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Running an agent mutates the caller-provided message list

Aperta Adatta ai principianti
  • Qualcosa non va?
#27 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

@cyyecao-lappland ci sta già lavorando.

Dal 2/10/2026.

  • #28 di @cyyecao-lappland — aperta

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
82/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
ai

Direzione di ricerca

Inizia da TinyAgent._run_async() e analizza come viene gestito l’elenco di prompt fornito dal chiamante prima della chiamata a AnyLLM.acompletion. Esegui o aggiungi i quattro casi di regressione locali descritti nell’issue: output semplice dell’assistant, output dello strumento con risposta finale, esecuzioni ripetute ed esecuzione fallita; il lavoro è completato quando ogni esecuzione è indipendente e l’elenco fornito rimane invariato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Description

TinyAgent._run_async() aliases a list prompt with messages = prompt, then appends the assistant messages and tool results to it. Reusing an input message template for a second independent run therefore sends the first run's response to the model. A failed run also leaves a partially modified input.

Reproduction

On current main, create an agent and pass the same list [{"role": "user", "content": "hello"}] to run_async() twice. Mock AnyLLM.acompletion to return a normal assistant message. The original list acquires the assistant response after the first call, and the second completion receives that extra response. The same mutation occurs when the model uses final_answer or when a later model call raises.

Expected behavior

Each run owns its conversation list and leaves the supplied input list unchanged. Reusing a message template starts each independent run from the same input.

Verification

Four local regression cases fail on current main and pass with a copy of the input list: plain assistant output, final-answer tool output, repeated runs, and a failed run. No schema, public API, dependency, or caller message content is changed.

AI disclosure

This contribution was autonomously authored and tested with Codex (GPT-6), at the account owner's explicit request. Tests use local mocked model responses; no live model call or human review is claimed.

Lingua principale
Python
Stelle
30
Fork
6
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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