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用户定:Agent 调用工具一律**声明式**;人类工具与 LLM 工具要系统内化;
工具总线基于 Mastra tool 设计。
**声明面**(`toolbox/internal/domain/tool-bus.ts`,纯逻辑零框架):
`compileToolBus(声明 × 目录) → 一张清单` —— 编译期定死这一单能调什么,
清单之外结构上调不到(白名单在缝里再把一次关);缺件/停用如实报不静默。
三路同一形状:
· `function` 功能工具:按活动白名单查目录,带出效应(read/write)
· `human` **人类工具**(系统内化、零声明即得):调人 = 发工单 + 立监听听人 ——
这是 Harness 给的能力,不进目录、不需白名单,每个活动天然可以调人
· `llm` **LLM 五件**(系统内化):extract/classify/summarize/judge/rewrite,
各有入参出参契约、经模型网关一缝;**仅当活动声明了模型用途名才上总线**
(没声明却会问模型 = 越权,用量也无从归因);提示词归系统,活动改不了
**装配面**(`app/tool-bus.ts`,Mastra `createTool`):清单 → 可调用工具,
JSON Schema 现译 zod(模型照它填参,填错当场被拦);三路各穿各的缝:
写类工具**过程中一律不落地**,只登记动作意向(骗 Agent 说已执行是最坏选项);
调人把卡号记进 trace,引擎据此把这一拍挂起。
**Agent 开环**(`app/mastra-agent-runner.ts`,M5-2 第二实现,用户选的路线):
Mastra `Agent` + 工具总线,拍内自主连环调工具,拍末交回结构化结论。
放开的是工具循环不是规矩:写类不落地、终局唯放行、调人即挂起(新增
`AgentAction.asked` 型 —— 卡已由总线发出,引擎只收尾,不重复发卡)、
用量按 usage 计入预算。`JCAI_AGENT_OPEN_LOOP=1` 开启,缺省仍是单拍版。
`ModelGateway.resolve` 新增:名 → 四元(密钥当场解出,只给 app 层装配用)。
代价如实记 debt M5-2:开环下模型**逐轮**调用不经录制回放(tool-calling 往返
`generate` 的 text-in/text-out 承载不了)—— 凭证隔离与工具调用一缝完整。
测试:tool-bus 六例(白名单/缺件/停用/人类工具恒在/LLM 按声明/五件契约);
四闸(typecheck/lint/depcruise/test)全过;spike 目录排除出 lint(验证性原型)。
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01KeDBx2PHLavbURXB8LJJ7m
220 lines
9.4 KiB
TypeScript
220 lines
9.4 KiB
TypeScript
/**
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* 工具总线的**装配面** —— 声明清单 → 可调用的 Mastra tools(编码规范 §6.2:
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* `@mastra` 只准出现在 adapter 与 app)。
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*
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* 声明面(纯逻辑,`toolbox/internal/domain/tool-bus.ts`)决定**能调什么**;
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* 这里决定**怎么调** —— 三路各自穿过它该穿的那道缝,一道都不许绕:
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* · `function` → **工具调用一缝**(`ToolInvoker`):白名单、录制回放、契约校验;
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* 写类**不当场落地**,只登记动作意向,放行那一刻才由系统执行;
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* · `human` → 人类工具:发工单到负责人工位 + 立监听听回传,本回合就此等待;
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* · `llm` → **模型网关一缝**(`ModelGateway`):四元绑定、录制回放、用量计预算。
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*
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* 每件工具的入参 schema 由清单里的 JSON Schema 现译成 zod —— 模型照它填参,
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* 填错当场被 Mastra 拦下,不会带着脏参数穿过缝。
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*/
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import { createTool } from '@mastra/core/tools';
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import type { ToolsInput } from '@mastra/core/agent';
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import { z } from 'zod';
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import type { StaffId, TaskId } from '@contracts';
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import type { BusTool } from '@modules/toolbox';
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/** 三路缝的最小口子 —— 各自只要这一点点能力,不把整个服务拖进来 */
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export type ToolBusPorts = {
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/** 功能工具:读类当场调;写类先登记意向(放行才落地) */
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readonly invoke: (input: {
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taskId: TaskId;
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tool: string;
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input: Record<string, unknown>;
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}) => Promise<{ ok: boolean; output?: Record<string, unknown>; error?: { message: string } }>;
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readonly isWriteEffect: (tool: string) => Promise<boolean>;
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readonly registerIntent: (input: {
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taskId: TaskId;
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tool: string;
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|
input: Record<string, unknown>;
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label: string;
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}) => Promise<void>;
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/** 人类工具:发工单 */
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readonly issueCard: (input: {
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taskId: TaskId;
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ownerId: StaffId;
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humanCallCap: number;
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workOrder: 'execution' | 'acceptance';
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card: Record<string, unknown>;
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}) => Promise<{ id: string }>;
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/** 人类工具:立监听听人 */
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readonly listen: (input: {
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taskId: TaskId;
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eventType: 'data' | 'time' | 'human';
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keyFilter: Record<string, string>;
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deadline: string;
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}) => Promise<{ id: string }>;
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/** LLM 工具:经模型网关 */
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readonly generate: (input: {
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model: string;
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system?: string;
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prompt: string;
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outputSchema?: Record<string, unknown>;
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taskId: TaskId;
|
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label: string;
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}) => Promise<{ text: string; object?: unknown }>;
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|
};
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export type ToolBusContext = {
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readonly taskId: TaskId;
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readonly ownerId: StaffId;
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readonly humanCallCap: number;
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/** 活动声明的模型用途名(第一个)—— LLM 工具用它,活动不见厂商型号 */
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readonly model: string;
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};
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/** 本回合调人的痕:总线把它交回引擎,引擎据此把这一拍收成 awaiting */
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export type ToolBusTrace = {
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/** 调人发出的卡(有值即本回合要等人) */
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askedCardId?: string;
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|
};
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/**
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* JSON Schema → zod(仅译总线用得上的那一小撮:object/string/number/integer/
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* boolean/array/enum)。译不出的类型退化成 `z.unknown()` —— 宁可放宽,
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* 也不假装校验过:真正的契约校验在缝里(`ToolInvoker.validate`),这里只为让模型会填。
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*/
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function toZod(schema: Record<string, unknown> | undefined): z.ZodTypeAny {
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if (schema === undefined) return z.object({}).passthrough();
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const type = schema['type'];
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const describe = (t: z.ZodTypeAny) =>
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typeof schema['description'] === 'string' ? t.describe(schema['description']) : t;
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if (Array.isArray(schema['enum'])) {
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const values = (schema['enum'] as unknown[]).map(String);
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return describe(values.length > 0 ? z.enum(values as [string, ...string[]]) : z.string());
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}
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if (type === 'string') return describe(z.string());
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if (type === 'number') return describe(z.number());
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if (type === 'integer') return describe(z.number().int());
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if (type === 'boolean') return describe(z.boolean());
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if (type === 'array') {
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const items = schema['items'];
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return describe(z.array(toZod(typeof items === 'object' && items !== null ? (items as Record<string, unknown>) : undefined)));
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|
}
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if (type === 'object') {
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const props = schema['properties'];
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if (typeof props !== 'object' || props === null) return describe(z.object({}).passthrough());
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const required = new Set(Array.isArray(schema['required']) ? (schema['required'] as string[]) : []);
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const shape: Record<string, z.ZodTypeAny> = {};
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for (const [key, value] of Object.entries(props as Record<string, unknown>)) {
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const field = toZod(typeof value === 'object' && value !== null ? (value as Record<string, unknown>) : undefined);
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shape[key] = required.has(key) ? field : field.optional();
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}
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return describe(z.object(shape));
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}
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return describe(z.unknown());
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}
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/** LLM 五件的提示词:系统内化的能力,提示词也归系统 —— 活动不写、也改不了 */
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function llmPrompt(id: string, args: Record<string, unknown>): { system: string; prompt: string } {
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const j = (v: unknown) => JSON.stringify(v ?? null);
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switch (id) {
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case 'llm.extract':
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return {
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system: '你是抽取器。只从原文里抽,抽不到的字段留空 —— **不许编**。只回 JSON。',
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prompt: `字段:${j(args['fields'])}\n提示:${String(args['hint'] ?? '无')}\n原文:\n${String(args['text'] ?? '')}\n\n回 {"values": {字段: 值}}`,
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};
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|
case 'llm.classify':
|
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return {
|
|
system: '你是归类器。只能从给定类目里选一个;判不了就回 "unknown"。只回 JSON。',
|
|
prompt: `类目:${j(args['labels'])}\n提示:${String(args['hint'] ?? '无')}\n内容:\n${String(args['text'] ?? '')}\n\n回 {"label": "...", "rationale": "一句话理由"}`,
|
|
};
|
|
case 'llm.summarize':
|
|
return {
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|
system: '你是摘要器。只压缩已有内容,不添事实、不作判断。只回 JSON。',
|
|
prompt: `重点:${String(args['focus'] ?? '无')}\n字数上限:${String(args['maxWords'] ?? 200)}\n原文:\n${String(args['text'] ?? '')}\n\n回 {"summary": "..."}`,
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|
};
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|
case 'llm.judge':
|
|
return {
|
|
system: '你是裁断器。给出是/否与理由,并诚实给出把握度(0-1)。**你的结论只作参考,不代替人的放行裁决**。只回 JSON。',
|
|
prompt: `问题:${String(args['question'] ?? '')}\n判据:\n${String(args['basis'] ?? '')}\n\n回 {"verdict": true/false, "confidence": 0-1, "rationale": "理由"}`,
|
|
};
|
|
default:
|
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return {
|
|
system: '你是改写器。只改表达方式,**不添事实、不删事实**。只回 JSON。',
|
|
prompt: `要求:${String(args['instruction'] ?? '')}\n原文:\n${String(args['text'] ?? '')}\n\n回 {"text": "改写后"}`,
|
|
};
|
|
}
|
|
}
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|
|
/**
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* 把总线清单装配成 Mastra tools。
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*
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* `trace` 是回传口:调人这件事在 Agent 眼里是「调了个工具」,在引擎眼里是
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* 「本回合要挂起等人」—— 工具执行时把卡号记进 trace,引擎读它收尾。
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*/
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export function buildMastraTools(
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bus: readonly BusTool[],
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ports: ToolBusPorts,
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|
context: ToolBusContext,
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trace: ToolBusTrace,
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|
): ToolsInput {
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|
const out: ToolsInput = {};
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for (const tool of bus) {
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// Mastra 的 tool id 不收点号以外的怪字符,统一把点号换成双下划线,回调时换回来
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const key = tool.id.replace(/[^a-zA-Z0-9_]/g, '__');
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|
|
|
out[key] = createTool({
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|
id: key,
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|
description: tool.description,
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|
inputSchema: toZod(tool.input) as never,
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|
execute: async (inputData: unknown) => {
|
|
const args = (inputData ?? {}) as Record<string, unknown>;
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|
if (tool.kind === 'human') {
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|
const card = await ports.issueCard({
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|
taskId: context.taskId,
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|
ownerId: context.ownerId,
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|
humanCallCap: context.humanCallCap,
|
|
workOrder: 'execution',
|
|
card: args,
|
|
});
|
|
await ports.listen({
|
|
taskId: context.taskId,
|
|
eventType: 'human',
|
|
keyFilter: { cardId: card.id },
|
|
deadline: 'P3D',
|
|
});
|
|
trace.askedCardId = card.id;
|
|
return { asked: true, cardId: card.id };
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|
}
|
|
|
|
if (tool.kind === 'llm') {
|
|
const { system, prompt } = llmPrompt(tool.id, args);
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|
const result = await ports.generate({
|
|
model: context.model,
|
|
system,
|
|
prompt,
|
|
...(tool.output === undefined ? {} : { outputSchema: tool.output }),
|
|
taskId: context.taskId,
|
|
label: tool.id,
|
|
});
|
|
return (result.object ?? { text: result.text }) as Record<string, unknown>;
|
|
}
|
|
|
|
/*
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* 功能工具:**写类不当场落地**(OS 06「过程不落地」)——
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|
* 过程中只冻结入参登记为动作意向,放行那一刻由系统执行。
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|
* 骗 Agent 说「已执行」是最坏的选项:它会据此往下推,而世界上什么都没发生。
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|
*/
|
|
if (await ports.isWriteEffect(tool.id)) {
|
|
await ports.registerIntent({ taskId: context.taskId, tool: tool.id, input: args, label: tool.id });
|
|
return { registered: true, note: '写类工具已登记为动作意向 —— 放行时才真正执行,现在世界上什么都没变' };
|
|
}
|
|
|
|
const result = await ports.invoke({ taskId: context.taskId, tool: tool.id, input: args });
|
|
if (!result.ok) return { ok: false, error: result.error?.message ?? '工具调用失败' };
|
|
return { ok: true, ...(result.output ?? {}) };
|
|
},
|
|
});
|
|
}
|
|
|
|
return out;
|
|
}
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