fix: 修复 thinking 模式 reasoning_content 未回传 by QQHKX · Pull Request #1696 · Mai-with-u/MaiBot

QQHKX · 2026-05-15T16:00:44Z

摘要

保留 Maisaka assistant 历史消息中的 reasoning_content。
在 OpenAI 兼容请求中按 provider 的推理字段名回传 assistant reasoning。
补齐请求快照、Hook 消息载荷、无工具请求清洗链路中的 reasoning_content 传递。
增加回归测试，覆盖 reasoning 保存、清洗与回传场景。

背景

部分 OpenAI 兼容服务商在 thinking mode 下要求多轮请求必须把上一轮 assistant 返回的 reasoning_content 原样传回 API。

目前 MaiBot 已经能从模型响应中读取 reasoning_content，但该字段没有被保存到 assistant 历史消息中，也不会在下一轮请求中回传。因此在使用 mimoAPI、DeepSeek 兼容 thinking mode 等接口时，可能触发 400 错误：

The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API.

Refs #1608

修改内容

为统一 Message 和 Maisaka AssistantMessage 增加 reasoning_content 字段。
模型响应后将 generation_result.reasoning 写入 assistant 历史消息。
_convert_messages() 在 assistant 历史存在 reasoning 时按 provider 字段名写入 OpenAI-compatible payload。
无工具请求清洗 assistant tool_calls 时保留 reasoning，避免清洗链路丢字段。
请求快照、Hook 消息载荷和 LLM service 字典恢复链路保留 reasoning_content。
Planner 内部 last reasoning 优先使用 response.reasoning_content，避免把正式输出误当成推理内容。

临时规避方案

在该修复合入前，受影响用户可以对相关模型配置额外参数：

{
  enable_thinking: false
}

这样可以临时关闭 thinking mode，绕过上游对 reasoning_content 回传的强制要求。

测试

已运行：

uv run pytest pytests/test_openai_client_toolless_request.py

结果：

12 passed

已运行：

uv run pytest pytests/test_maisaka_timing_gate.py::test_assistant_message_keeps_reasoning_content_for_llm_history pytests/test_maisaka_timing_gate.py::test_timing_gate_filter_preserves_reasoning_content_when_trimming_tool_calls

结果：

2 passed

已运行：

uv run ruff check src/llm_models/payload_content/message.py src/llm_models/model_client/openai_client.py src/llm_models/request_snapshot.py src/maisaka/context_messages.py src/maisaka/chat_loop_service.py src/maisaka/reasoning_engine.py src/plugin_runtime/hook_payloads.py src/services/llm_service.py pytests/test_openai_client_toolless_request.py pytests/test_maisaka_timing_gate.py

结果：

All checks passed!

已知情况

uv run pytest pytests/test_maisaka_timing_gate.py 全量运行时仍有 3 个既有测试失败，原因是当前代码中的 timing 工具名已经是 no_action，但部分旧测试仍断言 no_reply。该失败与本次 reasoning_content 修复无关。

影响范围

该修改只在 assistant 历史消息存在 reasoning_content 时额外回传字段。普通非 thinking 模式、没有 reasoning 的模型请求不会额外增加该字段。

Summary by CodeRabbit

New Features
- 在对话流程和消息交换中保留并传递“推理内容”，使生成的响应与历史记录中包含更完整的思考文本。
Tests
- 新增多项测试，验证在消息转换、历史过滤和无工具请求场景下推理内容不会丢失。

coderabbitai · 2026-05-15T16:00:58Z

No actionable comments were generated in the recent review. 🎉

ℹ️ Recent review info

⚙️ Run configuration

Configuration used: Path: .coderabbit.yaml

Review profile: CHILL

Plan: Pro

Run ID: 7e655baf-38f4-4493-80f9-fef894e46a50

📥 Commits

Reviewing files that changed from the base of the PR and between 14ff8f4 and 77d0e7f.

📒 Files selected for processing (5)

pytests/test_openai_client_toolless_request.py
src/llm_models/model_client/openai_client.py
src/llm_models/payload_content/message.py
src/webui/routers/expression.py
src/webui/routers/memory.py

🚧 Files skipped from review as they are similar to previous changes (3)

src/llm_models/payload_content/message.py
pytests/test_openai_client_toolless_request.py
src/llm_models/model_client/openai_client.py

Walkthrough

本 PR 在消息模型、序列化、Maisaka 上下文、OpenAI 客户端、对话循环与 WebUI 路由处新增或传播 reasoning_content 字段，并补充对应单元测试以验证该字段在消息构建、序列化、toolless 清理与历史过滤中的保留与映射行为。

变更详情

推理内容端到端支持链路

Layer / File(s)	Summary
消息核心数据结构与推理字段 `src/llm_models/payload_content/message.py`	`Message` 类新增 `reasoning_content: str \| None` 字段，`MessageBuilder` 新增 `set_reasoning_content()`（仅限 Assistant 角色）与归一化逻辑，并在 `build()` 时传入该字段。
Maisaka 上下文消息集成 `src/maisaka/context_messages.py`	`AssistantMessage` 新增 `reasoning_content` 字段，`_build_message_from_sequence()` 支持可选推理参数，`to_llm_message()` 将推理内容传入消息构建流程。
序列化与反序列化支持 `src/llm_models/request_snapshot.py`, `src/plugin_runtime/hook_payloads.py`, `src/services/llm_service.py`	在快照、Hook 载荷和 LLM 服务中添加 `reasoning_content` 的条件序列化与反序列化，确保推理内容的持久化和恢复。
OpenAI 客户端推理字段映射 `src/llm_models/model_client/openai_client.py`	`_extract_reasoning_content` 支持可空的 `reasoning_key`；`_convert_messages` 扩展为接收 `reasoning_key` 并根据其值映射推理字段；无工具请求清洗时保留推理内容；`_execute_response_request` 传入 `self.reasoning_key` 以激活字段映射。
对话循环与推理引擎集成 `src/maisaka/chat_loop_service.py`, `src/maisaka/reasoning_engine.py`	`ChatResponse` 新增 `reasoning_content` 字段；`chat_loop_step` 从生成结果捕获推理内容并赋值给 `AssistantMessage` 和响应；`_filter_history_for_request_kind` 在过滤工具时保留推理内容；`reasoning_engine` 优先使用 `response.reasoning_content` 并在历史中保存。
WebUI 路由默认参数常量 `src/webui/routers/memory.py`, `src/webui/routers/expression.py`	引入 `EMPTY_DICT_BODY`、`UPLOAD_FILES_FIELD`、`CHAT_IDS_QUERY` 等 FastAPI 参数常量，并将多个路由的默认值替换为这些常量以复用声明。
测试验证推理内容保留 `pytests/test_maisaka_timing_gate.py`, `pytests/test_openai_client_toolless_request.py`	新增多条测试用例，验证：`AssistantMessage.to_llm_message()` 保留 `reasoning_content`、历史过滤在修剪 tool_calls 时保留 `reasoning_content`、toolless 清理保留 assistant 推理且将 `tool_calls` 置空、`_convert_messages` 根据 `reasoning_key` 回填对应字段。

Sequence Diagram

sequenceDiagram
  participant LLM
  participant chat_loop_step
  participant OpenaiClient
  participant AssistantMessage
  participant chat_history
  participant ChatResponse
  LLM->>chat_loop_step: 返回 response + reasoning_content
  chat_loop_step->>AssistantMessage: 构造并 set reasoning_content
  chat_loop_step->>OpenaiClient: 调用 _convert_messages(reasoning_key)
  AssistantMessage->>chat_history: 写入历史（含 reasoning_content）
  chat_loop_step->>ChatResponse: 返回 reasoning_content

预估代码审查工作量

🎯 3 (Moderate) | ⏱️ ~20 分钟

已更新总体变更说明（供合并请求描述使用）

本 PR 在系统各层添加了模型推理内容（reasoning_content）的端到端支持，从消息模型定义、序列化机制、Maisaka 框架集成、OpenAI 客户端配置，到对话循环和推理引擎的完整流程中确保推理内容的捕获、保留与正确传递。

可能相关的问题

没有reasoning_content导致deepseek api在思考模式报错，以及本地聊天室获取不到用户列表 #1608: 本 PR 在整个系统中添加 reasoning_content 字段支持，并确保在消息转换和 OpenAI 请求中正确传递，直接解决了 OpenAI BadRequest 关于缺失 reasoning_content 的问题。

🚥 Pre-merge checks | ✅ 4 | ❌ 1

❌ Failed checks (1 warning)

Check name	Status	Explanation	Resolution
Docstring Coverage	⚠️ Warning	Docstring coverage is 37.88% which is insufficient. The required threshold is 80.00%.	Write docstrings for the functions missing them to satisfy the coverage threshold.

✅ Passed checks (4 passed)

Check name	Status	Explanation
Title check	✅ Passed	PR标题准确指出了本次修复的核心问题：thinking模式下reasoning_content未被回传，与changeset主要改动内容一致。
Description check	✅ Passed	PR描述包含摘要、背景、修改内容、临时规避、测试结果和影响范围等完整信息，符合模板核心要求。
Linked Issues check	✅ Passed	Check skipped because no linked issues were found for this pull request.
Out of Scope Changes check	✅ Passed	Check skipped because no linked issues were found for this pull request.

_{✏️ Tip: You can configure your own custom pre-merge checks in the settings.}

✨ Finishing Touches

🧪 Generate unit tests (beta)

Create PR with unit tests

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❤️ Share

_{Comment @coderabbitai help to get the list of available commands and usage tips.}

chatgpt-codex-connector

💡 Codex Review

Here are some automated review suggestions for this pull request.

Reviewed commit: 14ff8f4e5f

ℹ️ About Codex in GitHub

Your team has set up Codex to review pull requests in this repo. Reviews are triggered when you

Open a pull request for review
Mark a draft as ready
Comment "@codex review".

If Codex has suggestions, it will comment; otherwise it will react with 👍.

Codex can also answer questions or update the PR. Try commenting "@codex address that feedback".

chatgpt-codex-connector · 2026-05-15T16:04:46Z

                tool_call_id=message.tool_call_id,
                tool_name=message.tool_name,
                tool_calls=None,
+                reasoning_content=message.reasoning_content,


Preserve reasoning when sanitizing tool-call-only assistant turns

在无工具请求清洗链路里，reasoning_content 只会在重建 assistant 消息时被拷贝，但这段逻辑仍受前面的 if not message.parts: continue 约束。对于“仅有 tool_calls、正文为空”的 assistant 历史（这是模型函数调用常见返回形态），该消息会被直接丢弃，导致上一轮推理内容无法回传到下一轮请求，thinking 模式下仍可能触发要求回传 reasoning 的 400 错误。

Useful? React with 👍 / 👎.

QQHKX · 2026-05-15T16:31:37Z

补充说明一下当前 PR 的状态，方便维护者判断后续处理方式：

本 PR 的核心修复已经完成，范围目前已重新收敛到 reasoning_content 回传链路本身，包括：
- src/llm_models/**
- src/maisaka/**
- src/plugin_runtime/hook_payloads.py
- src/services/llm_service.py
- 对应回归测试
之前为排查工作流临时加入过 src/webui/routers/memory.py 和 src/webui/routers/expression.py 的 B008 lint 修复，但这两部分已经通过后续提交从 PR diff 中剥离，避免超出 issue 本身的修复边界。
当前 PR 仍然被 ruff 阻塞，但从本地和工作流日志看，剩余失败主要来自仓库现存的全局 lint 问题，并不集中在本 PR 最终改动文件。当前可见的失败来源主要包括：
- src/A_memorix/**
- src/A_memorix/scripts/**
- scripts/run_a_memorix_webui_backend.py
- pytests/test_gemini_thought_signatures.py
- pytests/webui/test_memory_routes_integration.py
- src/maisaka/monitor_events.py
- 以及少量其他历史文件
也就是说，现在的情况更像是：
- 本 PR 的主修复逻辑已经完成
- review comment 已处理
- PR 范围已尽量保持最小
- 但仓库当前的全量 ruff 基线本身还有较多历史问题，导致这个 PR 无法直接变绿

如果维护上希望继续推进到绿灯，我可以继续补修这些全局 lint 问题；但从 issue 边界和最小 bugfix 原则看，它们已经明显超出本 PR 原始修复范围，所以想先同步给维护者确认一下处理策略。

QQHKX · 2026-05-15T16:44:48Z

现在只能这样关闭thinking来解决awa

fix: 回传 assistant reasoning_content

14ff8f4

github-project-automation Bot added this to MaiM to the GATE_ and MaiM to the GATE May 15, 2026

chatgpt-codex-connector Bot reviewed May 15, 2026

View reviewed changes

QQHKX added 4 commits May 16, 2026 00:06

fix: 修复 memory 路由参数默认值 lint

c411aff

fix: 保留无正文推理历史

5aa6bab

fix: 修复 expression 路由参数默认值 lint

77d0e7f

chore: 剥离超出范围的 lint 修复

c735828

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fix: 修复 thinking 模式 reasoning_content 未回传#1696
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