steven_li
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集成新的Beaver后端服务到应用实例中，替换原有的nanobot实现。 主要变更包括： - 在Dockerfile和环境配置中添加Beaver相关路径和配置变量 - 更新工作目录结构从.nanobot到.beaver - 实现Beaver引擎加载器，支持配置文件加载和工具组装 - 添加内置工具如ListDirectoryTool、ReadFileTool、SearchFilesTool - 更新消息处理流程，支持通道适配器和网关模式 - 重构技能系统，支持显式工具提示和嵌入式检索 - 改进错误处理和生命周期管理 此变更使应用实例能够使用统一的Beaver后端进行AI代理运行时管理。
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1.2 KiB
Python
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"""最小调试工具：把输入原样回显。
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它的价值不是业务能力，而是运行时验证：
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当你只想确认 tool loop 是否能走通时，`echo` 是最便宜、最确定的测试工具。
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Any
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ECHO_TOOL_DESCRIPTION = "Echo the provided text back to the agent. Useful for verifying tool calling."
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ECHO_TOOL_PARAMETERS: dict[str, Any] = {
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"type": "object",
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"properties": {
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"text": {
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"type": "string",
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"description": "The text to echo back.",
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}
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},
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"required": ["text"],
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}
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def echo_tool(*, text: str) -> str:
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return text
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@dataclass(slots=True)
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class EchoTool:
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"""面向 runtime 的最小内建工具。"""
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name: str = "echo"
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description: str = ECHO_TOOL_DESCRIPTION
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toolset: str = "debug"
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always_available: bool = False
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parameters: dict[str, Any] = field(default_factory=lambda: dict(ECHO_TOOL_PARAMETERS))
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async def execute(self, **kwargs: Any) -> str:
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text = kwargs.get("text")
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if not isinstance(text, str):
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raise ValueError("echo tool requires a string field 'text'")
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return echo_tool(text=text)
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