185 lines
7.5 KiB
Plaintext
185 lines
7.5 KiB
Plaintext
---
|
||
title: "多轮对话管理 - QueryEngine 会话编排与持久化"
|
||
description: "从源码角度解析 Claude Code 多轮对话管理：QueryEngine 的会话状态机、JSONL transcript 持久化、成本追踪模型和模型热切换机制。"
|
||
keywords: ["多轮对话", "会话管理", "QueryEngine", "transcript", "成本追踪"]
|
||
---
|
||
|
||
{/* 本章目标：从源码角度揭示会话编排、持久化存储、成本追踪和模型切换的完整链路 */}
|
||
|
||
## 单轮 vs 多轮：架构层面的差异
|
||
|
||
- **单轮**（一次 Agentic Loop）：`query()` 函数的一次完整执行——组装上下文 → 调 API → 处理工具调用 → 循环直到结束
|
||
- **多轮**（一个 Session）：`QueryEngine` 类管理的一次会话——跨越数十轮 `submitMessage()` 调用，持续数小时
|
||
|
||
`QueryEngine`（`src/QueryEngine.ts:186`）是单轮 Agentic Loop 之上的**会话编排器**，它管理的状态远不止消息列表：
|
||
|
||
```
|
||
QueryEngine 内部状态
|
||
├── mutableMessages: Message[] ← 完整对话历史，跨 turn 累积
|
||
├── readFileState: FileStateCache ← 已读文件内容缓存，避免重复读取
|
||
├── totalUsage: NonNullableUsage ← 累计 token 消耗（input/output/cache）
|
||
├── permissionDenials: SDKPermissionDenial[] ← 权限拒绝记录
|
||
├── discoveredSkillNames: Set<string> ← 当前 turn 已发现的 skill
|
||
└── abortController: AbortController ← 会话级中断控制
|
||
```
|
||
|
||
## QueryEngine 的核心方法：submitMessage()
|
||
|
||
每次用户输入一条消息，REPL 或 SDK 调用 `submitMessage()`，它会执行完整的 turn 初始化链路：
|
||
|
||
```typescript
|
||
// src/QueryEngine.ts:211 — 简化的 submitMessage 流程
|
||
async *submitMessage(prompt, options?): AsyncGenerator<SDKMessage> {
|
||
// 1. 清除 turn 级追踪状态
|
||
this.discoveredSkillNames.clear()
|
||
|
||
// 2. 解析模型（用户可能中途切换了模型）
|
||
const mainLoopModel = userSpecifiedModel
|
||
? parseUserSpecifiedModel(userSpecifiedModel)
|
||
: getMainLoopModel()
|
||
|
||
// 3. 动态组装 System Prompt（每次 turn 都重新构建）
|
||
const { defaultSystemPrompt, userContext, systemContext } =
|
||
await fetchSystemPromptParts({ tools, mainLoopModel, mcpClients })
|
||
|
||
// 4. 包装权限检查（追踪每次拒绝）
|
||
const wrappedCanUseTool = async (tool, input, ...) => {
|
||
const result = await canUseTool(tool, input, ...)
|
||
if (result.behavior !== 'allow') {
|
||
this.permissionDenials.push({ tool_name: tool.name, ... })
|
||
}
|
||
return result
|
||
}
|
||
|
||
// 5. 调用核心 query() 函数执行 agentic loop
|
||
yield* query({
|
||
systemPrompt, messages: this.mutableMessages,
|
||
tools, model: mainLoopModel, ...
|
||
})
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
关键设计：`submitMessage()` 是 `async *Generator`——它逐步 yield `SDKMessage`，让调用方（REPL/SDK）能实时展示进度，而不是等整个 turn 结束。
|
||
|
||
## 会话持久化：JSONL Transcript
|
||
|
||
每次对话事件都被追加写入 transcript 文件（`src/utils/sessionStorage.ts`）：
|
||
|
||
### 存储路径
|
||
|
||
```
|
||
~/.claude/projects/<project-hash>/<session-id>.jsonl
|
||
```
|
||
|
||
- `project-hash` 由 `getProjectDir(originalCwd)` 生成，同一项目目录的会话归入同一子目录
|
||
- 每条记录是一行 JSON（JSONL 格式），支持追加写入而不需要读取-修改-写入整个文件
|
||
- 读取上限为 50MB（`MAX_TRANSCRIPT_READ_BYTES`），防止超大会话导致 OOM
|
||
|
||
### Transcript 写入器
|
||
|
||
`TranscriptWriter`（`src/utils/sessionStorage.ts:1200+`）是一个写队列，确保并发的消息追加不会互相覆盖：
|
||
|
||
```
|
||
写入流程：
|
||
appendEntryToFile(sessionId, entry)
|
||
↓
|
||
ensureCurrentSessionFile() ← 懒初始化：首次写入时才创建文件
|
||
↓
|
||
序列化为 JSON + 换行符
|
||
↓
|
||
appendFile(path, line) ← 原子追加
|
||
↓
|
||
如果配置了远程持久化：
|
||
persistToRemote(sessionId, entry)
|
||
├── CCR v2: internalEventWriter('transcript', entry)
|
||
└── v1 Ingress: sessionIngress.appendSessionLog(...)
|
||
```
|
||
|
||
### 会话恢复链路
|
||
|
||
`--resume` 参数触发的恢复流程（`src/main.tsx:3620+`）：
|
||
|
||
```
|
||
1. 解析 resume 参数：
|
||
├── UUID 格式 → getTranscriptPathForSession(uuid)
|
||
├── .jsonl 文件路径 → 直接使用
|
||
└── boolean → 最近一次会话的 picker
|
||
|
||
2. loadTranscriptFromFile(path)
|
||
├── 按 JSONL 行解析
|
||
├── 过滤出消息类型记录
|
||
└── 重建 Message[] 数组
|
||
|
||
3. 恢复上下文状态：
|
||
├── restoreCostStateForSession(sessionId) ← 恢复累计费用
|
||
├── 恢复 agentSetting（用户选择的 Agent 类型）
|
||
└── 如果有 --rewind-files，恢复文件到指定消息时的快照
|
||
|
||
4. 创建 QueryEngine({ initialMessages: restoredMessages })
|
||
└── 从恢复的消息继续对话
|
||
```
|
||
|
||
## 成本追踪：从 API Usage 到美元
|
||
|
||
成本追踪贯穿三个模块，形成完整的记录→累计→展示链路：
|
||
|
||
### 记录层：API 响应中的 Usage
|
||
|
||
每个 `message_delta` 事件携带 `usage` 字段（`input_tokens`、`output_tokens`、`cache_creation_input_tokens`、`cache_read_input_tokens`）。`accumulateUsage()` 将增量 usage 累加到会话总量。
|
||
|
||
### 累计层：cost-tracker.ts
|
||
|
||
```typescript
|
||
// src/cost-tracker.ts — StoredCostState 数据模型
|
||
type StoredCostState = {
|
||
totalCostUSD: number // 累计美元花费
|
||
totalAPIDuration: number // API 调用总时长（含重试）
|
||
totalAPIDurationWithoutRetries: number // 不含重试的纯推理时间
|
||
totalToolDuration: number // 工具执行总时长
|
||
totalLinesAdded: number // 代码增加行数
|
||
totalLinesRemoved: number // 代码删除行数
|
||
modelUsage: { [modelName: string]: ModelUsage } // 按模型分拆的用量
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
`addToTotalSessionCost()` 根据模型定价计算每次 API 调用的费用，累计到 `totalCostUSD`。按模型的 `ModelUsage` 支持在同一会话中切换模型后分别统计。
|
||
|
||
### 持久化：跨重启保留
|
||
|
||
```typescript
|
||
// 每次会话结束时保存到项目配置
|
||
saveCurrentSessionCosts(sessionId)
|
||
→ projectConfig.lastCost = totalCostUSD
|
||
→ projectConfig.lastSessionId = sessionId
|
||
→ projectConfig.lastModelUsage = modelUsage
|
||
```
|
||
|
||
### 预算熔断
|
||
|
||
`QueryEngineConfig.maxBudgetUsd` 提供了会话级的硬性预算上限。在 REPL 中，当累计费用超过 $5 时（`src/screens/REPL.tsx:2208`），弹出费用提醒对话框——这不是硬性阻断，而是"软提醒"。
|
||
|
||
## 模型热切换
|
||
|
||
在一个会话中切换模型不会丢失对话历史——因为 `mutableMessages` 与模型选择是解耦的：
|
||
|
||
```
|
||
/model sonnet → setMainLoopModelOverride('claude-sonnet-4-20250514')
|
||
↓
|
||
下一次 submitMessage() 开始时：
|
||
↓
|
||
parseUserSpecifiedModel(userSpecifiedModel)
|
||
→ 返回新的模型配置
|
||
↓
|
||
fetchSystemPromptParts({ mainLoopModel: newModel })
|
||
→ System Prompt 根据新模型能力重新组装
|
||
↓
|
||
query({ model: newModel, messages: this.mutableMessages })
|
||
→ 使用完整历史 + 新模型继续对话
|
||
```
|
||
|
||
切换模型时，`contextWindowTokens` 和 `maxOutputTokens` 也会根据新模型的规格重新计算——例如从 Sonnet 切换到 Opus 时，上下文窗口可能从 200K 变为 1M。
|
||
|
||
## 文件快照与回滚
|
||
|
||
`fileHistoryMakeSnapshot()`（`src/utils/fileHistory.ts`）在 AI 每次修改文件前自动保存当前内容。快照绑定到具体的 `message.id`，使得 `--rewind-files <user-message-id>` 可以精确恢复到对话中任意时间点的文件状态——这比 git 更细粒度（git 只追踪已提交的内容）。
|