Version: 0.9.61.dev.260501
后端：
1. 主动调度 graph + session bridge 收口——把 dry-run / select / preview / confirm / rerun 串成受限 graph，新增 active_schedule_sessions 缓存与聊天拦截，ready_preview 后释放回自由聊天
2. 会话与通知链路对齐——notification 统一绑定 conversation_id，action_url 指向 /assistant/{conversation_id}，会话不存在改回 404 语义，避免 wrong param type 误导排障
3. estimated_sections 写入与主动调度消费链路补齐——任务创建、quick task 与随口记入口都透传估计节数，主动调度只消费落库值
前端：
4. AssistantPanel 最小适配主动调度预览与失败态——复用主动调度卡片/微调弹窗，补历史加载失败可见提示与跨账号会话拦截
文档：
5. 更新主动调度缺口分阶段实施计划和实现方案，标记阶段 0-2 收口并同步接力状态
This commit is contained in:
Losita
@@ -87,12 +87,21 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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// 3. retry 机制已下线，不再构建重试元数据。
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// 4. 从 StateStore 加载或创建 RuntimeState。
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// 4. 如果当前 conversation 被主动调度 session 占管，先走 session 分支，不进入普通 newAgent。
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// 这样 waiting_user_reply / rerunning 期间，用户消息会先推动主动调度闭环，而不是误进自由聊天。
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if handled, sessionErr := s.handleActiveScheduleSessionChat(requestCtx, userMessage, traceID, requestStart, userID, chatID, resolvedModelName, outChan, errChan); sessionErr != nil {
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pushErrNonBlocking(errChan, sessionErr)
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return
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} else if handled {
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return
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}
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// 5. 从 StateStore 加载或创建 RuntimeState。
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// 恢复场景（confirm/ask_user）同时拿到快照中保存的 ConversationContext，
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// 其中包含工具调用/结果等中间消息，保证后续 LLM 调用的消息链完整。
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runtimeState, savedConversationContext, savedScheduleState, savedOriginalScheduleState := s.loadOrCreateRuntimeState(requestCtx, chatID, userID)
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// 5. 构造 ConversationContext。
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// 6. 构造 ConversationContext。
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// 优先使用快照中恢复的 ConversationContext（含工具调用/结果），
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// 无快照时从 Redis LLM 历史缓存加载。
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var conversationContext *newagentmodel.ConversationContext
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@@ -105,17 +114,17 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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} else {
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conversationContext = s.loadConversationContext(requestCtx, chatID, userMessage)
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}
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// 5.1. 在 graph 执行前统一补充与当前输入相关的记忆上下文（预取管线模式）。
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// 5.1.1 先读 Redis 预取缓存注入到 ConversationContext，再启动后台 goroutine 做完整检索；
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// 5.1.2 返回的 channel 传入 Deps，供 Execute/Plan 节点在启动前消费最新记忆；
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// 5.1.3 检索失败只降级为"本轮不注入记忆"，不阻断主链路。
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// 6.1. 在 graph 执行前统一补充与当前输入相关的记忆上下文（预取管线模式）。
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// 6.1.1 先读 Redis 预取缓存注入到 ConversationContext，再启动后台 goroutine 做完整检索；
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// 6.1.2 返回的 channel 传入 Deps，供 Execute/Plan 节点在启动前消费最新记忆；
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// 6.1.3 检索失败只降级为"本轮不注入记忆"，不阻断主链路。
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memoryFuture := s.injectMemoryContext(requestCtx, conversationContext, userID, chatID, userMessage)
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// 5.5 将前端传入的 thinkingMode 写入 CommonState，供 ChatNode 及下游节点读取。
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// 6.5 将前端传入的 thinkingMode 写入 CommonState，供 ChatNode 及下游节点读取。
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cs := runtimeState.EnsureCommonState()
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cs.ThinkingMode = thinkingMode
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// 5.6 若 extra 携带 task_class_ids，校验后写入 CommonState（仅首轮/尚未设置时生效，跨轮持久化）。
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// 6.6 若 extra 携带 task_class_ids，校验后写入 CommonState（仅首轮/尚未设置时生效，跨轮持久化）。
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if taskClassIDs := readAgentExtraIntSlice(extra, "task_class_ids"); len(taskClassIDs) > 0 {
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cs := runtimeState.EnsureCommonState()
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if len(cs.TaskClassIDs) == 0 {
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@@ -135,7 +144,7 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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cs = runtimeState.EnsureCommonState()
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// 5.7 先把本轮用户输入落库，确保后续可见 assistant 消息按真实时间线追加。
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// 6.7 先把本轮用户输入落库，确保后续可见 assistant 消息按真实时间线追加。
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userMsg := schema.UserMessage(userMessage)
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if err := s.persistNewAgentConversationMessage(requestCtx, userID, chatID, userMsg, 0); err != nil {
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pushErrNonBlocking(errChan, err)
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@@ -158,7 +167,7 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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return s.persistNewAgentConversationMessage(persistCtx, userID, chatID, msg, 0)
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}
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// 6. 构造 AgentGraphRequest。
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// 7. 构造 AgentGraphRequest。
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var (
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confirmAction string
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resumeInteractionID string
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@@ -175,16 +184,16 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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}
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graphRequest.Normalize()
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// 7. 适配 LLM clients（从 AIHub 的 ark.ChatModel 转换为 newAgent LLM Client）。
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// 7.1 Chat/Deliver 使用 Pro 模型：路由分流、闲聊、交付总结属于标准复杂度。
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// 7.2 Plan/Execute 使用 Max 模型：规划和 ReAct 循环需要深度推理能力。
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// 8. 适配 LLM clients（从 AIHub 的 ark.ChatModel 转换为 newAgent LLM Client）。
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// 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。
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// 8.2 Plan/Execute 使用 Max 模型：规划和 ReAct 循环需要深度推理能力。
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chatClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Pro)
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planClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Max)
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executeClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Max)
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deliverClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Pro)
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summaryClient := infrallm.WrapArkClient(s.AIHub.Lite)
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// 8. 适配 SSE emitter。
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// 9. 适配 SSE emitter。
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sseEmitter := newagentstream.NewSSEPayloadEmitter(outChan)
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chunkEmitter := newagentstream.NewChunkEmitter(sseEmitter, traceID, resolvedModelName, requestStart.Unix())
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chunkEmitter.SetReasoningSummaryFunc(s.makeReasoningSummaryFunc(summaryClient))
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@@ -193,7 +202,7 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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s.persistNewAgentTimelineExtraEvent(context.Background(), userID, chatID, extra)
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})
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// 9. 构造 AgentGraphDeps（由 cmd/start.go 注入的依赖）。
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// 10. 构造 AgentGraphDeps（由 cmd/start.go 注入的依赖）。
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deps := newagentmodel.AgentGraphDeps{
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ChatClient: chatClient,
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PlanClient: planClient,
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@@ -214,7 +223,7 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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QuickTaskDeps: s.quickTaskDeps,
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}
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// 10. 构造 AgentGraphRunInput 并运行 graph。
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// 11. 构造 AgentGraphRunInput 并运行 graph。
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runInput := newagentmodel.AgentGraphRunInput{
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RuntimeState: runtimeState,
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ConversationContext: conversationContext,
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@@ -240,10 +249,10 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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return
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}
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// 11. 持久化聊天历史（用户消息 + 助手回复）。
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// 12. 持久化聊天历史（用户消息 + 助手回复）。
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requestTotalTokens := snapshotRequestTokenMeter(requestCtx).TotalTokens
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s.adjustNewAgentRequestTokenUsage(requestCtx, userID, chatID, requestTotalTokens)
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// 11.5. 将最终状态快照异步写入 MySQL（通过 outbox）。
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// 12.5. 将最终状态快照异步写入 MySQL（通过 outbox）。
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// Deliver 节点已将快照保存到 Redis（2h TTL），此处通过 outbox 异步写入 MySQL 做永久存储。
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if finalState != nil {
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snapshot := &newagentmodel.AgentStateSnapshot{
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@@ -253,7 +262,7 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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eventsvc.PublishAgentStateSnapshot(requestCtx, s.eventPublisher, snapshot, chatID, userID)
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}
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// 11.6. graph 完成后条件触发记忆抽取。
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// 12.6. graph 完成后条件触发记忆抽取。
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// 说明：
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// 1. 只有本轮未走快捷随口记任务路径时才触发记忆抽取；
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// 2. 避免随口记创建的 Task 与记忆系统产生语义冲突。
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@@ -269,10 +278,10 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
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// 排程预览缓存由 Deliver 节点负责写入（通过注入的 WriteSchedulePreview func），
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// 保证只有任务真正完成时才写，中断路径不写中间态。
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// 12. 发送 OpenAI 兼容的流式结束标记，告知客户端 stream 已完成。
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// 13. 发送 OpenAI 兼容的流式结束标记，告知客户端 stream 已完成。
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_ = chunkEmitter.EmitDone()
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// 13. 异步生成会话标题。
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// 14. 异步生成会话标题。
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s.ensureConversationTitleAsync(userID, chatID)
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}
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