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Raw Blame History

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

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）：

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
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）
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
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
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
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）

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

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

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:

在 ConfigDrivenAgent._execute_skill_task() 中，构造 skill_context = {"intent_keywords": skill_config.intent.keywords + skill_config.intent.disambiguation_keywords}
调用 self._quality_gate.validate(output, skill_context=skill_context)
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

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:

在 SkillIntent model 中添加 disambiguation_keywords: list[str] = [] 字段
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

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：

_FACTUAL_RE — "什么是X/X是什么/解释一下X/define X" 等纯知识问答
_MATH_RE — "计算X/算一下X/calculate X" 等简单数学（无变量、无方程）
_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

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:

运行 agentkit benchmark --mode llm（full 模式，真实 LLM）
运行 agentkit benchmark --mode llm --fast（fast 模式）
对比修复前后准确率、超时率、延迟
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

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。

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fix: 回测问题修复 + 路由优化 + 质量门控强化

Summary

Problem Frame

Requirements

Key Technical Decisions

KTD1: Benchmark 超时按难度分级保留，但提升阈值

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

KTD3: QualityGate skill_match 在 ConfigDrivenAgent 执行后调用

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

KTD5: 路由优化采用"扩展正则 + 不引入 LLM 分类"策略

Scope Boundaries

In Scope

Deferred to Follow-Up Work

Implementation Units

U1. 修复 Benchmark 超时阈值

U2. 修复 OpenAICompatibleProvider httpx 超时硬编码

U3. 激活 QualityGate skill_match 校验

U4. 添加 disambiguation_keywords 到易混淆技能对

U5. 优化 RequestPreprocessor 路由正则

U6. 重新基准测试 + 建立当前架构基线

Risks & Dependencies

Open Questions

System-Wide Impact

Verification Results (2026-06-20)

U1–U5 代码修复验证

U6 基准测试结果

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