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Darkatse d246ac2ef8 fix(agent): remove implicit workspace result hydration

2026-05-30 21:50:04 +08:00

30 KiB

Raw Blame History

Agent Framework 当前状态

本文档是 Agent 框架的当前事实入口。后续开发先读本文，再读 docs/AgentArchitecture.md、docs/AgentContract.md、docs/AgentImplementPlan.md 与 docs/Agent/ 下的专题文档。

历史施工说明已经吸收为当前基线，不再作为开发入口；需要历史背景时只看 git history。

当前基线

截至 2026-05-30，Agent 当前基线：

Rust 后端已有 Agent domain model、runtime、workspace、journal、checkpoint、commit bridge。
前端已挂载 window.__TAURITAVERN__.api.agent Host ABI。
Agent 启动仍通过 PromptSnapshot 兼容桥进入；root run 已支持 Agent Profile 独立 preset 与独立 model 的 Frontend PromptAssemblyBroker 组装，GenerationIntent + ContextFrame 尚未完全接管上下文组装。
LLM 调用仍复用 ChatCompletionService::generate_exchange_with_cancel()，不得绕过现有 provider、secret、日志、endpoint policy、iOS policy、prompt cache 或取消链路。Responses WebSocket 建连已收敛到 HttpClientPool 的 ChatCompletion WebSocket profile，见 docs/CurrentState/NativeApiFormats.md。
Agent runtime 已不再把 OpenAI-compatible raw JSON 当作内部事实；运行时使用 canonical AgentModelRequest / AgentModelResponse / AgentModelMessage / AgentModelContentPart。
AgentModelGateway 在 Agent canonical IR 与现有 ChatCompletionGenerateRequestDto 之间转换；provider-native metadata 作为 opaque Native part 保留。
provider_state 已是 run-scoped continuation contract；OpenAI Responses 使用它驱动 persistent WebSocket、incremental input 与 previous_response_id。
Agent Skill 管理、导入导出、embedded skill 提示导入、skill.list / skill.search / skill.read 已落地。
Phase 3 Agent Profile 基线已落地：profileId 会解析为 ResolvedAgentProfile，驱动 tools、Skill、workspace roots、output artifact、tool budget、max rounds 与 model-facing prompt/tool descriptions。
PromptManager 已为 Agent Mode 提供 agentSystemPrompt 组装位置与 reserved no-op agentResults 位置标记；agentSystemPrompt 内容只由 Agent Profile 提供，前端在该 PromptManager index materialize，runtime 只消费最终 messages 并拒绝内部 marker 泄漏；agentResults 不再向模型注入历史 commit 内容。
Profile 已能通过 preset.mode = "ref" 使用独立 OpenAI/chat-completion preset，并通过 model.mode = "connectionRef" + modelId 使用独立 LLM Connection。当前完整 PromptAssemblyBroker 组装只覆盖 root run 启动前；return-mode child invocation 会使用 target Profile 的 system prompt 与 model binding，但运行中 subagent/handoff 的完整 preset assembly handshake 仍待实现。
Return-mode SubAgent MVP 已落地：root/active invocation 可通过 agent.list、agent.delegate、agent.await 创建、查看或等待子任务；child invocation 使用 task.return 结束，不能直接 workspace.commit 或 workspace.finish。当前 child task 已由 run-scoped scheduler 后台并行执行；agent.await 只等待/查询结果，未显式 await 的 terminal results 会在父 Agent 下一次 tool turn 后注入下一轮模型请求。
当前工具循环是非 streaming；provider stream 仍不是 Agent timeline event。
Agent System 扩展开关开启时，当前前端会把普通发送、regenerate 与 overswipe 新候选生成接入 Agent；实际 root run 使用扩展设置中的 activeProfileId。Profile 面板的 editingProfileId 只表示当前正在编辑的配置档案，不影响生成。Agent Mode off 时上游 SillyTavern 生成、事件和保存语义不变。
Agent System 前端已提供 run timeline / detail panel；详情面板顶部可拖动调整高度，高度仅作为扩展 UI 偏好保存，不进入 Agent Host ABI、journal 或 Rust runtime。

当前 Host ABI

已落地：

api.agent.startRunFromLegacyGenerate(input?)
api.agent.startRunWithPromptSnapshot(input)
api.agent.subscribe(runId, handler, options?)
api.agent.cancel(runId)
api.agent.readEvents(input)
api.agent.readWorkspaceFile(input)
api.agent.readModelTurn(input)
api.agent.promptAssembly.prepare(input)
api.agent.promptAssembly.buildSnapshot(input)
api.agent.profiles.list()
api.agent.profiles.load(input)
api.agent.profiles.resolveSystemPrompt(input?)
api.agent.profiles.save(input)
api.agent.profiles.delete(input)
api.agent.tools.list()
api.llmConnections.list()
api.llmConnections.load(input)
api.llmConnections.save(input)
api.llmConnections.delete(input)

startRunFromLegacyGenerate() / startRunWithPromptSnapshot() 支持可选 profileId。Profile 管理、工具列表与 prompt assembly broker API 已封装到 window.__TAURITAVERN__.api.agent 与 src/types.d.ts；LLM Connection 管理已封装到 window.__TAURITAVERN__.api.llmConnections。Agent Profile 面板已提供独立 preset / model 选择，model 选择以 Connection Manager 的 Model Target 作为 UI 输入来源，保存时物化为 Agent domain 的 LLM Connection，并在 Profile 中持久化 connectionRef + modelId。

Skill 管理 API 已落地：

api.skill.list()
api.skill.previewImport(input)
api.skill.installImport(request)
api.skill.readFile(input)
api.skill.writeFile(input)
api.skill.move(input)
api.skill.export(input)

api.skill 是用户/UI/扩展侧的 Skill 管理入口；Agent run 内只通过 skill.list / skill.search / skill.read 工具消费已安装 Skill。

readModelTurn() 读取指定 run/round/invocation 的模型回合显示 DTO：assistant 输出、可见/摘要化 reasoning、工具调用摘要与 provider 摘要；invocationId 省略时读取 root invocation。前端 Timeline 不直接解析 model-responses/ raw 文件。

明确不存在公共 api.agent.startRun() alias。启动入口必须表达 prompt 来源：

startRunFromLegacyGenerate()：调用 Legacy Generate(..., dryRun = true)，捕获 GENERATE_AFTER_DATA 中的 generate_data 与本轮最终 worldInfoActivation。
startRunWithPromptSnapshot()：调用方已经持有 promptSnapshot.chatCompletionPayload，可选携带 promptSnapshot.worldInfoActivation。

当前显式拒绝：

stream: true
prompt snapshot 中已有 external tools
external tool_choice
已有 role: "tool" 或 assistant tool_calls

Agent Profile 当前事实

Profile 使用 JSON 文件，存储于：

_tauritavern/agent-profiles/
  profiles/<profile-id>.json
  .staging/

当前实现边界：

缺省 profileId 使用 built-in default-writer。
非缺省 profileId 不存在时 fail-fast，不创建 run。
instructions.agentSystemPrompt 省略或为 null 时使用 resolved profile 默认 Agent system prompt；设置为非空字符串时完整替换默认 prompt；空白字符串 fail-fast。Preset 控制 agentSystemPrompt 的位置与 role，不能编辑其内容。
preset.mode = "ref" 会加载指定 OpenAI/chat-completion preset，经 Frontend PromptAssemblyBroker 真实复用 SillyTavern PromptManager 组装；currentPromptSnapshot / none 保留兼容路径。
model.mode = "connectionRef" 要求 connectionRef 与 modelId，组装阶段会把 source/model 覆盖到 prompt settings，runtime 发送前会再次以 LLM Connection 权威覆盖 payload。
model.mode = "requiresConfiguration" 表示外部导入/分享后的 Profile 需要本机重新选择模型；该状态可保存、可展示，但 root run、SubAgent 与 prompt assembly 都会 fail-fast。
tools.allow / tools.deny 决定模型可见工具，dispatcher 会二次拦截不可见工具。
tools.toolDescriptions 省略或为空时使用默认工具 description；设置时只替换 model-facing ToolSpec copy 的工具总 description 与参数 description。
skills.visible / skills.deny 控制 skill.list、skill.search 与 skill.read，maxReadCharsPerCall / maxReadCharsPerRun 控制 Skill 读取预算。
每个 invocation 按 global -> preset -> profile -> character 解析 active Skill scopes。root run 会固化 ambient skillScopeRefs；return-mode child 使用 target Profile 的 Skill policy，并按 target preset / run ambient character 解析可读 Skill。
workspace.visibleRoots / workspace.writableRoots 只能收窄 root universe：output、scratch、plan、summaries、persist。
run.presentation 区分 foreground / background，默认 built-in profile 为前台；run.directRunnable 控制 Profile 是否可被用户直接启动。直接可运行 Profile 必须暴露 workspace.finish，前台直接运行还必须暴露 workspace.commit；前端“可作为子 Agent”会将 Profile 设为 directRunnable = false，该模式当前要求同时允许作为 return-mode SubAgent。
profiles.list() 的 summary 暴露 directRunnable，Agent System UI 只允许直接可运行 Profile 成为 activeProfileId。保存或删除当前生效 Profile 导致其不可直接运行时，前端会把 activeProfileId 显式切回 built-in default-writer；不会把当前正在编辑的 Profile 自动设为生效。
run.modelRetry 控制单次模型调用的瞬时错误重试；默认 maxRetries = 3、intervalMs = 3000。当前只重试 rate limit / transient transport-provider 错误，不重试 prompt/schema/native metadata/tool id 等契约错误。
delegation 控制多 Agent 能力：canDelegate 决定当前 Agent 是否可见 agent.delegate / agent.await，callable、allowAsSubagent、allowedCallers 决定该 Profile 是否可被其他 Agent 作为 return-mode SubAgent 调用。canHandoff / allowAsHandoffTarget / maxHandoffDepth 已在 schema 中存在，但 agent.handoff 仍未实现。
output.artifacts 当前必须包含且只能包含一个 messageBody artifact；workspace.commit 默认发布该 artifact 的 path。
Plan Mode schema 已存在，但当前只支持 plan.mode = "none"；其他 mode fail-fast。
每个 run 会在 input/resolved_profile.json 固化解析结果。

当前工具集

Tool registry 只产 canonical AgentToolSpec。Provider-facing alias 由 gateway/payload adapter 渲染，不再由 registry 暴露 OpenAI-shaped tools。

Agent run 创建时，Rust runtime 会冻结本 run 的输入历史前缀：swipe 排除当前最后一条 assistant 目标楼层，regenerate 排除最后一条非 user 楼层。chat.search、chat.read_messages 与 persistent state base 解析都只消费这个前缀；这是 runtime 内部语义，不进入 model-facing tool description。

Canonical name	Model alias	类型	当前语义
`agent.list`	`agent_list`	read-only	列出当前 Profile policy 允许调用的 Agent 目录；用于软渐进式披露可委派 Agent。
`agent.delegate`	`agent_delegate`	control/mutating	创建 return-mode 子任务与 child invocation，并提交 run-scoped scheduler 后台执行。
`agent.await`	`agent_await`	read-only/control	查询或等待当前 invocation 创建的 delegated task；不驱动 child task 执行。
`task.return`	`task_return`	control/mutating	runtime-only child invocation 工具，提交 delegated task 结果并结束 child work。
`chat.search`	`chat_search`	read-only	搜索当前 run 绑定的聊天。只有 `query` 必填；可选 `limit`、`role`、`start_message`、`end_message`、`scan_limit`。
`chat.read_messages`	`chat_read_messages`	read-only	按 0-based message index 读取当前聊天消息；每项可选 `start_char`、`max_chars`。JSONL header 不计入 index。
`worldinfo.read_activated`	`worldinfo_read_activated`	read-only	读取本次 Agent run 捕获的最终激活世界书条目，不读取全局 last activation。
`dice.roll`	`dice_roll`	read-only	为明确的随机、跑团或 roleplay 检定投骰；支持 `d6`、`1d20`、`3d6+4` 与纯数字。默认 Profile 不启用。
`skill.list`	`skill_list`	read-only	列出当前 Profile 可见的已安装 Skill 索引摘要。
`skill.search`	`skill_search`	read-only	搜索当前 Profile 可见的单个 Skill 内 UTF-8 文本文件；返回 snippet/ref，snippet 字符数计入 Skill read budget。
`skill.read`	`skill_read`	read-only	读取当前 Profile 可见 Skill 内的 UTF-8 文本文件或范围；默认 `SKILL.md`，支持 `path`、行范围、字符范围与 `max_chars`，受 Profile read budget 控制。
`workspace.list_files`	`workspace_list_files`	read-only	列出模型可见 workspace 文件。`path` 省略、空字符串、`.`、`./` 表示 workspace root。
`workspace.search_files`	`workspace_search_files`	read-only	搜索模型可见 workspace UTF-8 文本文件；可限定 `path`，返回 snippet/ref，不搜索隐藏 runtime 存储。
`workspace.read_file`	`workspace_read_file`	read-only	读取 UTF-8 文本文件并返回行号；支持行范围和字符范围；完整读取会记录 read-state。
`workspace.write_file`	`workspace_write_file`	mutating	写 UTF-8 文件；`mode` 默认为完整替换，`append` 会原样追加并在缺失时创建文件；成功后按内容可知性更新 read-state 并创建 checkpoint。
`workspace.apply_patch`	`workspace_apply_patch`	mutating	单文件 `old_string` / `new_string` 精确替换；要求已完整读取或由本 run 创建/修改。
`workspace.commit`	`workspace_commit`	control/mutating	将可见 workspace 文件提交到当前聊天；无参数等价于 `replace output/main.md`，`append` 首次创建消息、后续追加同一消息。
`workspace.finish`	`workspace_finish`	control	结束 root/active 工具循环；前台 run 必须已成功 commit，后台 run 可无 commit；return-mode child invocation 不可用；当前会取消 unfinished child tasks 而不阻塞完成。

当前没有 MCP 工具、shell 工具、外部 extension tools、tool approval、profile routing、模型可见 task cancel 或 agent.handoff。

Model Gateway 当前事实

当前 Agent model 边界：

AgentRuntimeService
  -> AgentModelGateway.generate_with_cancel(AgentModelRequest)
    -> encode_chat_completion_request()
      -> ChatCompletionService.generate_exchange_with_cancel(ChatCompletionGenerateRequestDto)
        -> provider payload builder / repository / logging wrapper
    -> decode_chat_completion_response()
  -> AgentModelResponse

Canonical IR 位于 domain model：

AgentModelRequest {
    payload,
    messages,
    tools,
    tool_choice,
    provider_state,
}

AgentModelContentPart {
    Text,
    Reasoning,
    ToolCall,
    ToolResult,
    Media,
    ResourceRef,
    Native,
}

当前实现重点：

AgentModelGateway 已拆为 agent_model_gateway/ 模块目录：mod.rs 保留 trait / ChatCompletionAgentModelGateway wrapper；encode.rs / decode.rs 做 canonical IR 与 normalized ChatCompletion exchange 转换；format.rs 解析 source / provider format；schema.rs 做 tool schema sanitizer；provider_state.rs 管理 continuation；providers/* 放 provider-specific adapter 规则。
Agent runtime 只消费 AgentModelResponse.tool_calls，不再读 /choices/0/message/tool_calls。
Tool call id 必须是 provider 返回的不透明字符串；缺失 tool_call_id 会 fail-fast。
OpenAI Responses 请求会注入 include: ["reasoning.encrypted_content"]，以便保留 reasoning continuation 所需 opaque 内容。
Tool schema 在 gateway 边界按 provider format 做深拷贝 sanitizer；canonical schema 本身不被污染。
Claude / Gemini / OpenAI Responses / Gemini Interactions 的 native blocks 会进入 normalized message.native，再进入 Agent Native part。

当前 provider_state 契约：

初始值是 { "sessionId": runId }。
每轮成功后由 AgentModelGateway 返回新的 provider_state，包含 sessionId、chatCompletionSource、providerFormat、messageCursor、lastResponseId。
OpenAI Responses 额外包含 transport: "responses_websocket" 与 previousResponseId。
OpenAI Responses 第二轮起只发送 messageCursor 之后的新消息，并过滤 assistant messages；缺失或越界 cursor 会 fail-fast。
native provider 返回 tool call 但缺失对应 native part 时，以 model.native_metadata_lost fail-fast。
ChatCompletion payload 内部使用 _tauritavern_provider_state 传递该状态；LLM API log 与真正发往上游的 payload 都会剥离该字段。
完整契约见 docs/CurrentState/AgentProviderState.md。

当前 native metadata 保留点：

Claude：保留 assistant content blocks，用于回放 thinking / tool_use / signature。
Gemini：保留 response content.parts 与 thoughtSignature。
OpenAI Responses：保留 raw output items 与 responseId。
Gemini Interactions：保留 raw outputs，包含 thought、function_call、URL context 等非通用块。

Tool Result Context 策略

当前工具结果有两个面：

journal / workspace 保存的是真实 tool result、tool args、resource refs。
下一轮模型上下文使用 canonical ToolResult part。

当前不再自动补入 workspace 写入内容：

workspace.write_file 与 workspace.apply_patch 成功结果只把摘要、结构化元数据与 resource refs 作为 canonical ToolResult 回填模型。
runtime 不会因前几轮 workspace 写入而自动读取完整文件内容并拼入下一轮模型上下文。
模型需要完整文件内容时必须显式调用 workspace.read_file；append 到未完整读过的旧文件后，后续 rewrite / patch 会按 read-state 规则要求重新读取。
read-state 由 workspace 工具维护：完整读取、创建/完整替换、成功 patch 会记录完整已知；append 只有在旧内容已经完整已知时才延续完整已知。

这样让跨 Agent / 跨模型协作依赖显式 task packet、workspace refs 与 invocation-scoped prompt，而不是旧的 provider switch 最近历史启发式。

Workspace 与 Commit

默认模型可见 / 可写 roots：

output/
scratch/
plan/
summaries/
persist/

实际 roots 由 resolved Profile 收窄后写入 run manifest。persist/ 是 chat workspace 级持久 root 的 run projection。run 中修改 persist/ 只影响本 run；workspace.finish 收尾成功时 promote 回 chats/<workspace-id>/persist/。

Chat commit 当前由模型显式调用 workspace.commit 触发，并由前端 host bridge 执行：

workspace.commit(path?, mode?)
  -> backend 读取 workspace file / checkpoint
  -> chat_commit_requested event
  -> 前端 saveReply(normal | append | appendFinal)
  -> resolve_agent_chat_commit
  -> workspace.finish 成功提交 persist projection 后
  -> persistent_state_metadata_update_requested event
  -> 前端把 persistStateId 写回同一条 chat message
  -> resolve_agent_persistent_state_metadata_update

mode 默认为 replace；append 在本 run 尚无 commit 时创建消息，之后多次 commit 始终更新同一个消息楼层。Commit 必须遵守 SillyTavern/windowed payload 保存契约，不能直接写 chat JSONL。persistStateId 只能表示已经落盘的 durable persistent state；chat_commit_requested 不携带该字段，partial success 保留的聊天输出不会成为下一轮可复用 persist base。下一轮 run 的 persistBaseStateId 由 Rust runtime 从同一个输入历史前缀内解析，前端不再负责扫描聊天历史来决定 base state。

聊天删除现在会联动清理对应的 Agent chat workspace：

单个角色聊天删除会按 chat_metadata.integrity 派生 workspace id 并删除 _tauritavern/agent-workspaces/chats/<workspace-id>/。
单个群聊聊天删除会按 group chat id 派生 workspace id 并删除对应 workspace。
删除角色且选择删除聊天、删除群组时，会批量清理被删除聊天对应的 Agent workspace。
若目标 workspace 仍有当前进程中的 active Agent run，删除会 fail-fast，要求先取消 run；不会先删聊天再留下运行中的 workspace。
非 Agent / 旧聊天没有稳定 integrity 时不产生 Agent workspace 清理目标，以保持 SillyTavern 删除语义。

当前 Run Flow

api.agent.startRunFromLegacyGenerate(input?)
  ↓
Legacy dryRun 捕获 generate_data 与 worldInfoActivation
  ↓
api.agent.startRunWithPromptSnapshot(input)
  ↓
前端解析 chatRef / stableChatId
  ↓
start_agent_run(dto)
  ↓
AgentRuntimeService::start_run()
  ↓
resolve Profile
  ↓
创建 AgentRun / workspaceId / run workspace
  ↓
initialize_run 写 manifest / prompt snapshot / resolved profile / persist projection
  ↓
prepare_agent_tool_request 按 Profile 生成 AgentModelRequest 与 model-facing tool specs
  ↓
model -> tool -> model -> ... -> workspace.commit? -> workspace.finish
  ↓
workspace mutation 成功后 checkpoint
  ↓
workspace.commit 成功后 host 写入同一条 chat message
  ↓
workspace.finish 结束 run，并提交 persist projection

工具循环轮数来自 profile.tools.maxRounds。超过后以 agent.max_tool_rounds_exceeded 失败。模型直接输出文本且不调用工具会先触发一次 soft drift recovery：runtime 将直接文本捕获到当前 messageBody artifact root 下的 direct_output.md（默认 output/direct_output.md），记录 direct_output_captured 与 checkpoint，然后提醒模型通过 Agent 工具提交/结束；恢复耗尽后仍以 model.tool_call_required 失败或 run_partial_success 收口。前台 run 在 workspace.finish 前必须至少成功 workspace.commit 一次；后台 run 可以无 chat commit 结束。

Return-mode SubAgent 当前流程：

root/active invocation calls agent.delegate
  ↓
create AgentTaskRecord + child AgentInvocation(TaskReturnRequired)
  ↓
AgentTaskScheduler spawns child worker
  ↓
child model loops with task.return-only exit policy
  ↓
task.return writes agent-results/<child-invocation-id>.json and summaries/agents/<workspace-key>/result.md
  ↓
root/active invocation may call agent.await to wait for selected results
  ↓
otherwise terminal child results are injected after the next parent tool turn

Child invocation 的模型 workspace view 与物理 workspace 分离：summaries/ / scratch/ 映射到该 child 私有目录，summaries/parent/ 只读映射父级私有 summaries，summaries/agents/ 只读映射其他 child summaries。完整契约见 docs/Agent/SubAgent.md。

当前 Run Events

已落地事件包括：

run_created
profile_resolved
generation_intent_recorded
status_changed
workspace_initialized
persistent_projection_initialized
context_assembled
agent_invocation_created
agent_invocation_started
agent_invocation_completed / agent_invocation_failed / agent_invocation_cancelled / agent_invocation_transferred
agent_task_registered
agent_task_queued / agent_task_started / agent_task_completed / agent_task_failed / agent_task_cancelled
agent_delegate_started
agent_await_started
agent_await_completed
task_return_completed
model_request_created
model_call_attempt_started
model_call_attempt_failed
model_call_retry_scheduled
model_completed
direct_output_captured
tool_call_requested
tool_call_started
tool_result_stored
tool_call_completed / tool_call_failed
workspace_file_written
workspace_patch_applied
checkpoint_created
provider_state_updated
model_response_stored
agent_loop_finished
chat_commit_started
chat_commit_requested
chat_commit_completed / chat_commit_failed
chat_commit_recorded
persistent_changes_committed / persistent_changes_commit_failed
persistent_state_metadata_update_requested
persistent_state_metadata_updated / persistent_state_metadata_update_failed
run_completed
run_partial_success
run_cancel_requested
run_cancelled
run_failed

Provider stream chunk 不是 Agent run event。Agent UI 必须订阅 api.agent.subscribe(runId, handler) 的 run event。

model_completed payload 当前包含 round、modelResponsePath、toolCallCount、assistant/reasoning 字节摘要与 hasAssistantText / hasReasoning。工具相关事件携带同一 round，便于 UI 从任意工具事件跳回本轮模型回合。

run_partial_success 是 warning 级终态：当 run 已经有 host-confirmed workspace.commit，但之后因 drift、dispatch、persistent commit 或 persistent metadata 写回错误未能干净完成时，保留已提交 chat 输出，并在 payload 中暴露原始错误与 preservedCommits。它不是 run_completed，也不触发自动 rollback。partial success 消息不会带可复用的 persistStateId；下一轮 Agent run 会跳过它，继续寻找更早的 committed persistent state。

当前文件布局

_tauritavern/agent-workspaces/
  index/
    runs/
      <run-id>.json
  chats/
    <workspace-id>/
      persist/
        <promoted persistent files>
      runs/
        <run-id>/
          manifest.json
          events.jsonl
          input/
            prompt_snapshot.json
            resolved_profile.json
            persist_snapshot.json
          invocations/
            inv_root.json
            inv_<child>.json
          tasks/
            task_<id>.json
          tool-args/
            call_<sha256_8byte_hex(tool-call-id)>.json
          tool-results/
            call_<sha256_8byte_hex(tool-call-id)>.json
          agent-results/
            inv_<child>.json
          model-responses/
            round-XXX.json
          output/
            main.md
          scratch/
            agents/
              <workspace-key>/
          plan/
          summaries/
            agents/
              <workspace-key>/
                result.md
          persist/
          checkpoints/
            <checkpoint-id>/
              checkpoint.json
              <snapshotted files...>
_tauritavern/skills/
  installed/
    <skill-name>/
      SKILL.md
      <skill files...>
  index/
    skills.json
  .staging/
_tauritavern/agent-profiles/
  profiles/
    <profile-id>.json
  .staging/

Workspace path 必须是相对路径。绝对路径、Windows drive prefix、NUL、.. 会被拒绝。工具参数层可修正的问题返回 recoverable tool error；repository 内部 IO、journal、checkpoint、chat JSONL 损坏、序列化、取消和模型响应结构错误是 fatal runtime error。

工具参数与结果的审计文件名使用 provider tool_call_id 的 SHA-256 前 8 字节 hex 派生；原始 tool_call_id 仍保存在 event payload、审计 JSON 内容与下一轮模型 tool result 中，不能被截断、清洗或替换。

当前手动测试入口

Agent System 扩展已在输入栏提供 Agent Mode toggle。开启后，普通发送、/trigger、regenerate 菜单与右划 overswipe 生成新候选会走 Agent；普通切换已有 swipe 候选仍保持 Legacy swipe 行为。

/trigger 仍保持 SillyTavern 的 normal generation 语义，不新增 generation type；但 Agent 路由错误必须 fail-fast，不得回退 Legacy Generate。

前端控制台入口：

await (window.__TAURITAVERN__?.ready ?? window.__TAURITAVERN_MAIN_READY__);

const agent = window.__TAURITAVERN__.api.agent;

const run = await agent.startRunFromLegacyGenerate({
  generationType: 'normal',
  // profileId: 'default-writer',
  options: { stream: false, presentation: 'foreground' },
});

const stop = agent.subscribe(run.runId, event => console.log(event));

startRunWithPromptSnapshot() 仍可用于低层 smoke，但不要注入 tools、tool_choice 或已有 tool turns。

已知待办

将 PromptSnapshot 过渡输入逐步替换为 GenerationIntent + ContextFrame。
将 Profile overlay 扩展到 preset / character resolver。
为 return-mode subagent / handoff 增加完整运行中 prompt assembly handshake 与 invocation-scoped prompt snapshot；当前 child 已有独立 provider_state 与 model binding。
实现 agent.handoff、模型可见 task cancel 与更完整的 scheduler policy。
明确多 Agent provider/model switch policy；root run 的 connectionRef 模型绑定已经可用。
实现 readDiff、rollback、listRuns、resume-run、streaming 的明确策略。

每次 Agent 相关变更必须更新

新增或修改 Agent 相关实现时，请同步：

docs/CurrentState/AgentFramework.md
docs/CurrentState/AgentProviderState.md
docs/AgentImplementPlan.md
docs/Agent/LlmGateway.md
docs/Agent/PromptAssembly.md
docs/Agent/ToolSystem.md
docs/Agent/Skill.md
docs/Agent/RunEventJournal.md
docs/Agent/TestingStrategy.md
涉及 Host ABI 时同步 docs/API/Agent.md、docs/API/Skill.md、docs/API/LlmConnections.md、docs/FrontendHostContract.md、src/types.d.ts

守护契约

Agent Mode off 时 Legacy Generate() 行为不变。
LLM 调用不绕过 ChatCompletionService、LLM API log、secret、iOS policy、prompt cache；Responses WebSocket 必须继续复用 HttpClientPool，不得扩散成新的并行 LLM 调用链。
Agent runtime 使用 canonical model IR，不把 provider native format 当内部业务事实。
Provider native metadata 不解析、不清洗、不改写；丢失必要 native metadata 必须 fail-fast 或测试失败。
Tool call id 是不透明字符串。
Agent 工具结果不写入 chat 楼层。
Agent run/timeline event 不伪装成 SillyTavern GENERATION_* / TOOL_CALLS_* 事件。
Commit/rollback 遵守 windowed payload 与保存串行化契约。
MCP stdio command 不由 Agent/Preset/角色卡/世界书直接写入。

30 KiB Raw Blame History Unescape Escape