34 Commits

Author	SHA1	Message	Date
root	e70a2919dd	兼容：同时注册新旧路径到 allowed_msgpack_modules ... 避免旧 checkpoint 反序列化时出现警告	2026-05-06 15:21:32 +08:00
root	0f1691b578	修复：更新 msgpack 序列化配置，加入新的类型 ... 修复问题： 1. 更新模块路径从 "app.core.intent" 到 "backend.app.core.intent" 2. 添加新的状态类型： - ReactReasoningState - HybridRouterState - FastPathState 3. 添加 HybridRouterResult	2026-05-06 14:36:16 +08:00
root	ef6fbc1521	推理优化	2026-05-06 04:26:06 +08:00
root	1260bef5cb	添加rag置信度判断	2026-05-06 01:15:52 +08:00
root	3ae9daa01a	导入方式修改	2026-05-05 23:17:00 +08:00
root	b5c15ef445	refactor: 单图方案重构 + 动态模型选择 + chat_services优化 ... ## 核心改动 ### 1. 单图方案重构 - 删除了多图（self.graphs），改为单图（self.graph） - 新增 MainGraphState.current_model 字段用于运行时注入模型 - llm_call 节点改为动态选择模型（create_dynamic_llm_call_node） ### 2. chat_services 优化 - 添加 _cached_services 缓存，避免重复初始化 - 新增 get_cached_chat_services() 函数，用于单图注入 - 新增 _check_http_service_available() 统一HTTP探测逻辑 - 减少重复代码，LocalVLLMChatProvider和LocalSmallModelProvider共用探测方法 ### 3. AIAgentService 重构 - initialize() 只构建一次图，传入 chat_services 字典 - 新增 _resolve_model() 模型回退逻辑 - 新增 _build_invocation() 统一构建调用参数 - process_message() 和 process_message_stream() 改为注入 current_model - 流式处理代码拆分，增加可读性 ### 4. 新增和删除文件 - 新增：backend/app/main_graph/main_graph_builder.py（图构建） - 新增：backend/app/main_graph/subgraph_wrapper.py（子图封装） - 新增：tools/test/test_tavily_search.py（测试） - 删除：backend/app/main_graph/graph.py（旧图） - 删除：backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py（旧构建器） - 删除：backend/app/main_graph/utils/__init__.py ### 5. 其他更新 - README.md：新增模型服务使用情况详解章节 - backend/app/model_services/__init__.py：新增 get_cached_chat_services 导出 ## 方案优势 - 内存优化：N张图 → 1张图 - 灵活性：运行时动态选择模型，支持同会话不同模型 - 性能：模型服务缓存，初始化仅一次 - 可维护性：减少重复代码，统一HTTP探测逻辑	2026-05-05 17:30:55 +08:00
root	8c021c264e	修改readme	2026-05-05 13:30:31 +08:00
root	128aad0c22	refactor: 重构快速路径流程，统一通过 llm_call 输出 ... - 重构 fast_paths.py，让 fast_chitchat 和 fast_rag 都进入 llm_call 而不是直接设置 final_result - 修改 check_fast_path_success 函数返回 'llm_call' 而不是 'success' - 更新 main_graph_builder.py 的条件边配置，支持路由到 llm_call - 在快速路径节点中添加清除 state.final_result 的逻辑，避免复用旧结果 - 重构 RAG 工具初始化方式，使用模块级变量管理 - 修改 finalize.py 让它返回 final_result - 更新 agent_service.py 的 RAG 工具注入方式 - 简化 hybrid_router.py 的代码结构 - 清理 rag_nodes.py 的全局变量相关代码 - 更新相关测试文件	2026-05-05 04:32:42 +08:00
root	c9bf21be0e	fix: 修复 RAG 无限循环问题和导入错误 ... 主要修复： 1. 修复 RAG 推理无限循环问题（大小写不匹配 + 缺少已检索结果检查） 2. 修复 intent_classifier.py 的绝对导入错误 3. 删除旧的 start.sh 脚本，添加新的启动脚本 4. 优化路由逻辑和状态管理	2026-05-04 18:59:15 +08:00
root	82dde7113e	修改rag，实现混合检索	2026-05-04 04:28:32 +08:00
root	e67ec97a12	添加自定义事件的调试日志	2026-05-02 09:39:18 +08:00
root	2893accbc4	修复三个问题：1. 子图执行后的无限循环 2. llm_call没有输出 3. 思考打印两次 ... - 子图执行后直接进入finalize，避免回到react_reason循环 - llm_call节点检查是否已有final_result，避免重复调用LLM - 直接在react_reason_node中通过adispatch_custom_event发送推理事件，避免通过state传递导致重复	2026-05-02 09:00:34 +08:00
root	bd2c20d927	debug: 添加更多调试日志来诊断 llm_token 不输出的问题	2026-05-02 08:00:32 +08:00
root	26b15aa4e5	feat: 新增 react_reason 循环思考过程的流式显示 ... - 修改 react_nodes.py，在推理时保存推理过程到状态 - 修改 agent_service.py，检测并发送推理过程事件到前端 - 修改 chat_area.py，接收并显示推理过程 - 修改 useChat.ts，添加对推理过程事件的支持	2026-05-02 07:48:45 +08:00
root	1f177f7dfd	整合旧图和新图：添加完整的记忆检索、总结和完成流程	2026-05-01 15:43:45 +08:00
root	4ee769a79f	重构架构：恢复统一的 llm_call 节点，移除错误的 final_response 节点	2026-05-01 14:01:48 +08:00
root	4f6b9c096a	feat: 添加更详细的chunk日志，分析海量chunk的内容	2026-05-01 13:13:15 +08:00
root	b3387b3ec7	fix: 初始化 RAG 工具后调用 set_global_rag_tool	2026-05-01 13:06:10 +08:00
root	6d300ee8b4	添加调试日志，排查Task was destroyed问题	2026-05-01 12:11:16 +08:00
root	57a917b2c6	remove: 移除快速路径逻辑，全部走 React 模式	2026-05-01 11:24:13 +08:00
root	f3bcb01777	fix: 修复 process_message_stream 中缺少 GraphContext 的问题 ... 问题： - 在 9d4cf15 提交中只更新了 process_message 方法，但没有更新 process_message_stream 方法 - process_message_stream 还在使用旧代码中的 GraphContext，导致报错 'name GraphContext is not defined' 修复： - 移除了 GraphContext 的使用 - 更新 input_state 为新的 MainGraphState 格式 - 从 graph.astream() 中移除了 context 参数	2026-05-01 00:54:58 +08:00
root	4a881ea32d	fix: 修复导入路径	2026-05-01 00:36:30 +08:00
root	7a08aacced	refactor: 重命名文件更清晰，调整最大推理步数为10 ... - subgraph_builder.py → main_graph_builder.py - service.py → agent_service.py - 调整 max_steps 从 40 → 10 - 更新所有相关导入	2026-05-01 00:24:00 +08:00
root	9d4cf15c96	refactor: 统一使用新版 React 模式图，移除旧版 GraphBuilder 调用	2026-05-01 00:13:13 +08:00
root	d6805d1db8	修复重构后的导入错误和缺失模块	2026-04-29 17:23:20 +08:00
root	ef5113bffb	refactor: 重构目录结构 - 简化层级	2026-04-29 12:52:41 +08:00
root	048f57a89f	集成三个子图到主Agent架构 + 修复前后端字段不匹配问题 ... 主要变更： 1. 创建 subgraph_tools.py - 将三个子图包装为 LangChain 工具 2. 更新 graph_tools.py - 删除旧工具，添加子图工具 3. 更新系统提示词 - 介绍三个子系统 + RAG 能力 4. 简化 backend.py - 删除独立子图 API 端点 5. 修复 service.py 字段名不匹配问题 - content -> token 6. 前端界面优化 - 移动子图测试到侧边栏、删除测试审核按钮 7. 添加 pyjwt 依赖到 requirements.txt 8. 更新 docker-compose.yml - 添加前端代码挂载	2026-04-27 15:23:50 +08:00
root	5bf75459b8	feat: 集成混合路由快速路径和前端 SSE 事件支持	2026-04-26 17:44:52 +08:00
root	87fb32a967	feat: 添加混合 Agent 路由架构	2026-04-26 17:37:57 +08:00
root	7a769fab14	feat: 完善 SSE 事件类型，添加完整 React 组件支持思考过程、工具调用、人工审核	2026-04-26 16:05:44 +08:00
root	534ee129c0	refactor: 将生成式大模型提取为服务层架构，移除 llm_factory	2026-04-26 12:00:57 +08:00
root	8db63e7a8d	重构：添加模型服务模块，支持嵌入和重排服务的自动降级 ... 新增功能： - 创建 app/model_services 模块，提供统一的模型服务获取接口 - 实现 BaseServiceProvider 基类和 FallbackServiceChain 降级链 - 实现 get_embedding_service()：优先本地 llama.cpp，降级到智谱 API - 实现 get_rerank_service()：优先本地 llama.cpp，降级到智谱 API - 支持单例管理，确保全局只有一个服务实例 修改内容： - 更新 app/config.py，添加智谱 API 相关配置 - 修改 rag_core/vector_store.py：支持接受外部传入的 embeddings - 修改 rag_core/retriever_factory.py：支持接受外部传入的 embeddings - 修改 app/agent/rag_initializer.py：使用 get_embedding_service() - 修改 app/rag/pipeline.py：使用 get_rerank_service() - 修改 app/memory/mem0_client.py：智能判断可用服务配置 mem0 - 修改 rag_indexer/index_builder.py：支持使用新服务，保持向后兼容 - 修改 rag_indexer/config.py：添加智谱配置 环境变量： - ZHIPUAI_API_KEY：智谱 API 密钥（必选） - ZHIPU_EMBEDDING_MODEL：可选，默认 embedding-3 - ZHIPU_RERANK_MODEL：可选，默认 rerank-2 - ZHIPU_API_BASE：可选，默认 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4	2026-04-24 22:52:36 +08:00
root	4722e2646a	feat: 将智谱模型设为默认首要选择	2026-04-24 21:57:15 +08:00
root	8b354b7ccc	重构代码，统一config配置	2026-04-21 11:02:16 +08:00