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绝尘 38c7180365 新增: 文档(任务推进链实施路径+任务模块分析+审查报告+patch_file指南)

2026-06-16 02:33:16 +08:00

14 KiB

Raw Blame History

df-ai — AI 集成模块

创建: 2026-06-10 | 最后更新: 2026-06-14

概述

df-ai 是 DevFlow 的 AI 核心层，提供 LLM Provider 抽象、双协议实现（OpenAI 兼容 + Anthropic）、流式 SSE 解析、工具调用、上下文窗口管理和 embedding 支持。

当前状态

能力	状态
LlmProvider trait	✅
OpenAI 兼容 Provider（流式/非流式/embed）	✅
Anthropic Provider（流式）	✅ Sprint 8
ContextManager（分组滑窗）	✅ Sprint 11
embed() 向量生成	✅ Sprint 15
AiToolRegistry（基础设施）	✅ Sprint 5（19 工具注册在 commands/ai/tool_registry.rs）
coordinator	⬜ 空壳（B 路线待填）

文件结构

crates/df-ai/src/
├── lib.rs              — 公共导出 + build_provider 工厂（按协议选 OpenAICompatProvider / AnthropicCompatProvider）
├── provider.rs         — LlmProvider trait（含 embed 默认实现 + endpoint 默认实现）
├── openai_compat.rs    — OpenAI 兼容实现（chat + embed）
├── anthropic_compat.rs — Anthropic Messages API 实现（Sprint 8）
├── context.rs          — ContextManager 分组滑动窗口（Sprint 11）
├── ai_tools.rs         — AiToolRegistry + AiTool + RiskLevel（仅基础设施；具体工具定义在 src-tauri/commands/ai/tool_registry.rs）
└── coordinator.rs      — AgentCoordinator 空壳（B 路线，有意保留勿删）

注：历史文档曾列 router.rs（ModelRouter）与 stream.rs（StreamCollector）两个文件，实际均不存在（已删，见全量核对报告 §3）。

LlmProvider Trait

pub type StreamResult = Pin<Box<dyn Stream<Item = anyhow::Result<StreamChunk>> + Send>>;

#[async_trait]
pub trait LlmProvider: Send + Sync {
    // 非流式完整响应（用于标题生成/知识提炼）
    async fn complete(&self, request: CompletionRequest)
        -> anyhow::Result<CompletionResponse>;

    // 流式 SSE（主对话）
    async fn stream(&self, request: CompletionRequest)
        -> anyhow::Result<StreamResult>;

    // 向量生成（默认 bail，openai_compat 覆盖实现）
    async fn embed(&self, _model: &str, _texts: Vec<String>)
        -> anyhow::Result<Vec<Vec<f32>>> {
        anyhow::bail!("该 Provider 不支持 embedding({})", self.name())
    }

    // Provider 名称（必填）
    fn name(&self) -> &str;

    // 实际请求端点（默认回落 name()，provider 覆盖返真实 URL，供 401/网络错误诊断）
    fn endpoint(&self) -> String {
        self.name().to_string()
    }
}

注：历史文档曾列 supported_features() -> ProviderFeatures（已删），当前 trait 末项为 endpoint()。

OpenAI 兼容 Provider（openai_compat.rs）

支持 OpenAI / DeepSeek / GLM / 本地 Ollama 等任意 OpenAI 兼容端点。

特性	实现
base_url 智能拼接	`chat_url()` 三分支：已含 `/chat/completions` 直用；以 `/v<数字>` 结尾（如 `/api/paas/v4`，由 `ends_with_version` 判定）补 `/chat/completions`；仅域名（如 `api.openai.com`）补 `/v1/chat/completions`
流式	`stream: true` + SSE 逐 chunk 解析（`apply_openai_sse` 纯函数）
工具调用	tool_calls 按 index 排序（消 HashMap 迭代乱序）
usage 解析	`stream_options: {include_usage: true}`，末 chunk 读累计值
finish 判定	逐 chunk 判 `finish_reason`：`stop`/`tool_calls`/`length` 三者同等视为正常 finished（`length` = max_tokens 截断，属正常终止而非断连）
embed	POST `/v1/embeddings`，响应按 index 排序返回 `Vec<Vec<f32>>`
connect timeout	`connect_timeout(30s)`，不设总 timeout（避免误砍流式长任务）
complete 单请求超时	✅ FR-R4（2026-06-14 commit 36d68dd）：`complete()` 同步路径用 `RequestBuilder::timeout(Duration::from_secs(60))` 设 60s 单请求超时；仅作用于 complete，不影响 stream 流式路径（stream 仍靠上层 idle timeout 兜底）

注：idle timeout（120s）与断连丢弃（finished_received）属上层 stream_llm（src-tauri/commands/ai.rs）的职责，不在本 Provider 层。

SSE 解析抽成 pub(crate) fn apply_openai_sse(data: &str, usage_accum: &mut Option<TokenUsage>) -> StreamChunk 纯函数，与 HTTP/eventsource 解耦，便于单测（喂构造 data 字符串验证 [DONE]/usage 覆盖/tool_calls 等分支）。

Anthropic Provider（anthropic_compat.rs，Sprint 8）

特性	实现
认证	`x-api-key` + `anthropic-version: 2023-06-01`
消息格式	顶层 `system` 字段，`max_tokens` 必填（请求缺省时兜底 `DEFAULT_MAX_TOKENS = 4096`）
流式 SSE	event 类型解析（全集见下）
工具调用	`content_block` type=tool_use
usage	`message_start` 初始化累加器(input_tokens)、`message_delta` 覆盖 completion(output_tokens 为累计值，非增量)、`message_stop` 经 `take()` 带出累积 usage
embed	不支持（Anthropic 无 embed API），继承 trait 默认 Err

SSE 事件全集（按 type 字段分发）:

event type	处理
`message_start`	用 `message.usage.input_tokens` 初始化累加器（output 置 0）
`message_delta`	`usage.output_tokens` 是累计值（非增量），直接覆盖 completion 并重算 total
`content_block_delta`(text_delta)	文本增量
`content_block_delta`(input_json_delta)	工具入参增量（带 index）
`content_block_start`(tool_use)	工具块开始，带 id + name
`message_stop`	返回 `finished=true` 终态 chunk，usage 经 `take()` 带出
`error`	返回 `finished=true` 终态空 chunk（不清空累加器）
其它（content_block_stop / ping）	空 chunk

SSE 解析抽成 pub(crate) fn apply_anthropic_event(data: &str, usage_accum: &mut Option<TokenUsage>) -> StreamChunk 纯函数，与 HTTP/eventsource 解耦，便于单测（喂构造 data 字符串验证事件分支与 usage 累积）。

支持 GLM 订阅端点（https://open.bigmodel.cn/api/anthropic）。

tool_use_id 兜底（AC1/AC2，2026-06-14 commit 36d68dd）

GLM 端对 tool_use_id 为 None/空串的 tool_result 块会返 500 卡死会话。两路兜底：

路径	入站/出站	兜底
出站（请求构造）	tool_result 块	`tool_call_id` 为 None/空时跳过该块 + `tracing::warn!`（不发出无效块）
入站（SSE 流式）	tool_use 块	缺 id 时填占位 id `tool_missing_{idx}`（idx 为 content_block index）+ `tracing::warn!`；同步路径（complete）缺 id 时跳过

两者均 warn 留痕，不静默吞掉，便于事后排查 provider 返回异常 tool_use 的场景。

ContextManager 分组滑动窗口（context.rs，Sprint 11）

解决长对话无限增长导致 context_length_exceeded 死锁。

核心设计

TokenEstimator：字符粗估，零依赖，保守 ±15%。单条公式 = content(chars×0.35 ceil) + per_message 4 + 每个 tool_call(per_tool_call 30 + name/arguments 各按 chars×0.35 ceil) + 有 tool_call_id 时 +3
ContextConfig：max_tokens 128k / output_reserve 8192 / safety 0.85；预算公式 (max_tokens − output_reserve) × safety_ratio，由 ContextConfig::budget_limit() 提供（ContextManager::budget_limit() 仅转发它）
分组淘汰单元：工具调用三元组（ToolCallHead + ToolResultTail* + 紧随文本 Assistant）原子性同进同出，防上下文语义断裂
保护区：PROTECT_COUNT = 6（编译期常量，≈ 最近 2 个完整用户轮次），最后 6 条消息永不裁
裁剪范围：仅影响发送视图（build_for_request），全量历史（all_messages_clone）用于持久化

关键方法

方法	用途
`push(message: ChatMessage)`	追加消息并计 token、更新 `history_tokens` 缓存（push 不裁剪，裁剪统一在 build_for_request）
`clear()`	清空消息历史并重置 token 计数
`len() -> usize`	历史消息条数
`is_empty() -> bool`	历史是否为空
`history_tokens() -> u32`	当前历史累计 token（不含 system prompt）
`budget_limit() -> u32`	上下文预算上限，转发 `config.budget_limit()` = (max_tokens − output_reserve) × safety_ratio
`iter() -> impl Iterator<Item = &ChatMessage>`	只读迭代历史消息（如标题生成 filter）
`build_for_request(sys_tokens) -> (Vec<ChatMessage>, bool)`	返回裁剪后的消息列表 + 是否发生裁剪（用于 LLM 调用）
`all_messages_clone()`	返回全量消息（用于 save_conversation / 标题生成）
`restore_from_messages(msgs)`	切换对话时重建 ContextManager 缓存
`replace_tool_result_content(tool_call_id, new_content) -> bool`	原子更新工具结果内容（审批通过/拒绝时回填），返回是否找到并替换。✅ FR-D4（2026-06-14 commit 4a95f6a）：由正向 `position` 遍历改为反向 `rposition`（审批替换命中最近一条同 id 工具结果；该调用属审批低频路径，不引入索引）

AI 工具注册

归属：ai_tools.rs 仅提供基础设施（RiskLevel / AiTool / AiToolRegistry）；工具的具体定义与注册在 src-tauri/src/commands/ai/tool_registry.rs::build_ai_tool_registry，handler 即唯一执行路径（schema+risk+实现同源）。

22 个内置工具，按风险分级（核对 build_ai_tool_registry，2026-06-15）：

风险	数量	工具
Low（自动执行，8）	8	list_projects / list_tasks / list_ideas / list_trash / read_file / list_directory / file_info / search_files
Medium（需审批，9）	9	update_project / create_project / bind_directory / create_task / update_task / create_idea / write_file / patch_file / append_file
High（需审批，5）	5	delete_task / delete_project / restore_project / purge_project / run_command

原文档写 "21 个（Low 8 + Medium 8 + High 5）"，遗漏了 patch_file（Sprint 后增补的 Medium 风险局部文件编辑工具）。实际为 22 个（Low 8 + Medium 9 + High 5）。

工具执行结果写 ai_tool_executions 表（审计日志）。

run_command（Sprint 21，方案 A「直接暴露 Shell」）

让 AI 形成「写(write_file)→跑(run_command)→看 stdout→改」闭环。handler 复用 df_execute::shell::execute（跨平台：Windows cmd /C / Unix sh -c，已封装 tokio::time::timeout + kill_on_drop 防僵尸进程）。

维度	设计
风险	High——强制人工审批，审批卡显示 `command`+`working_dir`（复用 ToolCard `toolArgsEntries`，零前端改动）
参数	`command`(必填) / `working_dir`(可选,默认 workspace_root) / `timeout_secs`(可选,默认 60)
working_dir 校验	走 `validate_path` 黑名单（`..` + `.ssh`/`.aws`/`windows`/`system32` 等），不走 `resolve_workspace_path` 越界校验——High risk 靠人审兜底，放开目录才能在用户任意项目跑命令
输出截断	stdout/stderr 各 10KB，尾部保留（报错堆栈在末尾），超出设 `truncated: true`（`truncate_output` 辅助函数，char 边界安全截）
安全边界	A 方案=最高风险，唯一防线=人审+黑名单。未做命令黑名单(`rm -rf`/`format`)、网络外传检测、资源限制——属 B(ScriptNode)/C(Docker)/D(MCP) 方案领域

知识库集成（Sprint 15，逻辑在 src-tauri/commands/ai.rs）

知识注入

build_knowledge_context(state, query, config) -> String：

config.auto_inject == false → 立即返回空（零开销）
hybrid_search() top-3（LIKE 或 LIKE+向量混合）
每条命中调 increment_reuse_count（fire-and-forget）
格式化为 markdown，注入 system prompt 头部

知识提炼

extract_knowledge_from_conversation(db, conv_id, provider_cfg)：

后台 spawn（tauri::async_runtime::spawn），提炼失败仅 warn 不阻断
取最后 6 条 user/assistant 消息 → LLM JSON 输出（强制 JSON schema）
parse 失败整批丢弃；成功则逐条写 candidate

maybe_spawn_extraction(...)：agentic loop 两处正常退出路径统一调用。

向量 embedding（Phase 5.5）

generate_embedding(state, text, config) -> Option<Vec<f32>>：

截断 8000 字 → 找 embedding_provider_id 对应 provider → embed()
失败返回 None（降级 LIKE）

hybrid_search(state, query, limit, config)：三层降级链：

vector_enabled == false → 纯 LIKE
embed 调用失败 → 纯 LIKE
正常 → 双信号合并排序（同时 LIKE+向量 cos≥0.3 > 仅 LIKE > 仅向量 cos≥0.3）

LLM 并发控制（state.rs，Sprint 11 Part C）

LlmConcurrency：双层 Semaphore，运行时可调。

Semaphore	默认 permits	限流对象
global	3	全部 LLM 调用（stream_llm / 标题 / 提炼）
per_conv	2	单对话并发

本地工具执行（tools.execute）不限流，无外部成本。

决策能力缺口（B 路线，待立项）

能力	现状	需补
Planning（任务规划）	缺失	意图 → LLM 规划子任务 DAG
Coordinator（多 agent）	`coordinator.rs::run()` 全 TODO	实现多 agent 协作拆 DAG
Conditions（条件分支）	缺失（df-ai 无实现，条件求值属 df-workflow crate）	JSON Path / 比较 / and-or-not
Reflection（自纠）	缺失	执行后自检 / 重试

详见 Phase 2 计划 - 决策能力升级。

14 KiB Raw Blame History Unescape Escape