
||
log.Printf("[agent] %s started, waiting for IO interrupts", a.id)
|
||
}
|
||
|
||
func (a *Agent) Stop() {
|
||
a.cancel()
|
||
}
|
||
|
||
func (a *Agent) ID() types.AgentID { return a.id }
|
||
|
||
// isDuplicateInput 判断是否为短窗口内的重复输入（防 webui/GUI 断线重连消息重放）。
|
||
// key=source+"|"+content；窗口内重复返回 true 并刷新时间戳（持续轰炸时保持拦截）。
|
||
const duplicateInputWindow = 10 * time.Second
|
||
|
||
func (a *Agent) isDuplicateInput(source, content string) bool {
|
||
a.lastInputMu.Lock()
|
||
defer a.lastInputMu.Unlock()
|
||
now := time.Now()
|
||
key := source + "|" + content
|
||
if last, ok := a.lastInput[key]; ok && now.Sub(last) < duplicateInputWindow {
|
||
a.lastInput[key] = now
|
||
return true
|
||
}
|
||
a.lastInput[key] = now
|
||
// 顺带清理过期项，防止 map 无限增长
|
||
for k, t := range a.lastInput {
|
||
if now.Sub(t) > duplicateInputWindow {
|
||
delete(a.lastInput, k)
|
||
}
|
||
}
|
||
return false
|
||
}
|
||
|
||
// IsDuplicateInput 导出包装，供测试验证去重行为。
|
||
func (a *Agent) IsDuplicateInput(source, content string) bool {
|
||
return a.isDuplicateInput(source, content)
|
||
}
|
||
|
||
// SelfInputChan 返回自循环输入通道（只读，供内部测试验证）
|
||
func (a *Agent) SelfInputChan() <-chan selfInputMsg {
|
||
return a.selfInputCh
|
||
}
|
||
|
||
// injectSelf 向自循环通道发送记忆整理类内部任务（无记忆路径）。
|
||
// 线程安全，不阻塞发送者（通道缓冲 64）。
|
||
func (a *Agent) injectSelf(task string) {
|
||
a.injectSelfChannel(selfInputMsg{
|
||
text: task,
|
||
channel: channelConsolidation,
|
||
})
|
||
}
|
||
|
||
// injectSelfChannel 向自循环通道发送一条带目标通道标志的消息。
|
||
// channel == "_consolidation_" 走无记忆整理路径；其他值走正常处理路径。
|
||
func (a *Agent) injectSelfChannel(msg selfInputMsg) {
|
||
select {
|
||
case a.selfInputCh <- msg:
|
||
default:
|
||
log.Printf("[agent] self input channel full, dropping task: %s", truncateStr(msg.text, 80))
|
||
}
|
||
}
|