fix(agent): 工具结果回填上限——result_cap.py(12000字符默认+params可调+显式截断告知+缩小范围指引);v2两处/v1一处回填点全接;根治商机产线实测:8次数据工具全文回填~78K token超context_limit→压缩摘要自身超时3连败→会话零产出(对照实验:同模型小上下文3.4s正常)
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2c35abfdab
commit
1faa1c1d2f
@ -2520,7 +2520,13 @@ async def role_agent_run(project_id, role, agent_id=None, model_name=None):
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break
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if tool == "write_file" and params.get("path"):
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written_files.append(os.path.join(space_dir, params["path"]))
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msgs.append({"role": "tool", "tool_call_id": tc.get("id", ""), "content": str(result)})
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# 回填上限（2026-09-11，与 v2 同款）：数据类工具全文回填会撑爆上下文
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# → 压缩摘要自身超时 → 任务失败。截断显式告知 + 缩小范围指引。
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from .result_cap import cap_tool_result, resolve_max_chars
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_capped, _trunc = cap_tool_result(result, await resolve_max_chars(sor))
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if _trunc:
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logger.info(f"role_agent tool_result truncated: {tool}")
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msgs.append({"role": "tool", "tool_call_id": tc.get("id", ""), "content": _capped})
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logger.info(f"role_agent tool_call: {tool} -> {str(result)[:100]}")
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if deliverable or ask_question:
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break
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@ -236,7 +236,12 @@ class AgentExecutor:
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if not result.startswith("未知工具") and not result.startswith("ERROR"):
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self._tool_call_count += 1
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yield json.dumps({"type": "tool_result", "tool": pending_tool, "result": result[:500]}, ensure_ascii=False) + "\n"
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self._msgs.append({"role": "tool", "tool_call_id": fake_id, "content": str(result)})
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# 回填上限（2026-09-11）：工具结果全文回填会撑爆上下文（商机产线实测
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# 8 次数据工具 ~78K token → 压缩摘要自身超时 → 会话零产出）。
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# 截断显式告知 + 给缩小范围指引，让 LLM 自己改策略。
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from .result_cap import cap_tool_result, resolve_max_chars
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_capped, _ = cap_tool_result(result, await resolve_max_chars())
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self._msgs.append({"role": "tool", "tool_call_id": fake_id, "content": _capped})
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# 不 return，继续进入 Tool Loop，让 LLM 基于工具结果继续后续步骤
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# Step 5: Tool Loop
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@ -339,10 +344,15 @@ class AgentExecutor:
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}, ensure_ascii=False) + "\n"
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# 原生回填：role=tool + tool_call_id
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# 回填上限：防数据类工具全文回填撑爆上下文（见 result_cap 模块 docstring）
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from .result_cap import cap_tool_result, resolve_max_chars
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_capped, _trunc = cap_tool_result(result, await resolve_max_chars())
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if _trunc:
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logger.info(f"tool_result truncated before refill: {tool_name}")
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self._msgs.append({
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"role": "tool",
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"tool_call_id": tc.get("id", "") if isinstance(tc, dict) else "",
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"content": str(result),
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"content": _capped,
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})
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continue
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93
pipeline_service/result_cap.py
Normal file
93
pipeline_service/result_cap.py
Normal file
@ -0,0 +1,93 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""工具结果回填上限（通用，v1 角色 agent + v2 会话 agent 共用）。
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问题根因（2026-09-11 商机产线实测会话失败）：
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工具结果回填给模型时是 `str(result)` **全文不截断**（仅 UI 显示截到 500 字），
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数据类工具一次返回 300 条原始记录 ≈ 2 万字符 ≈ 1 万 token；agent 连调 8 次
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→ 上下文 ~78K token 超过 context_limit(64K) → 压缩摘要调用自身也超时（重试 3 次
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全败）→ 整轮会话失败、零产出。对照实验：同模型小上下文 3.4s 正常返回，
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证明不是上游故障而是上下文体积。
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修法：回填前按字符上限截断，**显式告知**（沿用 file_read.py 的「绝不静默截断」
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铁律）——告诉模型全文多大、只给了多少、以及怎么缩小范围（减小 limit /
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改用聚合排名类工具），让它自己改策略而不是反复拉全量。
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上限走 appbase params 表（tool_result_max_chars）+ 常量兜底，禁硬编码。
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"""
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import logging
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from typing import Optional
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logger = logging.getLogger("pipeline.result_cap")
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# 兜底上限（params 表无配置时用）。12000 字符 ≈ 6000 token：
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# 够放一份结构化聚合结果或几十条明细，放 300 条原始记录则会被截断并提示。
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DEFAULT_MAX_CHARS = 12000
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_PARAM_KEY = "tool_result_max_chars"
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# 进程内缓存（None = 未解析，惰性读 params；invalidate_cache() 清除）
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_cached_max: Optional[int] = None
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async def resolve_max_chars(sor=None):
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"""取回填上限（params 表优先，失败/未配置用常量兜底，进程内缓存）。
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sor=None 时自开短连接读取（调用点如 agent_loop_v2.run() 的工具回填处
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没有现成 DB context；结果缓存后不再重复开连接）。读失败一律兜底常量，
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绝不因为取参数失败而打断 agent 主循环。
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"""
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global _cached_max
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if _cached_max is not None:
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return _cached_max
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val = DEFAULT_MAX_CHARS
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try:
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from .workspace import get_param
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if sor is not None:
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||||
raw = await get_param(sor, _PARAM_KEY, "")
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||||
else:
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||||
from sqlor.dbpools import DBPools
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||||
db = DBPools()
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||||
if not db.databases:
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||||
from appPublic.jsonConfig import getConfig
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||||
cfg = getConfig()
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||||
if cfg and cfg.databases:
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||||
db.databases = cfg.databases
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||||
async with db.sqlorContext("pipeline") as _sor:
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||||
raw = await get_param(_sor, _PARAM_KEY, "")
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||||
await _sor.sqlExe("COMMIT", {})
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||||
if raw not in (None, ""):
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val = max(1000, int(float(raw)))
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except Exception as e:
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logger.debug("resolve_max_chars fallback to default: %s", str(e)[:120])
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val = DEFAULT_MAX_CHARS
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||||
_cached_max = val
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return val
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def cap_tool_result(result, max_chars=None):
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"""截断工具结果（同步；max_chars=None 用常量兜底）。
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返回 (text, truncated)。截断时末尾附显式告知 + 可行动的缩小范围指引。
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非字符串结果先 str() 归一（dict/list 也走同一路径）。
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"""
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text = result if isinstance(result, str) else str(result)
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limit = int(max_chars) if max_chars else DEFAULT_MAX_CHARS
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||||
total = len(text)
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||||
if total <= limit:
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return text, False
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notice = (
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"\n\n⚠️【结果过长已截断】全文 %d 字符，仅回填前 %d 字符（上限可用 params.%s 调整）。\n"
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||||
"不要重复调用同一工具拉全量——请缩小范围后重试：\n"
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||||
"- 减小 limit（如 limit=10~20）或缩小 days/时间窗口；\n"
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||||
"- 优先用聚合/排名类工具（如 hot_demands/hot_software/category 汇总）"
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||||
"直接拿统计值，而不是拉明细自己数；\n"
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||||
"- 明细需要落盘时用 write_file 写到项目工作空间，不要全量读进对话。"
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||||
% (total, limit, _PARAM_KEY)
|
||||
)
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||||
return text[:limit] + notice, True
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||||
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||||
def invalidate_cache():
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||||
"""params 变更后让缓存失效（部署/调参后无需重启进程）。"""
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||||
global _cached_max
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||||
_cached_max = None
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