补齐单Agent代码导航与局部编辑能力
新增项目字面搜索、分段文件读取和精确局部补丁工具 提升后台循环与任务上下文预算并增加空响应重试 支持Chat Completions推理强度配置并补齐回归测试 同步技术方案和项目决策记录
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- 决策:在现有 `.agent/runtime` 和 `.agent/conversations` 基础上新增单 Agent 后台任务入口。Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 立即写入该 Agent 的 runtime state/event/task history,追加用户任务到 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`,随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop:Agent 按轮输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`,Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具并记录 `action / observation` 事件,再把已有 observation 放回下一轮 prompt,让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束;当前后台任务最多执行 3 轮 loop,仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复。完成或失败后把 assistant 回复或错误追加回对话,并写入 `.agent/agent.db` 审计记录。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`、`agent.run_status`,以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write`、`agent.message` 和 `agent.delegate`;`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板,`file.write` 只能写项目内相对路径,`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界,`blackboard.write` 追加共享黑板,`agent.message` 写目标 Agent 对话,`agent.delegate` 把任务投递到目标 Agent 的独立后台队列;策略拒绝时不执行工具并把 `blocked` observation 回给 Agent;策略要求确认时不执行工具,而是持久化精确待确认动作并暂停该 Agent 队列,待开发者确认或拒绝后在同一 run 续跑。每个 Agent 的任务历史落在 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl`,读 runtime 时按 `runId` 去重返回最近任务,任务视角状态使用 `pending / running / completed / failed`,Runtime state 增加 `nextStep`,UI 在 Runtime 面板和主 Agent 状态卡展示当前任务、动作、下一步与最近任务。不同 Agent 使用独立 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock`,允许并行运行;同一 Agent 已有运行任务时,新任务会先进入该 Agent 的 pending 队列,当前 drain 持锁完成后串行继续下一条 pending。该能力仍不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
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- 2026-07-10 补充:后台 Runtime 每次追加 `.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl` 后会通过 Tauri `game-creator-agent-runtime-update` 事件广播当前 `AgentRuntimeResult`;开发单 Agent 聊天页、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表都只把该事件作为实时 UI 通知并复用前端 runtime 归一化合并,事实源仍是 `.agent/runtime/agents`、`events` 和 `tasks` 文件。
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- 2026-07-11 补充:开发单 Agent 聊天页保留整页纵向滚动,聊天消息区固定响应式高度并在内部滚动;Runtime 恢复确认区使用独立布局行,避免与 Runtime 详情或聊天内容重叠。Runtime 面板详情可折叠且折叠时不渲染详情 DOM,但状态标题与任务控制按钮继续保留;等待 LLM 时在消息区显示动态状态,连续流式 delta 合并到动画帧更新并跳过重复 Runtime state。OpenAI Chat SSE 的空 `choices` usage 事件不再报错,事件监听不可用或首个文本片段前流式失败时降级普通回复。
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- 2026-07-11 补充:为缩小单 Agent 与 Codex CLI 在代码任务上的差距,Runtime 工具箱新增 `project.search` 和 `file.patch`,并扩展 `file.read` 的按行分页。`project.search` 在项目内执行有界字面量检索,默认忽略大小写,返回相对路径、行号和匹配行,跳过 `.agent`、敏感配置、依赖和构建目录;权限继承 `file.read`。`file.read` 接受 `startLine / maxLines`,返回带行号的最多 240 行、8,000 字符上下文,允许 Agent 继续分页而不是只看到文件开头约 900 字符。`file.patch` 只做 `oldText -> newText` 精确替换,必须声明预期匹配数,匹配数不符时不写入;它继承 `file.write` 权限,复用项目写锁和 Runtime 动作账本,并追加不含代码正文的 `agent.runtime.file.patch` 审计记录。三者组成“搜索定位 -> 分段读取 -> 局部修改 -> 再次读取验证”的最小代码工作闭环,不开放任意 shell。
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- 2026-07-11 补充:后台 Agent 的工具规划和最终回复请求对 `LlmError::EmptyResponse` 最多自动重试 3 次(含首次共 4 次请求),与既有 Generator 对上游 HTTP 成功但空 content 的恢复策略一致;连接、协议、鉴权、解析等其他错误不在此处重试,仍按原错误路径失败并落 Runtime 事件。该重试不会重复执行工具动作,只会原样重发尚未得到有效文本的 LLM 请求。
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- 2026-07-11 调整:后台单 Agent 的 planning loop 上限从 3 轮提升到 6 轮,每轮工具动作上限仍为 3;真实代码任务已证明“搜索定位、分段读取、等待写入确认、写后复读”可能在第 3 轮才进入待确认状态,原上限会让确认后的同 run 没有继续验证余量。`maxLoopIterations` 随新上限写入 Runtime,跨重启待确认动作按已完成轮次继续使用剩余轮次;6 轮后 actions 仍未收束时继续进入 `failed / budget-exhausted`,不会伪装完成。该调整只作用于后台单 Agent Runtime,不改变游戏草案 Generator/Evaluator 的 3 轮上限;本文件和旧实施摘要中“后台 3 轮后整理最终回复”的历史描述由本条取代。
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- 2026-07-11 调整:开发者投递的后台任务从队列记录、Runtime `currentTask/currentGoal` 到待确认动作私有账本统一保留最多 4,000 字符,不再在入队时截成 180 字符。180 字符只用于 UI、事件和审计预览;LLM planning、失败重试、确认续跑和重启恢复必须使用完整任务字段,避免位于长需求末尾的验收条件、禁止项或输出格式在真正执行前丢失。
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- 2026-07-11 调整:后台结构化 planning 使用独立的 4,000 输出 token 上限,最终回复使用 2,400;两者显式请求 low reasoning effort 和 low text verbosity。`platform-llm` 会把 reasoning effort 同时映射到 OpenAI Responses 的 `reasoning.effort` 与 Chat Completions 的 `reasoning_effort`,未设置时不新增字段。真实 gpt-5.5 Chat 响应曾连续消耗约 1,000-1,400 completion tokens 却不返回 message content,低推理强度、较大的可见输出余量和 EmptyResponse 重试共同构成恢复策略。
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- 2026-07-10 补充:后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `preview.start`,让 Agent 在完成写盘或静态自检后能按策略自行启动当前项目的 `127.0.0.1` 本地 HTTP 预览。该工具复用 `preview.start` 权限策略、项目写锁、共享 `PreviewRegistry`、manifest 预览状态、`.agent/logs/preview.log` 和 run trace 追加逻辑;写入 `.agent/agent.db` 的审计类型为 `agent.runtime.preview.start`。发给 LLM 的 observation 只包含 localhost URL 和端口,不包含用户项目绝对路径。
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- 2026-07-10 补充:后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `canvas.asset_generate`,让美术类 Agent 可在 loop 中自行请求生成首版美术素材。该工具读取 AppData / Tauri 配置中的 `editorApi`,复用 `canvas.asset_generate` 权限策略、项目写锁、External Editor API 生成和下载链路、manifest 资产登记以及 `canvas.asset_generate` 本地索引记录;另写 `agent.runtime.canvas.asset_generate` 记录到 `.agent/agent.db`,标明触发的 agent 与本地素材路径。API Key 不进入 prompt observation、manifest、agent.db 或日志;策略要求确认或拒绝时不会调用外部 API。
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- 补充:规范 Agent ID 统一使用 manifest taskId,例如 `art-asset-plan` 和 `code-prototype`;历史前端曾使用的 `group-role` 别名只在 Tauri command 层兼容并映射到规范 taskId。主窗口 Agent 状态列表通过 `read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取 `.agent/runtime/agents/<taskId>.json` 和最近任务,把每个 Agent 的 Runtime 状态、当前动作和最近 task 直接显示在状态卡片和 `/agents` 汇总里。
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@@ -53,6 +53,11 @@ Agent Runtime 负责:
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- 2026-07-10 补充:后台 Runtime 每次追加 `.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl` 后会通过 Tauri `game-creator-agent-runtime-update` 事件广播当前 `AgentRuntimeResult`,开发单 Agent 聊天页、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态卡用同一套前端归一化逻辑合并状态;该事件只做实时 UI 通知,`.agent/runtime/agents`、`events` 和 `tasks` 仍是重开项目后的事实源。
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- 2026-07-10 补充:后台 Agent loop 的统一语义事件类型为 `thinking_summary / plan / action / observation / response / error`。普通失败和 loop 预算耗尽都会追加 `error` 事件,并继续保留 `turn.failed / turn.budget_exhausted` 生命周期事件兼容既有读取方;开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口状态卡通过现有最近事件列表直接展示统一错误事件及其安全详情。状态面板默认保持最新 4 条的紧凑视图,当前后端返回的最近事件超过 4 条时可展开查看全部返回记录,确保同一 run 的六类语义事件不会因 UI 硬截断而无法检查。
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- 2026-07-11 补充:开发单 Agent 聊天页继续使用整页纵向滚动,不把 Runtime 锁进固定视口;聊天消息区使用固定响应式高度并在内部滚动,避免历史消息持续撑高聊天面板。可选的 Runtime 恢复确认区始终占据独立布局行,不能与 Runtime 详情或聊天消息重叠。Runtime 状态面板支持折叠详情,折叠时只卸载目标、计划、事件、动作和任务等详情 DOM,仍保留状态标题与取消、重试、确认、拒绝、刷新操作;等待 LLM 时在消息区显示连接 / 等待首包 / 接收中的动态状态。流式聊天的连续 delta 通过 `requestAnimationFrame` 合并为每帧最多一次消息更新,delta 不重复提交未变化的 Runtime state;OpenAI Chat SSE 的 `choices: []` usage 事件按非内容事件跳过,事件监听不可用或流式请求在首个文本片段前失败时自动降级普通回复。
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- 2026-07-11 补充:后台单 Agent 新增 Codex 风格的代码导航与局部编辑闭环。`project.search` 接受 `query / path / maxResults / caseSensitive`,在项目边界内做字面量搜索并返回 `path:line`,最多扫描 500 个、单个不超过 512 KiB 的文本文件,跳过 `.agent`、`.git`、`node_modules`、`dist`、`build`、`target`、`.next`、`coverage` 和 `.env*`;该工具映射到 `file.read` 权限。`file.read` 接受 `startLine / maxLines`,返回带行号的指定片段、总行数和下一页提示,单次最多 240 行、8,000 字符。`file.patch` 接受 `path / oldText / newText / expectedReplacements`,只在实际匹配数与预期一致时持锁写入,目标文件和修改后文件最大 2 MiB,成功后写 `agent.runtime.file.patch` 审计;该工具映射到 `file.write` 权限。Agent planning prompt 明确要求批量修改前创建 checkpoint,并可在修改后再次 `file.read` 验证;本轮不开放任意 shell 命令。
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- 2026-07-11 补充:后台工具规划与最终回复的 LLM 请求新增空 content 恢复,只对 `LlmError::EmptyResponse` 原样自动重试最多 3 次,其他错误不重试。重试发生在任何工具动作执行前或已有 observation 后的下一次规划请求,因此不会因空响应重复执行已经落盘的工具副作用;重试耗尽后仍写入原有 `error / turn.failed` 事件并把失败消息追加到当前 Agent 会话。
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- 2026-07-11 调整:后台单 Agent planning loop 上限提升为 6 轮、每轮最多 3 个工具动作,`loopIteration / maxLoopIterations / toolActionBudget` 继续向 UI 和 `agent.run_status` 暴露真实进度。待确认动作在第 N 轮暂停时,确认或重启恢复后从下一轮继续,最多使用剩余的 `6-N` 轮完成修改后复读和自检;6 轮仍返回非空 actions 时终态保持 `failed / budget-exhausted`。这只调整后台单 Agent Runtime;游戏草案 Generator/Evaluator 仍保持独立的 3 轮修复预算。旧摘要中“后台最多 3 轮、耗尽后生成最终回复”的描述不再有效,以本条和 budget-exhausted 决策为准。
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- 2026-07-11 调整:后台任务的可执行正文上限统一为 4,000 字符。入队 JSONL、启动后的 `currentTask/currentGoal`、planning prompt、待确认动作 task context、确认续跑和重启恢复都保留同一份正文;对话仍保存用户原始消息。状态事件、列表卡片和 `agent.db` 摘要可继续使用较短安全预览,但不能再反向作为后续 LLM 执行输入。这样长任务末尾的验收标记和输出格式要求不会在队列边界被 180 字符截断。
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- 2026-07-11 调整:后台 planning 不再复用普通聊天的 1,800 输出 token 上限,而是使用 4,000;最终回复使用 2,400。两类请求均设置 low reasoning effort / low text verbosity;OpenAI Responses 序列化为 `reasoning.effort=low`,OpenAI Chat Completions 序列化为可选 `reasoning_effort=low`。该设置用于避免推理模型把全部 completion 预算消耗在不可见 reasoning 后留下空 content,并继续叠加最多 3 次 EmptyResponse 重试。
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- 2026-07-10 补充:Agent Runtime state / result 新增 `taskQueue`,从 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 中每个 `runId` 的最新记录汇总 `total / pending / running / completed / failed / latestRunId`;开发窗口 Runtime 面板、主窗口 Agent 状态列表、`agent.run_status` observation 和下一轮 planning prompt 都读取该摘要,用于判断同一 Agent 是否仍有排队任务。该字段是运行观测摘要,不新增调度器、SQLite 或独立 worker。
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- 2026-07-10 补充:Runtime 新增 `agent.schedule_ready` 调度入口。开发构建可在权限确认后扫描 manifest ready task,把依赖已完成且仍为 `pending` 的任务标成 `running`,并按 taskId 投递到对应 Agent 的既有后台队列;source 固定为 `agent-ready-task-scheduler`,审计记录写 `agent.runtime.ready_task.scheduled`。该入口只把 manifest ready task 接入现有 per-agent 队列、锁、JSONL、LLM loop、工具策略和事件流,不新增独立 worker,也不会在默认确认策略下静默启动。
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- 2026-07-10 补充:主窗口 Agent 状态栏的“调度 Ready”只在开发模式显示。点击后复用项目策略确认弹窗,确认通过才调用 `schedule_game_creator_agent_ready_tasks`,并把返回的 Runtime 合并回 Agent 状态卡;普通用户窗口继续只展示状态和单 Agent 对话入口,不直接暴露 ready-task 调度按钮。
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@@ -215,6 +215,8 @@ struct ChatCompletionsRequestBody {
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#[serde(rename = "max_tokens")]
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max_output_tokens: Option<u32>,
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#[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
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reasoning_effort: Option<&'static str>,
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#[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
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web_search_options: Option<ChatCompletionsWebSearchOptions>,
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}
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@@ -1344,6 +1346,9 @@ fn build_request_body(request: &LlmRunRequest, config: &LlmConfig, stream: bool)
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stream,
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official_fallback,
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max_output_tokens: request.max_output_tokens,
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reasoning_effort: request
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.response_reasoning_effort
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.map(LlmResponseReasoningEffort::as_str),
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web_search_options: request
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.enable_web_search
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.then_some(ChatCompletionsWebSearchOptions {}),
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@@ -2371,7 +2376,8 @@ mod tests {
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},
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]),
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])
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.with_openai_chat(),
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.with_openai_chat()
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.with_response_reasoning_effort(LlmResponseReasoningEffort::Low),
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)
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.await
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.expect("run should succeed");
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@@ -2389,6 +2395,7 @@ mod tests {
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assert_eq!(response.model, "gpt-4o-mini");
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assert_eq!(response.text, r#"{"levelName":"雨夜猫街"}"#);
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assert_eq!(request_json["official_fallback"], serde_json::json!(true));
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assert_eq!(request_json["reasoning_effort"], "low");
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assert_eq!(
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request_json["messages"][1]["content"],
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serde_json::json!([
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