v1.1 慢思考模式 (Thinking Phase)

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
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zhuyongxin
2026-05-14 15:47:41 +08:00
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@@ -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
}