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mcp_server.py

@@ -2495,7 +2495,13 @@ class MCPAgentIntegrated:
         """
         主流程（流式输出）- 使用原生 OpenAI Tool Calling API
 
-        支持 vLLM 的 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder
+        支持 vLLM 的 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser minimax_m2
+        MiniMax-M2.1 工具调用格式:
+        <minimax:tool_call>
+        <invoke name="function_name">
+        <parameter name="param_key">param_value</parameter>
+        </invoke>
+        </minimax:tool_call>
         """
         logger.info(f"[Agent Stream] 处理查询: {user_query}")
         if chat_history:
@@ -2885,11 +2891,27 @@ A股交易时间: 上午 9:30-11:30，下午 13:00-15:00
                                 "execution_time": execution_time,
                             })
 
-                            # 将工具结果添加到消息历史（简化格式，因为模型可能不支持标准 tool 消息）
+                            # 将工具结果添加到消息历史
+                            # 使用模拟的 tool_calls + tool 消息结构，保持与原生工具调用一致
                             result_str = json.dumps(result, ensure_ascii=False) if isinstance(result, (dict, list)) else str(result)
+                            # 先添加一个包含 tool_calls 的 assistant 消息
                             messages.append({
-                                "role": "user",
+                                "role": "assistant",
-                                "content": f"[工具调用结果] {tool_name}: {result_str[:3000]}"
+                                "content": None,
+                                "tool_calls": [{
+                                    "id": tool_call_id,
+                                    "type": "function",
+                                    "function": {
+                                        "name": tool_name,
+                                        "arguments": json.dumps(arguments, ensure_ascii=False)
+                                    }
+                                }]
+                            })
+                            # 然后添加 tool 结果
+                            messages.append({
+                                "role": "tool",
+                                "tool_call_id": tool_call_id,
+                                "content": result_str[:3000]
                             })
 
                             logger.info(f"[Tool Call] 执行成功，耗时 {execution_time:.2f}s")
@@ -2916,9 +2938,23 @@ A股交易时间: 上午 9:30-11:30，下午 13:00-15:00
                                 "execution_time": execution_time,
                             })
 
+                            # 将错误信息添加到消息历史（使用与成功情况一致的格式）
                             messages.append({
-                                "role": "user",
+                                "role": "assistant",
-                                "content": f"[工具调用失败] {tool_name}: {error_msg}"
+                                "content": None,
+                                "tool_calls": [{
+                                    "id": tool_call_id,
+                                    "type": "function",
+                                    "function": {
+                                        "name": tool_name,
+                                        "arguments": json.dumps(arguments, ensure_ascii=False)
+                                    }
+                                }]
+                            })
+                            messages.append({
+                                "role": "tool",
+                                "tool_call_id": tool_call_id,
+                                "content": f"工具执行失败: {error_msg}"
                             })
 
                             logger.error(f"[Tool Call] 执行失败: {error_msg}")
@@ -3088,16 +3124,21 @@ A股交易时间: 上午 9:30-11:30，下午 13:00-15:00
                         else:
                             # 处理剩余的 buffer
                             if buffer:
-                                # 过滤掉可能残留的工具调用标签
+                                # 过滤掉可能残留的工具调用标签（包括不完整标签）
                                 buffer_filtered = self._filter_tool_call_tags(buffer)
                                 if parse_state == "thinking":
+                                    if buffer_filtered:
                                         thinking_content += buffer_filtered
                                         yield self._format_sse("thinking_chunk", {"content": buffer_filtered})
+                                    # 确保 thinking 状态正确结束
                                     yield self._format_sse("thinking_end", {"content": thinking_content})
                                 else:
-                                    final_summary += buffer_filtered
                                     if buffer_filtered:
+                                        final_summary += buffer_filtered
                                         yield self._format_sse("summary_chunk", {"content": buffer_filtered})
+                            elif parse_state == "thinking":
+                                # buffer 为空但仍在 thinking 状态，确保正确结束
+                                yield self._format_sse("thinking_end", {"content": thinking_content})
 
                             logger.info(f"[Summary] 流式总结完成，思考内容长度: {len(thinking_content)}")
 
@@ -3191,10 +3232,26 @@ A股交易时间: 上午 9:30-11:30，下午 13:00-15:00
                             })
 
                             # 将工具结果添加到消息历史
+                            # 使用模拟的 tool_calls + tool 消息结构，保持与原生工具调用一致
                             result_str = json.dumps(result, ensure_ascii=False) if isinstance(result, (dict, list)) else str(result)
+                            # 先添加一个包含 tool_calls 的 assistant 消息
                             messages.append({
-                                "role": "user",
+                                "role": "assistant",
-                                "content": f"[工具调用结果] {tool_name}: {result_str[:3000]}"
+                                "content": None,
+                                "tool_calls": [{
+                                    "id": tool_call_id,
+                                    "type": "function",
+                                    "function": {
+                                        "name": tool_name,
+                                        "arguments": json.dumps(arguments, ensure_ascii=False)
+                                    }
+                                }]
+                            })
+                            # 然后添加 tool 结果
+                            messages.append({
+                                "role": "tool",
+                                "tool_call_id": tool_call_id,
+                                "content": result_str[:3000]
                             })
 
                             logger.info(f"[Tool Call] 执行成功，耗时 {execution_time:.2f}s")
@@ -3221,9 +3278,23 @@ A股交易时间: 上午 9:30-11:30，下午 13:00-15:00
                                 "execution_time": execution_time,
                             })
 
+                            # 将错误信息添加到消息历史（使用与成功情况一致的格式）
                             messages.append({
-                                "role": "user",
+                                "role": "assistant",
-                                "content": f"[工具调用失败] {tool_name}: {error_msg}"
+                                "content": None,
+                                "tool_calls": [{
+                                    "id": tool_call_id,
+                                    "type": "function",
+                                    "function": {
+                                        "name": tool_name,
+                                        "arguments": json.dumps(arguments, ensure_ascii=False)
+                                    }
+                                }]
+                            })
+                            messages.append({
+                                "role": "tool",
+                                "tool_call_id": tool_call_id,
+                                "content": f"工具执行失败: {error_msg}"
                             })
 
                             logger.error(f"[Tool Call] 执行失败: {error_msg}")
@@ -3322,12 +3393,25 @@ A股交易时间: 上午 9:30-11:30，下午 13:00-15:00
     def _filter_tool_call_tags(self, text: str) -> str:
         """过滤掉文本中的工具调用标签（总结阶段不应包含工具调用）"""
         import re
-        # 过滤 MiniMax 格式
+        # 过滤完整的 MiniMax 格式
         text = re.sub(r'<minimax:tool_call>.*?</minimax:tool_call>', '', text, flags=re.DOTALL)
-        # 过滤其他格式
+        # 过滤其他完整格式
         text = re.sub(r'<tool_call>.*?</tool_call>', '', text, flags=re.DOTALL)
         text = re.sub(r'```tool_call.*?```', '', text, flags=re.DOTALL)
         text = re.sub(r'<[｜\|]DSML[｜\|]function_calls>.*?</[｜\|]DSML[｜\|]function_calls>', '', text, flags=re.DOTALL)
+
+        # 过滤不完整的标签（流结束时可能残留）
+        # MiniMax 不完整标签: <minimax:tool_call>... 没有闭合
+        text = re.sub(r'<minimax:tool_call>.*$', '', text, flags=re.DOTALL)
+        # 不完整的开始标签: <minimax:, <minimax:t, <minimax:tool, 等
+        text = re.sub(r'<minimax:?[a-z_]*$', '', text)
+        # 不完整的 think 标签
+        text = re.sub(r'<think>.*$', '', text, flags=re.DOTALL)
+        text = re.sub(r'</?thi?n?k?>?$', '', text)
+        # 其他不完整标签
+        text = re.sub(r'<tool_call>.*$', '', text, flags=re.DOTALL)
+        text = re.sub(r'<[｜\|]DSML[｜\|]function_calls>.*$', '', text, flags=re.DOTALL)
+
         return text.strip()
 
     def _parse_text_tool_calls(self, content: str) -> List[Dict[str, Any]]: