research
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,242 @@
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# AI reasoning_content 回传与“继续思考”实验研究报告
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日期：2026-08-23
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范围：OpenCodeGo / `deepseek-v4-flash`，OpenAI 兼容 `/chat/completions`
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状态：实验性研究，未集成到主项目
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## 摘要
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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。
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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。**
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与本研究相关的代码在 `AiV2.Tests/Program.cs` 中，默认不会执行。
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## 目标
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验证以下问题：
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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？
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2. 截断后的 `reasoning_content` 是否仍然能被模型读取和引用？
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3. 伪造 `tool_calls` + `tool` 结果历史是否比普通多轮对话更有效？
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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？
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5. 标记在思维链中的位置是否影响模型的可召回性？
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## 实验方法与基础设施
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所有实验使用：
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- 当前应用配置文件中的 OpenCodeGo / `deepseek-v4-flash`
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- `stream=false` 的一次性 OpenAI 兼容请求
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- 初始问题：
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`A 比 B 高 20%，B 比 C 高 25%，那么 A 比 C 高多少？`
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- 确定性记忆标记：
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`TOKEN_MARK=731942`
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专用测试位于 `AiV2.Tests/Program.cs`，默认跳过。
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执行方式：
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```powershell
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dotnet build .\AiV2.Tests\AiV2.Tests.csproj /p:AiV2TestsBuilding=true
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$env:ARR_AI_E2E = "1"
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$env:ARR_AI_E2E_TOOL = "1"
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$env:ARR_AI_TOOL_REPORT_PATH = "AI_reasoning_continuation_position_sweep_report.md"
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& .\AiV2.Tests\bin\Debug\net461\AiV2.Tests.exe
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```
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## 尝试过程
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### 1. 普通多轮：assistant 推理 + 正文再回传
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消息结构：
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```text
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system → user → assistant(reasoning_content + content) → user
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```
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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。
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### 2. 只发 assistant 推理，不追加 user
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消息结构：
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```text
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system → user → assistant(reasoning_content，content 不发送)
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```
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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。
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### 3. 伪造 tool call 历史
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消息结构：
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```text
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system
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→ user
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→ assistant(content 不发送, reasoning_content, tool_calls)
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→ tool(tool_call_id, 工具结果)
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```
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请求同时声明 `tools`，并将 `tool_choice` 设置为 `"none"`。
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工具结果中可以注入：
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- “继续当前推理”指令
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- 输出格式要求
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- 需要引用的旧思维链内容
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- “如果没有该内容，明确回答不存在”的边界条件
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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`。**
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### 4. 确定性记忆标记
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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。
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### 5. 措辞 A/B
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对比三种措辞：
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```text
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A：上一轮思维链
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B：当前推理
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C：调用工具之前的思维链
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||||
D：本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content
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```
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去掉“上一轮”“截断点”等歧义词后，B/D 的命中率明显更高。
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### 6. 标记位置扫描
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使用成功率最高的两种措辞：
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- B：当前推理
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- D：本次 tool_calls 消息中携带的 reasoning_content
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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。
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## 结果
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### 措辞 A/B（每个组合 3 次）
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| 工具提示措辞 | 正确写出标记 | 明确说标记不存在 |
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|---|---:|---:|
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| A：上一轮思维链 | 2 / 3 | 1 / 3 |
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| B：当前推理 | 3 / 3 | 0 / 3 |
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||||
| C：调用工具之前的思维链 | 2 / 3 | 1 / 3 |
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||||
| D：tool_calls 携带的 reasoning_content | 3 / 3 | 0 / 3 |
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### 位置扫描（每个组合 5 次）
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| 措辞 | 标记位置 | 正确写出标记 | 明确说没有 | 请求失败 |
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|---|---|---:|---:|---:|
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| B | 25% | 4 / 5 | 1 / 5 | 0 |
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| B | 50% | 5 / 5 | 1 / 5 | 0 |
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| B | 75% | 5 / 5 | 1 / 5 | 0 |
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||||
| B | 末尾 | 3 / 5 | 3 / 5 | 0 |
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||||
| D | 25% | 4 / 5 | 0 / 5 | 1（HTTP 503） |
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||||
| D | 50% | 5 / 5 | 0 / 5 | 0 |
|
||||
| D | 75% | 5 / 5 | 2 / 5 | 0 |
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||||
| D | 末尾 | 4 / 5 | 2 / 5 | 0 |
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## 关键发现
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1. **tool call 是当前最有效的载体。**
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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。
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2. **措辞决定模型能否正确定位思维链。**
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||||
“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。
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3. **标记在思维链开头/中部时最容易召回。**
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||||
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。
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||||
4. **“正确写出标记”和“明确说没有”不是互斥的。**
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||||
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。
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||||
5. **服务端不稳定。**
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||||
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。
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||||
6. **主项目不应直接启用该机制。**
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当前实验只能证明“部分情况下有效”，不足以作为生产依赖。
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## 推荐方案
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### 推荐消息结构
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```text
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system
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→ user（原始任务）
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||||
→ assistant(
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||||
content 不发送,
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||||
reasoning_content,
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||||
tool_calls: [{ id, type: "function", function: { name, arguments } }]
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||||
)
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||||
→ tool(
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||||
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”。
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||||
请使用 Markdown 输出。"
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||||
)
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```
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请求级配置：
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||||
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```json
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{
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||||
"tools": [
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||||
{
|
||||
"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"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### 推荐提示词措辞
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||||
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||||
推荐：
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||||
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||||
```text
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||||
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。
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||||
```
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||||
|
||||
不推荐：
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||||
```text
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||||
上一轮思维链在这里被截断，请继续。
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```
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## 对主项目的建议
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- 保留现有 UI 对 `reasoning_content` 的展示。
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- 不要在生产管线中自动发送/截断/修改 `reasoning_content`。
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- 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。
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||||
- 不要假设 `reasoning_content` 的末尾内容一定能被模型召回。
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||||
- 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”。
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## 专用测试状态
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||||
- 测试代码：`AiV2.Tests/Program.cs` 中的 `OpenCodeGoFakeToolCallTests`。
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- 默认行为：不执行。
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- 启用条件：`ARR_AI_E2E=1` 且 `ARR_AI_E2E_TOOL=1`。
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||||
- 输出：Markdown 报告，路径通过 `ARR_AI_TOOL_REPORT_PATH` 指定。
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||||
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。
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@@ -1,13 +1,20 @@
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||||
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
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 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。
|
||||
/// </summary>
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||||
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<ChatMessage.ToolCall>? 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<Result> CompleteAsync(
|
||||
ImmutableList<ChatMessage> 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<ReplaySlice> slices) =>
|
||||
AnotherReplayReader.Utils.AIAnalyze.BuildOverviewUserPrompt(slices);
|
||||
|
||||
public static string BuildSegmentUserPromptV2(
|
||||
int segmentIndex,
|
||||
int totalSegments,
|
||||
ReplaySlice slice,
|
||||
int eventCount,
|
||||
string? title,
|
||||
string? description = null,
|
||||
IEnumerable<string>? 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<TestAiResponse> CompleteAsync(
|
||||
AiProvider provider,
|
||||
AiModel model,
|
||||
IReadOnlyList<TestAIAnalyze.ChatMessage> messages,
|
||||
CancellationToken cancellationToken)
|
||||
{
|
||||
var request = new Dictionary<string, object>
|
||||
{
|
||||
["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<AiSettings>(
|
||||
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<AIAnalyze.ChatMessage>.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<AIAnalyze.ChatMessage>.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<string, object>(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；"
|
||||
+ $"请求失败 = {failedCounts[i]}/5");
|
||||
}
|
||||
report.AppendLine();
|
||||
}
|
||||
|
||||
private static async Task<AIAnalyze.Result?> CompleteAndRecordAsync(
|
||||
AIAnalyze analyzer,
|
||||
AiRequestContext context,
|
||||
ImmutableList<AIAnalyze.ChatMessage> messages,
|
||||
string label,
|
||||
StringBuilder report)
|
||||
{
|
||||
var sw = Stopwatch.StartNew();
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var result = await analyzer.CompleteAsync(
|
||||
messages, context, null, CancellationToken.None);
|
||||
sw.Stop();
|
||||
AppendRecord(report, label, messages, result, sw.Elapsed);
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
sw.Stop();
|
||||
report.AppendLine($"## {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(
|
||||
$"完整思维链按 25%/50%/75%/末尾四种位置注入确定性记忆标记 `{MemoryMarker}`；"
|
||||
+ "工具结果使用“当前推理”和“本次 tool_calls 消息携带的 reasoning_content”两种措辞，"
|
||||
+ "且不提及“上一轮”“截断点”等概念，要求模型原样写出标记。");
|
||||
report.AppendLine("没有第 5 条新的 user 消息。");
|
||||
report.AppendLine();
|
||||
}
|
||||
|
||||
private static void AppendRecord(
|
||||
StringBuilder report,
|
||||
string label,
|
||||
ImmutableList<AIAnalyze.ChatMessage> messages,
|
||||
AIAnalyze.Result result,
|
||||
TimeSpan elapsed)
|
||||
{
|
||||
report.AppendLine($"## {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()
|
||||
|
||||
+16
-13
@@ -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。
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- 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。
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@@ -44,10 +44,13 @@
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- 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。
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- Corona flat 文本现在也按参战阵营过滤。
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- `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。
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- 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。
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- `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`。
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- 实验结果、推荐方案与数据表格见 `AI_REASONING_CONTINUATION_RESEARCH.md`。
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## 1. 背景与目标
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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）。
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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。
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本计划的目标：
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@@ -55,15 +58,15 @@
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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。
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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。
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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）。
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5. 落地 ADR 0001 的隐藏修订 pass。
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5. 落地隐藏修订 pass。
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## 2. 问题追踪表（第一轮审视 + 后续讨论确认）
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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。
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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。
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| # | 问题 | 处理章节 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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@@ -90,7 +93,7 @@
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| 回查机制 | 进 v1；允许模型按需请求远处原始区间 |
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| 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） |
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| 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 |
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| 修订 pass | 按 ADR 0001 在段内落地，每段最多 1 次 |
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| 修订 pass | 按隐藏修订方案在段内落地，每段最多 1 次 |
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## 4. 上下文预算策略
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@@ -248,7 +251,7 @@
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- 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）。
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### 8.5 用户知识 JSON 加载（WIP 遗留）
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### 8.5 用户知识 JSON 加载（实施遗留）
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- 落地 `AnotherReplayReader.user_knowledge.json`：按 id 覆盖内置条目，加载顺序：内置 → 用户覆盖。
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@@ -268,12 +271,12 @@
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- 补充 `protocol|时间|科技名` 类型。
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- 注明 `move` 证据的验证限制（见 §7.5）。
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## 10. 修订 pass（ADR 0001 落地，P11）
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## 10. 修订 pass（P11）
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- 段内执行：草稿 + 验证 issue + 相关事实 → 干净修正版；每段最多 1 次。
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- 修订后仍 `Fatal` → 回退显示原文 + 警告（`Fatal` 条件见 §7.7）。
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- 修订请求复用段内会话（同一前缀，缓存友好）。
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- 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）。
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- 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）。
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## 11. 设置与 UI
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