驅(qū)動(dòng)的“先規(guī)劃、逐步求解、受控重規(guī)劃“解題引擎)
DeepTutor 深度解題模式解析以 Chat Agent 循環(huán)驅(qū)動(dòng)的先規(guī)劃、逐步求解、受控重規(guī)劃解題引擎【免費(fèi)下載鏈接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor導(dǎo)讀本文圍繞 DeepTutor終身個(gè)性化輔導(dǎo)系統(tǒng)中面向解一道題的deep_solve深度解題能力展開(kāi)。該能力不再使用獨(dú)立的定制流水線而是直接把聊天 Agent 循環(huán)當(dāng)作求解器通過(guò)solve_plan/solve_finish_step/solve_replan三個(gè)工具為模型加上確定性脊梁commit to a plan、逐步驟門(mén)禁、受限重規(guī)劃再由模型自行決定每一步用什么工具去完成。讀完后你將掌握解題回合中三個(gè) solve 工具的參數(shù)契約與底層實(shí)現(xiàn)、內(nèi)存會(huì)話 SolveSession 如何約束模型、系統(tǒng)提示詞本倉(cāng)中英雙語(yǔ)如何驅(qū)動(dòng)行為、以及temperature/max_rounds/max_replans等配置旋鈕在源碼中的實(shí)際取值路徑。1. 背景為什么深度解題不再需要專(zhuān)門(mén)的流水線在 DeepTutor 的能力體系中deep_solveCLI 別名solve的目標(biāo)是把一道題從頭到尾嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亟獬鰜?lái)。其架構(gòu)基線在 deeptutor/capabilities/solve/capability.py 的模塊注釋中寫(xiě)得很明確There is no bespoke pipeline anymore. The chat agent loop IS the solver該能力只負(fù)責(zé)把當(dāng)前回合標(biāo)記為 solve 模式并解析會(huì)話 id隨后跑標(biāo)準(zhǔn)的 AgenticChatPipeline真正的解題發(fā)生在循環(huán)內(nèi)部。這一設(shè)計(jì)與 chat / mastery 共享同一條設(shè)計(jì)公理design axiom智能放在循環(huán)的出口規(guī)劃與求解由模型負(fù)責(zé)確定性脊梁是引擎狀態(tài)承諾計(jì)劃、不跳步、受限重規(guī)劃這些約束由引擎通過(guò)工具讀寫(xiě)狀態(tài)來(lái)強(qiáng)制詳見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/capability.py。也就是說(shuō)本篇文章真正要講解的系統(tǒng)提示詞deeptutor/capabilities/solve/prompts/zh/system.md不是一段孤立的文字而是與 solve 工具、會(huì)話狀態(tài)、循環(huán)掛載點(diǎn)共同構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)。中英文版本契約完全一致英文版見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/prompts/en/system.md提示詞會(huì)按當(dāng)前語(yǔ)言自動(dòng)加載。2. 解題行為契約從第一件事到最終答案深度解題模式的系統(tǒng)提示詞定義了模型在 solve 回合中必須遵守的五階段行為契約逐條拆解如下。2.1 第一件事調(diào)用solve_plan未規(guī)劃前絕不求解提示詞要求在做任何事之前先調(diào)用solve_plan給出簡(jiǎn)短分析和一個(gè)有序的步驟列表多數(shù)題目 2–6 步很簡(jiǎn)單的題一步也行。在調(diào)用solve_plan之前絕不開(kāi)始求解。這一規(guī)劃先行并非僅僅靠提示詞軟約束——在實(shí)現(xiàn)上它由服務(wù)端強(qiáng)約束SolvePlanTool.execute()只有在會(huì)話內(nèi)存在計(jì)劃后后續(xù)的solve_finish_step才會(huì)接受step_id若先調(diào)用solve_finish_step而尚無(wú)計(jì)劃工具會(huì)直接返回失敗No plan yet. Call solve_plan before solve_finish_step.見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/tools.py。2.2 逐步推進(jìn)一次一步提示詞要求模型按計(jì)劃一次推進(jìn)一步并給出每類(lèi)工作的推薦工具映射code_execution計(jì)算 / 作圖 / 數(shù)值驗(yàn)算rag/read_source掛了學(xué)習(xí)材料知識(shí)庫(kù)時(shí)檢索web_search/web_fetch核查不確定的事實(shí)reason完成一段困難的子推導(dǎo)exec生成文件如解題 PDF、圖表、表格。一次一步的節(jié)奏同樣有引擎支撐solve_finish_step每次只把當(dāng)前步驟標(biāo)記為完成并返回下一個(gè)要做的步驟next由循環(huán)繼續(xù)驅(qū)動(dòng)直到全部步驟完成后才返回all_done: true。2.3 帶圖題目用geogebra_analysis還原圖形對(duì)帶配圖的題、或畫(huà)圖有助于理解的幾何題提示詞要求調(diào)用geogebra_analysis把圖形還原成 GeoGebra 圖形再基于圖形求解。代碼注釋印證該工具遵循用戶(hù)在聊天側(cè)啟用的開(kāi)關(guān)掛載web_search/reason/geogebra_analysismount iff the user enabled them, exactly as in chat見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/loop.py即 solve 模式復(fù)用 chat 的完整內(nèi)建工具面同時(shí)尊重用戶(hù)開(kāi)關(guān)。2.4 完成一步即記賬solve_finish_step每完成一步模型須調(diào)用solve_finish_step傳入步驟 id 與該步結(jié)論的簡(jiǎn)短總結(jié)。這一調(diào)用的雙重作用從 deeptutor/capabilities/solve/tools.py 可以看出記錄結(jié)果把該步標(biāo)記為 done 并保存 summary釋放上下文工具返回_context_checkpoint元數(shù)據(jù)循環(huán)AgentLoop會(huì)把這一步產(chǎn)生的大量中間工具對(duì)話折疊成一行總結(jié)等價(jià)于舊流水線里的逐步驟消息重置per-step message reset。提示詞同時(shí)給出兩條禁令不要跳步不要在工作真正完成前就把步驟標(biāo)記為完成。2.5 卡住就重規(guī)劃但預(yù)算有上限若某條思路卡住或被證明走錯(cuò)了模型應(yīng)調(diào)用solve_replan給出原因與新的步驟列表。提示詞強(qiáng)調(diào)它有預(yù)算上限、只用于真正的方向修正預(yù)算用盡就用現(xiàn)有結(jié)果收尾。代碼中DEFAULT_MAX_REPLANS 2見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py預(yù)算用盡后重規(guī)劃工具會(huì)返回status: budget_exhausted并明確指示不要再重規(guī)劃用現(xiàn)有成果收尾。2.6 收尾先給精確結(jié)果再講求解過(guò)程所有步驟完成后提示詞要求模型寫(xiě)出最終答案先清楚地給出精確結(jié)果再給出簡(jiǎn)潔、有條理的求解過(guò)程講解若生成了圖形 / 文件一并呈現(xiàn)。這一點(diǎn)與輔導(dǎo)場(chǎng)景的訴求一致——all_done時(shí)solve_finish_step的返回指令也恰好是Write the final answer now.。3. 確定性脊梁三個(gè) solve 工具的接口契約與返回結(jié)構(gòu)三個(gè)工具由 SOLVE_TOOL_NAMES 統(tǒng)一定義并僅在 solve 回合自動(dòng)掛載由 SolveLoopCapability 裝載模型永遠(yuǎn)無(wú)法自己提供會(huì)話 id——_solve_session_id由流水線服務(wù)端注入。下表匯總其完整契約工具觸發(fā)時(shí)機(jī)參數(shù)關(guān)鍵返回字段solve_plan回合第一件事analysis一兩句問(wèn)題是什么 思路steps有序數(shù)組每項(xiàng){goal}goal 為簡(jiǎn)短祈使句status: planned、analysis、steps含服務(wù)端生成的S1/S2… id、next、instructionsolve_finish_step每一步實(shí)際工作完成后step_id如S1summary該步關(guān)鍵結(jié)論/數(shù)值作為該步記錄status: step_done、completed、next下一步或null、all_done、instruction元數(shù)據(jù)含_context_checkpointsolve_replan思路卡住/證明錯(cuò)誤需整體換方向reason為何失敗、如何調(diào)整steps全新有序步驟成功status: replanned、replans_used/replans_max、steps、next預(yù)算耗盡status: budget_exhausted值得注意的三處實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)均有源碼與測(cè)試佐證步驟 id 由服務(wù)端生成_parse_steps()丟棄沒(méi)有g(shù)oal的步驟并按序重命名為S1, S2, …Ids are server-generated so the model never controls storage keys見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/tools.py。步驟上限計(jì)劃在寫(xiě)入會(huì)話時(shí)被截?cái)嗟阶疃?12 步_MAX_STEPS 12見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py。非法調(diào)用被拒絕無(wú)活躍會(huì)話、無(wú)計(jì)劃先標(biāo)記、step_id不存在等場(chǎng)景均返回失敗結(jié)果測(cè)試逐一覆蓋見(jiàn)下文第 7 節(jié)。一個(gè)典型的規(guī)劃調(diào)用JSON 示意圖字段以 solve/plan 的工具定義 為準(zhǔn){ name: solve_plan, arguments: { analysis: 要求解方程 x^2 - 4 0先因式分解再求根。, steps: [ {goal: 把多項(xiàng)式因式分解}, {goal: 由因式求出根并代入驗(yàn)算} ] } }成功規(guī)劃后工具返回next: {id: S1, ...}并指示模型立即使用可用工具完成第一步完成后調(diào)用solve_finish_step。4. SolveSession單回合的內(nèi)存會(huì)話狀態(tài)約束模型不跳步、限制重規(guī)劃的確定性脊梁實(shí)體是 SolveSession其關(guān)鍵字段與行為包括字段 / 方法語(yǔ)義session_id本回合會(huì)話鍵源自 turn id回退到 session/message id同一服務(wù)進(jìn)程內(nèi)并發(fā)回合互不競(jìng)爭(zhēng)analysis模型對(duì)題目的簡(jiǎn)短分析stepsSolveStep(id, goal, done, summary)的有序列表replans/max_replans已用 / 允許的最大重規(guī)劃次數(shù)默認(rèn) 2set_plan()寫(xiě)入計(jì)劃截?cái)嗟?12 步replan()預(yù)算未耗盡則替換計(jì)劃并把計(jì)數(shù) 1否則返回False且不動(dòng)現(xiàn)有計(jì)劃mark_done()/next_step()/all_done()記賬、取下一步、判斷是否全部完成兩個(gè)工程細(xì)節(jié)值得關(guān)注會(huì)話是一次性的、進(jìn)程內(nèi)存儲(chǔ)與 mastery 的磁盤(pán)持久化學(xué)習(xí)服務(wù)不同solve 回合是 one-shot 的會(huì)話僅存活于單回合內(nèi)。存儲(chǔ)是一個(gè)有界最多 256 條、LRU 式逐出的進(jìn)程內(nèi)OrderedDict見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py避免長(zhǎng)駐服務(wù)內(nèi)存泄漏。計(jì)劃同時(shí)搭乘在對(duì)話里solve_plan的工具結(jié)果會(huì)留在消息歷史中因此即便會(huì)話本身不持久化后續(xù)的普通聊天回合仍能根據(jù)該計(jì)劃保持上下文連續(xù)見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py 模塊注釋。5. 循環(huán)掛載SolveLoopCapability 如何把提示詞與工具接進(jìn)聊天循環(huán)SolveLoopCapability 負(fù)責(zé)回合級(jí)集成四個(gè)鉤子決定了本提示詞何時(shí)生效、以什么語(yǔ)言加載is_active(context)僅當(dāng)上下文元數(shù)據(jù)中solve_mode為真時(shí)才激活system_block()讀取配置中的提示詞覆蓋prompts[solve][system]否則從 deeptutor/capabilities/solve/prompts 下按語(yǔ)言加載zh或en的system.md包裝成名為deep_solve的 PromptBlock 注入augment_kwargs()僅對(duì)三個(gè) solve 工具注入私有參數(shù)_solve_session_id并從元數(shù)據(jù)中把max_replans播種進(jìn)會(huì)話預(yù)算該值來(lái)自配置絕不來(lái)自模型對(duì)復(fù)用型內(nèi)建工具如rag不做任何改動(dòng)避免私有 kwarg 泄漏該行為有對(duì)應(yīng)測(cè)試owned_tools等于SOLVE_TOOL_NAMES即掛載策略與注冊(cè)列表共用同一常量、永不失配。因此本文所述的系統(tǒng)提示詞不是每次聊天都出現(xiàn)而是在solve_mode回合由循環(huán)能力按語(yǔ)言注入屬于prompt engineering 與引擎狀態(tài)門(mén)控結(jié)合的典型實(shí)現(xiàn)。6. 從請(qǐng)求到循環(huán)DeepSolveCapability 的參數(shù)轉(zhuǎn)發(fā)鏈路用戶(hù)側(cè)如何進(jìn)入該模式從 DeepSolveCapability 的 manifest 可見(jiàn)能力名deep_solve、CLI 別名solve、階段為responding并通過(guò)get_capability_request_schema(deep_solve)獲得請(qǐng)求配置校驗(yàn)相關(guān)實(shí)現(xiàn)見(jiàn) deeptutor/runtime/request_contracts.py 中的validate_deep_solve_request_config?；睾蠁?dòng)后run()依次完成寫(xiě)入元數(shù)據(jù)solve_mode True與solve_session_id會(huì)話 id 來(lái)自 turn id → session id → message id 的回退鏈見(jiàn) capability.py 的resolve_solve_session_id讀取求解參數(shù)get_solve_params()把max_replans放進(jìn)元數(shù)據(jù)供 SolveLoopCapability 播種預(yù)算以這些參數(shù)構(gòu)造AgenticChatPipeline(max_rounds..., temperature..., max_tokens...)并運(yùn)行。也就是說(shuō)設(shè)置頁(yè)改動(dòng)的值確實(shí)會(huì)驅(qū)動(dòng)循環(huán)——max_rounds決定循環(huán)總輪次預(yù)算max_replans決定重規(guī)劃門(mén)禁temperature/max_tokens決定底層 LLM 調(diào)用。7. 配置旋鈕與默認(rèn)值可設(shè)置、有鉗制求解相關(guān)的可調(diào)參數(shù)集中在 deeptutor/services/config/capabilities_settings.py默認(rèn)值與寫(xiě)入路徑如下參數(shù)默認(rèn)值存放位置鉗制范圍語(yǔ)義temperature0.3data/user/settings/agents.yaml的capabilities.solve0.0 – 2.0求解屬于需要嚴(yán)謹(jǐn)度的任務(wù)默認(rèn)取較低溫度max_tokens8192同上1 – 200000單次 LLM 輸出的 token 上限max_rounds12data/user/settings/main.yaml的capabilities.solve1 – 50一次 solve 回合的總 LLM 輪次預(yù)算規(guī)劃 工具 收尾都計(jì)為輪。代碼注釋特別說(shuō)明每個(gè)計(jì)劃步驟要消耗數(shù)輪故該默認(rèn)值高于 chat 的默認(rèn)值但又保持在適中水平以免回合過(guò)長(zhǎng)觸發(fā) LLM 超時(shí)想求解更深可調(diào)大max_replans2同上0 – 10允許的方向修正次數(shù)舊的max_iterations_per_step鍵已失效并被有意忽略配置合并邏輯get_solve_params()是設(shè)置頁(yè)對(duì)應(yīng)/api/v1/capabilities/settings能力設(shè)置接口寫(xiě)入兩條 YAML 后、deep-solve 能力讀取的唯一數(shù)據(jù)源所有寫(xiě)入值經(jīng)_coerce_*鉗制杜絕臟值進(jìn)入 YAML。一個(gè)完整的配置片段示意如下# data/user/settings/agents.yaml capabilities: solve: temperature: 0.3 max_tokens: 8192 # data/user/settings/main.yaml capabilities: solve: max_rounds: 12 max_replans: 28. 測(cè)試佐證契約如何被自動(dòng)化驗(yàn)證本模式的行為契約被 tests/capabilities/test_solve_capability.py 全面覆蓋可作為理解實(shí)現(xiàn)的可執(zhí)行文檔循環(huán)鉤子非 solve 模式下能力不激活、不注入 system blocksolve 模式下只貢獻(xiàn)自有工具且 system block 中出現(xiàn)solve_planaugment_kwargs只對(duì) solve 工具注入會(huì)話 id復(fù)用型內(nèi)建工具不被污染計(jì)劃與記賬閉環(huán)先solve_plan再依次solve_finish_step(S1)→ 返回next S2、all_done false完成后返回all_done true、next null_context_checkpoint的 summary 確實(shí)包含步驟標(biāo)記非法與邊界未知step_id如S99被拒絕重規(guī)劃在預(yù)算耗盡后返回budget_exhausted工具在無(wú)會(huì)話 id 時(shí)直接失敗會(huì)話語(yǔ)義replan重置步驟并遞增計(jì)數(shù)next_step()指向新計(jì)劃第一步。9. 工程啟示這套提示詞 工具 狀態(tài)設(shè)計(jì)帶來(lái)的實(shí)戰(zhàn)要點(diǎn)從 deeptutor/capabilities/solve/prompts/zh/system.md 及其周邊實(shí)現(xiàn)可以提煉出幾條可復(fù)用的經(jīng)驗(yàn)把紀(jì)律做進(jìn)工具而非只寫(xiě)進(jìn)提示詞模型跳過(guò)solve_plan就直接工作在提示詞里是被禁止的在工具層是直接失敗的無(wú)計(jì)劃時(shí)solve_finish_step報(bào)錯(cuò)雙層保障讓先規(guī)劃成為硬約束用工具返回值推進(jìn)而不是依賴(lài)模型記憶每完成一步工具就返回下一步是什么 / 是否全部完成循環(huán)按引擎狀態(tài)前進(jìn)模型的短期記憶負(fù)擔(dān)被降到最低上下文壓縮內(nèi)建在流程中solve_finish_step既記賬又觸發(fā) checkpoint 折疊長(zhǎng)解題流程數(shù)值計(jì)算、檢索、聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量中間輸出不會(huì)把上下文撐爆失控保護(hù)參數(shù)化重規(guī)劃預(yù)算max_replans、總輪次預(yù)算max_rounds、步驟上限12與并發(fā)會(huì)話上限256全部有界長(zhǎng)駐服務(wù)因此既可控又不泄漏保持 chat 工具面的復(fù)用意solve 不另起爐灶做一套新工具而是復(fù)用聊天側(cè)的全部?jī)?nèi)建工具并尊重用戶(hù)對(duì)web_search/reason/geogebra_analysis等的開(kāi)關(guān)學(xué)習(xí)成本與維護(hù)成本同時(shí)降低。理解這條提示詞的最佳路徑是三件套對(duì)照閱讀以 zh/system.md 定義行為契約以 tools.py 與 session.py 看引擎如何強(qiáng)制契約以 test_solve_capability.py 驗(yàn)證契約是否真的被遵守?！久赓M(fèi)下載鏈接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 DeepTutor 深度解題模式解析：以 Chat Agent 循環(huán)驅(qū)動(dòng)的“先規(guī)劃、逐步求解、受控重規(guī)劃“解題引擎
DeepTutor 深度解題模式解析以 Chat Agent 循環(huán)驅(qū)動(dòng)的先規(guī)劃、逐步求解、受控重規(guī)劃解題引擎【免費(fèi)下載鏈接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor導(dǎo)讀本文圍繞 DeepTutor終身個(gè)性化輔導(dǎo)系統(tǒng)中面向解一道題的deep_solve深度解題能力展開(kāi)。該能力不再使用獨(dú)立的定制流水線而是直接把聊天 Agent 循環(huán)當(dāng)作求解器通過(guò)solve_plan/solve_finish_step/solve_replan三個(gè)工具為模型加上確定性脊梁commit to a plan、逐步驟門(mén)禁、受限重規(guī)劃再由模型自行決定每一步用什么工具去完成。讀完后你將掌握解題回合中三個(gè) solve 工具的參數(shù)契約與底層實(shí)現(xiàn)、內(nèi)存會(huì)話 SolveSession 如何約束模型、系統(tǒng)提示詞本倉(cāng)中英雙語(yǔ)如何驅(qū)動(dòng)行為、以及temperature/max_rounds/max_replans等配置旋鈕在源碼中的實(shí)際取值路徑。1. 背景為什么深度解題不再需要專(zhuān)門(mén)的流水線在 DeepTutor 的能力體系中deep_solveCLI 別名solve的目標(biāo)是把一道題從頭到尾嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亟獬鰜?lái)。其架構(gòu)基線在 deeptutor/capabilities/solve/capability.py 的模塊注釋中寫(xiě)得很明確There is no bespoke pipeline anymore. The chat agent loop IS the solver該能力只負(fù)責(zé)把當(dāng)前回合標(biāo)記為 solve 模式并解析會(huì)話 id隨后跑標(biāo)準(zhǔn)的 AgenticChatPipeline真正的解題發(fā)生在循環(huán)內(nèi)部。這一設(shè)計(jì)與 chat / mastery 共享同一條設(shè)計(jì)公理design axiom智能放在循環(huán)的出口規(guī)劃與求解由模型負(fù)責(zé)確定性脊梁是引擎狀態(tài)承諾計(jì)劃、不跳步、受限重規(guī)劃這些約束由引擎通過(guò)工具讀寫(xiě)狀態(tài)來(lái)強(qiáng)制詳見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/capability.py。也就是說(shuō)本篇文章真正要講解的系統(tǒng)提示詞deeptutor/capabilities/solve/prompts/zh/system.md不是一段孤立的文字而是與 solve 工具、會(huì)話狀態(tài)、循環(huán)掛載點(diǎn)共同構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)。中英文版本契約完全一致英文版見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/prompts/en/system.md提示詞會(huì)按當(dāng)前語(yǔ)言自動(dòng)加載。2. 解題行為契約從第一件事到最終答案深度解題模式的系統(tǒng)提示詞定義了模型在 solve 回合中必須遵守的五階段行為契約逐條拆解如下。2.1 第一件事調(diào)用solve_plan未規(guī)劃前絕不求解提示詞要求在做任何事之前先調(diào)用solve_plan給出簡(jiǎn)短分析和一個(gè)有序的步驟列表多數(shù)題目 2–6 步很簡(jiǎn)單的題一步也行。在調(diào)用solve_plan之前絕不開(kāi)始求解。這一規(guī)劃先行并非僅僅靠提示詞軟約束——在實(shí)現(xiàn)上它由服務(wù)端強(qiáng)約束SolvePlanTool.execute()只有在會(huì)話內(nèi)存在計(jì)劃后后續(xù)的solve_finish_step才會(huì)接受step_id若先調(diào)用solve_finish_step而尚無(wú)計(jì)劃工具會(huì)直接返回失敗No plan yet. Call solve_plan before solve_finish_step.見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/tools.py。2.2 逐步推進(jìn)一次一步提示詞要求模型按計(jì)劃一次推進(jìn)一步并給出每類(lèi)工作的推薦工具映射code_execution計(jì)算 / 作圖 / 數(shù)值驗(yàn)算rag/read_source掛了學(xué)習(xí)材料知識(shí)庫(kù)時(shí)檢索web_search/web_fetch核查不確定的事實(shí)reason完成一段困難的子推導(dǎo)exec生成文件如解題 PDF、圖表、表格。一次一步的節(jié)奏同樣有引擎支撐solve_finish_step每次只把當(dāng)前步驟標(biāo)記為完成并返回下一個(gè)要做的步驟next由循環(huán)繼續(xù)驅(qū)動(dòng)直到全部步驟完成后才返回all_done: true。2.3 帶圖題目用geogebra_analysis還原圖形對(duì)帶配圖的題、或畫(huà)圖有助于理解的幾何題提示詞要求調(diào)用geogebra_analysis把圖形還原成 GeoGebra 圖形再基于圖形求解。代碼注釋印證該工具遵循用戶(hù)在聊天側(cè)啟用的開(kāi)關(guān)掛載web_search/reason/geogebra_analysismount iff the user enabled them, exactly as in chat見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/loop.py即 solve 模式復(fù)用 chat 的完整內(nèi)建工具面同時(shí)尊重用戶(hù)開(kāi)關(guān)。2.4 完成一步即記賬solve_finish_step每完成一步模型須調(diào)用solve_finish_step傳入步驟 id 與該步結(jié)論的簡(jiǎn)短總結(jié)。這一調(diào)用的雙重作用從 deeptutor/capabilities/solve/tools.py 可以看出記錄結(jié)果把該步標(biāo)記為 done 并保存 summary釋放上下文工具返回_context_checkpoint元數(shù)據(jù)循環(huán)AgentLoop會(huì)把這一步產(chǎn)生的大量中間工具對(duì)話折疊成一行總結(jié)等價(jià)于舊流水線里的逐步驟消息重置per-step message reset。提示詞同時(shí)給出兩條禁令不要跳步不要在工作真正完成前就把步驟標(biāo)記為完成。2.5 卡住就重規(guī)劃但預(yù)算有上限若某條思路卡住或被證明走錯(cuò)了模型應(yīng)調(diào)用solve_replan給出原因與新的步驟列表。提示詞強(qiáng)調(diào)它有預(yù)算上限、只用于真正的方向修正預(yù)算用盡就用現(xiàn)有結(jié)果收尾。代碼中DEFAULT_MAX_REPLANS 2見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py預(yù)算用盡后重規(guī)劃工具會(huì)返回status: budget_exhausted并明確指示不要再重規(guī)劃用現(xiàn)有成果收尾。2.6 收尾先給精確結(jié)果再講求解過(guò)程所有步驟完成后提示詞要求模型寫(xiě)出最終答案先清楚地給出精確結(jié)果再給出簡(jiǎn)潔、有條理的求解過(guò)程講解若生成了圖形 / 文件一并呈現(xiàn)。這一點(diǎn)與輔導(dǎo)場(chǎng)景的訴求一致——all_done時(shí)solve_finish_step的返回指令也恰好是Write the final answer now.。3. 確定性脊梁三個(gè) solve 工具的接口契約與返回結(jié)構(gòu)三個(gè)工具由 SOLVE_TOOL_NAMES 統(tǒng)一定義并僅在 solve 回合自動(dòng)掛載由 SolveLoopCapability 裝載模型永遠(yuǎn)無(wú)法自己提供會(huì)話 id——_solve_session_id由流水線服務(wù)端注入。下表匯總其完整契約工具觸發(fā)時(shí)機(jī)參數(shù)關(guān)鍵返回字段solve_plan回合第一件事analysis一兩句問(wèn)題是什么 思路steps有序數(shù)組每項(xiàng){goal}goal 為簡(jiǎn)短祈使句status: planned、analysis、steps含服務(wù)端生成的S1/S2… id、next、instructionsolve_finish_step每一步實(shí)際工作完成后step_id如S1summary該步關(guān)鍵結(jié)論/數(shù)值作為該步記錄status: step_done、completed、next下一步或null、all_done、instruction元數(shù)據(jù)含_context_checkpointsolve_replan思路卡住/證明錯(cuò)誤需整體換方向reason為何失敗、如何調(diào)整steps全新有序步驟成功status: replanned、replans_used/replans_max、steps、next預(yù)算耗盡status: budget_exhausted值得注意的三處實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)均有源碼與測(cè)試佐證步驟 id 由服務(wù)端生成_parse_steps()丟棄沒(méi)有g(shù)oal的步驟并按序重命名為S1, S2, …Ids are server-generated so the model never controls storage keys見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/tools.py。步驟上限計(jì)劃在寫(xiě)入會(huì)話時(shí)被截?cái)嗟阶疃?12 步_MAX_STEPS 12見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py。非法調(diào)用被拒絕無(wú)活躍會(huì)話、無(wú)計(jì)劃先標(biāo)記、step_id不存在等場(chǎng)景均返回失敗結(jié)果測(cè)試逐一覆蓋見(jiàn)下文第 7 節(jié)。一個(gè)典型的規(guī)劃調(diào)用JSON 示意圖字段以 solve/plan 的工具定義 為準(zhǔn){ name: solve_plan, arguments: { analysis: 要求解方程 x^2 - 4 0先因式分解再求根。, steps: [ {goal: 把多項(xiàng)式因式分解}, {goal: 由因式求出根并代入驗(yàn)算} ] } }成功規(guī)劃后工具返回next: {id: S1, ...}并指示模型立即使用可用工具完成第一步完成后調(diào)用solve_finish_step。4. SolveSession單回合的內(nèi)存會(huì)話狀態(tài)約束模型不跳步、限制重規(guī)劃的確定性脊梁實(shí)體是 SolveSession其關(guān)鍵字段與行為包括字段 / 方法語(yǔ)義session_id本回合會(huì)話鍵源自 turn id回退到 session/message id同一服務(wù)進(jìn)程內(nèi)并發(fā)回合互不競(jìng)爭(zhēng)analysis模型對(duì)題目的簡(jiǎn)短分析stepsSolveStep(id, goal, done, summary)的有序列表replans/max_replans已用 / 允許的最大重規(guī)劃次數(shù)默認(rèn) 2set_plan()寫(xiě)入計(jì)劃截?cái)嗟?12 步replan()預(yù)算未耗盡則替換計(jì)劃并把計(jì)數(shù) 1否則返回False且不動(dòng)現(xiàn)有計(jì)劃mark_done()/next_step()/all_done()記賬、取下一步、判斷是否全部完成兩個(gè)工程細(xì)節(jié)值得關(guān)注會(huì)話是一次性的、進(jìn)程內(nèi)存儲(chǔ)與 mastery 的磁盤(pán)持久化學(xué)習(xí)服務(wù)不同solve 回合是 one-shot 的會(huì)話僅存活于單回合內(nèi)。存儲(chǔ)是一個(gè)有界最多 256 條、LRU 式逐出的進(jìn)程內(nèi)OrderedDict見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py避免長(zhǎng)駐服務(wù)內(nèi)存泄漏。計(jì)劃同時(shí)搭乘在對(duì)話里solve_plan的工具結(jié)果會(huì)留在消息歷史中因此即便會(huì)話本身不持久化后續(xù)的普通聊天回合仍能根據(jù)該計(jì)劃保持上下文連續(xù)見(jiàn) deeptutor/capabilities/solve/session.py 模塊注釋。5. 循環(huán)掛載SolveLoopCapability 如何把提示詞與工具接進(jìn)聊天循環(huán)SolveLoopCapability 負(fù)責(zé)回合級(jí)集成四個(gè)鉤子決定了本提示詞何時(shí)生效、以什么語(yǔ)言加載is_active(context)僅當(dāng)上下文元數(shù)據(jù)中solve_mode為真時(shí)才激活system_block()讀取配置中的提示詞覆蓋prompts[solve][system]否則從 deeptutor/capabilities/solve/prompts 下按語(yǔ)言加載zh或en的system.md包裝成名為deep_solve的 PromptBlock 注入augment_kwargs()僅對(duì)三個(gè) solve 工具注入私有參數(shù)_solve_session_id并從元數(shù)據(jù)中把max_replans播種進(jìn)會(huì)話預(yù)算該值來(lái)自配置絕不來(lái)自模型對(duì)復(fù)用型內(nèi)建工具如rag不做任何改動(dòng)避免私有 kwarg 泄漏該行為有對(duì)應(yīng)測(cè)試owned_tools等于SOLVE_TOOL_NAMES即掛載策略與注冊(cè)列表共用同一常量、永不失配。因此本文所述的系統(tǒng)提示詞不是每次聊天都出現(xiàn)而是在solve_mode回合由循環(huán)能力按語(yǔ)言注入屬于prompt engineering 與引擎狀態(tài)門(mén)控結(jié)合的典型實(shí)現(xiàn)。6. 從請(qǐng)求到循環(huán)DeepSolveCapability 的參數(shù)轉(zhuǎn)發(fā)鏈路用戶(hù)側(cè)如何進(jìn)入該模式從 DeepSolveCapability 的 manifest 可見(jiàn)能力名deep_solve、CLI 別名solve、階段為responding并通過(guò)get_capability_request_schema(deep_solve)獲得請(qǐng)求配置校驗(yàn)相關(guān)實(shí)現(xiàn)見(jiàn) deeptutor/runtime/request_contracts.py 中的validate_deep_solve_request_config?；睾蠁?dòng)后run()依次完成寫(xiě)入元數(shù)據(jù)solve_mode True與solve_session_id會(huì)話 id 來(lái)自 turn id → session id → message id 的回退鏈見(jiàn) capability.py 的resolve_solve_session_id讀取求解參數(shù)get_solve_params()把max_replans放進(jìn)元數(shù)據(jù)供 SolveLoopCapability 播種預(yù)算以這些參數(shù)構(gòu)造AgenticChatPipeline(max_rounds..., temperature..., max_tokens...)并運(yùn)行。也就是說(shuō)設(shè)置頁(yè)改動(dòng)的值確實(shí)會(huì)驅(qū)動(dòng)循環(huán)——max_rounds決定循環(huán)總輪次預(yù)算max_replans決定重規(guī)劃門(mén)禁temperature/max_tokens決定底層 LLM 調(diào)用。7. 配置旋鈕與默認(rèn)值可設(shè)置、有鉗制求解相關(guān)的可調(diào)參數(shù)集中在 deeptutor/services/config/capabilities_settings.py默認(rèn)值與寫(xiě)入路徑如下參數(shù)默認(rèn)值存放位置鉗制范圍語(yǔ)義temperature0.3data/user/settings/agents.yaml的capabilities.solve0.0 – 2.0求解屬于需要嚴(yán)謹(jǐn)度的任務(wù)默認(rèn)取較低溫度max_tokens8192同上1 – 200000單次 LLM 輸出的 token 上限max_rounds12data/user/settings/main.yaml的capabilities.solve1 – 50一次 solve 回合的總 LLM 輪次預(yù)算規(guī)劃 工具 收尾都計(jì)為輪。代碼注釋特別說(shuō)明每個(gè)計(jì)劃步驟要消耗數(shù)輪故該默認(rèn)值高于 chat 的默認(rèn)值但又保持在適中水平以免回合過(guò)長(zhǎng)觸發(fā) LLM 超時(shí)想求解更深可調(diào)大max_replans2同上0 – 10允許的方向修正次數(shù)舊的max_iterations_per_step鍵已失效并被有意忽略配置合并邏輯get_solve_params()是設(shè)置頁(yè)對(duì)應(yīng)/api/v1/capabilities/settings能力設(shè)置接口寫(xiě)入兩條 YAML 后、deep-solve 能力讀取的唯一數(shù)據(jù)源所有寫(xiě)入值經(jīng)_coerce_*鉗制杜絕臟值進(jìn)入 YAML。一個(gè)完整的配置片段示意如下# data/user/settings/agents.yaml capabilities: solve: temperature: 0.3 max_tokens: 8192 # data/user/settings/main.yaml capabilities: solve: max_rounds: 12 max_replans: 28. 測(cè)試佐證契約如何被自動(dòng)化驗(yàn)證本模式的行為契約被 tests/capabilities/test_solve_capability.py 全面覆蓋可作為理解實(shí)現(xiàn)的可執(zhí)行文檔循環(huán)鉤子非 solve 模式下能力不激活、不注入 system blocksolve 模式下只貢獻(xiàn)自有工具且 system block 中出現(xiàn)solve_planaugment_kwargs只對(duì) solve 工具注入會(huì)話 id復(fù)用型內(nèi)建工具不被污染計(jì)劃與記賬閉環(huán)先solve_plan再依次solve_finish_step(S1)→ 返回next S2、all_done false完成后返回all_done true、next null_context_checkpoint的 summary 確實(shí)包含步驟標(biāo)記非法與邊界未知step_id如S99被拒絕重規(guī)劃在預(yù)算耗盡后返回budget_exhausted工具在無(wú)會(huì)話 id 時(shí)直接失敗會(huì)話語(yǔ)義replan重置步驟并遞增計(jì)數(shù)next_step()指向新計(jì)劃第一步。9. 工程啟示這套提示詞 工具 狀態(tài)設(shè)計(jì)帶來(lái)的實(shí)戰(zhàn)要點(diǎn)從 deeptutor/capabilities/solve/prompts/zh/system.md 及其周邊實(shí)現(xiàn)可以提煉出幾條可復(fù)用的經(jīng)驗(yàn)把紀(jì)律做進(jìn)工具而非只寫(xiě)進(jìn)提示詞模型跳過(guò)solve_plan就直接工作在提示詞里是被禁止的在工具層是直接失敗的無(wú)計(jì)劃時(shí)solve_finish_step報(bào)錯(cuò)雙層保障讓先規(guī)劃成為硬約束用工具返回值推進(jìn)而不是依賴(lài)模型記憶每完成一步工具就返回下一步是什么 / 是否全部完成循環(huán)按引擎狀態(tài)前進(jìn)模型的短期記憶負(fù)擔(dān)被降到最低上下文壓縮內(nèi)建在流程中solve_finish_step既記賬又觸發(fā) checkpoint 折疊長(zhǎng)解題流程數(shù)值計(jì)算、檢索、聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量中間輸出不會(huì)把上下文撐爆失控保護(hù)參數(shù)化重規(guī)劃預(yù)算max_replans、總輪次預(yù)算max_rounds、步驟上限12與并發(fā)會(huì)話上限256全部有界長(zhǎng)駐服務(wù)因此既可控又不泄漏保持 chat 工具面的復(fù)用意solve 不另起爐灶做一套新工具而是復(fù)用聊天側(cè)的全部?jī)?nèi)建工具并尊重用戶(hù)對(duì)web_search/reason/geogebra_analysis等的開(kāi)關(guān)學(xué)習(xí)成本與維護(hù)成本同時(shí)降低。理解這條提示詞的最佳路徑是三件套對(duì)照閱讀以 zh/system.md 定義行為契約以 tools.py 與 session.py 看引擎如何強(qiáng)制契約以 test_solve_capability.py 驗(yàn)證契約是否真的被遵守?！久赓M(fèi)下載鏈接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考