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ClawdDotNet/src/ClawdDotNet.Core/Config/AgentConfig.cs
T
RichardandClaude Opus 4.8 69b5704add Prompt-Caching, Tool-Ergebnis-Kappung und Kostenerfassung
T1 — Prompt-Caching. Bisher wurde bei jedem Schritt eines Runs der komplette
Prompt neu berechnet, inklusive Tool-Definitionen und System-Prompt, die sich nie
aendern. Bei zehn Schritten und einem 15k-Praefix sind das 150.000 statt 15.000
Eingabe-Tokens.

ChatMessage bekommt dafuer einen eigenen JsonConverter: Der Inhalt geht weiterhin
als String raus, bei gesetztem CacheBreakpoint jedoch als Blockarray mit
cache_control. Beim Lesen werden beide Formate akzeptiert, damit bestehende
ChatContext.json weiter geladen werden koennen.

PromptCache setzt zwei Breakpoints: einen auf den System-Prompt (deckt
Tool-Definitionen und System-Prompt ab) und einen rollierenden auf die letzte
Nachricht mit Inhalt. Vorherige Markierungen werden vorher entfernt, damit sie
sich nicht ansammeln. Aktivierung ueber promptCaching: auto (Default, aktiv fuer
Modelle mit Unterstuetzung), on oder off.

Der wichtigste Test dazu prueft die Praefix-Stabilitaet: Der System-Prompt muss
ueber alle Schritte zeichengleich serialisiert werden. Ein einziger Zeitstempel
darin wuerde den Cache still verwerfen — die Kosten blieben unveraendert, ohne
dass es irgendwo auffiele.

T9 — Usage liest prompt_tokens_details.cached_tokens; die Zahl wird bis in
AgentRunResult durchgereicht. Ohne sie liesse sich die Wirkung nicht belegen.

T2 — Tool-Ergebnisse werden jetzt zentral in ExecuteToolCallAsync gekappt
(maxToolResultChars, Default 16.000). Bisher konnte ein einzelner WebFetch mit
dem 512-KB-Standardlimit rund 130.000 Tokens in EINER Antwort erzeugen; die
Compaction griff erst danach, bezahlt war der Request laengst.

T3 — Die Zusammenfassung beim Kompaktieren laeuft ueber ein konfigurierbares
summaryModel (Default gemini-2.5-flash) statt ueber das teure Agentenmodell.

B4 — AgentRunResult fuehrt Prompt- und Completion-Tokens getrennt; die
Kostenanzeige schaetzte bisher 50/50, real liegt das Verhaeltnis eher bei 95:5.
Die veraltete Preistabelle bleibt offen.

Neue Einstellungen sind im PropertyGrid sichtbar und werden vom AgentEditor bei
neuen Agenten mitgeschrieben.

Alle 91 Tests gruen.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-27 18:32:17 +02:00

171 lines
5.9 KiB
C#

using System.Text.Json.Serialization;
namespace ClawdDotNet.Core.Config;
public sealed class AgentConfig
{
[JsonPropertyName("agentId")]
public string AgentId { get; set; } = "";
[JsonPropertyName("displayName")]
public string DisplayName { get; set; } = "";
[JsonPropertyName("model")]
public string Model { get; set; } = "anthropic/claude-sonnet-4-5";
[JsonPropertyName("systemPrompt")]
public string SystemPrompt { get; set; } = "";
/// <summary>
/// Identität des Agenten (aus Identity.md geladen).
/// Definiert WER der Agent ist: Name, Rolle, Hintergrund.
/// </summary>
[JsonIgnore]
public string Identity { get; set; } = "";
/// <summary>
/// Seele des Agenten (aus Soul.md geladen).
/// Definiert WIE der Agent denkt: Persönlichkeit, Werte, Verhaltensmuster.
/// </summary>
[JsonIgnore]
public string Soul { get; set; } = "";
/// <summary>
/// Lokaler Pfad zum Workspace-Verzeichnis des Agenten.
/// Wird zur Laufzeit vom Host gesetzt.
/// </summary>
/// <summary>
/// Kurzbeschreibung der Rolle/Aufgabe des Agenten.
/// Wird aus AgentList.json geladen und bei list_agents angezeigt.
/// </summary>
[JsonIgnore]
public string Description { get; set; } = "";
/// <summary>
/// Absoluter Pfad zum Agent-Verzeichnis (Agent-XYZ).
/// Wird zur Laufzeit gesetzt und bleibt stabil auch bei DisplayName-Änderungen.
/// </summary>
[JsonIgnore]
public string AgentDir { get; set; } = "";
[JsonIgnore]
public string WorkspacePath { get; set; } = "";
/// <summary>
/// Lokaler Pfad zum geteilten Workspace-Verzeichnis (SharedWorkspace).
/// Wird zur Laufzeit vom Host gesetzt.
/// </summary>
[JsonIgnore]
public string SharedWorkspacePath { get; set; } = "";
/// <summary>
/// Baut den vollständigen System-Prompt aus Identity + Soul + SystemPrompt zusammen.
/// </summary>
[JsonIgnore]
public string FullSystemPrompt
{
get
{
var parts = new List<string>();
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(Identity))
parts.Add($"# Identity\n{Identity}");
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(Soul))
parts.Add($"# Soul\n{Soul}");
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(SystemPrompt))
parts.Add(SystemPrompt);
return string.Join("\n\n", parts);
}
}
[JsonPropertyName("tools")]
public Dictionary<string, Dictionary<string, object?>> Tools { get; set; } = new();
[JsonPropertyName("scheduler")]
public SchedulerConfig? Scheduler { get; set; }
[JsonPropertyName("toolJobs")]
public List<ToolJobConfig> ToolJobs { get; set; } = new();
[JsonPropertyName("loopGuard")]
public LoopGuardConfig LoopGuard { get; set; } = new();
/// <summary>
/// Prompt-Caching: "auto" (Default), "on" oder "off".
///
/// Bei "auto" wird es für Modelle aktiviert, die cache_control unterstützen.
/// Der Nutzen ist erheblich, weil jeder Schritt eines Runs den kompletten Prompt
/// erneut sendet — System-Prompt und Tool-Definitionen also dutzendfach.
/// </summary>
[JsonPropertyName("promptCaching")]
public string PromptCaching { get; set; } = "auto";
/// <summary>
/// Maximale Länge eines einzelnen Tool-Ergebnisses in Zeichen, bevor es gekürzt in
/// den Kontext wandert. Ohne Grenze kann ein einziger Abruf den gesamten Kontext
/// sprengen (ein WebFetch mit 512 KB entspricht etwa 130.000 Tokens).
/// </summary>
[JsonPropertyName("maxToolResultChars")]
public int MaxToolResultChars { get; set; } = 16_000;
}
public sealed class SchedulerConfig
{
[JsonPropertyName("cron")]
public string Cron { get; set; } = "";
[JsonPropertyName("runOnStart")]
public bool RunOnStart { get; set; }
[JsonPropertyName("taskMessage")]
public string TaskMessage { get; set; } = "Führe deine zugewiesenen Aufgaben aus.";
}
public sealed class LoopGuardConfig
{
[JsonPropertyName("maxSteps")]
public int MaxSteps { get; set; } = 20;
/// <summary>
/// Kostenbudget für einen kompletten Run: Summe der abgerechneten Tokens über
/// ALLE Schritte hinweg.
///
/// Achtung — dieser Wert ist nicht mit der Kontextgröße zu verwechseln: Da jeder
/// Schritt den vollständigen Kontext erneut sendet, wächst die Summe quadratisch.
/// Ein Agent mit stabilem 20k-Kontext verbraucht über 10 Schritte bereits ~200k.
/// Der Default ist deshalb bewusst großzügig; für die Kontextgröße ist
/// <see cref="MaxContextTokens"/> zuständig.
/// </summary>
[JsonPropertyName("maxCumulativeTokens")]
public int MaxCumulativeTokens { get; set; } = 500_000;
/// <summary>
/// Veraltet: hieß früher "maxTokens" und wurde fälschlich als Kontextgrenze
/// verstanden, obwohl er kumulativ zählt. Wird nur noch für die Migration alter
/// Konfigurationen gelesen — siehe <see cref="MaxCumulativeTokens"/>.
/// </summary>
[JsonPropertyName("maxTokens")]
public int? LegacyMaxTokens { get; set; }
[JsonPropertyName("timeoutSeconds")]
public int TimeoutSeconds { get; set; } = 600;
[JsonPropertyName("maxContextTokens")]
public int MaxContextTokens { get; set; } = 100_000;
[JsonPropertyName("compactionThreshold")]
public double CompactionThreshold { get; set; } = 0.80;
/// <summary>
/// Modell für die Zusammenfassung beim Kompaktieren. Leer = Modell des Agenten.
///
/// Zusammenfassen ist eine anspruchslose Aufgabe; sie mit einem teuren Modell zu
/// erledigen kostet leicht mehr als der halbe Run, weil bis zu 30.000 Zeichen
/// verarbeitet werden.
/// </summary>
[JsonPropertyName("summaryModel")]
public string SummaryModel { get; set; } = "google/gemini-2.5-flash";
[JsonIgnore]
public TimeSpan Timeout => TimeSpan.FromSeconds(TimeoutSeconds);
}