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推理验证纠偏记录

created: 2026-06-16

验证场景

场景 1: "查下ip"

SimpleRouter: 无 @skill 前缀，非问候 → REACT + 全量工具
ReActEngine: system prompt 注入工具描述 + <tool_use> 格式
LLM 看到工具描述，理解需要 shell → 输出 <tool_use> → 解析执行
结论: 正确 ✓

场景 2: "你好"

SimpleRouter: 匹配 _GREETING_RE → DIRECT_CHAT
直接 LLM 调用，无工具
结论: 正确 ✓

场景 3: "翻译hello为中文"

SimpleRouter: 无前缀，非问候 → REACT + 全量工具
LLM 看到工具但判断不需要 → 直接翻译
代价: 多约 2000 tokens（工具描述），但保证正确性
结论: 正确 ✓（token 成本可接受）

场景 4: "@skill:shell_agent 查看当前ip"

SimpleRouter: @skill 前缀 → SKILL_REACT + shell_agent 工具
结论: 正确 ✓

发现的问题

P3: tool_schemas 和 prompt-based 工具描述同时存在

分析: API tools 参数 + system prompt 工具描述同时传入
影响: 支持 function calling 的模型走原生路径，不支持的走 prompt-based
当前代码已兼容: has_tool_calls → 原生路径，else → 文本解析路径
代价: 工具描述冗余约 2000 tokens
结论: 可接受，不需要修改

P4: ChatMessage timestamp 类型不匹配（已修复）

问题: add_message 中用了 .isoformat()，但字段类型是 datetime
修复: 移除 .isoformat()，使用默认的 datetime.now(timezone.utc)

未修改的已知问题

tasks.py 仍使用 IntentRouter — 不在 Portal 路径，暂不影响
工具描述冗余 — 后续可优化（检测模型是否支持 function calling）
chat.py 中 user_msg 未使用变量 — 预先存在的 lint 警告