docs: core/evolution/ extractable kernel design — gate, patch, diagnose, evolve

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2026-07-07 07:39:24 -04:00
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commit 84e8abbf4f
@@ -0,0 +1,380 @@
# Design: core/evolution/ 可提取内核
**日期** 2026-07-07 · **状态** 提案 · **范围** `core/evolution/` 全部 7 个文件
## 1 定位
`core/evolution/` 是自进化循环的决策内核——诊断、进化、门控、补丁。它只依赖 Protocol 接口和标准库,可搬到无 adapters 的环境用假实现原样运行。
`app/harness/` 的分工:core/ 做决策("候选好不好"),app/ 做编排("跑推理、写版本、管缓存")。
## 2 模块结构与依赖
```text
core/evolution/
├── __init__.py
├── protocols.py # SkillStore, PromptStore, RunLog
├── types.py # ~18 个 dataclass
├── gate.py # CE-Gate e-process(算法 #5
├── patch.py # 补丁引擎 + 冻结区(算法 #9 局部)
├── validate.py # 块验证纯决策函数(算法 #7 局部)
├── diagnose.py # 两阶段诊断管线(算法 #8)
└── evolve.py # 进化引擎(算法 #9)
```
```mermaid
flowchart LR
gate["gate.py\n纯数学"] ~~~ patch["patch.py\n纯文本"]
types["types.py"] ~~~ protocols["protocols.py"]
validate["validate.py"] --> gate
validate --> types
diagnose["diagnose.py"] --> types & protocols
diagnose -.->|LLMProvider| CP["core/protocols.py"]
evolve["evolve.py"] --> types & protocols & patch
evolve -.->|LLMProvider| CP
```
依赖规则:`core/evolution/` 不 import `app/``adapters/`。LLM 调用通过已有 `core.protocols.LLMProvider`
## 3 protocols.py
三个 Protocol 均**只读**——core/ 返回结果,app/ 负责持久化。
```python
@runtime_checkable
class SkillStore(Protocol):
"""版本化技能读取端口。实现方解析 manifest 指针,core/ 不感知版本号。"""
def read_skill(self, filename: str) -> str: ...
def list_skill_files(self) -> list[str]: ...
@runtime_checkable
class PromptStore(Protocol):
"""版本化提示词读取端口。覆盖 system.md 和 tool extract/verify。"""
def read_prompt(self, filename: str) -> str: ...
def list_prompt_files(self) -> list[str]: ...
@runtime_checkable
class RunLog(Protocol):
"""实验日志查询端口。隔离 SQLite,core/ 不写 SQL。"""
async def get_predictions(
self, run_id: str, *, question_ids: list[str] | None = None,
) -> list[dict[str, Any]]: ...
async def get_traces(
self, run_id: str, *, question_ids: list[str] | None = None,
) -> list[dict[str, Any]]: ...
```
固定模板 prompt(诊断/进化用)不走 PromptStore,由调用方加载后以 frozen dataclass 束传入:
```python
@dataclass(frozen=True)
class DiagnosePrompts:
defect_vs_lapse: str; reasoning_sub: str
span_eval_system: str; span_eval_user: str
missed_nodes: str; skill_adherence: str
confirmation_bias: str; evidence_sufficiency: str
@dataclass(frozen=True)
class EvolvePrompts:
evolve_skill: str; evolve_system: str; evolve_tool: str
evolve_rank: str; consolidate_system: str
```
| 决策 | 理由 |
|------|------|
| Protocol 只读 | core/ 纯输入→纯输出,易测试;写入是 app/ 职责 |
| RunLog 用领域方法 | 避免 SQL 泄入 core/ |
| SkillStore/PromptStore 同步 | 文件读取量小且快,无需 async |
| 模板束 frozen dataclass | 零 I/O + 类型安全,不增 Protocol |
> **ARCHITECTURE.md §3.1 修订说明**ARCHITECTURE.md 定义的 SkillStore/PromptStore/RunLog 含 write_skill/write_prompt/insert 写方法。本设计有意精简为只读——core/ 返回结果 dataclass,写入由 app/harness/ 编排层执行。写方法保留在 app/ 侧的实现类中,不进 core/ Protocol。此为对 ARCHITECTURE.md 的细化,需同步更新 §3.1。
## 4 types.py
### 4.1 Gate 决策
```python
@dataclass(frozen=True)
class GateParams:
e_confirm: float; e_provisional: float; w_net_min: int
delta_min: float; lambda_dir: float; e_rollback: float
@dataclass(frozen=True)
class GateVerdict:
decision: str # accept_confirmed | accept_provisional |
# reject_directional | reject_futility |
# reject_inertia | continue
e_value: float; wald_lambda: float
delta_hat: float; delta_shrunk: float
```
### 4.2 诊断
| 类型 | frozen | 用途 |
|------|--------|------|
| `SpanMetrics` | ✓ | 单 span judge 结果(step, tool_name, completeness, hallucination, tags |
| `SkillStepAdherence` | ✓ | skill 步骤遵循度 |
| `QuestionMetrics` | ✓ | Stage 1 单题完整指标(7 规则 + 5 judge 类型:span/missed/adherence/bias/sufficiency |
| `ErrorAttribution` | ✓ | D1 归因(error_type + cause_category + lapse_note |
| `CaseSample` | ✓ | 案例包单样本 |
| `SkillCasePack` | ✓ | 按题型(failure_cases + success_cases + lapse_notes |
| `SystemCasePack` | ✓ | 跨题型行为(行为模式 ≥ 3 次触发) |
| `ToolCasePack` | ✓ | 按工具(failure_spans + success_spans |
| `DiagnosisResult` | ✓ | 管线最终输出 |
### 4.3 进化
| 类型 | frozen | 说明 |
|------|--------|------|
| `EvolutionRecord` | — | 构建过程 mutabletool 类的 evolved_content 为 JSON `{"extract":..,"verify":..}` |
| `RejectedEdit` | ✓ | 黑名单条目;gate 字段全 Optional |
| `EvolutionResult` | ✓ | 聚合输出(由 app/harness/ 编排层组装,非 core/ 函数返回) |
### 4.4 验证辅助
```python
@dataclass(frozen=True)
class PairResult:
w: int; l: int
observed: dict[str, tuple[bool, bool]] # qid → (baseline, candidate)
@dataclass(frozen=True)
class QuadrantClassification:
improvements: list[str]; regressions: list[str]
persistent_fails: list[str]; stable_successes: list[str]
```
## 5 gate.py — CE-Gate(算法 #5,纯数学)
| 常量 | 值 | 来源 |
|------|-----|------|
| `_WALD_WIN` | `ln(1.4) ≈ +0.3365` | θ₁=0.70 → 2×0.70 |
| `_WALD_LOSS` | `ln(0.6) ≈ -0.5108` | 2×(1-0.70)loss 步幅 > win(不对称) |
| `_SHRINK_PSEUDO` | 4 | Agresti-Coull 伪计数 |
**compute_e_value(w, l)**:截断 Beta 混合 `E = 2^(W+L+1)·B(W+1,L+1)·I½(L+1,W+1)`。log 空间计算;用对称性 `I½(b,a)` 代替 `1-I½(a,b)` 防灾难性消去。`w<0`/`l<0` → ValueError`tail≤0` → 0.0`W=L=0` → 1.0。
**gate_decision** 四出口优先级:confirmed(E+δ) → directional(Wald) → futility(best-case) → exhaustion(provisional/inertia) → continue。Wald 从累积 W/L 重算(非增量,避免浮点漂移)。delta_shrunk 仅观测,不进决策。
**probation_verdict(w, l)**:双向非对称——confirm 用 `E(w,l) ≥ e_confirm`rollback 用 `E(l,w) ≥ e_rollback`(参数交换)。e_rollback < e_confirm(回滚比确认更容易)。
## 6 patch.py — 补丁引擎(纯文本)
**标记常量**`APPENDIX_START/END``MOMENTUM_START/END`HTML 注释形式)、`*_MAX_CHARS=2000`
**区域解析**`appendix_region_bounds()``momentum_region_bounds()` **均严格**——标记不配对(单标记/重复/逆序)抛 ValueError,双缺合法返回 None。宽容语义仅存在于 evolve.py 的包装函数 `_strip_appendix_region`(缺标记 = no-op)和 `_appendix_span`(缺标记 = 空串),不在 patch.py 本身。
**apply_patch_with_report(content: str, edits: list[dict], protected_spans: list[str]) -> tuple[str, list[dict]]**
- edits 为 `[{"op": str, "target": str, "content": str}, ...]`(松类型 dict,保持 TRM4 格式)
- report 为 `[{"index": int, "op": str, "status": str, "target": str, "content_preview": str}, ...]`
- 4 种 opappend(最早非 frontmatter 冻结区前)、insert_after(三结果:成功/降级 append/skip)、replace、delete(均首次出现、count=1
- 每条 edit 前重算 `_protected_ranges`(坐标偏移)
- target 不 strippayload strip
- 冻结区坐标半开 `[start, end)`
**replace_momentum(content, guidance)**guidance 含标记字面量 → ValueError(注入防护)。空 guidance 合法(清除旧动量,保留标题行)。
## 7 validate.py — 纯决策函数(算法 #7 局部)
三个公开函数:`pair_block`(逐题比对 W/L)、`classify_quadrants`(四组各 sorted)、`compute_accuracy`
编排循环(materialize candidate → 双臂推理 → 缓存 → INFRA 护栏 → 块序贯 gate_decision)在 app/harness/。
## 8 diagnose.py — 诊断管线(算法 #8
### 公开入口
```python
async def run_diagnosis(
run_id: str,
questions: list[GeneratedQuestion],
tree_data: dict[str, Any], # video_id → 树 JSON
llm: LLMProvider,
run_log: RunLog,
skill_store: SkillStore,
prompts: DiagnosePrompts,
*, concurrency: int,
question_ids: list[str] | None = None,
task_types: list[str] | None = None,
only_incorrect: bool = False,
) -> DiagnosisResult:
```
### 流程
```
Stage 1asyncio.gather + Semaphoreper-question:
7 规则指标(纯函数) + 5 LLM judgespan/missed/adherence/bias/sufficiency
→ D1 归因瀑布 → defect/lapse 分类(LLM
→ ValueError 降级:规则指标保留,judge 指标 Nonedegraded=True
独立串行 pass:
reasoning_failure 子分类(仅对 error_type=reasoning_failure 的题)
Stage 2(纯逻辑):
D2 按工具聚合 → D3 按题型×正误 → D4 skill adherence → D5 跨题型行为
→ 三类案例包构建
```
### 关键保真规则
- 归因瀑布顺序:extraction(`completeness<0.5hallucination>0.5`) → search(`missed_nodes`) → reasoning(`evidence_sufficient=True`) → mixed
- defect_vs_lapse 分类:解析失败降级为 "lapse"(保护性,防错误改正文)
- single-failure fallback:某题型仅剩 1 个 defect → 降级为 lapse_note
- lapse_note 空白过滤:strip 后为空则丢弃
- SystemCasePack 触发:3 种行为模式各需 ≥ 3 次出现
- merge_system_packs stats 用 `{"per_step": [...]}` 包裹(不数值合并)
- trigram 相似度是**字符级**,取 **max**(非 mean
- `_call_judge` 重试 3 次(仅 ValueError),API 错误直传
## 9 evolve.py — 进化引擎(算法 #9
### 公开 API
| 函数 | 参数 | 返回 |
|------|------|------|
```python
async def evolve_single_skill(
llm: LLMProvider, pack: SkillCasePack,
skill_store: SkillStore, prompts: EvolvePrompts,
source_version: str, edit_budget: int,
consolidate_threshold: int, *,
skill_update_mode: Literal["patch", "rewrite"] = "patch",
rejected: list[RejectedEdit] | None = None,
) -> EvolutionRecord: ...
async def evolve_system_prompt(
llm: LLMProvider, pack: SystemCasePack,
prompt_store: PromptStore, prompts: EvolvePrompts,
source_version: str, edit_budget: int,
) -> EvolutionRecord: ...
async def evolve_single_tool(
llm: LLMProvider, pack: ToolCasePack,
prompt_store: PromptStore, prompts: EvolvePrompts,
source_version: str, edit_budget: int,
) -> EvolutionRecord: ...
def edit_budget_at(
global_step: int, total_steps: int,
start: int, end: int,
) -> int: ... # 纯数学
```
### Skill 三分支
| 分支 | 条件 | 行为 |
|------|------|------|
| A: Lapse-only | 无 defect edits + 有 lapse_notes | 合成 `applied_append` report,防循环误判 no-op |
| B: Rewrite | mode="rewrite" + 有 edits | 整篇重写;失败降级:有 lapse 转 A,否则 no-op |
| C: Patch | 默认 | rank_clip → apply_patch → validate → 最多 2 轮重试 |
所有分支后:有 lapse_notes → appendix 追加(≥ threshold 则 consolidate
### rank_and_clip 三级降级
LLM 排序 → `_select_top_edits``type(idx) is int` 排除 bool + 范围 + 去重)→ 空则降级原序前 N。
### Tool 共享预算池
extract+verify edits 合池(`_src` 标记)→ rank_clip → 按标记拆回。evolved_content 存 `json.dumps({"extract":..,"verify":..})`
### 冻结区配置
| 目标 | 冻结区 |
|------|--------|
| Skill | frontmatter + appendix + momentum |
| System | 3 个 `##` section(能力边界/输出格式/视频树结构)+ appendix |
| Tool | 输出格式 section + appendix |
### 验证规则
| 检查 | Skill | System | Tool |
|------|-------|--------|------|
| Frontmatter 三字段 | ✓ | — | — |
| 冻结 section 值相等 | — | ✓ | ✓ |
| 长度比 [0.3, 2.0](去冻结区后) | ✓ | ✓ | ✓ per file |
| 代码块闭合 | ✓ | ✓ | — |
### consolidate_appendix 四守卫
G1(`<2`直返) → G2(结果非空且≤输入) → G3(any Exception返原文) → G4(**调用方**`≥`拒绝等长)
## 10 共享工具函数
**`resolve_skill_file(skills_dir, task_type) -> str`**core/evolution/ 内部工具函数):
`resolve_skill_file(skill_store: SkillStore, task_type: str) -> str`
`task_type.lower().replace(' ', '-') + ".md"`,若文件不在 `skill_store.list_skill_files()` 中则回退 `"default-strategy.md"`。diagnose(加载 skill 内容做 adherence 判定)和 evolve(定位进化目标文件)共用此约定。接受 `SkillStore`(非 `Path`),保持 core/ 不依赖文件系统。
## 11 TRM4 → TRM5 变更总表
| 项 | TRM4 | TRM5 | 理由 |
|----|------|------|------|
| 并发 | `ThreadPoolExecutor` | `asyncio.gather + Semaphore` | TRM5 async-first |
| LLM | `LLMClient.from_env()` 每线程构造 | 共享 `LLMProvider` 注入 | Protocol 化 |
| DB | `HarnessLog` + raw SQL | `RunLog` Protocol | 隔离实现 |
| 文件 | `Path.read_text` 直读 | `SkillStore` / `PromptStore` | 可提取性 |
| 模板 | `_PROJECT_ROOT / "prompts"` 硬编码 | `DiagnosePrompts` / `EvolvePrompts` 束传入 | 零路径依赖 |
| 输出 | 写 JSON + DB + advance_version | 纯返回 dataclassapp/ 持久化 | 无副作用 |
| response 访问 | `response.choices[0].message.content` | `LLMResponse.content` | 已有统一类型 |
| validate 编排 | 在 core/ | 在 app/harness/ | Clean Architecture |
| run_evolution 编排 | 在 evolve.py | 在 app/harness/ | 版本管理属 app/ |
## 12 迁移保真约束
本节列出 TRM4 中影响正确性的实现细节,实现时必须逐条比对。
### 12.1 JSON 解析策略差异
| 模块 | 函数 | 策略 | 失败行为 |
|------|------|------|---------|
| metrics.py | `extract_json_from_response` | 三级:fenced code block → 最外层 `{...}``json_repair` | 全失败抛 ValueError |
| metrics.py | `_call_judge` | 包裹上述,max_retries=2(共 3 次),仅 ValueError 重试 | API 错误直传 |
| evolve.py | `_parse_llm_json` | 两级:fenced code block → 原文 `json.loads` | 失败返回 None(不抛) |
| metrics.py | `_parse_json_object` | 两级:`json.loads``json_repair` | 失败返回 None |
所有解析器均拒绝非 dict 结果(list/str → 视为失败)。
### 12.2 关键常量
| 常量 | 值 | 位置 | 说明 |
|------|-----|------|------|
| `_INFRA_STOP_REASONS` | `frozenset({"error", "parse_error"})` | diagnose | INFRA 排除集 |
| `_SPAN_EVAL_TOOLS` | `{"view_node", "search_similar", "observe_frame"}` | metrics | span judge + all_tool_outputs 范围 |
| `_MIN_PATTERN_COUNT` | 3 | diagnose | SystemCasePack 触发阈值 |
| `_TOOL_TARGET_FILES` | view_node→4 文件, search_similar→2, observe_frame→2 | diagnose | 工具→prompt 文件映射 |
| truncation | thought[:100], tool_output[:200] (metrics); 不截断 (diagnose) | metrics/diagnose | `_format_trace_text` 两版本不同! |
| case_sample truncation | tool_output[:500] | evolve | `_format_case_samples` |
### 12.3 案例包选择规则
| 包 | failure 选择 | success 选择 |
|----|-------------|-------------|
| Skill | 按 error_type 分组,各取 severity top-2 | `max(2, len(failures)//2)`acc≤0.3 按 budget 升序,否则按 (-adherence, budget) |
| System | 3 种行为模式(early_submit/high_conf_wrong/confirmation_bias)各取 top-2 | correct + calibrated + no_bias + 0.3≤budget≤0.8,按 abs(budget-0.5) |
| Tool | 低 completeness top-2 + 高 hallucination top-2,去重,总数≤4 | completeness≥0.9 且 hallucination==0.0 |
### 12.4 validate 编排守卫(app/harness/ 侧,非 core/
- `gate_run_prefix` 必须含 `"_gate_"` 子串(防泄漏标记)
- `ladder_items` 空 → ValueError
- INFRA guard:累计两臂 error,分母≥10 且 error_rate > `gate_guard_err` → RuntimeError
- 基线缓存补齐后 `assert all(v is not None)`
### 12.5 evolve 重试与退火
- `_run_patch_evolution_loop``range(2)` 两轮,三种失败反馈(JSON/target 未匹配/验证错误)
- `edit_budget_at``assert start >= end``total_steps ≤ 1` 返 startPython `round`banker's rounding
- `rewrite_from_suggestions`:重写不得长于原文;只捕 `ValueError/KeyError/TypeError/AttributeError`
### 12.6 范围说明
`momentum.py` 按 ARCHITECTURE.md §2.3 归属 `app/harness/`(非 core/evolution/),不在本设计范围内。其 LLM 调用、四类常量(IMPROVED/REGRESSED/PERSISTENT_FAIL/STABLE_SUCCESS)、`_format_comparison_pairs` 放在 try 外的设计意图、解析失败返回 `prev_guidance` 等规则将在 Design Bapp/harness/)中覆盖。
## 13 被拒方案
**方案 Avalidate Protocol 回调)**:给 validate 造 `InferenceRunner` Protocol 让编排留 core/。拒绝理由:leaky abstractionProtocol 签名暴露 workspace/skills_dir 等外层概念,形式反转实质耦合。
**方案 B(同步 + ThreadPoolExecutor**:保持 TRM4 同步。拒绝理由:TRM5 LLMProvider.chat() 已是 async,同步调用需 asyncio.run() 嵌套或线程桥接,增加复杂度。