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ylhan c37a968548 Phase 1 spike：Pipecat Flows 兼容性验证，7 项全通过

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。

2026-09-16 13:13:39 +08:00

__init__.py

助手本体：会话引擎、LLM 路由、记忆、身份、语音适配

2026-09-15 11:05:09 +08:00

test_engine_e2e.py

助手本体：会话引擎、LLM 路由、记忆、身份、语音适配

2026-09-15 11:05:09 +08:00

test_flows_spike.py

Phase 1 spike：Pipecat Flows 兼容性验证，7 项全通过

2026-09-16 13:13:39 +08:00

test_identity.py

基线：姓名档案修复、疑问句防误写、搜索与传输测试