mirror of
https://github.com/NoFxAiOS/nofx.git
synced 2026-06-06 05:51:19 +08:00
merge: resolve conflicts from origin/dev into PR #1495
- Use PR branch (dev-nofxi) as authority for agent/ module code - Merge dev's newer model names (MiniMax-M2.7, deepseek-v4-flash) with PR's blockrun provider entries - Fix duplicate agent init in main.go, keep defer-based Stop() - Fix var type bug in store/ai_model.go (model → models) - Remove dev-only test files incompatible with PR's evolved agent code (to be re-synced after merge) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
shinchan-zhai
152
README.md
152
README.md
@@ -45,6 +45,20 @@ Open **http://127.0.0.1:3000**. Done.
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## Quick Demo
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<p align="center">
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<a href="https://drive.google.com/file/d/1frzw-HDZ3viQvLOQKsAJGc9bT0dXs68D/view">
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<img src="screenshots/demo-cover.png" alt="NOFX quick demo video" width="900"/>
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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Click the cover image to watch the demo video.
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</p>
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## How x402 Works
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## How x402 Works
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Traditional flow: register account → buy credits → get API key → manage quota → rotate keys.
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Traditional flow: register account → buy credits → get API key → manage quota → rotate keys.
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@@ -59,22 +73,22 @@ No accounts. No API keys. No prepaid credits. One wallet, every model.
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### Built-in x402 Providers
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### Built-in x402 Providers
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| Provider | Chain | Models |
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| Provider | Chain | Models |
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|:---------|:------|:-------|
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| :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :---- | :-------------------------------------------------------------------- |
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| <img src="web/public/icons/claw402.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **[Claw402](https://claw402.ai)** | Base | GPT-5.4, Claude Opus, DeepSeek, Qwen, Grok, Gemini, Kimi — 15+ models |
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| <img src="web/public/icons/claw402.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **[Claw402](https://claw402.ai)** | Base | GPT-5.4, Claude Opus, DeepSeek, Qwen, Grok, Gemini, Kimi — 15+ models |
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## What It Does
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## What It Does
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| Feature | Description |
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| Feature | Description |
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|:--------|:------------|
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| :------------------ | :------------------------------------------------------------------------ |
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| **Multi-AI** | DeepSeek, Qwen, GPT, Claude, Gemini, Grok, Kimi, MiniMax — switch anytime |
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| **Multi-AI** | DeepSeek, Qwen, GPT, Claude, Gemini, Grok, Kimi, MiniMax — switch anytime |
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| **Multi-Exchange** | Binance, Bybit, OKX, Bitget, KuCoin, Gate, Hyperliquid, Aster, Lighter |
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| **Multi-Exchange** | Binance, Bybit, OKX, Bitget, KuCoin, Gate, Hyperliquid, Aster, Lighter |
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| **Strategy Studio** | Visual builder — coin sources, indicators, risk controls |
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| **Strategy Studio** | Visual builder — coin sources, indicators, risk controls |
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| **AI Competition** | AIs compete in real-time, leaderboard ranks performance |
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| **AI Competition** | AIs compete in real-time, leaderboard ranks performance |
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| **Telegram Agent** | Chat with your trading assistant — streaming, tool calling, memory |
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| **Telegram Agent** | Chat with your trading assistant — streaming, tool calling, memory |
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| **Dashboard** | Live positions, P/L, AI decision logs with Chain of Thought |
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| **Dashboard** | Live positions, P/L, AI decision logs with Chain of Thought |
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### Markets
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### Markets
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@@ -82,35 +96,35 @@ Crypto · US Stocks · Forex · Metals
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### Exchanges (CEX)
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### Exchanges (CEX)
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| Exchange | Status | Register (Fee Discount) |
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| Exchange | Status | Register (Fee Discount) |
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|:---------|:------:|:------------------------|
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| :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----: | :----------------------------------------------------------------------------------- |
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| <img src="web/public/exchange-icons/binance.jpg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Binance** | ✅ | [Register](https://www.binance.com/join?ref=NOFXENG) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/binance.jpg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Binance** | ✅ | [Register](https://www.binance.com/join?ref=NOFXENG) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/bybit.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Bybit** | ✅ | [Register](https://partner.bybit.com/b/83856) |
|
| <img src="web/public/exchange-icons/bybit.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Bybit** | ✅ | [Register](https://partner.bybit.com/b/83856) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/okx.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **OKX** | ✅ | [Register](https://www.okx.com/join/1865360) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/okx.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **OKX** | ✅ | [Register](https://www.okx.com/join/1865360) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/bitget.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Bitget** | ✅ | [Register](https://www.bitget.com/referral/register?from=referral&clacCode=c8a43172) |
|
| <img src="web/public/exchange-icons/bitget.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Bitget** | ✅ | [Register](https://www.bitget.com/referral/register?from=referral&clacCode=c8a43172) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/kucoin.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **KuCoin** | ✅ | [Register](https://www.kucoin.com/r/broker/CXEV7XKK) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/kucoin.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **KuCoin** | ✅ | [Register](https://www.kucoin.com/r/broker/CXEV7XKK) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/gate.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Gate** | ✅ | [Register](https://www.gatenode.xyz/share/VQBGUAxY) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/gate.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Gate** | ✅ | [Register](https://www.gatenode.xyz/share/VQBGUAxY) |
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### Exchanges (Perp-DEX)
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### Exchanges (Perp-DEX)
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| Exchange | Status | Register (Fee Discount) |
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| Exchange | Status | Register (Fee Discount) |
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|:---------|:------:|:------------------------|
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| :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----: | :------------------------------------------------------ |
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| <img src="web/public/exchange-icons/hyperliquid.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Hyperliquid** | ✅ | [Register](https://app.hyperliquid.xyz/join/AITRADING) |
|
| <img src="web/public/exchange-icons/hyperliquid.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Hyperliquid** | ✅ | [Register](https://app.hyperliquid.xyz/join/AITRADING) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/aster.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Aster DEX** | ✅ | [Register](https://www.asterdex.com/en/referral/fdfc0e) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/aster.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Aster DEX** | ✅ | [Register](https://www.asterdex.com/en/referral/fdfc0e) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/lighter.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Lighter** | ✅ | [Register](https://app.lighter.xyz/?referral=68151432) |
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| <img src="web/public/exchange-icons/lighter.png" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Lighter** | ✅ | [Register](https://app.lighter.xyz/?referral=68151432) |
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### AI Models (API Key Mode)
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### AI Models (API Key Mode)
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| AI Model | Status | Get API Key |
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| AI Model | Status | Get API Key |
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|:---------|:------:|:------------|
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| :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----: | :-------------------------------------------------- |
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| <img src="web/public/icons/deepseek.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **DeepSeek** | ✅ | [Get API Key](https://platform.deepseek.com) |
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| <img src="web/public/icons/deepseek.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **DeepSeek** | ✅ | [Get API Key](https://platform.deepseek.com) |
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| <img src="web/public/icons/qwen.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Qwen** | ✅ | [Get API Key](https://dashscope.console.aliyun.com) |
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| <img src="web/public/icons/qwen.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Qwen** | ✅ | [Get API Key](https://dashscope.console.aliyun.com) |
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| <img src="web/public/icons/openai.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **OpenAI (GPT)** | ✅ | [Get API Key](https://platform.openai.com) |
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| <img src="web/public/icons/openai.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **OpenAI (GPT)** | ✅ | [Get API Key](https://platform.openai.com) |
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| <img src="web/public/icons/claude.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Claude** | ✅ | [Get API Key](https://console.anthropic.com) |
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| <img src="web/public/icons/claude.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Claude** | ✅ | [Get API Key](https://console.anthropic.com) |
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| <img src="web/public/icons/gemini.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Gemini** | ✅ | [Get API Key](https://aistudio.google.com) |
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| <img src="web/public/icons/gemini.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Gemini** | ✅ | [Get API Key](https://aistudio.google.com) |
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| <img src="web/public/icons/grok.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Grok** | ✅ | [Get API Key](https://console.x.ai) |
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| <img src="web/public/icons/grok.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Grok** | ✅ | [Get API Key](https://console.x.ai) |
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| <img src="web/public/icons/kimi.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Kimi** | ✅ | [Get API Key](https://platform.moonshot.cn) |
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| <img src="web/public/icons/kimi.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **Kimi** | ✅ | [Get API Key](https://platform.moonshot.cn) |
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| <img src="web/public/icons/minimax.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **MiniMax** | ✅ | [Get API Key](https://platform.minimaxi.com) |
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| <img src="web/public/icons/minimax.svg" width="20" height="20" style="vertical-align: middle;"/> **MiniMax** | ✅ | [Get API Key](https://platform.minimaxi.com) |
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### AI Models (x402 Mode — No API Key)
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### AI Models (x402 Mode — No API Key)
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@@ -123,41 +137,45 @@ Crypto · US Stocks · Forex · Metals
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<details>
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<details>
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<summary><b>Config Page</b></summary>
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<summary><b>Config Page</b></summary>
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| AI Models & Exchanges | Traders List |
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| AI Models & Exchanges | Traders List |
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|:---:|:---:|
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| :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
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| <img src="screenshots/config-ai-exchanges.png" width="400"/> | <img src="screenshots/config-traders-list.png" width="400"/> |
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| <img src="screenshots/config-ai-exchanges.png" width="400"/> | <img src="screenshots/config-traders-list.png" width="400"/> |
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</details>
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</details>
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<details>
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<details>
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<summary><b>Dashboard</b></summary>
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<summary><b>Dashboard</b></summary>
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| Overview | Market Chart |
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| Overview | Market Chart |
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|:---:|:---:|
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| :-----------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------: |
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| <img src="screenshots/dashboard-page.png" width="400"/> | <img src="screenshots/dashboard-market-chart.png" width="400"/> |
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| <img src="screenshots/dashboard-page.png" width="400"/> | <img src="screenshots/dashboard-market-chart.png" width="400"/> |
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| Trading Stats | Position History |
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| Trading Stats | Position History |
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|:---:|:---:|
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| :--------------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------: |
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| <img src="screenshots/dashboard-trading-stats.png" width="400"/> | <img src="screenshots/dashboard-position-history.png" width="400"/> |
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| <img src="screenshots/dashboard-trading-stats.png" width="400"/> | <img src="screenshots/dashboard-position-history.png" width="400"/> |
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| Positions | Trader Details |
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| Positions | Trader Details |
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|:---:|:---:|
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| :----------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------: |
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| <img src="screenshots/dashboard-positions.png" width="400"/> | <img src="screenshots/details-page.png" width="400"/> |
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| <img src="screenshots/dashboard-positions.png" width="400"/> | <img src="screenshots/details-page.png" width="400"/> |
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</details>
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</details>
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<details>
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<details>
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<summary><b>Strategy Studio</b></summary>
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<summary><b>Strategy Studio</b></summary>
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| Strategy Editor | Indicators Config |
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| Strategy Editor | Indicators Config |
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|:---:|:---:|
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| :------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
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| <img src="screenshots/strategy-studio.png" width="400"/> | <img src="screenshots/strategy-indicators.png" width="400"/> |
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| <img src="screenshots/strategy-studio.png" width="400"/> | <img src="screenshots/strategy-indicators.png" width="400"/> |
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</details>
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</details>
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<details>
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<summary><b>Competition</b></summary>
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<summary><b>Competition</b></summary>
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| Competition Mode |
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| Competition Mode |
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|:---:|
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| :-------------------------------------------------------: |
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| <img src="screenshots/competition-page.png" width="400"/> |
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| <img src="screenshots/competition-page.png" width="400"/> |
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</details>
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</details>
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@@ -229,12 +247,14 @@ Everything through the web UI at **http://127.0.0.1:3000**.
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## Deploy to Server
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## Deploy to Server
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**HTTP (quick):**
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**HTTP (quick):**
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```bash
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```bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bash
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# Access via http://YOUR_IP:3000
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# Access via http://YOUR_IP:3000
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```
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```
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**HTTPS (Cloudflare):**
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**HTTPS (Cloudflare):**
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1. Add domain to [Cloudflare](https://dash.cloudflare.com) (free plan)
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1. Add domain to [Cloudflare](https://dash.cloudflare.com) (free plan)
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2. A record → your server IP (Proxied)
|
2. A record → your server IP (Proxied)
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3. SSL/TLS → Flexible
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3. SSL/TLS → Flexible
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@@ -272,12 +292,12 @@ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bas
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## Docs
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## Docs
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| :------------------------------------------------------ | :------------------------------------ |
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| [Architecture](docs/architecture/README.md) | System design and module index |
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| [Architecture](docs/architecture/README.md) | System design and module index |
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| [Strategy Module](docs/architecture/STRATEGY_MODULE.md) | Coin selection, AI prompts, execution |
|
| [Strategy Module](docs/architecture/STRATEGY_MODULE.md) | Coin selection, AI prompts, execution |
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| [FAQ](docs/faq/README.md) | Common questions |
|
| [FAQ](docs/faq/README.md) | Common questions |
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| [Getting Started](docs/getting-started/README.md) | Deployment guide |
|
| [Getting Started](docs/getting-started/README.md) | Deployment guide |
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@@ -291,26 +311,26 @@ All contributions are tracked. When NOFX generates revenue, contributors receive
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**[Pinned Issues](https://github.com/NoFxAiOS/nofx/issues) get the highest rewards.**
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**[Pinned Issues](https://github.com/NoFxAiOS/nofx/issues) get the highest rewards.**
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| Contribution | Weight |
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| Contribution | Weight |
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|:-------------|:------:|
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| :---------------- | :----: |
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| Pinned Issue PRs | ★★★★★★ |
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| Pinned Issue PRs | ★★★★★★ |
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| Code (Merged PRs) | ★★★★★ |
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| Code (Merged PRs) | ★★★★★ |
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| Bug Fixes | ★★★★ |
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| Bug Fixes | ★★★★ |
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| Feature Ideas | ★★★ |
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| Feature Ideas | ★★★ |
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| Bug Reports | ★★ |
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| Bug Reports | ★★ |
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| Documentation | ★★ |
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| Documentation | ★★ |
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## Links
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## Links
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|:--|:--|
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| :-------- | :---------------------------------------------------- |
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| Website | [nofxai.com](https://nofxai.com) |
|
| Website | [nofxai.com](https://nofxai.com) |
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| Dashboard | [nofxos.ai/dashboard](https://nofxos.ai/dashboard) |
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| Dashboard | [nofxos.ai/dashboard](https://nofxos.ai/dashboard) |
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| API Docs | [nofxos.ai/api-docs](https://nofxos.ai/api-docs) |
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| API Docs | [nofxos.ai/api-docs](https://nofxos.ai/api-docs) |
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| Telegram | [nofx_dev_community](https://t.me/nofx_dev_community) |
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| Telegram | [nofx_dev_community](https://t.me/nofx_dev_community) |
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| Twitter | [@nofx_official](https://x.com/nofx_official) |
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| Twitter | [@nofx_official](https://x.com/nofx_official) |
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> **Risk Warning**: AI auto-trading carries significant risks. Recommended for learning/research or small amounts only.
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> **Risk Warning**: AI auto-trading carries significant risks. Recommended for learning/research or small amounts only.
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922
agents.md
Normal file
922
agents.md
Normal file
@@ -0,0 +1,922 @@
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# NOFXi 交易智能助手规范
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## 使命
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NOFXi 交易智能助手不是通用闲聊机器人，而是一个面向交易场景的操作与决策辅助助手。
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它的核心目标是帮助用户更安全、更高效、更专业地完成以下事情：
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- 创建、启动、查询、编辑、删除 agent
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- 管理交易所配置
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- 管理策略
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- 管理大模型配置
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- 排查配置问题与运行问题
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- 回答交易相关问题，并提供可执行的建议
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助手的价值不在于“会聊天”，而在于：
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- 降低用户操作成本
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- 减少配置错误和误操作
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- 提高问题定位效率
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- 让交易过程更专业、更可靠
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## 核心理念
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本助手采用 `80% skill + 20% 动态规划` 的设计思路。
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这意味着：
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- 大多数高频、已知、可标准化的需求，应由预定义 skill 处理
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- 不应让模型对已知流程重复思考
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- 动态规划只用于少数复杂、跨领域、未知或开放性任务
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- 能确定的事情就不要交给模型自由发挥
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默认优先级如下：
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1. 优先匹配 skill
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2. 如果用户仍在当前任务中，则继续当前 skill
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3. 只有当没有合适 skill 时，才进入动态规划
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## 设计原则
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### 1. 以 Skill 为主，不以自由推理为主
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对于高频任务和高风险任务，必须优先使用 skill，而不是通用 agent 自行规划。
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尤其是以下场景：
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- 创建 agent
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- 启动或停止 agent
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- 新增或修改交易所配置
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- 新增或修改策略
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- 新增或修改模型配置
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- 常见报错排查
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- API 配置指导
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这些任务都应有稳定、明确、可重复执行的处理路径。
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### 2. 以用户任务为中心，不以内部对象或 API 为中心
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skill 的拆分应该围绕“用户想完成什么任务”，而不是“系统里有哪些对象”或“有哪些接口”。
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好的拆分方式：
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- 创建一个 agent
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- 启动或停止一个 agent
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- 排查交易所 API 连接失败
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- 指导用户配置某个模型的 API
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- 解释某条报错并给出下一步
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不好的拆分方式：
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- exchange skill
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- strategy 对象 skill
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- 通用 REST 调用 skill
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- 纯接口包装型 skill
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用户关注的是任务结果，不是内部实现。
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### 3. 多轮对话的目标是推进任务，不是维持聊天感
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多轮对话的本质，不是“让助手显得更像人”，而是让任务从模糊走向完成。
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每一轮都应围绕以下问题展开：
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- 当前正在处理什么任务
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- 当前任务已经确认了哪些信息
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- 还缺什么关键信息
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- 下一步最合理的推进动作是什么
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### 4. 只追问必要信息
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当任务可以继续推进时，不要提出宽泛、发散、无助于执行的问题。
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助手只应追问：
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- 当前任务必需但缺失的字段
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- 影响结果的重要选择项
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- 涉及风险、删除、替换、启动、停止等动作时的确认信息
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不要要求用户重复已经确认过的信息。
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### 5. 尽量减少不必要的思考
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对于已有稳定处理路径的任务，直接按既定流程执行，不进行自由规划。
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不要把模型能力浪费在这些事情上：
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- 猜测标准流程
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- 重新设计高频任务执行顺序
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- 对常见配置问题进行开放式发散分析
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- 对结构化任务做不必要的“创造性理解”
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### 6. 高风险动作优先保证安全
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任何可能造成损失、误操作、难以回滚或影响实盘的动作，都必须谨慎处理。
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以下动作通常需要明确确认：
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- 删除 agent
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- 删除交易所配置
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- 删除策略
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- 覆盖已有配置
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- 启动实盘 agent
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- 停止正在运行的 agent
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- 修改可能影响下单行为的关键参数
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当用户意图不够明确时，宁可先确认，不要直接执行。
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### 7. 回答要以可执行为目标
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当用户提问、排障、求指导时，回答应优先提供清晰的下一步，而不是停留在抽象概念。
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尽量围绕这三个问题组织回答：
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- 发生了什么
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- 为什么会这样
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- 现在该怎么做
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## 任务分类
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### 一、执行类任务
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执行类任务是指目标明确、结果清晰、可以落到具体系统动作上的任务。
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例如：
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- 创建 agent
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- 编辑 agent
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- 启动 agent
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- 停止 agent
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- 删除 agent
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- 创建交易所配置
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- 修改交易所配置
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- 删除交易所配置
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- 创建策略
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- 编辑策略
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- 激活策略
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- 复制策略
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- 删除策略
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- 创建模型配置
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- 修改模型配置
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- 删除模型配置
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这类任务应优先通过 skill 实现，避免自由规划。
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### 二、诊断类任务
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诊断类任务是指用户遇到了问题，需要助手帮助识别原因、缩小范围、给出修复步骤。
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例如：
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- 某条报错是什么意思
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- 为什么模型 API 配置失败
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- 为什么交易所 API 连接不上
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- 为什么 agent 启动失败
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- 为什么策略没有执行
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- 为什么余额、仓位、收益统计不对
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- 为什么某个配置在前端能保存，但运行时报错
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这类任务也应尽量 skill 化，形成稳定的排查路径，而不是每次从零分析。
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### 三、指导类任务
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指导类任务是指用户需要完成某项配置、接入、理解或选择，但不一定立刻触发系统动作。
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例如：
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- 某个模型的 API key 去哪里申请
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- 某个模型的 base URL 和 model name 怎么填
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- 某个交易所 API key 怎么创建
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- 某个交易所权限应该怎么勾选
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- 某种策略适合什么市场环境
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- 某些交易指标怎么理解
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这类任务应提供步骤化、实操型指导。
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### 四、动态规划类任务
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动态规划不是默认模式，而是兜底模式。
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只有在以下情况下，才允许进入动态规划：
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- 用户请求跨越多个 skill
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- 用户描述模糊，需要先探索再判断
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- 用户提出的是开放式交易问题
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- 用户的问题不属于已有 skill 覆盖范围
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- 需要组合查询、分析、判断和建议
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动态规划可以存在，但必须受控，不能覆盖主路径。
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## 多轮对话策略
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### 一、优先延续当前任务
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如果用户仍然在处理同一个任务，就继续当前任务，不要重新规划或重新路由。
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例如：
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- 用户：帮我创建一个新的 BTC agent
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- 助手：请提供交易所和模型配置
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- 用户：用我刚配的 DeepSeek
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这时应继续“创建 agent”这个任务，而不是重新理解成一个新的需求。
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### 二、多轮对话以任务状态推进为核心
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每个任务在多轮中都应该有明确状态，例如：
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- 已识别任务
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- 信息收集中
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- 等待用户确认
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- 执行中
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- 已完成
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- 执行失败，待修复
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- 已中断或已切换
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助手应始终知道当前任务在哪个阶段，而不是每轮都从头开始解释世界。
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### 三、只补齐缺失参数，不重复收集已有信息
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如果一个 skill 已经定义了所需字段，那么多轮中的追问应只围绕缺失字段展开。
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例如创建 agent 时，可能需要：
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- 名称
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- 交易所
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- 策略
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- 模型
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- 是否立即启动
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如果其中三个字段已经确认，就不要重新追问这三个字段。
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### 四、允许用户中途切换任务
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如果用户明显改变了目标，助手应允许当前任务中断，并切换到新任务。
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例如：
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- 当前任务：创建 agent
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- 用户突然说：为什么我的交易所 API 报 invalid signature
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这时应切换到诊断类任务，而不是强行把用户拉回创建流程。
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### 五、允许短暂插问，但尽量回到主任务
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如果用户在当前任务中插入一个简短问题，助手可以先简要回答，再视情况回到主任务。
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例如：
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- 用户正在创建策略
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- 中途问：逐仓和全仓有什么区别
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助手可以先给简洁解释，再继续原任务。
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### 六、对高风险动作单独确认
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即使任务流程已经基本完成，只要最后一步属于高风险动作，也要在执行前单独确认。
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例如：
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- 删除策略前确认
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- 启动实盘前确认
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- 覆盖已有配置前确认
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## 记忆策略
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### 一、记住对当前任务有用的信息
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当前会话中，应保留以下内容：
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- 当前活跃任务
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- 已确认的参数
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- 用户明确表达过的选择
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- 仍然缺失的关键字段
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- 当前排障上下文
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- 最近一次确认结果
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### 二、不把猜测当成记忆
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以下内容不应被高强度依赖：
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- 助手自行推断但用户未确认的偏好
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- 早前对话中的过时信息
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- 与当前任务无关的旧上下文
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- 仅基于模糊表达做出的假设
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如果有不确定性，应明确标注为“推测”或重新确认。
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### 三、敏感信息只在必要范围内使用
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对于 API key、密钥、凭证、账户等敏感信息：
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- 不要在回答中完整复述
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- 不要在无关任务中再次提起
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- 仅在当前任务确有需要时使用
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- 默认进行脱敏展示
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## Skill 设计规范
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每个 skill 都应服务于一个真实、完整、可交付的用户任务。
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一个好的 skill 应当具备以下特点：
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- 范围足够聚焦，执行稳定
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- 范围又不能过小，能够完成完整任务
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- 输入要求清晰
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- 流程尽量确定
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- 成功和失败条件明确
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- 容易扩展和维护
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每个 skill 至少应定义以下内容：
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- 处理的意图
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- 适用场景
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- 必填输入
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- 可选输入
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- 前置条件
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- 执行步骤
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- 缺少信息时如何追问
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- 哪些步骤需要确认
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- 成功后的输出格式
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- 常见失败情况
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- 对应的恢复建议
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## 工具使用原则
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工具只是 skill 或动态规划中的执行手段，不应成为助手行为设计的核心。
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助手不应表现为：
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- 一个通用 API 调用器
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- 一个只会函数路由的壳
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- 一个对常规任务也反复规划的自治代理
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默认顺序应为：
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1. 先判断是否有合适 skill
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2. 在 skill 内部调用所需工具
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3. 如果没有 skill，再进入受限动态规划
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4. 最后才考虑通用探索式工具调用
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## Skill 与 Tool 的分层原则
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Skill 和 tool 不是同一层概念。
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tool 是底层执行能力，skill 是面向用户任务的稳定流程。
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默认架构应为：
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用户请求 -> 匹配 skill -> skill 内部调用 tool -> 返回结果
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而不是：
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用户请求 -> 大模型直接在一堆底层 tool 中自由选择和规划
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### 一、Skill 是面向任务的
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skill 应围绕用户目标设计，例如：
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- 创建 agent
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- 启动或停止 agent
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- 配置交易所 API
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- 诊断模型配置失败
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- 解释某类报错
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skill 负责定义：
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- 要处理什么任务
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- 需要哪些输入
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- 缺信息时怎么追问
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- 执行顺序是什么
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- 哪些动作需要确认
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- 失败时怎么恢复
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### 二、Tool 是面向执行的
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tool 负责具体动作，不负责完整任务语义。
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例如：
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- 读取当前模型配置
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- 保存交易所配置
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- 查询 trader 列表
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- 启动某个 trader
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- 获取余额
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- 获取持仓
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tool 更像“系统能力”或“执行接口”，而不是用户直接感知的工作单元。
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### 三、优先把底层 tool 收敛到 skill 内部
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在 skill-first 架构下，不应默认把大量底层 tool 直接暴露给大模型。
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更合理的做法是：
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- 大模型优先决定使用哪个 skill
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- skill 内部自己决定需要调用哪些 tool
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- 用户不需要面对底层能力拆分
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- 模型也不需要在每次请求中重新拼装流程
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### 四、可以直接暴露给大模型的，应当是高层 skill 化能力
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如果某些能力需要以 function/tool 的形式提供给大模型，也应尽量保持高层抽象，而不是过度原子化。
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较好的直接暴露方式：
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- `manage_trader`
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- `manage_exchange_config`
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- `manage_model_config`
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- `manage_strategy`
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- `diagnose_trader_start_failure`
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较差的直接暴露方式：
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- `get_model_list_then_find_enabled_one`
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- `read_exchange_then_patch_field`
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- `generic_api_request`
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- 纯粹的 CRUD 原子碎片接口
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也就是说，即使最终在技术实现上仍然使用 tool calling，这些 tool 也应该尽量表现为 skill，而不是裸露的底层零件。
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### 五、只有在以下情况，才允许直接使用底层 tool
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- 当前请求没有匹配 skill
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- 请求属于探索式、一次性、低频问题
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- 需要动态组合多个能力处理未知问题
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- 当前是在做诊断型探索，而不是执行标准流程
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即使如此，也应优先限制范围，避免进入无边界的自由调用。
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### 六、设计目标
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引入 skill 的目的，不是让系统层次变复杂，而是让大模型少思考那些不需要思考的事情。
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因此分层目标应是：
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- 高频任务由 skill 固化
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- 低层动作沉到 skill 内部
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- 大模型少接触原子化 tool
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- 只有少数未知问题才进入动态规划
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## 交易场景下的行为要求
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交易助手必须让整体体验显得专业、谨慎、清晰。
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这意味着：
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- 操作建议要结构化
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- 配置指导要准确
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- 风险提示要明确
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- 不确定性要说清楚
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- 不应伪装成对市场有绝对把握
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当涉及交易建议时，应尽量区分：
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- 客观事实
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- 助手判断
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- 用户可执行的下一步
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对于行情和策略分析，应优先给出条件化建议，而不是绝对判断。
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例如应更倾向于：
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- 如果你是震荡思路，可以考虑……
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- 如果当前目标是降低回撤，优先检查……
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- 这个现象更像是配置问题，不一定是策略本身失效
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而不是：
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- 这个市场一定会涨
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- 你应该马上开多
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- 这个策略就是最优解
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## 默认处理流程
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当用户发来请求时，助手默认按以下顺序处理：
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1. 先判断这是不是一个已知高频任务
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2. 如果是，直接进入对应 skill
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3. 如果任务信息不完整，只追问继续执行所需的最少字段
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4. 如果属于诊断问题，先判断问题类型，再进入对应排查路径
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5. 如果属于开放式问题或跨 skill 问题，才进入动态规划
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6. 如果涉及高风险动作，在执行前单独确认
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7. 完成后给出简洁、明确、可执行的结果反馈
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## 总结原则
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本助手的核心不是“尽可能多地思考”，而是“在正确的地方思考”。
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应当 skill 化的事情，就不要交给模型自由发挥。
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应当标准化的流程，就不要每次重新规划。
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应当确认的风险动作，就不要直接执行。
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多轮对话的价值，在于持续推进任务、减少用户负担、提升交易操作质量。
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## 当前落地状态
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第一批诊断与配置类 skill 已开始沉淀，见：
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- `docs/agent-skills/diagnostic-skills.zh-CN.md`
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当前实现优先覆盖：
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- 模型 API 配置与诊断
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- 交易所 API 配置与诊断
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- trader 启动与运行诊断
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- 下单与仓位异常诊断
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- 策略与 prompt 生效问题诊断
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## 当前能力分层建议
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下面这部分用于指导后续 agent 重构：哪些现有能力适合继续保留给大模型，哪些应该下沉到 skill 内部，哪些应该弱化或移除。
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### 一、建议保留为高层 skill 的能力
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这些能力已经接近“用户任务”粒度，适合继续保留为高层入口。
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- `manage_trader`
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- `manage_exchange_config`
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- `manage_model_config`
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- `manage_strategy`
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- `execute_trade`
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- `get_positions`
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- `get_balance`
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- `get_trade_history`
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- `search_stock`
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原因：
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- 用户会直接表达这类任务
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- 这些能力已经具备较完整的业务语义
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- 它们天然适合作为 skill 或 skill-like tool
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后续建议：
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- 保持这些能力对外稳定
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- 在其上继续补充确认规则、缺参追问规则和诊断分支
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### 二、建议下沉到 skill 内部的能力
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这些能力可以继续存在，但不应作为主要交互层暴露给大模型自由组合。
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- 读取某个资源后再 patch 某个字段
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- 各类配置查询后再拼装参数
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- 针对单一字段的修改动作
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- 仅为执行中间步骤服务的查询动作
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- 各种“先查一下列表再让模型自己猜怎么用”的细碎能力
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原因：
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- 这类能力更像流程零件
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- 一旦直接暴露给大模型，会导致每次都重新规划
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- 会让高频任务变得不稳定且冗长
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原则上，这些动作应由 skill 内部封装完成，而不是让模型临场拼接。
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### 三、建议弱化的能力形态
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以下设计方向应尽量弱化：
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- 通用 `generic_api_request`
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- 纯 CRUD 原子接口直接暴露给大模型
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- 没有任务语义的“万能工具”
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- 需要模型自己理解完整调用顺序的碎片化接口
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原因：
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- 这类能力过于底层
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- 会把流程控制权交还给模型
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- 与“80%% skill + 20%% 动态规划”的目标相冲突
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### 四、建议新增的高层 skill 结构
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后续不建议把高频管理操作拆成大量 `skill_create_xxx / skill_update_xxx` 形式。
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更合理的方式是按“资源管理域”收敛为少量 management skill：
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- `trader_management`
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- `exchange_management`
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- `model_management`
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- `strategy_management`
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这些 management skill 可以在内部继续复用现有：
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- `manage_trader`
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- `manage_exchange_config`
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- `manage_model_config`
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- `manage_strategy`
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也就是说，现有高层管理工具可以作为 management skill 的执行底座，但不应继续承担全部对话策略。
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#### management skill 的统一协议
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每个 management skill 都应至少定义：
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- `action`
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- `target_ref`
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- `slots`
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- `needs_confirmation`
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推荐结构如下：
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```json
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{
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"skill": "exchange_management",
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"action": "update",
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"target_ref": {
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|
"id": "optional",
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|
"name": "主账户",
|
||||||
|
"alias": "optional"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"slots": {
|
||||||
|
"passphrase": "xxx"
|
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|
},
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||||||
|
"needs_confirmation": false
|
||||||
|
}
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||||||
|
```
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|
#### action 规则
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|
不同 management skill 的 action 应集中定义，而不是散落在 prompt 中。
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- `trader_management`
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- `create`
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- `update`
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- `delete`
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- `start`
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|
- `stop`
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|
- `query`
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- `exchange_management`
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- `create`
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|
- `update`
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||||||
|
- `delete`
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||||||
|
- `query`
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|
- `model_management`
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|
- `create`
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|
- `update`
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|
- `delete`
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|
- `query`
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|
- `strategy_management`
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|
- `create`
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|
- `update`
|
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|
- `delete`
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- `activate`
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- `duplicate`
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|
- `query`
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#### reference 规则
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management skill 不应要求用户总是提供精确 id，而应支持分层定位目标：
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1. 优先使用 `id`
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2. 其次使用 `name`
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3. 再其次使用 alias / 最近上下文引用
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|
4. 若命中多个对象，则要求用户明确选择
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|
5. 若未命中任何对象，则返回“未找到目标对象”，而不是猜测执行
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#### slot 规则
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每个 action 都应定义：
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- 必填 slots
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- 可选 slots
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- 自动推断规则
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- 缺失字段时的最小追问规则
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例如：
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- `exchange_management.create`
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- 必填：`exchange_type`
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- 常见必填：`account_name`、凭证字段
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- `exchange_management.update`
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|
- 必填：`target_ref`
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|
- 其余只需要用户明确要改的字段
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- `trader_management.create`
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- 必填：`name`、`exchange`、`model`
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- 常见可选：`strategy`、`auto_start`
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#### confirmation 规则
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management skill 内部必须按 action 级别区分风险，而不是统一处理。
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- `delete` 默认必须确认
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- `start` / `stop` 视场景确认
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- `create` 通常可直接执行
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- `update` 若涉及关键配置变更，可要求确认
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- `query` 不需要确认
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### 五、建议新增的诊断类 skill
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诊断类 skill 是交易助手体验差异化的关键。
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建议优先固定以下能力：
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- `model_diagnosis`
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- `exchange_diagnosis`
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- `trader_diagnosis`
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- `order_execution_diagnosis`
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- `strategy_diagnosis`
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- `balance_position_diagnosis`
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这些 skill 应优先基于：
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- 已有代码中的真实约束
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- 现有 troubleshooting 文档
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- 真实常见错误文案
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- 当前系统的实际运行逻辑
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### 六、建议保留给动态规划的少数场景
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以下场景仍然可以保留给 planner / ReAct：
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- 跨多个 skill 的复合任务
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- 用户目标表述模糊，需要先澄清再决定流程
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- 开放式交易问题
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- 一次性、低频、尚未固化的问题
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- 涉及诊断探索但还没有稳定 skill 的场景
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动态规划应始终作为兜底层，而不是主路径。
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### 七、最终目标分层
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理想结构如下：
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1. 用户表达需求
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2. 系统先判断是否命中高频 skill
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3. 若命中，则进入对应 skill 流程
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4. skill 内部调用现有管理类能力或查询能力
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5. 只有未命中 skill 时，才进入 planner
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长期目标不是“让 planner 更聪明”，而是“让 planner 更少出场”。
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## `agent/tools.go` 重构清单
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当前 `agent/tools.go` 中主要暴露了以下工具：
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- `get_preferences`
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- `manage_preferences`
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- `get_exchange_configs`
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|
- `manage_exchange_config`
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|
- `get_model_configs`
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|
- `manage_model_config`
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|
- `get_strategies`
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|
- `manage_strategy`
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|
- `manage_trader`
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|
- `search_stock`
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|
- `execute_trade`
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|
- `get_positions`
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|
- `get_balance`
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|
- `get_market_price`
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|
- `get_trade_history`
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|
下面给出按当前设计目标的建议分类。
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### 一、建议继续保留为高层入口的工具
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这些工具已经具备较完整的任务语义，短期内可以继续作为高层 skill-like tool 保留。
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- `manage_exchange_config`
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|
- `manage_model_config`
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- `manage_strategy`
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- `manage_trader`
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- `execute_trade`
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原因：
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- 它们都对应明确的用户任务
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|
- 内部已经承载了一定业务语义
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|
- 后续可以直接继续向 skill 演进，而不是推倒重来
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重构建议：
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- 保持接口稳定
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- 在 planner / prompt 层优先把它们当作 management skill 的执行底座使用
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|
- 后续逐步把对话语义前移到 `xxx_management`
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### 二、建议保留为“只读能力”但弱化对外存在感的工具
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这些工具适合继续保留，但主要作为查询型能力存在，不应成为复杂任务的主流程控制中心。
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- `get_exchange_configs`
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- `get_model_configs`
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- `get_strategies`
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- `get_positions`
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- `get_balance`
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|
- `get_market_price`
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|
- `get_trade_history`
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|
- `search_stock`
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|
原因：
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|
- 它们更适合做信息补充和状态验证
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|
- 对诊断问题很有价值
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- 但不应该替代 task-level skill
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重构建议：
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- 继续保留
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- 主要用于：
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- skill 内部验证
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- 诊断类 skill 查询当前状态
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- 明确的只读用户请求
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- 不要鼓励模型把它们当成“拼工作流”的基础零件反复组合
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### 三、建议进一步收敛使用边界的工具
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以下工具容易把模型带回到底层操作思维，应该明确边界。
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- `get_preferences`
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- `manage_preferences`
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原因：
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- 长期偏好记忆是辅助能力，不是交易任务主线
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- 如果让模型频繁自由改偏好，容易污染上下文
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重构建议：
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- 仅在用户明确表达“记住/修改/删除长期偏好”时使用
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- 不要把偏好系统混进交易执行和排障主流程
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### 四、建议前移为 management / diagnosis skill 的现有高层工具
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下面这些现有高层工具虽然可用，但语义仍然过宽，建议后续逐步前移为 management / diagnosis skill。
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#### 1. `manage_trader`
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建议逐步前移为：
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- `trader_management`
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- `trader_diagnosis`
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原因：
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- 创建、修改、启动、停止、删除虽然动作不同，但属于同一资源管理域
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- 诊断路径和执行路径应分开
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#### 2. `manage_exchange_config`
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建议逐步前移为：
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- `exchange_management`
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- `exchange_diagnosis`
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原因：
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- CRUD / query 属于同一资源管理域
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- invalid signature / timestamp / IP 白名单问题需要单独诊断路径
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#### 3. `manage_model_config`
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建议逐步前移为：
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- `model_management`
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- `model_diagnosis`
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原因：
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- 模型对象管理应集中到一个 management skill
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- provider 配置失败和运行失败应集中到 diagnosis skill
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#### 4. `manage_strategy`
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建议逐步前移为：
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- `strategy_management`
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- `strategy_diagnosis`
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原因：
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- 策略模板管理和策略问题排查是两类不同任务
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- create / update / activate / duplicate / delete / query 可以统一在 management skill 内处理
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### 五、当前最适合直接做成硬 skill 的第一批对象
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如果后续开始从“prompt 约束”走向“真正 dispatcher + skill runner”，建议优先落以下几类：
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1. `create_trader`
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2. `trader_management`
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3. `exchange_management`
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4. `model_management`
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5. `exchange_diagnosis`
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6. `model_diagnosis`
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7. `trader_diagnosis`
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原因：
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- 这些最常见
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- 多轮价值最高
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- 失败成本高
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- 用户对稳定性的感知最强
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### 六、最终目标
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`agent/tools.go` 中的工具未来应逐步承担“skill 的执行底座”角色，而不是直接承担全部对话策略。
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也就是说，长期理想状态是：
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- 文档层：按 skill 组织
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- 对话层：先匹配 skill
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- 执行层：skill 内部复用现有 tool
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- planner 层：只兜底少数复杂情况
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@@ -240,10 +240,10 @@ func (s *Server) handleGetSupportedModels(c *gin.Context) {
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|||||||
{"id": "gemini", "name": "Google Gemini", "provider": "gemini", "defaultModel": "gemini-3-pro-preview"},
|
{"id": "gemini", "name": "Google Gemini", "provider": "gemini", "defaultModel": "gemini-3-pro-preview"},
|
||||||
{"id": "grok", "name": "Grok (xAI)", "provider": "grok", "defaultModel": "grok-3-latest"},
|
{"id": "grok", "name": "Grok (xAI)", "provider": "grok", "defaultModel": "grok-3-latest"},
|
||||||
{"id": "kimi", "name": "Kimi (Moonshot)", "provider": "kimi", "defaultModel": "moonshot-v1-auto"},
|
{"id": "kimi", "name": "Kimi (Moonshot)", "provider": "kimi", "defaultModel": "moonshot-v1-auto"},
|
||||||
{"id": "minimax", "name": "MiniMax", "provider": "minimax", "defaultModel": "MiniMax-M2.5"},
|
{"id": "minimax", "name": "MiniMax", "provider": "minimax", "defaultModel": "MiniMax-M2.7"},
|
||||||
{"id": "blockrun-base", "name": "BlockRun (Base Wallet)", "provider": "blockrun-base", "defaultModel": "auto"},
|
{"id": "blockrun-base", "name": "BlockRun (Base Wallet)", "provider": "blockrun-base", "defaultModel": "auto"},
|
||||||
{"id": "blockrun-sol", "name": "BlockRun (Solana Wallet)", "provider": "blockrun-sol", "defaultModel": "auto"},
|
{"id": "blockrun-sol", "name": "BlockRun (Solana Wallet)", "provider": "blockrun-sol", "defaultModel": "auto"},
|
||||||
{"id": "claw402", "name": "Claw402 (Base USDC)", "provider": "claw402", "defaultModel": "deepseek"},
|
{"id": "claw402", "name": "Claw402 (Base USDC)", "provider": "claw402", "defaultModel": "deepseek-v4-flash"},
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
c.JSON(http.StatusOK, supportedModels)
|
c.JSON(http.StatusOK, supportedModels)
|
||||||
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@@ -10,6 +10,7 @@ import (
|
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"strings"
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"strings"
|
||||||
|
|
||||||
"nofx/logger"
|
"nofx/logger"
|
||||||
|
"nofx/mcp/payment"
|
||||||
"nofx/wallet"
|
"nofx/wallet"
|
||||||
|
|
||||||
gethcrypto "github.com/ethereum/go-ethereum/crypto"
|
gethcrypto "github.com/ethereum/go-ethereum/crypto"
|
||||||
@@ -54,7 +55,7 @@ func (s *Server) handleBeginnerOnboarding(c *gin.Context) {
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
if !reusedExisting {
|
if !reusedExisting {
|
||||||
if err := s.store.AIModel().Update(userID, "claw402", true, privateKey, "", "glm-5"); err != nil {
|
if err := s.store.AIModel().Update(userID, "claw402", true, privateKey, "", payment.DefaultClaw402Model); err != nil {
|
||||||
logger.Errorf("Failed to save beginner claw402 config for user %s: %v", userID, err)
|
logger.Errorf("Failed to save beginner claw402 config for user %s: %v", userID, err)
|
||||||
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": "failed to save beginner model configuration"})
|
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": "failed to save beginner model configuration"})
|
||||||
return
|
return
|
||||||
@@ -68,7 +69,7 @@ func (s *Server) handleBeginnerOnboarding(c *gin.Context) {
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|||||||
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||||||
os.Setenv("CLAW402_WALLET_KEY", privateKey)
|
os.Setenv("CLAW402_WALLET_KEY", privateKey)
|
||||||
os.Setenv("CLAW402_WALLET_ADDRESS", address)
|
os.Setenv("CLAW402_WALLET_ADDRESS", address)
|
||||||
os.Setenv("CLAW402_DEFAULT_MODEL", "glm-5")
|
os.Setenv("CLAW402_DEFAULT_MODEL", payment.DefaultClaw402Model)
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||||||
|
|
||||||
envSaved, envPath, envErr := persistBeginnerWalletEnv(privateKey, address)
|
envSaved, envPath, envErr := persistBeginnerWalletEnv(privateKey, address)
|
||||||
resp := beginnerOnboardingResponse{
|
resp := beginnerOnboardingResponse{
|
||||||
@@ -77,7 +78,7 @@ func (s *Server) handleBeginnerOnboarding(c *gin.Context) {
|
|||||||
Chain: "base",
|
Chain: "base",
|
||||||
Asset: "USDC",
|
Asset: "USDC",
|
||||||
Provider: "claw402",
|
Provider: "claw402",
|
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DefaultModel: "glm-5",
|
DefaultModel: payment.DefaultClaw402Model,
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ConfiguredModelID: configuredModelID,
|
ConfiguredModelID: configuredModelID,
|
||||||
BalanceUSDC: wallet.QueryUSDCBalanceStr(address),
|
BalanceUSDC: wallet.QueryUSDCBalanceStr(address),
|
||||||
EnvSaved: envSaved,
|
EnvSaved: envSaved,
|
||||||
@@ -253,7 +254,7 @@ func persistBeginnerWalletEnv(privateKey string, address string) (bool, string,
|
|||||||
if err := upsertEnvFile(path, map[string]string{
|
if err := upsertEnvFile(path, map[string]string{
|
||||||
"CLAW402_WALLET_KEY": privateKey,
|
"CLAW402_WALLET_KEY": privateKey,
|
||||||
"CLAW402_WALLET_ADDRESS": address,
|
"CLAW402_WALLET_ADDRESS": address,
|
||||||
"CLAW402_DEFAULT_MODEL": "glm-5",
|
"CLAW402_DEFAULT_MODEL": payment.DefaultClaw402Model,
|
||||||
}); err != nil {
|
}); err != nil {
|
||||||
lastErr = err
|
lastErr = err
|
||||||
continue
|
continue
|
||||||
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203
docs/agent-skills/diagnostic-skills.zh-CN.md
Normal file
203
docs/agent-skills/diagnostic-skills.zh-CN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,203 @@
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# NOFXi 诊断与配置 Skills（第一批）
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这份文档用于沉淀交易智能助手的第一批高频诊断与配置 skill。
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目标不是让模型“更会想”，而是让它面对常见问题时，优先走稳定、可复用的排查路径。
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## 设计原则
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- 优先按 skill 回答，不要对高频问题重复自由规划
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- 先归类问题，再给出原因、检查项和修复建议
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- 能通过工具验证当前状态时，先查再下结论
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- 敏感信息只指导填写，不完整回显
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- 对结论不确定时，要明确标注为“更可能”或“优先怀疑”
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## skill_model_api_setup
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### 适用场景
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- 用户问某个大模型的 API key 去哪里申请
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- 用户问 base URL 怎么填
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- 用户问 model name 怎么填
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- 用户问 OpenAI / Claude / Gemini / DeepSeek / Qwen / Kimi / Grok / MiniMax 怎么接入
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### 处理策略
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1. 先确认用户要配置哪个 provider
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2. 告诉用户需要准备的最少字段：
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- provider
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- API key
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- custom_api_url
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- custom_model_name
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3. 如果系统已有默认地址和默认模型名，优先给推荐值
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4. 回答按步骤组织，不要泛泛解释概念
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### 已知实现事实
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- 系统内置 provider 默认运行配置，见 `agent.resolveModelRuntimeConfig(...)`
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- 常见 provider 已有默认 URL 和默认 model name
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## skill_model_config_diagnosis
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### 适用场景
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- 模型保存成功但 agent 仍然不可用
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- 提示 AI unavailable
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- 提示模型没启用
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- 提示 custom_api_url 不合法
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- 配置后 trader 不生效
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### 优先排查
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1. 是否存在已启用模型
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2. API key 是否为空
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3. custom_api_url 是否为合法 HTTPS 地址
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4. custom_model_name 是否为空或不匹配
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5. 当前 trader 是否绑定了这个模型
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6. 更新模型后是否已触发 trader reload
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### 已知实现事实
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- 非 HTTPS 的 `custom_api_url` 会被后端拒绝，见 `api/handler_ai_model.go`
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- 已启用模型如果缺少 API Key 或 URL，会导致 agent 无法就绪，见 `agent.ensureAIClientForStoreUser(...)`
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- 更新模型配置后，系统会尝试移除并重载相关 trader，使新配置立即生效
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### 输出格式
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- 现象
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- 更可能原因
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- 先检查什么
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- 下一步怎么修复
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## skill_exchange_api_setup
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### 适用场景
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- 用户要新建交易所 API
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- 用户不知道交易所需要哪些权限
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- 用户问 API key / secret / passphrase 分别填什么
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### 通用处理策略
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1. 先确认交易所类型
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2. 告知必须权限与禁止权限
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3. 告知是否需要额外字段
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4. 强调 IP 白名单与权限配置
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5. 引导用户回到系统内完成绑定
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### 特殊规则
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- OKX 除 API Key 和 Secret 外，还需要 passphrase
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- Bybit 永续/合约交易需要合约权限
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- 不建议开启提现权限
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### 参考文档
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- `docs/getting-started/okx-api.md`
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- `docs/getting-started/bybit-api.md`
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## skill_exchange_api_diagnosis
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### 适用场景
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- `invalid signature`
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- `timestamp` 错误
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- `IP not allowed`
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- `permission denied`
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- 交易所连接不上
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### 优先排查
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1. 系统时间是否同步
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2. API Key / Secret 是否正确
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3. 是否遗漏额外字段，如 OKX passphrase
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4. IP 白名单是否包含当前服务器
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|
5. 是否启用了交易或合约权限
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6. 密钥是否过期或已重建
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### 已知实现事实
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- 时间不同步是 `invalid signature` / `timestamp` 的高频根因，见 `docs/guides/TROUBLESHOOTING.zh-CN.md`
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- OKX 的 passphrase 缺失会导致签名相关问题，见 `docs/getting-started/okx-api.md`
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### 输出格式
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- 报错现象
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- 最常见根因
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- 优先检查顺序
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- 修复步骤
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## skill_trader_start_diagnosis
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### 适用场景
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- trader 启动不了
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- trader 启动了但没开始交易
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- 页面显示已启动但一直没有动作
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- 用户怀疑 strategy / model / exchange 绑定有问题
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### 优先排查
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1. 是否有已启用的模型配置
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2. 是否有已启用的交易所配置
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3. trader 是否绑定了 exchange_id / strategy_id / ai_model_id
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4. 交易所余额和权限是否满足下单条件
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5. AI 最近的决策到底是 wait、hold 还是下单失败
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### 回答原则
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- 要区分“没启动”“启动了但 AI 选择不交易”“尝试下单但失败”这三类
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- 不要把“没开仓”直接等同于“系统故障”
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## skill_order_execution_diagnosis
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### 适用场景
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- 下单失败
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- 只开空不开户 / 只开单边
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- 杠杆报错
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- position side mismatch
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### 优先排查
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1. 账户模式是否匹配，例如 Binance 是否为 Hedge Mode
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2. 是否为子账户杠杆限制
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3. 合约权限是否开启
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4. 余额、保证金、可交易 symbol 是否满足条件
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### 已知实现事实
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- Binance 在 One-way Mode 下，可能出现 `position side mismatch` 或单边行为
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- 某些子账户杠杆上限较低，超过限制会直接失败
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- 这些问题在 `docs/guides/TROUBLESHOOTING.md` 已有明确说明
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## skill_strategy_diagnosis
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### 适用场景
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- 用户说策略没生效
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- 用户说 prompt 预览和实际不一致
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- 用户说修改策略后 trader 行为没有变化
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### 优先排查
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1. 当前编辑的是策略模板，还是 trader 的 custom prompt
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2. 策略是否真的保存成功
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3. 是否需要重新读取当前配置做对比
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4. 用户说的“没生效”是指未保存、未绑定，还是运行结果与预期不一致
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### 回答原则
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- 先明确“对象”再排查：strategy template / trader / prompt override
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- 如果能读取当前保存值，就不要凭印象判断
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## 后续扩展方向
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下一批可以继续补：
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- `skill_balance_and_position_diagnosis`
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- `skill_market_data_diagnosis`
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- `skill_prompt_generation_diagnosis`
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- `skill_strategy_test_run_diagnosis`
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- `skill_exchange_specific_setup_<exchange>`
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- `skill_model_provider_setup_<provider>`
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613
docs/architecture/AGENT_CURRENT_DESIGN.zh-CN.md
Normal file
613
docs/architecture/AGENT_CURRENT_DESIGN.zh-CN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,613 @@
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# NOFXi Agent 当前设计说明
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## 目的
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本文描述当前 NOFXi Agent 的实际设计，而不是早期版本的理想设计。重点回答这些问题：
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- 用户消息从哪里进入
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- 什么请求会进入 planner
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- 当前有哪些记忆层
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- planner 如何生成与执行 plan
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- tool 现在是怎么设计的
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- 动态快照和当前引用分别解决什么问题
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- 为什么某些问题会出现“看起来有历史，但模型还是会追问”
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本文对应的主要实现文件：
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- `agent/agent.go`
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- `agent/web.go`
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- `api/agent_routes.go`
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- `agent/planner_runtime.go`
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- `agent/execution_state.go`
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- `agent/memory.go`
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- `agent/history.go`
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- `agent/tools.go`
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## 一句话总览
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当前 Agent 的运行模型可以概括为：
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1. 前端把消息发到 `/api/agent/chat/stream`
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2. 后端把登录用户身份放进 context
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3. Agent 除 `/clear` 和 `/status` 外，其他消息全部进入 planner
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4. planner 结合多层记忆、动态快照和 tool schema 生成 plan
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5. 执行 plan 中的 `tool / reason / ask_user / respond`
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6. 在执行过程中持续更新执行态、短期原话、长期摘要和当前对象引用
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## 请求入口
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### 前端入口
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前端 Agent 页面在：
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- `web/src/pages/AgentChatPage.tsx`
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当前聊天使用：
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- `POST /api/agent/chat/stream`
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请求体里会传：
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- `message`
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- `lang`
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- `user_key`
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### 后端路由入口
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路由注册在：
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- `api/agent_routes.go`
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这里会：
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1. 经过 `authMiddleware`
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2. 从登录态里取出 `user_id`
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3. 通过 `agent.WithStoreUserID(...)` 写入 request context
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### Agent Web Handler
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真正的 HTTP handler 在：
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- `agent/web.go`
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主要入口：
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- `HandleChat(...)`
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- `HandleChatStream(...)`
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再往下进入：
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- `HandleMessageForStoreUser(...)`
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- `HandleMessageStreamForStoreUser(...)`
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## 最外层分流
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当前外层分流已经被收口。
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在 `agent/agent.go` 中，除了这两个命令之外，其他输入全部交给 planner：
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- `/clear`
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- `/status`
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也就是说，现在这些都不再在外层直接处理：
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- setup flow
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- trade confirmation
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- direct trade regex
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- 自然语言配置流程
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- 自然语言策略创建
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这些都统一进入 planner。
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这是当前设计里一个很重要的原则：
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- 外层分流越少，行为边界越清晰
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- 自然语言理解尽量统一交给 planner + tool
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## 当前的 5 层记忆
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当前不是 3 层，也不是 4 层，而是 5 层：
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1. `chatHistory`
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2. `TaskState`
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3. `ExecutionState`
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4. `CurrentReferences`
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5. `Persistent Preferences`
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### 1. chatHistory
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定义位置：
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- `agent/history.go`
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作用：
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- 保存最近几轮用户 / assistant 原始消息
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- 给模型保留最近原话上下文
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- 为后续摘要成 `TaskState` 提供原始素材
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特点：
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- 只保留短期原话
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- 内存态
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- `/clear` 时清空
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适合存：
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- 最近几轮对话原文
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- 用户的最新措辞
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- 刚刚的自然语言上下文
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不适合存：
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- 长期真相
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- 当前外部系统状态
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- 当前流程精确执行位置
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### 2. TaskState
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定义位置：
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- `agent/memory.go`
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作用：
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- 保存跨轮次仍然有意义的高层摘要
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- 注入 planner / reasoning / final response
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持久化 key：
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- `agent_task_state_<userID>`
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字段：
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- `CurrentGoal`
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- `ActiveFlow`
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- `OpenLoops`
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- `ImportantFacts`
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- `LastDecision`
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- `UpdatedAt`
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适合存：
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- 当前高层目标
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- 跨轮次仍然成立的未闭环事项
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- 关键事实
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- 最近一次重要决策及其原因
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不适合存：
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- step 级待办
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- “下一步调用哪个 tool”
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- 动态余额、持仓、配置存在性
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- 任何可以通过 tool 重新读取的实时状态
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### 3. ExecutionState
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定义位置：
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- `agent/execution_state.go`
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|
作用：
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- 保存当前 plan 的执行态
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|
- 支持 `ask_user` 之后继续执行
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- 保存 plan、当前步骤、执行日志、等待状态等
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持久化 key：
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- `agent_execution_state_<userID>`
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当前关键字段：
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- `SessionID`
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- `Goal`
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- `Status`
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- `PlanID`
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- `Steps`
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- `CurrentStepID`
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- `DynamicSnapshots`
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- `ExecutionLog`
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- `SummaryNotes`
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- `Waiting`
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- `CurrentReferences`
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- `FinalAnswer`
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- `LastError`
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### 4. CurrentReferences
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定义位置：
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- `agent/execution_state.go`
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作用：
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- 记录当前对话里“这个 / 那个 / 刚才那个”到底指的是谁
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当前支持的引用对象：
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- `strategy`
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- `trader`
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- `model`
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- `exchange`
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这是为了解决一种常见问题：
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- 用户明明前一轮刚说过“激进策略”
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- 下一轮说“改一下这个策略”
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- 如果没有结构化引用，模型虽然有聊天历史，也容易重新追问
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`CurrentReferences` 不是系统状态快照，而是：
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- 当前对话焦点对象
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- 当前代词绑定对象
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### 5. Persistent Preferences
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对应工具：
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- `get_preferences`
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- `manage_preferences`
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作用：
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- 保存用户长期偏好
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适合存：
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- 默认中文回复
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- 偏好激进风格
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- 更关注 BTC / ETH
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- 不喜欢高频
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- 每天固定时间简报
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它和 `TaskState` 的区别是：
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- `TaskState` 偏向当前任务摘要
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- `Persistent Preferences` 偏向长期用户画像
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## DynamicSnapshots 是什么
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`DynamicSnapshots` 是当前真实系统状态的快照。
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它不是历史，也不是长期记忆，而是 planner 在规划前或执行中插入的“当前事实”。
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当前会进入快照的典型信息包括：
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- 当前模型配置列表
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- 当前交易所配置列表
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- 当前策略列表
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- 当前 trader 列表
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- 当前余额
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- 当前持仓
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- 最近交易历史
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作用：
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- 防止 planner 盲信旧结论
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- 避免“之前没配置，现在其实已经配好了却还说没有”
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- 避免“之前余额是 A，现在拿旧 observation 继续回答”
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一句话：
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- `DynamicSnapshots` = 当前世界里真实有什么
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## CurrentReferences 和 DynamicSnapshots 的区别
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这两个容易混淆，但职责完全不同。
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`DynamicSnapshots`：
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- 当前系统状态快照
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- 是候选集合 / 当前事实
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- 例如当前有两个策略：`激进`、`新策略`
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`CurrentReferences`：
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- 当前对话焦点对象
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- 是“这个”到底指谁
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- 例如用户现在说的“这个策略”就是 `激进`
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可以这样理解：
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- `DynamicSnapshots` 是地图
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- `CurrentReferences` 是你手指现在指着地图上的哪个点
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## Planner 的输入
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planner 主逻辑在：
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- `agent/planner_runtime.go`
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生成计划时，当前会把这些东西一起送给模型：
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- 当前用户请求
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- tool schema
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- `Persistent Preferences`
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- `TaskState`
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- `ExecutionState`
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- `Resume context`
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- `Structured waiting state`
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- `Observation context`
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其中 observation context 不是旧版单数组，而是分层后的：
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- `dynamic_snapshots`
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- `execution_log`
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- `summary_notes`
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## Plan 的结构
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当前 planner 只允许这 4 类 step：
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- `tool`
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- `reason`
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- `ask_user`
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- `respond`
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这意味着现在的 Agent 不是一个“自由发挥的回复器”，而是：
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- 先规划
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- 再执行步骤
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- 必要时重规划
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## 步骤执行流程
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`executePlan(...)` 的核心逻辑是：
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1. 找下一个 pending step
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2. 标记 step 为 running
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3. 执行对应类型
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4. 写回 `ExecutionState`
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5. 必要时触发 replanning
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不同 step 类型行为如下：
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### tool
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- 调内部 tool
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- 把结果写入 `ExecutionLog`
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- 根据结果更新 `CurrentReferences`
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- 必要时触发 replanner
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### reason
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- 发起一次短 reasoning 调用
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- 生成一段简短中间推理
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- 写入 `ExecutionLog`
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### ask_user
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- 进入 `waiting_user`
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- 保存 `WaitingState`
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- 把问题直接回给用户
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### respond
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- 生成最终回答
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- 标记当前执行完成
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## WaitingState 是什么
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`WaitingState` 用来解决：
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- 用户回复 `是`
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- 用户回复 `继续`
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- 用户回复 `那个就行`
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这类短回复如果没有结构化等待状态，很容易丢上下文。
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当前字段包括：
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- `Question`
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- `Intent`
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- `PendingFields`
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- `ConfirmationTarget`
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- `CreatedAt`
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它的作用是：
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- 告诉 planner 上一轮到底在等什么
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- 让这轮短回复更容易被理解成“对上一问的回答”
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## CurrentReferences 如何更新
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当前是双路径更新：
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### 1. 用户消息命中对象名时更新
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如果用户说：
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- `修改激进策略`
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- `停止 lky`
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- `用 DeepSeek`
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系统会去当前用户的策略 / trader / model / exchange 列表里尝试匹配名称或 ID。
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匹配成功后，更新 `CurrentReferences`。
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### 2. tool 成功返回对象时更新
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比如：
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- `manage_strategy(create/update/activate)`
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- `manage_trader(create/update)`
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- `manage_model_config(update)`
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- `manage_exchange_config(update)`
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只要 tool 返回了具体对象，系统就会把对应 ID / name 写回当前引用。
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## Tool 设计
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当前 tool 是“资源型 tool”设计，不是“页面动作型 tool”。
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### 当前主要工具
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配置资源：
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- `get_exchange_configs`
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- `manage_exchange_config`
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- `get_model_configs`
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- `manage_model_config`
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策略资源：
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- `get_strategies`
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- `manage_strategy`
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trader 资源：
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- `manage_trader`
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交易 / 查询资源：
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- `search_stock`
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- `execute_trade`
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- `get_positions`
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- `get_balance`
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- `get_market_price`
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- `get_trade_history`
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### 为什么这么设计
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优点：
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- tool schema 稳定
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- 行为边界清晰
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- planner 更容易学会
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- 资源增删改查统一
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当前 `manage_strategy` 支持：
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- `list`
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- `get_default_config`
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- `create`
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- `update`
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- `delete`
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- `activate`
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- `duplicate`
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当前 `manage_trader` 支持：
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- `list`
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- `create`
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- `update`
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- `delete`
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- `start`
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- `stop`
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## 为什么“创建策略”不该默认依赖交易所和模型
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当前设计里，策略模板应该是独立资源：
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- `strategy`
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而运行态对象是：
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- `trader`
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更合理的边界是：
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- 创建策略模板：用 `manage_strategy`
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- 把策略跑起来：用 `manage_trader`
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也就是说：
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- 策略不默认依赖交易所和模型
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- 只有当用户要求“运行 / 部署 / 创建 trader”时，才需要进一步关联 exchange / model / trader
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## 当前一个完整例子
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用户输入：
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`帮我创建一个新的激进策略模板，名字就叫激进。创建完后，再把这个策略绑定到 trader lky。`
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当前大致流程：
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1. 前端请求 `/api/agent/chat/stream`
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2. 后端注入 `store_user_id`
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3. Agent 进入 planner
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4. planner 刷新动态快照：
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- 当前策略
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- 当前 trader
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5. 生成 plan，例如：
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- `get_strategies`
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- `manage_strategy(create)`
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- `manage_trader(update)`
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- `respond`
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6. 执行 `manage_strategy(create)` 后：
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- 写入 `ExecutionLog`
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- 更新 `CurrentReferences.strategy`
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7. 执行 `manage_trader(update)` 时：
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- 直接使用刚创建策略的 ID
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8. 输出最终回复
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如果此后用户继续说：
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`把这个策略的 prompt 改激进一点`
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系统会优先从 `CurrentReferences.strategy` 理解“这个策略”。
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## 为什么看起来“有历史”，模型还是会追问
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因为“有聊天历史”不等于“有结构化对象绑定”。
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如果没有 `CurrentReferences`：
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- 模型只能依赖原话文本推断“这个策略”是谁
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- 一旦中间插入多条消息，或者有多个候选策略
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- 就容易重新追问
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所以当前设计里，`CurrentReferences` 是补齐这一块的关键。
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## 当前已知限制
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### 1. 外层虽然已经大幅收口，但仍然不是纯 graph runtime
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现在比之前更统一，但整体仍然是：
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- Agent 主入口
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- Planner
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- Tool 执行
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而不是完整 node-graph 引擎。
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### 2. ExecutionState 仍然是按 userID 单槽位
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这意味着：
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- 同一用户的多个并行任务仍然可能相互影响
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更彻底的方向应该是：
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- 按 thread / session 多实例存储
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### 3. CurrentReferences 目前还是轻量实现
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当前只覆盖：
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- strategy
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- trader
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- model
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- exchange
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后面如果要更强，需要考虑：
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- 多候选冲突消解
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- 昵称映射
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- 跨更长会话的稳定实体绑定
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## 当前设计的核心思想
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一句话总结：
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- `chatHistory` 记原话
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- `Persistent Preferences` 记长期偏好
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- `TaskState` 记高层摘要
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- `ExecutionState` 记当前流程
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- `DynamicSnapshots` 记当前事实
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- `CurrentReferences` 记当前指代对象
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- `planner` 决定步骤
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- `tools` 执行落地动作
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这就是当前 NOFXi Agent 的实际运行设计。
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454
docs/architecture/AGENT_MEMORY_AND_PLANNING.md
Normal file
454
docs/architecture/AGENT_MEMORY_AND_PLANNING.md
Normal file
@@ -0,0 +1,454 @@
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# NOFXi Agent Memory And Planning Design
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## Purpose
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This document explains how the current NOFXi agent handles:
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- short-term conversation memory
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- durable task memory
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- durable execution / planning state
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- planner execution and replanning
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- state reset and resume behavior
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The implementation described here is primarily in:
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- `agent/history.go`
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- `agent/memory.go`
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- `agent/execution_state.go`
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- `agent/planner_runtime.go`
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- `agent/agent.go`
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## High-Level Model
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The current agent uses three different layers of state:
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1. `chatHistory`
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Recent in-memory user/assistant turns for the live conversation.
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2. `TaskState`
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Durable summarized context that should survive beyond recent turns.
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3. `ExecutionState`
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Durable workflow state for the currently running or recently blocked plan.
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These three layers serve different purposes and should not be treated as the same thing.
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## State Layers
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### 1. `chatHistory`
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Defined in `agent/history.go`.
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Role:
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- stores recent `user` / `assistant` messages in memory
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- keyed by `userID`
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- used as short-term conversational context
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- acts as the source material for later compression into `TaskState`
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Characteristics:
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- in-memory only
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- capped by `maxTurns`
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- cleared by `/clear`
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- not suitable as durable truth
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Typical contents:
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- the last few user questions
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- the last few assistant replies
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- temporary conversational wording
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### 2. `TaskState`
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Defined in `agent/memory.go`.
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Role:
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- stores durable, structured, non-derivable context
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- persisted through `system_config`
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- injected into planning and reasoning prompts
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Storage key:
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- `agent_task_state_<userID>`
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Fields:
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- `CurrentGoal`
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- `ActiveFlow`
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- `OpenLoops`
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- `ImportantFacts`
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- `LastDecision`
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- `UpdatedAt`
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||||||
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Intended contents:
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|
- user goal that still matters across turns
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|
- high-level unresolved issues that still matter across turns
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- facts that tools cannot cheaply re-fetch
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- latest important decision summary
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Explicitly not intended for:
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- step-level pending items such as "wait for API key"
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- execution actions such as "call get_exchange_configs"
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- live balances
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- current positions
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- current market prices
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- mutable configuration availability
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Those should be checked from tools at planning time instead of being trusted from old summaries.
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### 3. `ExecutionState`
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Defined in `agent/execution_state.go`.
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Role:
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- stores the current execution workflow
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- allows the agent to resume after `ask_user`
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- persists plan steps, observations, and completion status
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Storage key:
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- `agent_execution_state_<userID>`
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Fields:
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- `SessionID`
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- `UserID`
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- `Goal`
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- `Status`
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- `PlanID`
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- `Steps`
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- `CurrentStepID`
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- `Observations`
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- `FinalAnswer`
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- `LastError`
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- `UpdatedAt`
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This is the planner's working state, not a general memory store.
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## Data Flow
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### Request Entry
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Entry points:
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- `HandleMessage(...)`
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- `HandleMessageStream(...)`
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Flow:
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1. user message enters `agent`
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2. slash commands and explicit direct branches are handled first
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3. all other requests go into planner flow via `thinkAndAct(...)` / `thinkAndActStream(...)`
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### Planner Flow
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The planner pipeline in `agent/planner_runtime.go` is:
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1. append user message into `chatHistory`
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2. emit `planning` SSE event
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3. load `ExecutionState`
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4. optionally reset stale `ExecutionState`
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5. optionally refresh dynamic configuration snapshots
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6. create a fresh execution plan with the LLM
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7. execute steps one by one
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8. persist `ExecutionState` after important transitions
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9. append assistant answer into `chatHistory`
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10. maybe compress old conversation into `TaskState`
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## Short-Term vs Durable Memory
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### What lives in `chatHistory`
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Good fits:
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- raw recent messages
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- conversational wording
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- latest assistant phrasing
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Bad fits:
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- long-lived truths
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- current external system state
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### What lives in `TaskState`
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Good fits:
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- durable goal
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- high-level unfinished work that remains relevant across turns
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- important facts the user stated
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- previous decisions and why they were made
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Bad fits:
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- pending steps inside the current plan
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- execution-level reminders such as "wait for a field" or "call a tool"
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- old conclusions about whether tools exist
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- old conclusions about whether model/exchange config is present
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- live operational state that can change outside the chat
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### What lives in `ExecutionState`
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Good fits:
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- current plan steps
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- observations from tool calls
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- blocked-on-user-input status
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- exact current workflow state
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- step-level pending work and block reasons
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Bad fits:
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- evergreen user profile
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- long-term semantic memory
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## Planning Logic
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### Plan Creation
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`createExecutionPlan(...)` sends the following into the planner model:
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- available tool definitions
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- persistent preferences
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- `TaskState` context
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- `ExecutionState` JSON
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- current user request
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The planner must return JSON only with step types:
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- `tool`
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- `reason`
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- `ask_user`
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- `respond`
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### Step Execution
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`executePlan(...)` executes the plan loop:
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- `tool`
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call tool and append observation
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- `reason`
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run reasoning sub-call and append observation
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- `ask_user`
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save `waiting_user` state and return question
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- `respond`
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generate final answer and mark completed
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After each completed step, `replanAfterStep(...)` may:
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- continue
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- replace remaining steps
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- ask user
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- finish
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## Resume Behavior
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When `ExecutionState.Status == waiting_user`, the next user turn is treated as a reply to the pending question.
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Current safeguards:
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- latest asked question is extracted from the stored plan
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- the user reply is appended as a `user_reply` observation
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- planner prompt receives explicit `Resume context`
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This prevents short replies like `是` from being misread as unrelated fresh intents as often as before.
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## Dynamic State Refresh
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|
Configuration and trader management requests are dynamic by nature. Their truth can change outside the current chat, for example:
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- user configures exchange in the UI
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- user adds model in another tab
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- user creates trader elsewhere
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|
Because of that, configuration/trader requests should not trust stale model conclusions.
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Current protection in `planner_runtime.go`:
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- detects config / trader intent with `isConfigOrTraderIntent(...)`
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|
- clears `TaskState` context from the planner prompt for these requests
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- refreshes `ExecutionState.Observations` with fresh snapshots from:
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- `toolGetModelConfigs(...)`
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- `toolGetExchangeConfigs(...)`
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- `toolListTraders(...)`
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This makes the planner rely more on current system state and less on older narrative memory.
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## Reset Strategy
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The system currently resets or weakens stale execution state when:
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- user says retry-like phrases such as `再试`, `继续`, `try again`, `continue`
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- request is config / trader related and old execution state is failed / completed / waiting
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Reset scope:
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- `ExecutionState` may be cleared
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- `TaskState` is not globally deleted, but it is intentionally ignored for config/trader planning
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Manual reset:
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- `/clear`
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This clears:
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- short-term chat history
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- task state
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- execution state
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## Compression Design
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`maybeCompressHistory(...)` moves older short-term chat content into `TaskState` when:
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- recent message count exceeds the configured window
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- estimated token count exceeds the threshold
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Compression strategy:
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1. keep recent conversation in `chatHistory`
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2. summarize older turns into structured `TaskState`
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3. persist new `TaskState`
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|
4. replace `chatHistory` with recent slice
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Important design rule:
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- `TaskState` should keep durable context only
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- it should not become a stale copy of mutable operational state
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## Current Architecture Diagram
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```mermaid
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flowchart TD
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U[User Message] --> A[HandleMessage / HandleMessageStream]
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A --> B{Direct command?}
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B -->|Yes| C[Direct branch or slash command]
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B -->|No| D[thinkAndAct / thinkAndActStream]
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D --> E[Append user turn to chatHistory]
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D --> F[Load ExecutionState]
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F --> G{waiting_user?}
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G -->|Yes| H[Attach user_reply observation]
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|
G -->|No| I[Create fresh ExecutionState]
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H --> J[Refresh dynamic snapshots if config/trader intent]
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I --> J
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J --> K[createExecutionPlan via LLM]
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K --> L[Execution plan]
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L --> M[executePlan loop]
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M --> N[tool step]
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M --> O[reason step]
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M --> P[ask_user step]
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M --> Q[respond step]
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N --> R[Append Observation]
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O --> R
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R --> S[replanAfterStep]
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S --> M
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P --> T[Persist waiting_user ExecutionState]
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T --> UQ[Return question to user]
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Q --> V[Persist completed ExecutionState]
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V --> W[Append assistant turn to chatHistory]
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W --> X[maybeCompressHistory]
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X --> Y[Persist TaskState]
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Y --> Z[Final response]
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```
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## Memory Relationship Diagram
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```mermaid
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flowchart LR
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CH[chatHistory\nin-memory\nrecent turns]
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TS[TaskState\npersisted summary\nsystem_config]
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ES[ExecutionState\npersisted workflow\nsystem_config]
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PL[Planner Prompt]
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CH -->|recent raw turns| PL
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ES -->|current workflow JSON| PL
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TS -->|durable structured context| PL
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CH -->|old turns compressed| TS
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PL -->|plan / observations / status| ES
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```
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## State Transition Diagram
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> planning
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planning --> running: plan created
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running --> waiting_user: ask_user step
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waiting_user --> planning: user replies
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running --> completed: respond step finished
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running --> failed: step error
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failed --> planning: retry / continue / config-trader reset
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completed --> planning: new relevant request or retry flow
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```
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## Known Design Tradeoffs
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### Strengths
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- separates short-term chat from durable task summary
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- allows blocked flows to resume
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- supports replanning after every meaningful step
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- can recover from stale assumptions better for dynamic config/trader requests
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### Weaknesses
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- `TaskState` is still summary-driven, so summarization quality matters
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|
- planner still depends on model compliance for some transitions
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|
- `ExecutionState` is single-track per user, not multiple concurrent workflows
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|
- config/trader intent detection is heuristic and keyword-based
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## Practical Guidance
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### When to trust `TaskState`
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Trust it for:
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- user intent continuity
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- open loops
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- durable facts
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Do not trust it for:
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- whether current exchange/model/trader config exists now
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- whether a specific operational action is currently possible
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### When to trust `ExecutionState`
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|
Trust it for:
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|
- current plan continuity
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- exact blocked step
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- latest observation chain
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Do not trust it blindly when:
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|
- user has changed configuration outside the chat
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- the system capabilities changed after deployment
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### When to fetch live state again
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Always prefer fresh tool snapshots before answering about:
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- existing model configs
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- existing exchange configs
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- existing traders
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- whether trader creation can proceed
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## Suggested Future Improvements
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- add workflow versioning so capability changes invalidate stale `ExecutionState`
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|
- separate `waiting_user_confirmation` from generic `waiting_user`
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|
- introduce code-level handling for short confirmations such as `是`, `好`, `继续`
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|
- move dynamic state refresh from heuristic to explicit planner preflight stage
|
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|
- support multiple concurrent execution sessions per user if needed
|
||||||
453
docs/architecture/AGENT_MEMORY_AND_PLANNING.zh-CN.md
Normal file
453
docs/architecture/AGENT_MEMORY_AND_PLANNING.zh-CN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,453 @@
|
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|
# NOFXi Agent 记忆与规划设计
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## 目的
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本文说明当前 NOFXi agent 是如何处理以下能力的：
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- 短期对话记忆
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- 持久化任务记忆
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- 持久化执行态 / 规划态
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- planner 的执行与重规划
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- 状态重置与恢复
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本文主要对应以下实现文件：
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- `agent/history.go`
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|
- `agent/memory.go`
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|
- `agent/execution_state.go`
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|
- `agent/planner_runtime.go`
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|
- `agent/agent.go`
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|
## 总体模型
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当前 agent 使用三层不同的状态：
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1. `chatHistory`
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用于保存当前会话最近几轮的原始用户/助手对话，驻留内存。
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|
2. `TaskState`
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||||||
|
用于保存跨轮次仍然有价值的结构化摘要，持久化存储。
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|
3. `ExecutionState`
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||||||
|
用于保存当前规划流程的执行态，支持流程中断后的继续执行。
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|
这三层职责不同，不能混为一谈。
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|
## 三层状态
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### 1. `chatHistory`
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|
定义位置：`agent/history.go`
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作用：
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- 按 `userID` 保存最近的 `user` / `assistant` 消息
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- 作为短期对话上下文
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|
- 作为后续压缩进 `TaskState` 的原始素材
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|
特性：
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- 仅在内存中存在
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|
- 有 `maxTurns` 上限
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- `/clear` 时会清空
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|
- 不适合作为长期真相来源
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典型内容：
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- 最近几轮用户问题
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- 最近几轮助手回答
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- 临时措辞与上下文表达
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### 2. `TaskState`
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|
定义位置：`agent/memory.go`
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|
作用：
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|
- 保存持久化、结构化、不可轻易从工具重新推导出的上下文
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|
- 通过 `system_config` 持久化
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|
- 注入到 planner / reasoning prompt 中
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存储 key：
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|
- `agent_task_state_<userID>`
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字段：
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- `CurrentGoal`
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- `ActiveFlow`
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- `OpenLoops`
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|
- `ImportantFacts`
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- `LastDecision`
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|
- `UpdatedAt`
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||||||
|
适合存放：
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|
- 当前仍有效的用户目标
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|
- 跨轮次仍然成立的高层未闭环问题
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|
- 无法简单通过工具重新读取的重要事实
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|
- 最近一次关键决策及原因
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不适合存放：
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- “等用户提供 API Key” 这类 step 级待办
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|
- “调用 get_exchange_configs” 这类执行动作
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|
- 实时余额
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- 当前持仓
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- 当前行情价格
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- 是否存在某个配置这类会变化的状态
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|
这些动态信息应该在规划阶段通过工具重新检查，而不是相信旧摘要。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3. `ExecutionState`
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||||||
|
定义位置：`agent/execution_state.go`
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|
作用：
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|
- 保存当前执行中的工作流状态
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|
- 支持 `ask_user` 之后恢复执行
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|
- 持久化保存计划步骤、观察结果和最终状态
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||||||
|
|
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|
存储 key：
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|
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|
- `agent_execution_state_<userID>`
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字段：
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- `SessionID`
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- `UserID`
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- `Goal`
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- `Status`
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- `PlanID`
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- `Steps`
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- `CurrentStepID`
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- `Observations`
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- `FinalAnswer`
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- `LastError`
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- `UpdatedAt`
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它是 planner 的“工作态”，不是通用记忆仓库。
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## 数据流
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### 请求入口
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入口函数：
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- `HandleMessage(...)`
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- `HandleMessageStream(...)`
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流程：
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1. 用户消息进入 `agent`
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2. 优先处理 slash command 和显式直达分支
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3. 其余请求进入 planner 流程：`thinkAndAct(...)` / `thinkAndActStream(...)`
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### Planner 主流程
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`agent/planner_runtime.go` 中的 planner 管线如下：
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1. 把用户消息加入 `chatHistory`
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2. 发出 `planning` SSE 事件
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3. 加载 `ExecutionState`
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4. 视情况重置过期的 `ExecutionState`
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5. 视情况刷新动态配置快照
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6. 调用 LLM 生成新的执行计划
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7. 按步骤执行计划
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8. 在关键状态变化后持久化 `ExecutionState`
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9. 把助手回答加入 `chatHistory`
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10. 视情况把旧对话压缩进 `TaskState`
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## 短期记忆 vs 持久记忆
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### `chatHistory` 里应该放什么
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适合：
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- 最近原始消息
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- 对话措辞
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- 最近一轮助手的表达方式
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不适合：
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- 长期真相
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- 外部系统当前状态
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### `TaskState` 里应该放什么
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适合：
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- 持续目标
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- 跨轮次仍有意义的高层未闭环事项
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- 用户明确讲过的重要事实
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- 历史关键决策和原因
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不适合：
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- 当前 plan 中尚未执行的步骤
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- “等待某个字段”“调用某个 tool” 这类执行级待办
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- “系统有没有这个工具” 这种过时结论
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- “当前有没有模型/交易所配置” 这种可变化状态
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- 可以通过工具重新查询到的动态状态
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### `ExecutionState` 里应该放什么
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适合：
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- 当前计划步骤
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- 工具调用观察结果
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- 当前是否卡在等用户补充信息
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- 当前工作流的精确执行位置
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- step 级待办和阻塞原因
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不适合：
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- 长期用户画像
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- 通用长期语义记忆
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## 规划逻辑
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### 计划生成
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`createExecutionPlan(...)` 会把以下信息送给 planner 模型：
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- 当前可用 tool 定义
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- 持久化用户偏好
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- `TaskState` 上下文
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- `ExecutionState` JSON
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- 当前用户请求
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planner 必须返回 JSON，且步骤类型只能是：
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- `tool`
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- `reason`
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- `ask_user`
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- `respond`
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### 步骤执行
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`executePlan(...)` 的执行循环如下：
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- `tool`
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调用工具并写入 observation
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- `reason`
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发起 reasoning 子调用并写入 observation
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- `ask_user`
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保存 `waiting_user` 状态并把问题返回给用户
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- `respond`
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生成最终回答并标记完成
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每个步骤结束后，`replanAfterStep(...)` 还可以决定：
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- continue
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- replace_remaining
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- ask_user
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- finish
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## 恢复执行
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当 `ExecutionState.Status == waiting_user` 时，下一条用户消息会被视为对上一轮追问的回复。
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当前保护机制：
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- 从已有 plan 中提取最近一次追问内容
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- 将用户回复作为 `user_reply` observation 追加
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- 在 planner prompt 中注入显式的 `Resume context`
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这样可以减少用户只回复 `是` 这类短消息时，被错误理解成全新意图的情况。
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## 动态状态刷新
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配置类与 trader 管理类请求本质上是动态请求，它们的真相可能在聊天之外发生变化，例如：
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- 用户在 Web UI 中配置了交易所
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- 用户在另一个页面新增了模型
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- 用户在别处创建了 trader
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因此，这类请求不能依赖旧的模型结论。
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当前在 `planner_runtime.go` 中的保护措施：
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- 通过 `isConfigOrTraderIntent(...)` 检测配置 / trader 意图
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- 这类请求在 planner prompt 中不再注入旧 `TaskState`
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- 同时刷新 `ExecutionState.Observations` 中的实时快照：
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- `toolGetModelConfigs(...)`
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- `toolGetExchangeConfigs(...)`
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- `toolListTraders(...)`
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这样 planner 会更多依赖当前系统状态，而不是依赖旧记忆中的描述。
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## 重置策略
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当前系统在以下场景会重置或弱化旧执行态：
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- 用户说了类似 `再试`、`继续`、`try again`、`continue`
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- 当前请求是配置 / trader 相关，并且旧 `ExecutionState` 已经失败 / 完成 / 正在等待用户
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重置范围：
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- `ExecutionState` 可能会被清空
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- `TaskState` 不会整体删除，但在配置 / trader 请求中会被主动忽略
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手动清理：
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- `/clear`
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这条命令会清掉：
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- 短期 chat history
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- task state
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- execution state
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## 压缩设计
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`maybeCompressHistory(...)` 会在以下条件满足时把旧的短期对话压缩进 `TaskState`：
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- 最近消息数超过窗口
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- 估算 token 数超过阈值
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压缩流程：
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1. 保留最近若干轮对话在 `chatHistory`
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2. 把更早的内容总结成结构化 `TaskState`
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3. 持久化新的 `TaskState`
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4. 用最近消息切片替换 `chatHistory`
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重要设计原则：
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- `TaskState` 只保留长期有效上下文
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- 不能把它变成动态运营状态的陈旧副本
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## 当前架构图
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```mermaid
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flowchart TD
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U[用户消息] --> A[HandleMessage / HandleMessageStream]
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A --> B{是否命中直达分支?}
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B -->|是| C[直接处理 slash command 或快捷分支]
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|
B -->|否| D[thinkAndAct / thinkAndActStream]
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D --> E[写入 chatHistory]
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D --> F[加载 ExecutionState]
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|
F --> G{是否 waiting_user?}
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|
G -->|是| H[追加 user_reply observation]
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|
G -->|否| I[创建新的 ExecutionState]
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H --> J[若为配置或 trader 请求则刷新动态快照]
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I --> J
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J --> K[createExecutionPlan 调用 LLM]
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|
K --> L[得到 execution plan]
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L --> M[executePlan 循环执行]
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M --> N[tool step]
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M --> O[reason step]
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M --> P[ask_user step]
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M --> Q[respond step]
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|
N --> R[写入 Observation]
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O --> R
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R --> S[replanAfterStep]
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|
S --> M
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P --> T[持久化 waiting_user ExecutionState]
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T --> UQ[向用户返回追问]
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Q --> V[持久化 completed ExecutionState]
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|
V --> W[把 assistant 回复写入 chatHistory]
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|
W --> X[maybeCompressHistory]
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|
X --> Y[持久化 TaskState]
|
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|
Y --> Z[返回最终回答]
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```
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## 记忆关系图
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```mermaid
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|
flowchart LR
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CH[chatHistory\n内存态\n最近对话]
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|
TS[TaskState\n持久化摘要\nsystem_config]
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|
ES[ExecutionState\n持久化执行态\nsystem_config]
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|
PL[Planner Prompt]
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CH -->|最近原始对话| PL
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ES -->|当前工作流 JSON| PL
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|
TS -->|长期结构化上下文| PL
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|
CH -->|旧消息压缩| TS
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|
PL -->|计划 / 观察 / 状态| ES
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```
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## 状态转换图
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```mermaid
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|
stateDiagram-v2
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[*] --> planning
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planning --> running: plan created
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running --> waiting_user: ask_user step
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waiting_user --> planning: user replies
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running --> completed: respond step finished
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running --> failed: step error
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failed --> planning: retry / continue / config-trader reset
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completed --> planning: new relevant request or retry flow
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|
```
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## 当前设计的取舍
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### 优点
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- 将短期对话与长期摘要分离
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- 支持在 `ask_user` 之后恢复执行
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- 每个关键步骤后都支持重规划
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- 对配置 / 创建 trader 这类动态请求，已经能更好抵抗旧结论污染
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### 缺点
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- `TaskState` 的质量仍然依赖总结效果
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- 某些恢复逻辑仍依赖模型是否听话
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- 每个用户当前只有一条 `ExecutionState`，不支持多个并发工作流
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- 配置 / trader 意图识别目前仍是关键词启发式
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## 实践建议
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### 什么时候该相信 `TaskState`
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应该相信它用于：
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- 延续用户目标
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- 跟踪未完成事项
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- 保留长期有效事实
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不应该相信它用于：
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- 当前是否存在模型 / 交易所 / trader 配置
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- 当前是否能够执行某个操作
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### 什么时候该相信 `ExecutionState`
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应该相信它用于：
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- 当前工作流是否仍然连续
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- 当前阻塞在哪一步
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- 最近的 observation 链条
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不应该盲信它用于：
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- 用户在聊天外已经修改过配置的场景
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- 系统能力或工具集发生变化后的旧结论
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### 什么时候必须重新获取实时状态
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以下场景应该优先重新通过工具获取：
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- 当前模型配置
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- 当前交易所配置
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- 当前 trader 列表
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- 当前是否满足 trader 创建条件
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## 后续建议
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- 为 `ExecutionState` 增加版本号或能力签名，能力变化时自动失效
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- 将 `waiting_user_confirmation` 与通用 `waiting_user` 分开
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- 对 `是`、`好`、`继续` 这类短确认增加代码级识别
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|
- 将动态快照刷新从启发式升级为显式 planner 预检查阶段
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||||||
|
- 如果后续需要，支持一个用户多条并发执行会话
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@@ -45,6 +45,20 @@ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bas
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## クイックデモ
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<p align="center">
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<a href="https://drive.google.com/file/d/1frzw-HDZ3viQvLOQKsAJGc9bT0dXs68D/view">
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<img src="../../../screenshots/demo-cover.png" alt="NOFX クイックデモ動画" width="900"/>
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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カバー画像をクリックするとデモ動画を視聴できます。
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## x402 の仕組み
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## x402 の仕組み
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従来のフロー：アカウント登録 → クレジット購入 → API キー取得 → クォータ管理 → キーのローテーション。
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従来のフロー：アカウント登録 → クレジット購入 → API キー取得 → クォータ管理 → キーのローテーション。
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@@ -45,6 +45,20 @@ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bas
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## 빠른 데모
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<p align="center">
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<a href="https://drive.google.com/file/d/1frzw-HDZ3viQvLOQKsAJGc9bT0dXs68D/view">
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<img src="../../../screenshots/demo-cover.png" alt="NOFX 빠른 데모 영상" width="900"/>
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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커버 이미지를 클릭하면 데모 영상을 볼 수 있습니다.
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## x402 작동 방식
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## x402 작동 방식
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기존 플로우: 계정 등록 → 크레딧 구매 → API 키 받기 → 쿼터 관리 → 키 교체.
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기존 플로우: 계정 등록 → 크레딧 구매 → API 키 받기 → 쿼터 관리 → 키 교체.
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@@ -45,6 +45,20 @@ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bas
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## Быстрое демо
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<p align="center">
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<a href="https://drive.google.com/file/d/1frzw-HDZ3viQvLOQKsAJGc9bT0dXs68D/view">
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|
<img src="../../../screenshots/demo-cover.png" alt="Видео быстрого демо NOFX" width="900"/>
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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Нажмите на изображение обложки, чтобы посмотреть демо-видео.
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</p>
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## Как работает x402
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## Как работает x402
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Традиционный процесс: регистрация → покупка кредитов → получение API ключа → управление квотой → ротация ключей.
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Традиционный процесс: регистрация → покупка кредитов → получение API ключа → управление квотой → ротация ключей.
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@@ -45,6 +45,20 @@ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bas
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## Швидке демо
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<p align="center">
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<a href="https://drive.google.com/file/d/1frzw-HDZ3viQvLOQKsAJGc9bT0dXs68D/view">
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<img src="../../../screenshots/demo-cover.png" alt="Відео швидкого демо NOFX" width="900"/>
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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Натисніть на зображення обкладинки, щоб переглянути демо-відео.
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</p>
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## Як працює x402
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## Як працює x402
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Традиційний процес: реєстрація → купівля кредитів → отримання API ключа → управління квотою → ротація ключів.
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Традиційний процес: реєстрація → купівля кредитів → отримання API ключа → управління квотою → ротація ключів.
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@@ -45,6 +45,20 @@ Mở **http://127.0.0.1:3000**. Xong.
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## Demo nhanh
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<p align="center">
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<a href="https://drive.google.com/file/d/1frzw-HDZ3viQvLOQKsAJGc9bT0dXs68D/view">
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|
<img src="../../../screenshots/demo-cover.png" alt="Video demo nhanh của NOFX" width="900"/>
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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Nhấp vào ảnh bìa để xem video demo.
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</p>
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## x402 hoạt động như thế nào
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## x402 hoạt động như thế nào
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Quy trình truyền thống: đăng ký tài khoản → mua credits → lấy API key → quản lý quota → xoay key.
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Quy trình truyền thống: đăng ký tài khoản → mua credits → lấy API key → quản lý quota → xoay key.
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@@ -47,6 +47,20 @@ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NoFxAiOS/nofx/main/install.sh | bas
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## 快速演示
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<p align="center">
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<a href="https://drive.google.com/file/d/1frzw-HDZ3viQvLOQKsAJGc9bT0dXs68D/view">
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<img src="../../../screenshots/demo-cover.png" alt="NOFX 快速演示视频" width="900"/>
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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点击封面图即可观看 Demo 视频。
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</p>
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## x402 如何工作
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## x402 如何工作
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传统流程：注册账号 → 购买额度 → 获取 API Key → 管理配额 → 轮换密钥。
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传统流程：注册账号 → 购买额度 → 获取 API Key → 管理配额 → 轮换密钥。
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2
main.go
2
main.go
@@ -168,7 +168,7 @@ func main() {
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}
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}
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logger.Info("✅ HTTP server stopped")
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logger.Info("✅ HTTP server stopped")
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logger.Info("✅ NOFXi agent stopped")
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// nofxiAgent.Stop() is handled by defer above
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// Stop all traders
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// Stop all traders
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traderManager.StopAll()
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traderManager.StopAll()
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@@ -50,7 +50,7 @@ func shortAddr(addr string) string {
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const (
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const (
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DefaultClaw402URL = "https://claw402.ai"
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DefaultClaw402URL = "https://claw402.ai"
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DefaultClaw402Model = "glm-5"
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DefaultClaw402Model = "deepseek-v4-flash"
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)
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)
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// claw402ModelEndpoints maps user-friendly model names to claw402 API paths.
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// claw402ModelEndpoints maps user-friendly model names to claw402 API paths.
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@@ -65,6 +65,8 @@ var claw402ModelEndpoints = map[string]string{
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// DeepSeek
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// DeepSeek
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"deepseek": "/api/v1/ai/deepseek/chat",
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"deepseek": "/api/v1/ai/deepseek/chat",
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"deepseek-reasoner": "/api/v1/ai/deepseek/chat/reasoner",
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"deepseek-reasoner": "/api/v1/ai/deepseek/chat/reasoner",
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"deepseek-v4-flash": "/api/v1/ai/deepseek/v4-flash",
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"deepseek-v4-pro": "/api/v1/ai/deepseek/v4-pro",
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// Qwen
|
// Qwen
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"qwen-max": "/api/v1/ai/qwen/chat/max",
|
"qwen-max": "/api/v1/ai/qwen/chat/max",
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"qwen-plus": "/api/v1/ai/qwen/chat/plus",
|
"qwen-plus": "/api/v1/ai/qwen/chat/plus",
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@@ -223,18 +225,34 @@ func (c *Claw402Client) signPayment(paymentHeaderB64 string) (string, error) {
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// ── Format overrides for Anthropic endpoints ─────────────────────────────────
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// ── Format overrides for Anthropic endpoints ─────────────────────────────────
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// stripMaxTokens removes per-call max_tokens caps from a body destined for
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// claw402. The gateway already enforces a per-route default/floor/cap
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// (see providers/*.yaml token_default_max_out / token_min_max_out /
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// token_max_out_cap). Sending a small max_tokens here on a thinking model
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// (Kimi K2.5, DeepSeek R1/V4) caused reasoning tokens to consume the entire
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// budget and left `delta.content` empty, surfacing as "no content received".
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// upto settles on real usage, so removing the cap costs nothing extra.
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func stripMaxTokens(body map[string]any) map[string]any {
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if body == nil {
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return body
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}
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delete(body, "max_tokens")
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delete(body, "max_completion_tokens")
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return body
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}
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func (c *Claw402Client) BuildMCPRequestBody(systemPrompt, userPrompt string) map[string]any {
|
func (c *Claw402Client) BuildMCPRequestBody(systemPrompt, userPrompt string) map[string]any {
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||||||
if c.claudeProxy != nil {
|
if c.claudeProxy != nil {
|
||||||
return c.claudeProxy.BuildMCPRequestBody(systemPrompt, userPrompt)
|
return c.claudeProxy.BuildMCPRequestBody(systemPrompt, userPrompt)
|
||||||
}
|
}
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||||||
return c.Client.BuildMCPRequestBody(systemPrompt, userPrompt)
|
return stripMaxTokens(c.Client.BuildMCPRequestBody(systemPrompt, userPrompt))
|
||||||
}
|
}
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||||||
func (c *Claw402Client) BuildRequestBodyFromRequest(req *mcp.Request) map[string]any {
|
func (c *Claw402Client) BuildRequestBodyFromRequest(req *mcp.Request) map[string]any {
|
||||||
if c.claudeProxy != nil {
|
if c.claudeProxy != nil {
|
||||||
return c.claudeProxy.BuildRequestBodyFromRequest(req)
|
return c.claudeProxy.BuildRequestBodyFromRequest(req)
|
||||||
}
|
}
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||||||
return c.Client.BuildRequestBodyFromRequest(req)
|
return stripMaxTokens(c.Client.BuildRequestBodyFromRequest(req))
|
||||||
}
|
}
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||||||
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||||||
func (c *Claw402Client) ParseMCPResponse(body []byte) (string, error) {
|
func (c *Claw402Client) ParseMCPResponse(body []byte) (string, error) {
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||||||
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|||||||
BIN
screenshots/demo-cover.png
Normal file
BIN
screenshots/demo-cover.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 2.0 MiB |
@@ -22,18 +22,20 @@ func (AICharge) TableName() string { return "ai_charges" }
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|||||||
var modelPrices = map[string]float64{
|
var modelPrices = map[string]float64{
|
||||||
"deepseek": 0.003,
|
"deepseek": 0.003,
|
||||||
"deepseek-reasoner": 0.005,
|
"deepseek-reasoner": 0.005,
|
||||||
|
"deepseek-v4-flash": 0.003,
|
||||||
|
"deepseek-v4-pro": 0.01,
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||||||
"gpt-5.4": 0.05,
|
"gpt-5.4": 0.05,
|
||||||
"gpt-5.4-pro": 0.50,
|
"gpt-5.4-pro": 0.50,
|
||||||
"gpt-5.3": 0.01,
|
"gpt-5.3": 0.01,
|
||||||
"gpt-5-mini": 0.005,
|
"gpt-5-mini": 0.005,
|
||||||
"claude-opus": 0.12,
|
"claude-opus": 0.12,
|
||||||
"qwen-max": 0.01,
|
"qwen-max": 0.01,
|
||||||
"qwen-plus": 0.005,
|
"qwen-plus": 0.005,
|
||||||
"qwen-turbo": 0.002,
|
"qwen-turbo": 0.002,
|
||||||
"qwen-flash": 0.002,
|
"qwen-flash": 0.002,
|
||||||
"grok-4.1": 0.06,
|
"grok-4.1": 0.06,
|
||||||
"gemini-3.1-pro": 0.03,
|
"gemini-3.1-pro": 0.03,
|
||||||
"kimi-k2.5": 0.008,
|
"kimi-k2.5": 0.008,
|
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}
|
}
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// GetModelPrice returns the price per call for a given model
|
// GetModelPrice returns the price per call for a given model
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@@ -147,7 +147,7 @@ func (s *AIModelStore) GetDefault(userID string) (*AIModel, error) {
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func (s *AIModelStore) firstEnabledUsable(userID string) (*AIModel, error) {
|
func (s *AIModelStore) firstEnabledUsable(userID string) (*AIModel, error) {
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||||||
var models []AIModel
|
var models []AIModel
|
||||||
err := s.db.Where("user_id = ? AND enabled = ?", userID, true).
|
err := s.db.Where("user_id = ? AND enabled = ? AND api_key != ''", userID, true).
|
||||||
Order("updated_at DESC, id ASC").
|
Order("updated_at DESC, id ASC").
|
||||||
Find(&models).Error
|
Find(&models).Error
|
||||||
if err != nil {
|
if err != nil {
|
||||||
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@@ -7,6 +7,7 @@ export interface Claw402Model {
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desc: string
|
desc: string
|
||||||
icon: string
|
icon: string
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||||||
price: number // USD per call
|
price: number // USD per call
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||||||
|
isNew?: boolean
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||||||
}
|
}
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||||||
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export interface AIProviderConfig {
|
export interface AIProviderConfig {
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@@ -41,8 +42,12 @@ export function getShortName(fullName: string): string {
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|||||||
return parts.length > 1 ? parts[parts.length - 1] : fullName
|
return parts.length > 1 ? parts[parts.length - 1] : fullName
|
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}
|
}
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export const DEFAULT_CLAW402_MODEL = 'deepseek-v4-flash'
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// Models available through Claw402 (x402 USDC payment protocol)
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// Models available through Claw402 (x402 USDC payment protocol)
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export const CLAW402_MODELS: Claw402Model[] = [
|
export const CLAW402_MODELS: Claw402Model[] = [
|
||||||
|
{ id: 'deepseek-v4-flash', name: 'DeepSeek V4 Flash', provider: 'DeepSeek', desc: '$0.003/call', icon: '⚡', price: 0.003, isNew: true },
|
||||||
|
{ id: 'deepseek-v4-pro', name: 'DeepSeek V4 Pro', provider: 'DeepSeek', desc: '$0.01/call', icon: '🧠', price: 0.01, isNew: true },
|
||||||
{ id: 'deepseek', name: 'DeepSeek V3', provider: 'DeepSeek', desc: '$0.003/call', icon: '🔥', price: 0.003 },
|
{ id: 'deepseek', name: 'DeepSeek V3', provider: 'DeepSeek', desc: '$0.003/call', icon: '🔥', price: 0.003 },
|
||||||
{ id: 'deepseek-reasoner', name: 'DeepSeek R1', provider: 'DeepSeek', desc: '$0.005/call', icon: '🤔', price: 0.005 },
|
{ id: 'deepseek-reasoner', name: 'DeepSeek R1', provider: 'DeepSeek', desc: '$0.005/call', icon: '🤔', price: 0.005 },
|
||||||
{ id: 'gpt-5-mini', name: 'GPT-5 Mini', provider: 'OpenAI', desc: '$0.005/call', icon: '🚀', price: 0.005 },
|
{ id: 'gpt-5-mini', name: 'GPT-5 Mini', provider: 'OpenAI', desc: '$0.005/call', icon: '🚀', price: 0.005 },
|
||||||
@@ -125,7 +130,7 @@ export const AI_PROVIDER_CONFIG: Record<string, AIProviderConfig> = {
|
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apiName: 'MiniMax',
|
apiName: 'MiniMax',
|
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},
|
},
|
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claw402: {
|
claw402: {
|
||||||
defaultModel: 'glm-5',
|
defaultModel: DEFAULT_CLAW402_MODEL,
|
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apiUrl: 'https://claw402.ai',
|
apiUrl: 'https://claw402.ai',
|
||||||
apiName: 'Claw402',
|
apiName: 'Claw402',
|
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},
|
},
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