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🐛 Bug 修复:工具调用链递归处理
问题描述
AI 第二次调用了 publish_content 工具,但工具没有被实际执行。
问题现象
Client 日志
// 第一次 AI 调用
🔧 AI 调用: mcp__check_login_status
✅ 工具执行成功
// 第二次 AI 调用
🔧 AI 调用: mcp__publish_content
arguments: {"title":"家庭版酸菜鱼...", "content":"...", ...}
// 日志在这里停止,没有执行 publish_content
⏱️ [callModelStream] 真流式总耗时: 40972.00 ms
Server 日志
[TOOL] check_login_status: Execution completed ← 只有第一个工具
[CONNECTION] CONNECTION CLOSED
// publish_content 根本没有被调用!
根本原因
在 executeToolCalls 方法中,代码调用 sendChatRequestStream 后就直接结束了,没有检查 AI 是否再次调用了工具!
问题代码
async executeToolCalls(...) {
// 1. 执行工具
const toolResults = [...]
// 2. 将结果发送给 AI
await modelServiceManager.sendChatRequestStream(
service.id,
messages,
selectedModel,
onChunk,
tools
)
// ❌ 直接结束!没有检查 AI 是否再次调用工具
}
调用流程
用户: "发布文章"
↓
AI 第一次调用: check_login_status
↓
executeToolCalls() 执行 check_login_status
↓
发送结果给 AI
↓
AI 第二次调用: publish_content ← 这里返回了 tool_calls
↓
❌ executeToolCalls() 结束,没有继续处理!
↓
工具调用链断裂
修复方案
添加递归处理逻辑
async executeToolCalls(...) {
// 1. 执行工具
const toolResults = [...]
// 2. 将结果发送给 AI
const result = await modelServiceManager.sendChatRequestStream(
service.id,
messages,
selectedModel,
onChunk,
tools
)
// 3. ✅ 递归处理:如果 AI 再次调用工具,继续执行
if (result.data?.toolCalls && result.data.toolCalls.length > 0) {
console.log('🔁 AI 再次调用工具,递归执行')
await this.executeToolCalls(
conversation,
result.data.toolCalls,
mcpServerId,
model,
onChunk,
tools
)
} else {
console.log('✅ 工具调用链完成')
}
}
修复后的完整流程
用户: "发布文章,主题:酸菜鱼"
↓
AI 第一次调用: check_login_status
↓
executeToolCalls() 第一次调用
→ 执行 check_login_status
→ 发送结果给 AI
→ 检查 AI 响应
→ 发现 AI 再次调用了 publish_content ✅
↓
executeToolCalls() 第二次调用(递归)
→ 执行 publish_content
→ 发送结果给 AI
→ 检查 AI 响应
→ 没有更多工具调用 ✅
↓
工具调用链完成
↓
AI 生成最终友好回复
支持的调用模式
1. 单次工具调用
AI → Tool → AI (完成)
2. 两次工具调用
AI → Tool A → AI → Tool B → AI (完成)
3. 多次工具调用链
AI → Tool A → AI → Tool B → AI → Tool C → AI (完成)
4. 并行工具调用(待实现)
AI → [Tool A, Tool B, Tool C] → AI (完成)
测试验证
预期日志
// 第一次 AI 调用
🔧 [makeChatRequestStream] 最终收集到工具调用: 1 个
工具 [0]: {name: "mcp__check_login_status"}
🔧 [executeToolCalls] 执行 1 个工具调用
✅ [MCPClientService.callTool] 工具调用成功
🤖 [executeToolCalls] 将工具结果发送给 AI
🔧 [executeToolCalls] 继续传递工具列表: 3 个
// 第二次 AI 调用
🔧 [makeChatRequestStream] 最终收集到工具调用: 1 个
工具 [0]: {name: "mcp__publish_content", arguments: "{...}"}
🔁 [executeToolCalls] AI 再次调用工具,递归执行: 1 个 ← 新增!
// executeToolCalls 第二次调用(递归)
🔧 [executeToolCalls] 执行 1 个工具调用
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔧 [executeToolCalls] 工具调用详情:
- 完整工具名: mcp__publish_content
- 提取工具名: publish_content
- 参数: {"title":"...", "content":"...", ...}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔧 [MCPClientService.callTool] 准备调用工具
- 工具名称: publish_content
- 参数: {...}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ [MCPClientService.callTool] 工具调用成功 ← 这次真的执行了!
✅ [executeToolCalls] 工具调用链完成
Server 端日志
[TOOL] check_login_status: Execution completed
[TOOL] publish_content: Starting execution ← 现在能看到了!
[TOOL] publish_content: Content published successfully
[TOOL] publish_content: Execution completed
技术要点
为什么需要递归?
-
工具调用链是动态的
- AI 可能需要多步完成任务
- 第一步:检查状态
- 第二步:执行操作
- 第三步:验证结果
-
支持复杂业务流程
用户: "查询账户余额,如果大于100,就发布一篇文章" AI → check_balance (余额: 150) → AI 判断: 余额够了 → publish_content (发布文章) → AI 返回: "已发布" -
符合 Function Calling 规范
- OpenAI API 支持多轮工具调用
- 每次都需要检查是否有新的 tool_calls
Cherry Studio 的实现
查看 Cherry Studio 源码,它也使用递归或循环处理工具调用链:
// Cherry Studio 的递归实现
async function handleToolCalls(toolCalls) {
const results = await executeTools(toolCalls)
const response = await sendMessage({
messages: [...history, ...results],
tools
})
// 递归处理
if (response.toolCalls) {
return await handleToolCalls(response.toolCalls)
}
return response
}
相关文件
/web/src/services/chatService.ts- Line 1036-1050- 添加递归处理逻辑
总结
| 项目 | 修复前 | 修复后 |
|---|---|---|
| 第一次工具调用 | ✅ 执行 | ✅ 执行 |
| 第二次工具调用 | ❌ 不执行 | ✅ 执行 |
| 第三次及更多 | ❌ 不执行 | ✅ 递归执行 |
| 工具调用链 | ❌ 断裂 | ✅ 完整 |
| Server 收到请求 | ❌ 第二次无 | ✅ 全部收到 |
修复状态: ✅ 已修复
测试状态: ⏳ 待测试
版本: v1.0.2+ Recursive Fix
更新时间: 2024-01-15