fix: 修复 AI 回复无法送达发送者 + 重复消息 + action角色泄露 + OS环境支持
广播逻辑重构: - AI 回复 (stream_start/response/stream_segments/multi_message/stream_end) 改用 broadcastToUser 发送给所有客户端 - 用户消息回显保持 broadcastToUserExcept 排除发送者 消息去重与角色修复: - CacheMessage(user) 移至回复生成后，避免本轮 LLM 调用出现重复用户消息 - action 角色消息在 DB 存储时映射为 assistant，DeepSeek 等模型不支持自定义角色 - stream_end defer 机制确保错误路径也会终止客户端思考指示器 OS 完整环境支持: - host 包重构为 HostBackend 接口 + Direct/WSL/Docker 三种后端 - 新增 os_exec/os_file/os_system 工具供 AI 在完整 Linux 环境中自由操作 其他: - 视觉模型注入 + 图片预处理后清空 Images 避免传给 Chat 模型 - 图片 URL 相对路径→绝对 URL 转换 - DevTools 链路追踪页面 + 重启修复 - 记忆搜索模糊匹配增强 - 后台思考定时调度支持 - 管理后台页面 (模型配置/用户管理等) - docs/api 更新广播机制说明 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -1,6 +1,6 @@
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# AI-Core Service API
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**Base URL:** `http://<host>:8091` | **Auth:** 无（/internal 路由除外）
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**Base URL:** `http://<host>:8081` | **Auth:** 无（/internal 路由除外）
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AI-Core 是 LLM 编排引擎，负责对话处理、意图分析、子会话调度、结果合成。所有对话和记忆端点通过 **Server-Sent Events (SSE)** 或 **JSON** 返回。
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@@ -14,8 +14,11 @@ AI-Core 是 LLM 编排引擎，负责对话处理、意图分析、子会话调
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4. [POST /api/v1/memory — 添加记忆](#4-post-apiv1memory)
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5. [DELETE /api/v1/memory — 删除记忆](#5-delete-apiv1memory)
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6. [POST /api/v1/internal/presence — 在线状态](#6-post-apiv1internalpresence)
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7. [GET /api/v1/health — 健康检查](#7-get-apiv1health)
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8. [Model Selector 路由说明](#8-model-selector-路由说明)
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7. [GET /api/v1/system/info — OS 环境信息](#7-get-apiv1systeminfo)
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8. [GET /api/v1/tools/calls — 工具调用日志](#8-get-apiv1toolscalls)
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9. [GET /api/v1/llm-calls — LLM 调用日志](#9-get-apiv1llm-calls)
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10. [GET /api/v1/health — 健康检查](#10-get-apiv1health)
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11. [Model Selector 路由说明](#11-model-selector-路由说明)
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@@ -29,11 +32,16 @@ AI-Core 是 LLM 编排引擎，负责对话处理、意图分析、子会话调
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| `user_id` | string | 是 | 用户 ID |
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| `session_id` | string | 是 | 会话 ID |
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| `message` | string | 是 | 用户消息文本 |
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| `images` | []string | 否 | base64 Data URL 数组 |
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| `message` | string | 是 | 用户消息文本（纯图片时可留空 `""`） |
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| `images` | []string | 否 | 图片 URL 数组（data URL 或 https URL） |
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| `mode` | string | 否 | 默认 `"text"` |
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| `nickname` | string | 否 | 用户昵称 |
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> **图片预处理：** 当 `images` 非空时，AI-Core 使用视觉模型 (`routing.vision`) 自动分析图片：
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> - 纯图片 (`message=""`) → 生成场景描述作为用户消息
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> - 文字+图片 → 视觉分析追加到消息末尾
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> - 原始图片仍传递给下游 LLM（如模型支持多模态）
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### SSE 事件
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**delta** — 逐 token 发送
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@@ -64,6 +72,18 @@ AI-Core 是 LLM 编排引擎，负责对话处理、意图分析、子会话调
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}
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```
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**tool_progress** — 工具执行进度
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```json
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{
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"type": "tool_progress",
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"tool_name": "host_exec",
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"status": "started|running|completed|failed",
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"progress": 0.5,
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"message": "正在执行 host_exec",
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"message_id": "string"
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}
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```
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**done** — 流结束
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```json
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{ "message_id": "string", "mode": "string", "done": true }
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@@ -207,7 +227,65 @@ AI-Core 是 LLM 编排引擎，负责对话处理、意图分析、子会话调
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## 7. GET /api/v1/health
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## 7. GET /api/v1/system/info
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返回 OS 环境状态信息（WSL/Docker 后端状态、系统信息、磁盘使用）。
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```json
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{
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"os_enabled": true,
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"backend": "wsl",
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"system": { "hostname": "...", "os": "linux", "arch": "amd64", "cpu_cores": 12, "total_memory": "16.0 GB" },
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"disk": { "path": "/", "total": "250.0 GB", "used": "120.0 GB", "free": "130.0 GB", "used_percent": 48.0 }
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}
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```
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`os_enabled=false` 表示未配置 OS 后端。
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## 8. GET /api/v1/tools/calls
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工具调用日志（分页）。
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| Query 参数 | 说明 |
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| `tool_name` | 按工具名过滤 |
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| `limit` | 每页条数 (默认 50, 最大 500) |
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| `page` | 页码 (从 1 开始) |
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```json
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{
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"calls": [ CallLogRecord ],
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"total": 100,
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"total_pages": 2,
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"page": 1,
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"limit": 50
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}
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```
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### GET /api/v1/tools/calls/stats — 工具调用统计
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返回各工具的调用次数、成功率等统计信息。
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## 9. GET /api/v1/llm-calls
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LLM 调用日志（调试用）。
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`?limit=50` (默认 50, 最大 500)
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```json
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{
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"calls": [ LLMCallRecord ],
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"total": 50
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}
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```
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## 10. GET /api/v1/health
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```json
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{
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@@ -219,7 +297,7 @@ AI-Core 是 LLM 编排引擎，负责对话处理、意图分析、子会话调
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## 8. Model Selector 路由说明
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## 11. Model Selector 路由说明
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AI-Core 使用基于用途的模型路由。模型配置从 `models.json` 加载，回退到 `.env` 环境变量。
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@@ -232,6 +310,8 @@ AI-Core 使用基于用途的模型路由。模型配置从 `models.json` 加载
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| `intent_analysis` | `PurposeIntentAnalysis` | 意图分析 |
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| `tool_calling` | `PurposeToolCalling` | 工具调用 |
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| `memory_extraction` | `PurposeMemoryExtraction` | 记忆提取 |
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| `vision` | `PurposeVision` | 图片理解/视觉分析 (图片预处理、vision_analyze 工具) |
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| `ocr` | `PurposeOCR` | 专用 OCR 文字提取 |
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### 路由策略
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