From f75d0c49ae5fbdca808ea95afee23befd8522885 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhuyongxin Date: Thu, 14 May 2026 15:47:41 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?v1.1=20=E6=85=A2=E6=80=9D=E8=80=83=E6=A8=A1?= =?UTF-8?q?=E5=BC=8F=20(Thinking=20Phase)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 将 ReAct 循环从单阶段升级为 Thinking + Action 双阶段架构： - Phase 1：剥夺工具访问权，强制模型先输出纯文本推理规划 - Phase 2：恢复工具挂载，模型按推理结果精准执行 - 新增 EnableThinking 开关，兼容旧模式 --- README.md | 14 ++++ cmd/claw/main.go | 92 ++++++++++++------------- go.mod | 1 - internal/engine/loop.go | 145 +++++++++++++++++++++++----------------- 4 files changed, 143 insertions(+), 109 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 5e82243..20b4d35 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -63,6 +63,20 @@ func main() { - **注册工具**: 实现 `Registry` 接口即可挂载自定义工具集（bash、文件操作、代码搜索等） - **自定义 Schema**: 基于 `schema` 包的数据结构可灵活扩展消息格式和工具定义 +## 版本历史 + +### v1.1 — 慢思考模式 (Thinking Phase) + +将 ReAct 循环从单阶段升级为双阶段架构： + +- **Phase 1 (Thinking)** — 剥夺工具访问权，强制模型先进行纯文本推理规划 +- **Phase 2 (Action)** — 恢复工具挂载，模型顺着推理结果执行精准的工具调用 +- 新增 `EnableThinking` 开关，兼容旧模式 + +### v1.0 — ReAct 循环基础 + +实现标准的单阶段 ReAct 循环：思考 → 调工具 → 观察 → 继续，直到任务完成。 + ## License MIT diff --git a/cmd/claw/main.go b/cmd/claw/main.go index 4ec07c9..598ee48 100644 --- a/cmd/claw/main.go +++ b/cmd/claw/main.go @@ -9,64 +9,66 @@ import ( "go-tiny-claw/internal/schema" ) -// ========================================== -// 1. 伪造的大模型 Provider -// ========================================== +// 升级版 Mock Provider type mockProvider struct { - turn int + turn int } -// 模拟大模型的响应：第一轮请求执行 bash，第二轮输出最终结果 -func (m *mockProvider) Generate(ctx context.Context, msgs []schema.Message, _ []schema.ToolDefinition) (*schema.Message, error) { - m.turn++ - if m.turn == 1 { - return &schema.Message{ - Role: schema.RoleAssistant, - Content: "让我来看看当前目录下有什么文件。", - ToolCalls: []schema.ToolCall{ - {ID: "call_123", Name: "bash", Arguments: []byte(`{"command": "ls -la"}`)}, - }, - }, nil - } +func (m *mockProvider) Generate(ctx context.Context, msgs []schema.Message, tools []schema.ToolDefinition) (*schema.Message, error) { + // 如果工具列表为空，说明这是引擎发起的 Phase 1: Thinking 阶段 + if len(tools) == 0 { + return &schema.Message{ + Role: schema.RoleAssistant, + Content: "【推理中】目标是检查文件。我不能直接盲猜，我需要先调用 bash 工具执行 ls 命令，看看当前目录下有什么，然后再做定夺。", + }, nil + } - return &schema.Message{ - Role: schema.RoleAssistant, - Content: "我看到了文件列表，里面包含 main.go，任务完成！", - }, nil + // 如果工具列表不为空，说明这是 Phase 2: Action 阶段 + m.turn++ + if m.turn == 1 { + // 第一轮 Action：顺着刚才的 Thinking，精准调用工具 + return &schema.Message{ + Role: schema.RoleAssistant, + Content: "我要执行我刚才计划的步骤了。", + ToolCalls: []schema.ToolCall{ + {ID: "call_123", Name: "bash", Arguments: []byte(`{"command": "ls -la"}`)}, + }, + }, nil + } + + // 第二轮 Action：直接总结退出 + return &schema.Message{ + Role: schema.RoleAssistant, + Content: "根据工具返回的结果，我看到了 main.go，任务圆满完成！", + }, nil } -// ========================================== -// 2. 伪造的 Tool Registry -// ========================================== type mockRegistry struct{} -func (m *mockRegistry) GetAvailableTools() []schema.ToolDefinition { return nil } +func (m *mockRegistry) GetAvailableTools() []schema.ToolDefinition { + // 为了让 Phase 2 能检测到工具，这里返回一个伪造的工具定义数组 + return []schema.ToolDefinition{{Name: "bash"}} +} func (m *mockRegistry) Execute(ctx context.Context, call schema.ToolCall) schema.ToolResult { - // 直接返回一段伪造的终端输出 - return schema.ToolResult{ - ToolCallID: call.ID, - Output: "-rw-r--r-- 1 user group 234 Oct 24 10:00 main.go\n", - IsError: false, - } + return schema.ToolResult{ + ToolCallID: call.ID, + Output: "-rw-r--r-- 1 user group 234 Oct 24 10:00 main.go\n", + IsError: false, + } } -// ========================================== -// 3. 组装运行 -// ========================================== func main() { - // 获取当前执行目录作为 WorkDir 物理边界 - workDir, _ := os.Getwd() + workDir, _ := os.Getwd() - p := &mockProvider{} - r := &mockRegistry{} + p := &mockProvider{} + r := &mockRegistry{} - // 实例化核心引擎 - eng := engine.NewAgentEngine(p, r, workDir) + // 实例化引擎，开启 EnableThinking = true + eng := engine.NewAgentEngine(p, r, workDir, true) - // 发起任务指令 - err := eng.Run(context.Background(), "帮我检查当前目录的文件") - if err != nil { - log.Fatalf("引擎崩溃: %v", err) - } -} + err := eng.Run(context.Background(), "帮我检查当前目录的文件") + if err != nil { + log.Fatalf("引擎崩溃: %v", err) + } +} \ No newline at end of file diff --git a/go.mod b/go.mod index a5cbf57..6175f1f 100644 --- a/go.mod +++ b/go.mod @@ -1,3 +1,2 @@ module go-tiny-claw -go 1.24 diff --git a/internal/engine/loop.go b/internal/engine/loop.go index 8aefe9f..db00b45 100644 --- a/internal/engine/loop.go +++ b/internal/engine/loop.go @@ -17,92 +17,111 @@ type AgentEngine struct { // WorkDir (工作区): 借鉴 OpenClaw 的理念，Agent 必须有一个明确的物理边界 WorkDir string + EnableThinking bool // 【新增】慢思考模式开关 } -func NewAgentEngine(p provider.LLMProvider, r tools.Registry, workDir string) *AgentEngine { +func NewAgentEngine(p provider.LLMProvider, r tools.Registry, workDir string, enableThinking bool) *AgentEngine { return &AgentEngine{ provider: p, registry: r, WorkDir: workDir, + EnableThinking: enableThinking, } } -// Run 启动 Agent 的生命周期 +// internal/engine/loop.go (续) func (e *AgentEngine) Run(ctx context.Context, userPrompt string) error { - log.Printf("[Engine] 引擎启动，锁定工作区: %s\n", e.WorkDir) + log.Printf("[Engine] 引擎启动，锁定工作区: %s\n", e.WorkDir) + log.Printf("[Engine] 慢思考模式 (Thinking Phase): %v\n", e.EnableThinking) - // 1. 初始化会话的 Context (上下文内存) - // 在真实的场景中，这里会由动态 Prompt 组装器加载 AGENTS.md。目前我们先硬编码。 - contextHistory := []schema.Message{ - { - Role: schema.RoleSystem, - Content: "You are go-tiny-claw, an expert coding assistant. You have full access to tools in the workspace.", - }, - { - Role: schema.RoleUser, - Content: userPrompt, - }, - } + contextHistory := []schema.Message{ + { + Role: schema.RoleSystem, + Content: "You are go-tiny-claw, an expert coding assistant. You have full access to tools in the workspace.", + }, + { + Role: schema.RoleUser, + Content: userPrompt, + }, + } - turnCount := 0 + turnCount := 0 - // 2. The Main Loop: 心跳开始 (标准的 ReAct 循环) - for { - turnCount++ - log.Printf("========== [Turn %d] 开始 ==========\n", turnCount) + for { + turnCount++ + log.Printf("\n========== [Turn %d] 开始 ==========\n", turnCount) - // 获取当前挂载的所有工具定义 - availableTools := e.registry.GetAvailableTools() + // 获取当前挂载的所有工具定义 + availableTools := e.registry.GetAvailableTools() - // 向大模型发起推理请求 (包含 Reasoning) - log.Println("[Engine] 正在思考 (Reasoning)...") - responseMsg, err := e.provider.Generate(ctx, contextHistory, availableTools) - if err != nil { - return fmt.Errorf("模型生成失败: %w", err) - } + // ==================================================================== + // Phase 1: 慢思考阶段 (Thinking) - 剥夺工具，强制规划 + // ==================================================================== + if e.EnableThinking { + log.Println("[Engine][Phase 1] 剥夺工具访问权，强制进入慢思考与规划阶段...") - // 将模型的响应完整追加到上下文历史中 - contextHistory = append(contextHistory, *responseMsg) + // 核心机制：传入的 availableTools 为 nil！ + // 大模型看不到任何 JSON Schema，被迫只能输出纯文本的思考过程。 + thinkResp, err := e.provider.Generate(ctx, contextHistory, nil) + if err != nil { + return fmt.Errorf("Thinking 阶段生成失败: %w", err) + } - // 如果模型回复了纯文本，打印出来 (这通常是它的思考过程，或是最终结果) - if responseMsg.Content != "" { - fmt.Printf("🤖 模型: %s\n", responseMsg.Content) - } + // 如果模型输出了思考过程，我们将其作为 Assistant 消息追加到上下文中 + if thinkResp.Content != "" { + fmt.Printf("🧠 [内部思考 Trace]: %s\n", thinkResp.Content) + contextHistory = append(contextHistory, *thinkResp) + } + } - // 3. 退出条件判断 - // 如果模型没有请求任何工具调用，说明它认为任务已经完成，跳出循环。 - if len(responseMsg.ToolCalls) == 0 { - log.Println("[Engine] 任务完成，退出循环。") - break - } + // ==================================================================== + // Phase 2: 行动阶段 (Action) - 恢复工具，顺着规划执行 + // ==================================================================== + log.Println("[Engine][Phase 2] 恢复工具挂载，等待模型采取行动...") - // 4. 执行行动 (Action) 与 获取观察结果 (Observation) - log.Printf("[Engine] 模型请求调用 %d 个工具...\n", len(responseMsg.ToolCalls)) + // 此时的 contextHistory 中已经包含了上一阶段模型自己的 Thinking Trace。 + // 模型会顺着自己的逻辑，结合恢复的 availableTools 发起精准的工具调用。 + actionResp, err := e.provider.Generate(ctx, contextHistory, availableTools) + if err != nil { + return fmt.Errorf("Action 阶段生成失败: %w", err) + } - for _, toolCall := range responseMsg.ToolCalls { - log.Printf(" -> 🛠️ 执行工具: %s, 参数: %s\n", toolCall.Name, string(toolCall.Arguments)) + contextHistory = append(contextHistory, *actionResp) - // 通过 Registry 路由并执行底层工具 - result := e.registry.Execute(ctx, toolCall) + if actionResp.Content != "" { + fmt.Printf("🤖 [对外回复]: %s\n", actionResp.Content) + } - if result.IsError { - log.Printf(" -> ❌ 工具执行报错: %s\n", result.Output) - } else { - log.Printf(" -> ✅ 工具执行成功 (返回 %d 字节)\n", len(result.Output)) - } + // ==================================================================== + // 退出与执行逻辑 (与上一讲保持一致) + // ==================================================================== + if len(actionResp.ToolCalls) == 0 { + log.Println("[Engine] 模型未请求调用工具，任务宣告完成。") + break + } - // 将工具执行的观察结果 (Observation) 封装为 User Message 追加到上下文中 - // 注意：ToolCallID 必须携带！这是维系大模型推理链条的关键 - observationMsg := schema.Message{ - Role: schema.RoleUser, - Content: result.Output, - ToolCallID: toolCall.ID, - } - contextHistory = append(contextHistory, observationMsg) - } + log.Printf("[Engine] 模型请求调用 %d 个工具...\n", len(actionResp.ToolCalls)) - // 循环回到开头，模型将带着新加入的 Observation 继续它的下一轮思考... - } + for _, toolCall := range actionResp.ToolCalls { + log.Printf(" -> 🛠️ 执行工具: %s, 参数: %s\n", toolCall.Name, string(toolCall.Arguments)) - return nil + result := e.registry.Execute(ctx, toolCall) + + if result.IsError { + log.Printf(" -> ❌ 工具执行报错: %s\n", result.Output) + } else { + log.Printf(" -> ✅ 工具执行成功 (返回 %d 字节)\n", len(result.Output)) + } + + // 将工具执行的观察结果追加到 Context，准备进入下一轮 + observationMsg := schema.Message{ + Role: schema.RoleUser, + Content: result.Output, + ToolCallID: toolCall.ID, + } + contextHistory = append(contextHistory, observationMsg) + } + } + + return nil }