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- 新增 OpenAIProvider / ClaudeProvider，接入 Deepseek 真实 API - 修复 Deepseek thinking 模式 reasoning_content 回传问题 - 修复 Thinking 阶段过渡指令每轮重复插入导致的死循环 - 新增 maxTurns 保护、dumpMessages/dumpTools 调试输出
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# go-tiny-claw
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一个轻量级的 AI Agent 引擎，基于 Go 语言实现标准的 **ReAct（Reasoning + Acting）** 循环模式。
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## 项目背景
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go-tiny-claw 受 Claude / OpenAI 的 Agent 概念启发，旨在提供一个简洁、可扩展的微型 Agent 框架核心。它定义了 Agent 与大模型交互的标准契约，让开发者可以快速搭建自己的 AI 助手应用。
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## 核心架构
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```
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ AgentEngine │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │LLMProvider│ │ Registry │ │
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│ └─────┬────┘ └─────┬────┘ │
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│ │ │ │
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│ ▼ ▼ │
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│ 大模型推理服务 本地工具执行 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 模块说明
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| 包 | 说明 |
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|---|---|
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| `internal/engine` | **AgentEngine** — 核心驱动，实现 ReAct 主循环 |
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| `internal/provider` | **LLMProvider** 接口 — 与大模型通信的统一契约 |
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| `internal/schema` | 核心数据结构定义（Message、ToolCall、ToolResult） |
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| `internal/tools` | **Registry** 接口 — 工具的注册与分发执行 |
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### ReAct 循环流程
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1. 系统初始化 Context，注入用户指令
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2. 向大模型发起推理请求（含可用工具列表）
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3. 模型返回文本回复和/或工具调用请求
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4. 如果模型未请求工具调用 → 任务完成，退出循环
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5. 执行模型请求的工具，获取 Observation
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6. 将 Observation 追加到上下文，回到步骤 2
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## 快速开始
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```go
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package main
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import (
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"context"
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"go-tiny-claw/internal/engine"
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"go-tiny-claw/internal/schema"
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)
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func main() {
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provider := &mockProvider{}
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registry := &mockRegistry{}
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eng := engine.NewAgentEngine(provider, registry, "/path/to/workdir")
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eng.Run(context.Background(), "你的指令")
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}
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```
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## 扩展
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- **替换 Provider**: 实现 `LLMProvider` 接口即可接入任意大模型（OpenAI、Claude、本地模型等）
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- **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）
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- **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
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## 版本历史
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### v1.2 — 真实模型接入与 Thinking 死循环修复
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#### 变更
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- **接入真实大模型** — 新增 `OpenAIProvider` 和 `ClaudeProvider`，分别基于 OpenAI V3 SDK 和 Anthropic SDK 连接 Deepseek API，替换原有的 Mock Provider
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- **Deepseek thinking 模式适配** — 修正 `reasoning_content` 字段丢失导致的 API 400 错误，在 `schema.Message` 中新增字段并在请求中回传
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- **Thinking 死循环修复** — 过渡指令只在首轮插入，防止模型每轮重复调用工具
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- **最大轮数保护** — 新增 `maxTurns = 10` 上限，防止意外死循环
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- **调试输出** — 新增 `dumpMessages` 和 `dumpTools`，每轮打印上下文消息和工具列表
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#### 踩坑记录
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| 问题 | 原因 | 解决 |
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|---|---|---|
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| API 400: `reasoning_content must be passed back` | Deepseek thinking 模式返回了 `reasoning_content` 字段，回传请求时未携带 | 从响应 RawJSON 中提取该字段，用 `param.Override` 注入原始 JSON 回传 |
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| 模型在 Phase 2 不调用工具 | Phase 1 的思考内容作为 Assistant 消息追加后，模型认为对话已结束 | 在思考后插入一条 User 角色过渡指令："根据推理，使用工具完成任务" |
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| 引擎死循环跑到 maxTurns | 过渡指令每轮都插入，模型每轮都被要求调用工具 | 过渡指令只在 `turnCount == 1` 时插入，后续轮次模型根据观察结果自行判断 |
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#### 经验教训
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1. **上下文即状态** — Agent 的所有行为都由上下文驱动。插入一条消息就能改变模型行为，不需要改代码逻辑
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2. **非标准 API 字段需手动处理** — 大模型厂商的扩展字段（如 `reasoning_content`）不在 SDK 类型中，需要从 RawJSON 手动提取并用注入方式回传
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3. **过渡指令的作用域很重要** — "使用工具"这种指令适合在首轮引导，重复出现会导致模型无法自行判断任务是否完成
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### v1.1 — 慢思考模式 (Thinking Phase)
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将 ReAct 循环从单阶段升级为双阶段架构：
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- **Phase 1 (Thinking)** — 剥夺工具访问权，强制模型先进行纯文本推理规划
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- **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
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- 新增 `EnableThinking` 开关，兼容旧模式
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### v1.0 — ReAct 循环基础
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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。
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## License
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MIT
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