fix(server): 对话级隔离边界修复——压缩路由走对话级terminal、回收器竞态防护、空cid任务补建对话
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1289c31dfe
commit
6b5b173260
@ -1,66 +1,35 @@
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name: conversation_model_persistence
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description: 当加载/恢复对话时发现模型未恢复，或新建对话后旧对话模型被覆盖时，应该索引本记忆
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description: 当加载/恢复对话时发现模型未恢复、新建对话后旧对话模型被覆盖、或修改 /api/model、_apply_workspace_personalization_preferences 时，应该索引本记忆
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# 对话模型持久化约定
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name: conversation_model_persistence
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description: 当加载/恢复对话时发现模型未恢复、新建对话后旧对话模型被覆盖、或修改 /api/model、_apply_workspace_personalization_preferences 时，应该索引本记忆
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# 对话模型持久化约定（对话级隔离架构版）
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## 核心规则
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- 每个对话的 `model_key` 保存在对话文件的 `metadata.model_key` 中。
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- 切换模型时（`/api/model`）会立即调用 `utils/conversation_manager/ConversationManager.save_conversation(..., model_key=terminal.model_key)` 写入对话文件。
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- **加载对话时必须恢复该对话保存的模型**，不能沿用终端当前的默认模型或用户个性化默认模型。
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- **创建新对话时，必须先保存旧对话、再应用默认模型到新对话**，否则旧对话的 `model_key` 会被默认模型覆盖。
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- 每个对话的 `model_key` 保存在对话文件的 `metadata.model_key`。
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- **对话级 terminal（`_bound_conversation_id` 非空）的模型由绑定加载权威恢复**（`WebTerminal._ensure_conversation` 用 `restore_model=True`），其它任何逻辑不得覆盖它。
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- **工作区级 terminal（未绑定）刻意 `restore_model=False`** 自动加载最近对话：避免 /new 页面显示旧对话模型。
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## 关键实现点
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## 四条关键防线（2026-07-20 修复，commit 1289c31d）
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### 1. 手动加载对话
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1. **`core/web_terminal.py::_ensure_conversation`**：绑定路径 `load_conversation(bound_id, restore_model=True)`。工作区自动加载路径保持 `restore_model=False`。
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2. **`server/chat/settings.py::/api/model`**：仅当请求显式携带 `conversation_id` 且与 terminal `current_conversation_id` 一致时才 `save_conversation`；无 cid（/new 页面）不持久化——工作区级 terminal 的 current 可能是陈旧对话，盲存会把模型写错对话或用陈旧 history 覆盖新消息。
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3. **前端 `static/src/app/methods/ui/model.ts::handleModelSelect`**：POST /api/model 必须带 `conversation_id: this.currentConversationId`。
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4. **`server/context.py::_apply_workspace_personalization_preferences`**：对 `_bound_conversation_id` 非空的 terminal 跳过 session 模型恢复与 default_model 应用——否则 session 里的全局模型会把对话级 terminal 恢复好的模型再盖掉（重启后回变默认的直接元凶）。
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路径：`/api/conversations/<conversation_id>/load` → `core/web_terminal.py::WebTerminal.load_conversation()`
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## 会话级语义
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- 该方法会从对话元数据中恢复 `thinking_mode`、`permission_mode`、`execution_mode`、`network_permission` 等状态。
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- **必须同时恢复 `model_key`**：
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```python
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saved_model_key = meta.get("model_key")
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if saved_model_key:
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try:
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self.set_model(saved_model_key)
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except Exception as exc:
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logger.warning("加载对话模型 %s 失败: %s", saved_model_key, exc)
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```
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- 恢复后，`terminal.model_key` 即对话保存的模型，`get_status()` 和 API 返回的 `model_key` 都会正确。
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- `session["model_key"]` 是全局"用户最后选择的模型"：用于工作区级 terminal 恢复与 /new 继承，**不代表任何具体对话的模型**。
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- 任务创建时前端随任务传 `model_key`（`send.ts`），`server/tasks/models.py` 在任务起点 `terminal.set_model(rec.model_key)`——前端是任务模型的权威来源。
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- `set_model()` 可能因图片/视频不兼容或模型被禁用抛异常，加载场景应捕获降级。
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- 管理员强制禁用模型的切换（context.py 406/549 行附近）对对话级 terminal 仍然生效，属正当覆盖。
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### 2. 程序重启后自动恢复最近对话
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## 验证脚本
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路径：`core/web_terminal.py::WebTerminal._ensure_conversation()`
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- Web 终端初始化时会自动加载最近的对话。
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- 原来的实现只调用 `utils/context_manager/ContextManager.load_conversation_by_id()`，不会恢复 `model_key` 等运行时状态。
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- 应改为调用 `self.load_conversation(conv_id)`，以复用完整的状态恢复逻辑（含模型恢复）。
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### 3. 创建新对话时保护旧对话的模型
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路径：`core/web_terminal.py::WebTerminal.create_new_conversation()`
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- **错误顺序**：先 `set_model(默认模型)` → 再 `start_new_conversation()` → `start_new_conversation()` 内部先 `save_current_conversation()` → 旧对话被按默认模型保存，覆盖了之前的模型。
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- **正确顺序**：
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1. 计算默认 `run_mode`、`permission_mode` 并应用（不改 `model_key`）。
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2. 调用 `start_new_conversation()`，此时 `terminal.model_key` 仍是旧对话的模型，旧对话被正确保存。
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3. 新对话创建完成后，再 `set_model(默认模型)`，并 `save_conversation` 更新新对话的 `model_key`。
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### 4. 前端
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路径：`static/src/app/methods/conversation/load.ts::loadConversation()`
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- 前端在调用 `/api/conversations/<id>/load` 后，会根据返回的 `result.model_key` 更新当前模型：
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```typescript
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if (typeof result.model_key === 'string' && result.model_key) {
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this.modelSet(result.model_key);
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}
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```
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- 后端修复后，返回的 `model_key` 即为对话保存的模型，前端会自动应用。
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## 注意事项
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- `set_model()` 可能因图片/视频不兼容或模型被禁用而抛异常，加载场景下应捕获并记录警告，不要让加载失败。
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- 如果对话元数据中没有 `model_key`（旧数据或新建对话），保持当前模型即可。
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- `_experiments/verify_model_fix.py`：p1 全周期（带cid切换→落盘、不带cid不污染）、p2 重启后保持；另需验证 `GET /api/status?conversation_id=X` 返回对话保存模型。
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@ -158,3 +158,20 @@
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- 24h 回收器真实时长未实测（单元覆盖三态；env `CONVERSATION_TERMINAL_TTL_SECONDS` 可调短测）
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- TerminalPanel 广播过滤前端 UI 未单独截图（逻辑随构建通过；后端 API 层隔离已实测）
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- 既有 bug 仍未修：assistant reasoning_content 前端渲染两遍（与议题 1/4 无关）
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## 8. 边界排查与修复（2026-07-20 第二轮）
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针对隔离后边界情况的专项排查结论与修复：
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1. **压缩迁移孤儿化（排查结论：不存在）**：深层压缩已全面 in-place（`run_deep_compression`，对话 id 不变）；`compression_mixin.compress_conversation` 创建新对话的旧路径已无调用方（死代码）。`compression_finished` 的 `rec.conversation_id` 迁移是同 id 覆写，无孤儿风险。
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2. **手动压缩走错 terminal（已修复）**：`/api/conversations/<id>/compress` 的 id 在路径里，`with_terminal` 只读 query/body → 原先用工作区级 terminal 执行并把对话加载进去，与对话级 terminal 双持同一对话（可串写）。修复：路由内显式 `get_user_resources(username, conversation_id=normalized_id)` 换到对话级 terminal（`server/conversation.py`）。
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3. **回收器竞态（已修复）**：原实现判定→关闭→pop 存在窗口，期间新请求可能拿到正在关闭的实例建任务。修复：关闭前打 `_reaper_closing` 标记（`get_user_resources` 见标记原地重建新实例）+ 关闭前二次确认 last_activity/运行任务（取消时清除标记）+ pop 前校验实例身份（`server/context.py`）。验证脚本新增 8a/8b 断言。
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4. **多智能体 idle 不会被误回收（排查结论：安全）**：`get_conversation_running_status` 中 idle 状态的多智能体任务记录不在终态集合内，仍计入 `has_running_multi_agent`；回收判定依赖该方法，故 idle 等待中的多智能体对话不会被回收。
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5. **空 cid chat 任务（已修复）**：未带 conversation_id 的 chat 任务原先落在工作区级 terminal 跑（`ensure_conversation_loaded` 在其上新建对话），占用服务 terminal 并造成双持。修复：`create_task_api` 在 cid 缺失时先补建对话文件再建任务（`server/tasks/api.py`）。socket chat 路径前端已不使用（无 `emit('chat')`）。
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6. **模型持久化四缺陷（已修复，commit 1289c31d）**：见项目记忆 `conversation_model_persistence` 四条防线。
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### 第二轮验证
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- `_experiments/verify_conversation_level_terminal.py`：11 项断言全过（新增 8a closing 重建 / 8b 二次确认）
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- `_experiments/verify_model_fix.py`：带 cid 切换落盘、不带 cid 不污染、重启后保持、`/api/status?conversation_id=` 对话级模型恢复全过
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- `_experiments/test_no_cid_guard.py`：空 cid 补建对话全过
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- `_experiments/test_reaper_live.sh`：短 TTL 真实回收实测
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@ -276,6 +276,10 @@ def get_user_resources(
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||||
container_handle = state.container_manager.ensure_container("host", str(project_path), container_key=container_key, preferred_mode="host")
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usage_tracker = None # 宿主机模式不计配额
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||||
terminal = state.user_terminals.get(term_key)
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||||
if terminal is not None and getattr(terminal, "_reaper_closing", False):
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||||
# 回收器正在关闭该实例，视为不存在并原地重建；
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||||
# 回收器 pop 前会校验实例身份，不会误删这里新建的 terminal。
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||||
terminal = None
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||||
target_project_path = str(project_path)
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if terminal:
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should_recreate_terminal = False
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||||
@ -452,6 +456,10 @@ def get_user_resources(
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||||
container_handle = state.container_manager.ensure_container(username, str(workspace.project_path), container_key=container_key, preferred_mode="docker")
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||||
usage_tracker = None if is_api_user else get_or_create_usage_tracker(username, workspace)
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||||
terminal = state.user_terminals.get(term_key)
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||||
if terminal is not None and getattr(terminal, "_reaper_closing", False):
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||||
# 回收器正在关闭该实例，视为不存在并原地重建；
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||||
# 回收器 pop 前会校验实例身份，不会误删这里新建的 terminal。
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terminal = None
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if not terminal:
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||||
run_mode = session.get('run_mode') if has_request_context() else None
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||||
thinking_mode_flag = session.get('thinking_mode') if has_request_context() else None
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||||
@ -862,6 +870,27 @@ def reap_idle_conversation_terminals(now: Optional[float] = None) -> int:
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||||
continue
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||||
if _conversation_terminal_has_running_work(username, workspace_id, conversation_id, terminal):
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||||
continue
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# 竞态防护：判定到关闭之间存在窗口，期间新请求可能拿到该实例并建任务。
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# 先打关闭标记（get_user_resources 见到标记会原地重建新实例），
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# 并二次确认活动时间/运行工作未变化，最后 pop 时校验实例身份。
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try:
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terminal._reaper_closing = True
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||||
except Exception:
|
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pass
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aborted = False
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latest_active = float(getattr(terminal, "last_activity_at", 0) or 0)
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if latest_active > last_active:
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||||
debug_log(f"[ConvTerminalReaper] 关闭前检测到新活动，取消回收: {term_key}")
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||||
aborted = True
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||||
elif _conversation_terminal_has_running_work(username, workspace_id, conversation_id, terminal):
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||||
debug_log(f"[ConvTerminalReaper] 关闭前检测到运行任务，取消回收: {term_key}")
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||||
aborted = True
|
||||
if aborted:
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try:
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||||
terminal._reaper_closing = False
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||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
continue
|
||||
try:
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||||
cm = getattr(terminal, "context_manager", None)
|
||||
if cm and getattr(cm, "current_conversation_id", None):
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||||
@ -880,9 +909,11 @@ def reap_idle_conversation_terminals(now: Optional[float] = None) -> int:
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mcp.close_all_clients()
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||||
except Exception as exc:
|
||||
debug_log(f"[ConvTerminalReaper] 关闭 MCP 失败 {conversation_id}: {exc}")
|
||||
state.user_terminals.pop(term_key, None)
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||||
reaped += 1
|
||||
debug_log(f"[ConvTerminalReaper] 已回收对话级 terminal: {term_key} (idle {int(now - last_active)}s)")
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||||
# 仅当缓存里仍是本实例时才移除（可能已被请求侧原地重建）
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||||
if state.user_terminals.get(term_key) is terminal:
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||||
state.user_terminals.pop(term_key, None)
|
||||
reaped += 1
|
||||
debug_log(f"[ConvTerminalReaper] 已回收对话级 terminal: {term_key} (idle {int(now - last_active)}s)")
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||||
return reaped
|
||||
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||||
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||||
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||||
@ -1534,6 +1534,16 @@ def compress_conversation(conversation_id, terminal: WebTerminal, workspace: Use
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if policy.get("ui_blocks", {}).get("block_compress_conversation"):
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return jsonify({"success": False, "error": "压缩对话已被管理员禁用"}), 403
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normalized_id = conversation_id if conversation_id.startswith('conv_') else f"conv_{conversation_id}"
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# 对话级隔离：压缩必须在该对话的专属 terminal 上执行。
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# with_terminal 只从 query/body 取 conversation_id，本路由的 id 在路径里，
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# 默认拿到的是工作区级 terminal——直接用它会把该对话加载进工作区级
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# terminal，与对话级 terminal 形成双持同一对话（可能互相串写历史）。
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try:
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||||
conv_terminal, _ = get_user_resources(username, conversation_id=normalized_id)
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||||
if conv_terminal is not None:
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||||
terminal = conv_terminal
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except RuntimeError as exc:
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||||
return jsonify({"success": False, "error": str(exc), "code": "resource_busy"}), 503
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result = asyncio.run(
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||||
run_deep_compression(
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web_terminal=terminal,
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@ -170,6 +170,25 @@ def create_task_api():
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||||
except Exception:
|
||||
pass
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# 对话级隔离兜底：chat 任务必须落在对话级 terminal 上。
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# 前端正常先 POST /api/conversations 拿 cid 再建任务；直接调 API 未带
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# conversation_id 时这里补建对话文件，任务随后在对话级 terminal 加载运行，
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# 避免占用工作区级服务 terminal 并与其形成双持同一对话。
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if not conversation_id:
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try:
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||||
_term_nc, _ws_nc = get_user_resources(username, workspace_id)
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||||
_cm_nc = getattr(getattr(_term_nc, "context_manager", None), "conversation_manager", None)
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||||
if _cm_nc is not None:
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||||
conversation_id = _cm_nc.create_conversation(
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||||
project_path=str(getattr(_ws_nc, "project_path", "") or "."),
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||||
run_mode=(run_mode if run_mode in {"fast", "thinking", "deep"} else "fast"),
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||||
thinking_mode=bool(thinking_mode) if thinking_mode is not None else (run_mode != "fast"),
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||||
model_key=model_key,
|
||||
)
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||||
debug_log(f"[TaskAPI] 未携带 conversation_id，已补建对话: {conversation_id}")
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
debug_log(f"[TaskAPI] 补建对话失败（继续按无 cid 处理）: {exc}")
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||||
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||||
try:
|
||||
rec = task_manager.create_chat_task(
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||||
username,
|
||||
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