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synced 2026-05-12 16:53:04 +08:00
feat(action): create prompts for submodules of ActionExecutor
This commit is contained in:
@@ -12,29 +12,76 @@ import work.slhaf.partner.framework.agent.model.ActivateModel;
|
||||
import work.slhaf.partner.framework.agent.model.pojo.Message;
|
||||
import work.slhaf.partner.framework.agent.support.Result;
|
||||
import work.slhaf.partner.module.TaskBlock;
|
||||
import work.slhaf.partner.module.action.executor.entity.CorrectionRecognizerInput;
|
||||
import work.slhaf.partner.module.action.executor.entity.CorrectionRecognizerResult;
|
||||
import work.slhaf.partner.module.action.executor.entity.CorrectorInput;
|
||||
import work.slhaf.partner.module.action.executor.entity.RecognizerResult;
|
||||
|
||||
import java.util.List;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 负责在行动链执行过程中判断当前进度是否异常，是否需要引入 corrector 介入。
|
||||
*/
|
||||
public class ActionCorrectionRecognizer extends AbstractAgentModule.Sub<CorrectionRecognizerInput, Result<CorrectionRecognizerResult>> implements ActivateModel {
|
||||
public class ActionCorrectionRecognizer extends AbstractAgentModule.Sub<CorrectorInput, Result<RecognizerResult>> implements ActivateModel {
|
||||
|
||||
private static final String MODULE_PROMPT = """
|
||||
你负责在行动链执行过程中识别当前执行是否出现异常，并判断是否需要引入 corrector 介入。
|
||||
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||||
你会收到：
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||||
- 一条结构化上下文消息，其中包含近期交流轨迹与当前活跃记忆切片；
|
||||
- 一条任务消息，其中包含：
|
||||
- executable_action_info：当前正在执行的行动信息，包括 executing_action_id、original_tendency、evaluation_passed_reason、description 与 from_who；
|
||||
- current_action_chain_overview：当前行动链概览，按 stage_count 分组，包含各阶段已有 meta_action 的 action_key、description 与 status。
|
||||
|
||||
你的任务：
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||||
- 基于当前上下文、当前行动信息与当前行动链概览，判断这条行动链是否仍在合理推进；
|
||||
- 判断当前是否已经出现明显偏航、停滞、重复打转、条件失配、目标漂移，或与最新语境不再一致的情况；
|
||||
- 若需要引入 corrector，则返回 needCorrection=true，并给出简洁明确的 reason；
|
||||
- 若当前仍可继续推进，则返回 needCorrection=false。
|
||||
|
||||
识别原则：
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||||
- executable_action_info 用于说明当前链路最初为何成立、要解决什么问题、当前由谁发起；你的判断必须围绕这条行动本身，而不是被无关历史带偏。
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||||
- executing_action_id 用于标识当前正在执行的行动；current_action_chain_overview 用于说明当前链路整体结构与已知阶段状态。
|
||||
- original_tendency 表示这条行动链最初要解决的问题；若当前链路明显偏离这一倾向，应优先视为异常信号。
|
||||
- evaluation_passed_reason 与 description 表示该行动最初为何被判定为可推进；若当前状态已经与这些前提不再一致，应考虑触发纠正。
|
||||
- current_action_chain_overview 是判断当前链路是否停滞、重复、缺步骤、顺序异常或整体失衡的主要依据。
|
||||
- communication 域用于判断最新交流语境是否已发生明显变化，导致当前行动继续推进不再合适。
|
||||
- memory 域只在与当前行动明显相关时作为辅助参考使用。
|
||||
|
||||
应优先考虑需要纠正的情形：
|
||||
- 当前行动长期没有形成有效推进，只在重复相近步骤、相近动作或相近结论；
|
||||
- 当前执行显著偏离 original_tendency，开始围绕无关目标展开；
|
||||
- 当前行动所依赖的前提已被新的交流内容或上下文推翻；
|
||||
- 当前行动链反复遇到同类失败、阻塞或空转迹象，继续按原链推进意义不大；
|
||||
- 当前行动链已经明显需要改写策略、调整阶段顺序、补入新步骤或删除无效步骤，但现有链路无法自行收敛。
|
||||
|
||||
不应轻易触发纠正的情形：
|
||||
- 只是正常的多步推进；
|
||||
- 存在短暂等待、一次性失败或合理重试，但整体方向仍正确；
|
||||
- 行动链整体仍与 original_tendency、evaluation_passed_reason 和当前语境保持一致；
|
||||
- 仅凭旧对话、低相关记忆或轻微波动，不足以判定当前行动异常。
|
||||
|
||||
关于输出：
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||||
- needCorrection=true 表示当前应引入 corrector 介入。
|
||||
- needCorrection=false 表示当前行动仍可继续按既有链路推进。
|
||||
- reason 用于简洁说明判断依据；若 needCorrection=false，也应给出简短理由，说明为何当前仍可继续推进。
|
||||
- 不要输出结构之外的解释、说明或额外文本。
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||||
|
||||
输出要求：
|
||||
- 严格按照 RecognizerResult 对应结构输出。
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||||
""";
|
||||
|
||||
@InjectCapability
|
||||
private CognitionCapability cognitionCapability;
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
protected @NotNull Result<CorrectionRecognizerResult> doExecute(CorrectionRecognizerInput input) {
|
||||
protected @NotNull Result<RecognizerResult> doExecute(CorrectorInput input) {
|
||||
List<Message> messages = List.of(
|
||||
resolveContextMessage(),
|
||||
resolveTaskMessage(input)
|
||||
);
|
||||
return formattedChat(messages, CorrectionRecognizerResult.class);
|
||||
return formattedChat(messages, RecognizerResult.class);
|
||||
}
|
||||
|
||||
private Message resolveTaskMessage(CorrectionRecognizerInput input) {
|
||||
private Message resolveTaskMessage(CorrectorInput input) {
|
||||
return new TaskBlock() {
|
||||
@Override
|
||||
protected void fillXml(@NotNull Document document, @NotNull Element root) {
|
||||
@@ -47,18 +94,33 @@ public class ActionCorrectionRecognizer extends AbstractAgentModule.Sub<Correcti
|
||||
return Unit.INSTANCE;
|
||||
});
|
||||
|
||||
appendListElement(document, root, "current_action_chain_overview", "action_chain_stage", input.getActionChainOverview().entrySet(), (stageElement, stageData) -> {
|
||||
stageElement.setAttribute("stage_count", String.valueOf(stageData.getKey()));
|
||||
appendRepeatedElements(document, stageElement, "meta_action", stageData.getValue(), (metaActionElement, metaActionData) -> {
|
||||
appendTextElement(document, metaActionElement, "action_key", metaActionData.getActionKey());
|
||||
appendTextElement(document, metaActionElement, "description", metaActionData.getDescription());
|
||||
appendTextElement(document, metaActionElement, "status", metaActionData.getStatus());
|
||||
return Unit.INSTANCE;
|
||||
});
|
||||
return Unit.INSTANCE;
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}.encodeToMessage();
|
||||
}
|
||||
|
||||
private Message resolveContextMessage() {
|
||||
return cognitionCapability.contextWorkspace().resolve(List.of(
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.ACTION,
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.COGNITION,
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.COMMUNICATION,
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.MEMORY
|
||||
)).encodeToMessage();
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
@NotNull
|
||||
public List<Message> modulePrompt() {
|
||||
return List.of(new Message(Message.Character.SYSTEM, MODULE_PROMPT));
|
||||
}
|
||||
|
||||
@NotNull
|
||||
@Override
|
||||
public String modelKey() {
|
||||
|
||||
@@ -22,6 +22,70 @@ import java.util.List;
|
||||
*/
|
||||
public class ActionCorrector extends AbstractAgentModule.Sub<CorrectorInput, Result<CorrectorResult>> implements ActivateModel {
|
||||
|
||||
private static final String MODULE_PROMPT = """
|
||||
你负责在行动链执行过程中进行纠偏。你的任务不是重新评估是否要启动这条行动，而是在当前行动已经进入执行后，根据原始行动意图、当前链路结构与最新语境，判断是否需要调整后续行动链。
|
||||
|
||||
你会收到：
|
||||
- 一条结构化上下文消息，其中包含近期交流轨迹与当前活跃记忆切片；
|
||||
- 一条任务消息，其中包含：
|
||||
- executable_action_info：当前正在执行的行动信息，包括 executing_action_id、original_tendency、evaluation_passed_reason、description 与 from_who；
|
||||
- current_action_chain_overview：当前行动链概览，按 stage_count 分组，包含各阶段已有 meta_action 的 action_key、description 与 status。
|
||||
|
||||
你的任务：
|
||||
- 基于当前上下文、原始行动意图与当前行动链进展，判断后续行动是否仍然符合目的；
|
||||
- 若当前链路仍可继续推进，则不要随意干预；
|
||||
- 若当前链路已明显跑偏、缺少必要步骤、顺序不合理、存在冗余、已经不再适合继续，或需要引入新的动作单元，则输出干预方案；
|
||||
- correctionReason 用于简洁说明为何需要这些纠偏。
|
||||
|
||||
纠偏原则：
|
||||
- executable_action_info 用于说明当前链路最初为何成立、要解决什么问题、当前由谁发起；你的纠偏必须围绕这条行动本身，而不是转向新的无关目标。
|
||||
- executing_action_id 用于标识当前正在执行的行动；current_action_chain_overview 用于说明当前链路整体结构与阶段状态。
|
||||
- original_tendency 是这条行动链最初要解决的问题；后续行动的调整必须仍然围绕它。
|
||||
- evaluation_passed_reason 与 description 表示该行动最初为何能够成立；若当前链路已经与这些前提不一致，可据此进行纠偏。
|
||||
- current_action_chain_overview 是判断后续链路是否缺步骤、顺序失衡、重复冗余或整体方向错误的主要依据。
|
||||
- communication 域用于判断最新交流语境是否已经变化，导致当前链路需要调整。
|
||||
- memory 域只在与当前行动明显相关时作为辅助参考使用。
|
||||
|
||||
何时应考虑干预：
|
||||
- 当前链路缺少继续推进所必需的动作；
|
||||
- 当前链路顺序明显不合理，继续执行会降低成功率或偏离目的；
|
||||
- 某些动作已经失效、重复、无意义，或不再适合当前状态；
|
||||
- 当前链路在某一阶段之后整体方向需要重建；
|
||||
- 当前行动已不应继续推进，应直接取消整条链路。
|
||||
|
||||
何时不应轻易干预：
|
||||
- 当前只是正常的多步推进；
|
||||
- 某一步刚完成，尚不足以说明后续链路错误；
|
||||
- 没有足够依据证明当前行动链存在明显问题；
|
||||
- 仅凭旧对话、低相关记忆或轻微波动，不足以支持修改行动链。
|
||||
|
||||
关于干预类型：
|
||||
- APPEND: 在指定 order 之后追加新的动作。
|
||||
- INSERT: 在指定 order 执行过程中即时插入并执行新的动作。
|
||||
- DELETE: 删除指定 order 上的指定动作。
|
||||
- CANCEL: 取消当前行动链后续执行。
|
||||
- REBUILD: 清空当前行动链与既有执行进度，并用新的规划内容整体重建行动链。
|
||||
|
||||
关于 intervention 列表：
|
||||
- 系统会按照 metaInterventionList 的顺序逐条应用干预；前面的干预可能改变后续可理解的 order 位置，因此你在生成后续 intervention 时，必须考虑前面 intervention 已经生效后的链路形态。
|
||||
- 不要把一组本应整体表达的修改拆成互相冲突、顺序不自洽的 intervention。
|
||||
- actions 中只能填写当前系统中真实存在、可用的 action_key，不要编造不存在的动作。
|
||||
- order 必须对应当前行动链中的合理阶段位置。
|
||||
|
||||
关于 REBUILD：
|
||||
- REBUILD 表示放弃当前既有链路，并重新给出新的整体规划。
|
||||
- 一旦本次纠偏结果中使用了 REBUILD，则 metaInterventionList 中所有 intervention 都必须是 REBUILD；不要将 REBUILD 与 APPEND、INSERT、DELETE、CANCEL 混用。
|
||||
- 使用 REBUILD 时，应把新的链路规划完整表达为一组按 order 分布的 REBUILD intervention，而不是只局部补几步。
|
||||
|
||||
其他约束：
|
||||
- 若无需干预，可返回空的 metaInterventionList，并给出简短的 correctionReason 说明当前为何可继续推进。
|
||||
- 不要输出结构之外的解释、说明或额外文本。
|
||||
|
||||
输出要求：
|
||||
- 严格按照 CorrectorResult 对应结构输出。
|
||||
- metaInterventionList 中每一项都必须是明确、可执行、且与其他 intervention 顺序一致的干预单元。
|
||||
""";
|
||||
|
||||
@InjectCapability
|
||||
private CognitionCapability cognitionCapability;
|
||||
|
||||
@@ -63,13 +127,17 @@ public class ActionCorrector extends AbstractAgentModule.Sub<CorrectorInput, Res
|
||||
|
||||
private Message resolveContextMessage() {
|
||||
return cognitionCapability.contextWorkspace().resolve(List.of(
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.ACTION,
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.COMMUNICATION,
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.COGNITION,
|
||||
ContextBlock.FocusedDomain.MEMORY
|
||||
)).encodeToMessage();
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
@NotNull
|
||||
public List<Message> modulePrompt() {
|
||||
return List.of(new Message(Message.Character.SYSTEM, MODULE_PROMPT));
|
||||
}
|
||||
|
||||
@NotNull
|
||||
@Override
|
||||
public String modelKey() {
|
||||
|
||||
@@ -387,25 +387,25 @@ public class ActionExecutor extends AbstractAgentModule.Standalone {
|
||||
if (!shouldRunCorrectionRecognizer(executableAction)) {
|
||||
return RecognizerTaskRecord.disabled();
|
||||
}
|
||||
val recognizerInput = assemblyHelper.buildRecognizerInput(executableAction);
|
||||
val recognizerInput = assemblyHelper.buildCorrectorInput(executableAction);
|
||||
val task = buildRecognizerTask(recognizerInput, phaser);
|
||||
Future<CorrectionRecognizerResult> future = virtualExecutor.submit(task);
|
||||
Future<RecognizerResult> future = virtualExecutor.submit(task);
|
||||
return new RecognizerTaskRecord(true, future);
|
||||
}
|
||||
|
||||
private Callable<CorrectionRecognizerResult> buildRecognizerTask(CorrectionRecognizerInput input, Phaser phaser) {
|
||||
private Callable<RecognizerResult> buildRecognizerTask(CorrectorInput input, Phaser phaser) {
|
||||
phaser.register();
|
||||
return () -> {
|
||||
try {
|
||||
return actionCorrectionRecognizer.execute(input)
|
||||
.getOrDefault(new CorrectionRecognizerResult());
|
||||
.getOrDefault(new RecognizerResult());
|
||||
} finally {
|
||||
phaser.arriveAndDeregister();
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
private CorrectionRecognizerResult resolveRecognizerResult(RecognizerTaskRecord record) {
|
||||
private RecognizerResult resolveRecognizerResult(RecognizerTaskRecord record) {
|
||||
if (record == null || !record.enabled() || record.future() == null) {
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
@@ -548,7 +548,7 @@ public class ActionExecutor extends AbstractAgentModule.Standalone {
|
||||
private record MetaActionsListeningRecord(AtomicBoolean accepting, int phase) {
|
||||
}
|
||||
|
||||
private record RecognizerTaskRecord(boolean enabled, Future<CorrectionRecognizerResult> future) {
|
||||
private record RecognizerTaskRecord(boolean enabled, Future<RecognizerResult> future) {
|
||||
private static RecognizerTaskRecord disabled() {
|
||||
return new RecognizerTaskRecord(false, null);
|
||||
}
|
||||
@@ -594,14 +594,5 @@ public class ActionExecutor extends AbstractAgentModule.Standalone {
|
||||
.build();
|
||||
}
|
||||
|
||||
private CorrectionRecognizerInput buildRecognizerInput(ExecutableAction executableAction) {
|
||||
return CorrectionRecognizerInput.builder()
|
||||
.tendency(executableAction.getTendency())
|
||||
.source(executableAction.getSource())
|
||||
.reason(executableAction.getReason())
|
||||
.description(executableAction.getDescription())
|
||||
.actionId(executableAction.getUuid())
|
||||
.build();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -23,6 +23,42 @@ import java.util.List;
|
||||
*/
|
||||
public class ParamsExtractor extends AbstractAgentModule.Sub<ExtractorInput, Result<ExtractorResult>> implements ActivateModel {
|
||||
|
||||
private static final String MODULE_PROMPT = """
|
||||
你负责为指定行动提取参数信息。
|
||||
|
||||
你会收到：
|
||||
- 一条结构化上下文消息，其中可能包含当前行动相关状态、近期交流轨迹、以及活跃记忆切片；
|
||||
- 一条任务消息，其中包含：
|
||||
- target_action：本次参数提取所面向的目标行动，用于帮助你判断上下文中哪些内容与当前提取直接相关；
|
||||
- meta_action_info：该行动对应的说明，以及允许提取的参数列表。每个 <param name="..."> 节点的文本内容表示该参数的含义或期望内容。
|
||||
|
||||
你的任务：
|
||||
- 根据当前上下文与目标行动信息，提取本次行动所需的参数；
|
||||
- 只提取能够从当前输入、近期会话、相关行动历史或明确上下文中得到支持的参数；
|
||||
- 若当前信息不足以支持可靠提取，则返回 ok=false，而不是猜测或编造参数。
|
||||
|
||||
提取原则：
|
||||
- target_action 用于帮助你在上下文中定位当前面对的是哪一个行动，不要把无关行动历史混入当前参数提取。
|
||||
- action 域中的执行中行动块及其阶段历史，可作为理解当前行动推进位置、已知条件与已出现参数的参考。
|
||||
- communication 域主要用于理解用户最近表达的条件、补充、修正、确认或否定信息。
|
||||
- memory 域只在与当前目标行动明显相关时作为辅助参考使用。
|
||||
- params 中只能填写 meta_action_info.params 中声明过的参数名，不要编造不存在的参数。
|
||||
- 每个参数值都应尽量保持为简洁、明确、可直接使用的文本，不要输出冗长解释。
|
||||
- 若某个参数无法从现有信息中可靠确定，就不要填写它。
|
||||
|
||||
关于输出：
|
||||
- ok=true 表示你已经提取出了一组可用参数；不要求必须填满全部参数，但结果应足以支持后续执行继续推进。
|
||||
- ok=false 表示当前信息不足以形成可靠参数结果。
|
||||
- params 为参数项列表；每一项都必须包含：
|
||||
- name: 参数名
|
||||
- value: 参数值文本
|
||||
- 不要把 params 输出为对象、Map 或其他结构，只能输出 ParamEntry 列表。
|
||||
- 不要输出结构之外的解释、说明或额外文本。
|
||||
|
||||
输出要求：
|
||||
- 严格按照 ExtractorResult 对应结构输出。
|
||||
""";
|
||||
|
||||
@InjectCapability
|
||||
private CognitionCapability cognitionCapability;
|
||||
|
||||
@@ -69,6 +105,12 @@ public class ParamsExtractor extends AbstractAgentModule.Sub<ExtractorInput, Res
|
||||
.encodeToMessage();
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
@NotNull
|
||||
public List<Message> modulePrompt() {
|
||||
return List.of(new Message(Message.Character.SYSTEM, MODULE_PROMPT));
|
||||
}
|
||||
|
||||
@NotNull
|
||||
@Override
|
||||
public String modelKey() {
|
||||
|
||||
@@ -1,14 +0,0 @@
|
||||
package work.slhaf.partner.module.action.executor.entity;
|
||||
|
||||
import lombok.Builder;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
@Builder
|
||||
public class CorrectionRecognizerInput {
|
||||
private String tendency;
|
||||
private String source;
|
||||
private String reason;
|
||||
private String description;
|
||||
private String actionId;
|
||||
}
|
||||
@@ -1,14 +0,0 @@
|
||||
package work.slhaf.partner.module.action.executor.entity;
|
||||
|
||||
import lombok.Builder;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
@Builder
|
||||
public class CorrectionRecognizerMetaActionSnapshot {
|
||||
private String key;
|
||||
private String name;
|
||||
private boolean io;
|
||||
private String resultStatus;
|
||||
private String resultData;
|
||||
}
|
||||
@@ -3,7 +3,7 @@ package work.slhaf.partner.module.action.executor.entity;
|
||||
import lombok.Data;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
public class CorrectionRecognizerResult {
|
||||
public class RecognizerResult {
|
||||
private boolean needCorrection = false;
|
||||
private String reason;
|
||||
}
|
||||
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