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结合你在前几轮对话中梳理出的“过度设计”痛点，既然你已经决定回归单 Agent（ReAct）+ 强 Harness 架构，接下来你需要做一次彻底的“架构物理重构”。
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以下是为你量身定制的5步落地行动指南，按优先级从高到低执行：
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第一步：链路合并，砍掉“伪 Graph”节点
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目标：把被拆散的推理逻辑还给单一的 ReAct 循环。
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删除节点：直接在 Graph/状态机中抹掉 Planner、Executor、Composer 以及串联它们的边。
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合并为单一 Agent：创建一个 DiagnosisAgent。在它的 System Prompt 中明确：“你需要自行规划排查路径，调用工具获取证据，并在证据充分后输出最终的结构化诊断报告。”
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保留机制：该 Agent 内部运行一个带最大步数限制的 While 循环（如 max_iterations=10），防止死循环。
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第二步：实施“上下文卸载”与“工具清洗”（解决7次调用膨胀问题）
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目标：确保单 Agent 在多轮工具调用后，上下文依然干净，从源头切断幻觉。
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工具输出清洗（RTK 机制）：改造你的所有工具（如 queryLogs, queryDB）。在工具的 Callback 层加代码，将原始的大段返回结果（如 1000 行日志）强制过滤、聚合，只把最核心的 5-10 行 ERROR 或统计指标返回给 Agent。
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上下文卸载：如果某些原始数据必须保留，在工具返回时，将全量数据写入本地文件（如 refs/log_001.md），上下文里只注入一行：[发现5个504错误，详见 refs/log_001.md]。
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第三步：下沉确定性逻辑，用代码替代 LLM 节点
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目标：将你之前用 Gatekeeper 和 VerifiedInput 做的事，降级为零 LLM 调用的代码拦截器。
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前置拦截（Pre-Tool Hook）：Agent 发起工具调用时，Harness 代码用 JSON Schema 校验参数格式。不合法直接报错打回，不执行工具。
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后置断言（Post-Tool Hook）：Agent 输出最终诊断报告时，代码层强制校验报告中引用的 evidence_id 和 raw_path 是否真实存在于历史记录或文件系统中。不合法直接拒绝输出，发回重试。
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第四步：锁死输出契约
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目标：防止 Executor 过度输出和发散。
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在 System Prompt 中强制规定 Agent 的中间思考步和最终输出步必须符合严格的 JSON 结构。
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例如，中间步必须是 {"thought": "<不超过50字>", "action": "queryLogs", "parameters": {...}}。Harness 代码检查字数，超长直接打回。
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第五步：剥离异步验证（保留你最初的“防幻觉”初衷）
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目标：在不增加主链路复杂度的前提下，保留交叉验证能力。
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主 ReAct Agent 输出报告后，不要在主 Graph 里串行接一个 Verifier 节点。
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改为异步触发一个轻量级 LLM（或小模型），只传入“压缩后的证据摘要 + 草稿结论”。让它判断时间线与逻辑是否一致。如果不一致，在最终输出上加“低置信度警告”；如果一致，直接放行。
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总结：你的重构后架构全景图
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重构后，你的代码结构应该极其清爽，大致如下：
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[用户输入]
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[Diagnosis ReAct Agent] (唯一的 LLM 推理节点，自带规划、执行、总结)
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├── Tool: queryLogs
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│ └── [Harness 代码]: 过滤 INFO，提取 ERROR，写入 refs，返回摘要
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├── Tool: queryMetrics
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│ └── [Harness 代码]: 聚合统计值，返回 3 行核心指标
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▼ (Agent 输出最终 JSON 报告)
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[Output Schema Linter] (纯代码层，0 LLM)
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├─ 校验失败 ──> 返回错误给 [Agent] 重新生成
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▼ (校验通过)
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[Async Verifier] (异步轻量 LLM，只做时间线/逻辑一致性校验)
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[最终输出 / 带警告输出]
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现在你应该做的第一件事：打开你的代码，把主链路上除 Diagnosis Agent 以外的所有 LLM 编排节点全部注释掉，然后按照上面的结构，给工具加上 Pre-Tool 和 Post-Tool 的代码拦截器。把精力从“画 Graph”转移到“写工具清洗代码”上。
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