steven_li
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- 将所有环境变量前缀从NANO_改为BEAVER_ - 更新README.md文档内容，包括项目介绍、组件说明和快速开始指南 - 修改.gitignore文件，添加auth-portal运行时路径排除规则 - 更新app-instance镜像标签从nano/app-instance改为beaver/app-instance - 增强技能安全检查器，支持工具前缀白名单功能 - 添加技能草稿重新检查安全性API端点 - 扩展证据选择器，收集工具调用名称用于技能学习 - 改进技能合成器，基于实际调用的工具生成工具提示 - 优化路由超时处理机制，增加重试逻辑 - 更新后端架构文档，添加可视化入口和基础概念说明 - 实现在WebSocket消息中传递工具迭代次数信息
2.4 KiB
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Beaver Backend Overview
这是新 Beaver 后端的架构入口文档。
可视化入口：
给零基础读者的版本
可以先把这个后端理解成一个“帮用户完成任务的后台工厂”：
- 用户在前端发一句话。
- 后端入口把这句话接住。
- 服务层判断它是闲聊，还是一个需要执行和跟踪的任务。
- 如果是任务，系统会创建或继续一个
Task。 - 运行内核
AgentLoop准备上下文、选择技能、选择工具、调用模型。 - 如果模型需要查文件、写文件、搜索或调用外部系统，就通过
tools执行。 - 执行结果会写回会话、任务记录和运行记录，后续可以继续追踪、验证和学习。
这套结构里最重要的原则是：所有 agent 共用同一个运行内核 engine。也就是说，主 agent 和被拆出去的小 agent 不是两套系统，它们最终都会回到 AgentLoop，使用同一套上下文、工具、技能和记录方式。
先认识几个词
interfaces：入口层。负责接收 Web、CLI、Gateway、MCP 等不同来源的请求。services：应用服务层。负责把入口请求转成系统内部要做的事情。engine：运行内核。真正组织 prompt、调用模型、执行 tool loop 的地方。coordinator：多 agent 编排层。负责把复杂任务拆成 sequence、parallel 或 DAG。skills：技能层。可以理解成给 agent 的专项说明书。tools：工具层。可以理解成 agent 能按需调用的动作，例如读文件、写文件、搜索、执行命令。memory：记忆层。保存会话、任务结果、运行记录、反馈和技能学习数据。permissions：权限与治理层。负责约束哪些能力能用、怎么用。
一句话请求的流转
典型路径是：
interfaces -> AgentService -> MainAgentRouter -> TaskService / TaskExecutionPlanner -> AgentLoop -> skills / tools / memory -> 返回用户。
如果任务很简单，可能只走单 agent。如果任务更复杂，TaskExecutionPlanner 可能先生成一个 team plan，让 coordinator 安排多个 sub-agent 分别处理，最后再由主 agent 综合输出。
当前约束：
- 所有 agent 共用
engine。 - 多 agent 编排进入
coordinator。 - skills、memory、permissions 独立成能力层。
interfaces只做薄入口。