fix(ai写作): 修复内网技能检不出东西（技能目录路径 + 模型 + 兜底 + 开关）
对比主智能体与 AI 写作两份调用日志定位到根因：真实 agent 路径只注入了 SKILL.md 内容、没告诉模型技能在容器内的目录，模型用相对路径跑脚本 （python3 scripts/search）→ No such file。主智能体则 cd 进技能绝对目录再跑。 - _skill_agent：注入 skill.get_container_path() 的绝对目录，要求先 cd 再执行 脚本/用绝对路径（对齐主智能体 skill_view 拿 location 后的行为）。 - researcher：跑技能的 agent 改用用户选定的写作主模型（model_name_fallback=None）， 不再用常配成外网的 keyword_model，避免技能 agent 连不上自己的模型。 - researcher：所有技能都 0 条时，最终兜底直连内网 ES 接口（IntranetSearchProvider）， 受 ai_writing.intranet_search_url 控制。 - config.yaml：开 researcher_skill_agent=true（内网技能必须走真实运行时）， 新增 intranet_search_url / intranet_knowledge_base 兜底配置项。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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c0305c9269
3 files changed
+71
-2
No files matched your search
@@ -425,6 +425,16 @@ ai_writing:
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keyword_model: deepseek-chat # 检索词生成专用模型，留空回退写作主模型
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rank_model: deepseek-chat # 素材排序专用模型，留空回退写作主模型
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max_materials: 20 # 合并去重后的素材总量上限，范围 [1, 100]，默认 20
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# 用「真实智能体运行时」跑配置技能（read SKILL.md + 全套工具 + 沙箱），让技能的真实
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# 检索逻辑（调内网接口/MCP/读文件）真正执行，而不是塞进通用 web/ES 检索 provider。
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# 内网技能必须开 true，否则技能会走通用 provider、连不上内网而报 ConnectError。
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# 仅对非「知识库检索(knowledge-base-search)」的配置技能生效；失败回退直连检索。
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researcher_skill_agent: true
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# 最终兜底：当所有技能都没检索到素材时，直连内网知识库 ES 接口兜底检索（避免素材全空）。
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# 配上你内网 ES 接口地址即启用；留空则不启用该兜底。
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# 接口契约：POST {url} 体 {"query","knowledge_base_name","ts":"yes"} → [{"page_content","metadata":{m_title,content,recUuid,m_publish,source1}}]
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intranet_search_url: "" # 例如 http://10.106.57.180:7863/knowledge_base/search_docs_es
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intranet_knowledge_base: "samples" # 兜底检索用的知识库名
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# 四阶段「内置功能型智能体」开关（按阶段灰度）。true = 该阶段节点改为加载
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# .deer-flow/agents/ai-writing-<stage>/ 的 SOUL.md + config（admin 可在智能体
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# 管理页编辑人设/模型），false / 缺失 = 走旧的硬编码 prompt 路径。
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+19
-1
@@ -114,7 +114,25 @@ async def run_skill_via_real_agent(
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logger.warning("skill real-agent[%s]: build tools failed: %s", skill_name, e)
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return [], f"工具初始化失败: {e}"
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system_prompt = (soul + "\n\n" if soul else "") + _MATERIAL_OUTPUT_CONTRACT
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# 技能在容器内的目录：注入 SKILL.md 时模型只有内容、不知道脚本在哪，会用相对路径
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# （python3 scripts/xxx.py）在错误的 CWD 下跑 → No such file。把绝对目录告诉它，让它
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# 先 cd 进去再执行（与「别的智能体」里 skill_view/read_file 拿到 location 后的行为一致）。
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try:
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base_path = getattr(getattr(app_config, "skills", None), "container_path", None) or "/mnt/skills"
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except Exception: # noqa: BLE001
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base_path = "/mnt/skills"
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try:
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skill_dir = skill.get_container_path(base_path)
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except Exception: # noqa: BLE001
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skill_dir = ""
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skill_loc_hint = (
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f"\n\n【技能目录（重要）】技能「{skill_name}」在容器内的目录是：{skill_dir}\n"
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f"- 运行该技能自带的脚本时，**务必先 `cd {skill_dir}` 再执行**"
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f"（例如 `cd {skill_dir} && python3 scripts/xxx.py ...`），或对脚本用绝对路径；\n"
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"- **不要用相对路径**（如 `python3 scripts/xxx.py`），否则当前目录不对会报 No such file。"
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) if skill_dir else ""
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system_prompt = (soul + "\n\n" if soul else "") + _MATERIAL_OUTPUT_CONTRACT + skill_loc_hint
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task_lines = [f"写作意图：{intent or '(无)'}"]
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if user_query:
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+42
-1
@@ -725,7 +725,11 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
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user_query=effective_user_query if is_user_query_search else "",
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config=config,
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state=state,
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model_name_fallback=keyword_model,
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# 跑技能的 agent 用**用户选定的写作主模型**（state.model_name），不要用
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# keyword_model：那是「检索词生成快模型」，常配成外网模型（如 deepseek-chat
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# → api.deepseek.com），内网跑技能 agent 会连不上模型本身。传 None 让
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# resolve_agent_model_name 回退到 state.model_name（用户在表单选的、确定可达）。
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model_name_fallback=None,
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max_results=per_skill,
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timeout_s=_SKILL_SEARCH_TIMEOUT_SECONDS,
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emit_query=_emit_q,
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@@ -810,6 +814,43 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
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# 兜底已拿到素材即止，不再无谓尝试后续技能
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break
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# ── 最终兜底：技能（含兜底技能）都没检索到 → 直连内网知识库接口（ES）兜一把 ──
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# 用户诉求：技能因网络/配置连不上而 0 条时，至少用内网 ES 接口直检，避免素材全空。
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# 需在 config.yaml 的 ai_writing 段配 intranet_search_url 才启用；接口契约见
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# IntranetSearchProvider（POST {query,knowledge_base_name,ts} → [{page_content,metadata}]）。
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if not new_results:
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intranet_url = (ai_writing_config.get("intranet_search_url") or "").strip()
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if intranet_url:
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from ..search.intranet_stub import IntranetSearchProvider
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_emit_skill_step({
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"type": "fallback",
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"message": "技能均未检索到素材，改为直连内网知识库接口兜底检索…",
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})
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intranet = IntranetSearchProvider(
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base_url=intranet_url,
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knowledge_base_name=ai_writing_config.get("intranet_knowledge_base", "samples"),
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)
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fb_keywords = keywords[:keyword_count] or [intent]
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fb_gathered = await asyncio.gather(
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*[intranet.search(kw, max_results=per_skill) for kw in fb_keywords],
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return_exceptions=True,
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)
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fb_added = 0
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for fb_results in fb_gathered:
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if isinstance(fb_results, Exception):
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search_errors.append(f"{type(fb_results).__name__}: {fb_results}")
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continue
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fb_added += _collect(fb_results)
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search_errors.extend(intranet.errors)
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# 让下方 notice 拿到内网接口的原始响应体（解析失败时便于定位）
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provider = intranet
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_emit_skill_step({
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"type": "skill_result",
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||||
"message": f"内网知识库接口兜底检索到 {fb_added} 条新素材",
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||||
"matched_count": fb_added,
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})
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# 合并去重
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# - 首次检索 / 普通 re_search（无输入，用户只想重出）：旧素材丢弃，覆盖式替换
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# - 素材不足求助 supplement_search：保留旧素材 + 追加新检索结果
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