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# 🐛 Bug 修复：工具调用链断裂问题
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## 问题描述
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从日志分析发现，AI 第一次成功调用了 `check_login_status` 工具，但第二次调用 AI 时没有传递工具列表，导致 AI 无法继续调用 `publish_content` 工具。
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## 问题现象
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### ✅ 第一次 AI 调用（成功）
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```javascript
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🎯 [makeChatRequestStream] 准备请求参数:
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工具数量: 3 // ← 有工具
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🔧 [makeChatRequestStream] 最终收集到工具调用: 1 个
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工具 [0]: {
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name: "mcp__check_login_status", // ← AI 调用了检查登录
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arguments: "{}"
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}
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```
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### ❌ 第二次 AI 调用（问题）
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```javascript
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🎯 [makeChatRequestStream] 准备请求参数:
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消息数量: 3
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工具数量: 0 // ← 没有工具！AI 无法继续调用 publish_content
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```
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## 根本原因
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在 `executeToolCalls` 方法中，执行完工具后，将结果发送给 AI 时**没有传递 `tools` 参数**：
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```typescript
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// ❌ 错误的代码
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await modelServiceManager.sendChatRequestStream(
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service.id,
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messages,
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selectedModel,
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onChunk
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// 缺少 tools 参数！
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)
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```
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这导致 AI 在第二次调用时不知道有哪些工具可用，所以无法调用 `publish_content`。
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## 修复方案
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### 1. 添加 tools 参数
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修改 `executeToolCalls` 方法签名，接收 tools 参数：
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```typescript
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private async executeToolCalls(
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conversation: Conversation,
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toolCalls: any[],
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mcpServerId: string,
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model: string | undefined,
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onChunk: (chunk: string) => void,
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tools?: any[] // ← 新增 tools 参数
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): Promise<void>
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```
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### 2. 传递 tools 给第二次 AI 调用
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```typescript
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// ✅ 修复后的代码
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await modelServiceManager.sendChatRequestStream(
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service.id,
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messages,
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selectedModel,
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onChunk,
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tools // ← 传递工具列表
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)
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```
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### 3. 在调用处传递 tools
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```typescript
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if (result.data?.toolCalls && result.data.toolCalls.length > 0 && mcpServerId) {
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await this.executeToolCalls(
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conversation,
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result.data.toolCalls,
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||
mcpServerId,
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model,
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onChunk,
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tools // ← 传递 tools
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||
)
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}
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```
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## 完整的工具调用链
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修复后的完整流程：
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```
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用户输入: "发布文章，主题：酸菜鱼"
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↓
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第一次 AI 调用（带 tools）
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messages: [
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{ role: 'system', content: '你是一个智能助手...' },
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{ role: 'user', content: '发布文章，主题：酸菜鱼' }
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]
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tools: [mcp__check_login_status, mcp__publish_content, ...] ← 有工具
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↓
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AI 决策: "先检查登录状态"
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tool_calls: [{ name: 'mcp__check_login_status', arguments: '{}' }]
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↓
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执行工具: check_login_status
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result: "✅ 登录状态正常"
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↓
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第二次 AI 调用（带 tools）✅ 修复后
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messages: [
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{ role: 'system', content: '...' },
|
||
{ role: 'user', content: '...' },
|
||
{ role: 'assistant', tool_calls: [...] },
|
||
{ role: 'tool', content: '✅ 登录状态正常' }
|
||
]
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tools: [mcp__check_login_status, mcp__publish_content, ...] ← 有工具✅
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↓
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AI 决策: "登录正常，现在发布内容"
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tool_calls: [{ name: 'mcp__publish_content', arguments: '{...}' }]
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↓
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执行工具: publish_content
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result: "✅ 发布成功"
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↓
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第三次 AI 调用（带 tools）
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↓
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AI 生成友好回复:
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"✅ 文章已成功发布！链接：..."
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```
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## 测试验证
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修复后重新测试：
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```
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用户: 主题是：如何制作酸菜鱼，帮我生成内容。发布文章。
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```
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**预期日志**：
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```javascript
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// 第一次 AI 调用
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🎯 [makeChatRequestStream] 工具数量: 3
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🔧 AI 调用: mcp__check_login_status
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// 第二次 AI 调用（修复后）
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🔧 [executeToolCalls] 继续传递工具列表: 3 个 ← 新增日志
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🎯 [makeChatRequestStream] 工具数量: 3 ← 修复后有工具了！
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🔧 AI 调用: mcp__publish_content
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// 第三次 AI 调用
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🎯 [makeChatRequestStream] 工具数量: 3
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✅ AI 返回: "文章已成功发布..."
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```
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## 技术要点
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### 为什么需要每次都传递 tools？
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在 OpenAI Function Calling 机制中：
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1. **AI 需要知道有哪些工具可用**
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- 每次调用 AI 时都需要传递完整的工具列表
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- AI 根据上下文决定是否需要调用工具
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2. **支持多轮工具调用**
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```
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AI → Tool A → AI → Tool B → AI → Tool C → AI
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```
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每次 AI 调用都需要工具列表，才能决定下一步操作
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3. **工具链的完整性**
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- 第一步：检查登录状态
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- 第二步：发布内容
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- 第三步：查询发布结果
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- ...
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### Cherry Studio 的实现
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查看 Cherry Studio 源码可以确认，它也是每次都传递 tools：
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```typescript
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// Cherry Studio 的实现
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export async function executeToolCalls(toolCalls: any[], tools: any[]) {
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const toolResults = await Promise.all(
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toolCalls.map(call => executeTool(call))
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)
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// 继续调用 AI 时传递 tools
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return await sendMessage({
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messages: [...history, ...toolResults],
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tools // ← 传递 tools
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})
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}
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```
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## 相关文件
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- `/web/src/services/chatService.ts` - 核心修复位置
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- Line 945: `executeToolCalls` 方法签名
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- Line 1040: 传递 tools 给第二次 AI 调用
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- Line 563: 调用 `executeToolCalls` 时传递 tools
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## 总结
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| 项目 | 修复前 | 修复后 |
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|------|--------|--------|
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| 第一次 AI 调用 | ✅ 有工具（3个） | ✅ 有工具（3个） |
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| 执行工具 | ✅ 成功执行 | ✅ 成功执行 |
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| 第二次 AI 调用 | ❌ 无工具（0个） | ✅ 有工具（3个）|
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| AI 能否继续调用 | ❌ 不能 | ✅ 能 |
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| 工具调用链 | ❌ 断裂 | ✅ 完整 |
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**修复状态**: ✅ 已修复
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**测试状态**: ⏳ 待测试
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**版本**: v1.0.2+ Bug Fix
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**更新时间**: 2024-01-15
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