ylhan
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按 P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接.md 的 Phase 3 完成。 **语音路径保持 legacy**，文字路径可由 AI_AGENT_RUNTIME=flows 切换。 服务器实测通过工具、姓名、记忆三项验收，随后按文档要求改回 legacy。 新增 app/agent/flows_runtime.py - FlowsBridge：LLM 文本帧 → RTVI 消息 + 分句 TTS，产出与 legacy 的 _run_turn 一致（bot-llm-started → 逐 token bot-llm-text → stopped → bot-transcription / bot-output） - UserTextRecorder：截下用户原话供策略层判定语义等级 - build_flows_parts / make_flow_manager：拆成两段，解决 "FlowManager 要 worker、worker 要等管线" 的先后依赖 - 节点只用 task_messages，**不用 role_message**（避免两条 system 消息） - respond_immediately=False（不自动开口） - handler 用闭包捕获 ctx_factory，不用模块级全局（并发会话会串身份） 新增 app/agent/llm_service.py - 固化 Phase 1 spike 的选型：复用 DeepSeekLLMService，显式覆盖模型名 （Pipecat 默认的 deepseek-v4-flash 不存在） 配置 app/config.py - 新增 AgentConfig + AI_AGENT_RUNTIME，**默认 legacy** 改造 services/bot_server.py - EngineProcessor 加 owns_text：flows 模式下语音仍归它，文字帧往下传 - runtime_deps() 暴露 memory/identity/session/tts，两条路径共用同一份资源 （避免各建一份 SQLite 连接或各加载一次 TTS） - **_run_task 改用 PipelineRunner**：直接 task.run() 时 runner 没挂上， Flows 的工具执行会失败（"runner is not set; call attach() first"）， 异常被转成给 LLM 的通用错误串，默认日志看不到。这正是 Phase 1 spike 记录的坑 2，集成时又踩了一次。 新增 app/tests/test_flows_runtime.py（22 项，不依赖网络） 新增 deploy.sh - **不用 --delete**、一次只同步一个目录、显式排除清单。 起因见下。 客户端 client/test_client.py 加 --text 模式（RTVI send-text） - 信封字段实测校正两次：**是 id 不是 msg_id**，**data.content 不是 text**； 写错会被服务端以 "Invalid RTVI transport message" 拒掉且客户端无感知 - 等待条件改为"等到非静音音频"，不能数音频块——WebRTC 空闲时也在推静音 服务器实测（2026-09-16） - legacy 文字：11.2s 音频 / 25 个有声段 - flows 文字：9.3s 音频 / 18 个有声段，首音约 2.8s - flows 记忆闭环：只说"记住我不吃香菜" → 工具写入 confirmed 记忆 → 数据库确认 #4 [confirmed] preference 饮食偏好=不吃香菜 - 称呼"林"从档案恢复 已知问题（留给 Phase 4/7） - Pipecat 报 "Both system_instruction and an initial system message in context are set" 警告。来源未查明（我只用了 task_messages）。 切回本地 vLLM 时可能 400，因为该后端拒绝多条 system 消息。 - Flows 路径暂不暴露 web_search（交接文档要求分阶段，搜索仍走 legacy）
73 lines
2.7 KiB
Bash
Executable File
73 lines
2.7 KiB
Bash
Executable File
#!/usr/bin/env bash
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# 部署到服务器。
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#
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# **为什么要有这个脚本**：2026-09-16 我用一条 rsync 命令把服务器上的东西
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# 删了一大片，教训有三条，都固化在这里：
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#
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# 1. **绝不用 `--delete`。** 服务器上还有本地没有的东西（.venv、models 软链、
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# logs、数据库软链等）。`--delete` 会把它们全删掉。
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# 实测后果：.venv/bin 与 100+ 个 *.dist-info 被删、services/ 被清空、
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# README/部署说明被删、models 软链被删。
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# 2. **一次只同步一个目录，不要多源。** 多源 rsync 不带 --relative 时，
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# 会把 `app/` 的内容**平铺**到目标根目录，而不是放进 `app/` 下。
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# 3. **排除清单要显式。** 即使不用 --delete，也别把 __pycache__ 之类带过去。
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#
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# 用法：
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# ./deploy.sh # 同步代码
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# ./deploy.sh --restart # 同步后重启两个服务
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set -uo pipefail
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HOST="${AI_DEPLOY_HOST:-yonglin@cadadmin-server.taild0f91d.ts.net}"
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DEST="${AI_DEPLOY_DEST:-~/ai-companion}"
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HERE="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
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# 服务器上不该被本地覆盖的东西——保留在服务器上
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EXCLUDES=(
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--exclude '__pycache__'
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--exclude '*.pyc'
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--exclude '.baseline'
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--exclude '.venv'
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--exclude 'logs'
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--exclude 'models'
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--exclude 'out'
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--exclude 'p0/stt_tts_bench/models'
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)
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sync_one() { # sync_one <本地目录> <远端子路径>
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echo " → $2"
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rsync -az "${EXCLUDES[@]}" -e "ssh -o BatchMode=yes" \
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"$HERE/$1" "$HOST:$DEST/$2"
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}
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echo "部署到 $HOST:$DEST"
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sync_one "app/" "app/"
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sync_one "services/" "services/"
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sync_one "client/" "client/"
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sync_one "p1/" "p1/"
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for f in README.md 部署说明.md requirements.txt; do
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[ -f "$HERE/$f" ] && rsync -az -e "ssh -o BatchMode=yes" "$HERE/$f" "$HOST:$DEST/"
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done
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# 把 requirements 里没有、但运行需要的包装上（幂等）
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ssh -o BatchMode=yes "$HOST" "cd $DEST && .venv/bin/pip -q install pipecat-ai-small-webrtc-prebuilt 2>&1 | tail -1"
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if [ "${1:-}" = "--restart" ]; then
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echo "重启服务"
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ssh -o BatchMode=yes "$HOST" 'bash -s' <<REMOTE
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cd ~/ai-companion
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for p in \$(pgrep -f "services/bot_server|tts_server.py" 2>/dev/null); do kill "\$p" 2>/dev/null; done
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sleep 3
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cd ~/tts-qwen && setsid nohup .venv/bin/python tts_server.py --port 18040 > logs/tts_service.log 2>&1 < /dev/null &
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sleep 1
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cd ~/ai-companion && setsid nohup .venv/bin/python services/bot_server.py --host 0.0.0.0 --port 7860 > logs/bot_server.log 2>&1 < /dev/null &
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for i in \$(seq 1 30); do
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curl -sf -o /dev/null http://127.0.0.1:7860/health 2>/dev/null && { echo " bot ✅"; break; }
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sleep 3
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done
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curl -sf http://127.0.0.1:18040/health 2>/dev/null | grep -q model_loaded && echo " tts ✅" || echo " tts ⚠️"
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REMOTE
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fi
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echo "完成"
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