新增: 上下文管理演进 Wave1(契约定义 + T1动态阈值 + T2命名空间)

Agent 3: 共享契约类型定义
- CompressedSummary(T3输出格式)
- WorkflowContextBlock(T4工作流DAG上下文)
- WorkingContext + GoalItem/DecisionItem/StepInfo(T5常驻上下文)
- 脏标记版本追踪 + reset_all 压缩联动

T1: 动态压缩阈值
- maybe_auto_compress 加 sys_tokens 参数,触发条件从 budget*0.6 改为 available*0.6
- 调用处传 sys_tokens(loop顶部已缓存)
- 3 行核心改动

T2: 工具命名空间存储
- crates/df-ai/src/namespace_store.rs: 完整实现 + 单元测试
- process_tool_calls: Low/Med/High 路径 namespace 路由
- save_conversation: namespace 引用展开为原文再落 DB
- AiSession 新增 namespace_store 字段
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lxy
2026-07-20 01:05:20 +08:00
parent b1d7deece1
commit faa61a9ba5
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@@ -0,0 +1,352 @@
# 上下文管理演进 — 执行计划
> 关联: `上下文管理演进-任务技术设计-2026-07-20.md` | 状态: 待执行
---
## Wave 划分
3 个 Wave,每个 Wave 内 agent 可并行,Wave 间串行 gate。
```mermaid
graph LR
subgraph "Wave 1 (4 agent 并行)"
A1["Agent 1: T1 动态阈值"]
A2["Agent 2: T2 命名空间存储"]
A3["Agent 3: 接口契约定义"]
end
A3 -.->|"定义 downstream 接口"| A2
A1 --> G1["Gate 1: cargo check + 单测"]
A2 --> G1
G1 --> subgraph "Wave 2 (3 agent 并行)"
B1["Agent 4: T3 结构化摘要"]
B2["Agent 5: T4 工作流 DAG"]
end
B1 --> G2["Gate 2: cargo check + 集成验证"]
B2 --> G2
G2 --> subgraph "Wave 3 (2 agent 串行)"
C1["Agent 6: T5 WorkingContext"]
end
```
---
## Wave 1:基础改造(4 agent 并行)
### Agent 1T1 动态压缩阈值
**改动清单**:精确到行
| 文件 | 行 | 操作 |
|------|----|------|
| `src-tauri/src/commands/ai/agentic/context_lifecycle.rs` | 64 签名 | `maybe_auto_compress``sys_tokens: u32` 参数 |
| 同上 | 88-92 触发条件 | `let budget``let available = budget.saturating_sub(sys_tokens)`;比较用 `available` 替代 `budget` |
| `src-tauri/src/commands/ai/agentic/mod.rs` | ~1117 调用处 | `maybe_auto_compress(...)``sys_tokens` 实参(同作用域 line 964 已定义) |
**接口契约**`maybe_auto_compress` 签名变更——调用方需传入 `sys_tokens`。不影响其他模块。
**验证**`cargo check -p devflow`;观察日志 `available` 值在 system prompt 大时显著小于 `budget`
**回退**:删参数 + 恢复 `budget` 变量,2 行。
---
### Agent 2T2 工具命名空间存储
**接口契约**Wave 1 必须先执行):
```rust
// crates/df-ai/src/namespace_store.rs — 新增,其他 agent 依赖此接口
pub struct NamespaceStore { .. }
impl NamespaceStore {
pub fn new(max_bytes: usize) -> Self;
pub fn store(&mut self, key: &str, tool_name: &str, args: &Value, content: &str) -> String;
pub fn read(&mut self, full_path: &str) -> Option<&str>;
pub fn read_summary(&self, full_path: &str) -> Option<&str>;
}
pub fn should_use_namespace(content: &str, tool_name: &str) -> bool;
pub const NAMESPACE_REF_PREFIX: &str = "namespace://";
pub const NAMESPACE_BYTE_THRESHOLD: usize = 2048;
```
**接线改动**
| 文件 | 行 | 操作 |
|------|----|------|
| `crates/df-ai/src/namespace_store.rs` | 新增 | 完整实现 + 单元测试 |
| `crates/df-ai/src/lib.rs` | — | `pub mod namespace_store;` + `pub use` 重导出 |
| `crates/df-ai/src/context_helpers.rs` | — | 新增 `NAMESPACE_REF_PREFIX``should_use_namespace``is_namespace_ref` |
| `src-tauri/src/commands/ai/audit/mod.rs` | `process_tool_calls` ~380 行 | tool 执行完成后:`if should_use_namespace``ns.store(...)` → push 引用;else → push 原文 |
| `src-tauri/src/commands/ai/mod.rs``state.rs` | `AiSession` struct | 新增 `namespace_store: NamespaceStore` 字段 |
| `src-tauri/src/commands/ai/conversation.rs` | `save_conversation` | namespace 引用展开为原文再写 DB |
**验证**
1. `cargo test -p df-ai``namespace_store` 单元测试(store → read → LRU 淘汰)
2. 手动:`read_file("large.txt")` → DB 中 `tool_result` 内容为原文(引用已展开)
3. `history_tokens` 统计应显著下降(大工具结果只计引用 token)
**与 Agent 3 的边界**`namespace_store.rs` 实现不依赖 AiSession,纯数据结构的 `HashMap` 操作,零耦合,可独立开发和测试。接线到 AiSession 和 process_tool_calls 由本 agent 完成。
---
### Agent 3:接口契约定义(跨 Wave 共享)
定义 Wave 2/Wave 3 依赖的数据结构,**仅定义不实现**,确保下游 agent 可独立编码。
```rust
// ── Wave 2 共享契约 ──
/// 压缩摘要双格式(T3 输出,T5 消费)
pub struct CompressedSummary {
pub json_card: String, // JSON 卡片(主题/决策/待办)
pub nl_summary: String, // 自然语言摘要(向前兼容)
}
// ── Wave 3 共享契约 ──
/// 工作流 DAG 上下文块(T4 输出 → 注入 system prompt
pub struct WorkflowContextBlock {
pub workflow_id: String,
pub workflow_name: String,
pub current_node: Option<String>,
pub completed: usize,
pub total: usize,
pub next_steps: Vec<String>,
}
/// WorkingContext 常驻上下文(T5 实现)
pub struct WorkingContext {
pub goals: Vec<GoalItem>,
pub decisions: Vec<DecisionItem>,
pub unresolved: Vec<String>,
pub current_step: Option<StepInfo>,
pub version: WorkingContextVersion,
}
pub enum GoalStatus { Active, Completed, Cancelled }
pub struct GoalItem { pub id: String, pub text: String, pub status: GoalStatus }
pub struct DecisionItem { pub question: String, pub decision: String, pub reason: String }
pub struct StepInfo { pub step_name: String, pub status: StepStatus }
pub enum StepStatus { Pending, InProgress, Done, Blocked }
pub struct WorkingContextVersion {
pub goals_changed_at: u32,
pub decisions_changed_at: u32,
pub unresolved_changed_at: u32,
pub step_changed_at: u32,
pub current_turn: u32,
}
```
**验证**`cargo check` — 编译器验证所有 use 路径和类型引用正确,无需运行时测试。
**简化**:Agent 3 先把上述结构体定义放进 `crates/df-ai/src/context_helpers.rs``pub use` 重导出。Wave 2/3 的 agent 直接引用,不用等。
---
## Gate 1Wave 1 → Wave 2
```
条件:
□ cargo check --workspace 全部通过
□ cargo test -p df-ai 全部通过
□ cargo test -p devflow 全部通过(已有测试不受影响)
验证项:
□ 日志: compress 触发时 available 减去 sys_tokensT1
□ 手动: 大工具结果 DB 存原文(T2)
□ 手动: namespace 引用格式正确(T2
回滚:
单文件回退: T1 删参数,T2 删 `namespace_store.rs` + 恢复 process_tool_calls 原文 push
```
---
## Wave 2:结构化改进(3 agent 并行)
### Agent 4T3 L3 结构化摘要
**前置依赖**Agent 3 定义了 `CompressedSummary` 结构
**改动清单**
| 文件 | 行 | 操作 |
|------|----|------|
| `src-tauri/src/commands/ai/compress.rs` | 45-52 签名 | `compress_via_llm` 返回类型 `Result<String>``Result<CompressedSummary>` |
| 同上 | 82-86 prompt 构造 | 改 `compress_prompt` 模板要求输出 JSON+NL 双格式 |
| 同上 | 114-119 clean + 返回 | `clean_summary` 适配双格式:提取 JSON 段 + NL 段,分别验证退化 |
| 同上 | 新增 | `extract_between` 辅助函数(提取 `<<<JSON>>>...<<<END_JSON>>>` 之间的内容) |
| `src-tauri/src/commands/ai/prompt.rs` | 240-290 | `compress_prompt` 模板新增 JSON+NL 双格式输出要求 |
| `src-tauri/src/commands/ai/agentic/context_lifecycle.rs` | 145-155 消费处 | `Ok(Some(summary))` 分支中 `insert_at` 内容改为双格式嵌入 |
| 同上 178-210 兜底 | 关键词摘要降级 | 关键词降级不改,仍是纯文本(`keyword_fallback` 无 JSON |
**验证**
1. `cargo test -p devflow` — compress 单测通过
2. 手动:触发压缩 → DB 中 system 消息含 `<<<STRUCTURED_SUMMARY>>>` 标记
3. 手动:关键词摘要降级路径仍为纯文本(不受影响)
**与 Agent 5 无依赖**T3 只改 compress 路径,T4 只改 system prompt 注入,零耦合。
---
### Agent 5T4 工作流 DAG 注入
**前置依赖**Agent 3 定义了 `WorkflowContextBlock`Agent 2 的 namespace 接口已就绪(弱依赖——仅用于产出关联)
**改动清单**
| 文件 | 行 | 操作 |
|------|----|------|
| `src-tauri/src/commands/ai/workflow_context.rs` | 新增 | `load_dag()`, `build_active_path()`, `summarize_node()` |
| `src-tauri/src/commands/ai/agentic/mod.rs` | ~1110-1128 | `build_for_request` 之前:检测 `conv.workflow_id` → 加载 DAG → 构建 context block → 注入 system prompt |
| `crates/df-ai/src/context_helpers.rs` | 新增常量 | `WORKFLOW_DAG_MARKER` |
**核心逻辑**
```rust
// workflow_context.rs
pub fn build_active_path(dag: &Dag, current_node_id: &str) -> WorkflowContextBlock {
let path = dag.path_to_root(current_node_id); // 到根路径
let next = dag.children(current_node_id, 2); // 后续 2 层
WorkflowContextBlock {
workflow_id: dag.id.clone(),
workflow_name: dag.name.clone(),
total_nodes: dag.nodes.len(),
completed_nodes: dag.nodes.iter().filter(|n| n.status == "completed").count(),
current_node: summarize_node(dag.get_node(current_node_id)),
next_nodes: next.into_iter().map(|n| summarize_node(n)).collect(),
}
}
```
**关键安全**
```rust
// mod.rs: system_prompt 注入处
if let Some(wf_id) = &conv.workflow_id {
if let Ok(dag) = df_workflow::Dag::load(&db, wf_id) {
let block = build_active_path(&dag, &conv.current_node_id);
system_prompt = format!("[工作流] {}\n{}", block.to_system_text(), system_prompt);
}
// Dag::load 失败 → 静默跳过
}
// workflow_id == None → 行为完全不变
```
**验证**
1. `cargo check -p devflow` — 依赖 `df-workflow` crate 的 `Dag::load` 接口
2. 手动:创建带工作流的对话 → system prompt 含 `[工作流]`
3. 手动:自由对话(无 workflow)→ system prompt 不变
---
## Gate 2Wave 2 → Wave 3
```
条件:
□ cargo check --workspace 全部通过
□ cargo test --workspace 全部通过
□ 前端 vue-tsc --noEmit 通过
验证项:
□ 手动: 压缩后 DB system 消息含 JSON 标记(T3
□ 手动: 工作流对话注入 DAG 块(T4)
□ 手动: 自由对话不受影响(T4 安全)
□ 全量: history_tokens 在 T2 基础上再次下降(T3 摘要更精简)
回滚:
T3: 回退 compress.rs 签名 + prompt.rs 模板
T4: 删 workflow_context.rs + 恢复 mod.rs system_prompt 拼接
```
---
## Wave 3:常驻上下文(1 agent 串行)
### Agent 6T5 WorkingContext 分层注入
**前置依赖**
- Agent 3 的 `WorkingContext` 结构定义需在 `context_helpers.rs` 中(已在 Wave 1 Gate 前到位)
- Agent 4 的 `CompressedSummary` 用于 `reset_all_with_summary`(弱依赖——无 NL 摘要时可跳过)
**改动清单**
| 文件 | 行 | 操作 |
|------|----|------|
| `crates/df-ai/src/context_helpers.rs` | 已有定义 | `WorkingContext` / `WorkingContextVersion` 等已由 Agent 3 定义 |
| `crates/df-ai/src/context/mod.rs` | `ContextManager` struct | 新增字段 `pub working_context: Option<WorkingContext>` |
| `src-tauri/src/commands/ai/agentic/mod.rs` | ~960 system_prompt 拼接处 | 在 `build_for_request` 之前调 `WorkingContext::build_injection()` 注入 L1a+L1b |
| 同上 | tool_registry 注册 | 注册 `read_context` 工具(L1c |
| `src-tauri/src/commands/ai/agentic/context_lifecycle.rs` | ~145-155 压缩成功后 | 调 `ctx.version.reset_all_with_summary(&summary)` |
| `src-tauri/src/commands/ai/commands/chat.rs` | `ai_chat_clear_context` | 归档后 reset WorkingContext(归档 = 上下文状态变更) |
**脏标记核心逻辑**
```rust
impl WorkingContext {
pub fn build_injection(&self, recent_turns: u32) -> String {
let mut parts = vec![];
// L1a: 当前步骤(每轮必带,~200 tokens
if let Some(step) = &self.current_step {
parts.push(format!("当前步骤: {}", step.step_name));
}
// L1b: 过去 recent_turns 轮内有变更才注入
let threshold = self.version.current_turn.saturating_sub(recent_turns);
let has_active = self.goals.iter().any(|g| g.status == GoalStatus::Active);
if has_active && self.version.goals_changed_at >= threshold {
let active: Vec<_> = self.goals.iter()
.filter(|g| g.status == GoalStatus::Active)
.collect();
parts.push(format!("目标({}): {}", active.len(),
active.iter().map(|g| g.text.as_str()).collect::<Vec<_>>().join("; ")));
}
if self.version.unresolved_changed_at >= threshold && !self.unresolved.is_empty() {
parts.push(format!("待解: {}", self.unresolved.join("; ")));
}
parts.join("\n")
}
}
```
**验证**
1. `cargo test -p df-ai``WorkingContext::build_injection` 单元测试(脏标记正确跳过/注入)
2. 手动:观察 system prompt 含 L1a(当前步骤)和条件性的 L1b(有变更时)
3. 手动:压缩触发后,下轮 L1b 正常注入(`reset_all` 生效)
4. 开关:`GOAL_PIN_ENABLED=false`(或等价的 workincontext 开关)→ 行为恢复到改动前
---
## 汇总:执行序列
```
Week 1:
Day 1: Agent 3 定义契约(30 分钟) → 其余 3 agent 拿到接口开始编码
Day 1-2: Agent 1 T1 + Agent 2 T2 并行编码
Day 3: Gate 1 验证 + 修复
Week 2:
Day 4-5: Agent 4 T3 + Agent 5 T4 并行编码
Day 6: Gate 2 验证 + 修复
Week 3:
Day 7-9: Agent 6 T5 编码(由于串行依赖,此阶段无并行)
Day 10: 最终验证 + 全量回归测试
```
## 回滚总策略
| 场景 | 操作 |
|------|------|
| T1 有问题 | 删 `sys_tokens` 参数 + 恢复 `budget` 变量 → 2 行回退 |
| T2 有问题 | 删 `namespace_store.rs` + 恢复 `process_tool_calls` push 原文 → 1 文件回退 |
| T3 有问题 | 回退 `compress.rs` + `prompt.rs``Result<String>` → 2 文件回退 |
| T4 有问题 | 删 `workflow_context.rs` + 恢复 mod.rs system_prompt 拼接 → 1 文件回退 |
| T5 有问题 | `GOAL_PIN_ENABLED=false` 等效开关 → 配置回退,不改代码 |
| 全量回退 | `git revert <commit-hash>` |