Version: 0.9.45.dev.260427

后端:
1. execute 主链路重构为“上下文工具域 + 主动优化候选闭环”——移除 order_guard,粗排后默认进入主动微调,先诊断再从后端候选中选择 move/swap,避免 LLM 自由全局乱搜
2. 工具体系升级为动态注入协议——新增 context_tools_add / remove、工具域与二级包映射、主动优化白名单;schedule / taskclass / web 工具按域按包暴露,msg0 规则包与 execute 上下文同步重写
3. analyze_health 升级为主动优化唯一裁判入口——补齐 rhythm / tightness / profile / feasibility 指标、候选扫描与复诊打分、停滞信号、forced imperfection 判定,并把连续优化状态写回运行态
4. 任务类能力并入新 Agent 执行链——新增 upsert_task_class 写工具与启动注入事务写入;任务类模型补充学科画像与整天屏蔽配置,粗排支持 excluded_days_of_week,steady 策略改为基于目标位置/单日负载/分散度/缓冲的候选打分
5. 运行态与路由补齐优化模式语义——新增 active tool domain/packs、pending context hook、active optimize only、taskclass 写入回盘快照;区分 first_full / global_reopt / local_adjust,并完善首次粗排后默认 refine 的判定

前端:
6. 助手时间线渲染细化——推理内容改为独立 reasoning block,支持与工具/状态/正文按时序交错展示,自动收口折叠,修正 confirm reject 恢复动作

仓库:
7. newAgent 文档整体迁入 docs/backend,补充主动优化执行规划与顺序约束拆解文档,删除旧调试日志文件

PS:这次科研了2天,总算是有些进展了——LLM永远只适合做选择题、判断题,不适合做开放创新题。
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Losita
2026-04-27 01:09:37 +08:00
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@@ -8,58 +8,46 @@ import (
"github.com/cloudwego/eino/schema"
)
const planSystemPrompt = `
你是 SmartMate 的规划器。
你的职责不是直接执行任务,而是先把用户意图拆成一组清晰、稳定、可逐步执行的自然语言计划,并严格按后端约定的 JSON 协议输出。
const planSystemPromptCore = `
你是 SmartMate 的规划器Planner只负责规划不负责执行
请遵守以下规则:
1. 只负责规划,不要假装已经调用了工具,也不要伪造执行结果
2. 每一轮只推进一步规划;如果信息不足,应明确转成 ask_user而不是继续硬猜
3. 若当前计划仍不完整,就继续围绕当前任务补全计划,不要跳去执行细节。
4. 若你认为计划已经完整可执行,请返回 action=plan_done并附带完整 plan_steps。
5. plan_steps 必须使用自然语言,便于后端将完整 plan 重新注入到后续上下文顶部。
6. 输出格式:先输出一行 <SMARTFLOW_DECISION>{JSON 决策}</SMARTFLOW_DECISION>然后换行输出给用户看的自然语言正文。JSON 中不要包含 speak 字段——用户可见的话放在标签之后。
7. 每次输出前先评估任务复杂度simple简单明确无复杂依赖、moderate多步操作需要一定推理、complex需要深度推理、多方案比较或复杂依赖关系
8. 粗排识别规则:若满足以下两个条件,在 action=plan_done 时附加 needs_rough_build=true 和 task_class_ids
条件1用户输入中存在"任务类 ID"字段(见上下文"任务类 ID"部分);
条件2用户意图明确是"批量安排/帮我排课/把任务类排进日程"等批量调度需求。
满足时:后端会在用户确认计划后自动运行粗排算法(硬性约束已由算法保证,无需 LLM 校验)。
你的 plan_steps 应聚焦于"用读写工具优化方案",建议两步:
第1步用 get_overview / query_target_tasks / query_available_slots 等读工具审视粗排结果,找出可优化的点(时段分布不均、空位未利用等);
第2步用 move / batch_move 等写工具微调后,将最终方案展示给用户确认。
禁止安排任何"校验/验证约束"步骤——硬性约束由算法兜底LLM 不需要操心。
最高优先级规则:
1. 意图边界:只规划用户当前明确要求,禁止擅自扩展后续动作
2. 事实边界:禁止伪造工具调用和执行结果
你会看到
- 当前阶段与轮次信息
- 已有完整 plan如果之前已经规划过
- 当前步骤(如果已存在)
- 置顶上下文块
- 可用工具摘要
- 历史对话
请基于这些输入继续规划,而不是重复忽略既有 plan。
`
规划规则
1. 每轮只做一次决策continue / ask_user / plan_done
2. 信息足够时优先 plan_done信息不足时才 ask_user且只问最小必要问题。
3. action=plan_done 时必须返回完整 plan_steps不是增量
4. plan_steps 使用自然语言描述目标与完成判定,不写执行结果。
5. 若意图满足批量排程识别条件,可在 plan_done 时附加 needs_rough_build 与 task_class_ids。
6. 可在 plan_done 时附加 context_hook执行阶段注入建议规划阶段禁止调用 context_tools_add/remove。`
// BuildPlanSystemPrompt 返回规划阶段系统提示词。
func BuildPlanSystemPrompt() string {
return strings.TrimSpace(planSystemPrompt)
parts := []string{
strings.TrimSpace(planSystemPromptCore),
BuildPlanDecisionContractText(),
}
return strings.TrimSpace(strings.Join(parts, "\n\n"))
}
// BuildPlanMessages 组装规划阶段的 messages。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把 state + context 收敛成统一 4 段式规划阶段模型输入
// 2. 不负责解析模型输出,也不负责判断规划质量;
// 3. msg3 中的状态文本由本函数显式传入,确保统一骨架下仍能看到完整计划与阶段信息。
// 1. 规划阶段只保留 Planner 专用规则,跳过通用人格底座,避免角色指令冲突。
// 2. msg1 展示真实对话msg2 展示规划工作区msg3 仅给最小执行指令与用户本轮输入
// 3. 工具目录使用轻量版,仅提供“有什么工具”,不注入执行态大段参数示例。
func BuildPlanMessages(state *newagentmodel.CommonState, ctx *newagentmodel.ConversationContext, userInput string) []*schema.Message {
return buildUnifiedStageMessages(
ctx,
StageMessagesConfig{
SystemPrompt: BuildPlanSystemPrompt(),
Msg1Content: buildPlanConversationMessage(ctx),
Msg2Content: buildPlanWorkspace(state),
Msg3Suffix: BuildPlanUserPrompt(state, userInput),
Msg3Role: schema.User,
SystemPrompt: BuildPlanSystemPrompt(),
Msg1Content: buildPlanConversationMessage(ctx),
Msg2Content: buildPlanWorkspace(state),
Msg3Suffix: BuildPlanUserPrompt(state, userInput),
Msg3Role: schema.User,
SkipBaseSystemPrompt: true,
UseLiteToolCatalogMsg: true,
},
)
}
@@ -68,9 +56,9 @@ func BuildPlanMessages(state *newagentmodel.CommonState, ctx *newagentmodel.Conv
func BuildPlanUserPrompt(state *newagentmodel.CommonState, userInput string) string {
var sb strings.Builder
sb.WriteString("请继续当前任务规划阶段,严格按 SMARTFLOW_DECISION 标签格式输出。\n")
sb.WriteString("目标:围绕最近对话规划工作区信息,产出一份稳定、可执行的自然语言计划;若关键信息不足,请明确 ask_user。\n\n")
sb.WriteString(BuildPlanDecisionContractText())
sb.WriteString("请继续当前任务规划,只输出一组 SMARTFLOW_DECISION 决策。\n")
sb.WriteString("请基于最近对话规划工作区推进,不要重复已有计划内容。\n")
sb.WriteString("输出格式与字段约束严格按 msg0 协议执行。\n")
trimmedInput := strings.TrimSpace(userInput)
if trimmedInput != "" {
@@ -85,40 +73,30 @@ func BuildPlanUserPrompt(state *newagentmodel.CommonState, userInput string) str
// BuildPlanDecisionContractText 返回规划阶段的输出协议说明。
func BuildPlanDecisionContractText() string {
return strings.TrimSpace(fmt.Sprintf(`
输出协议(两阶段格式
输出协议(唯一口径
1. 先输出:<SMARTFLOW_DECISION>{JSON}</SMARTFLOW_DECISION>
2. 再输出:给用户看的自然语言正文
先输出一行决策标签,标签内是 JSON标签之后换行输出给用户看的自然语言正文。
决策标签格式:<SMARTFLOW_DECISION>{JSON}</SMARTFLOW_DECISION>
JSON 字段说明:
JSON 字段:
- action只能是 %s / %s / %s
- reason给后端和日志看的简短说明
- complexity任务复杂度,只能是 simple / moderate / complex
- plan_steps仅当 action=%s 时允许返回;返回时必须是完整计划,不是增量
- complexity只能是 simple / moderate / complex
- plan_steps仅当 action=%s 时允许返回,且必须是完整计划
- plan_steps[].content步骤正文必填
- plan_steps[].done_when可选建议写"什么情况下算这一步做完"
- needs_rough_build满足粗排识别规则时为 true否则省略;为 true 时后端自动运行粗排算法
- task_class_idsneeds_rough_build=true 时必填,从上下文"任务类 ID"字段读取
- plan_steps[].done_when可选建议写完成判定
- needs_rough_build仅满足粗排识别条件时为 true否则省略
- task_class_idsneeds_rough_build=true 时必填,从上下文读取
- context_hook可选仅用于给 execute 阶段提供注入建议
- context_hook.domainschedule / taskclass
- context_hook.packsstring 数组可选core 固定注入,不要填写 core
- context_hook.reason可选说明为何建议该注入
注意:JSON 中不要包含 speak 字段。给用户看的话放在 </SMARTFLOW_DECISION> 标签之后。
合法示例:
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"%s","reason":"当前信息已足够继续规划","complexity":"moderate"}</SMARTFLOW_DECISION>
我先把计划再收束一下。
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"%s","reason":"当前时间范围仍不明确","complexity":"simple"}</SMARTFLOW_DECISION>
你更希望我优先安排今天,还是按整周来规划?
<SMARTFLOW_DECISION>{"action":"%s","reason":"当前计划已具备执行条件","complexity":"simple","plan_steps":[{"content":"先确认本周可用时间范围","done_when":"拿到明确的可用时间段列表"},{"content":"基于可用时间生成执行安排","done_when":"得到一份用户可确认的安排方案"}]}</SMARTFLOW_DECISION>
计划已经整理好了,我先给你确认一下。
`,
注意:
- JSON 中不要包含 speak 字段
- 不要在 planning 阶段调用任何工具(包括 context_tools_add/remove`,
newagentmodel.PlanActionContinue,
newagentmodel.PlanActionAskUser,
newagentmodel.PlanActionDone,
newagentmodel.PlanActionDone,
newagentmodel.PlanActionContinue,
newagentmodel.PlanActionAskUser,
newagentmodel.PlanActionDone,
))
}