Add runtime guidance input queue

2026-06-12 18:15:52 +08:00
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+# 运行中输入队列与 Runtime Guidance 注入
+
+## 背景
+
+用户在一个会话运行中继续输入，是 Agent 产品的基本能力。这个输入不能直接当成普通 user message 写入当前模型历史，否则会产生三个问题：
+
+1. **串台**：前端切换 session 或 URL 状态滞后时，新输入可能被写进旧 session。
+2. **取消误伤**：新建任务或继续输入会触发新的 run，从而取消当前正在运行的 run。
+3. **上下文污染**：运行中的输入如果直接进入 `model_messages`，会破坏当前 tool_use/tool_result 顺序，甚至触发 Bedrock/Anthropic 的 tool_result 校验错误。
+
+正确做法是把运行中输入先作为 UI 和 runtime 的外部事件持久化，等 Agent loop 进入安全边界时再决定如何注入。
+
+## 主流方案对比
+
+| 方案 | 关键机制 | 对本项目的启发 |
+|------|----------|----------------|
+| [OpenAI Codex long-horizon tasks](https://developers.openai.com/blog/run-long-horizon-tasks-with-codex) | 长任务依赖计划、验证、修复和可持续的外部状态，而不是单轮大 prompt | 会话运行态要可恢复；用户中途修正不能重置整轮任务 |
+| [Claude Code hooks](https://code.claude.com/docs/en/hooks-guide) | `UserPromptSubmit`、`PreToolUse`、`PostToolUse`、`Stop` 等生命周期点允许注入上下文或阻断动作 | runtime guidance 应只在明确生命周期边界注入，不直接改写当前消息流 |
+| [Building AI Coding Agents for the Terminal](https://arxiv.org/html/2603.05344v1) | Agent harness 把输入层、工具层、上下文层和执行层拆开；输入可通过线程安全队列进入执行循环 | 运行中输入应先入队，再由 Agent loop 主线程消费 |
+| [Event-driven agentic loops](https://boundaryml.com/podcast/2025-11-05-event-driven-agents) | 用户输入、LLM chunk、tool call、interrupt 都是事件；UI、LLM、持久化各自投影 | `display_messages`、`model_messages`、`run_events` 必须分离，避免一个状态源服务所有场景 |
+
+## 目标设计
+
+```text
+用户输入
+  -> 如果当前 session idle: 正常发送，创建 run
+  -> 如果当前 session running: 写入 agent_input_queue
+       -> UI 展示 pending chip
+       -> 用户可编辑、删除、引导
+       -> 引导: kind=guidance，绑定当前 run_id
+       -> Agent loop 下一轮开始前消费 guidance
+       -> guidance 以 display=false 的 user message 注入 model_messages
+```
+
+## 数据分层
+
+| 数据 | 作用 | 是否允许 compact 覆盖 |
+|------|------|-----------------------|
+| `model_messages` | 给模型推理用，可压缩、可摘要、可隐藏注入 | 允许 |
+| `display_messages` / `agent_display_messages` | 给 UI 回放用，append-only，不因为 compact 丢历史 | 不允许 |
+| `run_states` | 当前 run 的状态、耗时、取消能力 | 不允许用前端内存替代 |
+| `run_events` | 右侧活动区事件流 | 不允许只存在 SSE 内存里 |
+| `agent_input_queue` | 运行中输入、guidance、待处理后续输入 | 不允许直接写进 display/model messages |
+
+## 后端实现约定
+
+### 状态读取
+
+前端优先读取：
+
+```text
+GET /api/sessions/{session_id}/state
+```
+
+返回：
+
+- `messages`: DB 中 `agent_display_messages` 的增量或全量。
+- `activity_events`: DB 中 `run_events` 的增量或全量。
+- `run`: `run_states` 最新状态。
+- `input_queue`: 当前 pending 输入队列。
+
+旧接口 `GET /api/sessions/{session_id}` 只作为兼容兜底，不应该再作为实时 UI 的主状态源。
+
+### 输入队列
+
+```text
+POST   /api/sessions/{session_id}/input-queue
+GET    /api/sessions/{session_id}/input-queue
+PATCH  /api/sessions/{session_id}/input-queue/{item_id}
+DELETE /api/sessions/{session_id}/input-queue/{item_id}
+```
+
+字段约定：
+
+| 字段 | 说明 |
+|------|------|
+| `kind=next_turn` | 运行中输入的默认状态，只展示在 composer 上方，不进入模型 |
+| `kind=guidance` | 用户显式点击“引导”后进入当前 run |
+| `run_id` | guidance 应绑定当前 active run；未绑定时由后端尝试绑定 latest active run |
+| `status=pending` | UI 可见，等待处理 |
+| `status=consumed` | 已被 runtime 注入 |
+| `status=cancelled` | 用户编辑/删除/取消 run 后不再处理 |
+
+### Runtime 注入
+
+`LocalCodingAgent` 提供 `runtime_guidance_provider`，在每轮模型调用前消费 pending guidance：
+
+```text
+agent loop boundary
+  -> consume_session_guidance(session_id, run_id)
+  -> append hidden user message:
+     <runtime-guidance>
+     用户在任务运行中补充了以下引导...
+     </runtime-guidance>
+  -> display=false
+  -> 继续模型调用
+```
+
+这个注入点必须在 tool_result 已经写回之后、下一次模型调用之前，不能插在 tool_use 和 tool_result 中间。
+
+## 前端交互
+
+1. 当前 session idle：输入框 Enter 仍然正常发送。
+2. 当前 session running：输入框不禁用；Enter 写入 queue，清空输入框。
+3. pending 输入显示为 composer 上方 chip：
+   - **编辑**：取消 queue item，把文本恢复到输入框。
+   - **引导**：改成 `kind=guidance` 并绑定 active `run_id`。
+   - **删除**：取消 queue item。
+4. 停止 run 时，后端同时取消该 session 下 pending queue item，避免下一轮误消费。
+
+## 不做的事
+
+- 不在运行中输入时自动创建新 run。
+- 不把 pending 输入直接写入 `display_messages`。
+- 不把 guidance 展示成普通用户消息；它是运行中的控制信号，不是对话历史。
+- 不依赖前端内存判断最终状态；刷新后必须能从 DB 完整恢复。
+
+## 验收点
+
+1. 同一个账号同时打开两个 session，分别运行任务，输入不会串台。
+2. A session 运行中切到 B session 输入，B 的输入只进入 B 的 queue。
+3. A session 运行中输入后刷新，pending chip 仍存在。
+4. 点击“引导”后，下一次模型调用前能消费 guidance，并在活动区记录注入事件。
+5. 点击停止后，对应 run 的进程和 pending queue 都被取消。
+6. 触发 compact 后，UI 仍能从 `display_messages` 回放完整历史；模型只使用 compact 后的 `model_messages`。
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 8. [label-master Skill 实现](08-label-master.md)
 9. [外部系统 Skill：ELK、SQL、模型迭代](09-external-skills.md)
 10. [Agent 记忆机制调研与对比](10-memory-research.md)
+11. [运行中输入队列与 Runtime Guidance 注入](12-runtime-guidance-queue.md)

 ## 一句话定位