steven_li
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添加 DEFAULT_TEAM_NODE_MAX_TOOL_ITERATIONS 配置项以控制团队节点的最大工具迭代次数， 并修改 LocalAgentRunner 中的逻辑来使用此默认值当 envelope 中未指定时。 fix(runtime): 修复团队节点运行成功判断逻辑 更新运行成功判断条件，将 finish_reason 为 "max_tool_iterations_finalized" 的情况 视为运行失败，并添加对原始工具调用输出的检测，避免将其误判为成功完成。 feat(mcp): 添加团队工作流MCP工具类别支持 增加新的本地MCP工具类别 "team_workflow" 及其对应的工具创建功能， 为团队工作流提供本地工具支持。 refactor(engine): 调整AgentLoop最大工具迭代次数设置 将 AgentProfile 中的默认 max_tool_iterations 从 30 增加到 100， 同时移除 TaskExecutionPlanner 构造函数中的重复参数传递。 perf(mcp): 优化MCP连接管理避免重复连接 添加 mcp_connected 标志来跟踪MCP连接状态，确保 connect_all 只执行一次， 提高性能并避免不必要的重复连接。 refactor(skills): 移除技能团队模板相关功能 移除与技能团队模板相关的代码，包括解析、存储和处理逻辑， 简化技能记录结构和加载流程。 feat(process): 增强会话过程投影器功能 添加技能激活快照事件处理，改进团队运行完成消息显示， 并增强技能激活事件的时间戳记录功能。 refactor(tasks): 简化任务尝试编排器团队执行逻辑 移除团队执行相关代码，将所有任务统一按单步执行处理， 简化任务编排器的复杂度并提升执行效率。 fix(evidence): 修复节点证据评估中需求验证逻辑 更新节点证据评估逻辑，跳过自然语言证据需求的确定性验证， 只执行机器可读的需求验证，避免因自然语言需求导致的节点失败。
Beaver Backend
这是 Beaver 后端。
当前已经落地的主线：
- 以统一
engine为核心，让主 agent 和 sub-agent 共享同一套运行内核。 - 聊天入口支持 Main Agent 自动 Task 化、验证、反馈门控。
- skills 已有版本化、receipt/effect 记录、学习候选门控，以及后台 assisted learning pipeline。
- Agent Team v1 已支持内部
sequence / parallel / dagcoordinator。 - Task mode 已能通过
TaskExecutionPlanner按需调用 sub-agent/team；team node 由TaskSkillResolver绑定 published skill，缺失时生成 ephemeral guidance，最终仍由主 Agent synthesis 生成用户回答。 - Skill Learning 已支持后台 run-once/worker 自动生成 draft、safety report、eval report、人工审核发布和前端审核工作台；worker 不会自动 approve/publish。
当前结构
beaver/foundation：底层公共设施beaver/engine：统一 agent 内核beaver/coordinator：多 agent 协调层beaver/tools：工具系统beaver/skills：技能系统beaver/memory：记忆与经验沉淀beaver/permissions：权限与治理beaver/services：应用服务层beaver/interfaces：CLI / Web / Gateway / Channels 薄入口beaver/integrations：外部系统与协议集成
说明
后端已切到 Beaver 主线，不再保留旧实现、vendored 第三方 runtime 或迁移期旧命名兼容入口。所有 agent 运行都复用 beaver.engine，多 agent 协调通过 Beaver 自有 coordinator 和 ExecutionGraph 表达。