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后端： 1. 修复 query_available_slots section_from/section_to 错误覆盖 duration 并使用精确匹配而非范围包含 - 更新backend/newAgent/tools/schedule/read_filter_tools.go：移除 span = exactTo - exactFrom + 1 对 duration 的覆盖；matchSectionRange 从精确匹配改为范围包含语义（slotStart < exactFrom || slotEnd > exactTo） 2. Execute 上下文窗口从硬编码裁剪改造为 80k token 动态预算 + LLM滚动压缩 - 基础设施层：AgentChat 新增 compaction 三个持久化字段，dao 新增 CRUD，Redis 新增缓存；pkg 新增 ExecuteTokenBudget常量、ExecuteTokenBreakdown 结构体、CheckExecuteTokenBudget 预算检查函数 - prompt 层：新建 compact_msg1.go / compact_msg2.go 分别实现msg1（历史对话）和 msg2（ReAct Loop）的 LLM 压缩；execute_context.go 移除 msg1 的 1400 字符/30 轮/120 字符三重裁剪和 msg2 的 8 条窗口限制，改为全量加载 - node 层：新建 execute_compact.go（compactExecuteMessagesIfNeeded：预算检查 → msg1 优先压缩 → msg2 兜底 → SSE 通知 → token 分布持久化）；execute.go ReAct 循环插入 compact 调用 - 服务/API 层：AgentGraphDeps / AgentService 新增 CompactionStore 注入链路；新增 GET /api/v1/agent/context-stats 查询接口 - 启动层：cmd/start.go 注入 agentRepo 为 CompactionStore 3. 新增 Execute Context Compaction 决策报告 - 新建docs/功能决策记录/Execute_Context_Compaction_决策记录.md 前端：无 仓库：无
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package model
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import (
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"context"
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schedule "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/newAgent/tools/schedule"
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)
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// AgentStateSnapshot 是需要持久化的 agent 运行态最小快照。
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// 设计说明：
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// 1. 只保存恢复执行所需的 RuntimeState 和 ConversationContext；
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// 2. 不保存 Request（每轮请求级，天然不跨连接）；
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// 3. 不保存 Deps（依赖注入，每次由 Service 层重建）；
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// 4. 不保存 ToolSchemas（每次请求由 Service 层重新注入）。
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type AgentStateSnapshot struct {
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RuntimeState *AgentRuntimeState `json:"runtime_state"`
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ConversationContext *ConversationContext `json:"conversation_context"`
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ScheduleState *schedule.ScheduleState `json:"schedule_state,omitempty"`
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OriginalScheduleState *schedule.ScheduleState `json:"original_schedule_state,omitempty"`
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}
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// AgentStateStore 定义 agent 状态持久化的最小接口。
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// 职责边界：
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// 1. 只负责"存 / 取 / 删"三个原子操作；
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// 2. 不负责序列化细节（由实现层决定 JSON / protobuf）；
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// 3. 不负责业务级状态校验，校验仍在 node / graph 层完成。
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// 实现层：
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// 1. dao/cache.go 上的 CacheDAO 隐式实现该接口（Go duck typing）；
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// 2. newAgent 包不直接 import dao，由 Service 层在组装 Deps 时注入。
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type AgentStateStore interface {
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// Save 序列化并保存一份 agent 状态快照。
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// 语义：
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// 1. 同一 conversationID 被覆盖写入，保证 Redis 里始终只有最新快照；
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// 2. 实现层应设 TTL，避免已完成的任务快照永不清理。
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Save(ctx context.Context, conversationID string, snapshot *AgentStateSnapshot) error
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// Load 读取并反序列化 agent 状态快照。
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// 返回值语义：
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// 1. (snapshot, true, nil)：命中快照，正常返回；
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// 2. (nil, false, nil)：未命中，不是错误，调用方应走新建对话路径；
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// 3. (nil, false, error)：真正的存储层错误。
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Load(ctx context.Context, conversationID string) (*AgentStateSnapshot, bool, error)
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// Delete 删除指定会话的 agent 状态快照。
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// 语义：
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// 1. 删除是幂等的，key 不存在也视为成功；
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// 2. 典型调用时机：Deliver 节点任务完成后清理。
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Delete(ctx context.Context, conversationID string) error
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}
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// ScheduleStateProvider 定义加载 ScheduleState 的接口。
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// 由 DAO 层或 Service 层实现，注入到 AgentGraphDeps 中。
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// 使用接口而非具体 DAO 类型，避免 model → dao 的循环依赖。
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type ScheduleStateProvider interface {
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LoadScheduleState(ctx context.Context, userID int) (*schedule.ScheduleState, error)
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// LoadTaskClassMetas 只加载指定任务类的约束元数据，供 Plan 节点提前消费。
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LoadTaskClassMetas(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) ([]schedule.TaskClassMeta, error)
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}
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// ScopedScheduleStateProvider 定义“按本轮任务类范围加载 ScheduleState”的可选增强接口。
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// 设计说明：
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// 1. 负责：在 Execute / RoughBuild 首次加载状态时，把 DayMapping、TaskClasses 与 pending 任务限定在本轮 task_class_ids 相关窗口；
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// 2. 不负责：改变既有 ScheduleStateProvider 的基础能力，老实现仍可只实现 LoadScheduleState；
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// 3. 兜底策略：若调用方拿到的 provider 不实现该接口，则回退到全量 LoadScheduleState，再走工具层 scope 裁剪。
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type ScopedScheduleStateProvider interface {
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LoadScheduleStateForTaskClasses(ctx context.Context, userID int, taskClassIDs []int) (*schedule.ScheduleState, error)
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}
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// SchedulePersistor 定义持久化 ScheduleState 变更的接口。
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// 由 Service 层或 DAO 层实现，注入到 AgentGraphDeps 中。
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// 使用接口而非具体 DAO 类型，避免 model → dao 的循环依赖。
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type SchedulePersistor interface {
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PersistScheduleChanges(ctx context.Context, original, modified *schedule.ScheduleState, userID int) error
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}
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// CompactionStore 定义上下文压缩的持久化接口。
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// 由 Service 层实现（组合 DAO + Redis Cache），注入到 ExecuteNodeInput。
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type CompactionStore interface {
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LoadCompaction(ctx context.Context, userID int, chatID string) (summary string, watermark int, err error)
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SaveCompaction(ctx context.Context, userID int, chatID string, summary string, watermark int) error
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SaveContextTokenStats(ctx context.Context, userID int, chatID string, statsJSON string) error
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}
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