Losita/smartmate
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Version: 0.9.65.dev.260503

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后端：
1. 阶段 1.5/1.6
收口 llm-service / rag-service，统一模型出口与检索基础设施入口，清退 backend/infra/llm 与 backend/infra/rag 旧实现；
2. 同步更新相关调用链与微服务迁移计划文档
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Losita
2026-05-03 23:21:03 +08:00
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commit 9902ca3563
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backend/service/agentsvc/agent_newagent.go
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@@ -8,7 +8,6 @@ import (
"strings"
"time"
infrallm "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/infra/llm"
newagentconv "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/newAgent/conv"
newagentgraph "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/newAgent/graph"
newagentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/newAgent/model"
@@ -57,6 +56,11 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
errChan chan error,
) {
requestCtx, _ := withRequestTokenMeter(ctx)
if s == nil || s.llmService == nil {
// 0. newAgent 主链强依赖 llm-service；装配漏传时直接返回错误，避免 nil receiver panic。
pushErrNonBlocking(errChan, errors.New("agent llm service is not initialized"))
return
}
// 1. 规范会话 ID 和模型选择。
chatID = normalizeConversationID(chatID)
@@ -184,14 +188,15 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
}
graphRequest.Normalize()
// 8. 适配 LLM clients（从 AIHub 的 ark.ChatModel 转换为 newAgent LLM Client）。
// 8. 适配 LLM clients（统一从 llm-service 取出 newAgent 图所需模型，不再直接碰 AIHub）。
// 8.1 Chat/Deliver 使用 Pro 模型：路由分流、闲聊、交付总结属于标准复杂度。
// 8.2 Plan/Execute 使用 Max 模型：规划和 ReAct 循环需要深度推理能力。
chatClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Pro)
planClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Max)
executeClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Max)
deliverClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Pro)
summaryClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Lite)
llmClients := s.llmService.NewAgentModelClients()
chatClient := llmClients.Chat
planClient := llmClients.Plan
executeClient := llmClients.Execute
deliverClient := llmClients.Deliver
summaryClient := llmClients.Summary
// 9. 适配 SSE emitter。
sseEmitter := newagentstream.NewSSEPayloadEmitter(outChan)
@@ -244,8 +249,8 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
log.Printf("[ERROR] newAgent graph 执行失败 trace=%s chat=%s: %v", traceID, chatID, graphErr)
pushErrNonBlocking(errChan, fmt.Errorf("graph 执行失败: %w", graphErr))
// Graph 出错时回退普通聊天，保证可用性。回退使用 Pro 模型。
s.runNormalChatFlow(requestCtx, s.AIHub.Pro, resolvedModelName, userMessage, true, "", nil, thinkingModeToBool(thinkingMode), userID, chatID, traceID, requestStart, outChan, errChan)
// Graph 出错时回退普通聊天，保证可用性。回退使用 llm-service 的 Pro 模型。
s.runNormalChatFlow(requestCtx, chatClient, resolvedModelName, userMessage, true, "", nil, thinkingModeToBool(thinkingMode), userID, chatID, traceID, requestStart, outChan, errChan)
return
}