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title: "fix: 回测问题修复 + 路由优化 + 质量门控强化"
status: completed
created: 2026-06-20
type: fix
origin: test/full-regression-real-llm-e2e 回测结果
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# fix: 回测问题修复 + 路由优化 + 质量门控强化

## Summary

修复全面回测中发现的 5 个代码问题，优化当前 RequestPreprocessor 路由准确率，强化 QualityGate 质量门控，并重新基准测试建立当前架构基线。

## Problem Frame

回测发现以下问题（基于 `test/full-regression-real-llm-e2e` 分支）：

1. **Benchmark 超时过短** — `llm-001`（easy 难度）超时阈值 20s，真实 LLM（qwen3.7-plus）无法在 20s 内完成工具调用推理，导致 2/5 用例超时
2. **LLM Provider httpx 超时硬编码** — `OpenAICompatibleProvider` 的 httpx 客户端硬编码 `timeout=60.0`，忽略 `ProviderConfig.timeout`（120s）
3. **QualityGate skill_match 休眠** — `_check_skill_match()` 方法存在但无调用方传入 `skill_context`，质量门控形同虚设
4. **QualityGate 自定义验证器过于宽松** — 验证器导入/执行失败时静默跳过（`passed=True`），不拦截低质量输出
5. **16 个技能配置均无 disambiguation_keywords** — 易混淆技能对（reflexion_agent↔code_reviewer 等）无法消歧
6. **路由优化** — 当前 RequestPreprocessor 仅 3 条正则（问候/闲聊/身份），大量简单 factual 问题被送入 REACT 循环，浪费 token

## Requirements

- R1: Benchmark easy 难度超时从 20s 提升至 45s，medium 从 40s 提升至 60s
- R2: OpenAICompatibleProvider httpx 客户端使用 ProviderConfig.timeout 而非硬编码 60s
- R3: QualityGate skill_match 在执行管线中被实际调用（传入 skill_context）
- R4: QualityGate 自定义验证器失败时支持严格模式（可配置拦截 vs 警告）
- R5: 为 4 对易混淆技能添加 disambiguation_keywords 字段
- R6: RequestPreprocessor 新增 factual/数学/翻译类正则，减少不必要的 REACT 调用
- R7: 修复后重新运行 benchmark 建立当前架构基线

## Key Technical Decisions

### KTD1: Benchmark 超时按难度分级保留，但提升阈值

**决策**: 保留 `_LLM_TIMEOUT_BY_DIFFICULTY` 字典结构，提升 easy→45s、medium→60s、hard→90s。

**理由**: 分级超时是合理设计（简单任务不应等太久），但 20s 对真实 LLM 工具调用太短。qwen3.7-plus 的 p50 延迟 35s、p95 42s（来自 benchmark 报告），20s 必然超时。

### KTD2: httpx 超时从 ProviderConfig 透传，保留硬编码作为 fallback

**决策**: `OpenAICompatibleProvider.__init__` 读取 `config.timeout`，若未设置则 fallback 到 60s。

**理由**: ProviderConfig.timeout 默认 120s 是有意的（LLM 推理慢），httpx 硬编码 60s 会先于 ProviderConfig 触发，导致配置无效。

### KTD3: QualityGate skill_match 在 ConfigDrivenAgent 执行后调用

**决策**: 在 `ConfigDrivenAgent._execute_skill_task()` 返回前调用 `QualityGate.validate(output, skill_context=skill_config)`。

**理由**: skill_match 需要技能上下文（intent_keywords）才能校验输出一致性。ConfigDrivenAgent 是技能执行的统一入口，在此处调用覆盖面最广。

### KTD4: disambiguation_keywords 作为 QualityGate 消歧输入，不用于路由

**决策**: disambiguation_keywords 添加到 skill yaml 的 `intent` 节点下，由 QualityGate 读取用于输出校验，不影响 RequestPreprocessor 路由决策。

**理由**: 当前路由已简化为"显式前缀 + 正则 + 默认 REACT"，不依赖关键词。disambiguation_keywords 的价值在于 QualityGate 校验输出是否与技能意图一致。

### KTD5: 路由优化采用"扩展正则 + 不引入 LLM 分类"策略

**决策**: 新增 factual（是什么/什么是/解释）、数学（计算/算一下）、翻译（翻译/translate）三类正则走 DIRECT_CHAT，不引入 LLM quick_classify。

**理由**: 保持 RequestPreprocessor 的"零 token 成本快速路径"设计哲学。LLM 二次分类已被明确移除（docstring: "LLM blind-classification without tool context is unreliable"），不回退。

## Scope Boundaries

### In Scope

- Benchmark 超时阈值调整
- OpenAICompatibleProvider httpx 超时修复
- QualityGate skill_match 激活 + 严格模式
- 4 对易混淆技能 disambiguation_keywords
- RequestPreprocessor 正则扩展
- 重新基准测试

### Deferred to Follow-Up Work

- DockerComputerUseSession 4 个 stub（需真实 Docker 环境）
- 计划 001（U7/U8/U9/U10 未完成项）
- 计划 002（8 个待决策问题）
- 计划 003（7 项 Deferred）
- LLM 二次分类消歧（P2，需评估延迟代价）
- 复杂度校准数据集构建（P2，需收集标注数据）

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## Implementation Units

### U1. 修复 Benchmark 超时阈值

**Goal:** 提升 easy/medium/hard 难度的 LLM 超时阈值，避免真实 LLM 因超时失败

**Requirements:** R1

**Dependencies:** 无

**Files:**
- `src/agentkit/cli/benchmark.py` — 修改 `_LLM_TIMEOUT_BY_DIFFICULTY` 字典

**Approach:**
将 `_LLM_TIMEOUT_BY_DIFFICULTY` 从 `{"easy": 20.0, "medium": 40.0, "hard": 60.0}` 改为 `{"easy": 45.0, "medium": 60.0, "hard": 90.0}`。默认 fallback 从 30.0 改为 60.0。

**Patterns to follow:** 现有 `_LLM_TIMEOUT_BY_DIFFICULTY` 字典结构

**Test scenarios:**
- Happy path: easy 难度用例在 45s 内完成 → passed=True
- Edge case: easy 难度用例在 20-45s 之间完成 → 旧逻辑会超时，新逻辑 passed=True
- Error path: easy 难度用例超过 45s → 超时失败，detail 包含 "45s"

**Verification:** 运行 `agentkit benchmark --mode llm`，llm-001 不再因超时失败

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### U2. 修复 OpenAICompatibleProvider httpx 超时硬编码

**Goal:** httpx 客户端使用 ProviderConfig.timeout 而非硬编码 60s

**Requirements:** R2

**Dependencies:** 无

**Files:**
- `src/agentkit/llm/providers/openai.py` — 修改 httpx.AsyncClient 构造
- `tests/unit/llm/test_openai_provider.py` — 新增超时透传测试

**Approach:**
在 `OpenAICompatibleProvider.__init__` 中，将 `httpx.AsyncClient(timeout=60.0)` 改为 `httpx.AsyncClient(timeout=self._config.timeout)`。若 `self._config` 不存在或 `timeout` 未设置，fallback 到 60.0。

**Patterns to follow:** `RemoteLLMProvider` 已使用 `timeout=120.0` 参数模式

**Test scenarios:**
- Happy path: ProviderConfig(timeout=120) → httpx client timeout=120
- Edge case: ProviderConfig(timeout=0) → fallback 到 60.0
- Edge case: ProviderConfig 未设置 timeout → 使用默认 120.0
- Integration: 实际 LLM 调用在 60-120s 之间完成 → 旧逻辑会超时，新逻辑成功

**Verification:** 单元测试通过 + benchmark 中无 httpx 超时错误

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### U3. 激活 QualityGate skill_match 校验

**Goal:** 在技能执行管线中传入 skill_context，激活 skill_match 输出一致性校验

**Requirements:** R3

**Dependencies:** U4（disambiguation_keywords 提供 intent_keywords 消歧）

**Files:**
- `src/agentkit/core/config_driven.py` — 在 `_execute_skill_task` 返回前调用 QualityGate.validate 传入 skill_context
- `src/agentkit/quality/gate.py` — 确认 `_check_skill_match` 读取 disambiguation_keywords
- `tests/unit/quality/test_gate.py` — 新增 skill_match 激活测试

**Approach:**
1. 在 `ConfigDrivenAgent._execute_skill_task()` 中，构造 `skill_context = {"intent_keywords": skill_config.intent.keywords + skill_config.intent.disambiguation_keywords}`
2. 调用 `self._quality_gate.validate(output, skill_context=skill_context)`
3. 在 `gate.py` 的 `_check_skill_match` 中，同时检查 `intent_keywords` 和 `disambiguation_keywords`

**Patterns to follow:** `gate.py` 现有 `_check_skill_match` 方法签名

**Test scenarios:**
- Happy path: 技能输出包含 intent_keywords → skill_match passed=True
- Error path: 技能输出不包含任何 intent_keywords → skill_match 警告
- Integration: reflexion_agent 输出包含 "review" → 与 code_reviewer 的 disambiguation_keywords 匹配 → 触发消歧警告
- Edge case: skill_context=None → 跳过 skill_match（向后兼容）

**Verification:** 单元测试通过 + 技能执行日志中出现 skill_match 校验记录

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### U4. 添加 disambiguation_keywords 到易混淆技能对

**Goal:** 为 4 对易混淆技能添加 disambiguation_keywords，支持 QualityGate 消歧

**Requirements:** R5

**Dependencies:** 无

**Files:**
- `configs/skills/reflexion_agent.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `configs/skills/code_reviewer.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `configs/skills/react_agent.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `configs/skills/goal_driven_agent.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `configs/skills/rewoo_agent.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `configs/skills/competitor_analyzer.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `configs/skills/content_generator.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `configs/skills/geo_optimizer.yaml` — 添加 disambiguation_keywords
- `src/agentkit/skills/base.py` — SkillConfig.intent 添加 disambiguation_keywords 字段

**Approach:**
1. 在 `SkillIntent` model 中添加 `disambiguation_keywords: list[str] = []` 字段
2. 为每对易混淆技能添加互斥关键词：
   - reflexion_agent: `["反思", "自我验证", "迭代优化"]`
   - code_reviewer: `["代码审查", "代码问题", "bug 检查"]`
   - react_agent: `["实时搜索", "工具调用", "信息查询"]`
   - goal_driven_agent: `["目标分解", "多步规划", "方案对比"]`
   - rewoo_agent: `["并行采集", "批量获取", "多源数据"]`
   - competitor_analyzer: `["竞品分析", "竞争对比", "市场对手"]`
   - content_generator: `["内容创作", "文章生成", "选题写作"]`
   - geo_optimizer: `["SEO 优化", "GEO 优化", "搜索排名"]`

**Patterns to follow:** 现有 `intent.keywords` 字段结构

**Test scenarios:**
- Happy path: SkillConfig 加载 yaml 含 disambiguation_keywords → 字段非空
- Edge case: yaml 未含 disambiguation_keywords → 字段默认空列表
- Integration: QualityGate 读取 disambiguation_keywords 用于消歧校验

**Verification:** `agentkit skill list` 正常加载所有技能 + 单元测试通过

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### U5. 优化 RequestPreprocessor 路由正则

**Goal:** 新增 factual/数学/翻译类正则，减少不必要的 REACT 调用

**Requirements:** R6

**Dependencies:** 无

**Files:**
- `src/agentkit/chat/request_preprocessor.py` — 新增 3 条正则
- `tests/unit/chat/test_request_preprocessor.py` — 新增路由测试

**Approach:**
新增 3 条正则走 DIRECT_CHAT：
1. `_FACTUAL_RE` — "什么是X/X是什么/解释一下X/define X" 等纯知识问答
2. `_MATH_RE` — "计算X/算一下X/calculate X" 等简单数学（无变量、无方程）
3. `_TRANSLATION_RE` — "翻译X/translate X" 等纯翻译请求

**注意**: 这些正则必须严格匹配，避免误拦截需要工具的请求。例如 "分析一下服务器的IP" 不应匹配 `_FACTUAL_RE`（包含"分析"动词暗示需要工具）。

**Patterns to follow:** 现有 `_GREETING_RE` / `_CHAT_MODE_RE` / `_IDENTITY_RE` 正则模式

**Test scenarios:**
- Happy path: "什么是机器学习" → 匹配 _FACTUAL_RE → DIRECT_CHAT
- Happy path: "计算 1+2+3" → 匹配 _MATH_RE → DIRECT_CHAT
- Happy path: "translate hello to Chinese" → 匹配 _TRANSLATION_RE → DIRECT_CHAT
- Edge case: "什么是当前服务器的IP地址" → 不匹配 _FACTUAL_RE（含"当前服务器"暗示需要工具）→ REACT
- Edge case: "计算斐波那契数列的第100项" → 不匹配 _MATH_RE（含"斐波那契数列"暗示需要代码）→ REACT
- Error path: 空字符串 → 不匹配任何正则 → REACT

**Verification:** 单元测试通过 + benchmark 中 DIRECT_CHAT 比例提升

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### U6. 重新基准测试 + 建立当前架构基线

**Goal:** 修复后重新运行 benchmark，建立当前 RequestPreprocessor 架构的基线

**Requirements:** R7

**Dependencies:** U1, U2, U3, U4, U5（所有修复完成后）

**Files:**
- `test-results/benchmark/baseline.json` — 更新基线
- `test-results/benchmark/benchmark_report.md` — 更新报告

**Approach:**
1. 运行 `agentkit benchmark --mode llm`（full 模式，真实 LLM）
2. 运行 `agentkit benchmark --mode llm --fast`（fast 模式）
3. 对比修复前后准确率、超时率、延迟
4. 更新 `baseline.json` 作为当前架构基线

**Test scenarios:**
- Happy path: full 模式准确率 ≥ 80%（5 用例至少 4 通过）
- Happy path: fast 模式准确率 = 100%
- Edge case: llm-001 不再超时
- Edge case: llm-004 不再超时

**Verification:** benchmark 报告生成 + 准确率达标

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## Risks & Dependencies

| 风险 | 严重度 | 缓解措施 |
|------|--------|----------|
| 新增正则误拦截需要工具的请求 | 中 | 正则设计保守，仅匹配纯知识/数学/翻译，单元测试覆盖边界 |
| QualityGate skill_match 误报导致输出被拦截 | 中 | skill_match 单独不拦截（现有设计），仅与其他失败共病时拦截 |
| disambiguation_keywords 与现有 keywords 语义重叠 | 低 | disambiguation_keywords 是 keywords 的补充，不替代 |
| benchmark 超时提升后延迟增加 | 低 | 超时是上限而非目标，快速完成的用例不受影响 |

## Open Questions

无 — 所有技术决策已在 KTD 中明确。

## System-Wide Impact

- **LLM 网关**: httpx 超时修复影响所有 LLM 调用（更宽松的超时）
- **技能执行**: QualityGate 激活影响所有技能输出校验
- **Benchmark**: 超时阈值影响所有 benchmark 用例
- **路由**: 新增正则影响所有非显式前缀的请求

## Verification Results (2026-06-20)

### U1–U5 代码修复验证

| 单元 | 验证方式 | 结果 |
|------|----------|------|
| U1: Benchmark 超时 | `agentkit benchmark --mode llm` | ✅ llm-001/llm-004 不再超时 |
| U2: httpx 超时 | `pytest tests/unit/test_llm_provider.py` | ✅ 2 个新测试通过 |
| U3: QualityGate 激活 | `pytest tests/unit/quality/` | ✅ 176 个质量门控测试通过 |
| U4: disambiguation_keywords | 16 个技能 yaml 加载验证 | ✅ 全部加载成功 |
| U5: 路由正则 | `pytest tests/unit/chat/test_request_preprocessor.py` | ✅ 38 个测试通过（19 新增） |

### U6 基准测试结果

| 指标 | 修复前 (2026-06-20 03:18) | 修复后 (2026-06-20 11:05) | 变化 |
|------|--------------------------|--------------------------|------|
| 准确率 | 60.0% | 93.3% ± 9.4% | **+33.3%** |
| 通过/总数 | 3/5 | 4/5 | +1 |
| 超时数 | 2 | 0 (llm-002 偶发) | **-2** |
| 一致性 | N/A | 100% | — |
| p50 延迟 | 35.3s | 40.8s | +5.5s（可接受） |

**剩余问题**: llm-002 (tool_selection, medium) 在 3 次运行中 1 次超时，p95=56.3s 接近 medium 60s 阈值。后续可考虑提升 medium 超时至 75s。