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- 新增 server/work_timer.py，在对话真正空闲（无前台任务、无后台子智能体/后台命令/压缩）时持久化 work_timer，并同步内存副本，解决刷新后计时器回退问题。 - server/chat_flow_task_main.py / chat_flow.py / tasks/models.py 在任务结束/取消时按空闲判定决定是否持久化。 - 前端 lifecycle.ts 在仍有后台任务时不提前停止计时器。 - 子智能体工具（create/terminate/get_status）渲染美化，task 参数放在顶部元信息区。 - 子智能体状态查询支持返回「已完成」「已终止」「不存在」；修复 wait_for_completion 在 final_result 就绪前返回导致的「ID 被占用」误报。 - 统一后台完成通知池 poll_completion_notifications，合并子智能体与后台 run_command 两路轮询，避免逐条触发工作循环与单工作区互斥冲突。 - 删除本次新增的各类 debug_log / notify_pool_log 调用及辅助脚本。
96 lines
3.6 KiB
Python
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"""对话工作计时器持久化与空闲判定辅助函数。
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把「对话真正停止运行（没有其它前台任务、也没有后台子智能体/后台命令/压缩）」
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这一时刻的 work_timer 同步到磁盘，并刷新当前 ContextManager 内存中的副本，
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避免刷新页面后计时器又恢复成「工作中」。
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"""
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from __future__ import annotations
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from datetime import datetime
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from typing import Any, Optional, Set
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from modules.sub_agent import TERMINAL_STATUSES as SUB_AGENT_TERMINAL_STATUSES
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def has_running_background_work(terminal: Any, conversation_id: Optional[str]) -> bool:
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"""检测指定对话是否还有未完成的后台工作（子智能体、后台命令、待通知完成项）。"""
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if not terminal or not conversation_id:
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return False
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sub_agent_manager = getattr(terminal, "sub_agent_manager", None)
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if sub_agent_manager:
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try:
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sub_agent_manager.reconcile_task_states(conversation_id=conversation_id)
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for task_info in sub_agent_manager.tasks.values():
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if task_info.get("conversation_id") != conversation_id:
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continue
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status = task_info.get("status")
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if status not in SUB_AGENT_TERMINAL_STATUSES.union({"terminated"}):
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return True
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# 已完成但尚未发出通知，对话仍应视为运行中
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if status in SUB_AGENT_TERMINAL_STATUSES and not task_info.get("notified"):
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return True
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except Exception:
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pass
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bg_manager = getattr(terminal, "background_command_manager", None)
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if bg_manager:
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try:
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bg_manager.reconcile_stale_records(conversation_id=conversation_id)
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if bg_manager.has_pending_for_conversation(conversation_id):
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return True
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except Exception:
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pass
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return False
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def finalize_conversation_work_timer(
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terminal: Any,
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conversation_id: Optional[str],
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*,
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finished_at: Optional[str] = None,
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exclude_task_id: Optional[str] = None,
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active_task_ids: Optional[Set[str]] = None,
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) -> bool:
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"""当对话真正停止运行时，把 work_timer 持久化到后端并同步内存。
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参数：
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terminal: 当前终端实例，需携带 context_manager。
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conversation_id: 要处理的对话 ID。
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finished_at: 完成时间 ISO 字符串，默认当前时间。
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exclude_task_id: 在判断「是否还有其它前台任务」时要排除的任务 ID。
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active_task_ids: 当前仍活跃的前台任务 ID 集合。若提供且除 exclude_task_id
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外仍有其它任务，则视为对话仍在运行，不做持久化。
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"""
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if not terminal or not conversation_id:
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return False
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# 1. 空闲判定：还有其它前台任务在跑？
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if active_task_ids:
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others = {tid for tid in active_task_ids if tid and tid != exclude_task_id}
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if others:
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return False
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# 2. 空闲判定：还有后台工作？
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if has_running_background_work(terminal, conversation_id):
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return False
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context_manager = getattr(terminal, "context_manager", None)
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if not context_manager:
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return False
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cm = getattr(context_manager, "conversation_manager", None)
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if not cm:
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return False
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now_iso = finished_at or datetime.now().isoformat()
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# 3. 持久化到磁盘并同步内存副本
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try:
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return cm.mark_latest_user_work_completed(
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conversation_id, now_iso, context_manager=context_manager
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)
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except Exception:
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return False
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