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后端： 1.新建conv/schedule_persist.go：ScheduleState Diff 持久化，事务内逐变更写库，支持 place/move/unplace 三种操作（当前 event source） 2.新建conv/schedule_provider.go：ScheduleState 加载适配，从 DB 合并 existing events + pending task items 3.新建dao/agent_state_store_adapter.go：Redis 状态快照存取适配，实现 AgentStateStore 接口 4.新建service/agentsvc/agent_newagent.go：newAgent service 集成层，串联 LLM 客户端、ScheduleProvider、SchedulePersistor 和 ChunkEmitter 5.更新node/execute.go：接入 SchedulePersistor（写操作确认后持久化）、完善 confirm resume 路径（PendingConfirmTool 恢复分支）、correction 机制增加连续失败计数上限 6.更新api/agent.go + cmd/start.go：接入 newAgent service，完成 API 层路由注册 7.新建node/execute_confirm_flow_test.go + llm_tool_orchestration_test.go：确认回路 7 个测试 + 端到端排课 5 个测试全部通过 8.新建newAgent/ARCHITECTURE.md + ROADMAP.md：全链路架构文档和缺口分析 9.代码审查整理：提取 prompt/base.go（通用 buildStageMessages 等5个辅助）、tools/args.go（参数解析辅助）；write_tools 尾部辅助移入 write_helpers；修复 queryRangeSpecific sb.Reset() 逻辑缺陷和 Unplace guest Duration 未恢复；ScheduleStateProvider/SchedulePersistor 归入 state_store.go；emitter 内部 Build*Text 函数降级为私有 前端：无 仓库：无
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// 过渡期遗留文件。
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// 这里的 CallArkText / CallArkJSON 是为了让旧 agent 代码（route/quicknote 等）
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// 在迁移到统一 Client 之前能继续直接持有 *ark.ChatModel。
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// 替代路径：
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// - CallArkText → WrapArkClient(arkModel) + client.GenerateText(...)
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// - CallArkJSON → WrapArkClient(arkModel) + GenerateJSON[T](...)
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// 待旧 agent 代码全部收敛到 Client 接口后，本文件可整体删除。
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package newagentllm
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import (
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"context"
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"errors"
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"strings"
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"github.com/cloudwego/eino-ext/components/model/ark"
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einoModel "github.com/cloudwego/eino/components/model"
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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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// ArkCallOptions 是基于 ark.ChatModel 的通用调用选项。
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// 设计目的：
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// 1. 当前 route / quicknote 都还直接持有 *ark.ChatModel；
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// 2. 在它们完全收敛到更抽象的 Client 前，先把重复的 ark 调用样板抽成公共层；
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// 3. 这样本轮就能先删除 route/quicknote 里那几份重复的 Generate 样板代码。
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type ArkCallOptions struct {
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Temperature float64
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MaxTokens int
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Thinking ThinkingMode
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}
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// CallArkText 调用 ark 模型并返回纯文本。
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// 职责边界：
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// 1. 负责拼 system + user 两段消息；
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// 2. 负责统一配置 thinking / temperature / maxTokens；
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// 3. 负责拦截空响应；
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// 4. 不负责 JSON 解析，不负责业务字段校验。
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func CallArkText(ctx context.Context, chatModel *ark.ChatModel, systemPrompt, userPrompt string, options ArkCallOptions) (string, error) {
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if chatModel == nil {
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return "", errors.New("ark model is nil")
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}
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messages := []*schema.Message{
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schema.SystemMessage(systemPrompt),
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schema.UserMessage(userPrompt),
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}
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resp, err := chatModel.Generate(ctx, messages, buildArkOptions(options)...)
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if err != nil {
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return "", err
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}
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if resp == nil {
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return "", errors.New("模型返回为空")
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}
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text := strings.TrimSpace(resp.Content)
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if text == "" {
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return "", errors.New("模型返回内容为空")
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}
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return text, nil
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}
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// CallArkJSON 调用 ark 模型并直接解析 JSON。
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func CallArkJSON[T any](ctx context.Context, chatModel *ark.ChatModel, systemPrompt, userPrompt string, options ArkCallOptions) (*T, string, error) {
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raw, err := CallArkText(ctx, chatModel, systemPrompt, userPrompt, options)
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if err != nil {
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return nil, "", err
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}
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parsed, err := ParseJSONObject[T](raw)
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if err != nil {
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return nil, raw, err
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}
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return parsed, raw, nil
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}
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func buildArkOptions(options ArkCallOptions) []einoModel.Option {
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thinkingType := arkModel.ThinkingTypeDisabled
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if options.Thinking == ThinkingModeEnabled {
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thinkingType = arkModel.ThinkingTypeEnabled
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}
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opts := []einoModel.Option{
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ark.WithThinking(&arkModel.Thinking{Type: thinkingType}),
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einoModel.WithTemperature(float32(options.Temperature)),
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}
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if options.MaxTokens > 0 {
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opts = append(opts, einoModel.WithMaxTokens(options.MaxTokens))
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}
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return opts
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}
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