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beaver_project/app-instance/backend
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feat(engine): 添加技能查看工具并优化异步任务管理

- 添加SkillViewTool到引擎加载器中,增强技能管理功能
- 在AgentLoop中引入_active_direct_task来跟踪活跃任务
- 实现直接任务执行时的同步处理逻辑
- 更新工具实例化方式以支持依赖注入

feat(config): 增加智能体运行时参数配置支持

- 扩展AgentDefaultsConfig添加max_tokens和temperature字段
- 实现配置解析函数_first_config_value处理多个配置源
- 支持通过Web API动态更新智能体运行时参数
- 添加前端页面配置表单和验证逻辑

refactor(provider): 统一最大令牌数参数类型为可选整型

- 将所有LLM提供者的max_tokens参数改为int | None类型
- 为AnthropicProvider实现模型特定的最大令牌数默认值
- 调整参数传递逻辑,优先级:调用参数 > 配置文件 > 模型默认值
- 移除硬编码的默认值,改用条件判断

feat(process): 增强事件投影功能

- 添加工具调用开始/结束事件的映射逻辑
- 实现技能激活事件的识别和展示
- 添加辅助函数处理工具调用名称和参数提取
- 优化运行记录关联逻辑,提升事件匹配准确性

fix(web): 更新网络请求客户端信任环境设置

- 将WebFetchTool和WebSearchTool的trust_env参数设为True
- 确保HTTP客户端能够正确使用系统代理配置
- 修复可能的网络连接问题

test: 添加配置加载和事件投影相关测试

- 新增智能体默认参数配置测试用例
- 实现API配置持久化和重载测试
- 添加技能卡片和工具事件的投影测试
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Beaver Backend

这是 Beaver 后端。

当前已经落地的主线:

  1. 以统一 engine 为核心,让主 agent 和 sub-agent 共享同一套运行内核。
  2. 聊天入口支持 Main Agent 自动 Task 化、验证、反馈门控。
  3. skills 已有版本化、receipt/effect 记录、学习候选门控,以及后台 assisted learning pipeline。
  4. Agent Team v1 已支持内部 sequence / parallel / dag coordinator。
  5. Task mode 已能通过 TaskExecutionPlanner 按需调用 sub-agent/teamteam 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。
  6. 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/interfacesCLI / 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。