@unified-llm/core
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Unified LLM interface (in-memory).
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JavaScript
;
Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
exports.callGeminiAgent = callGeminiAgent;
// src/providers/google/gemini-agent.ts
const token_utils_js_1 = require("../../utils/token-utils.js");
const logging_js_1 = require("../../utils/logging.js");
const timing_js_1 = require("../../utils/timing.js");
const setup_mcp_tools_js_1 = require("../../utils/mcp/setup-mcp-tools.js");
const mcp_tool_catalog_js_1 = require("../../utils/mcp/mcp-tool-catalog.js");
const execute_tool_calls_js_1 = require("../../utils/tools/execute-tool-calls.js");
const sanitizeJsonSchema_js_1 = require("./sanitizeJsonSchema.js");
/**
* ローカルな一意 ID を生成する（Gemini 側が tool call id を返さない場合の補助）。
*/
function createLocalId(prefix) {
return `${prefix}_${Date.now()}_${Math.random().toString(16).slice(2)}`;
}
/**
* Gemini API のエンドポイント URL を組み立てる。
*
* 注意:
* - この実装は「model 文字列に :generateContent / :streamGenerateContent 等を含める」設計を前提とする。
* - endpoint は `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/` のようなベースを想定。
*/
function resolveGeminiEndpoint(args) {
const { model, endpoint } = args;
const defaultBase = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models";
const base = typeof endpoint === "string" && endpoint.trim().length > 0
? endpoint.trim()
: defaultBase;
const baseWithSlash = base.endsWith("/") ? base : `${base}/`;
const url = new URL(`${baseWithSlash}${model}`);
return url.toString();
}
/**
* OpenAI 互換の tool 定義（function）を Gemini の tool 形式へ変換する。
*
* - parameters は Gemini 側で受理される JSON Schema サブセットへ sanitize する。
* - tool 名衝突等は呼び出し側（callGeminiAgent）で検査している前提。
*/
function openAiToolsToGeminiTools(openAiTools) {
if (openAiTools.length === 0)
return [];
return [
{
functionDeclarations: openAiTools.map((t) => ({
name: t.name,
description: t.description,
parametersJsonSchema: (0, sanitizeJsonSchema_js_1.sanitizeJsonSchema)(t.parameters),
})),
},
];
}
/**
* candidates[0].content.parts を安全に取得するユーティリティ。
* - Gemini のレスポンスは候補が無い/parts が無いケースがあるため防御的に扱う。
*/
function getCandidate0Parts(resp) {
var _a, _b, _c;
const parts = (_c = (_b = (_a = resp === null || resp === void 0 ? void 0 : resp.candidates) === null || _a === void 0 ? void 0 : _a[0]) === null || _b === void 0 ? void 0 : _b.content) === null || _c === void 0 ? void 0 : _c.parts;
return Array.isArray(parts) ? parts : [];
}
/**
* Gemini レスポンスから text を抽出する（candidates[0].content.parts[].text を連結）。
*
* 目的:
* - tool loop とは独立に「人間に返す文字列」を復元する。
* 注意:
* - streaming (SSE) 時は最後のイベントに text が無い場合があるため、
* 本ファイルでは __accumulatedText も併用する（getOutputText 参照）。
*/
function extractGeminiText(resp) {
const parts = getCandidate0Parts(resp);
return parts
.map((p) => (typeof (p === null || p === void 0 ? void 0 : p.text) === "string" ? p.text : ""))
.filter((t) => t.length > 0)
.join("");
}
/**
* Gemini レスポンスから functionCall を抽出する。
*
* 目的:
* - tool calling ループ（runToolCallingLoop）で「次に実行すべき tool call」を判定する。
*
* 注意:
* - Gemini の streaming では functionCall が “途中イベント” に出て、最後イベントが空のことがある。
* → SSE 解析側で functionCall を見つけたイベントを返す仕掛けが必要（readGeminiSseResponse 参照）。
*/
function extractGeminiFunctionCalls(resp) {
const parts = getCandidate0Parts(resp);
const calls = [];
for (const p of parts) {
const fc = p === null || p === void 0 ? void 0 : p.functionCall;
if (fc && typeof fc.name === "string") {
calls.push({
id: typeof fc.id === "string" ? fc.id : undefined,
name: fc.name,
args: fc.args && typeof fc.args === "object" && !Array.isArray(fc.args)
? fc.args
: undefined,
});
}
}
return calls;
}
/**
* レスポンスが functionCall を含むかを判定する。
* - SSE 側の「途中イベント検出」で使用。
*/
function responseHasFunctionCall(resp) {
const parts = getCandidate0Parts(resp);
return parts.some((p) => { var _a; return (p === null || p === void 0 ? void 0 : p.functionCall) && typeof ((_a = p.functionCall) === null || _a === void 0 ? void 0 : _a.name) === "string"; });
}
/**
* レスポンスが content.parts を含むかを判定する。
* - SSE 側で「parts を含む最後のイベント」を保持するために使用。
*/
function responseHasAnyParts(resp) {
const parts = getCandidate0Parts(resp);
return Array.isArray(parts) && parts.length > 0;
}
/**
* Gemini の usageMetadata を OpenAI 互換っぽい usage 形へ変換する。
*
* 目的:
* - 既存の token-utils.accumulateUsage が OpenAI 形を想定しているため、変換して渡す。
*/
function toOpenAiLikeUsageFromGemini(meta) {
var _a, _b, _c, _d;
const prompt = Number((_a = meta === null || meta === void 0 ? void 0 : meta.promptTokenCount) !== null && _a !== void 0 ? _a : 0);
const cand = Number((_b = meta === null || meta === void 0 ? void 0 : meta.candidatesTokenCount) !== null && _b !== void 0 ? _b : 0);
const total = Number((_c = meta === null || meta === void 0 ? void 0 : meta.totalTokenCount) !== null && _c !== void 0 ? _c : (prompt + cand));
const cached = Number((_d = meta === null || meta === void 0 ? void 0 : meta.cachedContentTokenCount) !== null && _d !== void 0 ? _d : 0);
return {
input_tokens: prompt,
output_tokens: cand,
total_tokens: total,
input_tokens_details: {
cached_tokens: cached,
},
};
}
/**
* tool 実行結果（string）を JSON object として解釈できるか試す。
*
* 目的:
* - Gemini の functionResponse は object を期待するため、
* tool の output が JSON なら parse して渡す（非 JSON は {result: "..."} に wrap）。
*/
function tryParseJsonObject(input) {
try {
const v = JSON.parse(input);
if (v && typeof v === "object" && !Array.isArray(v))
return v;
return { result: v };
}
catch (_a) {
return null;
}
}
/**
* OpenAI 風の baseInput（role/content）を Gemini の systemInstruction と contents に変換する。
*
* 目的:
* - 呼び出し側の互換性（developer/system/user/assistant）を維持しつつ Gemini API 形式へマッピングする。
*
* ポリシー:
* - developer/system は systemInstruction に集約
* - user/assistant は contents に積む（assistant は role:"model"）
*/
function toGeminiSystemAndContentsFromBaseInput(baseInput) {
const systemTexts = [];
const contents = [];
const pushTextContent = (role, text) => {
const trimmed = text !== null && text !== void 0 ? text : "";
if (trimmed.length === 0)
return;
contents.push({
role,
parts: [{ text: trimmed }],
});
};
const coerceTextFromOpenAiContent = (content) => {
if (typeof content === "string")
return content;
if (Array.isArray(content)) {
const texts = content
.map((c) => {
if (!c || typeof c !== "object")
return "";
if (typeof c.text === "string")
return c.text;
return "";
})
.filter((t) => t.length > 0);
return texts.join("");
}
return "";
};
for (const item of baseInput) {
// 文字列は user として扱う
if (typeof item === "string") {
pushTextContent("user", item);
continue;
}
if (!item || typeof item !== "object")
continue;
const roleRaw = item.role;
const typeRaw = item.type;
// developer/system は systemInstruction 側へ集約
if (roleRaw === "system" || roleRaw === "developer") {
const text = coerceTextFromOpenAiContent(item.content);
if (text)
systemTexts.push(text);
continue;
}
// thread/history 由来の message 形式（OpenAI 互換）を吸収
if (typeRaw === "message") {
const role = item.role === "assistant"
? "model"
: item.role === "user"
? "user"
: undefined;
const contentArr = Array.isArray(item.content) ? item.content : [];
const text = contentArr
.filter((c) => (c === null || c === void 0 ? void 0 : c.type) === "output_text" && typeof c.text === "string")
.map((c) => c.text)
.join("");
if (role && text)
pushTextContent(role, text);
continue;
}
// role:user/assistant の通常形
if (roleRaw === "user" || roleRaw === "assistant") {
const role = roleRaw === "assistant" ? "model" : "user";
const text = coerceTextFromOpenAiContent(item.content);
if (text)
pushTextContent(role, text);
continue;
}
// function_call_output 等は tool loop 側で Gemini 形式に積むのでここでは無視
}
const systemInstruction = systemTexts.length > 0
? {
parts: [{ text: systemTexts.join("\n") }],
}
: undefined;
return { systemInstruction, contents };
}
// ---------------------------------------------------------
// SSE helpers (可読性重視)
// ---------------------------------------------------------
/**
* Content-Type が SSE (text/event-stream) かどうかを判定する。
*
* 目的:
* - 「sseCallback の有無」ではなく「レスポンスが SSE のときのみ」ストリーム処理を行う要件を満たす。
*/
function isTextEventStream(contentType) {
return contentType.toLowerCase().includes("text/event-stream");
}
/**
* SSE の「イベント境界（空行）」単位で raw event を切り出すデコーダ。
*
* 入力:
* - fetch の ReadableStream から得た文字列チャンク
*
* 出力:
* - raw SSE event（複数行のテキスト）。各 event 内には data: 行が含まれる可能性がある。
*
* 対応:
* - LF / CRLF 両対応
*/
class SseEventDecoder {
constructor() {
this.buffer = "";
}
/**
* チャンクを追加し、確定した SSE event を返す。
*/
push(textChunk) {
this.buffer += textChunk;
return this.drain(false);
}
/**
* ストリーム終端処理。
* - decoder の flush テキストを与え、残りバッファも含めて event を吐き出す。
*/
flush(tailText = "") {
this.buffer += tailText;
return this.drain(true);
}
/**
* buffer 内から「空行区切り」を探し、event を取り出す。
*
* flush=false の場合:
* - 区切りが無い末尾は次チャンクに持ち越す。
*
* flush=true の場合:
* - 残りが空でなければ最後の event として返す。
*/
drain(flush) {
const events = [];
const findDelimiter = (s) => {
const lf = s.indexOf("\n\n");
const crlf = s.indexOf("\r\n\r\n");
if (lf === -1 && crlf === -1)
return null;
if (lf === -1)
return { idx: crlf, len: 4 };
if (crlf === -1)
return { idx: lf, len: 2 };
return lf < crlf ? { idx: lf, len: 2 } : { idx: crlf, len: 4 };
};
while (true) {
const delim = findDelimiter(this.buffer);
if (!delim)
break;
const raw = this.buffer.slice(0, delim.idx);
this.buffer = this.buffer.slice(delim.idx + delim.len);
events.push(raw);
}
if (flush) {
const remaining = this.buffer;
this.buffer = "";
if (remaining.trim().length > 0)
events.push(remaining);
}
return events;
}
}
/**
* raw SSE event から data: 行を連結して JSON として parse する。
*
* Gemini streaming (alt=sse) の event は通常 `data: { ...json... }` を含む。
* - ただし keep-alive 的な空 event や [DONE] が混ざる場合があるため除外する。
*
* 戻り値:
* - parsed: JSON parse できた GeminiGenerateContentResponse（できなければ null）
* - sample: デバッグ用に event の先頭を切り出したもの
*/
function parseGeminiSseEvent(rawEvent) {
const trimmed = rawEvent.trim();
const sample = trimmed.slice(0, 2000);
if (!trimmed)
return { parsed: null, sample };
const dataLines = rawEvent
.split(/\r?\n/)
.filter((line) => line.startsWith("data:"))
.map((line) => line.replace(/^data:\s?/, ""));
const data = dataLines.join("\n").trim();
if (!data || data === "[DONE]")
return { parsed: null, sample };
try {
return { parsed: JSON.parse(data), sample };
}
catch (_a) {
return { parsed: null, sample };
}
}
/**
* Gemini の streaming テキストを assemble する accumulator。
*
* 背景:
* - Gemini の SSE は「差分」か「累積」かが実装差/モデル差で揺れることがある。
* - 本 accumulator は以下のヒューリスティックで両方を吸収する:
* 1) chunk が累積なら accumulated を置き換え、delta は差分部分
* 2) chunk が短くなった場合（再送/順序ズレ）は無視
* 3) それ以外は差分として末尾に append
*
* 注意:
* - これは “表示用テキスト” の復元であり、tool calling の判定は parts.functionCall を優先する。
*/
class GeminiTextAccumulator {
constructor() {
this.text = "";
}
/**
* chunkText を取り込み、delta と full を返す。
*/
ingest(chunkText) {
if (!chunkText)
return { delta: "", full: this.text };
if (chunkText.startsWith(this.text)) {
const delta = chunkText.slice(this.text.length);
this.text = chunkText;
return { delta, full: this.text };
}
if (this.text.startsWith(chunkText)) {
return { delta: "", full: this.text };
}
this.text += chunkText;
return { delta: chunkText, full: this.text };
}
/**
* 現在の全文を返す。
*/
get() {
return this.text;
}
}
/**
* Gemini の SSE レスポンスを読み取り、tool calling と表示テキストを両立する形でレスポンスを組み立てる。
*
* 返却方針（重要）:
* - tool calling を正しく行うため、functionCall を含むイベントを優先して返す
* （returnOnFirstFunctionCall=true の場合）。
* - ただし functionCall の args が “直後に補完される” 実装差に備えて、
* 少数イベントだけ待ってから返す（best-effort）。
*
* thoughtSignature 保護:
* - content.parts は “API が返した raw のまま” 返す。
* - parts を merge/再構築して text を詰め直さない（壊すと tool calling が崩れる恐れ）。
*/
async function readGeminiSseResponse(res, opts) {
var _a, _b;
const { sseCallback, returnOnFirstFunctionCall } = opts;
if (!res.body) {
throw new Error("Gemini API streaming error: missing response body.");
}
const canProgress = typeof sseCallback === "function";
const reader = res.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
const sse = new SseEventDecoder();
const textAcc = new GeminiTextAccumulator();
let lastParsed = null;
let lastWithParts = null;
let lastWithFunctionCall = null;
let latestUsage;
let latestFinishReason;
// デバッグ用: 直近 event の先頭を保持（エラー時に出す）
let lastSample = "";
// functionCall を観測した後、args が後続で補完される可能性に備えて少し待つ
let functionCallSeen = false;
let functionCallAfterSeenEvents = 0;
const MAX_EXTRA_EVENTS_AFTER_FC = 3;
// 早期 return 対象（functionCall を含むイベント）
let earlyReturn = null;
/**
* SSE の delta を progress callback に流す。
* - “SSE の場合のみ” 呼ぶ（非 SSE ではそもそもここに来ない）。
*/
const emitDelta = (delta) => {
if (!canProgress)
return;
if (!delta)
return;
sseCallback({ type: "response.output_text.delta", delta });
};
/**
* SSE 完了イベントを progress callback に流す。
*/
const emitCompleted = (responseObj) => {
if (!canProgress)
return;
sseCallback({ type: "response.completed", response: responseObj });
};
/**
* functionCall の args が “概ね揃っている” とみなせるかの best-effort 判定。
*
* 背景:
* - 実装差で args が後続イベントに分割される可能性がある。
* - ただしここで厳密に待ち続けると永遠に返せない恐れがあるため、
* 「少なくとも1つの call で args が object になっている」ことを complete の目安にする。
*/
const isFunctionCallArgsComplete = (resp) => {
const parts = getCandidate0Parts(resp);
const calls = parts
.map((p) => p === null || p === void 0 ? void 0 : p.functionCall)
.filter((fc) => fc && typeof fc.name === "string");
if (calls.length === 0)
return false;
return calls.some((fc) => (fc === null || fc === void 0 ? void 0 : fc.args) &&
typeof fc.args === "object" &&
fc.args !== null &&
!Array.isArray(fc.args));
};
/**
* 返却レスポンスに “表示用テキスト” とデバッグ情報を付与する。
*
* 注意:
* - content.parts の改変はしない（thoughtSignature を壊さない）。
* - usage/finishReason は “観測できた最新” を補完する（最終イベント側に出やすいため）。
*/
const decorate = (base) => {
const out = {
...base,
__accumulatedText: textAcc.get(),
__streamLast: lastParsed,
__streamHadFunctionCall: Boolean(lastWithFunctionCall),
};
if (latestUsage)
out.usageMetadata = latestUsage;
if (latestFinishReason && Array.isArray(out.candidates) && out.candidates.length > 0) {
out.candidates = [
{ ...out.candidates[0], finishReason: latestFinishReason },
...out.candidates.slice(1),
];
}
return out;
};
/**
* パース済みイベントを取り込み、状態更新と earlyReturn 判定を行う。
*
* ここが最重要:
* - functionCall を見つけたら “そのイベント” を返す（returnOnFirstFunctionCall=true）
* - ただし args が未完かもしれないので、少数イベントだけ待つ
*/
const consumeParsed = (parsed) => {
var _a, _b;
lastParsed = parsed;
if (parsed.usageMetadata)
latestUsage = parsed.usageMetadata;
const fr = (_b = (_a = parsed === null || parsed === void 0 ? void 0 : parsed.candidates) === null || _a === void 0 ? void 0 : _a[0]) === null || _b === void 0 ? void 0 : _b.finishReason;
if (typeof fr === "string")
latestFinishReason = fr;
if (responseHasAnyParts(parsed))
lastWithParts = parsed;
// 表示用テキストを assemble（parts は改変しない）
const chunkText = extractGeminiText(parsed);
const { delta } = textAcc.ingest(chunkText);
emitDelta(delta);
// tool call の取りこぼしを防ぐため、functionCall を優先して保持
if (responseHasFunctionCall(parsed)) {
lastWithFunctionCall = parsed;
if (!functionCallSeen) {
functionCallSeen = true;
functionCallAfterSeenEvents = 0;
}
if (returnOnFirstFunctionCall) {
// args が揃っているなら即返す
if (isFunctionCallArgsComplete(parsed)) {
earlyReturn = parsed;
}
// args が未完なら “少しだけ” 続きを読んで補完されるのを待つ（下の else 側でカウント）
}
return;
}
// functionCall を見た後に “functionCall なしイベント” が続く場合:
// - args 補完イベントが来ないまま終わるケースに備えて、一定回数で best-effort return する
if (functionCallSeen && returnOnFirstFunctionCall) {
functionCallAfterSeenEvents += 1;
if (!earlyReturn && functionCallAfterSeenEvents >= MAX_EXTRA_EVENTS_AFTER_FC) {
// best-effort: 最後に観測した functionCall イベントを返す
earlyReturn = lastWithFunctionCall;
}
// finishReason が来たら、この時点でも best-effort で返して良い
if (!earlyReturn && typeof fr === "string" && lastWithFunctionCall) {
earlyReturn = lastWithFunctionCall;
}
}
};
/**
* SSE 解析の main loop。
*
* 注意（わかりづらい点）:
* - earlyReturn を検出した時点で “ストリーム読みを中断” する必要がある。
* - ただし while(true) + for(...) の二重ループなので、ラベル付き break で抜ける。
*/
readLoop: try {
while (true) {
const { value, done } = await reader.read();
if (done)
break;
const chunkText = decoder.decode(value, { stream: true });
const rawEvents = sse.push(chunkText);
for (const rawEvent of rawEvents) {
const { parsed, sample } = parseGeminiSseEvent(rawEvent);
lastSample = sample || lastSample;
if (!parsed)
continue;
consumeParsed(parsed);
// functionCall を “そのイベントで返す” 方針の場合、ここで中断して返却に移る
if (earlyReturn)
break readLoop;
}
}
// ストリーム終端: TextDecoder / SSE buffer の残りを flush して最後の event を処理
const tail = decoder.decode();
const remainingEvents = sse.flush(tail);
for (const rawEvent of remainingEvents) {
const { parsed, sample } = parseGeminiSseEvent(rawEvent);
lastSample = sample || lastSample;
if (!parsed)
continue;
consumeParsed(parsed);
if (earlyReturn)
break readLoop;
}
}
finally {
// 早期 return / 正常終了 いずれでも reader を止める
await reader.cancel().catch(() => { });
}
// 早期 return（functionCall を含むイベントを返す）:
// - tool calling を確実に起動するための最優先パス
if (earlyReturn) {
const decorated = decorate(earlyReturn);
emitCompleted(decorated);
return decorated;
}
// 通常 return（最後まで読んだ場合）:
// - functionCall が出ていればそれを、そうでなければ parts がある最後を、最後に parse できたものを返す
const base = (_a = lastWithFunctionCall !== null && lastWithFunctionCall !== void 0 ? lastWithFunctionCall : lastWithParts) !== null && _a !== void 0 ? _a : lastParsed;
if (!base) {
const contentType = ((_b = res.headers.get("content-type")) !== null && _b !== void 0 ? _b : "").toLowerCase();
throw new Error([
"Gemini API streaming error: no parsable SSE events received.",
`content-type=${contentType}`,
`sample=${lastSample || "(empty)"}`,
].join("\n"));
}
const decorated = decorate(base);
emitCompleted(decorated);
return decorated;
}
// ---------------------------------------------------------
// Gemini API request
// ---------------------------------------------------------
/**
* Gemini API を呼び出し、レスポンスを GeminiGenerateContentResponse として返す。
*
* 処理概要:
* - fetch 実行
* - Content-Type を見て SSE なら streaming として解析（readGeminiSseResponse）
* - SSE でなければ通常 JSON として res.json()
*
* 目的:
* - “sseCallback の有無” ではなく “レスポンスが SSE の場合のみ” progress を流す要件を満たす。
* - SSE 時に functionCall を取りこぼさない（途中イベントを返す）。
*/
async function callGeminiGenerateContent(body, opts) {
var _a;
const { apiKey, model, endpoint, sseCallback, signal } = opts;
const url = resolveGeminiEndpoint({ model, endpoint });
const res = await fetch(url, {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
"x-goog-api-key": apiKey,
},
body: JSON.stringify(body),
signal,
});
if (!res.ok) {
const text = await res.text().catch(() => "");
throw new Error(`Gemini API error: ${res.status} ${res.statusText}\n${text}`);
}
const contentType = ((_a = res.headers.get("content-type")) !== null && _a !== void 0 ? _a : "").toLowerCase();
const isEventStream = isTextEventStream(contentType);
// 非 SSE は通常 JSON（sseCallback は要件上 “呼ばない”）
if (!isEventStream) {
return (await res.json());
}
// SSE の場合のみ streaming 解析（途中の functionCall イベントで early return し得る）
return await readGeminiSseResponse(res, {
sseCallback,
returnOnFirstFunctionCall: true,
});
}
// ---------------------------------------------------------
// Output text extraction
// ---------------------------------------------------------
/**
* “最終アウトプット文字列” を取り出すユーティリティ。
*
* 目的:
* - 呼び出し側が欲しいのは最終テキストであることが多いため、各形式を吸収して統一的に返す。
*
* 実装方針:
* - OpenAI Responses 互換の output_text / output[] をまず見る
* - Gemini の streaming では __accumulatedText を最優先（最後イベントが空でも全文が取れる）
* - 最後に candidates[0].content.parts[].text の連結にフォールバック
*/
function getOutputText(response) {
// OpenAI Responses API 互換
if (typeof (response === null || response === void 0 ? void 0 : response.output_text) === "string") {
return response.output_text;
}
if (Array.isArray(response === null || response === void 0 ? void 0 : response.output)) {
const messageTexts = [];
for (const item of response.output) {
if (item.type === "message" && Array.isArray(item.content)) {
const parts = item.content
.filter((c) => (c === null || c === void 0 ? void 0 : c.type) === "output_text" && typeof c.text === "string")
.map((c) => c.text);
if (parts.length > 0)
messageTexts.push(parts.join(""));
}
}
if (messageTexts.length > 0)
return messageTexts.join("\n");
}
// Gemini: SSE assemble（parts を改変しないため別フィールド）
if (typeof (response === null || response === void 0 ? void 0 : response.__accumulatedText) === "string") {
return response.__accumulatedText;
}
// Gemini GenerateContentResponse 互換
if (Array.isArray(response === null || response === void 0 ? void 0 : response.candidates)) {
return extractGeminiText(response);
}
throw new Error("No text output found in model result.");
}
/**
* Gemini に対して tool calling ループを実行する。
*
* 処理概要:
* 1) baseInput を Gemini の systemInstruction / contents に変換
* 2) tools を functionDeclarations として設定
* 3) 生成 → functionCall 抽出 → tool 実行 → functionResponse を contents に積む、を最大 maxLoops まで繰り返す
*
* 目的:
* - MCP tools / local tools を Gemini で呼び出し可能にし、ブラウジング等の agent 動作を実現する。
*
* 注意:
* - Gemini 3 系では thoughtSignature 等が tool calling に影響し得るため、
* model の content.parts は raw のまま geminiContents に push し、改変しない。
*/
async function runToolCallingLoop(options) {
var _a, _b, _c;
const { baseInput, openAiTools, toolNameToClient, localToolHandlers, usage, model, apiKey, endpoint, isStream, thread, structuredOutput, temperature, sseCallback, signal, logger, clock, } = options;
const maxLoops = Number(process.env.RESPONSES_MAX_LOOPS) || 10;
const geminiTools = openAiToolsToGeminiTools(openAiTools);
// thread が OpenAI の previous_response_id 前提の可能性があるため、
// Gemini では server-side continuation を使わず、必要なら thread が組み立てた input を利用する。
let initialInput = baseInput;
try {
if (thread &&
typeof thread.buildRequestContextForResponsesAPI === "function") {
try {
// Gemini では previous_response_id は無意味なので無効化（存在する場合のみ）
if (typeof thread.updatePreviousResponseId === "function") {
thread.updatePreviousResponseId(undefined);
}
}
catch (_d) {
// ignore
}
const ctx = thread.buildRequestContextForResponsesAPI(baseInput);
if (ctx && Array.isArray(ctx.input))
initialInput = ctx.input;
}
}
catch (_e) {
// ignore
}
const { systemInstruction, contents: initialContents } = toGeminiSystemAndContentsFromBaseInput(initialInput);
// Gemini は contents が空だとエラーになり得るため最低 1 件確保
const geminiContents = initialContents.length > 0
? [...initialContents]
: [{ role: "user", parts: [{ text: "" }] }];
/**
* Gemini の generate/streamGenerate リクエスト body を組み立てる。
* - tools/toolConfig は tool がある場合のみ付与
* - structured output は responseJsonSchema を設定
*/
const buildRequestBody = () => {
var _a;
const generationConfig = {
...(temperature !== undefined ? { temperature } : {}),
};
if (((_a = structuredOutput === null || structuredOutput === void 0 ? void 0 : structuredOutput.format) === null || _a === void 0 ? void 0 : _a.type) === "json_schema") {
generationConfig.responseMimeType = "application/json";
generationConfig.responseJsonSchema = (0, sanitizeJsonSchema_js_1.sanitizeJsonSchema)(structuredOutput.format.schema);
}
const body = {
contents: geminiContents,
...(systemInstruction ? { systemInstruction } : {}),
...(geminiTools.length > 0 ? { tools: geminiTools } : {}),
...(geminiTools.length > 0
? {
toolConfig: {
functionCallingConfig: {
mode: "AUTO",
},
},
}
: {}),
...(Object.keys(generationConfig).length > 0 ? { generationConfig } : {}),
};
return body;
};
let lastResponse = null;
for (let loop = 0; loop < maxLoops; loop++) {
const response = await (0, logging_js_1.logTimed)(logger, clock, "llm.step.completed", { model, loop }, async () => callGeminiGenerateContent(buildRequestBody(), {
apiKey,
model: String(model),
endpoint,
isStream,
sseCallback,
signal,
logger,
}), "info");
logger.debug("gemini.api.result", {
responseJson: JSON.stringify(response, null, 2),
});
// usage 集計（OpenAI 互換形へ変換して accumulate）
(0, token_utils_js_1.accumulateUsage)(usage, toOpenAiLikeUsageFromGemini(response === null || response === void 0 ? void 0 : response.usageMetadata));
lastResponse = response;
// モデル出力を会話履歴へ積む（parts は raw のまま）
// ※ここで parts を編集すると thoughtSignature 等が壊れて tool calling が不安定になり得る
const modelContent = (_b = (_a = response === null || response === void 0 ? void 0 : response.candidates) === null || _a === void 0 ? void 0 : _a[0]) === null || _b === void 0 ? void 0 : _b.content;
if (modelContent && Array.isArray(modelContent.parts)) {
geminiContents.push({
role: "model",
parts: modelContent.parts,
});
}
// function calls 抽出
const functionCalls = extractGeminiFunctionCalls(response);
// 分岐がわかりづらいポイント:
// - functionCalls が無い場合、このターンで tool 呼び出しは発生していないのでループ終了
// - streaming では “最後のイベントが空” のケースがあるが、
// SSE 側で functionCall イベントを early return するため、ここで取りこぼしにくい
if (functionCalls.length === 0)
break;
// tool 実行のため callId を正規化（Gemini id が無い場合はローカル生成）
const callMetaByInternalId = new Map();
const normalizedCalls = functionCalls.map((fc, idx) => {
var _a, _b;
const internalId = (_a = fc.id) !== null && _a !== void 0 ? _a : createLocalId(`gemini_call_${loop}_${idx}`);
callMetaByInternalId.set(internalId, { geminiId: fc.id, name: fc.name });
return {
name: fc.name,
callId: internalId,
arguments: (_b = fc.args) !== null && _b !== void 0 ? _b : {},
};
});
// ツール実行（local優先→MCP）
const normalizedResults = await (0, execute_tool_calls_js_1.executeToolCalls)(normalizedCalls, toolNameToClient, localToolHandlers, { logger, clock });
// tool 実行結果を functionResponse として Gemini の “user parts” に積む
const functionResponseParts = normalizedResults.map((r) => {
const meta = callMetaByInternalId.get(r.callId);
if (!meta)
throw new Error(`Missing call meta for tool result callId=${r.callId}`);
const parsed = tryParseJsonObject(r.output);
const responseObj = parsed !== null && parsed !== void 0 ? parsed : { result: r.output };
return {
functionResponse: {
name: meta.name,
...(meta.geminiId ? { id: meta.geminiId } : {}),
response: responseObj,
},
};
});
geminiContents.push({
role: "user",
parts: functionResponseParts,
});
// thread への履歴追記（互換維持のためベストエフォート）
try {
(_c = thread === null || thread === void 0 ? void 0 : thread.appendToHistory) === null || _c === void 0 ? void 0 : _c.call(thread, [
...functionCalls.map((fc) => {
var _a, _b, _c;
return ({
type: "function_call",
name: fc.name,
arguments: (_a = fc.args) !== null && _a !== void 0 ? _a : {},
call_id: (_b = fc.id) !== null && _b !== void 0 ? _b : undefined,
id: (_c = fc.id) !== null && _c !== void 0 ? _c : undefined,
});
}),
...normalizedResults.map((r) => ({
type: "function_call_output",
call_id: r.callId,
output: r.output,
})),
]);
}
catch (_f) {
// ignore
}
}
if (!lastResponse)
throw new Error("No response from Gemini API.");
return lastResponse;
}
/**
* Gemini API を用いた Agent 実行（MCP/ローカルツール対応）。
*
* 処理概要:
* 1) MCP サーバーへ接続して tool catalog を構築
* 2) local tools を合成し、名前衝突等を検査
* 3) runToolCallingLoop で LLM→tool→LLM を回す
* 4) 最終レスポンスからテキストのみを抽出して返す
*/
async function callGeminiAgent(options) {
var _a, _b, _c;
const { mcpServers, model, apiKey, endpoint, isStream, baseInput, thread, structuredOutput, config, localTools, sseCallback, signal, logger: loggerOption, clock: clockOption, } = options;
const logger = loggerOption !== null && loggerOption !== void 0 ? loggerOption : logging_js_1.NOOP_LOGGER;
const clock = clockOption !== null && clockOption !== void 0 ? clockOption : (0, timing_js_1.createDefaultClock)();
const resolvedApiKey = (_a = apiKey !== null && apiKey !== void 0 ? apiKey : process.env.GOOGLE_API_KEY) !== null && _a !== void 0 ? _a : process.env.GEMINI_API_KEY;
if (!resolvedApiKey) {
throw new Error("GOOGLE_API_KEY is missing.");
}
const temperature = (_b = config === null || config === void 0 ? void 0 : config.temperature) !== null && _b !== void 0 ? _b : undefined;
const truncation = (_c = config === null || config === void 0 ? void 0 : config.truncation) !== null && _c !== void 0 ? _c : undefined;
let mcpClients = [];
let toolNameToClient = new Map();
let openAiTools = [];
const usage = {
inputTokens: 0,
outputTokens: 0,
totalTokens: 0,
cachedInputTokens: 0,
};
let lastResponse;
try {
// 1) MCP 接続＆ツール収集
const setup = await (0, setup_mcp_tools_js_1.setupMcpClientsAndTools)({
mcpServers,
clientName: "local-mcp-gemini-client",
clientVersion: "1.0.0",
});
mcpClients = setup.mcpClients;
toolNameToClient = setup.toolNameToClient;
// MCP tools -> OpenAiTool（中立形）
openAiTools = new mcp_tool_catalog_js_1.McpToolCatalog(setup.mcpTools).toOpenAiTools();
// 追加の local tools を検査して合成
if (localTools) {
const seenLocalToolNames = new Set();
for (const tool of localTools.tools) {
if (toolNameToClient.has(tool.name)) {
throw new Error(`Tool name collision between MCP and local tools: ${tool.name}`);
}
if (seenLocalToolNames.has(tool.name)) {
throw new Error(`Duplicate local tool name: ${tool.name}`);
}
if (!localTools.handlers.has(tool.name)) {
throw new Error(`Missing local tool handler: ${tool.name}`);
}
seenLocalToolNames.add(tool.name);
}
openAiTools.push(...localTools.tools);
}
// 2) LLM + tool calling loop
lastResponse = await runToolCallingLoop({
baseInput,
openAiTools,
toolNameToClient,
localToolHandlers: localTools === null || localTools === void 0 ? void 0 : localTools.handlers,
usage,
model,
apiKey: resolvedApiKey,
endpoint,
isStream,
thread,
structuredOutput,
truncation,
temperature,
sseCallback,
signal,
logger,
clock,
});
if (!lastResponse)
throw new Error("No response from Gemini API.");
// 3) 最終アウトプット（テキストのみ）
const outputText = getOutputText(lastResponse);
logger.info("responses.output_text", { outputText });
return { output: outputText, usage, rawResponse: lastResponse };
}
finally {
// MCP クライアントは必ず close（ベストエフォート）
await Promise.allSettled(mcpClients.map(async (client) => {
try {
if (typeof (client === null || client === void 0 ? void 0 : client.close) === "function")
await client.close();
}
catch (_a) {
// ignore
}
}));
}
}
//# sourceMappingURL=gemini-agent.js.map