Version: 0.7.0.dev.260319
✨ feat(agent): 新增智能排程 Agent 全链路 + ReAct 精排引擎 🏗️ 智能排程 Graph 编排（阶段 1 基础链路） - 新增 scheduleplan 包：state / tool / prompt / nodes / runner / graph 六件套 - 实现 plan → preview → materialize → apply → reflect → finalize 完整图编排 - 通过函数注入解耦 agent 层与 service 层，避免循环依赖 - 路由层新增 schedule_plan 动作，复用现有 SSE + 持久化链路 🧠 ReAct 精排引擎（阶段 1.5 语义化微调） - 粗排后构建"混合日程"（既有课程 + 建议任务），统一为 HybridScheduleEntry - LLM 开启深度思考，通过 Swap / Move / TimeAvailable / GetAvailableSlots 四个 Tool 在内存中优化任务时间 - reasoning_content 实时流式推送前端，用户可见 AI 思考过程 - 精排结果仅预览不落库，向后兼容（未注入依赖时走原有 materialize 路径） 📝 文档 - 新增 ReAct 精排引擎决策记录 ⚠️ 已知问题：深度思考模式耗时较长，超时策略待优化
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Losita
209
backend/agent/scheduleplan/react.go
Normal file
209
backend/agent/scheduleplan/react.go
Normal file
@@ -0,0 +1,209 @@
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package scheduleplan
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import (
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"context"
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"encoding/json"
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"fmt"
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"io"
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"strings"
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"time"
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"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/agent/chat"
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"github.com/cloudwego/eino-ext/components/model/ark"
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"github.com/cloudwego/eino/schema"
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arkModel "github.com/volcengine/volcengine-go-sdk/service/arkruntime/model"
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)
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// reactRoundTimeout 是单轮 ReAct 的超时时间。
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// 深度思考模式下 reasoning 阶段可能耗时较长，需要给足时间。
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const reactRoundTimeout = 5 * time.Minute
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// runReactRefineNode 执行 ReAct 精排循环。
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//
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// 核心流程（最多 ReactMaxRound 轮）：
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// 1. 构造 messages（system prompt + 混合日程 JSON + 上轮 tool 结果）
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// 2. 调用 chatModel.Stream() + ThinkingTypeEnabled
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// 3. reasoning_content 实时推送到 outChan（前端可见思考过程）
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// 4. content 累积后解析：done=true 则退出，tool_calls 则执行
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// 5. tool 结果拼入下一轮 messages
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func runReactRefineNode(
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ctx context.Context,
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st *SchedulePlanState,
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chatModel *ark.ChatModel,
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outChan chan<- string,
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modelName string,
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emitStage func(stage, detail string),
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) (*SchedulePlanState, error) {
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if st == nil {
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return nil, fmt.Errorf("schedule plan graph: nil state in reactRefine node")
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}
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if chatModel == nil {
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return nil, fmt.Errorf("schedule plan graph: model is nil in reactRefine node")
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}
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if len(st.HybridEntries) == 0 {
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st.ReactDone = true
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st.ReactSummary = "无可优化的排程条目。"
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return st, nil
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}
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// 准备 SSE 流式输出的基础参数
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if strings.TrimSpace(modelName) == "" {
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modelName = "smartflow-worker"
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}
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// 构造混合日程 JSON（只在首轮构造，后续轮次复用）
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hybridJSON, err := json.Marshal(st.HybridEntries)
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if err != nil {
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return nil, fmt.Errorf("序列化混合日程失败: %w", err)
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}
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// 用户约束文本
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constraintsText := "无"
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if len(st.Constraints) > 0 {
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constraintsText = strings.Join(st.Constraints, "、")
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}
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// 对话历史：跨轮次累积
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messages := []*schema.Message{
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schema.SystemMessage(SchedulePlanReactSystemPrompt),
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schema.UserMessage(fmt.Sprintf(
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"以下是当前混合日程（JSON）：\n%s\n\n用户约束：%s\n\n请分析并优化 suggested 任务的时间安排。",
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string(hybridJSON), constraintsText,
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)),
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}
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// ── ReAct 主循环 ──
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for st.ReactRound < st.ReactMaxRound {
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st.ReactRound++
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emitStage("schedule_plan.react.round", fmt.Sprintf("第 %d 轮优化思考...", st.ReactRound))
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// 1. 带超时的 context
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roundCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, reactRoundTimeout)
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// 2. 调用模型（流式 + 深度思考）
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content, streamErr := streamReactRound(roundCtx, chatModel, modelName, messages, outChan)
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cancel()
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if streamErr != nil {
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emitStage("schedule_plan.react.error", fmt.Sprintf("第 %d 轮模型调用失败: %s", st.ReactRound, streamErr.Error()))
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// 明确标记为失败，不伪装成功
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st.ReactDone = true
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st.ReactSummary = fmt.Sprintf("排程优化未完成：第 %d 轮模型调用超时或失败，使用粗排结果。", st.ReactRound)
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break
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}
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// 3. 解析 LLM 输出
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parsed, parseErr := parseReactLLMOutput(content)
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if parseErr != nil {
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// 解析失败，把原始输出当作摘要，结束循环
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emitStage("schedule_plan.react.parse_error", "LLM 输出格式异常，结束优化。")
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st.ReactSummary = "排程优化已完成（LLM 输出格式异常，使用当前结果）。"
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||||
st.ReactDone = true
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||||
break
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}
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// 4. 检查是否完成
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if parsed.Done {
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st.ReactSummary = parsed.Summary
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st.ReactDone = true
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emitStage("schedule_plan.react.done", "优化完成。")
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||||
break
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}
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// 5. 执行 tool calls
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if len(parsed.ToolCalls) == 0 {
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// 没有 tool 调用也没有 done，视为完成
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st.ReactSummary = "排程优化已完成。"
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||||
st.ReactDone = true
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||||
break
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}
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results := make([]reactToolResult, 0, len(parsed.ToolCalls))
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for _, call := range parsed.ToolCalls {
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var result reactToolResult
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st.HybridEntries, result = dispatchReactTool(st.HybridEntries, call)
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||||
results = append(results, result)
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statusMark := "OK"
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if !result.Success {
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||||
statusMark = "FAIL"
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}
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emitStage("schedule_plan.react.tool_call",
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fmt.Sprintf("[%s] %s: %s", statusMark, result.Tool, result.Result))
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}
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// 6. 将 tool 结果拼入下一轮 messages
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// 先追加 assistant 的输出
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messages = append(messages, schema.AssistantMessage(content, nil))
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// 再追加 tool 结果作为 user message
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resultsJSON, _ := json.Marshal(results)
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messages = append(messages, schema.UserMessage(
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fmt.Sprintf("工具执行结果：\n%s\n\n请继续优化，或输出 {\"done\":true,\"summary\":\"...\"} 完成。", string(resultsJSON)),
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))
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}
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// 循环结束兜底
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if !st.ReactDone {
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st.ReactDone = true
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if strings.TrimSpace(st.ReactSummary) == "" {
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st.ReactSummary = fmt.Sprintf("排程优化已达最大轮次（%d 轮），使用当前结果。", st.ReactRound)
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}
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||||
emitStage("schedule_plan.react.max_round", "已达最大优化轮次，使用当前结果。")
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}
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return st, nil
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}
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// streamReactRound 执行单轮 ReAct 模型调用：
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// - 流式推送 reasoning_content 到 outChan（前端可见思考过程）
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// - 累积 content 并返回（包含 tool_calls 或 done 信号）
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func streamReactRound(
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ctx context.Context,
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chatModel *ark.ChatModel,
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modelName string,
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messages []*schema.Message,
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outChan chan<- string,
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) (string, error) {
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// 开启深度思考
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||||
reader, err := chatModel.Stream(ctx, messages,
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ark.WithThinking(&arkModel.Thinking{Type: arkModel.ThinkingTypeEnabled}),
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)
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if err != nil {
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return "", fmt.Errorf("模型 Stream 调用失败: %w", err)
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}
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defer reader.Close()
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requestID := "react-" + fmt.Sprintf("%d", time.Now().UnixMilli())
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created := time.Now().Unix()
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var contentBuilder strings.Builder
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for {
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chunk, recvErr := reader.Recv()
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||||
if recvErr == io.EOF {
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break
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}
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if recvErr != nil {
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return contentBuilder.String(), fmt.Errorf("流式接收失败: %w", recvErr)
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}
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if chunk == nil {
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continue
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}
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// 推送 reasoning_content 到前端（实时思考过程）
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if chunk.ReasoningContent != "" && outChan != nil {
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payload, fmtErr := chat.ToOpenAIStream(
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&schema.Message{ReasoningContent: chunk.ReasoningContent},
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requestID, modelName, created, false,
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)
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if fmtErr == nil && payload != "" {
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outChan <- payload
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}
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}
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// 累积 content（tool_calls 或 done 信号）
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if chunk.Content != "" {
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contentBuilder.WriteString(chunk.Content)
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}
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}
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||||
return strings.TrimSpace(contentBuilder.String()), nil
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}
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