✨ 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
7.8 KiB
7.8 KiB
智能排程 Agent — ReAct 精排引擎 决策记录
1. 基本信息
- 记录编号:FDR-008
- 功能名称:智能排程 ReAct 精排引擎(阶段 1.5:粗排 + AI 语义化微调)
- 记录日期:2026-03-19
- 决策状态:已采纳,开发中
- 负责人:SmartFlow 团队
- 关联需求:FDR-007(智能排程 Agent 阶段 1)
2. 背景与问题
- 业务背景:阶段 1 已打通"意图识别 → 粗排 → 落库"全链路,但粗排算法是纯规则的线性分配(cursor-based),不考虑科目特性、学习效率曲线、上下文切换成本等语义因素。
- 现状问题:
- 粗排结果机械化:高认知负荷科目可能被安排在低效时段(如晚间安排数学);
- 缺乏科目间协调:同类任务可能被分散到不连贯的时间段,增加上下文切换成本;
- 用户无法感知 AI 的"思考过程",排程结果缺乏可解释性。
- 不做此决策的后果:排程质量停留在"能用但不好用"阶段,无法体现 AI 的语义理解能力。
3. 决策目标
- 目标 1:在粗排之后引入 LLM 精排环节,通过 ReAct 范式对任务时间进行语义化优化。
- 目标 2:精排过程中 LLM 的深度思考(reasoning)实时流式推送到前端,用户可见。
- 目标 3:精排结果仅作为预览返回,不自动落库,用户确认后再持久化。
- 目标 4:向后兼容——未注入精排依赖时自动走原有 materialize 路径。
- 非目标:
- 本阶段不做用户确认后的落库链路(后续阶段);
- 本阶段不做 RAG 规则注入(阶段 3);
- 本阶段不做多方案对比(只输出一个优化后的方案)。
4. 备选方案
方案 A:后处理脚本(规则引擎)
- 描述:在粗排之后用硬编码规则(如"数学只排上午")做二次调整。
- 优点:确定性强,无 LLM 调用开销。
- 缺点:规则维护成本高,无法处理复杂的多科目协调;不可解释。
- 复杂度 / 成本:低,但扩展性极差。
方案 B:ReAct 范式 + 手动 Tool 调用(采纳)
- 描述:LLM 开启深度思考,分析粗排结果后通过 Tool(Swap/Move/TimeAvailable/GetAvailableSlots)在内存中调整任务时间,多轮循环直到满意。
- 优点:
- 充分利用 LLM 的语义理解能力,优化维度丰富;
- reasoning_content 实时推送,用户可见思考过程;
- Tool 操作内存数据,天然支持预览模式(不落库);
- 手动 ReAct 循环给予完全的流式控制权。
- 缺点:依赖 LLM 输出质量;深度思考模式耗时较长。
- 复杂度 / 成本:中高,约 1 周。
方案 C:Eino 内置 ToolsNode
- 描述:使用 Eino 框架的 ToolsNode + function_calling 原生能力。
- 优点:框架原生支持,代码量少。
- 缺点:无法在 Tool 执行过程中流式推送 reasoning_content;无法精细控制每轮 SSE 输出;项目中无现有 function_calling 基础设施。
- 复杂度 / 成本:中,但灵活性不足。
5. 最终决策
- 采纳方案:方案 B(ReAct 范式 + 手动 Tool 调用)
- 关键理由:
- 手动 ReAct 循环可以精确控制 SSE 流式输出(reasoning + stage + tool_call 穿插);
- Tool 操作纯内存数据,预览模式零风险;
- 与现有 graph 架构无缝集成(新增 3 个节点,不破坏原有链路)。
6. 技术方案
6.1 新流程(graph 结构)
plan → preview(粗排) → hybridBuild(混合日程) → reactRefine(ReAct循环) → returnPreview → END
↑ |
└────────────────────────┘ (tool失败重试,最多N轮)
当 HybridScheduleWithPlan 依赖未注入时,preview 后自动走原有 materialize → apply 路径。
6.2 混合日程(HybridScheduleEntry)
将既有日程(existing)和粗排建议(suggested)统一到同一结构:
existing+course/task:不可移动suggested+task:LLM 可通过 Tool 调整
6.3 ReAct Tool 设计
| Tool | 功能 | 操作对象 |
|---|---|---|
| Swap | 交换两个 suggested 任务的时间 | 内存 HybridEntries |
| Move | 移动一个 suggested 任务到新时间 | 内存 HybridEntries |
| TimeAvailable | 检查目标时间是否可用 | 只读查询 |
| GetAvailableSlots | 返回可用时间段列表 | 只读查询 |
6.4 SSE 推送设计
schedule_plan.hybrid.building/done— 混合日程构建阶段schedule_plan.react.round— 第 N 轮优化开始reasoning_content流式 chunk — LLM 深度思考过程(实时推送)schedule_plan.react.tool_call— Tool 执行结果schedule_plan.react.done— 优化完成schedule_plan.preview_return.done— 预览生成完成
7. 影响范围
- 新增文件:
backend/agent/scheduleplan/tools_react.go:4 个 Tool + dispatcher + LLM 输出解析backend/agent/scheduleplan/react.go:ReAct 循环核心 + 流式推送
- 修改文件:
backend/model/schedule.go:+HybridScheduleEntrybackend/agent/scheduleplan/state.go:+ReAct 字段backend/agent/scheduleplan/prompt.go:+ReAct system promptbackend/agent/scheduleplan/nodes.go:+hybridBuild/returnPreview 节点backend/agent/scheduleplan/runner.go:+outChan/modelName/新节点适配backend/agent/scheduleplan/graph.go:+3 节点/重新连线backend/agent/scheduleplan/tool.go:+HybridScheduleWithPlan 依赖backend/service/schedule.go:+HybridScheduleWithPlan 方法backend/service/agent_bridge.go:+注入新依赖backend/service/agentsvc/agent.go:+字段/传参backend/service/agentsvc/agent_schedule_plan.go:+outChan/modelName/新依赖
- 数据与存储影响:无。所有 Tool 操作纯内存,不涉及 DB。
- 接口 / 协议影响:无新增接口。SSE 新增 react 相关阶段推送(向下兼容)。
8. 已知问题与后续优化
8.1 深度思考超时(当前)
- 现象:模型开启深度思考后 reasoning 阶段耗时较长,当前 5 分钟超时仍可能不够。
- 影响:超时后使用粗排结果,精排未生效。
- 后续方案:
- 调整超时策略(按模型实际耗时动态设置,或改为不设超时由父 context 控制)
- 优化 prompt,引导模型减少冗余推理
- 评估是否关闭深度思考,改用普通模式 + 多轮调用换取稳定性
8.2 模型输出质量
- 现象:模型思考过程较啰嗦,可能输出无效的 tool 调用。
- 后续方案:
- 精炼 ReAct system prompt,加入 few-shot 示例
- 对 tool_calls 做预校验,过滤明显无效的调用
- 收集真实案例建立评测集
8.3 用户确认落库链路
- 现象:当前精排结果仅预览,用户确认后的落库链路尚未实现。
- 后续方案:
- 新增"确认落库"接口或对话指令
- 复用现有 materialize → apply 路径,从 HybridEntries 转换
8.4 连续对话微调
- 现象:精排后的连续对话微调(如"把数学挪到上午")尚未与 ReAct 引擎打通。
- 后续方案:
- 将上一轮 HybridEntries 序列化到对话历史
- 支持增量 ReAct(只调整用户指定的部分)
9. 验证与回滚
- 验证方式:
go build ./...+go vet ./...编译通过- 发送排程请求,验证 SSE 流中出现 react 阶段推送和 reasoning_content
- 验证不落库:数据库 schedules 表无新增记录
- 向后兼容:不注入 HybridScheduleWithPlan 时走原有 materialize 路径
- 回滚方案:在
agent_bridge.go中注释掉HybridScheduleWithPlanFunc注入即可,preview 后自动回退到 materialize 路径。
10. 复盘结论(上线后补充)
- 实际效果:待补充
- 与预期偏差:待补充
- 后续是否需要二次决策:待补充