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✨ feat(agent): 新增智能排程 Agent 全链路 + ReAct 精排引擎 🏗️ 智能排程 Graph 编排（阶段 1 基础链路） - 新增 scheduleplan 包：state / tool / prompt / nodes / runner / graph 六件套 - 实现 plan → preview → materialize → apply → reflect → finalize 完整图编排 - 通过函数注入解耦 agent 层与 service 层，避免循环依赖 - 路由层新增 schedule_plan 动作，复用现有 SSE + 持久化链路 🧠 ReAct 精排引擎（阶段 1.5 语义化微调） - 粗排后构建"混合日程"（既有课程 + 建议任务），统一为 HybridScheduleEntry - LLM 开启深度思考，通过 Swap / Move / TimeAvailable / GetAvailableSlots 四个 Tool 在内存中优化任务时间 - reasoning_content 实时流式推送前端，用户可见 AI 思考过程 - 精排结果仅预览不落库，向后兼容（未注入依赖时走原有 materialize 路径） 📝 文档 - 新增 ReAct 精排引擎决策记录 ⚠️ 已知问题：深度思考模式耗时较长，超时策略待优化
140 lines
4.6 KiB
Go
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package scheduleplan
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import (
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"time"
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"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
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)
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const (
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// schedulePlanTimezoneName 是排程链路默认业务时区。
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// 与随口记保持一致，固定东八区，避免容器运行在 UTC 导致"明天/今晚"偏移。
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schedulePlanTimezoneName = "Asia/Shanghai"
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// schedulePlanDatetimeLayout 是排程链路内部统一的分钟级时间格式。
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schedulePlanDatetimeLayout = "2006-01-02 15:04"
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)
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// SchedulePlanState 是"智能排程"链路在 graph 节点间传递的统一状态容器。
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//
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// 设计目标：
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// 1) 收拢排程请求全生命周期的上下文，降低节点间参数散<E695B0><E695A3><EFBFBD>；
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// 2) 支持"粗排 -> 校验 -> 修补重试 -> 落库"的完整链路追踪；
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// 3) 支持连续对话微调：保留上版方案 + 本次约束变更，便于增量重排。
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type SchedulePlanState struct {
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// ── 基础上下文 ──
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TraceID string
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UserID int
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ConversationID string
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RequestNow time.Time
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RequestNowText string
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// ── plan 节点输出 ──
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// UserIntent 是模型对用户排程意图的结构化摘要（如"帮我安排高数复习计划"）。
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UserIntent string
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// Constraints 是用户提出的硬约束列表（如 ["早八不排", "周末休息"]）。
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Constraints []string
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// TaskClassID 是目标任务类 ID，由 Extra 字段或模型抽取获得。
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TaskClassID int
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// Strategy 是排程策略（steady/rapid），默认 steady。
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Strategy string
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// ── preview 节点输出 ──
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// CandidatePlans 是粗排算法生成的候选方案（展示型结构，供 SSE 推送给前端预览）。
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CandidatePlans []model.UserWeekSchedule
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// AllocatedItems 是粗排算法已分配的任务项（EmbeddedTime 已回填），供 materialize 直接转换。
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AllocatedItems []model.TaskClassItem
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// ── ReAct 精排阶段 ──
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// HybridEntries 是混合日程条目列表，包含既有日程（existing）和粗排建议（suggested）。
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// ReAct 工具直接在此切片上操作（内存修改，不涉及 DB）。
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HybridEntries []model.HybridScheduleEntry
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// ReactRound 当前 ReAct 循环轮次。
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ReactRound int
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// ReactMaxRound 最大循环轮次（建议 3）。
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ReactMaxRound int
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// ReactSummary LLM 输出的优化摘要。
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ReactSummary string
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// ReactDone 标记 ReAct 是否已完成。
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ReactDone bool
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// ── materialize 节点输出 ──
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// ApplyRequest 是转换后的落库请求体。
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ApplyRequest *model.UserInsertTaskClassItemToScheduleRequestBatch
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// ── apply 节点输出 ──
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// Applied 标记是否落库成功。
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Applied bool
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// ApplyError 记录落库失败的错误信息，供 reflect 节点分析。
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ApplyError string
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// ── reflect 节点状态 ──
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// RetryCount 记录当前重试次数。
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RetryCount int
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// MaxRetry 是最大重试次数（建议 = 2）。
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MaxRetry int
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// ReflectAction 记录模型给出的修补动作（retry_with_patch / partial_apply / give_up）。
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ReflectAction string
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// ── 连续对话微调 ──
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// PreviousPlanJSON 是上一版已落库方案的 JSON 序列化，用于增量微调。
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// 从对话历史中提取，不做持久化。
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PreviousPlanJSON string
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// IsAdjustment 标记本次是否为微调请求（而非全新排程）。
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IsAdjustment bool
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// ── 最终输出 ──
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// FinalSummary 是 graph 最终给用户的回复文案。
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FinalSummary string
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// Completed 标记整个排程链路是否成功完成。
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Completed bool
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}
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// NewSchedulePlanState 创建排程状态对象并初始化默认值。
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func NewSchedulePlanState(traceID string, userID int, conversationID string) *SchedulePlanState {
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now := schedulePlanNowToMinute()
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return &SchedulePlanState{
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TraceID: traceID,
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UserID: userID,
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ConversationID: conversationID,
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RequestNow: now,
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RequestNowText: now.In(schedulePlanLocation()).Format(schedulePlanDatetimeLayout),
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MaxRetry: 2,
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Strategy: "steady",
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ReactMaxRound: 3,
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}
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}
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// CanRetry 判断当前是否还能继续重试落库。
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func (s *SchedulePlanState) CanRetry() bool {
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return s.RetryCount < s.MaxRetry
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}
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// RecordApplyError 记录一次落库失败。
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func (s *SchedulePlanState) RecordApplyError(errMsg string) {
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s.RetryCount++
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s.ApplyError = errMsg
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}
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// schedulePlanLocation 返回排程链路使用的业务时区。
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func schedulePlanLocation() *time.Location {
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loc, err := time.LoadLocation(schedulePlanTimezoneName)
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if err != nil {
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return time.Local
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}
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return loc
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}
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// schedulePlanNowToMinute 返回当前时间并截断到分钟级。
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func schedulePlanNowToMinute() time.Time {
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return time.Now().In(schedulePlanLocation()).Truncate(time.Minute)
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}
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