Hermes 思考过程展示重构实施计划

版本：v1.1 日期：2026-08-02 状态：待用户确认范围：智能操作节点、Agent/Skill 节点、技能生成（待用户确认是否纳入）

v1.1 变更：用户确定 Q1=同步阻塞方案；新增"无超时 Askfor"要求（用户可能几小时后才回来）；调研发现 S1 拉长超时方案在网络中断时无法恢复，确定采用 S2 持久化 + 重连 子方案。

1. 需求重述

用户希望把 Hermes agent 执行时的思考过程展示从单一的"追加型思考"扩展为 5 个区域：

序号	区域	数据特征	更新模式
①	追加型思考过程	模型流式输出的完整文本（已存在）	增量累加
②	实时型思考过程	"正在进行 XXX"、"下一步：XXX" 等当前状态文案	覆盖式（同一条目被新文案替换）
③	工具调用	上方：当前调用中的工具；下方：历史调用列表	上方覆盖、下方追加
④	TODO List	agent 规划的待办，含已完成/未完成	增删改（item 状态切换）
⑤	Askfor	模型抛出的"需用户确认"问题，含选项按钮组；最后一项固定为"自定义输入"	阻塞式（等待用户作答后消失）

2. 现状梳理（基于代码调研）

2.1 Hermes 原生能力盘点

能力	Python 侧位置	Bridge 是否透传	Java 是否接收	前端是否展示
流式文本（text）	`conversation_loop.py:461`	✅ `hermes_bridge.py:287`	✅ `HermesBridgeClient.java:293`	✅ 追加思考
工具开始/结束	`tool_executor.py:431`	✅ `hermes_bridge.py:294-297`	✅ `HermesBridgeClient.java:269, 283`	❌ `useWorkflowRunner.js:184` 主动忽略
TODO 工具	`tools/todo_tool.py:240`	⚠️ 仅作普通 tool_end	⚠️ 仅作 TOOL_RESULT	❌
Askfor（clarify）	`run_agent.py:378`	❌	❌	❌
实时进度（step）	`run_agent.py:380`	❌	❌	❌
状态通知（status）	`run_agent.py:384`	❌	❌	❌
思考 spinner（thinking）	`run_agent.py:376`	❌	❌	❌
工具细分进度（tool_progress）	`agent_init.py:184`	❌	❌	❌

核心结论：Hermes 的能力池是充足的，瓶颈在 Bridge 透传层只接了 3 个回调（stream_callback / tool_start_callback / tool_complete_callback），其余 5+ 类回调全部沉默执行。

2.2 数据通道现状

[Python AIAgent]
   ↓ (callback)
[hermes_bridge.py / FastAPI:18731]  ← 仅透传 text/tool_start/tool_end
   ↓ (SSE)
[HermesBridgeClient.java]           ← switch 仅识别 5 类 ExecutionLog
   ↓ (NodeStreamSink)
[WorkflowLevelExecutor.java:196]    ← 包装为 node_stream 事件
   ↓ (SseEmitter)
[useWorkflowRunner.js:130]          ← handleSSEEvent 仅处理 thinking 累加
   ↓
[WorkflowEditor.vue:2293]           ← <pre> 纯文本追加

2.3 双向通道缺口（针对 Askfor）与"无超时"挑战

两个关键事实：

Bridge 当前完全没接 clarify_callback：hermes_bridge.py:211-223 创建 AIAgent 时未传 clarify_callback，导致 agent.clarify_callback is None。agent 调用 clarify 工具时直接返回 "Clarify tool is not available in this execution context."（tools/clarify_tool.py:57-61），不阻塞、自主决策。
当前 4 层超时全部不允许"几小时"的等待：
- clarify_callback 阻塞：CLI 默认 120s（hermes_cli/callbacks.py:42）/ Gateway 默认 600s（tools/clarify_gateway.py:245）
- Java HttpURLConnection readTimeout：300s（HermesBridgeClient.java:198）
- SseEmitter：30 分钟（WorkflowController.java:203）
- 工作流主超时：30 分钟（WorkflowLevelExecutor.java:56）

核心难点：用户希望 Askfor 无超时（可能几小时后才回来）。但单纯拉长超时（S1 方案）在网络中断场景下不可行——用户笔记本合盖 8 小时后 TCP 连接已死，前端 reader.read() 抛 network error（useWorkflowRunner.js:123-127 当前只显示"工作流执行失败"），用户回来后无法重连，工作流会在 24h 兜底 abort 后变成 FAILED。

Hermes 已有的同步阻塞参考实现：tools/clarify_gateway.py 的 wait_for_response（clarify_gateway.py:103-143）用 1 秒切片 Event.wait 轮询 + touch_activity_if_due 防 watchdog，配合 resolve_gateway_clarify（clarify_gateway.py:150-162）唤醒。Gateway 模式在用，可直接照搬。

项目已具备的关键基础设施（决定方案走向）：

external/SseEventBus.java:32-141 已实现按 runId 缓存最近 1000 条事件 + Last-Event-ID 头断线重连 + 完成后缓存保留 1 小时
ExternalApiController.java:227 的外部 API 入口已支持断线重连
model/entity/WorkflowRun.java / WorkflowRunNode.java 已有完整的运行/节点状态字段
NoopSseEmitter.java:16 已用 Long.MAX_VALUE 实现"永不超时"（外部 API 现有实践）

结论：采用 S2 持久化 + 重连 方案——clarify 触发时把问题写入 DB + 透传到前端 SSE，前端连接断开后通过 Last-Event-ID 重新订阅 SseEventBus 续接；用户答题后调 POST /runs/{runId}/resume 把答案送回 Bridge 唤醒阻塞线程。

3. 待用户确认的关键问题

以下问题不同选择会导致改造范围差异巨大，实施前必须确认：

Q1. Askfor 的交互语义 ✅ 已确认

用户决定：采用同步阻塞方案。Askfor 必须无超时（用户可能几小时后才回来）。

最终方案：同步阻塞 + S2 持久化 + 重连 组合（详见 §4.7 Askfor 子方案专章）。

关键决策：

✅ clarify_callback 在 Bridge 后台线程同步阻塞，复用 hermes-agent 自带的 tools/clarify_gateway.py
✅ 工作流线程仍阻塞，但通过独立 clarifyWaitExecutor 池与 nodeExecutor 解耦
✅ clarify 触发时把问题持久化到 WorkflowPause 表，前端连接断开后可重连续接
✅ 用户答题后调 POST /runs/{runId}/resume 把答案送回 Bridge 唤醒阻塞线程
✅ 所有层超时改为 24h（兜底），但靠 SSE comment 心跳 + 重连机制保证"无超时体验"

Q2. 实时型思考过程的数据源

方案	数据源	描述
A. 复用 step_callback	每轮 LLM 调用前的进度	颗粒度粗（一轮一次）
B. 复用 tool_progress_callback	tool.started / reasoning.available	颗粒度细，但语义偏工具
C. 复用 thinking_callback	TUI spinner 文案	接近用户期望，但当前触发位置较少
D. 全部都接	前端按优先级合并展示	最完整，但事件流复杂

推荐：方案 D，前端按 tool.started > status > step > thinking_spinner 优先级合并到同一"当前状态"槽位。

Q3. TODO 数据提取方式

方案	描述
A. 解析 todo 工具调用结果	Bridge 识别 tool_name='todo' 时，把 tool_end 的 result_summary（截断后的 JSON）解析为 TODO 列表
B. 改 todo 工具不被截断	给 Bridge 加白名单，`todo` 工具的 result 不做 500 字截断，原样转发

推荐：方案 B。方案 A 会因为 500 字截断丢失数据。

Q4. 三个执行入口是否统一支持

智能操作节点（HermesSmartActionExecutor）
Agent / Skill 节点（HermesAgentExecutor）
技能生成（SkillGenerationServiceImpl）

推荐：三个全部支持。前两个走同一 HermesBridgeClient 通道，零额外成本；技能生成也调用同一 Bridge，只需在 SkillGenerationController 的 SSE 转发处补几个事件类型。

Q5. 前端是改造现有面板还是新建组件

方案	描述
A. 改造 WorkflowEditor.vue 的 `node-result-card`	在现有卡片内增加 4 个折叠区
B. 抽出 `AgentThinkingPanel.vue` 公共组件	三处入口（WorkflowEditor/SkillGeneration/RunHistory）共用

推荐：方案 B。三处现有实现高度重复，借这次重构统一收口。

Q6. 历史回放是否支持新增 4 类信息

RunHistory.vue 从持久化 ExecutionLog 回放。新增 4 类信息若也要在历史中回看，需要扩展 ExecutionLog.Type 枚举并持久化。

推荐：扩展枚举，支持回放。代价小（加几个枚举值），价值大（用户体验一致）。

4. 分阶段实施计划

方案前提：Q1=同步阻塞（S2 持久化+重连）、Q2=D 全部都接、Q3=B 不截断、Q4=全部入口、Q5=B 抽公共组件、Q6=扩展枚举支持回放。

阶段 1：Bridge 透传层扩展（Python 侧）

目标：把 Hermes 已有的 6 类回调全部接出来，作为新 SSE 事件转发；同时挂载同步阻塞的 clarify_callback。

改动文件：

backend/hermes-bridge/hermes_bridge.py

改动点：

回调注册（hermes_bridge.py:332-340 附近）：
- step_callback → 发 step 事件，含 {iteration, prev_tools}
- status_callback → 发 status 事件，含 {category, message}
- thinking_callback → 发 thinking_status 事件（注意与现有 text 区分），含 {content}
- tool_progress_callback → 发 tool_progress 事件，含 {event_name, ...detail}
- clarify_callback → 调用 wait_for_response，发 clarify_request 事件，含 {clarify_id, question, choices}；阻塞等待 /clarify/{clarify_id}/answer POST
- tool_complete_callback 增强：识别 tool=='todo' 时发独立 todo_update 事件，content 为完整 TODO JSON
todo 工具白名单（hermes_bridge.py:297 附近）：截断逻辑前加判断 if tool == 'todo': result_summary = json.dumps(result)，跳过 500 字截断
新增端点：POST /clarify/{clarify_id}/answer
- 接收 {answer: <string>}
- 调用 tools.clarify_gateway.resolve_gateway_clarify(clarify_id, answer) 唤醒阻塞线程
- 不做超时检查——Bridge 端 clarify_callback 阻塞时长由 Java 配置控制
wait_for_response 无超时改造（tools/clarify_gateway.py:103-143）：增加 timeout is None 分支，跳过 deadline 检查，仅靠 Event.wait 切片轮询维持 watchdog 心跳

验证：

启动 hermes-bridge，用 curl POST /run 发起请求，断言 SSE 流中能看到所有新事件类型
单元测试：mock AIAgent 触发各 callback，断言 Bridge 转发正确

阶段 2：Java 接收层扩展

目标：HermesBridgeClient 能解析新 SSE 事件，并通过 sink 推给工作流引擎。

改动文件：

backend/src/main/java/com/agent/management/engine/hermes/HermesBridgeClient.java
backend/src/main/java/com/agent/management/engine/WorkflowRunEvent.java
backend/src/main/java/com/agent/management/engine/ExecutionLog.java
backend/src/main/java/com/agent/management/engine/NodeStreamSink.java

改动点：

WorkflowRunEvent.nodeStream 的 kind 枚举扩展：
- 现有：thinking | tool_call | tool_result
- 新增：status | step | tool_progress | todo_update | clarify_request
ExecutionLog.Type 枚举扩展：
- 新增：STATUS | STEP | TOOL_PROGRESS | TODO_UPDATE | CLARIFY_REQUEST
HermesBridgeClient.parseSseResponse 的 switch 增加新分支：
- step → sink.emit(nodeId, "step", json, null) + 写入 logs(STEP)
- status → 同上 kind=status
- tool_progress → 同上 kind=tool_progress
- todo_update → 同上 kind=todo_update，content 为完整 TODO JSON
- clarify_request → 特殊处理（见阶段 4）：解析 {clarify_id, question, choices} → sink.emit(nodeId, "clarify_request", json, null) + 不结束 SSE 读取循环，继续 readLine 等待后续事件
HermesBridgeClient.run 增加超时配置：
- conn.setReadTimeout(86_400_000) — 24h（兜底，正常情况靠重连机制）
新增方法：HermesBridgeClient.submitClarifyAnswer(runId, clarifyId, answer)
- HTTP POST 到 http://127.0.0.1:18731/clarify/{clarifyId}/answer

验证：

单元测试：mock SSE 流含新事件，断言 sink.emit 被以正确 kind 调用
集成测试：跑含 todo 工具的工作流，断言 logs 中出现 TODO_UPDATE 条目

阶段 3：引擎推送层适配 + clarify 持久化

目标：WorkflowLevelExecutor 把新 kind 通过 SSE 推给前端；引入独立的 clarify 等待池与暂停持久化。

改动文件：

backend/src/main/java/com/agent/management/engine/WorkflowLevelExecutor.java
backend/src/main/java/com/agent/management/engine/WorkflowEngine.java
backend/src/main/java/com/agent/management/controller/WorkflowController.java
backend/src/main/java/com/agent/management/external/SseEventBus.java
backend/src/main/java/com/agent/management/model/entity/WorkflowRun.java
backend/src/main/java/com/agent/management/model/entity/WorkflowPause.java （新增）
backend/src/main/java/com/agent/management/engine/repository/WorkflowPauseRepository.java （新增）

改动点：

node_stream 事件透传（WorkflowLevelExecutor.java:196 附近）：现有 sink lambda 已能包装任意 kind，无需特殊处理
独立 clarify 等待池（WorkflowLevelExecutor.java 顶部新增字段）：
```
private static final ExecutorService clarifyWaitExecutor =
   Executors.newCachedThreadPool(r -> {
     Thread t = new Thread(r, "clarify-wait");
     t.setDaemon(true);
     return t;
   });
```
- 在 HermesAgentExecutor 接收到 clarify_request 事件后，把当前线程的等待动作 CompletableFuture.supplyAsync(..., clarifyWaitExecutor).join() 转移线程，让 nodeExecutor 池立即释放槽位
持久化暂停点：WorkflowPause 实体字段：
```
id / run_id / node_id / clarify_id / question / choices(JSON) /
created_at / answered_at / answer / status(UNANSWERED/ANSWERED)
```
- HermesAgentExecutor 收到 clarify_request 时 INSERT 一条
- 用户答题后 UPDATE 状态
主超时延长：EXECUTION_TIMEOUT_MINUTES = 1440L（24h 兜底）
SseEmitter 超时延长：WorkflowController.java:203 改为 new SseEmitter(86_400_000L)，与 SseEventBus.SSE_TIMEOUT_MS 同步
新增 Controller 端点：
- POST /api/workflows/runs/{runId}/resume：接收 {clarifyId, answer} → 调 HermesBridgeClient.submitClarifyAnswer → 更新 WorkflowPause 状态
- GET /api/workflows/runs/{runId}/stream：关键新增——按 runId 重订阅 SseEventBus（复用外部 API 已有的 Last-Event-ID 机制），断线重连入口
- GET /api/workflows/runs/{runId}/state：返回 {status, currentPause: {clarifyId, question, choices} | null}，供前端轮询恢复
SseEventBus 调优：
- MAX_EVENTS_PER_RUN 调大到 5000（clarify 期间累积事件可能超 1000）
- TTL_AFTER_COMPLETION_MS 改为 25 小时（确保用户回来后还能看到完整重放）
SSE 心跳：在 WorkflowController.run() 启动后，并发启动一个 ScheduledExecutorService，每 30 秒向 SseEmitter 发送 event().comment(":keep-alive")，防止 NAT/防火墙清连接

验证：

端到端：前端打开 SSE，跑含 clarify 的工作流，断开网络再重连续接
单元测试：clarifyWaitExecutor 解耦后，16 个并发 clarify 不阻塞普通节点

阶段 4：前端 composable 扩展

目标：useWorkflowRunner.js 能接收新事件、维护对应状态、支持断线重连。

改动文件：

frontend/src/composables/useWorkflowRunner.js
frontend/src/api/workflow.js

改动点：

解除 useWorkflowRunner.js:184 对 tool_call/tool_result 的忽略

扩展 nodeResults[i] 字段：

{
 streamingThinking: '',           // ① 已有
 currentStatus: '',               // ② 实时型，覆盖式
 currentTool: null,               // ③ 当前调用中的工具
 toolHistory: [],                 // ③ 历史工具调用
 todos: [],                       // ④ TODO 列表
 pendingAsk: null,                // ⑤ Askfor 问题
}

handleSSEEvent 增加分支：
- kind=status|step|tool_progress → 更新 currentStatus（优先级：tool_progress > status > step）
- kind=tool_call → 推入 currentTool，unshift 到 toolHistory
- kind=tool_result → 清空 currentTool，更新 toolHistory[0].result
- kind=todo_update → 解析 JSON 覆盖 todos
- kind=clarify_request → 解析 {clarifyId, question, choices} → 设置 pendingAsk
新增 submitClarify(clarifyId, answer) 方法：
- POST 到 /api/workflows/runs/{runId}/resume
- 成功后清空 pendingAsk
关键：断线重连逻辑：
- useWorkflowRunner.js:100-122 的 reader.read() 抛错时不再立即报失败
- 改为：记录当前 lastEventId（从 SSE 响应头或事件 id 字段提取）→ 5 秒后调用 GET /api/workflows/runs/{runId}/stream?lastEventId=N 重连
- 重连失败 5 次后回退到 GET /api/workflows/runs/{runId}/state 轮询（每 30 秒），发现 PAUSED 则渲染 Askfor UI

验证：

vitest 单元测试：构造事件序列，断言 reactive 状态正确
浏览器手测：跑工作流，用 DevTools 的 Network 模拟离线，断言自动重连

阶段 5：前端公共组件抽取

目标：新建 AgentThinkingPanel.vue，三处入口共用。

新建文件：

frontend/src/components/agent/AgentThinkingPanel.vue 主容器
frontend/src/components/agent/AskforBlock.vue
frontend/src/components/agent/StatusBlock.vue
frontend/src/components/agent/CurrentToolBlock.vue
frontend/src/components/agent/ThinkingFoldBlock.vue
frontend/src/components/agent/TodoFoldBlock.vue
frontend/src/components/agent/ToolHistoryFoldBlock.vue

改动文件：

frontend/src/views/workflow/WorkflowEditor.vue：替换 2293-2304 的 <pre> 区为 <AgentThinkingPanel :node-result="r" ... />
frontend/src/views/skill/SkillGeneration.vue：替换 437-494 的 log-section 为 <AgentThinkingPanel :agent-state="..." />
frontend/src/views/workflow/RunHistory.vue：替换 300-308 为 <AgentThinkingPanel mode="replay" :logs="..." />

AgentThinkingPanel.vue 设计：

<template>
  <div class="agent-thinking-panel">
    <!-- ⑤ Askfor（最上方，最显眼，仅在 pendingAsk 时出现） -->
    <AskforBlock v-if="state.pendingAsk" :ask="state.pendingAsk" @answer="onAnswer" />

    <!-- ② 实时型思考（覆盖式，带脉冲动画） -->
    <StatusBlock v-if="state.currentStatus" :text="state.currentStatus" live />

    <!-- ③ 工具调用：当前进行中（覆盖式） -->
    <CurrentToolBlock v-if="state.currentTool" :tool="state.currentTool" />

    <!-- ① 追加型思考（折叠，自动滚到底） -->
    <ThinkingFoldBlock :text="state.streamingThinking" :expanded="expandedThinking" />

    <!-- ④ TODO List（折叠） -->
    <TodoFoldBlock v-if="state.todos.length" :todos="state.todos" :expanded="expandedTodo" />

    <!-- ③ 工具调用历史（折叠） -->
    <ToolHistoryFoldBlock :tools="state.toolHistory" :expanded="expandedHistory" />
  </div>
</template>

AskforBlock.vue 关键设计：

使用 NRadioGroup 列出模型提供的选项
末尾固定追加一项："自定义输入"（标签可改）
用户选择"自定义输入"时展开 NInput + NButton，提交自定义文本
提交按钮调用 emit('answer', value)，由父组件调 submitClarify(clarifyId, value)
提交后按钮禁用 + 显示 spinner，等待节点继续执行后 Askfor 区域自然消失
包含一个 state.currentStatus = '等待用户回答' 的视觉提示，让用户感受到"系统正在等"

子组件复用清单：

StatusBlock：复用 nrc-thinking-live 脉冲动画（WorkflowEditor.vue:2991-2995, 3027-3037）
CurrentToolBlock：单卡片 + spinner
ThinkingFoldBlock：复用 .nrc-thinking 样式 + 自动滚动（借鉴 SkillGeneration.vue:259-264）
TodoFoldBlock：复用 RagChatPanel.vue:22-29 的 .step 样式
ToolHistoryFoldBlock：复用 SkillGeneration.vue:446-463 的 tool-item 样式

验证：

三处入口手测：跑同一工作流，肉眼确认 5 区域都正常
历史回放：跑完后进 RunHistory，确认 5 区域都能从 logs 回放
Askfor 流程：模型触发 clarify → Askfor UI 出现 → 用户选择 → Askfor 消失 → 工作流继续

阶段 6：端到端测试与回归

验证清单：

智能操作节点跑通：5 区域全部正常显示
Agent/Skill 节点跑通：同上
技能生成跑通：同上
RunHistory 回放：5 区域从持久化 logs 还原
Askfor 模拟离线场景：触发 clarify → 关闭浏览器 → 5 分钟后重开 → 通过 /state 接口恢复 Askfor UI → 提交答案 → 工作流继续
Askfor 8 小时长等待：触发 clarify 后维持连接 8 小时（含心跳），用户答题后正常恢复
大流量压测：长文本思考过程、高频 tool_progress 事件不卡 UI
错误场景：Bridge 异常断开、SSE 超时、24h 兜底 abort

4.7 Askfor 子方案专章：S2 持久化 + 重连

时序图（正常路径）

Hermes agent   Bridge(daemon)   Bridge(主)   Java Executor   SseEmitter   前端
    │              │                │             │              │           │
    │ clarify_tool │                │             │              │           │
    │─────────────>│                │             │              │           │
    │              │ Event.wait     │             │              │           │
    │              │ +queue.put     │             │              │           │
    │              │ (clarify_req)  │             │              │           │
    │              │───────────────>│ yield SSE   │              │           │
    │              │                │────────────>│ emit sink    │           │
    │              │                │             │────────────>│ event     │
    │              │                │             │              │──────────>│
    │              │                │             │ INSERT pause │           │
    │              │                │             │              │           │ 渲染 Askfor UI
    │              │                │             │              │           │
    │              │   ...用户离开 8 小时...      │              │           │
    │              │                │             │              │  TCP 断   │ reader.read()抛错
    │              │                │             │              │           │
    │              │                │             │              │           │ 5秒后重连
    │              │                │             │              │<──────────│ GET /stream
    │              │                │             │              │           │ ?lastEventId=N
    │              │                │             │              │──────────>│ 续接 SSE
    │              │                │             │              │           │
    │              │                │             │              │           │ 用户答题
    │              │                │             │ POST /resume │           │
    │              │                │             │<─────────────│<──────────│
    │              │                │             │ POST /answer │           │
    │              │                │             │─────────────>│           │
    │              │ resolve        │             │              │           │
    │              │ Event.set()    │             │              │           │
    │              │<───────────────│             │              │           │
    │              │                │             │              │           │
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各层超时设置

层	配置	数值	说明
clarify_callback	`wait_for_response` 的 timeout 参数	`None`（无限）	改造 `clarify_gateway.py` 支持 None 分支
HttpURLConnection readTimeout	`HermesBridgeClient.java:198`	`86_400_000` ms（24h）	仅兜底，正常情况由 SSE 心跳维持
SseEmitter	`WorkflowController.java:203`	`86_400_000` ms（24h）	仅兜底
SseEventBus SSE_TIMEOUT_MS	`SseEventBus.java:41`	`86_400_000` ms（24h）	仅兜底
WorkflowLevelExecutor 主超时	`WorkflowLevelExecutor.java:56`	`1440L` 分钟（24h）	仅兜底，防止永久死锁
SseEventBus 完成后 TTL	`SseEventBus.java:38`	`90_000_000` ms（25h）	完成后保留 1h+ 以便用户回看
WorkflowPause DB 记录保留	定时清理任务	30 天	超过 30 天未回答视为放弃

重要说明：所有"24h"超时都是兜底——正常情况下用户答题几秒内完成，靠 SSE 心跳 + 重连机制保证体验上的"无超时"。24h 是为了防止用户彻底失联时占用资源。

SSE 心跳设计

位置：WorkflowController.java 新增 SseEmitter 后立即启动心跳任务。

实现：

ScheduledFuture<?> heartbeat = heartbeatScheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
  try {
    emitter.send(SseEmitter.event().comment(":keep-alive"));
  } catch (IOException e) {
    // 连接已断，停止心跳
  }
}, 30, 30, TimeUnit.SECONDS);

心跳周期 30 秒：

< 60 秒：超过大多数 NAT 设备的 TCP 连接空闲超时
> 10 秒：避免过度网络流量

工作流线程占用分析

关键改进：独立 clarifyWaitExecutor 池

对比 S1 vs S2（含独立池）：

维度	S1（拉长超时）	S2（持久化+重连+独立池）
用户离开 8h 时节点 worker 池占用	占满 8h	0（已转移 clarifyWaitExecutor）
用户离开 8h 时 clarifyWaitExecutor 池占用	N/A	每个阻塞 clarify 占 1 个（CachedThreadPool 无上限，但有 24h 兜底）
TCP 断开后服务端行为	24h 后才 abort	用户答题前一直等（合理），24h 兜底
用户回来后体验	工作流已 FAILED，需重跑	自动重连续接，答题后继续

失败模式与降级

用户彻底不回来（>24h）：触发兜底 abort → WorkflowRun.status=FAILED → WorkflowPause.status=UNANSWERED → 前端展示"已超时放弃"
Bridge 进程崩溃：clarify_callback 阻塞丢失 → Java SSE 读到 EOF → 工作流走正常错误策略（failStrategy）
SseEventBus 容量超限：MAX_EVENTS_PER_RUN=5000 不够时，丢弃最老的非关键事件（保留 clarify_request）——需在 SseEventBus.java:32 加优先级逻辑
数据库不可用：WorkflowPause 写入失败 → 直接走 S1 行为（不持久化，靠 24h 兜底）

5. 风险评估

风险	等级	缓解
Bridge 透传层改动可能影响既有 thinking 流（高流量场景）	高	加 feature flag（环境变量 `HERMES_BRIDGE_EXPOSE_ALL_CALLBACKS=true`），新回调可灰度开关；保留旧逻辑作 fallback
Askfor 同步阻塞方案复杂（持久化 + 重连 + 心跳 + 独立池）	高	分阶段交付：先实现 ①~④（无 Askfor）+ Askfor UI 骨架；Askfor 全链路作为最后阶段，独立可关闭
Hermes 各 callback 的实际触发频率/数据量未充分压测	中	阶段 1 完成后做一轮压测，前端可加节流（如 tool_progress 每 200ms 合并）
三处入口（WorkflowEditor/SkillGeneration/RunHistory）样式差异大，公共组件抽取后可能风格不一致	中	阶段 5 完成后逐一人工对比，必要时加 prop 暴露主题差异
clarifyWaitExecutor 无界可能被恶意工作流耗尽	中	单工作流同时 pending clarify 上限 8 个；超过则拒绝新 clarify，触发 failStrategy
SseEventBus 容量超限丢事件导致重连后丢数据	中	加优先级标记，clarify_request 永不丢弃
todo 工具结果不截断可能导致 SSE 单条过大	低	单条 TODO 列表通常 <2KB，可接受；如需可加 50KB 上限保护
RunHistory 持久化字段扩展需要数据库迁移	低	ExecutionLog 是 JSON 字段，加枚举值不需要 DDL；WorkflowPause 是新表，需要 Flyway 迁移
24h 兜底超时仍可能让用户失联	低	监控指标：当前 pending clarify 数；超过阈值告警

6. 工作量估算

阶段	后端工时	前端工时	测试工时	合计
1. Bridge 透传（含 clarify_callback）	8h	-	2h	10h
2. Java 接收（含 clarify_request 处理）	5h	-	1h	6h
3. 引擎推送 + 持久化 + 重连端点 + 心跳 + 独立池	10h	-	3h	13h
4. 前端 composable（含断线重连）	-	6h	2h	8h
5. 前端公共组件（7 个子组件）	-	14h	3h	17h
6. 端到端测试（含 8h 长等待模拟）	-	-	6h	6h
合计	23h	20h	17h	60h（约 7.5 人日）

比 v1.0 多 23h，主要来自 Askfor S2 方案的持久化、重连、心跳、独立池。

7. 不在本期范围

❌ 思考过程的 Markdown 渲染（保持纯文本 + 自动滚动，Markdown 化作为后续小迭代）
❌ 多 agent 协同的思考过程聚合（当前仅单 agent 场景）
❌ 思考过程导出为文本/JSON 文件
❌ 思考过程全文搜索
❌ TODO List 的手动编辑（仅展示 agent 自己规划的，不允许用户干预）
❌ Askfor 多轮追问（当前一轮一答；多轮需扩展 clarify 协议）
❌ Askfor 用户回答历史持久化（仅 WorkflowPause 记录最后一次）
❌ WebSocket 改造（本期保留 SSE + POST 答案架构，未来若有强实时性需求再评估）

8. 变更记录

版本	日期	变更
v1.0	2026-08-02	初稿，待用户确认 Q1~Q6
v1.1	2026-08-02	Q1 已确认=同步阻塞方案；新增"无超时"要求；调研 S1/S2/S3 三方案后确定采用 S2 持久化+重连；新增 §4.7 Askfor 子方案专章；工时从 37h 上调至 60h

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Hermes 思考过程展示重构实施计划

1. 需求重述

2. 现状梳理（基于代码调研）

2.1 Hermes 原生能力盘点

2.2 数据通道现状

2.3 双向通道缺口（针对 Askfor）与"无超时"挑战

3. 待用户确认的关键问题

Q1. Askfor 的交互语义 ✅ 已确认

Q2. 实时型思考过程的数据源

Q3. TODO 数据提取方式

Q4. 三个执行入口是否统一支持

Q5. 前端是改造现有面板还是新建组件

Q6. 历史回放是否支持新增 4 类信息

4. 分阶段实施计划

阶段 1：Bridge 透传层扩展（Python 侧）

阶段 2：Java 接收层扩展

阶段 3：引擎推送层适配 + clarify 持久化

阶段 4：前端 composable 扩展

阶段 5：前端公共组件抽取

阶段 6：端到端测试与回归

4.7 Askfor 子方案专章：S2 持久化 + 重连

时序图（正常路径）

各层超时设置

SSE 心跳设计

工作流线程占用分析

失败模式与降级

5. 风险评估

6. 工作量估算

7. 不在本期范围

8. 变更记录

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