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CI / lint / typecheck / import-linter / tests / secrets (push) Canceled after 0s
- agent: ag_conversation/ag_message 表(迁移0007),上下文组装注入最近报告画像摘要 (report.profile.latest_profile_summary 经 apps 层闭包注入,同层不互调),历史带最近 AGENT_HISTORY_TURNS=10 轮;POST/GET /agent/conversations 与消息历史接口 - agent 修复:ChatRequest.conversation_id 改 str(雪花ID超2^53,JS Number丢精度); _build_context 挪进 reserve commit 后同一 try,异常走 refund 兜底 - report: rp_feedback(维度反馈 upsert,认同率/修正率 SQL 可算,T-P3-21 最小版—— L1 记忆未建,不回写结论)+ rp_reservation(预约留资幂等,T-P3-22,预约率口径 行数/full_report.card_view 去重曝光,门槛≥8%),迁移0008 - 测试:全量 606 passed;ruff/mypy/lint-imports 全绿;E2E 真实 deepseek-v4-flash 验证 画像注入与历史携带
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2.6 KiB
Python
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"""上下文组装（架构 §7.2 步骤③）的纯逻辑：无 IO、无 LLM 调用，可单测。
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预算分配（packages/agent/README.md 的预算表）：
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- 画像摘要 ≤ 500 token —— 按中文约 1.6 字符/token 保守取 800 字符上限，
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摘要本身的生产侧（report 域）按 ``PROFILE_SUMMARY_MAX_CHARS`` 裁剪；
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- 历史轮数默认 10 轮（``AGENT_HISTORY_TURNS``），一轮 = user + assistant 两条。
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缓存纪律：画像与历史都是**逐用户逐轮变化**的内容，一律走 gateway 的
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``messages`` 通道排在固定 system 前缀之后，绝不进 ``system_prefix``——
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否则缓存命中单价 1/30 的红利会被画像差异完全打掉（README「两件容易踩的事」）。
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"""
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from __future__ import annotations
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from collections.abc import Sequence
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from packages.llm.types import Message
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#: 画像摘要载荷上限（字符），对应 ≤ 500 token 的预算行。
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PROFILE_SUMMARY_MAX_CHARS = 800
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#: 画像摘要的消息壳。摘要是 JSON 素材（report 域 compose_prompt_material 的
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#: 产物），需要这句说明告诉模型怎么用它；措辞保持中性，不引入新规则。
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_PROFILE_MESSAGE_TEMPLATE = (
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"以下是该用户最近一份美学诊断报告的画像摘要（JSON），"
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"回答时据此给出贴合其条件的建议；用户未问及时不要主动复述全文。\n"
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)
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#: 单条历史消息的字符上限：用户输入已被 ChatRequest 卡在 2000 字符，
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#: assistant 回复被提示词约束在 300 字以内，这里只做兜底截断防脏数据。
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_HISTORY_MESSAGE_MAX_CHARS = 2000
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def build_profile_message(profile_summary: str) -> Message:
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return Message(role="system", content=_PROFILE_MESSAGE_TEMPLATE + profile_summary)
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def build_context_messages(
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*,
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profile_summary: str | None,
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history: Sequence[Message],
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history_turns: int,
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) -> list[Message]:
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"""组装 gateway ``messages`` 通道的内容（固定前缀与当前输入由 gateway 自己拼）。
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- 画像摘要在最前（无画像用户为 None 即不注入，走通用建议降级路径 FR-AGT-10）；
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- 历史按时间正序，只保留最近 ``history_turns`` 轮（一轮 = user+assistant 两条），
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截尾不截头——越早的轮次对当前回答价值越低。
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"""
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messages: list[Message] = []
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if profile_summary:
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messages.append(build_profile_message(profile_summary))
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tail = list(history)[-(history_turns * 2) :] if history_turns > 0 else []
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for item in tail:
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messages.append(Message(role=item.role, content=item.content[:_HISTORY_MESSAGE_MAX_CHARS]))
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return messages
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