fix(v8.0): openai 引擎改纯官方格式 + 讯飞 500 兼容 + <input> 向导

- openai_engine: 请求体严格纯官方 OpenAI /chat/completions 格式（tool 消息去 name、
  tool_calls 重建、tools 统一 type=function）；500(含 xunfei/Invalid Params)自动去掉
  tools 降级重试；_friendly_error 友好提示；MODEL_CONTEXT_WINDOWS 补讯飞星火。
- ollama_engine/fc_tools/cli_core: tool 消息去 name。
- config.py resolve_input_value(<input> 语法)；ollama max_token_k(默认 <input:...>)；
  launcher 向导加 max_token_k 步骤。

ai_engines/ollama_engine.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import os
+import re
 import sys
 import json
 import requests
@@ -21,6 +22,13 @@ current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
 project_root = os.path.dirname(current_dir)
 sys.path.insert(0, project_root)
 
+# <input> 特殊语法解析（配置模型时可交互式询问用户）
+try:
+    from xcli_core.config import resolve_input_value
+except Exception:
+    def resolve_input_value(value, field_name="", default_prompt=None):
+        return value
+
 
 class OllamaAI:
     """基于Ollama的本地AI引擎"""
@@ -62,6 +70,9 @@ Ollama AI引擎插件帮助信息
         self.conversation_history = []
         
         # 直接从 config.json 读取配置
+        # 模型最大 token 大小（单位 K，如 32 = 32K = 32768 token）
+        # 支持 <input> 语法：配置里写 <input:提示语> 会在配置模型时询问用户
+        max_token_k = "<input:请输入模型最大token大小(K)>"
         config_file = os.path.join(project_root, "config.json")
         try:
             with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
@@ -71,12 +82,17 @@ Ollama AI引擎插件帮助信息
                 self.base_url = engine_config.get("base_url", "")
                 self.model = engine_config.get("model", "")
                 self.max_history = config.get("system", {}).get("max_history", 10)
+                max_token_k = engine_config.get("max_token_k", max_token_k)
         except Exception as e:
             # 如果读取失败，使用空值
             self.api_key = ""
             self.base_url = ""
             self.model = ""
             self.max_history = 10
+
+        # 解析 <input> 语法（询问用户）并换算成 num_ctx（token 数）
+        resolved_k = resolve_input_value(max_token_k, field_name="模型最大token大小(K)")
+        self.num_ctx = self._parse_num_ctx(resolved_k)
         
         # 共享对话历史引用（由CLI设置）
         self.shared_conversation_history = None
@@ -93,6 +109,23 @@ Ollama AI引擎插件帮助信息
         else:
             print(f"{Fore.RED}Ollama服务未运行,引擎将不可用{Style.RESET_ALL}")
     
+    @staticmethod
+    def _parse_num_ctx(value):
+        """把用户输入的 K 值换算成 token 数：32 / 32K → 32768。非法/空 → 4096"""
+        if value is None:
+            return 4096
+        s = str(value).strip().lower()
+        digits = re.sub(r"[^\d.]", "", s)
+        if not digits:
+            return 4096
+        try:
+            k = float(digits)
+        except ValueError:
+            return 4096
+        if k <= 0:
+            return 4096
+        return max(1024, int(k * 1024))
+
     def check_ollama_service(self):
         """检测Ollama服务是否运行"""
         # 检查 ollama 库是否可用
@@ -136,11 +169,12 @@ Ollama AI引擎插件帮助信息
             else:
                 messages = self._build_messages_with_history(system_prompt, user_input)
 
-            # 构建调用参数
+            # 构建调用参数（num_ctx: 模型上下文窗口大小，由配置的 max_token_k 决定）
             kwargs = {
                 "model": self.model,
                 "messages": messages,
-                "stream": False
+                "stream": False,
+                "options": {"num_ctx": self.num_ctx}
             }
 
             # ── Function Calling: 注入工具定义 ──
@@ -217,13 +251,11 @@ Ollama AI引擎插件帮助信息
 
                 role = msg["role"]
 
-                # tool 角色消息（FC 工具结果）
+                # tool 角色消息（FC 工具结果）—— 官方格式不含 name 字段
                 if role == "tool":
                     tool_msg = {"role": "tool", "content": msg.get("content", "")}
                     if "tool_call_id" in msg:
                         tool_msg["tool_call_id"] = msg["tool_call_id"]
-                    if "name" in msg:
-                        tool_msg["name"] = msg["name"]
                     messages.append(tool_msg)
                     continue
 

ai_engines/openai_engine.py

@@ -22,6 +22,9 @@ except Exception:
 # ── 常见模型的上下文窗口（token 数）──
 # OpenAI /chat/completions 协议本身不返回模型窗口，需本地维护。
 MODEL_CONTEXT_WINDOWS = {
+    # 讯飞星火（Spark，经 one-api/new-api 转发时模型名常为 spark-* / general*）
+    "spark-4.0": 128000, "spark-max": 8192, "spark-pro": 8192, "spark-lite": 8192,
+    "spark": 8192, "generalv3.5": 8192, "generalv3": 8192, "general": 4096,
     "gpt-4o": 128000, "gpt-4o-mini": 128000, "gpt-4": 8192, "gpt-4-turbo": 128000,
     "gpt-3.5-turbo": 16385,
     "deepseek-chat": 64000, "deepseek-reasoner": 64000,
@@ -181,10 +184,19 @@ OpenAI 兼容格式引擎帮助信息
                 "stream": False
             }
 
-            # ── Function Calling: 注入工具定义 ──
+            # ── Function Calling: 注入工具定义（统一纯官方格式）──
             if tools:
-                body["tools"] = tools
-                body["tool_choice"] = "auto"
+                pure_tools = []
+                for t in tools:
+                    if not isinstance(t, dict):
+                        continue
+                    if t.get("type") == "function" and isinstance(t.get("function"), dict):
+                        pure_tools.append(t)
+                    elif isinstance(t.get("function"), dict):
+                        pure_tools.append({"type": "function", "function": t["function"]})
+                if pure_tools:
+                    body["tools"] = pure_tools
+                    body["tool_choice"] = "auto"
 
             # 发送请求
             api_url = self._get_api_url()
@@ -247,9 +259,29 @@ OpenAI 兼容格式引擎帮助信息
                         if "choices" in rd and rd["choices"]:
                             ai_response = rd["choices"][0].get("message", {}).get("content", "")
                             return ai_response.encode('utf-8', 'replace').decode('utf-8') if ai_response else ""
-                return f"API 调用失败: {response.status_code} - {response.text}"
+                return self._friendly_error(response.status_code, response)
             else:
-                return f"API 调用失败: {response.status_code} - {response.text}"
+                # 500 等错误：部分服务（如讯飞星火经 one-api 转发）不支持 FC 工具，
+                # 会直接报 500 Invalid Params —— 尝试去掉 tools 降级重试一次
+                lower = str(response.text).lower()
+                if tools and ("xunfei" in lower or "invalid params" in lower or "requestparamserror" in lower):
+                    print(f"{Fore.YELLOW}该接口可能不支持 FC 工具，降级为普通模式重试...{Style.RESET_ALL}")
+                    body.pop("tools", None)
+                    body.pop("tool_choice", None)
+                    retry = requests.post(url=api_url, json=body, headers=self._get_headers(), timeout=None)
+                    if retry.status_code == 200:
+                        rd = retry.json()
+                        retry_usage = rd.get("usage", {})
+                        if isinstance(retry_usage, dict) and retry_usage.get("prompt_tokens"):
+                            try:
+                                self.last_prompt_tokens = int(retry_usage["prompt_tokens"])
+                            except (TypeError, ValueError):
+                                pass
+                        if "choices" in rd and rd["choices"]:
+                            ai_response = rd["choices"][0].get("message", {}).get("content", "")
+                            ai_response = self._process_thinking_content(ai_response)
+                            return ai_response.encode('utf-8', 'replace').decode('utf-8') if ai_response else ""
+                return self._friendly_error(response.status_code, response)
 
         except requests.exceptions.ConnectionError:
             return f"无法连接到 API 服务: {self.base_url}，请检查服务是否运行"
@@ -276,22 +308,20 @@ OpenAI 兼容格式引擎帮助信息
 
                 role = msg["role"]
 
-                # tool 角色消息（FC 工具结果）
+                # tool 角色消息（FC 工具结果）—— 官方 OpenAI 格式不含 name 字段
                 if role == "tool":
                     tool_msg = {"role": "tool", "content": msg.get("content", "")}
                     if "tool_call_id" in msg:
                         tool_msg["tool_call_id"] = msg["tool_call_id"]
-                    if "name" in msg:
-                        tool_msg["name"] = msg["name"]
                     messages.append(tool_msg)
                     continue
 
-                # assistant 消息可能包含 tool_calls
+                # assistant 消息可能包含 tool_calls —— 重建成纯官方结构
                 if role == "assistant" and "tool_calls" in msg:
                     assistant_msg = {
                         "role": "assistant",
-                        "content": msg.get("content"),
-                        "tool_calls": msg["tool_calls"]
+                        "content": msg.get("content") or "",
+                        "tool_calls": self._pure_tool_calls(msg["tool_calls"])
                     }
                     messages.append(assistant_msg)
                     continue
@@ -372,6 +402,58 @@ OpenAI 兼容格式引擎帮助信息
 
         return response
 
+    @staticmethod
+    def _friendly_error(status_code, response):
+        """把错误响应里的可读信息提取出来，附带常见原因提示"""
+        try:
+            data = response.json()
+            err = data.get("error", {})
+            msg = err.get("message", "") if isinstance(err, dict) else ""
+        except Exception:
+            msg = ""
+        if not msg:
+            return f"API 调用失败: {status_code} - {response.text}"
+
+        hint = ""
+        low = str(msg).lower()
+        if "invalid params" in low or "requestparamserror" in low or "xunfei" in low:
+            hint = ("\n提示: 讯飞星火接口报'参数错误'，常见原因:"
+                    "\n  1) model 名与 one-api/new-api 渠道里的模型映射不一致（如 spark-4.0-ultra / spark-max / generalv3.5）"
+                    "\n  2) 该模型/渠道不支持 function calling（引擎已尝试去掉 tools 重试）"
+                    "\n  3) base_url 需为 OpenAI 兼容转发地址（如 one-api 的 https://域名/v1）")
+        return f"API 调用失败: {status_code} - {msg}{hint}"
+
+    @staticmethod
+    def _pure_tool_calls(tool_calls):
+        """把历史里的 tool_calls 重建成官方 OpenAI 格式:
+        [{"id": ..., "type": "function", "function": {"name": ..., "arguments": "json串"}}]
+        剔除内部字段（action/tool/args 等），arguments 统一为字符串。
+        """
+        pure = []
+        for tc in (tool_calls or []):
+            if not isinstance(tc, dict):
+                continue
+            func = tc.get("function")
+            if isinstance(func, dict):
+                name = func.get("name", tc.get("name", ""))
+                args = func.get("arguments", "{}")
+            else:
+                name = tc.get("name", "")
+                args = tc.get("arguments", "{}")
+            if isinstance(args, str):
+                args_str = args
+            else:
+                try:
+                    args_str = json.dumps(args, ensure_ascii=False)
+                except (TypeError, ValueError):
+                    args_str = "{}"
+            pure.append({
+                "id": tc.get("id", f"call_{name}"),
+                "type": "function",
+                "function": {"name": name, "arguments": args_str}
+            })
+        return pure
+
     def set_model(self, model_name):
         """设置模型"""
         self.model = model_name

config.json.example

@@ -4,7 +4,8 @@
       "ollama": {
         "api_key": "",
         "base_url": "http://localhost:11434",
-        "model": "gemma4:31b"
+        "model": "gemma4:31b",
+        "max_token_k": "<input:请输入模型最大token大小(K)>"
       },
       "openai": {
         "api_key": "your-api-key-here",

launcher.py

@@ -16,6 +16,13 @@ from pathlib import Path
 from datetime import datetime
 import platform
 
+# <input> 特殊语法：配置模型时可用它交互式询问用户并获取输入
+try:
+    from xcli_core.config import resolve_input_value
+except Exception:
+    def resolve_input_value(value, field_name="", default_prompt=None):
+        return value
+
 # ── 编码设置 ──
 if sys.stdout.encoding != 'utf-8':
     sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
@@ -471,6 +478,12 @@ class Launcher:
                     entry['base_url'] = 'https://api.deepseek.com/v1'
                     entry['model'] = 'deepseek-chat'
                 config['api']['engines'][name] = entry
+            if name == 'ollama':
+                # 模型最大 token 大小（单位 K，如 32 = 32K = 32768 token）
+                # 默认用 <input> 语法：配置模型时交互式询问用户
+                config['api']['engines'][name].setdefault(
+                    'max_token_k', '<input:请输入模型最大token大小(K)>'
+                )
 
         self.config_file.write_text(json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2), 'utf-8')
         return config
@@ -498,7 +511,7 @@ class Launcher:
                     info(f'当前密钥: {masked}')
                 if prompt_yn(f'配置 {name} 的 API 密钥?', 'n'):
                     key = self.secret_input(f'{name} API 密钥')
-                    cfg['api_key'] = key
+                    cfg['api_key'] = resolve_input_value(key, field_name='API 密钥')
 
             # URL
             current_url = cfg.get('base_url', '')
@@ -506,7 +519,7 @@ class Launcher:
                 info(f'当前 URL: {current_url}')
             if prompt_yn(f'配置 {name} 的 Base URL?', 'n'):
                 url = prompt('Base URL', current_url)
-                cfg['base_url'] = url
+                cfg['base_url'] = resolve_input_value(url, field_name='Base URL')
 
             # Model
             current_model = cfg.get('model', '')
@@ -514,7 +527,26 @@ class Launcher:
                 info(f'当前模型: {current_model}')
             if prompt_yn(f'配置 {name} 的模型?', 'n'):
                 model = prompt('模型名称', current_model)
-                cfg['model'] = model
+                cfg['model'] = resolve_input_value(model, field_name='模型')
+
+            # 最大 token 大小（仅 ollama；单位 K，如 32 = 32K = 32768 token；支持 <input> 语法）
+            if name == 'ollama':
+                current_ctx = cfg.get('max_token_k', '')
+                is_syntax = isinstance(current_ctx, str) and '<input' in current_ctx
+                if is_syntax:
+                    info('当前最大 token: (启动时询问)')
+                elif current_ctx:
+                    shown = str(current_ctx)
+                    info(f'当前最大 token: {shown}K' if shown.replace('.', '', 1).isdigit() else f'当前最大 token: {shown}')
+                else:
+                    info('当前最大 token: 未设置')
+                if prompt_yn(f'配置 {name} 的最大 token 大小(K)?', 'n'):
+                    default_ctx = '' if is_syntax else str(current_ctx)
+                    val = prompt('最大 token (K)', default_ctx)
+                    if val.strip():
+                        cfg['max_token_k'] = resolve_input_value(val, field_name='最大 token 大小(K)')
+                elif not current_ctx:
+                    cfg['max_token_k'] = '<input:请输入模型最大token大小(K)>'
 
             config.setdefault('api', {}).setdefault('engines', {})[name] = cfg
 

xcli_core/cli_core.py

@@ -795,11 +795,10 @@ multi 操作支持一次修改多处：
                 # 通过插件管理器执行
                 result = self._execute_tool_by_name(tool_name, tool_args)
 
-                # 记录工具结果到历史
+                # 记录工具结果到历史（官方 OpenAI tool 消息不含 name 字段）
                 tool_result_msg = {
                     "role": "tool",
                     "tool_call_id": call_id,
-                    "name": tool_name,
                     "content": result[:5000] if result else "执行完成"
                 }
                 self.shared_conversation_history.append(tool_result_msg)

xcli_core/config.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import os
+import re
 import json
 import logging
 from colorama import Fore, Style
@@ -6,6 +7,39 @@ from colorama import Fore, Style
 # 配置文件路径
 CONFIG_FILE = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), "config.json")
 
+# <input> 特殊语法：配置模型时可用它交互式询问用户并获取输入
+#   <input>            → 用默认提示询问
+#   <input:提示语>      → 用自定义提示语询问
+_INPUT_PATTERN = re.compile(r"<input(?::([^>]*))?>")
+
+
+def resolve_input_value(value, field_name="", default_prompt=None):
+    """解析配置值中的 <input> 特殊语法，交互式询问用户并返回其输入。
+
+    用法（写在 config.json 的字段值里）:
+        "model": "<input>"                  → 启动时提示"请输入model: "
+        "model": "<input:请输入模型名>"      → 启动时提示自定义文案
+        也可以夹在字符串中间: "prefix<input>suffix"
+
+    不含 <input> 的值原样返回；用户直接回车/中断时返回空串，由调用方兜底。
+    """
+    if not isinstance(value, str) or "<input" not in value:
+        return value
+
+    def _ask(match):
+        label = (match.group(1) or "").strip()
+        prompt = label or default_prompt or (f"请输入{field_name}" if field_name else "请输入")
+        prompt = prompt.rstrip()
+        if prompt and not prompt.endswith((":", "：", "?", "？", "!", "！", " ")):
+            prompt += ": "
+        try:
+            answer = input(f"{Fore.CYAN}{prompt}{Style.RESET_ALL}").strip()
+            return answer
+        except (EOFError, KeyboardInterrupt):
+            return ""
+
+    return _INPUT_PATTERN.sub(_ask, value)
+
 
 def load_config():
     """加载配置文件"""

xcli_core/fc_tools.py

@@ -120,11 +120,11 @@ def fc_result_to_message(tool_call_id: str, tool_name: str, result: str) -> Dict
 
     Returns:
         {"role": "tool", "tool_call_id": ..., "content": ...}
+        注意: 官方 OpenAI 的 tool 消息不含 name 字段（严格服务端如讯飞会拒），故不写入。
     """
     return {
         "role": "tool",
         "tool_call_id": tool_call_id,
-        "name": tool_name,
         "content": result[:10000] if result else ""  # 截断过长结果
     }