feat(provider): add pipeline reasoning controls

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# 模型思考控制设计方案
> 日期:2026-07-31
> 状态:Phase 1 已审核并实现
> 范围:LangBot 主仓库的模型配置、LiteLLM 请求层、Local Agent、Web 管理面板、监控与测试
## 1. 结论
建议为 LangBot 增加一套与厂商参数解耦的“思考策略”模型,并明确区分三个概念:
1. **思考能力**:模型是否支持思考,以及支持开关、档位还是 token 预算。
2. **思考策略**:一次请求选择厂商默认、关闭、开启或指定思考档位。
3. **思考展示**:是否把模型返回的思考内容展示给最终用户。
现有 `remove-think` 只属于第 3 类。它会过滤输出,但不会阻止模型思考,也不会降低思考 token、费用或延迟。新能力不应复用或改写这个字段。
推荐实现原则:
- 默认值为 `provider_default`,不向上游增加任何新参数,现有模型行为完全不变。
- 用户显式选择的策略必须被准确执行;无法准确执行时返回明确错误,不静默降级。
- LangBot 内部只保存统一策略,Provider 请求层负责翻译成各厂商参数。
- `extra_args` 保留为高级逃生口,但不能成为主 UI 的思考配置方式。
- 模型页只管理并展示能力;可写策略归属于 Local Agent 流水线,同一模型可在不同业务中使用不同思考量。
- 原始 reasoning 数据与展示文本分开保存,保证多轮对话、工具调用和签名字段不丢失。
## 2. 调研结论
### 2.1 可验证资料
本次结论基于以下可验证来源:
- OpenAI 官方 Reasoning Guide`reasoning.effort` 的可选值由模型决定,可包括 `none``minimal``low``medium``high``xhigh``max`;低档位偏向低延迟和低 token,高档位偏向质量。
- https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-effort
- LangBot 锁定的 LiteLLM `1.88.1` 实现。`uv.lock` 已锁定该版本,本地缓存中的适配代码可以确认 LangBot 实际依赖所支持的翻译行为。
- LangBot 当前实现:模型级 `extra_args` 会在 `LiteLLMRequester._build_completion_args()` 中直接合并到 `acompletion()` 参数。
Anthropic、Google 和 LiteLLM 的官方文档域名在本次环境中被浏览器策略禁止访问,因此下表中这些厂商的结论以 LiteLLM `1.88.1` 实际适配代码为准。实施前应再用对应厂商官方文档做一次参数范围核验,尤其是模型代际和允许值。
### 2.2 厂商差异矩阵
| Provider / 生态 | 可控制能力 | LiteLLM 1.88.1 统一入口 | 关键限制 | 建议支持级别 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| OpenAI | 思考档位,部分模型支持 `none` | `reasoning_effort` | 每个模型支持的档位不同,不能把 `none` 当成通用能力 | 首批完整支持 |
| Anthropic | 旧模型使用 extended thinking + token budget;新模型可用 adaptive thinking + effort | `reasoning_effort``thinking` | `none` 表示不发送 thinking;新旧模型的映射不同 | 首批完整支持 |
| Gemini | 2.x 主要映射为 `thinkingBudget`3.x 主要映射为 `thinkingLevel` | `reasoning_effort``thinking` | Gemini 3 的 `none` 可能只能降到最低档,不能保证真正关闭 | 首批支持,但严格限制关闭语义 |
| DeepSeek | 开启/关闭;当前适配不支持预算档位 | `thinking={type: enabled}`;非 `none` effort 会映射成开启 | 多轮思考模式要求回传 `reasoning_content` | 首批开关支持 |
| xAI | 思考档位 | `reasoning_effort` | 仅 reasoning-capable 模型接受 | 首批完整支持 |
| Ollama | `think` 布尔值;部分模型接受 low/medium/high | `reasoning_effort` | 非 gpt-oss 模型的档位可能退化为布尔开关 | 首批支持,按模型能力裁剪 UI |
| OpenRouter | 聚合多厂商的 reasoning 参数 | `reasoning_effort``thinking` | 实际能力由路由后的模型决定 | 首批支持,能力未知时要求测试 |
| Volcengine / Doubao | `thinking.type` 支持 enabled/disabled/auto | LiteLLM `volcengine` 适配器支持 `thinking` | LangBot 当前 manifest 使用 `openai`,不会进入该适配器 | 第二批,先修正路由并回归 |
| Bailian / Qwen | 厂商兼容接口有独立思考开关/预算 | LiteLLM `dashscope` 适配器目前未提供统一 reasoning 映射 | LangBot 当前 manifest 使用 `openai`,只能通过高级参数透传 | 第二批,实施前核对官方字段 |
| 其他 OpenAI-compatible 网关 | 取决于网关 | 尝试标准 `reasoning_effort` | 不能仅凭模型名推断完整能力 | 保守支持,默认不自动开启 |
### 2.3 对 LangBot 的直接含义
不能把这个功能实现成单一 `enable_thinking: bool`,原因如下:
- 有的模型只有开关,有的模型只有档位,有的模型允许精确 token 预算。
- 有的模型本身始终推理,只能降低思考量,无法真正关闭。
- 同一个通用档位在不同厂商会映射成不同的实际预算。
- 聚合网关和自定义 OpenAI-compatible 服务无法可靠地通过模型名识别能力。
- “不展示思考内容”不等于“关闭思考”。
## 3. 当前项目现状
### 3.1 已有能力
- `LLMModel.extra_args` 是 JSON 字段,Web 端已有通用高级参数编辑器。
- `LiteLLMRequester` 会按“模型级 `extra_args`,再调用级 `extra_args`”的顺序合并参数。
- LiteLLM 已统一处理多个 Provider 的 `reasoning_effort``thinking` 和返回的 `reasoning_content`
- `LocalAgentRunner` 的非流式、流式、工具调用和 fallback 路径都经过 `RuntimeProvider.invoke_llm*()`
- `remove-think` 已能控制 `<think>` 或独立 reasoning 内容是否进入展示文本。
- Gemini 工具调用所需的 `provider_specific_fields` / thought signature 已有保留逻辑和单元测试。
### 3.2 现有缺口
- 管理员只能手写 `extra_args`,没有统一语义、能力提示和校验。
- `remove-think` 名称容易被误解为关闭模型思考。
- 模型扫描只识别 `vision``func_call`,没有 reasoning 能力。
- 当前返回处理会把 `reasoning_content` 拼进 `<think>` 文本后删除原字段,可能损失多轮思考所需的结构化数据。
- DeepSeek 思考模式需要在后续轮次回传 `reasoning_content`,当前链路不能保证完整保留。
- Pipeline 只能选择模型,不能针对业务覆盖模型的思考策略。
- 监控只记录总输入/输出 token,没有单独展示 reasoning token。
- 部分 Provider manifest 仍声明为通用 `openai`,导致 LiteLLM 的厂商专用翻译器不会生效。
### 3.3 预计改动地图
| 层 | 主要文件 | 责任 |
| --- | --- | --- |
| 持久化 | `src/langbot/pkg/entity/persistence/model.py``src/langbot/pkg/persistence/alembic/versions/` | 新增 `reasoning_config` JSON 列和 Alembic 迁移 |
| 模型服务 | `src/langbot/pkg/api/http/service/model.py` | CRUD 校验、冲突检测、测试模型时使用统一策略 |
| HTTP 控制器 | `src/langbot/pkg/api/http/controller/groups/provider/models.py` | 继续复用现有模型路由,不新增平行 API |
| 模型管理 | `src/langbot/pkg/provider/modelmgr/modelmgr.py` | 临时模型、数据库模型与扫描结果加载新字段 |
| 请求抽象 | `src/langbot/pkg/provider/modelmgr/requester.py` | 定义能力查询和 reasoning 参数构建接口 |
| LiteLLM 适配 | `src/langbot/pkg/provider/modelmgr/requesters/litellmchat.py` | 能力识别、策略翻译、参数合并、reasoning 返回保留 |
| Provider manifest | `src/langbot/pkg/provider/modelmgr/requesters/*.yaml` | 必要时修正 Provider 路由;相关变更放到独立阶段 |
| Agent 调用 | `src/langbot/pkg/provider/runners/localagent.py` | 所有非流式、流式、工具调用、fallback 路径传递统一策略 |
| Pipeline 元数据 | `src/langbot/templates/metadata/pipeline/ai.yaml` | 第二阶段加入 Pipeline 级覆盖 |
| 输出配置 | `src/langbot/templates/metadata/pipeline/output.yaml` | 保留键名,澄清 `remove-think` 只控制展示 |
| Web 类型/API | `web/src/app/infra/entities/api/index.ts``web/src/app/infra/http/BackendClient.ts` | 增加配置与能力响应类型 |
| 模型 UI | `web/src/app/home/components/models-dialog/` | 能力标记、策略控件、校验、模型测试 |
| i18n | `web/src/i18n/locales/` | 至少补齐英文、简体中文及项目已有覆盖语言 |
| 测试 | `tests/unit_tests/provider/``web/tests/` | 翻译、服务、流式 round-trip、前端状态测试 |
Phase 1 不修改 `langbot-plugin-sdk` 的公共实体或运行时协议。现有 `provider_message.Message.provider_specific_fields` 已可承载 Provider 原始 reasoning 数据;只有后续要把 reasoning 升级为跨插件公开实体时,才需要跨仓库 SDK 变更。
## 4. 领域模型
### 4.1 统一策略
新增 `ReasoningConfig`,保存于 LLM 模型,Pipeline 可提供同结构覆盖。产品层只暴露一个离散档位:
```json
{
"level": "provider_default"
}
```
字段定义:
| 字段 | 类型 | 含义 |
| --- | --- | --- |
| `level` | `provider_default \| disabled \| enabled \| minimal \| low \| medium \| high \| xhigh \| max` | 同时表达开关和思考强度 |
校验规则:
- `provider_default`:不发送任何 reasoning 参数,保持厂商和模型默认行为。
- `disabled`:明确关闭;仅当模型可真正关闭时允许保存/运行。
- `enabled`:明确开启,但由 Provider 决定具体强度,适用于只有开关的模型。
- `minimal``max`:明确开启,并指定强度;仅允许选择模型实际支持的档位。
- 厂商的 `auto` 统一映射为 `provider_default`,不再增加一个重复状态。
- 精确 token 预算不进入主数据结构。少数需要预算的场景继续通过高级参数配置,并由模型测试接口校验。
### 4.2 能力描述
沿用现有 `LLMModel.abilities`,新增 `reasoning` 能力标记。同时由后端在 API 返回中计算只读的 `reasoning_capabilities`
```json
{
"supported": true,
"controls": ["toggle", "effort"],
"efforts": ["none", "low", "medium", "high"],
"can_disable": true,
"source": "litellm"
}
```
设计约束:
- `abilities` 仍是用户可编辑的粗粒度能力,符合现有 `vision``func_call` 模式。
- `reasoning_capabilities` 不持久化,优先从 LiteLLM 模型元数据计算,避免模型升级后数据库残留过期能力。
- 无法识别的自定义模型返回 `supported: null``source: unknown`,不猜测。
- 用户可手动添加 `reasoning` ability,但未知能力模型必须先通过“测试模型”验证显式策略。
- UI 只展示后端声明可用的控件;未知模型保留 Provider Default 和高级参数入口。
### 4.3 持久化
`llm_models` 表新增 JSON 列:
```text
reasoning_config JSON NOT NULL DEFAULT {"level":"provider_default"}
```
使用 Alembic 新迁移,不修改冻结的 legacy migration。
该列作为已实现版本的兼容字段保留;新的模型页不再提供写入口,Local Agent 请求以流水线中按模型 UUID 保存的策略为准。
不建议把内部策略塞进 `extra_args`,原因是当前 `extra_args` 会原样发送给 LiteLLM;使用保留键会让内部元数据泄漏到上游,并使高级参数与产品配置难以区分。
## 5. 配置优先级与请求流程
### 5.1 优先级
```text
Pipeline 当前候选模型策略
↓ 缺少配置时固定为 provider_default
Provider / 模型默认行为
```
请求参数合并顺序:
```text
基础参数
-> 模型 extra_args
-> 调用级 extra_args
-> 统一 reasoning 策略翻译结果(最后应用)
```
统一策略最后应用,可以确保流水线行为不受模型页历史设置影响。为了避免用户困惑,保存和测试时要检测 `extra_args` 中的冲突字段;当 `level != provider_default` 时,发现以下字段应直接报错:
- `reasoning_effort`
- `thinking`
- `reasoning`
- `extra_body` 内已知的 `thinking``enable_thinking``thinking_budget` 等字段
`level == provider_default` 时继续允许这些高级参数,保证旧配置兼容。
### 5.2 翻译层
`pkg/provider/modelmgr/` 内新增独立的 reasoning 规范化模块,职责是:
1. 读取当前流水线候选模型的请求级策略。
2. 查询 `ProviderAPIRequester.get_reasoning_capabilities(model)`
3. 严格校验策略是否可以准确执行。
4. 生成 LiteLLM 参数,不直接发 HTTP。
5. 返回可观测的“最终生效策略”供日志和测试使用。
建议接口:
```python
class ProviderAPIRequester:
def get_reasoning_capabilities(self, model: RuntimeLLMModel) -> ReasoningCapabilities: ...
def build_reasoning_args(
self,
model: RuntimeLLMModel,
config: ReasoningConfig,
) -> dict[str, Any]: ...
```
LiteLLMRequester 默认优先生成统一参数:
- 强度档位:`reasoning_effort=<level>`
- 仅开启:`thinking={"type":"enabled"}` 或 Provider 等价参数
- 关闭:优先 `reasoning_effort="none"`
- 高级参数中的精确预算:`thinking={"type":"enabled","budget_tokens":N}`
Provider 特例只放在 requester 翻译层,不进入 Pipeline 或平台适配器。
### 5.3 Provider 特例
- **Gemini 3**:如果 LiteLLM 能力表不能确认真正关闭,`disabled` 必须报“不支持关闭,可选择 Provider Default 或最低档”,不能把 `none` 静默映射成 low/minimal。
- **DeepSeek**:所有非 `none` 档位最终都只是开启。能力 API 只返回 `toggle`,UI 不显示档位;多轮必须保存并回传 `reasoning_content`
- **Ollama**:仅对明确支持等级的模型展示 effort;其他模型只展示开关。
- **OpenRouter**:以路由后的模型能力为准。模型未知时允许 Provider Default,显式策略必须通过测试接口。
- **Volcengine**:使用 `thinking.type=enabled/disabled/auto`。应先让该 requester 进入 LiteLLM `volcengine` 适配器,或增加等价的明确翻译,不能依赖模型名。
- **Bailian/Qwen**:作为第二批 Provider 专用翻译。实施前核对官方字段、模型范围、预算上下限和流式返回结构,不凭经验写接口。
## 6. 返回数据与思考展示
### 6.1 保留原始 reasoning
当前 `LiteLLMRequester` 会读取 `reasoning_content`,将其拼接成 `<think>` 文本,再删除原字段。建议改为:
```text
上游 reasoning_content
├─ 原样保存在 Message.provider_specific_fields.reasoning_content
└─ 根据 remove-think 决定是否渲染为 <think>...</think>
```
流式路径需要在 accumulator 中分别累计 `content``reasoning_content`,最终消息必须携带结构化 reasoning。不能只依赖已经渲染的 `<think>` 文本反向解析。
这样可以同时满足:
- `remove-think=true` 时用户看不到思考内容,但多轮协议仍能回传必要数据。
- `remove-think=false` 时保持当前用户体验。
- DeepSeek 多轮 thinking 不丢上下文。
- Gemini thought signature、Anthropic thinking block 等 Provider 字段可以继续按结构化方式 round-trip。
### 6.2 现有字段处理
保留数据库和 Pipeline 配置键 `remove-think`,避免破坏兼容。Web 文案改为更准确的:
- 中文:`向用户展示思考过程`
- 英文:`Show reasoning process`
UI 使用正向开关,保存时转换回 `remove-think = !showReasoning`。文案必须强调它只影响展示,不影响模型是否思考、token 或费用。
## 7. Web 管理面板
### 7.1 模型编辑
模型页只承担能力管理和只读展示:
1. `Reasoning` ability 复选框与 Vision、Function Calling 并列,供无法自动识别的自定义模型手动声明能力。
2. 模型卡片使用简短图标或 badge 标识 reasoning 能力。
3. 模型页不提供可写思考挡位,避免模型默认值与流水线策略形成两个控制源。
### 7.2 Local Agent 流水线策略
在 Local Agent 的主模型和每一个 fallback 模型下分别显示紧凑离散滑杆:
1. `Provider 默认` 始终为首个选项;选择它时不向上游增加任何思考参数。
2. 完整档位顺序为:`Provider 默认 / 关闭 / 开启 / 最低 / 低 / 中 / 高 / 极高 / 最大`
3. 前端只渲染后端为该模型返回的可用档位;仅开关模型显示 `Provider 默认 / 关闭 / 开启`
4. 模型不能真正关闭时不提供 `关闭`;能力未知时只显示不可调的 `Provider 默认`
5. 主模型和 fallback 分别保存策略,切换候选模型时不会把一个模型的挡位错误应用到另一个模型。
6. Dify、Coze、Langflow、n8n 等外部 Runner 不显示该控件,因为 LangBot 不直接发起其内部模型请求。
流水线配置保持旧格式兼容,并在模型选择对象中增加按 UUID 保存的映射:
```json
{
"model": {
"primary": "primary-model-uuid",
"fallbacks": ["fallback-model-uuid"],
"reasoning": {
"primary-model-uuid": "high"
}
}
}
```
`provider_default` 不写入映射;缺少 `reasoning` 的旧流水线天然等价于全部使用 Provider 默认。
滑杆交互要求:轨道使用现有主色和中性灰,不使用渐变;当前档位同时显示文字;支持键盘方向键和正确的 ARIA value text;窄屏下不溢出。
### 7.3 i18n
新增文案至少覆盖 `en_US``zh_Hans``ja_JP` 在模型面板现有同类字段已覆盖时同步补齐。不要把厂商参数名直接作为用户文案。
## 8. API、MCP 与 Skill
### 8.1 HTTP API
模型 CRUD 增加:
- 请求字段:`reasoning_config`
- 响应字段:`reasoning_config`
- 只读字段:`reasoning_capabilities`
模型测试接口必须使用与真实请求完全相同的规范化和翻译逻辑,并在失败时返回可操作错误,例如:
```text
Model gemini-3-... cannot disable reasoning.
Supported controls: effort=[low, medium, high].
```
可选增加只读调试信息,仅在测试接口返回:
```json
{
"effective_reasoning": {
"level": "low",
"translated_keys": ["reasoning_effort"]
}
}
```
不得返回 API key、完整请求正文或原始思考内容。
### 8.2 MCP 与技能
当前 MCP 仅列出模型 Provider,没有完整模型 CRUD 工具。如果本次不新增 agent-accessible HTTP 操作,则无需强行新增 MCP 工具。
如果后续让 Agent 修改模型思考策略,则必须同一提交更新:
- `src/langbot/pkg/api/mcp/server.py`
- 对应的 `skills/` 文档
- 参数 schema 和安全说明
## 9. 监控与可观测性
控制思考量后,管理员需要判断质量、延迟和成本是否值得。建议第二阶段增加:
- `reasoning_tokens`:从 `completion_tokens_details.reasoning_tokens` 或 Provider 等价字段提取。
- `effective_reasoning_level`:记录规范化后的生效档位,不记录原始思考内容。
- 模型监控页展示输入 token、可见输出 token、reasoning token、总延迟。
- Provider 不返回细分 token 时显示未知,不推算。
安全要求:日志、监控、debug API 默认都不得记录 reasoning 原文。思考内容可能包含敏感信息或系统提示,不应因为新增配置而扩大持久化范围。
## 10. 兼容与迁移
### 10.1 数据迁移
- 所有现有 LLM 记录迁移为 `{"level":"provider_default"}`
- 不自动解析或迁移现有 `extra_args` 中的 reasoning 参数,避免误判嵌套结构和 Provider 语义。
- UI 检测到旧 `extra_args` reasoning 字段时显示“由高级参数控制”,统一策略保持 Provider Default。
- 用户主动改成统一策略时,要求先移除冲突高级参数。
### 10.2 运行时兼容
- `provider_default` 不产生任何新增请求参数。
- 不改变现有 `remove-think` 的存储键和默认值。
- 不改变已有 Provider 的 `litellm_provider`,除非该 Provider 在专项回归后单独切换。
- `drop_params` 不能用于掩盖显式 reasoning 配置错误;显式策略被丢弃应视为失败。
- 自托管和 toB 环境中的自定义兼容接口保持可用,未知能力不阻止 Provider Default 请求。
## 11. 实施拆分
### Phase 1:统一基础设施与主流 Provider
- Alembic 增加 `llm_models.reasoning_config`
- Backend 模型实体、CRUD、测试接口支持统一配置。
- LiteLLMRequester 增加能力查询、严格校验和参数翻译。
- 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、xAI、Ollama、OpenRouter 的已验证 LiteLLM 路径。
- 修复结构化 reasoning 的非流式/流式保留。
- 模型面板增加 reasoning ability 与只读能力标识。
- Local Agent 主模型和每个 fallback 增加独立的请求级策略。
### Phase 2:国内 Provider
- 专项核对并支持 Volcengine/Doubao、Bailian/Qwen。
- 对相关 requester 的 `litellm_provider` 变更做独立回归,避免把 reasoning 功能和通用请求行为回归混在一起。
- 补齐扫描结果中的 reasoning capability。
### Phase 3:监控与评估
- 持久化 reasoning token 和生效策略。
- 监控页增加 reasoning 成本/延迟指标。
- 建立不同 effort 的离线质量、首 token 延迟、总耗时和 token 对比基线。
## 12. 测试方案
### 12.1 单元测试
- `ReasoningConfig` 所有合法/非法组合。
- `provider_default` 不产生任何新增参数。
- 显式配置覆盖模型/调用 `extra_args` 的顺序。
- reasoning 配置与高级参数冲突时拒绝。
- OpenAI 档位原样映射。
- Anthropic 档位映射,以及高级参数预算兼容。
- Gemini 2 budget、Gemini 3 level,以及不支持真正关闭时拒绝。
- DeepSeek 只显示/接受 toggle,非 `none` effort 不伪装成不同档位。
- Ollama 布尔与分级模型差异。
- Volcengine enabled/disabled/auto 翻译。
- 未知 Provider 只允许 Provider Default,或在显式测试后使用标准参数。
- 非流式 `reasoning_content` 保存到 `provider_specific_fields`
- 流式 reasoning 分片累计后仍能 round-trip。
- Gemini thought signature 和工具调用现有测试不能回归。
### 12.2 服务与持久化测试
- 新建、读取、更新模型的 `reasoning_config`
- Alembic 从当前 head 升级后默认值正确。
- 模型测试接口与真实 Local Agent 使用同一翻译函数。
- 旧模型、旧 `extra_args``remove-think` 行为不变。
### 12.3 前端测试
- 能力不同的模型显示正确控件。
- 离散滑杆只能停在后端返回的可用档位。
- 当前档位文字、键盘操作和 ARIA value text 正确。
- 仅开关模型、不可关闭模型、完整档位模型分别显示正确刻度。
- fallback 能力不兼容时阻止保存并给出明确提示。
- 中英文文案完整,移动端 Popover 不溢出。
### 12.4 Provider 冒烟测试
至少选取以下真实或可控 mock
- 一个支持 `none` 的 OpenAI reasoning 模型。
- 一个不支持 `none` 的 reasoning 模型。
- 一个 Anthropic adaptive thinking 模型。
- 一个 Gemini 2.x 与一个 Gemini 3.x 模型。
- 一个 DeepSeek hybrid thinking 模型,执行两轮含工具调用对话。
- 一个 Ollama 本地 reasoning 模型。
- 一个 OpenAI-compatible 自定义网关,验证 Provider Default 完全不变。
每个模型比较 Provider Default、最低档、中档、高档或关闭,记录成功率、首 token 延迟、总耗时、总 token 和 reasoning token(若可用)。
## 13. 风险与控制
| 风险 | 影响 | 控制措施 |
| --- | --- | --- |
| 将“最低思考”误当成“关闭” | 用户以为节省了成本,实际仍在推理 | `can_disable` 严格校验,不静默降级 |
| 模型能力表过期 | 新模型无法配置或旧模型报错 | 能力未知时保守;允许测试;升级 LiteLLM 时回归 |
| 高 effort 导致延迟/费用陡增 | 用户体验和预算风险 | 默认 Provider DefaultUI 提示;后续监控 reasoning token |
| `extra_args` 与统一配置冲突 | 实际生效值不可预测 | 保存/测试时拒绝冲突;统一策略最后应用 |
| reasoning 原文进入日志 | 敏感信息泄露 | 不记录原文,只记录策略和 token |
| 多轮 reasoning 丢失 | 工具调用或后续轮次失败/降质 | 结构化保存并 round-trip;流式专项测试 |
| 修改 Provider 路由造成通用回归 | 非 reasoning 请求也受影响 | 国内 Provider 路由放第二阶段,独立提交和回归 |
## 14. 需要审核确认的决策
1. **是否同意三层分离**:能力、策略、展示互不替代,保留 `remove-think` 仅控制展示。
2. **是否同意严格语义**:显式关闭无法准确执行时直接报错,不自动降为最低思考。
3. **是否同意请求级配置**:流水线按模型 UUID 保存挡位,不把产品配置塞进 `extra_args`
4. **是否同意 Runner 边界**:仅 Local Agent 展示控制项,外部 Runner 由其外部系统管理模型策略。
5. **是否同意保守默认**:所有现有模型迁移为 Provider Default,不自动开启、关闭或迁移旧高级参数。
6. **是否把结构化 reasoning 保留纳入第一阶段**:这是 DeepSeek 多轮和工具调用正确性的必要条件,建议必须纳入。
## 15. 推荐审核结果
建议按以上 6 项全部通过,并将 Phase 1 作为一个完整功能单元实施。不要只增加前端开关或只在 `extra_args` 中写 `reasoning_effort`;那样虽然改动小,但会继续混淆展示与推理、无法处理 Provider 差异,也无法保证多轮对话正确性。