- AgentConfig/LlmClient 新增 enable_thinking 参数,前端 SSE 请求传递 thinking 开关,仅千问/DashScope 时启用 - 完善权限系统,支持细粒度的权限控制和用户权限申请 - delegate_research 工具重命名为 subagent,SubAgentTool/SubAgentRunner 重构 - 子代理消息(system/user/assistant/tool)持久化到 agent_messages 表,带 agent_name 标识 - 子代理活动日志(工具调用列表+思考摘要)注入返回结果,Hooks 获得正确 session_id 和 subagent_name - LLM 工具调用 ID 回退生成 UUID(llm.rs),ToolCall/ToolResult SSE 事件增加 id/tool_call_id 双字段 - ToolContext 扩展 session_id/sse_tx/enable_thinking 字段,executor 统一注入而非构造函数传参 - agent_messages 新增 metadata+raw_json 列,agent_sessions 暴露 summary 字段 - 删除文件级 transcript 快照(compact.rs),改为依赖 DB 持久化 - ResearchAgentPanel 重写:TimelineItem 类型替代 StreamStep,支持会话历史回放 - 新增 AgentMetricsPanel/AskUserQuestionCard/AuditLogViewer 三个前端组件,types.ts 完整类型定义 - docs/architecture/ 分层重组:概览/核心模块/核心工作流 + agent/ 子目录 11 篇专题文档 - docs/api.md 补充 RAG/Target/Agent 接口,docs/development.md 新建开发指南 - .env.example 完全重写,补充 FALLBACK_MODEL 等变量说明
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Agent 架构概览
AstroResearch 内置了一个基于 ReAct (Thought → Action → Observation) 范式的科研智能体引擎 (src/agent/),参考 Claude Code 的分层设计。以下对各子系统的架构、数据流和内部逻辑进行完整说明。
整体架构
graph TD
subgraph API["API 层"]
SSE["SSE /api/chat/agent"]
Sessions["Session CRUD"]
Metrics["GET /api/chat/metrics"]
Audit["GET /api/chat/sessions/:id/audit"]
AskUser["问答 /api/chat/questions + /api/chat/answer"]
end
subgraph Runtime["AgentRuntime — ReAct 引擎"]
RunTurn["run_turn() 主入口"]
SP["SystemPrompt 组装器"]
CtxBuild["Context Builder 上下文构建"]
ReAct["ReAct 主循环"]
Streaming["streaming.rs 流式处理"]
Executor["executor.rs 并行执行"]
Finalize["finalize.rs 会话收尾"]
TokenBudget["token_budget.rs"]
CircuitBreaker["circuit_breaker.rs"]
end
subgraph Tools["工具系统 (tools/)"]
AgentTool["AgentTool trait"]
Registry["ToolRegistry"]
FS["filesystem/ (6 工具)"]
Astro["astro/ (7 工具)"]
AskUserT["ask_user"]
SubAgentT["subagent/delegate_research"]
TeamT["team/ (4 工具)"]
BG["background (2 工具)"]
end
subgraph CrossCutting["横切关注点"]
Hooks["HookRegistry (9 事件)"]
Skills["SkillRegistry (两层加载)"]
Memory["MemoryManager (项目记忆)"]
Permission["PermissionChecker"]
FileCache["FileStateCache (Read 去重)"]
end
subgraph DB["持久化"]
AgentSessions["agent_sessions"]
AgentMessages["agent_messages"]
AgentTasks["agent_tasks"]
AgentAudit["agent_audit_log"]
end
SSE --> RunTurn
RunTurn --> SP
RunTurn --> CtxBuild --> DB
RunTurn --> ReAct
ReAct --> Streaming --> Tools
ReAct --> Executor --> Tools
ReAct --> TokenBudget
ReAct --> CircuitBreaker
ReAct --> Finalize
Hooks -.-> ReAct
Hooks -.-> Tools
Skills -.-> Tools
Memory -.-> SP
Permission -.-> Tools
FileCache -.-> Tools
ReAct 运行循环 (runtime/)
主循环由 AgentRuntime::run_turn() 驱动,分为 4 个阶段:
完整生命周期
sequenceDiagram
participant FE as 前端 SSE
participant RT as AgentRuntime
participant DB as SQLite
participant LLM as LLM API
participant Tools as ToolRegistry
FE->>RT: POST /api/chat/agent { question, session_id? }
Note over RT: Phase 1 — 会话管理
RT->>DB: create_or_resume_session()
alt 新会话
DB-->>RT: session_id = uuid, turn_index = 0
else 恢复会话
DB-->>RT: 验证存在 + 计算 turn_index
end
RT->>RT: 触发 OnSessionStart hook
RT-->>FE: SSE session { session_id, title }
Note over RT: Phase 2 — 上下文构建
RT->>RT: build_initial_context()
RT->>RT: ① 组装 SystemPrompt (静态 section + 记忆注入)
RT->>DB: ② 加载历史消息 load_history_for_llm()
RT->>DB: ③ 恢复未完成任务 (agent_tasks)
RT->>RT: ④ 检查压缩/清理上下文
RT->>DB: ⑤ 保存用户消息
RT->>RT: ⑥ 运行 PreToolUse hooks 过滤
Note over RT: Phase 3 — ReAct 循环
loop 每步迭代 (step ≤ max_steps)
RT->>LLM: chat_stream(messages + tool_defs)
LLM-->>RT: ReasoningDelta / TextDelta / ToolCallsComplete
RT-->>FE: SSE thought / text_delta / tool_call
alt 无工具调用 → 最终答案
RT->>DB: 保存 assistant 消息
RT-->>FE: SSE text_delta → usage → done
Note over RT: break 循环
else 有工具调用
RT->>RT: 检查 token 预算 + 熔断器
RT->>RT: validate_and_prepare() — 去重 + 过滤
RT->>Tools: execute_parallel() — 并行执行
Tools-->>RT: (tool_call_id, name, output)
RT-->>FE: SSE tool_result { tool_call_id, name, output }
RT->>DB: 保存 tool 消息 + 审计日志
RT->>RT: 运行 PostToolUse hooks
RT->>RT: 检测压缩需求 (auto_compact)
end
RT->>RT: 检测循环终止条件
end
Note over RT: Phase 4 — 会话收尾
RT->>DB: 更新 turn_count + updated_at
RT->>DB: calculate_and_persist_metrics()
RT->>RT: 运行 OnSessionStop hook
RT-->>FE: SSE done
并行工具执行模型
sequenceDiagram
participant ReAct as ReAct 循环
participant Val as validate_and_prepare
participant Exec as execute_parallel
participant T1 as Tool A
participant T2 as Tool B
participant FE as 前端 SSE
ReAct->>Val: LLM 返回 [tool_call_a, tool_call_b]
Val->>Val: 去重检测 + 权限验证
Val-->>ReAct: prepared_calls[] + has_duplicate 标志
ReAct->>FE: 发送 tool_call SSE (逐一)
ReAct->>Exec: 启动 execute_parallel()
par 并行执行
Exec->>T1: tool_a.execute(args_a)
Exec->>T2: tool_b.execute(args_b)
end
T1-->>Exec: ToolOutput { content, is_error }
Exec-->>FE: SSE tool_result (立即推送)
T2-->>Exec: ToolOutput { content, is_error }
Exec-->>FE: SSE tool_result (立即推送)
Exec-->>ReAct: Vec<(tool_call_id, name, args, output, cancelled)>
ReAct->>ReAct: PostToolUse hooks + 审计日志 + 持久化
- 并发上限:由
max_concurrent_tools环境变量控制,默认不限制 - Sibling Abort:仅
causes_sibling_abort() = true的工具(如download_paper)能在出错时中断兄弟任务 - InterruptBehavior:
Block工具(如ask_user)不可被用户取消;Cancel工具可在取消信号时中断 - 超时控制:每个工具有独立超时,默认 120s(
AGENT_TOOL_TIMEOUT_SECS)