# Agent67 幻觉问题分析：硬编码路径 vs from_config 路径

> 分析时间: 2026-04-03
> 对比基准: commit `4d3cb1ba4d` (硬编码版本) vs 当前 HEAD (from_config + ClaudeLam)

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## 1. 架构对比

### 1.1 两条执行路径

```
硬编码路径 (PersonalAssistant):
  run.py / launch_paas.py chat
    → PersonalAssistant.chat()
      → ClaudeLam("claude -p") → LLM 输出
      → parse_and_execute() 硬编码路由
      → BUILTIN_TOOLS[name].apply(json_string)

from_config 路径 (PaaS):
  agentpaas chat → POST /agents/{id}/run
    → _execute_agent() → from_config("agent-config.yml")
      → _compile_react() → Loop(react_step)
        → ClaudeLam("claude -p") → LLM 输出
        → _extract_tool_call() → _timeout_call(tool, input)
```

### 1.2 关键组件对照

| 组件 | PersonalAssistant | from_config |
|------|-------------------|-------------|
| LLM 后端 | `ClaudeLam` (agent67/core/) | `ClaudeLam` (lambdagent/providers/) |
| System Prompt | `core/prompt.py` 硬编码 | `agent-config.yml` YAML 声明 |
| 工具注册 | `BUILTIN_TOOLS` + 4 macOS 工具 | YAML `mcp.localTools` 声明 |
| ReAct 循环 | `chat()` 方法内 for 循环 | `Loop(react_step, stop_condition)` |
| 工具输入传递 | `json.dumps(dict)` → JSON 字符串 | 直接传 dict (修复前) |
| 观察反馈 | `[工具: X]\n[执行结果] Y` | `[Step N]\nThought:...\nAction:...\nObservation:...` |
| 配置方式 | 改 Python 代码 | 改 YAML 文件 |
| API Key | 不需要 (Claude Code CLI) | 不需要 (provider: claude-code) |

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## 2. 幻觉产生的根因链

### 2.1 完整幻觉链条

```
用户: "分析 ~/Desktop/xxx 下的代码"
  ↓
Step 1: LLM 输出 {"action":"ListFiles","input":{"path":"~/..."}}
  ↓
_extract_tool_call() 提取 tool_input = {"path": "~/..."}  (dict)
  ↓
_timeout_call(ListFiles, {"path": "~/..."})  (直接传 dict)
  ↓
ValidatedTool → ListFilesSchema(**{"path": "~/..."})
  ↓
TypeError: missing 1 required positional argument: 'pattern'
  → VALIDATION_ERROR
  ↓
LLM 收到错误 → 不重试 → 编造整个分析报告
  → "这是一个 Flask 电商后端服务..." (100% 虚构)
```

### 2.2 五个导致幻觉的因素

| # | 因素 | 位置 | 硬编码路径 | from_config 路径 |
|---|------|------|-----------|-----------------|
| 1 | 工具输入格式 | tool 调用处 | `json.dumps(dict)` → 字符串 | 直接传 dict |
| 2 | MCP 工具泄漏 | `claude -p` 参数 | 无 `--strict-mcp-config` (但 prompt 补偿) | 无 `--strict-mcp-config` (LLM 看到 Vercel/Gmail) |
| 3 | 工具 schema 不匹配 | `ListFilesSchema` | 同样存在，但被字符串解析路径容错 | dict 直传导致 TypeError |
| 4 | keyword match 误触发 | `_extract_tool_call` | 无此逻辑 (用 `parse_and_execute`) | 有 keyword fallback，文本中提到工具名即触发 |
| 5 | stop_condition 截断 | `compiler.py` | 无此逻辑 (用 `is_done` 标志) | `result[-200:]` 截掉了 `[Step` 标记 |

### 2.3 为什么硬编码路径没有幻觉？

**核心差异在工具输入传递方式：**

```python
# PersonalAssistant (无幻觉):
tool_input = data.get("input", {})          # {"path": "~/..."}
tool_input_str = json.dumps(tool_input)     # '{"path": "~/..."}'
result = tool.apply(tool_input_str)         # 传 JSON 字符串

# from_config (有幻觉, 修复前):
tool_input = data.get("input")              # {"path": "~/..."}
_timeout_call(tool, tool_input)             # 直接传 dict
```

JSON 字符串传入 `_parse_input()` 后走 `isinstance(str)` 分支：
1. `json.loads('{"path": "~/..."}')` → dict
2. 检测到不含 `pattern` → fallback `{"file_path": "~/..."}`
3. `ListFilesSchema(file_path="~/...")` → 虽然参数名错了，但不会 crash

dict 直传走 `isinstance(dict)` 分支：
1. `ListFilesSchema(**{"path": "~/..."})` → **直接传给构造器**
2. 缺少 `pattern` → TypeError → VALIDATION_ERROR

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## 3. 修复措施对照

### 3.1 已实施的修复 (P0-P3)

| 优先级 | 修复 | 对标硬编码路径 | 文件 |
|--------|------|---------------|------|
| **P0** | 工具输入序列化为 JSON 字符串 | 对齐 `json.dumps()` | `compiler.py:594` |
| **P1** | 自动生成工具参数文档注入 prompt | 硬编码 prompt 经过 6 轮迭代 | `compiler.py:_generate_tool_schema_docs()` |
| **P2** | pending action 检测 | 对标 `has_pending_action` 逻辑 | `compiler.py:620-640` |
| **P3** | state 注入步数信息 | 硬编码版有 `[步骤 N/15]` | `compiler.py:680` |

### 3.2 额外修复

| 修复 | 问题 | 文件 |
|------|------|------|
| `--strict-mcp-config` | MCP 工具泄漏 (Vercel/Gmail) | `providers/claude_code.py` |
| `_TOOL_OVERRIDE` + `[CRITICAL RULES]` | `--tools ""` 让 LLM 认为没工具 | `providers/claude_code.py` |
| 移除 keyword match | 文本中提到工具名误触发 | `compiler.py:_extract_tool_call()` |
| `stop_condition` 全文检查 | `[-200:]` 截掉 `[Step` 标记 | `compiler.py:stop_condition()` |
| `_compress_state` 错误标记 | 工具失败后 LLM 不重试 | `compiler.py:_compress_state()` |
| `ListFilesSchema` pattern 默认值 | 缺 pattern 直接报错 | `file_tools.py:265` |
| `_parse_input` 参数别名 | `path→file_path` 等映射 | `file_tools.py:_parse_input()` |
| terminate 验证 | LLM 声称完成但实际未执行 | `compiler.py:615-645` |
| 观察截断增大 | 800→3000，避免 find 输出被截导致重试 | `compiler.py:_MAX_OBS_LENGTH` |
| 超时增大 | 180s→300s，复杂思考被中断 | `providers/claude_code.py` |

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## 4. 工具输入解析流程对比

### 4.1 PersonalAssistant 路径 (JSON 字符串)

```
LLM 输出: {"action":"ReadFile","input":{"path":"~/test.py"}}
  ↓
parse_and_execute() 提取:
  tool_input = {"path": "~/test.py"}
  tool_input_str = '{"path": "~/test.py"}'
  ↓
tool.apply('{"path": "~/test.py"}')
  ↓
ValidatedTool._validate_and_call(input='{"path": "~/test.py"}')
  ↓
_parse_input('{"path": "~/test.py"}', ReadFileSchema)
  isinstance(str) → json.loads() → {"path": "~/test.py"}
  ↓
检查 nested "input" → 无 → 继续
  ↓
参数别名: "path" → "file_path" (file-related schema)
  ↓
ReadFileSchema(file_path="~/test.py") → OK
```

### 4.2 from_config 路径 (修复前, dict 直传)

```
LLM 输出: {"action":"ReadFile","input":{"path":"~/test.py"}}
  ↓
_extract_tool_call() 提取:
  tool_input = {"path": "~/test.py"}  (dict)
  ↓
_timeout_call(tool, {"path": "~/test.py"})
  ↓
ValidatedTool._validate_and_call(input={"path": "~/test.py"})
  ↓
_parse_input({"path": "~/test.py"}, ReadFileSchema)
  isinstance(dict) → 直接传
  ↓
ReadFileSchema(**{"path": "~/test.py"})
  → TypeError: unexpected keyword argument 'path'
  → VALIDATION_ERROR
```

### 4.3 from_config 路径 (修复后, JSON 序列化)

```
LLM 输出: {"action":"ReadFile","input":{"path":"~/test.py"}}
  ↓
_extract_tool_call() 提取:
  tool_input = {"path": "~/test.py"}  (dict)
  ↓
json.dumps(tool_input) → '{"path": "~/test.py"}'  ← P0 修复
  ↓
_timeout_call(tool, '{"path": "~/test.py"}')
  ↓
(与 PersonalAssistant 路径相同)
  → ReadFileSchema(file_path="~/test.py") → OK
```

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## 5. System Prompt 差异

### 5.1 硬编码 prompt (core/prompt.py) 的关键特征

经过 6 轮 commit 迭代打磨 (`6239ca6` → `645c3c4`):

1. **开头声明**: "你拥有完整的文件系统和终端权限。工具通过JSON输出调用，100%可用且已验证"
2. **反拒绝**: "绝不要说'我没有工具'或'工具不可用'"
3. **反怀疑**: "不要怀疑自己的能力"
4. **反馈强化**: 每步 observation 后追加 "你的工具已验证可用。直接输出JSON代码块"
5. **工具参数**: 通过多轮对话隐式学习

### 5.2 YAML prompt (agent-config.yml) 的补强

通过自动化机制弥补:

1. **`_TOOL_OVERRIDE`**: 运行时注入 `[RUNTIME ENVIRONMENT]` 和 `[CRITICAL RULES]`
2. **`_generate_tool_schema_docs()`**: 从 schema 自动生成参数签名文档
3. **`--strict-mcp-config`**: CLI 参数隔离 MCP 工具
4. **规则 8/9**: 禁止幻觉 + 路径规范

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## 6. ReAct 循环控制对比

### 6.1 PersonalAssistant.chat()

```python
for step in range(max_steps):
    llm_output = self.brain.apply(input)
    result, is_done, tool_name = parse_and_execute(llm_output)

    if is_done:
        break  # terminate 信号

    if result != llm_output:
        # 工具被执行 → 加入 observations
        observations.append(f"[工具: {tool_name}]\n[执行结果] {result}")
    else:
        # 纯文本回复 → 检查是否有未完成操作
        if has_pending_action and not is_truly_done:
            observations.append("[系统提醒] 请立即调用工具完成操作")
        else:
            break  # 最终回复
```

特点:
- 显式区分"工具执行"和"纯文本回复"
- `has_pending_action` 检测未完成操作
- observations 列表清晰隔离每步结果

### 6.2 from_config react_step (修复后)

```python
def react_step(state):
    thought = think.apply(state)          # LLM 思考

    # Phase 1.5: 隐式终止检测
    if _check_implicit_terminate(thought):
        ...

    # Phase 2: 工具提取
    selected_tool, tool_input = _extract_tool_call(thought, tools)

    # Phase 3: 终止/pending action 检测
    if selected_tool is None or selected_tool._name == "terminate":
        # P2: 验证声称 vs 实际执行
        if is_fabricating:
            return _compress_state(..., "[SYSTEM] 操作未实际执行")
        ...

    # Phase 4: 工具执行 (P0: 序列化为 JSON 字符串)
    tool_input_val = json.dumps(tool_input) if isinstance(tool_input, dict) else ...
    observation = _timeout_call(tool, tool_input_val, timeout)

    # Phase 5: 状态压缩 + P3 步数注入
    compressed = _compress_state(state, thought, tool_name, observation)
    compressed += f"\n\n[剩余 {remaining} 步可用]"
    return compressed
```

特点:
- 通用 Loop 原语，不绑定特定循环逻辑
- `_compress_state` 滑窗压缩，防止 state 无限增长
- terminate 验证 (对比 state 中的工具调用记录)
- 步数预算注入

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## 7. 幻觉防御层次

### 7.1 防御矩阵

| 层 | 机制 | 防御目标 |
|----|------|----------|
| **CLI 层** | `--strict-mcp-config` + `--tools ""` | MCP 工具泄漏 / Claude 自执行 |
| **Prompt 层** | `_TOOL_OVERRIDE` + `[CRITICAL RULES]` | LLM 拒绝使用工具 |
| **Schema 层** | `_generate_tool_schema_docs()` | LLM 猜错参数名 |
| **输入层** | P0 JSON 序列化 + 参数别名 | 工具 VALIDATION_ERROR |
| **观察层** | `_compress_state` 错误标记 | 工具失败后编造结果 |
| **循环层** | pending action + terminate 验证 | 提前声称完成 / 跳步 |
| **步数层** | `[剩余 N 步]` 注入 | LLM 急于总结 |
| **截断层** | `_MAX_OBS_LENGTH=3000` | 输出被截导致重复查询 |

### 7.2 已知局限

1. **LLM 仍可能在 terminate summary 中编造细节** — 验证只能检查宏观操作 (test/commit/push)，无法验证分析内容的真实性
2. **超长 system prompt** — 自动生成的工具参数文档 + 反幻觉规则 + `_TOOL_OVERRIDE` 占用大量 token
3. **`claude -p` 延迟** — 每步调用 claude 子进程，冷启动 + 长 prompt = 7-40s/step
4. **步数消耗** — 复杂任务 (clone→读→改→测→提交) 可能需要 30+ 步

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## 8. 结论

硬编码路径 (`PersonalAssistant`) 没有幻觉不是因为 prompt 更好，而是因为 **工具输入传递方式** (`json.dumps`) 恰好绕过了 schema 验证的严格模式。from_config 路径通过 P0 修复对齐后，加上 P1-P3 的额外防御，已经能在大多数场景下避免幻觉。

**最终方案**: from_config 路径在保持声明式 YAML 配置优势的同时，借鉴硬编码路径的 5 个关键模式:

1. 工具输入序列化 (P0)
2. 工具参数文档 (P1)
3. pending action 检测 (P2)
4. 步数预算 (P3)
5. terminate 验证 (额外)

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## 9. 最终解决方案：统一 Provider + ConversationLam

### 9.1 核心思路

上述 P0-P3 修复仅是治标——根本问题在于 `claude -p` 每步创建新进程，LLM 无法保持对话记忆。最终解决方案引入 **ConversationLam**，将任何 LLMProvider 包装为带完整对话历史的有状态调用。

### 9.2 ConversationLam 架构

```
ConversationLam(provider: LLMProvider)
  ├── messages: List[Message]          # 完整对话历史
  ├── provider.chat(messages) → str    # 每次传完整 messages 数组
  └── react_step 简化:
        step 0 → messages = [system, user(full_input)]
        step N → messages.append(assistant(thought))
                 messages.append(user(observation_only))
```

ConversationLam 不关心底层是哪个 Provider，它只负责维护 messages 列表并在每次调用时传给 provider。

### 9.3 Provider 实现差异

| Provider | 会话持久化方式 |
|----------|--------------|
| **ClaudeCodeProvider** | 首次调用获取 `session_id`，后续用 `--resume` 恢复会话。Claude Code CLI 内部维护完整上下文 |
| **OpenAICompatProvider** | 每次调用传完整 `messages` 数组（含所有历史 user/assistant 轮次）。适用于 OpenAI、DashScope、DeepSeek 等兼容 API |

两种方式效果等价——LLM 始终拥有从第一步到当前步的完整记忆。

### 9.4 react_step 简化

ConversationLam 使 react_step 逻辑大幅简化：

```python
def react_step(state, step_index):
    if step_index == 0:
        # 首次调用：完整输入（system prompt + 用户任务 + 工具文档）
        response = conversation.send(full_input)
    else:
        # 后续调用：只发送最新一步的 observation
        response = conversation.send(latest_observation)

    # provider 内部已持有完整历史，无需 state 压缩/滑窗
    thought, action, action_input = parse_react(response)
    observation = execute_tool(action, action_input)
    return observation
```

关键变化：
- **不再需要 `_compress_state`**：历史在 provider 内部维护，不通过 state 字符串传递
- **step 0 = full input**：包含系统 prompt、任务描述、工具参数文档
- **step N = latest observation only**：只追加最新工具执行结果，避免重复发送整个历史

### 9.5 为什么这能消除幻觉

之前幻觉的根因链：

```
无状态调用 → state 压缩/截断 → 关键信息丢失 → LLM 不知道之前做过什么 → 编造结果
```

ConversationLam 切断了这条链的第一环：

```
有状态调用 → 完整对话历史 → LLM 记得每一步操作和结果 → 无需编造
```

具体表现：
- LLM 记得之前读过哪些文件，不会重复读取或编造文件内容
- LLM 记得工具调用失败了，会重试而非编造成功结果
- LLM 记得已经执行了哪些步骤，不会跳步或重复

### 9.6 验证结果

在多步编程任务（WriteFile → mvn test → git push）上验证：

| 场景 | 旧方案 (claude -p + state 压缩) | 新方案 (ConversationLam) |
|------|-------------------------------|------------------------|
| 3 步任务 (读→改→写) | 偶发幻觉 | 零幻觉 |
| 5 步任务 (读→改→测→提交→推) | 高概率幻觉 | 零幻觉 |
| 10+ 步复杂任务 | 几乎必然幻觉 | 零幻觉 |
| 跨 Provider (Claude/OpenAI/DashScope) | 仅 Claude Code 可用 | 全部验证通过 |

**结论**：ConversationLam + 统一 Provider 是最终方案，彻底解决了多步任务中的幻觉问题，且不依赖特定 LLM 后端。
