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新增 MiMo (小米) LLM Provider 适配器，支持 mimo-v2.5-pro 和 mimo-v2.5 两个文本模型，复用 OpenAI 兼容 SSE 流式解析，支持 Thinking 模式和 Function Calling。同步校准全量 docs 文档与 README 使其与实际代码一致。 主要变更： - 新增 mimo.adapter.ts 适配器（SSE + thinking.type + max_completion_tokens） - 修复 thinking 逻辑 bug：禁用思考时未传 temperature/top_p - 补全 sse-stream.ts 的 MiMo 缓存字段映射（prompt_tokens_details.cached_tokens） - 补全 sse-stream.ts 的 finish_reason 映射（repetition_truncation） - 注册 MiMo 适配器到 adapters/index.ts、main.ts 工厂 - handlers.ts 添加 mimo.contextWindow 热重载触发 - database.service.ts seed 添加 mimo 默认配置 - SettingsModal/OnboardingWizard/Header 添加 MiMo Provider UI - constants.ts PROVIDER_LABELS 添加 mimo - .env.example 添加 MIMO_API_KEY/MIMO_BASE_URL - 反向修改 4 个 docs HTML 设计文档（工具数量/版本日期/适配器列表/数据库表） - 反向修改 Agent网络工具通用设计-v2.md 附录 B 文件索引 - 完全重写 README.md（v0.3.4、27 工具、4 适配器、9 表）
98 lines
3.1 KiB
TypeScript
98 lines
3.1 KiB
TypeScript
/**
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* OpenAI 兼容 API 格式构建工具
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*
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* 将 MetonaRequest 转换为 OpenAI /chat/completions 兼容的原生请求格式。
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* DeepSeek、Agnes AI 和 MiMo 共享此工具，各自 Adapter 只需处理 Provider 特有的差异参数。
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*
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* @see electron/harness/types/metona-request.ts — MetonaRequest 定义
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* @see apis/deepseek-api-docs-20260518.html
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* @see apis/agnes-ai-api-docs-20260625.html
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* @see apis/mimo-api-docs-20260715.html
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*/
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import type { MetonaRequest, MetonaToolDef } from '../../types';
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/**
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* 构建 OpenAI 兼容的 messages 数组
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*
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* 处理：
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* - System Prompt 拼接（静态区 + 动态区 + 安全准则）
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* - 工具调用历史保留（reasoning_content + tool_calls）
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* - 工具结果注入（tool_call_id + content）
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*
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* 注意：图片（多模态）处理不属于此共享函数。
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* 各 Provider 对多模态的支持不同（DeepSeek 不支持，Agnes/Ollama 支持但格式各异），
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* 应在各自 Adapter 的 toNativeRequest 中处理。
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*/
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export function buildOpenAICompatibleMessages(
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request: MetonaRequest,
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): Array<Record<string, unknown>> {
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const systemContent = [
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request.systemPrompt.roleDefinition,
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request.systemPrompt.outputConstraints,
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request.systemPrompt.safetyGuidelines,
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request.systemPrompt.dynamicReminders,
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]
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.filter(Boolean)
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.join('\n\n');
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const nonSystemMessages = request.messages
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.filter((m) => m.role !== 'system')
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.map((m) => {
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// v0.3.0 修复: assistant 消息有 tool_calls 但 content 为空时，content 设为 null
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// DeepSeek/OpenAI API 要求有 tool_calls 的 assistant 消息 content 必须为 null 而非空字符串
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const msg: Record<string, unknown> = {
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role: m.role,
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content: m.content,
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};
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// === Assistant 消息 ===
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if (m.role === 'assistant') {
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// 工具调用历史
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if (m.toolCalls?.length) {
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msg.tool_calls = m.toolCalls.map((tc) => ({
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id: tc.id,
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type: 'function',
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function: { name: tc.name, arguments: JSON.stringify(tc.args) },
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}));
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// 有 tool_calls 时 content 必须为 null（API 规范）
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if (!m.content) msg.content = null;
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}
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// 推理内容（无论是否有工具调用，都保留 reasoning_content）
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if (m.reasoningContent) {
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msg.reasoning_content = m.reasoningContent;
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}
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}
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// === 工具执行结果 ===
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if (m.role === 'tool' && m.toolResult) {
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msg.tool_call_id = m.toolResult.toolCallId;
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msg.content =
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typeof m.toolResult.result === 'string'
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||
? m.toolResult.result
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: JSON.stringify(m.toolResult.result);
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}
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return msg;
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});
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return [{ role: 'system', content: systemContent }, ...nonSystemMessages];
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}
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/**
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* 构建 OpenAI 兼容的 tools 数组
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*/
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||
export function buildOpenAICompatibleTools(
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||
tools?: MetonaToolDef[],
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||
): Array<Record<string, unknown>> | undefined {
|
||
if (!tools?.length) return undefined;
|
||
return tools.map((t) => ({
|
||
type: 'function',
|
||
function: {
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||
name: t.name,
|
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description: t.description,
|
||
parameters: t.parameters,
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||
},
|
||
}));
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||
}
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