Claude/fix chat message error 018v cdth hgg9n5 ue9z3 nm zwa #20
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Add comprehensive documentation file (CLAUDE.md) that provides AI assistants with detailed guidance on working with the Mini Agent codebase, including: - Complete project overview and key features - Detailed repository structure and architecture explanation - Core components documentation (Agent, LLM abstraction, Tools, Config) - Development workflows and setup instructions - Code style conventions and commit message format - Guidelines for adding new tools and MCP integrations - Testing best practices and debugging tips - Common pitfalls and troubleshooting guide - Quick reference for common tasks This guide helps AI assistants understand the codebase structure, follow project conventions, and make appropriate contributions.
…a-01QbTDpo1uew3iGn9Tp4ADYE docs: add comprehensive CLAUDE.md guide for AI assistants
问题： - 使用智谱 GLM 等非 MiniMax 模型时，API 返回 response.choices 为 None - reasoning_split 是 MiniMax 特有的参数，其他模型不支持 修复： 1. 在 OpenAIClient 添加 enable_reasoning_split 参数 2. 只对 MiniMax 模型启用 reasoning_split（自动检测） 3. 添加完善的空值检查和错误处理 4. 添加详细的日志记录以便调试 影响： - GLM、GPT 等模型现在可以正常工作 - MiniMax 模型保持原有的 reasoning_split 功能 - 更好的错误提示帮助调试问题
问题： - 智谱 GLM 使用 reasoning_content 字段（字符串格式） - MiniMax 使用 reasoning_details 字段（列表格式） - 之前的代码只支持 MiniMax 格式，导致 GLM 的思考内容丢失 改进： 1. 自动检测模型类型和推理格式 - GLM 模型 -> reasoning_content (字符串) - MiniMax 模型 -> reasoning_details (列表) - 其他模型 -> 不启用推理 2. 响应解析支持两种格式 - 优先检查 reasoning_content (GLM) - 回退到 reasoning_details (MiniMax) - 添加详细的调试日志 3. 消息转换支持两种格式 - 发送历史消息时使用正确的格式 - 确保交错思维（Interleaved Thinking）正常工作 4. LLMClient 自动启用 GLM 的 reasoning_split - GLM 和 MiniMax 都支持该参数 - GPT 等其他模型自动禁用 影响： - GLM 模型现在可以完整支持交错思维 - MiniMax 保持原有功能 - 更好的跨模型兼容性
…013bdm9y69geacXCsXYQZhgq Claude/fix OpenAI response null 013bdm9y69geac x cs xyq zhgq
…t to handle OpenAI provider correctly for GLM models. Adjust tests to ensure proper configuration loading and provider handling.
修改内容： - BashTool.__init__ 添加 workspace_dir 参数 - 在所有子进程创建时添加 cwd=workspace_dir 参数 - 将 BashTool 初始化从 initialize_base_tools 移至 add_workspace_tools - 确保 bash 命令在 workspace 目录执行，与文件工具保持一致 修复问题： - 修复 BashTool 执行目录与 workspace 不一致的问题 - 修复 bash 命令在项目根目录执行而文件工具在 workspace 的不一致性 影响范围： - mini_agent/tools/bash_tool.py: 添加 workspace_dir 参数和 cwd 支持 - mini_agent/cli.py: 调整工具初始化顺序
…1jHHk1CCwx9bfHLa43Aza feat(tools): 添加 BashTool workspace 目录支持
新增功能： - 添加 GLMSearchTool 单查询搜索工具 - 添加 GLMBatchSearchTool 批量并行搜索工具 - 支持配置文件和环境变量配置 API Key - 集成到工具加载系统 实现特性： - 异步执行支持 - 线程池并发搜索 - 可配置搜索参数（引擎、数量、时间过滤、内容大小） - 优雅的错误处理和格式化输出 - 完整的类型提示和文档字符串 修改文件： - mini_agent/tools/glm_search_tool.py: 新增搜索工具实现（585行） - mini_agent/config.py: 添加 GLM Search 配置字段 - mini_agent/config/config-example.yaml: 添加配置模板 - mini_agent/cli.py: 集成工具加载逻辑 使用方法： 1. 设置 ZHIPU_API_KEY 环境变量或在 config.yaml 中配置 2. 在 config.yaml 中设置 enable_glm_search: true 3. 安装依赖: pip install zhipuai 4. Agent 可使用 glm_search() 或 glm_batch_search() 进行网页搜索
…1jHHk1CCwx9bfHLa43Aza feat(tools): 添加 GLM Search 网页搜索工具
- 添加缺失的 zhipuai>=2.0.0 依赖到 pyproject.toml - 优化 GLMSearchTool 和 GLMBatchSearchTool 返回格式： - 移除装饰性字符（===）和 emoji（❌） - 使用简洁的结构化格式 [1] Title - 保留完整搜索结果内容，不截断 - 更面向模型理解的输出格式
…1JPBnQ713GXLwHHP1rqZUVG fix(tools): 添加 zhipuai 依赖并优化搜索结果格式
- 新增 HTTPMCPServerConnection 类支持 HTTP/SSE 协议的 MCP 服务器
- 使用 mcp.client.streamable_http 模块进行 HTTP 连接
- load_mcp_tools_async 现在支持自动检测连接模式：
- 检测 mode="streamable-http" 或存在 url 字段时使用 HTTP 模式
- 默认使用 stdio 模式
- 保持与现有 stdio 模式相同的代码风格和错误处理
- 更新类型注解支持两种连接类型
现在可以在 mcp.json 中配置 HTTP MCP 服务器：
{
"mcpServers": {
"server-name": {
"mode": "streamable-http",
"url": "http://example.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer token",
"Content-Type": "application/json"
}
}
}
}
…1JPBnQ713GXLwHHP1rqZUVG feat(mcp): 添加 streamable-http 模式支持
- 添加 datetime 导入 - 在 Agent.__init__ 中自动注入当前日期时间到 system prompt - 格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS (星期几) - 使模型能够处理与时间相关的任务
…iwbPnUkoTum7PKEF8 feat(agent): 在 system prompt 中注入当前日期和时间
- 添加完整的系统架构和执行流程说明 - 包含 7 个核心部分的详细流程图 - 使用 ASCII 图表展示各个组件的交互 - 帮助开发者理解整体工作机制
添加两个完整的设计文档： 1. BACKEND_WORKSPACE_DESIGN.md - 4种 workspace 方案对比分析 - 推荐方案：统一环境 + 用户文件隔离 - 详细的实现代码示例 - 配额管理和安全控制方案 2. FASTAPI_BACKEND_ARCHITECTURE.md - 完整的 FastAPI 后端架构设计 - SQLite 数据库设计（用户、会话、消息、文件） - 核心服务模块（Session、Agent、Workspace、History） - RESTful API 接口定义 - 安全机制（命令白名单、包白名单） - 部署配置和初始化脚本 基于讨论确定的方案： - 多轮对话 session 管理 - 共享环境 + 用户隔离 - 文件持久化（只保留特定格式） - SQLite 存储对话历史
实现基于架构设计的 FastAPI 后端服务：
## 核心功能
- 简单认证系统（用户名/密码登录）
- 会话管理（创建、列表、详情、关闭）
- 多轮对话接口（支持上下文记忆）
- 对话历史持久化（SQLite）
- 工作空间管理（用户隔离）
- 文件自动保留（.pdf/.xlsx/.pptx/.docx等）
## API 接口
- POST /api/auth/login - 登录
- POST /api/sessions - 创建会话
- GET /api/sessions - 会话列表
- DELETE /api/sessions/{id} - 关闭会话
- POST /api/chat/{session_id} - 发送消息
- GET /api/chat/{session_id}/history - 对话历史
## 技术栈
- FastAPI + SQLAlchemy + SQLite
- Pydantic 数据验证
- 分层架构（API/Service/Model）
- 集成 Mini-Agent 核心
## 包白名单
基于 Claude Skills 需求分析：
- 文档处理: pypdf, reportlab, python-pptx, python-docx, openpyxl
- 数据处理: pandas, numpy
- 图像处理: Pillow
- 可视化: matplotlib, seaborn
- 工具库: requests, httpx, pyyaml, jinja2
## 文件结构
- app/ - 应用代码
- api/ - API 路由
- models/ - 数据模型
- schemas/ - Pydantic 模式
- services/ - 业务逻辑
- data/shared_env/ - 包白名单
- requirements.txt - Python 依赖
- README.md - 使用文档
- test_api.py - API 测试脚本
安全改进: - 添加 backend/.env 到 .gitignore 防止提交 API 密钥 - 添加 backend/data/database/*.db 到 .gitignore - 创建 CONFIG_SECURITY.md 安全配置文档 灵活性改进: - 将 MINIMAX_* 环境变量改为通用的 LLM_* - 支持多个 LLM 提供商 (MiniMax, GLM, OpenAI, Anthropic) - agent_service.py 中添加动态提供商选择 - .env.example 中添加多个提供商配置示例 配置变更: - LLM_API_KEY: API 密钥（替代 MINIMAX_API_KEY） - LLM_API_BASE: API 基础地址 - LLM_MODEL: 模型名称 - LLM_PROVIDER: 提供商类型 (anthropic/openai)
…iwbPnUkoTum7PKEF8 Claude/fix cli timestamp 01 ey gj qiwb pn uko tum7 pkef8
功能特性: - 用户登录界面（用户名/密码认证） - 会话管理（创建、删除、切换会话） - 实时对话界面（发送消息、查看历史） - Markdown 消息渲染（代码高亮、表格、链接） - 思考过程和工具调用可视化 - 会话状态展示（活跃/暂停/完成） - 响应式设计和现代化 UI 技术栈: - React 18.2 + TypeScript 5.2 - Vite 5.0（快速构建） - TailwindCSS 3.3（样式框架） - React Router 6.20（路由管理） - Axios（HTTP 客户端） - react-markdown（Markdown 渲染） - lucide-react（图标） - date-fns（日期处理） 项目结构: - components/: Login, SessionList, Chat, Message - services/: API 服务层封装 - types/: TypeScript 类型定义 - App.tsx: 主应用和路由配置 配置文件: - vite.config.ts: Vite 配置（代理 /api 到后端） - tailwind.config.js: Tailwind 主题配置 - tsconfig.json: TypeScript 配置 - package.json: 依赖管理
…iwbPnUkoTum7PKEF8 feat(frontend): 实现完整的 React 前端界面
认证接口修复:
- 修改登录接口接受 Form 数据而非 JSON
- 返回 session_id 而非 user_id
- LoginResponse 格式匹配前端期望
会话接口修复:
- POST /sessions/create - 创建会话（路径修复）
- GET /sessions/list - 获取会话列表（路径修复）
- GET /sessions/{id}/history - 获取消息历史（新增）
- DELETE /sessions/{id} - 删除会话
- 移除 SessionListResponse 中的 total 字段
- SessionResponse 字段匹配前端（updated_at替代last_active）
对话接口修复:
- POST /chat/{id}/message - 发送消息（路径修复）
- 使用 SendMessageRequest/Response 匹配前端
- 简化响应格式为 {message, response}
数据模型修复:
- Session.last_active → Session.updated_at
- 移除 Session.message_count 和 turn_count
Schema修复:
- 添加 CreateSessionResponse
- 添加 SendMessageRequest/Response
- 添加 MessageHistoryResponse
- 所有字段名匹配前端 TypeScript 类型
所有接口现在完全匹配前端期望的格式！
…QiwbPnUkoTum7PKEF8 fix(backend): 全面修复前后端接口匹配问题
…QiwbPnUkoTum7PKEF8 feat(backend): 添加详细错误日志以便调试
问题: - Message.id 原为 Integer，导致前端验证失败 - 前端期望所有 ID 为字符串格式 修复: - Message.id: Integer → String(36) UUID - HistoryService.save_message: 自动生成 UUID - 移除已删除的 message_count 和 turn_count 更新逻辑 相关错误: ValidationError: messages.0.id Input should be a valid string [type=string_type, input_value=1]
新增脚本: - init_shared_env.py - Python 跨平台初始化脚本（推荐） - init_shared_env.sh - Linux/Mac Shell 脚本 - init_shared_env.bat - Windows 批处理脚本 - README.md - 详细使用说明 功能: - 自动创建目录结构（shared_env, workspaces, database） - 创建 Python 虚拟环境（data/shared_env/base.venv） - 从 allowed_packages.txt 安装所有允许的包 - 支持错误处理和进度显示 使用方法: cd backend python scripts/init_shared_env.py 这解决了 "共用环境没预装" 的问题！
新增功能: - app/utils/init_env.py - 共享环境初始化工具模块 - init_shared_env() - 创建虚拟环境并安装包 - check_shared_env() - 检查环境是否存在 - app/main.py - 在 startup 事件中自动初始化 改进: - 用户无需手动运行初始化脚本 - FastAPI 首次启动时自动创建共享环境 - 批量安装包，速度更快 - 详细的日志输出 精简包列表: - 移除版本锁定，使用最新稳定版 - 只保留运行时必需的 12 个核心包 - 不包含开发工具（pytest, black 等） - 不包含危险系统包 使用方法: 直接启动后端即可，首次启动会自动初始化： uvicorn app.main:app --reload 优势: ✅ 零配置 - 用户不需要手动初始化 ✅ 更快 - 批量安装包 ✅ 更安全 - 精简的包列表 ✅ 更简单 - 一键启动
问题: - 后端通过 sys.path 导入 mini_agent 源代码 - 但 requirements.txt 中缺少 mini_agent 的依赖 - 导致导入 mini_agent 时会失败（缺少 httpx, anthropic 等） 新增依赖: - httpx>=0.27.0 (LLM API 调用) - anthropic>=0.39.0 (Anthropic SDK) - openai>=1.57.4 (OpenAI SDK) - tiktoken>=0.5.0 (Token 计数) - pyyaml>=6.0.0 (配置文件) - mcp>=1.0.0 (Model Context Protocol) - requests>=2.31.0 (HTTP 请求) 说明: - mini_agent 包本身不需要安装（通过源代码导入） - 但 mini_agent 的依赖必须在后端环境中安装 - 共享环境（base.venv）不需要这些依赖
…QiwbPnUkoTum7PKEF8 Claude/fix cli timestamp 01 ey gj qiwb pn uko tum7 pkef8
修复了后端在处理聊天消息时返回 500 错误但无详细信息的问题。 主要改进： 1. 在 chat.py 中添加详细的错误日志输出 - Agent 初始化阶段的错误捕获 - 对话执行阶段的错误捕获 - 输出完整的堆栈跟踪信息 2. 改进前端错误显示 (Chat.tsx) - 从后端响应中提取详细错误信息 - 使用 pre 标签显示多行错误 - 添加关闭按钮 3. 创建诊断脚本 (diagnose.py) - 检查 Python 版本和依赖包 - 验证 .env 配置文件 - 测试 LLM 客户端初始化 - 检查数据库连接 问题定位： - 500 错误通常由 LLM API 配置问题引起 - 用户需要在 .env 中正确配置 LLM_API_KEY 相关 issue: 前后端聊天消息接口报 500 错误
修复了数据库中旧的整数 ID 与新的 UUID 字符串 ID 不兼容导致的错误。 问题现象： 1. 获取历史记录时报 ValidationError: Input should be a valid string 2. 保存消息时报 IntegrityError: datatype mismatch 根本原因： - 旧版本使用整数 ID (autoincrement) - 新版本改为 UUID 字符串 ID - 数据库中存在两种格式的数据混合 解决方案： 1. MessageResponse Schema 添加 field_validator 自动转换 ID 类型 - 兼容整数和字符串 ID - 统一转换为字符串格式 2. 创建迁移脚本 (migrate_database.py) - 将旧的整数 ID 转换为 UUID 字符串 - 保留现有数据 - 支持备份和回滚 3. 创建重置脚本 (reset_database.py) - 快速清理旧数据 - 重建数据库表结构 - 可选清理工作空间 4. 添加详细文档 (DATABASE_MIGRATION.md) - 问题诊断指南 - 两种解决方案说明 - 故障排除步骤 相关文件： - backend/app/schemas/message.py - 添加类型转换 - backend/migrate_database.py - 数据迁移工具 - backend/reset_database.py - 数据库重置工具 - backend/DATABASE_MIGRATION.md - 迁移指南 相关 issue: 数据库 ID 类型不兼容
针对用户反馈"工具是不是没用"的问题，添加详细的工具分析和优化方案。 问题分析： - Agent 尝试用 bash + curl 做网络搜索但失败 - 缺少专业的网络搜索工具 - MCP 搜索工具未启用（disabled: true） 现状说明： - 现有 7 个基础工具都有用（文件操作、bash、会话笔记） - 但主要用于编程任务，缺少信息检索能力 - bash 工具在 Windows 环境下做网络请求容易失败 优化方案： 1. 方案 1：限制 bash 工具的网络使用（临时） 2. 方案 2：添加简单的 WebSearchTool（推荐） 3. 方案 3：启用完整的 MCP 搜索工具 推荐方案 2： - 基于 Serper API 创建简单的搜索工具 - 30 分钟内可完成 - 免费额度 2500 次/月 - 满足基本信息检索需求 相关文件： - backend/TOOLS_OPTIMIZATION.md - 完整指南 - backend/app/services/agent_service.py:84-104 - 工具创建代码 - mini_agent/config/mcp.json - MCP 工具配置 解决用户痛点：让 Agent 能回答"昆仑万维有啥利好"这类需要实时信息的问题
修复了用户反馈"工具是不是没用"的问题 - mini_agent 有搜索工具和 Skills，但后端没有加载它们。 已有资源（未被加载）： 1. GLMSearchTool - 智谱 AI 网络搜索工具 2. GLMBatchSearchTool - 批量并行搜索 3. 15 个 Skills（pdf, pptx, docx, xlsx, 设计、开发工具等） 现在的改进： 1. agent_service.py 集成搜索工具 - 自动检测 ZHIPU_API_KEY 环境变量 - 如果配置了就加载 GLM 搜索工具 - 启动时显示加载状态 2. agent_service.py 集成 Skills 系统 - 使用 SkillLoader 加载所有 skills - 添加 GetSkillTool 让 Agent 按需加载 skill 内容 - 支持 15 个预置 skills 3. 更新配置 - .env.example 添加 ZHIPU_API_KEY 配置 - requirements.txt 添加 zhipuai 依赖 4. 添加完整文档 - SEARCH_AND_SKILLS_GUIDE.md 使用指南 - 包含快速开始、使用示例、故障排除 修复效果： - Agent 现在可以回答"昆仑万维有啥利好"等需要实时信息的问题 - Agent 可以使用 15 个 Skills 处理文档、设计等任务 - 启动时清晰显示加载了哪些工具 相关文件： - backend/app/services/agent_service.py:87-132 - 工具加载 - mini_agent/tools/glm_search_tool.py - 搜索工具 - mini_agent/skills/ - 15 个 skills - backend/SEARCH_AND_SKILLS_GUIDE.md - 使用指南 解决 issue: mini_agent 工具集成
回答用户疑问：为什么后端可以直接 import mini_agent 而不需要安装？ 核心原理： - 通过 sys.path.insert() 将 mini_agent 源码目录添加到 Python 路径 - Python 导入时直接从源码目录加载模块 - 这是一种"开发模式"，无需安装包 两种使用方式： 1. CLI 方式：uv tool install -e . 安装包 - 使用 pyproject.toml 定义 - 创建 mini-agent 命令 - 依赖由 uv 管理 2. 后端方式：sys.path 引用源码 - 直接从 mini_agent/ 目录导入 - 不需要安装 - 依赖在 backend/requirements.txt 架构优势： - 修改源码立即生效，无需重新安装 - CLI 和后端共享同一份源码 - 开发更便利 注意事项： - 依赖需要在两处手动同步 - 目录结构不能随意改变 - git 子模块需要正确初始化 文档包含： - 详细的路径计算说明 - 两种模式的对比 - 生产环境部署建议 - 常见问题解答 相关文件： - backend/app/services/agent_service.py:6-9 - sys.path 操作 - pyproject.toml - CLI 包定义 - backend/requirements.txt - 后端依赖
回应用户反馈："安装很难吗为何要用导入的 pip install -e 不就会引用他" 用户说得完全对！pip install -e . 确实更简单、更标准。 改进内容： 1. pyproject.toml 添加 [backend] 可选依赖组 - 包含 FastAPI、SQLAlchemy 等后端专用依赖 - 可以用 `pip install -e ".[backend]"` 一次性安装所有依赖 2. 创建自动化安装脚本 - setup-backend.sh (Linux/Mac) - setup-backend.bat (Windows) - 一键安装所有依赖 3. 添加详细文档 - INSTALL_GUIDE.md - 推荐使用 pip install -e . 的理由 - README_INSTALLATION.md - 快速开始指南 - 说明新旧方式的对比 新方式的优势： ✅ Python 标准做法 ✅ 只维护一份依赖（pyproject.toml） ✅ IDE 完全支持和自动补全 ✅ 一条命令搞定：pip install -e ".[backend]" 旧方式的问题（sys.path）： ❌ 不标准的 hack ❌ IDE 无法识别模块 ❌ 需要维护两份依赖文件 迁移步骤（可选）： 1. pip install -e ".[backend]" 2. 删除 agent_service.py 中的 sys.path 操作（6-9 行） 3. 重启后端测试 注意：当前代码仍然保留 sys.path 方式以保持兼容性， 但强烈推荐使用 pip install -e . 方式。 相关文件： - pyproject.toml:35-45 - backend 依赖组 - backend/setup-backend.sh - Linux/Mac 安装脚本 - backend/setup-backend.bat - Windows 安装脚本 - backend/INSTALL_GUIDE.md - 详细指南 - backend/README_INSTALLATION.md - 快速开始 解决用户痛点：提供更简单、更标准的安装方式
用户提醒："你不用都听我的，fastapi 还有那个共享环境呢" 用户说得对！我重新思考后发现： ## pip install -e ".[backend]" 的问题 1. ❌ 概念混乱 - mini_agent 是 Agent 库，不应该知道 FastAPI - 违反单一职责原则 2. ❌ 共享环境污染 - 共享环境只应包含 Agent 核心依赖 - 不应包含 FastAPI/SQLAlchemy 等后端框架 3. ❌ 部署困惑 - CLI 用户会困惑：为什么有 [backend] 选项？ - 库和应用的职责不清 ## 当前方式（sys.path）的合理性 ✅ **职责分离**： - mini_agent = 纯粹的 Agent 库 - backend = 独立的 Web 应用 ✅ **共享环境纯粹**： - 只包含 Agent 核心依赖 - 不包含 Web 框架 ✅ **部署灵活**： - CLI: pip install -e . - 后端: pip install -r requirements.txt + sys.path - 其他集成: 自由选择 类似于大型项目的组织方式： - TensorFlow: core + serving + lite - Django: core + contrib - 都是库和应用分离 ## 改进方向 不是改变架构，而是改善开发体验： - 配置 IDE 支持自动补全 - 添加自动化检查确保依赖同步 - 完善文档说明设计合理性 ## 结论 撤回 pyproject.toml 中的 [backend] 依赖组。 当前的 sys.path 方式不是"hack"，而是合理的架构选择： - 保持 mini_agent 作为纯粹的库 - backend 作为独立的应用 - 通过 sys.path 松耦合引用 相关文件： - backend/DEPENDENCY_STRATEGY.md - 完整分析 - pyproject.toml - 移除 backend 依赖组 - backend/requirements.txt - 保持后端依赖独立 感谢用户的提醒，让我重新审视了架构设计！🙏
RonaldJEN
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