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feat(runtime): Gateway 独立启动与公共协议落地（改造第 0-3 步）
- 闭环修复：审批 task_id 显式化（N2）、通知回退路径门闸 finally 释放（N1）、
personalization 原子写（S10，公共 atomic_write_json）
- server.tasks 拆解：__init__ 轻量化、Blueprint/路由移至 blueprint.py/web.py，
app_legacy 装配点惰性挂载；models.py 循环依赖死导入移除
- 执行链 Web 解耦：emit_event/run_background 安全包装（socketio 未绑定静默），
清除 4 处裸 socketio.emit（含 task_stopped 先写事件流再推送的顺序修复）
- RuntimeService 补建对话下沉：chat 任务无 conversation_id 时服务层装配，
客户端无需复制 Web 两步流程
- 事件协议：get_task_events 返回 meta.window_start 缺口检测水位
- 验收：test_runtime_standalone_lifecycle 子进程隔离（config import 固化问题），
独立启动 + 协议全链路 + 审批语义全绿；全量 74 测试失败恰为 4 项存量
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2026-09-07 23:00:15 +08:00 |
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feat(runtime): 抽出 RuntimeService 公共任务入口，任务线程拆除 Flask 隐式上下文
Gateway 化阶段一/二实施（公共任务入口），计划与验收记录见 cache_research/gateway/phase12_implementation_plan.md；契约文档 docs/runtime_contract.md 为本地文档按仓库惯例不入库
- 新增 server/runtime/：RuntimeContext 三层模型（TrustedPrincipal/TaskParams/InternalDirectives）+ RuntimeService（create_task/cancel/guidance/queue/get_task_events）
- create_chat_task 强制显式 session_data（缺失 ValueError，i18n key tasks.missing_session_data）；6 处调用点迁移至 runtime_service.create_task()（tasks/api、api_v1、workflow_runtime_api x2、chat_flow_task_main x2），门闸 token 移交与 notice 互斥豁免语义保留
- _run_chat_task 拆除 test_request_context 桥，任务线程全程 RuntimeIdentity 驱动
- 审批超时经 terminal._approval_timeout_seconds 透传至工具循环 4 个 _wait_* 调用点（默认 3600s 语义不变）
- 附带：config/_load_dotenv 容忍沙箱禁读 .env；AGENTS.md 同步结构
测试：改造相关 24/24 全绿（冒烟 6 + runtime_service 10 + model_persistence 4 + identity 路由 4）；真实环境验证已由用户人工完成
Co-authored-by: Astrion powered by Kimi-K3 <astrion-agent@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Codex powered by ChatGPT-6-Astra <codex@example.com>
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2026-09-07 16:16:12 +08:00 |
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6e043389b9
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docs(research): Gateway 化改造工作计划与范围复杂度评估
Co-authored-by: Astrion powered by Kimi-K3 <astrion-agent@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Codex powered by ChatGPT-6-Astra <codex@example.com>
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2026-09-07 12:27:59 +08:00 |
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feat(stats): token 统计新增缓存命中追踪与命中率展示
- utils/token_usage.py：usage 归一化补全缓存命中字段提取，覆盖
prompt_tokens_details/input_tokens_details.cached_tokens（OpenAI 系）、
顶层 prompt_cache_hit_tokens（DeepSeek）、顶层 cached_tokens（Kimi/Step）、
cache_read_input_tokens（Anthropic 系）、cachedContentTokenCount（Gemini）；
Anthropic 语义下把缓存读/写加回总输入以统一口径，normalize 保持幂等
- 对话级统计新增 total_cached_input_tokens 与 cache_exempt_input_tokens
（首轮/深度压缩后首轮未命中缓存的输入视为冷启动成本，豁免出命中率分母；
压缩通过 cache_cold_start_pending 标记在下一次真实调用时判定）
- token_update 广播与 token-statistics 接口同步携带新字段
- TokenDrawer 面板新增「累积缓存输入」「缓存命中率」（前端按 缓存/（总输入-豁免) 换算）
- 深色模式下「当前上下文」数字由灰色 --accent 改为 --text-primary（白）
- 附 cache_research/ 各厂商缓存字段调研文档（代码注释引用）
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2026-08-29 12:43:14 +08:00 |
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