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https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
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cff8e10ad5
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]
56 lines
1.9 KiB
Go
56 lines
1.9 KiB
Go
package lua
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import (
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"encoding/json"
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"testing"
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)
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// TestOllamaAdapterEmitsFlatToolCallsWithStreamIndex 用 **Ollama 协议**
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// 的形态喂分片，验证输出是扁平结构且键名是 stream_index。
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//
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// ollama 的 tool_calls 是**整条一次发完**（不分片），所以 stream_index 取
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// 数组下标。它此前发的是嵌套 ["function"]={...} + index 键名 —— 两种都是
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// **静默**失效：Go 侧 agentAPI.ToolCall 没有 function 字段（取零值），
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// 键名 index 也不会映射到 StreamIndex（取零值）。
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func TestOllamaAdapterEmitsFlatToolCallsWithStreamIndex(t *testing.T) {
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vm := NewVM(t.TempDir())
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loadBundled(t, vm, "ollama")
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chunk := `{"message":{"content":"","tool_calls":[` +
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`{"id":"c0","function":{"name":"Read","arguments":"{\"p\":1}"}},` +
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||
`{"id":"c1","function":{"name":"Write","arguments":"{\"p\":2}"}}]},` +
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`"done":false}`
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out, err := vm.CallTransformStreamChunk("ollama", chunk)
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if err != nil {
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t.Fatalf("transform_stream_chunk: %v", err)
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}
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var u struct {
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ToolCalls []map[string]interface{} `json:"tool_calls"`
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}
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if json.Unmarshal([]byte(out), &u) != nil {
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t.Fatalf("输出非法: %s", out)
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}
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if len(u.ToolCalls) != 2 {
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t.Fatalf("应有 2 个 tool_call，实际 %d: %s", len(u.ToolCalls), out)
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}
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for i, tc := range u.ToolCalls {
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if _, nested := tc["function"]; nested {
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t.Errorf("[%d] 仍是**嵌套**形态 %v —— Go 侧没有 function 字段，"+
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"name/raw_arguments 取零值（静默）", i, tc)
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}
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if _, has := tc["name"]; !has {
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||
t.Errorf("[%d] 缺顶层 name: %v", i, tc)
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||
}
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if _, has := tc["raw_arguments"]; !has {
|
||
t.Errorf("[%d] 缺顶层 raw_arguments: %v", i, tc)
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||
}
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||
si, ok := tc["stream_index"]
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||
if !ok {
|
||
t.Errorf("[%d] 缺 stream_index: %v —— 键名写成 index 的话内核取零值，"+
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||
"多分片并桶、参数混拼（静默）", i, tc)
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||
} else if int(si.(float64)) != i {
|
||
t.Errorf("[%d] stream_index = %v，应为 %d", i, si, i)
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||
}
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||
}
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||
}
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