03 · Agent 管线

架构剖析第三篇：Agent 从"规划"到"执行 → 验证 → 合成 → 记忆"的完整管线，以及模型路由、工具系统与客户端抽象。 对应「技术架构长视频」章节 3。来源 ARCHITECTURE.md §4。

---

§4.1 为什么不用现成 Agent 框架（LangChain / AutoGen）

• 自研管线把「规划 → 工具调用 → 记忆 → 报告」当作一等公民；
• 需要精细控制单 agent 的生命周期、工具审批、记忆写入时机；
• 本地小模型（decider/rewriter/memorizer-writer）与主循环深度耦合。

§4.2 管线阶段

规划 → 执行 → 验证 → 合成 → 记忆
 │        │      │      │
 目标拆解  工具循环 结果校验  输出组织/写记忆
 （planner）（executor）（verifier）（synthesizer）

• planner 产出计划；executor 走 tool_loop（LLM 每轮发 ≥1 工具调用）；verifier 检查输出是否满足 output_format；synthesizer 汇总成最终回答。

§4.3 模型路由与客户端抽象

• AssistantRouter 负责把任务分给合适 agent / 客户端；
• 每个客户端（src/models/clients/{base,browser,multimodal,input,doc,daily,system,mini_model}_client.py）只暴露它能用的工具（workspace/tools.json merge + filtered_schemas）；
• turn-budget 升级器：max_turns 不再是硬顶，预算耗尽会问「是否延长」（manager LLM 决定）。

§4.4 工具系统架构

• ToolDispatcher 注册 15 个默认工具实例 + 按需（run_call_conversation / ask_user_questions / bridge_call）；
• 工具按风险分级（src/tools/security.py），高风险走审批门；
• 每类客户端只看到白名单工具。

细节：记忆 → 04-RAG 与记忆；安全 → 08-安全与监控。

---

视频时间点映射

视频时间点	内容
（待录制）	一次对话全链路：规划→工具→验证→合成
（待录制）	为什么不套 LangChain（对比）

---

下一篇：04-RAG 与记忆 →