agent.chat

对话流：SSE 聊天入口，支持 Mock 和 DeepSeek 两种后端。

Attributes

_PROJECT_ROOT
MOCK_MODE

Functions

_readme_core(→ str)	读取 README.md 标题 + 核心功能 + 技术栈，作为项目介绍兜底。
build_chat_messages(→ list[dict])	构建对话消息列表，自动注入 RAG 文档上下文。
mock_stream_chat(messages)	调试用：MOCK_MODE=True 时模拟 SSE 流式回复，无需 LLM API Key。
stream_chat(messages)	真实 DeepSeek SSE 流式聊天。
chat_stream(messages)	统一入口：MOCK_MODE=True 时模拟，否则调 DeepSeek。

Module Contents

agent.chat._PROJECT_ROOT = b'.'

agent.chat._readme_core() → str

读取 README.md 标题 + 核心功能 + 技术栈，作为项目介绍兜底。

agent.chat.build_chat_messages(message: str, plan_result: dict | None = None) → list[dict]

构建对话消息列表，自动注入 RAG 文档上下文。

Args:

message: 用户输入的消息。 plan_result: 可选的规划结果，注入 system prompt 作为上下文。

Returns:

OpenAI-compatible messages 列表。

async agent.chat.mock_stream_chat(messages: list[dict])

调试用：MOCK_MODE=True 时模拟 SSE 流式回复，无需 LLM API Key。

Args:

messages: OpenAI-compatible messages 列表。

Yields:

str: 模拟回复的逐字符 token。

async agent.chat.stream_chat(messages: list[dict])

真实 DeepSeek SSE 流式聊天。

Args:

messages: OpenAI-compatible messages 列表。

Yields:

str: DeepSeek 流式响应的逐 token 内容。

agent.chat.MOCK_MODE = False

async agent.chat.chat_stream(messages: list[dict])

统一入口：MOCK_MODE=True 时模拟，否则调 DeepSeek。

Args:

messages: OpenAI-compatible messages 列表。

Yields:

str: 流式响应的逐 token 内容。