feat(agent): Telegram与Agent相互时支持流式输出

app/agent/callback/__init__.py

@@ -21,8 +21,7 @@ class StreamingHandler:
     """
     流式Token缓冲管理器
 
-    负责从 LLM 流式 token 中积累文本，供 Agent 在工具调用之间穿插发送中间消息。
-    当启用流式输出时，通过定时编辑消息将新产生的 tokens 实时推送给用户。
+    负责从 LLM 流式 token 中积累文本，并在支持消息编辑的渠道上实时推送给用户。
 
     工作流程：
     1. Agent开始处理时调用 start_streaming()，检查渠道能力并启动定时刷新
@@ -30,8 +29,9 @@ class StreamingHandler:
     3. 定时器周期性调用 _flush()：
        - 第一次有内容时发送新消息（通过 send_direct_message 获取 message_id）
        - 后续有新内容时编辑同一条消息（通过 edit_message）
-    4. 工具调用时 take() 被调用：取走缓冲区内容（如果已流式发送则返回空），
-       重置消息状态以便工具调用后的新内容开启新的流式消息
+    4. 工具调用时：
+       - 流式渠道：工具消息直接 emit() 追加到 buffer，与 Agent 文字合并为同一条流式消息
+       - 非流式渠道：调用 take() 取出已积累的文字，与工具消息合并独立发送
     5. Agent最终完成时调用 stop_streaming()：执行最后一次刷新，
        返回是否已通过流式发送完所有内容（调用方据此决定是否还需额外发送）
     """
@@ -67,47 +67,18 @@ class StreamingHandler:
         """
         获取当前已积累的消息内容，获取后清空缓冲区。
 
-        当流式输出启用时：
-        1. 先暂停 flush loop（避免与后续发送产生竞争）
-        2. 执行最终一次 flush（确保已有内容完整推送到流式消息）
-        3. 如果内容已全部通过流式编辑发送给用户，返回空字符串（避免重复发送）
-        4. 重置消息状态，以便工具执行后 LLM 产出的新内容开启新的流式消息
-        5. 重新启动 flush loop（恢复后续流式输出能力）
-        """
-        if self._streaming_enabled:
-            # 暂停 flush loop
-            await self._cancel_flush_task()
-            # 执行最终一次 flush，确保当前流式消息是完整的
-            await self._flush()
+        用于非流式渠道：工具调用前取出 Agent 已产出的文字，
+        与工具提示合并后独立发送。
 
+        注意：流式渠道不调用此方法，工具消息直接 emit 到 buffer 中。
+        """
         with self._lock:
             if not self._buffer:
-                message = ""
-                already_sent = False
-            else:
-                message = self._buffer
-                logger.info(f"Agent消息: {message}")
-
-                # 如果流式输出已经把内容发给用户了，工具不需要再发
-                already_sent = (
-                    self._streaming_enabled
-                    and self._message_response is not None
-                    and self._sent_text == self._buffer
-                )
-
-                self._buffer = ""
-
-            # 重置流式消息状态，下次有新内容时会开启新消息
-            self._sent_text = ""
-            self._message_response = None
-
-        # 恢复 flush loop（工具执行完成后 LLM 继续产出 token 时需要）
-        if self._streaming_enabled:
-            await self._restart_flush_loop()
-
-        if already_sent or not message:
-            return ""
-        return message
+                return ""
+            message = self._buffer
+            logger.info(f"Agent消息: {message}")
+            self._buffer = ""
+            return message
 
     def clear(self):
         """
@@ -225,14 +196,6 @@ class StreamingHandler:
                 pass
             self._flush_task = None
 
-    async def _restart_flush_loop(self):
-        """
-        重新启动定时刷新任务（用于 take() 后恢复流式输出）
-        """
-        if not self._streaming_enabled:
-            return
-        self._flush_task = asyncio.create_task(self._flush_loop())
-
     async def _flush(self):
         """
         将当前缓冲区内容刷新到用户消息