slhafzjw 4b852e0049 推进 ActionExecutor 下的‘行动生成与执行’部分 ...

- 新增 RunnerClient 抽象类，并划分 SandboxRunnerClient、LocalRunnerClient两个子类(内容待完善)。前者负责对接 SandboxRunner 模块，后者直接使用本地作为执行环境(但不推荐)。
- 将 ActionWatchService 划为 LocalRunnerClient 的内部类，负责采用本地执行环境时，监听行动程序变化
- 完善 ActionRepairer 处的修复逻辑
- 调整 MetaAction 中路径获取逻辑

这提交方式真该调整一下了，这阶段推进容易攒太多，但又不好停手。或许阶段目标可以保留，但推进点应该可以细化🤔

2025-12-15 21:54:24 +08:00

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data/log

推进 ActionExtractor 语义缓存机制: 两种嵌入模型的连接方式测试完毕，在高性能主机上，可以通过ollama调用mxbai-embed-large这类模型，但放到4核8G香橙派3B就会出现推理时长过长，哪怕换成ONNX RUNTIME JAVA 也难以避免，但如果更换成 nomic-embed-text + ONNX RUNTIME JAVA ，仍能够拿到70左右ms的推理时长，远低于提取模型以及向量模型API的调用时长。预期可提供两种语义缓存所用的嵌入模型接入方式: 通过 http 调用 本地ollama接口; 指定 ONNX 格式的嵌入模型直接调用。

2025-10-16 23:04:41 +08:00

src

推进 ActionExecutor 下的‘行动生成与执行’部分

2025-12-15 21:54:24 +08:00

dependency-reduced-pom.xml

开始推进行动模块(ActionModule); 针对框架与本体分别进行了一系列架构优化。

2025-10-12 16:23:11 +08:00

pom.xml

推进 ActionExtractor 语义缓存机制: 两种嵌入模型的连接方式测试完毕，在高性能主机上，可以通过ollama调用mxbai-embed-large这类模型，但放到4核8G香橙派3B就会出现推理时长过长，哪怕换成ONNX RUNTIME JAVA 也难以避免，但如果更换成 nomic-embed-text + ONNX RUNTIME JAVA ，仍能够拿到70左右ms的推理时长，远低于提取模型以及向量模型API的调用时长。预期可提供两种语义缓存所用的嵌入模型接入方式: 通过 http 调用 本地ollama接口; 指定 ONNX 格式的嵌入模型直接调用。

2025-10-16 23:04:41 +08:00