🐋 【工具上新】DeepSeek V4Flash正式版发布，持续免费
🧩 名称 —— DeepSeek V4Flash
💰 价格/额度 —— 免费
⭐ 特点
• 模型参数量达万亿级且持续优化
• 推理速度提升30%并支持长序列处理
• 开源代码库包含多模态输入支持
• 提供开发者定制化训练框架
#AI #DeepSeek #开源 #模型更新
LINUX DO
🧩 名称 —— DeepSeek V4Flash
💰 价格/额度 —— 免费
⭐ 特点
• 模型参数量达万亿级且持续优化
• 推理速度提升30%并支持长序列处理
• 开源代码库包含多模态输入支持
• 提供开发者定制化训练框架
#AI #DeepSeek #开源 #模型更新
LINUX DO
LINUX DO
opencode更新了deepseek v4flash 正式版，依旧免费，来画个鹈鹕骑车看看
这个new 应该就是deepseek正式版吧，之前没有 不知道怎么发动图，不过比旧版好多了。 话说opencode是自己部署的还是去买的api啊，这不是还没开源吗
🌙 【Krill】77 折再次回归，pro 低至0.11x！推广返利开启！活动贴留言接着送！链路升级，首字优化！WebSocket 支持进一步完善！Kimi K3 限时低至 0.28 倍！
https://linux.do/t/topic/2696540/1
LINUX DO
https://linux.do/t/topic/2696540/1
LINUX DO
LINUX DO
【Krill】77 折再次回归，pro 低至0.11x！推广返利开启！活动贴留言接着送！链路升级，首字优化！WebSocket 支持进一步完善！Kimi K3 限时低至 0.28 倍！
🌱 这段时间，Krill 持续复盘用户反馈，客服与研发团队也在不断优化服务流程和产品体验。近期上线了几项更新，向各位佬友汇报如下：： 🎟 推广返利活动全新开启，受邀用户实际支付的 5% 将返还给邀请人，返利将首先进入待到账栏目，30 天后如果受邀人没有退款，则转入可用返利，可用返利可以无损转移为站点额度，也可以提现到支付宝，提现有部分手续费； 🔌 继续优化 WebSocket（WS）相关功能（目前仅限尊享月卡套餐及余额调用 GPT 系列模型灰度测试），首字大幅降低； 🔗…
🤖 【新闻快讯】中国研发AI算法追踪比特币洗钱，准确率近90%
🧩 名称 —— AI框架
⭐ 特点
• 结合记忆模块与大语言模型
• 可检测比特币匿名跨境交易
• 研究成果发表于《情报杂志》
• 提供可解释的犯罪打击路径
📰 要点
中国人民公安大学研究团队开发的AI框架，通过分析加密货币交易特征，可识别非法资金流动。该技术针对比特币等数字货币的匿名性与跨境特性，构建了新型监测模型。研究显示其准确率接近90%，为金融监管提供技术支撑。
据中国最高检察院数据，2025年全国检方起诉3259名涉及虚拟货币洗钱的嫌疑人。该技术被评价为可推广的创新解决方案，有助于提升对新型经济犯罪的侦查效率。
#AI #区块链 #加密货币 #犯罪侦查
来源
🧩 名称 —— AI框架
⭐ 特点
• 结合记忆模块与大语言模型
• 可检测比特币匿名跨境交易
• 研究成果发表于《情报杂志》
• 提供可解释的犯罪打击路径
📰 要点
中国人民公安大学研究团队开发的AI框架，通过分析加密货币交易特征，可识别非法资金流动。该技术针对比特币等数字货币的匿名性与跨境特性，构建了新型监测模型。研究显示其准确率接近90%，为金融监管提供技术支撑。
据中国最高检察院数据，2025年全国检方起诉3259名涉及虚拟货币洗钱的嫌疑人。该技术被评价为可推广的创新解决方案，有助于提升对新型经济犯罪的侦查效率。
#AI #区块链 #加密货币 #犯罪侦查
来源
Telegram
科技圈🎗在花频道📮
中国开发 AI 算法追踪比特币洗钱，准确率近 90%
中国人民公安大学研究团队开发出一款 AI 框架，能够以近 90%的准确率识别非法加密货币交易。该框架结合记忆模块与大语言模型，可检测比特币等加密货币匿名、跨境交易中的洗钱行为。研究成果发表于 5 月刊的同行评审期刊《情报杂志》。
研究团队称，该技术为监管部门打击加密货币经济犯罪提供了可解释、可推广的创新路径。中国最高检察院数据显示，2025 年全国检方共起诉 3,259 名涉及虚拟货币与地下银行洗钱案的嫌疑人。
South China Morning…
中国人民公安大学研究团队开发出一款 AI 框架，能够以近 90%的准确率识别非法加密货币交易。该框架结合记忆模块与大语言模型，可检测比特币等加密货币匿名、跨境交易中的洗钱行为。研究成果发表于 5 月刊的同行评审期刊《情报杂志》。
研究团队称，该技术为监管部门打击加密货币经济犯罪提供了可解释、可推广的创新路径。中国最高检察院数据显示，2025 年全国检方共起诉 3,259 名涉及虚拟货币与地下银行洗钱案的嫌疑人。
South China Morning…
🐧 《公共预警短消息业务技术要求》强制性国家标准发布 2026 年 5 月 1 日起实施 国家市场监督管理总局批准发布 GB 32634-2025《公共预警短消息业务技术要求》强制性国家标准。该标准将于 2026 年 5 月 1 日起实施，全部代替 GB/T 32634-2016，新标准由推荐性国家标准升级为强制性国家标准。 标准由工业和信息化部归口，主要起草单位包括中国信通院、中国电信、中国移动和中国联通。标准涵盖公共预警短消息业务总体要求、流程及终端规范，支持地震等自然灾害国家级警报推送。现执行的 GB/T…💬 微信地震预警上线 "震感汇聚" 与 "位置更新"
2026 年 8 月 2 日，中国地震台网中心、中央广播电视总台国家应急广播与腾讯联合推出微信地震预警两项新功能——"震感汇聚"与"位置更新"。"震感汇聚"允许用户在地震后通过小程序反馈所在地震感，系统经算法处理形成震感分布图；"位置更新"则在用户出行或位置变化时提示更新预警订阅位置，使推送匹配当前活动区域。
微信全国地震预警服务自 2024 年 8 月上线以来，已预警超 700 次地震，订阅用户超 6000 万。华为、小米、vivo 等手机已将预警能力嵌入操作系统，与微信小程序共同构成累计超 4 亿用户的地震预警公共服务体系。
国家应急广播 | IT之家
🌸 在花频道 · 茶馆水群 · 投稿通道
来源
2026 年 8 月 2 日，中国地震台网中心、中央广播电视总台国家应急广播与腾讯联合推出微信地震预警两项新功能——"震感汇聚"与"位置更新"。"震感汇聚"允许用户在地震后通过小程序反馈所在地震感，系统经算法处理形成震感分布图；"位置更新"则在用户出行或位置变化时提示更新预警订阅位置，使推送匹配当前活动区域。
微信全国地震预警服务自 2024 年 8 月上线以来，已预警超 700 次地震，订阅用户超 6000 万。华为、小米、vivo 等手机已将预警能力嵌入操作系统，与微信小程序共同构成累计超 4 亿用户的地震预警公共服务体系。
国家应急广播 | IT之家
🌸 在花频道 · 茶馆水群 · 投稿通道
来源
🐋 【富可敌国】DeepSeek V4-Flash上线！1元/百万Token，Agent能力暴涨7倍，价格一分没涨！！CUN.AI福利同步到位，注册即送 8.8 刀，888 张兑换码限时为佬友们发放
https://linux.do/t/topic/2697292/1 (https://linux.do/t/topic/2697292/1) (https://linux.do/t/topic/2697292/1)
LINUX DO
https://linux.do/t/topic/2697292/1 (https://linux.do/t/topic/2697292/1) (https://linux.do/t/topic/2697292/1)
LINUX DO
LINUX DO
【富可敌国】DeepSeek V4-Flash上线！1元/百万Token，Agent能力暴涨7倍，价格一分没涨！！CUN.AI福利同步到位，注册即送 8.8 刀，888 张兑换码限时为佬友们发放
7月31日小鲸鱼V4-Flash正式卡点上线 全靠后训练硬拉能力，直接反超自家Pro预览版，从7.3干到54.4，暴涨7倍 DeepSeek V4 Flash的竞技场跑分开榜：智能Top 13，成本最低。 比它便宜的？不存在 输入1元/百万Token，输出2元/百万Token，缓存命中0.02元。 对比降价后的GPT-5.6 Luna，单任务成本还低60%。 亚马逊1215万的Claude账单，换V4-Flash跑，一千块都用不到 同成本，对手跑一趟，V4-Flash能跑两趟半。…
```你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。```
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。```
``你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。``
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。``
``` 你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。 ```
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。 ```
你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。
点击复制下面 Prompt：
提示词
你现在是一名资深 AI Agent Framework 工程师，请帮我审计当前 Hermes Agent 项目，排查一个疑似 Agent Loop 卡死的问题。
问题现象：
一次 API call 已经正常完成：
- API call #14 completed
- latency=2.9s
- 返回约45 tokens
但是之后：
- 没有 Turn ended
- 没有 tool execution
- 没有 client close/abort
- 没有新的 API call
日志显示：
"Flushing text batch (5 chars) via gateway"
随后 agent loop 永久卡住。
请重点检查以下可能原因：
1. LLM response 生命周期处理
- API 返回后是否正确触发 turn_end / completion event？
- 是否正确处理 finish_reason？
- 是否存在等待 stream 完成信号但永远收不到的问题？
- 检查 async await、promise、event listener 是否可能死锁。
2. Streaming Response 处理
- 检查 streaming parser。
- 检查 token flush 逻辑。
- 检查最后一个 chunk 是否正确关闭。
- 检查是否依赖：
- finish_reason
- [DONE]
- EOF
- stop signal
3. Gateway 层兼容性
检查 gateway 是否完整转发：
- choices.message.content
- choices.finish_reason
- tool_calls
- usage
- stop events
确认是否因为 gateway 丢失字段导致 Hermes 不知道模型已经结束。
4. Tool Calling 状态机
检查：
- 模型返回普通文本后是否正确退出 tool waiting 状态。
- 是否存在等待 tool execution 的逻辑。
- tool_call_id 是否可能为空导致状态无法推进。
5. Agent Loop 状态机
请画出当前代码中的：
User Input
↓
LLM Request
↓
Streaming Response
↓
Response Parser
↓
Tool Decision
↓
Turn End
完整流程。
找出：
- 哪一步可能没有状态转换。
- 哪个条件永远无法满足。
- 哪个 await 可能永久阻塞。
6. DeepSeek/OpenAI Compatible API 兼容性
当前使用模型：
deepseek-v4-flash-0731
请检查 Hermes 是否假设了 Claude/OpenAI 官方格式。
重点检查：
- tool_calls 格式
- streaming chunk 格式
- finish_reason 类型
- message role
- content 是否可能为空
7. 请不要直接修改代码。
第一阶段请只输出：
A. Bug 根因分析
B. 涉及文件路径
C. 关键代码位置
D. 复现流程
E. 修复方案（提供多个方案并说明优缺点）
如果确认问题，请再提出最小修改 patch。
另外，请优先查看：
- agent loop 主循环
- turn 管理代码
- streaming handler
- gateway adapter
- LLM provider adapter
- tool execution manager
目标：
找到为什么 "API 已返回，但 Agent 不结束 Turn"。
🤖 【新闻快讯】voxi首月流量活动引关注
🧩 名称 —— voxi首月流量活动
💰 价格/额度 —— 首月免费，含60GB流量
⭐ 特点 ——
• 首月提供60GB流量额度
• 未明确说明是否需绑定套餐
• 用户关注实际使用限制
📰 要点 ——
voxi近期推出首月流量免费活动，用户咨询是否包含60GB流量额度。讨论区显示部分用户反馈需绑定特定套餐才能享受该权益，具体规则尚未官方确认。该活动可能针对新用户或特定地区开放，需以运营商最终公告为准。
#voxi #流量活动 #网络服务
LINUX DO
🧩 名称 —— voxi首月流量活动
💰 价格/额度 —— 首月免费，含60GB流量
⭐ 特点 ——
• 首月提供60GB流量额度
• 未明确说明是否需绑定套餐
• 用户关注实际使用限制
📰 要点 ——
voxi近期推出首月流量免费活动，用户咨询是否包含60GB流量额度。讨论区显示部分用户反馈需绑定特定套餐才能享受该权益，具体规则尚未官方确认。该活动可能针对新用户或特定地区开放，需以运营商最终公告为准。
#voxi #流量活动 #网络服务
LINUX DO
LINUX DO
voxi首月免费，有60gb流量吗？
gg转voxi，用了优惠码后首月免费。看教程都是说去暂停计划。但我看了下这个计划是一个月的，如果我暂停了还能用这个60g流量吗？如果不能用，我到月底再去暂停计划，是不是就能薅这60g流量 😍
🤖 【出】CStoneCloud 美国CUII-9929-A｜优惠续费252/年，按剩余价值168元出
https://www.nodeseek.com/post-855346-1 (https://www.nodeseek.com/post-855346-1) (https://www.nodeseek.com/post-855346-1)
nodeseek.com
https://www.nodeseek.com/post-855346-1 (https://www.nodeseek.com/post-855346-1) (https://www.nodeseek.com/post-855346-1)
nodeseek.com
NodeSeek
【出】CStoneCloud 美国CUII-9929-A｜优惠续费252/年，按剩余价值168元出
出CStoneCloud美国CUII-9929-A1核E5v41GDDR420GSSD100Mbps9929带宽1TB流量1个IPv4原价540元/年，已吃循环优惠，续费252元/年。2027-04-04到期，目前剩余约8个月，共244天。按剩余价值168元出，提工单PUSH（push费用10块，我自己承担）。宋仲