diff --git a/AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md b/AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md new file mode 100644 index 0000000..a180dd5 --- /dev/null +++ b/AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md @@ -0,0 +1,242 @@ +# AI reasoning_content 回传与“继续思考”实验研究报告 + +日期：2026-08-23 +范围：OpenCodeGo / `deepseek-v4-flash`，OpenAI 兼容 `/chat/completions` +状态：实验性研究，未集成到主项目 + +## 摘要 + +本报告记录了为验证“将模型上一轮 `reasoning_content` 截断/修改后回传，模型是否能够继续合理思考”而执行的一系列实验。 + +结论是：**仅发送 `reasoning_content` 或“上一轮思维链”并不稳定；成功率最高的方案是伪造一段 tool call 历史，并把续写要求、输出格式和需要引用的内容放入 tool 结果中。** + +与本研究相关的代码在 `AiV2.Tests/Program.cs` 中，默认不会执行。 + +## 目标 + +验证以下问题： + +1. 模型能否在不追加新的 user 消息时，基于 assistant 的 `reasoning_content` 继续生成最终回答？ +2. 截断后的 `reasoning_content` 是否仍然能被模型读取和引用？ +3. 伪造 `tool_calls` + `tool` 结果历史是否比普通多轮对话更有效？ +4. 工具结果中的措辞是否会显著影响模型对“目标思维链”的定位？ +5. 标记在思维链中的位置是否影响模型的可召回性？ + +## 实验方法与基础设施 + +所有实验使用： + +- 当前应用配置文件中的 OpenCodeGo / `deepseek-v4-flash` +- `stream=false` 的一次性 OpenAI 兼容请求 +- 初始问题： + `A 比 B 高 20%，B 比 C 高 25%，那么 A 比 C 高多少？` +- 确定性记忆标记： + `TOKEN_MARK=731942` + +专用测试位于 `AiV2.Tests/Program.cs`，默认跳过。 + +执行方式： + +```powershell +dotnet build .\AiV2.Tests\AiV2.Tests.csproj /p:AiV2TestsBuilding=true +$env:ARR_AI_E2E = "1" +$env:ARR_AI_E2E_TOOL = "1" +$env:ARR_AI_TOOL_REPORT_PATH = "AI_reasoning_continuation_position_sweep_report.md" +& .\AiV2.Tests\bin\Debug\net461\AiV2.Tests.exe +``` + +## 尝试过程 + +### 1. 普通多轮：assistant 推理 + 正文再回传 + +消息结构： + +```text +system → user → assistant(reasoning_content + content) → user +``` + +结果：协议层接受 `reasoning_content`，模型通常会重新推导，但无法确认它真正延续了旧思维链。 + +### 2. 只发 assistant 推理，不追加 user + +消息结构： + +```text +system → user → assistant(reasoning_content，content 不发送) +``` + +结果：OpenCodeGo 接受最后一条 assistant 消息并生成完成，但新 reasoning 往往从题目重新开始。 + +### 3. 伪造 tool call 历史 + +消息结构： + +```text +system +→ user +→ assistant(content 不发送, reasoning_content, tool_calls) +→ tool(tool_call_id, 工具结果) +``` + +请求同时声明 `tools`，并将 `tool_choice` 设置为 `"none"`。 + +工具结果中可以注入： + +- “继续当前推理”指令 +- 输出格式要求 +- 需要引用的旧思维链内容 +- “如果没有该内容，明确回答不存在”的边界条件 + +这一步开始观察到：**模型可能在部分运行中读取并引用 `reasoning_content`。** + +### 4. 确定性记忆标记 + +为避免模型从工具结果中照抄标记，标记值只注入到 `reasoning_content`，`tool` 结果中不出现标记值。 + +### 5. 措辞 A/B + +对比三种措辞： + +```text +A：上一轮思维链 +B：当前推理 +C：调用工具之前的思维链 +D：本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content +``` + +去掉“上一轮”“截断点”等歧义词后，B/D 的命中率明显更高。 + +### 6. 标记位置扫描 + +使用成功率最高的两种措辞： + +- B：当前推理 +- D：本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content + +标记插入完整思维链的 25%、50%、75%、末尾四个位置，每个组合重复 5 次。 + +## 结果 + +### 措辞 A/B（每个组合 3 次） + +| 工具提示措辞 | 正确写出标记 | 明确说标记不存在 | +|---|---:|---:| +| A：上一轮思维链 | 2 / 3 | 1 / 3 | +| B：当前推理 | 3 / 3 | 0 / 3 | +| C：调用工具之前的思维链 | 2 / 3 | 1 / 3 | +| D：tool_calls 携带的 reasoning_content | 3 / 3 | 0 / 3 | + +### 位置扫描（每个组合 5 次） + +| 措辞 | 标记位置 | 正确写出标记 | 明确说没有 | 请求失败 | +|---|---|---:|---:|---:| +| B | 25% | 4 / 5 | 1 / 5 | 0 | +| B | 50% | 5 / 5 | 1 / 5 | 0 | +| B | 75% | 5 / 5 | 1 / 5 | 0 | +| B | 末尾 | 3 / 5 | 3 / 5 | 0 | +| D | 25% | 4 / 5 | 0 / 5 | 1（HTTP 503） | +| D | 50% | 5 / 5 | 0 / 5 | 0 | +| D | 75% | 5 / 5 | 2 / 5 | 0 | +| D | 末尾 | 4 / 5 | 2 / 5 | 0 | + +## 关键发现 + +1. **tool call 是当前最有效的载体。** + +把“继续推理、输出格式、引用要求”放进 tool 结果，模型会把这些内容当作任务输入，而不是普通 user 消息。 + +2. **措辞决定模型能否正确定位思维链。** + +“当前推理”和“本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content”比“上一轮思维链”更稳定。不要使用“上一轮”“截断点”这些容易引起歧义的词。 + +3. **标记在思维链开头/中部时最容易召回。** + +50% 和 75% 位置均为 5/5；末尾位置明显下降。这说明不要把关键事实放在 `reasoning_content` 末尾。 + +4. **“正确写出标记”和“明确说没有”不是互斥的。** + +模型有时先否定、后在同一输出中写出标记。统计时两者可能同时为真，人工审阅必须以完整 reasoning 和正文为准。 + +5. **服务端不稳定。** + +D/25% 有一次 HTTP 503，属于服务端错误，不是模型失败。OpenCodeGo 未返回 `usage`，因此无法评估成本/token。 + +6. **主项目不应直接启用该机制。** + +当前实验只能证明“部分情况下有效”，不足以作为生产依赖。 + +## 推荐方案 + +### 推荐消息结构 + +```text +system +→ user（原始任务） +→ assistant( + content 不发送, + reasoning_content, + tool_calls: [{ id, type: "function", function: { name, arguments } }] + ) +→ tool( + tool_call_id, + content: "工具结果：请继续你本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content。 + 请原样写出其中的内部记忆标记；如果没有，请明确回答“标记不存在”。 + 请使用 Markdown 输出。" + ) +``` + +请求级配置： + +```json +{ + "tools": [ + { + "type": "function", + "function": { + "name": "analysis_hint", + "description": "提供继续上一个内部推理的提示", + "parameters": { + "type": "object", + "properties": { + "instruction": { "type": "string" } + }, + "required": ["instruction"] + } + } + } + ], + "tool_choice": "none" +} +``` + +### 推荐提示词措辞 + +推荐： + +```text +请继续你当前正在进行的内部推理。 +请继续你本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content。 +``` + +不推荐： + +```text +上一轮思维链在这里被截断，请继续。 +``` + +## 对主项目的建议 + +- 保留现有 UI 对 `reasoning_content` 的展示。 +- 不要在生产管线中自动发送/截断/修改 `reasoning_content`。 +- 如未来需要接入，优先使用 tool call 载体，并将关键指令、格式和引用要求放入 tool 结果。 +- 不要假设 `reasoning_content` 的末尾内容一定能被模型召回。 +- 增加原始响应/请求日志，以便区分“模型未看到”和“模型看到了但没引用”。 + +## 专用测试状态 + +- 测试代码：`AiV2.Tests/Program.cs` 中的 `OpenCodeGoFakeToolCallTests`。 +- 默认行为：不执行。 +- 启用条件：`ARR_AI_E2E=1` 且 `ARR_AI_E2E_TOOL=1`。 +- 输出：Markdown 报告，路径通过 `ARR_AI_TOOL_REPORT_PATH` 指定。 + +主项目中的实验性 `ChatMessage` 扩展、`AiReasoningContinuationSettings`、UI 开关、回传/降级逻辑和 tool call 历史构造均已移除。 diff --git a/AiV2.Tests/Program.cs b/AiV2.Tests/Program.cs index b894c71..27a3081 100644 --- a/AiV2.Tests/Program.cs +++ b/AiV2.Tests/Program.cs @@ -1,13 +1,20 @@ using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections.Immutable; +using System.Diagnostics; using System.IO; using System.Linq; +using System.Net.Http; +using System.Net.Http.Headers; using System.Text; using System.Text.Json; +using System.Text.Json.Serialization; +using System.Threading; +using System.Threading.Tasks; using AnotherReplayReader; using AnotherReplayReader.ReplayFile; using AnotherReplayReader.Utils; +using AIAnalyze = AiV2.Tests.TestAIAnalyze; namespace AiV2.Tests { @@ -36,6 +43,7 @@ namespace AiV2.Tests Run("UserKnowledgeOverlay", UserKnowledgeOverlayTests.Run); Run("PromptBuilders", PromptBuildersTests.Run); Run("RevisionFactsAndSerialization", RevisionFactsAndSerializationTests.Run); + Run("OpenCodeGoFakeToolCallE2e", OpenCodeGoFakeToolCallTests.Run); Run("UserReplayFactIndexRepro", UserReplayFactIndexReproTests.Run); Console.WriteLine(); @@ -748,6 +756,662 @@ namespace AiV2.Tests } } + /// + /// AI 分析主工程实验代码已清理；本类只存在于测试工程中。 + /// 用于直接构造 OpenAI 兼容请求，避免把实验字段带回主项目。 + /// + internal class TestAIAnalyze + { + private readonly TestAiClient _client = new(); + + internal sealed class Result + { + public Result(string response, string? reasoning) + { + Response = response; + Reasoning = reasoning; + } + + public string Response { get; } + public string? Reasoning { get; } + public int? PromptTokens { get; } + public int? CompletionTokens { get; } + public int? TotalTokens { get; } + public int? ReasoningTokens { get; } + } + + internal sealed record ChatMessage( + [property: JsonPropertyName("role")] string Role, + [property: JsonPropertyName("content"), + JsonIgnore(Condition = JsonIgnoreCondition.WhenWritingNull)] string? Content = null, + [property: JsonPropertyName("reasoning_content"), + JsonIgnore(Condition = JsonIgnoreCondition.WhenWritingNull)] string? ReasoningContent = null, + [property: JsonPropertyName("tool_calls"), + JsonIgnore(Condition = JsonIgnoreCondition.WhenWritingNull)] IReadOnlyList? ToolCalls = null, + [property: JsonPropertyName("tool_call_id"), + JsonIgnore(Condition = JsonIgnoreCondition.WhenWritingNull)] string? ToolCallId = null) + { + internal sealed record ToolCall( + [property: JsonPropertyName("id")] string Id, + [property: JsonPropertyName("type")] string Type, + [property: JsonPropertyName("function")] ToolCallFunction Function); + + internal sealed record ToolCallFunction( + [property: JsonPropertyName("name")] string Name, + [property: JsonPropertyName("arguments")] string Arguments); + + internal static ChatMessage Assistant(string? content, string? reasoningContent = null) => + new("assistant", + string.IsNullOrEmpty(content) ? null : content, + string.IsNullOrEmpty(reasoningContent) ? null : reasoningContent); + + internal static ChatMessage AssistantToolCall( + string? reasoningContent, + string toolCallId, + string toolName, + string arguments) => + new( + "assistant", + null, + reasoningContent, + new[] + { + new ChatMessage.ToolCall( + toolCallId, + "function", + new ChatMessage.ToolCallFunction(toolName, arguments)) + }, + null); + + internal static ChatMessage ToolResult(string toolCallId, string content) => + new("tool", content, null, null, toolCallId); + } + + public async Task CompleteAsync( + ImmutableList messages, + AiRequestContext context, + object? unused, + CancellationToken cancellationToken) + { + var response = await _client.CompleteAsync( + context.Provider, context.Model, messages, cancellationToken); + if (response.Error is not null) + { + throw new InvalidOperationException(response.Error); + } + return new Result(response.Content ?? string.Empty, response.Reasoning); + } + + public static string BuildOverviewUserPrompt(IReadOnlyList slices) => + AnotherReplayReader.Utils.AIAnalyze.BuildOverviewUserPrompt(slices); + + public static string BuildSegmentUserPromptV2( + int segmentIndex, + int totalSegments, + ReplaySlice slice, + int eventCount, + string? title, + string? description = null, + IEnumerable? backqueryHints = null) => + AnotherReplayReader.Utils.AIAnalyze.BuildSegmentUserPromptV2( + segmentIndex, totalSegments, slice, eventCount, + title, description, backqueryHints); + + public static string BuildSummaryUserPromptV2(int totalEventCount) => + AnotherReplayReader.Utils.AIAnalyze.BuildSummaryUserPromptV2(totalEventCount); + + public static string BuildBackqueryUserPrompt(string sliceText) => + AnotherReplayReader.Utils.AIAnalyze.BuildBackqueryUserPrompt(sliceText); + + public static string BuildRevisionUserPrompt( + string draft, + string validationIssues, + string relevantFacts) => + AnotherReplayReader.Utils.AIAnalyze.BuildRevisionUserPrompt( + draft, validationIssues, relevantFacts); + } + + internal sealed record TestAiResponse( + string? Content, + string? Reasoning, + string? Error = null, + int? StatusCode = null); + + internal sealed class TestAiClient + { + private readonly HttpClient _http = new() + { + Timeout = TimeSpan.FromMinutes(5) + }; + + public async Task CompleteAsync( + AiProvider provider, + AiModel model, + IReadOnlyList messages, + CancellationToken cancellationToken) + { + var request = new Dictionary + { + ["model"] = model.ModelId, + ["temperature"] = provider.DefaultTemperature, + ["top_p"] = provider.DefaultTopP, + ["max_tokens"] = provider.DefaultMaxTokens, + ["stream"] = false + }; + foreach (var kv in model.ExtraParameters) + { + request[kv.Key] = kv.Value; + } + request["messages"] = messages.ToArray(); + + var uri = new Uri(new(provider.BaseUrl.TrimEnd('/') + "/"), "chat/completions"); + using var httpRequest = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, uri); + httpRequest.Headers.Authorization = new AuthenticationHeaderValue( + "Bearer", provider.ApiKey); + httpRequest.Content = new StringContent( + JsonSerializer.Serialize(request), Encoding.UTF8, "application/json"); + using var response = await _http.SendAsync( + httpRequest, cancellationToken); + var body = await response.Content.ReadAsStringAsync(); + if (!response.IsSuccessStatusCode) + { + var errorMessage = body; + try + { + using var errorDocument = JsonDocument.Parse(body); + if (errorDocument.RootElement.TryGetProperty("error", out var error) + && error.TryGetProperty("message", out var message)) + { + errorMessage = message.GetString() ?? body; + } + } + catch + { + // 保留原始响应体。 + } + return new TestAiResponse( + null, null, errorMessage, (int)response.StatusCode); + } + + string? content = null; + string? reasoning = null; + using var document = JsonDocument.Parse(body); + AppendFromResponse(document.RootElement, ref content, ref reasoning); + return new TestAiResponse( + content, reasoning, null, (int)response.StatusCode); + } + + private static void AppendFromResponse( + JsonElement root, + ref string? content, + ref string? reasoning) + { + if (!root.TryGetProperty("choices", out var choices) + || choices.ValueKind != JsonValueKind.Array + || choices.GetArrayLength() == 0) + { + return; + } + var message = choices[0].GetProperty("message"); + if (message.TryGetProperty("content", out var contentProperty) + && contentProperty.ValueKind == JsonValueKind.String) + { + content = contentProperty.GetString(); + } + if (message.TryGetProperty("reasoning_content", out var reasoningProperty) + && reasoningProperty.ValueKind == JsonValueKind.String) + { + reasoning = reasoningProperty.GetString(); + } + } + } + + internal static class OpenCodeGoFakeToolCallTests + { + private const string SystemPrompt = + "你是用于验证思维链回传的实验辅助。请先用 reasoning_content 进行内部推理，再给出简短、准确的回答。"; + private const string FirstUserPrompt = + "请分析：A 比 B 高 20%，B 比 C 高 25%，那么 A 比 C 高多少？请先思考，再回答最终百分比。"; + private const string ToolName = "analysis_hint"; + private const string MemoryMarker = "TOKEN_MARK=731942"; + + public static void Run() + { + if (Environment.GetEnvironmentVariable("ARR_AI_E2E") != "1" + || Environment.GetEnvironmentVariable("ARR_AI_E2E_TOOL") != "1") + { + Console.WriteLine( + " [跳过] 未同时设置 ARR_AI_E2E=1 与 ARR_AI_E2E_TOOL=1，" + + "跳过伪造 tool call 历史实验"); + return; + } + RunAsync().GetAwaiter().GetResult(); + } + + private static async Task RunAsync() + { + var settingsPath = FindSettingsPath(); + Console.WriteLine($" [E2E-TOOL] 配置：{settingsPath}"); + + var settings = JsonSerializer.Deserialize( + File.ReadAllText(settingsPath, Encoding.UTF8)) + ?? throw new InvalidOperationException("AI 设置文件无法解析"); + var provider = settings.Providers.FirstOrDefault(p => + p.Name.Equals("OpenCodeGo", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) + && p.Models.Any(m => + m.ModelId.Equals("deepseek-v4-flash", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))) + ?? throw new InvalidOperationException( + "当前配置中未找到 OpenCodeGo / deepseek-v4-flash 服务与模型"); + var model = provider.Models.First(m => + m.ModelId.Equals("deepseek-v4-flash", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)); + if (string.IsNullOrWhiteSpace(provider.ApiKey)) + { + throw new InvalidOperationException("OpenCodeGo 的 API Key 为空"); + } + + Console.WriteLine( + $" [E2E-TOOL] Provider={provider.Name}; Model={model.ModelId}; " + + $"BaseUrl={provider.BaseUrl}; Stream={model.IsStream}; ApiKey=***"); + + var report = new StringBuilder(); + AppendHeader(report, provider, model, settingsPath); + var reportPath = Environment.GetEnvironmentVariable("ARR_AI_TOOL_REPORT_PATH"); + if (string.IsNullOrWhiteSpace(reportPath)) + { + reportPath = Path.Combine( + Environment.CurrentDirectory, "AI_reasoning_continuation_position_sweep_report.md"); + } + reportPath = Path.GetFullPath(reportPath); + + try + { + var analyzer = new AIAnalyze(); + var normalContext = new AiRequestContext(provider, model); + var firstMessages = ImmutableList.Empty + .Add(new AIAnalyze.ChatMessage("system", SystemPrompt)) + .Add(new AIAnalyze.ChatMessage("user", FirstUserPrompt)); + var first = await CompleteAndRecordAsync( + analyzer, normalContext, firstMessages, "初始请求（system + user）", report); + var firstReasoning = first?.Reasoning ?? string.Empty; + if (first is null || firstReasoning.Length == 0) + { + report.AppendLine("初始请求未获得 reasoning_content，无法继续伪造 tool call 实验。"); + return; + } + var initialFirst = first; + + var toolContext = BuildToolContext(provider, model); + var wordings = new[] + { + new + { + Name = "措辞B：当前推理", + Target = "你当前正在进行的内部推理", + ArgumentInstruction = "继续你当前正在进行的内部推理，并参考工具结果。" + }, + new + { + Name = "措辞D：tool_calls 携带的 reasoning_content", + Target = "你本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content", + ArgumentInstruction = "继续你本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content，并参考工具结果。" + } + }; + var positions = new[] + { + new { Name = "25%", Ratio = 0.25 }, + new { Name = "50%", Ratio = 0.50 }, + new { Name = "75%", Ratio = 0.75 }, + new { Name = "末尾", Ratio = 1.0 } + }; + const int repetitions = 5; + var combinedCount = wordings.Length * positions.Length; + var foundCounts = new int[combinedCount]; + var missingCounts = new int[combinedCount]; + var failedCounts = new int[combinedCount]; + var names = new string[combinedCount]; + var markerInSent = new bool[combinedCount]; + var comboIndex = 0; + + foreach (var wording in wordings) + { + foreach (var position in positions) + { + var comboName = $"{wording.Name} / 标记位置 {position.Name}"; + names[comboIndex] = comboName; + var reasoningWithMarker = InsertMemoryMarker( + firstReasoning, position.Ratio); + markerInSent[comboIndex] = reasoningWithMarker.Contains("731942"); + Console.WriteLine( + $" [E2E-TOOL] 正在测试：{comboName}（重复 5 次）"); + for (var rep = 0; rep < repetitions; ++rep) + { + var toolCallId = $"call_position_{comboIndex + 1}_{rep + 1}"; + var arguments = JsonSerializer.Serialize(new + { + instruction = wording.ArgumentInstruction + }); + var messages = ImmutableList.Empty + .Add(new AIAnalyze.ChatMessage("system", SystemPrompt)) + .Add(new AIAnalyze.ChatMessage("user", FirstUserPrompt)) + .Add(AIAnalyze.ChatMessage.AssistantToolCall( + reasoningWithMarker, toolCallId, ToolName, arguments)) + .Add(AIAnalyze.ChatMessage.ToolResult( + toolCallId, BuildToolResult(wording.Target))); + var result = await CompleteAndRecordAsync( + analyzer, toolContext, messages, + $"记忆标记 {comboName}（重复 {rep + 1}/{repetitions}）", report); + if (result is { } completed) + { + var combined = (completed.Reasoning ?? string.Empty) + + "\n" + completed.Response; + var found = ContainsMemoryMarker(combined); + var missing = SaysMarkerMissing(combined); + if (found) + { + foundCounts[comboIndex]++; + } + if (missing) + { + missingCounts[comboIndex]++; + } + Console.WriteLine( + $" [E2E-TOOL] {comboName} [{rep + 1}/{repetitions}]：" + + $"content={completed.Response.Length}；" + + $"reasoning={(completed.Reasoning ?? string.Empty).Length}；" + + $"markerFound={found}；missing={missing}"); + } + else + { + failedCounts[comboIndex]++; + Console.WriteLine( + $" [E2E-TOOL] {comboName} [{rep + 1}/{repetitions}]：请求失败（详见报告）"); + } + } + comboIndex++; + } + } + AppendSummary( + report, + names, + markerInSent, + foundCounts, + missingCounts, + failedCounts); + } + finally + { + var reportDir = Path.GetDirectoryName(reportPath); + if (!string.IsNullOrEmpty(reportDir)) + { + Directory.CreateDirectory(reportDir); + } + File.WriteAllText(reportPath, report.ToString(), new UTF8Encoding(false)); + Console.WriteLine($" [E2E-TOOL] 人工审阅报告已写入：{reportPath}"); + } + } + + private static AiRequestContext BuildToolContext( + AiProvider provider, + AiModel sourceModel) + { + var model = new AiModel + { + ModelId = sourceModel.ModelId, + DisplayName = sourceModel.DisplayName, + IsStream = sourceModel.IsStream, + ContextLength = sourceModel.ContextLength, + ContextBudget = sourceModel.ContextBudget, + ExtraParameters = new Dictionary(sourceModel.ExtraParameters) + }; + model.ExtraParameters["tools"] = new[] + { + new + { + type = "function", + function = new + { + name = ToolName, + description = "向模型提供上一轮思维链的继续提示。", + parameters = new + { + type = "object", + properties = new + { + instruction = new + { + type = "string", + description = "模型应遵循的续写提示。" + } + }, + required = new[] { "instruction" } + } + } + } + }; + model.ExtraParameters["tool_choice"] = "none"; + return new AiRequestContext(provider, model); + } + + private static string BuildToolResult(string target) => + "工具结果：请继续" + target + "。这是一次确定性记忆测试。" + + "该思考内容中有一个内部记忆标记，请不要从本工具结果中猜测或寻找。" + + "请原样写出该标记；如果该思考内容中没有该标记，请明确回答“标记不存在”。" + + "不要从零重新推导，也不要杜撰标记。"; + + private static string InsertMemoryMarker(string text, double ratio) + { + if (ratio >= 1) + { + return text + "\n\n[内部记忆标记 " + MemoryMarker + "]"; + } + var index = Math.Max( + 0, + Math.Min(text.Length, (int)(text.Length * ratio))); + return text.Insert( + index, + "\n\n[内部记忆标记 " + MemoryMarker + "]\n\n"); + } + + private static bool ContainsMemoryMarker(string text) => + text.Contains("731942") || text.Contains("TOKEN_MARK"); + + private static bool SaysMarkerMissing(string text) => + text.Contains("标记不存在") + || text.Contains("没有该标记") + || text.Contains("没有标记"); + + private static void AppendSummary( + StringBuilder report, + string[] names, + bool[] markerInSent, + int[] foundCounts, + int[] missingCounts, + int[] failedCounts) + { + report.AppendLine("## 记忆标记统计"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine($"- 记忆标记：`{MemoryMarker}`"); + report.AppendLine("- 每个组合重复 5 次。"); + report.AppendLine(); + for (var i = 0; i < names.Length; ++i) + { + report.AppendLine( + $"- **{names[i]}**：发送链包含标记 = {markerInSent[i]}；" + + $"正确写出标记 = {foundCounts[i]}/5；" + + $"明确说没有 = {missingCounts[i]}/5；" + + $"请求失败 = {failedCounts[i]}/5"); + } + report.AppendLine(); + } + + private static async Task CompleteAndRecordAsync( + AIAnalyze analyzer, + AiRequestContext context, + ImmutableList messages, + string label, + StringBuilder report) + { + var sw = Stopwatch.StartNew(); + try + { + var result = await analyzer.CompleteAsync( + messages, context, null, CancellationToken.None); + sw.Stop(); + AppendRecord(report, label, messages, result, sw.Elapsed); + return result; + } + catch (Exception ex) + { + sw.Stop(); + report.AppendLine($"## {label}（请求失败）"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine($"- 耗时：{sw.Elapsed.TotalSeconds:0.00} 秒"); + report.AppendLine($"- 错误：{ex.Message}"); + report.AppendLine("- 关键点：assistant 消息包含 tool_calls，随后有 tool 回复；请求携带 tools 定义。"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine("---"); + report.AppendLine(); + Console.WriteLine($" [E2E-TOOL] {label} 失败：{ex.Message}"); + return null; + } + } + + private static void AppendHeader( + StringBuilder report, + AiProvider provider, + AiModel model, + string settingsPath) + { + report.AppendLine("# 伪造 tool call 历史实验"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine($"- 配置：{provider.Name} / {model.ModelId}"); + report.AppendLine($"- BaseUrl：{provider.BaseUrl}"); + report.AppendLine($"- 配置文件：{settingsPath}"); + report.AppendLine("- API Key：***（不写入报告）"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine("本实验在请求中声明了 `tools` 并将 `tool_choice` 设为 `none`；"); + report.AppendLine("构造的历史为：system → 初始 user → assistant(reasoning_content + tool_calls) → tool(tool_call_id + 提示结果)。"); + report.AppendLine( + $"完整思维链按 25%/50%/75%/末尾四种位置注入确定性记忆标记 `{MemoryMarker}`；" + + "工具结果使用“当前推理”和“本次 tool_calls 消息携带的 reasoning_content”两种措辞，" + + "且不提及“上一轮”“截断点”等概念，要求模型原样写出标记。"); + report.AppendLine("没有第 5 条新的 user 消息。"); + report.AppendLine(); + } + + private static void AppendRecord( + StringBuilder report, + string label, + ImmutableList messages, + AIAnalyze.Result result, + TimeSpan elapsed) + { + report.AppendLine($"## {label}"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine($"- 耗时：{elapsed.TotalSeconds:0.00} 秒"); + report.AppendLine($"- prompt_tokens：{result.PromptTokens?.ToString() ?? "?"}"); + report.AppendLine($"- completion_tokens：{result.CompletionTokens?.ToString() ?? "?"}"); + report.AppendLine($"- reasoning_tokens：{result.ReasoningTokens?.ToString() ?? "?"}"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine("### 发送的 messages"); + report.AppendLine(); + for (var i = 0; i < messages.Count; ++i) + { + var message = messages[i]; + report.AppendLine($"**{i + 1}. role = `{message.Role}`**"); + report.AppendLine(); + if (message.Content is null) + { + report.AppendLine("content：`未发送`"); + } + else + { + report.AppendLine("content："); + AppendTextBlock(report, message.Content); + } + report.AppendLine(); + if (message.ToolCallId is not null) + { + report.AppendLine($"tool_call_id：`{message.ToolCallId}`"); + report.AppendLine(); + } + if (message.ToolCalls is { } toolCalls) + { + report.AppendLine("tool_calls："); + foreach (var toolCall in toolCalls) + { + report.AppendLine( + $"- id=`{toolCall.Id}`; type=`{toolCall.Type}`; " + + $"name=`{toolCall.Function.Name}`"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine("arguments："); + AppendTextBlock(report, toolCall.Function.Arguments); + } + report.AppendLine(); + } + if (message.Role == "assistant") + { + report.AppendLine( + message.ReasoningContent is null + ? "reasoning_content：`未发送`" + : "reasoning_content："); + if (message.ReasoningContent is not null) + { + AppendTextBlock(report, message.ReasoningContent); + } + report.AppendLine(); + } + report.AppendLine(); + } + report.AppendLine("### 模型响应"); + report.AppendLine(); + report.AppendLine("新 reasoning_content："); + AppendTextBlock(report, result.Reasoning ?? string.Empty); + report.AppendLine(); + report.AppendLine("回答正文（content）："); + AppendTextBlock(report, result.Response); + report.AppendLine(); + report.AppendLine("---"); + report.AppendLine(); + } + + private static void AppendTextBlock(StringBuilder report, string? text) + { + report.AppendLine("```text"); + report.AppendLine(string.IsNullOrEmpty(text) ? "(空)" : text!); + report.AppendLine("```"); + } + + private static string FindSettingsPath() + { + var explicitPath = Environment.GetEnvironmentVariable("ARR_AI_SETTINGS_PATH"); + if (!string.IsNullOrWhiteSpace(explicitPath) && File.Exists(explicitPath)) + { + return explicitPath; + } + + var dir = new DirectoryInfo(AppContext.BaseDirectory); + for (var i = 0; i < 6 && dir is not null; ++i) + { + var candidate = Path.Combine( + dir.FullName, "bin", "Debug", "net461", "AnotherReplayReader.ai_settings.json"); + if (File.Exists(candidate)) + { + return candidate; + } + var directCandidate = Path.Combine( + dir.FullName, "AnotherReplayReader.ai_settings.json"); + if (File.Exists(directCandidate)) + { + return directCandidate; + } + dir = dir.Parent; + } + throw new InvalidOperationException( + "未找到 AnotherReplayReader.ai_settings.json；可用 ARR_AI_SETTINGS_PATH 指定"); + } + } + internal static class UserReplayFactIndexReproTests { public static void Run() diff --git a/PLAN_ai_analysis_v2.md b/PLAN_ai_analysis_v2.md index e0c05cc..ba3197f 100644 --- a/PLAN_ai_analysis_v2.md +++ b/PLAN_ai_analysis_v2.md @@ -2,13 +2,13 @@ ## 状态 -- 日期：2026-08-20 -- 版本：v2（重写）。v1 初稿未覆盖第一轮审视的部分问题；本文新增第 2 节"问题追踪表"并重组章节结构，确保第一轮提出的每一条问题都有对应的落地章节。 -- 关联文档：[WIP.md](WIP.md)、[CONTEXT.md](CONTEXT.md)、`docs/adr/0001-hidden-revision-pass.md`、`docs/adr/0002-structured-game-knowledge.md` +- 日期：2026-08-23 +- 版本：v2.1。WIP/CONTEXT/ADR 旧文档已删除；思维链回传实验单独记录在 `AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md`。 +- 关联文档：[AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md](AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md) ## 实施状态（2026-08-20） -里程碑全部完成，代码已落地并通过 124 项单元测试（`AiV2.Tests`，见 §12 M7）。 +里程碑全部完成，代码已落地并通过 149 项单元测试（`AiV2.Tests`，见 §12 M7；启用真实回放诊断时为 151 项）。 | 里程碑 | 状态 | 备注 | | --- | --- | --- | @@ -24,7 +24,7 @@ - `Data/StringHashes.xml` 是随仓库分发的本地 SDK 临时快照（约 3.5MB / 47,860 条），后续应改为可配置路径或只打包需要的 hash 子集。 - Corona 结构化知识（`knowledge_units_corona.json`）尚未编写：Corona 当前走 flat 文本（不剥离、不注入结构化条目），验证回退到启发式。 -- 修订 pass 的展示采用"实时流式 + 修订后整段替换"；ADR 0001 的"完全缓冲至验证完成"仍是开放项。 +- 修订 pass 的展示采用"实时流式 + 修订后整段替换"；原隐藏修订决策中的"完全缓冲至验证完成"仍是开放项。 - `Fatal` 在“所有机器可读声明块均无法解析”时产生；修订输出为空时保留原分析。 - `MissingMachineReadableClaims` 为 Warning，并与其他 Warning/WeakEvidence 一样触发一次隐藏修订；是否保留该策略待 A/B 评估。 - 测试工程 `AiV2.Tests` 通过 `ProjectReference` 引用主工程；构建时通过 `AiV2TestsBuilding=true` 跳过主工程的 DLL 移动目标。 @@ -44,10 +44,13 @@ - 机械分段超过上限时先过滤纯选择/编队事件块，压缩无效才放宽预算。 - Corona flat 文本现在也按参战阵营过滤。 - `AiV2.Tests` 的真实回放诊断改为默认跳过（设置 `ARR_E2E_REPLAY=1` 启用）；UI 状态栏显示推理 token。 +- 思维链回传实验：主项目不再包含 `reasoning_content` 回传、截断、UI 实验开关或 tool call 历史构造代码，未进入生产管线。 +- `AiV2.Tests` 仅保留 `OpenCodeGoFakeToolCallE2e` 专用测试：默认跳过，需同时设置 `ARR_AI_E2E=1` 与 `ARR_AI_E2E_TOOL=1`。 +- 实验结果、推荐方案与数据表格见 `AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md`。 ## 1. 背景与目标 -应用现有 AI 分析流程为"全量日志 + LLM 分段建议 + 分段分析 + 总结"，经文档与代码审视，存在四类问题：上下文膨胀（每轮重发全量日志）、验证层可信度（施法者/目标混淆、所有权证据缺失、解析脆弱）、知识层作用域（结构化数据无 mod 维度、提示词与验证知识漂移）、修订机制未落地（ADR 0001）。 +应用现有 AI 分析流程为"全量日志 + LLM 分段建议 + 分段分析 + 总结"，经旧文档与代码审视，存在四类问题：上下文膨胀（每轮重发全量日志）、验证层可信度（施法者/目标混淆、所有权证据缺失、解析脆弱）、知识层作用域（结构化数据无 mod 维度、提示词与验证知识漂移）、修订机制未落地。 本计划的目标： @@ -55,15 +58,15 @@ 2. 只维护一条分析管线："短录像 = 只有一个 slice"，不保留两个独立模式。 3. 上下文预算成为每模型可配置的软上限，并把长期未使用的 `ContextLength` 接进护栏。 4. 修正验证层与知识层在本会话中发现的所有问题（见第 2 节追踪表）。 -5. 落地 ADR 0001 的隐藏修订 pass。 +5. 落地隐藏修订 pass。 ## 2. 问题追踪表（第一轮审视 + 后续讨论确认） -下表汇总 2026-08-20 会话对 WIP/文档/代码的审视结论。后续讨论（所有权分层、缓存、预算、统一管线）调整了部分原始结论，表中"处理章节"指向本文的落地位置。 +下表汇总 2026-08-20 会话对旧文档与代码的审视结论。后续讨论（所有权分层、缓存、预算、统一管线）调整了部分原始结论，表中"处理章节"指向本文的落地位置。 | # | 问题 | 处理章节 | | --- | --- | --- | -| P1 | 结构化单位知识无 mod 维度：`knowledge_units.json` 是全局单例，Corona 盟军数据被基础版替换（如 `AlliedBomberAircraft` vs `AlliedAntiStructureBomberAircraft`），违背 ADR 0002"每 mod 自包含" | §8.1 | +| P1 | 结构化单位知识无 mod 维度：`knowledge_units.json` 是全局单例，Corona 盟军数据被基础版替换（如 `AlliedBomberAircraft` vs `AlliedAntiStructureBomberAircraft`），违背"每 mod 自包含"原则 | §8.1 | | P2 | `GetSystemPrompt` 无条件执行旧 `BuildDefaultSystemPrompt`，即使走知识文件也会弹"缺乏苏联/未知地图"MessageBox（副作用） | §8.2 | | P3 | 事实索引把特殊能力的施法者与目标混淆（`0x201/0x232` 的 ObjectId 不一定是施法者），Contradiction 校验可能误报/漏报 | §7.2 | | P4 | 协议（`0x24E 选择协议`）不在验证体系，evidence schema 无法表达无单位能力 | §7.3 | @@ -90,7 +93,7 @@ | 回查机制 | 进 v1；允许模型按需请求远处原始区间 | | 缓存 | 稳定内容前置；跨段前缀 = system+摘要+总览；段内复用 = 前缀+slice（修订/回查共用） | | 128K 及以下 | 允许短录像（切片后为 1 个 slice 时自然工作），不承诺长录像质量 | -| 修订 pass | 按 ADR 0001 在段内落地，每段最多 1 次 | +| 修订 pass | 按隐藏修订方案在段内落地，每段最多 1 次 | ## 4. 上下文预算策略 @@ -248,7 +251,7 @@ - flat 文本按参战阵营过滤非参战阵营章节；结构化渲染只渲染参战阵营（`RenderAsPrompt` 已有 factionNames 参数，flat 文本需要配套切分）。 -### 8.5 用户知识 JSON 加载（WIP 遗留） +### 8.5 用户知识 JSON 加载（实施遗留） - 落地 `AnotherReplayReader.user_knowledge.json`：按 id 覆盖内置条目，加载顺序：内置 → 用户覆盖。 @@ -268,12 +271,12 @@ - 补充 `protocol|时间|科技名` 类型。 - 注明 `move` 证据的验证限制（见 §7.5）。 -## 10. 修订 pass（ADR 0001 落地，P11） +## 10. 修订 pass（P11） - 段内执行：草稿 + 验证 issue + 相关事实 → 干净修正版；每段最多 1 次。 - 修订后仍 `Fatal` → 回退显示原文 + 警告（`Fatal` 条件见 §7.7）。 - 修订请求复用段内会话（同一前缀，缓存友好）。 -- UI：增加"验证器发现并修正 N 个问题"提示；沿用 ADR 0001 的缓冲决策（段内容缓冲至验证/修订完成）。 +- UI：增加"验证器发现并修正 N 个问题"提示；沿用隐藏修订方案的缓冲决策（段内容缓冲至验证/修订完成）。 ## 11. 设置与 UI