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🐛 fix(agent/schedulerefine): 修复复合微调分支链路问题，并将 MinContextSwitch 重构为固定坑位重排语义 - 🔧 修复 `schedulerefine` 复合路由中参数透传不完整、缺少 deterministic objective 时错误降级，以及“复合工具执行成功”与“终审通过”语义混淆的问题 - ✅ 保证新的独立复合分支能够正确执行、正确出站，并统一交由 `hard_check` 裁决最终结果 - 🔍 排查时发现 `MinContextSwitch` 上游 `context_tag` 存在整体退化为 `General` 的风险，影响MinContextSwitch - 🛡️ 为 `MinContextSwitch` 增加兜底策略：当标签整体退化时，按任务名关键词推断学科分组，避免分组能力失效 - ♻️ 将 `MinContextSwitch` 从“整周重新寻找新坑位”调整为“坑位不变，任务顺序改变” - 🎯 将落地方式从顺序 `BatchMove` 改为固定坑位原子重写，避免出现远距离跳位、跨天错迁、异常嵌入课位及循环换位冲突 - 🧹 修复 `hard_check` 在 `MinContextSwitch` 成功后仍执行 `origin_rank` 顺序归位、并导致逆序终审误判的问题 - 🚦 命中该分支后跳过顺序归位与顺序硬校验，避免 `summary` / `hard_check` 将有效重排结果误判为失败 📈 当前连续微调规划涉及的全部功能已可以稳定运行；下一步将继续扩展能力边界，并进一步优化 `schedule_plan` 流程 ♻️ refactor: 重整 agent2 架构，并迁移 quicknote/chat 新链路，目前还剩3个模块未迁移，后续迁移完成后会删除原agent并将此目录命名为agent - 🏗️ 明确 `agent2` 采用“统一分层目录 + 文件分层 + 依赖注入”的重构方案，不再沿用模块目录多层嵌套结构 - 🧩 完善 `agent2` 基础骨架，统一收口 `entrance` / `router` / `llm` / `stream` / `shared` / `model` / `prompt` / `node` / `graph` 等层级职责 - 🚚 将通用路由能力迁移至 `agent2/router`，沉淀统一的 `Action`、`RoutingDecision`、控制码解析，以及 `Dispatcher` / `Resolver` 抽象 - 💬 将普通聊天链路迁移至 `agent2/chat`，复用 `stream` 的 OpenAI 兼容输出协议与 LLM usage 聚合能力 - 📝 将 `quicknote` 链路迁移到 `agent2` 新结构，拆分为 `model` / `prompt` / `llm` / `node` / `graph` 多层实现，替换对旧 `agent/quicknote` 的直接依赖 - 🔌 调整 `agentsvc` 对 `agent2` 的引用，普通聊天、通用分流与 `quicknote` 全部切换到新链路 - ✂️ 去除 graph 内部 `runner` 转接层，改为由 node 层直接持有请求级依赖，并向 graph 暴露节点方法 - 🧹 合并 `graph/quicknote` 与 `graph/quicknote_run`，删除冗余骨架文件，收敛为单一 `quicknote graph` 文件 - 📚 新增 `agent2`《通用能力接入文档》，明确公共能力边界、接入方式以及 graph/node 协作约定 - 📝 更新 `AGENTS.md`，要求后续扩展 `agent2` 通用能力时必须同步维护接入文档 ♻️ refactor: 删除了现Agent目录内Chat模块的两条冗余Prompt
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2.5 KiB
Go
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package agentllm
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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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