ylhan
c37a968548
按 P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接.md 的 Phase 1 要求， 只做独立 spike，不改生产入口。 新增 - p1/flows_spike.py：探索脚本，带请求体抓取与逐项诊断 - app/tests/test_flows_spike.py：断言版，复用探索脚本的检查项避免漂移 验证结果（9 个断言全过） - DeepSeek 在 Flows 中流式输出中文（14–22 个 token 级分块） - 工具调用参数聚合完整、无重复拼接；回灌后能出最终回答 - worker.cancel() 能立即终止 LLM 流 - role_message 生效（模型自称"桌面陪伴小助手"） - context 里只有一条 system 消息 三条最重要的结论 1. **不要装 pipecat-ai-flows**。Pipecat 1.10 内置 Flows（pipecat.flows）， 装了会报 _warn_if_standalone_flows_installed；且独立包 1.4.0 会把 pipecat 从 1.10.0 降到 1.4.0。requirements.txt 已加说明。 2. **必须用 PipelineRunner().run(worker)**。直接 worker.run() 时 runner 没挂上，工具执行失败并抛 "runner is not set; call attach() first"， 该异常被转成给 LLM 的通用错误串，handler 从不执行，默认日志看不到。 3. **await flow.initialize(node)**。它是协程但签名显示 -> None， 漏 await 不报错，只是 role_message/task_messages/工具全部静默失效—— 极易误判成"框架不支持这些特性"。 另两条 - respond_immediately 默认 True，initialize 会立刻触发一轮回复， 做归因测试时必须清空观察窗口，否则会归因错。 - role_message（走 system_instruction）与 task_messages 各产生一条 system 消息，两者不要同时用；切回本地 vLLM 时会 400。 LLMService 选择：复用 Pipecat 的 DeepSeekLLMService。它自带 DeepSeekLLMAdapter 处理 reasoning_content 回传约束（我们 P0 踩过的坑）， thinking 默认 disabled，与既有结论一致。代价是失去本地 vLLM 降级 （Flows 要求 LLMService 实例，FallbackProvider 不能直接用；且当前 本机 vLLM 已停用，fallback 实际无可用目标）。 环境：NLTK punkt_tab 本地也需预装（服务器已有），spike 加了 fail-fast 检查与拷贝命令提示。
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# 助手本体依赖。按方案 §10 要求固定版本。
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# 实测可用组合：Python 3.12（服务器）/ 3.13（N5095），两台机器都验证过。
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pipecat-ai==1.10.0 # 会话管线框架（服务器侧用其传输/打断能力）
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aiortc==1.15.0 # N5095 文件/声卡客户端与 WebRTC 回归测试
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av==17.1.0 # aiortc 音频帧（客户端直接导入）
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nltk==3.10.3 # Pipecat 分句预热；punkt_tab 需在部署阶段预装
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sherpa-onnx==1.13.8 # 本地 STT/TTS 运行时（自带 onnxruntime，不依赖 pip 的）
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numpy==2.5.3
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aiohttp==3.14.3 # LLM 流式请求
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# 说明：
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# - **不要装 pipecat-ai-flows**。Pipecat 1.10 已内置 Flows（pipecat.flows），
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# 装了独立包 Pipecat 会报 _warn_if_standalone_flows_installed 错误提示卸载；
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# 而且独立包 1.4.0 会把 pipecat 从 1.10.0 降到 1.4.0。详见
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# 笔记库的 P1-Flows兼容性Spike结论.md。
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# - 不装 pipecat-ai[local]：本地声卡传输只在 N5095（客户端）需要，
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# 服务器侧走 WebRTC，不需要 PyAudio。
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# - pipecat 会把 onnxruntime 钉到 1.24.x。实测不影响 sherpa-onnx，
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# 后者自带运行时不读 pip 的那个。若要单独用 onnxruntime，注意版本。
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