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后端： 1. execute 节点继续拆职责——超大 execute.go 下沉为 node/execute 子包，按决策流、动作路由、上下文锚点、工具执行、状态快照、工具展示与参数解析拆分；顶层 execute.go 收敛为桥接导出，降低单文件编排/业务/模型/工具逻辑混写 2. 节点公共能力继续沉到 shared——抽出 LLM 纠错回灌、完整上下文调试日志、thinking 开关、统一上下文压缩、可见 assistant 文本持久化等 node_* 公共件，减少 execute 独占实现并为其他节点复用铺路 3. speak 文本整理能力独立收口——新增 speak_text 辅助文件，补齐正文归一化的独立承载，继续收缩 execute 主文件体积 前端： 4. NewAgent 时间线接入 business_card 业务卡片协议——schedule_agent.ts 新增 task_query / task_record 卡片载荷类型与 business_card kind；AssistantPanel 增加业务卡片事件存储、时间线恢复、块渲染分支与 BusinessCardRenderer 接入，同时保留 interrupt / status / tool / reasoning 多块并存 5. 新增任务查询卡片与任务记录卡片组件，并补充 DesignDemo 设计预览页与路由，前端可先行验证 business_card 的视觉与交互落点 文档： 6. 新增 newagent business card 前后端对接说明，明确 timeline kind、payload 结构、卡片分类、前后端发射/渲染约束
118 lines
3.5 KiB
Go
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package newagentshared
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import (
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"fmt"
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"strings"
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newagentmodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/newAgent/model"
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"github.com/cloudwego/eino/schema"
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)
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const (
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correctionHistoryKindKey = "newagent_history_kind"
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correctionHistoryKindCorrectionUser = "llm_correction_prompt"
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)
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// AppendLLMCorrection 追加 LLM 修正提示到对话历史。
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//
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// 设计目的：
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// 1. 当 LLM 输出不符合预期（如不支持的 action、格式错误等），不应直接报错终止；
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// 2. 应该给 LLM 一个自我修正的机会，把错误反馈写回历史，让它重新生成；
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// 3. 该函数封装了“追加 assistant 消息 + 追加纠正提示”的通用流程。
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// 参数说明：
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// - conversationContext: 对话上下文，用于追加历史消息；
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// - llmOutput: LLM 的原始输出内容，会作为 assistant 消息追加；
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// - validOptionsDesc: 合法选项的描述，用于构造纠正提示。
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func AppendLLMCorrection(
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conversationContext *newagentmodel.ConversationContext,
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llmOutput string,
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validOptionsDesc string,
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) {
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if conversationContext == nil {
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return
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}
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assistantContent := strings.TrimSpace(llmOutput)
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appendCorrectionAssistantIfNeeded(conversationContext, assistantContent)
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correctionContent := fmt.Sprintf(
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"你的输出不符合预期。%s 请重新分析当前状态，输出正确的内容。",
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validOptionsDesc,
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)
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conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
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Role: schema.User,
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Content: correctionContent,
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Extra: map[string]any{
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correctionHistoryKindKey: correctionHistoryKindCorrectionUser,
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},
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})
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}
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// AppendLLMCorrectionWithHint 追加 LLM 修正提示（带自定义错误描述）。
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//
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// 相比 AppendLLMCorrection，该函数允许调用方提供更详细的错误描述，
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// 适用于需要明确告知 LLM 具体哪里出错的场景。
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func AppendLLMCorrectionWithHint(
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conversationContext *newagentmodel.ConversationContext,
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llmOutput string,
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errorDesc string,
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validOptionsDesc string,
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) {
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if conversationContext == nil {
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return
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}
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assistantContent := strings.TrimSpace(llmOutput)
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appendCorrectionAssistantIfNeeded(conversationContext, assistantContent)
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correctionContent := fmt.Sprintf(
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||
"%s %s 请重新分析当前状态，输出正确的内容。",
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errorDesc,
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validOptionsDesc,
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||
)
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conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
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Role: schema.User,
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Content: correctionContent,
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Extra: map[string]any{
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correctionHistoryKindKey: correctionHistoryKindCorrectionUser,
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},
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})
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}
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// appendCorrectionAssistantIfNeeded 在纠错回灌前做最小降噪。
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// 1. 空文本直接跳过，避免写入“占位噪音”；
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// 2. 若与“最近一条 assistant 文本”完全一致则跳过，避免同句反复回灌；
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// 3. 仅负责“是否回灌”判定，不负责生成纠错 user 提示。
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func appendCorrectionAssistantIfNeeded(
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conversationContext *newagentmodel.ConversationContext,
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assistantContent string,
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) {
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if conversationContext == nil {
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return
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}
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assistantContent = strings.TrimSpace(assistantContent)
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if assistantContent == "" {
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return
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}
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history := conversationContext.HistorySnapshot()
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for i := len(history) - 1; i >= 0; i-- {
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msg := history[i]
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if msg == nil || msg.Role != schema.Assistant {
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continue
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}
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if strings.TrimSpace(msg.Content) == assistantContent {
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return
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}
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// 只看最近一条 assistant，避免误去重很久以前的正常重复表达。
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break
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}
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conversationContext.AppendHistory(&schema.Message{
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Role: schema.Assistant,
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Content: assistantContent,
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})
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}
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