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fix（ORS-#842）：车型问答主循环三修复——绕开单轮分支/选项截前3/已作答不注入过期约束 #243

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fix（ORS-#842）：车型问答主循环三修复——绕开单轮分支/选项截前3/已作答不注入过期约束 #243

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bfbccd4
fix(ORS-939): 车型会话绕开单轮分支回主循环，修复分叉不出选项
usagiiiiiiii Sep 30, 2026
a9a3eaf
fix(ORS-939): 车辆选项超上限截前 3，不再整批丢弃
usagiiiiiiii Sep 30, 2026
5f16497
fix(ORS-939): 车型选项已作答时不再注入过期的「尚未回答」约束
usagiiiiiiii Sep 30, 2026
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117 changes: 87 additions & 30 deletions ai/agents/AiDiagnosisPlatform/pipeline.py
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Expand Up @@ -446,9 +446,12 @@ def _user_profile_block(state: "AgentState") -> str:
return "\n".join(lines) + "\n"


def _vehicle_mode_block(memory) -> str:
def _vehicle_mode_block(memory, query: str = "") -> str:
"""【车辆】扫码定制模式块（XQE 试点，0929；0930 选项引导规则）。

query：本轮用户输入原文，用于判定「上一轮选项是否已被作答」——见 last_choices
段落。不传（默认空串）时按「尚未回答」处理，与旧行为一致。

会话经模式确认接口（/mode/confirm）注册 metadata["vehicle_mode"] 后，
三套 prompt（全量诊断/收集/快路径）均注入本块：车型信息已确认，
涉及车型的字段视为已回答不追问；追问选项引导规则（vehicle_choices
Expand Down Expand Up @@ -476,15 +479,28 @@ def _vehicle_mode_block(memory) -> str:
]
last = vm.get("last_choices") or []
if last:
lines.append(
"【车辆】上一轮你已给出选项（" + "／".join(last) + "）且用户尚未回答："
"不要重复给出选项；用户以选项原文回应时，按该选项的含义理解并继续处理。")
_q = (query or "").strip()
if _q and _q in [str(c).strip() for c in last]:
# 用户点了选项原文作答——前提「尚未回答」不再成立。此时若照旧注入
# 「不要重复给出选项」，模型会把**下一层**的新分叉一起压住（0930 实机：
# 点「报识别超时」后沿树继续下钻的方向被摊成正文段落，不出气泡）。
# 选项原文另有一层用途：气泡不进 message 正文，模型只能靠这里还原
# 「用户答的是哪一项」。
lines.append(
"【车辆】上一轮你给出的选项是（" + "／".join(last) + "），用户已选择「"
+ _q + "」：按该选项的含义继续处理。若该方向下知识库仍有明确互斥的"
"分支、需再确认属于哪种才能继续，照常输出 vehicle_choices 出下一层选项。")
else:
lines.append(
"【车辆】上一轮你已给出选项（" + "／".join(last) + "）且用户尚未回答："
"不要重复给出选项；用户以选项原文回应时，按该选项的含义理解并继续处理。")
lines.append(
"【车辆】选项引导：当且仅当知识库检索内容对当前问题存在明确互斥的分支、"
"需要确认用户属于哪种分支才能继续处理时，在输出 JSON 顶层增加 "
"vehicle_choices 字段（字符串数组），填 2~3 个分支的简短短语——选项必须"
"来自知识库检索内容，不得编造；此时 message 只写一句引导问题，不要在正文"
"里罗列选项或编号。以下情形一律不输出该字段：知识库内容没有明确分支、"
"来自知识库检索内容，不得编造；分支多于 3 个时只给常见程度最高的 3 个，"
"并按该顺序排列，其余分支由用户自行描述；此时 message 只写一句引导"
"问题，不要在正文里罗列选项或编号。以下情形一律不输出该字段：知识库内容没有明确分支、"
"问题可以直接回答、需要用户开放描述、应当转工单、上一轮已给出选项尚未"
"回答、当前在收集工单信息。用户问的是故障码时不出选项，引导其直接输入"
"完整故障码即可。")
Expand Down Expand Up @@ -512,7 +528,7 @@ def _session_state_block(state: "AgentState", memory) -> str:
lines.extend(_up.splitlines())
# 车辆定制模式块（XQE 试点）：扫码绑定会话的车型事实，先于工单事实；
# 常规会话空串零开销
_vm = _vehicle_mode_block(memory)
_vm = _vehicle_mode_block(memory, getattr(state, "original_query", "") or "")
if _vm:
lines.extend(_vm.splitlines())
_lt = state.last_submitted_ticket or {}
Expand Down Expand Up @@ -1862,7 +1878,7 @@ def _build_diagnosis_prompt(self, state: AgentState, memory, reference_docs: str
_user_block = _user_profile_block(state)
# 车辆定制模式块（XQE 试点）：收集/快路径 prompt 不走 _session_state_block，
# 在此与【用户】块同位注入——三套 prompt 都知道车型已绑定
_vehicle_block = _vehicle_mode_block(memory)
_vehicle_block = _vehicle_mode_block(memory, getattr(state, "original_query", "") or "")
# 工单填写模式（对话路径 ticket_collecting / 按钮路径 prepare not_ready）
if state.ticket_collecting:
fields = "、".join(state.ticket_collecting)
Expand Down Expand Up @@ -5416,10 +5432,13 @@ def _parse_agent_output(self, raw: str) -> dict:

@staticmethod
def _validate_vehicle_choices(parsed: dict) -> Optional[List[str]]:
"""车型追问选项机械校验（0930）：整体丢弃制，不部分挽救。
"""车型追问选项机械校验（0930）：超标截断，救不到下限才整批丢弃。

通过条件：2~3 个非空字符串、单条 ≤30 字、去重后不变少。
任何不满足 → None（当普通回复处理——正文从不含选项，前端零变化）。
清洗链：丢非字符串/空串/超 30 字/重复 → 不足 2 条整批丢弃 → 超 3 条截前 3。
截断而不整批丢弃：车辆块明令"不要在正文里罗列选项或编号"，丢弃时用户
既没按钮也没清单，等于彻底卡死；截断至少给出 3 条 + 输入框「其他」兜底，
正好落回分叉树「1/2/3/其他」的设计。截断取模型给的顺序（prompt 已要求
取最常见的 3 个），服务端不做语义判断，全是机械操作。
submit（话术已被服务端接管）由调用侧先行丢弃。
"""
vc = parsed.get("vehicle_choices")
Expand All @@ -5428,13 +5447,19 @@ def _validate_vehicle_choices(parsed: dict) -> Optional[List[str]]:
clean = []
for x in vc:
if not isinstance(x, str):
return None
continue
s = x.strip()
if not s or len(s) > 30:
return None
if not s or len(s) > 30 or s in clean:
continue
clean.append(s)
if not (2 <= len(clean) <= 3) or len(set(clean)) != len(clean):
if len(clean) < 2:
# 一条选项不成题，无可展示——此时只能整批丢弃（正文里本就没有列表）
logger.info(f"[vehicle_mode] 车辆选项清洗后不足 2 条，整批丢弃: {vc}")
return None
if len(clean) > 3:
# 截断只少分支，丢弃是零可选——取模型排过序的前 3，其余走输入框
logger.info(f"[vehicle_mode] 车辆选项超上限({len(clean)}条)，截前 3: {clean}")
clean = clean[:3]
return clean

# ================================================================
Expand Down Expand Up @@ -5725,6 +5750,17 @@ def _cancel_prefetch() -> None:
# 与草稿守卫同理：挂着就回落主循环。
_pending_proj_ask = bool(getattr(state, "project_candidates", None))

# 车型会话（XQE 试点）必须走主循环。车辆选项引导规则
# （_vehicle_mode_block）和出选项的唯一出口（主循环 JSON 顶层
# vehicle_choices → _validate_vehicle_choices → _finalize_diagnosis
# → result.vehicle_choices）都只挂在主循环上；单轮分支和工具循环
# 分支是纯文本流式，既拿不到那条规则也没有能携带选项的字段。一旦
# 落进去，模型只能把分叉树整个摊平在正文里（0930 实锤：卸货/放货
# 异常整张 A~G 表直出，前端一个气泡都拿不到）。与 _has_draft /
# _pending_proj_ask 守卫同理：缺协议的分支不进。
_in_vehicle_mode = bool(
(memory.metadata.get("vehicle_mode") or {}).get("model"))

if _intent == "ticket":
# 提单意图 → 不需要知识库检索。
reference_docs = "（提单轮跳过检索）"
Expand Down Expand Up @@ -5774,7 +5810,9 @@ def _swallow_prefetch(t: asyncio.Task) -> None:
_prefetch_decide.add_done_callback(_swallow_prefetch)
logger.info(f"[stream] decide 预跑已启动(与主LLM并行): "
f"session={request.session_id}")
elif _intent == "diagnosis" and os.getenv("AI_DIAGNOSIS_TOOL_LOOP", "") == "1":
elif (_intent == "diagnosis"
and os.getenv("AI_DIAGNOSIS_TOOL_LOOP", "") == "1"
and not _in_vehicle_mode):
# 诊断意图 → 走诊断工具循环（search_kb + submit_ticket）。
# LLM 自主决定：查不查知识库、查什么、查几次，再生成回答；
# 也可顺势提单（submit_ticket 也在工具列表里）。
Expand All @@ -5792,7 +5830,8 @@ def _swallow_prefetch(t: asyncio.Task) -> None:
# 项目题挂着未答同理（见 _pending_proj_ask 注释）：序号/名称回答
# 需要主协议还原，单轮分支没有候选也没有协议。
_has_draft = bool(memory.metadata.get("ticket_draft"))
if not _needs_kb and not _has_draft and not _pending_proj_ask:
if (not _needs_kb and not _has_draft and not _pending_proj_ask
and not _in_vehicle_mode):
# 诊断但无需知识库（续接轮/通用对话）：单轮分支自带最近 8 轮对话
# + 省略式追问承接规则，靠上文即可作答，省下 rerank 等检索尾延。
# plan-execute 开时以规划器为准：它判了工具就执行（判无工具 → 空，
Expand All @@ -5809,10 +5848,20 @@ def _swallow_prefetch(t: asyncio.Task) -> None:
return
# 诊断单轮：等资料（plan-execute=执行规划工具；否则并发检索）
# → 小 prompt 1 次 LLM 直接回答（无工具往返）
reference_docs = await _get_reference_docs()
if _has_draft or _pending_proj_ask:
logger.info(f"[stream] 草稿/项目题挂着，诊断意图回落主循环"
f"（防序号回答掉进无候选无协议的单轮分支）: "
# 车型会话的 nokb 轮仍要回落主循环（出选项的协议只在那儿），但
# 沿用 nokb 的省检索纪律：续接语的检索词本身就是噪声，召回的无关
# 内容反而会污染选项；plan-execute 开时照旧执行规划工具
# （lookup_ticket 等要挂 state）。
if _in_vehicle_mode and not _needs_kb and _plan_task is None:
reference_docs = ""
_cancel_prefetch()
logger.info(f"[stream] 车型会话 nokb 轮回落主循环（跳过检索）: "
f"session={request.session_id}")
else:
reference_docs = await _get_reference_docs()
if _has_draft or _pending_proj_ask or _in_vehicle_mode:
logger.info(f"[stream] 草稿/项目题/车型会话挂着，诊断意图回落主循环"
f"（防序号回答或车辆选项掉进无候选无协议的单轮分支）: "
f"session={request.session_id}")
else:
logger.info(f"[stream] 诊断走单轮分支（服务端检索+1次LLM）: session={request.session_id}")
Expand All @@ -5826,9 +5875,13 @@ def _swallow_prefetch(t: asyncio.Task) -> None:
# 「已取消草稿」而草稿根本没删。守卫：有待确认草稿时不走闲聊
# 分支，回落主循环（草稿轮铁律在那，取消/补充由 LLM 结构化判定）。
# 项目题挂着未答同理：答序号/「好的」要主协议还原或重新引导。
if memory.metadata.get("ticket_draft") or _pending_proj_ask:
logger.info(f"[stream] 草稿/项目题挂着，闲聊意图回落主循环"
f"（防取消话术/序号回答掉进无处理能力的单轮分支）: "
# 车型会话同理：短回复（选完选项后的「好的」「知道了」）常被判成
# 闲聊，落单轮分支就没有车辆块了，上一轮 last_choices 的承接规则
# 一并丢失，用户再追问一嘴分叉又得整张表直出。
if (memory.metadata.get("ticket_draft") or _pending_proj_ask
or _in_vehicle_mode):
logger.info(f"[stream] 草稿/项目题/车型会话挂着，闲聊意图回落主循环"
f"（防取消话术/序号回答/车辆选项掉进无处理能力的单轮分支）: "
f"session={request.session_id}")
reference_docs = await _get_reference_docs()
else:
Expand All @@ -5848,13 +5901,17 @@ def _swallow_prefetch(t: asyncio.Task) -> None:
yield ev
return
else:
# 兜底（意图识别失败按 diagnosis 处理）：等资料 → 单轮分支
# 兜底（意图识别失败按 diagnosis 处理）：等资料 → 单轮分支。
# 车型会话回落主循环（车辆选项协议只在那儿）。
reference_docs = await _get_reference_docs()
logger.info(f"[stream] 意图兜底走单轮分支: session={request.session_id}")
async for ev in self._diagnosis_oneshot_branch(
request, state, memory, reference_docs, fill_problem_summary=True):
yield ev
return
if _in_vehicle_mode:
logger.info(f"[stream] 车型会话兜底回落主循环: session={request.session_id}")
else:
logger.info(f"[stream] 意图兜底走单轮分支: session={request.session_id}")
async for ev in self._diagnosis_oneshot_branch(
request, state, memory, reference_docs, fill_problem_summary=True):
yield ev
return

t_stream["retrieve"] = round((time.perf_counter() - t_ret) * 1000)
logger.info(f"[stream] 检索完成: {t_stream['retrieve']}ms, docs_len={len(reference_docs)}"
Expand Down
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