steven_li
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添加 RuntimeContext 类用于捕获模型运行时的日期时间信息， 包括UTC时间、本地时间和时区信息，并在系统提示中显示这些信息。 同时增加最大上下文消息数和工具迭代次数的配置选项， 将验证服务从引擎加载器中移除，并更新相关的数据结构和接口。 BREAKING CHANGE: 移除了验证服务，相关字段被替换为证据状态和接受状态。 - 添加 RuntimeContext 类和相关渲染方法 - 增加 max_context_messages 和 max_tool_iterations 配置 - 移除 ValidationService 相关代码 - 更新消息记录中的验证状态字段 - 添加原始工具调用检测和回退处理
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<!doctype html>
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<html lang="zh-CN">
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<head><meta charset="utf-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><title>Tasks 模块蓝图</title><link rel="stylesheet" href="blueprint.css"></head>
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<body><main class="page">
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<header class="topbar"><h1>Tasks</h1><p>Tasks 模块把“需要执行和跟踪”的用户请求从普通聊天中拆出来，形成有状态的内部任务。它包含路由、计划、技能解析、事实证据、用户验收和 task store。</p></header>
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<nav class="nav"><a href="index.html">索引</a><a href="services.html">Services</a><a href="coordinator.html">Coordinator</a><a href="prompt-atlas.html">Prompt Atlas</a></nav>
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<section class="content">
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<h2>大模块流程</h2>
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<div class="flow">
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<div class="step"><strong>Router</strong>simple/task/revise/new/close</div><div class="arrow">-></div>
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<div class="step"><strong>TaskRecord</strong>创建或复用 open task</div><div class="arrow">-></div>
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<div class="step"><strong>Planner</strong>single 或 team graph</div><div class="arrow">-></div>
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<div class="step"><strong>Run</strong>team + main AgentLoop</div><div class="arrow">-></div>
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<div class="step"><strong>Evidence</strong>事实记录，不判断</div><div class="arrow">-></div>
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<div class="step"><strong>User Acceptance</strong>accept/revise/abandon</div>
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</div>
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<h2>小模块拆分</h2>
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<article class="module">
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<h3>models / store / service</h3>
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<p><code>TaskRecord</code> 保存 task_id、session_id、description、goal、status、run_ids、acceptance history、metadata。TaskService 提供 create/start/complete/acceptance/close/abandon 等状态操作。</p>
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<div class="subflow">
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<div>router 决定进入 Task 后创建或复用 active task。</div>
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<div>每次 attempt 调用 start_run 记录 user_message 和 attempt_index。</div>
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<div>run 完成后构建 TaskEvidencePacket，状态进入 awaiting_acceptance。</div>
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<div>用户验收后进入 closed（accepted）、needs_revision 或 abandoned。</div>
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</div>
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</article>
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<article class="module">
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<h3>MainAgentRouter</h3>
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<p>独立 LLM 调用，只负责路由，不回答用户。输入 active task 摘要、最近对话、当前 message 和 intent-agent skill guidance，输出紧凑 JSON。</p>
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<div class="subflow">
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<div>provider 不可用时 fallback：有 active task 则 continue_task，否则 simple_chat。</div>
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<div>system message 约束“只路由、不解释、只 JSON”。</div>
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<div>user prompt 包含 actions、critical policy、active task、recent conversation、current message。</div>
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<div>解析 action，映射成 MainAgentDecision。</div>
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</div>
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<p>详细 prompt 字段见 <a href="prompt-atlas.html#intent-router">Prompt Atlas</a>。</p>
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</article>
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<article class="module">
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<h3>TaskExecutionPlanner</h3>
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<p>决定当前 attempt 是单 agent 还是先跑小 team。它要求模型返回 JSON schema：mode、reason、strategy、nodes、final_synthesis_instruction。</p>
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<div class="subflow">
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<div>选择 auxiliary/main provider。</div>
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<div>输入 task goal、当前用户请求、attempt index 和必要的 task history。</div>
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<div>如果 team，解析 nodes 为 ExecutionGraph 并 validate。</div>
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<div>调用 TaskSkillResolver 为 team node 绑定 published skills 或 ephemeral guidance。</div>
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</div>
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</article>
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<article class="module">
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<h3>TaskSkillResolver</h3>
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<p>给 planner 生成的泛型 team node 解析能力来源：先 embedding 召回 published skills，再让 LLM 从候选中选；没有匹配则生成一次性 ephemeral guidance。</p>
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<div class="subflow">
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<div>构造 query：skill_query、node.task、required_capabilities、task.goal、user_message。</div>
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<div>embedding top-8 召回候选 skill。</div>
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<div>LLM 返回候选 skill name JSON array。</div>
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<div>若为空，EphemeralGuidanceSynthesizer 生成临时 SkillContext 注入 node。</div>
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</div>
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</article>
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<article class="module">
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<h3>EvidenceBuilder / User Acceptance</h3>
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<p>EvidenceBuilder 从 session 中提取 run evidence、tool summaries、team node results。Evidence 只记录事实，不判断、不打分、不 gate，也不生成 revision prompt；Task 是否完成只由用户验收决定。</p>
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<div class="subflow">
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<div>主 run 完成后收集 assistant output、tool result、team result。</div>
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<div>渲染 evidence packet 文本，用于审计、展示和后续 skill learning。</div>
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<div>用户 accept 后关闭 task，并把整个 task 的所有 runs 标记为 Accepted Task Evidence。</div>
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<div>用户 revise 时只把 revision message 和必要 task history 带入下一轮执行，不把整包 evidence 自动塞进 prompt。</div>
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</div>
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</article>
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</section></main></body></html>
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