Fix/multi issue cleanup 2 - #437
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将 Trae agent 分支 trae/agent-wVWm4d 合并到 main，引入 mimo-gateway 子项目。 - 新增 mimo-gateway/app.py: FastAPI OpenAI 兼容网关 - 新增 mimo-gateway/sanitizer.py: PII 脱敏核心 - 新增 mimo-gateway/local_llm.py: 本地 LLM 封装 - 新增 mimo-gateway/mimo_client.py: 远端 MiMo 客户端 - 新增 mimo-gateway/start.sh: 启动脚本 - 新增 mimo-gateway/.env.example: 配置模板 - 新增 mimo-gateway/README.md: 完整说明文档
…vl-a3b) (#2) * feat: 修改模型为mimo-v2.5-pro Co-authored-by: traeagent <traeagent@users.noreply.github.com> * feat: 修改模型为mimo-v2.5-pro Co-authored-by: traeagent <traeagent@users.noreply.github.com> * feat: 添加 Kimi-VL-A3B-Instruct 模型配置 - 新增 Ollama Modelfile 用于加载 Kimi-VL-A3B-Instruct (Q4_K_M GGUF + f16 视觉投影器) - trae_config.yaml.example 增加 kimi_vl_a3b_instruct 条目 - .gitignore 忽略 *.gguf/*.safetensors/*.bin 大文件及下载缓存,保留 Modelfile * feat: 修改模型为mimo-v2.5-pro Co-authored-by: traeagent <traeagent@users.noreply.github.com> --------- Co-authored-by: 1982167424-art <1982167424-art@users.noreply.github.com> Co-authored-by: traeagent <traeagent@users.noreply.github.com>
- 新增 doubao provider: 默认使用火山引擎 Doubao-Seed-2.0-mini (云端, 质量最优) - 新增 start.sh: 解决 httpx 与 Shadowrocket 系统代理冲突, 一键启动交互模式 - 集成 Playwright MCP: 安装到 node_modules, 通过 node 命令直接加载 (避免 npx 远程下载卡住) - 添加 node_modules 和 package-lock.json 到 .gitignore
问题原因: 1. _run_simple_interactive_loop 和 Agent.run() 各自创建了一个 cli_console.start() 协程， 两个 console 轮询互相干扰 2. 每轮结束后 agent_execution 还是上一轮的 COMPLETED 状态， 下一轮 start() 的 while 条件立即为 False，直接跳过等待 3. console_step_history 没清理，step number 冲突 修复: - 删除 _run_simple_interactive_loop 中重复的 console_task 创建， 让 agent.run() 内部的 console 协程独占负责显示 - 每轮开始前重置 agent_execution=None 和 console_step_history
模仿 Claude Code / OpenCode 风格扩展 trae-agent:
1. Skills 系统 (trae_agent/skills/loader.py)
- 从 ~/.trae-agent/skills/ 和 ./.trae-agent/skills/ 加载 .md 文件
- YAML frontmatter 支持 name/description/tools
- 自动注入到 agent system prompt 第二条消息
- 4 个内置 skills: debug, commit, refactor, review
- trae-cli skills {list,show,open-dir} 命令
2. Plan/Build 双模式 (trae_agent/agent/trae_agent.py)
- trae-agent.py 新增 TraeAgentPlanToolNames (bash/sequentialthinking/task_done)
- TRAE_AGENT_PLAN_PROMPT 追加只读提示
- TraeAgent.plan_mode 标志控制
- 新增 trae-cli plan '...' 子命令
- Plan 模式强制 max_steps=30 防失控
3. 全局安装脚本 (install.sh)
- curl | bash 一键安装，复用 opencode/openclaw 安装流程
- 检测 Python ≥3.10 + uv
- uv tool install 安装 + 暴露 trae 命令
- --system / --uninstall 选项
- 检测 Ollama 并提示
4. TUI 升级
- trae-cli version 命令（带 banner）
- 启动时渲染 DOUBLE_EDGE banner
5. README 增补
- Fork 特性 section 列出上述能力
修复安装脚本的两个 bug:
1. uv tool install 创建的是 trae-cli（pyproject.toml 的 entry-point 名），
不是 trae。脚本试图为 trae 创建符号链接，找不到源文件。
→ 改为给 trae-cli 创建 trae 软链接（同时在 --system 模式下给
INSTALL_BIN 也建一份）。
2. trae-agent 的 base_agent.py 无条件 import docker_manager，
docker_manager 又 import docker。这些依赖是 evaluation extras 里。
uv tool install 默认不装 extras，运行时直接 ModuleNotFoundError。
→ 改用 PEP 508 语法 --with 'trae-agent[evaluation]'，并写注释
说明原因。
3. 验证脚本既检查 trae 又检查 trae-cli。
## P0 严重/安全 - P0-1: 所有 from typing import override → from typing_extensions (14 个文件)。typing.override 是 3.12+ 才有;改用 typing_extensions 后兼容 3.10+,符合 pyproject.toml 写的 python>=3.10。 同时把 legacy_config.py 移到 legacy/ 子目录(对应 import 路径)。 - P0-2 (sanitizer.py): _llm_sanitize_once 失败时不再 return 原 PII 文本。 改为返回 [SANITIZE_FAILED] 占位符 + raise SanitizeFailedError, 由调用方选择 abort 或占位符替换。 - P0-3 (sanitizer.py): sanitize_messages 递归处理 tool_calls[*]. function.arguments 和 tools[*].function.description/parameters。 PII 可能藏在工具调用的 JSON 参数里。 - P0-4 (app.py + mimo_client.py): _stream_proxy 改成真流式 — 用 httpx.AsyncClient.stream + aiter_lines,不再 list(gen()) 进内存。 - P0-5 (app.py): 审计 chunk 移到 [DONE] 之后发送。OpenAI SDK 期望首条 是 chat.completion.chunk,审计 chunk 在首条会破坏协议。 - P0-6 (sanitizer.py): Sanitizer.stats 全局共享 → 改成 sanitize() 返回 per-request SanitizeStats。FastAPI 并发下 base_regex 会被 其他请求污染。 - P0-7 (trajectory_recorder.py): 每步 save_trajectory 全量 json.dump 阻塞 event loop → 改为 thread-pool 异步写,finalize 时同步刷盘。 同时加 dict 索引加速 update_lakeview(P1-13)。 ## 关键 P1 - P1-1 (trae_agent.py): plan_mode 工具初始化条件永远不触发 → 改为显式 tool_names 优先,plan_mode 强制覆盖,其他保持。 - P1-4 (install.sh): --uninstall 删 uv tool + pipx + 所有 ~/.local/bin 别名 + ~/.local/share/uv/tools/trae-agent 残留。 - P1-5 (install.sh): --system 缺 sudo 时明确报错并 exit,不再 ⚠ 静默继续。 - P1-6 (trae_agent.py): get_git_diff 不再用 os.chdir 改全局 cwd, 改用 subprocess.run(..., cwd=self.project_path)。 - P1-15 (base_agent.py): _tool_call_handler 把 reflection 标 role='assistant' → 改为 role='user',符合语义并避免部分 provider 拒绝。 ## 额外安全/可用性 - app.py 加可选 GATEWAY_TOKEN bearer auth 中间件。 - app.py upstream 错误不再回显原始 e,只记日志 + 502 给客户端, 避免 API key / 请求体通过错误信息泄露(P1-7)。 - mimo_client.py: stream_chat_completion_async 函数(P0-4 用)。 - sanitizer.py: PRIVKEY 正则用锚定 + 非贪婪 + end-anchor, 避免 catastrophic backtracking(P1-8)。
P1-2 修复: Plan mode 现在通过 ReadOnlyBashTool 在工具层硬拦截危险命令, 而不是只靠 prompt 软约束。LLM 没办法绕过 — 危险命令直接报 [PLAN-MODE BLOCKED] 错误并 exit 1。 实现: - ReadOnlyBashTool 继承 BashTool,execute() 入口先 check_command() - BLOCKED_PATTERNS 覆盖:rm/rmdir/unlink、> />> 文件重定向、 mv/cp/mkdir/touch/ln/truncate、sed -i/perl -i/tee、chmod/chown、 pip/npm/brew/apt/uv install、git push/commit/reset/stash drop、 curl POST/wget POST、shutdown/reboot/kill -9/mkfs/dd of=、 systemctl/killall、docker rm - SAFE_PREFIXES 短路纯读操作:ls/cat/head/tail/grep/find/.../git status/... - TraeAgent.new_task() 在 plan_mode=True 时把 'bash' 工具替换为 ReadOnlyBashTool trae-cli resume: 从保存的 trajectory JSON 恢复 LLM 完整对话历史 + step 计数, 从下一个 step 继续执行。修复了 base_agent 不累积 messages 的问题: 实现: - trae_agent/utils/trajectory_loader.py:load_trajectory() 读 trajectory,恢复 last llm_interactions 或 last agent_steps 的 llm_messages,提供 ResumableTrajectory dataclass - BaseAgent.resume_from_messages() 替换 _initial_messages 并把 max_steps 加上已完成步数(让 --max-steps N 语义 = 额外 N 步) - _accumulated_messages 跟踪每步完整消息,record_agent_step 用它 而不是局部 messages 变量(之前 trajectory 存的是每步 0-1 条消息, 没法恢复) - Agent.set_trajectory_file() 让 resume 写到新文件而不是覆盖原文件 - trae-cli resume <file> [--provider X] [--model Y] [--max-steps N] [--dry-run] [--trajectory-file-output PATH] 新增 CLI 子命令 端到端验证: - 跑 Count Python files (4 步, 超过 max_steps) - trae-cli resume --dry-run 列出 task/completed_steps/history length - trae-cli resume --max-steps 3 实际从 step 5 继续,新 trajectory 含 step 5/6/7 各 4/5/6 messages P1-11 顺手修: - cli.py:_setup_telemetry(config) 是死代码(_setup_telemetry 函数 不存在,config.telemetry 也不存在),resume 命令触发,删除该调用
- anthropic_client: input 改为 dict(json.dumps 触发 API 报错);多 content block 合并为单条 assistant message;max_tokens None 兜底 4096;top_k=0 传 NOT_GIVEN - openai_client: top_p=None 传 NOT_GIVEN;处理 refusal block(不再静默吞掉) - edit_tool: _view 目录列举改为纯 Python(os.walk)杜绝 shell 注入;validate_path 加 working_dir 越权防护;read_file 加 2MB 上限;CRLF 文件 str_replace/_insert 可正常匹配 - docker_manager: docker cp 改用 argv+shell=False 杜绝注入;expect 补全 zsh(%)/fish(>)/Powerline(❯) 提示符;命令结束哨兵改用 UUID 避免输出碰撞 - mcp_client: connect_and_discover 失败时释放 exit_stack,避免 stdio 子进程泄漏 - cli: plan 模式尊重用户 --max-steps(不再强制 cap 30);build 用 shutil 替换 os.system 跨平台 - local_llm: n_threads 默认 CPU 核数;n_gpu_layers 默认 -1 自动 offload
- P0: resume 断点恢复修复(new_task 不再无条件重置 _initial_messages,
resume_from_messages 注入的历史消息不会被丢弃)
- P0: Skills allowed_tools 实际生效(_compute_skills_allowed_tools 计算交集后裁剪 _tools)
- P1: Plan 只读加固(python3 -c/node -e/git branch -D/git clean 加入黑名单;
git branch 从 SAFE_PREFIXES 移除防漏放)
- P2: mimo-gateway 默认监听 127.0.0.1;token 比较改用 secrets.compare_digest(常量时间)
- P2: run 命令的 dead code("绝对路径"校验)移除
- P2: bash_tool _buffer 私有 API 加防御性 try/except
- P2: clear_older_ckg 加每小时节流,避免并发多 agent 时竞态
- bash_tool.py: 修复 _BashSession.run() 中 buffer 和 output 变量未初始化导致的 NameError - bash_tool.py: ReadOnlyBashTool 增加 git add/merge/rebase/tag/stash 的 plan 模式拦截 - base_agent.py: 将 _close_tools() 和 cleanup_mcp_clients() 移入 finally 块防止 CancelledError 导致资源泄漏 - docker_manager.py: 分离 stop/remove 操作并增加 force=True 确保容器彻底清理
P0 安全修复: - bash_tool.py: ReadOnlyBashTool 黑名单优先检查,防止 cd /tmp && rm -rf ~ 绕过 - docker_tool_executor.py: 用 shlex.quote() 替代单引号拼接,杜绝命令注入 P1 崩溃/错误修复: - bash_tool.py: 修复后台子shell导致退出码永远为0的问题 - google_client.py: role="tool" 改为 role="user",修复 Gemini API 非法角色 - google_client.py/anthropic_client.py/ollama_client.py/openai_client.py: 消息历史改为替换而非累加,防止 agent 传全量历史时重复 - ollama_client.py: 改用 Ollama 原生消息格式替代 OpenAI Responses API - lake_view.py: 修复 tags_re.findall 为空时 IndexError - trae_agent.py: Plan 模式下跳过 MCP 工具发现 - trajectory_recorder.py: 用 _async_save_pending 标志防止快照竞态覆盖 - openai_client.py: Resume 时清理孤立 function_call 防止 API 拒绝
P0 严重/安全(全部 4 项):
- P0-1 ReadOnlyBashTool default-deny:
原 black-list + safe-prefix 默认放行 → 改为必须同时满足
"未命中 BLOCKED_PATTERNS" AND "首命令在 SAFE_PREFIXES" 才允许。
shred/hdiutil/osascript/xargs rm 等未列出的危险命令现在被拦截。
SAFE_PREFIXES 扩到 ~50 个常用只读命令(ls/cat/grep/echo/...)。
execute() 错误消息针对 "not in safe-allowlist" 给出具体提示。
- P0-2 Docker 路径遍历:
_translate_path() 之前用 os.path.commonpath 单独检查,符号链接和
../ 路径可绕过(/work vs /workspace 这种 commonpath 巧合)。
改用 os.path.realpath() 解析符号链接 + commonpath + os.sep 边界
双重检查;workspace-evil、symlink-to-outside、.. 全部测试通过。
- P0-3 Ollama 双客户端:
__init__ 创建了 openai.OpenAI 客户端(self.client)但从未使用,
实际调用走 ollama_python chat()。删除 self.client + openai import。
- P0-4 Anthropic system_message 状态泄漏:
parse_messages 之前直接修改 self.system_message,同 client 复用
多个任务时上一个任务的 system prompt 污染下一个。
parse_messages 改为返回 (messages, system_message) tuple,
chat() 用局部变量传给 _create_anthropic_response。
关键 P1(6 项):
- P1-5 stderr._buffer 私有属性:
改用公共 read() API + asyncio.wait_for 2s 超时。
- P1-6 MCP allow_mcp_servers=None 应表"全部允许":
原代码 None → 直接 return,啥都不连接。改为 None = 不限制,[] = 拒绝。
- P1-7 TrajectoryRecorder 竞态:
_async_save_pending 布尔标志 → _pending_future Future 对象。
_sync_save 先 result() 等 pending future 完成(10s 兜底超时),
再写最新快照。
- P1-8 Windows ! 字符展开:
cmd.exe /v:on 启用延迟变量展开,用户命令中 ! 被当成变量。
Windows 路径加 .replace("!", "^^!") 预处理。
- P1-9 _BashSession 无换行阻塞:
原 readline() 等 \n,printf "hello" 等无换行输出卡住。
改用 read(65536) + sentinel 字符串直接检测,不依赖换行。
- P1-10 GoogleClient hasattr 冗余:
ToolResult 是 @DataClass,hasattr 永远为 True。
简化为只检查 not tool_result.name。
P2 清理(3 项):
- P2-11 _serialize_tool_result call_call_id typo:用 getattr(call_id)。
- P2-14 _output_delay:从未使用,删除。
- P2-15 start.sh 强制清代理:TRAE_KEEP_PROXY=1 保留系统代理
(给国内用户访问 OpenAI API 用);默认仍清代理(httpx/Shadowrocket 兼容)。
功能增强(⭐⭐⭐):
- 工具输出智能截断 (trae_agent/utils/output_truncation.py):
bash output > 30 KiB 或 > 2000 行时,自动保留 head/tail + 中间
marker + 提示用 sed/head 重读。bash_tool 接入,默认阈值可调。
5KB 测试数据 → 6.6 KB 输出,保留头尾 + 跳行提示。
- 对话导出 Markdown/HTML (trae_agent/utils/trajectory_exporter.py):
`trae-cli trajectory export <file> [--format md|html] [-o output]`
把 trajectory JSON 渲染成可分享的文档(task/provider/steps/
tool calls/tool results/reflection/error 完整展开)。
- Skill 校验 (trae_agent/skills/loader.py):
validate_skill() 严格校验 frontmatter / name (kebab-case 正则) /
description (必填, 1-500 字符) / body (非空) / tools (list of str)。
load_skill_file 仍宽容(None + warning),但错误信息明确,
不再静默吞掉。
兼容性:
- 所有 CLI 子命令验证通过 (version/plan/resume/skills/trajectory/skills list)。
- bash tool 实测 echo/printf/ls-fail 三个场景全部 OK。
Co-authored-by: traeagent <traeagent@users.noreply.github.com>
1. [严重] allow_mcp_servers None→[] 转换使 P1-6 修复失效: 构造函数把 None 和 [] 都转成 [],导致"None=允许所有"语义 永不触发,用户配了 MCP server 但不写 allow_mcp_servers 时 所有 server 仍被跳过。修复:保留 None 语义,config/legacy 默认值改为 None。 2. openai_compatible_base.py: top_p 未处理 None,与 openai_client 不一致,补充 NOT_GIVEN 降级。 3. ollama_client.py: str(None) 返回 "None" 字符串,改为 `or ""`。 4. base_agent.py: 错误分支未设置 execution.final_result,导致 trajectory 和 CLI 看不到错误信息。 5. cli.py: plan 命令静默覆盖用户配置的 max_steps,增加 warning。 6. bash_tool.py: 静态哨兵可能被命令输出误触发,改为每次调用 生成 UUID 哨兵(与 pexpect 版本修复一致)。 7. mcp_client.py: `raise e` 改为 `raise`,避免 traceback 混淆。 8. openai_compatible_base.py: 双 docstring 合并为一个。 Co-authored-by: traeagent <traeagent@users.noreply.github.com>
fix: 增强沙箱、MCP 和 LLM 客户端的健壮性与类型安全 本次合并主要针对代码健壮性、缺陷修复和类型安全进行改进,涉及沙箱执行、MCP 配置、LLM 客户端和 Bash 工具等多个模块。核心变更包括修复 Bash 哨兵字符串碰撞问题、将 allow_mcp_servers 改为可空类型、增强对空值和异常的防御性处理,并改进 Docker 工作区路径的动态获取。
- Add MiniMaxClient and NvidiaClient following OpenAICompatibleClient pattern - Register MINIMAX and NVIDIA in LLMProvider enum and match statement - Fix supports_tool_calling in OpenAICompatibleClient to delegate to provider_config, combining user config flag with provider capability check - Add provider configs and 3 preset models (MiniMax-M3, kimi-k2.6, deepseek-r1) to trae_config.yaml.example - API keys handled via MINIMAX_API_KEY and NVIDIA_API_KEY environment variables - Add unit tests for both new providers (11 test cases, all passing)
…cker
Issues fixed:
1. allow_mcp_servers: fix truthy check that broke None=allow-all semantics
(agent.py: changed from 'if allow_mcp_servers' to 'if mcp_servers_config')
2. Plan mode max_steps: unify behavior (explicit --max-steps wins, else default 30)
(cli.py: removed misleading cap-and-warn logic)
3. _setup_telemetry: already removed (no dead code remaining)
4. top_k=0 semantic: add default=0, fix Google client to skip when 0
(config.py, google_client.py: Gemini requires top_k>=1)
5. Integration tests: noted as future work (mock tests only currently)
6. install.sh uv --with syntax: verified compatible with modern uv
7. Docker workspace path: add container_workspace parameter (was hardcoded /workspace)
8. Trajectory size limits: add field truncation (50KB) and interaction cap (200)
(trajectory_recorder.py: _truncate_field, _MAX_INTERACTIONS, _serialize_content)
9. Windows ! handling: already correct (^^! escape in cmd.exe /v:on)
10. Skills file permissions: skip world-writable .md files to prevent prompt injection
13. Built-in skills allowed_tools: validation already enforced via known_tool_names
14. Trajectory export memory: add 50MB file size warning in export()
Also fix missing 'import json' in cli.py (NameError on trajectory export)
15. GPU memory warning: n_gpu_layers=-1 already falls back silently; documented
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