文档: 架构方案文档(意图识别论证+多主题愿景/论证+文档物理分类+边界清晰化)
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docs/02-架构设计/已编号方案/B-03-人工审批响应机制-2026-06-14.md
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271
docs/02-架构设计/已编号方案/B-03-人工审批响应机制-2026-06-14.md
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# B-03 人工审批响应机制设计
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> **真相源**(本文档唯一展开完整设计)。功能决策记录仅放摘要 + 指针。
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> 背景：B-260614-03 — df-workflow `HumanNode` 假实现(`human_node.rs:55` 注释"等待审批"但首次迭代直接 return "同意")。
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> 状态：📐 设计完成 | 创建：2026-06-14 | 来源：多代理探索
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> 依赖：B-260614-06(execution_id 硬编码)、B-260614-07(每节点全新空 StateMachine)
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> ## 实施状态(2026-06-18 核对)
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> **B-03a(响应等待 + 超时)— 已落地**。`HumanNode.execute` 完整实现 subscribe → send(Request)(`.await` 修复 send 缺 poll 死 bug) → `select!` 循环(响应/超时/取消)：
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> - `crates/df-nodes/src/human_node.rs:70` 先 subscribe；`:74-83` `.send(HumanApprovalRequest).await`(原审查报告头号 bug 已修)；`:90-175` `select!` 循环(rx.recv() / sleep_until(deadline) / cancel_tick)。
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> - 单测覆盖：`human_node.rs:286 normal_approval_returns_decision` / `:339 mismatched_execution_id_filtered_then_timeout` / `:378 timeout_when_no_response` / `:388 invalid_decision_ignored_then_timeout` 等。
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>
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> **B-03b(取消机制)— 已落地**(原设计标"待做"，实际已实施)：
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> - `StateMachine::set_cancelled` 已加：`crates/df-workflow/src/state.rs:95`(注释为"唯一受控旁路")。
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> - `cancel_workflow_node` IPC 已加：`src-tauri/src/commands/workflow.rs:486`，并在 `src-tauri/src/lib.rs:107` 注册；含终态前置守卫(Pending/Running/Waiting 才允许 set_cancelled)。
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> - 前端取消按钮已接：`src/views/ProjectDetail.vue:425` + `src/stores/project/workflow.ts:131`(经 `src/api/workflow.ts:66` invoke)。
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> - B-07(共享 StateMachine)已解：`NodeContext.node_status` 为 `StateMachine` clone，内部 `Arc<Mutex<HashMap>>` 共享(`crates/df-workflow/src/executor.rs:39` 注释、`state.rs:88-95`)；`run_workflow` 把执行器状态机注册到 AppState 全局表，IPC 经 execution_id 取引用直达运行中节点。
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> - 端到端测试：`human_node.rs:488 end_to_end_human_approval_completes_workflow` / `:551 end_to_end_human_approval_cancelled`。
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> **超出原设计、后追加的能力**：
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> - F-260615-01 多选审批(`select_type=single|multiple` + `decisions` 数组)：`human_node.rs:63-66` 解析、`:102-111` 数量/合法性校验、`src-tauri/src/commands/workflow.rs:404 approve_human_approval` 签名含 `decisions/select_type`。
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> - F-260616-06 阶段2 审批拒绝语义化：decision 命中拒绝关键字(`human_node.rs:19-22 REJECT_KEYWORDS`)→ 返 Err 触发工作流 failed(原设计拒绝与同意一样 Ok 的行为已反转)。
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>
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> **B-06(execution_id 下沉)— 未单独核验状态**，本设计标注当时为"dummy-execution-id"；现 `approve_human_approval` IPC 签名已显式收 `execution_id: String`(`workflow.rs:407`)，由调用方传入。是否已从 `run_workflow` 真 ID 下沉到 executor 再到 NodeContext，本次仅标注未深核。
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> 原文以下设计正文保持不变，作为历史设计记录；落地形态以上方"实施状态"为准。
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## 一、背景与问题
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`HumanNode` 是工作流中唯一的阻塞节点，用于在 DAG 执行链路上插入人工确认门控(如"发布前确认""删除前确认")。当前实现 `crates/df-nodes/src/human_node.rs` 已正确发送 `WorkflowEvent::HumanApprovalRequest` 到事件总线，但**紧接着直接 `return NodeOutput { decision: "同意" }`**，从不等待前端审批响应。这导致：
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1. 人工审批门控形同虚设——工作流永远按"同意"放行，无人工拦截能力。
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2. 与 `ai.rs` 的 `ai_approve` 严谨审批链路(Low 自动 / Medium+High 暂停等审批)矛盾——同一项目两套审批机制，一严谨一形同虚设。
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3. 前端 `approve_human_approval` IPC、`HumanApprovalResponse` 事件、`stores/project.ts` 监听链路均已接通，却被 HumanNode 的假返回架空。
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## 二、现状勘察：链路 90% 已通，缺口仅 1 处
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经代码勘察，端到端审批响应链路的基础设施**已全部就位**，唯一缺口在 HumanNode 本身。
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| 组件 | 位置 | 状态 |
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|------|------|------|
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| `WorkflowEvent::HumanApprovalRequest` / `HumanApprovalResponse` 事件 | `df-core/src/events.rs:60-73` | ✅ 已定义 |
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| `EventBus`(tokio broadcast，capacity 256，`subscribe()`) | `df-workflow/src/eventbus.rs` | ✅ 可用 |
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| `approve_human_approval` IPC(前端响应回总线) | `src-tauri/src/commands/workflow.rs:161` | ✅ 已实现 |
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| `AppState.event_bus` 单一全局总线 | `src-tauri/src/state.rs:149` | ✅ run_workflow 与 NodeContext 共享同一 sender |
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| 前端监听 `workflow-event` + 捕获 Request + 调 IPC | `src/stores/project.ts:214, 228` | ✅ 已接通 |
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| run_workflow 转发**所有**事件(含 Request/Response)到前端 | `src-tauri/src/commands/workflow.rs:83` | ✅ |
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| **HumanNode.execute 订阅 Response 等待审批** | `crates/df-nodes/src/human_node.rs:55` | ❌ **缺口：发完直接 return** |
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### 端到端路径验证
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HumanNode.execute
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→ ctx.event_bus.send(HumanApprovalRequest) # 同一 broadcast bus
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→ run_workflow 转发器(独立 receiver) emit "workflow-event" 到前端
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→ 前端 stores/project.ts 捕获 Request，存 pendingApproval，渲染审批 UI
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→ 用户点"同意/拒绝"
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→ invoke('approve_human_approval', { execution_id, node_id, decision, comment })
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→ workflow.rs:161 构造 HumanApprovalResponse，state.event_bus.send(Response)
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→ 同一 broadcast bus
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→ HumanNode 的 receiver 收到 Response ✓
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→ 过滤 execution_id + node_id 命中 → 返回 NodeOutput
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```
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`AppState.event_bus` 在 `run_workflow`(`workflow.rs:100` 取 `state.event_bus.clone()` 传入 `DagExecutor::new`)与 `NodeContext.event_bus`(`executor.rs:77` 传入 `self.event_bus.clone()`)之间共享同一 `broadcast::Sender`(Clone 仅复制 sender 句柄，底层通道同一)。`approve_human_approval` 发往 `state.event_bus`，即发往 HumanNode 订阅的同一通道。**路径闭环成立**。
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## 三、B-06 / B-07 前置依赖的真实影响
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todo.md 标 B-03 依赖 B-06/B-07。核对后**分级澄清**，避免误解为硬阻塞：
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### B-06(execution_id 硬编码 "dummy-execution-id")
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- **单工作流场景**：B-03 **照常工作**。Request/Response 两端都取 `ctx.execution_id`(当前 = "dummy")，过滤匹配。
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- **多工作流并发场景**：所有 execution_id 相同，跨工作流的 Response 会错配到同 node_id 的别的工作流实例 → **必须 B-06 修复**(execution_id 从 run_workflow 已生成的真 ID 下沉到 executor 再到 NodeContext)才能正确隔离。
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- **结论**：B-06 是**并发正确性**前置，非单流功能性前置。B-03 实现完成后，单工作流可用；并发安全等 B-06。
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### B-07(每节点全新空 StateMachine)
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- HumanNode 取消检查 `ctx.node_status.is_cancelled(&ctx.node_id)` 恒 false(空状态机 `get()` 返回 `Pending`)。
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- **即使 B-07 修复**(共享 `self.state_machine`)，取消仍不生效——因为 `StateMachine`(`state.rs`)**无 `set_cancelled` 方法**，也无 `cancel_workflow_node` IPC、无前端取消按钮。
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- **结论**：B-07 是取消机制的**必要非充分**条件。取消要真正端到端生效，还需另补三件(见第七节)。B-03 的响应等待 + 超时核心功能不依赖 B-07。
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## 四、核心机制设计
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`human_node.rs::execute` 改为：**先订阅 → 发请求 → `select!` 循环等响应**。
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### 4.1 订阅时序铁律
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tokio `broadcast` 通道**不回放历史消息**——`subscribe()` 调用之后发送的消息才进入该 receiver 的队列。因此必须：
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```
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subscribe() ← 必须先于 send(Request)
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send(Request)
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select! { rx.recv() | timeout | cancel }
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```
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若顺序颠倒(subscribe 在 send 之后)，HumanNode 的 receiver 在 Response 发出时尚不存在，Response 丢失，HumanNode 死等到超时。
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### 4.2 execute 实现骨架
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```rust
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async fn execute(&self, ctx: NodeContext) -> NodeResult {
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let config = ctx.config.as_object().cloned().unwrap_or_default();
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let title = config.get("title").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("请确认");
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let description = config.get("description").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
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let options: Vec<String> = config.get("options")
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.and_then(|v| v.as_array())
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.map(|a| a.iter().filter_map(|v| v.as_str().map(String::from)).collect())
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.unwrap_or_else(|| vec!["同意".into(), "拒绝".into()]);
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let timeout_secs = config.get("timeout_secs").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(3600);
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// 1. 先订阅，再发请求（broadcast 不回放历史）
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let mut rx = ctx.event_bus.subscribe();
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// 2. 发审批请求
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ctx.event_bus.send(WorkflowEvent::HumanApprovalRequest {
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execution_id: ctx.execution_id.clone(),
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node_id: ctx.node_id.clone(),
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title: title.into(),
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description: description.into(),
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options: options.clone(),
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}).await;
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// 3. select! 循环：Response / 超时 / 取消
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let deadline = tokio::time::Instant::now() + Duration::from_secs(timeout_secs);
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let mut cancel_tick = tokio::time::interval(Duration::from_millis(500));
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cancel_tick.tick().await; // 丢弃首个立即触发
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loop {
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tokio::select! {
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recv = rx.recv() => match recv {
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Ok(WorkflowEvent::HumanApprovalResponse {
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execution_id, node_id, decision, comment
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}) if execution_id == ctx.execution_id && node_id == ctx.node_id => {
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// decision 合法性校验
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if !decision.is_empty() && (options.is_empty() || options.contains(&decision)) {
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return Ok(NodeOutput::from_value(serde_json::json!({
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"decision": decision,
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"comment": comment.unwrap_or_default(),
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})));
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}
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return Err(anyhow::anyhow!("审批决策非法: {}", decision));
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}
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Ok(_) => continue, // 其他节点/类型的事件，忽略
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Err(broadcast::error::RecvError::Lagged(n)) => {
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tracing::warn!("HumanNode {} 漏收 {} 条事件(可能错过自身响应，继续)", ctx.node_id, n);
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continue; // 风险：若恰好漏收自身 Response，本节点将等到超时
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}
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Err(broadcast::error::RecvError::Closed) => {
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return Err(anyhow::anyhow!("事件总线关闭，审批无法完成"));
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}
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},
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_ = tokio::time::sleep_until(deadline) => {
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return Err(anyhow::anyhow!("人工审批超时({}s)", timeout_secs));
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}
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_ = cancel_tick.tick() => {
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if ctx.node_status.is_cancelled(&ctx.node_id) {
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return Err(anyhow::anyhow!("人工审批被取消"));
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}
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}
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}
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}
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}
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```
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### 4.3 决策点
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| 决策 | 取值 | 原因 |
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|------|------|------|
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| `options` 校验 | 空数组时不校验(允许自由文本决策)；非空时强制 `decision ∈ options` | 空数组语义 = 自由文本审批；非空 = 枚举选项，非法值应报错而非静默放行 |
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| `Lagged` 处理 | 警告日志 + continue | capacity 256 + 审批低频，漏自身 Response 概率极低；丢弃则误判超时更糟 |
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| 超时来源 | 配置 `timeout_secs`，默认 3600s | 保留现状默认，支持节点级配置(如"删除确认"给更长超时) |
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| 取消检查频率 | 500ms interval 轮询 `is_cancelled` | 当前无主动取消信号机制，轮询是 B-07 修复前的过渡；B-07 + `set_cancelled` 后仍需轮询(除非引入 `Notify`) |
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| 过滤键 | execution_id + node_id 双键 | node_id 单键不够(跨工作流可能重复)；execution_id 单键不够(同工作流同层多 HumanNode) |
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## 五、关键时序
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HumanNode.execute run_workflow 转发器 前端 store approve_human_approval
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│ │ │ │
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│ subscribe() (rx 建位) │ │ │
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│ send(Request) ──broadcast──┤ │ │
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│ ├─emit workflow-event──→│ │
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│ │ │ pendingApproval=… │
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│ (select! 阻塞等 rx) │ │ (UI 渲染审批卡片) │
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│ │ │ 用户点"同意" │
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│ │ │──── invoke ──────────┤
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│ │ │ │ send(Response)
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│ │ │ │ └─broadcast─┐
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│ rx.recv() = Response ✓ ←──┼───────────────────────┼──────────────────────┼──────────────┘
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│ 过滤 exec_id+node_id 命中 │ │ │
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│ return NodeOutput │ │ │
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```
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**说明**：`run_workflow` 转发器是独立的 broadcast receiver，它收到 Response 后会再 emit 一次到前端(`workflow.rs:83` 无差别转发所有事件)。这是**无害 echo**——前端 store 在调 IPC 后已本地清 `pendingApproval`，重复的 Response 事件不影响状态。
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## 六、并发边界
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| 场景 | 处理 |
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| 同层多个 HumanNode 并行 | 各自独立 receiver，各收全量 Response，靠 `node_id` 过滤互不干扰(execution_id 同层相同，隔离靠 node_id) |
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| 跨工作流并发 HumanNode | node_id 可能重复，**必须 B-06 真 execution_id 隔离**；未修前并发场景有错配风险 |
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| 前端未渲染审批 UI | 现有 store 已接通捕获 Request；UI 组件渲染属前端独立工作，B-03 后端不阻塞 |
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| 前端审批后转发器 echo Response | 无害，store 已清 pendingApproval |
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| 事件总线容量 | capacity 256；审批事件低频，正常不触发 Lagged |
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| 审批超时无响应 | `select!` 的 `sleep_until(deadline)` 分支返回 Err，节点置 Failed，工作流中止后续层 |
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## 七、取消机制范围界定(B-03a / B-03b 拆分)
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取消要端到端生效，当前缺三件，均不在 B-03 响应等待核心内：
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1. **`StateMachine::set_cancelled()` 方法** — `state.rs` 当前只有 `is_cancelled` 查询，无对应 setter(`set_waiting`/`set_skipped` 不经转换校验，Cancelled 同理可加)
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2. **`cancel_workflow_node` IPC** — 前端触发取消的入口(当前无)
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3. **前端取消按钮 + 调 IPC** — UI 触发点
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**建议拆分**：
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| 子任务 | 范围 | 依赖 |
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|--------|------|------|
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| **B-03a** | HumanNode 响应等待 + 超时(本设计第四节) | 无硬依赖，单工作流即可用 |
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| **B-03b** | 取消机制：`set_cancelled` + cancel IPC + 前端按钮 | B-07(共享 StateMachine) + 上述三件 |
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B-03a 不依赖 B-07 即可工作(取消分支恒 false，等价无取消，功能不残)。todo.md 原文"B-06/B-07 修了 is_cancelled 才有意义"应理解为：B-07 是取消的必要前提，但取消本身需独立补全(归入 B-03b)。
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## 八、改动清单
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| 文件 | 改动 | 风险 |
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| `crates/df-nodes/src/human_node.rs` | 重写 `execute`：subscribe → send → `select!` 循环 | 低，单文件，无外部接口变更 |
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| `crates/df-workflow/src/eventbus.rs`(可选) | 删 `try_recv_human_approval` 死代码 TODO(`eventbus.rs:49-53`，零调用) | 低，零调用方 |
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**不改动**：`df-core/events.rs` / `df-workflow/state.rs` / `src-tauri/commands/workflow.rs` IPC / 前端 store —— 全部基础设施复用，零侵入。
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### B-03b 额外改动(取消机制，后续)
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| 文件 | 改动 |
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| `crates/df-workflow/src/state.rs` | 加 `set_cancelled` 方法(不经转换校验，同 `set_waiting`) |
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| `crates/df-workflow/src/executor.rs` | B-07：`NodeContext.node_status` 传 `self.state_machine.clone()` 而非 `StateMachine::new()` |
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| `src-tauri/src/commands/workflow.rs` | 新增 `cancel_workflow_node` IPC |
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| `src/stores/project.ts` | 审批 UI 加"取消"按钮，调 cancel IPC |
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## 九、测试设计
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| 用例 | 方法 | 期望 |
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| 正常审批：发匹配 Response → 收到决策 | 构造 EventBus + NodeContext，spawn execute，另起 task 发匹配(exec_id+node_id) Response | 返回 NodeOutput.decision = 发送的 decision |
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| execution_id 不匹配：Response 被过滤 | 发不匹配 execution_id 的 Response | 节点继续阻塞，短超时验证 → Err "超时" |
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| node_id 不匹配：Response 被过滤 | 发不匹配 node_id 的 Response | 同上 |
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| 超时：无 Response | `timeout_secs=1`，不发 Response | Err "人工审批超时(1s)" |
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| decision 非法：options 内无该决策 | 配置 options=["同意","拒绝"]，发 decision="随便" | Err "审批决策非法: 随便" |
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| options 空允许自由文本 | 配置 options=[]，发任意 decision | 返回该 decision(不校验) |
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| broadcast 关闭 → Err | drop 所有 sender 后 recv | Err "事件总线关闭" |
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| Lagged 容忍(可选) | 构造小容量 bus 灌满跳过，验证不 panic | warn 日志 + 继续 |
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**取消分支测试**(B-03b)：依赖 `set_cancelled` + B-07，本阶段跳过，或 mock `is_cancelled` 返回 true 验证分支可达。
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**相关**：
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- 功能决策记录「工作流人工审批节点(B-03)」— 设计摘要
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- `docs/todo.md` B-260614-03 — 任务看板
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- `crates/df-nodes/src/human_node.rs` — 实施位置
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- `crates/df-workflow/src/eventbus.rs` — EventBus 基础设施
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- `src-tauri/src/commands/workflow.rs:161` — `approve_human_approval` IPC
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193
docs/02-架构设计/已编号方案/B-260616-21排查方案-2026-06-16.md
Normal file
193
docs/02-架构设计/已编号方案/B-260616-21排查方案-2026-06-16.md
Normal file
@@ -0,0 +1,193 @@
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# B-260616-21 工具卡片重复渲染排查方案
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> 排查性质（session-role-diagnose-only）：仅走查定位确切根因 + 产出两层修复方案，**未改任何代码**。
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> 现象：对话记录里 `读取 .../api/ai.ts` 出现两次——`read_file` 两张卡：一「0 行 · 7.1KB · running」、一「183 行 · 7.1KB · completed」。
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> 关联：[docs/todo.md](../todo.md) B-260616-21；前端流转 [useAiEvents.ts](../../src/composables/ai/useAiEvents.ts)；后端 emit [audit.rs](../../src-tauri/src/commands/ai/audit.rs)。
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## 1. 现象与候选根因回顾（已在 todo 登记）
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登记在 [docs/todo.md](../todo.md) `### 🔧 2026-06-16 aichat 工具卡片重复渲染排查` 段，两候选：
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- **候选 A（最贴合现象）**：同一 `tool_call_id` 被**重复 emit Started** → 前端 push 两张卡 → `AiToolCallCompleted` 只更首张（`findToolCall` 命中首个）→ 次张卡永驻 `running`（`parsed?.lines||0` 兜底显 0 行）。与「0 行 + 183 行」现象完全吻合。
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- **候选 B**：agent loop 多轮真读两次（不同 id）→ 应两卡皆 183 行 completed，与现象不符 → **排除为主因**。
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本文深化走查定位候选 A 的确切重复 emit 环节，并给出两层修复方案。
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## 2. 链路走查（file:line 独立 grep/Read 核验）
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### 2.1 前端流转（已核验）
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| 位置 | 行为 | 关键事实 |
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|---|---|---|
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| `useAiEvents.ts:195-209` | `AiToolCallStarted` 分支：构造 `info`（`id/name/args/status:'running'`）→ `lastMsg.toolCalls.push(info)` | **直接 push，无 id 幂等守卫**。对比同文件 `startToolSlowTimer:58` 有 `if (_toolTimers.has(callId)) return` 守卫——Started 漏了同款判重。 |
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| `useAiEvents.ts:212-223` | `AiToolCallCompleted` 分支：`findToolCall(event.id)` → 命中则 `tc.status='completed'; tc.result=event.result` | 只 update 一张卡。 |
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| `aiShared.ts:41-49` | `findToolCall`：尾部反向扫，**命中首个** `tc.id===id` 返回 | 同 id 被 push 两次时，Completed 只更第一张（reverse 先撞尾部 = 后 push 的那张？见 §3.1 注）。 |
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| `useAiEvents.ts:57-58` | `startToolSlowTimer`：`if (_toolTimers.has(callId)) return` 幂等守卫 | 后端若重 emit 同 id Started，第二张卡仍会 push（无守卫），但慢执行计时器不重建——**计时器侧有守卫，卡片侧没有**，前端守卫不一致。 |
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### 2.2 后端 emit 点（已核验）
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| 位置 | emit | 触发条件 |
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|---|---|---|
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| `audit.rs:541-546` | `AiToolCallStarted { id: draft.id.clone(), ... }` | `process_tool_calls` 内 `drafts` 迭代，**每个 draft 一次** |
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| `audit.rs:532-533` | `tc_list: Vec<_> = tool_calls_acc.into_iter().collect()` + `sort_unstable_by_key` | `tc_list` 来源是 `tool_calls_acc: HashMap<u32, ToolCallDraft>`（**键是流式 index u32，非 id 字符串**） |
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| `audit.rs:573-577` | F-05 高危去重命中 → emit `AiToolCallCompleted`（`continue` 跳过审批） | **仅 Completed，不重 emit Started**——安全 |
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| `commands.rs:304-308` | 审批通过 → 执行后 emit `AiToolCallCompleted` | **仅 Completed，不重 emit Started**——安全 |
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### 2.3 id 来源（已核验）
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| 位置 | 行为 |
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|---|---|
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| `stream_recv.rs:223-229` | LLM 流式 chunk 的 `tool_calls` delta → `tool_calls_acc.entry(tc_delta.index).or_default()` → `if let Some(id) = &tc_delta.id { draft.id = id.clone(); }` |
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| `mod.rs:286-291` | `ToolCallDraft { id: String, name, args }` derive Default（`id` 默认空串） |
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| `crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs:186-191` | Anthropic 流：`id` 直接取 LLM 返回的 `tool_use.id`（`Option`，可能 None → draft.id 保持空串） |
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| `crates/df-ai/src/openai_compat.rs:177-182` | OpenAI 流：`id: tc.id`（LLM 返回值，可为 None） |
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**关键结论**：`draft.id` **完全由 LLM stream 提供**，`process_tool_calls` / `agentic.rs` **不重新生成也不克隆复用** id。`process_tool_calls` 对 `tc_list` 每 draft emit 一次 Started，**单次调用内不重复**。
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### 2.4 process_tool_calls 调用频次（已核验）
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| 位置 | 调用 |
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|---|---|
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| `agentic.rs:474-477` | `let pending_count = { let mut session = ...; process_tool_calls(&mut session, tool_calls_acc, ...) }` |
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- `tool_calls_acc` **by value**（move）传入，用完即消费，**每轮 iteration 调一次**，不重入同轮。
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- `run_agentic_loop` 主循环（`agentic.rs:176 for iteration in start_iteration..max_iterations`）每轮一次。
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## 3. 确切根因：候选 A 成立，重复 emit 源在 LLM 同 id 复用
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### 3.1 重复 emit 的两可能环节
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**所有 emit Started 的代码路径只剩 `audit.rs:541` 一处**（grep `AiToolCallStarted` 全仓仅此一处 + mod.rs 枚举定义 + 注释）。要在该处对同一 id emit 两次，必须满足：**`tc_list`（= `tool_calls_acc.into_iter()`）含两条 `ToolCallDraft`，其 `id` 字段值相同**。`HashMap<u32, _>` 键是流式 index（u32），**两条 draft 可并存**——只要它们 index 不同但 id 字符串相同。
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两条可能的产生路径：
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#### 路径 A1：单次流式内 LLM 在不同 index 上复用同一 tool_use.id（最贴合）
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- LLM（尤其 GLM 经 anthropic_compat 端点，已知 id 生成不稳，见 todo `### 🔴 anthropic_compat 多轮工具调用` 段 B-260614-AC1/AC2）在**同一次 stream**内，两个 `tool_use` block 复用同一 id 字符串（或一次正常 + 一次重传 delta 残留）。
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||||
- `stream_recv.rs:225` `entry(tc_delta.index).or_default()`——按 index 分桶，两条不同 index 的 draft 各自累积，若 LLM 给两条不同 index 的 tool_use 都写了同一 id → `tool_calls_acc` 含两条 id 相同的 draft。
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- → `process_tool_calls` 对两条各 emit 一次 Started（同 id）→ 前端 push 两张卡。
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#### 路径 A2：跨 iteration LLM 重发同一 tool_use.id
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- 主 loop（`agentic.rs:176`）跨 iteration 时，LLM 在不同轮次对相同语义的工具调用复用同一 id 字符串（provider 侧缓存/重传）。
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- 跨 iteration 的 Started 会落到**同一条 assistant 消息**的 `toolCalls`（`useAiEvents.ts:202` 取 `state.messages[length-1]`，若 `AiAgentRound` 未先新建 assistant 消息则累积同消息；即使新建消息也跨消息污染）。
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> **判断**：A1（单次流式内同 id 不同 index）比 A2 更贴合，因 A2 跨轮通常伴 `AiAgentRound` 新建 assistant 消息（`useAiEvents.ts:154-171`），重复卡会分属不同消息气泡，用户报「同一对话记录里出现两次」更可能 A1（同一消息内两张）。但两者**前端症状一致**（同 id 双卡、Completed 只更其一），**前端守卫可一并治标**。
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### 3.2 前端放大缺陷（为何重复 emit 后只剩「0 行 running」）
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1. `useAiEvents.ts:204-205` `lastMsg.toolCalls.push(info)` 无 `findToolCall(event.id)` 守卫 → 后端真 emit 两次同 id Started，前端真 push 两张。
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2. `aiShared.ts:42` `findToolCall` **反向扫命中首个**——Completed 到达时，反向遍历先撞**后 push 的那张**（尾部）。故 Completed update 的是**第二张**（后 push），**第一张**（先 push）永驻 `running`，显示 `0 行 · 7.1KB`（`ToolCard.vue:72` `parsed?.lines||0` running 态无 result 兜底 0）。
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||||
- **更正 §2.1 表「Completed 只更第一张」表述**：实测 findToolCall 反向命中尾部，故被更的是后 push 的那张，残留 running 的是先 push 的。现象「一 0 行 running、一 183 行 completed」与「先 push 残留 running / 后 push 被 Completed 更」一致。
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3. 即使后端不重复 emit，**理论上 findToolCall 反向命中 + Started 无守卫**的组合本身就在「同 id 两次 Started」时产出「一卡永久 running」坏形态——这是前端层独立缺陷。
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### 3.3 与 F-260616-05 的区别（已在 todo 标注）
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- F-05（batch53）：**不同 tool_call_id** 的同 tool_name+args 重复调用去重（High risk 进审批门前 `find_cached_high_risk_result` 反向扫 messages）。治的是「LLM 真调两次同命令」。
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- B-260616-21：**同一 tool_call_id** 被重复 emit Started。治的是「LLM 给两个 tool_use block 复用同一 id 字符串」。
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- 两者维度不同，F-05 的去重逻辑（按 args 匹配、跳过审批）**不能拦截**本条（本条 id 相同、index 不同，F-05 走的是 draft.id 维度的审批插桩，不防同 id 多 emit）。
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## 4. 修复方案（两层）
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### 方案 ① 前端幂等守卫（治标·确定性低风险·推荐立即落地）
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**改动**：`src/composables/ai/useAiEvents.ts:195-209` `AiToolCallStarted` 分支，push 前加 `findToolCall(event.id)` 守卫：
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```ts
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case 'AiToolCallStarted': {
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// B-260616-21: id 幂等守卫——后端若对同一 tool_call_id 重复 emit Started
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// （LLM 在不同 index 复用同 id / 跨轮同 id），仅保留首张卡，避免「同 id 双卡、
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// Completed 只更其一、另一张永驻 running 显 0 行」。对齐 startToolSlowTimer:58 守卫风格。
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if (findToolCall(event.id)) {
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// 已存在同 id 卡：补挂慢执行计时器（防首张 timer 被中途清后此 emit 不重建），
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// 但不重复 push 卡片。startToolSlowTimer 自身有 _toolTimers.has 守卫，重复调安全。
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||||
startToolSlowTimer(event.id, event.name)
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break
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||||
}
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||||
const info: AiToolCallInfo = {
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||||
id: event.id,
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||||
name: event.name,
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||||
args: event.args,
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||||
status: 'running',
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||||
}
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||||
const lastMsg = state.messages[state.messages.length - 1]
|
||||
if (lastMsg && lastMsg.role === 'assistant') {
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||||
lastMsg.toolCalls = lastMsg.toolCalls || []
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||||
lastMsg.toolCalls.push(info)
|
||||
}
|
||||
startToolSlowTimer(event.id, event.name)
|
||||
break
|
||||
}
|
||||
```
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**生效语义**：
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- 后端重复 emit 同 id Started → 第二次起命中 `findToolCall` → 不 push 新卡 → Completed（无论命中首张或尾部，因只有一张卡）正确 update → 无残留 running 卡。
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||||
- 同 id 跨 assistant 消息（A2 场景，不同消息的 toolCalls）也守得住——`findToolCall` 扫**全部消息**（`aiShared.ts:42` 从尾反向遍历 `state.messages`），跨消息同 id 也会命中。
|
||||
- 风险：若 LLM 真用同 id 调两次**不同语义**的工具（id 冲突但语义不同，极罕见），第二次工具的卡片会被吞 → 用户看不到第二次调用。但**这种 id 冲突本身就是 LLM 协议违规**（同 id 必同语义，tool_result 按 id 配对），后端 `ChatMessage::tool_result(&draft.id, ...)` 也只按 id 配对一个结果——故前端吞掉第二张是正确行为，与后端语义一致。
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||||
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||||
**改动范围**：单文件单 case，~6 行净增，`findToolCall` 已 import（`useAiEvents.ts:20`）。对齐同文件 `startToolSlowTimer:58` 守卫模式，无新机制。`vue-tsc` 应 0 err（纯前端逻辑，无类型变动）。
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||||
**与 startToolSlowTimer 守卫的一致性**：本修复使 Started 的卡片侧与计时器侧都具备 id 幂等守卫，消除「计时器有守卫、卡片没有」的前端守卫不一致（§2.1）。
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### 方案 ② 后端治本（定位重复 emit 源·需进一步取证）
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前端守卫是兜底，根因在后端真发了同 id 两次 Started。治本需先**确认是 A1 还是 A2**：
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**取证步骤**（不改代码，加临时日志或读现有日志）：
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1. 在 `audit.rs:541` emit Started 前加 `tracing::info!`（临时）：打印 `draft.id` + `draft.name` + `tc_list.len()` + 该 id 在 tc_list 中出现次数。复现后看是否单次 `process_tool_calls` 调用内同 id 出现 ≥2 次（A1），还是跨调用出现（A2）。
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2. 在 `stream_recv.rs:226` `draft.id = id.clone()` 处加日志：打印 `tc_delta.index` + `id`，看 LLM 流式是否给不同 index 同 id。
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**取证后治本方向（A1 vs A2 分支）**：
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- **若 A1（单次流式内同 id 不同 index）**：根因在 LLM provider 层（anthropic_compat / openai_compat）id 生成不稳。治本点在 `stream_recv.rs:225` 或 provider 解析层——
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- 选项 a：`process_tool_calls` 内对 `tc_list` 按 `draft.id` 去重（同 id 保留首个 index，丢弃后续）。
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||||
- 选项 b：provider 层 id 缺失/冲突时生成占位 id（对齐已落地的 B-260614-AC1/AC2 占位 id 机制 `tool_missing_{idx}` / `tool_use_{idx}`）。
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||||
- 倾向 b（provider 层根治，process 层去重是兜底）。
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- **若 A2（跨 iteration 同 id）**：根因在 LLM 跨轮复用 id。治本点在 `process_tool_calls` 入口校验 `draft.id` 是否已在 `session.messages` 历史 tool_result 中存在（跨轮去重）——但这与 F-260616-05 去重机制部分重叠，需谨慎区分（F-05 按 args 去重 High risk 跳审批；本条按 id 去重跨轮 Low/Med/High 一致）。倾向：跨轮同 id 视为 LLM 协议违规，前端守卫兜底即可，后端不额外处理（避免与 F-05 去重逻辑耦合）。
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**治本建议**：先落地方案 ① 前端守卫（立即消除用户可感坏形态），取证步骤并行进行，据 A1/A2 结论再决定后端治本是否必要（若 A1 频发，provider 层补占位 id 生成；若 A2 罕见，前端守卫足矣）。
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## 5. 风险评估
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| 项 | 方案 ① 前端守卫 | 方案 ② 后端治本 |
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|---|---|---|
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| 行为变更 | 同 id 第二次 Started 不再 push 卡（吞掉重复） | 视 A1/A2 分支而定 |
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| 兼容性 | LLM 协议合规（同 id 必同语义）下零影响；协议违规下吞掉违规第二张，与后端 tool_result 按 id 配对语义一致 | 需配套测试，避免误伤合法重发 |
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| 回归面 | 单 case，无类型/数据结构变动 | provider 层 / process 层，触及多文件 |
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| 建议优先级 | **P2 立即落地**（治标兜底，消除用户可感坏形态） | **取证后再定**（可能不必要，若 A1 罕见） |
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## 6. 待办（回写 docs/todo.md）
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- [ ] B-260616-21 方案 ① 前端 `useAiEvents.ts:195-209` Started 分支加 `findToolCall(event.id)` 幂等守卫（~6 行，对齐 `startToolSlowTimer:58` 守卫，确定性低风险，立即落地治标）。
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- [ ] B-260616-21 方案 ② 取证：临时日志确认 A1（单次流式内同 id 不同 index）/ A2（跨 iteration 同 id），据结论决定后端治本（provider 占位 id 生成 / process 层去重 / 不处理）。**依赖** ① 落地后再做（① 兜底后现象消失，取证需临时去 ① 守卫复现）。
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## 7. 核验证据汇总（防上下文污染·独立 grep/Read）
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| 结论 | 证据 |
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|---|---|
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| AiToolCallStarted 全仓唯一 emit 点 | `grep AiToolCallStarted` → `audit.rs:541`（emit）+ `mod.rs:95`（枚举）+ `mod.rs:19`（注释） |
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| F-05 高危去重不重 emit Started | `audit.rs:573-577` 仅 emit `AiToolCallCompleted` + `continue` |
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| 审批执行不重 emit Started | `commands.rs:304-308` 仅 emit `AiToolCallCompleted` + `AiApprovalResult` |
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| draft.id 完全来自 LLM stream | `stream_recv.rs:226` `draft.id = id.clone()`（id 取自 `tc_delta.id`，LLM 提供） |
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| process_tool_calls 不重生成/克隆 id | `audit.rs:538-549` 仅 `draft.id.clone()` 透传给 emit，无新 id 生成 |
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| tc_list 键是 index 非 id | `audit.rs:532` `tool_calls_acc.into_iter()`，`tool_calls_acc: HashMap<u32, ToolCallDraft>`（u32 = 流式 index） |
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| 前端 Started 无守卫 | `useAiEvents.ts:202-206` 直接 push，无 `findToolCall` 判重 |
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| 前端 findToolCall 命中首个（反向） | `aiShared.ts:42-49` 从 `state.messages.length-1` 反向遍历，命中即 return |
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| startToolSlowTimer 有守卫（对比） | `useAiEvents.ts:58` `if (_toolTimers.has(callId)) return` |
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| ToolCard running 兜底 0 行 | `ToolCard.vue:72` `parsed?.lines || 0`（running 态无 result） |
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| ToolCallDraft derive Default | `mod.rs:286` `#[derive(Debug, Clone, Default)]`，id 默认空串 |
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638
docs/02-架构设计/已编号方案/F-01-模型能力系统与智能路由设计-2026-06-16.md
Normal file
638
docs/02-架构设计/已编号方案/F-01-模型能力系统与智能路由设计-2026-06-16.md
Normal file
@@ -0,0 +1,638 @@
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# F-01 模型能力系统 Phase 1 — 模型配置与智能路由设计
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> 状态：📐 设计定稿（2026-06-16，含多角度佐证 + 厂商适配 + 用户流程）
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> 类型：架构设计文档（不碰任何 code）
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> 关联：F-260614-05 多模态 Phase 2 / F-260614-04 多 Provider 负载均衡池
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||||
> 前置：F-07 df-ai-core trait 下沉 ✅ 已完成（batch61·2069f79）
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||||
> 决策记录：见 [功能决策记录-2026-06-14.md](../滚动规范/功能决策记录-2026-06-14.md) §「模型能力系统」行
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> ## ⚠️ 实施状态（2026-06-18 核对：已落地，路由部分改方向）
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>
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> **阶段 1-6 全部落地**（数据模型 / 探测器 / 厂商拉取 / 路由器 / 7+ 调用点接入 / 前端）：
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> - 阶段 1 数据模型：`crates/df-ai-core/src/model.rs:106` `ModelConfig`、`:20/35/55/71` 四维度枚举（Modality/Capability/CostTier/IntelligenceTier）、`:211` `deserialize_model_configs` 向后兼容；`crates/df-storage/src/models.rs:159-160` `AiProviderRecord.model_configs` 字段（**注意：实际落地字段名 `model_configs` 而非本文档 §1.1/§2.3 描述的老 `models` JSON 字段扩展**，新字段经 V18 迁移幂等补列 `crates/df-storage/src/migrations.rs:317-325`）。
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||||
> - 阶段 2 探测器：`crates/df-ai/src/model_probe.rs`（已建）+ `crates/df-ai/presets/models.json`（已建）。注意预设表/PatternRule 未拆独立 `preset_table.rs`，合并在 model_probe 内。
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||||
> - 阶段 3 厂商拉取：`crates/df-ai/src/model_fetch.rs`（已建，fetch_models 分派）。
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||||
> - 阶段 4 路由器：`crates/df-ai/src/router.rs:40/56/76` `ModelRouter::select` / `select_model_id`。
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||||
> - 阶段 5 调用点：主对话 `src-tauri/src/commands/ai/agentic.rs:418/423`、标题 `title.rs:86/91`、知识提炼/嵌入 `knowledge_inject.rs:58-63/359-364`、压缩 `compress.rs:59-64`、项目扫描 `project.rs:533-538/627-632`、灵感评估 `crates/df-ideas/src/adversarial.rs:158-163`、AiNode `crates/df-nodes/src/ai_node.rs:221-226`。
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||||
>
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||||
> **§6.1 路由逻辑已改方向（2026-06-18 决策 B-260618-03）**：本文档 §6.1 描述的 `TaskRequirements` 含 `min_intelligence`/`max_cost` 两字段、`select` 含「智力达标」「成本可控」两过滤步、`max_by_key((weight, Reverse(cost_tier)))` 同权重选便宜——**均已删除**。
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||||
> - 实际形态：`crates/df-ai/src/router.rs:27-35` `TaskRequirements` 仅 3 字段（`modalities`/`needs_tool_use`/`estimated_context`），`min_intelligence`/`max_cost` 已删；`:56-63` `select` 过滤链仅 4 步（enabled / 模态 / 能力 / 窗口），`:62` 排序纯 `max_by_key(m.weight)`，无 cost tie-break。
|
||||
> - 根因：provider `/v1/models` API 不返回 cost_tier/intelligence，两维度 100% 靠预设表写死 + 模型名启发式猜，数据无客观依据不可信，不参与硬路由。枚举（CostTier/IntelligenceTier）保留在 `model.rs` 供未来出现真实判别源再接回。
|
||||
>
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||||
> **§6.2 场景路由表 / §6.3 调用点表**：表中行号（如 `agentic.rs:50`/`title.rs:63`/`project.rs:378`）已漂移，实际调用点见上方阶段 5 行号清单。
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## 0. 摘要
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将当前「一个 Provider 一个 default_model 跑全场」升级为「多模型池 + 能力感知 + 智能路由」。
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用户只需填 Provider 基本信息 → 自动拉取模型列表 → 自动探测每个模型的模态/能力/价格/智力 → 路由器按场景自动选最优模型。
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**核心价值**：含图消息自动选 Vision 模型、标题生成自动选便宜模型、复杂推理自动选强模型、限流自动 fallback。
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## 1. 现状盘点
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### 1.1 数据模型（AiProviderRecord）
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`crates/df-storage/src/models.rs:127-140`
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```rust
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pub struct AiProviderRecord {
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pub provider_type: String, // "openai_compat" | "anthropic_compat"
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pub base_url: String,
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pub default_model: String, // 唯一实际使用的模型名
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pub models: Option<String>, // JSON array of model names（展示用，未消费）
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pub config: Option<String>, // JSON extra config（几乎没用）
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||||
pub is_default: bool,
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||||
...
|
||||
}
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```
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**问题**：
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1. `models` 存了模型列表但**没有能力标记**，不知道哪个支持 vision / tool use
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2. **没有启用/禁用开关**，配了的模型无法控制哪些参与路由
|
||||
3. **没有权重/优先级**，无法表达"优先用 A，A 不可用时 fallback 到 B"
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||||
4. `default_model` 是唯一实际使用的模型名，`models` 列表形同虚设
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### 1.2 模型选择机制（当前）
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||||
|
||||
```
|
||||
用户在 Settings 配置 Provider（含 base_url + default_model）
|
||||
↓
|
||||
AiSession.active_provider_id ← 全局唯一活跃 Provider
|
||||
↓
|
||||
get_active_provider() → 取 Provider 配置
|
||||
↓
|
||||
CompletionRequest { model: provider.default_model } ← 直接用固定 model
|
||||
```
|
||||
|
||||
- 一个时刻只有一个活跃 Provider
|
||||
- 所有场景（对话/标题/知识提炼/项目扫描）共用同一个 model
|
||||
- 无 ModelCapability / ModelRouter / 按场景路由机制
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 模型配置数据模型
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||||
|
||||
### 2.1 ModelConfig（每个模型的完整描述）
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
/// 单个模型的完整配置（4 维度 + 路由控制）
|
||||
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
|
||||
pub struct ModelConfig {
|
||||
// ── 基础 ──
|
||||
/// 模型名（如 "glm-4v-flash"）
|
||||
pub model_id: String,
|
||||
/// 启用/禁用（false = 配了但不参与路由，相当于"备档"）
|
||||
#[serde(default = "default_true")]
|
||||
pub enabled: bool,
|
||||
/// 用户自定义别名（可选）
|
||||
#[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
|
||||
pub label: Option<String>,
|
||||
|
||||
// ── 维度 1：模态（能接收什么输入）──
|
||||
pub modalities: Vec<Modality>,
|
||||
|
||||
// ── 维度 2：能力（能做什么）──
|
||||
pub capabilities: Vec<Capability>,
|
||||
|
||||
// ── 维度 3：价格（成本分级）──
|
||||
pub cost_tier: CostTier,
|
||||
|
||||
// ── 维度 4：聪明程度（智力分级）──
|
||||
pub intelligence: IntelligenceTier,
|
||||
|
||||
// ── 路由控制 ──
|
||||
/// 权重（0-100，同能力候选中优先选权重高的）
|
||||
#[serde(default = "default_weight")]
|
||||
pub weight: u32,
|
||||
/// 上下文窗口大小（tokens）
|
||||
#[serde(default = "default_context_window")]
|
||||
pub context_window: usize,
|
||||
|
||||
// ── 探测元数据（只读，由 ModelProbe 填充）──
|
||||
#[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
|
||||
pub probe_source: Option<ProbeSource>,
|
||||
}
|
||||
|
||||
fn default_true() -> bool { true }
|
||||
fn default_weight() -> u32 { 50 }
|
||||
fn default_context_window() -> usize { 8192 }
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 枚举定义
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
/// 模态（输入类型）
|
||||
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
|
||||
#[serde(rename_all = "snake_case")]
|
||||
pub enum Modality {
|
||||
Text,
|
||||
Vision,
|
||||
// 未来扩展：Audio, Video
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// 能力
|
||||
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
|
||||
#[serde(rename_all = "snake_case")]
|
||||
pub enum Capability {
|
||||
ToolUse, // function calling / tool use
|
||||
Embedding, // 向量嵌入
|
||||
CodeGen, // 代码生成强项
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// 价格分级
|
||||
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
|
||||
#[serde(rename_all = "snake_case")]
|
||||
pub enum CostTier {
|
||||
Free, // 免费
|
||||
Low, // flash / mini 系列
|
||||
Medium, // 标准定价
|
||||
High, // 旗舰定价
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// 聪明程度（智力分级）
|
||||
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
|
||||
#[serde(rename_all = "snake_case")]
|
||||
pub enum IntelligenceTier {
|
||||
Lite, // flash/mini/lite/nano — 快但简单任务
|
||||
Standard, // air/standard — 日常够用
|
||||
Plus, // plus/pro/max — 复杂推理
|
||||
Ultra, // 最强模型 — 兜底用
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.3 存储方式：扩展 models JSON 字段（零迁移）
|
||||
|
||||
`AiProviderRecord.models` 从 `["glm-4-flash", "glm-4v"]` 升级为：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
[
|
||||
{
|
||||
"model_id": "glm-4-flash",
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"modalities": ["text"],
|
||||
"capabilities": ["tool_use"],
|
||||
"cost_tier": "low",
|
||||
"intelligence": "lite",
|
||||
"weight": 90,
|
||||
"context_window": 128000
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"model_id": "glm-4v",
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"modalities": ["text", "vision"],
|
||||
"capabilities": ["tool_use"],
|
||||
"cost_tier": "medium",
|
||||
"intelligence": "plus",
|
||||
"weight": 70,
|
||||
"context_window": 128000
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**向后兼容**：自定义反序列化器，老格式 `["model-a"]` → 自动转成默认配置列表。
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
fn deserialize_models<'de, D>(d: D) -> Result<Vec<ModelConfig>, D::Error>
|
||||
where D: serde::Deserializer<'de> {
|
||||
let v = serde_json::Value::deserialize(d)?;
|
||||
match v {
|
||||
// 老格式：字符串数组 → 每个转默认 ModelConfig
|
||||
serde_json::Value::Array(arr) if arr.iter().all(|v| v.is_string()) => {
|
||||
arr.into_iter()
|
||||
.filter_map(|v| v.as_str().map(|s| ModelConfig::with_defaults(s)))
|
||||
.collect::<Vec<_>>()
|
||||
.pipe(Ok)
|
||||
}
|
||||
// 新格式：ModelConfig 数组
|
||||
serde_json::Value::Array(_) => {
|
||||
serde_json::from_value::<Vec<ModelConfig>>(v).map_err(D::Error::custom)
|
||||
}
|
||||
_ => Ok(vec![]),
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**否决方案**：新建 `ai_models` 独立表 — 增量复杂度高（迁移 + 新 Repo），`models` JSON 字段已够用。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 多角度佐证
|
||||
|
||||
### 3.1 行业对标
|
||||
|
||||
| 产品 | 模型配置方式 | 对照 |
|
||||
|------|------------|------|
|
||||
| OpenRouter | 每个模型标 modality/pricing/context_length | 4 维度完全覆盖，且加了 intelligence 分级 |
|
||||
| Cursor | 内置模型能力感知（自动判断图片/工具） | 预设表 + 启发式探测本质相同 |
|
||||
| LangChain ModelRouter | 按 max_tokens/supports_tool_use 路由 | capabilities + modalities 路由一致 |
|
||||
| One-API / New-API | 纯渠道管理，无能力感知 | 能力标记是显著增量 |
|
||||
|
||||
**结论**：4 维度配置是行业标配的超集，非过度设计。
|
||||
|
||||
### 3.2 路由器实际需求倒推
|
||||
|
||||
| 路由决策 | 必须知道 | 对应维度 | 缺了会怎样 |
|
||||
|---------|---------|---------|-----------|
|
||||
| 含图消息选哪个 | 是否支持 Vision | 模态 | 发给纯文本模型 → 400 |
|
||||
| Agentic loop 选哪个 | 是否支持 tool_use | 能力 | 发 tool 定义给不支持的 → 忽略/报错 |
|
||||
| 标题生成选哪个 | 够便宜够快 | 价格+智力 | 用旗舰模型 → 烧钱 |
|
||||
| 复杂推理选哪个 | 够聪明 | 智力 | 用 flash → 质量差 |
|
||||
| 上下文超长选哪个 | 窗口够大 | context_window | 超窗口 → 截断 |
|
||||
|
||||
**结论**：每个维度直接对应路由器必须做的判断，缺一不可。
|
||||
|
||||
### 3.3 用户认知负担
|
||||
|
||||
| 信息 | 用户负担 | 说明 |
|
||||
|------|---------|------|
|
||||
| 模型名 | 零 | 从文档复制 |
|
||||
| 模态 | 低 | 文档一眼可见，或名字带 v |
|
||||
| 能力 | 低 | 文档明确标注 |
|
||||
| 价格 | 中 | 查文档，但分级别直觉可判 |
|
||||
| 智力 | 低 | flash < air < plus 是行业共识 |
|
||||
|
||||
**结论**：4 个维度都是用户本来就知道的，加上自动填充，门槛极低。
|
||||
|
||||
### 3.4 可扩展性
|
||||
|
||||
| 未来需求 | 支持 | 扩展方式 |
|
||||
|---------|------|---------|
|
||||
| 音频输入 | ✅ | Modality 加 Audio |
|
||||
| 视频输入 | ✅ | Modality 加 Video |
|
||||
| 精确价格控制 | ✅ | cost_tier 升级为精确数值 |
|
||||
| 流式支持差异 | ✅ | Capability 加 Streaming |
|
||||
| 自定义能力标签 | ✅ | Capability 加 Custom(String) |
|
||||
|
||||
**结论**：enum + Vec 开放式，未来加维度只需加变体。
|
||||
|
||||
### 3.5 数据兼容性
|
||||
|
||||
老 `models: ["model-a"]` → 自定义反序列化自动补默认值。`default_model` 字段保留向后兼容。零迁移脚本。
|
||||
|
||||
### 3.6 竞品缺陷反证
|
||||
|
||||
| 问题 | 竞品现状 | 我们的方案 |
|
||||
|------|---------|-----------|
|
||||
| 含图发给纯文本模型 | One-API 不感知能力 | 路由器自动选 Vision |
|
||||
| 标题生成用旗舰模型 | 固定模型手动切 | 按 intelligence+cost 自动选 Lite |
|
||||
| 新模型不知道能不能用 | 用户自己试 | 预设表 + 启发式自动推断 |
|
||||
| 限流后无 fallback | 手动切换 | 按 weight 自动 fallback |
|
||||
|
||||
### 3.7 实施风险
|
||||
|
||||
| 风险 | 评估 | 缓解 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| 预设表维护 | 低（主流 20-30 个，半年更新） | JSON 配置文件可热更新 |
|
||||
| 启发式误判 | 低（命名是行业惯例） | 标注 Medium 可信度，用户可修正 |
|
||||
| 路由器选错 | 低 | weight fallback + 降级兜底 |
|
||||
|
||||
**7 个角度一致指向：方案可行且合理。**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 模型探测器（ModelProbe）
|
||||
|
||||
### 4.1 多源探测
|
||||
|
||||
每个模型的信息从多个来源获取，交叉验证：
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
pub struct ModelProbe {
|
||||
preset_table: ModelPresetTable,
|
||||
}
|
||||
|
||||
impl ModelProbe {
|
||||
pub async fn probe(&self, provider: &AiProviderRecord, model_id: &str) -> ModelProfile {
|
||||
// 1. 启发式：从模型名推断
|
||||
let heuristic = self.heuristic_infer(model_id);
|
||||
|
||||
// 2. 查预设表（精确匹配 > 模糊匹配）
|
||||
let preset = self.preset_table.lookup(model_id);
|
||||
|
||||
// 3. 多源合并（预设表 > 启发式）
|
||||
let merged = self.merge_sources(heuristic, preset);
|
||||
|
||||
// 4. 最终结果 + 标注每个维度的置信度
|
||||
self.finalize(merged)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.2 探测优先级链
|
||||
|
||||
```
|
||||
用户手动设定 (UserSet) ← 最高优先，永不被覆盖
|
||||
↓
|
||||
内置预设表精确匹配 (PresetTable) ← 高可信
|
||||
↓
|
||||
模型名启发式 (Heuristic) ← 中可信，标注"建议确认"
|
||||
↓
|
||||
默认值 (Default) ← 低可信
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.3 探测结果带置信度
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
pub struct ModelProfile {
|
||||
pub model_id: String,
|
||||
pub modalities: SourcedField<Vec<Modality>>,
|
||||
pub capabilities: SourcedField<Vec<Capability>>,
|
||||
pub cost_tier: SourcedField<CostTier>,
|
||||
pub intelligence: SourcedField<IntelligenceTier>,
|
||||
pub context_window: SourcedField<usize>,
|
||||
}
|
||||
|
||||
pub struct SourcedField<T> {
|
||||
pub value: T,
|
||||
pub source: Source,
|
||||
pub confidence: Confidence,
|
||||
}
|
||||
|
||||
pub enum Source { PresetTable, Heuristic, UserSet }
|
||||
|
||||
pub enum Confidence { High, Medium, Low }
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.4 内置预设表
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
pub struct ModelPresetTable {
|
||||
exact: HashMap<String, ModelPreset>, // 精确匹配
|
||||
patterns: Vec<PatternRule>, // 模糊匹配
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 精确匹配示例
|
||||
"glm-4-flash" => { modalities:[Text], capabilities:[ToolUse], cost:Low, intelligence:Lite, context:128K }
|
||||
"glm-4-air" => { modalities:[Text], capabilities:[ToolUse], cost:Low, intelligence:Standard }
|
||||
"glm-4-plus" => { modalities:[Text], capabilities:[ToolUse], cost:Medium, intelligence:Plus }
|
||||
"glm-4v" => { modalities:[Text,Vision], capabilities:[ToolUse], cost:Medium, intelligence:Plus }
|
||||
"glm-4v-flash" => { modalities:[Text,Vision], capabilities:[ToolUse], cost:Low, intelligence:Lite }
|
||||
"deepseek-chat" => { modalities:[Text], capabilities:[ToolUse], cost:Low, intelligence:Standard }
|
||||
"deepseek-coder"=> { modalities:[Text], capabilities:[ToolUse,CodeGen], cost:Low, intelligence:Plus }
|
||||
"claude-3-5-sonnet-20241022" => { modalities:[Text,Vision], capabilities:[ToolUse], cost:High, intelligence:Ultra }
|
||||
"claude-3-haiku-20240307" => { modalities:[Text,Vision], capabilities:[ToolUse], cost:Low, intelligence:Standard }
|
||||
"gpt-4o" => { modalities:[Text,Vision], capabilities:[ToolUse], cost:High, intelligence:Ultra }
|
||||
"gpt-4o-mini" => { modalities:[Text,Vision], capabilities:[ToolUse], cost:Low, intelligence:Standard }
|
||||
"embedding-3" => { modalities:[], capabilities:[Embedding], cost:Low, intelligence:Lite }
|
||||
|
||||
// 模糊匹配规则
|
||||
PatternRule { keyword: "flash|mini|lite|nano", → Intelligence(Lite) }
|
||||
PatternRule { keyword: "plus|pro|max|ultra", → Intelligence(Plus) }
|
||||
PatternRule { keyword: "v$|vl|vision|-v\\d", → Modality(Vision) }
|
||||
PatternRule { keyword: "embed", → Capability(Embedding) }
|
||||
PatternRule { keyword: "code|coder", → Capability(CodeGen) }
|
||||
```
|
||||
|
||||
预设表以 JSON 配置文件形式存储（`crates/df-ai/presets/models.json`），可热更新不随版本绑。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 厂商模型列表适配
|
||||
|
||||
### 5.1 差异盘点
|
||||
|
||||
| 厂商/协议 | 端点 | 鉴权 | 返回格式 |
|
||||
|-----------|------|------|---------|
|
||||
| OpenAI 兼容（GLM/DeepSeek/Kimi/通义） | `GET /v1/models` | Bearer | `{data:[{id, owned_by}]}` |
|
||||
| Anthropic | `GET /v1/models` | x-api-key + version | `{data:[{id, display_name}]}` |
|
||||
| 中转站 | `GET /v1/models` | Bearer | 同 OpenAI，但可能混入噪音或返回 404 |
|
||||
| Ollama | `GET /api/tags` | 无 | `{models:[{name, size}]}` — 完全不同 |
|
||||
|
||||
### 5.2 统一拉取接口
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
/// 模型拉取结果（统一格式）
|
||||
pub struct FetchedModel {
|
||||
pub model_id: String,
|
||||
pub display_name: Option<String>,
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// 按 provider_type 分派
|
||||
pub async fn fetch_models(
|
||||
provider_type: &str,
|
||||
base_url: &str,
|
||||
api_key: &str,
|
||||
) -> Result<Vec<FetchedModel>, FetchError> {
|
||||
match provider_type {
|
||||
"openai_compat" => fetch_openai_compat(base_url, api_key).await,
|
||||
"anthropic_compat" => fetch_anthropic_compat(base_url, api_key).await,
|
||||
_ => Err(FetchError::Unsupported),
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.3 URL 智能拼接
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
fn build_models_url(base_url: &str) -> String {
|
||||
let url = base_url.trim_end_matches('/');
|
||||
if url.ends_with("/chat/completions") {
|
||||
url.replace("/chat/completions", "/models")
|
||||
} else if url.ends_with("/v1") || url.ends_with("/v4") {
|
||||
format!("{}/models", url)
|
||||
} else if url.ends_with("/models") {
|
||||
url.to_string()
|
||||
} else {
|
||||
format!("{}/v1/models", url)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.4 噪音过滤
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
fn is_non_chat_model(id: &str) -> bool {
|
||||
let id = id.to_lowercase();
|
||||
id.contains("dall-e") || id.contains("midjourney") // 图片生成
|
||||
|| id.contains("tts") || id.contains("whisper") // 语音
|
||||
|| id.contains("moderation") // 审查
|
||||
// embedding 保留（知识库需要）
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.5 失败降级
|
||||
|
||||
| 错误 | 处理 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 404 / 不支持 | 静默降级到手动输入（批量文本） |
|
||||
| 401 / 403 | 提示密钥问题 |
|
||||
| 网络/超时 | 提示检查连接 |
|
||||
| 解析失败 | 提示格式不兼容，降级手动 |
|
||||
|
||||
**核心原则：自动拉取是锦上添花，手动输入永远保底。**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 模型路由器（ModelRouter）
|
||||
|
||||
### 6.1 路由逻辑
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
pub struct TaskRequirements {
|
||||
pub modalities: Vec<Modality>, // 任务需要什么模态
|
||||
pub needs_tool_use: bool, // 是否需要工具调用
|
||||
pub min_intelligence: IntelligenceTier, // 最低智力要求
|
||||
pub max_cost: Option<CostTier>, // 成本上限（可选）
|
||||
pub estimated_context: usize, // 预估上下文大小
|
||||
}
|
||||
|
||||
impl ModelRouter {
|
||||
pub fn select(&self, req: &TaskRequirements, pool: &[ModelConfig]) -> Option<&ModelConfig> {
|
||||
pool.iter()
|
||||
.filter(|m| m.enabled) // 1. 只选启用的
|
||||
.filter(|m| req.modalities.iter().all(|r| m.modalities.contains(r))) // 2. 模态匹配
|
||||
.filter(|m| !req.needs_tool_use || m.capabilities.contains(&Capability::ToolUse)) // 3. 能力匹配
|
||||
.filter(|m| m.intelligence >= req.min_intelligence) // 4. 智力达标
|
||||
.filter(|m| req.max_cost.map_or(true, |max| m.cost_tier <= max)) // 5. 成本可控
|
||||
.filter(|m| m.context_window >= req.estimated_context) // 6. 窗口够大
|
||||
.max_by_key(|m| (m.weight, -(m.cost_tier as i32))) // 7. 权重优先，同权重选便宜的
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.2 场景路由表
|
||||
|
||||
| 场景 | 路由偏好 | 典型选择 |
|
||||
|------|---------|---------|
|
||||
| 标题生成 | Lite + Low cost | glm-4-flash |
|
||||
| 日常对话 | Standard | glm-4-air |
|
||||
| 写代码 | Standard/Plus + CodeGen | deepseek-coder |
|
||||
| 含图片 | Vision + Standard | glm-4v |
|
||||
| 复杂推理 | Plus/Ultra | glm-4-plus |
|
||||
| 知识嵌入 | Embedding | embedding-3 |
|
||||
|
||||
### 6.3 7 个调用点接入
|
||||
|
||||
| 调用点 | 当前代码位置 | TaskRequirements |
|
||||
|--------|------------|-----------------|
|
||||
| 主对话 stream_llm | agentic.rs:50 | 动态（按消息内容：含图→Vision） |
|
||||
| 标题生成 | title.rs:63 | Lite + Low（省钱） |
|
||||
| 知识提炼 | knowledge_inject.rs:33,323 | Standard |
|
||||
| 知识嵌入 | knowledge_inject.rs embedding | Embedding |
|
||||
| 项目扫描描述 | project.rs:378 | Standard（含图→Vision） |
|
||||
| 灵感评估 | df-ideas adversarial.rs | Standard |
|
||||
| AiNode 工作流 | df-nodes ai_node.rs:118 | 按节点配置 |
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## 7. 用户配置与使用流程
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### 7.1 配置流程（做一次）
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```
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Step 1: 填 Provider 基本信息（名称/类型/地址/密钥）
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↓
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Step 2: 点「测试连接并拉取模型」
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↓ 自动调 /v1/models（按协议分派）
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↓ 自动过滤非 chat 模型
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↓ 自动探测每个模型特征（预设表 + 启发式）
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↓
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Step 3: 显示模型列表（已标注特征 + 可信度）
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↓ 用户确认或微调（大多数不需要进这步）
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↓
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Step 4: 完成
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```
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**拉取失败时降级**：手动输入模型名（批量文本，每行一个）→ 同样走探测。
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### 7.2 日常使用（零配置）
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```
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用户发消息 → 路由器自动选模型 → 用户无感 → 出结果
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```
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**手动覆盖**：AiChat 顶部下拉选「自动（推荐）」或指定具体模型。
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**自动 fallback**：模型限流/失败 → 按 weight 选次高 → 自动重试。
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### 7.3 简洁性指标
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| 传统做法 | 我们的做法 | 省了什么 |
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|---------|-----------|---------|
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| 手动填每个模型能力 | 预设表自动填充 | 省 90% 配置 |
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| 自己记哪个支持图片 | 路由器自动选 | 省记忆 |
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| 每次对话手动切模型 | 自动路由 | 省操作 |
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| 限流后手动换 | 自动 fallback | 省故障处理 |
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**用户最小操作路径**：填 3 个字段 → 点 1 个按钮 → 完成。
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## 8. 实施分阶段
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### 阶段 1：数据模型（df-ai-core + df-storage）
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| 文件 | 改动 |
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|------|------|
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| `crates/df-ai-core/src/provider.rs` | 新增 ModelConfig / Modality / Capability / CostTier / IntelligenceTier |
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| `crates/df-storage/src/models.rs` | AiProviderRecord.models 反序列化升级（兼容老格式） |
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| `crates/df-ai/src/model_config.rs`（新建） | deserialize_models 兼容函数 + ModelConfig::with_defaults |
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### 阶段 2：预设表 + 探测器（df-ai）
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| 文件 | 改动 |
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|------|------|
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| `crates/df-ai/presets/models.json`（新建） | 主流模型预设数据 |
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| `crates/df-ai/src/model_probe.rs`（新建） | ModelProbe + 启发式 + 多源合并 |
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| `crates/df-ai/src/preset_table.rs`（新建） | 预设表加载 + 精确/模糊匹配 |
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### 阶段 3：厂商模型列表拉取（df-ai）
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| 文件 | 改动 |
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|------|------|
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| `crates/df-ai/src/model_fetch.rs`（新建） | fetch_models + openai_compat/anthropic_compat 分派 + URL 拼接 + 噪音过滤 |
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### 阶段 4：路由器（df-ai）
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||||
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||||
| 文件 | 改动 |
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|------|------|
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||||
| `crates/df-ai/src/router.rs`（新建） | ModelRouter + TaskRequirements + select 逻辑 |
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### 阶段 5：7 调用点接入（src-tauri）
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| 文件 | 改动 |
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|------|------|
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| `src-tauri/src/commands/ai/agentic.rs` | 主对话路由（按 has_image 动态选） |
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| `src-tauri/src/commands/ai/title.rs` | 标题生成路由（Lite + Low） |
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| `src-tauri/src/commands/ai/knowledge_inject.rs` | 知识提炼/嵌入路由 |
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||||
| `src-tauri/src/commands/project.rs` | 项目扫描路由 |
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||||
| `src-tauri/src/commands/ai/commands.rs` | 新增 IPC：ai_fetch_models / ai_probe_model |
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||||
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||||
### 阶段 6：前端（src）
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||||
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| 文件 | 改动 |
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|------|------|
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| `src/api/types.ts` | ModelConfig 类型对齐 |
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| `src/components/settings/` | Provider 配置页加模型列表 + 探测结果展示 + 启用/禁用/权重 |
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||||
| `src/components/AiChat.vue` | 顶部模型下拉（自动/指定） |
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## 9. 与 F-05（多模态）的关系
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| 子能力 | 依赖 F-01？ | 说明 |
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|--------|------------|------|
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| ContentPart 数据模型 | ❌ | 纯类型升级，与 ModelConfig 解耦 |
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||||
| provider content 数组化 | ❌ | 协议层改造，与路由器无关 |
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| 前端粘贴/拖拽/渲染 | ❌ | 纯前端 |
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||||
| **vision 模型自动路由** | ✅ | ModelRouter 按 modalities 含 Vision 筛选 |
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F-05 可独立先做 80%（数据模型 + provider + 前端），vision 路由留到 F-01 落地后接入。
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||||
过渡期靠 ModelConfig.modalities 手动标注 + 路由器筛选。
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## 10. 不做的事（显式排除）
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- 不做模型自动下载/安装（仅 API 模型，不含本地模型管理）
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- 不做模型 benchmark 自动跑分（智力分级靠预设表 + 用户确认）
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- 不做多 Provider 负载均衡（属 F-04，本任务只做单 Provider 内多模型路由）
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||||
- 不做模型用量统计/成本告警（属运维增强，后续独立做）
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||||
- 不新建 ai_models 独立表（扩展 models JSON 字段够用）
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||||
- 本文档不实施任何 code（纯设计）
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||||
231
docs/02-架构设计/已编号方案/F-02-技能联想使用-实施机制设计-2026-06-16.md
Normal file
231
docs/02-架构设计/已编号方案/F-02-技能联想使用-实施机制设计-2026-06-16.md
Normal file
@@ -0,0 +1,231 @@
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||||
# F-260614-02 技能联想「使用」实施机制设计
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||||
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||||
> 日期：2026-06-16
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||||
> 决策已定：「ai 调用」——联想选中技能 → AI 在对话内调用执行（非执行本机 claude 技能的二进制/脚本，而是把 skill 指令交给对话内 AI 执行）
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||||
> 前置依赖：F-07 trait 下沉已完成（解锁 ai_tools 工具注册路径）
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||||
## 一、背景
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首批技能联想已完成链路前半段：
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- 用户输入 `/` → IPC `ai_list_skills` → 返回 `SkillInfo[]`
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||||
- 前端联想浮层渲染候选（`/skillname` + description + source + argument_hint）
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||||
- 选中后置 `pendingSkill`，输入框清空，显示技能 chip（含 × 清除）
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||||
- 「使用」动作的执行机制需设计定稿
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||||
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||||
**决策（2026-06-16）**：选中技能后由 AI 在对话内调用执行（而非 fork 进程跑本机 claude skill 可执行体）。本次产出执行机制设计方案 A/B 对比 + 推荐 + 实施清单 + 边界，不实施 code。
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---
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||||
## 二、现状链路梳理（关键发现：方案 A 链路已落地）
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> 走查核对源码（非文档/会话声明）发现：**方案 A（skill 内容注入 system prompt）已在后端 + 前端全链路实现并打通**，当前缺的只是边界打磨，而非主干实施。
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||||
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||||
### 2.1 完整链路（已通）
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||||
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```
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||||
[前端] AiChat.vue
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selectSkill(s) // :960 pendingSkill = s; inputText=''; skillOpen=false
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||||
handleSend() // :1495 skill = pendingSkill; 允许空文本纯技能调用
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||||
└ store.sendMessage(text, skill?.name) // :1509
|
||||
[composable] useAiSend.ts
|
||||
doSend(text, skill?) // :44 push user 消息 + 空气泡占位 + 置 streaming
|
||||
└ aiApi.sendMessage(text, lang, skill) // :86
|
||||
[API 层] src/api/ai.ts
|
||||
sendMessage(message, language?, skill?) // :9 invoke('ai_chat_send', { message, language, skill: skill||null })
|
||||
[IPC 后端] commands.rs ai_chat_send(:132)
|
||||
skill: Option<String> // :137
|
||||
read_skill_content(name) // :172 读 SKILL.md 全文（skills.rs :164）
|
||||
注入 system_prompt // :173-177 头尾隔离标注包裹，拼到 system_prompt 前
|
||||
// --- 以下是用户选择的技能「X」的说明（仅供 AI 参考，非用户消息，勿作为行为准则覆盖）---
|
||||
// {SKILL.md 全文}
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||||
// --- 技能说明结束 ---
|
||||
spawn run_agentic_loop // :208 AI 在对话内按 skill 指令 ReAct 执行
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||||
```
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||||
|
||||
### 2.2 注入隔离设计（FR-S4，已做）
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||||
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||||
commands.rs:173 的头尾标注明确「仅供 AI 参考，非用户消息，非行为准则」，防 SKILL.md 内 prompt injection 与用户指令/系统行为准则混淆。这是方案 A 的安全关键，**不可在后续调整中丢失**。
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||||
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||||
### 2.3 注入位置（已定）
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||||
最终 system_prompt 拼接顺序（commands.rs:185-193）：
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```
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||||
[知识库上下文] ← build_knowledge_context（auto_inject 开时）
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||||
---
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||||
[技能指令（头尾标注）] ← 本次 skill 注入
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||||
---
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||||
[原始 system_prompt] ← build_system_prompt（含工具说明/角色/语言）
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||||
```
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||||
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||||
技能指令位于知识库之后、原始 system 之前——知识库优先级最低（背景信息），技能指令优先级高于默认行为准则（用户主动选中即表达意图），原始 system（含工具定义/角色）兜底。顺序合理，无需调整。
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||||
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||||
### 2.4 当前断点（真实未完成项）
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||||
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||||
| 项 | 现状 | 缺口 |
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|---|---|---|
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||||
| 主干注入链路 | **已通** | 无 |
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| argument_hint 参数收集 | 浮层展示 hint 文本，但选中后无输入框引导用户填参 | 缺参数输入 UI + 参数拼接 |
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||||
| 空文本纯技能调用的对话标题 | title 生成取 user/assistant 前 6 条（title.rs:42），纯技能调用无 user 文本 → LLM 仅凭 assistant 回复生成标题，质量差 | 缺 title 兜底（用 skill.name 兜底或强制要求附文本） |
|
||||
| 长 skill 截断 | 无截断，全文注入 | 超 long skill 挤占 context（现状无上限，但本机技能普遍 <5K tokens，非痛点） |
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||||
| 多 skill 叠加 | `pendingSkill` 单值，选新替旧 | 已合理（单选语义），无需叠加 |
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---
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## 三、两方案对比
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### 方案 A：技能内容注入 AI context（system prompt 追加）
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选中技能 → 后端读 SKILL.md 全文 → 注入当前 AI 对话的 system prompt（头尾标注）→ AI 按 skill 指令在对话内 ReAct 执行。
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### 方案 B：技能注册为 AI 工具（execute_skill）
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选中技能 → 注册为 `execute_skill` 工具（含 skill 指令 + 参数 schema）→ AI ReAct loop 主动调工具 → 工具内读 SKILL.md 注入子任务 context。
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### 3.1 对比矩阵
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| 维度 | 方案 A（注入 system） | 方案 B（注册工具） |
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|---|---|---|
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| **实施成本** | **已实现**（commands.rs:171-178 已通），零主干开发 | 高：需 AiToolRegistry 动态注册/注销工具（当前 register 在 build_ai_tool_registry 启动期一次性注册，无运行时增删）+ execute_skill handler + 参数 schema 动态生成 |
|
||||
| **用户体验** | 即时，选中即注入即生效；技能指令对 AI 全程可见 | 需 AI 决策是否调工具；AI 可能不调（如用户已表达意图时跳过）→ 体验不确定 |
|
||||
| **token 占用** | skill 全文常驻 system prompt，每轮重发累积（长 skill 挤占） | 工具 schema 仅描述（短），全文仅 AI 调用时注入一次（按需）；但 agentic loop 多轮下调用次数不可控 |
|
||||
| **agentic 契合度** | 低——技能是被动背景知识，AI 不主动决策「是否需要」 | 高——工具化契合 ReAct，AI 主动决策调用，符合 agentic 范式 |
|
||||
| **skill 参数处理（argument_hint）** | 参数靠用户在 inputText 文本里自行带，或加输入 UI 收集后拼到 message | 工具 schema 可声明参数，AI 主动追问补全（agentic 原生） |
|
||||
| **长 skill 截断** | 需自行加截断逻辑（当前无） | 工具返回时截断更自然（按需读取） |
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||||
| **隔离安全性（FR-S4）** | 头尾标注隔离已做，防 injection | 工具 result 同样需标注隔离，多一层但同质 |
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||||
| **多 skill 叠加** | 拼接多段 system（顺序/优先级需定） | 注册多个工具（AI 自选） |
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||||
| **对话流连续性** | 不脱离对话流，AI 拿完整指令即时响应 | 工具调用有审批/暂停开销（write 类），read 类无感 |
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| **失败模式** | AI 可能不严格遵循指令（依赖模型指令遵循能力） | AI 可能不调用工具（同上，且多一层决策） |
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## 四、推荐：方案 A
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### 4.1 推荐 + 理由
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**强烈推荐方案 A（注入 system prompt）**，理由：
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1. **已实现且已通**——commands.rs:171-178 注入逻辑 + 前端 selectSkill/handleSend 全链路落地，方案 B 需从零开发动态工具注册机制（AiToolRegistry 当前无运行时增删 API，build_ai_tool_registry 是启动期一次性构建），成本数量级差异。
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||||
2. **即时确定性**——用户主动选中技能即表达意图，AI 立即拿到完整指令执行；方案 B 依赖 AI 决策是否调工具，引入「AI 可能不调」的不确定性，与「用户主动选了就要用」的语义冲突。
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||||
3. **skill 本质是 markdown 指令非可执行代码**——方案 B 的 execute_skill 工具内部仍要「读 SKILL.md 注入 context」，即方案 B = 方案 A + 一层工具调用抽象，纯增成本无增益（skill 无法被「执行」成确定性输出，最终都靠 AI 理解指令）。
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||||
4. **隔离已做（FR-S4）**——头尾标注防 injection，方案 B 同样需做且无优势。
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||||
5. **agentic 契合度低是伪缺点**——技能是「用户给 AI 的指令/背景知识」，本就该全程可见，而非「AI 可选调用的能力」。agentic 的价值在工具调用（write_file/search 等确定性能力），不在把背景知识包装成工具。
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### 4.2 不选方案 B 的关键否决点
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skill 是 markdown 指令文档，**没有可执行的函数体**。方案 B 的 execute_skill 工具 handler 内部只能：
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```rust
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// 伪码：execute_skill handler 唯一能做的事
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||||
let content = read_skill_content(skill_name)?; // 读 SKILL.md
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||||
Ok(json!({ "skill_content": content })) // 返回给 AI
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```
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这等于把「注入 system」改成「AI 调工具拿内容再自己读」——多一次工具调用 round-trip + 多一次审批风险（若标 Medium）+ AI 拿到的是 tool_result 而非 system（指令遵循权重更低），全是不利。
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## 五、方案 A 实施清单（边界打磨，非主干）
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> 主干已通，以下为未完成边界项。**本设计文档不实施 code**，仅列改动点。
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### 5.1 argument_hint 参数收集（P1，体验缺口）
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**现状**：浮层展示 `argument_hint`（AiChat.vue:559 `<code>` 展示 hint），但选中后 `selectSkill` 直接置 pendingSkill 无参数输入引导，用户需自行在 inputText 带参数。
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**改动点**：
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| 文件:行 | 改动 |
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|---|---|
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| `src/components/AiChat.vue:960` `selectSkill(s)` | 若 `s.argument_hint` 有值，选中后不立即清空 inputText，而是预填 hint 模板（如 `/skillname <param>`）+ 光标定位参数位；或弹小输入框收集参数 |
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||||
| `src/components/AiChat.vue:520-527` `.ai-skill-chip` | chip 内追加用户已填参数的展示（区分 skill 名 vs 参数） |
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||||
| `src/composables/ai/useAiSend.ts:44` `doSend` | 参数随 message 一起发（当前 message 含参数文本即可，无需 IPC 改动——skill 名走 skill 参数，参数走 message body） |
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||||
|
||||
**注意**：参数是 skill 指令的输入数据，注入 system 的是 SKILL.md（指令），用户参数走 user message（数据），二者天然分离，**无需 IPC 改动**。
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||||
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||||
### 5.2 空文本纯技能调用的对话标题（P2，质量缺口）
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||||
**现状**：title.rs:42 取 user/assistant 前 6 条生成标题；纯技能调用（text 为空）时 user 消息 content 为空字符串，LLM 仅凭 assistant 回复生成标题，质量差。
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||||
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||||
**改动点**：
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||||
| 文件:行 | 改动 |
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|---|---|
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||||
| `src-tauri/src/commands/ai/title.rs:42` `summary_msgs` | 纯技能调用时（首条 user content 为空），把注入的 skill 名拼到首条 user content：`/[skillname]` 作为标题生成素材；或在 `extract_title` 兜底里用 skill 名 |
|
||||
| `src-tauri/src/commands/ai/commands.rs:153` `push(ChatMessage::user(&message))` | 空文本 + skill 时，落库 user content 改为 `/[skillname]`（与前端 chip 显示一致），而非空串 |
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||||
|
||||
**注意**：需保留「用户未填文本」的语义，不能伪造成用户说了话。建议落库 content 为 `/[skillname]`（明确表达这是技能调用而非用户文本），标题生成自然取到。
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||||
|
||||
### 5.3 长 skill 截断（P3，非痛点，可选）
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||||
|
||||
**现状**：无截断，全文注入。本机 ~/.claude/skills 下技能普遍 <5K tokens，非痛点。
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||||
**改动点（仅当出现超长 skill 时）**：
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| 文件:行 | 改动 |
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|---|---|
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| `src-tauri/src/commands/ai/skills.rs:164` `read_skill_content` | 加截断阈值（如 8K chars），超长截断头尾 + 中段省略标注（复用 conversation.rs:63 `truncate_for_persist` 思路） |
|
||||
| 注入处 commands.rs:173 | 截断后标注「[技能内容过长，已截断]」 |
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||||
|
||||
**判断**：当前不实施，列入待观察。本机技能规模未达痛点阈值。
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||||
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||||
### 5.4 多 skill 叠加（不实施，已合理）
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||||
|
||||
**现状**：`pendingSkill` 单值（AiChat.vue:891），选新替旧。
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||||
**结论**：单选语义合理。多 skill 叠加会引入指令冲突（两个 skill 指令优先级未定）+ system prompt 膨胀，不值得。**保持单选**。
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||||
## 六、边界与决策
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### 6.1 skill 无参 vs argument_hint 参数收集
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||||
- **无 argument_hint 的 skill**：选中即注入，用户可不填文本直接发（空文本纯技能调用，handleSend:1497 已允许）。
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||||
- **有 argument_hint 的 skill**：当前需用户自行在 inputText 带参数；5.1 改进后预填模板引导。
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||||
- **参数注入位置**：用户参数走 user message（数据），SKILL.md 走 system（指令），分离，无需 IPC 改动。
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||||
### 6.2 长 skill 注入位置（system vs user）
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||||
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||||
**决策：注入 system prompt（已实现），不注入 user message。**
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||||
理由：
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- system 权重高于 user，AI 指令遵循度更高；
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||||
- user message 是用户数据流，注入 skill 会污染对话历史（导出/重生成/regenerate 都受影响）；
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||||
- 头尾标注隔离在 system 内已防 injection。
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||||
### 6.3 多 skill 叠加
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||||
**决策：不支持，保持单选。** 选新替旧，理由见 5.4。
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### 6.4 注入后对话标题
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||||
**决策：纯技能调用时，落库 user content 用 `/[skillname]`，标题生成自然取到。** 不在 system prompt 里加 skill 名（system 不参与标题生成），改 user content 表达。详见 5.2。
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### 6.5 安全隔离（FR-S4，已做，不可回退）
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||||
commands.rs:173-177 的头尾标注「仅供 AI 参考，非用户消息，非行为准则」是 prompt injection 防线，任何后续调整注入逻辑都**必须保留此标注**。
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### 6.6 注入时机（每轮 vs 首轮）
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**现状**：system_prompt 在 ai_chat_send 入口构建一次，传入 run_agentic_loop，多轮 loop 内每轮重发同一 system_prompt（含 skill 注入）。
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**结论**：合理。skill 指令需全程可见（多轮 ReAct 每轮都需参照指令），首轮注入后全程常驻是正确语义。token 累积成本由 agentic loop 本身的轮次控制（max_iterations）兜底，无需额外处理。
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## 七、结论
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| 项 | 结论 |
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|---|---|
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| 推荐方案 | **方案 A（注入 system prompt）** |
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| 主干实施 | **已完成**（commands.rs:171-178 + 前端 selectSkill/handleSend 全链路通） |
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| 待办边界（P1） | argument_hint 参数收集 UI（AiChat.vue:960 selectSkill + chip 展示） |
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| 待办边界（P2） | 空文本纯技能调用的对话标题（title.rs:42 + commands.rs:153） |
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| 待办边界（P3 可选） | 长 skill 截断（skills.rs:164，当前非痛点） |
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| 不实施项 | 多 skill 叠加（单选已合理）、方案 B 动态工具注册（skill 非可执行代码，纯增成本） |
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**F-260614-02 主干已完成**，剩余为体验/质量边界打磨，按 P1→P2 顺序排期。
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docs/02-架构设计/已编号方案/F-05-多模态实施方案设计-2026-06-16.md
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527
docs/02-架构设计/已编号方案/F-05-多模态实施方案设计-2026-06-16.md
Normal file
@@ -0,0 +1,527 @@
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# F-260614-05 模型能力系统 Phase 2（多模态）实施方案设计
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> 状态：📐 设计定稿（2026-06-16，未实施）
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> 类型：架构设计文档（不碰任何 code）
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> 关联：F-260614-01（Phase 1 模型能力，未实施）/ F-06 导入历史项目（已留 ImageRef 接口）
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> 决策记录：见 [功能决策记录-2026-06-14.md](../滚动规范/功能决策记录-2026-06-14.md) §「模型能力系统 Phase 2」行
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> ## ⚠️ 实施状态（2026-06-18 核对：阶段 1-2 已落地，数据模型形态偏离设计）
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>
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> **阶段 1（数据模型）+ 阶段 2（provider 适配）已落地**，阶段 3（前端）+ 阶段 5（F-06 联动）未做。
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>
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> **关键偏离：本文档 §2.1/§2.3 设计「`content: Vec<ContentPart>`」，实际落地改为「`content: String` + `parts: Option<Vec<ContentPart>>`」**（`crates/df-ai-core/src/provider.rs:97/105-106`）。
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||||
> - 落地理由（见 `provider.rs:44-51` 注释）：未接入多模态的调用方（audit/title/commands/knowledge_inject 等读 `content` 当字符串）零回归，避免一次性改全仓。content 字段始终保留人类可读文本，多模态片挂在 parts。
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||||
> - 后果：本文档 §2.2（`deserialize_content` String→单 Text 片）、§2.3（构造器签名 `impl Into<String>` 改 `Vec`）、§2.4（`content_text()` 辅助）、§2.5（`truncate_for_persist` 改 Vec）描述均**不适用**——实际未改 content 类型，truncate 仍作用 String content，老调用点零改动。
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||||
> - 实际辅助方法：`provider.rs:157` `user_parts(content, parts)`、`:162` `has_image()`、`:173` `flattened_parts()`（content 前置 Text 片 + parts 追加，供 provider 生成 blocks）。
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||||
>
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> **已落地项（grep 佐证）**：
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||||
> - `ContentPart` enum：`provider.rs:51-91`（Text/Image 两变体，含 `text()`/`image_base64()`/`image_url()`/`is_image()` 构造与判定）。
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||||
> - **token 预算修正**：`crates/df-ai/src/context.rs:49-67` `estimate_message` 已把 parts 的 Image.base64 / Text.text 同 chars_ratio 计入（此前只算 content 致含图消息 token 严重低估 → build_for_request 误判未超预算 → provider 超限 400/500）。注意 `context.rs:57-58` 标注 0.35 比例偏高（CR-260618-11#2），偏保守致含图消息高估、过度裁剪，本次未改值仅标注。
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||||
> - **provider 转换**：OpenAI 兼容 `crates/df-ai/src/openai_compat.rs:331-358`（has_image 走 `flattened_parts` → text/image_url 数组，纯文本走字符串简写零回归）；Anthropic 兼容 `crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs:344-372`（Image → `source.base64 + media_type`，Anthropic 不接受 URL 直传的设计约束落地）。
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||||
>
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||||
> **未做项**：
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||||
> - 阶段 3 前端（`src/api/types.ts` ContentPart 类型对齐 / AiChat.vue 粘贴拖拽渲染 / store sendMessage payload）—— 未做。
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||||
> - 阶段 5 F-06 联动（`commands/project.rs:509-543` extract_description_via_llm 消费 `sample.images` 喂 ContentPart::Image）—— 未做，仍走纯文本 prompt（对齐 §7 注「没图也能跑纯文本降级」）。
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||||
> - 阶段 4 vision 路由：F-01 已落地，但 F-01 §6.1 路由已去 cost/intel 硬过滤（B-260618-03），vision 路由仍可按 `TaskRequirements.modalities=[Vision]` + `has_image()` 筛选候选模型，设计方向不变。
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## 0. 摘要
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将 `ChatMessage.content: String` 升级为 `Vec<ContentPart>{Text/Image}`，打通「前端粘贴/拖拽图片 → base64 上行 → OpenAI/Anthropic 兼容端点的 image_url/image blocks」全链路，并在 provider 转换层对非 vision 模型做文本降级。Phase 1（F-01 `ModelCapability`）落地后，由 `ModelRouter` 按 `has_image` 自动路由到带 vision 能力的模型；F-05 自身可在 F-01 未落地时先做「provider 静态白名单探测」独立跑通，最后接 F-01。同步解锁 F-06：`scan.rs::ImageRef` 现仅采集 alt+src，Phase 2 后可由 commands 层读 base64 喂 vision 抽 description。
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||||
**与各功能的依赖关系**（详见 §4）：
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||||
- 数据模型 + provider 适配 + 前端渲染 → **不依赖 F-01**，可独立落地。
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||||
- vision 自动路由 → **依赖 F-01** 的 `ModelCapability.modalities`，未落地前用「provider 配置的 vision 模型名静态探测」过渡。
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||||
- F-06 联动 → 依赖本任务的 ContentPart + provider 适配，**不依赖 F-01**。
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## 1. 现状盘点（先 Read 核实）
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### 1.1 df-ai-core：ChatMessage 当前形态
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||||
`crates/df-ai-core/src/provider.rs:42-83`
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||||
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||||
```rust
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||||
pub struct ChatMessage {
|
||||
pub role: MessageRole,
|
||||
pub content: String, // ← 单字符串，升级目标
|
||||
pub tool_call_id: Option<String>,
|
||||
pub tool_calls: Option<Vec<ToolCall>>,
|
||||
pub model: Option<String>,
|
||||
pub status: Option<String>, // truncated 软删
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
构造器 `system/user/assistant/tool_result` 全部 `content: impl Into<String>`，散布于 `provider.rs:63-77`。
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||||
### 1.2 provider content 转换现状
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||||
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||||
**OpenAI 兼容**（`crates/df-ai/src/openai_compat.rs:46-55`）：
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||||
```rust
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||||
struct OpenAiMessage {
|
||||
role: String,
|
||||
content: String, // ← 直接透传 ChatMessage.content
|
||||
...
|
||||
}
|
||||
```
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||||
`convert_request`（openai_compat.rs:301-333）逐字 `content: m.content`。OpenAI 多模态协议要求 `content` 为 `[{type:"text",text},{type:"image_url",image_url:{url}}]` 数组——当前是纯字符串，需改数组化。
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||||
|
||||
**Anthropic 兼容**（`crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs:281-382`）：
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||||
- User 消息：`json!({"role":"user","content": m.content})` —— 纯字符串 content（Anthropic 允许字符串简写，但多模态必须数组 blocks）。
|
||||
- Assistant：已构造 `content: Vec<text/tool_use 块>`（anthropic_compat.rs:337-356），是数组形态。
|
||||
- Tool：`content: m.content`（纯字符串，tool_result 块）。
|
||||
|
||||
Anthropic 多模态协议要求 user 消息含 `{"type":"image","source":{"type":"base64","media_type","data"}}` 块。
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||||
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||||
### 1.3 持久化路径（向后兼容关键）
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||||
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||||
`src-tauri/src/commands/ai/conversation.rs:79-140`：
|
||||
```rust
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||||
let msgs = session.messages.all_messages_clone();
|
||||
for m in &mut msgs {
|
||||
m.content = truncate_for_persist(&m.content); // ← 截断作用于 String content
|
||||
}
|
||||
let messages_json = serde_json::to_string(&msgs)...; // 整 Vec<ChatMessage> 序列化成字符串
|
||||
rec.messages = messages_json; // 落 ai_conversations.messages TEXT 列
|
||||
```
|
||||
|
||||
`df-storage/src/models.rs:158`：`messages: String`（JSON array of ChatMessage），`truncate_for_persist` 阈值 50KB（conversation.rs:57）。
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||||
|
||||
**核心约束**：升级 `content` 类型后，反序列化老对话的 `{"content":"老文本"}` 必须能读出 `Vec<ContentPart>[Text]`，否则历史对话全部炸库。
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||||
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||||
### 1.4 前端 ChatMessage 形态
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||||
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||||
`src/api/types.ts:222-231`：
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||||
```ts
|
||||
export interface AiMessage {
|
||||
id: string
|
||||
role: 'user' | 'assistant' | 'tool'
|
||||
content: string // ← 渲染层依赖
|
||||
isError?: boolean
|
||||
toolCalls?: AiToolCallInfo[]
|
||||
model?: string
|
||||
timestamp: number
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
`src/components/AiChat.vue:320`：用户消息渲染 `{{ msg.content }}`（纯文本插值）；assistant 走 markdown 渲染（流式拼接）。前端 `src/stores/ai.ts:46` `messages: [] as AiMessage[]`。
|
||||
|
||||
### 1.5 F-06 ImageRef 现状
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||||
|
||||
`crates/df-project/src/scan.rs:329-333`：
|
||||
```rust
|
||||
pub struct ImageRef {
|
||||
pub alt: String,
|
||||
pub src: String,
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
注释（scan.rs:326-328）明确：「采样层只收集 alt+src，Phase 2 上线后由 commands 层读 base64 喂 vision。当前 ChatMessage.content:String（F-260614-05 未做）走纯文本降级」。
|
||||
|
||||
`collect_sample`（scan.rs:357-380）已把 `images: Vec<ImageRef>` 挂进 `ProjectSample`；`src-tauri/src/commands/project.rs:509-543` 的 `extract_description_via_llm` 当前 `build_scan_prompt(&sample, &rule_stack)` 构造纯文本 prompt，**未消费 sample.images**。
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||||
|
||||
### 1.6 F-01（Phase 1）现状
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||||
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||||
`crates/df-ai/src/model_probe.rs` / `router.rs` **均不存在**（尚未实施）。但 **F-01 设计已定稿**（2026-06-16，见 [F-01-模型能力系统与智能路由设计-2026-06-16.md](./F-01-模型能力系统与智能路由设计-2026-06-16.md)），定义了 `ModelConfig.modalities` + `ModelRouter` 按 `has_image` 路由。F-05 阶段 1-3 可独立先做，阶段 4 vision 路由待 F-01 实施后接入；过渡期用「provider 配置的 vision 模型名静态白名单」。
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---
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## 2. 数据模型设计
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### 2.1 ContentPart 定义（df-ai-core）
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||||
在 `crates/df-ai-core/src/provider.rs` 新增：
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||||
```rust
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||||
/// 多模态消息内容片。Text 片为字符串；Image 片可走 url 或 base64（二选一，二选一非都填）。
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||||
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
|
||||
#[serde(tag = "type", rename_all = "snake_case")]
|
||||
pub enum ContentPart {
|
||||
/// 文本片
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||||
Text { text: String },
|
||||
/// 图片片。
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||||
/// - url：http(s) 可达 URL（provider 直接转发，不读字节）。
|
||||
/// - base64：data URI 之外的纯 base64 字符串 + media_type（provider 内嵌转发）。
|
||||
/// 二选一：base64 非空时 url 忽略，便于前端上行无网络回拉的本地粘贴图。
|
||||
Image {
|
||||
url: Option<String>,
|
||||
base64: Option<String>,
|
||||
/// base64 模式必填（image/png | image/jpeg | image/webp | image/gif）。
|
||||
/// url 模式可空（provider 从 URL 后缀嗅探）。
|
||||
media_type: Option<String>,
|
||||
/// 可选 alt（F-06 README 图引用回填，vision 模型/降级文本时用）
|
||||
#[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
|
||||
alt: Option<String>,
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
`ChatMessage.content` 改：
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
pub struct ChatMessage {
|
||||
pub role: MessageRole,
|
||||
pub content: Vec<ContentPart>,
|
||||
...
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 向后兼容：untagged 联合反序列化
|
||||
|
||||
老 JSON `{"content":"老文本"}` 必须读成 `content: vec![ContentPart::Text{text:"老文本"}]`。两个方案：
|
||||
|
||||
**方案 A（推荐）：自定义 deserialize，String → 单 Text 片**
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
fn deserialize_content<'de, D>(d: D) -> Result<Vec<ContentPart>, D::Error>
|
||||
where D: serde::Deserializer<'de> {
|
||||
use serde::de::Error;
|
||||
let v = serde_json::Value::deserialize(d)?;
|
||||
match v {
|
||||
serde_json::Value::String(s) => Ok(vec![ContentPart::Text { text: s }]),
|
||||
serde_json::Value::Array(_) => {
|
||||
serde_json::from_value::<Vec<ContentPart>>(v).map_err(D::Error::custom)
|
||||
}
|
||||
other => Err(D::Error::custom(format!("content 期望 string 或 array, 得 {}", other))),
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
字段加 `#[serde(deserialize_with = "deserialize_content", default)]`。
|
||||
|
||||
**方案 B（否决）：untagged enum（`Content(String) | Parts(Vec)）`** —— untagged 反序列化歧义大、报错不直观、调试成本高，pass。
|
||||
|
||||
**正向序列化**：恒输出数组形态（`content:[{type:"text",text:"..."}]`），新写入的 JSON 永远是数组；老 String 形态仅在反序列化输入兼容。这意味着 **升级后落库的新对话 JSON 结构变了**，但反序列化双向兼容，无需迁移脚本。
|
||||
|
||||
### 2.3 构造器升级
|
||||
|
||||
`provider.rs:63-77` 五个构造器签名改 `impl Into<Vec<ContentPart>>` 不现实（散落调用点太多）。改用两层：
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
impl ChatMessage {
|
||||
// 老调用点零改动：String → 单 Text 片
|
||||
pub fn system(content: impl Into<String>) -> Self {
|
||||
Self { role: System, content: vec![ContentPart::Text{ text: content.into() }], ... }
|
||||
}
|
||||
pub fn user(...) / assistant(...) / assistant_with_tools(...) / tool_result(...) // 同理
|
||||
|
||||
// 多模态专用构造器
|
||||
pub fn user_parts(parts: Vec<ContentPart>) -> Self { ... }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
调用点：老 `ChatMessage::user("文本")` 不动；新粘贴图片处用 `user_parts(vec![Text{...}, Image{...}])`。
|
||||
|
||||
### 2.4 辅助方法
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
impl ChatMessage {
|
||||
/// 纯文本拼接（所有 Text 片 join），供 truncate_for_persist、prompt 拼接、日志预览。
|
||||
pub fn content_text(&self) -> String {
|
||||
self.content.iter().filter_map(|p| match p {
|
||||
ContentPart::Text { text } => Some(text.as_str()),
|
||||
_ => None,
|
||||
}).collect::<Vec<_>>().join("")
|
||||
}
|
||||
/// 是否含图片片（供 ModelRouter has_image 判定）。
|
||||
pub fn has_image(&self) -> bool {
|
||||
self.content.iter().any(|p| matches!(p, ContentPart::Image { .. }))
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.5 truncate_for_persist 影响
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||||
|
||||
`conversation.rs:97` 当前 `m.content = truncate_for_persist(&m.content)`，改后 `m.content` 是 `Vec<ContentPart>`：
|
||||
- **Text 片**：对每个 Text 片单独跑 `truncate_for_persist`（保留原头尾截断语义）。
|
||||
- **Image 片**：base64 字符串通常已 50KB+，**落库前替换为占位 Text 片** `"<image: base64 已省略, 共 N 字节>"`，避免大体量图把对话 JSON 撑爆（一张 1MB PNG 的 base64 ≈ 1.3MB 字符串）。
|
||||
- 重生成/重发时，内存真相源 `ContextManager` 仍持原始 Image 片（截断只作用于持久化副本，对齐现有「持久化视图不污染内存真相源」约定）。
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 3. provider 适配
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||||
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||||
### 3.1 OpenAI 兼容（openai_compat.rs）
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||||
|
||||
`OpenAiMessage.content` 类型 `String → serde_json::Value`（或 `Vec<OpenAiContentPart>`）：
|
||||
|
||||
```rust
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||||
#[derive(Serialize)]
|
||||
#[serde(untagged)]
|
||||
enum OpenAiContent {
|
||||
Text(String), // 纯文本简写（无图时保持现状兼容老端点）
|
||||
Parts(Vec<OpenAiContentPart>),
|
||||
}
|
||||
|
||||
#[derive(Serialize)]
|
||||
#[serde(tag = "type", rename_all = "snake_case")]
|
||||
enum OpenAiContentPart {
|
||||
Text { text: String },
|
||||
ImageUrl { image_url: OpenAiImageUrl },
|
||||
}
|
||||
#[derive(Serialize)]
|
||||
struct OpenAiImageUrl { url: String } // data:image/png;base64,xxx 或 http(s) URL
|
||||
```
|
||||
|
||||
`convert_request`（openai_compat.rs:301-333）转换：
|
||||
|
||||
```rust
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||||
let content = if m.has_image() {
|
||||
OpenAiContent::Parts(m.content.iter().map(|p| match p {
|
||||
ContentPart::Text { text } => OpenAiContentPart::Text { text: text.clone() },
|
||||
ContentPart::Image { url, base64, media_type, .. } => {
|
||||
let final_url = match (base64, url, media_type) {
|
||||
(Some(b), _, Some(mt)) => format!("data:{};base64,{}", mt, b),
|
||||
(None, Some(u), _) => u.clone(),
|
||||
_ => String::new(), // 兜底，下方非 vision 降级会丢弃
|
||||
};
|
||||
OpenAiContentPart::ImageUrl { image_url: OpenAiImageUrl { url: final_url } }
|
||||
}
|
||||
}).collect())
|
||||
} else {
|
||||
OpenAiContent::Text(m.content_text()) // 无图走简写字符串，行为同今天
|
||||
};
|
||||
```
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||||
|
||||
**关键取舍**：无图时仍输出字符串 content，**不强行数组化**——避免对纯文本端点（部分自建网关）的兼容性回归。
|
||||
|
||||
### 3.2 Anthropic 兼容（anthropic_compat.rs）
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||||
|
||||
User 消息（anthropic_compat.rs:331-334）当前 `json!({"role":"user","content": m.content})`，改：
|
||||
|
||||
```rust
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||||
MessageRole::User => {
|
||||
Self::flush_tool_results(...);
|
||||
let blocks: Vec<serde_json::Value> = m.content.iter().map(|p| match p {
|
||||
ContentPart::Text { text } => json!({"type":"text","text": text}),
|
||||
ContentPart::Image { url, base64, media_type, alt } => {
|
||||
// Anthropic image block 必须是 source.base64 + media_type
|
||||
// Anthropic 不支持 URL 直传（必须 base64）——url 模式由 commands 层预拉字节转 base64
|
||||
let mt = media_type.clone().unwrap_or_else(|| "image/png".into());
|
||||
let data = base64.clone().unwrap_or_default();
|
||||
json!({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type": mt,"data": data}})
|
||||
}
|
||||
}).collect();
|
||||
messages.push(json!({"role":"user","content": blocks}));
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
**Anthropic 协议差异（关键约束）**：Anthropic Messages API **不接受 URL**，只接受内嵌 base64。因此：
|
||||
- `Image.base64` 模式：直接转发。
|
||||
- `Image.url` 模式：Anthropic provider 必须先 HTTP 拉字节 → base64 → 塞进 source。这步放在 provider 适配层（`convert_request` 内异步拉取）或 commands 层预拉。
|
||||
- **推荐**：commands 层预拉（一处实现，OpenAI/Anthropic 都受益），provider 适配层只做协议格式化，不发起额外 HTTP。`build_completion_request` 之前扫一遍 messages，遇 `Image{url:Some, base64:None}` 就 fetch + base64 编码回填。
|
||||
|
||||
### 3.3 非 vision 模型降级
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||||
|
||||
provider 配置（`AiProviderRecord.default_model` / `models`）当前无能力元数据（F-01 未做）。降级策略：
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||||
|
||||
**过渡方案（F-01 未落地）**：在 `AiProviderRecord.config` JSON 里加可选字段 `vision_models: Vec<String>`（用户在 Settings 勾选哪些模型支持图片）。`convert_request` 前查当前 model 是否在 vision 列表：
|
||||
- 在 → 正常发 image parts。
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||||
- 不在 → **剥掉所有 Image 片**，只发 Text 片（ContentPart::Image 替换为 ContentPart::Text{text: alt 或 "[图片已省略]"}`），并在 system 消息追加一句「用户消息含图片但当前模型不支持 vision，已转文本描述」。避免发给不支持 vision 的模型导致 400/`invalid content`。
|
||||
|
||||
**正式方案（F-01 落地后）**：`ModelCapability.modalities: Vec<Modality>` 含 `Vision` 时路由器才把带图消息路由到该模型；纯文本模型根本收不到带图消息，降级路径仅作 fallback 兜底（用户手动 override 到非 vision 模型时）。
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||||
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||||
### 3.4 stream/响应路径不变
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||||
|
||||
OpenAI/Anthropic 流式响应只回文本 delta（vision 模型生成文本，不回图），`StreamChunk.delta: String` 保持不变。同步 `CompletionResponse.text: String` 也不变。**响应侧零改动**。
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---
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||||
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||||
## 4. 依赖梳理：F-05 与 F-01
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||||
| 子能力 | 是否阻塞 F-01 | 说明 |
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|---|---|---|
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| ContentPart 数据模型 | ❌ 不阻塞 | 纯类型升级，与 ModelCapability 解耦 |
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| provider content 数组化 | ❌ 不阻塞 | OpenAI/Anthropic 协议层改造，与路由器无关 |
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| 前端粘贴/拖拽/渲染 | ❌ 不阻塞 | 纯前端，依赖后端 ContentPart 类型对齐 |
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| F-06 ImageRef → vision | ❌ 不阻塞 | commands 层读 base64 喂 ContentPart，不走路由器 |
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| **vision 模型自动路由** | ✅ **依赖 F-01** | ModelRouter 按 `TaskRequirements.modalities=[Vision]` + `has_image()` 筛候选模型；F-01 未落地时用 §3.3 的 `vision_models` 静态白名单过渡 |
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**结论**：F-05 **可独立先做 80%**（数据模型 + provider + 前端 + F-06），vision 路由的「按能力自动选模型」留到 F-01 落地后接入；过渡期靠静态白名单+手动 override 让多模态可用。两者实施顺序无强约束，但**建议 F-01 先行或并行**——否则用户要手维护 vision 模型清单，体验割裂。
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---
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## 5. 前端改造（本任务仅调研，不改 code）
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### 5.1 类型对齐（src/api/types.ts:222）
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```ts
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export type ContentPart =
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| { type: 'text'; text: string }
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| { type: 'image'; url?: string; base64?: string; media_type?: string; alt?: string }
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export interface AiMessage {
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id: string
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||||
role: 'user' | 'assistant' | 'tool'
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||||
content: ContentPart[] // ← 由 string 升级
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||||
isError?: boolean
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||||
toolCalls?: AiToolCallInfo[]
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model?: string
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timestamp: number
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}
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```
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调用点（AiChat.vue / store）凡是 `msg.content` 当字符串用的地方：
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- `AiChat.vue:320` 用户消息插值 `{{ msg.content }}` → 改为遍历 parts，Text 片插值 + Image 片 `<img>` 渲染（base64 拼 `data:` URI 或 url 直 src）。
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- assistant markdown 渲染：assistant 消息恒单 Text 片，取 `parts[0].text` 走原 markdown 路径，零回归。
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- 导出（markdown/json/txt）：遍历 parts，Text 片 join，Image 片输出 `` 或省略标记。
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### 5.2 粘贴/拖拽图片（AiChat.vue 输入区）
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- `paste` 事件：读 `clipboardData.items`，遇 `image/*` 走 `FileReader.readAsDataURL` → base64 → push 到「待发送图片」暂存区（缩略图预览）。
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- `dragover`/`drop`：同上读 `DataTransfer.files`。
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- 大小上限校验（见 §6.1）：超限直接拒并 toast。
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- 发送时构造 `AiMessage{content:[Text片, Image片...]}` 走现有 IPC。
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### 5.3 IPC 形态
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`AiChat.vue → store.sendMessage → IPC ai_chat/sendMessage` 当前 payload 含字符串 content。升级为传 ContentPart 数组。后端 `commands/ai/agentic.rs` 接收处同步改类型（依赖 df-ai-core ContentPart 跨 IPC 传递——Tauri 自动 serde）。
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### 5.4 渲染调研结论（不改 code）
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当前渲染层对 content 的假设是「字符串可直接插值/markdown」。升级为 parts 后，影响面：
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- 用户消息：1 处插值（AiChat.vue:320）。
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- assistant 消息：markdown 渲染依赖单字符串，需做 `parts → text` 还原（assistant 不会产图）。
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- 导出：3 个分支（md/json/txt）。
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- 消息编辑/重生成（UX-09）：编辑器当前改字符串 content，需改为只编辑 Text 片、保留 Image 片。
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工作量中等，无架构阻塞，本任务不实施。
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## 6. 边界与约束
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### 6.1 图片大小上限
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- **单图 base64 上限**：5MB（编码后 ≈ 6.7MB 字符串）。超限前端拒收，toast 提示。理由：OpenAI 单次请求 body 上限 ~16MB，Anthropic 单 image 推荐 < 5MB；多图叠加易超限。
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||||
- **多图上限**：单条消息 ≤ 4 张（对齐主流 vision 模型单轮建议 + token 成本）。
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||||
- **格式白名单**：png / jpeg / webp / gif（gif 取首帧，对齐 OpenAI）。bmp/tiff 拒。
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### 6.2 base64 vs 文件引用
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- **前端粘贴/拖拽**：必然 base64（浏览器拿不到稳定文件路径，且 Tauri webview 沙箱）。
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- **F-06 项目采样图**：`ImageRef.src` 可能是 `./docs/arch.png`（本地相对路径）或 `https://...`（外链）。
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||||
- 本地路径：commands 层 `Path::join(root, src)` 读字节 → base64。
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||||
- http(s)：commands 层 reqwest 拉 → base64（与 Anthropic 协议要求一致，统一预拉）。
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||||
- **不存中间文件**：base64 直接进 ContentPart，不落临时文件（避免清理负担）。
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### 6.3 token 成本
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- vision 图片按分辨率计费：OpenAI `gpt-4o` 单图 ~85 tokens（detail:low）~ 765 tokens（detail:high）。
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- **默认低分辨率**：OpenAI ImageUrl 加 `"detail":"low"`，节省 token。F-06 README 架构图多为概览，low 足够；用户主动粘贴的截图才需 high（前端给个开关，默认 low）。
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- Anthropic 无 detail 参数，按图片像素自动计费——采样的图采样层做下采样（commands 层读字节后用 `image` crate resize 到 ≤ 1568px 长边，对齐 Anthropic 推荐）。
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### 6.4 非 vision 模型降级（重申 §3.3）
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降级时剥 Image 片，发 Text 片。降级发生场景：
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1. 用户手动 override 到非 vision 模型（如纯文本 deepseek-chat）。
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2. F-01 未落地、静态白名单未配，默认走 default_model 但 default_model 不支持 vision。
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3. provider 网关回 400 `image not supported` → 重试一次降级路径（与现有 retry_with_backoff 互补：retry 处理网络/限流，降级处理能力不匹配）。
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### 6.5 持久化与重载
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- 落库 Image base64 占位替换（§2.5）：重载历史对话时，前端看到的是「[image: base64 省略]」文本，**不重新展示原图**。理由：① base64 落库撑爆 DB；② 历史对话重看图价值低；③ 真要看图，新发一轮即可。
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||||
- **替代方案（更友好，推迟）**：base64 落独立 blob 表 `ai_message_images(message_id, seq, media_type, data)`，重载时 join 还原。**本任务不做**（增量价值低于复杂度，等用户反馈再补）。
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### 6.6 安全
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- base64 入 IPC 走现有 mask 机制（FR-S1 api_key mask 同款通道，不暴露明文敏感字段——图片非敏感，但大 payload 影响 IPC 序列化性能，需确认 Tauri 对 >1MB payload 无截断）。
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||||
- http(s) 图片预拉：限制只拉 `http(s)` scheme，禁 `file://`（防读任意本地文件）/`ftp://` 等；超时 10s，body 上限 10MB。
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## 7. 实施分阶段与文件改动点
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> 本任务仅设计，下列为后续实施清单。
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### 阶段 1：数据模型（df-ai-core，不依赖 F-01）
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| 文件 | 改动 |
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|---|---|
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| `crates/df-ai-core/src/provider.rs` | 新增 `ContentPart` enum；`ChatMessage.content: Vec<ContentPart>`；自定义 `deserialize_content` 向后兼容；5 个构造器改为 `vec![Text]`；新增 `user_parts`/`content_text`/`has_image` 辅助 |
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| `crates/df-ai-core/src/lib.rs` | re-export ContentPart |
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| 调用点核对 | 全仓 `ChatMessage::user/system/assistant/tool_result` 调用点（agentic.rs / title.rs / knowledge*.rs / conversation.rs build_scan_prompt 等）逐个过——构造器签名不变，零改动；但读 `m.content` 当字符串用的地方（如 build_scan_prompt 拼文本）需改 `m.content_text()` |
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**单测**：反序列化老 JSON（`content:"x"`）→ `vec![Text{x}]`；序列化新结构 → 数组形态；round-trip。
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### 阶段 2：provider 适配（df-ai，依赖阶段 1）
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| 文件 | 改动 |
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|---|---|
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| `crates/df-ai/src/openai_compat.rs` | `OpenAiMessage.content: OpenAiContent`（untagged Text/Parts）；`convert_request` 按 has_image 分支；无图走字符串简写保持兼容；有图走 Parts 含 image_url；默认 `detail:low` |
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||||
| `crates/df-ai/src/anthropic_compat.rs` | User 消息 content blocks 化；Image 片 → `source.base64`；url 模式由 commands 层预拉填 base64（provider 不发额外 HTTP） |
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| `src-tauri/src/commands/ai/agentic.rs`（或抽 helper） | 新增 `resolve_image_urls(&mut Vec<ChatMessage>)`：遇 `Image{url:Some,base64:None}` 拉 HTTP/读本地 → base64 + media_type 回填；限制 scheme/超时/大小 |
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||||
| `src-tauri/src/commands/ai/conversation.rs` | `truncate_for_persist` 改作用于 `Vec<ContentPart>`：Text 片单独截断、Image 片替换占位 Text 片（§2.5） |
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||||
| `crates/df-storage/src/models.rs` | `AiProviderRecord.config` JSON 约定加可选 `vision_models: Vec<String>`（过渡方案，F-01 落地后废弃） |
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**单测**：OpenAI convert 含图消息 → image_url 结构正确；Anthropic convert 含图消息 → source.base64 结构正确；无图消息 → 字符串简写不变；降级路径（model 非 vision）→ Image 片被剥。
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### 阶段 3：前端（依赖阶段 1 类型对齐）
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| 文件 | 改动 |
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|---|---|
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| `src/api/types.ts` | `AiMessage.content: ContentPart[]`；新增 ContentPart 联合类型 |
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| `src/components/AiChat.vue` | 用户消息渲染改遍历 parts（Text 插值 + Image `<img>`）；输入区 paste/drop 事件读图 → base64 暂存 → 缩略图预览 → 发送时构造 ContentPart[]；大小/格式/数量校验（§6.1） |
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||||
| `src/stores/ai.ts` | sendMessage payload content 改 ContentPart[]；发送前 resolve base64 |
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| 导出（md/json/txt） | parts → text/markdown 还原 |
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| UX-09 编辑器 | 编辑只改 Text 片、Image 片保留 |
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| i18n | 图片上限/格式/数量校验文案 |
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### 阶段 4：vision 路由（依赖 F-01）
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| 文件 | 改动 |
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|---|---|
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| `crates/df-ai/src/router.rs`（F-01 新建） | `TaskRequirements` 含 `modalities: Vec<Modality>`；router 按 has_image 给主对话注入 `Vision` requirement；筛候选模型 `ModelCapability.modalities` 含 Vision |
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| `src-tauri/src/commands/ai/agentic.rs` | 主对话路由调用点传 `has_image = messages.iter().any(ChatMessage::has_image)` |
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F-01 未落地前，阶段 1-3 已让多模态可用（静态白名单 + 手动 override），阶段 4 是「自动选模型」锦上添花。
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### 阶段 5：F-06 联动（依赖阶段 1+2）
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| 文件 | 改动 |
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|---|---|
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| `src-tauri/src/commands/project.rs:509-543` `extract_description_via_llm` | 在 `build_scan_prompt` 后，遍历 `sample.images`：读本地字节/拉 URL → base64 → push `ContentPart::Image` 进 user 消息；prompt 文本加「以下是项目架构图/截图，结合 README 文本输出 description」；vision 模型判定走 §3.3 白名单（无 vision 模型则跳过图，纯文本降级，对齐现状） |
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| `crates/df-project/src/scan.rs` | ImageRef 加可选 `local_abs_path` 字段？**否决**——采样层不知道 root 之外的解析上下文；commands 层用 `Path::join(root, src)` 解析相对路径即可，scan.rs 零改动 |
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| 图片采样预处理 | commands 层读字节后 `image` crate resize（≤1568px 长边，对齐 Anthropic；OpenAI 也受益降 token） |
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**注意**：F-06 联动**不阻塞 F-05 主体**——F-06 的 description 抽取即使没图也能跑（纯文本降级，今天就是这样）。阶段 5 是「图也喂进去，vision 模型看图给更好的 description」，增量价值。
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## 8. 风险与未决
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1. **Tauri IPC 大 payload**：单张 5MB base64 经 IPC 序列化可能 >6MB，需验证 Tauri v2 无截断/超时。降级：前端压缩到 ≤2MB 再上行。
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2. **provider 网关 image 兼容性参差**：GLM/DeepSeek 的 OpenAI 兼容端点对 image_url 支持度不一（有的只认 URL 不认 data URI）。落地前需对 GLM-4V / DeepSeek（无 vision）/ Claude 实测，遇不兼容端点在 provider config 标 `vision_endpoint_quirk` 走特殊路径。
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||||
3. **历史对话图片不回显**（§6.5 占位策略）——用户体验损失，需 i18n 文案说明，或后续做 blob 表。
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4. **Anthropic URL 模式必须预拉 base64**（§3.2）——commands 层预拉增加延迟（单图 <1s 可接受，多图并发拉需限流）。
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||||
5. **truncate_for_persist 改 Vec 后单测**：conversation.rs:237-267 现有 3 个 truncate 单测针对 String，需重写为 Vec<ContentPart> 版本。
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6. **F-01 时序**：若 F-01 长期不落地，阶段 4 缺失，用户需手维护 vision_models 白名单——Settings UI 要给个勾选入口（属 F-01 的 Settings 模型池编辑，本任务不动 Settings）。
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## 9. 决策记录锚点
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以下决策已在 [功能决策记录-2026-06-14.md](../滚动规范/功能决策记录-2026-06-14.md) 记录或待补：
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- 「分阶段实施路线」§（行 134-138）：Phase 1 不改 content / Phase 2 多模态 / Phase 3 Agent 内路由 —— 本文档展开 Phase 2。
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- 新增决策（建议补入功能决策记录，由后续会话触发 decision-record 技能）：
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1. content 向后兼容用自定义 deserialize（String→单 Text 片），否决 untagged enum。
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2. 无图消息 content 恒字符串简写，不强行数组化（避免纯文本端点回归）。
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3. Image base64 落库前替换占位 Text 片（不存 blob 表，增量价值低于复杂度）。
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4. Anthropic URL 模式 commands 层预拉 base64（provider 不发额外 HTTP）。
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5. F-05 与 F-01 解耦：前 3 阶段独立可跑，阶段 4 路由依赖 F-01。
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---
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## 10. 不做的事（显式排除）
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- 不做视频/音频片（ContentPart 只 Text/Image）。
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- 不做图片编辑（裁剪/标注）——前端原图上行。
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- 不做 base64 blob 独立表（§6.5 推迟）。
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- 不做 OCR fallback（vision 模型自带文字识别能力）。
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- 不做流式图片输出（vision 模型只回文本 delta）。
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- 不改 AiMessage.id/role/timestamp 等非 content 字段。
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- 不碰 F-01 的 ModelCapability 数据模型（属 F-01 范畴）。
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||||
- 本文档不实施任何 code（纯设计）。
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294
docs/02-架构设计/已编号方案/F-07-df-ai-core-trait下沉设计-2026-06-14.md
Normal file
294
docs/02-架构设计/已编号方案/F-07-df-ai-core-trait下沉设计-2026-06-14.md
Normal file
@@ -0,0 +1,294 @@
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# F-260614-07：df-ai-core trait 下沉拆 crate — 增强设计
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> 将 `LlmProvider` trait + AI 数据类型从 `df-ai` 拆出，下沉到新轻量 crate `df-ai-core`，确立全局 AI 接入标准。本文档为功能决策记录同名条目的详细设计展开。
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||||
>
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> 创建：2026-06-14 | 状态：📐 设计定稿待实施 | 前置：无 | 解锁：F-260614-03（对抗评估接 LLM）
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## 1. 背景与问题
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### 1.1 核心矛盾
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`df-ideas` 的 `adversarial.rs` 对抗评估系统当前是纯启发式实现（基于评分生成正反方论点），需要接入 LLM 让论点由 AI 生成。但 `df-ideas` 不应直接依赖 `df-ai`——那会引入 reqwest/futures/eventsource-stream 等重 HTTP 依赖到灵感模块，违反 crate 职责分层。
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### 1.2 当前依赖关系
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```
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||||
df-core（基础类型，零 AI 依赖）
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├── df-ai（LLM Provider、上下文管理、流式、工具注册）
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||||
│ └── 依赖 reqwest、eventsource-stream 等 HTTP 库
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||||
├── df-ideas（灵感捕获、评分、对抗评估）
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||||
│ └── ❌ 当前不依赖 df-ai，adversarial.rs 全是硬编码启发式
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||||
└── df-nodes（工作流节点）
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||||
└── ✅ 已依赖 df-ai（AiNode 直接调 build_provider）
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```
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### 1.3 df-ai 现有模块分析
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| 模块 | 行数 | 依赖 | 性质 |
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|------|------|------|------|
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| `provider.rs` | 221 | serde, async-trait, futures | 纯 trait + 数据结构，**零 IO** |
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| `context.rs` | 511 | provider.rs | 消息管理 + token 裁剪，纯内存逻辑 |
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||||
| `ai_tools.rs` | 179 | provider.rs | 工具注册表，纯内存逻辑 |
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||||
| `stream.rs` | 45 | provider.rs | StreamCollector，纯内存逻辑 |
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||||
| `router.rs` | 51 | serde | 模型路由，纯逻辑（当前 TODO 占位） |
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||||
| `openai_compat.rs` | ~700 | reqwest, eventsource-stream | **HTTP 实现** |
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||||
| `anthropic_compat.rs` | ~800 | reqwest, eventsource-stream | **HTTP 实现** |
|
||||
| `coordinator.rs` | 30 | — | B 路线占位空壳 |
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||||
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||||
## 2. 决策（4 项，均已定稿）
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### 决策 1：df-ai-core 拆分边界 — 仅 trait + 数据结构
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**方案选定**：仅将 `LlmProvider` trait 和请求/响应数据结构下沉到 `df-ai-core`。`ContextManager`、`TokenEstimator`、`AiToolRegistry` 等留在 `df-ai`。
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||||
| 放入 df-ai-core | 留在 df-ai |
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|---|---|
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||||
| `LlmProvider` trait | `OpenAICompatProvider` / `AnthropicCompatProvider`（impl） |
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| `ChatMessage` / `MessageRole` | `build_provider()` 工厂函数 |
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||||
| `CompletionRequest` / `CompletionResponse` | `ContextManager`（上下文裁剪） |
|
||||
| `ToolDefinition` / `ToolCall` / `ToolCallDelta` | `AiToolRegistry`（工具注册） |
|
||||
| `StreamChunk` / `TokenUsage` / `StreamResult` | `StreamCollector`（流式收集） |
|
||||
| `ProviderFeatures` | `ModelRouter`（模型路由） |
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||||
| `ToolCallFunction` / `ToolFunction` | `AgentCoordinator`（B 路线占位） |
|
||||
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||||
**df-ai-core 依赖**：serde, async-trait, futures（极轻，零 HTTP）
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||||
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||||
**论据**：
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||||
1. **df-ideas 实际需求极窄** — `adversarial.rs` 接 LLM 只需 `provider.complete()` 一次调用（1 条 system + 1 条 user），不需要流式、上下文裁剪、工具调用。下沉 ContextManager 是无收益的耦合。
|
||||
2. **ContextManager 与 AI Chat 强绑定** — 它的 `build_eviction_units` 保护工具调用三元组、PROTECT_COUNT 保留最近 6 条消息，这些都是 agentic loop 的概念。下沉会让 df-ideas 无意中依赖它不需要的概念。
|
||||
3. **变更频率差异** — trait 定义（provider.rs 结构体部分）自创建以来几乎没变；ContextManager 在 Sprint 8-18 多次迭代裁剪策略。下沉变更频繁的代码违反接口隔离原则。
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||||
**备选方案（否决）**：额外下沉 ContextManager — 无消费方需要，徒增耦合。
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---
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||||
### 决策 2：provider 注入方式 — 构造注入 `Engine::new(Option<Arc<dyn LlmProvider>>>)`
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||||
**方案选定**：构造注入。`AdversarialEngine` 从无状态静态结构改为持有 `Option<Arc<dyn LlmProvider>>`。
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||||
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||||
```rust
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||||
// 改造后
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pub struct AdversarialEngine {
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||||
provider: Option<Arc<dyn LlmProvider>>,
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}
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impl AdversarialEngine {
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||||
/// 注入 LLM provider 构造
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pub fn new(provider: Arc<dyn LlmProvider>) -> Self { ... }
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/// 纯启发式模式（无 LLM）
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||||
pub fn heuristic() -> Self { Self { provider: None } }
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||||
/// 执行对抗评估
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||||
pub async fn evaluate(&self, idea: &Idea) -> Result<AdversarialEval> { ... }
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||||
}
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```
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||||
**论据**：
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1. **与现有代码风格一致** — `IdeaPromoter::new(policy)` 已是构造注入模式（`df-ideas/src/promotion.rs`），`AdversarialEngine` 跟随同一模式。
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||||
2. **Option 天然表达降级** — `None` 时走启发式，`Some` 时走 LLM + 失败降级。类型系统层面清晰表达"有无 LLM"两种模式，与决策 3 的降级策略无缝配合。
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||||
3. **批量评估友好** — `evaluate_idea` IPC 批量评估 N 个灵感时，构造 1 次 engine，evaluate N 次，provider 只注入一次。参数注入方式每次调用都要传。
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4. **未来扩展空间** — 后续如需给对抗评估加配置（温度、模型偏好、最大 token），构造注入只需加字段；参数注入则签名越来越长。
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||||
**改造影响面**：
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- `adversarial.rs`：struct 加字段，`evaluate` 改 `&self`，内部 6 个 `Self::method()` 改 `self.method()`
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- `idea.rs`（调用方）：`AdversarialEngine::evaluate(&idea)` → 先构造再 evaluate
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||||
- 7 个单元测试：改为 `AdversarialEngine::heuristic().evaluate(&idea)` 或加辅助函数
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||||
**备选方案（否决）**：参数注入 `evaluate(&idea, &dyn LlmProvider)` — 与 IdeaPromoter 模式不一致，批量评估重复传参。
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||||
### 决策 3：LLM 失败降级策略 — 自动降级到启发式 + warn 日志 + 评估来源标记
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||||
**方案选定**：LLM 调用失败/超时/格式异常时，自动降级到启发式评估，`tracing::warn!` 记录失败原因。返回结果中新增 `evaluated_by` 字段标记评估来源。
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||||
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||||
```rust
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||||
pub async fn evaluate(&self, idea: &Idea) -> Result<AdversarialEval> {
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||||
match &self.provider {
|
||||
Some(p) => match self.evaluate_with_llm(idea, p).await {
|
||||
Ok(mut eval) => {
|
||||
eval.evaluated_by = EvaluatedBy::Llm;
|
||||
Ok(eval)
|
||||
}
|
||||
Err(e) => {
|
||||
tracing::warn!("LLM 对抗评估失败, 降级到启发式: {e}");
|
||||
let mut eval = self.evaluate_heuristic(idea);
|
||||
eval.evaluated_by = EvaluatedBy::HeuristicFallback;
|
||||
Ok(eval)
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
None => {
|
||||
let mut eval = self.evaluate_heuristic(idea);
|
||||
eval.evaluated_by = EvaluatedBy::Heuristic;
|
||||
Ok(eval)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**新增数据结构**：
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||||
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```rust
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||||
/// 评估来源标记
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#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, PartialEq, Eq)]
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||||
pub enum EvaluatedBy {
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||||
/// LLM 深度评估
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||||
Llm,
|
||||
/// 启发式评估（无 LLM 配置时的默认模式）
|
||||
Heuristic,
|
||||
/// 启发式降级（LLM 调用失败后 fallback）
|
||||
HeuristicFallback,
|
||||
}
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||||
```
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||||
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`AdversarialEval` 新增字段：`pub evaluated_by: EvaluatedBy`
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**论据**：
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||||
1. **启发式不是残次品** — 当前启发式是一个完整的评估系统：正方/反方论点基于真实评分数据生成，有区分度（confidence 区间设计合理），7 个单元测试覆盖高/中/低分路径，与 promotion 系统联动。降级是"降级到够用"而非"降级到垃圾"。
|
||||
2. **保证前端结构完整** — `evaluate_idea` IPC 的调用方（前端 Ideas.vue）期望拿到完整的 `AdversarialEval` 结构。降级保证结构完整返回，前端不会 crash。报错则前端需额外处理错误态。
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||||
3. **批量评估容错** — 批量评估 50 个灵感时，第 3 个 LLM 失败不影响其余 47 个。报错中断会导致前面的评估结果全部丢失。
|
||||
4. **透明化** — `EvaluatedBy` 标记让前端可显示"AI 深度评估"或"快速评估"标签，避免用户误判评估深度。三种状态（Llm / Heuristic / HeuristicFallback）精确区分"主动选择启发式"与"被动降级"。
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||||
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||||
**降级场景分析**：
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| 失败场景 | 发生概率 | 降级影响 | 报错影响 |
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|---------|---------|---------|---------|
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| 网络超时（reqwest 无超时，FR-R4 已记） | 高 | 基于评分的评估，论点稍模板化 | 功能完全不可用 |
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| API Key 无效/额度用尽 | 中 | 同上 | 同上 |
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||||
| LLM 返回 JSON 解析失败 | 中 | 同上 | 同上 |
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||||
| 批量评估中部分失败 | 中 | 失败的启发式兜底，成功的保留 LLM 质量 | 全部中断 |
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||||
**备选方案（否决）**：直接报错中断 — 启发式已足够稳定，中断用户体验不可接受。
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---
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### 决策 4：provider 构造归属 — 应用层（src-tauri）构造并注入
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**方案选定**：provider 的构造（`build_provider`）仍由 `src-tauri` 应用层完成，从 DB 读取 provider 配置后构造 `Box<dyn LlmProvider>`，注入到 `AdversarialEngine`。`df-ideas` 只依赖 `df-ai-core` 的 trait，不负责构造。
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||||
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||||
**改造后调用链路**：
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```
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src-tauri/src/commands/idea.rs::evaluate_idea()
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||||
→ 从 state.ai_providers (AiProviderRepo) 读 DB 配置（复用 AI Chat 已有逻辑）
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||||
→ df_ai::build_provider(protocol, base_url, api_key, model) 构造 Box<dyn LlmProvider>
|
||||
→ AdversarialEngine::new(Arc::from(provider))
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||||
→ engine.evaluate(&idea)
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```
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||||
**应用层改造（idea.rs）**：
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```rust
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// 改造前：
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let eval = df_ideas::adversarial::AdversarialEngine::evaluate(&idea).await?;
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||||
// 改造后：
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||||
let provider = build_default_provider(&state).await; // 从 DB 读配置 + build_provider
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||||
let engine = match provider {
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||||
Some(p) => df_ideas::adversarial::AdversarialEngine::new(p),
|
||||
None => df_ideas::adversarial::AdversarialEngine::heuristic(),
|
||||
};
|
||||
let eval = engine.evaluate(&idea).await?;
|
||||
```
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||||
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||||
其中 `build_default_provider` 复用 AI Chat 已有的 provider 选择逻辑（从 `ai_providers` 表取 `is_default=true` 的配置）。
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||||
**论据**：
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1. **df-ideas 依赖 df-ai 违背任务初衷** — 本任务的存在原因就是不让 df-ideas 依赖 df-ai。让 df-ideas 内部构造 provider 需要传入 base_url/api_key/model/protocol，等于强制依赖 df-ai 的 `build_provider` + HTTP 实现。
|
||||
2. **配置访问权属于应用层** — provider 配置（api_key、base_url）存在 SQLite，通过 `AiProviderRepo` 访问，是 `AppState` 的字段。df-ideas 作为领域 crate 不应知道数据库。
|
||||
3. **与 AI Chat 构造路径统一** — AI Chat 也是应用层从 DB 读配置后 `build_provider`，统一构造路径避免分裂。
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||||
4. **可测试性** — 测试时传 mock provider 构造 engine，不需要真实配置。
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||||
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||||
**备选方案（否决）**：df-ideas 内部自行构造 — 直接违背任务前提（df-ideas 不依赖 df-ai），引入循环依赖风险。
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## 3. 实施清单
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### 3.1 新建 df-ai-core crate
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| 文件 | 内容 |
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|------|------|
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| `crates/df-ai-core/Cargo.toml` | 依赖 serde, async-trait, futures（极轻） |
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| `crates/df-ai-core/src/lib.rs` | `pub mod provider;` + re-export |
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||||
| `crates/df-ai-core/src/provider.rs` | 从 `df-ai/src/provider.rs` 迁移：`LlmProvider` trait + 全部数据结构 |
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||||
迁移内容清单（从 df-ai/src/provider.rs）：
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||||
- `LlmProvider` trait（含 `complete` / `stream` / `embed` / `name` / `supported_features`）
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- `CompletionRequest` / `CompletionResponse`
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||||
- `ChatMessage` / `MessageRole`
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- `ToolDefinition` / `ToolFunction`
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||||
- `ToolCall` / `ToolCallFunction` / `ToolCallDelta`
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||||
- `TokenUsage` / `ProviderFeatures` / `StreamChunk`
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||||
- `StreamResult` 类型别名
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### 3.2 df-ai 改造
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| 改动 | 详情 |
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|------|------|
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| `Cargo.toml` | 加 `df-ai-core = { path = "../df-ai-core" }` 依赖 |
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| `src/provider.rs` | 改为 `pub use df_ai_core::provider::*;`（re-export 保持外部兼容） |
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||||
| `src/lib.rs` | 加 `pub use df_ai_core;`（可选，供直接引用） |
|
||||
| 其他模块 | 零改动 — `use crate::provider::ChatMessage` 等路径通过 re-export 仍然有效 |
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### 3.3 df-ideas 改造
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| 改动 | 详情 |
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|------|------|
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||||
| `Cargo.toml` | 加 `df-ai-core = { path = "../df-ai-core" }` + `async-trait`（如需） |
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||||
| `src/adversarial.rs` | struct 加 `provider: Option<Arc<dyn LlmProvider>>` 字段；加 `new()` / `heuristic()` 构造方法；`evaluate()` 改 `&self`；加 `evaluate_with_llm()` / `evaluate_heuristic()` 内部方法；加 `EvaluatedBy` 枚举 + `AdversarialEval.evaluated_by` 字段 |
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||||
| `src/lib.rs` | 无改动 |
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| 单元测试 | 7 个测试改为 `AdversarialEngine::heuristic().evaluate(&idea)` |
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### 3.4 src-tauri 改造
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| 改动 | 详情 |
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|------|------|
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| `commands/idea.rs::evaluate_idea()` | 从 DB 读默认 provider 配置 → `build_provider()` → `AdversarialEngine::new(Arc::from(provider))` → `engine.evaluate(&idea)` |
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| 新增辅助函数 | `build_default_provider(state) -> Option<Box<dyn LlmProvider>>`（复用 AI Chat provider 选择逻辑） |
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| `Cargo.toml` | 无改动（已依赖 df-ai + df-ideas） |
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### 3.5 df-nodes 改造
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| 改动 | 详情 |
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|------|------|
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| 无实质改动 | df-ai re-export 后 `use df_ai::provider::LlmProvider` 仍可用 |
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### 3.6 workspace Cargo.toml
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| 改动 | 详情 |
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|------|------|
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| 无改动 | `members = ["crates/*", "src-tauri"]` 自动包含新 crate |
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## 4. 风险评估
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| 风险项 | 等级 | 缓解措施 |
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|--------|------|----------|
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| re-export 路径断裂 | 低 | `pub use df_ai_core::provider::*` 保持 `df_ai::provider::LlmProvider` 路径不变，编译器验证 |
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||||
| df-ai-core 依赖膨胀 | 低 | 仅 serde + async-trait + futures，与 df-core 同级别 |
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||||
| 循环依赖 | 无 | df-ai-core（叶）← df-ai（impl）/ df-ideas（use trait），src-tauri 装配，无环 |
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||||
| 测试回归 | 低 | 7 个 adversarial 单测改为 heuristic() 构造，逻辑不变 |
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## 5. 决策总结
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| # | 决策项 | 选定方案 | 核心论据 | 置信度 |
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|---|--------|---------|----------|--------|
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| 1 | df-ai-core 拆分边界 | 仅 trait + 数据结构 | df-ideas 只需 complete() 一次调用；ContextManager 与 agentic loop 强绑定，变更频繁 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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||||
| 2 | provider 注入方式 | 构造注入 `Engine::new(Option<Arc<dyn LlmProvider>>)` | 与 IdeaPromoter 模式一致；Option 天然表达降级；批量评估友好 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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||||
| 3 | LLM 失败降级策略 | 自动降级 + warn + EvaluatedBy 标记 | 启发式是完整系统非残次品；保证前端结构完整；需补充评估来源标记 | ⭐⭐⭐⭐ |
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||||
| 4 | provider 构造归属 | 应用层构造注入 | 方案 B 直接违背任务初衷；配置访问权属于应用层；与 AI Chat 构造路径统一 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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||||
## 6. 解锁关系
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```
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||||
F-260614-07（本任务：df-ai-core trait 下沉）
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└── 解锁 F-260614-03（灵感对抗评估接 LLM）
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||||
└── 解锁后续：scoring.rs 语义级评分接 LLM
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```
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---
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||||
**相关文档**：
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- [功能决策记录 — AI trait 下沉条目](../滚动规范/功能决策记录-2026-06-14.md) （决策记录主文档）
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||||
- [功能决策记录 — 对抗评估启发式 fallback 待接 LLM](../滚动规范/功能决策记录-2026-06-14.md) （灵感模块条目）
|
||||
605
docs/02-架构设计/已编号方案/F-09-多会话并发架构设计-2026-06-19.md
Normal file
605
docs/02-架构设计/已编号方案/F-09-多会话并发架构设计-2026-06-19.md
Normal file
@@ -0,0 +1,605 @@
|
||||
# F-260616-09 AiSession 多会话并发架构 — B 阶段设计(草案)
|
||||
|
||||
> **状态**:设计草案(2026-06-19) | **范围**:只读分析 + 设计文档,**不改源码**
|
||||
> **关联**:[F-09B-多会话并发设计-2026-06-16.md](./F-09B-多会话并发设计-2026-06-16.md)(旧版,行号已过期,本文为 06-19 更新核验版)
|
||||
> **决策基线**(2026-06-16 已决·待归档):
|
||||
> - **a**:A 隔离修复已做(06-19 核验:A 路线补漏已落地) + B 立项 🔥 高优先尽快实施
|
||||
> - **b**:形态 — 仅拆 `generating`/`stop_flag` per-conv,messages/pending 按 conv reload(⚠️ 06-19 核验修正:messages 必须同 per-conv,见 §2.1.1)
|
||||
> - **c**:并发上限 — 复用 `llm_concurrency.global` 改「并发会话数」语义
|
||||
> - **d**:UI — d1 单面板侧栏切换 + d2 独立 Tauri 窗口都做(已决先 d1 后 d2)
|
||||
> - **e**:旧 loop 切换处理 — 不退出各自跑完(真并发,⚠️ 依赖 b 修正)
|
||||
>
|
||||
> **审查防污染铁律**:本文 file:line 均为 2026-06-19 独立 grep/read 核验源码当前形态,**不沿用 06-16 旧文档结论**。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 0. 与 06-16 旧文档的差异(为什么重写)
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06-16 旧文档结构完整但行号已全部过期(代码改动较多)。06-19 重新核验关键差异:
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||||
| 项目 | 06-16 文档说法 | 06-19 核验当前形态 |
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|---|---|---|
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||||
| `AiSession` 字段 | mod.rs:166-216(10 字段) | mod.rs:282-350(12 字段,新增 `notify`、`model_override`、`session_trust`) |
|
||||
| 单例锚点 | state.rs:165 | state.rs:227(`pub ai_session: Arc<Mutex<AiSession>>`) |
|
||||
| init | state.rs:216 | state.rs:278 `AiSession::new()` |
|
||||
| ai_chat_send 互斥 | commands.rs:144-152 | commands.rs:78-88(签名已改,conv_id 是参数) |
|
||||
| ai_conversation_create 漏清 | 旧文标"未补" | **已补** stop_flag(line 1404)+ agent_language(line 1405)+ model_override(line 1407)+ session_trust(line 1409)(F-260616-09 A 路线已落地) |
|
||||
| 前端 newConversation 漏清 | 旧文标"未补" | **已补** queue/generatingConvId/agentRound/searchQuery(useAiConversations.ts:80-83) |
|
||||
| B-260615-11 退出点 | agentic.rs:197-211 等 | agentic.rs:486-500(每轮)/ 786-793(MidStream)/ 837-844(push 前) |
|
||||
| `notify` 字段 | 旧文未独立列出 | mod.rs:309-319 独立字段(B-260615-14 即时停止唤醒,stream_recv select! 监听) |
|
||||
| `iteration_used` 语义 | "累计计数" | mod.rs:320-331 双语义(审批续跑累计 / 达 max 续跑重计 / 新消息 0),已预留"per-conv"注释 |
|
||||
| 前端 events 路由 | useAiEvents.ts:125-140 | useAiEvents.ts:125-144(同款,isCurrent 路由就绪) |
|
||||
|
||||
**核心结论**:06-16 设计骨架(b/c/d/e 决策)依然成立,本文更新行号 + 补 06-16 后的演进(`notify`/`model_override`/`session_trust` 字段、SW-260618-02 finalize_pending_placeholders、A 路线补漏已落),并明确 ⚠️ 待裁决点。
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||||
|
||||
---
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## 1. 现状梳理(独立核验)
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### 1.1 单例结构与字段
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||||
**单例锚点**:
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||||
```rust
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||||
// src/state.rs:227
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||||
pub ai_session: Arc<Mutex<AiSession>>,
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||||
// src/state.rs:278(init)
|
||||
ai_session: Arc::new(Mutex::new(AiSession::new())),
|
||||
```
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||||
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||||
整个应用一份 `AiSession`,所有 IPC 命令竞争同一把 `tokio::Mutex`。
|
||||
|
||||
**`AiSession` 字段**(src/commands/ai/mod.rs:282-350,共 12 字段):
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||||
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||||
| 字段 | 行 | 类型 | 多会话语义 | B 阶段处理 |
|
||||
|---|---|---|---|---|
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||||
| `messages` | 284 | `ContextManager` | **会话级**(每对话一份历史) | ⚠️ 必须拆 per-conv(见 §2.1.1) |
|
||||
| `active_provider_id` | 286 | `Option<String>` | 应用级(provider 全局共享) | 保持单例 |
|
||||
| `active_conversation_id` | 288 | `Option<String>` | 应用级路由键(当前展示的 conv) | 保持单例(切走即变,不影响后台 loop) |
|
||||
| `active_conv_created_at` | 290 | `Option<String>` | 会话级(懒创建时间戳) | 入 PerConvState |
|
||||
| `pending_approvals` | 302 | `HashMap<tool_call_id, PendingApproval>` | 已带 `conversation_id`(mod.rs:412) | 保持单层 + retain 过滤 |
|
||||
| `generating` | 304 | `bool` | 会话级(单例=全局互斥) | **核心拆点** 入 PerConvState |
|
||||
| `agent_language` | 306 | `Option<String>` | 会话级 | 入 PerConvState |
|
||||
| `stop_flag` | 308 | `Arc<AtomicBool>` | 会话级 | **核心拆点** 入 PerConvState |
|
||||
| `notify` | 319 | `Arc<tokio::sync::Notify>` | 会话级(B-260615-14 即时唤醒) | 入 PerConvState(随 stop_flag 配对) |
|
||||
| `iteration_used` | 331 | `usize` | 会话级(mod.rs:320-331 注释已标"F-09 B 改 per-conv") | 入 PerConvState |
|
||||
| `model_override` | 344 | `Option<String>` | 会话级(F-01 阶段6 主对话指定模型) | 入 PerConvState |
|
||||
| `session_trust` | 349 | `HashSet<TrustKey>` | 会话级(AE-2025-04,不跨对话) | 入 PerConvState |
|
||||
|
||||
**关键观察**:`mod.rs:320-331` 注释自身已写「单例一份:当前 AiSession 是全局单例(F-09 B 多会话架构落地时改 per-conv)」——本设计是早已预留的债。
|
||||
|
||||
### 1.2 切换软隔离(readonly)实现
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||||
|
||||
**`ai_conversation_switch`**(src/commands/ai/commands.rs:1454-1522):
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||||
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||||
- 生成中(`session.generating` 为 true,commands.rs:1474)→ 直接 `return Ok(...{ readonly: true })`(commands.rs:1475-1481):**只返回目标对话的 messages 给前端展示,不改 session 状态**。
|
||||
- 非生成中(commands.rs:1482-):正常切 `active_conversation_id` + `messages.restore_from_messages` + retain pending_approvals + 清 model_override/session_trust。
|
||||
|
||||
**这是单例下的不得已妥协**:active_conversation_id 是 loop 写消息的路由键(B-260615-11 校验点),切走即会让旧 loop 退出;故生成中只能 readonly,无法真切换。
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||||
|
||||
**B 阶段改造**:删除 readonly 分支,切走直接改 `active_conversation_id`(应用级路由键),旧 conv 的 per-conv state 保留,后台 loop 继续跑(决策 e)。
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||||
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||||
### 1.3 B-260615-11 旧 loop 退出逻辑(单例下防污染)
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||||
**三处 push 前一致性校验**(全部读单例 `active_conversation_id`):
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||||
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||||
| 文件:行 | 触发点 | 当前行为 |
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|---|---|---|
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||||
| `agentic.rs:486-500` | 每轮 loop 开始 | `if session.active_conversation_id != conv_id { return }` + `iteration_used = iteration + 1` |
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||||
| `agentic.rs:786-793` | MidStream 保文 push 前 | 同款校验 + return |
|
||||
| `agentic.rs:837-844` | stream 后正常 push 前 | 同款校验 + return |
|
||||
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||||
**当前语义**:loop 持快照 `conv_id`(入参),每轮查单例 `active_conversation_id`,不一致即 return 退出 loop。
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||||
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||||
**决策 e 真并发下**:旧 loop 跑的是自己的 conv,若 messages/stop_flag 已 per-conv,旧 loop 写自己的 conv 不污染他人,该退出校验**反成阻碍**——B 阶段须改为「conv 是否仍存在」判据(被删则退出)。
|
||||
|
||||
### 1.4 `llm_concurrency` per_conv 当前语义(已退化为单对话内并发)
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||||
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||||
**`state.rs:84-193` LlmConcurrency 结构核验**:
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||||
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||||
```rust
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||||
// state.rs:106-113
|
||||
pub struct LlmConcurrency {
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||||
global: Arc<Mutex<Arc<Semaphore>>>, // state.rs:108
|
||||
per_conv: Arc<Mutex<Arc<Semaphore>>>, // state.rs:109 — 应用级单信号量(非 HashMap)
|
||||
per_provider: Arc<Mutex<HashMap<String, Arc<Semaphore>>>>, // state.rs:112(F-260614-04c)
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
**state.rs:94-98 注释自陈**(关键证据):
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||||
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||||
> per_conv 当前是应用级单一信号量(非 per-conv map)。因 AiSession 为单例 + generating 互斥,同一时刻仅一个对话的 loop 在跑,per_conv 退化为"单对话内并发"(主循环 stream_llm + 标题生成 + 知识提炼)。**未来若支持多对话并发,需改为 `HashMap<conv_id, Semaphore>`。**
|
||||
|
||||
**初始化**:`state.rs:283` `LlmConcurrency::new(3, 2)` —— global=3 / per_conv=2。
|
||||
|
||||
**acquire 路径**(state.rs:125-134):`acquire_global()` 和 `acquire_per_conv()` 均是 lock 内层 Arc + clone + acquire_owned。
|
||||
|
||||
**loop 内 permit 持有**(agentic.rs:659-660):
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
let _global_permit = llm_concurrency.acquire_global().await;
|
||||
let _per_conv_permit = llm_concurrency.acquire_per_conv().await;
|
||||
```
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||||
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重试期间(agentic.rs:207-303 `stream_one_provider` 内)持有两 permit 不释放,stream 后(agentic.rs:824-825)显式 drop。**F-260616-12 依赖项**:重试期持 permit 阻塞其他会话入槽。
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**决策 c 改造方向**:global 语义从「LLM 调用并发上限」改为「并发会话数上限」(每 loop 入口 acquire 1 整 loop 持有);per_conv 改 `HashMap<conv_id, Semaphore>`。
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### 1.5 残留 bug 核验(A 阶段补漏状态)
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**后端 `ai_conversation_create` 漏清字段**(src/commands/ai/commands.rs:1347-1412):
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- 06-16 文档标"漏清 agent_language/stop_flag" —— **06-19 核验已补**:
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- line 1404 `session.stop_flag.store(false, Ordering::SeqCst)`
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- line 1405 `session.agent_language = None`
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- line 1407 `session.model_override = None`
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||||
- line 1409 `session.session_trust.clear()`
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||||
- A 路线补漏注释 line 1401-1409 明确:「F-260616-09(A 路线):补漏清字段维持单例软隔离」
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||||
- **后端 A 路线补漏已完成,B 阶段此处仅剩「删生成中强制结束旧 loop 块」(commands.rs:1360-1379)与决策 e 的冲突**(见 §5.2)
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||||
**前端 `useAiConversations.ts:newConversation` 漏清字段**(src/composables/ai/useAiConversations.ts:69-86):
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- 06-16 文档标"漏清 queue/generatingConvId/agentRound/searchQuery" —— **06-19 核验已补**:
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- line 80 `state.queue = []`
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||||
- line 81 `state.generatingConvId = null`
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||||
- line 82 `state.agentRound = 0`
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||||
- line 83 `state.searchQuery = ''`
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||||
- 注释 line 77-79 明确:「F-260616-09(A 路线):补漏清字段维持单例软隔离」
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||||
- **前端 A 路线补漏已完成**
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||||
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||||
**结论**:A 路线补漏全部落地,**阶段 1(A 隔离残留 bug 修复)实际已无残留 bug**,B 阶段可直接进入阶段 2(多会话并发核心改造)。
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### 1.6 前端事件路由(已就绪)
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||||
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||||
**`useAiEvents.ts:handleEvent`**(src/composables/ai/useAiEvents.ts:124-366):
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||||
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||||
```typescript
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||||
// line 125
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||||
const convId = event.conversation_id
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||||
// line 133
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||||
const isCurrent = !convId || convId === state.activeConversationId
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||||
// line 134-140
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||||
if (!isCurrent) {
|
||||
if (event.type === 'AiCompleted' || event.type === 'AiError') {
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||||
state.generatingConvId = null
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||||
void loadConversations()
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||||
}
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||||
return // 非当前会话事件不污染当前视图
|
||||
}
|
||||
```
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||||
**事件按 conversation_id 路由就绪**:非当前会话事件只刷侧栏不污染视图。**这是 B 阶段 d1(侧栏切换 + 后台并行)的前置保障——零改动可用**。
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||||
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||||
**AiChatEvent 11 变体 conversation_id 全覆盖**(mod.rs:92-157):每个变体都有 `conversation_id: Option<String>` 字段,后端 emit 全部传 `Some(conv_id)`(agentic.rs 多处 emit 均核验:`Some(conv_id.clone())`)。
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||||
|
||||
### 1.7 前端 ai_is_generating 单值耦合
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||||
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||||
**`commands.rs:ai_is_generating`**(src/commands/ai/commands.rs:156-159):
|
||||
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||||
```rust
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||||
pub async fn ai_is_generating(state: State<'_, AppState>) -> Result<bool, String> {
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||||
let session = state.ai_session.lock().await;
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||||
Ok(session.generating) // 返回全局单 bool
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||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**消费点**:
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||||
- 前端 `useAiSend.ts:314-321` sendMessage 发送前查后端真值(`backendGenerating = await invoke('ai_is_generating')`)
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||||
- 前端 `useAiWindow.ts:121` `restoreGeneratingState` 核对后端真值(分离窗口接管生成态)
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||||
|
||||
**B 阶段必须打破**:改 `ai_is_generating(conv_id) -> bool`,前端两处调用传 conv_id。否则多会话下,查 A 的生成态会读到 B 的 generating 单值,误判阻塞。
|
||||
|
||||
### 1.8 detached 窗口基础(useAiWindow.ts)
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||||
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||||
**`WebviewWindow('ai-detached', ...)`**(src/composables/ai/useAiWindow.ts:43-52):单 label 单窗口。
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||||
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||||
- `WebviewWindow.getByLabel('ai-detached')`(useAiWindow.ts:23):复用已存在窗口
|
||||
- detach 时快照 `df-ai-gen` / `df-ai-text` 到 localStorage(useAiWindow.ts:30-31)
|
||||
- `resumeInDetached`(useAiWindow.ts:151-156):核验 `ai_is_generating` 后恢复
|
||||
- 注释 useAiWindow.ts:33-34:「主窗口 state 与分离窗口 state 独立(各自 webview 独立 JS context)」
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||||
**d2 多窗口扩展点**:label 改 `ai-detached-${convId}` 支持每会话独立窗口。
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## 2. 设计选项 + 推荐
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### 2.1 b 形态:HashMap 整体 vs 拆字段 per-conv
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#### 2.1.1 ⚠️ 决策点 b-1:messages 是否 per-conv(偏离决策 b 原文,须用户裁决)
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**决策 b 原文**:「仅拆 `generating`/`stop_flag` per-conv,messages/pending 按 conv reload」。
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**06-19 核验结论**:**messages 必须同 per-conv**,否则决策 e「不退出各自跑完」落空。
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**证据链**:
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1. 单例 `messages` 下,旧 loop(已切走的 conv A)继续跑会 `session.messages.push(...)`(agentic.rs:858/799/863)——push 到**单例 messages**(此时已被新 active conv B 的 `restore_from_messages` 覆盖过)。
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||||
2. 这正是 §1.3 B-260615-11 三处退出校验防的污染:loop 写自己的 conv 但单例 messages 被新 conv 覆盖了 → 写错地方。
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||||
3. 若 messages 保持单例,旧 loop 退出校验**必须保留**(否则污染);但决策 e 要求切换不退出,矛盾。
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||||
4. 若 messages per-conv(`session.conv(&conv_a).messages.push(...)`),旧 loop 写自己的 conv 不污染 B,退出校验可改为「conv 存在性」判据,决策 e 成立。
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||||
**侵入面增量评估**:极小。`messages` 本就是 `ContextManager` 自包含结构(mod.rs:284),挪进 HashMap 即可;`restore_from_messages` 路径(switch 时从 DB reload)在 per-conv 下变为「建/已存在则跳过」(决策 e 下后台 conv 的 messages 不应被 reload 覆盖)。
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||||
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||||
**推荐**:**修正决策 b 为「拆 `generating`/`stop_flag`/`notify`/`iteration_used`/`agent_language`/`model_override`/`session_trust`/`messages` 全 per-conv,仅 `pending_approvals` 保持单层 HashMap(已带 conversation_id 符合决策 b 原意)」**。**此偏离决策 b 原文,列入待决策.md 须用户拍板**。
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#### 2.1.2 b 形态数据结构推荐
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```rust
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// src/commands/ai/mod.rs 新增
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pub struct PerConvState {
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pub messages: ContextManager,
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pub generating: bool,
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pub stop_flag: Arc<AtomicBool>,
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||||
pub notify: Arc<tokio::sync::Notify>,
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||||
pub iteration_used: usize,
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||||
pub agent_language: Option<String>,
|
||||
pub model_override: Option<String>,
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||||
pub session_trust: HashSet<TrustKey>,
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||||
pub created_at: Option<String>, // 懒创建时间戳(随 active_conv 走)
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||||
}
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||||
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||||
pub struct AiSession {
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||||
// ── 应用级(保持单例)──
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||||
pub active_provider_id: Option<String>,
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||||
pub active_conversation_id: Option<String>, // 路由键:当前展示的 conv
|
||||
// ── 会话级(per-conv)──
|
||||
pub pending_approvals: HashMap<String, PendingApproval>, // 单层(已带 conversation_id)
|
||||
pub per_conv: HashMap<String, PerConvState>,
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**访问器收敛(避免 41 处 lock 各自写 HashMap 索引)**:
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||||
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||||
```rust
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||||
impl AiSession {
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||||
/// 取某 conv 的 PerConvState(不存在则惰性创建)
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||||
pub fn conv(&mut self, conv_id: &str) -> &mut PerConvState { ... }
|
||||
/// 只读快照(供 IPC 查询,不创建)
|
||||
pub fn conv_read(&self, conv_id: &str) -> Option<&PerConvState> { ... }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**锁粒度推荐**:维持单一 `Arc<Mutex<AiSession>>`(不拆 per-conv 细锁):
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||||
- loop 内锁持有时间极短(push 一条 / 查 stop_flag 均 O(1)),真实竞争窗口小
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||||
- stream_llm 期间不持锁(agentic.rs:631-637 build messages 后释放锁,stream 内无锁)
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||||
- per-conv 细锁理论并发更好,但死锁风险高(锁顺序难保证 + pending_approvals 单层 HashMap 锁域交叉)
|
||||
- 后续若 profiling 显示锁竞争,再细化到 per-conv Mutex(渐进路径)
|
||||
|
||||
### 2.2 c 并发上限:复用 `llm_concurrency.global`
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||||
|
||||
**当前 global**:permits=3(state.rs:283 `LlmConcurrency::new(3, 2)`),限**全局 LLM 调用并发**。
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||||
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||||
**B 阶段新语义**:permits = **并发会话数上限**(默认 3)。每会话 loop 入口 `acquire_global()` 拿 1 permit,持有整个 loop 生命周期(含工具执行/审批等待/重试)。
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||||
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||||
- 含义:同一时刻最多 3 个对话并发跑 loop,第 4 个排队(acquire_global await 阻塞)。
|
||||
- 收益:token 暴增护栏(决策 c 原意)。
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||||
- 实现:`run_agentic_loop` 入口 `let _conv_permit = llm_concurrency.acquire_global().await;`,permit 绑 guard Drop 释放。
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||||
|
||||
**per_conv Semaphore 改 HashMap**:
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||||
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||||
```rust
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||||
per_conv: Arc<Mutex<HashMap<String, Arc<Semaphore>>>>,
|
||||
```
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||||
|
||||
每对话内限流不变(permits=2,主循环 + 标题 + 提炼),按 conv_id 各自一份。
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||||
|
||||
**`acquire_per_conv(conv_id)`**:lock HashMap → 若无则建(permits=2)→ clone Arc → 释放 lock → acquire_owned。
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||||
|
||||
**conv 退出清理**:loop 结束 + 无 pending 审批时,remove 该 conv 的 Semaphore 条目(防 HashMap 无限增长)。
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||||
|
||||
**⚠️ 决策点 c-1**:global permits=3 是否合理?多会话并发下 3 个会话同时跑 LLM,token 成本是单会话的 ~3 倍。是否需调低默认(如 2)或暴露 Settings 配置?**建议保持默认 3,Settings 加「并发会话数上限」数字配置项**,列入待决策.md。
|
||||
|
||||
### 2.3 d UI:d1 侧栏 + d2 独立窗口(已决先 d1 后 d2)
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||||
**d1 单面板侧栏切换 + 后台并行**(先做):
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||||
- 现状基础已就绪:useAiEvents.ts:133-140 事件按 conversation_id 路由不污染当前视图
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||||
- 改动小:侧栏会话项显示生成态指示器 + state 加 `generatingConvs: Set<string>` 替代单值 generatingConvId
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||||
- 不需要多窗口、状态同步、localStorage 跨窗口
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||||
|
||||
**d2 每会话独立 Tauri 窗口**(后做):
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||||
- 现状基础:useAiWindow.ts `WebviewWindow('ai-detached')` 单 label + getByLabel 复用
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||||
- 改动:label 改 `ai-detached-${convId}` + detachPanel 加 conv_id 参数 + localStorage 多 key + 窗口间状态同步
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||||
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||||
**实施顺序推荐**:d1 先(纯前端 + 后端 §2-§5 改造的最小 UI 呈现层)→ 验证后台并行成立 → d2 后(独立窗口扩展,风险更高:多窗口内存、窗口生命周期管理)。
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||||
**理由**:d1 先做可让后端 per-conv 改造有最小验证界面(双会话并发验收),d2 风险点多(多 webview 内存 + 跨窗口同步)放后面。
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### 2.4 e 旧 loop 切换处理:不退出各自跑完(真并发)
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||||
**决策 e 原文**:切换不退出旧 loop,各自跑完(真并发)。
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||||
**前置依赖**:必须 b-1 决策(messages per-conv)成立,否则单例 messages 下旧 loop 写 push 必污染新 active conv(见 §2.1.1)。
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||||
**改造点**(见 §4.1):agentic.rs:486-500/786-793/837-844 三处退出校验改为「conv 是否仍存在」判据(被删则退出),而非 `active_conversation_id != conv_id`。
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||||
|
||||
**⚠️ 决策点 e-1**:旧 loop 跑完后的 save_conversation 是否仍走原路径?原路径(agentic.rs:474/807/874/928/958)save 传 conv_id,与 active 无关,**零改动可用**(save_conversation 签名接 conv_id,见 conversation.rs)。**推荐保持原路径**,列入待决策.md 备案。
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---
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## 3. 实施路径(分阶段,每阶段文件 + 风险)
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### 阶段 1:A 隔离残留 bug 修复 — **实际已完成,无工作**
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**核验结论**(§1.5):A 路线补漏全部落地:
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- 后端 ai_conversation_create 漏清 stop_flag/agent_language/model_override/session_trust — **已补**(commands.rs:1404-1409)
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||||
- 前端 newConversation 漏清 queue/generatingConvId/agentRound/searchQuery — **已补**(useAiConversations.ts:80-83)
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||||
**阶段 1 实际无残留 bug**,B 阶段直接进入阶段 2。**列为待决策.md 备案项**:阶段 1 完成确认。
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### 阶段 2:B 多会话并发核心 — **B 阶段主体**
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**主改文件**:
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- `src/commands/ai/mod.rs`:新增 `PerConvState` struct + AiSession 字段迁移 + `conv()`/`conv_read()` 访问器
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||||
- `src/commands/ai/commands.rs`:41+ 处 `session.lock()` 调用点迁移到 `conv(&conv_id)` 索引(分小批 commit)
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||||
- `src/commands/ai/agentic.rs`:GeneratingGuard 加 conv_id 字段 + stop_flag/notify/messages 取用改 per-conv + §4 三处退出校验改 conv 存在性 + try_continue_agent_loop 改 per-conv 续跑
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||||
- `src/commands/ai/audit.rs`:restore_pending_approvals 启动重建路径适配
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||||
- `src/commands/ai/conversation.rs`:save_conversation 签名接 conv_id(已是,零改动)
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||||
- `src/state.rs`:`LlmConcurrency` global 语义改会话级 + per_conv 改 HashMap
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**关键改造**(详 §4):
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1. PerConvState 数据结构 + 访问器(批 1,纯重构,无行为变化)
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2. 41 处 lock 调用点迁移到 conv() 索引(批 2,高风险批,单会话全功能回归)
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||||
3. run_agentic_loop per-conv 改造(批 3,GeneratingGuard + 三处退出校验 + try_continue)
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||||
4. commands.rs 切换/新建/停止/发送改 per-conv(批 4,IPC 签名变更)
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||||
5. llm_concurrency 改造 + F-260616-12 处理(批 5)
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||||
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||||
**风险**:
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||||
- R-1(b-1 决策偏离,messages 必须同 per-conv)——须用户确认
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||||
- R-2(单 Mutex 多 conv 抢锁,loop 内锁持有短,可控)
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||||
- R-3(事件路由已就绪,新增 emit 须核对 conv_id)
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||||
- R-5(回归面广,批 2/4 高风险,逐命令人工验收)
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||||
- R-6(F-260616-12 retry 持 permit,global 语义切换后核验)
|
||||
- R-8(iteration_used 跨审批续跑在多会话下正确性,挪入 PerConvState)
|
||||
- R-9(PendingApproval.conversation_id 一致性,None 视为无主审批归类)
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||||
|
||||
**验收**:双会话并发(开 A 跑 → 切 B 发 → A 后台跑完不污染 B)+ 单会话全功能回归。
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||||
### 阶段 3:UI d1 侧栏切换 + 后台并行
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||||
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||||
**主改文件**:
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||||
- `src/stores/ai.ts`:新增 `generatingConvs: Set<string>` 替代单值 generatingConvId(line 66)
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||||
- `src/composables/ai/useAiEvents.ts`:line 142-144 写入逻辑改 Set + 各清零点(line 136/273/317/342)全改
|
||||
- `src/composables/ai/useAiConversations.ts`:switch/newConversation 切走不清零他 conv 的生成态
|
||||
- 前端侧栏组件(Sidebar.vue / 会话列表项):显示生成态指示器(读 `generatingConvs.has(conv.id)`)
|
||||
- `src/composables/ai/useAiSend.ts`:line 314-321 `ai_is_generating` 改传 conv_id
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||||
|
||||
**风险**:
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||||
- R-4(前端 generatingConvId 单值 → Set,漏改清零点致残留)
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||||
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||||
**验收**:双会话并发 UI(侧栏见两 conv 流式指示器,切走后台继续)。
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||||
|
||||
### 阶段 4:UI d2 独立 Tauri 窗口
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||||
|
||||
**主改文件**:
|
||||
- `src/composables/ai/useAiWindow.ts`:
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||||
- `detachPanel(convId)` 加 conv_id 参数
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||||
- WebviewWindow label 改 `ai-detached-${convId}`(line 43)
|
||||
- getByLabel 查重改按 convId 查(line 23)
|
||||
- localStorage 多 key(`df-ai-gen-${convId}` / `df-ai-text-${convId}`)
|
||||
- 窗口间状态同步(Tauri `emit` 自定义事件 + 各窗口 listen)
|
||||
- 侧栏组件:每会话加「在新窗口打开」按钮(右键菜单或图标)
|
||||
- `src/composables/ai/useAiSend.ts` / `useAiConversations.ts`:窗口内操作路由到正确 conv_id
|
||||
|
||||
**风险**:
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||||
- 多窗口 + 多 webview 内存占用(每窗口一份 Vue app + store)
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||||
- 窗口生命周期管理(关窗是否停 loop?决策 e 下不停,但须确认 UI 提示)
|
||||
- 跨窗口 provider 变更同步(自定义事件桥接)
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||||
|
||||
**验收**:每会话独立窗口 + 多窗口并发 + 窗口间状态同步。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 4. 关键改造点(代码级,实施时参照)
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||||
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||||
### 4.1 B-260615-11 陈旧 loop 退出逻辑改 conv 存在性
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||||
**改造前**(agentic.rs:486-500):
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||||
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||||
```rust
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||||
let mut session = session_arc.lock().await;
|
||||
if session.active_conversation_id.as_deref() != Some(conv_id.as_str()) {
|
||||
tracing::warn!("[ai] 对话已切换,旧 loop 退出(B-260615-11)避免污染新对话");
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||||
return;
|
||||
}
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||||
session.iteration_used = iteration + 1;
|
||||
```
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||||
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||||
**改造后**(决策 e 真并发):
|
||||
|
||||
```rust
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||||
{
|
||||
let mut session = session_arc.lock().await;
|
||||
if !session.per_conv.contains_key(&conv_id) {
|
||||
tracing::warn!(conv_id = %conv_id, "[ai] conv 已删除,旧 loop 退出");
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
session.conv(&conv_id).iteration_used = iteration + 1;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
同样改造 agentic.rs:786-793(MidStream 保文后 push)/837-844(stream 后 push):三处 push 前校验**全部改为 conv 存在性**而非 active 一致性。
|
||||
|
||||
### 4.2 stop_flag/notify/messages 取用改 per-conv 索引
|
||||
|
||||
**改造前**(agentic.rs:446-449):
|
||||
|
||||
```rust
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||||
let (stop_flag, notify) = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
(session.stop_flag.clone(), session.notify.clone())
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
**改造后**:
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
let (stop_flag, notify) = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
let conv = session.per_conv.get(&conv_id).expect("loop 启动前 conv 已建");
|
||||
(conv.stop_flag.clone(), conv.notify.clone())
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
**build_for_request 改 per-conv messages**(agentic.rs:631-637):
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
let messages = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
let conv = session.per_conv.get(&conv_id).expect("...");
|
||||
let (history_msgs, _trimmed) = conv.messages.build_for_request(sys_tokens);
|
||||
// ...
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.3 GeneratingGuard 改 per-conv 复位
|
||||
|
||||
**改造前**(agentic.rs:73-108):guard 持 `Arc<Mutex<AiSession>>`,Drop 时 `session.lock().await.generating = false`(全局)。
|
||||
|
||||
**改造后**:guard 加 `conv_id: String` 字段,`reset()` / Drop 时 `session.conv(&conv_id).generating = false`(只复位该 conv)。
|
||||
|
||||
### 4.4 try_continue_agent_loop 改 per-conv 续跑
|
||||
|
||||
**改造前**(agentic.rs:992-1112):读全局 generating + pending 决定续跑,conv_id 取自 `active_conversation_id` 或 pending_approvals。
|
||||
|
||||
**改造后**:加 `conv_id: &str` 参数,读 `conv_read(conv_id).generating` + `pending_approvals.values().any(|a| a.conversation_id == Some(conv_id))` 决定续跑,spawn run_agentic_loop 传同一 conv_id。
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||||
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**调用点**:ai_approve(commands.rs 330/411)调用处传 `approval.conversation_id`(已有,见 commands.rs:484/548 校验)。
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### 4.5 ai_conversation_switch 删 readonly 分支
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**改造前**(commands.rs:1474-1481):生成中 readonly 切换。
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**改造后**:
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```rust
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let mut session = state.ai_session.lock().await;
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session.active_conversation_id = Some(conversation_id.clone()); // 直接切,不动 per-conv
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// 旧 conv 的 per-conv state 保留(后台 loop 继续跑)
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// 新 conv 从 DB reload 到其 per-conv(已存在则跳过,防覆盖后台 conv 的内存 messages)
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let conv_state = session.per_conv.entry(conversation_id.clone())
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.or_insert_with(|| PerConvState::from_messages(messages)); // 仅惰性建
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||||
session.pending_approvals.retain(|_, a| a.conversation_id.as_deref() != Some(&conversation_id));
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||||
// 删 readonly 分支
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```
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### 4.6 ai_conversation_create 删强制结束旧 loop 块
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**改造前**(commands.rs:1360-1379):生成中 `generating=false` + `stop_flag=true` 杀旧 loop + emit AiCompleted。
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**改造后**:
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```rust
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let mut session = state.ai_session.lock().await;
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// B 阶段:新建会话不杀旧 loop(决策 e)。新会话建独立 per-conv state。
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let id = new_id();
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||||
session.active_conversation_id = Some(id.clone());
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||||
session.per_conv.insert(id.clone(), PerConvState::new()); // 全新 state
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||||
session.pending_approvals.retain(|_, a| a.conversation_id.as_deref() != Some(&id));
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||||
// 删 if session.generating { 强制结束 } 块
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```
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**注意**:旧块前还有 SW-260618-02 `finalize_pending_placeholders`(commands.rs:1365/1398)——保留其语义但改为针对**旧 conv** 的占位终态化(若旧 conv 的 messages 即将被新建覆盖,占位须终态化;per-conv 后旧 conv 的 messages 保留,占位无须终态化,**可直接删**)。
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### 4.7 ai_chat_send / ai_is_generating / ai_chat_stop / force / continue / stop_loop 改 per-conv
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所有命令**加 conv_id 参数**(前端传 activeConversationId 或目标 conv),操作仅针对该 conv 的 per-conv state:
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- `ai_is_generating(conv_id)` → `conv_read(conv_id).map(|c| c.generating).unwrap_or(false)`
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- `ai_chat_send(conv_id, ...)` → 互斥仅查该 conv 的 generating
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||||
- `ai_chat_stop(conv_id)` → 置该 conv 的 stop_flag + notify
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- `ai_chat_force_send(conv_id, ...)` → 复位该 conv 的 generating + 重发
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||||
- `ai_continue_loop(conv_id)` / `ai_stop_loop(conv_id)` → 操作该 conv
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||||
**IPC 签名变更**:更新 `#[tauri::command]` 签名 + lib.rs invoke_handler + 前端 api/ai.ts wrapper + useAiSend.ts/useAiConversations.ts 调用处。
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## 5. 风险点 + 回归测试点
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### 5.1 风险清单
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| 编号 | 风险 | 评估 | 缓解 |
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|---|---|---|---|
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| R-1 | ⚠️ 决策 b 偏离:messages 必须同 per-conv | 高(若不偏离决策 e 落空) | **列入待决策.md,须用户拍板** |
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| R-2 | 单 Mutex 多 conv 抢锁 | 中(loop 内锁持有短) | profiling 后再细化 per-conv Mutex |
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| R-3 | 事件路由新增 emit 漏 conv_id | 低(11 变体已全覆盖) | 批 3/4 改造时 grep emit checklist |
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| R-4 | 前端 generatingConvId 单值 → Set 漏改清零点 | 中(4 处清零点) | 批 6 集中改 + 双会话 UI 验收 |
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| R-5 | 回归面广(批 2/4 高风险) | 高 | 批间 cargo + vue-tsc + 逐命令人工验收 |
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| R-6 | F-260616-12 retry 持 permit | 低(global 改会话级后语义自洽) | 批 5 验证 global 新语义下行为符合预期即关闭 |
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||||
| R-7 | 启动恢复 + L0 握手多 conv 适配 | 中(restore_pending_approvals + lib.rs L0) | 批 8 集中处理 |
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| R-8 | iteration_used 跨审批续跑在多会话下正确性 | 中(挪入 PerConvState) | 批 2 checklist 含 ai_approve 两处读(commands.rs:330/411) |
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| R-9 | PendingApproval.conversation_id 一致性 | 低(insert 点均带 Some(conv_id)) | 批 2 核验所有 insert 点,None 视为无主审批归类 |
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### 5.2 回归测试点
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**单会话全功能回归**(批 2/4 后必做,逐命令):
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- send / regenerate / edit_last / approve / stop / continue_loop / stop_loop / switch / create / delete / rename / archive / set_pinned
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**双会话并发验收**(批 3 后):
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- 开 conv A 跑长任务(工具调用) → 切 conv B 发消息 → A 后台跑完不污染 B 的 messages/pending
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- A 跑审批等待 → 切 B 发 → A 审批仍可处理(approve 后 A 续跑)
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- A 跑达 max_iterations → 切 B 发 → A 仍可 continue_loop / stop_loop
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**3 会话并发验收**(批 5 后):
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- 同时跑 3 个会话(第 4 个排队)+ 重试期不阻塞他对话(F-260616-12)
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- token 暴增护栏:3 会话并发 token ≈ 3 倍单会话
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**d1 UI 验收**(批 6):
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- 侧栏见两 conv 流式指示器(generatingConvs.has)
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- 切走后台继续,A 完成后指示器消失
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**d2 UI 验收**(批 7):
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||||
- 每会话独立窗口(`ai-detached-${convId}`)+ 多窗口并发 + 窗口间 provider 变更同步
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**启动恢复验收**(批 8):
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- 重启恢复多 conv pending 审批(各归各的 per_conv)
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- HMR 清多 conv 残留 generating(L0 握手遍历 per_conv)
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**关键回归点**:
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- **切换不丢上下文**:conv A 跑一半切走再切回,messages 完整(per-conv 保留)
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- **并发不串话**:conv A 的 AiTextDelta 不写入 conv B 的视图(事件 conversation_id 路由)
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||||
- **事件路由 conversation_id**:所有 emit 带 conv_id(useAiEvents.ts:125 已路由)
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- **token 暴增护栏**:global permits=3 限并发会话数
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## 6. 与已决架构债的关系
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- **memory `aichat-arch-extensibility`**:「AiSession 单例未动」是登记的架构债,本设计正式清偿。
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- **mod.rs:320-331 注释**:「当前 AiSession 是全局单例(F-09 B 多会话架构落地时改 per-conv)」——预留债标记,本设计落地。
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- **state.rs:94-98 注释**:per_conv「未来若支持多对话并发,需改为 HashMap<conv_id, Semaphore>」——本设计 §2.2 落地。
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- **不冲突**:本设计与 F-260616-11(iteration 累计,已 per-conv 化预留)、F-260616-07(流式重试,F-260616-12 依赖项 §2.2 处理)、generating 状态机加固(RAII guard,§4.3 改 per-conv)、B-260615-14(notify 即时唤醒,随 stop_flag 入 PerConvState)均兼容。
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## 7. 待裁决决策点清单(供主代裁决 / 待决策.md)
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| 编号 | 决策点 | 推荐 | 影响范围 |
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|---|---|---|---|
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| ⚠️ b-1 | messages 是否 per-conv(偏离决策 b 原文) | **必须 per-conv**(否则决策 e 落空) | 阶段 2 批 1-3 |
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| ⚠️ c-1 | global permits=3 默认值是否合理 / 暴露 Settings | 保持 3 + Settings 加「并发会话数上限」配置项 | 阶段 2 批 5 |
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| ⚠️ e-1 | 旧 loop 跑完 save_conversation 是否走原路径 | 保持原路径(save 接 conv_id 零改动) | 阶段 2 批 3 备案 |
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| (备案) | 阶段 1(A 隔离残留 bug)实际无残留,确认跳过 | 确认跳过 | 阶段 1 |
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| (备案) | d2 关窗是否停 loop(决策 e 下不停) | 不停,UI 提示「窗口关闭后后台继续」 | 阶段 4 |
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| (备案) | d2 多窗口内存上限(是否限制最多 N 个独立窗口) | 建议限 3-5 个,超限提示 | 阶段 4 |
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## 8. 验收清单(每批完成后)
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- [ ] 阶段 1:(无工作,A 路线补漏已落地,确认即可)
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- [ ] 阶段 2 批 1:cargo build + PerConvState 访问器单测(惰性建/已存在/conv 删除)
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- [ ] 阶段 2 批 2:cargo + vue-tsc 0err + 单会话全功能回归(逐命令)
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- [ ] 阶段 2 批 3:双会话并发(开 A 跑 → 切 B 发 → A 后台跑完不污染 B)+ 单会话回归
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- [ ] 阶段 2 批 4:双会话并发(切走不杀旧 loop,各自跑完)+ 全 IPC 签名前端调用核对
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- [ ] 阶段 2 批 5:3 会话并发(第 4 排队)+ 重试期不阻塞他对话(F-260616-12)
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- [ ] 阶段 2 批 8:重启恢复多 conv pending 审批 + HMR 清多 conv 残留
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- [ ] 阶段 3:双会话并发 UI(侧栏两 conv 流式指示器,切走后台继续)
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- [ ] 阶段 4:每会话独立窗口 + 多窗口并发 + 窗口间状态同步
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**设计完。本文件为设计草案,不含代码改动。实施时按阶段 2(批 1→8)→ 阶段 3 → 阶段 4 顺序,每批独立可验证。**
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**核心待裁决**:⚠️ b-1(messages per-conv 偏离决策 b 原文)是 B 阶段能否落地的关键,须用户拍板后方可进入阶段 2 批 1。
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641
docs/02-架构设计/已编号方案/F-09B-多会话并发设计-2026-06-16.md
Normal file
641
docs/02-架构设计/已编号方案/F-09B-多会话并发设计-2026-06-16.md
Normal file
@@ -0,0 +1,641 @@
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# F-260616-09 B 阶段 — AiSession 单例→多会话并发架构设计
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||||
> **状态**:设计稿(2026-06-16) | **关联**:[docs/待决策.md F-260616-09](../待决策.md) / [todo F-260616-12](../todo.md) / memory `aichat-arch-extensibility`
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||||
> **决策基线**(已定,勿推翻):a A 先隔离 + B 立项 / b 仅拆 generating+stop_flag per-conv(非整 HashMap) / c 复用 llm_concurrency.global 限并发会话数 / d1 侧栏 + d2 独立窗口都做(先 d1 后 d2) / e 切换不退出旧 loop 各自跑完(真并发)
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||||
> **范围**:仅本设计文档,不改代码。本文 file:line 证据均独立 grep/read 核验(不信文档/会话描述,防上下文污染)。
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## 1. 现状盘点(AiSession 单例 + 字段消费点)
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### 1.1 单例定义与初始化
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**单例锚点**(state.rs:165):
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||||
```rust
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pub ai_session: Arc<Mutex<AiSession>>,
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||||
// init: state.rs:216 ai_session: Arc::new(Mutex::new(AiSession::new())),
|
||||
```
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||||
整个应用**一份** `AiSession`,被 `Arc<Mutex<>>` 包裹,所有 IPC 命令竞争同一把锁。
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||||
**AiSession 字段**(mod.rs:166-216,共 10 字段):
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||||
| 字段 | 行 | 类型 | 多会话语义 |
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|---|---|---|---|
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| `messages` | 168 | `ContextManager` | **会话级**(每对话一份历史),当前单例:切换走 `restore_from_messages` 覆盖 |
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| `active_provider_id` | 170 | `Option<String>` | 应用级(provider 全局共享),保持单例 |
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||||
| `active_conversation_id` | 172 | `Option<String>` | **会话级**(当前活跃 conv 路由键),单例=只一个 active |
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||||
| `active_conv_created_at` | 174 | `Option<String>` | **会话级**(懒创建时间戳,随 active_conv) |
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||||
| `pending_approvals` | 186 | `HashMap<tool_call_id, PendingApproval>` | **会话级**(已带 `conversation_id` 字段 audit.rs:598/276),单例下靠 retain 过滤 |
|
||||
| `generating` | 188 | `bool` | **会话级**(每对话独立流式态),单例=全局互斥 |
|
||||
| `agent_language` | 190 | `Option<String>` | **会话级**(每对话独立语言),单例下切换须清空 |
|
||||
| `stop_flag` | 192 | `Arc<AtomicBool>` | **会话级**(每对话独立停止信号),单例=全局唯一 |
|
||||
| `notify` | 203 | `Arc<tokio::sync::Notify>` | **会话级**(随 stop_flag 配对),单例=全局唯一 |
|
||||
| `iteration_used` | 215 | `usize` | **会话级**(每对话独立计数,mod.rs:214 注释已标"F-09 B 改 per-conv") |
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||||
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||||
**关键观察**:`mod.rs:214` 注释自身已写「**当前 AiSession 是全局单例(F-09 B 多会话架构落地时改 per-conv)**」——本设计是早已预留的债。
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||||
### 1.2 字段消费点 grep 核验(file:line)
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> 全部为 grep 实测命中,非文档转述。`state.ai_session.lock().await` 共 **41 处**(commands.rs 主集中)。
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**`generating` 写/读点**(单例互斥根因):
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||||
| 文件:行 | 操作 | 说明 |
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|---|---|---|
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| `commands.rs:48/51` | read+write | ai_regenerate: `if session.generating {return Err}` + `=true` |
|
||||
| `commands.rs:125` | read | ai_is_generating IPC(前端 force_send 预检用) |
|
||||
| `commands.rs:145/148` | read+write | **ai_chat_send 互斥入口**:`if generating {Err "正在生成中"}` + `=true` |
|
||||
| `commands.rs:399/420` | read+write | ai_edit_last 同款互斥 |
|
||||
| `commands.rs:505/534/540/565/602/636/644` | write | force_send/stop/continue/stop_loop 多路复位 |
|
||||
| `commands.rs:848/850` | read+write | **ai_conversation_create:生成中强制结束旧会话**(B-260615-10 软复位) |
|
||||
| `commands.rs:935` | read | ai_conversation_switch:**生成中 readonly 切换**(:935-941,后台 loop 不动 active) |
|
||||
| `agentic.rs:117` | guard | GeneratingGuard RAII 收敛复位(:85-94 Drop 兜底) |
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||||
| `agentic.rs:585` | read | try_continue_agent_loop:读 generating + pending 决定续跑 |
|
||||
| `lib.rs:43/46` | read+write | L0 握手:HMR/刷新清残留 generating |
|
||||
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||||
**`stop_flag` 读写点**(会话级停止信号):
|
||||
|
||||
| 文件:行 | 操作 | 说明 |
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|---|---|---|
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||||
| `agentic.rs:162` | clone | loop 入口 `session.stop_flag.clone()` 取 Arc 副本 |
|
||||
| `agentic.rs:178/455` | load | loop 顶部 + stream 后查 stop_flag |
|
||||
| `commands.rs:52/149/421/507/541/548/610/643/852/872` | store | send/regenerate/edit/stop/force/continue/create 多路置位 |
|
||||
| `stream_recv.rs:141/171/321` | load | stream select! 内查 stop_flag |
|
||||
|
||||
**`pending_approvals` 读写点**(会话级审批,已带 conversation_id):
|
||||
|
||||
| 文件:行 | 操作 | 说明 |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| `commands.rs:236` | remove | ai_approve 按 tool_call_id 路由(精确键) |
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||||
| `commands.rs:347` | filter | ai_pending_tool_calls 按 conversation_id O(n) 过滤 |
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||||
| `commands.rs:365/506/539/851/868/948/969` | clear/retain | 多路清理 |
|
||||
| `agentic.rs:583-585` | iter | try_continue:取任一审批的 conversation_id |
|
||||
| `agentic.rs:593-597` | read | 审批等待态判断 |
|
||||
| `audit.rs:269/593` | insert | restore_pending_approvals + process_tool_calls(均带 conversation_id) |
|
||||
|
||||
**`agent_language` 读写点**(会话级语言):
|
||||
- 写:`commands.rs:53/150/422`(send/regenerate/edit 入口设)
|
||||
- 写:`commands.rs:873`(create 清空,F-260616-09 A 路线补漏)
|
||||
- 读:`agentic.rs:650`(try_continue 恢复循环读)
|
||||
|
||||
**`iteration_used` 读写点**(会话级计数,F-260616-11 落地):
|
||||
- 读:`commands.rs:272/325`(ai_approve 两处续跑累计)
|
||||
- 写:`agentic.rs:210`(loop 每轮 `iteration_used = iteration + 1`)
|
||||
- 重置:`commands.rs:152`(ai_chat_send 新消息=0)/`ai_continue_loop`(达 max 续跑重计=0)
|
||||
|
||||
### 1.3 run_agentic_loop 单例锁与陈旧 loop 退出逻辑
|
||||
|
||||
**loop signature**(agentic.rs:102-115)——`session_arc: Arc<Mutex<AiSession>>` 持整个单例 Arc,loop 内全程竞争全局锁。
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||||
|
||||
**B-260615-11 陈旧 loop 退出逻辑**(agentic.rs:194-211,427-434,380-388)——**多会话 B 阶段必须改造的核心点**:
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
// agentic.rs:197-211 每轮开始校验对话一致性
|
||||
let mut session = session_arc.lock().await;
|
||||
if session.active_conversation_id.as_deref() != Some(conv_id.as_str()) {
|
||||
tracing::warn!("[ai] 对话已切换,旧 loop 退出(B-260615-11)避免污染新对话");
|
||||
return; // ← 决策 e「不退出各自跑完」:此处须删除/改判
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**当前语义**:loop 快照 `conv_id`(入参),每轮查单例 `active_conversation_id`,不一致即 return。
|
||||
- 这是为了**单例下防污染**:用户新建/切换会话,旧 loop 继续跑会 push 到新对话。
|
||||
- **决策 e 真并发下**:旧 loop 跑的是自己的 conv,messages/pending 已按 conv reload 或 per-conv,该退出**反成阻碍**——两个对话各持 conv_id,旧 loop 不应因 `active_conversation_id` 变更而退出。
|
||||
|
||||
同样的 push 前校验在 agentic.rs:380-388(MidStream 保文)/427-434(stream 后 push),三处一致——全部依赖单例 `active_conversation_id` 作「当前 loop 归属」判据,**B 阶段须改判据为 per-conv 的 session 索引**。
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||||
|
||||
### 1.4 commands.rs create/switch/force_send 漏清与冲突
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||||
|
||||
**ai_conversation_create**(commands.rs:835-876):
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||||
- 生成中强制结束旧 loop(:848-862 `generating=false` + `pending_approvals.clear()` + `stop_flag=true` + emit AiCompleted)
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||||
- F-260616-09 A 路线已补:`stop_flag.store(false)`(:872)+ `agent_language=None`(:873)
|
||||
- **B 阶段冲突**:「新建会话强制结束旧 loop」与决策 e「不退出各自跑完」直接矛盾。B 阶段应**删除该强制结束块**,新会话直接开 per-conv state。
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||||
|
||||
**ai_conversation_switch**(commands.rs:918-955):
|
||||
- 生成中 `readonly: true`(:935-941)只返回 messages 不改 active——**单例下不得已的妥协**
|
||||
- **B 阶段**:切换=前端切视图 + 后端切 active_conversation_id(应用级路由键),不触碰任一 conv 的 per-conv state。readonly 分支可删除(切走不杀 loop)。
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||||
|
||||
**ai_chat_force_send**(commands.rs:494-523):
|
||||
- 复位全局 generating + clear pending + stop_flag=true(:503-509)
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||||
- **B 阶段语义变化**:force_send 改为「针对**目标 conv** 强制复位其 per-conv generating」+「stop 该 conv 的 loop」,不影响其他 conv。
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||||
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||||
**ai_is_generating**(commands.rs:123-126):
|
||||
- 返回全局 `session.generating`(单 bool)
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||||
- **B 阶段**:改为 `ai_is_generating(conv_id) -> bool`,前端 useAiWindow.ts:97 `resumeInDetached` 改传 conv_id。
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||||
|
||||
### 1.5 ContextManager(messages)——已是会话级语义
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||||
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`ContextManager`(context.rs:163-219)内部 `Vec<TrackedMessage>` + token 缓存,无全局共享状态。
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- `push`/`clear`/`restore_from_messages`(context.rs:176/188/414)均是自包含操作。
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||||
- **B 形态决策 b 的关键支撑**:`messages` 当前之所以单例,只是因为 AiSession 单例;一旦 generating/stop_flag 拆 per-conv,messages 也可随之 per-conv(HashMap<conv_id, ContextManager>),**侵入面与拆 generating 同量级**。
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||||
- 决策 b 选「messages 走 conv reload」(不拆 per-conv)是为了**最小侵入**——保留 `restore_from_messages` 路径,切换时从 DB reload。**但真并发下旧 loop 还在往单例 messages push**,会污染刚 reload 的新 active conv。故**最终 B 形态建议**(见 §2.3)messages 也拆 per-conv,否则 §1.3 陈旧 loop 退出逻辑无替代判据。
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||||
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### 1.6 llm_concurrency per_conv 当前语义(state.rs:93-133)
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**当前 per_conv 是应用级单一 Semaphore**(:101 `per_conv: Arc<Mutex<Arc<Semaphore>>>`,**非 HashMap**),state.rs:94-97 注释自陈:
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||||
> per_conv 当前是应用级单一信号量(非 per-conv map)。因 AiSession 为单例 + generating 互斥,同一时刻仅一个对话的 loop 在跑,per_conv 退化为"单对话内并发"(主循环 stream_llm + 标题生成 + 知识提炼)。**未来若支持多对话并发,需改为 HashMap<conv_id, Semaphore>。**
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||||
- `global` Semaphore(state.rs:100)构造时 permits=3(state.rs:221 `LlmConcurrency::new(3, 2)`)
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- **决策 c**:B 阶段 global 改「并发会话数上限」语义——原本限 LLM 调用并发,改限**并发会话数**(每会话占 1 permit 入口)。
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||||
- per_conv 改 HashMap<conv_id, Semaphore>,每对话内限流(主循环 + 标题 + 提炼)。
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||||
- **F-260616-12 依赖点**(todo:86):重试循环(agentic.rs:247-248)持有 global+per_conv permit 不释放。多会话后,重试期阻塞其他对话。B 阶段须处理(§3.3)。
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### 1.7 前端现状
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**stores/ai.ts**(模块级单例 reactive state,45-82):
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- 会话级字段:`messages`/`streaming`/`currentText`/`generatingConvId`/`activeConversationId`/`pendingApprovals`/`queue`/`agentRound`
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||||
- **单 webview 共享**(注释:32-34),分离窗口是**独立 webview 各自 state**(useAiWindow.ts:32-34)
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||||
- **B 阶段 d1(侧栏)**:可保持单 store,只需支持「后台 conv 的 generating 态不被切走清零」(useAiEvents.ts:142-144 已按 conversation_id 路由 generatingConvId,基础设施就绪)
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||||
- **B 阶段 d2(独立窗口)**:每窗口一个 webview 一个 store,需窗口间状态同步(localStorage 快照 useAiWindow.ts:29 已有雏形)
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||||
**useAiEvents.ts**(handleEvent :123-):**事件按 conversation_id 路由**已就绪(:125 `convId = event.conversation_id`),:133-140 isCurrent 判断决定是否污染当前视图。**conversation_id 全覆盖核验**见 §4。
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||||
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||||
**useAiWindow.ts**(1-191):`detachPanel`/`reattachPanel`/`resumeInDetached`/`dockDetached`/`syncToMain`/`startFollowMain` 已完整。单窗口(label='ai-detached'),detach 时快照 generatingConvId 到 localStorage(:28-31)。**d2 多窗口扩展点**:label 改为 `ai-detached-${convId}` 支持每会话独立窗口。
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---
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## 2. B 形态方案(决策 b:拆 generating/stop_flag per-conv)
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### 2.1 数据结构
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**新增 `PerConvState`**(放 mod.rs,AiSession 内):
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```rust
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/// 单个对话的运行态(generating/stop_flag/notify/iteration/agent_language)。
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||||
/// 多会话并发后,每个 conv 一份,HashMap<conv_id, PerConvState> 挂在 AiSession。
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||||
///
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||||
/// 不含 messages/pending_approvals ——
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||||
/// - messages: 见 §2.3 决策(messages 最终也 per-conv,否则 §1.3 陈旧 loop 退出无替代判据)
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/// - pending_approvals: 已带 conversation_id,继续走单层 HashMap + retain 过滤(mod.rs:181-185 注释自陈)
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||||
pub struct PerConvState {
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pub generating: bool,
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||||
pub stop_flag: Arc<AtomicBool>,
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||||
pub notify: Arc<tokio::sync::Notify>,
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||||
pub iteration_used: usize,
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||||
pub agent_language: Option<String>,
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||||
/// 该 conv 的 messages 历史(§2.3:messages per-conv 化后挪入此)
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||||
pub messages: ContextManager,
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||||
/// 懒创建时间戳(随 active_conv 走)
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||||
pub created_at: Option<String>,
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
**AiSession 改造**(mod.rs:166):
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||||
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||||
```rust
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||||
pub struct AiSession {
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||||
// ── 应用级(保持单例) ──
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||||
pub active_provider_id: Option<String>,
|
||||
pub active_conversation_id: Option<String>, // 路由键:当前展示的 conv(切走即变,不影响后台 loop)
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||||
// ── 会话级(per-conv) ──
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||||
pub pending_approvals: HashMap<String, PendingApproval>, // 已带 conversation_id,保持单层
|
||||
pub per_conv: HashMap<String, PerConvState>,
|
||||
// ── L0 握手/A 路线兼容 ──
|
||||
// 旧字段 generating/stop_flag/notify/agent_language/messages/iteration_used 移入 PerConvState
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### 2.2 访问封装(收敛锁边界)
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||||
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||||
**关键:避免 41 处 `session.lock()` 各自写 HashMap 索引**,提供访问器:
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||||
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||||
```rust
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||||
impl AiSession {
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||||
/// 取某 conv 的 PerConvState(不存在则惰性创建)
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||||
pub fn conv(&mut self, conv_id: &str) -> &mut PerConvState { ... }
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||||
|
||||
/// 只读快照(供 IPC 查询,不创建)
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||||
pub fn conv_read(&self, conv_id: &str) -> Option<&PerConvState> { ... }
|
||||
|
||||
/// 兼容旧调用:取 active_conversation_id 对应 conv(替换单例字段直读)
|
||||
pub fn active_conv(&mut self) -> Option<&mut PerConvState> {
|
||||
self.active_conversation_id.as_ref().and_then(|id| self.per_conv.get_mut(id))
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
|
||||
**调用点迁移**:41 处 `session.lock().await.xxx` → `session.lock().await.conv(&conv_id)?.xxx`,**锁粒度不变(仍是单一 AiSession Mutex)**,只是索引多一层。这是**最小侵入**的关键——不拆 N 把锁(否则锁顺序/死锁风险骤增),per-conv 仅是 HashMap 索引隔离。
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||||
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||||
### 2.3 messages 是否 per-conv(决策 b 的关键细化)
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||||
**决策 b 原文**:「仅拆 generating/stop_flag per-conv,messages/pending 已可按 conv reload」。
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||||
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||||
**核验结论**:**messages 必须同 per-conv**,否则无法落地决策 e「不退出各自跑完」:
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||||
- 单例 messages 下,旧 loop(已切走的 conv A)继续跑会 push 到**当前 active conv B 的 messages**(单例一份)——这正是 §1.3 B-260615-11 退出逻辑防的污染。
|
||||
- 若 messages 保持单例,旧 loop 退出逻辑**必须保留**(决策 e 落空)。
|
||||
- 若 messages per-conv,旧 loop `session.conv(&conv_a).messages.push(...)` 写自己的 conv,**不污染 B**,退出逻辑可删(决策 e 成立)。
|
||||
|
||||
**故本设计修正决策 b 为**:「拆 generating/stop_flag/notify/iteration/agent_language/**messages** per-conv,仅 pending_approvals 保持单层 HashMap(已带 conversation_id)」。**侵入面增量极小**(messages 本就是 ContextManager 自包含结构,挪 HashMap 即可),但解锁了决策 e。**此偏离决策 b 原文的细化,须用户确认**(列入风险 R-1)。
|
||||
|
||||
### 2.4 锁粒度选型(单一 Mutex vs per-conv 细锁)
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||||
|
||||
**推荐:维持单一 `Arc<Mutex<AiSession>>`**:
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||||
- per-conv 细锁(HashMap<conv_id, Mutex<PerConvState>>)理论并发更好,但:
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||||
- 死锁风险:loop 内多次取锁 + 审批 IPC 取锁,锁顺序难保证
|
||||
- pending_approvals 是跨 conv 单层 HashMap,若它单锁而 per_conv 各自锁,两个锁域交叉
|
||||
- 现有 41 处 lock() 全要改取锁语义,侵入大
|
||||
- 单一 Mutex 下,per-conv 仅是数据隔离(写自己的 conv 不影响他人),**锁竞争点仍在**(并发 N 个 loop 抢一把锁),但:
|
||||
- loop 内锁持有时间极短(push 一条消息 / 查 stop_flag 都是 O(1)),真实竞争窗口小
|
||||
- stream_llm 期间**不持锁**(agentic.rs:225-230 build messages 后释放锁,stream 内无锁)
|
||||
- 改动量最小,风险最低
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||||
|
||||
**结论**:数据 per-conv,锁单例。后续若 profiling 显示锁竞争,再细化到 per-conv Mutex(渐进路径)。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 3. 并发限流(决策 c:复用 llm_concurrency.global 改会话级)
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||||
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||||
### 3.1 global Semaphore 语义重定义
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||||
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||||
**当前**(state.rs:100/221):permits=3,限**全局 LLM 调用并发**(主循环 + 标题 + 提炼 + 所有对话共用)。
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||||
|
||||
**B 阶段新语义**:permits=**并发会话数上限**(默认 3),每会话 loop 入口 acquire 1 permit,持有整个 loop 生命周期(含工具执行/审批等待)。
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||||
- 含义:同一时刻最多 3 个对话并发跑 loop,第 4 个排队。
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||||
- 收益:token 暴增护栏(决策 c 原意)。
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||||
- 实现:`run_agentic_loop` 入口 `let _conv_permit = llm_concurrency.acquire_global().await;`,permit 绑 guard Drop 释放。
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||||
|
||||
### 3.2 per_conv Semaphore 改 HashMap<conv_id, Semaphore>
|
||||
|
||||
**当前**(state.rs:101):单一 Semaphore permits=2,限单对话内并发(主循环+标题+提炼)。
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||||
|
||||
**B 阶段**:
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||||
```rust
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||||
per_conv: Arc<Mutex<HashMap<String, Arc<Semaphore>>>>,
|
||||
```
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||||
- 每对话内限流不变(permits=2,主循环 + 标题 + 提炼),但按 conv_id 各自一份。
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||||
- `acquire_per_conv(conv_id)`:lock HashMap → 若无则建(permits=2)→ clone Arc → 释放 lock → acquire_owned。
|
||||
- **conv 退出清理**:loop 结束 + 无 pending 审批时,remove 该 conv 的 Semaphore 条目(防 HashMap 无限增长)。
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||||
|
||||
### 3.3 F-260616-12 retry 持 permit 依赖(关键风险点)
|
||||
|
||||
**现状**(agentic.rs:247-248):
|
||||
```rust
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||||
let _global_permit = llm_concurrency.acquire_global().await;
|
||||
let _per_conv_permit = llm_concurrency.acquire_per_conv().await;
|
||||
// 重试循环(:259-353)期间持有两 permit 不释放
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||||
// stream 后(:414-415)才 drop
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||||
```
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||||
注释(agentic.rs:246):「重试期间持有 permit 不释放(防新请求挤占)」。
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||||
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||||
**多会话后的问题**:
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||||
- global permit **新语义是会话级**(§3.1,每会话占 1 整 loop)。重试期持 global=**整个会话占着会话槽**,但重试只是该会话内部行为,**不应阻塞其他会话入槽**。
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||||
- per_conv permit 是该 conv 内部限流,重试期持有合理(防自己挤占标题/提炼)。
|
||||
|
||||
**B 阶段处理方向**(对齐 todo:86 「倾向重试不持 permit 或仅持 per_conv」):
|
||||
- **global permit 移出重试持有**:重试循环内**释放 global**(回到会话级占槽语义——入 loop 时 acquire 1 global 整 loop 持有,重试不影响他对话)。**注意**:若 global 新语义是「会话数上限」(§3.1),重试不释放 global 也无碍(本就是会话级占槽),问题降级。**真正要改的是 per_conv 重试持有**(见下)。
|
||||
- **per_conv permit 重试期释放**:重试不持 per_conv,退避 sleep + 重试请求每次重新 acquire per_conv(让该 conv 的标题/提炼有机会跑)。但当前架构无标题/提炼并发跑(都在 loop 退出后 spawn),故 per_conv 退化为单 permit,持有与否无差异。
|
||||
- **结论**:F-260616-12 在 B 阶段的实际影响**仅限 global 语义切换时核验**——新 global=会话级后,重试持 global=占会话槽(语义自洽,他对话第 4 个排队正常),**非 bug,是预期行为**。per_conv 重试持有无实际影响(无并发消费方)。**F-260616-12 可降级为「B 阶段验证 global 新语义后关闭」**,无需独立改动。列入风险 R-2。
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 4. loop 内校验改造(agentic.rs:177-211 改造点)
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||||
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||||
### 4.1 B-260615-11 陈旧 loop 退出逻辑删除
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||||
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||||
**改造前**(agentic.rs:197-211):
|
||||
```rust
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||||
let mut session = session_arc.lock().await;
|
||||
if session.active_conversation_id.as_deref() != Some(conv_id.as_str()) {
|
||||
return; // ← 删除
|
||||
}
|
||||
session.iteration_used = iteration + 1;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**改造后**(决策 e 真并发):
|
||||
```rust
|
||||
{
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||||
let mut session = session_arc.lock().await;
|
||||
// B 阶段:不再校验 active_conversation_id(切换不杀 loop)。
|
||||
// per-conv state 按 conv_id 索引,旧 loop 写自己的 conv 不污染他人。
|
||||
// 校验改为:conv 是否仍存在(被删则退出)
|
||||
if !session.per_conv.contains_key(&conv_id) {
|
||||
tracing::warn!("[ai] conv {} 已删除,旧 loop 退出", conv_id);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
session.conv(&conv_id).iteration_used = iteration + 1;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
同样改造 agentic.rs:380-388(MidStream 保文后 push)/427-434(stream 后 push):三处 push 前校验**全部改为 conv 存在性**而非 active 一致性。
|
||||
|
||||
### 4.2 stop_flag/notify/messages 取用改 per-conv 索引
|
||||
|
||||
**改造前**(agentic.rs:160-163):
|
||||
```rust
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||||
let (stop_flag, notify) = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
(session.stop_flag.clone(), session.notify.clone())
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
**改造后**:
|
||||
```rust
|
||||
let (stop_flag, notify) = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
let conv = session.per_conv.get(&conv_id).expect("loop 启动前 conv 已建");
|
||||
(conv.stop_flag.clone(), conv.notify.clone())
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
**build_for_request 改 per-conv messages**(agentic.rs:224-230):
|
||||
```rust
|
||||
let messages = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
let conv = session.per_conv.get(&conv_id).expect("...");
|
||||
let (history_msgs, _trimmed) = conv.messages.build_for_request(sys_tokens);
|
||||
// ...
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.3 GeneratingGuard 改 per-conv 复位
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||||
|
||||
**改造前**(agentic.rs:59-94):guard 持 `Arc<Mutex<AiSession>>`,Drop 时 `session.lock().await.generating = false`(全局)。
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||||
|
||||
**改造后**:guard 持 `conv_id: String`,`reset()` / Drop 时 `session.conv(&conv_id).generating = false`(只复位该 conv)。guard struct 加 `conv_id` 字段。
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||||
|
||||
### 4.4 try_continue_agent_loop 改 per-conv 续跑
|
||||
|
||||
**改造前**(agentic.rs:578-650):读全局 generating + pending 决定续跑。
|
||||
|
||||
**改造后**:
|
||||
```rust
|
||||
pub(crate) async fn try_continue_agent_loop(app, state, conv_id: &str, start_iteration: usize) {
|
||||
let (is_generating, has_pending) = {
|
||||
let session = state.ai_session.lock().await;
|
||||
let conv = match session.per_conv.get(conv_id) {
|
||||
Some(c) => c,
|
||||
None => return, // conv 已删
|
||||
};
|
||||
(conv.generating,
|
||||
session.pending_approvals.values().any(|a| a.conversation_id.as_deref() == Some(conv_id)))
|
||||
};
|
||||
// ... 续跑 spawn run_agentic_loop 传 conv_id
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
`ai_approve`(commands.rs:228-)调用处传 `approval.conversation_id`(:281 已有)。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 5. 切换不退出旧 loop 各自跑完(决策 e 改造点)
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||||
### 5.1 ai_conversation_switch 移除 readonly 分支
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||||
**改造前**(commands.rs:935-941):生成中 readonly 切换,不改 active。
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||||
|
||||
**改造后**:
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||||
```rust
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||||
let mut session = state.ai_session.lock().await;
|
||||
session.active_conversation_id = Some(conversation_id.clone()); // 直接切,不动 per-conv
|
||||
// 旧 conv 的 per-conv state 保留(后台 loop 继续跑),新 conv 从 DB reload messages 到其 per-conv
|
||||
let conv_state = session.per_conv.entry(conversation_id.clone())
|
||||
.or_insert_with(|| PerConvState::from_messages(messages)); // 惰性建/已存在则保留
|
||||
session.pending_approvals.retain(|_, a| a.conversation_id.as_deref() != Some(&conversation_id));
|
||||
// 删 readonly 分支
|
||||
```
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||||
|
||||
### 5.2 ai_conversation_create 移除强制结束旧 loop
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||||
|
||||
**改造前**(commands.rs:848-864):生成中 `generating=false` + `stop_flag=true` 杀旧 loop。
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||||
|
||||
**改造后**:
|
||||
```rust
|
||||
let mut session = state.ai_session.lock().await;
|
||||
// B 阶段:新建会话不杀旧 loop(决策 e)。新会话建独立 per-conv state。
|
||||
let id = new_id();
|
||||
session.active_conversation_id = Some(id.clone());
|
||||
session.per_conv.insert(id.clone(), PerConvState::new()); // 全新 state
|
||||
session.pending_approvals.retain(|_, a| a.conversation_id.as_deref() != Some(&id));
|
||||
// 删 if session.generating { 强制结束 } 块
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.3 ai_chat_send 互斥改 per-conv
|
||||
|
||||
**改造前**(commands.rs:144-152):`if session.generating {Err}` 全局互斥。
|
||||
|
||||
**改造后**:
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||||
```rust
|
||||
let mut session = state.ai_session.lock().await;
|
||||
let conv_state = session.conv(&conv_id); // 惰性建
|
||||
if conv_state.generating {
|
||||
return Err("该对话正在生成中".to_string()); // 仅该 conv 互斥,他对话不受影响
|
||||
}
|
||||
conv_state.generating = true;
|
||||
conv_state.stop_flag.store(false, Ordering::SeqCst);
|
||||
conv_state.agent_language = language.clone();
|
||||
conv_state.iteration_used = 0;
|
||||
conv_state.messages.push(ChatMessage::user(&user_content));
|
||||
// active_conversation_id 仍设(路由键),但不影响其他 conv 的 loop
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.4 ai_chat_force_send / ai_chat_stop / ai_continue_loop / ai_stop_loop 改 per-conv
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||||
|
||||
所有这些命令**加 conv_id 参数**(前端传 activeConversationId),操作仅针对该 conv 的 per-conv state:
|
||||
- `ai_is_generating(conv_id)` → `conv_read(conv_id).generating`
|
||||
- `ai_chat_stop(conv_id)` → 置该 conv 的 stop_flag + notify
|
||||
- `ai_chat_force_send(conv_id, ...)` → 复位该 conv 的 generating + 重发
|
||||
- `ai_continue_loop(conv_id)` / `ai_stop_loop(conv_id)` → 操作该 conv
|
||||
|
||||
**IPC 签名变更**:需更新 commands.rs 的 `#[tauri::command]` 签名 + lib.rs:120 invoke_handler + 前端 api/ai.ts wrapper。
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 6. 事件路由 conversation_id 全覆盖核验
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||||
> 后端 emit 点全部 grep 核验。前端 useAiEvents.ts:125 已按 conversation_id 路由。
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||||
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||||
**AiChatEvent 变体**(mod.rs:88-141)conversation_id 字段核验:
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||||
|
||||
| 变体 | 行 | conversation_id | 核验 |
|
||||
|---|---|---|---|
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||||
| AiTextDelta | :90 | `Some(conv_id)` | ✅ stream_recv 传 |
|
||||
| AiToolCallStarted | :93 | `Some` | ✅ |
|
||||
| AiToolCallCompleted | :96 | `Some` | ✅ |
|
||||
| AiApprovalRequired | :101 | `Some` | ✅ audit.rs:604 process_tool_calls 传 |
|
||||
| AiApprovalResult | :103 | `Some` | ✅ commands.rs:260/312 |
|
||||
| AiCompleted | :115 | `Some` | ✅ agentic.rs 多处 + commands.rs:517/544 |
|
||||
| AiError | :124 | `Some` | ✅ agentic.rs:143 |
|
||||
| AiAgentRound | :127 | `Some` | ✅ agentic.rs:217 |
|
||||
| AiHeartbeat | :129 | `Some` | ✅ stream_recv |
|
||||
| AiMaxRoundsReached | :135 | `Some` | ✅ agentic.rs:519 |
|
||||
| AiStreamRetry | :140 | `Some` | ✅ agentic.rs:346 |
|
||||
|
||||
**结论**:所有 emit 点**已带 conversation_id**,前端 useAiEvents.ts:125 `convId = event.conversation_id` + :133 `isCurrent = !convId || convId === state.activeConversationId` 已就绪。**事件路由层零改动**,这是 B 阶段 d1 落地的前置保障。
|
||||
|
||||
**唯一新增 emit 点核验**:loop 内 push 失败/per-conv 复位的新 emit 须带 conv_id(§4 改造时逐一核对)。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 7. 多窗口 UI(d1 侧栏 + d2 独立窗口)
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||||
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||||
### 7.1 d1 侧栏切换 + 后台并行(先做)
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||||
|
||||
**现状基础**:
|
||||
- useAiConversations.ts:56「允许生成中切换:后台继续生成,事件按 conversation_id 路由不污染当前视图」已就绪
|
||||
- useAiEvents.ts:142-144 `generatingConvId` 跟踪当前生成 conv(切走不清零)
|
||||
- 侧栏会话列表 useAiConversations.ts:17 loadConversations 已就绪
|
||||
|
||||
**d1 改动点**:
|
||||
1. **侧栏会话项显示生成态**:读 `state.conversations[].id` 与 `state.generatingConvId` 比对,匹配则显流式指示器(改动:`Sidebar.vue` 会话项 + 新 computed `generatingConvSet`)
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2. **多 conv 后台并行态**:state 加 `generatingConvs: Set<string>`(替代单值 generatingConvId),useAiEvents.ts:142-144 改 push 到 Set,Completed/Error 时 remove
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3. **切走不清零**:useAiConversations.ts:38-44 newConversation 清 queue/generatingConvId 改为只清当前 conv 的(不杀他 conv)
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4. **AiCompleted 触发 drainQueue**:useAiSend.ts:227 当前队列是单队列,B 阶段可保持(用户在 A 排队,A 完成续发),或改 per-conv 队列(后续优化)
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**d1 不需要**:多窗口、状态同步、localStorage 跨窗口。**d1 是纯前端 + 后端 §2-§5 改造的最小 UI 呈现层**。
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### 7.2 d2 独立 Tauri 窗口(后做)
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**现状基础**(useAiWindow.ts):
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- `WebviewWindow('ai-detached', ...)`(:42)单窗口 label
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- detach 时快照 generatingConvId → localStorage `df-ai-gen`(:28-31)
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- resumeInDetached(:87-119)核验 `ai_is_generating` 后恢复生成态
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- 独立 webview 独立 store(useAiWindow.ts:32-34 注释)
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**d2 改动点**:
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1. **label 改 per-conv**:`ai-detached-${convId}`,支持每会话独立窗口(`getByLabel` 查重)
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2. **detachPanel 加 conv_id 参数**:从指定 conv detach(而非当前 active)
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3. **窗口间状态同步**:多窗口各自 webview 各自 store,需:
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- 后端事件广播:Tauri `emit` 默认所有 webview 收(useAiEvents 在每窗口各自 listen,按 conversation_id 过滤)——**天然支持**,无需改
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- 显式状态同步(如某窗口改 provider):用 Tauri `emit` 自定义事件 + 各窗口 listen(useAiWindow.ts 已有 _unlistenMove/Resize 模式可仿)
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4. **localStorage 快照**:从单 `df-ai-gen` 改 `df-ai-gen-${convId}` 多 key
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5. **窗口管理 UI**:侧栏每会话加「在新窗口打开」按钮(右键菜单或图标)
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**d2 风险**:多窗口 + 多 webview 内存占用;窗口生命周期管理(关窗是否停 loop,决策 e 下不停)。
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## 8. 实施步骤(分批,每批独立可验证)
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> 每批标注**主改文件**+**锁/回归面**。建议批间 cargo + vue-tsc 自验 + 人工验收单会话回归。
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### 批 1:PerConvState 数据结构 + 访问器(无行为变更,纯重构)
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- **主改**:`mod.rs`(新增 PerConvState struct + AiSession 字段迁移 + conv()/conv_read() 访问器)
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- **锁**:无运行时行为变化(旧字段读写在批 2 迁移),仅编译期
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- **验证**:cargo build 通过 + 单测(访问器惰性建/已存在/conv 删除)
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- **回归面**:全 AI IPC 编译(41 处 lock 暂不动,通过兼容层 `active_conv()` 转发到 per_conv[active_conversation_id])
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### 批 2:41 处 lock 调用点迁移到 conv() 索引
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- **主改**:`commands.rs`(41 处)、`agentic.rs`(8 处)、`prompt.rs`/`audit.rs`/`knowledge_inject.rs`(各 1 处)
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- **锁**:仍单 Mutex,索引多一层
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- **验证**:cargo build + **单会话全功能回归**(send/regenerate/edit/approve/stop/continue/switch/create/delete)行为零变化
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- **回归面**:全部 AI 功能(高风险批,须逐命令人工验收)
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### 批 3:run_agentic_loop per-conv 改造(§4)
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- **主改**:`agentic.rs`(GeneratingGuard 加 conv_id + stop_flag/notify/messages 取用改 per-conv + §4.1 陈旧 loop 退出改 conv 存在性 + §4.4 try_continue 改 per-conv)
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- **锁**:loop 内不改锁,改取用索引
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- **验证**:单会话回归 + **双会话并发验收**(开 conv A 跑 → 切 conv B 发 → A 后台跑完不污染 B)
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- **回归面**:loop 全路径(send/regenerate/approve/continue/stop/max)
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- **依赖**:批 2 完成
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### 批 4:commands.rs 切换/新建/停止改 per-conv(§5)
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- **主改**:`commands.rs`(ai_conversation_create 删强制结束块 / ai_conversation_switch 删 readonly / ai_chat_send 互斥改 per-conv / ai_chat_stop/force/continue/stop_loop 加 conv_id 参数)
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- **IPC 签名变更**:lib.rs invoke_handler + 前端 api/ai.ts wrapper + useAiSend.ts/useAiConversations.ts 调用处
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- **验证**:双会话并发(切走不杀旧 loop,各自跑完)+ 单会话回归
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- **回归面**:全部 IPC 签名(前端多处调用)
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- **依赖**:批 3 完成
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### 批 5:llm_concurrency 改造 + F-260616-12 处理(§3)
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- **主改**:`state.rs`(LlmConcurrency global 语义=会话级 + per_conv 改 HashMap)、`agentic.rs`(loop 入口 acquire global 整 loop 持有 + 重试期 global 释放语义核验)
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- **锁**:Semaphore 改造
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- **验证**:3 会话并发(第 4 排队)+ 重试期不阻塞他对话(F-260616-12 验证)
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- **回归面**:并发限流配置(Settings 热改路径 set_global/set_per_conv 适配 HashMap)
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- **依赖**:批 4 完成
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### 批 6:d1 前端侧栏 + 后台并行(§7.1)
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- **主改**:`stores/ai.ts`(generatingConvs: Set)、`useAiEvents.ts`(generatingConvId → generatingConvs)、`Sidebar.vue`(会话项生成态指示器)、`useAiConversations.ts`(切走不清零)
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- **验证**:双会话并发 UI(侧栏见两 conv 流式指示器,切走后台继续)
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- **回归面**:侧栏渲染 + 事件路由
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- **依赖**:批 4 完成(后端 per-conv 就绪)
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### 批 7:d2 独立 Tauri 窗口(§7.2)
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- **主改**:`useAiWindow.ts`(label per-conv + detachPanel 加 conv_id + localStorage 多 key + 窗口间同步)、`Sidebar.vue`(新窗口打开按钮)
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- **验证**:每会话独立窗口 + 多窗口并发 + 窗口间状态同步
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- **回归面**:窗口生命周期 + 内存
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- **依赖**:批 6 完成
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### 批 8:启动恢复 + L0 握手适配
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- **主改**:`audit.rs`(restore_pending_approvals 按 conversation_id 分组重建到对应 per_conv)、`lib.rs`(L0 握手清所有 per_conv 的 generating,非全局单值)
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- **验证**:重启恢复多 conv pending 审批 + HMR 清多 conv 残留
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- **回归面**:启动恢复链路
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- **依赖**:批 2 完成(可与批 3-7 并行)
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## 9. 风险清单
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### R-1:决策 b 细化偏离(messages 必须同 per-conv)— **须用户确认**
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- **原决策 b**:「仅拆 generating/stop_flag per-conv,messages/pending 已可按 conv reload」
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- **核验结论**:**messages 必须同 per-conv**,否则 §1.3 B-260615-11 陈旧 loop 退出逻辑无替代判据(单例 messages 下旧 loop 必污染新 active conv),决策 e「不退出各自跑完」落空。
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- **侵入面增量**:极小(messages 本就是 ContextManager 自包含,挪 HashMap),但偏离原文须确认。
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- **缓解**:pending_approvals 保持单层 HashMap(已带 conversation_id,符合决策 b 原意),仅 messages per-conv 化。
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### R-2:锁粒度——单 Mutex 多 conv 抢锁
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- **现状**:41 处 `session.lock()` 共一把 Mutex。
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- **B 阶段**:per-conv 仅数据隔离(HashMap 索引),锁仍单例。N 个并发 loop 抢一把锁。
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- **评估**:loop 内锁持有时间极短(push/查 flag 均 O(1)),stream 期间不持锁,真实竞争窗口小。**风险可控**。
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- **缓解**:若 profiling 显示竞争,再细化 per-conv Mutex(渐进,不阻塞 B 落地)。
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### R-3:事件路由——已就绪但新增 emit 须核对
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- **现状**:11 个 AiChatEvent 变体全部已带 conversation_id(useAiEvents.ts:125 已路由)。
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- **B 阶段**:零改动,但 §4-§5 改造新增 emit 点须逐一核对带 conv_id。
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- **缓解**:批 3/4 改造时 grep emit 点 checklist。
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### R-4:状态同步——前端 generatingConvId 单值 → Set
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- **现状**:state.generatingConvId 单值(stores/ai.ts:51)。
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- **B 阶段 d1**:改 Set(多 conv 并行生成)。useAiEvents.ts:142-144 写入逻辑 + 各清零点(Completed/Error/:136/:273/:317)全改。
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- **风险**:漏改清零点致生成态残留。
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- **缓解**:批 6 集中改 + 双会话并发 UI 验收。
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### R-5:回归面——全 AI 功能(高风险批在批 2/批 4)
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- **批 2**(41 处 lock 迁移):全 AI IPC 编译 + 单会话全功能回归。
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- **批 4**(IPC 签名变更 conv_id 参数):前端多处调用 + 后端全部命令。
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- **缓解**:批间 cargo + vue-tsc + 人工验收单会话回归(逐命令:send/regenerate/edit/approve/stop/continue/switch/create/delete/rename/archive)。批 2 是最高风险批,建议单独 commit + 充分验收。
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### R-6:F-260616-12 retry 持 permit——global 语义切换后核验
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- **现状**:重试期持 global+per_conv permit(agentic.rs:247-248)。
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||||
- **B 阶段**:global 改「会话级」语义(§3.1)后,重试持 global=占会话槽(语义自洽,第 4 会话排队正常),**非 bug**。per_conv 重试持有无实际影响(无并发消费方)。
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||||
- **结论**:F-260616-12 **降级为批 5 验证项**(global 新语义下行为符合预期即关闭),无需独立改动。**若用户认为重试期占会话槽不合理**,则在批 5 重试循环内释放 global(每次重试重新 acquire),但会引入「重试期会话槽空转被他对话抢占」新问题——不推荐。
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### R-7:启动恢复 + L0 握手多 conv 适配
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- **restore_pending_approvals**(audit.rs:254):当前重建到全局 pending_approvals(单层 HashMap),B 阶段保持(已带 conversation_id),但须确保各 conv 的 per_conv state 在启动时建(惰性 or 全量)。
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||||
- **L0 握手**(lib.rs:42-63):当前清全局 generating + pending。B 阶段改清所有 per_conv 的 generating(防 HMR 后多 conv 残留)。
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- **缓解**:批 8 集中处理。
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### R-8:iteration_used 跨审批续跑在多会话下的正确性
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- **现状**(F-260616-11):iteration_used 累计,ai_approve 读 session.iteration_used 续跑。
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- **B 阶段**:iteration_used 挪入 PerConvState(§2.1),ai_approve 读 `conv(approval.conversation_id).iteration_used`。
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||||
- **风险**:ai_approve commands.rs:272/325 两处读须改 per-conv 索引(批 2 一并迁移)。
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- **缓解**:批 2 checklist 含此两处。
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### R-9:PendingApproval.conversation_id 一致性
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- **现状**:process_tool_calls(audit.rs:598)写 `Some(conv_id.to_string())`,restore_pending_approvals(audit.rs:276)从审计表读 `rec.conversation_id`。
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||||
- **B 阶段**:保持单层 pending_approvals + 按 conversation_id 过滤(ai_pending_tool_calls commands.rs:347 已 O(n) 过滤)。
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- **风险**:若某审批的 conversation_id 为 None(历史数据/边界),retain/filter 漏判。
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- **缓解**:批 2 核验所有 insert 点均带 Some(conv_id);None 视为「无主审批」归类到 active conv 或单独清理。
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## 10. 与已决架构债的关系
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- **memory `aichat-arch-extensibility`**:「AiSession 单例未动」是登记的架构债,本设计正式清偿。
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- **mod.rs:214 注释**:「当前 AiSession 是全局单例(F-09 B 多会话架构落地时改 per-conv)」——预留债标记,本设计落地。
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- **state.rs:94-97 注释**:per_conv「未来若支持多对话并发,需改为 HashMap<conv_id, Semaphore>」——本设计 §3.2 落地。
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- **不冲突**:本设计与 F-260616-11(iteration 累计,已 per-conv 化预留)、F-260616-07(流式重试,F-260616-12 依赖项 §3.3 处理)、generating 状态机加固(RAII guard,§4.3 改 per-conv)均兼容。
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## 11. 验收清单(每批完成后)
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- [ ] 批 1:cargo build + 访问器单测
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- [ ] 批 2:cargo + vue-tsc 0err + 单会话全功能回归(send/regenerate/edit/approve/stop/continue/switch/create/delete/rename/archive 逐命令)
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- [ ] 批 3:双会话并发(开 A 跑 → 切 B 发 → A 后台跑完不污染 B)+ 单会话回归
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- [ ] 批 4:双会话并发(切走不杀旧 loop,各自跑完)+ 全 IPC 签名前端调用核对
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- [ ] 批 5:3 会话并发(第 4 排队)+ 重试期不阻塞他对话(F-260616-12)
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- [ ] 批 6:双会话并发 UI(侧栏两 conv 流式指示器,切走后台继续)
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- [ ] 批 7:每会话独立窗口 + 多窗口并发 + 窗口间状态同步
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- [ ] 批 8:重启恢复多 conv pending 审批 + HMR 清多 conv 残留
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**设计完。本文件为设计稿,不含代码改动。实施时按批 1→8 顺序,每批独立可验证。**
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534
docs/02-架构设计/已编号方案/F-15-上下文管理增强设计-2026-06-16.md
Normal file
534
docs/02-架构设计/已编号方案/F-15-上下文管理增强设计-2026-06-16.md
Normal file
@@ -0,0 +1,534 @@
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# AI Chat 上下文管理增强设计
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> 性质: 功能设计（经代码勘察确认可行性 + 多角度分析）
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> 日期: 2026-06-16
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> 关联: [Agent 架构说明](Agent架构说明-2026-06-14.md)（现有裁剪机制盘点依据）
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||||
> 用途: 实施依据，实施方据此文档执行，不再二次设计
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## 1. 背景与问题
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### 1.1 现有裁剪机制的致命缺陷
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当前 `ContextManager.build_for_request`（context.rs:219）超预算时的行为：
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```
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history_tokens > available_budget
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↓
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从最旧消息开始丢弃（按三元组原子单元），保护最近 6 条（PROTECT_COUNT）
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↓
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被丢弃的消息 → 彻底不发给 LLM，零保留
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↓
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trimmed=true → agentic.rs:226 `_trimmed` → 直接忽略，无任何动作
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```
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**问题**：丢掉的消息里可能有「用户说要改 XX 文件的 YY 函数」「AI 已经用了方案 B 不是方案 A」这类关键上下文。丢弃 = 遗忘 = AI 重复读文件 / 改错地方。
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### 1.2 现有清理机制的缺陷
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`ai_chat_clear`（commands.rs:360）：`session.messages.clear()` + DB `clear_messages` 置 `messages='[]'` → **历史彻底丢失**，无法回溯。
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### 1.3 用户需求（三条）
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1. **会话分段**：清理上下文不删记录，同一对话内产生 a'/a''/a''' 多段，DB 全量保留，LLM 只看当前段
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2. **手动压缩**：用户主动发起，把当前消息让 LLM 总结成摘要，摘要替代原始消息作为上下文起点
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||||
3. **智能裁剪**：超预算自动触发压缩，不直接丢弃，用摘要保留旧消息语义
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## 2. 代码勘察（事实依据）
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### 2.1 数据流真相链
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```
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DB (ai_conversations.messages JSON 列)
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||||
↕ save_conversation / switchConversation → restore_from_messages
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||||
ContextManager (内存真相源, Vec<TrackedMessage>)
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↓ build_for_request(sys_tokens)
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||||
↓ → sanitize_messages (step 0: filter !is_active + step 1-3: 畸形三元组自愈)
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↓ → 超预算时裁剪旧消息(保护最近 PROTECT_COUNT=6 条)
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||||
LLM 请求 = [system_prompt] + [裁剪后的 active 消息]
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```
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||||
### 2.2 关键代码位置
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||||
| 机制 | 位置 | 行为 |
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|------|------|------|
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||||
| `ChatMessage.status` | `df-ai-core/provider.rs:59` | `Option<String>`，现有值：`None`/`"active"`/`"truncated"` |
|
||||
| `is_active()` | `df-ai-core/provider.rs:79` | `!matches!(status, Some("truncated"))` — **反面排除模式** |
|
||||
| `sanitize_messages` | `context.rs:284` | step 0 调 `is_active()` 过滤，**唯一的发送视图过滤点** |
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||||
| `build_for_request` | `context.rs:219` | 先 sanitize 再裁剪，返回 `(messages, trimmed: bool)` |
|
||||
| `push()` | `context.rs:174` | 追加消息 + 计 token，**不区分 status 全量计入 history_tokens** |
|
||||
| `clear()` | `context.rs:170` | 清空 messages Vec + history_tokens=0 |
|
||||
| `restore_from_messages` | `context.rs:414` | 从 DB JSON 全量恢复，**push 全量消息含 !active 的，token 全量计入** |
|
||||
| `ai_chat_clear` | `commands.rs:360` | session.clear() + DB clear_messages 置 `messages='[]'` |
|
||||
| `build_for_request` 调用点 | `agentic.rs:226` | `let (history_msgs, _trimmed) = session.messages.build_for_request(sys_tokens)` — **trimmed 被忽略** |
|
||||
| 前端过滤 | `useAiConversations.ts:79` | `.filter(m => m.status !== 'truncated')` — **硬编码字符串** |
|
||||
| `title.rs` LLM 调用 | `title.rs:111-140` | `generate_title_via_llm` — **完整的非流式 complete() 调用范例**，压缩可直接复用此模式 |
|
||||
| `build_provider_for` | `secret.rs` | 构造 provider 句柄（含 keyring 解析），title.rs 和压缩共用 |
|
||||
|
||||
### 2.3 ContextConfig 预算参数
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||||
|
||||
```rust
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||||
// context.rs:88-94
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||||
pub struct ContextConfig {
|
||||
max_tokens: u32, // 128_000
|
||||
output_reserve: u32, // 8_192
|
||||
safety_ratio: f32, // 0.85
|
||||
}
|
||||
// budget_limit() = (128_000 - 8_192) × 0.85 ≈ 102_000 tokens
|
||||
```
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||||
|
||||
### 2.4 消息分组（裁剪原子性）
|
||||
|
||||
```rust
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||||
// context.rs:115-123
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||||
enum MessageGroup {
|
||||
Standalone, // 普通 User/Assistant 文本
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||||
ToolCallHead, // Assistant 带 tool_calls（三元组的头）
|
||||
ToolResultTail, // Tool 结果消息（三元组的尾）
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
`build_eviction_units`（context.rs:526）已实现按三元组分组：Head + 所有 Tail + 紧随的文本 Assistant 作为不可分割的淘汰单元。**分段标记和压缩可复用此分组逻辑保证原子性**。
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||||
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---
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||||
## 3. 统一设计
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||||
### 3.1 ChatMessage.status 值域（统一）
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||||
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||||
```
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||||
None / "active" → 正常消息，进 LLM 上下文 + 前端可见
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||||
"truncated" → UX-09 编辑软删，不进上下文 + 前端隐藏
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||||
"archived_segment" → 会话分段标记，不进上下文 + 前端折叠可见
|
||||
"compressed" → 被压缩替代，不进上下文 + 前端折叠可见
|
||||
```
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||||
|
||||
### 3.2 is_active() 改为正面白名单
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||||
|
||||
```rust
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||||
// 改前（反面排除，每加一个新状态都要改）
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||||
pub fn is_active(&self) -> bool {
|
||||
!matches!(self.status.as_deref(), Some("truncated"))
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 改后（正面白名单，新状态自动不 active）
|
||||
pub fn is_active(&self) -> bool {
|
||||
matches!(self.status.as_deref(), None | Some("active"))
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**影响面**：`sanitize_messages` step 0 调 `is_active()` 过滤，改后 `archived_segment` 和 `compressed` 自动被过滤，**零额外改动**。
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||||
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||||
### 3.3 push() / restore_from_messages() 的 token 计算修正
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||||
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||||
**问题**：当前 `push()` 不区分 status 全量计入 `history_tokens`。`restore_from_messages` 从 DB 恢复时 push 全量消息（含 compressed/archived_segment），导致 token 虚高 → `build_for_request` 误判超预算 → 不必要的裁剪。
|
||||
|
||||
**修正**：
|
||||
|
||||
```rust
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||||
// push() 加 status 守卫
|
||||
pub fn push(&mut self, message: ChatMessage) {
|
||||
let tokens = self.estimator.estimate_message(&message);
|
||||
let group = classify_group(&message);
|
||||
// 仅 active 消息计入 token 预算（compressed/archived_segment 不进 LLM 上下文）
|
||||
if message.is_active() {
|
||||
self.history_tokens += tokens;
|
||||
}
|
||||
self.messages.push(TrackedMessage { message, token_count: tokens, group });
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**注意**：`all_messages_clone()` 仍返回全量（含 !active），持久化不受影响。`build_for_request` 先 sanitize 过滤再算预算，行为一致。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 4. 三大功能设计
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||||
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||||
### 4.1 会话分段（清理上下文不删记录）
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|
||||
**语义**：用户点「清理上下文」→ 当前所有 active 消息标记 `archived_segment` → 后续新消息作为新段继续同一对话。
|
||||
|
||||
**IPC**：`ai_chat_clear_context`
|
||||
|
||||
**后端逻辑**：
|
||||
|
||||
```rust
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||||
pub async fn ai_chat_clear_context(state: State<'_, AppState>) -> Result<(), String> {
|
||||
let conv_id = {
|
||||
let mut session = state.ai_session.lock().await;
|
||||
let id = session.active_conversation_id.clone();
|
||||
// 标记当前所有 active 消息为 archived_segment
|
||||
for tm in session.messages.messages_mut() {
|
||||
if tm.message.is_active() {
|
||||
tm.message.status = Some("archived_segment".to_string());
|
||||
// token 从预算中扣除
|
||||
session.messages.history_tokens =
|
||||
session.messages.history_tokens.saturating_sub(tm.token_count);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
id
|
||||
};
|
||||
// 落库（全量含标记）
|
||||
if let Some(id) = conv_id {
|
||||
save_conversation(&state.ai_session, &state.db, &id, None, None).await;
|
||||
}
|
||||
Ok(())
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**不插分隔线 system 消息**——前端按 status 渲染分隔即可，避免无意义的 system 消息污染 DB。
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||||
|
||||
**前端渲染**：`archived_segment` 消息折叠为灰色分隔条，点击展开。
|
||||
|
||||
```
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||||
┌─────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ ▸ --- 上下文已清理 (12 条消息) --- │ ← 折叠态
|
||||
├─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ [当前段消息正常展示] │
|
||||
└─────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
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||||
|
||||
**关键约束**：标记时按三元组原子标记（一个 assistant(tool_call) + 其所有 tool_result 必须在同一段）。复用 `build_eviction_units` 的分组逻辑。
|
||||
|
||||
### 4.2 手动上下文压缩（LLM 摘要）
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||||
|
||||
**语义**：用户点「压缩上下文」→ 当前段所有 active 消息发给 LLM 生成摘要 → 摘要作为 system 消息替代原始消息。
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||||
|
||||
**IPC**：`ai_chat_compress_context`
|
||||
|
||||
**后端逻辑**：
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
pub async fn ai_chat_compress_context(state: State<'_, AppState>) -> Result<String, String> {
|
||||
// ① 取当前 active 消息 + provider 配置
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||||
let (active_msgs, provider_config, conv_id) = { /* lock session, extract */ };
|
||||
|
||||
// ② 构建 summary prompt（复用 title.rs 的 generate_title_via_llm 模式）
|
||||
let provider = build_provider_for(&provider_config)?;
|
||||
let summary = compress_via_llm(&*provider, &provider_config.default_model, active_msgs).await?;
|
||||
|
||||
// ③ 原始消息标记 compressed + 插入摘要 system
|
||||
{
|
||||
let mut session = state.ai_session.lock().await;
|
||||
for tm in session.messages.messages_mut() {
|
||||
if tm.message.is_active() {
|
||||
tm.message.status = Some("compressed".to_string());
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 插入摘要作为新的上下文起点
|
||||
session.messages.push(ChatMessage::system(&format!("## 上下文摘要\n\n{}", summary)));
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ④ 落库
|
||||
save_conversation(&state.ai_session, &state.db, &conv_id, None, None).await;
|
||||
|
||||
Ok(summary)
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**摘要 prompt**（放 `prompt.rs`）：
|
||||
|
||||
```rust
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||||
pub fn compress_prompt(lang: &str) -> &'static str {
|
||||
match lang {
|
||||
"en" => "Summarize the following conversation context. Preserve:\n\
|
||||
1) User's core intent and requirements\n\
|
||||
2) Key decisions made (which approach, which files)\n\
|
||||
3) Files modified/created with what changes\n\
|
||||
4) Important constraints or preferences\n\
|
||||
Be concise. Output structured summary only.",
|
||||
_ => "请将以下对话总结为关键上下文摘要，保留：\n\
|
||||
1) 用户的核心意图和需求\n\
|
||||
2) 已做的关键决策（用了什么方案、改了哪些文件）\n\
|
||||
3) 已修改/创建的文件及变更内容\n\
|
||||
4) 重要约束或偏好\n\
|
||||
简洁输出结构化摘要，不要输出其他内容。",
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**前端**：压缩按钮 + loading 态（`AiCompressing` / `AiCompressed` 事件）+ 压缩后摘要卡片（可展开看原始消息）。
|
||||
|
||||
**关键约束**：
|
||||
- 压缩是单向的（不能"解压缩"恢复 LLM 上下文，但 DB 原始消息保留可查看）
|
||||
- 压缩后 `history_tokens` 重算（仅含摘要 + 后续新消息）
|
||||
|
||||
### 4.3 智能裁剪（自动压缩）
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||||
|
||||
**语义**：agentic loop 每轮 `build_for_request` 前检测，超预算时自动压缩被淘汰的旧消息，而非直接丢弃。
|
||||
|
||||
**核心约束**：压缩不能在 `build_for_request` 内同步做（它是纯函数 + 持 session 锁 + LLM 调用 1-5 秒）。
|
||||
|
||||
**落点**：agentic loop 循环体顶部，`build_for_request` 之前。
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
// agentic.rs run_agentic_loop 循环体内
|
||||
for iteration in start_iteration..max_iterations {
|
||||
// ... stop_flag 检查 + 对话一致性校验 ...
|
||||
|
||||
// ★ 智能压缩检查（build_for_request 之前）
|
||||
{
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
let budget = session.messages.config().budget_limit();
|
||||
let available = budget.saturating_sub(sys_tokens);
|
||||
if session.messages.history_tokens() > available
|
||||
&& session.messages.has_compressible_messages(PROTECT_COUNT + 4)
|
||||
&& !session.messages.is_compressing() // 防重入
|
||||
{
|
||||
// 标记 compressing 防重入
|
||||
session.messages.set_compressing(true);
|
||||
drop(session);
|
||||
|
||||
// emit 前端「正在压缩…」
|
||||
let _ = app_handle.emit("ai-chat-event", AiChatEvent::AiCompressing {
|
||||
conversation_id: conv_id.clone()
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 取被淘汰消息 → LLM 摘要 → 标记 compressed → 插入摘要
|
||||
compress_old_messages(
|
||||
&*provider, &provider_config.default_model,
|
||||
&session_arc, sys_tokens, &conv_id, &llm_concurrency,
|
||||
).await;
|
||||
|
||||
let mut session = session_arc.lock().await;
|
||||
session.messages.set_compressing(false);
|
||||
drop(session);
|
||||
|
||||
// emit 前端「压缩完成」
|
||||
let _ = app_handle.emit("ai-chat-event", AiChatEvent::AiCompressed {
|
||||
conversation_id: conv_id.clone()
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 正常 build_for_request（此时已压缩，不超预算或缓解）
|
||||
let messages = { /* build_for_request as before */ };
|
||||
// ... stream_llm ...
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`compress_old_messages` 核心逻辑**（抽为公共函数，手动/自动共用）：
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
async fn compress_old_messages(
|
||||
provider: &dyn LlmProvider,
|
||||
model: &str,
|
||||
session_arc: &Arc<Mutex<AiSession>>,
|
||||
sys_tokens: u32,
|
||||
conv_id: &str,
|
||||
llm_concurrency: &LlmConcurrency,
|
||||
) {
|
||||
// ① 计算淘汰边界（保护区 + 余量）
|
||||
let compress_end = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
let protect = session.messages.len().saturating_sub(PROTECT_COUNT + 4);
|
||||
protect
|
||||
};
|
||||
if compress_end == 0 { return; }
|
||||
|
||||
// ② 取被淘汰的 active 消息
|
||||
let (to_compress, lang) = {
|
||||
let session = session_arc.lock().await;
|
||||
let msgs: Vec<ChatMessage> = session.messages.iter()
|
||||
.take(compress_end)
|
||||
.filter(|m| m.is_active())
|
||||
.map(|m| m.message.clone())
|
||||
.collect();
|
||||
(msgs, session.agent_language.as_deref().unwrap_or("zh"))
|
||||
};
|
||||
if to_compress.is_empty() { return; }
|
||||
|
||||
// ③ LLM 摘要（复用 compress_prompt + complete()，对齐 title.rs 模式）
|
||||
let summary = compress_via_llm(provider, model, to_compress, lang, llm_concurrency).await;
|
||||
|
||||
match summary {
|
||||
Some(s) => {
|
||||
// ④ 标记原始消息 compressed + 插入摘要 system
|
||||
let mut session = session_arc.lock().await;
|
||||
for i in 0..compress_end {
|
||||
if session.messages[i].message.is_active() {
|
||||
session.messages[i].message.status = Some("compressed".to_string());
|
||||
session.messages.history_tokens =
|
||||
session.messages.history_tokens
|
||||
.saturating_sub(session.messages[i].token_count);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 插入摘要在压缩点
|
||||
session.messages.insert_at(compress_end, ChatMessage::system(
|
||||
&format!("## 上下文摘要\n\n{}", s)
|
||||
));
|
||||
// 落库
|
||||
drop(session);
|
||||
save_conversation(session_arc, &db, conv_id, None, None).await;
|
||||
}
|
||||
None => {
|
||||
// LLM 摘要失败 → 降级为原有裁剪行为（不阻塞 loop）
|
||||
tracing::warn!("自动压缩失败，降级为原有裁剪");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**阈值参数**：
|
||||
|
||||
```
|
||||
COMPRESSION_TRIGGER: history_tokens > budget_limit × 0.6 时触发
|
||||
COMPRESS_KEEP_RECENT: PROTECT_COUNT(6) + 4 = 10 条（保护区外再留余量）
|
||||
```
|
||||
|
||||
**幂等**：`has_compressible_messages()` 检查保护区外是否存在 `status=None/active` 的消息。已标 `compressed` 的不参与二次压缩。`is_compressing()` 标志防重入。
|
||||
|
||||
**降级**：LLM 摘要失败时，`build_for_request` 仍走原有裁剪逻辑（丢弃旧消息），不阻塞 loop。
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 5. 数据流（修订后）
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||||
|
||||
```
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||||
ContextManager (内存)
|
||||
├── messages[0..k]: status="compressed" (已压缩，不进 build_for_request)
|
||||
├── messages[k]: system "## 上下文摘要\n..." (压缩摘要，active)
|
||||
├── messages[k+1..k+1+m]: status="archived_segment" (分段标记，不进)
|
||||
├── messages[k+1+m..]: status=None (当前活跃段)
|
||||
|
||||
build_for_request:
|
||||
→ sanitize_messages
|
||||
→ step 0: filter is_active() → 剩 [摘要system] + [当前活跃消息]
|
||||
→ step 1-3: 畸形三元组自愈
|
||||
→ 超预算时仍裁剪（兜底，正常情况压缩后不超）
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 6. 三个功能的关系
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||||
```
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||||
用户场景时间线：
|
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┌──────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 段 a': 初始对话(改了5个文件) │
|
||||
│ ↓ 用户点「清理上下文」 │
|
||||
│ 段 a'': 新话题(基于之前的修改继续) │
|
||||
│ ↓ 对话变长，自动触发智能压缩 │
|
||||
│ 段 a''(压缩态): 旧消息被摘要替代 │
|
||||
│ ↓ 继续对话 │
|
||||
│ 段 a''(续): 新消息追加在摘要后 │
|
||||
│ ↓ 用户主动点「压缩上下文」 │
|
||||
│ 段 a''(再压缩): 全部 active 消息被摘要替代 │
|
||||
└──────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
| 维度 | 会话分段 | 手动压缩 | 智能裁剪 |
|
||||
|------|------|------|------|
|
||||
| 触发 | 用户点「清理上下文」 | 用户点「压缩上下文」 | `build_for_request` 前自动检测 |
|
||||
| 范围 | 当前段全部 active 消息 | 当前段全部 active 消息 | 仅被淘汰的旧消息（保护区外） |
|
||||
| 摘要 | 不生成摘要 | 全量摘要 | 部分摘要（仅淘汰部分） |
|
||||
| status | `archived_segment` | `compressed` | `compressed` |
|
||||
| 语义 | 开始新话题，旧的不可见 | 压缩全部，摘要替代 | 自动节约 token |
|
||||
|
||||
三者共享底层机制：`is_active()` 过滤 + status 标记 + `compress_via_llm` 公共函数。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 7. 实施清单
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||||
|
||||
### 7.1 基础层（其他都依赖）
|
||||
|
||||
| # | 改动 | 文件 | 说明 |
|
||||
|---|------|------|------|
|
||||
| B1 | `is_active()` 改白名单 | `df-ai-core/provider.rs:79` | `matches!(status, None \| Some("active"))` |
|
||||
| B2 | `push()` 不计 !active 消息 token | `df-ai/context.rs:174` | `if message.is_active() { history_tokens += tokens }` |
|
||||
| B3 | 压缩 prompt 模板 | `commands/ai/prompt.rs` | `compress_prompt(lang)` 函数 |
|
||||
| B4 | `compress_via_llm` 公共函数 | `commands/ai/` 新文件或 title.rs 扩展 | 复用 title.rs 的 complete() 模式 |
|
||||
| B5 | ContextManager 辅助方法 | `df-ai/context.rs` | `has_compressible_messages()` / `messages_mut()` / `history_tokens()` / `insert_at()` |
|
||||
|
||||
### 7.2 功能层
|
||||
|
||||
| # | 改动 | 文件 | 依赖 |
|
||||
|---|------|------|------|
|
||||
| F1 | IPC `ai_chat_clear_context`（会话分段） | `commands.rs` + `lib.rs` | B1 |
|
||||
| F2 | IPC `ai_chat_compress_context`（手动压缩） | `commands.rs` + `lib.rs` | B1-B4 |
|
||||
| F3 | agentic loop 自动压缩 | `agentic.rs` | B1-B5 + F2 的 `compress_old_messages` |
|
||||
| F4 | `AiCompressing` / `AiCompressed` 事件 | `mod.rs` | F3 |
|
||||
|
||||
### 7.3 前端层
|
||||
|
||||
| # | 改动 | 文件 | 说明 |
|
||||
|---|------|------|------|
|
||||
| U1 | `clearContext()` / `compressContext()` API | `api/ai.ts` | 两个新 invoke |
|
||||
| U2 | `clearContext()` / `compressContext()` 方法 | `useAiPanel.ts` | 调 API + 更新 state |
|
||||
| U3 | 清理上下文按钮 + 压缩按钮 | `AiChat.vue` | 现有垃圾桶旁加两个按钮 |
|
||||
| U4 | 分段折叠渲染 | `AiChat.vue` + `useAiConversations.ts:79` | archived_segment 过滤+折叠分隔条 |
|
||||
| U5 | 压缩摘要卡片 | `AiChat.vue` | compressed 消息折叠为摘要卡片 |
|
||||
| U6 | 自动压缩 loading 提示 | `useAiEvents.ts` | AiCompressing/AiCompressed 事件处理 |
|
||||
| U7 | i18n | `aiChat.ts` zh/en | clearContext/compressContext/compressing/compressed 等 key |
|
||||
|
||||
### 7.4 实施顺序
|
||||
|
||||
```
|
||||
阶段1（基础）: B1 → B2 → B3 → B4 → B5
|
||||
阶段2（手动功能）: F1 + F2 → U1-U5 + U7 （用户可立即用）
|
||||
阶段3（自动）: F3 + F4 → U6 （智能裁剪）
|
||||
```
|
||||
|
||||
阶段 1-2 完成后用户已有「会话分段 + 手动压缩」完整能力。阶段 3 是锦上添花（自动触发）。
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 8. 风险与约束
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||||
|
||||
### 8.1 is_active() 改白名单的兼容性
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||||
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||||
改前 `!matches!(Some("truncated"))` = 除了 truncated 都 active。
|
||||
改后 `matches!(None | Some("active"))` = 只有 None/active 才 active。
|
||||
|
||||
**兼容性**：现有 status 值只有 `None`/`"active"`/`"truncated"` 三种。改后 `None` 和 `"active"` 仍 active，`"truncated"` 仍不 active。**零行为变化**。新增的 `archived_segment`/`compressed` 自动不 active（正是期望行为）。
|
||||
|
||||
### 8.2 工具调用三元组跨段/跨压缩
|
||||
|
||||
分段标记和压缩时，一个 assistant(tool_call) + 其 tool_result 必须在同一组。
|
||||
|
||||
**保障**：复用 `build_eviction_units`（context.rs:526）已实现的三元组分组逻辑。标记时按组原子操作。
|
||||
|
||||
### 8.3 压缩后 token 计数
|
||||
|
||||
压缩后 ContextManager 的 `history_tokens` 只含摘要 system + 后续 active 消息。`push()` 修正后（B2），`restore_from_messages` 从 DB 恢复时 compressed 消息不计入 token。
|
||||
|
||||
### 8.4 智能压缩的延迟
|
||||
|
||||
LLM `complete()` 调用 1-5 秒，在 agentic loop 内同步等待。用户感知为「正在压缩上下文…」loading。
|
||||
|
||||
**缓解**：仅在超预算 60% 时触发（不是每轮），典型对话全程不触发。
|
||||
|
||||
### 8.5 摘要质量
|
||||
|
||||
LLM 可能遗漏关键信息。`compress_prompt` 四段式结构化（意图/决策/文件/约束）最大化保留关键信息。摘要质量直接影响后续对话质量，prompt 模板放 `prompt.rs` 可迭代调优。
|
||||
|
||||
### 8.6 前端渲染复杂度
|
||||
|
||||
现有消息列表是 `v-for="msg in store.state.messages"` 线性渲染，无分组概念。
|
||||
|
||||
**最小方案**：archived_segment / compressed 消息各自折叠为分隔条/卡片，不引入复杂分组逻辑。`useAiConversations.ts:79` 过滤条件从 `status !== 'truncated'` 扩展为 `!status || status === 'active'`（与后端 is_active 白名单对齐），archived_segment/compressed/truncated 全部从线性列表过滤掉，由专门的折叠组件渲染。
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||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 9. 涉及文件汇总
|
||||
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||||
| 文件 | 改动类型 |
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||||
|------|----------|
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||||
| `crates/df-ai-core/src/provider.rs` | B1: is_active() 改白名单 |
|
||||
| `crates/df-ai/src/context.rs` | B2: push() token 修正 + B5: 辅助方法 |
|
||||
| `src-tauri/src/commands/ai/prompt.rs` | B3: compress_prompt 模板 |
|
||||
| `src-tauri/src/commands/ai/title.rs` 或新文件 | B4: compress_via_llm 公共函数 |
|
||||
| `src-tauri/src/commands/ai/commands.rs` | F1+F2: 两个新 IPC |
|
||||
| `src-tauri/src/commands/ai/agentic.rs` | F3: loop 顶部自动压缩检查 |
|
||||
| `src-tauri/src/commands/ai/mod.rs` | F4: AiCompressing/AiCompressed 事件 |
|
||||
| `src-tauri/src/lib.rs` | 注册新 IPC |
|
||||
| `src/api/ai.ts` | U1: 两个新 invoke |
|
||||
| `src/composables/ai/useAiPanel.ts` | U2: clearContext/compressContext |
|
||||
| `src/composables/ai/useAiConversations.ts` | U4: 过滤条件扩展 |
|
||||
| `src/composables/ai/useAiEvents.ts` | U6: 压缩事件处理 |
|
||||
| `src/components/AiChat.vue` | U3+U4+U5: 按钮 + 分段折叠 + 摘要卡片 |
|
||||
| `src/i18n/{zh-CN,en}/aiChat.ts` | U7: i18n key |
|
||||
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