智能体循环

一次对话补全只回答一次。智能体的一轮会继续下去：模型规划、调用工具、读取返回结果，再判断目标是否达成。Lumo 在 Vercel AI SDK 之上实现这个循环，并把每一步都展示在过程记录里。

一轮里有什么#

一轮从用户消息与附件开始，加上系统提示词和工具目录。它结束于模型给出最终答案、用户按下停止，或达到配置的上限。

1. 组装上下文：对话、页面或选区附件、文件引用，以及已启用的工具列表。
2. 调用模型并流式接收各部分：推理、文本，以及零个或多个工具调用。
3. 执行每个工具调用（模型一次发出多个时并行执行），并追加结构化结果。
4. 把扩大的上下文送回模型，从第 2 步重复，直到模型不再调用工具而直接回答。

步数预算#

默认预算是不限步数。浏览类任务合理地需要几十步，任何固定上限都会变成「任务做到一半停下，让用户输入继续」。

• 0 表示不设上限，也是默认值；它不是步数。
• 低于 MIN_MAX_STEPS（10）的自定义上限会被抬高，因为更低的上限几乎会截断所有真实任务。
• 20 与 60 作为预设，提供给希望有可预期上限的用户。

export function stepAllowed(step: number, maxSteps: number): boolean {  return maxSteps === 0 || step < maxSteps;}

工具执行#

• 工具目录在每次请求时从所有已连接的 MCP 服务组装，因此禁用服务后，下一步就不会再出现它的工具。
• 每次调用渲染成可折叠卡片，包含输入、状态与输出；失败默认展开。
• 工具返回的图片会从后续提示词中移除并替换为说明，避免 base64 占满上下文窗口。
• 一轮被中断时仍在运行的工具调用会显示为已中断，而不是永远转圈。

上下文与压缩#

上下文环估算的是下一次请求的成本，而不是这段对话已经花掉的成本。当估算超过模型窗口时，旧轮次会被折叠成检查点，以摘要形式回放；原始消息仍然留在过程记录中可读。

停止与继续#

• 停止会中止进行中的请求，并结算每一个未完成的工具调用。
• 重试会重新发送失败的那一轮，带有限次数的退避。
• 重新生成会为助手消息创建新变体，旧变体仍可切换查看。

模型提供方也是循环的一部分#

循环与协议无关。支持三种线协议，以及 OpenCode 的厂商档案——后者会派生端点与会话标识。