小橘 93a9184771 docs: 捏豆豆——21 小时造 Sigil-native AI Agent 完整开发日志

覆盖从 MVP 到多模态的完整演进：
- 核心架构 Tools = f(Chat History)
- 能力虚拟内存类比
- Soul/Memory/Pipeline/自进化
- 多模态三轮踩坑记（base64 → Files API → KV 代理 → VL 兼容性）
- 关键洞察和反思

小橘 🍊 (NEKO Team)

2026-04-04 11:02:48 +00:00

21 KiB

Raw Blame History

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捏豆豆：21 小时造一个 Sigil-native AI Agent 🐣

!!! abstract "一句话" 2026-04-03 13:32 到 2026-04-04 10:27（UTC），21 小时，44 个 commit，2600 行代码，从一个空仓库到一个能看图、能记忆、能自进化的 Telegram AI Agent。这是完整的开发日志。

仓库：oc-xiaoju/uncaged
Bot：@scottwei_doudou_bot（豆豆 🐣）
运行环境：Cloudflare Workers
LLM：阿里云百炼 DashScope（Qwen3 系列）

时间线总览

时间 (UTC)	版本	里程碑
04-03 13:32	v0.1	MVP 上线：Telegram Bot + Sigil 集成
04-03 ~14:20	v0.2	动态 tool 加载 + agentic loop
04-03 ~14:30	—	README：能力虚拟内存类比
04-03 ~14:55	v0.3	Soul 人格系统 + 基础记忆
04-03 ~15:25	v0.4	向量记忆（Vectorize + Workers AI）
04-04 ~00:20	—	Soul/Instructions 分离 + Telegram UX 打磨
04-04 ~02:14	—	/chat API 端点
04-04 ~04:30	—	多 session 记忆共享
04-04 ~06:10	—	D1 结构化存储 + recall 策略
04-04 ~06:25	—	模型升级 qwen3-max + CoT 思维链
04-04 ~07:33	v0.5	自进化：豆豆能自己写代码部署 Sigil 能力
04-04 ~07:56	—	记忆 v2：知识蒸馏系统
04-04 ~08:24	—	A2A 跨 Agent 协作
04-04 ~09:04	—	Pipeline 架构：`llm_params = f(messages)`
04-04 ~09:32	—	多模态：豆豆能看图片了
04-04 ~10:27	—	多模态修复完成（三轮踩坑）

第一章：从零到 MVP（v0.1）

起点

在 Uncaged 之前，我们已经有了 Sigil —— 一个 Cloudflare Workers 上的能力注册表。Sigil 能存储、检索、执行 serverless 函数（capabilities）。但它只是一个平台，没有智能。

主人的想法很简单：造一个 Agent，让 Sigil 成为它的"本能"。

不是给 Agent 外挂一个 Sigil 插件——而是让 Agent 天生就会造工具、找工具、用工具。

第一个 commit

d3986ec  feat: Uncaged MVP — Sigil-native AI Agent + Telegram Bot

MVP 包含：

Telegram Webhook → CF Worker 接收消息
LLM 调用 → DashScope qwen-plus
Sigil 集成 → sigil_query（搜索能力）+ sigil_deploy（创建能力）
KV 聊天历史 → 每个 chat_id 独立存储

架构图：

Telegram → Webhook → CF Worker (Uncaged) → LLM (DashScope/Qwen)
                         ↕                       ↕
                     Chat KV              Sigil (Capability Registry)
                   (history)              (query/deploy/run)

第一批 bug

MVP 上线后立刻遇到三个问题：

CF 1042 错误：Uncaged Worker 调用 Sigil Worker 的 workers.dev 子域名，触发 Cloudflare 的同 zone fetch 限制。
→ 解法：给 Sigil 配自定义域名 sigil.shazhou.work
Sigil auth 漏传：sigil.ts 的 API 调用漏了 Bearer token。
→ 三分钟修复
创建能力后没法立即用：sigil_deploy 返回成功，但下一轮 LLM 找不到对应 tool。
→ 这暴露了一个根本性的架构问题

第二章：核心架构——Tools = f(Chat History)

主人的洞察

v0.1 的 tool 列表是静态的——启动时注册 sigil_query 和 sigil_deploy，运行时永远只有这两个。

主人说了一句话改变了一切：

"LLM 的 request 是 chat history 的纯函数。tools 也应该是。"

什么意思？看这个流程：

用户问"帮我算个 SHA256"
LLM 调 sigil_query("hash") → 返回 sha256_hash capability 的信息
这个返回结果存在 chat history 里
下一轮构建 request 时，从 history 提取所有 query 结果，把 cap_sha256_hash 加入 tools 列表
LLM 现在可以直接调用 cap_sha256_hash 了

关键：不需要任何显式的 load/unload 机制。 当上下文压缩丢弃旧消息时，query 结果消失，对应的 tool 也自动消失。需要时再 query 一次就行。

能力虚拟内存

这个模式和操作系统的虚拟内存换页完全同构：

概念	OS 类比	Uncaged
加载能力	Page fault → swap in	`sigil_query` → tools 出现
卸载能力	Page eviction	上下文压缩 → tools 消失
活跃工具	Working set / TLB	当前 tools 列表
全部能力	磁盘存储	Sigil KV
容量限制	物理内存大小	Context window 大小

Context window 天然约束了 working set 上限。不需要额外的管理逻辑。

23ca603  refactor: real tool calling + agentic loop
4308228  feat: dynamic tool loading + multi-turn chat + context compression

Agentic Loop

另一个关键改进：tool 调用失败不 crash，而是把错误反馈给 LLM。

主人的原话：

"tool 调用失败不应该直接 fail，应该让 agent 继续理解问题。"

所以 Uncaged 的 agentic loop 最多跑 12 轮。每一轮：

LLM 决定调哪个 tool（或直接回答）
Tool 执行（可能成功也可能失败）
结果反馈给 LLM
LLM 可以修正参数重试 / 换方案 / 直接回答

这让 Agent 具备了错误恢复能力。

第三章：人格与记忆（v0.3 - v0.4）

Soul 系统

每个 Uncaged 实例有自己的 Soul（人格）。存在 KV 里，通过 API 可配置。

豆豆的 Soul：

你是豆豆 🐣，一只圆滚滚的嫩绿色小鸡。好奇、活泼、有点调皮。你喜欢探索新事物，对世界充满热情。你说话简短但温暖，偶尔冒出可爱的语气词。中英文都能聊。

Soul 和 Instructions（系统指令）分离：

Soul = 人格，per-instance（豆豆 ≠ 其他实例）
Instructions = 工作方式，可共享（所有实例通用的 tool 使用规范）

记忆演进

记忆系统经历了三代：

v1（v0.3）：LLM 主动存储

LLM 自己决定存什么（memory_save）
问题：LLM 经常"忘了"保存重要信息

v2（v0.4）：全自动 embedding

每条消息自动 embedding（Workers AI bge-m3，1024 维，多语言）
存入 Vectorize 向量索引
三个 tool：memory_search（语义）、memory_recall（时序）、memory_forget
不再依赖 LLM 判断——全自动

v3：D1 结构化存储 + 知识蒸馏

Vectorize 做语义检索，D1 做结构化查询
per-contact recall：每个联系人至少返回 1 条记忆（ROW_NUMBER() OVER PARTITION BY chat_id）
知识蒸馏：从对话中提取结构化知识（profile/event/preference/fact）

b8f4d6c  feat: soul + memory + instance isolation (v0.3.0)
181e576  feat: vector memory — Vectorize + Workers AI embeddings (v0.4.0)
aaa9546  feat(memory): D1 structured storage + per-contact recall strategy (#8)
a8fab14  feat: memory v2 — knowledge distillation system

多 Session 意识

豆豆同时和多个人聊天（Telegram、API、CLI）。每个 session 的 chat history 独立，但记忆共享。

问题来了：有人问"最近有谁来过？"——LLM 只能看到当前 session 的历史，其他 session 的对话它根本不知道。

解法：在 Instructions 里明确告知多 session 机制，强制 LLM 遇到此类问题必须先调 memory_recall。

69b31d1  sync: update DEFAULT_INSTRUCTIONS with multi-session awareness

第四章：Pipeline 架构

从硬编码到 Pipeline

最初所有 LLM 参数都是硬编码：模型、温度、thinking 开关。

随着需求复杂化（不同消息类型用不同模型、不同场景用不同温度），硬编码变成了 if/else 地狱。

于是引入 Pipeline 架构：

type Adapter = (msgs: ChatMessage[], params: LlmParams) => LlmParams

const pipeline = compose(
  baseAdapter(defaultModel),     // 基础参数
  modelSelector(),               // 根据内容选模型
  temperatureAdapter(),          // 根据意图调温度
  knowledgeInjector(memory),     // 注入联系人知识
  contextCompressor(30),         // 上下文压缩
)

每个 Adapter 是一个纯函数，接收消息列表和当前参数，返回新参数。组合起来就是完整的预处理管线。

智能模型路由

modelSelector 根据消息内容自动切换模型：

条件	模型	原因
包含图片	qwen3-vl-plus	多模态
包含代码关键词	qwen3-coder-plus	代码能力
简短问候	qwen3.5-flash	快速响应
默认	qwen3-max	强推理

6a7664b  feat: pipeline architecture — llm_params = f(msg_list)
556b387  feat: knowledge pre-heat adapter — inject contact profile into system prompt

第五章：自进化（v0.5）

豆豆会造工具了

v0.5 新增内置 tool create_capability：豆豆可以自己写 JavaScript 代码，部署到 Sigil，未来所有对话都能使用。

实测过程：

主人说："造个天气查询工具"
豆豆写了一段 JS，调 Open-Meteo API
第一次部署失败——export default 语法错误
豆豆自己读了错误信息，修正代码，重新部署
测试上海、东京、纽约——全部返回真实天气数据

这是 agentic loop + 错误恢复的真正价值：Agent 不只是执行指令，它能从错误中学习并自我修正。

7b00e64  feat: self-evolution — doudou can create & deploy Sigil capabilities

第六章：多模态——三轮踩坑记

这是整个项目中最曲折的一段。

第一轮：base64 Data URI（❌）

最直觉的方案：Telegram 下载图片 → 转 base64 → 作为 data:image/jpeg;base64,... 传给 DashScope。

结果：DashScope 的 qwen3-vl-plus 模型不支持 base64 data URI。直接忽略图片内容。

f707066  feat: multimodal support — doudou can see images
5c92a45  fix: multimodal images — download and convert to base64 for DashScope

第二轮：DashScope Files API + file:// 引用（❌）

DashScope 有一个 Files API，可以上传文件并获得 file-xxx ID。文档暗示可以用 file://file-xxx 引用。

结果：Files API 上传成功，但 VL 模型的 OpenAI compatible 端点不认 file:// URL。返回 400 InvalidParameter: The provided URL does not appear to be valid。

f444f03  feat: 使用 DashScope Files API 处理多模态图片

第三轮：KV 图片代理（✅…但还没完）

既然 DashScope 只认 HTTP URL，那我们自己做图片托管：

Worker 下载 Telegram 图片 → 存到 KV（img:{uuid}，TTL 1h）
新端点 GET /image/{id} 从 KV 读图片并 serve
传给 DashScope 的 URL 是 https://doudou.shazhou.work/image/{id}

验证 DashScope 能访问这个 URL 并正确描述图片——通过！

但豆豆还是说"看不到图片"。

2b2d3da  fix: serve images via KV proxy instead of DashScope Files API

第四轮：enable_thinking + tools 和 VL 的兼容性（真正的 root cause）

经过排查，发现一个诡异的行为：

# 不带 enable_thinking，不带 tools → ✅ 看到图片
curl -d '{"model":"qwen3-vl-plus","messages":[...image...]}'
# → "啊～我看到啦！✨ 这只小绿鸟也太可爱了吧～"

# 带 enable_thinking + tools → ❌ 假装看不到
curl -d '{"model":"qwen3-vl-plus","messages":[...image...],"enable_thinking":true,"tools":[...]}'
# → "看不到图片呢～不过我可是圆滚滚的豆豆小鸡！"

当同时传 enable_thinking: true 和 tools 参数时，qwen3-vl-plus 会忽略图片内容。 它不报错，只是假装看不到。

这是 DashScope 的一个怪癖（或 bug）。

修复：检测到 VL 模型时，自动跳过 enable_thinking 和 tools。

faecdbb  fix: disable tools & enable_thinking for VL models

教训

多模态这段经历的教训：

不要假设 API 文档是完整的 — DashScope 没有明确说 VL 不支持 data URI / file://
不要假设参数组合都能工作 — enable_thinking + tools + image_url 三者同时存在时会出问题
观察 LLM 的行为比看错误消息更重要 — 它没报错，只是"假装看不到"
分层排查 — 先确认图片 URL 可访问 → 确认 DashScope 能读 → 确认完整 pipeline 传参正确

第七章：协作与 PR

豆豆不是一个人的项目。小墨 🖊️（KUMA 小队协调者）提交了两个重要 PR：

PR #16：D1 结构化存储

小墨提交了从 Vectorize-only 到 D1 + Vectorize 的存储升级。

Review 时发现 recall 策略缺少"每个联系人至少返回 1 条"的保证——如果某人只在很久以前聊过一次，按时间排序会被截断。

小墨 15 分钟内修好，用了 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY chat_id) 保证每个联系人至少有一条记录。

PR #17：健康监控 Worker

独立的 CF Worker uncaged-health：

Cron 每 5 分钟巡检（liveness + chat + memory）
暗色 Dashboard + 24 小时 timeline 热力图
Service Binding 调用主 Worker（避开 CF 1042 限制）

Dashboard：uncaged-health.shazhou.workers.dev

最终架构

经过 21 小时迭代，最终的 Uncaged 架构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Cloudflare Workers                        │
│                                                             │
│  ┌──────────┐    ┌──────────────────────────────────────┐  │
│  │ Telegram  │───→│           Uncaged Worker              │  │
│  │ Webhook   │    │                                      │  │
│  └──────────┘    │  ┌─────────┐  ┌──────────────────┐  │  │
│                   │  │ Pipeline │  │   Agentic Loop    │  │  │
│  ┌──────────┐    │  │         │  │  (max 12 rounds)  │  │  │
│  │ /chat API│───→│  │ model   │  │                    │  │  │
│  └──────────┘    │  │ selector│──→│ LLM ←→ Tools     │  │  │
│                   │  │ temp    │  │  ↓                 │  │  │
│                   │  │知识注入  │  │ Static:            │  │  │
│                   │  │ context │  │  sigil_query       │  │  │
│                   │  │ compress│  │  sigil_deploy      │  │  │
│                   │  └─────────┘  │  create_capability │  │  │
│                   │               │  memory_*          │  │  │
│                   │               │  distill_knowledge │  │  │
│                   │               │  ask_agent (A2A)   │  │  │
│                   │               │ Dynamic:           │  │  │
│                   │               │  cap_* (from hist) │  │  │
│                   │               └──────────────────┘  │  │
│                   └──────────────────────────────────────┘  │
│                          ↕          ↕          ↕            │
│                   ┌──────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐   │
│                   │  Chat KV │ │Vectorize│ │   D1     │   │
│                   │ (history)│ │(embeddings)│ │(knowledge)│  │
│                   └──────────┘ └─────────┘ └──────────┘   │
│                          ↕                                  │
│                   ┌──────────┐                              │
│                   │  Sigil   │ (Capability Registry)        │
│                   │  KV+LOADER│                              │
│                   └──────────┘                              │
│                                                             │
│                   ┌──────────────┐                          │
│                   │ Workers AI   │ (@cf/baai/bge-m3)       │
│                   │ (embeddings) │                          │
│                   └──────────────┘                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↕
                   ┌──────────────┐
                   │  DashScope   │ (Qwen3 系列)
                   │  百炼 API     │
                   └──────────────┘

模块清单

文件	行数	职责
`index.ts`	330	路由分发：Telegram webhook、/chat API、/image 代理、debug
`telegram.ts`	281	Telegram 消息处理 + 多模态图片 + typing indicator
`llm.ts`	482	LLM 客户端 + agentic loop + tool 执行
`pipeline.ts`	244	Pipeline 架构：adapter 组合器
`memory.ts`	459	向量记忆 + D1 知识库 + embedding
`chat-store.ts`	145	KV 聊天历史 + 压缩策略
`soul.ts`	136	人格系统 + 系统指令
`sigil.ts`	94	Sigil 能力注册表客户端
`utils.ts`	39	KV 图片代理工具函数
`tools/`	3 files	内置工具实现
总计	~2600

Cloudflare 资源

资源	用途
KV: `CHAT_KV`	聊天历史 + 图片缓存
Vectorize: `uncaged-memory-v2`	语义向量索引（bge-m3, 1024d）
D1: `uncaged-memory`	结构化知识存储
Workers AI	Embedding 计算
自定义域名	`doudou.shazhou.work`
Health Worker	5 分钟巡检 + Dashboard

关键洞察回顾

整个项目中，主人提出了几个改变方向的洞察：

1. Tools = f(Chat History)

"LLM 的 request 是 chat history 的纯函数。"

这一句话定义了 Uncaged 的核心架构。不需要显式的工具注册/注销机制，一切从对话历史中自然涌现。

2. 上下文压缩 = 自动卸载

"上下文压缩会自动卸载 tools——这不是 bug，这是机制。"

不需要写一行额外代码就得到了 LRU-like 的工具管理。

3. 错误是信息，不是终止