SolonCode 的两个"后悔药"：重新运行 vs 继续运行

在 SolonCode Web 聊天界面底部，工具栏有三个按钮（从左到右）：

Cop --- 复制上一条回复内容
Re-run（重新运行） --- 删除旧回答，重新跑一轮
Continue（继续运行） --- 保留旧回答，继续追加内容

这两个按钮看起来很像，但行为完全不同。今天深入拆解它们的实现。

重新运行（Re-run）

行为： 删除旧的气泡，用同样的输入重新跑一遍。

使用场景：

AI 答错了，想让它重新回答
想换个角度重新问

实现原理：

源码在 RerunCommand.java：

java 复制代码

// 逆向遍历消息列表，找到最后一个 UserMessage
List<ChatMessage> messageList = session.getMessages();
String lastUserInput = null;

while (!messageList.isEmpty()) {
    ChatMessage msg = messageList.get(messageList.size() - 1);
    if (msg instanceof UserMessage) {
        lastUserInput = msg.getContent();
        session.removeLatestMessage(1);
        break;
    }
    session.removeLatestMessage(1);
}

// 重新运行，输入相同
if (lastUserInput != null) {
    ctx.runAgentTask(lastUserInput, null);
}

核心逻辑： 逆向遍历找到最后一个用户消息，删除它之后的所有 AI 响应，然后用同样的输入重新跑一遍。

结果： 新回答完全替换旧回答。

继续运行（Continue）

行为： 保留旧的气泡，在旧回答后面继续追加新内容。

使用场景：

AI 答到一半断了（比如 token 限制）
想让 AI 继续写下去
旧回答不完整，想让它补充

实现原理：

源码在 ContinueCommand.java：

java 复制代码

ReActTrace trace = session.getContext().getAs("__main");
if (trace != null) {
    if (Agent.ID_END.equals(trace.getRoute())) {
        // 说明有结束节点，重新回到思考点
        trace.setRoute(ReActAgent.ID_REASON);
        trace.setFinalAnswer(null, false);

        ChatMessage workMessage = trace.getWorkingMemory().getLastMessage();
        if (workMessage instanceof AssistantMessage) {
            trace.getWorkingMemory().removeLastMessage();
        }

        // 回退一条 ai 历史消息（要重新生成）
        List<ChatMessage> messageList = session.getMessages();
        if (Assert.isNotEmpty(messageList) && messageList.get(messageList.size() - 1) instanceof AssistantMessage) {
            session.removeLatestMessage(1);
        }
    }
}

ctx.runAgentTask(null, null);

核心逻辑：

检查 trace 状态必须是 ID_END（已完成）
将 route 重置为 ID_REASON（回到思考阶段）
清空 finalAnswer（让 AI 重新生成）
回退最后一条 AI 消息
用空的输入继续运行

结果： 旧气泡保留，新内容追加在后面。

两个按钮的对照表

维度	Re-run（重新运行）	Continue（继续运行）
是否删除旧响应	✅ 删除	❌ 保留
是否清空历史	✅ 剥除后续消息	❌ 保留完整历史
是否重置 trace	✅ 重置	❌ 仅重置 route
输入	同一个用户输入	空输入
适用场景	答错了想重答	答到一半断了
是否可链式操作	可（再 Re-run）	可（再 Continue）

三个具体场景

场景 A：AI 答错了

问题： "1 + 1 = ?" AI 回答"3"

操作： 点击 Re-run

结果：

旧气泡"3"被删除
新气泡"2"出现
历史回到问题本身

场景 B：AI 答到一半断了

问题： 长文本生成到一半断了

操作： 点击 Continue

结果：

旧气泡保留（已生成的部分）
新气泡追加在后面
内容无缝衔接

场景 C：先 Re-run 再 Continue

问题： 想换个思路但保留部分内容

操作：

点击 Re-run → 得到新回答 A
点击 Continue → 在 A 后面追加 B

结果： 最终有两个气泡，A 和 B 都是新内容

runId 联动机制

两个按钮都依赖一个关键字段：runId。

作用： 同一轮对话的所有气泡共享同一个 runId。

联动效果：

Re-run 时，删除该 runId 下的所有气泡
Continue 时，新气泡也使用同一个 runId

实现：

java 复制代码

// Web UI 中，每个气泡都有 data-run-id 属性
<div class="message" data-run-id="abc123">
  <!-- 内容 -->
</div>

// Re-run 时，JS 会删除所有 data-run-id="abc123" 的元素
$('[data-run-id="' + runId + '"]').remove();

好处：

用户看到的是一整轮对话
不需要手动删除单个气泡
保持了对话的原子性

三端可用

这两个命令不仅存在于 Web UI，还有三个入口：

1. CLI 命令行

bash 复制代码

soloncode > /rerun    # 重新运行
soloncode > /continue # 继续运行

2. Web UI

点击工具栏的 Re-run / Continue 按钮。

3. IM 机器人

在飞书/钉钉/微信中输入 /rerun 或 /continue。

总结

Re-run = 删除旧回答 + 同输入重跑
Continue = 保留旧回答 + 空输入续跑

两个命令底层实现完全不同，但都通过 runId 联动保持对话完整性。

掌握这两个"后悔药"，能让 AI 对话更流畅，出错也能快速修正。