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yysxjz
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Mar 19, 2025
yysxjz
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- 在 Action 类中集成反射记忆，用于增强描述信息
- 在 WorkflowImpl 类中添加反射记忆设置
- 实现 IndexDBStore 类作为记忆存储解决方案
- 在 Action 类中集成反射记忆，用于增强描述信息 - 在 WorkflowImpl 类中添加反射记忆设置 - 实现 IndexDBStore 类作为记忆存储解决方案
HairlessVillager
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HairlessVillager
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- 使用代码格式化工具格式你的所有新增/修改代码；
- 格式化后再来相应我的修改意见，如果你觉得有些地方不清楚可以继续在 PR 上回复我。
| @@ -0,0 +1,94 @@ | |||
| import {LLMProvider, Message} from '@/types'; | |||
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用代码格式化工具把提交的代码都过一遍吧
| private buildInputMessages(messages: Awaited<Message[]>[]): Message[] { | ||
| console.log("debug,the input messages is....") | ||
| for(const message of messages){ |
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这种缩进随便写的人真应该发配去写 Python（
| console.log("debug,the input messages is....") | ||
| for(const message of messages){ | ||
| message.shift() | ||
| for(const mes of message){ |
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刚才看走眼了，更新一下：
建议不要用 mes 这种变量名，一眼看不出来这个变量想表达什么。message_chunk或message_elem可能会好一点，但如果你能精准表达这个变量的具体含义的话就更好了。
| this.historyMes = ""; | ||
| } | ||
|
|
||
| private buildInputMessages(messages: Awaited<Message[]>[]): Message[] { |
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看起来这里的 messages是一个二维数组，但是这里的变量名没有体现这一点。你应该考虑修改这里的变量名。
此外下面的 message看起来是一个一维数组，而且数组元素类型是Message？你这里有仔细考虑过命名吗？😂
| for(const message of messages){ | ||
| message.shift() | ||
| for(const mes of message){ | ||
| if(JSON.stringify(mes).includes("base64")){ |
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这里的逻辑是“判断这条消息是否是一个图片”吗？这样写是否经过了充分的测试？如果既没有测试又要赶进度的话，建议这里打一下日志，免得后面出问题了无法定位。
| }, | ||
| { | ||
| role: 'user', | ||
| content: `Here is the historical messages+${this.historyMes}`, |
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你有把这里的 messages 打日志里看了吗？这个 user message 你确定是你期望的吗？
| async getSteps(task:string): Promise<MemoryChunk> { | ||
| const results = await this.vectorStore.similaritySearch({ | ||
| query: task, | ||
| k:1, | ||
| filterOptions:{ | ||
| include:{ | ||
| metadata:{ | ||
| type:"steps", | ||
| } | ||
| } | ||
| } | ||
| }); | ||
| const doc = results.similarItems[0] | ||
|
|
||
| return { | ||
| task:doc.metadata.task, | ||
| steps:doc.text, | ||
| type:"steps", | ||
| }; | ||
| } | ||
|
|
||
|
|
||
| async getFact(task:string): Promise<MemoryChunk> { | ||
| const results = await this.vectorStore.similaritySearch({ | ||
| query: task, | ||
| k:1, | ||
| filterOptions:{ | ||
| include:{ | ||
| metadata:{ | ||
| type:"fact", | ||
| } | ||
| } | ||
| } | ||
| }); | ||
| const doc = results.similarItems[0] | ||
|
|
||
| return { | ||
| task:doc.metadata.task, | ||
| steps:doc.text, | ||
| type:"fact", | ||
| }; | ||
| } | ||
|
|
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在大多数情况下最好不要有重复代码，如果有两个相似度很高的逻辑，你可以考虑新增一个函数来实现重复的逻辑。
当然还有一些情况允许有重复代码，不过我不清楚这里的业务场景，你自己看着办吧。
| async putSteps(steps:string,task:string): Promise<void> { | ||
| steps = `task:${task}----steps:${steps}` | ||
| await this.vectorStore.addText(steps,{ | ||
| type:"steps", | ||
| task: task | ||
| }); | ||
| } | ||
|
|
||
| async putFact(fact:string,task:string): Promise<void> { | ||
| fact = `task:${task}----fact:${fact}` | ||
| await this.vectorStore.addText(fact,{ | ||
| type:"fact", | ||
| task: task | ||
| }); | ||
| } | ||
|
|
| if(context.llmProvider instanceof OpenaiProvider){ | ||
| console.log("the llm provider is openai") | ||
| let llm = new ReflexionLLM(context.llmProvider) | ||
| await llm.init() | ||
| const steps = await llm.getReflexion(this.description) | ||
| if (steps){ | ||
| console.log("the steps is :"+steps) | ||
| this.description = `${this.description} the example you can reference to plan is ${steps}` | ||
| } | ||
| } | ||
|
|
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我没看懂这里的逻辑：为什么只判断了 OpenaiProvider？ClaudeProvider不考虑吗？如果后续要新增模型怎么办？
如果这里是因为 OpenAI 系模型需要加特殊的逻辑，可以写清楚一点，加个注释之类的。
| export class OpenaiProvider implements LLMProvider { | ||
| private client: OpenAI; | ||
| private defaultModel = 'gpt-4o'; | ||
| readonly apikey:string = ""; |
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这个参数哪里要用到吗？我没找到。如果没有用到建议删去。
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