Comprehensive Agent

问题

你已经亲手搭出了 19 个机制。现在把它们组装成一个完整的 Agent：

• 模型要能用上全部工具（bash、文件、web、技能、todo、子代理、后台任务……）；
• 权限、沙箱、钩子、守卫环绕执行；
• 记忆持久化、可恢复、可 fork；
• 并且有一个人类能用的入口——CLI、Web UI、或者自动化协议（ACP）。

解决方案

组装清单（对照 s01–s19 逐个核销）：

工作原理

第 1 步：入口只是另一层组合。同一个 agent-spine（固定服务集：会话、提示词、工具、技能、目标、任务、循环……），配不同的入口插件，得到不同的产品形态：

                    ┌─────────────────────────────────────────┐
                    │        agent-spine（公共服务集）          │
                    │  会话日志 · 提示词组装 · 工具管道 · 技能    │
                    │  目标 · 后台任务 · 守卫 · 循环驱动者        │
                    └───────────────┬─────────────────────────┘
        ┌───────────────┬───────────┴───────────┬────────────────┐
        ▼               ▼                       ▼                ▼
   headless 入口    Web UI 入口             ACP 入口          JSON-RPC 入口
   （一次性任务）   （浏览器会话）        （自动化 Agent）     （SDK 客户端）

第 2 步：后端可换，入口不变。换模型适配器（ctx.llm）、换沙箱（本地 → E2B 远程）、换子代理后端——入口与模型侧工具都不变。这是贯穿全程的"能力缝"哲学的最终兑现。

第 3 步：一切状态可恢复。会话日志 + 事件订阅持久化 → 重启进程、恢复会话、fork 分支，全部状态（todo、计划、目标、调度、记忆）从日志还原。

试一下

现在跑真实的 DeepSeek Harness（见文末"下一步"）：

• dsh web 打开 Web UI，新建会话，让它做一件多步任务——观察 todo、工具调用、审批提示
• 打开计划模式，观察"只出方案"的行为
• 让模型后台跑一个长任务，同时继续对话

对比重点：你在 s01–s19 里亲手实现的每一个机制，都能在真实产品里找到对应物——这 20 课的收获，就是你读懂 DSH 源码与配置的完整地图。