本地 Agent 框架（实训 B 方向）

本项目使用 Python 3.10 实现一个本地文件驱动的 Agent 框架。B1–B5 均保留独立命令行入口，使用服务器本地 Qwen3.5-4B。

模块边界如下：

模块	入口文件	职责
B1	code/b1_agent_runtime.py	Agent 总控、消息管理、循环控制和产物汇总。
B2	code/b2_run_skill.py	独立运行五个基础 Skill。
B3	code/b3_tool_layer.py	生成 tools schema，校验并执行 tool calls。
B4	code/b4_local_agent_llm.py	使用 mock 或本地 LLM 生成标准 AIMessage，不执行工具。
B5	code/b5_memory.py	查找、截断、保存 memory 文档并维护索引。
完整演示	code/run_full_demo.py	调用 B1 跑通完整 Agent，并生成汇总报告。

B4的mock模式不真实加载、运行模型，作为无 GPU、无模型或模块联调时的调试模式。prompt_json模式则加载本地模型真实运行。

1. 环境准备

所有模块统一使用项目根目录下的 requirements.txt。推荐每位同学新建自己的conda环境，安装步骤如下：

conda create -n your_env python=3.10 -y
conda activate your_env
export PYTHONNOUSERSITE=1
pip install -r requirements.txt

其中"export PYTHONNOUSERSITE=1"的作用是：让Python启动时禁止加载用户级site-packages目录，保证只用当前环境自己的包

模型使用Qwen3.5-4B 统一配置文件为 configs/model.yaml，实际使用时需要把model_name_or_path和tokenizer_name_or_path改为模型所在的文件路径。

演示命令均从 agent/code 目录执行：

cd agent/code

2. 公共数据格式

2.1 SkillResult

B2 和 B3 使用以下 JSON 对象记录一次 Skill 执行：

{
  "skill_name": "calculator",
  "status": "success",
  "input": {"expression": "23 * 17 + 9"},
  "output": {"result": 400},
  "error": null,
  "latency_ms": 0.5
}

失败时 status 为 error、output 为 null，error 包含异常类型和错误信息。

2.2 AIMessage

工具调用型 AIMessage：

{
  "role": "assistant",
  "content": "",
  "tool_calls": [
    {
      "id": "call_001",
      "name": "file_reader",
      "args": {"path": "docs/agent_intro.txt", "max_chars": 2000}
    }
  ]
}

最终回答型 AIMessage 的 content 非空，tool_calls 为空数组。

2.3 ToolMessage

{
  "role": "tool",
  "tool_call_id": "call_001",
  "name": "file_reader",
  "content": "{\"skill_name\":\"file_reader\",...}",
  "status": "success"
}

content 是序列化后的 SkillResult JSON 字符串；tool_call_id 用于关联前面的 AIMessage tool call。

3. B2：Skill 独立演示

入口：code/b2_run_skill.py

3.1 通用命令行输入

参数	说明
--skill	Skill 名称：calculator、file_reader、local_file_search、table_analyzer 或 format_converter。
--input	对应 Skill 的 JSON 输入文件。顶层必须是 JSON 对象。
--outdir	B2 输出目录。
--data_root	可选的数据根目录；未提供时使用项目的 data/。

3.2 每个 Skill 的输入文件

Skill	正常输入文件	关键输入字段	异常输入样例
calculator	data/tool_inputs/tool_input_calculator.json	expression：数学表达式字符串。	tool_input_calculator_error.json
file_reader	data/tool_inputs/tool_input_file_reader.json	path：相对 data/ 的 txt/md 路径；max_chars：最大返回字符数。	tool_input_file_reader_error.json
local_file_search	data/tool_inputs/tool_input_file_search.json	query、root_dir、file_types、top_k。	tool_input_file_search_error.json
table_analyzer	data/tool_inputs/tool_input_table_analyzer.json	path：CSV/TSV 路径；max_rows_preview；describe。	tool_input_table_analyzer_error.json
format_converter	data/tool_inputs/tool_input_format_converter.json	text；target_format：markdown 或 json；可选 output_filename。	tool_input_format_converter_error.json

文件类 Skill 的相对路径以 data/ 为根。例如 docs/agent_intro.txt 实际对应 data/docs/agent_intro.txt。

3.3 演示命令

python b2_run_skill.py --skill calculator --input ../data/tool_inputs/tool_input_calculator.json --outdir ../outputs/B2_skills
python b2_run_skill.py --skill file_reader --input ../data/tool_inputs/tool_input_file_reader.json --outdir ../outputs/B2_skills
python b2_run_skill.py --skill local_file_search --input ../data/tool_inputs/tool_input_file_search.json --outdir ../outputs/B2_skills
python b2_run_skill.py --skill table_analyzer --input ../data/tool_inputs/tool_input_table_analyzer.json --outdir ../outputs/B2_skills
python b2_run_skill.py --skill format_converter --input ../data/tool_inputs/tool_input_format_converter.json --outdir ../outputs/B2_skills

3.4 B2 输出

输出文件	格式	说明
outputs/B2_skills/calculator_result.json	JSON 对象（SkillResult）	calculator 最近一次运行的输入、结果或错误、耗时。
outputs/B2_skills/file_reader_result.json	JSON 对象（SkillResult）	file_reader 最近一次运行结果；业务输出包含内容、字符数、来源和截断标志。
outputs/B2_skills/local_file_search_result.json	JSON 对象（SkillResult）	文件搜索结果；每项包含路径、匹配分数和命中片段。
outputs/B2_skills/table_analyzer_result.json	JSON 对象（SkillResult）	表格行列数、列名、预览和数值列统计。
outputs/B2_skills/format_converter_result.json	JSON 对象（SkillResult）	转换后的 Markdown 或 JSON 文本，以及生成文件路径。
outputs/B2_skills/skill_run_log.jsonl	JSONL	B2 运行历史；每行记录时间、Skill、状态、结果路径和耗时。

同一个 Skill 再次运行时会覆盖对应的 *_result.json；日志采用追加写入。异常样例被正常捕获并写入 error SkillResult，CLI 仍返回 0。

4. B3：Tools Schema 与工具执行

入口：code/b3_tool_layer.py

4.1 输入文件

输入文件	说明
configs/tools.yaml	定义 toolsets、每个工具的 Python 模块/函数、描述、输入参数、必填参数、返回说明和 data_root。
data/messages/ai_message_with_tool_calls.json	工具执示演示的输入，正常file_reader调用的样例,包含标准 AIMessage 及其 tool_calls。
data/messages/b3_tool_call_format_converter_valid.json	正常 format_converter 调用样例，验证 B3 注入 output_dir 并生成文件。
data/messages/b3_tool_call_unknown_tool.json	未知工具错误样例。
data/messages/b3_tool_call_missing_required.json	缺少必填参数错误样例。

B3 会根据 Skill 函数签名自动注入 data_root 和 output_dir；前者用于读取文件类Skill定位输入文件夹data/，后者用于format_converter输出生成文件。

4.2 演示命令

生成tools_schema:

python b3_tool_layer.py --tools_config ../configs/tools.yaml --toolset basic_tools --export_schema --outdir ../outputs/B3_tools

执行tool_calls:

python b3_tool_layer.py --tools_config ../configs/tools.yaml --toolset basic_tools --tool_calls ../data/messages/ai_message_with_tool_calls.json --execute --outdir ../outputs/B3_tools

基础样例:

python b3_tool_layer.py --tools_config ../configs/tools.yaml --toolset basic_tools --tool_calls ../data/messages/b3_tool_call_format_converter_valid.json --execute --outdir ../outputs/B3_tools/format_converter_valid
python b3_tool_layer.py --tools_config ../configs/tools.yaml --toolset basic_tools --tool_calls ../data/messages/b3_tool_call_unknown_tool.json --execute --outdir ../outputs/B3_tools/unknown_tool
python b3_tool_layer.py --tools_config ../configs/tools.yaml --toolset basic_tools --tool_calls ../data/messages/b3_tool_call_missing_required.json --execute --outdir ../outputs/B3_tools/missing_required

错误样例不会让 CLI 崩溃；错误会写入 tool_messages.json 和 tool_call_log.jsonl 中的 status=error SkillResult。

4.3 B3 输出

输出文件	格式	说明
outputs/B3_tools/tools_schema.json	JSON 数组	当前 OpenAI 风格的函数工具说明schema；x-returns 描述工具返回值。
outputs/B3_tools/tool_schema_report.json	JSON 对象	schema 导出报告，包含 toolset、工具数量和工具名称列表。
outputs/B3_tools/tool_messages.json	JSON 数组	本次执行生成的 ToolMessage 列表。
outputs/B3_tools/tool_call_log.jsonl	JSONL	每个 tool call 的完整执行记录，含未转义 SkillResult、状态、参数和耗时。

schema/report/tool messages 会被最近一次运行覆盖；tool-call 日志追加写入。

5. B5：Memory 查找与保存

入口：code/b5_memory.py

5.1 输入文件

输入文件	说明
configs/memory.yaml	记忆根目录、全局/对话目录、索引路径和最大注入字符数。
memory/memory_index.json	memory_id → 元数据 的索引，记录类型、标题、摘要、路径和时间。
memory/global/*.md	全局记忆文档。
memory/conversations/*.md	对话记忆文档。
data/memory_inputs/memory_save_input.json	保存对话类型记忆的样例，包含 conversation ID、保存类型及三个来源文件路径。
data/memory_inputs/memory_save_global_input.json	保存全局类型记忆的样例，会写入项目正式记忆目录 memory/global/ 和 memory/memory_index.json。
data/memory_inputs/sample_messages.json	演示保存记忆时使用的消息数组。
data/memory_inputs/sample_trace.json	演示保存记忆时使用的 trace 对象。
data/memory_inputs/sample_final_answer.md	演示保存记忆时使用的最终回答。
configs/memory_small_limit.yaml	复用当前 memory/，仅降低 max_memory_chars 用于截断演示。

演示B5的查找模式时，直接通过命令行参数传入。memory_save_input.json 中的三个来源路径相对于该 JSON 文件所在目录解析，不依赖 B1 输出。

5.2 演示命令

查找记忆:

python b5_memory.py --config ../configs/memory.yaml --select_memory_ids mem_conversation_conv_000 --use_global_memory true --query "Agent 系统如何调用工具？" --outdir ../outputs/B5_memory
python b5_memory.py --config ../configs/memory.yaml --select_memory_ids mem_missing_001 --use_global_memory false --query "验证缺失 memory id 的错误记录。" --outdir ../outputs/B5_memory/missing_id
python b5_memory.py --config ../configs/memory_small_limit.yaml --select_memory_ids mem_course_001 --use_global_memory false --query "验证 max_memory_chars 截断。" --outdir ../outputs/B5_memory/truncate

保存对话记忆

python b5_memory.py --config ../configs/memory.yaml --save_type conversation --save_input_path ../data/memory_inputs/memory_save_input.json --outdir ../outputs/B5_memory
python b5_memory.py --config ../configs/memory.yaml --save_type global --save_input_path ../data/memory_inputs/memory_save_global_input.json --outdir ../outputs/B5_memory/save_global

B5 保存命令会更新项目正式记忆目录：生成或覆盖 memory/conversations/*.md / memory/global/*.md，并新增或更新 memory/memory_index.json。memory_save_global_input.json 使用唯一 conversation_id=demo_global_memory_001，避免覆盖已有示例。

5.3 B5 输出

输出文件	格式	说明
outputs/B5_memory/selected_memory.json	JSON 对象	本次选中的记忆内容、字符统计、截断标志和缺失 ID 错误。
outputs/B5_memory/memory_log.jsonl	JSONL	记忆查找与保存历史。
outputs/B5_memory/saved_memory.json	JSON 对象	已保存记忆的 ID、类型、标题、摘要、文档路径、来源路径和时间。
memory/conversations/conv_sample_001.md	Markdown	独立保存命令生成的对话记忆文档，内含最终回答、messages 和 trace。
memory/global/demo_global_memory_001.md	Markdown	全局保存样例生成的全局记忆文档。
memory/memory_index.json	JSON 对象	保存后新增或更新对应记忆元数据。

selected_memory.json 和 saved_memory.json 会覆盖；memory_log.jsonl 追加；索引和 Markdown 记忆文档会新增或更新。

6. B4：真实调用模型 / Mock 调试决策

入口：code/b4_local_agent_llm.py

B4 只生成 AIMessage，不执行工具。

6.1 输入文件

输入文件	说明
configs/model.yaml	统一真实模型配置：服务器本地 Qwen3.5-4B、Transformers、bf16、prompt_json。
data/messages/messages_no_tool.json	第一阶段独立运行输入，只含 system/user，真实模型应生成 tool call。
data/messages/messages_with_tool.json	第二阶段独立运行输入，已含 ToolMessage，真实模型应生成最终回答。
data/messages/messages_with_error_tool.json	已含失败 ToolMessage，验证模型直接说明失败并保持 tool_calls=[]。
data/messages/tools_schema_basic.json	B4个人演示使用的预设tools_schema工具说明，不依赖B3的预先运行。

6.2 演示命令

真实加载调用模型: B4 第一阶段，生成 tool_call：

python b4_local_agent_llm.py --model_config ../configs/model.yaml --messages ../data/messages/messages_no_tool.json --tools_schema ../data/messages/tools_schema_basic.json --mode prompt_json --outdir ../outputs/B4_llm/no_tool_real

B4 第二阶段，生成 final_answer：

python b4_local_agent_llm.py --model_config ../configs/model.yaml --messages ../data/messages/messages_with_tool.json --tools_schema ../data/messages/tools_schema_basic.json --mode prompt_json --outdir ../outputs/B4_llm/with_tool_real

B4处理工具调用失败的ToolMessage结果

python b4_local_agent_llm.py --model_config ../configs/model.yaml --messages ../data/messages/messages_with_error_tool.json --tools_schema ../data/messages/tools_schema_basic.json --mode prompt_json --outdir ../outputs/B4_llm/error_tool_real

mock调试模式:

python b4_local_agent_llm.py --model_config ../configs/model.yaml --messages ../data/messages/messages_no_tool.json --tools_schema ../data/messages/tools_schema_basic.json --mode mock --outdir ../outputs/B4_llm
python b4_local_agent_llm.py --model_config ../configs/model.yaml --messages ../data/messages/messages_with_tool.json --tools_schema ../data/messages/tools_schema_basic.json --mode mock --outdir ../outputs/B4_llm

mock 不加载模型、不占用显存，适合无 GPU、无本地模型或其他模块同学联调，不作为正式基础演示截图。

6.3 B4 输出

输出文件	格式	说明
outputs/B4_llm/<case>/raw_model_output.json	JSON 对象	原始生成文本、解析候选、模式、backend、状态、错误和生成时间。若status为 error，说明模型输出未能解析成合法 AIMessagemock。mock模式也会生成该记录。
outputs/B4_llm/<case>/ai_message.json	JSON 对象（AIMessage）	规范化后的工具调用或最终回答。
outputs/B4_llm/<case>/llm_run_log.jsonl	JSONL	B4 独立运行历史及产物路径。

mock调试的演示命令共用 ../outputs/B4_llm，因此第二条会覆盖第一条的 raw_model_output.json 和 ai_message.json，但日志会追加。

7. B1：Agent Runtime

入口：code/b1_agent_runtime.py

B1 支持两种明确的执行模式：fixture 用于完全隔离的个人演示，直接消费预设 memory、tools schema、AIMessage 和 ToolMessage；integrated 用于全系统演示，只通过 B3、B4、B5 的公开函数进行编排。

7.1 直接输入文件

个人演示 fixture 模式

输入文件	说明
data/b1_fixtures/b1_fixture_input.json	B1 个人演示入口，设置 execution_mode=fixture 并引用全部预设响应。
data/b1_fixtures/preset_memory.json	模拟 B5 返回的 selected memory。
data/b1_fixtures/preset_ai_messages.json	模拟 B4 依次返回的工具调用 AIMessage 和最终回答 AIMessage。
data/b1_fixtures/preset_tool_messages.json	按 tool_call_id 模拟 B3 返回的 ToolMessage。
data/messages/tools_schema_basic.json	模拟 B3 返回的固定 tools schema。

全系统演示 integrated 模式

输入文件	说明
data/runtime_input.json	file_reader 主线任务，读取 docs/agent_intro.txt 并总结三条中文要点。
data/runtime_input_0.json	无工具倾向任务，验证模型直接回答。
data/runtime_input_2.json	calculator 任务。
data/runtime_input_3.json	local_file_search 任务。
data/runtime_input_4.json	table_analyzer 任务。
data/runtime_input_5.json	format_converter 任务。
configs/tools.yaml	传给 B3，确定可用工具及数据根目录。
configs/memory.yaml	传给 B5，确定 memory 路径和长度上限。
configs/model.yaml	统一真实模型配置。

7.2 间接读取文件

文件	读取原因
prompts/local_tool_agent.txt	fixture 和 integrated 输入指定的 SystemMessage 模板。
memory/memory_index.json、memory/global/*.md	仅 integrated 模式读取；B5 查找并返回 memory 上下文。
data/docs/agent_intro.txt	integrated file_reader 流程实际读取；fixture 模式使用预设 ToolMessage。

7.3 演示命令

个人演示 fixture 模式：

python b1_agent_runtime.py --input ../data/b1_fixtures/b1_fixture_input.json --outdir ../outputs/B1_fixture

该命令不会调用 B2–B5。

全系统 integrated 调试模式：

python b1_agent_runtime.py --input ../data/runtime_input.json --tools_config ../configs/tools.yaml --memory_config ../configs/memory.yaml --model_config ../configs/model.yaml --llm_mode mock --outdir ../outputs/B1_runtime

该命令以 B1 为入口真实调用 B3、B4、B5，但 LLM 使用mock；正式全系统演示推荐使用下一节的真实模型 full demo，或将'--llm_mode mock'改为'--llm_mode prompt_json'。

7.4 B1 输出

个人演示 fixture 模式

输出文件	格式	说明
outputs/B1_fixture/messages.json	JSON 数组	B1 根据预设响应维护出的完整消息序列，顶层固定为数组。
outputs/B1_fixture/trace.json	JSON 对象	B1 的分支判断、消息追加、工具轮次和最终状态。
outputs/B1_fixture/final_answer.md	Markdown	从预设最终 AIMessage 提取的最终回答。

fixture模式只生成以上三个文件，不生成 runtime log、memory文档或其他模块的产物。

全系统演示 integrated 模式

输出文件	格式	说明
outputs/B1_runtime/messages.json	JSON 数组	完整消息序列，顶层固定为数组。
outputs/B1_runtime/trace.json	JSON 对象	运行状态、工具轮次、LLM 次数、每轮 AI/ToolMessage、memory 保存状态和错误。
outputs/B1_runtime/final_answer.md	Markdown	最终给用户的回答。
outputs/B1_runtime/selected_memory.json	JSON 对象	B1 调用 B5 后保存的 memory 选择结果。
outputs/B1_runtime/tools_schema.json	JSON 数组	B1 调用 B3 后保存的当前工具 schema。
outputs/B1_runtime/tool_schema_report.json	JSON 对象	当前 toolset 的 schema 摘要。
outputs/B1_runtime/tool_messages.json	JSON 数组	本次 Agent 运行累计产生的 ToolMessage。
outputs/B1_runtime/tool_call_log.jsonl	JSONL	B3 工具执行明细。
outputs/B1_runtime/saved_memory.json	JSON 对象	B5 保存本轮对话后的结果。
outputs/B1_runtime/memory_log.jsonl	JSONL	B1 运行期间的 memory 查找和保存记录。
outputs/B1_runtime/runtime_log.jsonl	JSONL	B1 每次完整任务的状态、模式、轮次、调用数和总耗时。
outputs/B1_runtime/llm_calls/llm_call_NNN_raw_model_output.json	JSON 对象	第 N 次 B4 调用的原始输出记录。
outputs/B1_runtime/llm_calls/llm_call_NNN_ai_message.json	JSON 对象	第 N 次 B4 调用生成的标准 AIMessage。
outputs/B1_runtime/llm_calls/llm_run_log.jsonl	JSONL	本次 B1 运行内所有 B4 调用的日志。
memory/conversations/conv_001.md	Markdown	B1 按 save_memory=conversation 保存的对话 memory。
memory/memory_index.json	JSON 对象	B1 保存 memory 后更新的索引。

8. 完整一键演示

入口：code/run_full_demo.py

8.1 输入文件

输入与 B1 相同：

• data/runtime_input.json
• configs/tools.yaml
• configs/memory.yaml
• configs/model.yaml
• 以上配置间接引用的 prompt、memory 和演示文档

8.2 命令

python run_full_demo.py --input ../data/runtime_input.json --tools_config ../configs/tools.yaml --memory_config ../configs/memory.yaml --model_config ../configs/model.yaml --llm_mode prompt_json --outdir ../outputs/full_demo

该正式命令会按 runtime_input.json 中的 save_memory=conversation 更新 memory/conversations/conv_001.md 和 memory/memory_index.json。重复演示前请确认是否接受覆盖该 conversation memory。

8.3 输出

run_full_demo.py 使用 outputs/full_demo 作为 B1 integrated 模式的 outdir，因此会生成 integrated 模式的完整 artifacts，并额外生成：

输出文件	格式	说明
outputs/full_demo/demo_report.md	Markdown	汇总 conversation、运行状态、消息流、工具轮次、LLM 次数、memory 数量、工具数量、最终回答和文件清单。

典型成功演示的 messages.json 角色顺序为：

system → user → assistant(tool_calls) → tool → assistant(final)

9. CLI 退出码

退出码	含义
0	成功，或业务错误已被捕获并写入结构化产物。
1	配置、输入文件、解析、模块加载、模型依赖或输出目录等致命错误。
2	argparse 参数使用错误。

10.附录 outputs/ 文件说明

本节描述输出目录中的文件。

10.1 outputs/B1_fixture/

输出文件	直接生成者	含义	格式
messages.json	b1_agent_runtime.py fixture 模式	使用预设模块响应构造的完整 Agent 消息序列。	JSON 数组
trace.json	b1_agent_runtime.py fixture 模式	B1 个人演示的轮次、分支、AIMessage 和 ToolMessage 轨迹。	JSON 对象
final_answer.md	b1_agent_runtime.py fixture 模式	B1 从预设最终 AIMessage 中得到的回答。	Markdown

10.2 outputs/B2_skills/

输出文件	生成代码	含义	格式
calculator_result.json	b2_run_skill.py	calculator 最近一次 SkillResult。	JSON 对象
file_reader_result.json	b2_run_skill.py	file_reader 最近一次 SkillResult。	JSON 对象
local_file_search_result.json	b2_run_skill.py	local_file_search 最近一次 SkillResult。	JSON 对象
table_analyzer_result.json	b2_run_skill.py	table_analyzer 最近一次 SkillResult。	JSON 对象
format_converter_result.json	b2_run_skill.py	format_converter 最近一次 SkillResult，包含 formatted_text 和 generated_file_path。	JSON 对象
skill_run_log.jsonl	b2_run_skill.py	五类 Skill 的累计运行日志。	JSONL

10.3 outputs/B3_tools/

输出文件	生成代码	含义	格式
tools_schema.json	b3_tool_layer.py --export_schema	basic_tools 的模型工具说明。	JSON 数组
tool_schema_report.json	b3_tool_layer.py --export_schema	工具 schema 数量与名称摘要。	JSON 对象
tool_messages.json	b3_tool_layer.py --execute	本次 tool calls 对应的 ToolMessage。	JSON 数组
tool_call_log.jsonl	b3_tool_layer.py --execute	tool calls 的累计执行明细。	JSONL

10.4 outputs/B4_llm/

输出文件	生成代码	含义	格式
<case>/raw_model_output.json	b4_local_agent_llm.py	B4 独立运行案例的原始输出和解析状态。	JSON 对象
<case>/ai_message.json	b4_local_agent_llm.py	B4 独立运行案例的规范化 AIMessage。	JSON 对象
<case>/llm_run_log.jsonl	b4_local_agent_llm.py	B4 独立运行案例的运行日志。	JSONL

10.5 outputs/B5_memory/

输出文件	生成代码	含义	格式
selected_memory.json	b5_memory.py 查找模式	最近一次 memory 选择及截断结果。	JSON 对象
saved_memory.json	b5_memory.py 保存模式	最近一次 memory 保存结果和目标路径。	JSON 对象
memory_log.jsonl	b5_memory.py	memory 查找/保存累计日志。	JSONL

10.6 outputs/B1_runtime/

输出文件	直接生成者	含义	格式
messages.json	b1_agent_runtime.py	完整 Agent 消息序列。	JSON 数组
trace.json	b1_agent_runtime.py	完整运行轨迹、轮次、状态和错误。	JSON 对象
final_answer.md	b1_agent_runtime.py	最终回答。	Markdown
runtime_log.jsonl	b1_agent_runtime.py	B1 累计任务日志。	JSONL
selected_memory.json	b5_memory.load_memory，由 B1 指定 outdir	注入消息前选择的 memory。	JSON 对象
memory_log.jsonl	b5_memory.py，由 B1 调用	本轮 memory 查找及保存日志。	JSONL
saved_memory.json	b5_memory.save_memory，由 B1 调用	本轮对话 memory 保存结果。	JSON 对象
tools_schema.json	b3_tool_layer.get_tools_schema，由 B1 调用	本轮可用工具 schema。	JSON 数组
tool_schema_report.json	b3_tool_layer.py，由 B1 调用	本轮工具集摘要。	JSON 对象
tool_messages.json	B3 生成、B1 汇总	本轮所有 ToolMessage。	JSON 数组
tool_call_log.jsonl	b3_tool_layer.execute_tool_calls，由 B1 调用	本轮工具执行明细。	JSONL
llm_calls/llm_call_001_raw_model_output.json	b4_local_agent_llm.generate_ai_message	第一次 LLM 决策的原始输出。	JSON 对象
llm_calls/llm_call_001_ai_message.json	b4_local_agent_llm.generate_ai_message	第一次标准 AIMessage，包含 tool call。	JSON 对象
llm_calls/llm_call_002_raw_model_output.json	b4_local_agent_llm.generate_ai_message	第二次 LLM 决策的原始输出。	JSON 对象
llm_calls/llm_call_002_ai_message.json	b4_local_agent_llm.generate_ai_message	第二次标准 AIMessage，包含 final content。	JSON 对象
llm_calls/llm_run_log.jsonl	b4_local_agent_llm.py，由 B1 调用	本轮两次 LLM 调用日志。	JSONL

10.7 outputs/full_demo/

输出文件	直接生成者	含义	格式
messages.json	b1_agent_runtime.py，由 run_full_demo.py 调用	完整演示消息序列。	JSON 数组
trace.json	b1_agent_runtime.py	完整演示运行轨迹。	JSON 对象
final_answer.md	b1_agent_runtime.py	完整演示最终回答。	Markdown
runtime_log.jsonl	b1_agent_runtime.py	完整演示运行日志。	JSONL
selected_memory.json	b5_memory.load_memory	完整演示选择的 memory。	JSON 对象
memory_log.jsonl	b5_memory.py	完整演示的 memory 查找/保存日志。	JSONL
saved_memory.json	b5_memory.save_memory	完整演示保存的对话 memory 信息。	JSON 对象
tools_schema.json	b3_tool_layer.get_tools_schema	完整演示使用的工具 schema。	JSON 数组
tool_schema_report.json	b3_tool_layer.py	完整演示工具集摘要。	JSON 对象
tool_messages.json	B3 生成、B1 汇总	完整演示产生的 ToolMessage。	JSON 数组
tool_call_log.jsonl	b3_tool_layer.execute_tool_calls	完整演示工具执行明细。	JSONL
llm_calls/llm_call_001_raw_model_output.json	b4_local_agent_llm.py	第一次 LLM 原始输出。	JSON 对象
llm_calls/llm_call_001_ai_message.json	b4_local_agent_llm.py	第一次 AIMessage，包含 tool call。	JSON 对象
llm_calls/llm_call_002_raw_model_output.json	b4_local_agent_llm.py	第二次 LLM 原始输出。	JSON 对象
llm_calls/llm_call_002_ai_message.json	b4_local_agent_llm.py	第二次 AIMessage，包含最终回答。	JSON 对象
llm_calls/llm_run_log.jsonl	b4_local_agent_llm.py	完整演示 LLM 调用日志。	JSONL
demo_report.md	run_full_demo.py	对完整演示状态、数据流、最终回答和文件清单的汇总。	Markdown