从一句话到一次 Agent 运行

1. 01 01

   请求入口与 Agent 主链

   一句话怎么变成一次 run

   模型开口之前，DeerFlow 要先创建 run、装入上下文，并把执行事件持续流回前端。

   实现 risk ●●○○○ 阅读本篇 →
2. 02 02

   lead-agent 工厂

   装配线，不负责思考

   图工厂不负责推理。它把模型、工具、中间件、prompt 和状态结构装配成一张能运行的图。

   架构 risk ●●●○○ 阅读本篇 →
3. 03 03

   工具装配

   工具配上了，不代表会暴露给模型

   工具列表不是静态注册表。一次 run 会暴露哪些工具，取决于配置、模型能力、沙箱、skill 和 MCP 策略。

   架构 risk ●●●●○ 阅读本篇 →
4. 04
   04

   中间件管线

   顺序即语义

   同一组中间件，换个顺序就是另一种 agent。这里要看的，是顺序如何变成运行语义。

   □ 计划中
5. 05
   05

   沙箱系统

   能力边界，不只是文件系统

   沙箱不是文件系统包装，而是一道能力边界：它决定 agent 能访问哪些外部资源。

   □ 计划中
6. 06
   06

   子 agent 系统

   委派不是多开一个工具

   在 2.x 里，委派能力通过 task_tool 暴露。能力开关和工具列表耦在一起，这是后续设计需要拆开的地方。

   □ 计划中
7. 07
   07

   技能系统

   把最小权限写进工具策略

   skill 不只是追加 prompt，还能用 allowed_tools 收敛工具集，把最小权限落到运行时。

   □ 计划中
8. 08
   08

   持久化 · store · checkpointer

   run 结束后，什么被记住了

   store 与 checkpointer 分工不同：一个存长期状态，一个存可回滚的执行快照。最后一站，看一次 run 结束后留下了什么。

   □ 计划中

■ 已发布，可阅读　·　□ 计划中　·　RISK = 改动影响半径