Bugfix/extract non memory fixes#195
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## 问题严重性
Agent 在 Function Calling 模式下会陷入无限循环，LLM 不断重复调用同一个工具
却无法自行跳出。这导致用户请求长时间无响应，只能手动 Ctrl+C 终止进程，
大量无效 LLM 调用消耗 token 和时间。已到了不得不修复的程度。
## 根因
1. **DoomLoopDetector 阻断无效**：react_master_agent 中 doom loop 检测到
重复调用后返回 ActionOutput，但 terminate=False、have_retry=True，
导致 generate_reply 循环继续，LLM 重新发起相同调用，形成"元死循环"
2. **core/agent/base.py 无任何死循环检测**：ProductionAgent 路径完全没有
doom loop 防护，只能靠 max_retry_count(默认3)兜底，但 ReActMasterAgent
设为 300，几乎等于无限制
3. **core_v2 DoomLoopDetector 返回的 ActionResult 无终止信号**：
ReActReasoningAgent.act() 返回 ActionResult(success=False) 但
enhanced_agent.py 主循环不检查 doom loop metadata，继续执行
4. **按工具名计数导致误判**：连续调用 read 读取 5 个不同文件被误判为死循环，
应按 tool_name+args hash 计数，只有相同工具+相同参数才算
## 修复内容
1. **ReActMasterAgent**：doom loop 阻断时设 terminate=True + have_retry=False，
确保 generate_reply 循环立即退出；新增 _last_tool_name/_last_tool_args
追踪最后执行的工具
2. **core_v2 enhanced_agent.py**：主循环新增基于 hash 的连续相同调用检测，
同一工具+同一参数连续调用超过阈值(5次)时强制终止；检查 ActionResult
的 doom_loop metadata 终止信号
3. **core_v2 react_reasoning_agent.py**：doom loop ActionResult 增加
metadata={"doom_loop": True, "terminate": True}
4. **core/agent/base.py (ProductionAgent)**：新增基于 hash 的连续相同调用检测
## 检测算法
采用 tool_name + args hash 作为检测 key（与现有 DoomLoopDetector 一致），
只有连续调用相同工具+相同参数才触发。避免误判合法的连续不同参数调用
（如连续 read 5 个不同文件）。
## 对原有流程的影响
- 正常工具调用流程不受影响：不同参数的调用各自计数为 1，不会触发
- 已有 DoomLoopDetector 逻辑不变，本次修复只是补全终止信号
- 阈值设为 5（比 DoomLoopDetector 的 3 更宽松），给 agent 合理空间
- max_retry_count 等原有退出机制不受影响
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
## 问题严重性 Agent 在 Function Calling 模式下完成工具调用后，最终输出为空字符串。 VIS 层收到空消息导致前端"影响面分析"、"根因分析"全部为空，用户看到的 是 Agent 跑了 72 秒却没有任何分析结论。这是生产环境必须修复的问题。 ## 根因 Function Calling 循环中，每轮 reply_message.content = llm_out.content， 但 LLM 返回 tool_calls 时 content 为空。当循环因 max_retry_count 达到上限、 doom loop 终止、或其他原因退出时，reply_message.content 仍然是空字符串。 VIS 层通过 output_message_id 查找最终消息，发现 content 为空， 导致 output message is "" → 前端显示空的分析结果。 ## 修复内容 1. **强制 LLM 生成总结**：当 FC 循环退出后 reply_message.content 为空时， 额外调用一次 LLM（不带工具定义），强制生成最终分析总结。 提示词明确要求"Based on the tool execution results above, please provide a comprehensive analysis and summary. Do NOT call any more tools - provide your final answer directly." 2. **Action report fallback**：如果强制 LLM 调用失败，从 action_report 中拼接内容作为兜底 3. **SKILL.md 读取后阻止 BlankAction 终止**：追踪 _last_tool_name 和 _last_tool_args，当 BlankAction terminate=True 但上一轮是读取 SKILL.md 时，阻止终止并继续循环（这是 skill 不往下执行问题的代码层防护） ## 对原有流程的影响 - 正常流程（LLM 最终返回纯文本）不受影响：reply_message.content 有值， 不会触发额外 LLM 调用 - 只有 content 为空时才触发强制总结，且使用 try-except 保护 - _last_tool_name 追踪只记录非 blank 的工具调用，不影响 BlankAction 逻辑 - SKILL.md 读取保护只在 terminate=True + 上一轮是 view/read SKILL.md 时生效，其他场景完全不影响 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
## 问题严重性 Agent 读取技能文件后直接输出技能内容的总结就停止了，不按照技能中的方法论 继续调用工具执行任务。用户看到的是"读取了技能"而非"执行了分析"， Agent 把"读技能"当成了"做完了"。这是技能体系可用性的根本性问题， 不修复则技能加载机制形同虚设。 ## 根因 1. **Prompt 缺少约束**：skills.md.j2 模板只说"用 view 读取 SKILL.md， 内化指令并立即应用"，但没有明确"读取是前置步骤，不是任务完成" 2. **Sandbox prompt 缺少约束**：AGENT_SKILL_SYSTEM_PROMPT 同样没有 强调读取后必须继续执行 3. **BlankAction 无条件终止**：LLM 读取 SKILL.md 后返回纯文本总结 （无 tool_calls），触发 BlankAction(terminate=True)， generate_reply 循环直接退出。（代码层防护已在上一条 commit 中加入） ## 修复内容 1. **shared/skills.md.j2**：增加"关键约束"段落，明确： - 读取 SKILL.md 是前置准备步骤，不是任务完成 - 读取技能后，必须按照技能中的方法论和工具链继续执行工具调用 - 禁止在读取技能后直接输出总结或结论 2. **react_master_agent/skills.md.j2**：同步增加相同约束 3. **sandbox/prompt.py AGENT_SKILL_SYSTEM_PROMPT**：增加 "读取不是完成"约束 ## 对原有流程的影响 - Prompt 变更只增加约束性指令，不修改任何工具调用逻辑 - 不影响不使用技能的 Agent 流程 - 不影响技能加载和解析机制 - 代码层防护（上一条 commit 中的 SKILL.md 读取后阻止 BlankAction 终止）作为双重保险，即使 LLM 忽略 prompt 约束也能阻止提前终止 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
## 问题 GET /api/v1/app/resources/list?type=app 在构建 App 资源动态参数时，会同步调用 AppManager.get_derisks() -> AppService.sync_app_list()。App 列表查询已迁移为异步 async_app_list/app_list，但同步入口 sync_app_list 缺失，触发 AttributeError: Service 无 sync_app_list。 ## 不改的影响 - 每次拉取 type=app 的资源列表都会在后台打 ERROR，堆栈指向 app_agent_manage / building app Service。 - 应用类资源下拉/参数发现拿不到真实应用列表：controller 捕获异常后退回空列表，界面表现为可选 App 为空或缺失，影响应用绑定与编排配置。 - get_app 中对同步方法 sync_app_detail 错误使用 await，若在异步路径调用会触发 TypeError（await 非 awaitable）。 ## 改动 - building/app/service/service.py: 新增 sync_app_list，过滤与分页语义与 async_app_list 对齐，使用同步 ORM 会话供仅能在同步上下文调用的资源发现代码使用。 - agent/agents/app_agent_manage.py: get_app 改为直接返回 sync_app_detail(app_code)，去掉无效的 await。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
…eted app Add null check after self.get() in _resource_to_app_detail to prevent AttributeError when a referenced app no longer exists. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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Summary
从
feat/nsh_memory分支提取 5 个与 memory_case 无关的 bug修复，独立合并。
Fixes
fix(agent): 修复 Agent 死循环无法终止 + doom loop 误判合法调用
fix(agent): 修复 FC 循环退出后最终输出为空的问题
fix(agent): 修复 Agent 读取 SKILL.md 后不继续执行任务的问题
fix(serve): restore sync_app_list for app resource discovery
fix(serve): handle null app_info when resource_agent references a
deleted app
Files changed
packages/derisk-core/src/derisk/agent/— agent loop termination, FCsummary fallback, doom loop detection
packages/derisk-core/src/derisk/sandbox/— skill prompt constraintspackages/derisk-serve/src/derisk_serve/— sync_app_list, null app_infocheck