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# 08. Agent 运行时主循环规格
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> 目标：定义 Python 版本实现时最核心的运行时循环。该文档不是源码解释，而是实现规格。
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## 1. 设计目标
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主循环必须满足以下目标：
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1. 能持续推进任务，而不是只做一次回答
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2. 能在每轮后根据工具结果重新决策
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3. 能在权限阻断、上下文压缩、工具失败时继续可控运行
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4. 能触发子 agent、后台任务、验证任务
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5. 能生成可追踪的消息流与 transcript
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## 2. 主循环的输入
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一次主循环至少需要以下输入：
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- `messages`: 当前消息序列
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- `system_prompt`: 已组装完成的系统提示词
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- `tool_registry`: 当前可用工具集合
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- `tool_use_context`: 执行上下文（cwd、权限、session、任务状态）
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- `memory_context`: 注入后的记忆内容
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- `user_context`: 用户态上下文
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- `system_context`: 系统态上下文
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- `can_use_tool`: 权限判断函数
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- `max_turns`: 最大回合数
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- `task_budget`: 本轮任务预算（可选）
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## 3. 主循环的输出
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主循环每轮可能产出：
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- 普通 assistant 消息
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- tool_use 请求
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- tool_result 回写
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- progress 消息
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- compact / summary 边界消息
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- 子任务启动事件
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- terminal state（完成 / 失败 / 中断）
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## 4. 循环状态
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实现时必须维护显式状态，而不是散落在局部变量中。
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建议状态字段：
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```python
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class QueryState:
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messages: list
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turn_count: int
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auto_compact_tracking: dict | None
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pending_tool_summary: object | None
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stop_hook_active: bool
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max_output_recovery_count: int
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has_attempted_reactive_compact: bool
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transition_reason: str | None
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```
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## 5. 标准单轮流程
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每轮执行顺序建议固定为：
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1. 预处理当前消息
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2. 计算 token / budget 状态
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3. 调用模型
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4. 解析返回内容
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5. 如有工具调用，进入工具执行链
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6. 将工具结果追加回消息
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7. 如需压缩，执行 compact
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8. 决定是否继续下一轮
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9. 达到终止条件则返回 terminal state
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## 6. 终止条件
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至少支持以下终止条件：
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- 模型明确结束任务
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- 达到 `max_turns`
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- 用户中断
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- 权限阻断且无可行替代方案
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- 发生不可恢复异常
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- 任务被后台化或移交
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## 7. 工具调用处理要求
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如果模型返回一个或多个工具调用：
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- 必须按顺序或编排策略执行
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- 必须将每个 tool_result 写回消息流
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- 如果工具失败，失败信息也必须结构化回写
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- 严禁只在 UI 层显示，不回写到模型上下文
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## 8. 压缩与恢复点
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主循环必须内建以下钩子点：
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- 调用模型前检查是否需要压缩
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- 工具结果过长时应用 result budget
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- prompt 过长时触发 compact / reactive compact
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- resume 时从 compact boundary 后恢复有效消息
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## 9. 子 agent 与后台任务接入点
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主循环必须允许以下事件打断常规路径：
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- 启动 foreground subagent
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- 启动 background subagent
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- 接收 task notification
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- 继续 resume 某个已有 agent
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## 10. Python 版推荐伪代码
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```python
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def query_loop(params):
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state = init_state(params)
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while True:
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if should_stop(state, params):
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return terminal_result(state)
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state = maybe_compact(state, params)
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request = build_model_request(state, params)
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response = call_model(request)
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state.messages.append(response.assistant_message)
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if response.tool_calls:
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tool_events = run_tools(response.tool_calls, params)
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state.messages.extend(tool_events)
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state.transition_reason = 'tool_round'
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continue
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if response.should_launch_subagent:
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launch_subagent(response, params)
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state.transition_reason = 'subagent'
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continue
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if response.is_terminal:
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return terminal_result(state)
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state.turn_count += 1
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```
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## 11. 实现边界
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Python 第一版务必保证：
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- 单主循环是清晰、可测试的
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- 每轮状态可序列化
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- 每轮输出可回放
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- 每轮失败可定位
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不要把主循环写成大量隐式副作用的脚本式逻辑。
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## 12. 验收标准
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程序员实现完成后，应满足：
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1. 可以连续多轮处理任务
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2. 工具结果能回流并影响下一轮
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3. 超长上下文会压缩而不是直接崩溃
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4. 子任务可以插入主流程
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5. transcript 可完整记录轮次
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