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S01 Agent Loop - 执行流程图

本文档描述 s01_agent_loop.py 的完整执行流程。

1. 系统架构概览​

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2. 代理主循环流程 (agent_loop)​

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3. 工具执行流程 (run_bash)​

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4. 完整时序图​

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5. 状态转换图​

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6. 数据结构​

messages 对话历史结构​

messages = [
    {"role": "user", "content": "用户输入"},
    {"role": "assistant", "content": [ContentBlock...]},  # LLM 响应
    {"role": "user", "content": [                       # 工具结果
        {"type": "tool_result", "tool_use_id": "...", "content": "输出"}
    ]},
    # ... 循环继续
]

response.content 结构​

response.content = [
    ContentBlock(type="text", text="..."),           # 文本内容
    ContentBlock(type="tool_use",                    # 工具调用
        id="toolu_xxx",
        name="bash",
        input={"command": "ls"}
    )
]

tool_result 对象结构​

{
    "type": "tool_result",
    "tool_use_id": "toolu_xxx",
    "content": "命令输出内容"
}

7. 关键特性总结​

特性说明
循环执行while stop_reason == "tool_use" 持续循环
结果反馈工具执行结果作为下一条消息发送回模型
上下文累积所有对话历史保存在 messages 列表中
危险命令检测阻止执行破坏性命令
超时保护命令执行最多 120 秒
输出限制输出限制为 50000 字符