执行计划准备的入口与整体流程
在讲解具体执行器的选择和执行流程之前,还有一个非常重要的环节还没有讲——执行计划的准备。在 buildConversationExecution 方法中,有这样一行代码:
return Mono.fromCallable(() -> prepareExecutionPlan(taskInfo))
.subscribeOn(Schedulers.boundedElastic())
这个 prepareExecutionPlan 方法是整个问答链路的"大脑",它负责把用户的原始问题整理成后续执行器可以消费的执行计划。这篇就来详细拆解这个方法的完整流程。
prepareExecutionPlan 方法的入口
先看 BusinessChatService 中的 prepareExecutionPlan 方法:
/**
* 准备本轮对话真正要执行的计划,并将其结果同步回 TaskInfo 与上下文。
*
* @param taskInfo 当前任务
* @return 执行计划
*/
private ConversationExecutionPlan prepareExecutionPlan(TaskInfo taskInfo) {
// 在这里统一完成问题改写、历史压缩、模式判定、检索规划等准备动作。
ConversationExecutionPlan executionPlan = chatPreparationOrchestrator.prepare(taskInfo);
// 基于准备好的执行计划重新渲染 Agent 问题,确保时间锚定和历史摘要都被带入提示词。
executionPlan.setAgentQuestion(buildAgentQuestion(executionPlan));
if (executionPlan.getSelectedDocumentId() != null
&& !Objects.equals(executionPlan.getSelectedDocumentId(), taskInfo.selectedDocumentId())) {
// 如果执行计划重新选择了文档范围,需要同步刷新持久层会话范围和运行时上下文。
conversationArchiveStore.refreshSessionScope(
taskInfo.conversationId(),
executionPlan.getChatMode(),
executionPlan.getSelectedDocumentId(),
executionPlan.getSelectedDocumentName()
);
putContextIfNotNull(taskInfo.runnableConfig(), ChatContextKeys.SELECTED_DOCUMENT_ID, executionPlan.getSelectedDocumentId());
putContextIfNotBlank(taskInfo.runnableConfig(), ChatContextKeys.SELECTED_DOCUMENT_NAME, executionPlan.getSelectedDocumentName());
putContextIfNotNull(taskInfo.runnableConfig(), ChatContextKeys.SELECTED_TASK_ID, executionPlan.getSelectedTaskId());
}
// 把最新执行计划与调试信息写回任务对象,供执行器和最终收尾逻辑统一读取。
taskInfo.setExecutionPlan(executionPlan);
taskInfo.setDebugTrace(initializeDebugTrace(executionPlan));
taskInfo.runnableConfig().context().put(ChatContextKeys.DEBUG_TRACE, taskInfo.debugTrace());
return executionPlan;
}
这个方法看起来很简单,核心逻辑只有一行:
ConversationExecutionPlan executionPlan = chatPreparationOrchestrator.prepare(taskInfo);
真正的准备工作都在 ChatPreparationOrchestrator.prepare 方法中完成。后续的代码主要是:
- 渲染 Agent 问题——把时间锚定和历史摘要带入提示词
- 同步文档范围——如果执行计划重新选择了文档,需要同步到持久层和运行时上下文
- 回写执行计划——把执行计划和调试信息写回 TaskInfo
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