Version: 0.9.75.dev.260505
后端： 1.收口阶段 6 agent 结构迁移，将 newAgent 内核与 agentsvc 编排层迁入 services/agent - 切换 Agent 启动装配与 HTTP handler 直连 agent sv，移除旧 service agent bridge - 补齐 Agent 对 memory、task、task-class、schedule 的 RPC 适配与契约字段 - 扩展 schedule、task、task-class RPC/contract 支撑 Agent 查询、写入与 provider 切流 - 更新迁移文档、README 与相关注释，明确 agent 当前切流点和剩余 memory 迁移面
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Losita
301
backend/services/agent/node/unified_compact.go
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301
backend/services/agent/node/unified_compact.go
Normal file
@@ -0,0 +1,301 @@
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package agentnode
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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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"log"
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"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/pkg"
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agentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/model"
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||||
agentprompt "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/prompt"
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||||
agentstream "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/agent/stream"
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llmservice "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/llm"
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"github.com/cloudwego/eino/schema"
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)
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// UnifiedCompactInput 是统一压缩入口的参数。
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//
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// 设计说明：
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// 1. 从 ExecuteNodeInput 中提取压缩所需的公共字段，消除对 Execute 的直接依赖；
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// 2. 各节点（Plan/Chat/Deliver）构造此参数时从自己的 NodeInput 中提取对应字段；
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// 3. StageName 和 StatusBlockID 用于区分日志来源和 SSE 状态推送。
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type UnifiedCompactInput struct {
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// Client 用于调用 LLM 压缩 msg1/msg2。
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Client *llmservice.Client
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// CompactionStore 用于持久化压缩摘要和 token 统计，为 nil 时跳过持久化。
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CompactionStore agentmodel.CompactionStore
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// FlowState 提供 userID / chatID / roundUsed 等定位信息。
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FlowState *agentmodel.CommonState
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// Emitter 用于推送压缩进度 SSE 事件。
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Emitter *agentstream.ChunkEmitter
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// StageName 标识当前阶段（如 "execute"/"plan"/"chat"/"deliver"），用于日志和缓存 key。
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StageName string
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// StatusBlockID 是 SSE 状态推送的 block ID，各节点使用自己的 block ID。
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StatusBlockID string
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}
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// compactUnifiedMessagesIfNeeded 检查统一消息结构的 token 预算，
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// 超限时对 msg1（历史对话）和 msg2（阶段工作区）执行 LLM 压缩。
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//
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// 消息布局约定（由 buildUnifiedStageMessages 返回）：
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//
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// [0] system — msg0: 系统规则 + 工具简表
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// [1] assistant — msg1: 历史对话上下文
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// [2] assistant — msg2: 阶段工作区（Execute=ReAct Loop，其余="暂无"）
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// [3] system — msg3: 阶段状态 + 记忆 + 指令
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//
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// 压缩策略：
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// 1. msg1 超过可用预算一半时触发 LLM 压缩（合并已有摘要 + 新内容）；
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// 2. msg1 压缩后仍超限，则对 msg2 也做 LLM 压缩；
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// 3. 压缩结果持久化到 CompactionStore，下一轮可复用摘要避免重复计算。
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func compactUnifiedMessagesIfNeeded(
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ctx context.Context,
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messages []*schema.Message,
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||||
input UnifiedCompactInput,
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) []*schema.Message {
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if input.FlowState == nil {
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||||
log.Printf("[COMPACT:%s] FlowState is nil, skip token stats refresh", input.StageName)
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return messages
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}
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// 1. 非严格 4 段式时，退化成按角色汇总的统计，确保 context_token_stats 仍然刷新。
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if len(messages) != 4 {
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breakdown := estimateFallbackStageTokenBreakdown(messages)
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log.Printf(
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||||
"[COMPACT:%s] fallback token stats refresh: total=%d budget=%d count=%d (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
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||||
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget, len(messages),
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||||
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
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||||
)
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||||
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
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||||
return messages
|
||||
}
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// 2. 提取四条消息的文本内容。
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msg0 := messages[0].Content
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msg1 := messages[1].Content
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msg2 := messages[2].Content
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msg3 := messages[3].Content
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// 3. Token 预算检查。
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breakdown, overBudget, needCompactMsg1, needCompactMsg2 := pkg.CheckStageTokenBudget(msg0, msg1, msg2, msg3)
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log.Printf(
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||||
"[COMPACT:%s] token budget check: total=%d budget=%d over=%v compactMsg1=%v compactMsg2=%v (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
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||||
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget, overBudget, needCompactMsg1, needCompactMsg2,
|
||||
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
|
||||
)
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||||
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||||
if !overBudget {
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// 4. 未超限，记录 token 分布后直接返回。
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||||
saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
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return messages
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}
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// 5. msg1 压缩（历史对话 → LLM 摘要）。
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if needCompactMsg1 {
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msg1 = compactUnifiedMsg1(ctx, input, msg1)
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||||
messages[1].Content = msg1
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// 压缩 msg1 后重算预算。
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breakdown = pkg.EstimateStageMessagesTokens(msg0, msg1, msg2, msg3)
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||||
}
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// 6. msg2 压缩（阶段工作区 → LLM 摘要）。
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if needCompactMsg2 || breakdown.Total > pkg.StageTokenBudget {
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msg2 = compactUnifiedMsg2(ctx, input, msg2)
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||||
messages[2].Content = msg2
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||||
breakdown = pkg.EstimateStageMessagesTokens(msg0, msg1, msg2, msg3)
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||||
}
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// 7. 记录最终 token 分布。
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saveUnifiedTokenStats(ctx, input, breakdown)
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log.Printf(
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||||
"[COMPACT:%s] after compaction: total=%d budget=%d (msg0=%d msg1=%d msg2=%d msg3=%d)",
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||||
input.StageName, breakdown.Total, breakdown.Budget,
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||||
breakdown.Msg0, breakdown.Msg1, breakdown.Msg2, breakdown.Msg3,
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||||
)
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||||
return messages
|
||||
}
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||||
// estimateFallbackStageTokenBreakdown 在非统一 4 段式场景下按消息角色做近似统计。
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//
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// 步骤说明：
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// 1. 先按消息类型汇总 token，保证总量准确；
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// 2. 再把最后一个 user 消息尽量视作 msg3，保留阶段指令语义；
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// 3. 其他历史内容归入 msg1 / msg2，确保上下文统计不会因为结构不标准而断更。
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func estimateFallbackStageTokenBreakdown(messages []*schema.Message) pkg.StageTokenBreakdown {
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breakdown := pkg.StageTokenBreakdown{Budget: pkg.StageTokenBudget}
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if len(messages) == 0 {
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return breakdown
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}
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||||
lastUserIndex := -1
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||||
for i := len(messages) - 1; i >= 0; i-- {
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||||
msg := messages[i]
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||||
if msg == nil {
|
||||
continue
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||||
}
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||||
if msg.Role == schema.User {
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||||
lastUserIndex = i
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||||
break
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||||
}
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||||
}
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||||
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||||
for i, msg := range messages {
|
||||
if msg == nil {
|
||||
continue
|
||||
}
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tokens := pkg.EstimateMessageTokens(msg)
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||||
breakdown.Total += tokens
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||||
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switch msg.Role {
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case schema.System:
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breakdown.Msg0 += tokens
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case schema.User:
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if i == lastUserIndex {
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||||
breakdown.Msg3 += tokens
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} else {
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breakdown.Msg1 += tokens
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}
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case schema.Tool:
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breakdown.Msg2 += tokens
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case schema.Assistant:
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||||
if len(msg.ToolCalls) > 0 {
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||||
breakdown.Msg2 += tokens
|
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} else {
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breakdown.Msg1 += tokens
|
||||
}
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||||
default:
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||||
breakdown.Msg1 += tokens
|
||||
}
|
||||
}
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||||
return breakdown
|
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}
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// compactUnifiedMsg1 对 msg1（历史对话）执行 LLM 压缩。
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//
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// 步骤化说明：
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// 1. CompactionStore 为 nil 时跳过（测试环境 / 骨架期）；
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// 2. 先加载该阶段已有的压缩摘要，与当前 msg1 合并后调 LLM 压缩；
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// 3. 压缩失败时降级为原始文本，不中断主流程；
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// 4. 压缩成功后持久化新摘要，供下一轮复用。
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func compactUnifiedMsg1(
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ctx context.Context,
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||||
input UnifiedCompactInput,
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||||
msg1 string,
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) string {
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// 1. CompactionStore 为 nil 时无法加载/保存摘要，跳过压缩。
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if input.CompactionStore == nil {
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log.Printf("[COMPACT:%s] CompactionStore is nil, skip msg1 compaction", input.StageName)
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return msg1
|
||||
}
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||||
// 2. 加载该阶段已有的压缩摘要（可能为空）。
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existingSummary, _, err := input.CompactionStore.LoadStageCompaction(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, input.StageName)
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||||
if err != nil {
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||||
log.Printf("[COMPACT:%s] load existing compaction failed: %v, proceed without cache", input.StageName, err)
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}
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||||
// 3. SSE: 压缩开始。
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||||
tokenBefore := pkg.EstimateTextTokens(msg1)
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||||
_ = input.Emitter.EmitStatus(
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||||
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_start",
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||||
fmt.Sprintf("正在压缩对话历史（%d tokens）...", tokenBefore),
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||||
false,
|
||||
)
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||||
// 4. 调用 LLM 压缩：将 msg1 全文 + 已有摘要合并为一份紧凑摘要。
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newSummary, err := agentprompt.CompactMsg1(ctx, input.Client, msg1, existingSummary)
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||||
if err != nil {
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||||
log.Printf("[COMPACT:%s] compact msg1 failed: %v", input.StageName, err)
|
||||
_ = input.Emitter.EmitStatus(
|
||||
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
|
||||
"对话历史压缩失败，使用原始文本",
|
||||
false,
|
||||
)
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return msg1
|
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}
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||||
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||||
// 5. SSE: 压缩完成。
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||||
tokenAfter := pkg.EstimateTextTokens(newSummary)
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||||
_ = input.Emitter.EmitStatus(
|
||||
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
|
||||
fmt.Sprintf("对话历史已压缩：%d → %d tokens", tokenBefore, tokenAfter),
|
||||
false,
|
||||
)
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||||
// 6. 持久化压缩结果，下一轮可直接复用摘要。
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if err := input.CompactionStore.SaveStageCompaction(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, input.StageName, newSummary, input.FlowState.RoundUsed); err != nil {
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||||
log.Printf("[COMPACT:%s] save compaction failed: %v", input.StageName, err)
|
||||
}
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return newSummary
|
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}
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// compactUnifiedMsg2 对 msg2（阶段工作区）执行 LLM 压缩。
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//
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// 步骤化说明：
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// 1. 非 Execute 阶段的 msg2 通常是"暂无"，压缩无意义但不会出错；
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// 2. Execute 阶段的 msg2 包含 ReAct loop 记录，压缩可显著节省 token；
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// 3. 压缩失败时降级为原始文本，不中断主流程。
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func compactUnifiedMsg2(
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||||
ctx context.Context,
|
||||
input UnifiedCompactInput,
|
||||
msg2 string,
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) string {
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||||
// 1. SSE: 压缩开始。
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||||
tokenBefore := pkg.EstimateTextTokens(msg2)
|
||||
_ = input.Emitter.EmitStatus(
|
||||
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_start",
|
||||
fmt.Sprintf("正在压缩执行记录（%d tokens）...", tokenBefore),
|
||||
false,
|
||||
)
|
||||
|
||||
// 2. 调用 LLM 压缩。
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compressed, err := agentprompt.CompactMsg2(ctx, input.Client, msg2)
|
||||
if err != nil {
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||||
log.Printf("[COMPACT:%s] compact msg2 failed: %v", input.StageName, err)
|
||||
_ = input.Emitter.EmitStatus(
|
||||
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
|
||||
"执行记录压缩失败，使用原始文本",
|
||||
false,
|
||||
)
|
||||
return msg2
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. SSE: 压缩完成。
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||||
tokenAfter := pkg.EstimateTextTokens(compressed)
|
||||
_ = input.Emitter.EmitStatus(
|
||||
input.StatusBlockID, input.StageName, "context_compact_done",
|
||||
fmt.Sprintf("执行记录已压缩：%d → %d tokens", tokenBefore, tokenAfter),
|
||||
false,
|
||||
)
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||||
|
||||
return compressed
|
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}
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// saveUnifiedTokenStats 持久化当前 token 分布到 DB。
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//
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// 步骤化说明：
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// 1. CompactionStore 为 nil 时跳过（测试环境 / 骨架期）；
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// 2. 序列化失败只记日志，不中断主流程；
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// 3. 写入失败只记日志，不中断主流程。
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func saveUnifiedTokenStats(
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ctx context.Context,
|
||||
input UnifiedCompactInput,
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||||
breakdown pkg.StageTokenBreakdown,
|
||||
) {
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||||
if input.CompactionStore == nil || input.FlowState == nil {
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||||
return
|
||||
}
|
||||
statsJSON, err := json.Marshal(breakdown)
|
||||
if err != nil {
|
||||
log.Printf("[COMPACT:%s] marshal token stats failed: %v", input.StageName, err)
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
if err := input.CompactionStore.SaveContextTokenStats(ctx, input.FlowState.UserID, input.FlowState.ConversationID, string(statsJSON)); err != nil {
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||||
log.Printf("[COMPACT:%s] save token stats failed: %v", input.StageName, err)
|
||||
}
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}
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