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Agent Loop - 一切的起点

从最简单的对话循环开始，理解所有 AI Agent 的核心

阶段1 请求处理流程（进入大模型前）
Step 1: 用户输入消息 新的任务请求或对话 Step 2: 从磁盘加载记忆 MEMORY.md + USER.md ~2,200 chars 环境记忆 + ~1,375 chars 用户画像 Step 3: 动态组装系统提示词 [SOUL.md] + MEMORY.md + USER.md + 工具说明 SOUL.md + MEMORY.md + USER.md + Tools → 完整系统提示词 Step 4: 构建消息列表并发送给大模型 系统提示词 + 对话历史 + 用户消息 → 进入 LLM 推理决策阶段 →
阶段2 LLM 决策与执行循环
循环保护检查 turn_count < max_turns (默认50) 超过 强制终止 返回错误 未超过 LLM 决策 分析任务需求，决定下一步行动 需要 工具? 否 直接文本回复 任务完成 是 工具执行 registry.execute() 结果反馈 turn_count += 1 继续循环 返回结果给用户 任务完成

动态组装

  • 人格 + 记忆 + 画像 + 工具
  • 每次请求重新组装
  • 灵活适应不同场景

消息列表构建

  • 系统提示 + 历史 + 用户消息
  • 标准 OpenAI 格式
  • 支持多轮对话上下文

最大循环保护

  • max_turns = 50（默认）
  • 子代理 20 轮限制
  • 防止无限循环