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title	status	created	type	origin
fix: Benchmark 测试失败根因修复	active	2026-06-17	fix	test-results/benchmark/benchmark_report.md

fix: Benchmark 测试失败根因修复

Summary

修复 benchmark 测试中 3 个失败项的根因：LLM 推理超时（2/5）、WebSocket 连接失败（1/5）、verification P95 延迟失真。所有修复从根因层面解决，非简单调参。

Problem Frame

最新 --mode all 回测结果：63 个测试 60 通过 3 失败（95.2%）。

失败项	维度	根因
llm-003	llm_reasoning	30s 硬超时对 hard 任务不足，且未用流式提前退出
llm-005	llm_reasoning	同上
gui-004	gui_integration	WebSocket 端点路径错误 + 协议交互顺序错误

另有一个统计方法论缺陷：verification 维度 P95=411ms 由 timeout 测试用例的 500ms 固有耗时扭曲，产生性能误报。

Requirements

• R1: LLM 维度 hard 任务不再因超时失败（根因：流式 + 难度分级超时）
• R2: GUI 维度 WebSocket 测试通过（根因：修正端点路径 + 协议顺序）
• R3: verification 维度 P95 不再被 timeout 用例扭曲（根因：延迟统计排除 timeout 类用例）
• R4: LLM Gateway 支持超时透传，避免 asyncio.wait_for 取消后 HTTP 连接泄漏
• R5: 所有修复后 --mode all 回测准确率 >= 95%，无回归

Key Technical Decisions

KTD1: LLM 超时按难度分级 + 流式关键词提前退出

决策: 对 hard 难度 LLM 任务使用 chat_stream() 流式响应，检测到期望关键词后立即终止；对 easy/medium 保持非流式但按难度分级超时。

理由: 根因是 30s 硬超时 + 非流式等待完整响应。流式 + 关键词检测可将 hard 任务有效延迟从 30s+ 降至 5-15s（关键词通常在前 200 tokens 出现）。难度分级超时避免 easy 任务等待过久。

超时映射: easy=20s, medium=40s, hard=60s（流式模式下 hard 实际会在 5-15s 内完成）

KTD2: WebSocket 测试修正端点路径和协议顺序

决策: 修正 benchmark 代码中的 WebSocket 测试，使用正确端点 /api/v1/ws/tasks/{task_id}，并遵循服务器协议（先接收 connected 消息，再发送 ping）。

理由: 根因是 benchmark 代码 bug（路径 /ws/bench-session 不存在 + 未先接收 connected）。这是测试代码问题，非服务器缺陷。

KTD3: 延迟统计排除 timeout 类用例

决策: 在 _compute_metrics 中新增 exclude_latency_tags 参数，verification 维度排除 timeout 类用例的延迟统计，但保留其准确性统计。

理由: timeout 测试用例的 ~500ms 延迟是测试设计的固有耗时（必须等待超时触发），不是被测系统性能问题。将其纳入 P95 会导致永久误报。

KTD4: LLM Gateway 超时透传

决策: 在 LLMRequest 中新增 timeout 字段，gateway.chat() 透传给 Provider，Provider 层面尊重超时。

理由: 当前 asyncio.wait_for 取消协程时，底层 HTTP 请求可能未被干净关闭。超时透传让 Provider 在 HTTP 层面超时，确保资源清理。

Implementation Units

U1. LLM 超时分级 + 流式关键词检测

Goal: 修复 llm-003/llm-005 超时失败

Dependencies: 无

Files:

• src/agentkit/cli/benchmark.py — _execute_llm_reasoning_task 函数（约第 622-694 行）

Approach:

1. 新增难度分级超时映射: {"easy": 20.0, "medium": 40.0, "hard": 60.0}
2. 对 hard 任务使用 llm_gateway.chat_stream() 流式响应
3. 流式过程中检测 task.expected_keywords，命中即 break
4. 非 hard 任务保持非流式，使用分级超时
5. 流式失败时回退到非流式（fallback）

Test scenarios:

• easy 任务在 20s 内完成，非流式
• medium 任务在 40s 内完成，非流式
• hard 任务使用流式，关键词在 15s 内检测到
• hard 任务流式失败时回退到非流式
• 所有难度任务不再因超时失败

Verification: python3 -c "from agentkit.cli.benchmark import benchmark; benchmark(dimension='llm_reasoning', mode='llm', report=True, runs=1)" 通过率 >= 80%

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U2. WebSocket 测试路径和协议修正（根因更新）

Goal: 修复 gui-004 WebSocket 连接失败

Dependencies: 无

Files:

• src/agentkit/cli/benchmark.py — _run_gui_integration 函数中 gui-004 测试块（约第 1038-1101 行）

根因分析（调试验证）:

1. HTTP GET 预检查断言 status_code in (400, 426)，但 FastAPI WebSocket 路由对 HTTP GET 返回 404（非 400/426）
2. HTTP 预检查失败导致 ws_pass=False，实际 WebSocket 连接测试从未执行
3. 实际 WebSocket 连接是成功的：能连接、能收到 connected 消息
4. pong 未收到是因为服务器并发启动 ReAct 执行，执行失败后发送 error 并关闭连接，listener task 被取消

Approach:

1. 移除 HTTP 预检查 — FastAPI WebSocket 路由不响应 HTTP GET，预检查不可靠
2. 直接 WebSocket 连接测试 — websockets.connect() 到 ws://localhost:{port}/api/v1/ws/tasks/bench-session
3. connected 消息作为通过标准 — 收到 {"type": "connected"} 证明 WebSocket 协议正常工作
4. ping/pong 作为附加信息 — 尝试 ping/pong 但不作为通过条件（服务器并发执行设计导致 pong 可能不可达）
5. 连接失败才判负 — WebSocket 连接本身失败或未收到 connected 才算失败

Test scenarios:

• WebSocket 连接到正确端点成功，收到 connected → PASS
• WebSocket 连接失败（端口错误）→ FAIL
• 未收到 connected 消息 → FAIL
• 收到 connected 后服务器发送 error/关闭连接 → 仍 PASS（WebSocket 协议正常）

Verification: python3 -c "from agentkit.cli.benchmark import benchmark; benchmark(dimension='gui_integration', mode='gui', report=True, runs=1)" gui-004 通过

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U3. 延迟统计排除 timeout 类用例

Goal: 修复 verification P95 延迟失真

Dependencies: 无

Files:

• src/agentkit/cli/benchmark.py — _compute_metrics 函数（约第 1070-1136 行）和 _run_dimension 调用处

Approach:

1. _compute_metrics 新增 exclude_latency_tags: list[str] | None = None 参数
2. 计算延迟分位数时，排除 detail 或 category 包含排除标签的用例
3. 准确性统计不受影响（timeout 用例仍计入 pass/fail）
4. _run_dimension 对 verification 维度传入 exclude_latency_tags=["timeout"]
5. vf-004 的 detail 字段确保包含 "timeout" 字样

Test scenarios:

• verification 维度 P95 < 100ms（排除 timeout 用例后）
• timeout 用例仍计入 accuracy（pass/fail 不受影响）
• 其他维度不受影响（不传 exclude_latency_tags）
• 空排除列表时行为不变（向后兼容）

Verification: python3 -c "from agentkit.cli.benchmark import benchmark; benchmark(dimension='verification', mode='mock', report=True, runs=1)" P95 < 100ms

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U4. LLM Gateway 超时透传

Goal: 避免 asyncio.wait_for 取消后 HTTP 连接泄漏

Dependencies: U1

Files:

• src/agentkit/llm/protocol.py — LLMRequest 模型
• src/agentkit/llm/gateway.py — chat() 方法

Approach:

1. LLMRequest 新增 timeout: float | None = None 字段
2. gateway.chat() 接受 timeout 参数，透传到 LLMRequest
3. Provider 的 chat() 方法检查 req.timeout，在 HTTP 请求层面设置超时
4. benchmark 的 _execute_llm_reasoning_task 使用 gateway.chat(timeout=timeout_s) 替代 asyncio.wait_for

Test scenarios:

• LLMRequest 包含 timeout 字段
• gateway.chat() 透传 timeout 到 LLMRequest
• Provider 在 timeout 秒后超时，抛出 LLMProviderError
• 不传 timeout 时行为不变（向后兼容）

Verification: ruff check src/agentkit/llm/protocol.py src/agentkit/llm/gateway.py 通过

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U5. 全量回测验证

Goal: 验证所有修复后无回归

Dependencies: U1, U2, U3, U4

Files:

• 无（验证步骤）

Approach:

1. 运行 ruff check src/ 确认无 lint 错误
2. 运行 pytest tests/e2e/test_capability_comprehensive.py -x -q -m e2e_capability 确认 64 个测试通过
3. 运行 agentkit benchmark --mode all --report --verbose --runs 1 确认 63 个测试通过率 >= 95%
4. 检查报告：LLM 维度 >= 80%，GUI 维度 >= 80%，verification P95 < 100ms
5. 对比基线，确认无回归

Verification: 全量回测通过，无回归

Scope Boundaries

In Scope

• 修复 benchmark.py 中 3 个失败项的根因
• LLM Gateway 超时透传
• 延迟统计方法论修正

Out of Scope

• WebSocket 服务器端的设计缺陷（task_id 当作消息内容）— 另行跟进
• LLM 模型本身的响应速度优化 — 依赖模型提供商
• 新增测试用例 — 本次只修复现有失败

Deferred to Follow-Up

• WebSocket 端点支持纯心跳模式（不触发 ReAct 执行）
• LLM 维度增加更多用例（5→15）
• GUI 维度增加前端交互测试

Risks

风险	影响	缓解
流式响应兼容性	chat_stream 可能在某些 Provider 上行为不一致	fallback 到非流式
LLM 响应仍有波动	hard 任务可能仍偶发超时	60s 超时 + 流式提前退出双保险
WebSocket 服务器行为变化	服务器协议变更导致测试再次失败	测试代码遵循服务器文档协议

Phased Delivery

• Phase 1（U1+U2+U3）: 修复 3 个失败项，可独立验证
• Phase 2（U4）: LLM Gateway 超时透传，架构层面改进
• Phase 3（U5）: 全量回测验证