一个智能体的上下文达到一定的量级后，大模型无法使用并且浏览器登录打开对应的agent后页面卡顿

[adil0518]

Pre-checks

• I have searched existing issues and this is not a duplicate.

Deployment Method

Source (setup.sh)

Steps to Reproduce

Expected vs Actual Behavior

上下文是否可以归档？

Logs / Screenshots

No response

[adil0518]

问题根因

错误信息 The reasoning content in the thinking mode must be passed back to the API 表明： 当使用 DeepSeek R1 模型的 thinking mode 时，API 要求在 assistant 消息中必须传递 reasoning_content 字段 。

在 caller.py 的消息构建逻辑中（第 320-329 行），之前的代码 缺少 对 reasoning_content 的传递：

for msg in messages:
    api_messages.append(LLMMessage(
        role=msg.get("role", "user"),
        content=msg.get("content"),
        tool_calls=msg.get("tool_calls"),
        tool_call_id=msg.get("tool_call_id"),
        # 缺少 reasoning_content!
    ))

当 conversation history 中包含带有 reasoning_content 的 assistant 消息时，这些内容没有被传递给 LLM API，导致 DeepSeek R1 返回 HTTP 400 错误。

修复方案

已经在 d:\SC\3-项目\2026年项目\5、AI智能体\dev\Clawith-main\Clawith-main\backend\app\services\llm\caller.py:328 添加了 reasoning_content=msg.get("reasoning_content") 参数：

for msg in messages:
    api_messages.append(LLMMessage(
        role=msg.get("role", "user"),
        content=msg.get("content"),
        tool_calls=msg.get("tool_calls"),
        tool_call_id=msg.get("tool_call_id"),
        reasoning_content=msg.get("reasoning_content"),  # 新增
    ))