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package engine
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import (
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"context"
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"fmt"
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"log"
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"sync"
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"go-tiny-claw/internal/prompt"
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"go-tiny-claw/internal/provider"
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"go-tiny-claw/internal/schema"
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"go-tiny-claw/internal/tools"
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)
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// AgentEngine 是微型 OS 的核心驱动
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type AgentEngine struct {
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provider provider.LLMProvider
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registry tools.Registry
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// WorkDir (工作区): 借鉴 OpenClaw 的理念，Agent 必须有一个明确的物理边界
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// WorkDir string
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EnableThinking bool // 【新增】慢思考模式开关
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composer *prompt.PromptComposer
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}
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// 移除了 Engine 层级的 WorkDir，因为 WorkDir 现在应该跟随 Session 走
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func NewAgentEngine(p provider.LLMProvider, r tools.Registry, enableThinking bool) *AgentEngine {
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return &AgentEngine{
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provider: p,
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registry: r,
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EnableThinking: enableThinking,
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}
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}
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func (e *AgentEngine) String() string {
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return fmt.Sprintf("AgentEngine{thinking: %v, registry: %s}", e.EnableThinking, e.registry)
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}
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// dumpMessages 打印当前上下文中的所有消息 (调试用)
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func dumpMessages(msgs []schema.Message) {
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for i, msg := range msgs {
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content := msg.Content
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// if len(content) > 80 {
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// content = content[:80] + "..."
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// }
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log.Printf(" [%02d] %-10s | %s", i, msg.Role, content)
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}
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}
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// dumpTools 打印当前可用的工具列表
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func dumpTools(tools []schema.ToolDefinition) {
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if len(tools) == 0 {
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log.Printf(" [Tools] (无可用工具)\n")
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return
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}
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for i, t := range tools {
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log.Printf(" [Tool %d] %s — %s", i, t.Name, t.Description)
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}
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}
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func (e *AgentEngine) Run(ctx context.Context, session *Session, reporter Reporter) error {
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log.Printf("[Engine] 唤醒会话 [%s]，锁定工作区: %s\n", session.ID, session.WorkDir)
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// 根据当前 Session 的工作区，动态组装最新的 System Prompt
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composer := prompt.NewPromptComposer(session.WorkDir)
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systemMsg := composer.Build()
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for {
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availableTools := e.registry.GetAvailableTools()
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// 1. 【上下文组装】: System Prompt + 截取最近的 6 条消息作为 Working Memory
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// 在实际业务中，由于工具返回结果可能很长，短期工作记忆往往设为 6-10 条足以维系连贯对话
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workingMemory := session.GetWorkingMemory(6)
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var contextHistory []schema.Message
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contextHistory = append(contextHistory, systemMsg)
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contextHistory = append(contextHistory, workingMemory...)
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// 2. ================= Phase 1: Thinking =================
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if e.EnableThinking {
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if reporter != nil {
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reporter.OnThinking(ctx)
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}
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thinkResp, err := e.provider.Generate(ctx, contextHistory, nil)
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if err != nil {
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return fmt.Errorf("Thinking 阶段失败: %w", err)
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}
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if thinkResp.Content != "" {
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// 将思考过程持久化到 Session 中！
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session.Append(*thinkResp)
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// 把它追加到当前这一轮的临时上下文中，供 Action 阶段使用
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contextHistory = append(contextHistory, *thinkResp)
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}
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}
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// 3. ================= Phase 2: Action =================
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actionResp, err := e.provider.Generate(ctx, contextHistory, availableTools)
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if err != nil {
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return fmt.Errorf("Action 阶段失败: %w", err)
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}
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// 将大模型的行动响应持久化到 Session 中
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session.Append(*actionResp)
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contextHistory = append(contextHistory, *actionResp)
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if actionResp.Content != "" && reporter != nil {
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reporter.OnMessage(ctx, actionResp.Content)
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||
}
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if len(actionResp.ToolCalls) == 0 {
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// 如果没有工具调用，说明本次任务已完成，打破 ReAct 循环，挂起等待人类的下一条指令
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break
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}
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// 4. ================= 并发执行底层工具 =================
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observationMsgs := make([]schema.Message, len(actionResp.ToolCalls))
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var wg sync.WaitGroup
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for i, toolCall := range actionResp.ToolCalls {
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wg.Add(1)
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||
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go func(idx int, call schema.ToolCall) {
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defer wg.Done()
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if reporter != nil {
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reporter.OnToolCall(ctx, call.Name, string(call.Arguments))
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}
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result := e.registry.Execute(ctx, call)
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if reporter != nil {
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displayOutput := result.Output
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if len(displayOutput) > 200 {
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displayOutput = displayOutput[:200] + "... (已截断)"
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}
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reporter.OnToolResult(ctx, call.Name, displayOutput, result.IsError)
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||
}
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observationMsgs[idx] = schema.Message{
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||
Role: schema.RoleUser,
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||
Content: result.Output,
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ToolCallID: call.ID,
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}
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}(i, toolCall)
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}
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wg.Wait()
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// 将所有的工具执行结果（Observation）持久化到 Session 中，开启下一轮的复盘与推理
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session.Append(observationMsgs...)
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// systemMsg := e.composer.Build()
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// contextHistory := []schema.Message{
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// systemMsg, // 注入动态组装的内核、AGENTS.md 与 Skills
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// {Role: schema.RoleUser, Content: userPrompt},
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// }
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// turnCount := 0
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// const maxTurns = 10
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// for {
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// turnCount++
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// if turnCount > maxTurns {
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// log.Printf("[Engine] 已达最大轮数 (%d)，强制终止。\n", maxTurns)
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// break
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// }
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// log.Printf("\n========== [Turn %d] 开始 ==========\n", turnCount)
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// dumpMessages(contextHistory)
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// // 获取当前挂载的所有工具定义
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// availableTools := e.registry.GetAvailableTools()
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// dumpTools(availableTools)
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// // ====================================================================
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// // Phase 1: 慢思考阶段 (Thinking) - 仅第一轮执行初始规划
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// // ====================================================================
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// if e.EnableThinking && turnCount == 1 {
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// log.Println("[Engine][Phase 1] 剥夺工具访问权，强制进入慢思考与规划阶段...")
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// // 核心机制：传入的 availableTools 为 nil！
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// // 大模型看不到任何 JSON Schema，被迫只能输出纯文本的思考过程。
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// thinkResp, err := e.provider.Generate(ctx, contextHistory, nil)
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// if err != nil {
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// return fmt.Errorf("Thinking 阶段生成失败: %w", err)
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// }
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||
// // 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
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// if thinkResp.Content != "" {
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// fmt.Printf("🧠 [内部思考 Trace]: %s\n", thinkResp.Content)
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// contextHistory = append(contextHistory, *thinkResp)
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||
// }
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||
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||
// // 插入过渡指令：让模型知道现在可以调用工具了
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// contextHistory = append(contextHistory, schema.Message{
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||
// Role: schema.RoleUser,
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||
// Content: "根据你的推理，现在请使用可用的工具来完成任务。执行具体行动。",
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||
// })
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// }
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// // ====================================================================
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||
// // Phase 2: 行动阶段 (Action) - 恢复工具，顺着规划执行
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// // ====================================================================
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// log.Println("[Engine][Phase 2] 恢复工具挂载，等待模型采取行动...")
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// // 此时的 contextHistory 中已经包含了上一阶段模型自己的 Thinking Trace + 过渡指令。
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// // 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。
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// actionResp, err := e.provider.Generate(ctx, contextHistory, availableTools)
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||
// if err != nil {
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||
// return fmt.Errorf("Action 阶段生成失败: %w", err)
|
||
// }
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||
// contextHistory = append(contextHistory, *actionResp)
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||
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||
// if actionResp.Content != "" {
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// fmt.Printf("🤖 [对外回复]: %s\n", actionResp.Content)
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// }
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// // ====================================================================
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// // 退出与执行逻辑 (与上一讲保持一致)
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// // ====================================================================
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// if len(actionResp.ToolCalls) == 0 {
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// log.Println("[Engine] 模型未请求调用工具，任务宣告完成。")
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// break
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// }
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// log.Printf("[Engine] 模型请求并发调用 %d 个工具...\n", len(actionResp.ToolCalls))
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// // 【核心改造开始】: 从串行 (Sequential) 演进为并行 (Parallel)
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// // 1. 预分配一个固定长度的切片，用于安全地存放各个并发工具的执行结果（Observation）
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// // 长度与 ToolCalls 的数量完全一致
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// observationMsgs := make([]schema.Message, len(actionResp.ToolCalls))
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// // 2. 声明 WaitGroup 用于阻塞等待所有协程完成
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// var wg sync.WaitGroup
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// // 3. 遍历模型请求的所有工具，为每一个工具单独 Fork 出一个 Goroutine
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// for i, toolCall := range actionResp.ToolCalls {
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// wg.Add(1) // 增加计数器
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// // 开启协程。注意：一定要将索引 i 和 toolCall 作为参数传入匿名函数，防止闭包变量捕获陷阱！
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// go func(idx int, call schema.ToolCall) {
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// defer wg.Done() // 协程结束时计数器减一
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// log.Printf(" -> [Go-%d] 🛠️ 触发并行执行: %s\n", idx, call.Name)
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// // 调用底层 Registry 执行工具（物理操作）
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// result := e.registry.Execute(ctx, call)
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// if result.IsError {
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// log.Printf(" -> [Go-%d] ❌ 工具执行报错: %s\n", idx, result.Output)
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// } else {
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// log.Printf(" -> [Go-%d] ✅ 工具执行成功 (返回 %d 字节)\n", idx, len(result.Output))
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// }
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// // 将执行结果封装为一条用户消息 (RoleUser)
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// obsMsg := schema.Message{
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// Role: schema.RoleUser,
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// Content: result.Output,
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// ToolCallID: call.ID,
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// }
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// // 【线程安全】: 由于每个 Goroutine 操作的是预分配切片的不同索引，
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// // 这里不需要加锁 (Mutex)，性能极高！
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// observationMsgs[idx] = obsMsg
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// }(i, toolCall) // 闭包传参
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// }
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// // 4. Join 阻塞等待：主循环挂起，直到所有的并发协程全部执行完毕
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// wg.Wait()
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// log.Println("[Engine] 所有并发工具执行完毕，开始聚合观察结果 (Observation)...")
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// // 5. 聚合装填：将并行的结果，按照原本的顺序，一次性追加到上下文时间线中
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// // 这等价于 contextHistory = append(contextHistory, observationMsgs...)
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// for _, obs := range observationMsgs {
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// contextHistory = append(contextHistory, obs)
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||
// }
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||
}
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||
return nil
|
||
}
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