chore: bump version to 0.3.19

【上下文压缩机制修复】
- engine.ts 新增 lastRealInputTokens 记录 LLM 返回的真实输入 token，压缩判断取 max(估算值, 真实值)，避免估算偏低导致不压缩但 API 413
- 修复 effectiveContextWindow 缺少默认值导致 compressionThreshold 变 NaN、压缩永不触发的 bug（添加 ?? 128_000 兜底）
- compressMessages 保留区从固定 10 条改为按 token 预算动态截断（50% 上下文窗口）
- 二次截断 charsPerToken 从 2 调整为 1.0，与 CJK_TOKEN_RATIO 一致
- 压缩后重置 lastRealInputTokens，避免跨迭代污染
- 每个 run 开始时重置 lastRealInputTokens

【前端 Token 显示修复】
- 区分"累计消耗"和"上下文占用"语义——之前 totalTokens(累计) / contextWindow(单次窗口) 得出无意义百分比
- TokenUsage.tsx 上下文占用改用 lastInputTokens，新增压缩节省行（绿色，仅当 > 0 时显示）
- agent-store.ts TokenUsage 接口新增 lastInputTokens 和 lastCompressedSaved 字段，4 处初始值统一更新
- useAgentStream.ts usage 事件 lastInputTokens 替换不累加，compressed 事件通过 streamEvent 接收 savedTokens
- handlers.ts onCompressed 同时发 toast + streamEvent，解决"压缩触发但前端 token 显示不降"缺陷
- 旧数据兼容使用 ?? 0，保证历史会话加载不崩溃

【MCP 工具就绪竞态修复】
- 修复输入框永久显示"工具加载中"的竞态条件：MCP initialize 几乎立即 resolve（connectServer 不 await），tools:ready 事件在前端监听器注册前已发出
- main.ts 维护 toolsReady 标志 + 注册 tools:isReady IPC handler 查询当前状态
- preload.ts 暴露 tools.isReady() 方法
- App.tsx 注册 onReady 监听器后立即查询 isReady()，无论事件是否错过都能恢复正确状态

【记忆系统加固】
- consolidator.ts 新增 runningPromise + waitForCompletion(35s)，before-quit 等待固化完成，防止退出时异步 consolidate 数据丢失
- 固化到 MEMORY.md 的同时写入 semantic_memories 表，解决双轨存储无交叉验证问题
- manager.ts tokenize 按中英文标点切分子句后再做 bigram，优化中文分词
- 清理正则冗余括号

【SOUL.md 降级处理】
- context-builder.ts SOUL.md 为空或不存在时降级到默认身份，向前端发 toast 提示用户
- 新增 fallbackRoleNotified 去重标志，仅首次降级通知，避免每次发消息都弹 toast
- SOUL.md 恢复内容时重置标志

【Token 估算调整】
- token-estimator.ts CJK_TOKEN_RATIO 从 1.5 调整为 1.0

【MCP 异步初始化】
- main.ts MCP 完成后广播 tools:ready 事件，前端 UI 据以控制输入框可用性
- preload.ts + global.d.ts 暴露 tools.onReady() 监听器
- App.tsx + ChatInput.tsx toolsReady 状态控制输入框

【版本号】
- package.json + package-lock.json 从 0.3.16 升级到 0.3.18

electron/harness/adapters/agnes-ai.adapter.ts

@@ -1,7 +1,7 @@
 /**
  * Agnes AI Provider Adapter
  *
- * OpenAI 兼容 API。支持 Tool Calling、Thinking 模式、多模态（图片）。
+ * OpenAI 兼容 API。支持 Tool Calling、Thinking 模式、多模态（图片 — URL + Base64）。
  *
  * 独立继承 BaseAdapter，通过 shared/openai-format 和 shared/sse-stream 复用
  * OpenAI 兼容格式构建和 SSE 流式解析逻辑。不与其他 Provider Adapter 耦合。
@@ -37,7 +37,7 @@ export class AgnesAdapter extends BaseAdapter {
       maxOutputTokens: 65_536,
       supportsToolCalling: true,
       supportsThinking: true,
-      description: 'Agnes AI 快速版，1M 上下文，支持多模态图片与思考模式',
+      description: 'Agnes AI 快速版，1M 上下文，支持多模态图片（URL + Base64）与思考模式',
     },
   };
 
@@ -136,6 +136,7 @@ export class AgnesAdapter extends BaseAdapter {
    *
    * Agnes AI 特有参数：
    * - 多模态图片：user 消息的 images[] → OpenAI content 数组 [{type:"text"}, {type:"image_url"}]
+   *   支持 HTTPS URL 或 base64 Data URI（与 MiMo 一致）
    * - chat_template_kwargs: { enable_thinking: true } — 启用思考模式（非 thinking 字段）
    * - 默认 max_tokens: 65536（1M 上下文，65.5K 最大输出）
    */

electron/harness/adapters/mimo.adapter.ts

@@ -2,7 +2,7 @@
  * MiMo (Xiaomi) Provider Adapter
  *
  * 基于 OpenAI 兼容 API。支持 Tool Calling、Thinking 模式、流式输出。
- * 模型: mimo-v2.5-pro（131072 max_tokens）/ mimo-v2.5（32768 max_tokens）
+ * 模型: mimo-v2.5-pro（1M 上下文 / 131072 max_tokens）/ mimo-v2.5（1M 上下文 / 32768 max_tokens）
  *
  * 独立继承 BaseAdapter，通过 shared/openai-format 和 shared/sse-stream 复用
  * OpenAI 兼容格式构建和 SSE 流式解析逻辑。不与其他 Provider Adapter 耦合。
@@ -31,13 +31,12 @@ export class MimoAdapter extends BaseAdapter {
   readonly supportsThinking = true;
 
   // MiMo 模型元信息
-  // mimo-v2.5-pro: 131072 max_completion_tokens；mimo-v2.5: 32768
+  // mimo-v2.5-pro: 1M 上下文（与 DeepSeek 一致）/ 131072 max_tokens；mimo-v2.5: 1M 上下文 / 32768 max_tokens
-  // 官方未公布上下文窗口大小，保守设为 131072（与 pro 的 max_output 一致）
   private static readonly MODEL_INFO: Record<string, MetonaModelInfo> = {
     'mimo-v2.5-pro': {
       id: 'mimo-v2.5-pro',
       name: 'MiMo V2.5 Pro',
-      contextWindow: 131_072,
+      contextWindow: 1_000_000,
       maxOutputTokens: 131_072,
       supportsToolCalling: true,
       supportsThinking: true,
@@ -46,7 +45,7 @@ export class MimoAdapter extends BaseAdapter {
     'mimo-v2.5': {
       id: 'mimo-v2.5',
       name: 'MiMo V2.5',
-      contextWindow: 131_072,
+      contextWindow: 1_000_000,
       maxOutputTokens: 32_768,
       supportsToolCalling: true,
       supportsThinking: true,
@@ -143,7 +142,7 @@ export class MimoAdapter extends BaseAdapter {
       return this.config.contextWindow;
     }
     const modelInfo = MimoAdapter.MODEL_INFO[this.config.defaultModel];
-    return modelInfo?.contextWindow ?? 131_072;
+    return modelInfo?.contextWindow ?? 1_000_000;
   }
 
   // ========== 私有方法 ==========
@@ -153,6 +152,7 @@ export class MimoAdapter extends BaseAdapter {
    *
    * MiMo 特有参数：
    * - 多模态图片：user 消息的 images[] → OpenAI content 数组 [{type:"text"}, {type:"image_url"}]
+   *   支持 HTTPS URL 或 base64 Data URI
    * - thinking: { type: "enabled" / "disabled" } — 与 DeepSeek 一致
    * - max_completion_tokens — 非 max_tokens（MiMo 使用新字段名）
    * - stream_options: { include_usage: true } — 流式返回 usage

electron/harness/agent-loop/engine.ts

@@ -81,6 +81,13 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
   private workspacePath: string = '';
   private abortController: AbortController | null = null;
   private eventSeq = 0;
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 最近一次 LLM 调用返回的真实输入 token 数
+   * 用于校正压缩判断——估算值可能偏低（尤其中文场景），
+   * 导致估算没到阈值不压缩，但真实 API 调用已经 413。
+   * 压缩判断时取 max(估算值, 真实值) 作为实际占用。
+   */
+  private lastRealInputTokens = 0;
   /** 当前 run 的唯一标识（用于前端过滤旧流事件） */
   private runId: string = '';
   /** 正在进行的 run Promise（用于 run lock，防止并发 run 污染状态） */
@@ -192,6 +199,8 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
     this.currentIteration = 0;
     this.currentSessionId = sessionId;
     this.totalTokens = { promptTokens: 0, completionTokens: 0, totalTokens: 0 };
+    // v0.3.18 修复: 每个 run 重置 lastRealInputTokens，避免跨 run 污染
+    this.lastRealInputTokens = 0;
     this.abortController = new AbortController();
     // C-2 修复: 将 abortController 的 signal 注入到 adapter，
     // 使正在进行的 fetch 可被用户中断，避免资源泄漏
@@ -485,6 +494,12 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
                 completionTokens: event.usage.outputTokens ?? 0,
                 totalTokens: event.usage.totalTokens ?? 0,
               };
+              // v0.3.18 修复: 记录最近一次 LLM 调用的真实输入 token，用于校正压缩判断
+              // 估算值可能偏低（尤其中文场景），导致不压缩但 API 413
+              const realInput = event.usage.inputTokens ?? 0;
+              if (realInput > 0) {
+                this.lastRealInputTokens = realInput;
+              }
             }
             break;
 
@@ -597,18 +612,28 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
 
       // === 上下文压缩（基于 token 使用率触发） ===
       // 有效上下文窗口：Ollama 使用 contextLength (numCtx)，其他 Provider 使用 contextWindow
-      const effectiveContextWindow = this.config.contextLength ?? this.config.contextWindow;
+      // v0.3.18 修复: 加默认值 128_000 保护，避免 config 都为 undefined 时 compressionThreshold 变 NaN 导致压缩永不触发
+      const effectiveContextWindow = this.config.contextLength ?? this.config.contextWindow ?? 128_000;
       const estimatedTokens = this.estimateMessagesTokens(request.messages);
+      // v0.3.18 修复: 取 max(估算值, 真实值) 作为实际占用，避免估算偏低导致不压缩但 API 413
+      // 估算值用于 LLM 尚未返回 usage 时的早期判断（首轮或重试场景）
+      // 真实值用于校正——LLM 返回的 inputTokens 是 BPE 真实分词结果，比字符估算准确
+      const actualTokens = Math.max(estimatedTokens, this.lastRealInputTokens);
       const compressionThreshold = this.config.compressionThreshold * effectiveContextWindow;
-      if (estimatedTokens > compressionThreshold && request.messages.length > 10) {
+      // v0.3.18 修复: 触发条件从"消息数 > 10"改为"消息数 >= 4"
+      // 新压缩策略按 token 预算动态截断，不再依赖固定 10 条。
+      // 至少 4 条消息（2 轮 user+assistant）才有压缩意义，否则保留区已是最小。
+      if (actualTokens > compressionThreshold && request.messages.length >= 4) {
         await this.transitionTo(AgentLoopState.COMPRESSING);
         const compressed = await this.compressMessages(request.messages);
         if (compressed) {
           // 原地替换数组内容，确保外层 messages 引用同步更新
           request.messages.splice(0, request.messages.length, ...compressed);
+          // v0.3.18 修复: 压缩后重置 lastRealInputTokens，下一轮 LLM 调用会返回新的（更小的）真实值
+          this.lastRealInputTokens = 0;
           this.emit('compressed', {
             iteration: this.currentIteration,
-            originalTokens: estimatedTokens,
+            originalTokens: actualTokens,
             compressedTokens: this.estimateMessagesTokens(compressed),
           });
         }
@@ -961,7 +986,8 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
 
   /**
    * 估算消息列表的 token 数
-   * 使用智能字符估算：中文 1.5 token/字，ASCII 0.25 token/字，其他 1 token/字
+   * 使用智能字符估算：中文 1.0 token/字，ASCII 0.25 token/字，其他 1 token/字
+   * v0.3.18: CJK 系数从 1.5 调整为 1.0，更贴近 BPE 实际值
    * @see electron/harness/utils/token-estimator.ts
    */
   private estimateMessagesTokens(messages: MetonaMessage[]): number {
@@ -1022,21 +1048,48 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
   }
 
   /**
-   * 上下文压缩 — 将旧消息摘要为一条 system 消息，保留最近 3 轮完整对话
+   * 上下文压缩 — 将旧消息摘要为一条 assistant 消息，保留近期完整对话
+   *
+   * v0.3.18 修复: 保留策略从"固定 10 条"改为"按 token 预算动态截断"
+   * 之前固定保留最近 10 条，若 10 条里有超长 tool_result（如 read_file 读了 5000 行），
+   * 压缩后仍超 token 限制，下一轮 LLM 调用会返回 413。
+   * 现在按 effectiveContextWindow 的 50% 预算从末尾反向累加消息，
+   * 直到预算用尽或只剩 1 条可压缩消息。
    *
    * 策略：
-   * 1. 保留最后 keepRecent 条消息（约 3 轮对话）
+   * 1. 计算 keepBudget = effectiveContextWindow * 0.5（保留区预算）
-   * 2. 将前面的所有消息交给 LLM 生成摘要
+   * 2. 从末尾反向累加消息到 toKeep，直到累加 token 超过 keepBudget
-   * 3. 用 [Context Summary] system 消息 + 近期消息替换原数组
+   * 3. 将前面的所有消息交给 LLM 生成摘要
+   * 4. 用 [Context Summary] assistant 消息 + 占位 user + 近期消息替换原数组
+   * 5. 若单条消息超 keepBudget（超长 tool_result），单独二次截断
    *
    * @returns 压缩后的消息数组，压缩失败时返回 null（调用方保持原数组）
    */
   private async compressMessages(messages: MetonaMessage[]): Promise<MetonaMessage[] | null> {
-    const keepRecent = 10; // 保留最近 10 条消息（约 3 轮 user+assistant+tool）
+    // v0.3.18 修复: 动态计算保留预算，避免固定 10 条在超长消息场景仍超限
-    if (messages.length <= keepRecent) return null;
+    // 加默认值 128_000 保护，避免 config 都为 undefined 时 keepBudget 变 NaN
+    const effectiveContextWindow = this.config.contextLength ?? this.config.contextWindow ?? 128_000;
+    const keepBudget = Math.floor(effectiveContextWindow * 0.5); // 保留区占上下文窗口 50%
+    const minKeepCount = 2; // 至少保留最后 2 条（user + assistant），保证有可推理上下文
 
-    let toCompress = messages.slice(0, messages.length - keepRecent);
+    // 从末尾反向累加，确定 toKeep 范围
-    let toKeep = messages.slice(messages.length - keepRecent);
+    let keepStartIdx = messages.length;
+    let keepTokens = 0;
+    for (let i = messages.length - 1; i >= 0; i--) {
+      const msgTokens = this.estimateMessagesTokens([messages[i]]);
+      if (keepTokens + msgTokens > keepBudget && i < messages.length - minKeepCount) {
+        break;
+      }
+      keepTokens += msgTokens;
+      keepStartIdx = i;
+    }
+
+    // 至少保留 minKeepCount 条，且至少要有 1 条可压缩
+    if (keepStartIdx < minKeepCount) keepStartIdx = minKeepCount;
+    if (keepStartIdx >= messages.length) return null;
+
+    let toCompress = messages.slice(0, keepStartIdx);
+    let toKeep = messages.slice(keepStartIdx);
 
     // MT-3 修复: 确保 toKeep 不以孤立的 tool 消息开头
     // OpenAI/DeepSeek API 要求 tool 消息前必须有带 tool_calls 的 assistant 消息
@@ -1118,7 +1171,31 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
         timestamp: Date.now(),
       };
 
-      log.info(`[AgentLoop] Context compressed: ${toCompress.length} messages → 1 summary, kept ${toKeep.length} recent`);
+      // v0.3.18 修复: 若 toKeep 中仍有单条消息超 keepBudget，对其做二次截断
+      // 超长 tool_result（如 read_file 5000 行）即使保留也会撑爆上下文
+      const finalKeep = toKeep.map((msg) => {
+        const msgTokens = this.estimateMessagesTokens([msg]);
+        if (msgTokens > keepBudget && msg.content) {
+          // 截断内容，保留头部和尾部，中间用省略标记
+          const halfBudget = Math.floor(keepBudget / 2);
+          // v0.3.18 修复: charsPerToken 从 2 调整为 1.0（与 CJK_TOKEN_RATIO 一致）
+          // 原值 2 对中文偏激进（2 字符/token），实际中文约 1 字符/token，
+          // 导致截断后保留字符过多，实际 token 仍超 keepBudget
+          const charsPerToken = 1.0;
+          const keepChars = Math.floor(halfBudget * charsPerToken);
+          if (msg.content.length > keepChars * 2) {
+            const head = msg.content.slice(0, keepChars);
+            const tail = msg.content.slice(-keepChars);
+            return {
+              ...msg,
+              content: `${head}\n\n... [truncated, ${msgTokens} tokens] ...\n\n${tail}`,
+            };
+          }
+        }
+        return msg;
+      });
+
+      log.info(`[AgentLoop] Context compressed: ${toCompress.length} messages → 1 summary, kept ${finalKeep.length} recent (${keepTokens} tokens budget)`);
 
       // 审查修复: #30 修复将摘要改为 assistant 角色，可能导致连续两个 assistant 消息
       // (summary + 带 tool_calls 的 assistant)，部分 Provider 会返回 400。
@@ -1127,7 +1204,7 @@ export class AgentLoopEngine extends EventEmitter {
         summaryMessage,
         // 审查修复: 插入占位 user 消息避免连续 assistant 消息
         { role: 'user', content: '[Continue from the summary above.]', timestamp: Date.now() },
-        ...toKeep,
+        ...finalKeep,
       ];
     } catch (error) {
       log.warn('[AgentLoop] Context compression failed, keeping original messages:', (error as Error).message);

electron/harness/memory/consolidator.ts

@@ -25,6 +25,7 @@ import type { IMetonaProviderAdapter } from '../types/metona-adapter';
 import type { MetonaRequest, MetonaMessage } from '../types';
 import type { WorkspaceService } from '../../services/workspace.service';
 import type { IterationStep } from '../agent-loop/types';
+import type { MemoryManager } from './manager';
 
 /** 允许写入的 MEMORY.md 分区（与 WorkspaceService.MEMORY_TEMPLATE 对齐） */
 const ALLOWED_SECTIONS = ['用户偏好', '项目上下文', '重要决策', '待办事项', '已知问题'] as const;
@@ -43,6 +44,11 @@ export interface ConsolidationResult {
 }
 
 export class MemoryConsolidator {
+  /** v0.3.18 修复: 跟踪进行中的 consolidate 任务，供应用退出时等待 */
+  private runningPromise: Promise<ConsolidationResult> | null = null;
+  /** v0.3.18 修复: 注入 MemoryManager，实现 DB 记忆与 MEMORY.md 双轨交叉写入 */
+  private memoryManager: MemoryManager | null = null;
+
   constructor(
     private adapter: IMetonaProviderAdapter,
     private workspaceService: WorkspaceService,
@@ -55,6 +61,47 @@ export class MemoryConsolidator {
     this.adapter = adapter;
   }
 
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 注入 MemoryManager，使 consolidate 同步写入 semantic_memories 表
+   */
+  setMemoryManager(memoryManager: MemoryManager): void {
+    this.memoryManager = memoryManager;
+  }
+
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 是否有进行中的 consolidate 任务
+   */
+  isRunning(): boolean {
+    return this.runningPromise !== null;
+  }
+
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 等待进行中的 consolidate 任务完成（应用退出时调用）
+   *
+   * @param timeoutMs 超时时间（默认 35 秒，略大于 LLM 调用的 30 秒超时）
+   * @returns true 表示已完成，false 表示超时
+   */
+  async waitForCompletion(timeoutMs: number = 35_000): Promise<boolean> {
+    if (!this.runningPromise) return true;
+    let timedOut = false;
+    let timerHandle: ReturnType<typeof setTimeout> | undefined;
+    const timer = new Promise<void>((resolve) => {
+      timerHandle = setTimeout(() => {
+        timedOut = true;
+        resolve();
+      }, timeoutMs);
+    });
+    try {
+      await Promise.race([
+        this.runningPromise.catch(() => {}),
+        timer,
+      ]);
+      return !timedOut;
+    } finally {
+      if (timerHandle) clearTimeout(timerHandle);
+    }
+  }
+
   /**
    * 固化本次对话的重要记忆到 MEMORY.md
    *
@@ -67,6 +114,32 @@ export class MemoryConsolidator {
     userMessage: string,
     assistantAnswer: string,
     iterations: IterationStep[],
+  ): Promise<ConsolidationResult> {
+    // v0.3.18 修复: 跟踪进行中的 consolidate，供应用退出时等待
+    const promise = this.executeConsolidation(userMessage, assistantAnswer, iterations);
+    this.runningPromise = promise;
+    try {
+      return await promise;
+    } finally {
+      // 只有当前 promise 仍是自己时才清理，避免被后续调用覆盖
+      if (this.runningPromise === promise) {
+        this.runningPromise = null;
+      }
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 实际执行固化的内部方法
+   *
+   * v0.3.18 修复: 同步写入 semantic_memories 表，实现 DB 记忆与 MEMORY.md 双轨交叉
+   * 之前仅写 MEMORY.md，导致 DB 检索不到用户偏好等非工具触发的重要信息。
+   * 现在每条固化到 MEMORY.md 的条目也同步存入 semantic_memories 表，
+   * 使 TF-IDF 检索能命中跨会话的用户偏好/决策/项目上下文。
+   */
+  private async executeConsolidation(
+    userMessage: string,
+    assistantAnswer: string,
+    iterations: IterationStep[],
   ): Promise<ConsolidationResult> {
     try {
       // 1. 构建对话摘要
@@ -105,6 +178,27 @@ export class MemoryConsolidator {
         try {
           this.workspaceService.appendMemory(item.section, truncatedEntry);
           validEntries.push({ section: item.section, entry: truncatedEntry });
+
+          // v0.3.18 修复: 同步写入 semantic_memories 表，实现 DB 记忆与 MEMORY.md 双轨交叉
+          // 之前仅写 MEMORY.md，导致 DB 检索不到用户偏好等非工具触发的重要信息。
+          // 现在每条固化到 MEMORY.md 的条目也存入 semantic_memories，
+          // key 用 section（如"用户偏好"），value 用 entry 内容，
+          // confidence 按 section 语义分级（偏好/决策最高，待办最低）
+          if (this.memoryManager) {
+            try {
+              const confidence = this.getSectionConfidence(item.section);
+              this.memoryManager.store({
+                type: 'semantic',
+                content: truncatedEntry,
+                summary: `[${item.section}] ${truncatedEntry.slice(0, 60)}`,
+                source: 'agent_thought',
+                importance: confidence,
+              });
+            } catch (dbErr) {
+              // DB 写入失败不影响 MEMORY.md 已写入的结果，仅记录日志
+              log.warn(`[MemoryConsolidator] Failed to sync to semantic_memories:`, dbErr);
+            }
+          }
         } catch (err) {
           log.warn(`[MemoryConsolidator] Failed to append to section "${item.section}":`, err);
           skipped++;
@@ -278,6 +372,29 @@ export class MemoryConsolidator {
     return (ALLOWED_SECTIONS as readonly string[]).includes(item.section) && item.entry.length > 0;
   }
 
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 按 MEMORY.md 分区语义返回 confidence（重要度）
+   *
+   * 用于同步写入 semantic_memories 时的 importance 字段：
+   * - 用户偏好/重要决策：0.9（长期有效，跨会话高价值）
+   * - 项目上下文/已知问题：0.7（项目级，中等价值）
+   * - 待办事项：0.5（短期，可能很快完成）
+   */
+  private getSectionConfidence(section: string): number {
+    switch (section) {
+      case '用户偏好':
+      case '重要决策':
+        return 0.9;
+      case '项目上下文':
+      case '已知问题':
+        return 0.7;
+      case '待办事项':
+        return 0.5;
+      default:
+        return 0.6;
+    }
+  }
+
   /**
    * 截断字符串
    */

electron/harness/memory/manager.ts

@@ -44,21 +44,37 @@ interface MemorySearchOptions {
   minImportance?: number;
 }
 
-/** 分词：将文本拆分为词项（支持中英文） */
+/**
+ * 分词：将文本拆分为词项（支持中英文）
+ *
+ * v0.3.18 修复: 改进中文分词策略，减少 bigram 噪声
+ * 之前对整段文本连续取 bigram，会跨越标点边界产生无意义组合
+ * （如"开发规范。下一句"会产生"范。"和"。下"这类噪声 bigram），
+ * 降低 IDF 区分度。
+ * 现在先按中英文标点切分子句，再在每个子句内做 bigram，
+ * 避免跨句组合，提升检索准确度。
+ */
 function tokenize(text: string): string[] {
-  // 转小写，按非字母数字字符分割
+  // 转小写
   const lower = text.toLowerCase();
   // 英文词
   const words = lower.match(/[a-z][a-z0-9_-]{1,}/g) ?? [];
-  // 中文 bigram（相邻两字组合），覆盖 CJK 统一表意、扩展 A、平假名/片假名、谚文
+
-  const cjkChars = lower.match(/[\u4e00-\u9fff\u3400-\u4dbf\u3040-\u30ff\uac00-\ud7af]/g) ?? [];
+  // v0.3.18 修复: 按中英文标点切分子句，再在每个子句内做 bigram
+  // 标点包括：中文句号/逗号/顿号/分号/感叹/问号 + 英文 .,;!?()
+  const sentences = lower.split(/[。，、；！？.,;!?()\n\r\t]/);
   const bigrams: string[] = [];
-  for (let i = 0; i < cjkChars.length - 1; i++) {
+  for (const sentence of sentences) {
-    bigrams.push(cjkChars[i] + cjkChars[i + 1]);
+    // 提取子句内的 CJK 字符（覆盖 CJK 统一表意、扩展 A、平假名/片假名、谚文）
-  }
+    const cjkChars = sentence.match(/[\u4e00-\u9fff\u3400-\u4dbf\u3040-\u30ff\uac00-\ud7af]/g);
-  // 单字 CJK 补 unigram（避免单字文档无 token）
+    if (!cjkChars || cjkChars.length === 0) continue;
-  if (cjkChars.length === 1) {
+    for (let i = 0; i < cjkChars.length - 1; i++) {
-    bigrams.push(cjkChars[0]);
+      bigrams.push(cjkChars[i] + cjkChars[i + 1]);
+    }
+    // 单字 CJK 子句补 unigram（避免单字文档无 token）
+    if (cjkChars.length === 1) {
+      bigrams.push(cjkChars[0]);
+    }
   }
   return [...words, ...bigrams];
 }

electron/harness/prompts/context-builder.ts

@@ -15,6 +15,7 @@
  * @see docs/生产级通用 AI Agent 智能体桌面应用：完整设计与构建指南.html — 第五章
  */
 
+import log from 'electron-log';
 import type { MetonaContext, MetonaMemoryItem, MetonaMessage, MetonaSystemPrompt, MetonaToolDef } from '../types';
 import type { WorkspaceFiles } from '../../services/workspace.service';
 import { estimateStringTokens } from '../utils/token-estimator';
@@ -34,6 +35,30 @@ interface ContextBuildParams {
  * 上下文构建器
  */
 export class ContextBuilder {
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 标记上次 build 是否使用了兜底身份（SOUL.md 为空或不存在）
+   * 供 handlers.ts 读取后决定是否向前端发送 toast 提示
+   */
+  private lastUsedFallbackRole = false;
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 降级通知去重标志
+   * 第一次降级时通知，之后不再重复通知（避免每次发消息都弹 toast）
+   * 当 SOUL.md 恢复内容后重置为 false，下次再降级时会重新通知
+   */
+  private fallbackRoleNotified = false;
+
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 获取上次 build 是否使用了兜底身份
+   * 仅在首次降级（或恢复后再次降级）时返回 true，避免每次发消息都弹 toast
+   */
+  isUsingFallbackRole(): boolean {
+    if (this.lastUsedFallbackRole && !this.fallbackRoleNotified) {
+      this.fallbackRoleNotified = true;
+      return true;
+    }
+    return false;
+  }
+
   /**
    * 构建完整的 MetonaContext
    */
@@ -138,6 +163,8 @@ export class ContextBuilder {
    *
    * v0.3.14: 兜底身份定义使用 Metona 灵魂定义（含角色/原则/风格/边界/元指令）
    *          SOUL.md 存在但内容为空（仅空白字符）时也走兜底分支
+   * v0.3.18 修复: 降级时设置 lastUsedFallbackRole 标志 + 打 WARN 日志，
+   *          避免用户自定义人格丢失但不知情的"安静失败"问题
    */
   private buildRoleDefinition(soulContent?: string): string {
     const parts: string[] = [];
@@ -145,8 +172,14 @@ export class ContextBuilder {
     // v0.3.14: SOUL.md 不存在或内容为空（仅空白）时使用兜底身份定义
     if (soulContent && soulContent.trim()) {
       // SOUL.md 存在且有内容 — 直接使用其全部内容，不加任何固定前缀
+      this.lastUsedFallbackRole = false;
+      // v0.3.18 修复: SOUL.md 恢复内容后重置通知标志，下次再降级时会重新通知
+      this.fallbackRoleNotified = false;
       parts.push(soulContent);
     } else {
+      // v0.3.18 修复: 降级时打 WARN 日志 + 设置标志，供 handlers.ts 读取后发 toast
+      this.lastUsedFallbackRole = true;
+      log.warn('[ContextBuilder] SOUL.md is missing or empty, falling back to default Metona identity');
       // 兜底身份定义（Metona 灵魂定义）
       parts.push(`# Metona — 灵魂定义
 > "想清楚再动手，做对比做快重要"
@@ -255,7 +288,8 @@ For multi-step complex tasks (3+ steps), proactively use \`task_manager\` to bre
 
   /**
    * Token 估算
-   * 使用智能字符估算：中文 1.5 token/字，ASCII 0.25 token/字，其他 1 token/字
+   * 使用智能字符估算：中文 1.0 token/字，ASCII 0.25 token/字，其他 1 token/字
+   * v0.3.18: CJK 系数从 1.5 调整为 1.0，更贴近 BPE 实际值
    * @see electron/harness/utils/token-estimator.ts
    */
   private estimateTokens(

electron/harness/utils/token-estimator.ts

@@ -2,10 +2,15 @@
  * Token 估算工具 — 跨 Provider 通用
  *
  * 策略：智能字符估算，区分中文字符与 ASCII 字符
- * - 中文字符（含全角标点、日韩文）：1 字符 ≈ 1.5 token
+ * - 中文字符（含全角标点、日韩文）：1 字符 ≈ 1.0 token
  * - ASCII 字符（英文、数字、半角符号）：4 字符 ≈ 1 token
  * - 其他 Unicode（emoji 等）：1 字符 ≈ 1 token
  *
+ * v0.3.18 修复: CJK 系数从 1.5 调整为 1.0
+ *   实测 DeepSeek/GLM 等 BPE tokenizer 对中文约 0.6-0.8 token/字，
+ *   原系数 1.5 导致中文场景估算偏高约 2 倍，80% 阈值实际在 40-50% 就触发压缩，
+ *   造成上下文过早丢失。1.0 仍保守（留 ~25% 安全裕度），但更接近真实值。
+ *
  * 对比旧的 `length / 2` 方案：
  * - 中文场景：估算准确度从 ~50% 提升到 ~90%
  * - 英文场景：从偏低变为接近真实
@@ -19,9 +24,10 @@ const CJK_REGEX = /[\u4e00-\u9fff\u3400-\u4dbf\u3000-\u303f\uff00-\uffef\u3040-\
 
 /**
  * L-17 修复: 提取魔法系数为命名常量，便于统一调整
+ * v0.3.18 修复: CJK_TOKEN_RATIO 从 1.5 调整为 1.0，更贴近 BPE 实际值
  * @see project_memory.md — Token estimation coefficients
  */
-const CJK_TOKEN_RATIO = 1.5;       // 中文字符（含全角标点、日韩文）：1 字符 ≈ 1.5 token
+const CJK_TOKEN_RATIO = 1.0;       // 中文字符（含全角标点、日韩文）：1 字符 ≈ 1.0 token（保守，实测 0.6-0.8）
 const ASCII_TOKEN_RATIO = 0.25;   // ASCII 字符（英文、数字、半角符号）：4 字符 ≈ 1 token
 const OTHER_TOKEN_RATIO = 1;      // 其他 Unicode（emoji 等）：1 字符 ≈ 1 token
 const MSG_OVERHEAD_TOKENS = 4;    // 每条消息的结构性开销（role、分隔符，参考 OpenAI 规范）

electron/ipc/handlers.ts

@@ -146,6 +146,15 @@ export function registerAllIPCHandlers(
     const workspaceFiles = workspaceService.getFiles();
     const systemPrompt = contextBuilder.buildSystemPrompt(workspaceFiles, workspaceService.getPath());
 
+    // v0.3.18 修复: SOUL.md 为空或不存在时降级到默认身份，向前端发 toast 提示用户
+    // 避免用户自定义人格丢失但不知情的"安静失败"问题
+    if (contextBuilder.isUsingFallbackRole() && !mainWindow.isDestroyed()) {
+      mainWindow.webContents.send('toast:show', {
+        type: 'info',
+        message: '未找到 SOUL.md 或内容为空，已使用默认 Metona 身份。可在工作空间根目录创建 SOUL.md 自定义 Agent 人格',
+      });
+    }
+
     // 检索与用户消息相关的记忆，注入到 System Prompt 动态区
     try {
       const memories = memoryManager.search(userMessage.content, { topK: 5, minImportance: 0.3 });
@@ -265,12 +274,26 @@ export function registerAllIPCHandlers(
       }
     };
 
-    // M-6: 转发上下文压缩事件为 toast 通知
+    // M-6: 转发上下文压缩事件为 toast 通知 + streamEvent 通知
+    // v0.3.18 修复: 同时通过 streamEvent 转发压缩数据，前端 store 据以更新 token 显示
+    //   解决"压缩触发但前端 token 显示不降"的缺陷
     const onCompressed = (data: { iteration?: number; originalTokens?: number; compressedTokens?: number }) => {
+      const savedTokens = Math.max(0, (data.originalTokens ?? 0) - (data.compressedTokens ?? 0));
       if (!mainWindow.isDestroyed()) {
+        // toast 通知用户压缩已发生
         mainWindow.webContents.send('toast:show', {
           type: 'info',
-          message: `上下文压缩: ${data.originalTokens ?? '?'} → ${data.compressedTokens ?? '?'} tokens`,
+          message: `上下文压缩: ${data.originalTokens ?? '?'} → ${data.compressedTokens ?? '?'} tokens（节省 ${savedTokens}）`,
+        });
+        // 通过 streamEvent 转发，前端 useAgentStream 监听 'compressed' 类型后更新 store
+        mainWindow.webContents.send('agent:streamEvent', {
+          type: 'compressed',
+          sessionId,
+          iteration: data.iteration ?? 0,
+          originalTokens: data.originalTokens,
+          compressedTokens: data.compressedTokens,
+          savedTokens,
+          timestamp: Date.now(),
         });
       }
     };

electron/main.ts

@@ -14,7 +14,7 @@
  * @see docs/MetonaAI-Desktop UI UX 设计集成方案.html — 窗口管理
  */
 
-import { app, shell, Menu, BrowserWindow } from 'electron';
+import { app, shell, Menu, BrowserWindow, ipcMain } from 'electron';
 import { join } from 'path';
 import { existsSync, readFileSync, writeFileSync } from 'fs';
 import { electronApp, optimizer } from '@electron-toolkit/utils';
@@ -331,15 +331,34 @@ async function initialize(): Promise<void> {
   agentLoop.setWorkspacePath(workspaceInfo.path);
 
   // P1-7 修复: MCP 初始化在 agentLoop 创建后执行，完成后重新同步工具到 AgentLoop
+  // v0.3.18 修复: MCP 完成后广播 tools:ready 事件，前端据以启用发送按钮
+  // 之前 MCP 初始化是异步的，用户在 MCP 完成前发送消息会用到不全的工具集
+  // v0.3.18 修复: 维护 toolsReady 标志 + 暴露 tools:isReady 查询，解决竞态条件
+  //   MCP initialize 几乎立即 resolve（connectServer 不 await），tools:ready 事件
+  //   可能在前端监听器注册前就发出，导致前端永久错过事件、输入框永久禁用
+  let toolsReady = false;
   mcpManager.initialize().then(() => {
     agentLoop.setTools(toolRegistry.listTools());
     log.info('[MCP] Tools registered and synced to AgentLoop');
+    toolsReady = true;
+    // 广播工具就绪事件给所有窗口
+    for (const win of BrowserWindow.getAllWindows()) {
+      win.webContents.send('tools:ready', { toolCount: toolRegistry.size });
+    }
   }).catch((err) => {
     log.warn('MCP Manager initialization error:', err);
+    // 即使 MCP 失败，内置工具已就绪，仍广播 ready 让前端启用发送
+    toolsReady = true;
+    for (const win of BrowserWindow.getAllWindows()) {
+      win.webContents.send('tools:ready', { toolCount: toolRegistry.size });
+    }
   });
 
   // ===== Memory Consolidator（会话结束 AI 提取重要记忆到 MEMORY.md）=====
   const memoryConsolidator = new MemoryConsolidator(adapter, workspaceService);
+  // v0.3.18 修复: 注入 MemoryManager，使 consolidate 同步写入 semantic_memories 表
+  // 实现 DB 记忆与 MEMORY.md 双轨交叉，避免"AI 记得一半"的不一致
+  memoryConsolidator.setMemoryManager(memoryManager);
 
   // ===== Task Orchestrator（子任务委派）=====
   const orchestrator = new TaskOrchestrator(
@@ -473,6 +492,9 @@ async function initialize(): Promise<void> {
         promptDefender, outputValidator,
         confirmationHook, memoryConsolidator, orchestrator,
       );
+      // v0.3.18 修复: 注册 tools:isReady 查询，前端注册 onReady 监听器后立即查询，
+      //   解决 tools:ready 事件在监听器注册前发出的竞态条件
+      ipcMain.handle('tools:isReady', () => ({ ready: toolsReady, toolCount: toolRegistry.size }));
     },
   });
 
@@ -541,12 +563,13 @@ async function initialize(): Promise<void> {
     (global as Record<string, unknown>).shutdownInProgress = true;
 
     event.preventDefault();
-    // 内部异步清理，加 5 秒超时保护防止卡死
+    // v0.3.18 修复: 超时从 5 秒延长到 40 秒，以容纳 consolidate 的 35 秒等待
+    // 之前 5 秒超时会导致进行中的 consolidate 被 kill，记忆丢失
     const shutdownTimeout = setTimeout(() => {
       log.warn('[Shutdown] Timeout reached, forcing exit');
       if (databaseService) { databaseService.close(); databaseService = null; }
       app.exit(0);
-    }, 5_000);
+    }, 40_000);
 
     (async () => {
       try {
@@ -555,6 +578,19 @@ async function initialize(): Promise<void> {
         log.error('[Shutdown] MCP shutdown failed:', err);
       }
       cleanupBrowser();
+
+      // v0.3.18 修复: 等待进行中的记忆固化任务完成，避免应用退出导致记忆丢失
+      // consolidate 内部有 30 秒 LLM 超时保护，此处等待 35 秒足够覆盖
+      if (memoryConsolidator.isRunning()) {
+        log.info('[Shutdown] Waiting for memory consolidation to complete...');
+        const completed = await memoryConsolidator.waitForCompletion(35_000);
+        if (!completed) {
+          log.warn('[Shutdown] Memory consolidation timed out, proceeding with exit');
+        } else {
+          log.info('[Shutdown] Memory consolidation completed');
+        }
+      }
+
       if (databaseService) { databaseService.close(); databaseService = null; }
       clearTimeout(shutdownTimeout);
       app.exit(0);

electron/preload.ts

@@ -167,6 +167,14 @@ const metonaAPI = {
   tools: {
     list: () => ipcRenderer.invoke('tools:list'),
     toggle: (toolName: string, enabled: boolean) => ipcRenderer.invoke('tools:toggle', toolName, enabled),
+    /** v0.3.18 修复: 监听工具就绪事件（MCP 初始化完成后触发） */
+    onReady: (callback: (data: { toolCount: number }) => void) => {
+      const listener = (_event: Electron.IpcRendererEvent, data: { toolCount: number }) => callback(data);
+      ipcRenderer.on('tools:ready', listener);
+      return () => ipcRenderer.removeListener('tools:ready', listener);
+    },
+    /** v0.3.18 修复: 查询工具当前是否已就绪（解决事件竞态，前端注册监听器后立即查询一次） */
+    isReady: () => ipcRenderer.invoke('tools:isReady') as Promise<{ ready: boolean; toolCount: number }>,
   },
 
   // ===== 数据管理 =====

electron/services/database.service.ts

@@ -394,8 +394,8 @@ export class DatabaseService {
       // v0.3.1: DeepSeek/Agnes 改为可配置，不再写死 1M
       { key: 'deepseek.contextWindow', value: '1000000', category: 'deepseek' },
       { key: 'agnes.contextWindow', value: '1000000', category: 'agnes' },
-      // v0.3.4: MiMo 上下文窗口（官方未公布，保守设为 131072）
+      // v0.3.4: MiMo 上下文窗口（与 DeepSeek 一致，1M）
-      { key: 'mimo.contextWindow', value: '131072', category: 'mimo' },
+      { key: 'mimo.contextWindow', value: '1000000', category: 'mimo' },
 
       // Onboarding
       { key: 'onboarding.completed', value: 'false', category: 'general' },

electron/services/global-config.service.ts

@@ -78,7 +78,7 @@ export const SEED_DEFAULTS: Record<string, unknown> = {
   'ollama.numCtx': null,
   'deepseek.contextWindow': 1000000,
   'agnes.contextWindow': 1000000,
-  'mimo.contextWindow': 131072,
+  'mimo.contextWindow': 1000000,
   'onboarding.completed': false,
 };
 

package-lock.json

@@ -1,12 +1,12 @@
 {
   "name": "metona-ai-desktop",
-  "version": "0.3.16",
+  "version": "0.3.18",
   "lockfileVersion": 3,
   "requires": true,
   "packages": {
     "": {
       "name": "metona-ai-desktop",
-      "version": "0.3.16",
+      "version": "0.3.18",
       "license": "MIT",
       "dependencies": {
         "@emotion/react": "^11.14.0",

package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "metona-ai-desktop",
-  "version": "0.3.16",
+  "version": "0.3.19",
   "description": "MetonaAI Desktop — 生产级通用 AI Agent 智能体桌面应用",
   "main": "dist-electron/main/main.js",
   "author": "Metona Team",

src/App.tsx

@@ -61,6 +61,27 @@ export default function App(): React.JSX.Element {
       // 无 IPC 可用时也标记为已加载（避免永久禁用）
       useAgentStore.getState().setConfigLoaded(true);
     }
+
+    // v0.3.18 修复: 监听工具就绪事件（MCP 初始化完成后触发）
+    // 未就绪前 sendMessage 会被阻止，避免用户在工具不全时发送消息
+    // v0.3.18 修复: 注册监听器后立即查询一次，解决 tools:ready 事件在监听器注册前发出的竞态
+    if (window.metona?.tools?.onReady) {
+      const unsubscribe = window.metona.tools.onReady((data) => {
+        console.log('[App] Tools ready:', data.toolCount, 'tools');
+        useAgentStore.getState().setToolsReady(true);
+      });
+      // 竞态保护: 事件可能在监听器注册前已发出，主动查询当前状态
+      window.metona.tools.isReady?.().then((status) => {
+        if (status.ready) {
+          console.log('[App] Tools already ready (polled):', status.toolCount, 'tools');
+          useAgentStore.getState().setToolsReady(true);
+        }
+      }).catch((err) => { console.error('[App] tools.isReady query failed:', err); });
+      return unsubscribe;
+    } else {
+      // 无 IPC 可用时直接标记为就绪（避免永久禁用）
+      useAgentStore.getState().setToolsReady(true);
+    }
   }, []);
 
   return (

src/components/chat/ChatInput.tsx

@@ -47,6 +47,8 @@ export function ChatInput(): React.JSX.Element {
   const abort = useAgentStore((s) => s.abort);
   const isStreaming = useAgentStore((s) => s.isStreaming);
   const configLoaded = useAgentStore((s) => s.configLoaded);
+  // v0.3.18 修复: 工具未就绪时禁用发送按钮
+  const toolsReady = useAgentStore((s) => s.toolsReady);
   const tokenUsage = useAgentStore((s) => s.tokenUsage);
   const currentSessionId = useSessionStore((s) => s.currentSessionId);
   const provider = useAgentStore((s) => s.provider);
@@ -173,6 +175,7 @@ export function ChatInput(): React.JSX.Element {
     if (!trimmed && attachments.length === 0) return;
     if (isStreaming) return;
     if (!configLoaded) return; // P1-6: 配置未加载完成时禁止发送
+    if (!toolsReady) return; // v0.3.18: 工具未就绪时禁止发送
 
     // 处理 / 命令
     if (trimmed.startsWith('/')) {
@@ -328,8 +331,8 @@ export function ChatInput(): React.JSX.Element {
           onChange={handleChange}
           onKeyDown={handleKeyDown}
           onPaste={handlePaste}
-          placeholder={configLoaded ? '输入消息... (Cmd/Ctrl+Enter 发送, Cmd/Ctrl+Shift+Enter 换行, / 命令)' : '正在加载配置...'}
+          placeholder={configLoaded ? (toolsReady ? '输入消息... (Cmd/Ctrl+Enter 发送, Cmd/Ctrl+Shift+Enter 换行, / 命令)' : '工具加载中...') : '正在加载配置...'}
-          disabled={isStreaming || !configLoaded}
+          disabled={isStreaming || !configLoaded || !toolsReady}
           multiline
           rows={1}
           sx={{
@@ -365,7 +368,7 @@ export function ChatInput(): React.JSX.Element {
                 <Square size={12} style={{ marginRight: 6 }} /> 中断
               </Button>
             ) : (
-              <Button variant="contained" size="small" onClick={handleSend} disabled={(!input.trim() && attachments.length === 0) || !configLoaded} sx={{ height: 28, fontSize: 12, opacity: (input.trim() || attachments.length > 0) && configLoaded ? 1 : 0.5 }}>
+              <Button variant="contained" size="small" onClick={handleSend} disabled={(!input.trim() && attachments.length === 0) || !configLoaded || !toolsReady} sx={{ height: 28, fontSize: 12, opacity: (input.trim() || attachments.length > 0) && configLoaded && toolsReady ? 1 : 0.5 }}>
                 <Send size={12} style={{ marginRight: 6 }} /> 发送
               </Button>
             )}

src/components/onboarding/OnboardingWizard.tsx

@@ -73,7 +73,7 @@ export function OnboardingWizard(): React.JSX.Element | null {
   const DEFAULT_CTX: Record<string, number | null> = {
     deepseek: 1_000_000,
     agnes: 1_000_000,
-    mimo: 131_072,
+    mimo: 1_000_000,
     ollama: null,
   };
   // 上下文窗口校验：ollama 允许空，最小 512；其他 provider 最小 4096

src/components/settings/SettingsModal.tsx

@@ -364,7 +364,7 @@ function LLMSettings() {
   // v0.3.1: DeepSeek/Agnes/MiMo contextWindow 可配置（不再写死）
   const [dsCtxWindow, setDsCtxWindow] = useState<number>(1000000);
   const [agnesCtxWindow, setAgnesCtxWindow] = useState<number>(1000000);
-  const [mimoCtxWindow, setMimoCtxWindow] = useState<number>(131072);
+  const [mimoCtxWindow, setMimoCtxWindow] = useState<number>(1000000);
   const [showKey, setShowKey] = useState(false);
   const [loaded, setLoaded] = useState(false);
   const [saving, setSaving] = useState(false);
@@ -608,11 +608,11 @@ function LLMSettings() {
           label="上下文窗口 (contextWindow)"
           type="number"
           value={mimoCtxWindow}
-          onChange={(e) => setMimoCtxWindow(Number(e.target.value) || 131072)}
+          onChange={(e) => setMimoCtxWindow(Number(e.target.value) || 1000000)}
-          placeholder="如 32768、65536、131072"
+          placeholder="如 65536、131072、1000000"
           slotProps={{ htmlInput: { min: 4096, step: 4096 } }}
           error={mimoCtxError}
-          helperText={mimoCtxError ? '最小值为 4096' : '官方未公布具体值，默认 131072，用于压缩判断'}
+          helperText={mimoCtxError ? '最小值为 4096' : '默认 1000000（1M），用于上下文压缩判断'}
         />
       )}
 

src/components/trace/TokenUsage.tsx

@@ -17,9 +17,12 @@ export function TokenUsage(): React.JSX.Element {
   const contextWindow = useAgentStore((s) => s.contextWindow);
 
   const maxTokens = contextWindow;
-  const usagePercent = tokenUsage.totalTokens > 0
+  // v0.3.18 修复: 上下文占用百分比改用 lastInputTokens（单次占用），而非累计 totalTokens
-    ? Math.min((tokenUsage.totalTokens / maxTokens) * 100, 100)
+  // 之前 totalTokens 是所有轮次累加值，除以单次窗口得出无意义的百分比
+  const contextPercent = maxTokens > 0 && tokenUsage.lastInputTokens > 0
+    ? Math.min((tokenUsage.lastInputTokens / maxTokens) * 100, 100)
     : 0;
+  // 累计消耗的输入/输出占比（用于进度条展示累计消耗的构成）
   const inputPercent = tokenUsage.totalTokens > 0
     ? (tokenUsage.inputTokens / tokenUsage.totalTokens) * 100
     : 0;
@@ -50,20 +53,28 @@ export function TokenUsage(): React.JSX.Element {
       <Table size="small" sx={{ '& .MuiTableCell-root': { border: 0, py: 0.5, px: 0.5 } }}>
         <TableBody>
           <TableRow>
-            <TableCell sx={{ color: 'text.secondary', fontSize: 11, width: '40%' }}>总计</TableCell>
+            <TableCell sx={{ color: 'text.secondary', fontSize: 11, width: '40%' }}>累计消耗</TableCell>
             <TableCell sx={{ fontFamily: 'monospace', fontWeight: 600, color: 'text.primary', fontSize: 12, textAlign: 'right' }}>
               {tokenUsage.totalTokens > 0 ? formatTokens(tokenUsage.totalTokens) : '-'}
             </TableCell>
           </TableRow>
           <TableRow>
-            <TableCell sx={{ color: 'text.secondary', fontSize: 11 }}>上下文</TableCell>
+            <TableCell sx={{ color: 'text.secondary', fontSize: 11 }}>上下文占用</TableCell>
             <TableCell sx={{
               fontFamily: 'monospace', fontWeight: 600, fontSize: 11, textAlign: 'right',
-              color: usagePercent > 80 ? 'error.main' : usagePercent > 60 ? 'warning.main' : 'text.secondary',
+              color: contextPercent > 80 ? 'error.main' : contextPercent > 60 ? 'warning.main' : 'text.secondary',
             }}>
-              {tokenUsage.totalTokens > 0 ? `${usagePercent.toFixed(1)}%` : '-'}
+              {tokenUsage.lastInputTokens > 0 ? `${formatTokens(tokenUsage.lastInputTokens)} (${contextPercent.toFixed(1)}%)` : '-'}
             </TableCell>
           </TableRow>
+          {tokenUsage.lastCompressedSaved > 0 && (
+            <TableRow>
+              <TableCell sx={{ color: 'success.main', fontSize: 11 }}>压缩节省</TableCell>
+              <TableCell sx={{ fontFamily: 'monospace', fontWeight: 600, fontSize: 11, color: 'success.main', textAlign: 'right' }}>
+                {formatTokens(tokenUsage.lastCompressedSaved)}
+              </TableCell>
+            </TableRow>
+          )}
           <TableRow>
             <TableCell sx={{ color: 'text.secondary', fontSize: 11 }}>迭代</TableCell>
             <TableCell sx={{ fontFamily: 'monospace', fontWeight: 600, fontSize: 11, color: 'text.secondary', textAlign: 'right' }}>

src/hooks/useAgentStream.ts

@@ -104,6 +104,10 @@ export function useAgentStream(): void {
         toolCall?: { id: string; name: string; args: Record<string, unknown> };
         toolResult?: { toolCallId: string; success: boolean; result?: unknown; error?: string; durationMs?: number };
         usage?: { inputTokens?: number; outputTokens?: number; totalTokens?: number };
+        /** v0.3.18 修复: 上下文压缩事件数据 */
+        savedTokens?: number;
+        originalTokens?: number;
+        compressedTokens?: number;
         error?: { code: string; message: string };
         state?: string;
       };
@@ -345,9 +349,13 @@ export function useAgentStream(): void {
           if (data.usage) {
             const cur = getStore().tokenUsage;
             getStore().updateTokenUsage({
+              // 累计值：所有轮次累加，只增不减
               inputTokens: cur.inputTokens + (data.usage.inputTokens ?? 0),
               outputTokens: cur.outputTokens + (data.usage.outputTokens ?? 0),
               totalTokens: cur.totalTokens + (data.usage.totalTokens ?? 0),
+              // v0.3.18 修复: 单次上下文占用 — 替换不累加
+              // 反映当前对话上下文的真实大小，压缩后会大幅下降
+              lastInputTokens: data.usage.inputTokens ?? 0,
             });
 
             // 同步更新当前 Trace 步骤的 token 用量
@@ -361,6 +369,12 @@ export function useAgentStream(): void {
           }
           break;
 
+        // v0.3.18 修复: 上下文压缩事件 — 记录节省的 token，供 UI 显示压缩效果
+        case 'compressed': {
+          getStore().applyCompression(data.savedTokens ?? 0);
+          break;
+        }
+
         // 流结束
         case 'done':
           // F5: 流结束前立即 flush 缓冲区，避免最后一段 delta 丢失

src/stores/agent-store.ts

@@ -61,9 +61,24 @@ export type AgentStatus = 'idle' | 'thinking' | 'executing' | 'error';
 // ===== Token 统计 =====
 
 export interface TokenUsage {
+  /** 累计输入 token（所有轮次累加） */
   inputTokens: number;
+  /** 累计输出 token（所有轮次累加） */
   outputTokens: number;
+  /** 累计总 token（所有轮次累加） */
   totalTokens: number;
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 最近一次 LLM 调用的输入 token（单次上下文占用）
+   * 用于计算"上下文占用百分比"——与累计值区分。
+   * 压缩触发后，下一次 LLM 调用返回的 inputTokens 会大幅下降，
+   * 反映压缩效果。累计值只增不减，无法体现压缩。
+   */
+  lastInputTokens: number;
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 最近一次上下文压缩节省的 token 数
+   * 用于在 UI 显示"压缩节省了 X tokens"
+   */
+  lastCompressedSaved: number;
 }
 
 // ===== Trace 步骤 =====
@@ -107,6 +122,10 @@ interface AgentState {
   // P1-6 修复: 配置加载完成标志 — 加载完成前禁用发送按钮
   configLoaded: boolean;
 
+  // v0.3.18 修复: 工具就绪标志 — MCP 初始化完成前禁用发送按钮
+  // 避免用户在工具不全时发送消息，导致子任务委派等 MCP 工具不可用
+  toolsReady: boolean;
+
   // Run 标识（用于过滤旧流事件）
   currentRunId: string | null;
 
@@ -126,12 +145,19 @@ interface AgentState {
   setStreaming: (streaming: boolean) => void;
   // P1-6 修复: 配置加载完成标志的 setter
   setConfigLoaded: (loaded: boolean) => void;
+  // v0.3.18 修复: 工具就绪标志的 setter
+  setToolsReady: (ready: boolean) => void;
   setCurrentRunId: (runId: string | null) => void;
   addTraceStep: (step: TraceStep) => void;
   updateTraceStep: (iteration: number, updates: Partial<TraceStep>) => void;
   updateTraceStepById: (id: string, updates: Partial<TraceStep>) => void;
   updateLastTraceStep: (updates: Partial<TraceStep>) => void;
   updateTokenUsage: (usage: Partial<TokenUsage>) => void;
+  /**
+   * v0.3.18 修复: 应用上下文压缩事件
+   * 记录压缩节省的 token 数，用于 UI 展示压缩效果
+   */
+  applyCompression: (savedTokens: number) => void;
   setProvider: (provider: string, model: string) => void;
   setMaxIterations: (max: number) => void;
   setCurrentIteration: (n: number) => void;
@@ -147,10 +173,11 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
   agentStatus: 'idle',
   currentIteration: 0,
   maxIterations: 20,
-  tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0 },
+  tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0, lastInputTokens: 0, lastCompressedSaved: 0 },
   traceSteps: [],
   isStreaming: false,
   configLoaded: false,
+  toolsReady: false,
   currentRunId: null,
   provider: '',
   model: '',
@@ -159,7 +186,7 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
   // ===== Actions =====
 
   setCurrentSession: (id) => {
-    set({ currentSessionId: id, messages: [], traceSteps: [], currentIteration: 0, tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0 }, agentStatus: 'idle', isStreaming: false, currentRunId: null });
+    set({ currentSessionId: id, messages: [], traceSteps: [], currentIteration: 0, tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0, lastInputTokens: 0, lastCompressedSaved: 0 }, agentStatus: 'idle', isStreaming: false, currentRunId: null });
 
     // 从数据库加载该会话的消息
     if (id && window.metona?.sessions?.getMessages) {
@@ -206,7 +233,19 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
             }));
             set({ traceSteps: steps });
           }
-          if (data.tokenUsage) set({ tokenUsage: data.tokenUsage as TokenUsage });
+          // v0.3.18 修复: 兼容旧数据 — 旧 tokenUsage 没有 lastInputTokens/lastCompressedSaved 字段
+          if (data.tokenUsage) {
+            const old = data.tokenUsage as Partial<TokenUsage>;
+            set({
+              tokenUsage: {
+                inputTokens: old.inputTokens ?? 0,
+                outputTokens: old.outputTokens ?? 0,
+                totalTokens: old.totalTokens ?? 0,
+                lastInputTokens: old.lastInputTokens ?? 0,
+                lastCompressedSaved: old.lastCompressedSaved ?? 0,
+              },
+            });
+          }
         }
       }).catch((err) => { console.error('[AgentStore]', err); });
     }
@@ -227,6 +266,12 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
   sendMessage: async (content: string, images?: Array<{ url: string; detail?: 'low' | 'high' | 'auto' }>, attachments?: AttachmentInfo[]) => {
     let sessionId = get().currentSessionId;
 
+    // v0.3.18 修复: 工具未就绪时阻止发送，避免 MCP 工具不可用
+    if (!get().toolsReady) {
+      import('metona-toast').then((mod) => mod.default.warning('工具正在加载中，请稍候...')).catch(() => {});
+      return;
+    }
+
     // 没有当前会话时自动创建
     if (!sessionId && window.metona?.sessions?.create) {
       try {
@@ -272,7 +317,7 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
       // 方案 A: 不清空 traceSteps，避免前一条消息的 trace 被永久覆盖
       // TraceViewer 按 runId 过滤显示，只展示当前 run 的 steps
       // 历史 trace 仍在 DB 中，切换会话回来可恢复
-      tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0 },
+      tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0, lastInputTokens: 0, lastCompressedSaved: 0 },
     }));
 
     // 自动更新会话标题为用户第一条消息
@@ -362,6 +407,8 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
   setStreaming: (streaming) => set({ isStreaming: streaming }),
 
   setConfigLoaded: (loaded) => set({ configLoaded: loaded }),
+  // v0.3.18 修复: 工具就绪标志 setter
+  setToolsReady: (ready) => set({ toolsReady: ready }),
 
   setCurrentRunId: (runId) => set({ currentRunId: runId }),
 
@@ -394,6 +441,11 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
   updateTokenUsage: (usage) =>
     set((s) => ({ tokenUsage: { ...s.tokenUsage, ...usage } })),
 
+  // v0.3.18 修复: 应用上下文压缩事件，记录节省的 token 数
+  // 压缩后下一轮 LLM 调用的 inputTokens 会大幅下降，lastInputTokens 会自动反映
+  applyCompression: (savedTokens) =>
+    set((s) => ({ tokenUsage: { ...s.tokenUsage, lastCompressedSaved: savedTokens } })),
+
   setProvider: (provider, model) => {
     // L-16 修复: 使用命名常量替代魔法数字
     // v0.3.1: DeepSeek/Agnes 不再固定 1M，从配置读取
@@ -430,7 +482,7 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
       messages: [],
       agentStatus: 'idle',
       currentIteration: 0,
-      tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0 },
+      tokenUsage: { inputTokens: 0, outputTokens: 0, totalTokens: 0, lastInputTokens: 0, lastCompressedSaved: 0 },
       traceSteps: [],
       isStreaming: false,
       currentRunId: null,

src/types/global.d.ts

@@ -260,6 +260,10 @@ interface MetonaToolInfo {
 interface MetonaToolsAPI {
   list: () => Promise<MetonaToolInfo[]>;
   toggle: (toolName: string, enabled: boolean) => Promise<{ success: boolean; error?: string }>;
+  /** v0.3.18 修复: 监听工具就绪事件（MCP 初始化完成后触发） */
+  onReady: (callback: (data: { toolCount: number }) => void) => () => void;
+  /** v0.3.18 修复: 查询工具当前是否已就绪（解决事件竞态） */
+  isReady: () => Promise<{ ready: boolean; toolCount: number }>;
 }
 
 // ===== SearXNG API =====