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gott/Endpoints/ChatEndpoint.cs
T
MelekiandClaude Opus 4.7 ecddbe5f36 fix(openai): ask_user_choice-Intercept, Interleaved Thinking in History, MiniMax-Debug-Log
OpenAI-kompatible Provider (MiniMax, DeepSeek-R1, QwQ, Kimi K2, etc.) verloren bei
jeder neuen Iteration ihre eigene Chain-of-Thought, weil thinking-Messages aus der
DB-History rausgefiltert wurden. Folge: Modell kündigt Action an, ruft Tool aber
nicht auf → Stream endet mit finish_reason:stop ohne Tool-Call. Zusätzlich fehlte
der ask_user_choice-Intercept (Tool wurde als unbekannt abgelehnt) und es gab keine
Diagnose-Möglichkeit für unerwartete Stop-Verhalten.

- ChatService.BuildHistoryFromDb(includeThinking): neuer Parameter, fügt
  thinking-Messages als {type:"thinking"}-Block in die Assistant-Message ein.
  Text/Tool-Use derselben Iteration werden via AppendToLastMessage angehängt
  → ein Assistant-Block enthält [thinking, text, tool_use…].
- OpenAiService.ConvertMessage + StreamChat + ChatNonStreaming: Thinking als
  <think>...</think>-Prefix dem Assistant-Content voranstellen (Per-Iteration und
  beim DB-History-Aufbau). Konvention von MiniMax-Docs, wird auch von DeepSeek-R1,
  QwQ, Kimi K2 verstanden.
- ChatEndpoint, SessionEndpoint, CronjobService, TelegramService, ToolService:
  includeThinking je nach Provider durchgereicht. Anthropic-Pfad bleibt aus
  (lehnt thinking-Blöcke ohne Signature ab).
- OpenAiService: ask_user_choice-Intercept im Streaming-Pfad (analog
  AnthropicService.Streaming) – Tool nicht ausführen, SSE user_choice rausschicken,
  mit stopReason awaiting_user_choice finalisieren und return.
- OpenAiService: MiniMax-SSE-Debug-Log in data/openai-debug/ (JSONL: Header +
  Roh-data-Zeilen + Summary mit promptTokens/completionTokens/finishReason/
  toolCalls/duration) – nur für provider=="minimax", nicht-blockierend.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 10:19:06 +02:00

301 lines
14 KiB
C#
Raw Blame History

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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text.Json;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using Gott.Extensions;
using Gott.Models;
using Gott.Services;
using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using Microsoft.AspNetCore.Routing;
namespace Gott.Endpoints;
public static class ChatEndpoint
{
public static void MapChatEndpoint(this IEndpointRouteBuilder app)
{
app.MapPost("/api/chat", HandleChat);
app.MapPost("/api/chat/stop", HandleStop);
}
private static async Task HandleChat(HttpRequest req, HttpResponse res, ServerSettingsService settings, ChatService chatService, DatabaseService db, StreamingTracker streamingTracker, AnthropicService anthropic, OpenAiService openAi, RemoteConnectionManager remoteMgr, EmbeddingBackgroundService embeddingBg, CancellationToken cancellationToken)
{
var body = await JsonSerializer.DeserializeAsync<ChatRequest>(req.Body);
if (body == null)
{
res.StatusCode = 400;
await res.WriteAsJsonAsync(new { error = "body required" });
return;
}
var sessionId = body.SessionId;
if (string.IsNullOrEmpty(sessionId))
{
res.StatusCode = 400;
await res.WriteAsJsonAsync(new { error = "sessionId required" });
return;
}
// Prüfe ob dies eine Choice-Antwort ist (ask_user_choice response)
var isChoiceResponse = !string.IsNullOrEmpty(body.ChoiceToolCallId) && !string.IsNullOrEmpty(body.ChoiceResult);
if (!isChoiceResponse && body.Content.ValueKind == JsonValueKind.Undefined)
{
res.StatusCode = 400;
await res.WriteAsJsonAsync(new { error = "content required" });
return;
}
var userId = req.HttpContext.GetUserId();
var maxIterations = settings.GetInt("MaxIterations", 100);
var remoteConn = remoteMgr.GetBySessionId(sessionId);
var hasRemote = remoteConn != null;
var ctx = await chatService.PrepareContext(sessionId, userId, maxIterations, planMode: body.PlanMode, hasRemoteConnection: hasRemote, remoteOs: remoteConn?.OsVersion);
if (ctx == null)
{
res.StatusCode = 400;
await res.WriteAsJsonAsync(new { error = "Session/Agent nicht gefunden oder kein Agent ausgewählt" });
return;
}
// API-Key des Users für diesen Agent auflösen (kann null sein)
var userApiKey = await db.GetAgentApiKeyRecord(userId, ctx.AgentId);
if (isChoiceResponse)
{
// Choice-Antwort: tool_result in die VORHERIGE Chain speichern (wo der tool_use liegt)
// Damit BuildHistoryFromDb die tool_use + tool_result korrekt zusammenbauen kann.
var previousChainId = await chatService.FindChainWithToolCall(sessionId, body.ChoiceToolCallId);
if (previousChainId != null)
{
await db.SaveMessage(new MessageRecord
{
ChainId = previousChainId,
Iteration = 999, // Hohe Iteration damit es nach dem tool_use kommt
Role = "user",
Type = "tool_result",
ToolCallId = body.ChoiceToolCallId,
Content = body.ChoiceResult
});
}
else
{
// Fallback: In aktuelle Chain speichern
await db.SaveMessage(new MessageRecord
{
ChainId = ctx.ChainId,
Iteration = 0,
Role = "user",
Type = "tool_result",
ToolCallId = body.ChoiceToolCallId,
Content = body.ChoiceResult
});
}
}
else
{
// Normale User-Message aufbereiten und speichern
var userMessage = new ChatMessage { Role = "user", Content = body.Content };
var textContent = userMessage.GetTextContent();
var attachmentBlocks = userMessage.GetAttachmentBlocks();
var attachmentRecords = attachmentBlocks.Select(b => new AttachmentRecord
{
Type = b.Type,
MediaType = b.MediaType,
FileName = b.FileName,
Data = b.Data
}).ToList();
var userMsgId = await db.SaveMessageWithAttachments(new MessageRecord
{
ChainId = ctx.ChainId,
Iteration = 0,
Role = "user",
Type = "text",
Content = textContent
}, attachmentRecords);
embeddingBg?.Enqueue(userMsgId, ctx.ChainId, ctx.SessionId, ctx.AgentId, "user", textContent ?? "");
}
res.Headers["Content-Type"] = "text/event-stream";
res.Headers["Cache-Control"] = "no-cache";
res.Headers["Connection"] = "keep-alive";
// Response-Buffering deaktivieren – wichtig für SSE unter Windows
var bufferingFeature = res.HttpContext.Features.Get<Microsoft.AspNetCore.Http.Features.IHttpResponseBodyFeature>();
bufferingFeature?.DisableBuffering();
// Kestrel MinResponseDataRate deaktivieren für diesen SSE-Stream.
// Ohne dies killt Kestrel die Verbindung wenn bei langen Tool-Ausführungen
// keine Daten fließen (Default: 240 bytes/s, 5s Grace → "client_disconnected").
var minRateFeature = res.HttpContext.Features.Get<Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core.Features.IHttpMinResponseDataRateFeature>();
if (minRateFeature != null)
minRateFeature.MinDataRate = null;
// ── Preparer-Agent Phase (vor dem Worker) ──
if (ctx.Preparer != null && !isChoiceResponse)
{
var preparerApiToken = userApiKey?.ApiKey;
// Kein Key und kein CLI → Preparer überspringen (main agent wird auch CLI nutzen oder fehlermelden)
bool skipPreparer = string.IsNullOrEmpty(ctx.Preparer.Provider)
&& string.IsNullOrEmpty(preparerApiToken)
&& !anthropic.IsCliAvailable;
if (!skipPreparer)
{
// Preparer bekommt History MIT seinen eigenen vorherigen Messages (Tag "preparer"),
// damit er den Kontext seiner Rückfragen kennt
var preparerHistory = await chatService.BuildHistoryFromDb(sessionId, includeTag: "preparer", promptBlocks: ctx.PromptBlocks);
var preparerResult = await anthropic.RunPreparer(
res, ctx.Preparer, preparerHistory, ctx.ChainId, ctx.Workspace, sessionId, preparerApiToken, cancellationToken);
if (!preparerResult.ShouldForward)
{
// Preparer hat eine Rückfrage → Antwort als Text streamen, Flow beenden
// Preparer-Antwort wird schon in RunAgentChat in DB gespeichert
await SseHelper.WriteSseEvent(res, "done", new
{
chainId = ctx.ChainId,
stopReason = "preparer_query",
planMode = ctx.PlanMode
}, cancellationToken);
return;
}
// Preparer ist zufrieden → aufbereiteten Prompt in DB speichern
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(preparerResult.ForwardedPrompt))
{
await db.SaveMessage(new MessageRecord
{
ChainId = ctx.ChainId,
Iteration = 0,
Role = "user",
Type = "text",
Content = $"[Vorbereitet von {ctx.Preparer.Agent?.Name ?? "Vorbereiter-Agent"}]:\n{preparerResult.ForwardedPrompt}"
});
}
} // !skipPreparer
}
// History für den Session-Agent: OHNE Sub-Agent-Messages (saubere History).
// includeThinking=true für OpenAI-kompatible Provider → Thinking wird als
// <think>...</think>-Prefix dem Assistant-Text vorangestellt (laut MiniMax-Docs essentiell
// für Tool-Calling-Reliability / Interleaved Thinking). Anthropic-Pfad braucht das nicht,
// weil dort thinking-Blöcke nur mit Signatur akzeptiert werden (die wir nicht persistieren).
var includeThinkingForProvider = !string.IsNullOrEmpty(ctx.Provider);
var messages = await chatService.BuildHistoryFromDb(sessionId, promptBlocks: ctx.PromptBlocks, includeThinking: includeThinkingForProvider);
// Bei Choice-Response: toolChoice auf "auto" setzen, damit Claude frei antworten kann
var effectiveToolChoice = isChoiceResponse ? "auto" : ctx.ToolChoice;
// Drei separate CancellationTokens:
// - workCt: Nur Stop-Button (graceful) → für Anthropic API-Calls, Tool-Ausführungen, DB-Writes
// Agent-Arbeit läuft bei Client-Disconnect weiter (Client pollt ja)
// - hardCt: Hard-Stop (Doppel-Klick) → sofortiger Abbruch aus while-Loop
// - sseCt: Stop-Button + Client-Disconnect → für SSE-Writes an den Browser
// Bei Client-Disconnect werden SSE-Writes zu stillen No-Ops
var tokens = streamingTracker.Start(sessionId, ctx.ChainId);
var workCt = tokens.StopToken;
var hardCt = tokens.HardToken;
using var sseLinkCts = CancellationTokenSource.CreateLinkedTokenSource(cancellationToken, tokens.StopToken);
var sseCt = sseLinkCts.Token;
// SSE-Heartbeat: Alle 15s ein Kommentar senden, damit die Verbindung
// bei langen Tool-Ausführungen nicht von Browser/Netzwerk getrennt wird.
var heartbeatTask = Task.Run(async () =>
{
try
{
while (!sseCt.IsCancellationRequested)
{
await Task.Delay(15000, sseCt);
await res.WriteAsync(": heartbeat\n\n", sseCt);
await res.Body.FlushAsync(sseCt);
}
}
catch (OperationCanceledException) { }
catch { }
}, sseCt);
try
{
if (!string.IsNullOrEmpty(ctx.Provider))
{
// OpenAI-kompatibler Provider – Key des Users für diesen Agent verwenden
string openAiKeyOverride = userApiKey?.ApiKey;
// OpenAI-Provider braucht zwingend einen Key
if (ctx.Provider == "openai" && string.IsNullOrEmpty(openAiKeyOverride))
{
await SseHelper.TryWriteSse(res, "error", new { error = "Kein API-Key für diesen Agent zugewiesen. Bitte einen OpenAI-Key zuweisen." }, sseCt);
await SseHelper.TryWriteSse(res, "done", new { chainId = ctx.ChainId }, sseCt);
return;
}
await openAi.StreamChat(res, ctx.ModelId, ctx.SystemPromptText, messages, ctx.ChainId, workspace: ctx.Workspace, sessionId: sessionId, agentId: ctx.AgentId, apiKeyOverride: openAiKeyOverride, workCt: workCt, sseCt: sseCt);
}
else
{
// Standard: Anthropic
var anthropicToken = userApiKey?.ApiKey;
// Kein API-Key → Claude CLI als Fallback verwenden
if (string.IsNullOrEmpty(anthropicToken))
{
// CLI-Berechtigung prüfen
var chatUser = await db.GetUser(userId);
if (chatUser != null && !chatUser.CanUseCli && !chatUser.IsAdmin)
{
await SseHelper.TryWriteSse(res, "error", new { error = "Kein API-Key zugewiesen und keine CLI-Berechtigung. Bitte einen Key zuweisen." }, sseCt);
await SseHelper.TryWriteSse(res, "done", new { chainId = ctx.ChainId }, sseCt);
return;
}
if (anthropic.IsCliAvailable)
{
await anthropic.StreamChatViaCli(res, ctx.ModelId, ctx.SystemPrompt, messages, ctx.ChainId, workspace: ctx.Workspace, allowUserChoice: ctx.Agent?.AllowUserChoice ?? true, planMode: body.PlanMode, webSearch: !string.IsNullOrEmpty(ctx.WebSearchVersion), sessionId: sessionId, agentId: ctx.AgentId, remoteMgr: remoteMgr, unityMcpUrl: ctx.Session?.UnityMcpUrl, unityMcpToken: ctx.Session?.UnityMcpToken, useAutoContext: ctx.Agent?.UseAutoContext ?? true, workCt: workCt, sseCt: sseCt);
}
else
{
await SseHelper.TryWriteSse(res, "error", new { error = "Kein API-Key zugewiesen und Claude CLI nicht verfügbar. Bitte einen Key zuweisen oder 'claude login' ausführen." }, sseCt);
await SseHelper.TryWriteSse(res, "done", new { chainId = ctx.ChainId }, sseCt);
}
return;
}
await anthropic.StreamChat(res, ctx.ModelId, ctx.SystemPrompt, messages, ctx.ChainId, ctx.Workspace, apiToken: anthropicToken, sessionId: sessionId, agentId: ctx.AgentId, userId: userId, useMemory: ctx.UseMemory, webSearchVersion: ctx.WebSearchVersion, maxIterations: ctx.MaxIterations, toolChoice: effectiveToolChoice, review: ctx.Review, finalizer: ctx.Finalizer, allowUserChoice: ctx.Agent?.AllowUserChoice ?? true, planMode: ctx.PlanMode, useAutoContext: ctx.Agent?.UseAutoContext ?? true, useGitHubSearch: ctx.Agent?.UseGitHubSearch ?? false, useSerperSearch: ctx.Agent?.UseSerperSearch ?? false, workCt: workCt, hardCt: hardCt, sseCt: sseCt, remoteMgr: remoteMgr);
}
}
finally
{
streamingTracker.Stop(sessionId);
// Heartbeat-Task beenden (sseLinkCts wird disposed → Token cancelled)
}
}
private static async Task HandleStop(HttpRequest req, HttpResponse res, StreamingTracker streamingTracker)
{
var body = await JsonSerializer.DeserializeAsync<JsonElement>(req.Body);
var sessionId = body.TryGetProperty("sessionId", out var sid) ? sid.GetString() : null;
if (string.IsNullOrEmpty(sessionId))
{
res.StatusCode = 400;
await res.WriteAsJsonAsync(new { error = "sessionId required" });
return;
}
// Erster Klick = "graceful" (laufende Iteration fertig), zweiter = "hard" (sofort)
var stopLevel = streamingTracker.Cancel(sessionId);
await res.WriteAsJsonAsync(new { stopped = stopLevel != null, level = stopLevel ?? "none" });
}
}