Version: 0.7.5.dev.260324
🐛 fix(agent/schedulerefine): 修复复合微调分支链路问题，并将 MinContextSwitch 重构为固定坑位重排语义 - 🔧 修复 `schedulerefine` 复合路由中参数透传不完整、缺少 deterministic objective 时错误降级，以及“复合工具执行成功”与“终审通过”语义混淆的问题 - ✅ 保证新的独立复合分支能够正确执行、正确出站，并统一交由 `hard_check` 裁决最终结果 - 🔍 排查时发现 `MinContextSwitch` 上游 `context_tag` 存在整体退化为 `General` 的风险，影响MinContextSwitch - 🛡️ 为 `MinContextSwitch` 增加兜底策略：当标签整体退化时，按任务名关键词推断学科分组，避免分组能力失效 - ♻️ 将 `MinContextSwitch` 从“整周重新寻找新坑位”调整为“坑位不变，任务顺序改变” - 🎯 将落地方式从顺序 `BatchMove` 改为固定坑位原子重写，避免出现远距离跳位、跨天错迁、异常嵌入课位及循环换位冲突 - 🧹 修复 `hard_check` 在 `MinContextSwitch` 成功后仍执行 `origin_rank` 顺序归位、并导致逆序终审误判的问题 - 🚦 命中该分支后跳过顺序归位与顺序硬校验，避免 `summary` / `hard_check` 将有效重排结果误判为失败 📈 当前连续微调规划涉及的全部功能已可以稳定运行；下一步将继续扩展能力边界，并进一步优化 `schedule_plan` 流程 ♻️ refactor: 重整 agent2 架构，并迁移 quicknote/chat 新链路，目前还剩3个模块未迁移，后续迁移完成后会删除原agent并将此目录命名为agent - 🏗️ 明确 `agent2` 采用“统一分层目录 + 文件分层 + 依赖注入”的重构方案，不再沿用模块目录多层嵌套结构 - 🧩 完善 `agent2` 基础骨架，统一收口 `entrance` / `router` / `llm` / `stream` / `shared` / `model` / `prompt` / `node` / `graph` 等层级职责 - 🚚 将通用路由能力迁移至 `agent2/router`，沉淀统一的 `Action`、`RoutingDecision`、控制码解析，以及 `Dispatcher` / `Resolver` 抽象 - 💬 将普通聊天链路迁移至 `agent2/chat`，复用 `stream` 的 OpenAI 兼容输出协议与 LLM usage 聚合能力 - 📝 将 `quicknote` 链路迁移到 `agent2` 新结构，拆分为 `model` / `prompt` / `llm` / `node` / `graph` 多层实现，替换对旧 `agent/quicknote` 的直接依赖 - 🔌 调整 `agentsvc` 对 `agent2` 的引用，普通聊天、通用分流与 `quicknote` 全部切换到新链路 - ✂️ 去除 graph 内部 `runner` 转接层，改为由 node 层直接持有请求级依赖，并向 graph 暴露节点方法 - 🧹 合并 `graph/quicknote` 与 `graph/quicknote_run`，删除冗余骨架文件，收敛为单一 `quicknote graph` 文件 - 📚 新增 `agent2`《通用能力接入文档》，明确公共能力边界、接入方式以及 graph/node 协作约定 - 📝 更新 `AGENTS.md`，要求后续扩展 `agent2` 通用能力时必须同步维护接入文档 ♻️ refactor: 删除了现Agent目录内Chat模块的两条冗余Prompt
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LoveLosita
115
backend/agent2/stream/emitter.go
Normal file
115
backend/agent2/stream/emitter.go
Normal file
@@ -0,0 +1,115 @@
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package agentstream
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import (
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"fmt"
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"strings"
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)
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// PayloadEmitter 是真正向外层 SSE 管道写 chunk 的最小接口。
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//
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// 说明：
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// 1. 这里刻意不用 chan/string 绑死实现；
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// 2. 上层既可以传“写 channel”的函数，也可以传“写 gin stream”的函数；
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// 3. 只要签名是 `func(string) error`，都能接进来。
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type PayloadEmitter func(payload string) error
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// StageEmitter 是 graph/node 对“当前阶段”进行推送的最小接口。
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type StageEmitter func(stage, detail string)
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// NoopPayloadEmitter 返回一个空实现，便于骨架期安全占位。
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func NoopPayloadEmitter() PayloadEmitter {
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return func(string) error { return nil }
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}
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// NoopStageEmitter 返回一个空实现，避免 graph 在没有接前端时处处判空。
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func NoopStageEmitter() StageEmitter {
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return func(stage, detail string) {}
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}
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// WrapStageEmitter 把可空函数包装成稳定的 StageEmitter。
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func WrapStageEmitter(fn func(stage, detail string)) StageEmitter {
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if fn == nil {
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return NoopStageEmitter()
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}
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return fn
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}
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// EmitStageAsReasoning 把“阶段提示”伪装成 reasoning chunk 推给前端。
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//
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// 设计背景：
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// 1. 你当前 Apifox 只认思考块和正文块，因此阶段提示需要先借 reasoning_content 走通；
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// 2. 这样后续真正前端上线时，只需要在这一层换协议，而不必回到各 skill 重改 graph；
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// 3. 这里不拼花哨格式，只给出稳定、可读、可 grep 的文本。
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func EmitStageAsReasoning(emit PayloadEmitter, requestID, modelName string, created int64, stage, detail string, includeRole bool) error {
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if emit == nil {
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return nil
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}
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text := BuildStageReasoningText(stage, detail)
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payload, err := ToOpenAIReasoningChunk(requestID, modelName, created, text, includeRole)
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if err != nil {
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return err
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}
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if payload == "" {
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return nil
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}
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return emit(payload)
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}
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// EmitAssistantReply 把一段完整正文作为 assistant chunk 推出。
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//
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// 注意：
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// 1. 这里是“整段发”，不是把文本强行拆碎；
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// 2. 这样后续如果某条链路不需要真流式，也可以复用统一出口；
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// 3. 真正按 token/chunk 细粒度流式输出，应由 llm.Stream + 上层循环处理。
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func EmitAssistantReply(emit PayloadEmitter, requestID, modelName string, created int64, content string, includeRole bool) error {
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if emit == nil {
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return nil
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}
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payload, err := ToOpenAIAssistantChunk(requestID, modelName, created, content, includeRole)
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if err != nil {
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return err
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}
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if payload == "" {
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return nil
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}
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return emit(payload)
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}
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// EmitFinish 统一输出 stop 结束块。
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func EmitFinish(emit PayloadEmitter, requestID, modelName string, created int64) error {
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if emit == nil {
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return nil
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}
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payload, err := ToOpenAIFinishStream(requestID, modelName, created)
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if err != nil {
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return err
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}
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if payload == "" {
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return nil
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||||
}
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return emit(payload)
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}
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// EmitDone 统一输出 OpenAI 兼容流式结束标记。
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func EmitDone(emit PayloadEmitter) error {
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if emit == nil {
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return nil
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}
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return emit("[DONE]")
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}
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// BuildStageReasoningText 生成统一阶段提示文本。
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func BuildStageReasoningText(stage, detail string) string {
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stage = strings.TrimSpace(stage)
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detail = strings.TrimSpace(detail)
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switch {
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case stage != "" && detail != "":
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return fmt.Sprintf("阶段：%s\n%s", stage, detail)
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case stage != "":
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return fmt.Sprintf("阶段：%s", stage)
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default:
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return detail
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}
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}
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102
backend/agent2/stream/openai.go
Normal file
102
backend/agent2/stream/openai.go
Normal file
@@ -0,0 +1,102 @@
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package agentstream
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import (
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"encoding/json"
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"github.com/cloudwego/eino/schema"
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)
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// OpenAIChunkResponse 是 OpenAI 兼容的流式 chunk DTO。
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//
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// 之所以单独放到 agent2/stream：
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// 1. 未来无论 quicknote、taskquery 还是 schedule，只要需要 SSE 都会复用这套协议壳；
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// 2. 这样 node/graph 层只关注“我要推什么内容”，不再自己拼 JSON；
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// 3. 后续如果前端协议升级，也能在这里集中改。
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type OpenAIChunkResponse struct {
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ID string `json:"id"`
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Object string `json:"object"`
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Created int64 `json:"created"`
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Model string `json:"model"`
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Choices []OpenAIChunkChoice `json:"choices"`
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}
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// OpenAIChunkChoice 对应 OpenAI choices[0]。
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type OpenAIChunkChoice struct {
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Index int `json:"index"`
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Delta OpenAIChunkDelta `json:"delta"`
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FinishReason *string `json:"finish_reason"`
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}
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// OpenAIChunkDelta 是真正承载 role/content/reasoning 的位置。
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type OpenAIChunkDelta struct {
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Role string `json:"role,omitempty"`
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Content string `json:"content,omitempty"`
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ReasoningContent string `json:"reasoning_content,omitempty"`
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}
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// ToOpenAIStream 把 Eino message 转成 OpenAI 兼容 chunk。
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//
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// 职责边界：
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// 1. 负责把 chunk.Content / chunk.ReasoningContent 映射到协议字段；
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// 2. 负责按 includeRole 决定是否在首块带上 assistant 角色；
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// 3. 不负责发送，也不负责决定“这个 chunk 该不该推”。
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func ToOpenAIStream(chunk *schema.Message, requestID, modelName string, created int64, includeRole bool) (string, error) {
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delta := OpenAIChunkDelta{}
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if includeRole {
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||||
delta.Role = "assistant"
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}
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if chunk != nil {
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||||
delta.Content = chunk.Content
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||||
delta.ReasoningContent = chunk.ReasoningContent
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}
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return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, delta, nil)
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}
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// ToOpenAIReasoningChunk 直接构造一个 reasoning chunk。
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func ToOpenAIReasoningChunk(requestID, modelName string, created int64, reasoning string, includeRole bool) (string, error) {
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delta := OpenAIChunkDelta{ReasoningContent: reasoning}
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if includeRole {
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||||
delta.Role = "assistant"
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}
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return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, delta, nil)
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}
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// ToOpenAIAssistantChunk 直接构造一个正文 chunk。
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func ToOpenAIAssistantChunk(requestID, modelName string, created int64, content string, includeRole bool) (string, error) {
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delta := OpenAIChunkDelta{Content: content}
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if includeRole {
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delta.Role = "assistant"
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}
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return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, delta, nil)
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}
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// ToOpenAIFinishStream 生成流式结束 chunk（finish_reason=stop）。
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func ToOpenAIFinishStream(requestID, modelName string, created int64) (string, error) {
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stop := "stop"
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return buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName, created, OpenAIChunkDelta{}, &stop)
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}
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func buildOpenAIChunkPayload(requestID, modelName string, created int64, delta OpenAIChunkDelta, finishReason *string) (string, error) {
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// 1. 若既没有 role，也没有正文/思考，也没有 finish_reason，则视为“空块”，直接跳过。
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// 2. 这样可以避免上层每次都自己写一遍空块判断。
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if delta.Role == "" && delta.Content == "" && delta.ReasoningContent == "" && finishReason == nil {
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return "", nil
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}
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dto := OpenAIChunkResponse{
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ID: requestID,
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Object: "chat.completion.chunk",
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Created: created,
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Model: modelName,
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Choices: []OpenAIChunkChoice{{
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Index: 0,
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Delta: delta,
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FinishReason: finishReason,
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}},
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}
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data, err := json.Marshal(dto)
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if err != nil {
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return "", err
|
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}
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||||
return string(data), nil
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}
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