CLAUDE.md@apps/server/agent · git:20261011.e26d5bb · 2026-10-11 · sha256 233f4232f0c1a99b
CLAUDE.md@apps/server/agent git:20261011.e26d5bbA
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# Agent 模块架构文档
本文档描述 zenstory Agent 系统的架构、流程和关键组件。
## 目录结构
```
agent/
├── service.py # 主服务入口
├── suggest_service.py # 智能建议生成服务
├── stream_adapter.py # LangGraph 事件适配器
├── context/ # 上下文组装模块
│ ├── assembler.py # 上下文组装器
│ ├── budget.py # Token 预算管理（含请求级 prompt 台账）
│ └── prioritizer.py # 优先级管理
│ # 注：没有会话压缩/总结模块，历史只按 token 预算取最近窗口
├── core/ # 核心基础设施
│ ├── events.py # SSE 事件定义
│ ├── llm_client.py # OpenAI 兼容 LLM 客户端
│ ├── message_manager.py # 消息和系统提示管理
│ ├── session_loader.py # 会话加载器（历史窗口 + 面包屑 + 跨轮工作集）
│ └── stream_processor.py # 文件流处理器
├── graph/ # LangGraph 工作流
│ ├── state.py # 工作流状态定义
│ ├── writing_graph.py # 图执行入口
│ ├── nodes.py # 流式节点实现
│ └── router.py # 意图路由
├── llm/ # LLM 集成
│ └── openai_agents/ # openai-agents-python / DeepSeek 写作 Agent 适配层
├── prompts/ # 共享协议与角色提示（项目配置仅存数据库）
│ ├── base.py # 基础提示
│ ├── subagents.py # 子代理提示 (planner/writer/quality_reviewer)
│ └── suggestions.py # 建议生成提示
├── schemas/ # 数据模型
│ ├── context.py # 上下文数据模型
├── skills/ # 技能系统（标准 SKILL.md，渐进式加载，永不执行脚本）
│ ├── active_skills.py # 当前用户启用中的技能视图（目录/工具/显式选择共用）
│ ├── context_injector.py # L1 技能目录（只含名称 + 用途）
│ └── package.py # SKILL.md 解析、zip 导入安全检查、导出打包
└── tools/ # 工具实现
├── tool_schemas.py # provider-neutral 工具 schema 定义
├── file_executor.py # 文件操作执行器
├── mcp_tools.py # MCP 格式工具函数
└── permissions.py # 权限检查
```
## 核心流程
### 1. 请求处理流程
```
用户消息
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AgentService.process_stream() [service.py] │
│ - 设置 ToolContext │
│ - 组装上下文 (ContextAssembler) │
│ - 加载会话历史 (SessionLoader) │
│ - 构建系统提示 (MessageManager) │
│ - 调用工作流 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ run_writing_workflow_streaming() [writing_graph.py] │
│ - 路由策略选择初始 agent（默认 llm，可配置 off） │
│ - 循环执行 agent 直到完成或达到最大迭代次数 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ router (llm / off) [router.py] │
│ - llm: 调用 router_node()（DeepSeek Chat Completions） │
│ - off: 固定从 writer 开始 │
│ - 返回: initial_agent + workflow_plan + workflow_agents │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ run_streaming_agent() [nodes.py] │
│ - 组合基础提示 + 专业 agent 提示 │
│ - 调用 openai_agents.runner │
│ - 通过 openai-agents-python 处理工具调用和 handoff │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ StreamAdapter.adapt_langgraph_events() [stream_adapter]│
│ - 转换 LangGraph 事件为 SSE 事件 │
│ - 处理文件流式写入 (<file>...</file>) │
│ - 发送事件到前端 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 2. 多 Agent 协作流程
```
┌─────────────┐
│ Router │ ─── 分析意图，确定工作流
└─────────────┘
│
▼
┌───────────────────────────────────────┐
│ 工作流类型 (workflow_plan) │
├───────────────────────────────────────┤
│ quick : writer（必要时再 review） │
│ standard : planner → writer（必要时再 review）│
│ full : planner → hook_designer → writer（必要时再 review）│
│ hook_focus : hook_designer → writer（必要时再 review）│
│ review_only : quality_reviewer │
└───────────────────────────────────────┘
上表是计划序列的上限：用户没要正文（write_content=false）时剔除 writer，
用户明确只读（read_only=true）时整条序列清空（router.plan_workflow_agents）。
│
▼
┌─────────────┐ handoff ┌─────────────┐ handoff ┌─────────────┐
│ Planner │ ───────────────► │ Writer │ ───────────────► │ Quality Reviewer │
│ 大纲规划师 │ │ 内容创作者 │ │ 质量审稿人 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
```
### 3. Agent 交接机制
Agent 可以通过两种方式交接：
1. **显式 handoff**: Agent 调用 `handoff_to_agent` 工具
2. **工作流自动交接**: 按照 router 规划的 workflow_agents 顺序执行
3. **自动质检门**: writer 本轮写进正文类文件（draft / script）的字数达到阈值后自动交给 quality_reviewer
（`graph/body_writes.py`：create_file 之后的 `<file>` 正文、edit_file / parallel 子任务写进去的文字，
按 `count_words` 计；改大纲、设定、角色等不算，writer 的聊天文字也不算）
用户范围优先于交接（writing_graph.py）：
- agent 以向用户提问收尾（最后一次工具调用之后的文本以问号结尾，见
`nodes.ends_with_question_to_user`）时，计划交接不触发，本轮停下等用户回答；
结构化的 `request_clarification` 仍是首选信号。显式 handoff 不受影响。自动质检门不看这个
信号（writer 收尾"需要我继续写第二章吗？"时，开启了自动质检/高质量模式仍照常送审）。
例外：规划类角色（planner / hook_designer）以提问收尾、但路由 `write_content=true` 且计划里
还有 writer 时不清空，writer 的交接说明里写明按推荐方案写、不再问
（`graph/author_scope.planning_question_keeps_writer`）。
- 计划交接的交接说明固定带「已完成的不重做、不改刚交付的文件、不追加作者没要的产出」。
- 「帮我优化一下」这类整句笼统的要求（`author_scope.is_vague_edit_request`）不走路由：writer 单独
一轮先问清楚改哪里（`state["clarify_first"]`，写文件工具以 `error_type="clarify_first"` 拒绝，
显式交接丢弃）；上一轮收尾只提了一处修改（作者是在答应它）、或上一轮已经问过一次时不问。
这个判断先于「沿用上一轮路由」。
- 作者要了规划（原话里有大纲 / 分章 / 分集 / 规划，不是只想聊聊）、规划师却把至少 5 个
「第 N 章 / 集」的规划只贴在对话里、本请求的大纲文件又没覆盖时，同一个规划师补一轮把规划写进
大纲文件（每请求一次，`author_scope.chat_only_plan_units` / `request_asks_for_a_plan`）。
- 作者手动改过的文件（最新版本不是 AI 写的，或正文在版本之后又被改过）：作者本轮没点名并要求改、
也不是正开着它提改动时，`edit_file` / `delete_file`（含递归删文件夹里的这类文件）/ 剧本
`create_file` 复用同名剧集都不执行，返回 `error_type="author_edit_protected"`，让 agent 以作者
写法为准、在回复里问作者（默认问要不要把其他章改成作者的写法）；被拒的文件随 routing 落库
（`author_confirm_file_ids`），作者下一轮说清往哪改（「统一成老周」）且每处修改都朝这个方向时
放行（「好 / 可以」答应的是改其他章，「不用改」、不带方向的「要统一」都不放行）。点名但拿它当
标准（「以第3章为准」「和第3章保持统一」）或讲它改过了（「第3章改好了」）不算要改它。删除
（单个文件或递归删文件夹里的）要作者在点名的那一处说删。
规则见 `tools/author_edit_guard.py`；工作集也会标注这类文件。前端工具卡片把
`author_edit_protected` / `clarify_first` 显示成「保留了你改过的内容」/「先问清楚再改」，不显示「失败」。
- 每个 agent run 的 TEXT 经 `core/author_facing_text.AgentTextShaper` 整理：和前一个角色的文字之间、
同一个 agent 隔着工具调用的两段文字之间补空行；作者写中文时，紧接着工具调用的英文过程句
（「Now create the … file.」）不发给作者。
- 作者只看到一份总结：writer（非快速模式、非返修、未到审查上限，且开着自动质检门或计划里下一个
是 quality_reviewer）写完正文类文件、可能送审时（create_file 正文还没写出来；edit_file /
write_chapter 累计字数到了送审阈值；或计划送审），图发 `StreamEventType.CHAT_HOLD(begin)`，
StreamAdapter 把之后的对话文字（正文不扣）先扣住；本轮真的交给 quality_reviewer 时图在 HANDOFF
前发 `CHAT_HOLD(discard)` 丢掉它，由审稿人（或返修后的 writer）写唯一一份总结，writer 收尾时问
作者的问题以 `[内容创作者要问作者的问题]` 原样交给它们；不送审时扣着的文字在下一个 agent / 交接 /
收尾 / 出错事件前、或流结束时原样放出（run 中途的 STEERING_RECEIVED 不放出、不结束扣留）。
CHAT_HOLD 只在图和适配器之间，不发给前端。
- 送审交接附 `[本轮正文字数]`（本请求写过的 draft / script 落库后的 `count_words`，
也写进交接包 evidence）和 `[作者的篇幅要求]`（项目简介 / 写作风格 / 备注、本会话作者说过的话、
本轮原话里带「数字 + 字」的篇幅分句，`review_evidence.find_length_requirements`），审稿人按它们判篇幅。
两次读取在同一个工作线程里按顺序做，共用一份 0.5 秒预算（超时时用已读到的）；之后的逐字复读 /
数字事实检查另有自己的 0.5 秒。
- StreamProcessor 在 IDLE（没有进行中的捕获）时丢掉独占一行的 `<file>` / `</file>`（不在 ``` 围栏里），
行内提到、反引号包着的照常保留。
- 只读请求（router `read_only=true`）不交接给有写权限的 agent，显式 handoff 也拦下，并给一张
`WORKFLOW_STOPPED(reason="read_only_handoff_blocked")` 提示卡片；交接给 quality_reviewer 这类
只读 agent 照常。前端收到任何 workflow_stopped 都会结束流式状态，所以拦下时只记录、不 break，
提示推迟到收尾才发：紧挨在终止事件（WORKFLOW_COMPLETE / 澄清或无效交接 / 轮数耗尽 / ERROR）
之前，或自然结束时作为图的最后一个事件。`api/agent.py` 判定终止事件时跳过这个 reason
（`core/events.NON_TERMINAL_WORKFLOW_STOPPED_REASONS`），之后若异常仍补发兜底 error 帧并退款。
graph 同时置 `state["read_only"]`，`tools_adapter` 对
`registry.FILE_WRITE_TOOL_NAMES`（create/edit/delete_file、parallel_execute）的调用一律拒绝执行、
返回 `error_type="read_only_request"` 的可恢复错误（工具仍在清单里，描述标明本轮不可用），
拒绝经熔断器记账；`parallel_execute` 整次拒绝，即使这一批只有 query_files / hybrid_search
子任务；`update_project`（项目信息/任务计划，不是文件）不在其中，只读请求下照常执行。
只读请求万一留下空文件，直接回滚、不安排补写。
- runner 的 `RunConfig` 设 `tool_not_found_behavior="return_error_to_model"`：模型调用工具集里
没有的工具（如审稿人调 edit_file）时得到 `error_type="tool_not_found"` 的结构化错误并经熔断器
记账（同名连续 3 次的熔断原因为 `repeated_unavailable_tool_call`），而不是 SDK 抛
`ModelBehaviorError` 以致命 ERROR 结束。
- 路由的范围判断转成 `state["scope_directive"]`，由 `nodes.run_streaming_agent` 追加到本轮每个
agent 的系统提示末尾；graph 在每次跑 agent 前按当前 agent 重新生成，「作者已要正文、规划完直接
交接 writer」那句只给规划类角色（planner / hook_designer）。计划交接的 handoff_packet.todo 也带上用户的 `scope`。
- 送审内容（`[待审查内容]`）取本请求写过的正文落库后的样子，每个文件带系统按编辑器口径算的字数；
本请求之前就有正文、整份放不进送审预算的长文件只附本请求改动的那一段（写入前正文由
`ToolContext.remember_pre_write_content` 在 AI 第一次写入前记下）。
- 空文件纠偏轮由建了空文件的 agent 自己补写（不再硬编码 writer）；被纠偏打断的那一轮若以提问
收尾，「等用户回答」会带过纠偏轮，纠偏完成后照样停下。
- 自动质检门只认成功的写入：writer 的 create_file/edit_file 全部失败时不送审。
- 写完 `</file>` 就结束了 run（openai-agents 把不带工具调用的回复当作最终输出）：有写权限的
agent 这次 run 里 create_file 成功、最后一次工具调用之后的文字以写完的 `<file>` 正文结束
（`graph/completion_evidence.ends_on_file_block`），且没有显式交接、澄清、轮数耗尽、错误时，
同一个 agent 接着跑一轮（交接说明以 `FILE_STREAM_CONTINUATION_MARKER` 开头，带已保存的文件、
作者范围、任务板上没完成的任务）：还有没写的接着写，写完了给作者总结。放在计划交接 / 自动质检
之前，正文与正文写入记录（`writer_body_writes`）接续给续写轮；受 `max_iterations` 约束，每一轮都要
真的新建并写完文件才会再续。
- 回复里「已保存 / 已还原 / 已修改」是否属实不做文字检测，靠提示词约束（`prompts/base.py` 统一执行
协议：只有本轮对应的工具调用成功后才这样说，没改就直说没改）。
- 收尾补发的 `update_project(tasks)`（`_auto_finalize_task_board_on_completion`）只按本请求实际写出、
仍存在且有正文的文件收尾 in_progress 任务：编号范围（「第2-5集」，`tools/task_progress.py`）全部有
对应文件才 done，只写了一部分时保持 in_progress 并记 `done_units` / `progress`（任务板提示里显示；
模型重存任务板时 `execute_update_plan` 把同名任务的记录接过去，收尾时剔除已删掉文件的编号）；
带 `artifact` 的要写出这个文件；本请求什么都没写不补。模型自己把范围任务标 done 而项目里缺文件时，
`execute_update_plan` 在结果里返回 `unverified_done` 提醒。
- 空文件守卫（一次只流式写一个文件）挡住的 create_file，若要建的正是挡路的那个空文件（同标题、
同父目录、同类型，且没有建库途中的占坑），返回那个文件（`content=""`、`next_step` 提示直接写
`<file>` 正文），不再报 `pending_empty_file_unwritten`；挡路的是别的文件时照旧拒绝
（`mcp_tools._repeat_of_pending_empty_file`）。
- 项目备注（AI 记忆 notes）按来源分三块存成纯文本：未标来源 / 【作者确认】/ 【AI 提议·待作者确认】
（`config/project_notes.py`）。`update_project` 的 notes 新条目逐条核对：那一条本身得是 `author_quotes`
里某句逐字出现在作者本轮消息里的原话（或其中连续的一段），才进「作者确认」，否则记成 AI 提议
（结果里 `notes_recorded_as_proposals`）；一句原话不给别的条目作保。`proposals` 整体替换 AI 提议块，
和 notes 共用 4000 字（超出返回 `notes_over_budget`，不写任何字段）。上下文里三块分开渲染
（`render_project_notes`），标题行能被解析回原分区，AI 提议写明不是设定。
- 回复语言跟随作者最近一条消息（`message_manager.detect_author_language`），系统提示末尾写明本轮
语言，所有角色（含审稿人）共用；界面语言只在消息看不出语言时兜底。
## 关键组件详解
### AgentService (service.py)
主服务类，处理用户消息的流式响应。
```python
async def process_stream(
session: Session,
project_id: str,
user_message: str,
...
) -> AsyncIterator[str]:
# 1. 设置工具上下文
ToolContext.set_context(session, user_id, project_id, session_id)
# 2. 组装项目上下文
context_data = session_loader.assemble_context(...)
# 3. 构建系统提示
system_prompt = message_manager.build_system_prompt(...)
# 4. 执行工作流
async for event in run_writing_workflow_streaming(state):
yield stream_adapter.adapt_event(event)
# 5. 保存消息历史
await message_manager.save_messages(...)
```
### Router (router.py)
意图分类器，决定使用哪个 agent 和工作流。
**输入**: 用户本轮原话；有上一条 assistant 消息时，user 消息为
`[上一轮助手结尾]`（最后 600 字 + 状态卡摘要）+ `[上一轮路由]`（落库 routing 的一行 JSON）+
`[用户本轮原话]`（`build_router_user_message`，系统提示保持不变）。「继续」直达和简短回答的
确定性沿用（`resume_route_after_exhaustion` / `inherit_routing_after_clarification`）先于 LLM 路由，
命中时不调用路由模型。ROUTER_PROMPT 对回应上一轮提问的回复分两种：补问作答（任务没做完）沿用上一轮
全部路由字段；确认提议的下一步（「要我继续写第二章吗？」「要我帮你改吗？」）按提议的那一步路由，
不沿用 read_only=true / write_content=false / 已交付的 scope。
**输出**:
- `current_agent`: 初始 agent (planner/writer/quality_reviewer)
- `workflow_plan`: 工作流类型 (quick/standard/full/hook_focus/review_only)
- `workflow_agents`: 后续要执行的 agent 列表（已按用户范围裁剪）
- `routing_metadata`: RouterDecision 全量，含用户范围字段 `write_content`（是否要正文，
None=旧格式未给出）、`read_only`（明确不改文件）、`scope`（交付范围摘要：ROUTER_PROMPT 要求 <=40 字，`MAX_SCOPE_CHARS`=80 为硬截断上限）
### OpenAI Agents SDK Runner (openai_agents/runner.py)
写作 agent 的模型循环由 `openai-agents-python` 承担，项目侧只保留图节点入口、工具适配和事件映射。
```python
async def run_openai_agents_streaming_agent(...):
# 1. 归一化会话历史和当前用户消息
api_messages = build_history_messages(state)
# 2. 构建 SDK Agent（DeepSeek deepseek-flash + 项目工具）
# 熔断器取 state["tool_failure_breaker"]（writing_graph 每个请求建一个，跨 agent run 共享）；
# state["read_only"] 为 True 时写文件工具仍在工具集里，但调用一律拒绝执行（read_only_request）
sdk_agent = _build_agent(agent_type, system_prompt, failure_breaker=..., read_only=...)
# 3. 运行 Runner.run_streamed 并映射 SDK 事件
async for sdk_event in result.stream_events():
# response.output_text.delta -> TEXT
# reasoning delta -> THINKING
# tool_called -> TOOL_USE
# tool_output -> TOOL_RESULT / HANDOFF / WORKFLOW_STOPPED
# （工具失败熔断后：MESSAGE_END(stop_reason=tool_failure_circuit_open) + ERROR）
yield mapped_event
# 4. 写回 assistant/tool turn，供后续 graph agent 使用
state["messages"] = updated_messages
```
### StreamAdapter (stream_adapter.py)
事件适配器，处理文件流式写入。
**核心功能**:
- 转换 LangGraph 事件为 SSE 格式
- 处理 `<file>...</file>` 标记的文件内容流
- 在文件写入完成后更新数据库
### ContextAssembler (context/assembler.py)
上下文组装器，收集项目相关内容。
**收集内容**:
- 焦点文件 (当前编辑的文件)
- 附加文件 (用户选择的参考文件)
- 用户引用文本
- 相关大纲、角色、设定
**优先级** (prioritizer.py):
1. CRITICAL - 焦点文件、用户引用
2. CONSTRAINT - 角色设定、高重要度设定、前一章（档内角色卡与设定排在章节之前）
3. RELEVANT - 兄弟章节、中重要度设定、检索片段
4. INSPIRATION - 其他参考内容
非 CRITICAL 档截断后不足 500 字且不到原文一半的残片直接丢弃（仍在文件清单里）；
检索只排除最终入选的条目；角色/设定名作为子串出现在查询里时加分。
**预算与渲染**：
- 组装上下文预算 `AGENT_CONTEXT_TOKEN_BUDGET`（默认 32000），历史窗口
`AGENT_CHAT_HISTORY_TOKEN_BUDGET`（默认 32000），两者与系统提示、工作集共用
`budget.DEFAULT_PROMPT_TOKEN_LEDGER_CEILING`（160000）台账，台账只收缩历史。
- 每个条目标题行渲染为 `标题 (id=…) [全文]` 或
`[已截断：显示 x/y 字；全文用 query_files(id="…")]`（检索片段标 `[检索片段，非全文…]`），
「相关内容详情」段头声明「标注[全文]的条目就是该文件当前完整内容（截至本请求开始；本请求内被修改过的文件除外）」。
- `MessageManager` 只对原始上下文做 strip + 兜底封顶（保留换行）；已在原始上下文
完整出现的条目，world_model truth/surface 里只列「标题 (id=…)（全文见项目上下文）」。
### 跨轮工作集 (core/session_loader.py)
runner 回放历史时丢弃工具结果，所以新一轮靠两样东西知道上一轮做过什么：
- 面包屑：assistant 历史消息末尾的纯文本「[此前的工具操作]」，列创建/编辑/删除，
以及按 id 精确读取（query_files(id=…)，含 parallel_execute 子任务）的文件标题 + id。
- 工作集：最近 2 条 assistant 回复里读/写过的文件，按**当前库内容**整份注入（最多
`AGENT_WORKING_SET_MAX_FILES`=8 份、`AGENT_WORKING_SET_MAX_CHARS`=60000 字，超出只列
标题 + id；已在组装上下文中以 [全文] 出现的只列一行）。`service.py` 把它拼在本轮用户
消息之前（`<previous_turn_working_set>` 块 + 「【本轮用户消息】」），不进系统提示也不改
历史消息，前缀缓存可以一直命中到上一轮。
## 工具系统
### 可用工具 (tool_schemas.py)
| 工具名 | 描述 |
|--------|------|
| `create_file` | 创建新文件 (大纲/角色/设定/草稿) |
| `edit_file` | 精确编辑 (replace/insert/append/delete) |
| `delete_file` | 删除文件 |
| `query_files` | 查询和搜索文件 |
| `hybrid_search` | 关键词+向量混合检索（语义检索可能未启用；定位文件以 `query_files(query=…)` 为准） |
| `update_project` | 更新项目状态 |
| `handoff_to_agent` | 交接给另一个 agent |
| `request_clarification` | 请求用户澄清并暂停工作流 |
| `parallel_execute` | 并行执行多个只读/工具任务 |
| `load_skill` | 按名称或 id 加载已启用技能的方法与资源清单（技能 L2，记录用量；受每请求技能内容 token 预算限制，超出截断；每请求最多读 3 个不同技能，与 read_skill_resource 共用计数） |
| `read_skill_resource` | 读取技能附带的一个参考文件，或 `path="SKILL.md"` 读正文；支持 `offset` 分段续读（技能 L3） |
### 文件流式写入协议
创建文件时使用 `<file>...</file>` 标记流式输出内容：
```
1. Agent 调用 create_file (不传 content)
2. StreamAdapter 检测到 create_file 结果，进入等待模式
3. Agent 输出 <file> 标记
4. StreamAdapter 开始收集文件内容
5. Agent 输出 </file> 标记
6. StreamAdapter 将内容写入数据库
```
## SSE 事件类型 (core/events.py)
| 事件类型 | 描述 |
|----------|------|
| `thinking` | 模型思考过程 |
| `content` | 文本内容 |
| `tool_call` | 工具调用开始/进行中 |
| `tool_result` | 工具执行结果 |
| `file_created` | 文件创建完成 |
| `file_updated` | 文件更新完成 |
| `file_content` | 文件内容流 |
| `agent_selected` | Agent 被选中 |
| `handoff` | Agent 交接 |
| `error` | 错误信息 |
| `done` | 流结束 |
## 提示词系统 (prompts/)
### 项目类型提示
- `novel.py` - 长篇小说
- `short_story.py` - 短篇故事
- `screenplay.py` - 剧本
### Agent 专业提示 (subagents.py)
- `ROUTER_PROMPT` - 意图分类规则
- `PLANNER_PROMPT` - 大纲规划指南
- `WRITER_PROMPT` - 内容创作规范
- `QUALITY_REVIEWER_PROMPT` - 质量检查标准
## 开发指南
### 添加新工具
1. 在 `tools/tool_schemas.py` 添加工具定义
2. 在 `tools/mcp_tools.py` 实现工具函数
3. 在 `tools/registry.py` 注册工具映射
### 添加新 Agent 类型
1. 在 `prompts/subagents.py` 添加专业提示
2. 在 `graph/router.py` 更新路由逻辑
3. 在 `graph/nodes.py` 的 `specialized_prompts` 注册
### 调试技巧
- 查看日志: `utils/logger.py` 的 `log_with_context`
- 检查工具执行: `tools/mcp_tools.py` 的返回值
- 跟踪事件流: `stream_adapter.py` 的事件转换