按用户指示做**一包提交**,不按工作流拆分。本提交刻意混合了多条并行线:
· 本地 ASR 接管:audio 成为与 chat/embed/image/video 同等的路由类别
(IsLocalRoute 单一判据、audio 健康探测、default_audio_route、
auto 占位、GET /api/ai/routes/audio、回退云端时界面明示「音频已出网」)
· LLM 调用层:ctx 贯穿、ToolCall/ToolSchema、EmptyCompletionError /
TransientUpstreamError(按错误类型而非文案判重试)
· 编排 Agent:general_assistant orchestrate/persistence/spec_driver
· 联网搜索:internal/search(playwright)
· 网盘:backend + 前端
· 前端 UI:导航/路由/工作台若干页
· 交付文档:DELIVERY.md / AR04 / 部署文档的「无 Python」表述据实改写,
新增 eai_agentplatform-asr.service、asr.env、clonezilla-cleanup 清 ~/asr-poc
不分拆的原因:dev 早期,粒度不该打断工作节奏。且实测过——这些改动
**在编译上是同一个单元**(llm.go 的 ctx 签名变更牵动 12 个调用点,
chat_message.go 的 ctx 改动又与编排重写同处一个 hunk),拆出来的中间态编不过。
详见 TOP_CODING_RULES.md G14.5 与 bugs_and_errors.md E09。
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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run_08
- 类型:纯知识直答
- 意图:direct_answer
- 状态:成功
- 耗时:约 8s
- 字数:687
- 时间:2026-09-25 20:10:40
- 说明:请求为「解释大语言模型里的 temperature 参数」。未触发联网/编排,单轮直答即返回,内容:temperature 是采样阶段参数,给出 softmax 公式(p_i = exp(z_i/T)/Σ...)、T<1 低温确定性高、T=1 原始采样、T>1 高温发散、T→0 贪心解码、并说明与 top_p 的区别。专业准确。
- 结论:direct_answer 路径正常(~8s,结构化、专业)。这是三类意图中唯一完全通畅的路径,验证了不依赖外部搜索时通用助手本体能力可靠。这也说明超时问题不在直答/编排逻辑,而在搜索数据源的反爬。