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Rust
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Rust
//! AI 聊天命令模块 — 流式对话、工具调用、审批门控、提供商管理
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//!
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//! 由原单文件 ai.rs(2663 行)按职责拆分为 11 个子模块。
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//!
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//! 模块布局：
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//! - [`commands`] — 所有 `#[tauri::command]` IPC 函数
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//! - [`agentic`] — run_agentic_loop / try_continue_agent_loop / DEFAULT_MAX_AGENT_ITERATIONS
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//! - [`stream_recv`] — stream_llm 流式接收
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//! - [`conversation`] — save_conversation / TokenAccumulator / accumulate_tokens
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//! - [`title`] — 对话标题生成
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//! - [`audit`] — 工具调用审计 + pending 审批恢复 + 工具调用处理
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//! - [`skills`] — 本机 Claude 技能扫描
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//! - [`prompt`] — 系统提示词构建
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//! - [`compress`] — F-15 上下文压缩 LLM 摘要(compress_via_llm 公共函数)
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//! - [`tool_registry`] — AI 工具注册表构建 + 文件路径校验
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//! - [`knowledge_inject`] — 知识库注入 + 提炼
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//!
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//! 事件协议：通过 app.emit("ai-chat-event", payload) 流式推送到前端
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//! - AiTextDelta: 流式文本片段
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//! - AiToolCallStarted/Completed: 工具调用生命周期
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//! - AiApprovalRequired: 需要人工审批
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//! - AiCompleted/AiError: 完成/错误
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pub mod agentic;
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pub mod audit;
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pub mod commands;
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pub mod compress;
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pub mod conversation;
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pub mod knowledge_inject;
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pub mod prompt;
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pub mod secret;
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pub mod skills;
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pub mod stream_recv;
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pub mod title;
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pub mod tool_registry;
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use std::collections::{HashMap, HashSet};
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use std::sync::Arc;
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use std::sync::atomic::AtomicBool;
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use serde::{Deserialize, Serialize};
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use df_ai::ai_tools::RiskLevel;
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use df_ai::context::ContextManager;
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use df_ai::context::ContextConfig;
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// ============================================================
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// 重导出 — 保路径不变(state.rs / lib.rs / knowledge.rs 在用)
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// ============================================================
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// commands 子模块(glob 重导出) — `#[tauri::command]` 宏生成的命令函数 +
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// 内部符号(__cmd__xxx / __tauri_command_name_xxx)同源同模块定义,
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// glob 把它们全部拉到 commands::ai 路径,使 generate_handler! 能解析到。
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// 静默 unused_imports:glob 重导出用于跨模块路径解析,本文件不引用这些符号。
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#[allow(unused_imports)]
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pub use self::commands::*;
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// 子模块的非命令 pub 项,逐个保路径
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#[allow(unused_imports)]
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pub use self::audit::restore_pending_approvals;
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#[allow(unused_imports)]
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pub use self::knowledge_inject::{spawn_embedding_for_knowledge, trigger_extraction_now};
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#[allow(unused_imports)]
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pub use self::tool_registry::build_ai_tool_registry;
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// ============================================================
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// 事件载荷类型(放 mod.rs,各子文件经 use super::* 拿到)
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// ============================================================
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/// AI 错误分类(B-260615-42)：供前端按错误源差异化提示(如 auth 引导填 key,
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/// network 提示检查连接,provider_config 引导检查 base_url/model)。
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///
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/// 设计：`Option<ErrorType>` 向后兼容——旧 emit 点若难精确分类填 `None`,
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/// 旧前端消费方忽略未填值;新点尽量精确填并在注释标注映射理由。
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#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize, PartialEq, Eq)]
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#[serde(rename_all = "snake_case")]
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pub enum ErrorType {
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/// 鉴权失败:API key 缺失/无效/钥匙串损坏(resolve_provider_secret / ensure_resolved_key 失败)
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||
Auth,
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||
/// 网络错误:连接失败/DNS 解析失败/流中途断(SSE 传输断)
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||
Network,
|
||
/// 超时:连接超时/idle timeout(120s 无 chunk)
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||
Timeout,
|
||
/// Provider 配置错误:base_url/model/provider_type 错或无可用 provider(配置丢失/全删)
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||
ProviderConfig,
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||
/// 未分类(达最大轮次/provider 流式错误事件等难精确归类的旧点)
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Unknown,
|
||
}
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||
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||
/// AI 聊天事件（推送到前端）
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||
#[derive(Debug, Clone, Serialize)]
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||
#[serde(tag = "type")]
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pub enum AiChatEvent {
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/// 流式文本片段
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AiTextDelta { delta: String, conversation_id: Option<String> },
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||
/// 工具调用开始
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AiToolCallStarted { id: String, name: String, args: serde_json::Value, conversation_id: Option<String> },
|
||
/// 工具调用完成
|
||
AiToolCallCompleted { id: String, result: serde_json::Value, conversation_id: Option<String> },
|
||
/// 会话级信任自动放行（AE-2025-04 Session Trust）：
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/// 同会话已批准过同类操作（同工具+同目录），下次命中自动放行，前端显示轻量 toast。
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||
/// 与 AiToolCallStarted/Completed 正交——这三个事件描述一次信任放行调用生命周期：
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||
/// Started → AutoApproved（toast 提示用户已自动放行）→ Completed。
|
||
AiToolAutoApproved { id: String, tool: String, dir: String, conversation_id: Option<String> },
|
||
/// 需要人工审批
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||
/// diff（AE-2025-03，路径 B）：仅 write_file 注入（旧文件 vs 新内容行级 unified diff），
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||
/// 供审批卡即时预览。旧文件不存在（新建）或非 write_file 工具为 None。
|
||
AiApprovalRequired { id: String, name: String, args: serde_json::Value, reason: String, diff: Option<String>, conversation_id: Option<String> },
|
||
/// 审批结果
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||
AiApprovalResult { id: String, approved: bool, conversation_id: Option<String> },
|
||
/// AI 响应完成
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||
///
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||
/// `incomplete`(可选,默认 None=false):UX-2025-04 / CR-30-2 / 决策 F-260616-07 a1——
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||
/// 流中途失败(MidStream)保文路径置 Some(true),标记此回复不完整。前端可据此差异化
|
||
/// 展示(如附系统提示「⚠ 响应因网络中断不完整」)。正常完成/用户停止均 None(完整)。
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||
AiCompleted {
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||
total_tokens: u32,
|
||
prompt_tokens: u32,
|
||
completion_tokens: u32,
|
||
/// 不完整标记(可选):Some(true)=网络中断保文,None 或 Some(false)=完整回复
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||
incomplete: Option<bool>,
|
||
conversation_id: Option<String>,
|
||
},
|
||
/// 错误
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///
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||
/// `error_type` 为错误源分类(B-260615-42),`None` 表示未分类(向后兼容旧 emit 点)。
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||
AiError {
|
||
error: String,
|
||
/// 错误源分类(可选,便于前端差异化提示);旧点/难精确分类填 None
|
||
error_type: Option<ErrorType>,
|
||
conversation_id: Option<String>,
|
||
},
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||
/// Agent 循环新一轮（前端需新建 assistant 消息）
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||
AiAgentRound { round: u32, conversation_id: Option<String> },
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||
/// 流式心跳（静默期报活，前端 watchdog reset，区分「LLM 在跑」与「真断」）
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||
AiHeartbeat { conversation_id: Option<String> },
|
||
/// 达最大轮次仍未收敛（F-260616-03：转暂停态询问用户继续/停止）
|
||
///
|
||
/// 触发时 generating 仍为 true（仿审批等待），前端展示独立操作卡：
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||
/// - 点继续 → ai_continue_loop → try_continue_agent_loop 再跑 max_iterations 轮
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||
/// - 点停止 → ai_stop_loop → 走完成流程（save + AiCompleted + generating=false）
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||
AiMaxRoundsReached { conversation_id: Option<String> },
|
||
/// 流式调用自动重试提示（F-260616-07：流前失败重试中）
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///
|
||
/// 每次重试前 emit，前端可在错误气泡内显示「重试 n/m」。
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||
/// attempt 从 1 开始(首次失败后第一次重试=attempt 1)，max_attempts = max_retries + 1。
|
||
AiStreamRetry { attempt: u32, max_attempts: u32, conversation_id: Option<String> },
|
||
/// F-15 阶段2 手动上下文分段完成:会话归档不删(archived_segment 标记),
|
||
/// 前端可据此刷新消息视图(归档段折叠/隐藏)。
|
||
AiContextCleared { conversation_id: Option<String> },
|
||
/// F-15 阶段2 手动 LLM 压缩开始:前端展示压缩中态(spinner/禁用按钮防重入)。
|
||
AiCompressing { conversation_id: Option<String> },
|
||
/// F-15 阶段2 手动 LLM 压缩完成:摘要已插入消息首位,前端可展示摘要 + 移除压缩中态。
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||
AiCompressed { conversation_id: Option<String>, summary: String },
|
||
}
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// ============================================================
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// 会话状态(放 mod.rs,各子文件经 use super::* 拿到)
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// ============================================================
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/// AI 会话读侧状态视图（只读枚举，由 [`AiSession::session_state`] 推导）
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///
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||
/// 这是 **只读视图**，不替代 `AiSession` 上 `generating` / `pending_approvals` /
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||
/// `stop_flag` 等字段定义——字段仍是唯一真相源，调用方写状态时继续写字段，
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||
/// 读状态时统一走 `session_state()` 收敛判断逻辑（避免散布的 `if generating` /
|
||
/// `if !pending_approvals.is_empty()` 三路组合在各调用点各自实现）。
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||
///
|
||
/// 优先级：`pending_approvals` 非空（有挂起审批优先报 AwaitingApproval，
|
||
/// 即使同时在流式）> `generating`（Streaming）> 都不满足（Idle）。
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||
pub enum SessionState {
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||
/// 空闲：既未生成、也无挂起审批
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||
Idle,
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||
/// 流式生成中：generating 为 true 且无挂起审批
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||
Streaming,
|
||
/// 等待审批：pending_approvals 非空
|
||
AwaitingApproval,
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||
}
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||
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// ============================================================
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||
// AE-2025-04 会话级信任（Session Trust）
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//
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// 核心：信任上下文相关。同会话批准过同类操作（同工具+同目录）后自动放行；
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// 换会话（new/switch）清空重审（session_trust 随会话销毁，不落库）。
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//
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||
// TrustKey 按 操作 + 目录 粒度（非文件级——文件级粒度过细，LLM 每写一个文件都要重审，
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||
// 信任面太窄失去意义；目录级让"批准过同目录写入"覆盖该目录后续写入，对齐"写→跑→看→改"
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||
// 闭环最高频场景）。首批：write_file + run_command。
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||
//
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||
// FR-S1 安全边界：TrustKey 只含 tool + dir，**绝不**含 api_key / 文件内容 / 命令串等敏感
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||
// 参数。dir 经 resolve_workspace_path/canonicalize 规范化（去 .. / symlink 逃逸）。
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// ============================================================
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||
/// 会话级信任键：按「操作类型 + 目录」粒度唯一标识一类已批准操作。
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||
///
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/// - `Write { dir }`：write_file 在 `dir` 目录下（路径父目录归一化）
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||
/// - `Execute { dir }`：run_command 在 `dir` 工作目录下
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||
///
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||
/// 命中即自动放行，跳过 pending 审批 + 二次确认（AE-05），不写 audit 仍记一条
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||
/// `decided_by=auto_trust` 的审计记录留痕。
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||
#[derive(Debug, Clone, Hash, PartialEq, Eq)]
|
||
pub enum TrustKey {
|
||
Write { dir: String },
|
||
Execute { dir: String },
|
||
}
|
||
|
||
/// 由「工具名 + args」推算 TrustKey（若该工具不在首批信任名单内返 None，走原审批流程）。
|
||
///
|
||
/// 目录归一化策略（与 tool_registry.rs 各 handler 的路径锚定一致）：
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||
/// - write_file：取 args.path，resolve_workspace_path → 父目录；解析失败回退 workspace_root
|
||
/// - run_command：取 args.working_dir；缺省回退 workspace_root；不做越界校验
|
||
/// （run_command handler 自身仅 validate_path 不限定 workspace，信任目录用 LLM 传入或
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||
/// workspace_root 默认值作为 key 字面量，与 handler 实际 working_dir 对齐）
|
||
///
|
||
/// FR-S1：不读 api_key / content / command 等敏感字段，只取 path/working_dir 归一化为 dir。
|
||
pub fn trust_key_for(tool: &str, args: &serde_json::Value) -> Option<TrustKey> {
|
||
match tool {
|
||
"write_file" => {
|
||
let path = args.get("path").and_then(|v| v.as_str())?;
|
||
let dir = dir_of_path_normalized(path);
|
||
Some(TrustKey::Write { dir })
|
||
}
|
||
"run_command" => {
|
||
let dir = match args.get("working_dir").and_then(|v| v.as_str()) {
|
||
Some(d) => normalize_dir_key(d),
|
||
None => workspace_root_str(),
|
||
};
|
||
Some(TrustKey::Execute { dir })
|
||
}
|
||
_ => None,
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/// write_file 路径 → 父目录规范化字符串（作 HashSet key 用）。
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||
///
|
||
/// resolve_workspace_path 失败（路径越界/含 .. ）回退 workspace_root —— 失败的工具调用本身
|
||
/// 不会被执行（handler 内校验拦截），但 trust_key 计算不应 panic，失败回退保守默认。
|
||
fn dir_of_path_normalized(path: &str) -> String {
|
||
match self::tool_registry::resolve_workspace_path_pub(path) {
|
||
Ok(resolved) => {
|
||
let parent = resolved
|
||
.parent()
|
||
.map(|p| p.to_path_buf())
|
||
.unwrap_or_else(|| std::path::PathBuf::from("."));
|
||
normalize_dir_key(&parent.to_string_lossy())
|
||
}
|
||
Err(_) => workspace_root_str(),
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/// run_command / write_file 共用的目录 key 规范化：
|
||
/// 尝试 canonicalize（去 symlink / .. / 大小写归一），失败回退原字面量 trim。
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||
fn normalize_dir_key(dir: &str) -> String {
|
||
let p = std::path::Path::new(dir);
|
||
match p.canonicalize() {
|
||
Ok(canon) => canon.to_string_lossy().to_string(),
|
||
Err(_) => dir.trim_end_matches(['/', '\\']).to_string(),
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/// workspace_root 字符串（作 run_command working_dir 缺省时的 trust key 回退）。
|
||
///
|
||
/// 与 tool_registry.rs workspace_root() 同源（CARGO_MANIFEST_DIR 上两级），canonicalize 后
|
||
/// 保证与 run_command handler 默认 working_dir = workspace_root().to_string() 生成的 key 一致。
|
||
fn workspace_root_str() -> String {
|
||
let root = PathBuf::from(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"))
|
||
.parent()
|
||
.and_then(|p| p.parent())
|
||
.map(PathBuf::from)
|
||
.unwrap_or_else(|| PathBuf::from("."));
|
||
root.canonicalize()
|
||
.map(|c| c.to_string_lossy().to_string())
|
||
.unwrap_or_else(|_| root.to_string_lossy().to_string())
|
||
}
|
||
|
||
// 引入 PathBuf 供 workspace_root_str / dir_of_path_normalized 使用
|
||
use std::path::PathBuf;
|
||
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||
/// AI 会话内状态（Mutex 保护）
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||
pub struct AiSession {
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||
/// 对话历史（ContextManager：唯一消息真相源，裁剪仅影响发送视图，不影响持久化）
|
||
pub messages: ContextManager,
|
||
/// 当前提供商 ID
|
||
pub active_provider_id: Option<String>,
|
||
/// 当前活跃对话 ID
|
||
pub active_conversation_id: Option<String>,
|
||
/// 活跃对话创建时间(懒创建:首条消息落库前仅存内存,upsert 时用作 created_at)
|
||
pub active_conv_created_at: Option<String>,
|
||
/// 挂起的审批。
|
||
///
|
||
/// **结构**：单层 `HashMap<tool_call_id, PendingApproval>`，按 `tool_call_id`
|
||
/// 路由审批结果（`tool_call_id` 是路由键）。`PendingApproval.conversation_id`
|
||
/// 是业务语义（哪个对话产生的审批）而非路由键——IPC 端按 `tool_call_id` 精确命中。
|
||
///
|
||
/// **现状**：`ai_pending_tool_calls` 等读取路径按 `conversation_id` 做 O(n) 线性
|
||
/// 过滤。在典型场景（单对话、少量并发审批）下 n 极小，O(n) 可接受，无需二级索引。
|
||
///
|
||
/// **未来**：若多会话并发、审批量显著增大，可考虑加二级索引
|
||
/// （`conversation_id → Vec<tool_call_id>`）把按会话过滤降到 O(1)。
|
||
pub pending_approvals: HashMap<String, PendingApproval>,
|
||
/// 是否正在生成
|
||
pub generating: bool,
|
||
/// 当前 agent 循环的语言设置（用于审批后恢复循环）
|
||
pub agent_language: Option<String>,
|
||
/// 停止信号：ai_chat_stop 置位，agentic loop / stream_llm 检测后尽快退出
|
||
pub stop_flag: Arc<AtomicBool>,
|
||
/// 即时停止唤醒（B-260615-14）：stream_llm 阻塞在 `stream.next()` 等 chunk 时，
|
||
/// `notify_one()` 立即唤醒跳出 select!，不再等 30s 心跳 tick 轮询。
|
||
///
|
||
/// 语义边界：Notify 仅承载「即时唤醒」这一职责——停止的真值仍由 `stop_flag`
|
||
/// （AtomicBool）决定。`ai_chat_stop` 置 `stop_flag=true` 后调 `notify_one()`；
|
||
/// 被唤醒的 select! 分支再判 `stop_flag` 决定退出或继续，避免 Notify 的通知
|
||
/// 与「真的该停」耦合（防误唤醒继续跑）。
|
||
///
|
||
/// `Arc<Notify>` 可 Clone（Notify 内部用 Atomic 计数，Clone 等价于 Arc 引用 +1），
|
||
/// 不影响 AiSession 其他字段语义。
|
||
pub notify: Arc<tokio::sync::Notify>,
|
||
/// agentic loop 累计已跑 iteration 计数（F-260616-11 决策 a）。
|
||
///
|
||
/// **语义**：「下一轮起算值」。run_agentic_loop 每轮写 `iteration + 1`，审批等待/
|
||
/// 达 max 暂停退出时即「当前轮+1」。续跑时由调用方决定如何接：
|
||
/// - **审批续跑**（ai_approve）：传本字段作 start_iteration（**累计**，防多次审批反复
|
||
/// 跑满 max_iterations 致 token 失控）；
|
||
/// - **达 max 续跑**（ai_continue_loop）：重置本字段=0 + 传 0（**重计**，F-260616-03
|
||
/// 决策 a，用户点继续=授权重来）；
|
||
/// - **新消息首次发送**（ai_chat_send）：重置本字段=0（新对话生命周期从头计数）。
|
||
///
|
||
/// 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）。
|
||
pub iteration_used: usize,
|
||
/// F-01 阶段6: 用户指定模型 override(主对话专用)。
|
||
///
|
||
/// **语义**：前端顶部下拉「指定」模式选的 model_id;None/空=自动模式(路由器选)。
|
||
/// 仅主对话(agentic)生效——标题/扫描/灵感等内部调用仍走路由,不读此字段。
|
||
///
|
||
/// **兜底原则**(agentic.rs run_agentic_loop 内强制):override 非空且在该 provider
|
||
/// model_configs 池中 → 用 override;否则用 resolved_model(路由结果)。绝不让
|
||
/// override 导致无模型。
|
||
///
|
||
/// **生命周期**:ai_chat_send/regenerate/edit 写入(随发消息带);新对话/会话切换时清空
|
||
/// (防上一对话 override 残留污染新对话)。try_continue_agent_loop 读此字段透传给续跑
|
||
/// loop(审批续跑/达 max 续跑保持 override 一致,语义=同一主对话)。
|
||
pub model_override: Option<String>,
|
||
/// AE-2025-04 会话级信任（Session Trust）：内存态，随会话销毁，不落库。
|
||
/// 同会话已批准过同类操作（同工具+同目录 TrustKey 命中）后自动放行，跳过 pending 审批 +
|
||
/// 二次确认（AE-05）。换会话（new/switch）必须清空重审（见 ai_conversation_create /
|
||
/// ai_conversation_switch 清字段）。
|
||
pub session_trust: HashSet<TrustKey>,
|
||
}
|
||
|
||
impl AiSession {
|
||
pub fn new() -> Self {
|
||
Self {
|
||
messages: ContextManager::new(ContextConfig::default()),
|
||
active_provider_id: None,
|
||
active_conversation_id: None,
|
||
active_conv_created_at: None,
|
||
pending_approvals: HashMap::new(),
|
||
generating: false,
|
||
agent_language: None,
|
||
stop_flag: Arc::new(AtomicBool::new(false)),
|
||
notify: Arc::new(tokio::sync::Notify::new()),
|
||
iteration_used: 0,
|
||
model_override: None,
|
||
session_trust: HashSet::new(),
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/// 取即时停止唤醒器引用（B-260615-14）。
|
||
///
|
||
/// 供 `stream_llm`（接 `&Notify` 进 select! 监听 `notified()`）与 `ai_chat_stop`
|
||
/// （置 `stop_flag` 后调 `notify_one()`）等外部持有方获取同一 Notify 实例。
|
||
/// 返回 `&Notify` 而非 clone，避免不必要的 Arc 引用计数调整。
|
||
pub fn stop_notify(&self) -> &tokio::sync::Notify {
|
||
&self.notify
|
||
}
|
||
|
||
/// 推导会话读侧状态视图（只读，不写任何字段）。
|
||
///
|
||
/// 优先级：`pending_approvals` 非空 → [`SessionState::AwaitingApproval`]；
|
||
/// 否则 `generating` → [`SessionState::Streaming`]；否则 → [`SessionState::Idle`]。
|
||
///
|
||
/// 收敛点：调用方读「会话处于什么阶段」时统一走本方法，替代散布的
|
||
/// `if !pending_approvals.is_empty() / if generating` 三路组合。
|
||
///
|
||
/// # 待替换调用点（本次仅新增视图，不替换调用点）
|
||
///
|
||
/// - `agentic.rs:283` — agent loop 入口/恢复处对 generating + 审批的组合判断
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/// - `commands.rs:250` — `ai_pending_tool_calls` 等读取前的状态门控
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/// - `commands.rs:451` — 审批提交/会话复位路径的状态判断
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/// 上述三处替换由 P0 任务承接，本方法先就位供其切换。
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pub fn session_state(&self) -> SessionState {
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if !self.pending_approvals.is_empty() {
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SessionState::AwaitingApproval
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} else if self.generating {
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SessionState::Streaming
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} else {
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SessionState::Idle
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}
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}
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}
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/// 待审批的工具调用
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#[derive(Debug, Clone)]
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pub struct PendingApproval {
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pub tool_call_id: String,
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pub tool_name: String,
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pub arguments: serde_json::Value,
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pub risk_level: RiskLevel,
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pub conversation_id: Option<String>,
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/// 重启恢复的积压审批:无 live loop 持有 session.messages,审批后不 save(防空 messages 污染老对话)、不续跑
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pub recovered: bool,
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/// AE-2025-03（路径 B）：write_file 的行级 unified diff（旧文件 vs 新内容）。
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/// 仅挂起审批前预读注入，供前端审批卡预览；旧文件不存在（新建）或非 write_file 为 None。
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/// recovered 审批（启动重建）无 diff（文件可能已变，重读无意义）。
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pub diff: Option<String>,
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}
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/// 工具调用草稿（流式收集时的临时结构）
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#[derive(Debug, Clone, Default)]
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pub(crate) struct ToolCallDraft {
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pub(crate) id: String,
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pub(crate) name: String,
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pub(crate) args: String,
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}
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// B-260617-01 决策 a(方案 a2)：run_workflow 工具经审批后的真实执行入口
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// 背景：run_workflow handler(tool_registry.rs)仅持 db:Arc<Database>,无 AppHandle/State
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// (registry/event_bus/workflows Repo),经 ai_tools.execute 必然 Err。ai_approve 识别 run_workflow
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// 后改调本函数(同 invoke('run_workflow') IPC 入口 workflow.rs::run_workflow,持有完整 State),
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// 真正触发工作流引擎执行 + 联动任务推进,把 execution_id 回填 tool_result 让 LLM 收成功结果停止重试。
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//
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// 选后端分支(a2)而非前端拦截(a1):ai_approve 已持 state+app,后端统一更简,无需新增前端 IPC +
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// 不把工作流知识泄漏到前端。本函数仅在 ai_approve 内被调用(单一调用方)。
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/// 把 run_workflow 工具调用的 AI args 转调工作流执行函数,返回 execution_id(供回填 tool_result)。
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/// 从 args 取 task_id + target_status(两者必填),传空 DagDef(由 workflow.rs 按 target_status
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/// 自动选推进链模板,见 task_workflow_templates::template_for),config 传空 Object。
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/// 任一参数缺失返 Err(回填 failed tool_result,LLM 据此修参重发)。
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/// 不在此推进任务状态 —— workflow.rs::run_workflow 内部已按 task_id+target_status 自动联动
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/// (成功推进到 target / 失败按 regression_target 退回),此处不重复。
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pub(crate) async fn execute_run_workflow_for_tool(
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app: &tauri::AppHandle,
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state: &crate::state::AppState,
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args: &serde_json::Value,
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) -> anyhow::Result<serde_json::Value> {
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let task_id = args
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.get("task_id")
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.and_then(|v| v.as_str())
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.ok_or_else(|| anyhow::anyhow!("缺少 task_id 参数"))?
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.to_string();
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let target_status = args
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||
.get("target_status")
|
||
.and_then(|v| v.as_str())
|
||
.ok_or_else(|| anyhow::anyhow!("缺少 target_status 参数"))?
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||
.to_string();
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||
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// 空 DagDef + target_status:workflow.rs:84-92 自动按 target_status 选推进链模板
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// (AiNode 自审 / HumanNode 核对闸门),无需本函数感知模板知识。
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let dag = df_workflow::dag_def::DagDef::new();
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let config = serde_json::Value::Object(serde_json::Map::new());
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let name = format!("AI 推进任务 {} → {}", task_id, target_status);
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// 转调工作流执行核心(B-260617-01:run_workflow_inner 是 run_workflow 命令的共用核心,
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// 同 invoke('run_workflow') IPC 入口的执行逻辑,持 &AppState 非 tauri::State,绕开
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// tauri::State 在非命令上下文不可构造的限制)。
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// 返回 execution_id 字符串;失败(模板不存在/DAG 校验失败/DB 写入失败)上抛 Err。
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let execution_id = crate::commands::workflow::run_workflow_inner(
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app,
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state,
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name,
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dag,
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config,
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Some(task_id.clone()),
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Some(target_status.clone()),
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)
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.await
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.map_err(|e| anyhow::anyhow!("工作流执行失败: {}", e))?;
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// 回填 tool_result:返回 execution_id + 联动语义说明,让 LLM 知工作流已触发(后台异步执行,
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// 完成后自动推进任务状态),不再重试同 tool_call。
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Ok(serde_json::json!({
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"task_id": task_id,
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"target_status": target_status,
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||
"execution_id": execution_id,
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"status": "running",
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"note": "工作流已触发(后台异步执行,完成后自动推进任务状态,失败按退回态回滚)。前端 workflow-event 跟踪进度。"
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}))
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}
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