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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: T1-T3 已落地;T4/T5 生产侧 2026-09-29 补齐落地(消费侧此前已接,本次补 WorkingContext 写入链+工作流摘要产出,见 05-代码审查/aichat知识库与记忆走查-2026-09-29.md 第四章)

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Wave 划分

3 个 Wave，每个 Wave 内 agent 可并行，Wave 间串行 gate。

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

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Wave 1：基础改造（4 agent 并行）

Agent 1：T1 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 加 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(...) 加 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。

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Agent 2：T2 工具命名空间存储

接口契约（Wave 1 必须先执行）：

// 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 或 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。

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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。

// ── 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。

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Gate 1（Wave 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_tokens（T1）
  □ 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

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Wave 2：结构化改进（3 agent 并行）

Agent 4：T3 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。

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Agent 5：T4 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：

// 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：

// 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] 块
3. 手动：自由对话（无 workflow）→ system prompt 不变

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Gate 2（Wave 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

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Wave 3：常驻上下文（1 agent 串行）

Agent 6：T5 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：

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

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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 到 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>