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[Bug]: 流式工具调用续片带空串 id/name 时累加器丢弃参数片段，导致 "Arguments are invalid JSON"

Offen
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@wsp1911 arbeitet bereits daran.

Seit 08.10.2026.

Bewertung

Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Anfängerfreundlichkeit
72/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
rust
Bereich
backend

Rechercherichtung

Start with the openbitfun_agent_stream::tool_call_accumulator mentioned in the issue and inspect how streaming tool-call continuations are matched to existing calls. Reproduce with chunks whose continuation has empty id and name, then verify that arguments are accumulated by index and form valid JSON; compare with continuations where those fields are omitted. Done when both forms work without invalid-JSON retries.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

简述

部分按 OpenAI 流式规范分片发送工具调用参数、且续片把 id/name 写成空字符串 "" 的模型（如 glm-5.2），其工具调用会被 tool_call_accumulator 判定为 Arguments are invalid JSON. 而整轮失败重试。根因不在模型：模型实际发出了合法 JSON，但累加器只保留了每个工具调用的第一片 {，后续参数片段被丢弃。

环境

  • OpenBitFun Desktop: 1.0.1（Windows）
  • 模型: glm-5.2（provider: sensenova，OpenAI 兼容流式）
  • 出现会话: 20260923T213930、20260924T163057（前者参数解析失败 9 次，后者 8 次）

复现

让 glm-5.2 在一轮里并行发起两个工具调用（如 ExecCommand + Glob）。app.log 出现：

[ERROR][openbitfun_agent_stream::tool_call_accumulator] Tool call arguments parsing failed at boundary=finish_reason: tool_id=call_9072c7daa3af466782cee2ea, tool_name=Glob, raw_len=1, error=EOF while parsing an object at line 1 column 1, parse_error_category=eof, parse_error_is_eof=true, completion=Unknown
[ERROR][openbitfun_agent_stream] SSE Error: Has invalid tool calls
[ERROR][openbitfun_core::agentic::tools::pipeline::tool_pipeline] Tool execution failed: error=Validation error: Arguments are invalid JSON.
[WARN][openbitfun_core::agentic::execution::round_executor] Retrying stream because provider returned only invalid tool arguments: ... local_retry=1/10

关键：raw_len=1 —— 累加器里每个工具调用只剩 1 个字符 {。

根因（SSE 证据）

模型把同一工具调用的 arguments 拆成多个 SSE chunk 发送，首片带 id/name，续片把它们写成空串：

17: tool_calls[0] id="call_b45..." name="ExecCommand" arguments="{"
18: tool_calls[0] id=""            name=""            arguments="\"cmd\": "
19: tool_calls[0] id=""            name=""            arguments="\"Get-"
...（续片累积命令字符串）
28: tool_calls[0] id=""            name=""            arguments="\"}"
29: tool_calls[1] id="call_907..." name="Glob"       arguments="{"
30: tool_calls[1] id=""            name=""            arguments="\"pattern\": "
33: tool_calls[1] id=""            name=""            arguments="}"
34: finish_reason="tool_calls"

把续片 arguments 顺序拼接，得到的是合法 JSON：

  • ExecCommand → {"cmd": "Get-Date; Write-Output \"PowerShell 工具运行正常"}
  • Glob → {"pattern": "*.md"}

但累加器只保留了首片的 {，续片全部丢失 → 解析到 EOF while parsing an object at line 1 column 1。

为什么"有些模型"出问题（对比）

同一台机器上 qwen3.8-27b-uncensored 基本正常。其续片是把 id/name 字段省略（而非空串）：

"tool_calls":[{"index":0,"type":"function","function":{"arguments":"{"}}]
"tool_calls":[{"index":0,"type":"function","function":{"arguments":"\"file_path\":"}}]

glm-5.2 的续片则是空串：

"tool_calls":[{"index":0,"id":"","type":"function","function":{"name":"","arguments":"\"cmd\": "}}]

两种写法都符合 OpenAI 流式语义，但实现细节不同：省略字段 → serde 反序列化为 None，累加器走续片追加分支（正常）；空串 "" → 累加器按 id 查归属工具调用，查不到（真 id 是 call_xxx），于是丢弃该参数片段，缓冲区永远停在 {。

（注：9/21 那次 qwen 的唯一失败是另一类：boundary=graceful_shutdown、raw_len=67、completion=Interrupted，是流被中途打断导致参数真的截断，且已累积到 67 字符，反证 qwen 的累加本身是工作的。）

期望行为

续片无论 id/name 是省略还是空串，都应视为"无 id/无 name"的续片，按 index 追加到对应工具调用的参数缓冲区。两种写法都应正确合并出完整 JSON。

修复建议（openbitfun_agent_stream::tool_call_accumulator）

  1. 续片归属应按 index 匹配，而不是按 id；或
  2. 当 id 为空串 / name 为空串时，等价于 None，走续片追加分支，而非当成新 id 去查表。

影响范围

凡按 OpenAI 规范分片发送 arguments、且续片带空串 id/name 的模型都会 100% 失败并触发整轮重试（local_retry 最多 10 次）。续片字段被省略的模型不受影响。已用本机真实 SSE 流量验证（上述日志片段为原始截取，仅脱敏用户路径）。

Vorherrschende Sprache
Rust
Sterne
2.3k
Forks
236
Ø Merge
3 Std. 42 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
271

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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