eryao/docs/bugs/2026-04-08-followup-sign-level-regeneration.md

Bug: 追问时 agent_output 被重新生成，导致 sign_level 被覆盖

日期：2026-04-08 状态：已确认根因（未修复）

问题描述

首次解卦完成后，用户继续追问时，agent 会重新生成 agent_output，重新计算卦的结论和标签。

具体表现：

• 首次解卦结论：中下签
• 追问后结论：下下签（同一个卦，结果被重新生成）

根因分析

问题定位：backend/src/core/agentscope/runtime/runner.py

根因链条

1. runner.py:execute() 方法（第 70-133 行）

   无论 runtime_mode 是 chat 还是 follow_up，都会执行以下逻辑：

   # 第 105-119 行：始终推导卦象
   derived_divination = self._resolve_derived_divination(run_input=run_input)
   await self._emit_step_event(
       pipeline=pipeline,
       run_input=run_input,
       step_name="divination",
       event_type="DIVINATION_DERIVED",  # <-- 追问时不应发射此事件
       ...
   )
   

2. runner.py:_execute_worker_step() 方法（第 200-245 行）

   始终将 derived_divination 传递给 worker：

   # 第 294-302 行：始终将 divination_derived 放入 worker_output
   await emitter.emit_final_text_end(
       worker_output={
           **worker_payload.model_dump(mode="json", exclude_none=True),
           "divination_derived": derived_divination.model_dump(...),  # <-- 追问时不应包含
       },
       ...
   )
   

3. stage_emitter.py:emit_final_text_end() 方法（第 46-73 行）

   始终将所有字段放入 TEXT_MESSAGE_END 事件：

   payload = {
       "messageId": message_id,
       "role": "assistant",
       "stage": self._stage,
       "status": worker_output.get("status"),
       "sign_level": worker_output.get("sign_level"),      # <-- 追问时不应有
       "conclusion": worker_output.get("conclusion", []),   # <-- 追问时不应有
       "focus_points": worker_output.get("focus_points", []),
       "advice": worker_output.get("advice", []),
       "keywords": worker_output.get("keywords", []),
       "answer": worker_output.get("answer", ""),
       "error": worker_output.get("error"),
       "divination_derived": worker_output.get("divination_derived"),  # <-- 追问时不应有
       ...
   }
   

4. store.py:_persist_text_message() 方法（第 125-160 行）

   从事件中提取所有字段并完整存储：

   worker_output_fields = (
       "status",
       "sign_level",         # <-- 追问时被重新生成并覆盖
       "conclusion",         # <-- 追问时被重新生成并覆盖
       "focus_points",
       "advice",
       "keywords",
       "answer",
       "error",
       "divination_derived",  # <-- 追问时被重新生成
       "ui_hints",
   )
   

问题本质

runtime_mode=follow_up 时，系统仍在：

1. 重新推导卦象（调用 _resolve_derived_divination）
2. 发射完整的 DIVINATION_DERIVED 事件
3. 生成包含所有结构化字段的 worker_output
4. 将所有字段存储到数据库

但根据工程计划（docs/plans/2026-04-08-followup-session-history-eng-plan.md:37-40），追问时的预期行为是：

[一次追问]
user -> /agent/runs(runtime_mode=follow_up)
     -> assistant(content [+ optional metadata.agent_output.answer])

即：追问时只输出 answer（内容），不重新生成卦象结构。

证据

数据库证据

Session 015fe0f9-0500-43ab-911a-4ce8e3160032：

时间	角色	sign_level	divination_derived	问题
05:21:19	user	-	-	首问问题
05:21:28	assistant	中下签	完整	首答（正确）
05:22:24	user	-	-	追问
05:22:33	assistant	下下签	完整	追问答（sign_level 被重新生成）

两个 assistant 消息的 divination_derived 完全相同，但 sign_level 不同，证明是重新生成的。

修复方向

1. runner.py

在 execute() 方法中，根据 runtime_mode 决定是否推导卦象：

async def execute(self, ...):
    runtime_mode = self._resolve_runtime_mode(run_input=run_input)
    
    if runtime_mode == RuntimeMode.CHAT:
        derived_divination = self._resolve_derived_divination(run_input=run_input)
        await self._emit_step_event(...)  # DIVINATION_DERIVED
    else:
        derived_divination = None  # follow_up 不推导

2. stage_emitter.py

emit_final_text_end() 根据 runtime_mode 决定发送哪些字段：

async def emit_final_text_end(self, ..., runtime_mode: str):
    payload = {"messageId": ..., "role": "assistant", "stage": self._stage}
    
    if runtime_mode == "chat":
        payload.update({
            "status": worker_output.get("status"),
            "sign_level": worker_output.get("sign_level"),
            "conclusion": worker_output.get("conclusion", []),
            "focus_points": worker_output.get("focus_points", []),
            "advice": worker_output.get("advice", []),
            "keywords": worker_output.get("keywords", []),
            "divination_derived": worker_output.get("divination_derived"),
            ...
        })
    else:  # follow_up
        payload["answer"] = worker_output.get("answer", "")

3. store.py

_persist_text_message() 根据 runtime_mode 决定提取哪些字段：

async def _persist_text_message(self, ...):
    runtime_mode = self._resolve_runtime_mode(event=event)
    
    if runtime_mode == "chat":
        worker_output_fields = ("status", "sign_level", "conclusion", ...)
    else:  # follow_up
        worker_output_fields = ("answer",)  # 只存储 answer

4. runtime_models.py

resolve_worker_output_model() 应根据 runtime_mode 返回不同 schema：

def resolve_worker_output_model(runtime_mode: RuntimeMode = RuntimeMode.CHAT) -> type[WorkerAgentOutputLite]:
    if runtime_mode == RuntimeMode.FOLLOW_UP:
        return WorkerAgentOutputLite  # 只有 answer
    return AgentOutput  # 完整结构（继承自 WorkerAgentOutputRich）

相关文件

• backend/src/core/agentscope/runtime/runner.py - 主编排逻辑
• backend/src/core/agentscope/runtime/stage_emitter.py - 事件发射
• backend/src/core/agentscope/events/store.py - 事件持久化
• backend/src/schemas/agent/runtime_models.py - 输出 schema 定义

相关文档

• 工程计划：docs/plans/2026-04-08-followup-session-history-eng-plan.md
• 协议文档：docs/protocols/divination/divination-run-protocol.md