lct-07 и lct-19: звонящий на LLM, офлайн-таблица, предгенерация

Что можно сказать, решает слот-автомат, а не модель: в промпт попадают
только раскрытые факты. Иначе LLM услужливо назовёт адрес, которого не
спрашивали. Промпты лежат файлами — их правит тот, кто ведёт занятия.

Отказ провайдера не роняет занятие: звонящий откатывается на заготовки.
Молчащий звонящий хуже шаблонной фразы.

Офлайн — таблица, а не локальная модель. Ветвление уже делает слот-автомат,
поэтому таблица индексируется парой «событие × настроение» и выходит
небольшой: для пожарного сценария 62 реплики, около 36 секунд генерации.
Формулировки в ней от облачной модели, а задержка на занятии нулевая —
локальная 3–4B дала бы формулировки хуже и за 2.5 секунды.

Найдено на бесплатной модели OpenRouter: рассуждающие модели тратят
сотни токенов на размышление и при малом бюджете возвращают пустой
content с finish_reason=length. Пустой ответ теперь честный отказ,
бюджет токенов поднят, рассуждение из ответа исключается.

Живые запросы к LLM вынесены из общего прогона: они требуют сети,
а рассуждающая модель отвечает десятками секунд.
This commit is contained in:
Ivan Gerasimov 2026-09-17 23:50:19 +03:00
commit 2ceb26f2cd
19 changed files with 888 additions and 26 deletions

View file

@ -129,7 +129,7 @@ def test_invalidated_fact_must_be_asked_again(slots):
assert slots.hear("Уточните адрес").revealed == ["f_address"]
def test_caller_never_speaks_an_unrevealed_fact(slots):
async def test_caller_never_speaks_an_unrevealed_fact(slots):
"""Ключевое свойство продукта: звонящий не выдаёт данные сам.
Проверяется по всем фактам на длинной серии реплик, включая мимо чек-листа."""
caller = TemplateCaller()
@ -146,22 +146,22 @@ def test_caller_never_speaks_an_unrevealed_fact(slots):
]
for line in lines:
turn = slots.hear(line)
reply = caller.reply(turn, persona, slots).text
reply = (await caller.reply(turn, persona, slots)).text
revealed = {fact.id for fact in slots.revealed_facts()}
for fact in SCENARIO.facts:
if fact.id not in revealed:
assert fact.value not in reply, f"звонящий выдал «{fact.value}» без вопроса на «{line}»"
def test_repeats_push_the_caller_into_aggression(slots):
async def test_repeats_push_the_caller_into_aggression(slots):
caller = TemplateCaller()
persona = PersonaState(SCENARIO.persona)
first = caller.reply(slots.hear("Какой адрес?"), persona, slots)
first = await caller.reply(slots.hear("Какой адрес?"), persona, slots)
assert first.mood is Mood.PANIC
caller.reply(slots.hear("Адрес какой?"), persona, slots)
third = caller.reply(slots.hear("Ещё раз адрес"), persona, slots)
await caller.reply(slots.hear("Адрес какой?"), persona, slots)
third = await caller.reply(slots.hear("Ещё раз адрес"), persona, slots)
assert third.mood is Mood.AGGRESSIVE, "настойчивый повтор должен сдвигать к агрессии"
assert "Ленина" in third.text, "в раздражении звонящий всё равно повторяет факт"
@ -172,11 +172,14 @@ def test_directive_overrides_the_arc():
assert persona.mood is Mood.AGGRESSIVE
def test_same_lines_give_same_replies():
async def test_same_lines_give_same_replies():
"""Сценарий занятия должен звучать одинаково у каждой группы."""
def run():
async def run():
machine = SlotMachine(SCENARIO, StemEmbedder(), floor=0.5)
caller, persona = TemplateCaller(), PersonaState(SCENARIO.persona)
return [caller.reply(machine.hear(line), persona, machine).text for line in ("Алло", "Какой адрес?", "Что?")]
return [
(await caller.reply(machine.hear(line), persona, machine)).text
for line in ("Алло", "Какой адрес?", "Что?")
]
assert run() == run()
assert await run() == await run()