fix(brain): dritter Tool-Result-Truncation-Punkt — agent.py:947 von 8KB auf 50KB
Im Stefan-Test (31.05.2026) hat ARIA das spotify-Skill korrekt mit _all=true aufgerufen, der Skill paginierte sauber alle 90 Playlists in 34 KB compact JSON. Aber: ARIA's Thinking sagte 'tool result was cut off'. Disk-Log + Skill-Return waren beide OK. agent.py:1160 cap ist 50 KB (passt). Aber: agent.py:947 cap'd tool_result[:8000] beim Append in die Proxy- Conversation. DRITTER Truncation-Punkt fuer denselben Output, fuer Claude effectiv abgeschnitten — Skill liefert 34 KB, ARIA sieht 8 KB. Auf 50 KB hochgesetzt (konsistent mit dem anderen Cap in derselben Datei). Tests + nochmal restart noetig. Lerneffekt: bei Stdout-Caps suche IMMER alle Truncation-Punkte. War jetzt der dritte den ich heute gefunden hab. ;-)
This commit is contained in:
+9
-1
@@ -940,11 +940,19 @@ class Agent:
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# Tools ausfuehren + Ergebnis als role=tool zurueck
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for tc in result.tool_calls:
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tool_result = self._dispatch_tool(tc["name"], tc["arguments"])
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# Cap auf 50 KB — passt zur Cap in _dispatch_tool fuer
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# Skill-Outputs (siehe agent.py weiter unten). 8 KB war
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# viel zu wenig: Spotify _all=true mit 90 Playlists
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# liefert ~34 KB compact, das wurde hier auf 8 KB
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# zugeschnitten und ARIA glaubte die Liste sei
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# abgeschnitten obwohl der Skill alles korrekt
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# paginiert hatte. Claude-Context vertraegt locker
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# 50 KB pro Tool-Result.
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messages.append(ProxyMessage(
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role="tool",
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tool_call_id=tc["id"],
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name=tc["name"],
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content=tool_result[:8000],
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content=tool_result[:50000],
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))
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continue # next iteration mit Tool-Results
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# Kein Tool-Call mehr → final reply
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