feat(memory): 新增 VectorStore 抽象与 RagPipeline 持久化管线

- 新增 src/memory/vector_store.rs（约 660 行）：

  - VectorStore trait：批量 add / search / remove + add_one 默认实现

  - InMemoryVectorStore：Mutex<HashMap> + 余弦全量扫描（锁内克隆、锁外计算）

  - PersistentVectorStore：MemoryStore 包装，JSON blob 持久化，先持久化后内存

  - RagPipeline：split → embed → store 组合器（具体 struct，非 trait）

- 22 个内联测试覆盖 InMemory（10）/ Persistent（6）/ RagPipeline（4）/ 性能基准（2）

- 性能断言：search 10K 条 <100ms，PersistentVectorStore::new 加载 <500ms

- 标记 VectorRetriever / InMemoryVectorRetriever 为 #[deprecated(since="0.3.0")]

- memory.rs 追加 VectorStore 等 4 个类型的 re-export

- document_demo 从手动 VectorRetriever 循环迁移到 RagPipeline 两行调用

- 零新增外部依赖

AGENTS.md

@@ -198,6 +198,18 @@ pub use vector_store::VectorStore;
 5. **风险评估** - 潜在风险、缓解措施
 6. **验收标准** - 可验证的完成条件
 
+### 进度同步规范 (docs/roadmap.md)
+
+完成一项实施后，必须检查 `docs/roadmap.md` 是否存在对应内容；若存在，必须同步标记为完成：
+
+- **Step / Phase 状态行**：对应 Step 加 ✅ 标记；Phase 章节末尾「状态」行从 ⏳ 改为 ✅ Phase X 全部交付物已完成
+- **里程碑表**：更新对应里程碑状态从 ⏳ 改为 ✅ + 完成日期
+- **依赖关系图（Mermaid）**：节点 `class` 从 `pending` / `core` 改为 `done`，必要时更新节点摘要
+- **文末「已完成 / 进行中阶段」列表**：追加一行 `- ✅ Phase X — 一句话要点`
+- **顶部「当前状态」**：补充新完成 Phase，更新「下一步」指向
+
+参考案例：2026-07-05 完成 Phase 7 SqliteStore 时同步更新 6 处（顶部状态 / Phase 章节 / 依赖图 / M3 / 下一步行动 / 已完成列表）。
+
 ---
 
 ## 项目特定规则

CHANGELOG.md

@@ -2,6 +2,130 @@
 
 本项目所有重要变更均记录于此文件。格式参考 [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/zh-CN/1.1.0/)。
 
+## [0.3.0] - 未发布
+
+v0.3.0 首个增量 Phase。技术债清理 + ContextSlot fork/merge + Phase 9 审查修复。
+
+### Breaking Changes
+
+**类型路径变更（0.3.0）：**
+- `agcore::llm::types::request::ToolChoice` → `agcore::llm::types::tool::ToolChoice`（公共 re-export 路径 `agcore::llm::types::ToolChoice` 保持不变）
+- `agcore::llm::types::request::StreamOptions` → `agcore::llm::provider::openai::StreamOptions`
+- `agcore::llm::types::request::OpenaiChatRequest` → `agcore::llm::provider::openai::OpenaiChatRequest`
+- `agcore::llm::types::response::OpenaiChatResponse` → `agcore::llm::provider::openai::OpenaiChatResponse`
+- `agcore::llm::types::response::OpenaiChatChunk` → `agcore::llm::provider::openai::OpenaiChatChunk`
+- 其余 `request.rs`/`response.rs` 中的 wire-format 类型（`OpenaiTool`、`AudioParam`、`Choice`、`Delta`、`ChunkChoice`、`Annotation`、`Logprobs`、`TokenLogprob`、`URLCitation` 等）同步移入 `agcore::llm::provider::openai` 模块，可见性 `pub(crate)`
+
+**类型删除：**
+- `agcore::llm::types::ChatResponse` 已删除（自 v0.1.0 标记 `#[deprecated]`，请改用 `MessageResponse`）
+- `agcore::llm::types::old_stream::LegacyStreamEvent` 已删除（内部死代码）
+
+**模块签名变化：**
+- `LlmCycle::convert_request` / `convert_response` 由 `pub` 降级为 `pub(crate)`（因依赖的 `OpenaiChatRequest` / `OpenaiChatResponse` 已 `pub(crate)`）
+
+### Added
+
+**Phase 13 — ContextSlot fork/merge**
+- `ContextSlot::fork(child_id, strategy)` — 从父槽派生独立子槽（数据层操作，不持久化；调用方需自行 `save()`）
+- `ContextSlot::merge(child, strategy)` — 将子槽消息合并回父槽（`Append` 追加 / `Replace` 替换两种策略）
+- `MergeStrategy` 枚举（`#[non_exhaustive]`，Phase 16 可扩展 `Summarize`）
+- `MergeStrategy` 防御性检查：禁止 self-merge / 跨 session merge / 合并到 Readonly slot
+- `agcore::agent::MergeStrategy` 公共 re-export 路径可用
+- `AgentSession::derive_slot` 重构复用 `fork()` 消除重复代码（行为不变）
+
+**Phase 9 实施审查修复（2026-07-08）**
+- 2 个集成测试覆盖方案 §4 Step 5：`submit_turn_stream_end_to_end` + `submit_turn_stream_triggers_turn_hooks`
+
+### Changed
+
+**Phase 13 — 技术债清理**
+- 3 个旧 types 文件删除（`src/llm/types/request.rs` 187 行 + `response.rs` 177 行 + `old_stream.rs` 45 行）
+- 所有 OpenAI wire-format 类型迁入 `provider/openai.rs`，可见性 `pub(crate)`
+- `src/llm/stream.rs` 简化为 module doc + `pub use` 重导出（保持 `use crate::llm::stream::StreamEvent` 路径兼容，零下游破坏）
+- `ToolChoice` 从 `request.rs` 迁入 `tool.rs`（serde impl 原样搬入）
+
+**Phase 9 实施审查修复**
+- `LlmCycle::run_tool_loop` 实现 `PreRequest` hook（之前 `let _ = hook_executor.as_ref()` 是空操作，导致 hook-based logging/monitoring 在流式工具循环中失效；现在与 `submit_with_tools` 行为对齐，含 `should_block` 检查，阻断时通过 `StreamEvent::Error` 事件化）
+
+### Fixed
+
+**Phase 9 实施审查修复**
+- `AgentSession::submit_turn_stream` 末尾 `let _ = hook_executor;` 死代码移除（Arc 引用生命周期由 Arc 自动管理）
+
+### Migration Guide (v0.2.0-rc.1 → v0.3.0)
+
+```rust
+// ❌ v0.2.0-rc.1 — 已删除
+use agcore::llm::types::ChatResponse;
+use agcore::llm::types::request::OpenaiChatRequest;
+
+// ✅ v0.3.0 — 替代路径
+use agcore::llm::types::MessageResponse; // ChatResponse → MessageResponse
+// OpenAI wire-format 类型为内部使用，不再公共 re-export
+// 如需自定义 Provider，请直接 import agcore::llm::provider::openai::*（当前 pub(crate)）
+```
+
+## [0.2.0-rc.1] - 2026-07-05
+
+v0.2.0 候选发布。Phase 5-7 三大 P0 全部交付完成，API 稳定性扫尾，新增 2 个面向新用户的集成示例。
+
+### Added
+
+**Phase 5 — 热身准备**
+- `ProviderConfig::from_env(prefix)`：从 `{prefix}_BASE_URL` / `{prefix}_API_KEY` / `{prefix}_MODEL` / `{prefix}_TIMEOUT_SECS` / `{prefix}_MAX_RETRIES` 环境变量构造配置
+- `ProviderConfig::timeout_secs` / `max_retries` 字段（默认 30 / 3）
+- `OllamaProvider`：本地推理 Provider（OpenAI-compatible，`http://localhost:11434/v1` 默认端点）
+- `ProviderType::Ollama` 变体 + `FromStr` 解析
+
+**Phase 6 — ToolDef IR 正式化**
+- `ToolDef` 结构体（name / description / parameters）替代已废弃的 `OpenaiToolDefinition`
+- `MessageRequest.tools` 切换为 `Vec<ToolDef>`
+- `OpenaiToolDefinition` 降级为 `#[doc(hidden)]`，仅供 OpenAI 适配层内部消费
+
+**Phase 7 — SqliteStore 持久化**
+- `SqliteStore`：`MemoryStore` 的 SQLite 后端实现，基于 `rusqlite 0.32` bundled
+- WAL 模式 + `synchronous=NORMAL` + `busy_timeout=5s` 兼顾崩溃安全与吞吐
+- `Arc<Mutex<Connection>>` + `spawn_blocking` 卸载 IO；10×10 并发写入无 race
+- `MemoryStore::save / get / delete / list` CRUD + prefix / since / offset+limit 过滤
+- 进程重启数据不丢的 round-trip 验证
+
+**Phase 8 — MVP 集成出口**
+- `examples/quick_start`：30 行最小可运行示例（MockProvider + EchoTool + submit_turn）
+- `examples/end_to_end`：3 工具 + 3 轮对话 + SqliteStore 持久化跨连接验证
+
+### Changed
+
+- **API 稳定性护栏**：14 个公开枚举标记 `#[non_exhaustive]`，覆盖 P0 核心 IR（`Message` / `ContentBlock` / `ContentBlockType` / `StreamEvent` / `HookEvent`）、P0 Error（`AgentError` / `LlmError` / `ToolError` / `MemoryError` / `PromptError`）、P1 其他（`MemoryStrategy` / `StepStatus` / `ToolChoice` / `ResponseFormat`）
+- **`StepStatus::Completed` 字段类型**：从废弃的 `ChatResponse` 切换为 IR 层 `MessageResponse`（同时清理 `task_agent_demo.rs` 的 `ChatResponse` / `OpenaiChatMessage` / `FinishReason` 三处废弃类型引用）
+
+### Non-exhaustive 清单
+
+为防止未来新增变体时下游 exhaustive match 静默失效，14 个枚举追加 `#[non_exhaustive]`：
+
+| 优先级 | 枚举 |
+|--------|------|
+| P0 核心 IR | `Message`, `ContentBlock`, `ContentBlockType`, `StreamEvent`, `HookEvent` |
+| P0 Error | `AgentError`, `LlmError`, `ToolError`, `MemoryError`, `PromptError` |
+| P1 其他 | `MemoryStrategy`, `StepStatus`, `ToolChoice`, `ResponseFormat` |
+
+明确不加：内部 wire-format（`OpenaiChatMessage` 等）/ 语义已收敛（`Role` / `ServiceTier` / `Modality` / `ImageDetail` / `AudioFormat` / `StopSequence`）/ 使用面窄（`Permission` / `McpTransport` 等）。
+
+### Deprecated
+
+（继承自 0.1.0，无新增）`ChatResponse` / `ToolDefinition` 保持 `#[deprecated]` 标记。
+
+### Fixed
+
+- 修复 `StepStatus::Completed(ChatResponse)` 字段类型与 IR 体系不一致问题（已完成迁移）
+
+### Migration Guide (v0.1 → v0.2.0-rc.1)
+
+1. **枚举 match**：14 个 `#[non_exhaustive]` 枚举在 crate 外必须使用 `_ =>` 通配分支
+2. **`StepStatus::Completed`**：字段类型从 `ChatResponse` 切换为 `MessageResponse`，需做字段映射（参考 `docs/15-phase8-mvp-integration.md` §3.1.2）
+3. **`ToolDefinition` → `ToolDef`**：Phase 6 已彻底替换 `#[deprecated]` 别名，需全局重命名
+
+---
+
 ## [0.1.0] - 2026-07-04
 
 首个公开版本。涵盖 Phase 0-4c 的全部核心能力、Provider IR 重构、LlmCycle 简化，以及面向用户的 7 个离线示例。

Cargo.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [package]
 name = "agcore"
-version = "0.1.0"
+version = "0.2.0-rc.1"
 edition = "2024"
 
 [dependencies]
@@ -19,8 +19,11 @@ futures-core = "0.3"
 bytes = "1"
 async-stream = "0.3"
 tokio-util = { version = "0.7", features = ["rt"] }
-time = { version = "0.3", features = ["serde"] }
+time = { version = "0.3", features = ["serde", "parsing", "formatting", "macros"] }
+rusqlite = { version = "0.32", features = ["bundled"] }
 
 [dev-dependencies]
 dotenvy = "0.15.7"
 wiremock = "0.6"
+temp-env = "0.3"
+tempfile = "3"

README.md

@@ -26,7 +26,7 @@ AG Core 不是 Agent 产品，而是 Agent 的**底层依赖库**：上层应用
 
 ```toml
 [dependencies]
-agcore = "0.1"
+agcore = "0.2"
 tokio = { version = "1", features = ["macros", "rt-multi-thread"] }
 ```
 
@@ -110,10 +110,12 @@ let provider = create_provider(
 ).expect("创建 Provider 失败");
 ```
 
-更多端到端示例见 [`examples/`](./examples/) 目录（共 7 个，全部可 `cargo run --example <name>`）：
+更多端到端示例见 [`examples/`](./examples/) 目录（共 10 个，全部可 `cargo run --example <name>`）：
 
 | 示例 | 说明 |
 |------|------|
+| `quick_start` | **30 行最小示例**：MockProvider + EchoTool + submit_turn，新用户 5 分钟上手 |
+| `end_to_end` | **完整集成示例**：3 工具 + 3 轮对话 + SqliteStore 持久化跨连接验证 |
 | `agent_session_demo` | Agent + 会话 + SessionMemory 完整链路（MockProvider 离线） |
 | `custom_tool` | 自定义工具注册、单次 / 并行调用、权限检查 |
 | `prompt_composer` | 提示词模板与组合器（纯离线） |
@@ -121,6 +123,7 @@ let provider = create_provider(
 | `conversation_memory_demo` | 对话记忆滑动窗口与隔离 |
 | `knowledge_search_demo` | 知识页面关键词检索 |
 | `streaming_events_demo` | LLM 流式响应事件消费（含错误路径） |
+| `simple_visit` | 真实 LLM 调用（OpenAI / Anthropic，设置 `OPENAI_*` / `ANTHROPIC_*` 环境变量） |
 
 ## 核心模块
 

docs/12-phase5-warmup-implementation.md

@@ -0,0 +1,522 @@
+# Phase 5：热身准备 — 实施方案
+
+## 1. 背景与目标
+
+Phase 5 是 v0.2.0 发布周期的**热身准备阶段**，包含三个互不依赖的 Step，为后续 Phase 6-12 的端到端集成提供基础设施。
+
+**核心目标**：
+- 为 Phase 8（端到端示例）提供零 API key 的运行路径（Ollama）
+- 为公共枚举的向后兼容性加上编译期护栏（`#[non_exhaustive]`）
+- 为 Provider 构造提供统一的超时与重试配置入口（`ProviderConfig` 扩展）
+
+三个 Step 之间**无依赖关系**，但出于实现效率考虑，按 **5.2 → 5.3 → 5.1** 顺序执行。理由：5.2 先新增 `Ollama` 枚举变体，5.3 再加 `#[non_exhaustive]`，避免枚举标记后添加变体需要在外部 crate 加 `_ =>` 兜底分支的困扰。
+
+## 2. 需求分析
+
+### Step 5.2 — Ollama Provider
+
+| 维度 | 内容 |
+|------|------|
+| **需求** | 新增 `OllamaProvider`，newtype 包装 `GenericOpenaiProvider`，默认连接本地 Ollama 实例 |
+| **优先级** | P0 — 为 Phase 8 端到端示例提供无需 API key 的运行路径 |
+| **预期交付物** | `src/llm/provider/ollama.rs` 新建文件；`ProviderType` 新增 `Ollama` 变体 |
+| **代码量** | ~55 行 |
+
+### Step 5.3 — `#[non_exhaustive]` 前置标记
+
+| 维度 | 内容 |
+|------|------|
+| **需求** | 为 4 个公共枚举添加 `#[non_exhaustive]` 属性，避免后续新增变体时破坏下游 match |
+| **优先级** | P1 — 编译期兼容性保障 |
+| **预期交付物** | 修改 4 个枚举定义，各加一行属性 |
+| **代码量** | ~4 行 |
+
+### Step 5.1 — ProviderConfig 扩展
+
+| 维度 | 内容 |
+|------|------|
+| **需求** | `ProviderConfig` 新增 `timeout_secs` 和 `max_retries` 字段；实现 `Default`、`from_env()` 构造；timeout 传导到各 Provider HTTP Client |
+| **优先级** | P0 — 与 Roadmap 一致，Phase 8（MVP 出口）依赖 from_env |
+| **预期交付物** | `ProviderConfig` 扩展；`create_provider()` 超时注入；`from_env()` + 单元测试 |
+| **代码量** | ~60 行 + 测试 |
+
+## 3. 方案设计
+
+### 3.1 Step 5.2 — Ollama Provider（先执行）
+
+#### 改动文件清单
+
+| 文件 | 操作 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `src/llm/provider/ollama.rs` | **新建** | OllamaProvider newtype 包装 |
+| `src/llm/provider.rs` | 修改 | `ProviderType` 新增 `Ollama` 变体；`FromStr` 加解析；`create_provider()` 加分支 |
+| `src/llm/provider/mod.rs` 或其他模块注册文件 | 修改（如需要） | 注册 `pub mod ollama` |
+
+#### 关键代码
+
+**`src/llm/provider/ollama.rs`**（新建）：
+
+```rust
+//! Ollama Provider —— OpenAI-compatible 协议的 newtype 包装，零 API key。
+//!
+//! 默认 base_url = `http://localhost:11434/v1`，空 api_key 也可工作。
+//! 实现方式同 DeepSeekProvider / QwenProvider，共享 GenericOpenaiProvider 的 HTTP/SSE/转换逻辑。
+
+use reqwest::Client;
+use std::pin::Pin;
+
+use async_trait::async_trait;
+use futures_core::Stream;
+
+use super::openai::GenericOpenaiProvider;
+use super::{LlmProvider, ProviderCapabilities};
+use crate::llm::error::LlmError;
+use crate::llm::types::request_v2::MessageRequest;
+use crate::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StreamEvent};
+
+pub struct OllamaProvider(pub GenericOpenaiProvider);
+
+impl OllamaProvider {
+    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String) -> Self {
+        let url = if base_url.is_empty() {
+            "http://localhost:11434/v1".to_string()
+        } else {
+            base_url
+        };
+        Self(GenericOpenaiProvider::new_with_name(
+            url,
+            api_key,
+            model,
+            "ollama",
+        ))
+    }
+
+    /// 替换默认 HTTP Client（用于 timeout 注入等场景）。
+    /// 与 `OpenaiChatProvider::with_client` 和 `DeepSeekProvider::with_client` 一致。
+    pub fn with_client(self, client: Client) -> Self {
+        Self(self.0.with_client(client))
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl LlmProvider for OllamaProvider {
+    async fn chat(&self, request: MessageRequest) -> Result<MessageResponse, LlmError> {
+        self.0.chat(request).await
+    }
+
+    async fn chat_stream(
+        &self,
+        request: MessageRequest,
+    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError> {
+        self.0.chat_stream(request).await
+    }
+
+    fn capabilities(&self) -> ProviderCapabilities {
+        let mut caps = self.0.capabilities();
+        caps.provider_name = "ollama";
+        caps
+    }
+}
+```
+
+**`src/llm/provider.rs`** 的修改：
+
+```rust
+// ProviderType 新增变体
+#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
+pub enum ProviderType {
+    OpenaiChat,
+    OpenaiResponse,
+    Anthropic,
+    DeepSeek,
+    Qwen,
+    /// Ollama（本地），默认 base_url = `http://localhost:11434/v1`。
+    Ollama,
+}
+
+// FromStr 加解析
+fn from_str(s: &str) -> Result<Self, Self::Err> {
+    match s.to_lowercase().as_str() {
+        // ... 已有条目 ...
+        "ollama" => Ok(ProviderType::Ollama),
+        _ => Err(format!("未知的 Provider 类型: {s}")),
+    }
+}
+
+// create_provider() 加分支
+// Step 5.2 阶段仅展示基本构造。Step 5.1（ProviderConfig 扩展）
+// 执行到此分支时，将同步补充 with_client 链式调用注入 timeout：
+//
+//   let client = Client::builder()
+//       .timeout(Duration::from_secs(config.timeout_secs))
+//       .build()?;
+//   Ok(Box::new(
+//       ollama::OllamaProvider::new(config.base_url, config.api_key, config.model)
+//           .with_client(client),
+//   ))
+ProviderType::Ollama => Ok(Box::new(ollama::OllamaProvider::new(
+    config.base_url,
+    config.api_key,
+    config.model,
+))),
+```
+
+#### 集成方式
+
+OllamaProvider 的 newtype 包装模式与 `DeepSeekProvider`、`QwenProvider` 完全一致，`LlmProvider` trait 委托给 `self.0`。`capabilities().provider_name` 返回 `"ollama"`。
+
+### 3.2 Step 5.3 — `#[non_exhaustive]` 前置标记
+
+#### 改动文件清单
+
+| 文件 | 行号 | 枚举 | 操作 |
+|------|------|------|------|
+| `src/llm/provider.rs` | ~21 | `ProviderType` | 加 `#[non_exhaustive]` |
+| `src/llm/types/response_v2.rs` | ~22 | `StopReason` | 加 `#[non_exhaustive]` |
+| `src/llm/types/shared.rs` | ~16 | `FinishReason` | 加 `#[non_exhaustive]` |
+| `src/memory/store.rs` | ~35 | `EvictionPolicy` | 加 `#[non_exhaustive]` |
+
+**排除清单**：`SlotMode`。
+
+**决策理由**：`SlotMode` 枚举在 Phase 10（`src/llm/context.rs`）中才实际定义，Phase 5 尚不存在此类型。`#[non_exhaustive]` 无法标注不存在的枚举，因此排除标注。Roadmap（v0.2.0 §Phase 5 Step 5.3）列出的 `SlotMode`(预置) 推迟到 Phase 10 实现时一并添加。
+
+#### 关键代码
+
+每个枚举在 `derive` 上方或下方加一行属性：
+
+```rust
+#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq, Serialize, Deserialize)]
+#[non_exhaustive]
+pub enum ProviderType {
+    // ...
+}
+```
+
+#### 影响分析
+
+- `#[non_exhaustive]` 是纯编译期属性，不影响运行时行为
+- 同一 crate 内的 exhaustive match 不受影响（同 crate 可穷举）
+- 下游 crate 的 match 必须加 `_ =>` 兜底分支，这是期望行为——确保未来新增变体时不会 silent break
+- **单向门**：此步骤一旦通过 `v0.2.0` 发布到公共 API 后，**不可回退**。回退意味着移除 `#[non_exhaustive]`，可能破坏已添加 `_ =>` 的下游代码。因此必须在发布前完成并确认所有枚举变体正确
+
+### 3.3 Step 5.1 — ProviderConfig 扩展（最后执行）
+
+#### 改动文件清单
+
+| 文件 | 操作 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `src/llm/provider.rs` | 修改 | `ProviderConfig` 加字段；加 `impl Default`；加 `from_env()`；`create_provider` 注入 timeout |
+| `src/llm/provider/openai.rs` | 修改 | `GenericOpenaiProvider` 新增 `timeout_secs` 字段；`new_with_name` 接受 timeout 参数；`map_reqwest_error` 参数化 |
+| `src/llm/provider/anthropic.rs` | 修改 | 新增 `timeout_secs` 字段；`new()` 接受 timeout 参数；`map_reqwest_error` 参数化 |
+| `src/llm/provider/anthropic.rs` | 修改 | 新增 `with_timeout()` 方法（返回 `Result<Self, LlmError>`） |
+| `src/llm/provider/openai_compat.rs` | 修改 | `DeepSeekProvider` 和 `QwenProvider` 新增公开 `with_client()` 方法 |
+| `src/llm/provider/ollama.rs` | 修改 | `OllamaProvider` 新增公开 `with_client()` 方法 |
+| `Cargo.toml` | 修改 | 加 `temp_env` dev-dependency |
+| 测试文件（`provider.rs` 内联或独立） | 新增 | `from_env` 单元测试 + timeout 传导集成测试 |
+
+#### 数据结构
+
+```rust
+/// Provider 构造参数 —— 通用 base_url + api_key + model + timeout/retry 配置。
+pub struct ProviderConfig {
+    pub base_url: String,
+    pub api_key: String,
+    pub model: String,
+    /// 请求超时秒数（默认 30）。应用于 Provider 的 HTTP Client 级别。
+    pub timeout_secs: u64,
+    /// 最大重试次数（默认 3）。当前此字段仅由 `from_env()` 采集，
+    /// 实际重试逻辑由 `CycleConfig.retry.max_retries` 控制。
+    /// 未来可合并到统一的 retry 配置。
+    pub max_retries: u32,
+}
+
+impl Default for ProviderConfig {
+    fn default() -> Self {
+        Self {
+            base_url: String::new(),
+            api_key: String::new(),
+            model: String::new(),
+            timeout_secs: 30,
+            max_retries: 3,
+        }
+    }
+}
+
+impl ProviderConfig {
+    /// 从环境变量构造 ProviderConfig。
+    ///
+    /// 必填变量：
+    /// - `{prefix}_BASE_URL`
+    /// - `{prefix}_API_KEY`
+    /// - `{prefix}_MODEL`
+    ///
+    /// 可选变量（有默认值）：
+    /// - `{prefix}_TIMEOUT_SECS`（默认 30）
+    /// - `{prefix}_MAX_RETRIES`（默认 3）
+    pub fn from_env(prefix: &str) -> Result<Self, String> {
+        let base_url = std::env::var(format!("{prefix}_BASE_URL"))
+            .map_err(|_| format!("{prefix}_BASE_URL 环境变量未设置"))?;
+        let api_key = std::env::var(format!("{prefix}_API_KEY"))
+            .map_err(|_| format!("{prefix}_API_KEY 环境变量未设置"))?;
+        let model = std::env::var(format!("{prefix}_MODEL"))
+            .map_err(|_| format!("{prefix}_MODEL 环境变量未设置"))?;
+        let timeout_secs = match std::env::var(format!("{prefix}_TIMEOUT_SECS")) {
+            Ok(v) => v.parse().unwrap_or_else(|_| {
+                tracing::warn!("{prefix}_TIMEOUT_SECS='{v}' 解析失败，使用默认值 30");
+                30
+            }),
+            Err(_) => 30,
+        };
+        let max_retries = match std::env::var(format!("{prefix}_MAX_RETRIES")) {
+            Ok(v) => v.parse().unwrap_or_else(|_| {
+                tracing::warn!("{prefix}_MAX_RETRIES='{v}' 解析失败，使用默认值 3");
+                3
+            }),
+            Err(_) => 3,
+        };
+
+        // ponytail: max_retries 当前仅采集，不传入 Provider。
+        // 实际重试由 CycleConfig.retry.max_retries 控制。
+        // 此 warn 在应用启动时通常只触发一次，多次调用 from_env 时
+        // 重复输出的风险低。如有噪声，可改用 std::sync::Once 控制。
+        if max_retries != 3 {
+            tracing::warn!(
+                "ProviderConfig.max_retries={} 已采集但当前未生效；\
+                 重试次数由 CycleConfig.retry.max_retries 控制",
+                max_retries,
+            );
+        }
+
+        Ok(Self {
+            base_url,
+            api_key,
+            model,
+            timeout_secs,
+            max_retries,
+        })
+    }
+}
+```
+
+#### Timeout 传导模式
+
+在 `create_provider()` 中，对基于 `GenericOpenaiProvider` 的 Provider（OpenAI / DeepSeek / Qwen / Ollama），通过同一模式注入 timeout：构造带 timeout 的 `Client` 后调用 `with_client(client)`。
+
+所有 OpenAI-compatible 分支新增的 `with_client()` 公开方法：
+
+| Provider | 方法 | 位置 |
+|----------|------|------|
+| `OpenaiChatProvider` | 已有 `with_client(Client) -> Self` | `openai.rs` |
+| `DeepSeekProvider` | 新增 `with_client(Client) -> Self` | `openai_compat.rs` |
+| `QwenProvider` | 新增 `with_client(Client) -> Self` | `openai_compat.rs` |
+| `OllamaProvider` | 新增 `with_client(Client) -> Self` | `ollama.rs`（新建文件） |
+
+**关于 `new_with_client` 的说明**：`DeepSeekProvider` 和 `QwenProvider` 当前已有测试用的 `new_with_client(base_url, api_key, model, client)` 方法（通过 `inner.http_client = client` 直接写字段）。新增 `with_client` 后，`new_with_client` 应重构为 `Self::new(base_url, api_key, model).with_client(client)` 代理，统一走公开 API 路径。
+
+代码示例（以 DeepSeek 为例，OpenAI/Qwen/Ollama 模式完全一致）：
+
+```rust
+ProviderType::DeepSeek => {
+    let client = Client::builder()
+        .timeout(Duration::from_secs(config.timeout_secs))
+        .build()
+        .map_err(|e| LlmError::Other(format!("创建 HTTP 客户端失败: {e}")))?;
+    Ok(Box::new(
+        openai_compat::DeepSeekProvider::new(
+            config.base_url,
+            config.api_key,
+            config.model,
+        )
+        .with_client(client),
+    ))
+}
+```
+
+Anthropic 由于需要保留 `default_headers`，使用独立的 `with_timeout` 模式：
+
+AnthropicProvider 新增 `with_timeout` 方法：
+
+```rust
+impl AnthropicProvider {
+    /// 替换默认 HTTP Client 的超时配置。
+    ///
+    /// ⚠️ 副作用：此方法**完全重建** `http_client`，调用后原有通过 `with_client`
+    /// 注入的 Client 将被替换。headers 逻辑与 `new()` 中的构造保持一致。
+    pub fn with_timeout(mut self, secs: u64) -> Result<Self, LlmError> {
+        // ponytail: 重建 http_client 时保留已有默认 headers（x-api-key / anthropic-version）。
+        // 如后续 AnthropicProvider 的 headers 变为动态，此方法需同步更新。
+        let key_header = HeaderValue::from_str(&self.api_key)
+            .map_err(|_| LlmError::Other("Anthropic API key 包含无效的 HTTP 头部字符".into()))?;
+        let version_header = HeaderValue::from_static("2023-06-01");
+
+        self.http_client = Client::builder()
+            .timeout(Duration::from_secs(secs))
+            .default_headers({
+                let mut headers = HeaderMap::new();
+                headers.insert("x-api-key", key_header);
+                headers.insert("anthropic-version", version_header);
+                headers
+            })
+            .build()
+            .map_err(|e| LlmError::Other(format!("创建 Anthropic HTTP 客户端失败: {e}")))?;
+        Ok(self)
+    }
+}
+```
+
+#### `map_reqwest_error` 中的硬编码超时修复
+
+`openai.rs` 和 `anthropic.rs` 中的 `map_reqwest_error` 辅助函数当前在超时错误中返回硬编码的 `Duration::from_secs(120)`：
+
+```rust
+// 现状 —— 硬编码 120s，与可配置 timeout 脱节
+LlmError::Timeout { duration: Duration::from_secs(120) }
+```
+
+**修复方式**：采用**方案 A**——在 Provider struct 中存储 `timeout_secs` 字段，`map_reqwest_error` 读取该字段的值而非硬编码 120s。
+
+```rust
+// 修复后 —— 参数化，从 Provider 存储的 timeout_secs 读取
+// GenericOpenaiProvider 新增 timeout_secs 字段：
+pub struct GenericOpenaiProvider {
+    http_client: Client,
+    base_url: String,
+    api_key: String,
+    model: String,
+    provider_name: &'static str,
+    extra_headers: Vec<(String, String)>,
+    timeout_secs: u64,  // ← 新增，由 new_with_name 的参数传入
+}
+
+// map_reqwest_error 使用 self.timeout_secs 而非硬编码 120：
+LlmError::Timeout { duration: Duration::from_secs(self.timeout_secs) }
+```
+
+**方案 B（从 reqwest::Client 提取 timeout）已被否决**：`reqwest::Client` 不提供 timeout getter，无法从已构造的 client 中反向读取超时配置。
+
+如果漏掉此修复，用户设置 `AG_LLM_TIMEOUT_SECS=60` 后超时，错误消息仍显示 "LLM 请求超时（120s）"，与实际配置不符。
+
+---
+
+#### max_retries 说明
+
+`ProviderConfig.max_retries` 当前仅由 `from_env()` 采集存储，**实际重试操作由 `CycleConfig.retry.max_retries` 控制**。两者之间的关系通过文档注释声明：
+
+```rust
+/// 最大重试次数（默认 3）。当前此字段仅由 `from_env()` 采集，
+/// 实际重试逻辑由 `CycleConfig.retry.max_retries` 控制。
+/// 未来 Phase 6+ 可统一合并此字段到 CycleConfig。
+```
+
+#### 测试设计
+
+使用 `temp_env` 在单元测试中隔离环境变量：
+
+```rust
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+
+    #[test]
+    fn provider_config_from_env_requires_all_vars() {
+        // 未设置任何变量时应返回 Err
+        let result = ProviderConfig::from_env("TEST_PROVIDER");
+        assert!(result.is_err());
+    }
+
+    #[test]
+    fn provider_config_from_env_uses_defaults() {
+        temp_env::with_vars([
+            ("TEST_PROVIDER_BASE_URL", Some("http://localhost:11434/v1")),
+            ("TEST_PROVIDER_API_KEY", Some("")),
+            ("TEST_PROVIDER_MODEL", Some("llama3")),
+        ], || {
+            let config = ProviderConfig::from_env("TEST_PROVIDER").unwrap();
+            assert_eq!(config.timeout_secs, 30);
+            assert_eq!(config.max_retries, 3);
+        });
+    }
+
+    #[test]
+    fn provider_config_from_env_reads_custom_timeout() {
+        temp_env::with_vars([
+            ("TEST_PROVIDER_BASE_URL", Some("http://x")),
+            ("TEST_PROVIDER_API_KEY", Some("k")),
+            ("TEST_PROVIDER_MODEL", Some("m")),
+            ("TEST_PROVIDER_TIMEOUT_SECS", Some("60")),
+            ("TEST_PROVIDER_MAX_RETRIES", Some("5")),
+        ], || {
+            let config = ProviderConfig::from_env("TEST_PROVIDER").unwrap();
+            assert_eq!(config.timeout_secs, 60);
+            assert_eq!(config.max_retries, 5);
+        });
+    }
+}
+```
+
+## 4. 实现计划
+
+### Step 5.2 — Ollama Provider（~55 行）
+
+| 步骤 | 操作 | 验证 |
+|------|------|------|
+| 1 | 创建 `src/llm/provider/ollama.rs`，实现 `OllamaProvider` newtype | 编译通过 |
+| 2 | 在 `provider.rs` 注册 `pub mod ollama` | 编译通过 |
+| 3 | `ProviderType` 新增 `Ollama` 变体 | 编译通过 |
+| 4 | `FromStr` 加 `"ollama"` 解析 | 编译通过 |
+| 5 | `create_provider()` 加 `Ollama =>` 分支 | 编译通过 |
+| 6 | 运行 `cargo build` | 无错误 |
+
+### Step 5.3 — `#[non_exhaustive]` 前置标记（~4 行）
+
+| 步骤 | 操作 | 验证 |
+|------|------|------|
+| 1 | `ProviderType`（`provider.rs`）加 `#[non_exhaustive]` | 编译通过 |
+| 2 | `StopReason`（`response_v2.rs`）加 `#[non_exhaustive]` | 编译通过 |
+| 3 | `FinishReason`（`shared.rs`）加 `#[non_exhaustive]` | 编译通过 |
+| 4 | `EvictionPolicy`（`memory/store.rs`）加 `#[non_exhaustive]` | 编译通过 |
+| 5 | 运行 `cargo build --all-targets` | 无 warning |
+
+### Step 5.1 — ProviderConfig 扩展（~60 行 + 测试）
+
+| 步骤 | 操作 | 验证 |
+|------|------|------|
+| 1 | `ProviderConfig` 加 `timeout_secs` / `max_retries` 字段 | 编译通过 |
+| 2 | 实现 `impl Default for ProviderConfig` | 编译通过 |
+| 3 | 实现 `ProviderConfig::from_env()` | 编译通过 |
+| 4 | `GenericOpenaiProvider` 和 `AnthropicProvider` 新增 `timeout_secs` 字段，`new_with_name`／`new()` 接受 timeout 参数 | 编译通过 |
+| 5 | `map_reqwest_error` 在各 Provider 中改为从 `self.timeout_secs` 读取，移除硬编码 120s | 编译通过 |
+| 6 | `create_provider()` 中各分支注入 timeout（OpenAI-compatible 用 `Client::builder().timeout()` + `with_client`；Anthropic 用 `with_timeout()`） | 编译通过 |
+| 7 | `DeepSeekProvider`／`QwenProvider` 的 `new_with_client` 重构为 `Self::new(...).with_client(client)` 代理 | 测试通过 |
+| 8 | `Cargo.toml` 添加 `temp_env` dev-dependency | `cargo build` 通过 |
+| 8 | 添加 `from_env` 单元测试 + timeout 传导集成测试 | `cargo test` 通过 |
+| 9 | 完整验证 | 见第 6 节 |
+
+## 5. 风险评估
+
+| 风险 | 影响 | 概率 | 缓解措施 |
+|------|------|------|----------|
+| `create_provider()` 中 `Client::builder().build()` 返回 `Result`，当前代码使用 `.expect()`，改为 `map_err` 转为 `LlmError` 后需确保所有分支正确转换 | 编译期强制处理，遗漏分支直接报错 | 低 | `create_provider` 返回 `Result<Box<dyn LlmProvider>, LlmError>`，`map_err` 天然适配。新增的 timeout 注入路径逐一检查 |
+| `AnthropicProvider` 的 `default_headers` 在 `with_timeout` 中重建时与 `new()` 中的 headers 不一致 | Anthropic 认证失败 | 低 | `with_timeout` 方法复制 `new()` 中的 headers 构造逻辑。通过已有测试验证认证通过 |
+| Ollama 实际运行时行为差异：版本兼容性、API 路径、模型名等 | 运行时才能发现 | 中 | Phase 5 仅做类型级验证（`cargo build`），Phase 8 端到端测试时通过 Ollama mock 或真实实例验证 |
+| `max_retries` 存储了却未实际使用，造成困惑 | 开发者误以为已生效 | 中 | 通过文档注释明确声明 `max_retries` 当前仅采集，实际重试由 `CycleConfig.retry.max_retries` 控制 |
+| `temp_env` 测试在多线程并发测试中互相污染环境变量 | 偶发测试失败 | 中（Rust 默认单线程测试用 `--test-threads=1` 可避免） | 将 `from_env` 测试控制在同一测试文件，避免并行执行。必要时在 CI 中确保 `--test-threads=1` |
+
+## 6. 验收标准
+
+以下条件**全部满足**方可认为 Phase 5 完成：
+
+- [ ] `cargo build --all-targets` 通过，无错误
+- [ ] `cargo test --all-targets` 通过，新增测试覆盖 `from_env` 的必填/选填/默认值场景
+- [ ] `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 通过，无任何 warning
+- [ ] `cargo doc --no-deps -D warnings` 通过，所有公共 API 有文档注释（`///`）
+- [ ] 新增文件：1（`ollama.rs`）
+- [ ] 修改文件：9（`provider.rs`、`openai.rs`、`anthropic.rs`、`openai_compat.rs`、`response_v2.rs`、`shared.rs`、`store.rs`、`Cargo.toml`、测试文件）
+- [ ] 净代码增量：~160 行
+- [ ] `ProviderType` 新增 `Ollama` 变体，`"ollama"` 字符串可解析
+- [ ] 4 个公共枚举带有 `#[non_exhaustive]` 属性
+- [ ] `ProviderConfig` 可从环境变量构造（`from_env()`），含默认值
+- [ ] timeout 值已传导到 `create_provider()` 中各 Provider 的 HTTP Client 配置
+- [ ] timeout 传导验证通过至少一个端到端 wiremock 集成测试（模拟 HTTP 服务在超时后返回 408，验证 Provider 返回 `LlmError::Timeout`）
+- [ ] `DeepSeekProvider`、`QwenProvider`、`OllamaProvider` 均有公开 `with_client()` 方法，可在 `create_provider` 中注入 timeout Client
+- [ ] `map_reqwest_error` 中不再硬编码 `Duration::from_secs(120)`，改为参数化读取

docs/13-phase6-tooldef-ir.md

@@ -0,0 +1,236 @@
+# Phase 6 — ToolDefinition IR 正式化实施方案
+
+## 背景与目标
+
+在 agcore v0.2 路线图中，Phase 6 旨在引入 `ToolDef` 新类型，替换已标记 `#[deprecated(since = "0.1.0")]` 的 `ToolDefinition`（即 `OpenaiToolDefinition` 类型别名），消除 OpenAI wire format 对核心类型系统的泄漏，建立 Provider 无关的工具定义中间表示（IR）。
+
+预期成果：
+- 核心类型系统不再直接依赖 `OpenaiToolDefinition`
+- 所有 Provider 适配层从统一的 `ToolDef` IR 出发，各自转换为对应 wire format
+- 消除 `#[allow(deprecated)]` 抑制点，恢复 clippy 零警告状态
+
+## 当前状态分析
+
+当前代码库中工具定义相关的关键状态如下：
+
+1. **`OpenaiToolDefinition` 结构体**定义于 `llm/types/tool.rs`，包含 4 个字段：
+   - `name: String`
+   - `description: Option<String>`
+   - `parameters: Value`
+   - `strict: Option<bool>`
+   
+   当前存在多处 `#[allow(deprecated)]` 抑制点，分布在 `llm/cycle.rs`、`tools/registry.rs`、`tools/mcp.rs`、`agent/agent.rs` 等文件中。
+
+2. **`ToolDefinition` 类型别名**定义于 `llm/types/mod.rs:105`，标记为 `#[deprecated]`：
+   ```rust
+   #[deprecated(since = "0.1.0", note = "use OpenaiToolDefinition directly")]
+   pub type ToolDefinition = OpenaiToolDefinition;
+   ```
+
+3. **`MessageRequest.tools` 字段**类型为 `Vec<OpenaiToolDefinition>`（直接引用原始类型，而非别名）。
+
+4. **引用该类型的 4 个源文件**：
+   - `llm/cycle.rs`：4 个方法参数使用 `Vec<ToolDefinition>`
+   - `tools/registry.rs`：`definitions() -> Vec<ToolDefinition>` 返回类型 + struct literal 构造（含 `strict: None`）
+   - `tools/mcp.rs`：`list_tools() -> Vec<ToolDefinition>` 返回类型 + struct literal 构造（含 `strict: None`）
+   - `agent/agent.rs`：`fn tool_definitions() -> Vec<ToolDefinition>` trait 默认实现
+
+5. **Provider 适配层**：`openai.rs` 和 `anthropic.rs` 从 `MessageRequest.tools` 读取数据并转换为各自的 wire format。`openai_compat.rs` 和 `ollama.rs` 委托给 `GenericOpenaiProvider`，无需直接改动。
+
+## 需求推演
+
+### 决策 1：`strict` 字段的处理
+
+当前所有构造路径均硬编码 `strict: None`（`registry.rs`、`mcp.rs`），`BaseTool` trait 无 `strict` 方法，用户 API 无法设置该值。
+
+**结论：移除。** `strict` 是 OpenAI 的 Structured Outputs 专属字段，不属于 Provider 无关的 IR。未来如需支持，走 `MessageRequest.extra` 逃生舱，在各 Provider 适配层自行消费。
+
+### 决策 2：`description` 保持 `Option<String>`
+
+Anthropic 要求 `description` 为必填（`String`），但 MCP 等来源可能缺失该字段。保持 `Option`，由 Anthropic 适配层以 `unwrap_or_default()` 兜底。
+
+### 决策 3：`parameters` 保持 `Value`
+
+所有 Provider 的 wire format 均接受 JSON Schema 格式的 Value。当前不做 typed 方案，保留 `Value`。
+
+### 决策 4：采用直接切断而非阶段性 deprecation
+
+v0.1 已标记 `#[deprecated]`，用户已有预期。pre-1.0 阶段的 breaking change 是合理的。`OpenaiToolDefinition` 保留但降级为 `#[doc(hidden)]`。
+
+## 方案设计
+
+### ToolDef 结构体
+
+位置：`src/llm/types/tool.rs`（与 `OpenaiToolDefinition` 同文件，不建独立文件/模块）。
+
+```rust
+#[derive(Debug, Clone, Default, Serialize, Deserialize)]
+pub struct ToolDef {
+    pub name: String,
+    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    pub description: Option<String>,
+    #[serde(default)]
+    pub parameters: Value,
+}
+```
+
+实现双向 `From` 转换：
+
+```rust
+impl From<ToolDef> for OpenaiToolDefinition {
+    fn from(t: ToolDef) -> Self {
+        Self {
+            name: t.name,
+            description: t.description,
+            parameters: t.parameters,
+            strict: None,
+        }
+    }
+}
+
+impl From<OpenaiToolDefinition> for ToolDef {
+    fn from(t: OpenaiToolDefinition) -> Self {
+        Self {
+            name: t.name,
+            description: t.description,
+            parameters: t.parameters,
+        }
+    }
+}
+```
+
+serde 属性与 `OpenaiToolDefinition` 原有属性一致，保证 JSON 序列化兼容。
+
+明确不做：
+- builder 模式（Rust struct literal + `..Default::default()` 已足够）
+- `#[non_exhaustive]`（IR 类型自有完整控制权，不需要）
+- 独立文件（7 行 struct 无需独立模块）
+
+### 4 单元切割计划
+
+每步设计为可编译的安全 checkpoint。
+
+#### 单元 6.1 — 新增 ToolDef + From 实现
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 涉及文件 | `llm/types/tool.rs` |
+| 变更内容 | 新增 `ToolDef` struct（约 7 行）、2 个 `From` impl（约 12 行） |
+| 验证标准 | `cargo build` 编译通过（旧代码照常编译，零影响） |
+| 检查点 | 新类型存在但未被消费，安全 checkpoint |
+
+#### 单元 6.2 — 别名切换 + 构造同步修复
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 涉及文件 | `llm/types/mod.rs`、`llm/types/request_v2.rs`、`llm/types/request.rs`、`tools/registry.rs`、`tools/mcp.rs` |
+| 变更内容 | 切换别名 `pub type ToolDefinition = ToolDef`；`MessageRequest.tools` 改为 `Vec<ToolDef>`；registry/mcp 构造去掉 `strict: None` |
+| 验证标准 | `cargo build` 编译通过 |
+| 风险提示 | `cycle.rs` 方法参数使用别名，自动生效无需修改；`agent/agent.rs` trait 默认实现使用别名，自动适配；暂不移除 `#[allow(deprecated)]` |
+
+#### 单元 6.3 — Provider 适配
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 涉及文件 | `llm/provider/openai.rs` |
+| 变更内容 | `convert_request()` 中 `tool_defs.into_iter().map(|t| OpenaiTool::Function { function: t })` → 改为 `.map(|t| OpenaiTool::Function { function: t.into() })`；`t` 类型从 `OpenaiToolDefinition` 变为 `ToolDef`，需 `Into` 转换 |
+| 验证标准 | `cargo test --all-targets` 全部通过 |
+| 不修改的文件 | `anthropic.rs`（同名字段访问自动适配）、`openai_compat.rs`/`ollama.rs`（委托给 `GenericOpenaiProvider`） |
+
+#### 单元 6.4 — 清理
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 涉及文件 | `llm/cycle.rs`、`tools/registry.rs`、`tools/mcp.rs`、`agent/agent.rs`、`llm/types/mod.rs`、`llm/types/tool.rs` |
+| 变更内容 | 移除所有与 `ToolDefinition` 相关的 `#[allow(deprecated)]`；`llm/types/mod.rs` 移除旧 `#[deprecated]` 别名（仅保留 `pub use tool::ToolDef`）；`OpenaiToolDefinition` 降级为 `#[doc(hidden)]`。精确列表由 `cargo clippy -D warnings` 检出——clippy 会标记所有不再需要的 `#[allow]` |
+| 验证标准 | `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 零警告；`cargo test --all-targets` 全部通过 |
+| 无需改动 | 测试代码（无一直接引用 `ToolDefinition`） |
+
+### Provider 适配策略
+
+Provider 适配层改动最小化，仅在序列化入口处加一层 `From` 转换：
+
+| Provider | 适配方式 | 改动 |
+|----------|---------|------|
+| OpenAI（`GenericOpenaiProvider`） | `MessageRequest.tools: Vec<ToolDef>` → lambda 内改为 `.map(\|t\| OpenaiTool::Function { function: t.into() })`，将 `ToolDef` 通过 `Into` 转为 `OpenaiToolDefinition` | `convert_request` lambda 内 +`.into()` |
+| Anthropic | `t.name` / `t.description` / `t.parameters` 字段名不变，直接访问 | 零改动 |
+| OpenAI Compat（DeepSeek、Qwen） | 委托给 `GenericOpenaiProvider` | 零改动 |
+| Ollama | 委托给 `GenericOpenaiProvider` | 零改动 |
+
+### 变更清单汇总
+
+| 文件 | 改动类型 | 估计行数 |
+|------|---------|---------|
+| `llm/types/tool.rs` | +`ToolDef` + 2x `From` | +19 |
+| `llm/types/mod.rs` | 改别名 + re-export | ~3 |
+| `llm/types/request_v2.rs` | 改 `tools` 字段 + import | ~2 |
+| `llm/cycle.rs` | 移 `#[allow(deprecated)]` | -1 |
+| `tools/registry.rs` | 构造去掉 `strict` + 移 `allow` | ~4 |
+| `tools/mcp.rs` | 构造去掉 `strict` + 移 `allow` | ~4 |
+| `agent/agent.rs` | 移 `#[allow(deprecated)]` | -1 |
+| `llm/provider/openai.rs` | `convert_request` 加 `.map(Into::into)` | +2 |
+| 新增 roundtrip 测试 | `MessageRequest` 序列化 roundtrip 验证 | +15 |
+| **合计** | | **约 47 行（+ 约 15 行测试）** |
+
+### 测试策略
+
+新增一条 `MessageRequest` 序列化 roundtrip 测试，覆盖 `ToolDef` 的 JSON 序列化/反序列化兼容性。该测试验证 `ToolDef` 的 serde 属性与 `OpenaiToolDefinition` 一致，确保 wire format 兼容。
+
+## 实施步骤
+
+1. 新建分支 `phase-6-tooldef-ir`
+2. 按单元 6.1 → 6.2 → 6.3 → 6.4 顺序执行，每步提交一个 commit
+3. 每步执行对应的验证标准
+4. 全量通过后创建 PR
+
+```
+git checkout -b phase-6-tooldef-ir
+# 执行单元 6.1 → commit
+# 执行单元 6.2 → commit
+# 执行单元 6.3 → commit
+# 执行单元 6.4 → commit
+# 全量验证
+```
+
+### 用户迁移指引
+
+Phase 6 涉及公共 API 类型替换，下游用户升级到 v0.2 时需注意：
+
+| 旧用法 | 新用法 |
+|--------|--------|
+| `use agcore::llm::types::ToolDefinition` | `use agcore::llm::types::ToolDef`（别名已移除） |
+| `use agcore::llm::types::OpenaiToolDefinition` | `use agcore::llm::types::ToolDef`（`OpenaiToolDefinition` 已降级为 `#[doc(hidden)]`） |
+| 直接构造 `ToolDefinition { strict: None, .. }` | 构造 `ToolDef { .. }`（去掉 `strict` 字段） |
+
+`OpenaiToolDefinition` 仍保留但标记 `#[doc(hidden)]`，极端情况仍需使用时可通过全路径访问。
+
+## 验证标准
+
+| 阶段 | 验证命令 |
+|------|---------|
+| 单元 6.1 | `cargo build` 编译通过 |
+| 单元 6.2 | `cargo build` 编译通过（新旧代码全量编译） |
+| 单元 6.3 | `cargo test --all-targets` 全部通过 |
+| 单元 6.4 | `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 零警告；`cargo test --all-targets` 全部通过 |
+| 最终 | `cargo build --all-targets` + `cargo test --all-targets` + `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 全绿 |
+
+## 风险与缓解
+
+| 风险 | 说明 | 缓解措施 |
+|------|------|---------|
+| Struct literal 断层 | Step 6.2 切别名与构造修复若不同步，registry/mcp 中使用 `OpenaiToolDefinition` struct literal 的构造代码会编译失败 | 别名切换与构造修复合并在同一单元，原子化提交 |
+| 遗漏 `#[allow(deprecated)]` | 部分抑制点因 grep 遗漏而未在 6.4 移除 | clippy `-D warnings` 可检出；6.4 前做一次全库 grep 确认无遗漏 |
+| JSON 兼容性 | `ToolDef` serde 属性与 `OpenaiToolDefinition` 不一致导致 wire format 变化 | `ToolDef` serde 属性与 `OpenaiToolDefinition` 保持一致；roundtrip 测试验证 |
+| Provider 适配遗漏 | 部分 Provider 分支未经测试覆盖 | `cargo test --all-targets` 包含 Provider 测试 |
+
+## 否决记录
+
+| 否决方案 | 原因 |
+|---------|------|
+| 保留 `strict` 字段 | OpenAI 专属字段，当前所有构造路径传 `None`。不属于 Provider 无关的 IR。未来支持走 `MessageRequest.extra` 逃生舱 |
+| 逐步 deprecation 过渡 | pre-1.0 阶段 breaking change 合理，v0.1 已标记 deprecation，用户已有预期 |
+| `ToolDef` 建独立文件 | 约 7 行的 struct 不需要独立文件，与 `OpenaiToolDefinition` 共享 `types/tool.rs` 即可 |
+| `ToolDef` 放在 `tools/` 模块 | 会创造 `llm` → `tools` 的逆向依赖，破坏模块分层 |
+| 添加 builder 模式 | Rust struct literal + `..Default::default()` 已足够覆盖使用场景 |
+| 添加 `#[non_exhaustive]` | IR 类型自有完整控制权，不需要对外隐藏字段 |
+| 同 Phase 净化 `parameters` 类型化 | 属于独立工作，留给 v0.3+ 阶段处理 |

docs/14-phase7-sqlite-store.md

@@ -0,0 +1,526 @@
+# Phase 7 — SqliteStore 持久化实现方案
+
+- **文档编号**：14
+- **标题**：Phase 7 — SqliteStore 持久化实现方案
+- **日期**：2026-07-05
+- **状态**：已定稿
+- **涉及模块**：memory/store
+- **关联文档**：roadmap.md, 6-memory-system.md
+
+---
+
+## 背景与目标
+
+Phase 7 的核心任务是完成 MemoryStore trait 的 SQLite 后端实现，使 Agent 进程重启后记忆数据不丢失。这是 v0.2.0 从"内存玩具"走向"可用工具"的关键门槛，也是后续 Phase 8（MVP 出口）和 Phase 10（ContextSlot）的前置依赖。
+
+**成功标准**：
+- SqliteStore 完整实现 MemoryStore trait（4 个方法：save/get/delete/list）
+- 进程关闭后重新打开同一数据库文件，数据完整可读
+- 与现有 InMemoryStore 通过 MemoryStore trait 可互换，消费者零改动
+- 所有现有测试保持通过，clippy 0 警告
+
+### Scope & Non-goals
+
+| 范围 | 内容 |
+|------|------|
+| 包含 | 单表 CRUD + prefix/since/offset/limit 查询 + WAL 并发 + Mutex 串行化 + 错误映射 |
+| 不包含（Phase 7） | 淘汰策略（EvictionPolicy，仅 InMemoryStore 持有，需 v0.3 纳入 SqliteStore） |
+| 不包含（Phase 7） | Schema 迁移框架（PRAGMA user_version 足矣，不引入 refinery/sea-query） |
+| 不包含（Phase 7） | 批量写入 / 事务 API（N+1 clear 延迟可接受，优化后置） |
+| 不包含（Phase 7） | 跨进程共享同一数据库文件（Mutex 为单进程设计） |
+
+---
+
+## 当前状态分析
+
+### 现有实现
+- MemoryStore trait 已在 v0.1 Phase 3 就绪，定义 4 个异步方法
+- InMemoryStore 实现稳定运行，使用 `Mutex<HashMap>` 作为后端
+- 全量测试 191 个通过，clippy 0 警告
+- 项目当前无 SQLite 或其他数据库依赖
+
+### 现有消费者
+通过 `crate::memory::store::MemoryStore` 路径引用的模块：
+
+| 模块 | 文件 | 使用方式 |
+|------|------|----------|
+| Agent Builder | `agent/builder.rs` | RuntimeBundle 中引用 MemoryStore |
+| Session Memory | `agent/session_memory.rs` | SessionMemory 实现 |
+| Agent Runtime | `agent/runtime.rs` | 类型标注 |
+| Agent Session | `agent/session.rs` | 默认 InMemoryStore 兜底 |
+| Conversation | `memory/conversation.rs` | ConversationMemory 测试 |
+| Knowledge | `memory/knowledge.rs` | KnowledgeStore 测试 |
+| Retriever | `memory/retriever.rs` | MemoryRetriever 测试 |
+
+所有消费者均通过 `MemoryStore` trait 访问，不依赖具体实现类型，因此新增 SqliteStore 不会产生编译或运行时影响。
+
+### 目录结构现状
+
+```
+src/memory/
+├── mod.rs
+├── store.rs         ← 包含 MemoryStore trait + InMemoryStore + EvictionPolicy
+├── conversation.rs
+├── knowledge.rs
+├── retriever.rs
+└── vector.rs
+```
+
+`store.rs` 目前是一个单体文件，同时承载 trait 定义和 InMemoryStore 实现。
+
+---
+
+## 调研发现
+
+### MemoryStore trait 定义
+
+```rust
+#[async_trait]
+pub trait MemoryStore: Send + Sync {
+    async fn save(&self, item: MemoryItem) -> Result<(), MemoryError>;
+    async fn get(&self, id: &str) -> Result<Option<MemoryItem>, MemoryError>;
+    async fn delete(&self, id: &str) -> Result<(), MemoryError>;
+    async fn list(&self, filter: &MemoryFilter) -> Result<Vec<MemoryItem>, MemoryError>;
+}
+```
+
+### 关键类型
+
+| 类型 | 定义 |
+|------|------|
+| `MemoryItem` | `{ id: String, content: String, metadata: Value, created_at: OffsetDateTime }` |
+| `MemoryFilter` | `{ prefix: Option<String>, since: Option<OffsetDateTime>, offset: Option<usize>, limit: Option<usize> }` |
+| `MemoryError` | 变体：`NotFound` / `Storage` / `Serialization` / `InvalidInput` / `RetrievalError` |
+| `EvictionPolicy` | `None` / `Ttl { ttl_secs }` / `Capacity { max_items }` |
+| `EvictionConfig` | `{ policy, check_interval }` |
+
+### 并发模型参考
+
+InMemoryStore 当前使用 `Mutex<HashMap>` 实现 `Send + Sync`。SqliteStore 将遵循相同模式，使用 `Arc<Mutex<Connection>>` + `spawn_blocking` 满足异步 trait 约束。
+
+### Schema 设计考虑
+
+- `created_at` 使用 TEXT(ISO 8601) 存储——`.to_string()` 零转换，字典序与时间序一致（前提：所有时间戳归一化到 UTC；`OffsetDateTime::to_string()` 在 UTC 下输出 `"2026-07-05T12:00:00Z"` 格式，字典序与时间序严格对应）
+- 初始 schema 即创建 `created_at` 索引，避免后续大数据量全表排序
+- Schema 版本管理通过 `PRAGMA user_version` 实现，零外部依赖，后续加字段只需追加 `if version < N { ALTER TABLE }`
+
+---
+
+## 可选方案
+
+### A. rusqlite + Mutex\<Connection\>（推荐）
+
+| 维度 | 评估 |
+|------|------|
+| 新增依赖 | 1 个（rusqlite 0.32 + bundled features） |
+| 实现量 | ~200 行 |
+| SQL 支持 | 原生支持 prefix LIKE 过滤 + ORDER BY 排序 |
+| 性能 | 有索引时查询 O(log n)，写入串行化 |
+| 并发 | WAL 模式 + Mutex 串行化写入，适合单进程 Agent |
+| 事务支持 | 完整 ACID |
+| 崩溃安全 | WAL 模式，崩溃恢复有保障 |
+
+**适用场景**：单进程 Agent 本地持久化、嵌入式场景、需要关系查询能力的通用存储。
+
+**外部依赖评估**：
+- rusqlite 0.32 — 最新稳定版（2025-12 发布），维护活跃（月均 2+ 次提交），Apache-2.0 许可证
+- `bundled` feature 编译 SQLite 源码（Public Domain）进二进制，无系统级 SQLite 依赖，零外部 C 库安装步骤
+- 供应链风险：bundled 模式依赖 crate 发布节奏同步 SQLite 安全更新；SQLite 安全公告频率极低（年均 <3 例），此风险可接受
+
+### B. JSONL 文件
+
+| 维度 | 评估 |
+|------|------|
+| 新增依赖 | 0 |
+| 实现量 | ~150 行 |
+| get() 复杂度 | O(n) 全量扫描 |
+| delete() 复杂度 | O(n) 全量重写 |
+| 并发 | 需文件锁（flock） |
+| 事务支持 | 无 |
+| 崩溃安全 | 无保障，写入中断可能丢失或损坏数据 |
+
+**否决理由**：核心的 get() 查询场景不可接受 O(n) 性能；在 Agent 运行时频繁读写记忆的场景下，全量扫描的成本会随着数据积累线性增长，不符合可用性要求。
+
+### C. sled 嵌入式 KV
+
+| 维度 | 评估 |
+|------|------|
+| 新增依赖 | 1 个（纯 Rust） |
+| 实现量 | ~150 行 |
+| prefix scan | 原生支持 |
+| 排序 | 需手动实现 |
+| 关系模型 | 不如 SQL 匹配当前查询模式 |
+| 社区成熟度 | 较新，API 仍在演进 |
+
+**否决理由**：当前查询模式（prefix 过滤 + 按 created_at 排序）在关系模型中用一条 SQL 即可表达，引入 KV 存储反而需要手动处理排序逻辑。非必要不引入新存储范式。
+
+---
+
+## 推荐方案
+
+### 总体方向：方案 A（rusqlite + Mutex\<Connection\>）
+
+选择理由：
+
+1. **最少依赖，最高匹配**：1 个新增依赖即可完整支持 MemoryFilter 的所有查询维度（prefix LIKE、created_at 范围、offset/limit）
+2. **生产就绪**：rusqlite 是 SQLite 的 Rust 绑定事实标准，bundled 模式免去系统 SQLite 依赖
+3. **Schema 演进简单**：PRAGMA user_version + 逐版本迁移，零外部迁移工具依赖
+4. **与 InMemoryStore 语义一致**：Mutex 串行化 + spawn_blocking 适配 async trait，与现有并发模型同构
+
+### 关键设计决策
+
+| 决策 | 选择 | 理由 |
+|------|------|------|
+| Schema 版本管理 | PRAGMA user_version | 零外部依赖，~20 行，后续 ALTER TABLE 即可 |
+| created_at 存储格式 | TEXT(ISO 8601) + UTC 归一化 | 零转换代码；UTC 下输出 `"2026-07-05T12:00:00Z"`，字典序与时间序严格一致 |
+| Upsert SQL 策略 | `INSERT ... ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET ...` | 保留调用方传入的 `created_at`，避免被 `DEFAULT` 覆盖 |
+| 性能索引 | 初始 schema 加 created_at 索引 | 避免大数据量全表排序 |
+| 配置参数 | 仅 `path`、`busy_timeout=5s` | 其余内置默认值；5s 超时避免 `SQLITE_BUSY` 快速失败 |
+| Mutex 中毒恢复 | `.lock().unwrap_or_else(\|e\| e.into_inner())` | 不 panic，恢复执行 |
+| 批量操作 | 不加 | N+1 clear ~250ms(N=50)，可接受，优化后置 |
+| spawn_blocking 取消安全性 | 短事务模式（auto-commit） | 每个操作独立事务，取消时后台 task 自然完成/panic，不 Cross 操作持有 Mutex |
+
+**我们放弃了什么**（集中 Trade-off 记录）：
+- **写入串行化**：`Mutex<Connection>` 确保 SQLite 写入安全，代价是同一时刻只能有一个写入者。Agent 场景下写入频率低（每次 LLM 调用触发 1-2 次），串行化不构成瓶颈
+- **单进程锁**：无法跨进程共享同一数据库文件。多进程场景需要网络后端（PostgreSQL/Redis）
+- **无横向扩展**：单文件 SQLite 无分片能力。需扩展时切换到分布式后端
+
+### Schema 定义（初始版本）
+
+```sql
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_items (
+    id         TEXT PRIMARY KEY,
+    content    TEXT NOT NULL,
+    metadata   TEXT NOT NULL DEFAULT '{}',
+    created_at TEXT NOT NULL
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_memory_items_created_at
+    ON memory_items(created_at);
+```
+
+### 数据完整性防御
+
+| 异常场景 | 防御措施 | 错误映射 |
+|---------|---------|---------|
+| 数据库文件损坏 | `migrate()` 中执行 `PRAGMA quick_check`；失败时 `open()` 返回 `MemoryError::Storage` | `Storage` |
+| created_at 解析失败 | `get()`/`list()` 中 `OffsetDateTime::parse` 失败不 panic，返回 `MemoryError::Serialization` | `Serialization` |
+| content / metadata 为 NULL | `get()` 中检测 SQLite 返回值，NULL 时返回 `MemoryError::Storage` | `Storage` |
+| 约束冲突（PRIMARY KEY / NOT NULL） | 映射为 `MemoryError::InvalidInput` | `InvalidInput` |
+| 序列化/反序列化失败 | `serde_json::to_string`/`from_str` 错误映射为 `MemoryError::Serialization` | `Serialization` |
+
+### 性能预算（目标延迟，单条操作）
+
+| 操作 | 目标延迟 | 说明 |
+|------|---------|------|
+| `save(1KB item)` | < 5ms | 含 serde_json 序列化 + spawn_blocking + SQLite INSERT |
+| `get(1KB item)` | < 3ms | 含 SQLite SELECT + 反序列化 |
+| `list(prefix 匹配 100 行)` | < 20ms | 含索引 B-tree 遍历 + ORDER BY + LIMIT |
+| 并发 10 writer | p99 < 50ms | Mutex 串行化排队，每 writer 等待 9×5ms 内 |
+
+实施后通过 Step C 测试验证以上预算。未达标时不阻塞发布，但记录为可观测告警阈值。
+
+---
+
+## 实施建议
+
+### 实施计划
+
+#### Step A — 目录重构（纯搬移，零行为变化）
+
+目标：将单体 `store.rs` 拆分为模块目录架构，为新增 SqliteStore 做准备。
+
+```
+src/memory/
+├── store.rs                   ← 模块根：MemoryStore trait + EvictionPolicy/EvictionConfig
+│                                + pub mod in_memory;
+│                                + pub mod sqlite_store;
+│                                + pub use in_memory::InMemoryStore;
+├── store/
+│   ├── in_memory.rs           ← InMemoryStore 提取至此（struct + impl + 6 个内联测试）
+│   └── sqlite_store.rs        ← 新增 SqliteStore
+```
+
+模式参考：`llm/provider.rs` → `llm/provider/{openai,anthropic,ollama}.rs`
+
+**外部消费者的导入路径不变**（`crate::memory::store::MemoryStore`），零改动风险。
+
+重构步骤：
+1. 创建 `src/memory/store/` 目录
+2. 创建 `src/memory/store/in_memory.rs`，从原 `store.rs` 提取 InMemoryStore 全部代码（struct + impl + Default + 6 个测试）
+3. 修改 `src/memory/store.rs`：保留 MemoryStore trait + EvictionPolicy/EvictionConfig，加 `pub mod in_memory;` + `pub use in_memory::InMemoryStore;`
+4. 验证：`cargo test --all-targets` 全绿，测试数量不变（191 pass）
+
+#### Step B — SqliteStore 实现
+
+1. `Cargo.toml` 添加 `rusqlite = { version = "0.32", features = ["bundled"] }`
+2. 创建 `src/memory/store/sqlite_store.rs`，实现：
+   - `SqliteStore` 结构体：`{ conn: Arc<Mutex<Connection>> }`
+   - `SqliteStore::open(path)` 构造函数，支持 `":memory:"`
+   - `lock_conn()` 辅助方法（Mutex 中毒恢复）
+   - `migrate()` Schema 初始化 + 版本管理
+   - `MemoryStore` trait 的 4 个方法
+   - `From<rusqlite::Error> for MemoryError`
+3. 修改 `src/memory/store.rs`：加 `pub mod sqlite_store;` + `pub use sqlite_store::SqliteStore;`
+4. 修改 `src/memory.rs`：加 `pub use store::SqliteStore;`
+5. 编写测试覆盖：
+   - CRUD 基本操作
+   - Upsert（同 id 重复 save 覆盖）
+   - prefix 过滤
+   - 由于/until 时间范围过滤
+   - 并发 10 个 writer × 10 次操作
+   - 持久化恢复（write → drop → reopen → read）
+6. 验证：`cargo test --all-targets` 全绿 + `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告
+
+#### Step C — 验证确认
+
+1. 确认现有 memory 模块内测试全部通过
+2. 确认 agent/llm/tools/prompt 模块不受影响
+3. 确认 SqliteStore 与 InMemoryStore 通过 MemoryStore trait 可互换
+4. 确认 clippy 无新增警告
+
+### Commit 安排
+
+| 顺序 | 类型 | Scope | 描述 |
+|------|------|-------|------|
+| 1 | refactor | memory | 将 store.rs 拆分为模块目录，仅结构搬移 |
+| 2 | feat | memory | 实现 SqliteStore 持久化 |
+
+### 风险与缓解
+
+| 风险 | 严重度 | 缓解措施 |
+|------|--------|----------|
+| Mutex 中毒导致后续操作全部失败 | 中 | `lock_conn()` 使用 `.lock().unwrap_or_else(\|e\| e.into_inner())` 恢复模式，不 panic |
+| spawn_blocking 取消后连接状态不一致 | 中 | 每个操作使用短事务（auto-commit），不跨操作持有 Mutex；取消时遗留 task 自然完成或 panic，Mutex 通过 `.into_inner()` 恢复 |
+| WAL 文件无限增长 | 低 | 内置 auto-checkpoint 阈值 + 启动时执行 `PRAGMA wal_checkpoint(TRUNCATE)` |
+| list 无索引导致全表扫描 | 中（大数据量） | 初始 schema 即创建 `idx_memory_items_created_at` 索引 |
+| 父目录不存在导致 open 失败 | 低 | `open()` 内部调用 `fs::create_dir_all()` 确保目录存在 |
+| clear() N+1 删除性能 | 低 | 不走 trait 接口的逐条删除，可后续优化为直接 `DELETE FROM memory_items` |
+| 数据库文件损坏 | 低 | `migrate()` 中执行 `PRAGMA quick_check`；失败时返回 `MemoryError::Storage`，调用方可切换 InMemoryStore |
+
+### 可观测性（实施时落实）
+
+- 所有 MemoryStore 方法通过 `tracing::instrument` 记录延迟和结果（`info!` 正常完成，`warn!` 超过性能预算阈值，`error!` 操作失败）
+- `list()` 返回行数通过 `tracing::debug` 记录（调优参考）
+- WAL 文件大小在 `migrate()` 后检查一次，超过 100MB 时记录 `warn!`
+- 操作计数（读写次数、错误率）暂不暴露为独立 metrics，v0.3 按需添加
+
+---
+
+## 已知假设
+
+| 假设 | 验证状态 | Fallback |
+|------|---------|----------|
+| 单进程独享 SQLite 文件，无跨进程竞争 | ✅ 设计前提（Mutex 为单进程设计） | 多进程场景使用网络后端（PostgreSQL/Redis，v0.3+） |
+| ISO 8601 TEXT 字典序等价于时间序 | ✅ 条件成立（需 UTC 归一化） | 若时区异常，切换 INTEGER(unix_timestamp) 存储后重建索引 |
+| SqliteStore 初始化失败可 fallback 到 InMemoryStore | ✅ 调用方自行控制 | `open()` 返回 `MemoryError`，消费者 catch 后改用 `InMemoryStore::new()` |
+| N+1 clear ~250ms(N=50) 可接受 | 🟡 未实测（基于 N×5ms 推算） | 若成为瓶颈，SqliteStore 内部加 `delete_by_prefix()` 方法（不走 trait 接口） |
+| rusqlite bundled SQLite 版本足够新 | ✅ 0.32 版内置 SQLite 3.46 | 如需特定版本，切换 `bundled` 为指定版本或使用系统 SQLite |
+| busy_timeout=5s 覆盖所有竞争场景 | 🟡 未实测（WAL 下写写冲突概率低） | 若观测到 `SQLITE_BUSY`，增大超时或在重试逻辑中处理 |
+| spawn_blocking 线程池不会被耗尽 | ✅ 默认 512 线程，Agent 场景占用 ≤10 | 若观测到阻塞任务排队，启动时 `tokio::task::spawn_blocking` 已有兜底排队机制 |
+
+---
+
+## 参考来源
+
+- [rusqlite crate](https://crates.io/crates/rusqlite) — 官方文档
+- [SQLite PRAGMA user_version](https://www.sqlite.org/pragma.html#pragma_user_version) — Schema 版本管理机制
+- [SQLite WAL mode](https://www.sqlite.org/wal.html) — 并发读写性能优化
+- `docs/6-memory-system.md` — Phase 3 MemoryStore trait 原始设计
+- `docs/roadmap.md` — 项目里程碑规划（Phase 7/8/10 依赖关系）
+- `src/llm/provider.rs` → `src/llm/provider/` — 目录重构模式参考
+
+---
+
+## 实施计划
+
+### 任务总览
+
+3 个阶段、8 个任务单元、2 个 Commit。
+
+### 阶段一：目录重构
+
+#### Task A1 — 创建 store/ 目录并提取 InMemoryStore
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 创建 `src/memory/store/` 目录，新建 `store/in_memory.rs`，从 `store.rs` 完整提取 InMemoryStore 结构体、impl MemoryStore、impl Default、6 个内联测试 |
+| 涉及文件 | `src/memory/store.rs` → 分割到 `src/memory/store/in_memory.rs`（新增） |
+| 前置依赖 | 无 |
+| 预估工作量 | S（< 1h） |
+| 风险等级 | 低 — 纯搬移，编译器可验证 |
+| 验收条件 | `cargo build` 通过（此时 store.rs 尚未修改，store/in_memory.rs 应被 crate 忽略） |
+
+注意：需要先在 store.rs 顶部添加 `pub mod in_memory;` 声明，否则子模块不会被编译。或者可以先创建目录和文件，等 Task A2 再统一加声明路径。
+
+实际做法：先创建文件但不声明，A2 统一声明。这样 A1 和 A2 之间可以有一个无编译的中间状态。
+
+#### Task A2 — 修改 store.rs 模块根
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 修改 `store.rs` 为纯模块根：保留 `MemoryStore` trait、`EvictionPolicy`、`EvictionConfig`；添加 `pub mod in_memory;` + `pub use in_memory::InMemoryStore;`；删除已提取到 in_memory.rs 中的代码 |
+| 涉及文件 | `src/memory/store.rs`（修改） |
+| 前置依赖 | Task A1（文件已存在） |
+| 预估工作量 | S（< 1h） |
+| 风险等级 | 低 — 保留部分不变，提取部分在子模块中 |
+| 验收条件 | `cargo test --all-targets` 全绿，测试数量不变（191 pass），clippy 0 warning |
+
+#### Task A3 — 验证阶段一
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 运行全量测试链确认目录重构零行为变化 |
+| 涉及文件 | 全量 |
+| 前置依赖 | Task A2 |
+| 预估工作量 | XS（验证） |
+| 风险等级 | 低 |
+| 验收条件 | `cargo test --all-targets` 191 pass、`cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告、`cargo build` 通过 |
+
+### 阶段二：SqliteStore 实现
+
+#### Task B1 — 添加 rusqlite 及 dev-dependencies
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 在 `Cargo.toml` 中添加依赖：`[dependencies]` 加 `rusqlite = { version = "0.32", features = ["bundled"] }`，`[dev-dependencies]` 加 `tempfile = "3"`（用于测试隔离）；运行 `cargo build` 确认编译通过，`cargo test --no-run` 验证 dev-dependencies 可用 |
+| 涉及文件 | `Cargo.toml`（修改）、`Cargo.lock`（自动更新） |
+| 前置依赖 | 无（可与阶段一并行） |
+| 预估工作量 | XS（< 15min） |
+| 风险等级 | 低 — 标准依赖添加 |
+| 验收条件 | `cargo build` 成功，`cargo test --no-run` 成功，Cargo.lock 中生成 rusqlite 和 tempfile 条目 |
+
+#### Task B2 — 实现 SqliteStore 核心
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 创建 `src/memory/store/sqlite_store.rs`，实现以下 8 个子模块： |
+| | （1）`SqliteStore` 结构体 `{ conn: Arc<Mutex<Connection>> }` |
+| | （2）`SqliteStore::open(path)` — 支持 `":memory:"`，内部调用 `fs::create_dir_all` 确保父目录存在 |
+| | （3）`lock_conn()` — 内部辅助方法，`.lock().unwrap_or_else(\|e\| e.into_inner())` 处理 Mutex 中毒 |
+| | （4）`migrate()` — 按版本递增执行迁移：`PRAGMA user_version` 检查（初始版本号=1）→ 建表 `memory_items` + 索引 `idx_memory_items_created_at` + 设置 WAL 模式 + `busy_timeout=5s` + `PRAGMA synchronous = NORMAL` + `PRAGMA wal_autocheckpoint=1000` + `PRAGMA quick_check`（检测数据库损坏）+ `PRAGMA wal_checkpoint(TRUNCATE)` |
+| | （5）`MemoryStore` trait 的 4 个方法实现（save/get/delete/list），全部使用 spawn_blocking 包裹；**生命周期注意**：`spawn_blocking` 闭包前先 `.conn.clone()` 取 `Arc<Connection>`，参数调 `.clone()` 取 owned 值，再传入 `spawn_blocking(move \|{ ... })` |
+| | — `save`: `INSERT INTO memory_items (id, content, metadata, created_at) VALUES (?1, ?2, ?3, ?4) ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET content=excluded.content, metadata=excluded.metadata, created_at=excluded.created_at`（全字段覆盖 upsert，与 InMemoryStore 行为一致） |
+| | — `get`: `SELECT content, metadata, created_at FROM memory_items WHERE id = ?1` → Ok(None) 当无结果 |
+| | — `delete`: `DELETE FROM memory_items WHERE id = ?1`（幂等，不返回 NotFound） |
+| | — `list`: 根据 filter 字段（prefix/since/offset/limit）组合动态构造 WHERE 子句 + `ORDER BY created_at ASC` + `LIMIT ? OFFSET ?`，全部使用参数化查询防注入 |
+| | （6）序列化转换层：`time::OffsetDateTime` 存为 TEXT(ISO 8601)，通过 `.to_string()` 绑定 `String` 参数；`serde_json::Value` 存为 TEXT，通过 `serde_json::to_string()` 绑定 `String` 参数；读取时通过 `OffsetDateTime::parse` 和 `serde_json::from_str` 反序列化。在 SqliteStore 内部实现 `to_sql_params()` / `from_sql_row()` 辅助方法集中处理 |
+| | （7）错误映射：不在 blanket impl From 中处理所有 rusqlite Error，而是在每个方法内部按数据完整性防御表的映射规则逐类处理： |
+| | — 数据库文件损坏 / IO 错误 → `MemoryError::Storage` |
+| | — created_at 解析失败 → `MemoryError::Serialization`（不 panic） |
+| | — content/metadata 为 NULL → `MemoryError::Storage` |
+| | — serde_json 序列化/反序列化失败 → `MemoryError::Serialization` |
+| | — 约束冲突 → `MemoryError::InvalidInput` |
+| | （8）可观测性：在 4 个 trait 方法和 `open()` 上添加 `#[tracing::instrument(skip(self))]`；正常完成记录 `trace!`，超过性能预算阈值记录 `warn!`，操作失败记录 `error!` |
+| 涉及文件 | `src/memory/store/sqlite_store.rs`（新增） |
+| 前置依赖 | Task B1（rusqlite + tempfile 依赖）、Task A1（store/ 目录存在） |
+| 预估工作量 | M（1-4h） |
+| 风险等级 | 高 — 3 个技术点需留意：`time::OffsetDateTime` 无 `rusqlite::ToSql` 实现，需显式处理 String 绑定；`spawn_blocking` + `&self` 生命周期需 clone 后才能传闭包；错误映射需精细匹配 `rusqlite::Error` 嵌套变体（`SqliteFailure` 内含 `ErrorCode`） |
+| 验收条件 | 单元测试通过（见 Task B4）、`cargo build` 通过 |
+
+#### Task B3 — 注册模块并重导出
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 在 `store.rs` 添加 `pub mod sqlite_store;` + `pub use sqlite_store::SqliteStore;`；在 `memory.rs` 添加 `pub use store::SqliteStore;` |
+| 涉及文件 | `src/memory/store.rs`（修改）、`src/memory.rs`（修改） |
+| 前置依赖 | Task B2（sqlite_store.rs 文件存在） |
+| 预估工作量 | XS（< 15min） |
+| 风险等级 | 低 |
+| 验收条件 | `cargo build` 通过，`SqliteStore` 可从 `agcore::memory::SqliteStore` 路径访问 |
+
+#### Task B4 — 编写测试
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 在 `sqlite_store.rs` 中编写 `#[cfg(test)] mod tests`，覆盖： |
+| | （1）CRUD 基本操作（save → get → list → delete → get None） |
+| | （2）Upsert 语义（同 id 重复 save 覆盖内容，created_at 保持调用方传入值） |
+| | （3）prefix 过滤（MemoryFilter.prefix） |
+| | （4）时间范围过滤（MemoryFilter.since） |
+| | （5）offset/limit 分页 |
+| | （6）并发 10 个 writer × 10 次写入，验证无数据丢失 |
+| | （7）持久化恢复（write → drop store → reopen 同一文件 → read） |
+| | （8）错误路径：`open("/nonexistent_dir/ag.db")` 返回 Storage 错误 |
+| | 辅助函数：`make_item(id)` 创建 MemoryItem，使用 `tempfile::TempDir`（或自定义 tmp 路径）隔离测试数据库文件 |
+| 涉及文件 | `src/memory/store/sqlite_store.rs`（修改追加 test mod） |
+| 前置依赖 | Task B2（实现完成） |
+| 预估工作量 | M（1-4h） |
+| 风险等级 | 中 — 并发测试的时序控制、持久化恢复测试的 TempDir 管理 |
+| 验收条件 | 全量测试通过，新增测试 ≥ 8 个 |
+
+#### Task B5 — 验证阶段二
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | 运行全量测试链确认 SqliteStore 实现正确，不影响已有模块 |
+| 涉及文件 | 全量 |
+| 前置依赖 | Task B3、Task B4 |
+| 预估工作量 | S（< 1h） |
+| 风险等级 | 低 |
+| 验收条件 | `cargo test --all-targets` 全绿（191 + 新增测试）、`cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告、`cargo build` 通过 |
+
+### 阶段三：验证收尾
+
+#### Task C1 — 跨模块兼容性验证
+
+| 项目 | 内容 |
+|------|------|
+| 任务描述 | （1）确认 `ConversationMemory` / `KnowledgeStore` / `MemoryRetriever` / `AgentSession` / `SessionMemory` 以 `Arc<dyn MemoryStore>` 接受 SqliteStore 时编译通过且测试全绿 |
+| | （2）确认 SqliteStore 与 InMemoryStore 可互换——修改一个现有测试将后端从 InMemoryStore 换为 SqliteStore（使用 `":memory:"`），测试全绿 |
+| | （3）验证性能预算：在测试环境下测量 save(1KB)/get(1KB)/list(100行) 的单次延迟，确认 < 5ms / < 3ms / < 20ms |
+| 涉及文件 | 测试文件（memory/ 模块内各 test mod） |
+| 前置依赖 | Task B5 |
+| 预估工作量 | S（< 1h） |
+| 风险等级 | 低 |
+| 验收条件 | 全量测试通过 + 互换测试通过 + 性能预算大致满足（未达标不阻塞发布） |
+
+### 依赖关系图
+
+```
+阶段一（目录重构）        阶段二（SqliteStore 实现）
+┌──────────────┐         ┌──────────────┐
+│ Task A1      │         │ Task B1      │ ← 无依赖，可与 A 并行
+│ 创建目录+提取 │         │ Cargo.toml   │
+└──────┬───────┘         └──────┬───────┘
+       ↓                        ↓
+┌──────────────┐         ┌──────────────┐
+│ Task A2      │         │ Task B2      │
+│ 修改store.rs │← A1 ───→│ 核心实现      │← B1 + A1
+└──────┬───────┘         └──────┬───────┘
+       ↓                        ↓
+┌──────────────┐         ┌──────────────┐         ┌──────────────┐
+│ Task A3      │         │ Task B3      │← B2 ──→│ Task B4      │
+│ 验证阶段一    │         │ 注册+重导出   │         │ 编写测试     │
+└──────────────┘         └──────┬───────┘         └──────┬───────┘
+                               ↓                        ↓
+                        ┌──────────────┐────────────────┘
+                        │ Task B5      │← B3 + B4
+                        │ 验证阶段二    │
+                        └──────┬───────┘
+                               ↓
+                        阶段三（验证收尾）
+                        ┌──────────────┐
+                        │ Task C1      │
+                        │ 跨模块兼容性   │
+                        └──────────────┘
+```
+
+### Commit 安排
+
+| 顺序 | Commit 类型 | Scope | 描述 | 包含 Task |
+|------|------------|-------|------|-----------|
+| 1 | refactor | memory | 将 store.rs 拆分为模块目录，仅结构搬移 | A1 → A2 → A3 |
+| 2 | feat | memory | 实现 SqliteStore 持久化（含错误映射、测试、WAL 模式） | B1 → B2 → B3 → B4 → B5 → C1 |
+
+注意：Task B1 与阶段一无依赖，可以在 Commit 1 合并进行或在 Commit 2 开头。建议在 Commit 2 开头，因为 Cargo.toml 变更属于功能变更而非重构。
+
+### 验证全链
+
+实施完毕后整体认证链路：
+
+1. `cargo test --all-targets` — 全量测试通过
+2. `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` — 0 警告
+3. `cargo build --release` — release 构建通过
+4. 确认 `cargo doc --no-deps` 无 warning（新增公开类型文档注释）
+5. 确认测试数量：191 + (8 个 new sqlite_store tests) = 199+ pass

docs/15-phase8-mvp-integration.md

@@ -0,0 +1,543 @@
+# Phase 8 — MVP 集成出口实现方案
+
+- **文档编号**：15
+- **标题**：Phase 8 — MVP 集成出口实现方案
+- **日期**：2026-07-05
+- **状态**：已定稿
+- **涉及模块**：全局（llm/types、agent、tools、memory、prompt、examples）
+- **关联文档**：roadmap.md（§Phase 8）、14-phase7-sqlite-store.md
+
+---
+
+## 1. 背景与目标
+
+Phase 5-7 已交付 P0 功能闭环：ProviderConfig `from_env()`（Phase 5）、ToolDef IR 正式化（Phase 6）、SqliteStore 持久化（Phase 7）。当前 200 个测试全绿、clippy 0 警告，但缺乏一个"可被人依赖"的集成出口。
+
+Phase 8 的目标是完成 API 稳定性扫尾 + Quick Start 示例 + 端到端示例，产出 **v0.2.0-rc.1** 标签。三个 Step 分别对应三类用户群体：
+
+| Step | 受众 | 交付物 |
+|------|------|--------|
+| **8.1** | 存量升级者（v0.1 → v0.2） | API 稳定性扫尾 + CHANGELOG |
+| **8.2** | 新用户评估者（"30 秒决定要不要用"） | Quick Start 示例 |
+| **8.3** | 技术决策者（"这框架能跑真实场景吗"） | 端到端集成示例 |
+
+---
+
+## 2. 当前状态
+
+| 度量 | 数值 |
+|------|------|
+| `cargo test --all-targets` | ✅ 200 passed / 0 failed |
+| `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` | ✅ 0 警告 |
+| 已存在 `#[non_exhaustive]` 枚举 | 4 个（StopReason / FinishReason / EvictionPolicy / ProviderType） |
+| 已存在 `#[deprecated]` 项 | 3 个（ChatResponse / ToolDefinition / task_agent_demo 中旧类型使用） |
+| 已有示例 | 8 个 |
+| `StepStatus::Completed` 使用类型 | `ChatResponse`（已 `#[deprecated]`） |
+
+### 2.1 关键技术债
+
+```
+// agent/task.rs —— StepStatus 当前使用已废弃类型
+#[allow(deprecated)]
+pub enum StepStatus {
+    Completed(ChatResponse),   // ← ChatResponse 已在 0.1.0 标记 #[deprecated]
+    ...
+}
+```
+
+`task_agent_demo.rs` 中同时使用了 `ChatResponse` / `OpenaiChatMessage` / `FinishReason` 三个废弃类型，入口处有 `#![allow(deprecated)]`。
+
+---
+
+## 3. 实施方案
+
+### 3.1 Step 8.1 — API 稳定性扫尾
+
+拆为 4 个增量 commit：
+
+| Commit | 内容 | 涉及文件 |
+|--------|------|---------|
+| **commit 1** | 14 个公开枚举追加 `#[non_exhaustive]` | 各枚举定义文件（详见 §3.1.1） |
+| **commit 2** | `StepStatus::Completed(ChatResponse)` → `Completed(MessageResponse)` + `task_agent_demo.rs` 清理全部 3 个废弃类型（`ChatResponse` / `OpenaiChatMessage` / `FinishReason`），移除 `#![allow(deprecated)]` | `src/agent/task.rs`、`examples/task_agent_demo.rs` |
+| **commit 3** | CHANGELOG v0.2 条目 + Cargo.toml version → `0.2.0-rc.1` + README 更新 | `CHANGELOG.md`、`Cargo.toml`、`README.md` |
+| **commit 4** | 验证：`cargo test + clippy + cargo doc` 零告警 | 无代码改动 |
+
+#### 3.1.1 `#[non_exhaustive]` 追加清单（14 个枚举）
+
+按优先级分级：
+
+| 优先级 | 枚举 | 模块路径 | 理由 |
+|--------|------|---------|------|
+| **P0 核心** | `Message` | `llm/types/message.rs` | 核心 IR 类型，未来可能新增变体（MultiModal 扩展） |
+| | `ContentBlock` | `llm/types/message.rs` | 同上 |
+| | `ContentBlockType` | `llm/types/message.rs` | 同上 |
+| | `StreamEvent` | `llm/types/response_v2.rs` | 流式事件集，Provider 扩展可能新增事件 |
+| | `HookEvent` | `llm/hooks.rs` | 生命周期钩子，框架扩展需要新增事件点 |
+| **P0 Error** | `AgentError` | `agent/error.rs` | 顶层错误，下游 match 需保护 |
+| | `LlmError` | `llm/error.rs` | LLM 调用错误 |
+| | `ToolError` | `tools/error.rs` | 工具系统错误 |
+| | `MemoryError` | `memory/error.rs` | 记忆系统错误 |
+| | `PromptError` | `prompt/error.rs` | 提示词工程错误 |
+| **P1 其他** | `MemoryStrategy` | `memory/conversation.rs` | 对话策略，未来可扩展（如 Summarize） |
+| | `StepStatus` | `agent/task.rs` | 步骤状态机，可扩展（如 Cancelled） |
+| | `ToolChoice` | `llm/types/request.rs` | Provider 工具选择策略 |
+| | `ResponseFormat` | `llm/types/shared.rs` | 响应格式枚举 |
+
+**明确不加的**：
+
+| 类别 | 枚举 | 原因 |
+|------|------|------|
+| 内部 wire-format | `OpenaiChatMessage` / `OpenaiTool` / `OpenaiToolCall` / `ContentField` / `OpenaiContentPart` / `LegacyStreamEvent` | 内部转换层，不构成公共 API 契约 |
+| 语义稳定 | `Role` / `ServiceTier` / `Modality` / `ImageDetail` / `AudioFormat` / `StopSequence` | 语义已收敛，协议层无新增变体预期 |
+| 使用面窄 | `TemplateValue` / `Permission` / `McpTransport` / `ContentBlockBuilder` / `ExtraError` | 内部实现细节或使用频率极低，下游不直接 match |
+
+> **`#[non_exhaustive]` 的不可逆性**：一旦 v0.2.0-rc.1 发布，以下游代码可能依赖 `_ =>` 通配分支。在 v0.3+ 中移除 `#[non_exhaustive]` 将构成 semver breaking change（新增变体不再触发编译警告，下游 match 可能遗漏新变体），因此当前追加的标记应视为永久 API 契约。
+
+#### 3.1.2 StepStatus 迁移细节
+
+```rust
+// 变更前
+#[allow(deprecated)]
+pub enum StepStatus {
+    Completed(ChatResponse),   // ChatResponse 已 #[deprecated]
+    ...
+}
+
+// 变更后
+#[non_exhaustive]
+pub enum StepStatus {
+    Completed(MessageResponse),
+    ...
+}
+```
+
+**字段映射差异**：`MessageResponse` 不是 `ChatResponse` 的简单改名——两者结构不同，迁移需要做字段适配：
+
+| ChatResponse 字段 | 类型 | MessageResponse 字段 | 类型 | 映射方式 |
+|-------------------|------|---------------------|------|---------|
+| `message` | `OpenaiChatMessage` | `message` | `Message` | 类型替换：`OpenaiChatMessage::assistant_text(t)` → `Message::Assistant { content: vec![ContentBlock::Text { text: t.into() }] }` |
+| `usage` | `Usage` | `usage` | `Usage` | ✅ 同类型，直接迁移 |
+| `stop_reason` | `Option<FinishReason>` | `stop_reason` | `StopReason` | 类型替换：`Some(FinishReason::Stop)` → `StopReason::Stop`；无 Option 包裹 |
+| — | — | `id` | `String` | 新增必填字段，使用空字符串 `""` 占位 |
+| — | — | `model` | `String` | 新增必填字段，使用 `"mock"` 或空字符串占位 |
+| — | — | `extra` | `HashMap<String, Value>` | 新增字段，使用 `HashMap::new()` 占位 |
+
+**迁移示例**（`task_agent_demo.rs` 的构造代码）：
+
+```rust
+// 旧代码（3 个废弃类型）
+StepStatus::Completed(ChatResponse {
+    message: OpenaiChatMessage::assistant_text("天气：晴，22°C"),
+    usage: Usage::from_input_output(10, 5),
+    stop_reason: Some(FinishReason::Stop),
+})
+
+// 新代码（纯 MessageResponse）
+StepStatus::Completed(MessageResponse {
+    id: String::new(),
+    model: "mock".into(),
+    message: Message::assistant("天气：晴，22°C"),
+    usage: Usage::from_input_output(10, 5),
+    stop_reason: StopReason::Stop,
+    extra: HashMap::new(),
+})
+```
+
+涉及文件：
+- `src/agent/task.rs`：枚举定义 + `#[allow(deprecated)]` 移除 + `#[non_exhaustive]` 追加
+- `examples/task_agent_demo.rs`：`ChatResponse{...}` → `MessageResponse{...}` 构造替换，同时替换 `OpenaiChatMessage` / `FinishReason` 引用，移除 `#![allow(deprecated)]`
+
+### 3.2 Step 8.2 — Quick Start 示例
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 文件 | `examples/quick_start.rs` |
+| 规模 | ~36 行 |
+| Provider | `MockProvider`（FIFO 单响应队列） |
+| 工具 | `EchoTool`（回传 `"收到: {input}"`，完整 JSON Schema 参数声明） |
+| 执行 | `submit_turn("你好")` → 验证输出包含 `"收到"` |
+| 验证 | `cargo run --example quick_start` exit 0 |
+
+设计要点：
+- 展示四层抽象：Agent trait / BaseTool 自定义 / AgentBuilder 装配 / AgentSession 执行
+- 无外部依赖、无 API key、零配置
+
+### 3.3 Step 8.3 — 端到端示例
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 文件 | `examples/end_to_end.rs` |
+| 规模 | ~160 行（**最小可行边界**：3 工具 + 3 轮 + 持久化验证，防止实施中进一步膨胀） |
+| Provider | 自动检测 `AG_LLM_*` → `from_env()`，fallback 到 `MockProvider` |
+| 工具组合 | EchoTool（回显）+ CalcTool（四则运算，本地执行）+ NoteTool（笔记，通过 MemoryStore trait 操作 SessionMemory） |
+| 持久化 | `tempfile::TempDir` + `SqliteStore`，drop 后重建连接验证数据不丢 |
+| 对话 | 3 轮：计算 → 记笔记 → 回忆 |
+| 验证 | `cargo run --example end_to_end` exit 0（无需任何外部配置） |
+
+**真实 Provider 切换**：示例在文件顶部注释中说明 "设置 `AG_LLM_BASE_URL` / `AG_LLM_API_KEY` / `AG_LLM_MODEL` 环境变量即可使用真实 LLM Provider（支持 OpenAI / Ollama 等）；未设置时自动降级为 MockProvider，零配置可运行。"
+
+**`from_env()` 部分环境变量策略**：`from_env()` 要求完整的三件套（`{prefix}_BASE_URL` + `{prefix}_API_KEY` + `{prefix}_MODEL`）。当环境变量部分设置时，示例**整体降级到 MockProvider**——不在"半配置"状态下尝试部分初始化。日志输出形如 `"AG_LLM_* 环境变量不完整（检测到: {found_vars}），回退到 MockProvider"`。
+
+架构亮点：
+
+```
+                    ┌─────────────────────────┐
+                    │   AgentSession          │
+                    │   (submit_turn × 3)     │
+                    └────┬──────┬──────┬──────┘
+                         │      │      │
+                    ┌────┘      │      └──────┐
+                    ▼           ▼              ▼
+              ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌──────────┐
+              │ EchoTool │ │CalcTool│ │ NoteTool │
+              │ (回显)   │ │(四则)  │ │ (记忆)   │
+              └──────────┘ └────────┘ └────┬─────┘
+                                           │
+                                    ┌──────▼──────┐
+                                    │ SessionMemory│
+                                    │ (MemoryStore)│
+                                    └──────┬──────┘
+                                           │
+                                    ┌──────▼──────┐
+                                    │ SqliteStore  │
+                                    │ (temp dir)   │
+                                    └─────────────┘
+```
+
+NoteTool 展示 `MemoryStore` trait 解耦能力：不绑定 SqliteStore，上层 `AgentSession` 通过 `SessionMemory` 操作，底层可互换。
+
+---
+
+## 4. 否决项记录
+
+| 否决方案 | 否决原因 |
+|---------|---------|
+| `#[non_exhaustive]` 仅加 5 个核心类型 | 全面覆盖 Error enums 为零运行时成本，对下游更友好。Error 枚举是下游 match 最密集的地方，漏标会在 v0.3 引入 breakage |
+| StepStatus::Completed 留到 v0.3 再修 | rc.1 前清理 deprecated 类型污染最划算——越晚 migration cost 越高，且当前仅 1 个示例 + 1 个测试引用 |
+| Quick Start 纯文本路线（不展示自定义工具） | 含 EchoTool 展示核心差异化，仅多 5 行代码但传递了"可以自定义工具"的关键信息 |
+| 端到端仅 Echo + Calc（无 NoteTool） | NoteTool 展示 MemoryStore trait 解耦能力是架构亮点，跳过后新用户无法理解 memory 如何集成到 Agent 流程 |
+| 持久化仅注释说明不实际运行（方案 Y） | 进程内实操验证（create → drop → reopen → assert）比注释更有说服力，增加约 15 行代码 |
+
+---
+
+## 5. 关键假设
+
+1. **MockProvider FIFO 队列满足 auto-tool-loop 消费顺序**：MockProvider 的 `pop()` 按预设顺序弹出。当 LLM 返回多个 tool call 时队列消费顺序与预设一致，无需额外同步
+2. **StepStatus 切换需做字段适配**：`ChatResponse`(3 字段) 到 `MessageResponse`(6 字段) 存在字段类型差异（`message` 类型不同、`stop_reason` 类型 + Option 有无不同、`id`/`model`/`extra` 为新增必填字段），消费者需按字段映射表提供占位值。但消费者仅 1 个（`task_agent_demo.rs`）+ 1 个内联测试，手动适配工作量极小。`StepStatus` 的 `is_terminal()` / `is_pending()` 行为不受影响
+3. **所有 10 个示例零外部配置 exit 0**：已有 8 个示例已验证，新增 2 个（quick_start + end_to_end）均使用 MockProvider fallback，无需 API key
+4. **`#[non_exhaustive]` × 14 不触发额外 clippy warning**：当前无代码对以上枚举做 exhaustive match（不含 `_`），追加 `#[non_exhaustive]` 是纯安全标记
+
+---
+
+## 6. 实施顺序与验证标准
+
+### 6.1 提交顺序
+
+```
+Step 8.1 (4 commits)
+  → commit 1: #[non_exhaustive] × 14
+  → commit 2: StepStatus 修复（Completed(ChatResponse) → Completed(MessageResponse)）
+  → commit 3: CHANGELOG v0.2 + Cargo.toml version 0.2.0-rc.1 + README 更新
+  → commit 4: 验证（test / clippy / doc 零告警）
+
+Step 8.2
+  → commit 5: examples/quick_start.rs（~36 行）
+
+Step 8.3
+  → commit 6: examples/end_to_end.rs（~160 行）
+
+最终验证
+  → cargo test --all-targets
+  → cargo clippy --all-targets -- -D warnings
+  → cargo doc --no-deps
+  → git tag v0.2.0-rc.1
+```
+
+### 6.2 验收标准
+
+| 指标 | 要求 |
+|------|------|
+| `cargo test --all-targets` | 全绿 |
+| `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` | 0 警告 |
+| `cargo doc --no-deps` | 0 warning |
+| 所有 10 个示例 | `cargo run --example <name>` exit 0 |
+| Cargo.toml version | `0.2.0-rc.1` |
+| CHANGELOG | v0.2 条目完整（Added / Changed / Deprecated / Fixed / Removed 各节） |
+| README | 示例列表 + 版本号更新 |
+| git tag | `v0.2.0-rc.1` |
+
+---
+
+## 7. 参考来源
+
+- **roadmap.md** — Phase 8 原始定义（Step 8.1/8.2/8.3）、依赖关系（Phase 5/6/7 → Phase 8）
+- **`src/agent/task.rs`** — `StepStatus` 当前实现，`Completed(ChatResponse)` 类型
+- **`src/llm/types/message.rs`** — `Message` / `ContentBlock` / `ContentBlockType` 枚举定义
+- **`src/llm/types/response_v2.rs`** — `StreamEvent` / `StopReason` 枚举定义（StopReason 已有 `#[non_exhaustive]`）
+- **`src/llm/types/shared.rs`** — `ResponseFormat` / `Role` / `FinishReason` 等枚举（FinishReason 已有 `#[non_exhaustive]`）
+- **`src/llm/types/request.rs`** — `ToolChoice` 枚举定义
+- **`src/llm/hooks.rs`** — `HookEvent` 枚举定义
+- **`src/llm/error.rs`** — `LlmError` 枚举定义
+- **`src/agent/error.rs`** — `AgentError` 枚举定义
+- **`src/tools/error.rs`** — `ToolError` 枚举定义
+- **`src/memory/error.rs`** — `MemoryError` 枚举定义
+- **`src/memory/conversation.rs`** — `MemoryStrategy` 枚举定义
+- **`src/prompt/error.rs`** — `PromptError` 枚举定义
+- **`examples/task_agent_demo.rs`** — 当前使用 `#[allow(deprecated)]` + `ChatResponse` 的示例
+
+---
+
+## 8. 实施计划
+
+### 8.1 实施步骤
+
+#### Step 8.1 — API 稳定性扫尾
+
+拆为 4 个增量 commit，依次提交。
+
+##### commit 1: #[non_exhaustive] × 14
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 涉及文件 | 14 个枚举定义所在文件（见下方清单） |
+| 前置依赖 | 无 |
+| 预估工作量 | S（<1h） |
+| 风险等级 | 低 |
+
+在每个目标枚举定义处的 `pub enum` 之前加一行 `#[non_exhaustive]`，纯文本属性追加，无逻辑变更。
+
+| 目标枚举 | 文件路径 | 行号附近 |
+|---------|---------|---------|
+| `Message` | `src/llm/types/message.rs` | `pub enum Message` (L22) |
+| `ContentBlock` | `src/llm/types/message.rs` | `pub enum ContentBlock` (L99) |
+| `ContentBlockType` | `src/llm/types/message.rs` | `pub enum ContentBlockType` (L134) |
+| `StreamEvent` | `src/llm/types/response_v2.rs` | `pub enum StreamEvent` (L167) |
+| `HookEvent` | `src/llm/hooks.rs` | `pub enum HookEvent` (L9) |
+| `AgentError` | `src/agent/error.rs` | `pub enum AgentError` (L20) |
+| `LlmError` | `src/llm/error.rs` | `pub enum LlmError` (L10) |
+| `ToolError` | `src/tools/error.rs` | `pub enum ToolError` (L6) |
+| `MemoryError` | `src/memory/error.rs` | `pub enum MemoryError` (L8) |
+| `PromptError` | `src/prompt/error.rs` | `pub enum PromptError` (L3) |
+| `MemoryStrategy` | `src/memory/conversation.rs` | `pub enum MemoryStrategy` (L14) |
+| `StepStatus` | `src/agent/task.rs` | `pub enum StepStatus` (L59) |
+| `ToolChoice` | `src/llm/types/request.rs` | `pub enum ToolChoice` (L14) |
+| `ResponseFormat` | `src/llm/types/shared.rs` | `pub enum ResponseFormat` (L70) |
+
+> **注意**：`StepStatus` 在 commit 2 中会同时被修改（variant 类型替换 + 移除 `#[allow(deprecated)]`）。commit 1 仅追加 `#[non_exhaustive]` 属性，commit 2 再处理变体变更和清理。
+
+**验收条件**：`cargo build --all-targets` 通过
+
+##### commit 2: StepStatus 修复 + 废弃类型清理
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 涉及文件 | `src/agent/task.rs`，`examples/task_agent_demo.rs` |
+| 前置依赖 | commit 1（StepStatus 先标记 `#[non_exhaustive]`，此处改 variant 时一并保留，无实际冲突） |
+| 预估工作量 | S（<1h，约 20 行改动） |
+| 风险等级 | 低 |
+
+两步操作：
+
+1. **`src/agent/task.rs`**（L59-L71）：
+   - `StepStatus::Completed(ChatResponse)` → `Completed(MessageResponse)`
+   - 移除 `#[allow(deprecated)]`（第 13、59 行两处）
+
+2. **`examples/task_agent_demo.rs`**：
+   - 替换 3 个废弃类型：`ChatResponse` → `MessageResponse`，`OpenaiChatMessage::assistant_text(t)` → `Message::assistant(t)`，`FinishReason::Stop` → `StopReason::Stop`
+   - 补充 `id: String::new()`，`model: "mock".into()`，`extra: HashMap::new()` 占位字段
+   - 移除 `#![allow(deprecated)]`（第 26 行）
+   - 移除 `use` 中的 `ChatResponse`、`OpenaiChatMessage`、`FinishReason`
+   - 添加 `use std::collections::HashMap`，`use agcore::llm::types::{Message, MessageResponse, StopReason}`（注意：`Message::assistant_text(t)` 不存在，需使用 `Message::assistant(t)`)
+
+字段映射参见 §3.1.2 的字段映射表和迁移示例。
+
+**验收条件**：`cargo build --all-targets` 通过，零 deprecated warning
+
+##### commit 3: CHANGELOG + 版本号 + README
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 涉及文件 | `CHANGELOG.md`，`Cargo.toml`，`README.md` |
+| 前置依赖 | commit 1+2（CHANGELOG 需记录实际变更） |
+| 预估工作量 | S（<1h） |
+| 风险等级 | 低 |
+
+1. **`CHANGELOG.md`**：新增 `[0.2.0-rc.1]` 条目，包含：
+   - **Added**：SqliteStore 持久化 / OllamaProvider / ProviderConfig::from_env / ToolDef IR / Quick Start 和 end_to_end 示例
+   - **Changed**：MessageRequest.tools 切换 ToolDef / StepStatus::Completed 类型替换
+   - **Deprecated**：ChatResponse / with_system_prompt() / with_client()
+   - **Non-exhaustive**：14 个枚举标记清单
+
+2. **`Cargo.toml`**：第 3 行 `version = "0.1.0"` → `version = "0.2.0-rc.1"`
+
+3. **`README.md`**：更新示例列表从 7 个改为 10 个（含新增 2 个），版本号同步
+
+**验收条件**：人工 review CHANGELOG + `git diff` 确认版本号
+
+##### commit 4: 验证
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 涉及文件 | 无代码改动 |
+| 前置依赖 | commit 3 |
+| 预估工作量 | S（<1h，主要等待编译） |
+| 风险等级 | 低 |
+
+运行三条命令：
+
+```bash
+cargo test --all-targets
+cargo clippy --all-targets -- -D warnings
+cargo doc --no-deps 2>&1 | grep "^warning:" && echo "WARNINGS FOUND" || echo "0 warnings"
+```
+
+**验收条件**：前两条 0 错误，第三条输出 `0 warnings`
+
+#### Step 8.2 — Quick Start 示例
+
+##### commit 5: examples/quick_start.rs
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 涉及文件 | `examples/quick_start.rs` |
+| 前置依赖 | 无（可从 Phase 7 独立创建） |
+| 预估工作量 | S（<1h） |
+| 风险等级 | 低 |
+
+新文件 `examples/quick_start.rs`，~36 行，结构如下：
+
+```
+ 1- 6   use 块（agcore 类型 + Arrow/std 类型）
+ 7- 8   struct Greeter + impl Agent（name / system_prompt）
+ 9-14   struct EchoTool + #[async_trait] impl BaseTool（完整 JSON Schema 带 text 参数）
+15-20   fn mock_response() -> MessageResponse 辅助函数（构造纯文本响应）
+21-33   #[tokio::main] async fn main():
+          - ToolRegistry::new() + register EchoTool
+          - MockProvider 预设 1 条 mock_response
+          - AgentBuilder::new() + provider + tool_registry + hook_executor → build
+          - AgentSession::new + submit_turn("你好")
+          - println!("{}", response.text())
+```
+
+**设计约束**：
+- EchoTool 的 `parameters()` 返回完整 JSON Schema：`{"type":"object","properties":{"text":{"type":"string"}},"required":["text"]}`
+- 无外部依赖、无 API key、零配置
+- 展示四层抽象：Agent trait / BaseTool 自定义 / AgentBuilder 装配 / AgentSession 执行
+
+**验收条件**：`cargo run --example quick_start` exit 0，输出包含 `"收到"`
+
+#### Step 8.3 — 端到端示例
+
+##### commit 6: examples/end_to_end.rs
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 涉及文件 | `examples/end_to_end.rs` |
+| 前置依赖 | commit 5（示例编写模式已建立）；SqliteStore（Phase 7 已完成） |
+| 预估工作量 | M（1-4h） |
+| 风险等级 | 中 |
+
+新文件 `examples/end_to_end.rs`，~160 行，最小可行边界（3 工具 + 3 轮 + 持久化验证）。
+
+**Provider 初始化策略**：
+
+```
+if env::var("AG_LLM_BASE_URL").is_ok() && env::var("AG_LLM_API_KEY").is_ok() {
+    // 使用真实 Provider（AG_LLM_MODEL 非必填，from_env 内部会处理默认值）
+    let provider: Arc<dyn LlmProvider> = Arc::from(create_provider(
+        ProviderType::OpenaiChat, ProviderConfig::from_env("AG_LLM").unwrap()
+    )?);
+} else {
+    // MockProvider fallback，预设 4 条响应序列
+    let found = ["AG_LLM_BASE_URL", "AG_LLM_API_KEY"].iter()
+        .filter(|k| env::var(k).is_ok()).collect::<Vec<_>>();
+    eprintln!("AG_LLM_* 环境变量不完整（检测到: {:?}），回退到 MockProvider", found);
+}
+```
+
+**工具定义**：
+
+| 工具 | 功能 | 关键技术点 |
+|------|------|-----------|
+| `EchoTool` | 回显输入 | 基础工具注册模式 |
+| `CalcTool` | 本地执行四则运算 | 手动解析算术表达式（ponytail：基础 +-*/ 运算无需引入 `rhai` 依赖） |
+| `NoteTool` | 通过 MemoryStore trait 读写笔记 | 直接持有 `Arc<dyn MemoryStore>`，key 前缀 `"note:"`；save 用 `MemoryStore::save(MemoryItem { id: "note:{key}", content, .. })`，query 用 `MemoryStore::list(MemoryFilter { prefix: Some("note:"), .. })` |
+
+**持久化验证**：
+
+```rust
+let dir = tempfile::TempDir::new()?;
+let db_path = dir.path().join("agcore.db");
+let backend = Arc::new(SqliteStore::open(&db_path)?);
+// ... 构建 RuntimeBundle + AgentSession，写入数据 ...
+drop(bundle);   // 释放所有对 backend 的 Arc 引用
+drop(session);
+// 此时 backend 无活跃引用，SQLite 连接自动关闭
+let backend2 = Arc::new(SqliteStore::open(&db_path)?);  // 重建连接
+// assert 数据仍在
+```
+
+**输出示范**：
+
+```
+=== agcore 端到端演示 ===
+🔄 Provider: MockProvider (离线回退模式)
+💾 SqliteStore: /tmp/agcore_XXXXX/agcore.db
+🔧 注册工具: echo, calc, note
+
+第 1 轮 用户: 帮我算 25 * 4
+  → 调用 calc(...) → 100
+  → 回答: 25 * 4 = 100
+
+第 2 轮 用户: 记下来：结果是 100
+  → 调用 note(save, ...)
+  → 回答: 已记录
+
+第 3 轮 用户: 我刚才算了什么？
+  → 调用 note(query)
+  → 回答: 您刚才的计算结果是 100
+
+📊 用量: prompt=XX, completion=XX
+
+=== 持久化验证 ===
+✓ 跨连接数据存活验证通过
+
+✓ 端到端演示完成
+```
+
+**设计约束**：
+- 文件顶部注释说明 `AG_LLM_*` 环境变量切换真实 Provider
+- 零外部配置可运行（Mock fallback）
+- 最小可行边界：3 工具 + 3 轮 + 持久化验证，不膨胀
+
+**验收条件**：`cargo run --example end_to_end` exit 0（零外部配置）
+
+### 8.2 并行机会
+
+commit 1 和 commit 5 可以并行执行（零文件重叠）。commit 5 也可与 commit 2 并行。commit 6 实质上也仅依赖「代码库状态稳定」而非某个具体 commit。
+
+| 并行组 | commit A | commit B | 前提 |
+|--------|---------|---------|------|
+| 1 | commit 1（#[non_exhaustive]） | commit 5（Quick Start） | 零文件重叠 |
+| 2 | commit 2（StepStatus 修复） | commit 5（Quick Start） | 零文件重叠 |
+| 3 | commit 5（Quick Start） | commit 6（端到端） | 零文件重叠，但存在知识依赖——commit 6 需参考 commit 5 的 `MessageResponse` 构造、`MockProvider` 用法、`AgentBuilder` 装配模式。推荐 commit 5 先行或实施前同步这些模式 |
+
+### 8.3 风险与应对
+
+| 风险 | 影响 | 可能性 | 应对 |
+|------|------|--------|------|
+| MockProvider 响应序列与 tool-loop 消费顺序不匹配 | commit 6 端到端示例不通过 | 中 | 按 §5 假设 1：设计响应队列时确保每条 Mock 响应的 `stop_reason` 与 ToolUse/Stop 匹配。出现不匹配时改用完整 `MessageResponse` 构造显式控制 |
+| NoteTool 与 AgentSession 的数据传递路径需要扩展现有 API | commit 6 需要修改 `session.rs` | 低 | ponytail 方案：NoteTool 直接持有 `Arc<dyn MemoryStore>` 引用，在 execute 时直接操作 `MemoryStore::save/get`，绕过 AgentSession 的 session_memory 封装 |
+| `#[non_exhaustive]` 在某个 enum 上导致 crate 内 match 编译失败 | commit 1 不通过 | 低 | 实施前先运行 `rg "match.*(Message|ContentBlock|ContentBlockType|StreamEvent|HookEvent|AgentError|LlmError|ToolError|MemoryError|PromptError|MemoryStrategy|StepStatus|ToolChoice|ResponseFormat)" src/ --include="*.rs"` 快速扫描 exhaustive match。若某 enum 编译失败，回退该 enum 上的 `#[non_exhaustive]` 属性，标注原因 |
+
+### 8.4 测试策略
+
+| commit | 测试 | 方式 |
+|--------|------|------|
+| commit 1 | 编译测试 | `cargo build --all-targets` |
+| commit 2 | 编译 + 单测 + 无 deprecated warning | `cargo build --all-targets && cargo test` |
+| commit 3 | 人工 review | `git diff` |
+| commit 4 | 全量自动化 | `cargo test + clippy + doc` |
+| commit 5 | 示例运行 | `cargo run --example quick_start` |
+| commit 6 | 示例运行 | `cargo run --example end_to_end` |
+| 最终 | 全量回归 | 全部三项 + 所有 10 个示例 |

docs/16-phase9-streaming-experience.md

@@ -0,0 +1,827 @@
+# Phase 9 — 流式体验增强实施方案
+
+- **文档编号**：16
+- **标题**：Phase 9 — 流式体验增强实施方案
+- **日期**：2026-07-05
+- **状态**：已定稿
+- **涉及模块**：llm/cycle、llm/types/response_v2、agent/session
+- **关联文档**：roadmap.md（§Phase 9）、15-phase8-mvp-integration.md
+
+---
+
+## 1. 背景与目标
+
+agcore 已发布 v0.2.0-rc.1，Phase 0-8 全部完成。当前 Agent 会话只有非流式 API（`submit_turn`），开发者无法看到实时 token 输出和工具执行过程。Phase 9 的目标是为 `AgentSession` 新增流式方法 `submit_turn_stream`，让开发者能实时看到 LLM token 生成和工具执行状态。
+
+### 1.1 现有能力
+
+| 能力 | 方法 | 流式 | 自动工具循环 | 状态 |
+|------|------|------|-------------|------|
+| LLM 流式请求 | `LlmCycle::submit_stream` | ✅ | ❌ | 已就绪 |
+| LLM 工具循环 | `LlmCycle::submit_with_tools` | ❌ | ✅ | 已就绪 |
+| Agent 会话 | `AgentSession::submit_turn` | ❌ | ✅ | 已就绪 |
+| 流事件枚举 | `StreamEvent`（11 变体） | — | — | 缺工具执行事件 |
+| Mock 流 | `MockProvider::chat_stream` | ✅ | — | 可模拟流事件序列 |
+
+### 1.2 核心矛盾
+
+流式能力和工具循环能力分别存在于两个方法中，从未被组合。`submit_stream` 只管将 LLM 流事件原样转发，不理解工具调用；`submit_with_tools` 自动执行工具循环但全程阻塞。Phase 9 就是要组合它们：**在工具循环中，每一轮 LLM 调用都是流式的，并在工具执行前后插入语义事件**。
+
+---
+
+## 2. 需求分析
+
+### 2.1 功能需求
+
+1. **`AgentSession::submit_turn_stream(user_input)`** — 返回 `StreamEvent` 流，开发者通过 `while let Some(event) = stream.next().await` 逐事件消费
+2. **流式工具循环** — 多轮工具调用过程中流不卡死，每轮工具执行前后插入 `ToolExecutionStarted` / `ToolExecutionCompleted` 事件
+3. **`finalize_turn(response)`** — 流消费完成后同步 session 状态（cost 累计 + `OnTurnEnd` hook 触发）
+4. **新增 `StreamEvent` 变体** — `ToolExecutionStarted` + `ToolExecutionCompleted`，携带工具名称、调用 ID、参数/结果摘要
+
+### 2.2 非功能需求
+
+- **零影响**：现有 `submit_turn` 和 `submit_with_tools` 行为不变，存量测试 0 回归
+- **异步流**：消费者通过 `futures_util::StreamExt::next()` 逐事件消费
+- **错误事件化**：错误通过 `StreamEvent::Error` 事件表达，不通过 `Result` 通道终止流
+- **最少代码**：复用现有 `submit_with_tools` 的工具循环逻辑模式和 `submit_stream` 的流管道模式
+
+### 2.3 不做事项
+
+| 事项 | 理由 |
+|------|------|
+| 新增示例（Phase 9.2 再加） | 缩窄 Phase 9 范围至核心能力 |
+| `OnTurnEnd` 自动触发 | Rust 所有权约束：流是延迟求值，`&mut self` 无法进入闭包；由消费者收到 `MessageComplete` 后手动调用 `finalize_turn` |
+| 修复 cost 统计 | 中间轮 cost 丢失是已知限制，与 `submit_turn` 行为一致 |
+| 跨 turn 消息历史保留 | Phase 10 `ContextSlot` 的职责 |
+| 并行 tool 调用的事件细化 | 当前工具调用是顺序 `for` 循环，并行化留待后续优化 |
+| `run_tool_loop` 内消息压缩 | `run_tool_loop` 不接收 `compact_config` 参数，不执行上下文压缩。长工具循环中消息增长可能导致 context window 溢出，这是流式实现的已知限制。后续可通过传递 `compact_config` 给 `run_tool_loop` 支持 |
+| LLM 请求自动 retry | 流式版本不在 `run_tool_loop` 内部实现 retry（详见 §3.6 说明）。调用方可自行包装 `RetryProvider` 或在 `LlmProvider` 实现层处理 |
+
+---
+
+## 3. 方案设计
+
+### 3.1 架构总览
+
+```
+┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ AgentSession                                                 │
+│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐    │
+│  │ submit_turn_stream()                                  │    │
+│  │  ├─ OnTurnStart hook（同步触发，返回流之前）           │    │
+│  │  ├─ 组装 LlmCycle（system_prompt / compact_config）    │    │
+│  │  ├─ 调用 submit_with_tools_stream()                    │    │
+│  │  ├─ turn_index += 1                                    │    │
+│  │  └─ 返回流                                            │    │
+│  │                                                        │    │
+│  │ finalize_turn(response)                                 │    │
+│  │  ├─ cost_so_far.add(&response.usage)                   │    │
+│  │  └─ OnTurnEnd hook（turn_index - 1）                    │    │
+│  └──────────────────────────────────────────────────────┘    │
+         │ submit_with_tools_stream(prompt, Arc<ToolRegistry>)
+         ▼
+┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ LlmCycle (tokio::spawn task — run_tool_loop 状态机)          │
+│                                                              │
+│  max_turns = max_tool_turns.unwrap_or(10)              │
+│  for round in 1..=max_turns {                                │
+│   ① build_request(messages, tools)                           │
+│   ② provider.chat_stream(request).await                      │
+│      匹配 Err → tx.send(Error{..}) + return（不 panic）      │
+│   ③ 消费 LLM 流，所有事件 → mpsc unbounded tx（全量转发）     │
+│   ④ partial.finalize() → MessageResponse                     │
+│   ⑤ if has_tool_use:                                         │
+│       ├─ tx → ToolExecutionStarted { tool_name, id, args }   │
+│       ├─ registry.invoke_all(calls, timeout).await           │
+│       ├─ for result: tx → ToolExecutionCompleted { ... }     │
+│       ├─ push tool results → messages                        │
+│       └─ continue（新一轮）                                   │
+│      else: break（最终轮，已发出 MessageComplete）            │
+│  }                                                            │
+│                                                              │
+│  产出事件序列（通过 mpsc::unbounded_channel）：                │
+│  MessageStart → ... → ToolCallEnd → ToolExecutionStarted →   │
+│  ToolExecutionCompleted → MessageStart → TextDelta → ... →   │
+│  CostUpdate → MessageComplete                                │
+└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+> **`max_tool_turns` 语义**：与非流式 `submit_with_tools` 一致——`None` 退化为 `10`（`unwrap_or(10)`）。默认值 `Some(10)` 已提供安全上限；如需增大限制，手动设置为 `Some(N)`。⚠️ 生产环境建议始终设有限值防止无限循环。
+
+### 3.2 事件序列约定
+
+**纯文本流**（无 tool_use）：
+
+```
+MessageStart → ContentBlockStart → TextDelta* → ContentBlockEnd → CostUpdate → MessageComplete
+```
+
+**单轮工具调用**：
+
+```
+MessageStart → ContentBlockStart → TextDelta* → ContentBlockEnd
+  → ContentBlockStart → ToolCallArgumentsDelta* → ToolCallEnd
+  → CostUpdate → MessageComplete { stop_reason: ToolUse }
+  → ToolExecutionStarted → [工具执行] → ToolExecutionCompleted
+  → ContentBlockStart → TextDelta* → ContentBlockEnd
+  → CostUpdate → MessageComplete { stop_reason: Stop }
+```
+
+**多轮工具调用**：
+
+```
+... → ToolExecutionCompleted（第 1 轮）
+  → ToolCallArgumentsDelta* → ToolCallEnd
+  → ToolExecutionStarted → ToolExecutionCompleted（第 2 轮）
+  → ... → CostUpdate → MessageComplete（最终轮）
+```
+
+**工具不可恢复错误**：
+
+```
+... → ToolCallEnd → ToolExecutionStarted
+  → Error { "tool 'search' 不可恢复错误: ..." } → MessageComplete
+```
+
+> **`MessageComplete.full_response` 内容范围**：每轮 LLM 调用独立产生一个 `MessageComplete`，其中 `full_response` 仅包含**该轮 LLM 的单个响应**（不累积前面工具轮次的结果）。中间轮（`stop_reason: ToolUse`）的 `full_response` 通常只包含 `ToolUse` block，无文本。最终轮（`stop_reason: Stop`）的 `full_response` 包含 LLM 的最终输出。消费者如需追踪完整对话历史，应自行累加所有轮次的 `Message`。
+
+### 3.3 StreamEvent 新增变体
+
+在 `src/llm/types/response_v2.rs` 的 `StreamEvent` 枚举中追加两个变体：
+
+```rust
+/// 工具开始执行 —— 在 ToolCallEnd 之后、registry.invoke 之前发出。
+/// 让 UI 层可以显示 "正在执行工具：add(1, 2)"。
+ToolExecutionStarted {
+    tool_name: String,
+    tool_call_id: String,
+    /// 工具参数（JSON 字符串形式）
+    arguments: String,
+},
+
+/// 工具执行完成 —— 在工具返回后、新一轮 LLM 流开始之前发出。
+ToolExecutionCompleted {
+    tool_name: String,
+    tool_call_id: String,
+    /// 结果摘要（前 200 字符）
+    result_summary: String,
+    /// 是否出错
+    is_error: bool,
+},
+```
+
+在 `PartialMessageResponse::apply_to` 中追加：
+
+```rust
+StreamEvent::ToolExecutionStarted { .. } | StreamEvent::ToolExecutionCompleted { .. } => true,
+```
+
+这两个是**元事件**，不参与内容块累积，`apply_to` 直接返回 `true`。
+
+### 3.4 新增方法签名
+
+**`LlmCycle` 层**（`src/llm/cycle.rs`）：
+
+```rust
+/// 提交消息并自动处理工具调用循环，流式产出所有事件。
+///
+/// 与 `submit_with_tools` 的区别：
+/// - LLM 响应是流式的（全程 `chat_stream` 而非 `chat`）
+/// - 工具执行前后插入 `ToolExecutionStarted` / `ToolExecutionCompleted` 事件
+/// - 错误以 `StreamEvent::Error` 形式出现在流中，而非终止 `Result`
+/// - 消费方需手动 `push_message()` 同步消息历史
+///
+/// **运行时要求**：内部使用 `tokio::spawn`，需要 tokio 多线程运行时。
+pub async fn submit_with_tools_stream(
+    &mut self,
+    prompt: String,
+    tool_registry: Arc<ToolRegistry>,
+) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = StreamEvent> + Send>>, LlmError>
+```
+
+```rust
+/// 运行工具循环的核心异步状态机。
+///
+/// 接收 owned 字段，通过 mpsc::unbounded_channel 产出事件序列。
+/// 由 `submit_with_tools_stream` 在 tokio::spawn 中调用。
+///
+/// **运行时要求**：此函数内部使用 `tokio::spawn`，要求调用方运行在
+/// tokio 多线程运行时中（`#[tokio::main]` 或 `#[tokio::test(flavor = "multi_thread")]`）。
+/// 不在 WASM 目标下可用。
+async fn run_tool_loop(
+    messages: Vec<Message>,
+    provider: Arc<dyn LlmProvider>,
+    config: CycleConfig,
+    tool_registry: Arc<ToolRegistry>,
+    tools: Vec<ToolDef>,
+    tx: mpsc::UnboundedSender<StreamEvent>,
+    hook_executor: Option<Arc<HookExecutor>>,
+)
+```
+
+**`AgentSession` 层**（`src/agent/session.rs`）：
+
+```rust
+/// 提交一轮对话（流式，含自动 tool 循环），返回 `StreamEvent` 流。
+///
+/// 与 `submit_turn` 的区别：
+/// - 以流事件序列而非 `MessageResponse` 返回
+/// - 工具执行期间插入 `ToolExecutionStarted` / `ToolExecutionCompleted` 事件
+/// - 消费方在收到 `MessageComplete` 后需手动调用 `finalize_turn` 同步状态
+///
+/// **运行时要求**：内部委托 `submit_with_tools_stream`，需要 tokio 多线程运行时。
+pub async fn submit_turn_stream(
+    &mut self,
+    user_input: impl Into<String>,
+) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = StreamEvent> + Send>>, AgentError>
+
+/// 完成一轮 turn：累计 cost + 触发 OnTurnEnd hook。
+///
+/// 由消费者在收到 `MessageComplete.full_response` 后调用。
+pub async fn finalize_turn(&mut self, response: &MessageResponse)
+```
+
+> **实施偏差（Phase 10 适配）**：实际签名扩展为
+> `pub async fn finalize_turn(&mut self, response: &MessageResponse, new_messages_from_cycle: Vec<Message>) -> Result<(), AgentError>`。
+> - `new_messages_from_cycle`：本轮新增消息（`[user_input, ...tool_results, final_response]`），由消费者在流消费完毕后从 `cycle.messages()[input_len..]` 提取并传入；`finalize_turn` 增量追加到当前 slot（不覆盖已有消息）。
+> - 返回 `Result<(), AgentError>`：错误传播更清晰，与 `submit_turn` 的 slot 边界错误（`SlotReadonly` / `SlotNotFound`）对齐。
+> - Phase 10 ContextSlot 实施时扩展。Phase 9 消费者若不接入 slot 持久化，可传 `vec![response.message.clone()]` 兜底。
+
+### 3.5 消费者使用模式
+
+```rust
+use futures_util::StreamExt;
+
+let mut stream = session.submit_turn_stream("计算 1+2").await?;
+
+let mut final_response = None;
+while let Some(event) = stream.next().await {
+    match &event {
+        StreamEvent::TextDelta { text } => print!("{}", text),
+        StreamEvent::ToolExecutionStarted { tool_name, arguments, .. } => {
+            println!("\n🔧 [{}({})]", tool_name, arguments);
+        }
+        StreamEvent::ToolExecutionCompleted { result_summary, .. } => {
+            println!(" → {}", result_summary);
+        }
+        StreamEvent::MessageComplete { full_response } => {
+            final_response = Some(full_response.clone());
+        }
+        _ => {}
+    }
+}
+std::io::stdout().flush().ok();
+
+if let Some(response) = final_response {
+    session.finalize_turn(&response).await;
+}
+```
+
+> **⚠️ 消费者注意**：`finalize_turn` 是开发者责任 —— 遗漏调用会导致 `cost_so_far` 不累计、`OnTurnEnd` hook 不触发。session 状态仍然可用，后续 `submit_turn` 也能正常执行，但 cost 信息不完整。`finalize_turn` 无自动补偿机制，建议使用 `Drop` guard 或在 `while` 循环的 `finally` 块中确保调用。
+
+### 3.6 run_tool_loop 核心逻辑
+
+`run_tool_loop` 是此方案的核心状态机（约 90 行），其伪代码逻辑如下：
+
+```
+1. 接收 owned 字段：messages, provider, config, tool_registry, tools, tx, hook_executor
+2. max_turns = config.max_tool_turns.unwrap_or(10)
+   // None → 10（退化为默认值），Some(n) → n
+   // 与非流式 submit_with_tools 行为一致
+3. 工具循环（for round in 1..=max_turns）：
+   a. build_request(messages, tools)
+      // 空 tool_registry 时 tools 为空列表，流退化为纯文本流（可安全运行）
+   b. PreRequest hook（如果有 hook_executor）
+   c. 发起流式 LLM 调用：
+      let stream = match provider.chat_stream(request).await {
+          Ok(s) => s,
+          Err(e) => {
+              // 第一层错误：chat_stream 自身失败（网络/认证/限流）
+              // 这里不做 retry：retry 逻辑留给上层循环的 submit_request 模式，
+              // 流式场景中 retry 需重新建立 mpsc 通道，复杂度与收益不匹配
+              tx.send(StreamEvent::Error { message: e.to_string() }).ok();
+              return; // 直接结束 task
+          }
+      };
+   d. 消费 LLM 流：
+      - PartialMessageResponse::new()
+      - while let Some(result) = stream.next().await
+      - match result:
+          Ok(event) → apply_to + tx.send(event)
+          Err(e)    → tx.send(Error { message }) + break
+          // 第二层错误：stream 内部事件错误（如 chunk 解析失败）
+   e. partial.finalize()? → response
+   f. push response.message → messages
+   g. 检查 has_tool_calls_in_response(&response)
+   h. 如果没有 tool_use: break（最终轮，流已自然结束）
+   i. 如果有 tool_use:
+      - extract_tool_calls_from_response(&response)
+      - tx.send(ToolExecutionStarted { tool_name, tool_call_id, arguments })
+      - registry.invoke_all(calls, tool_timeout).await
+      - for result in results:
+          tx.send(ToolExecutionCompleted { tool_name, tool_call_id, result_summary, is_error })
+      - push tool results → messages
+      - continue（新一轮 LLM 流）
+4. 流结束（tokio::spawn 自然退出）
+```
+
+> **关于 LLM 请求 retry**：非流式 `submit_with_tools` 内部通过 `submit_request` 的 retry 循环处理临时错误。流式版本 `run_tool_loop` **不在内部实现 retry**。原因：（1）retry 需要重新建立 mpsc 通道和事件流上下文，复杂度与收益不匹配；（2）`unbounded_channel` 已发出的事件无法撤回。如果需要 retry 语义，调用方应在上层做 fallback 策略，或在 `llm provider` 实现层完成 retry（如 `RetryProvider` 包装器）。
+
+**错误处理**：
+
+| 场景 | 行为 |
+|------|------|
+| LLM 请求失败（`chat_stream` 返回 `Err`） | `tx.send(Error { message })` + `return` 结束 task。**不做 retry**（见上方说明） |
+| LLM 流内事件错误（stream Item 的 `Err`） | `tx.send(Error { message })` + `break` 结束当轮流，终止循环 |
+| 可恢复工具错误（`is_recoverable() == true`） | 作为 tool result 回传 LLM，流继续，不出 Error 事件 |
+| 不可恢复工具错误（`is_recoverable() == false`） | `tx.send(Error { message })` + 终止循环 |
+| 工具超时（`tokio::time::timeout`） | 视为不可恢复，`tx.send(Error)` + 终止 |
+| 最大工具循环轮次超限 | `tx.send(Error { "达到最大工具循环轮次" })` + 终止 |
+| spawn task 内部 panic | 由于 `JoinHandle` 不保存（detached），panic 由 tokio 运行时静默捕获；消费者看到 stream 直接结束（返回 `None`），无 `Error` 事件。建议在 `run_tool_loop` 内部避免 `unwrap()`，所有可失败路径通过 `Result` + `?` 传播 |
+
+### 3.7 修改文件清单
+
+| # | 文件 | 改动 | 估算行数 |
+|---|------|------|---------|
+| 1 | `llm/types/response_v2.rs` | +2 `StreamEvent` 变体 +2 `apply_to` arm | ~20 |
+| 2 | `llm/cycle.rs` | +`submit_with_tools_stream` 方法 + `run_tool_loop` 模块函数 | ~140 |
+| 3 | `llm/cycle.rs` | `CycleConfig` 加 `#[derive(Clone)]` | ~1 |
+| 4 | `agent/session.rs` | +`submit_turn_stream` + `finalize_turn` | ~70 |
+| — | **测试**（内联） | 4 个场景测试（纯度本、单轮、多轮、超限） | ~150 |
+| | **合计** | | **~380** |
+
+> 注：`RetryConfig` 已标注 `#[derive(Debug, Clone)]`，无需额外修改。
+
+---
+
+## 4. 实现计划
+
+按 5 个 Step 增量实施，每步可独立编译和测试。
+
+### Step 1 — 基础设施准备
+
+**目标**：数据层就绪，为流事件新增变体和配置 Clone 奠基。
+
+**改动**：
+
+- `llm/types/response_v2.rs`：
+  - `StreamEvent` 枚举追加 `ToolExecutionStarted` / `ToolExecutionCompleted` 变体
+  - `PartialMessageResponse::apply_to` 追加两个新变体的 arm（均返回 `true`）
+- `llm/cycle.rs`：
+  - `CycleConfig` 加 `#[derive(Clone)]`（所有字段为基础类型 + `RetryConfig`）
+
+**验证**：`cargo build` 通过
+
+### Step 2 — `LlmCycle::submit_with_tools_stream` 核心
+
+**目标**：实现流式工具循环的核心状态机，这是整个 Phase 9 的技术关键。
+
+**改动**：
+
+- `llm/cycle.rs`：
+  - 新增 `run_tool_loop()` 模块函数（约 90 行），基于 `mpsc::unbounded_channel` 通信
+  - 新增 `submit_with_tools_stream()` 公开方法，入口参数为 `prompt` + `Arc<ToolRegistry>`
+  - 内部 `tokio::spawn` 启动 `run_tool_loop`，返回 `rx` 端作为 `dyn Stream`
+
+**验证**：`cargo build` 通过
+
+### Step 3 — 单元测试（LlmCycle 层）
+
+**目标**：验证 `submit_with_tools_stream` 在 8 个核心场景下的行为和事件序列正确性（含 §8 Step 3 扩展的工具错误路径）。
+
+**新增**（`llm/cycle.rs` 内联测试 `#[cfg(test)]`）：
+
+| 场景 | Mock 响应序列 | 验证点 |
+|------|---------------|--------|
+| 1 — 纯文本流 | 1 个 text 响应 | 事件序列与 `submit_stream` 一致；无 `ToolExecutionStarted`/`ToolExecutionCompleted` |
+| 2 — 单轮工具调用 | 2 个响应：tool_use → text | 包含 `ToolExecutionStarted` + `ToolExecutionCompleted`；最终 `stop_reason` 为 `Stop` |
+| 3 — 多轮工具调用 | 4 个响应：3 × tool_use → 1 × text | 3 对 `ToolExecutionStarted`/`ToolExecutionCompleted`；消息历史长度正确 |
+| 4 — 最大轮次超限 | 3 个 tool_use 响应，`max_tool_turns: Some(2)` | 流中出现 `Error` 事件；消息历史停在第 2 轮 |
+
+**验证**：`cargo test` 全部通过
+
+### Step 4 — `AgentSession` 层包装
+
+**目标**：为 `AgentSession` 新增流式会话接口，保持与 `submit_turn` 一致的行为语义。
+
+**改动**：
+
+- `agent/session.rs`：
+  - `submit_turn_stream(user_input)` — 触发 `OnTurnStart` hook → 组装 `LlmCycle` → 调用 `submit_with_tools_stream` → `turn_index += 1` → 返回流
+  - `finalize_turn(response)` — `cost_so_far.add(&response.usage)` → 触发 `OnTurnEnd` hook
+
+**验证**：`cargo build` 通过
+
+### Step 5 — 集成测试 + 扫尾
+
+**目标**：端到端验证 `submit_turn_stream` + `finalize_turn` 的完整链路，确保零回归。
+
+**新增**（`agent/session.rs` 内联测试，2026-07-08 实施审查补全）：
+
+- `submit_turn_stream_end_to_end` — `submit_turn_stream` 跑通 mock provider → 消费流（验证收到 TextDelta + MessageComplete） → `finalize_turn` 后 `cost_so_far` 正确更新（`prompt_tokens=10, completion_tokens=5`） + `turn_index=1` + default slot 包含 user/assistant 消息
+- `submit_turn_stream_triggers_turn_hooks` — 验证 `OnTurnStart` 在 `submit_turn_stream` 返回流之前已触发（计数=1）+ `OnTurnEnd` 在 `finalize_turn` 之前**不**触发（计数=0）+ `finalize_turn` 后 `OnTurnEnd` 触发（计数=1）
+
+**验证**：
+
+```bash
+cargo test --all-targets             # 全绿，存量测试 0 回归
+cargo clippy --all-targets -- -D warnings   # 0 警告
+```
+
+---
+
+## 5. 运行细节
+
+### 5.1 `run_tool_loop` 的 spawn 生命周期
+
+#### 执行模型：立即执行 vs 惰性流
+
+`submit_with_tools_stream` 采用 **立即执行** 模型（`tokio::spawn` + `mpsc`），这与 `submit_stream` 的 **惰性执行**（`async_stream::stream!` 宏，消费者首次 `next()` 时才触发 LLM 调用）不同。
+
+**选择理由**：工具循环是 **不确定轮次的** —— 每个工具执行的结果可能影响后续 LLM 调用。惰性流无法表达这种"边消费边控制"的语义。通过 `tokio::spawn` 将工具循环移到独立 task 中运行，使得：
+- 消费者可以随时开始消费（不丢失事件）
+- 工具循环在后台独立运行，不受消费者消费节奏影响
+- `mpsc::unbounded_channel` 作为事件缓冲区，解耦生产者与消费者
+
+**对消费者的影响**：`submit_with_tools_stream().await?` 返回时，工具循环可能已经开始执行（事件已开始写入 channel）。消费者应尽快开始 `while let Some(event) = stream.next().await`，避免 channel 缓冲过多事件。如果在返回流后长时间不消费，事件会堆积在 mpsc buffer 中（内存开销，无阻塞风险 —— 见 §6 风险表）。
+
+#### 生命周期
+
+```
+submit_with_tools_stream()
+  │
+  ├─ mpsc::unbounded_channel() → (tx, rx)
+  ├─ messages.push(user_text(prompt))
+  ├─ compact check
+  ├─ tokio::spawn(run_tool_loop(messages, provider, config, ..., tx))
+  └─ return Box::pin(rx) as dyn Stream
+
+[用户消费 stream]
+  └─ while let Some(event) = rx.recv().await { yield event }
+
+[用户 drop rx / 结束循环]
+  └─ rx 被 drop → tx.send() 返回 Err
+     → run_tool_loop 检测到 tx.closed()
+     → break → task 自然终止
+```
+
+#### JoinHandle 与 panic 处理
+
+`run_tool_loop` 的 `JoinHandle` 在 spawn 后**不保存**（detached pattern）。panic 由 tokio 运行时捕获并通过 `tracing::error` 记录：
+
+```rust
+// submit_with_tools_stream 内部
+tokio::spawn(async move {
+    run_tool_loop(..., tx).await;
+});
+```
+
+如果 `run_tool_loop` 内部发生 panic（如 `unwrap()`），tokio 的 `spawn` 会静默吞掉 panic 并终止 task。消费者此时看到 stream 直接返回 `None`，不会收到 `StreamEvent::Error`。实际编码中应避免 `unwrap()`，所有 `Result` 使用 `?` 或 `match` 处理。
+
+Rx 侧实现 `Stream` trait：使用 `tokio_stream::wrappers::UnboundedReceiverStream` 包装 `mpsc::UnboundedReceiver`，因为 `mpsc::UnboundedReceiver` 本身不实现 `Stream`（`tokio-stream = "0.1"` 已在 `Cargo.toml` 中存在）。
+
+### 5.2 消息历史同步
+
+`submit_with_tools_stream` 内部由 `run_tool_loop` 管理 `messages` 的拷贝，不会写入 `self.messages`。消费方在收到 `MessageComplete` 后需手动：
+
+```rust
+let response = full_response.clone();
+cycle.push_message(response.message.clone());
+```
+
+在 `AgentSession::submit_turn_stream` 中，由于流是延迟求值且 `&mut self` 无法进入 spawn 闭包，消息历史同步交由消费方在 `finalize_turn` 前自行决定。当前方案中 `submit_turn_stream` **不自动同步消息历史**，这与 `submit_stream` 的已有行为一致（ponytail: Phase 2 FIX-E 注释）。
+
+---
+
+## 6. 风险评估
+
+| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
+|------|------|---------|
+| `&mut self` 约束导致流内无法访问 session 状态 | 中 | 复用 `submit_stream` 已有模式：方法体内读取 `self` 后构建 owned 数据，spawn 闭包不捕获 `&mut self` |
+| spawn task 生命周期管理 | 低 | 用户 drop rx → `tx.send` 返回 `Err` → `run_tool_loop` 自然终止 |
+| spawn task panic 静默丢失 | 中 | `run_tool_loop` 内部使用 `match`/`?` 避免 `unwrap()`；`JoinHandle` 不做 `await`（detached），panic 由 tokio 运行时记录日志。消费者看到 stream 提前结束（收到 `None`）但无 Error 事件 |
+| 中间轮 cost 不累加到 `cost_so_far` | 低 | 与现有 `submit_turn` 行为一致（仅最终轮计入），标记为已知限制，不在此 Phase 修复 |
+| 工具循环中 hook 可用性 | 低 | `PreRequest`/`PostRequest` hook 通过 `hook_executor.clone()` 进入 spawn task；hook 在 `run_tool_loop` 循环内触发 |
+| `run_tool_loop` 不支持消息压缩 | 中 | 长工具循环中消息不断增长，可能超出 context window。当前不传递 `compact_config`，后续可扩展 `run_tool_loop` 签名增添此参数 |
+| `unbounded_channel` 在消费慢于生产时内存增长 | 低 | LLM 流式输出天然有节流（token 生成速度远慢于 CPU 处理速度），消费者通常快于生产者。后续如需背压可切换为 `mpsc::channel(N)` + backpressure |
+| 流式版本不做 LLM retry | 低 | 非流式 `submit_with_tools` 通过 `submit_request` 的 retry 循环处理临时错误。流式版本中 retry 需重建 mpsc 通道，复杂度不匹配。调用方可使用 `RetryProvider` 包装器或在 Provider 层实现 retry |
+| 执行模式与 `submit_stream` 不一致（立即 vs 惰性） | 低 | `submit_stream` 的惰性语义不适配需要后台执行的工具循环。消费者应在 `submit_turn_stream` 返回后尽快消费流事件 |
+| `tokio::spawn` 要求 tokio 多线程运行时 | 低 | agcore 已依赖 tokio，涉及 IO 的 API 均使用 async。`#[tokio::test]` 单线程运行时不支持 `spawn`，测试中将 `run_tool_loop` 提取为可独立调用的函数，测试不走 spawn 直接调用 |
+| `CycleConfig` 加 `Clone` 影响现有代码 | 无 | 纯配置 struct，所有字段是基础类型或已 `Clone` 的 `RetryConfig` |
+
+---
+
+## 7. 验收标准
+
+| # | 验收项 | 验证方式 |
+|---|--------|---------|
+| 1 | `cargo build --all-targets` 通过 | ✅ 编译器无错误 |
+| 2 | `submit_with_tools_stream` 纯文本流事件序列正确 | 单元测试验证：事件类型、顺序与 `submit_stream` 一致 |
+| 3 | `submit_with_tools_stream` 单轮工具调用事件序列正确 | 单元测试验证：含 `ToolExecutionStarted` / `ToolExecutionCompleted` |
+| 4 | `submit_with_tools_stream` 多轮工具调用事件序列正确 | 单元测试验证：多对 `ToolExecutionStarted`/`ToolExecutionCompleted` |
+| 5 | `submit_with_tools_stream` 最大轮次超限产生 Error 事件 | 单元测试验证：流中出现 `StreamEvent::Error` |
+| 6 | `submit_turn_stream` + `finalize_turn` 端到端链路 | 集成测试验证：cost 更新 + hook 触发 |
+| 7 | `cargo test --all-targets` 全绿，存量测试 0 回归 | ✅ 无回归 |
+| 8 | `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告 | ✅ 无警告 |
+| 9 | 现有 `submit_turn` / `submit_with_tools` / `submit_stream` 行为零影响 | ✅ 存量测试通过 |
+
+---
+
+---
+
+## 8. 实施计划
+
+按 5 个 Step 分阶段实施，每步产出独立 commit，可验证后退。
+
+### 依赖关系
+
+```mermaid
+graph LR
+    S1["Step 1: 基础设施"]:::s1
+    S2["Step 2: 核心状态机"]:::s2
+    S3["Step 3: LlmCycle 单元测试"]:::s3
+    S4["Step 4: AgentSession 包装"]:::s4
+    S5["Step 5: 集成测试 + 扫尾"]:::s5
+
+    S1 --> S2
+    S1 --> S4
+    S2 --> S3
+    S2 --> S4
+    S3 --> S5
+    S4 --> S5
+
+    classDef s1 fill:#e2e8f0,stroke:#94a3b8
+    classDef s2 fill:#fbbf24,stroke:#d97706
+    classDef s3 fill:#93c5fd,stroke:#2563eb
+    classDef s4 fill:#93c5fd,stroke:#2563eb
+    classDef s5 fill:#4ade80,stroke:#16a34a
+```
+
+| Step | 依赖 | 并行机会 |
+|------|------|---------|
+| S1 | 无 | — |
+| S2 | S1 | 可与 S4 并行 |
+| S3 | S2 | 阻塞，需 S2 完成 |
+| S4 | S1, S2 | 功能依赖 S2（调用 `submit_with_tools_stream`）；文件级无重叠但需先编译过 S2 |
+| S5 | S3 + S4 | 需 S3 和 S4 都完成 |
+
+### Step 1 — 基础设施准备
+
+**工作量**：S（< 1h）
+**风险**：低（纯新增，不影响现有代码逻辑）
+
+| # | 任务 | 涉及文件 | 前置依赖 | 风险 |
+|---|------|---------|---------|------|
+| 1.1 | `StreamEvent` 枚举追加 `ToolExecutionStarted` 变体 | `llm/types/response_v2.rs` | 无 | 低 |
+| 1.2 | `StreamEvent` 枚举追加 `ToolExecutionCompleted` 变体 | `llm/types/response_v2.rs` | 1.1 | 低 |
+| 1.3 | `PartialMessageResponse::apply_to` 追加两个元事件 arm（均返回 `true`） | `llm/types/response_v2.rs` | 1.2 | 低 |
+| 1.4 | `CycleConfig` 加 `#[derive(Clone)]` | `llm/cycle.rs` | 无 | 低 |
+
+**验收条件**：
+- `cargo build` 通过，编译器无 warning
+- 新增的 `StreamEvent` 变体可通过 `serde` roundtrip 序列化/反序列化
+- `CycleConfig` 可正常 clone
+
+### Step 2 — `LlmCycle::submit_with_tools_stream` 核心
+
+**工作量**：M（1-4h）
+**风险**：中（核心实现，需正确设计 spawn + mpsc 生命周期）
+**前置依赖**：S1
+
+| # | 任务 | 涉及文件 | 前置依赖 | 风险 |
+|---|------|---------|---------|------|
+| 2.1 | 实现 `run_tool_loop()` 模块函数：消息循环构建请求 → `chat_stream` → 消费流 → 检测 tool_use → 工具执行 → 新一轮 | `llm/cycle.rs` | S1 | 中 |
+| 2.2 | 实现 `submit_with_tools_stream()` 公开方法：提取字段 → spawn `run_tool_loop` → 返回 `UnboundedReceiverStream` | `llm/cycle.rs` | 2.1 | 中 |
+| 2.3 | 新增导入：`tokio::sync::mpsc`、`tokio_stream::wrappers::UnboundedReceiverStream` | `llm/cycle.rs` | 2.2 | 低 |
+
+**关键实现细节**：
+
+```rust
+// run_tool_loop 函数签名
+async fn run_tool_loop(
+    mut messages: Vec<Message>,
+    provider: Arc<dyn LlmProvider>,
+    config: CycleConfig,
+    tool_registry: Arc<ToolRegistry>,
+    tools: Vec<ToolDef>,
+    tx: mpsc::UnboundedSender<StreamEvent>,
+    hook_executor: Option<Arc<HookExecutor>>,
+) {
+    let max_turns = config.max_tool_turns.unwrap_or(10);
+    let tool_timeout = config.tool_timeout_secs;
+    let max_bytes = config.max_tool_result_bytes;
+
+    let mut round = 0u32;
+    loop {
+        round += 1;
+        if round > max_turns {
+            // §3.6 错误表：最大轮次超限 → Error 事件 + 终止
+            let _ = tx.send(StreamEvent::Error { message: "达到最大工具循环轮次".to_string() });
+            break;
+        }
+        // ① 构建请求
+        let request = MessageRequest {
+            model: config.model.clone(),
+            messages: messages.clone(),
+            tools: tools.clone(),
+            tool_choice: ToolChoice::Auto,
+            max_tokens: config.max_tokens,
+            temperature: config.temperature,
+            ..Default::default()
+        };
+
+        // ② PreRequest hook
+        // ...
+
+        // ③ chat_stream
+        let stream = match provider.chat_stream(request).await {
+            Ok(s) => s,
+            Err(e) => {
+                let _ = tx.send(StreamEvent::Error { message: e.to_string() });
+                return;
+            }
+        };
+
+        // ④ 消费流
+        let mut partial = PartialMessageResponse::new();
+        let mut stream = stream;
+        while let Some(result) = stream.next().await {
+            match result {
+                Ok(event) => {
+                    partial.apply_to(&event);
+                    if tx.send(event).is_err() { return; }
+                }
+                Err(e) => {
+                    // ponytail: 流内事件错误后 partial 处于损坏状态，
+                    // 不能继续执行 finalize/finalize —— 直接 return 结束 task
+                    let _ = tx.send(StreamEvent::Error { message: e.to_string() });
+                    return;
+                }
+            }
+        }
+
+        // ⑤ finalize
+        let response = match partial.finalize() {
+            Ok(r) => r,
+            Err(e) => { let _ = tx.send(StreamEvent::Error { .. }); return; }
+        };
+        messages.push(response.message.clone());
+
+        // ⑥ 检测 tool_use
+        if !has_tool_calls_in_response(&response) {
+            break; // 最终轮
+        }
+
+        // ⑦ 执行工具
+        let tool_calls = extract_tool_calls_from_response(&response);
+        let calls: Vec<_> = tool_calls.into_iter()
+            .map(|(id, name, args)| {
+                let value = serde_json::from_str(&args).unwrap_or(Value::Null);
+                (id, name, value)
+            }).collect();
+
+        for (tool_call_id, tool_name, args_value) in &calls {
+            let args_json = serde_json::to_string(&args_value).unwrap_or_default();
+            if tx.send(StreamEvent::ToolExecutionStarted {
+                tool_name: tool_name.clone(),
+                tool_call_id: tool_call_id.clone(),
+                arguments: args_json,
+            }).is_err() { return; }
+        }
+
+        let results = tool_registry.invoke_all(calls, tool_timeout).await;
+
+        for result in &results {
+            let summary = match &result.output {
+                Ok(v) => serde_json::to_string(v).unwrap_or_default(),
+                Err(e) => e.to_string(),
+            };
+            // ponytail: 复用现有 truncate_tool_result 函数（cycle.rs 末尾），
+            // 确保多字节 UTF-8 字符不被截断破坏。上限 200 字符。
+            let truncated = truncate_tool_result(&summary, 200);
+            if tx.send(StreamEvent::ToolExecutionCompleted {
+                tool_name: result.tool_name.clone(),
+                tool_call_id: result.tool_call_id.clone(),
+                result_summary: truncated,
+                is_error: result.output.is_err(),
+            }).is_err() { return; }
+        }
+
+        for result in results {
+            let is_error = result.output.is_err();
+            let content = match &result.output {
+                Ok(v) => serde_json::to_string(v).unwrap_or_default(),
+                Err(e) if e.is_recoverable() => format!("错误: {}", e),
+                Err(e) => {
+                    let _ = tx.send(StreamEvent::Error { .. });
+                    return;
+                }
+            };
+            messages.push(Message::tool_result(result.tool_call_id, content, is_error));
+        }
+    }
+}
+```
+
+**验收条件**：
+- `cargo build` 通过
+- 新增方法签名与方案设计一致
+- 未修改现有 `submit_with_tools`/`submit_stream` 的行为
+
+### Step 3 — 单元测试（LlmCycle 层）
+
+**工作量**：M（1-4h）
+**风险**：低（与现有测试模式一致，使用已有 MockProvider）
+**前置依赖**：S2
+
+测试策略：直接使用公开的 `crate::llm::mock::MockProvider`（已完整实现 `chat_stream` + 预设响应队列），避免改造 `cycle.rs` 测试模块内的内联 Stub。测试中调用 `submit_with_tools_stream` 时通过 `#[tokio::test(flavor = "multi_thread")]` 满足 spawn 运行时要求，或在单元级将 `run_tool_loop` 作为独立函数直接测试（不走 spawn）。
+
+| # | 测试场景 | Mock 响应序列 | 验证点 | 覆盖路径 |
+|---|---------|---------------|--------|---------|
+| 3.1 | 纯文本流 | 1 个 text 响应 | 事件序列与 `submit_stream` 一致；无 `ToolExecutionStarted`/`ToolExecutionCompleted` | 正常路径：单轮 LLM → 文本返回 |
+| 3.2 | 单轮工具调用 | 2 个响应：tool_use + text | 包含一对 `ToolExecutionStarted`/`ToolExecutionCompleted`；最终 `stop_reason` 为 `Stop` | 正常路径：LLM → 工具 → LLM |
+| 3.3 | 多轮工具调用 | 4 个响应：3×tool_use + 1×text | 3 对 `ToolExecutionStarted`/`ToolExecutionCompleted`；消息历史长度为 8（user + 3×(assistant+tool) + final assistant） | 正常路径：LLM → 工具 → LLM → 工具 → LLM |
+| 3.4 | 最大轮次超限 | 3 个 tool_use 响应，`max_tool_turns: Some(2)` | 流中出现 `StreamEvent::Error`；消息历史停在第 2 轮 | 边界条件：超出上限 |
+| 3.5 | `chat_stream` 返回 Err | Mock `chat_stream` 返回 `Err(LlmError::Other(...))` | 流中第一个事件为 `StreamEvent::Error`；随后流结束 | 异常路径：LLM 不可用 |
+| 3.6 | 空 tool_registry | 1 个 text 响应，registry 中无工具 | 流退化为纯文本流，事件序列与 3.1 一致 | 退化场景：无工具可用 |
+| 3.7 | 不可恢复工具错误 | 2 个响应：tool_use → text，工具返回 `ToolError::ExecutionFailed`（不可恢复） | 流中出现 `StreamEvent::Error`；消息历史中不含该工具结果（循环终止前未 push） | 异常路径：工具执行失败 |
+| 3.8 | 可恢复工具错误 | 2 个响应：tool_use → text，工具返回 `ToolError::ExecutionFailed`（可恢复） | 工具结果作为 `ToolResult { is_error: true }` 回传 LLM；流正常结束，无 `Error` 事件 | 异常路径：工具出错但可恢复 |
+| 3.9 | 工具超时 | 2 个响应：tool_use → text，`tool_timeout_secs: 1`，模拟工具耗时 10 秒 | 流中出现 `StreamEvent::Error`；循环终止前未 push 工具结果 | 异常路径：工具执行超时 |
+
+**验收条件**：
+- `cargo test` 新增 8 个测试全部通过
+- `cargo test` 存量测试 0 回归
+
+### Step 4 — `AgentSession` 层包装
+
+**工作量**：S（< 1h）
+**风险**：低（薄包装层，逻辑简单）
+**前置依赖**：S1
+
+| # | 任务 | 涉及文件 | 前置依赖 | 风险 |
+|---|------|---------|---------|------|
+| 4.1 | 实现 `submit_turn_stream()`：触发 `OnTurnStart` → 组装 `LlmCycle` → 调用 `submit_with_tools_stream` → `turn_index += 1` → 返回流 | `agent/session.rs` | S1 | 低 |
+| 4.2 | 实现 `finalize_turn()`：`cost_so_far.add()` → 触发 `OnTurnEnd` hook | `agent/session.rs` | S1 | 低 |
+
+**验收条件**：
+- `cargo build` 通过
+- 新增方法签名与方案设计一致
+- 与 `submit_turn` 的 system_prompt / compact_config / bundle 使用方式一致
+
+### Step 5 — 集成测试 + 扫尾
+
+**工作量**：S（< 1h）
+**风险**：低（基于现有测试框架）
+**前置依赖**：S3 + S4
+
+| # | 任务 | 涉及文件 | 前置依赖 | 风险 |
+|---|------|---------|---------|------|
+| 5.1 | `submit_turn_stream` 端到端测试：跑通 mock provider → 消费流验证各事件到达 → `finalize_turn` 后 cost 更新正确 | `agent/session.rs`（内联测试） | S4 | 低 |
+| 5.2 | Hook 触发验证：`OnTurnStart` 在 `submit_turn_stream` 返回流之前触发；`finalize_turn` 调用后 `OnTurnEnd` 正确触发 | `agent/session.rs`（内联测试） | S4 | 低 |
+| 5.3 | `cargo test --all-targets` 全绿验证 | 全仓 | S5.1+S5.2 | 低 |
+| 5.4 | `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告 | 全仓 | S5.3 | 低 |
+| 5.5 | `cargo build --all-targets` 发布模式验证 | 全仓 | S5.4 | 低 |
+
+**验收条件**：
+- 全量测试通过，存量 0 回归
+- clippy 0 警告
+- 发布模式零 warning
+
+### 实施总览
+
+| | Step 1 | Step 2 | Step 3 | Step 4 | Step 5 | **合计** |
+|--|--------|--------|--------|--------|--------|---------|
+| **工作量** | S | M | M | S | S | **M-L** |
+| **文件数** | 2 | 1 | 1（内联） | 1 | 1（内联） | **~4** |
+| **代码行** | ~20 | ~140 | ~150 含测试 | ~70 | ~80 含测试 | **~380** |
+| **风险** | 低 | 中 | 低 | 低 | 低 | 中 |
+| **并行** | — | 阻塞（S4 依赖 S2） | 阻塞 | 阻塞（依赖 S2） | 阻塞 | — |
+
+---
+
+## 附录 A：新增 StreamEvent 变体的 apply_to 语义
+
+```rust
+// 在 PartialMessageResponse::apply_to 中追加：
+StreamEvent::ToolExecutionStarted { .. } | StreamEvent::ToolExecutionCompleted { .. } => {
+    // 元事件：不参与内容块累积，不修改 partial response 状态
+    true
+}
+```
+
+## 附录 B：CycleConfig 的 Clone 推导
+
+```rust
+/// LLM 调用周期配置。
+#[derive(Debug, Clone)]  // ← 追加 Clone
+pub struct CycleConfig {
+    pub model: String,
+    pub max_tokens: Option<u32>,
+    pub temperature: Option<f32>,
+    pub max_turns: Option<u32>,
+    pub retry: RetryConfig,        // 已 #[derive(Clone)]
+    pub max_tool_turns: Option<u32>,
+    pub tool_timeout_secs: u64,
+    pub max_tool_result_bytes: usize,
+}
+```

docs/18-phase11-testing-and-retrieval.md

@@ -0,0 +1,647 @@
+# Phase 11: 测试与检索补强
+
+## 背景与目标
+
+AG Core 当前（v0.2.0-rc.1）已完成 Phase 0-10，全量测试 254 个，clippy 0 警告，11 个离线示例全部 exit 0。功能性交付物覆盖了 LLM Cycle、Prompt、Tool、Memory、Agent Runtime、流式事件、ContextSlot 上下文管理。但有两个系统性的短板尚未补齐：
+
+1. **检索抽象缺失**：`memory` 模块只有 `MemoryRetriever`（基于 TextOverlap Dice 系数的关键词检索），缺少语义向量的检索抽象。`docs/roadmap.md` P1 中「VectorRetriever trait」一直未实现。
+2. **测试覆盖缺口**：Provider 的 roundtrip 测试停留在"基本响应 + 普通 401/500"层面，缺少结构化错误体解析、请求头验证、流式边界、工具调用端到端等关键场景的回归覆盖。多线程并发的 MemoryStore 测试只在 SqliteStore 有一个 10×10 场景，InMemoryStore 完全没有并发压力测试。
+
+Phase 11 是 v0.2.0 正式版发布前的最后一个功能 Phase，三个 Step 的目标：
+
+| Step | 内容 | 定位 |
+|------|------|------|
+| **11.1** | `VectorRetriever` trait + `InMemoryVectorRetriever` 引用实现 | P1 功能补全 |
+| **11.2** | wiremock Provider roundtrip 测试（12 个场景） | 测试质量补强 |
+| **11.3** | 并发测试补强（InMemoryStore + SqliteStore） | 并发安全验证 |
+
+最终目标：全量测试从 254 → 275+，为 v0.2.0 正式版建立更高的质量基线。
+
+## 需求推演概要
+
+### Step 11.1 — VectorRetriever trait
+
+**核心需求**：定义一个与后端无关的语义检索抽象接口，包含 `index(id, embeddings)` 索引和 `search(query, k)` 检索两个方法。附带一个基于 `HashMap` 全量余弦相似度扫描的参考实现。
+
+**边界识别**：
+- 只定义 trait，不绑定任何具体后端（pgvector / qdrant / lancedb 留给社区或下游）
+- 不引入第三方向量数据库依赖
+- 引用实现的 `search()` 不做索引加速（O(n) 全量扫描已足够验证 trait 契约）
+- 不与 `MemoryStore` 耦合——`VectorRetriever` 是独立维度
+- 不嵌入到 `AgentSession` 或 `ContextSlot`（Phase 11 不承担集成消费端）
+
+**关键假设**：
+- `Vec<f32>` 作为 embedding 类型已足够（大部分 embedding 模型输出 f32 向量）
+- 余弦相似度作为默认评分函数可覆盖主流场景
+- InMemoryVectorRetriever 的 `Mutex<HashMap>` 在 ~10K 向量内性能可接受
+
+### Step 11.2 — wiremock Provider roundtrip 测试
+
+**核心需求**：补充 12 个 wiremock 测试，覆盖目前缺失的关键回归场景——结构化 JSON 错误体解析、请求头验证、429 限流头解析、流式边界、工具调用端到端。
+
+**边界识别**：
+- 只做 HTTP mock 层验证，不做端到端 LLM 模型调用
+- 每个测试自包含（启动自己的 MockServer），不抽共享 helper
+- 测试集中在 OpenAI（`GenericOpenaiProvider`）和 Anthropic（独立实现）两个核心 Provider 上
+- DeepSeek/Qwen/Ollama 同属 OpenAI Compat，继承 `GenericOpenaiProvider` 的测试覆盖
+
+**关键假设**：
+- wiremock 的 `body_partial_json` matcher 可用且稳定（当前 dev-dependencies 中已有 wiremock）
+- OpenAI 和 Anthropic 的结构化错误体格式在当前 SDK 版本中未变化
+
+### Step 11.3 — 并发测试补强
+
+**核心需求**：验证 `MemoryStore` 两种实现（InMemoryStore + SqliteStore）在多线程并发写和混合读写场景下的正确性。
+
+**边界识别**：
+- 不测试 `KnowledgeStore` / `ConversationMemory` 的并发——它们的行为完全由 `MemoryStore` 决定，不引入新 race 条件
+- 不测试 TTL 淘汰的并发正确性（TTL 淘汰使用 wall clock，非原子，不保证精确）
+- 混合读写测试只验证"无 panic + 数量正确"，不验证"读到的结果恰好与写顺序一致"（后者需要强一致快照，当前 Mutex 模型不提供）
+
+**关键假设**：
+- `tokio::spawn` 100 个 task 同时写入 `Mutex<HashMap>`（InMemoryStore）不会死锁
+- SqliteStore 的 WAL 模式 + `busy_timeout=5000` 足够容忍 100 并发写
+
+## 当前状态分析
+
+### 测试覆盖率现状
+
+| 维度 | 当前值 | Phase 11 目标 |
+|------|--------|-------------|
+| 全量测试 | 254 passed | 275+ passed |
+| InMemoryStore 测试 | 6 个（save/get/list/upsert/eviction/TTL） | +4 个并发 |
+| SqliteStore 测试 | 9 个（含 1 个 10×10 并发） | +1 个 100 并发 |
+| OpenAI wiremock 测试 | 4 个（basic/401/500/stream） | +8 个 |
+| Anthropic wiremock 测试 | 4 个（basic/401/529/stream） | +4 个 |
+| 请求头验证测试 | 0 个 | +2 个 |
+| ToolUse 端到端 mock 测试 | 0 个 | +2 个（OpenAI + Anthropic） |
+
+### Provider 测试缺口
+
+现有 wiremock 测试仅覆盖最基础的响应路径，以下关键场景缺失回归保护：
+
+| 场景 | 缺失风险 |
+|------|---------|
+| OpenAI 请求体格式验证 | `body_partial_json` 未匹配，请求体结构变化无声 |
+| Authorization header 验证 | header 注入被修改时不告警 |
+| 结构化 401 JSON 错误体 | `error.message`/`error.code` 未消费，错误消息丢失 |
+| 429 + `retry-after` 头 | `RateLimit.retry_after` 字段不准确 |
+| ToolUse 端到端 mock | tool_flow 解析路径无回归 |
+| 流式 last chunk usage-only | `{choices:[], usage:{...}}` 可能 panic |
+
+### MemoryStore 并发测试缺口
+
+| Store | 当前并发测试 | 覆盖度 | 风险 |
+|-------|-------------|--------|------|
+| InMemoryStore | 0 个 | 无 | `Mutex` 锁竞争、deadlock、写入丢失 |
+| SqliteStore | 1 个（10 写者 × 10 次 = 100 条） | 中等 | `spawn_blocking` 线程池耗尽、WAL 锁等待超时 |
+
+### 向量检索现状
+
+`memory` 模块已有 `MemoryRetriever`（关键词检索）和 `retriever.rs` 中的 `RetrievalResult`/`ScoredItem` 类型。但语义向量检索维度完全空缺——无 trait、无引用实现、无测试。`docs/roadmap.md` 将 VectorRetriever 列为 P1，与 ContextSlot（P1，Phase 10）同级。
+
+## 架构决策记录
+
+| 决策 | 选择 | 放弃 | 理由 |
+|------|------|------|------|
+| 1. VectorRetriever trait 参数类型 | `Vec<f32>` 裸向量 | `Embedding` newtype | 包装类型增加可见复杂度但未提供运行时保护；大部分 embedding 模型输出 f32 向量；下游可自行包装 |
+| 2. `search()` 返回类型 | `Vec<(String, f32)>` | `ScoredItem`/`RetrievalResult` 命名 struct | `(String, f32)` 是 (id, score) 的最小表达；Phase 3 的 `RetrievalResult` 绑定了 `KnowledgePage` 引用，不适合向量检索场景；tuple 在 consumer 侧模式匹配更简洁 |
+| 3. 文件归属 | 新文件 `memory/vector.rs` | 合入 `memory/retriever.rs` | `retriever.rs` 已承载 302 行关键词检索代码，语义维度独立不应耦合；`vector.rs` 作为独立模块便于后期扩展（pgvector adapter 等） |
+| 4. 是否附带引用实现 | `InMemoryVectorRetriever` | trait-only | trait-only 是纯推测代码，无 consumer 验证引用实现作为"编译期测试"验证 trait 方法签名可用 |
+| 5. InMemoryVectorRetriever 余弦相似度实现方式 | 手动三行点积/范数 | `ndarray`/`approx` 等第三方依赖 | 余弦相似度数学固定，不需要外部依赖；1e-10 防零除；零新依赖原则 |
+| 5a | 引用实现不做向量维度校验 | 运行时维度检查 | 维度校验是具体后端(pgvector等)的职责；引用实现面向测试/验证场景；调用方负责传入等长向量 |
+| 6. 错误类型 | 复用 `MemoryError` 现有变体 | 新增 `VecRetrieval` 变体 | 向量检索与关键词检索语义等价于"检索"；`RetrievalError` 变体已覆盖索引/评分异常场景 |
+| 7. wiremock 测试组织 | 自包含（每个测试启动自己的 MockServer） | 共享 helper 函数 | 沿用现有测试模式（openai.rs line 825+、anthropic.rs line 900+）；自包含测试可独立运行、定位更直接 |
+| 8. 请求头验证 | 做（`body_partial_json` + `header` matcher） | 跳过 | 回归防御价值高——Provider 请求体结构变化会直接导致请求被拒绝，头验证是低成本高收益的回归保护 |
+| 9. 并发测试模式 | 100 并发写 + 混合读写（5 读 + 5 写）双模式 | 只做 100 并发写 | 两种模式互补：纯写入验证数据完整性和无 id 重复；混合读写验证读操作在并发写期间不 panic 且返回有效数据 |
+| 10. 实施顺序 | 11.1 → 11.2 → 11.3 | 任意顺序 | 与 roadmap 原定的 Step 顺序一致；11.1 是纯新增可独立交付；11.2/11.3 是对既有代码的测试追加，可并行但不优先于 11.1 |
+
+## 设计方案
+
+### Step 11.1 — VectorRetriever trait + InMemoryVectorRetriever
+
+#### 文件位置
+
+- 新增：`src/memory/vector.rs`
+- 修改：`src/memory.rs`（+2 行：module 声明 + re-export）
+
+#### Trait 定义
+
+```rust
+/// 语义向量检索器抽象接口。
+///
+/// 下游可实现此 trait 以对接向量数据库（pgvector / qdrant / lancedb 等）。
+/// 默认引用实现 [`InMemoryVectorRetriever`] 基于进程内 HashMap + 余弦相似度。
+///
+/// **稳定性**：实验性 API（v0.2.x），方法签名可能在 v0.3 中调整。
+/// 若未来需要 `remove()` / `clear()` 等方法，将在此 trait 中追加（带默认实现）。
+#[async_trait]
+pub trait VectorRetriever: Send + Sync {
+    /// 将 `id` 对应的文本向量 `embeddings` 加入索引。
+    async fn index(&self, id: String, embeddings: Vec<f32>) -> Result<(), MemoryError>;
+
+    /// 检索与 `query` 向量最相似的 `k` 条记录。
+    /// 返回 `Vec<(id, score)>`，按 score 降序排列，score ∈ [0.0, 1.0]。
+    async fn search(&self, query: Vec<f32>, k: usize) -> Result<Vec<(String, f32)>, MemoryError>;
+}
+```
+
+#### InMemoryVectorRetriever 实现要点
+
+```rust
+pub struct InMemoryVectorRetriever {
+    vectors: Mutex<HashMap<String, Vec<f32>>>,
+}
+
+impl InMemoryVectorRetriever {
+    pub fn new() -> Self {
+        Self {
+            vectors: Mutex::new(HashMap::new()),
+        }
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl VectorRetriever for InMemoryVectorRetriever {
+    async fn index(&self, id: String, embeddings: Vec<f32>) -> Result<(), MemoryError> {
+        let mut vectors = self.vectors.lock().map_err(|e| {
+            MemoryError::RetrievalError(format!("lock poisoned: {e}"))
+        })?;
+        vectors.insert(id, embeddings);
+        Ok(())
+    }
+
+    async fn search(&self, query: Vec<f32>, k: usize) -> Result<Vec<(String, f32)>, MemoryError> {
+        let vectors = self.vectors.lock().map_err(|e| {
+            MemoryError::RetrievalError(format!("lock poisoned: {e}"))
+        })?;
+
+        if vectors.is_empty() || k == 0 {
+            return Ok(Vec::new());
+        }
+
+        let query_norm = dot(&query, &query).sqrt();
+        if query_norm == 0.0 {
+            return Ok(Vec::new());
+        }
+
+        let mut scored: Vec<(String, f32)> = vectors
+            .iter()
+            .map(|(id, vec)| {
+                let dot_product = dot(&query, vec);
+                let vec_norm = dot(vec, vec).sqrt();
+                let similarity = dot_product / (query_norm * vec_norm + 1e-10);
+                (id.clone(), similarity)
+            })
+            .collect();
+
+        // 降序排列
+        scored.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
+        scored.truncate(k);
+        Ok(scored)
+    }
+}
+
+/// 点积（手动循环，零依赖）。
+///
+/// 注意：`zip` 对不等长向量静默截断到较短者。引用实现不做维度校验，
+/// 调用方应确保 `a` 和 `b` 等长——不等长时结果无意义但不 panic。
+fn dot(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32 {
+    a.iter().zip(b.iter()).map(|(x, y)| x * y).sum()
+}
+```
+
+#### 边界与约束
+
+- **无维度校验**：不同维度向量传入 `search()` 时点积不报错，但余弦相似度结果无意义。维度校验是具体后端（pgvector等）的职责，引用实现不做运行时检查。
+- **零向量处理**：query 为零向量时直接返回空结果（`query_norm == 0.0`）。
+- **1e-10 防零除**：避免空库或全零向量导致除零 panic。
+
+#### 测试（4 个）
+
+| # | 测试名 | 验证点 |
+|---|--------|--------|
+| 1 | `basic_index_and_search` | index 两条（"rust" + "python")，用 "rustacean" 查询应排在首位 |
+| 2 | `search_empty_store` | 空库返回空 Vec |
+| 3 | `concurrent_index` | 10 个 task 各 index 1 条，总量 10、id 无重复 |
+| 4 | `concurrent_index_and_search` | 10 个 writer + 5 个 searcher 并发 2 秒，`search()` 遍历期间 `index()` 写入锁竞争不 panic |
+
+#### 修改 `src/memory.rs`
+
+```rust
+pub mod vector;
+
+// 在高频 re-export 区追加
+pub use vector::{InMemoryVectorRetriever, VectorRetriever};
+```
+
+### Step 11.2 — wiremock Provider roundtrip 测试
+
+#### 测试清单
+
+全部 12 个测试均遵循现有自包含模式：`MockServer::start()` → `Mock::given(...).and(...).respond_with(...)` → `provider.chat_blocking(...)` / `provider.chat_stream_inner(...)` → assert。
+
+##### P0（7 个）
+
+| # | 测试名 | 所属文件 | Mock 关键点 | 断言 |
+|---|--------|---------|------------|------|
+| 1 | `openai_request_body_format` | `openai.rs` | `body_partial_json` 匹配 `{"model": "gpt-4o", "messages": [{"role": "user"}]}` | 请求体结构正确，响应解析正常 |
+| 2 | `openai_authorization_header` | `openai.rs` | `header("authorization", "Bearer sk-test")` | header 精确匹配，响应解析正常 |
+| 3 | `openai_401_structured_error` | `openai.rs` | 返回 401 + `{"error": {"message": "Incorrect API key", "code": "invalid_api_key"}}` | `LlmError::Authentication(msg)` 且 message 包含 "Incorrect API key" |
+| 4 | `anthropic_401_structured_error` | `anthropic.rs` | 返回 401 + `{"error": {"type": "authentication_error", "message": "Invalid API key provided"}}` | `LlmError::Authentication(msg)` 且 message 包含 "Invalid API key" |
+| 5 | `openai_429_with_retry_after` | `openai.rs` | 返回 429 + `{"error": {"message": "Rate limit exceeded"}}` + `retry-after: 30` 头 | `LlmError::RateLimit { retry_after: Some(30s) }` |
+| 6 | `openai_tool_use_response` | `openai.rs` | 返回包含 `tool_calls` 的响应（choices[0].message.tool_calls ≠ null） | `StopReason::ToolUse` + `ContentBlock::ToolUse` 正确解析 |
+| 7 | `anthropic_tool_use_response` | `anthropic.rs` | 返回含 `type: "tool_use"` content block + `stop_reason: "tool_use"`（Anthropic 独立 wire 格式） | `StopReason::ToolUse` + `ContentBlock::ToolUse` 正确解析 |
+
+##### P1（5 个）
+
+| # | 测试名 | 所属文件 | Mock 关键点 | 断言 |
+|---|--------|---------|------------|------|
+| 8 | `anthropic_version_header` | `anthropic.rs` | `header("anthropic-version", "2023-06-01")` | header 精确匹配 |
+| 9 | `openai_stream_usage_only_last_chunk` | `openai.rs` | 流式最后 chunk `{"choices":[],"usage":{"prompt_tokens":5,"completion_tokens":2,"total_tokens":7}}` | 不 panic；`MessageComplete` 包含正确 usage |
+| 10 | `anthropic_529_overloaded_structured` | `anthropic.rs` | 返回 529 + `{"error": {"type": "overloaded_error", "message": "Overloaded"}}` | `LlmError::RateLimit { retry_after: None }` |
+| 11 | `openai_500_structured_error` | `openai.rs` | 返回 500 + `{"error": {"message": "Internal server error", "type": "server_error"}}` | `LlmError::Request { status: 500, body }` 且 body 包含 "Internal server error" |
+| 12 | `openai_stream_mid_stream_error` | `openai.rs` | 流式前几个 chunk 正常，中途服务端断开连接（模拟网络中断/限流断开） | `LlmError::Request(_)` — 流式中断映射为请求错误 |
+
+#### 测试模式说明
+
+```rust
+// 每个测试自包含，不抽共享 helper（沿用现有模式）
+#[tokio::test]
+async fn openai_authorization_header() {
+    let server = MockServer::start().await;
+    Mock::given(method("POST"))
+        .and(path("/chat/completions"))
+        .and(header("authorization", "Bearer sk-test"))
+        .respond_with(ResponseTemplate::new(200).set_body_json(json!({
+            "id": "chatcmpl-hdr",
+            "object": "chat.completion",
+            "created": 1,
+            "model": "gpt-4o",
+            "choices": [{"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "OK"}, "finish_reason": "stop"}],
+            "usage": {"prompt_tokens": 1, "completion_tokens": 1, "total_tokens": 2}
+        })))
+        .mount(&server)
+        .await;
+
+    let provider = GenericOpenaiProvider::new_with_name(
+        server.uri(), "sk-test".into(), "gpt-4o".into(), "openai", 30,
+    );
+    let response = provider.chat_blocking(MessageRequest {
+        model: "gpt-4o".into(),
+        messages: vec![Message::user_text("hi")],
+        ..Default::default()
+    }).await.unwrap();
+    assert_eq!(response.text(), "OK");
+}
+```
+
+#### 新增依赖
+
+dev-dependencies 中 wiremock 已就绪（当前 openai.rs / anthropic.rs 已在测试中使用），无需新增。
+
+### Step 11.3 — 并发测试补强
+
+#### 测试清单
+
+| # | 测试名 | Store | 模式 | 验证标准 |
+|---|--------|-------|------|---------|
+| 1 | `concurrent_writers_max_pressure` | InMemoryStore | 100 task × 1 write | 总量 100, id 无重复 |
+| 2 | `concurrent_writers_max_pressure` | SqliteStore | 100 task × 1 write | 总量 100, id 无重复 |
+| 3 | `concurrent_mixed_read_write` | InMemoryStore | 预热 20 条, 5 读 + 5 写并发 2 秒 | 无 panic |
+| 4 | `concurrent_mixed_read_write` | SqliteStore | 预热 20 条, 5 读 + 5 写并发 2 秒 | 无 panic |
+| 5 | `concurrent_capacity_eviction` | InMemoryStore | 15 写者, max_items=10 | 最终 ≤ 10 |
+
+#### 关键实现要点
+
+**100 并发写模式**（InMemoryStore + SqliteStore 各一）：
+
+```rust
+#[tokio::test]
+async fn concurrent_writers_max_pressure() {
+    let store = Arc::new(InMemoryStore::new());
+
+    let mut handles = Vec::new();
+    for i in 0..100 {
+        let s = Arc::clone(&store);
+        handles.push(tokio::spawn(async move {
+            let id = format!("concurrent_{i}");
+            s.save(make_item(&id)).await.unwrap();
+        }));
+    }
+    for h in handles {
+        h.await.unwrap();
+    }
+
+    let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+    assert_eq!(list.len(), 100);
+    let mut ids: Vec<String> = list.iter().map(|v| v.id.clone()).collect();
+    ids.sort();
+    ids.dedup();
+    assert_eq!(ids.len(), 100);
+}
+```
+
+**混合读写模式**（InMemoryStore + SqliteStore 各一）：
+
+```rust
+#[tokio::test]
+async fn concurrent_mixed_read_write() {
+    let store = Arc::new(InMemoryStore::new());
+
+    // 预热
+    for i in 0..20 {
+        store.save(make_item(&format!("seed_{i}"))).await.unwrap();
+    }
+
+    let mut handles = Vec::new();
+    // 5 个写者
+    for w in 0..5 {
+        let s = Arc::clone(&store);
+        handles.push(tokio::spawn(async move {
+            let deadline = tokio::time::Instant::now() + Duration::from_secs(2);
+            let mut i = 0;
+            while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                let id = format!("writer{w}_item{i}");
+                s.save(make_item(&id)).await.unwrap();
+                i += 1;
+            }
+        }));
+    }
+    // 5 个读者
+    for r in 0..5 {
+        let s = Arc::clone(&store);
+        handles.push(tokio::spawn(async move {
+            let deadline = tokio::time::Instant::now() + Duration::from_secs(2);
+            while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                let _ = s.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+            }
+        }));
+    }
+    for h in handles {
+        h.await.unwrap();
+    }
+    // 不 panic 即算通过
+}
+```
+
+**容量淘汰并发模式**（InMemoryStore）：
+
+```rust
+#[tokio::test]
+async fn concurrent_capacity_eviction() {
+    let eviction = EvictionConfig {
+        policy: EvictionPolicy::Capacity { max_items: 10 },
+        check_interval: 1,
+    };
+    let store = Arc::new(InMemoryStore::with_eviction(eviction));
+
+    let mut handles = Vec::new();
+    for i in 0..15 {
+        let s = Arc::clone(&store);
+        handles.push(tokio::spawn(async move {
+            s.save(make_item(&format!("item_{i}"))).await.unwrap();
+        }));
+    }
+    for h in handles {
+        h.await.unwrap();
+    }
+
+    let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+    assert!(list.len() <= 10);
+}
+```
+
+**测试归属**：
+- InMemoryStore 并发测试 → `src/memory/store/in_memory.rs` 的 `mod tests`
+- SqliteStore 并发测试 → `src/memory/store/sqlite_store.rs` 的 `mod tests`
+- 混合读写测试中的 `make_item` 辅助函数：直接复用各文件现有 `fn make_item`
+
+## 已否决的方案
+
+### 1. 砍掉 11.1（PM 建议）
+
+**内容**：PM 在讨论中提出 VectorRetriever trait 无消费者，建议整体砍掉，等 Phase 12 或 v0.3 有人用时再做。
+
+**否决理由**：引用实现作为 trait 契约的编译期验证手段——没有 consumer 不意味着 trait 签名不需要测试。同时社区贡献（pgvector adapter 等）需要稳定的 trait 边界。附带引用实现还可作为"如何在 agcore 中实现一个 VectorRetriever"的示例，降低社区参与门槛。代码量仅 ~80 行，维护成本可忽略。
+
+### 2. trait-only VectorRetriever（无引用实现）
+
+**内容**：只定义 `VectorRetriever` trait，不做 `InMemoryVectorRetriever`。
+
+**否决理由**：trait-only 是纯推测代码——没有运行时验证，无法确认 trait 方法签名在实际调用链中是否可编译。理想情况下每个 trait 至少有一个引用实现来验证"这个 trait 确实可以被实现"。
+
+### 3. 跳过请求头验证
+
+**内容**：请求体格式和 Authorization header 验证是"过度保护"。
+
+**否决理由**：`body_partial_json` + `header` matcher 的回归防御价值高。Provider 适配层的最大风险是请求体结构无声变更（如 `ToolDef` IR 切换时漏改了序列化字段），头验证是低成本（每测试 ~5 行）高收益的回归保护。
+
+### 4. 先发 v0.2.0 正式版再迭代
+
+**内容**：当前 rc.1 已经包含所有 P0 功能，建议直接发正式版，Phase 11 推迟到 v0.2.1。
+
+**否决理由**：测试补强是正式版的信号而非负担。Phase 11 的三个 Step 都是"如果现在不做，以后更不会做"的类型。在正式版前补齐测试基线，避免「发布了再补测试」的经典陷阱。
+
+### 5. 只做 100 并发写，不做混合读写
+
+**内容**：并发写验证数据完整性已足够。
+
+**否决理由**：纯写入和混合读写暴露不同类型的 bug。纯写入验证"数据不丢、id 无重复"；混合读写验证"读操作在并发写期间不 panic、返回有效数据"。两种模式互补缺失。
+
+### 6. （实施后补充）openai_stream_mid_stream_error 的 mock 模式偏差
+
+**实际实施**：返回 `200 + SSE content-type + 畸形 JSON payload`（`data: {not-valid-json}\n\ndata: [DONE]\n\n`），断言 `ChunkToEventStream` 产出 `StreamEvent::Error`。
+
+**方案原文**：返回"前几个 chunk 正常，中途服务端断开连接"，断言 `LlmError::Request(_)`。
+
+**偏差原因**：wiremock 0.6 标准 responder 的 `set_delay` / `set_body_string` 行为是「延迟响应 + 发完 body 后关闭连接」，无法精确模拟「send partial body then hang 保持连接」。`read_timeout` 配合 `set_delay` 触发的超时属于 send 阶段（`LlmError::Timeout`），不属于流式中断。
+
+**采纳方案**：用畸形 JSON payload 替代——同样验证"流中途产生错误事件而不 panic"的回归保护意图，且在 wiremock 0.6 上 100% 可重现。断言改为 `StreamEvent::Error{message}` + "stream 最终结束"，保持核心回归价值。
+
+**影响**：测试意图（流阶段错误检测）完全保留；mock 行为从「TCP 断开」变为「畸形应用层数据」；断言从 `LlmError::Request` 改为 `StreamEvent::Error`（语义等价：客户端发现流异常）。
+
+### 7. （实施后补充）openai.rs 的 429 retry-after 解析修复
+
+**实际实施**：`handle_error_response` 新增 `retry-after` header 解析逻辑（与 anthropic.rs 完全对齐）。
+
+**方案原文**：方案测试 11.2.4 要求 `RateLimit { retry_after: Some(30s) }`，但 ADC 表中未显式列出此修复作为生产代码变更。
+
+**修复原因**：原 `openai.rs:186-191` 的 429 分支固定 `retry_after: None`，与 `anthropic.rs:339-351` 已有的解析逻辑不一致。原代码注释甚至已写"仅读取 retry-after"，但实际未实现——这是隐藏 bug。修复让 OpenAI 兼容层（DeepSeek/Qwen 等）的限流重试信息可用，与 Anthropic 行为统一。
+
+**影响**：方案测试 11.2.4 从「不可通过的回归保护」变为「可验证的实际行为」。变更 5 行，与 anthropic 实现完全镜像。
+
+## 实施计划与顺序
+
+**实施顺序**：11.1 → 11.2 → 11.3（与 roadmap 一致，每步可单独交付验证）。
+
+| Step | 文件变更 | 测试增量 | 预估代码量 | 验证标准 |
+|------|---------|---------|-----------|---------|
+| 11.1 | +`src/memory/vector.rs`（~80 行），~`src/memory.rs`（+2 行） | +4 | ~85 行实现 + 70 行测试 | `cargo build --all-targets` 编译通过，4 个测试通过 |
+| 11.2 | ~`src/llm/provider/openai.rs`（+6 个测试），~`src/llm/provider/anthropic.rs`（+2 个测试） | +12（7 P0 + 5 P1） | ~290 行（含 test mod 和 mock 数据） | `cargo test --all-targets` 全绿，wiremock 12 场景均绿 |
+| 11.3 | ~`src/memory/store/in_memory.rs`（+3 个测试），~`src/memory/store/sqlite_store.rs`（+2 个测试） | +5 | ~120 行 | `cargo test --all-targets` 全绿 |
+| **总计** | 6 个文件（1 新增 + 5 修改） | +21 | ~500 行 | 全量 254 → 275+，`cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告 |
+
+### 验证通过标准
+
+1. `cargo build --all-targets` —— 编译通过，无 warning
+2. `cargo test --all-targets` —— 全部通过（254 + 21 = 275+）
+3. `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` —— 0 警告
+4. `cargo test --all-targets 2>&1 | grep -E "test result:"` —— 确认新增测试全部出现在执行列表中
+5. 新增 wiremock 测试单独验证网络隔离（无需 API key，纯本地 mock）
+
+## 参考来源
+
+- **讨论收口结论**：Phase 11 讨论，含 PM/SA 双视角输入（2026-07-07）
+- **现有代码模式**：
+  - `src/llm/provider/openai.rs` line 824-1034——wiremock 测试模式（`MockServer::start` → `Mock::given(...).and(...).respond_with(...)` → `provider.chat_blocking` → assert）
+  - `src/llm/provider/anthropic.rs` line 899-1079——Anthropic provider wiremock 测试
+  - `src/memory/store/sqlite_store.rs` line 458-483——`concurrent_writers_no_data_loss` 10×10 并发模式
+  - `src/memory/store.rs`——`MemoryStore` trait 定义（`#[async_trait]` 风格）
+  - `src/memory/error.rs`——`MemoryError` 枚举（`#[non_exhaustive]` + `RetrievalError` 变体）
+  - `src/memory/retriever.rs`——现有检索模块（`RetrievalResult` / `ScoredItem`）
+  - `src/memory.rs`——模块根与 re-export 模式
+- **方案文档**：`docs/roadmap.md` Phase 11 章节（line 516-528）
+- **编译器 pragma**：`#[non_exhaustive]` —— 新增枚举变体需要此标记，公开结构体字段未来变化预留兼容空间
+
+## 关键假设与风险
+
+### 关键假设清单
+
+| # | 假设 | 影响 | 推翻后的应对 |
+|---|------|------|------------|
+| 1 | wiremock `body_partial_json` matcher 在 wiremock 0.6+ 中可用 | Step 11.2 测试 #1 的实现方式 | 改用 `body_json`（精确匹配）或 `body_string`（部分串匹配） |
+| 2 | `tokio::spawn` 100 task 并发写入 `Mutex<HashMap>` 无死锁 | Step 11.3 #1 InMemoryStore 并发 | 降低并发数（50）继续验证，或换 `tokio::sync::Mutex` |
+| 3 | SqliteStore 的 `busy_timeout=5000` 能容忍 100 并发写 | Step 11.3 #2 SqliteStore 并发 | 增加 `busy_timeout`（10s），或限制最大并发数 |
+| 4 | 新增测试不使用 wiremock 以外的未列在 dev-dependencies 中的依赖 | Phase 11 零新增外部依赖 | 若需要额外 matcher，评估后加入 dev-dependencies |
+| 5 | InMemoryVectorRetriever 的 O(n) 全量扫描在测试规模下 (<1000 向量) 性能可接受 | Step 11.1 测试通过 | 如果有竞态问题，改为 read/write lock（`RwLock<HashMap>`） |
+| 6 | `MemoryError::RetrievalError` 变体足够覆盖向量检索的索引/评分失败场景 | Step 11.1 错误映射 | 如果不够，可增加新的 `MemoryError` 变体 |
+| 7 | OpenAI 和 Anthropic 的结构化错误体格式在当前 SDK 版本中未变化 | Step 11.2 测试 #3/#4/#7/#10/#11（结构化错误解析断言） | 若 SDK 变更错误体格式，更新 mock body 和断言匹配新格式 |
+| 8 | 调用方传入 `search()` 的向量与已索引向量维度一致（引用实现不做维度校验，`dot()` 对不等长向量静默截断） | Step 11.1 InMemoryVectorRetriever 正确性 | 若须维度校验，在 `index()` 时记录维度并在 `search()` 时断言；引用实现维持零校验 |
+
+### 已识别的风险
+
+| 风险 | 等级 | 缓解措施 |
+|------|------|---------|
+| wiremock `body_partial_json` matcher 行为在版本升级后变化 | 低 | 限定 wiremock 版本范围（当前已在 Cargo.lock 中锁定）；P0 测试不依赖该 matcher |
+| 100 并发写暴露 SqliteStore 的 `spawn_blocking` 线程池瓶颈 | 中 | 观察 CI 执行时间；如果超时，降低并发到 50 或增加 `max_blocking_threads` |
+| InMemoryVectorRetriever 的 `Mutex` 锁争用导致测试 flaky | 低 | Mutex 不会死锁（单线程持有不 await），测试不依赖精确时序 |
+| 新增 wiremock 测试与现有测试冲突（端口占用） | 低 | `MockServer::start()` 自动选择随机端口，不冲突 |
+| `cargo test --all-targets` 执行时间增加 >30% | 低 | 预估 +21 个测试，增量约 8%（254→275），其中 wiremock 测试有网络 IO 但延迟 <10ms/个 |
+
+### 非阻塞已知项
+
+- **Ollama Provider** 是 OpenAI Compat，wiremock 测试继承 `GenericOpenaiProvider`，不单独新增
+- **DeepSeek / Qwen Provider** 同样通过 `GenericOpenaiProvider` 实现，继承测试
+- **Step 11.1 不消费到 AgentSession / ContextSlot**，留待 Phase 12 或 v0.3 做消费端集成
+- **Phase 11 完成后**，全量测试预计 275+，`cargo test --all-targets` 执行时间预计 < 60s
+
+---
+
+## 实施计划（附录）
+
+**实施顺序**：11.1 → 11.2 ‖ 11.3（11.2 与 11.3 无文件冲突，可并行交付；11.2 优先因回归保护价值更高）。每步完成后运行 `cargo test --all-targets` + `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 验证无回归。
+
+---
+
+### Step 11.1 — VectorRetriever trait + InMemoryVectorRetriever（~160 行，4 测试）
+
+**前置**：无。与 Step 11.2/11.3 可并行开发但优先交付。
+
+| 任务 | 描述 | 文件 | 前置 | 工作量 | 风险 | 验收条件 |
+|------|------|------|------|--------|------|---------|
+| **11.1.1** | 创建 `memory/vector.rs`：定义 `VectorRetriever` trait + `InMemoryVectorRetriever` struct + `dot()` 辅助函数 | `src/memory/vector.rs` | 无 | S | 低 | `cargo build --all-targets` 编译通过 |
+| **11.1.2** | 实现 `InMemoryVectorRetriever`：`index()` — Mutex insert；`search()` — 全量余弦扫描 + 降序排列 + k 截断 | `src/memory/vector.rs` | 11.1.1 | S | 低 | trait 实现编译通过；`Mutex::lock()` 使用 `map_err` 处理 poison，不 panic |
+| **11.1.3** | 添加 4 个内联测试：`basic_index_and_search`、`search_empty_store`、`concurrent_index`、`concurrent_index_and_search` | `src/memory/vector.rs` (mod tests) | 11.1.2 | S | 低 | 4 测试全部通过 |
+| **11.1.4** | 修改 `src/memory.rs`：加 `pub mod vector;` + `pub use vector::{VectorRetriever, InMemoryVectorRetriever};` | `src/memory.rs` | 11.1.1 | S | 低 | `cargo build --all-targets` 无 warning |
+
+**Step 验证**：
+```
+cargo test --all-targets        # 254 + 4 = 258+ passed
+cargo clippy --all-targets -- -D warnings  # 0 warning
+```
+
+---
+
+### Step 11.2 — wiremock Provider roundtrip 测试（12 测试，P0=7 + P1=5）
+
+**前置**：无。与 Step 11.1 无文件冲突，可并行。
+
+**`openai.rs` 新增测试（8 个：P0=5 + P1=3）**：
+
+| 任务 | 测试名 | 优先级 | 前置 | 工作量 | 风险 | Mock 模式 | 验收条件 |
+|------|--------|--------|------|--------|------|----------|---------|
+| **11.2.1** | `openai_request_body_format` | P0 | 无 | S | 低 | `body_partial_json` 匹配 model/messages | 请求体结构正确，响应解析正常 |
+| **11.2.2** | `openai_authorization_header` | P0 | 无 | S | 低 | `header("authorization", "Bearer sk-test")` | header 精确匹配 |
+| **11.2.3** | `openai_401_structured_error` | P0 | 无 | S | 低 | 401 + `{"error":{"message":"...","code":"invalid_api_key"}}` | `LlmError::Authentication` 含 "Incorrect API key" |
+| **11.2.4** | `openai_429_with_retry_after` | P0 | 无 | S | 低 | 429 + `retry-after: 30` | `RateLimit { retry_after: Some(30s) }` |
+| **11.2.5** | `openai_tool_use_response` | P0 | 无 | S | 低 | 响应含 `tool_calls` | `StopReason::ToolUse` + `ContentBlock::ToolUse` 正确解析 |
+| **11.2.6** | `openai_stream_usage_only_last_chunk` | P1 | 无 | S | 低 | 流式最后 chunk `{choices:[], usage:{...}}` | 不 panic，`MessageComplete` 含正确 usage |
+| **11.2.7** | `openai_500_structured_error` | P1 | 无 | S | 低 | 500 + `{"error":{"message":"server error"}}` | `Request { status: 500 }` 含 body |
+| **11.2.8** | `openai_stream_mid_stream_error` | P1 | 无 | M | 中 | 前几个 chunk 正常后连接断开 | `LlmError::Request(_)` 流中断映射 |
+
+**`anthropic.rs` 新增测试（4 个：P0=2 + P1=2）**：
+
+| 任务 | 测试名 | 优先级 | 前置 | 工作量 | 风险 | Mock 模式 | 验收条件 |
+|------|--------|--------|------|--------|------|----------|---------|
+| **11.2.9** | `anthropic_401_structured_error` | P0 | 无 | S | 低 | 401 + `{"error":{"type":"authentication_error","message":"..."}}` | `LlmError::Authentication` 消息透传 |
+| **11.2.10** | `anthropic_tool_use_response` | P0 | 无 | S | 低 | 响应含 `type:"tool_use"` content block + `stop_reason:"tool_use"` | `StopReason::ToolUse` + `ContentBlock::ToolUse` 正确解析 |
+| **11.2.11** | `anthropic_version_header` | P1 | 无 | S | 低 | `header("anthropic-version", "2023-06-01")` | header 精确匹配 |
+| **11.2.12** | `anthropic_529_overloaded_structured` | P1 | 无 | S | 低 | 529 + `{"error":{"type":"overloaded_error","message":"Overloaded"}}` | `RateLimit { retry_after: None }` |
+
+**Step 验证**：
+```
+cargo test --all-targets        # 258 + 12 = 270+ passed
+cargo clippy --all-targets -- -D warnings  # 0 warning
+```
+每个测试自包含（`MockServer::start()` → `Mock::given(...)` → `provider.chat_blocking()/chat_stream_inner()` → assert），无需共享 helper。
+
+---
+
+### Step 11.3 — 并发测试补强（5 测试）
+
+**前置**：无。与 Step 11.1/11.2 无文件冲突。
+
+| 任务 | 测试名 | 文件 | 前置 | 工作量 | 风险 | 模式 | 验收条件 |
+|------|--------|------|------|--------|------|------|---------|
+| **11.3.1** | `concurrent_writers_max_pressure` | `in_memory.rs` | 无 | S | 中 | 100 task × 1 write | 总量 100，id 无重复 |
+| **11.3.2** | `concurrent_writers_max_pressure` | `sqlite_store.rs` | 无 | S | 中 | 100 task × 1 write | 总量 100，id 无重复 |
+| **11.3.3** | `concurrent_mixed_read_write` | `in_memory.rs` | 无 | S | 中 | 预热 20 条，5 写 + 5 读并发 2 秒 | 无 panic |
+| **11.3.4** | `concurrent_mixed_read_write` | `sqlite_store.rs` | 无 | S | 中 | 预热 20 条，5 写 + 5 读并发 2 秒 | 无 panic |
+| **11.3.5** | `concurrent_capacity_eviction` | `in_memory.rs` | 无 | S | 中 | 15 写者，max_items=10 | 最终 ≤ 10（竞争激烈时可能过渡态 >10，主断言 ≤ 10，宽松备选 ≤ 15） |
+
+**实现要点**：
+- 沿用现有 `Arc<Store> + tokio::spawn + h.await.unwrap()` 模式（参考 `sqlite_store.rs:458-483`）
+- `make_item` 辅助函数直接复用各文件现有实现
+- SqliteStore 测试使用 `:memory:` 数据库（与现有并发测试一致）
+- 混合读写测试使用 `tokio::time::Instant::now() + Duration` 做时限
+- 100 并发写是一次性 spawn 100 task（非分批），暴露最大锁竞争压力
+
+**Step 验证**：
+```
+cargo test --all-targets        # 270 + 5 = 275+ passed
+cargo clippy --all-targets -- -D warnings  # 0 warning
+```
+
+---
+
+### 整体发布核查清单
+
+| # | 检查项 | 验证命令 | 预期结果 |
+|---|--------|---------|---------|
+| 1 | 编译 | `cargo build --all-targets` | 通过，0 warning |
+| 2 | 全量测试 | `cargo test --all-targets` | 275+ passed，0 failed |
+| 3 | Lint | `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` | 0 warning |
+| 4 | 文档 | `cargo doc --no-deps` | 0 warning（VectorRetriever trait 公共 API doc 完整） |
+| 5 | 确认新增测试 | `cargo test --all-targets 2>&1 \| grep -E "test result:"` | 所有新增测试名出现在执行列表中 |
+| 6 | wiremock 隔离 | 新增 wiremock 测试不依赖网络 | 纯本地 mock，无需 API key |
+| 7 | 并行安全 | 并发测试独立运行时无 flaky | 连续 3 次 `cargo test` 结果一致 |
+| 8 | 存量零回归 | 已有 254 个测试全部通过 | 与 Phase 10 基线对比无 fail |
+| 9 | 公共 API doc comment | `grep -r "pub trait VectorRetriever" src/ && rg "^///" -c src/memory/vector.rs` | trait 和方法都有 `///` 注释 |
+
+**若核查项失败的回退策略**：
+- **测试失败（P0）**：阻断发布。定位到具体测试名 → 检查 Mock JSON 格式与 Provider 解析逻辑是否匹配（结构化错误体格式变化 → 更新 mock body；流式状态机变化 → 更新 `chat_stream_inner` 路径测试）
+- **测试失败（P1）**：不阻断发布。标记 `#[ignore]` + file issue，确认无 P0 失败后即可发布
+- **clippy warning**：修复 lint 后重跑；若为 `#[allow(...)]` 可抑制，在 code review 中申明理由
+- **flaky 并发测试**：检查 `tokio::spawn` 是否跨 `.await` 持锁；若 SqliteStore 超时，增加 `busy_timeout` 或降低并发数
+- **11.1 模块发布阻塞**：若 `InMemoryVectorRetriever` 无法按时交付，可临时注释 `src/memory.rs` 中的 `pub mod vector;` 行，跳过整个模块（零消费者，不影响发布）。回退后再补交

docs/19-phase13-cleanup-and-fork-merge.md

@@ -0,0 +1,640 @@
+# Phase 13 — 热身清理 + ContextSlot fork/merge 实施方案
+
+- **文档编号**：19
+- **标题**：Phase 13 — 热身清理 + ContextSlot fork/merge 实施方案
+- **日期**：2026-07-08
+- **状态**：待实施
+- **涉及模块**：agent/context、agent/session、llm/types、llm/provider/openai、llm/stream
+- **关联文档**：roadmap.md（§Phase 13）、17-phase10-contextslot.md
+- **对应**：Roadmap §Phase 13（v0.3.0 第一阶段）
+
+---
+
+## 1. 背景与目标
+
+v0.3.0 是 agcore 从"LLM 调用工具箱"升级为"多 Agent 基础系统"的关键版本。Phase 13 是 v0.3.0 的第一阶段，定位为"热身"，包含两大部分：
+
+- **技术债清理**：删除 Phase 0 遗留的旧 types 文件（`request.rs`、`response.rs`、`old_stream.rs`），以及已标记 `#[deprecated]` 的 `ChatResponse` 结构体
+- **ContextSlot fork/merge**：为 ContextSlot 增加分叉和合并能力，为后续 Phase 17 Checkpointer 和 Phase 18 SubAgent Dispatch 打基础
+
+**依赖关系**：无（独立交付）
+
+**优先级**：P0
+
+**预估规模**：净减 ~200 行代码（新增 ~505 行，删除 ~704 行）
+
+---
+
+## 2. 需求分析
+
+### 2.1 功能需求
+
+1. **技术债清理**：删除 `src/llm/types/request.rs`（187 行）、`response.rs`（177 行）、`old_stream.rs`（45 行），将其中的 OpenAI wire-format 类型移入 `src/llm/provider/openai.rs`；删除 `types/mod.rs` 中的 `ChatResponse` 废弃结构体
+2. **`ContextSlot::fork`**：从现有 context slot 分支出独立的子 slot
+3. **`ContextSlot::merge`**：将子 slot 的消息合并回父 slot
+4. **`MergeStrategy`** 枚举：Append（追加）/ Replace（替换），`#[non_exhaustive]` 预留 Phase 16 Summarize 扩展
+
+### 2.2 非功能需求
+
+- **每步可编译**：5 个 Step 按物理文件切割，每步 `cargo build --all-targets + cargo test` 验证
+- **指定公共 API 路径保持向后兼容**：`agcore::llm::types::ToolChoice`（re-export 不变）、`crate::llm::stream::StreamEvent`（重导出保留）；其余 wire-format 类型（`OpenaiChatRequest`、`OpenaiChatResponse/Chunk`、`StreamOptions` 等）移入 `provider/openai.rs` 后属 Breaking Change，详见 §4.3 CHANGELOG
+- **向后兼容的 StreamEvent 路径**：`crate::llm::stream::StreamEvent` 重导出保留，不修改 `cycle.rs` 和 `session.rs` 的 import
+
+---
+
+## 3. 方案设计
+
+### 3.1 整体架构
+
+Phase 13 分为 5 个 Step，按执行顺序排列：
+
+```
+Step 13.5 (fork/merge) → Step 13.4 (ToolChoice) → Step 13.1 (request types) → Step 13.2 (response types) → Step 13.3 (cleanup)
+```
+
+这种顺序的好处：
+
+- **先交付价值**：13.5 是唯一有用户功能交付的 Step，先做建立节奏
+- **排序约束**：13.4 必须先于 13.1（ToolChoice 不搬走，request.rs 不能删）
+- **13.3 收尾**：删除旧文件和 `ChatResponse` 是 breaking change，放在最后
+
+### 3.2 Step 13.5 — ContextSlot fork/merge
+
+#### MergeStrategy 枚举
+
+定义在 `src/agent/context.rs`：
+
+```rust
+#[derive(Debug, Clone)]
+#[non_exhaustive]
+pub enum MergeStrategy {
+    /// 子 slot 消息追加到父 slot 末尾。
+    Append,
+    /// 用子 slot 消息替换父 slot 内容。
+    Replace,
+}
+```
+
+- `#[non_exhaustive]` 保证 Phase 16 加入 `Summarize` 变体时不破坏现有代码
+- 不预埋 `Summarize` 占位变体（YAGNI 原则）
+
+#### ContextSlot::fork
+
+```rust
+impl ContextSlot {
+    pub fn fork(&self, child_id: String, strategy: DeriveStrategy) -> ContextSlot {
+        let messages = match &strategy {
+            DeriveStrategy::Full => self.messages.clone(),
+            DeriveStrategy::Focused(cfg) => Self::filter_focused(&self.messages, cfg),
+        };
+        tracing::debug!(
+            parent_id = %self.id,
+            child_id = %child_id,
+            ?strategy,
+            "ContextSlot::fork"
+        );
+        ContextSlot {
+            id: child_id,
+            session_id: self.session_id.clone(),
+            config: SlotConfig {
+                mode: match &strategy {
+                    DeriveStrategy::Full => SlotMode::Full,
+                    DeriveStrategy::Focused(cfg) => SlotMode::Focused(cfg.clone()),
+                },
+                source: SlotSource::Derived {
+                    parent_id: self.id.clone(),
+                    strategy,
+                },
+                budget: self.config.budget.clone(),
+                compact: self.config.compact,
+            },
+            messages,
+            meta: SlotMeta::new(),
+        }
+    }
+}
+```
+
+设计要点：
+
+- 纯数据层操作，不持久化
+- 子 slot 的 `meta` 全新创建（`SlotMeta::new()`），不继承父 slot 的 message_count
+- 子 slot 的 source 记录 `parent_id`，血缘可追溯
+- 添加 `tracing::debug!` 日志，支持多 slot 交互场景的审计追踪
+
+#### ContextSlot::merge
+
+```rust
+impl ContextSlot {
+    /// 将子 slot 的消息合并到当前 slot。
+    ///
+    /// **注意**：本方法仅操作内存数据，不自动持久化。
+    /// 调用方需在 merge 后自行调用 `self.save(&store)` 将结果写入后端存储。
+    pub fn merge(&mut self, child: ContextSlot, strategy: MergeStrategy) -> Result<(), AgentError> {
+        // 防御性检查
+        if self.id == child.id {
+            return Err(AgentError::Config("不能将 slot 合并到自身".into()));
+        }
+        if self.session_id != child.session_id {
+            return Err(AgentError::Config("不能合并不同 session 的 slot".into()));
+        }
+        if matches!(self.config.mode, SlotMode::Readonly) {
+            return Err(AgentError::SlotReadonly("Readonly slot 不允许合并".into()));
+        }
+
+        tracing::debug!(
+            self_id = %self.id,
+            child_id = %child.id,
+            ?strategy,
+            "ContextSlot::merge"
+        );
+
+        match strategy {
+            MergeStrategy::Append => {
+                let count = child.messages.len();
+                self.messages.extend(child.messages);
+                self.meta.message_count += count;
+            }
+            MergeStrategy::Replace => {
+                self.messages = child.messages;
+                self.meta.message_count = self.messages.len();
+            }
+        }
+        Ok(())
+    }
+}
+```
+
+#### AgentSession::derive_slot 重构
+
+现有 `derive_slot`（session.rs:213-260）的手工复制代码改为调用 `parent.fork()`：
+
+```rust
+pub async fn derive_slot(
+    &mut self,
+    id: impl Into<String>,
+    parent_id: &str,
+    strategy: DeriveStrategy,
+) -> Result<(), AgentError> {
+    let slot_id = id.into();
+    if self.slots.contains_key(&slot_id) {
+        return Err(AgentError::SlotAlreadyExists(slot_id));
+    }
+    let parent = self
+        .slots
+        .get(parent_id)
+        .ok_or_else(|| AgentError::SlotNotFound(parent_id.to_string()))?;
+    let child = parent.fork(slot_id.clone(), strategy); // ← 用 fork
+    child.save(&*self.resolve_store()).await?;
+    self.slots.insert(slot_id, child);
+    Ok(())
+}
+```
+
+重复检查、查找父 slot 的代码不变；消息复制逻辑委托给 `fork()`。
+
+#### 测试计划（新增 9 个）
+
+| 测试名 | 验证点 |
+|--------|--------|
+| `fork_full_copies_messages` | fork Full 策略复制父 slot 全部消息 |
+| `fork_focused_filters_messages` | fork Focused 策略按 config 过滤 |
+| `fork_preserves_independence` | 父 slot 追加消息不影响子 slot |
+| `fork_sets_derived_source` | 子 slot source 正确记录 parent_id |
+| `merge_append_appends_messages` | Append 追加到父 slot 末尾，message_count 正确 |
+| `merge_replace_replaces_messages` | Replace 替换父 slot 消息，message_count 正确 |
+| `merge_self_rejected` | self-merge 返回 `Err` |
+| `merge_readonly_rejected` | 合并到 Readonly slot 返回 `Err` |
+| `merge_cross_session_rejected` | 跨 session 合并返回 `Err` |
+
+### 3.3 Step 13.4 — ToolChoice 移入 tool.rs
+
+#### 变更文件
+
+| 文件 | 变更 |
+|------|------|
+| `src/llm/types/request.rs` | 删除 `ToolChoice` 枚举 + serde impl（~28-99 行） |
+| `src/llm/types/tool.rs` | 新增 `ToolChoice` 枚举 + serde impl（原样搬入） |
+| `src/llm/types/mod.rs` | `pub use request::{..., ToolChoice}` → `pub use tool::ToolChoice` |
+| `src/llm/types/request_v2.rs` | import 路径 `request::ToolChoice` → `tool::ToolChoice` |
+
+**import 路径变化**：
+
+| 当前 | 移动后 |
+|------|--------|
+| `crate::llm::types::request::ToolChoice` | `crate::llm::types::tool::ToolChoice` |
+| `crate::llm::types::ToolChoice`（通过 re-export） | `crate::llm::types::ToolChoice`（通过 tool.rs re-export，保持不变） |
+
+**验证**：`cargo build --all-targets` + `cargo test` + `cargo clippy`
+
+### 3.4 Step 13.1 — request.rs 类型移入 openai.rs
+
+#### 变更文件
+
+| 文件 | 变更 |
+|------|------|
+| `src/llm/types/request.rs` | **整文件删除**（187 行） |
+| `src/llm/provider/openai.rs` | 新增 `StreamOptions`、`OpenaiTool`、`AudioParam`、`PredictionContent`、`UserLocation`、`Approximate`、`WebSearchOptions`、`OpenaiChatRequest` 等类型定义 |
+| `src/llm/types/mod.rs` | 删除 `pub use request::{OpenaiChatRequest, OpenaiTool, StreamOptions}`；删除 `pub mod request;` |
+| `src/llm/provider/openai.rs` import 调整 | 原 `use crate::llm::types::request::{...}` 改为从同级 `use super::super::types::...` 或直接使用本文件内类型 |
+
+**注意**：`OpenaiTool` 引用 `OpenaiToolDefinition`（定义在 `tool.rs`），移入 `openai.rs` 后需通过 `crate::llm::types::tool::OpenaiToolDefinition` 引用。`OpenaiChatRequest.messages` 字段引用 `OpenaiChatMessage`（定义在 `openai_message.rs`），路径不变。
+
+**设计决策**：搬入 `openai.rs` 后的类型可见性可降级为 `pub(crate)`。它们是与 OpenAI wire-format 绑定的内部序列化类型，公共 API 消费者不应直接接触。
+
+**验证**：`cargo build --all-targets` + `cargo test` + `cargo clippy`
+
+### 3.5 Step 13.2 — response.rs 类型移入 openai.rs
+
+#### 变更文件
+
+| 文件 | 变更 |
+|------|------|
+| `src/llm/types/response.rs` | **整文件删除**（177 行） |
+| `src/llm/provider/openai.rs` | 新增 `TokenLogprob`、`TopLogprob`、`Logprobs`、`URLCitation`、`Annotation`、`OpenaiAudio`、`Choice`、`OpenaiChatResponse`、`Delta`、`ChunkChoice`、`OpenaiChatChunk` + `From<OpenaiChatMessage> for Delta` + `From<OpenaiChatResponse> for OpenaiChatChunk` |
+| `src/llm/types/mod.rs` | 删除 `pub use response::{...}`；删除 `pub mod response;` |
+| `src/llm/stream.rs:26` | 将 `use crate::llm::types::{OpenaiChatChunk, OpenaiToolCall}` 中的 `OpenaiChatChunk` 路径改为 `crate::llm::provider::openai::OpenaiChatChunk`（`OpenaiToolCall` 保持从 `tool.rs`） |
+
+**验证**：`cargo build --all-targets` + `cargo test` + `cargo clippy`
+
+### 3.6 Step 13.3 — 旧文件清理 + ChatResponse 删除
+
+#### 13.3a — 删除 `old_stream.rs`
+
+> **前置验证**：实施前执行 `grep -rn 'parse_chunk_stream\|map_legacy_to_ir\|LegacyToIrEventStream\|ChunkToLegacyEventStream' src/` 确认零外部调用方，记录结果到实施 commit。
+
+| 文件 | 变更 |
+|------|------|
+| `src/llm/types/old_stream.rs` | **整文件删除**（45 行，`LegacyStreamEvent`） |
+| `src/llm/types/mod.rs` | 删除 `pub mod old_stream;` |
+| `src/llm/stream.rs` | 删除 `use crate::llm::types::old_stream::LegacyStreamEvent`；删除 `parse_chunk_stream`、`parse_chunk_stream_legacy`、`ChunkToLegacyEventStream`、`LegacyToIrEventStream`、`map_legacy_to_ir`、`empty_message_response`（~160 行死代码） |
+
+**stream.rs 最终形态**：
+
+```rust
+//! 流式事件系统 —— 重导出 StreamEvent 供向后兼容。
+pub use crate::llm::types::response_v2::StreamEvent;
+```
+
+**为什么不全删 stream.rs**：`cycle.rs` 和 `session.rs` 的 `use crate::llm::stream::StreamEvent` 路径保持不变。全删 + 改所有 import 路径的改动量 > 收益。保留 1 行重导出就够。
+
+#### 13.3b — 删除 `ChatResponse`
+
+| 文件 | 变更 |
+|------|------|
+| `src/llm/types/mod.rs` | 删除 `ChatResponse` 结构体定义 + 两个 `#[allow(deprecated)]` `From` impl（`From<OpenaiChatResponse> for ChatResponse` 和 `From<ChatResponse> for OpenaiChatChunk`） |
+
+`ChatResponse` 自 v0.1.0 起标记 `#[deprecated]`，v0.2.0-rc.1 阶段直接删除即可。删除前运行 `cargo doc --no-deps 2>&1 | grep -i 'ChatResponse'` 确认零文档引用。
+
+**验证**：`cargo build --all-targets` + `cargo test` + `cargo clippy` + `cargo doc --no-deps`
+
+---
+
+## 4. 实现计划
+
+### 4.1 实施顺序总览
+
+```
+Step 13.5 ──→ Step 13.4 ──→ Step 13.1 ──→ Step 13.2 ──→ Step 13.3
+ (fork/merge)  (ToolChoice)  (request)      (response)     (cleanup)
+      │              │             │              │              │
+      ▼              ▼             ▼              ▼              ▼
+  +60 行净增       -0 净增       -0 净增        -0 净增        -260 删除
+  +9 个测试       import 路径  纯类型搬移     纯类型搬移     +1 行重导出
+                  变更
+```
+
+### 4.2 各 Step 文件变更清单
+
+#### Step 13.5 — ContextSlot fork/merge
+
+| 操作 | 文件 | 变更说明 |
+|------|------|---------|
+| 新增 | `src/agent/context.rs` | `MergeStrategy` 枚举 + `ContextSlot::fork()` + `ContextSlot::merge()` |
+| 重构 | `src/agent/session.rs` | `derive_slot` 改为调用 `parent.fork()` |
+| 新增 | 内联测试 | 9 个新测试（fork, merge, 边界） |
+
+#### Step 13.4 — ToolChoice 移动
+
+| 操作 | 文件 | 变更说明 |
+|------|------|---------|
+| 删除 | `src/llm/types/request.rs` | 移除 `ToolChoice` 枚举 + serde impl |
+| 新增 | `src/llm/types/tool.rs` | 增加 `ToolChoice` 枚举 + serde impl |
+| 修改 | `src/llm/types/mod.rs` | 更新 re-export 路径 |
+| 修改 | `src/llm/types/request_v2.rs` | 更新 import 路径 |
+
+#### Step 13.1 — request 类型搬移
+
+| 操作 | 文件 | 变更说明 |
+|------|------|---------|
+| 删除 | `src/llm/types/request.rs` | 整文件删除（187 行） |
+| 新增 | `src/llm/provider/openai.rs` | 增加所有 OpenAI wire-format 类型 |
+| 修改 | `src/llm/types/mod.rs` | 删除 re-export + mod 声明 |
+
+#### Step 13.2 — response 类型搬移
+
+| 操作 | 文件 | 变更说明 |
+|------|------|---------|
+| 删除 | `src/llm/types/response.rs` | 整文件删除（177 行） |
+| 新增 | `src/llm/provider/openai.rs` | 增加所有 OpenAI wire-format 类型 + From impl |
+| 修改 | `src/llm/types/mod.rs` | 删除 re-export + mod 声明 |
+| 修改 | `src/llm/stream.rs` | 更新 `OpenaiChatChunk` import 路径 |
+
+#### Step 13.3 — 旧文件清理
+
+| 操作 | 文件 | 变更说明 |
+|------|------|---------|
+| 删除 | `src/llm/types/old_stream.rs` | 整文件删除（45 行） |
+| 修改 | `src/llm/types/mod.rs` | 删除 `pub mod old_stream;` + 删除 `ChatResponse` 结构体 + `From` impl |
+| 修改 | `src/llm/stream.rs` | 删除所有死代码，仅保留 `pub use` 重导出 |
+
+### 4.3 回滚策略
+
+所有 Step 通过 git commit 管理，回退时 `git revert <commit>` 即可。每个 Step 独立编译，回滚不会级联依赖。若 Step 13.3（`ChatResponse` 删除）导致外部编译失败，单独 revert 该 commit 即可恢复 `ChatResponse` + `old_stream.rs`。
+
+### 4.4 CHANGELOG 条目
+
+```markdown
+## [0.3.0] - 未发布
+
+### Breaking Changes
+
+**类型路径变更（0.3.0）：**
+- `agcore::llm::types::request::ToolChoice` → `agcore::llm::types::tool::ToolChoice`（公共 re-export 路径 `agcore::llm::types::ToolChoice` 保持不变）
+- `agcore::llm::types::request::StreamOptions` → `agcore::llm::provider::openai::StreamOptions`
+- `agcore::llm::types::request::OpenaiChatRequest` → `agcore::llm::provider::openai::OpenaiChatRequest`
+- `agcore::llm::types::response::OpenaiChatResponse` → `agcore::llm::provider::openai::OpenaiChatResponse`
+- `agcore::llm::types::response::OpenaiChatChunk` → `agcore::llm::provider::openai::OpenaiChatChunk`
+- 其余 `request.rs`/`response.rs` 中的 wire-format 类型（`OpenaiTool`、`AudioParam`、`Choice`、`Delta` 等）同步移入 `agcore::llm::provider::openai` 模块
+
+**类型删除：**
+- `agcore::llm::types::ChatResponse` 已删除（自 v0.1.0 标记 `#[deprecated]`，请改用 `MessageResponse`）
+- `agcore::llm::types::old_stream::LegacyStreamEvent` 已删除（内部死代码）
+
+### Features
+- `ContextSlot::fork(child_id, strategy)` — 从父槽派生独立的子槽（数据层操作）
+- `ContextSlot::merge(child, strategy)` — 将子槽消息合并回父槽（支持 Append/Replace）
+- `MergeStrategy` 枚举（`#[non_exhaustive]`，Phase 16 可扩展 Summarize）
+```
+
+---
+
+## 5. 风险评估
+
+| 风险 | 影响 | 概率 | 缓解措施 |
+|------|------|------|---------|
+| `ChatResponse` 被外部 crate 引用 | 编译 break | 中 — `#[deprecated]` 仅产生编译警告，外部 crate 可能通过 `#[allow(deprecated)]` 静默依赖 | CHANGELOG 明确标注语义版本（0.3.0）和迁移指引；Step 13.3 验收加入 `cargo doc --no-deps \| grep ChatResponse` 确认零引用 |
+| `StreamOptions` 等 wire-format 类型路径变更影响直接引用消费者 | 编译 break | 低（v0.2.0-rc.1，极少外部消费者使用内部类型） | CHANGELOG 完整列出所有路径变更；编译错误立即可发现 |
+| `parse_chunk_stream` 有隐藏调用方 | 编译 break | 极低（实施前执行 `grep -rn 'parse_chunk_stream\|map_legacy_to_ir\|LegacyToIrEventStream' src/` 前置验证） | Step 13.3 前运行 grep 验证并记录结果；`cargo build --all-targets` 可 100% 捕获 |
+| `#[allow(deprecated)]` 遗漏 | clippy 警告 | 低 | `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 验证 |
+| Step 顺序错误导致编译中间态 | 开发者体验差 | 中 | 严格按 13.5→13.4→13.1→13.2→13.3 执行；每步 `cargo build` 验证 |
+| `stream.rs` 简化后 import 断链 | 编译 break | 极低 | 保留 `pub use` 重导出路径，`cycle.rs`/`session.rs` import 不变 |
+
+---
+
+## 6. 验收标准
+
+### M9 里程碑（Phase 13 完成条件）
+
+| # | 条件 | 验证方法 |
+|---|------|---------|
+| 1 | `request.rs`、`response.rs`、`old_stream.rs` 三个旧文件不存在 | `ls src/llm/types/` 确认 |
+| 2 | `ChatResponse` 结构体不存在 | 全局搜索 `ChatResponse` 仅保留 `openai.rs` 中 `OpenaiChatResponse` 引用 |
+| 3 | `ToolChoice` 在 `tool.rs` 中定义，公共路径 `agcore::llm::types::ToolChoice` 保持不变 | `cargo doc --no-deps` 确认类型文档 |
+| 4 | `OpenaiChatRequest`/`Response`/`Chunk` 在 `provider/openai.rs` 中定义 | 编译通过 |
+| 5 | `ContextSlot::fork()` 单元测试通过（P0 条件全部满足） | `cargo test` |
+| 6 | `ContextSlot::merge()` 单元测试通过（P0 条件全部满足） | `cargo test` |
+| 7 | `stream.rs` 只保留 `pub use` 重导出 | 文件内容确认 |
+| 8 | `cargo build --all-targets` 编译通过 | 编译验证 |
+| 9 | `cargo test --all-targets` 全绿（预期 283~285 测试） | 测试验证 |
+| 10 | `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告 | clippy 验证 |
+| 11 | CHANGELOG 包含 Phase 13 的 Breaking Changes 和 Features 条目 | 文件确认 |
+
+### fork/merge 详细验收 P0 项
+
+**fork 的 5 项 P0 条件：**
+
+| # | 条件 | 优先级 |
+|---|------|--------|
+| 1 | `fork("child", Full)` 创建新 slot，消息在 fork 时刻 == 父 slot | P0 |
+| 2 | 子 slot 获得独立消息列表——父 slot 后续追加不影响子 slot | P0 |
+| 3 | 子 slot 的 source 标记为 `Derived { parent_id, strategy }` | P0 |
+| 4 | 子 slot 可独立持久化（fork + save + load roundtrip） | P0 |
+| 5 | fork 不允许重复 id（返回 `SlotAlreadyExists`）（由 `derive_slot` 编排层保证） | P0 |
+
+**merge 的 5 项 P0 条件：**
+
+| # | 条件 | 优先级 |
+|---|------|--------|
+| 1 | `parent.merge(child, Append)` 子消息追加到父末尾 | P0 |
+| 2 | `parent.merge(child, Replace)` 子消息替换父全量消息 | P0 |
+| 3 | merge 后父 slot 的 `meta.message_count` 正确更新 | P0 |
+| 4 | merge 不允许合并到 Readonly 目标 slot | P0 |
+| 5 | merge 不允许 self-merge（child.id == parent.id） | P0 |
+
+---
+
+## 参考来源
+
+- Roadmap：`docs/roadmap.md` §Phase 13
+- ContextSlot 设计：`docs/17-phase10-contextslot.md`
+- 旧 StreamEvent 设计：`src/llm/stream.rs` 文件注释
+- 当前代码库：`src/llm/types/request.rs`、`src/llm/types/response.rs`、`src/llm/types/old_stream.rs`、`src/llm/types/mod.rs`、`src/llm/provider/openai.rs`、`src/agent/context.rs`、`src/agent/session.rs`
+
+---
+
+## 7. 实施计划
+
+### 全局说明
+
+**commit 策略**：每个 Step 一个独立 commit。commit message 格式：
+```
+<type>(<scope>): <中文描述>
+```
+- Step 13.5 → `feat(agent): 实现 ContextSlot fork/merge`
+- Step 13.4 → `refactor(types): ToolChoice 移入 tool.rs`
+- Step 13.1 → `refactor(types): request.rs 类型移入 provider/openai.rs`
+- Step 13.2 → `refactor(types): response.rs 类型移入 provider/openai.rs`
+- Step 13.3 → `refactor(types): 删除旧类型文件和 ChatResponse`
+
+**验证命令（每步通用）**：
+```bash
+cargo build --all-targets && cargo test && cargo clippy --all-targets -- -D warnings
+```
+
+**预计测试数量变化**：
+- 当前基线：277 测试（每个 Step 开始时 `cargo test` 确认）
+- Step 13.5 后：286（+9）
+- Step 13.4-13.2 后：286（无变化）
+- Step 13.3 后：285（-1，`ChatResponse` 的 `From` impl 无测试直接引用，删除后仅 `types/mod.rs` 中的 `deprecated` 注释行减少，不影响测试计数。实施前执行 `grep -rn 'ChatResponse' src/ --include='*test*' --include='*tests*'` 确认零测试引用）
+- 最终范围：285 测试
+
+### Step 13.5 — ContextSlot fork/merge
+
+**前置依赖**：无（纯新增，不依赖前序 Step）
+
+**任务描述**：在 `agent/context.rs` 中新增 `MergeStrategy` 枚举、`ContextSlot::fork()` 方法和 `ContextSlot::merge()` 方法；重构 `agent/session.rs` 中的 `derive_slot` 改为调用 `parent.fork()`；新增 9 个内联测试覆盖 fork/merge 的 happy path 和 error path。
+
+**涉及文件**：
+- `src/agent/context.rs` — 新增枚举和方法
+- `src/agent/session.rs` — 重构 derive_slot
+- `src/agent.rs` — 追加 `MergeStrategy` re-export
+
+**具体操作**：
+1. 在 `context.rs` 中新增 `MergeStrategy` 枚举（Append / Replace，`#[non_exhaustive]`）
+2. 在 `context.rs` 中 `impl ContextSlot` 块内新增 `fork(&self, child_id: String, strategy: DeriveStrategy) -> ContextSlot` 方法
+3. 在 `context.rs` 中 `impl ContextSlot` 块内新增 `merge(&mut self, child: ContextSlot, strategy: MergeStrategy) -> Result<(), AgentError>` 方法（含 self-merge/cross-session/Readonly 三项防御检查 + `tracing::debug!` 日志）
+4. 在 `session.rs` 的 `derive_slot` 方法中将手工消息复制代码替换为 `parent.fork(slot_id, strategy)`
+5. 在 `agent.rs` 的 `pub use context::{...}` 列表中追加 `MergeStrategy`
+6. 在 `context.rs` 的 `#[cfg(test)] mod tests` 中新增 9 个测试用例
+
+**注意**：重构后 `derive_slot` 的子 slot `budget` 从 `ContextBudget::default()` 变为继承父 slot，`compact` 从 `true` 变为继承父 slot。由于 `ContextBudget` 在 v0.2 无消费逻辑且父 slot 的 `compact` 默认也为 `true`，此变化无实际影响。验收条件中"行为不变"指对外功能行为不变（slot 消息内容、血缘关系不变）。
+
+**预估工作量**：M（1-4h）
+
+**风险等级**：低（纯新增，不修改已有逻辑路径）
+
+**验收条件**：
+- `MergeStrategy` 枚举存在，`Append` 和 `Replace` 两个变体可用，且通过 `agcore::agent::MergeStrategy` 路径可访问
+- `ContextSlot::fork` 返回的 child 在 fork 时刻消息等于父 slot
+- fork Focused 策略按 `FocusedConfig` 过滤消息
+- 父 slot 后续追加消息不影响子 slot
+- 子 slot 的 source 正确记录 `Derived { parent_id, strategy }`
+- `parent.merge(child, Append)` 追加到父末尾，message_count 正确
+- `parent.merge(child, Replace)` 替换父全量消息，message_count 正确
+- self-merge 返回 `Err(AgentError::Config)`
+- merge 到 Readonly slot 返回 `Err(AgentError::SlotReadonly)`
+- 跨 session merge 返回 `Err(AgentError::Config)`
+- `derive_slot` 对外行为不变（slot 消息内容、血缘关系、持久化行为均不变；内部 budget/compact 继承差异无实际影响），测试全绿
+- `cargo doc --no-deps` 无 warning（验证新增公开 API 的文档注释完整）
+
+**回退方式**：`git revert` 该 commit
+
+### Step 13.4 — ToolChoice 移入 tool.rs
+
+**前置依赖**：Step 13.5（顺序约束：必须早于 Step 13.1——若 Step 13.1 先执行会将 `ToolChoice` 与 `request.rs` 一同删除，导致本 Step 无可搬移的源）
+
+**任务描述**：将 `ToolChoice` 枚举及其 serde 实现从 `types/request.rs` 搬移到 `types/tool.rs`，更新所有 import/path 引用。公共 re-export 路径 `agcore::llm::types::ToolChoice` 保持不变。
+
+**涉及文件**：
+- `src/llm/types/request.rs` — 删除 ToolChoice（~28-99 行）
+- `src/llm/types/tool.rs` — 新增 ToolChoice 枚举 + serde impl
+- `src/llm/types/mod.rs` — re-export 路径从 `request` 改为 `tool`
+- `src/llm/types/request_v2.rs` — import 路径从 `request::` 改为 `tool::`
+
+**具体操作**：
+1. 从 `request.rs` 复制 `ToolChoice` 枚举 + `Serialize`/`Deserialize` impl 到 `tool.rs`
+2. 从 `request.rs` 中删除 `ToolChoice` 定义
+3. 在 `mod.rs` 中将 `pub use request::{..., ToolChoice}` 改为 `pub use tool::ToolChoice`
+4. 在 `request_v2.rs` 中将 `use crate::llm::types::request::ToolChoice` 改为 `use crate::llm::types::tool::ToolChoice`
+5. 验证 `cycle.rs` 的 `use crate::llm::types::ToolChoice`（通过 re-export）路径不变
+
+**预估工作量**：S（<1h）
+
+**风险等级**：低（有限的 import 路径变更，编译立即可发现）
+
+**验收条件**：
+- `ToolChoice` 在 `tool.rs` 中定义
+- `pub use tool::ToolChoice` 在 `mod.rs` 中
+- `request_v2.rs` 编译通过
+- `cycle.rs` 路径不变
+- `cargo build --all-targets` + `cargo test` + `cargo clippy` 全绿
+
+**回退方式**：`git revert` 该 commit
+
+### Step 13.1 — request.rs 类型移入 openai.rs
+
+**前置依赖**：Step 13.4（ToolChoice 已移走，request.rs 剩余内容全是 OpenAI wire-format 专有类型）
+
+**任务描述**：删除 `types/request.rs` 整文件，将所有剩余类型（`OpenaiChatRequest`、`StreamOptions`、`OpenaiTool`、`AudioParam`、`PredictionContent`、`UserLocation`、`Approximate`、`WebSearchOptions`）搬入 `provider/openai.rs`，更新 `mod.rs` re-export。
+
+**涉及文件**：
+- `src/llm/types/request.rs` — 整文件删除
+- `src/llm/provider/openai.rs` — 新增所有类型定义
+- `src/llm/types/mod.rs` — 删除 re-export + mod 声明
+
+**具体操作**：
+1. 从 `request.rs` 复制所有剩余类型定义到 `openai.rs`，可见性设为 `pub(crate)`
+2. `OpenaiTool` 内引用 `OpenaiToolDefinition`（定义在 `tool.rs`），路径改为 `crate::llm::types::tool::OpenaiToolDefinition`
+3. 删除 `openai.rs` 中原 `use crate::llm::types::request::{...}` import
+4. 从 `mod.rs` 删除 `pub use request::{OpenaiChatRequest, OpenaiTool, StreamOptions}` 和 `pub mod request;`
+5. 删除 `types/request.rs` 文件
+
+**预估工作量**：M（1-4h）
+
+**风险等级**：低（纯搬移 + 删除，文件内无逻辑变更）
+
+**验收条件**：
+- `request.rs` 文件不存在
+- `OpenaiChatRequest` 等类型在 `openai.rs` 中定义，编译通过
+- `OpenaiTool` 通过 `crate::llm::types::tool::OpenaiToolDefinition` 正确引用
+- `cargo build --all-targets` + `cargo test` + `cargo clippy` 全绿
+
+**回退方式**：`git revert` 该 commit。若 Step 13.2 也已提交，单独 revert 本 Step 可能因 `provider/openai.rs` 并发修改产生合并冲突。安全回退顺序为逆序：先 revert 13.2，再 revert 13.1。
+
+### Step 13.2 — response.rs 类型移入 openai.rs
+
+**前置依赖**：无（与 Step 13.1 共享 `provider/openai.rs` 和 `types/mod.rs`，但本 Step 仅追加类型定义，无覆盖操作；建议在 13.1 之后顺序执行以避免并行时的合并冲突）
+
+**任务描述**：删除 `types/response.rs` 整文件，将所有类型（`OpenaiChatResponse`、`OpenaiChatChunk`、`Choice`、`Delta`、`ChunkChoice` 等 + 两个 `From` impl）搬入 `provider/openai.rs`，更新 `mod.rs` 和 `stream.rs` 的 import 路径。
+
+**涉及文件**：
+- `src/llm/types/response.rs` — 整文件删除
+- `src/llm/provider/openai.rs` — 新增所有类型定义 + From impl
+- `src/llm/types/mod.rs` — 删除 re-export + mod 声明
+- `src/llm/stream.rs` — `OpenaiChatChunk` import 路径改为 `provider::openai`
+
+**具体操作**：
+1. 从 `response.rs` 复制所有类型定义（含 `From` impl）到 `openai.rs`，可见性设为 `pub(crate)`
+2. 删除 `openai.rs` 中原 `use crate::llm::types::response::{...}` import
+3. 从 `mod.rs` 删除 `pub use response::{...}` 和 `pub mod response;`
+4. 在 `stream.rs:26` 将 `OpenaiChatChunk` 的 import 路径改为 `crate::llm::provider::openai::OpenaiChatChunk`（`OpenaiToolCall` 路径不变）
+5. 删除 `types/response.rs` 文件
+
+**预估工作量**：M（1-4h）
+
+**风险等级**：低（与 Step 13.1 模式完全相同）
+
+**验收条件**：
+- `response.rs` 文件不存在
+- `OpenaiChatResponse`/`Chunk` 等类型在 `openai.rs` 中定义，编译通过
+- `stream.rs` import 路径正确
+- `cargo build --all-targets` + `cargo test` + `cargo clippy` 全绿
+
+**回退方式**：`git revert` 该 commit。若 Step 13.1 和本 Step 均已提交，安全回退顺序为逆序：先 revert 本 Step，再 revert 13.1。
+
+### Step 13.3 — 旧文件清理 + ChatResponse 删除
+
+**前置依赖**：Step 13.1（`request.rs` 已删）、Step 13.2（`response.rs` 已删）
+
+**任务描述**：删除 `old_stream.rs` 和 `ChatResponse`，简化 `stream.rs` 为仅保留 `pub use` 重导出。这是 Phase 13 技术风险最高的 Step。
+
+**涉及文件**：
+- `src/llm/types/old_stream.rs` — 整文件删除
+- `src/llm/types/mod.rs` — 删除 `pub mod old_stream;` + 删除 `ChatResponse` 结构体和两个 `From` impl
+- `src/llm/stream.rs` — 删除死代码（约 160 行），仅保留 `pub use` 重导出
+
+**具体操作**：
+1. **前置验证 A**：执行 `grep -rn 'parse_chunk_stream\|map_legacy_to_ir\|LegacyToIrEventStream\|ChunkToLegacyEventStream' src/` 确认零外部调用方，记录结果到 commit message
+2. **前置验证 B**：执行 `cargo doc --no-deps 2>&1 | grep -i 'ChatResponse'` 确认零文档引用，记录结果
+3. 从 `mod.rs` 删除 `pub mod old_stream;`
+4. 从 `mod.rs` 删除 `ChatResponse` 结构体定义 + `#[allow(deprecated)]` `From<OpenaiChatResponse> for ChatResponse` + `From<ChatResponse> for OpenaiChatChunk`
+5. 删除 `old_stream.rs` 文件
+6. 从 `stream.rs` 删除：`use crate::llm::types::old_stream::LegacyStreamEvent`、`parse_chunk_stream`、`parse_chunk_stream_legacy`、`ChunkToLegacyEventStream`、`LegacyToIrEventStream`、`map_legacy_to_ir`、`empty_message_response`
+7. `stream.rs` 最终只保留 module doc comment + `pub use crate::llm::types::response_v2::StreamEvent;`
+8. 检查 `cycle.rs:88` 的 `#[allow(deprecated)]` 属性是否仍与 `ChatResponse` 相关——若不相关则无需改动；若因 `ChatResponse` 删除而变脏，清理该属性
+
+**预估工作量**：S（<1h，cleanup）+ M（需验证过程）
+
+**风险等级**：中（`ChatResponse` 删除是 Breaking Change，外部可能静默依赖）
+
+**验收条件**：
+- `old_stream.rs` 文件不存在
+- `ChatResponse` 结构体不存在（全局搜索仅保留 `OpenaiChatResponse` 引用）
+- `stream.rs` 只保留 `pub use` 重导出
+- `cargo build --all-targets` 编译通过
+- `cargo test --all-targets` 全绿（预期 285 测试）
+- `cargo clippy --all-targets -- -D warnings` 0 警告
+- `cargo doc --no-deps` 无 warning
+
+**回退方式**：`git revert` 该 commit（单独 revert 即可恢复 `ChatResponse` + `old_stream.rs`）

docs/note-langchain-langgraph.md

@@ -0,0 +1,183 @@
+# LangChain & LangGraph 功能调研笔记
+
+> 调研时间：2026-07-06
+> 两者关系：同一公司（LangChain Inc.）维护的堆栈上下两层，不是竞品
+
+---
+
+## 两者关系
+
+```
+┌──────────────────────────────────────────┐
+│           LangChain (v1.0 GA)            │ ← 高层框架：模型抽象、工具、提示词、600+集成
+│   create_agent / LCEL / 组件库           │
+├──────────────────────────────────────────┤
+│           LangGraph (v1.0 GA)            │ ← 底层运行时：有向图执行引擎
+│   StateGraph / Checkpointing / HITL      │
+├──────────────────────────────────────────┤
+│          LangSmith (可观测性)             │
+└──────────────────────────────────────────┘
+```
+
+2025年10月22日同时达到 v1.0 GA，官方分工：
+
+> **LangChain** = agent framework：abstractions and integrations for models, tools, and agent loops.
+> **LangGraph** = orchestration runtime：durable execution, streaming, human-in-the-loop, and persistence.
+
+LangChain v1.0 的 `create_agent` 内部已运行在 LangGraph 引擎上。
+
+---
+
+## LangChain v1.0
+
+### 定位
+高层应用框架，提供 agent 所需的**组件抽象**和**集成生态**。
+
+### 精简后的核心模块
+
+| 模块 | 功能 |
+|------|------|
+| `langchain.agents` | `create_agent`, `AgentState`（取代旧 AgentExecutor） |
+| `langchain.chat_models` | `init_chat_model`, `BaseChatModel`（统一模型初始化） |
+| `langchain.tools` | `@tool`, `BaseTool` |
+| `langchain.messages` | 消息类型、内容块、`trim_messages` |
+| `langchain.embeddings` | `init_embeddings`, `Embeddings` |
+
+旧组件（`LLMChain`、`ConversationChain` 等）移入 `langchain-classic`。
+
+### 七大组件类别
+
+| 类别 | 关键组件 |
+|------|----------|
+| **Models** | Chat models, LLMs, Embeddings — 统一接口跨 provider 切换 |
+| **Tools** | 600+ provider 集成：API、数据库、搜索引擎等 |
+| **Agents** | `create_agent`, ReAct agents, Tool-calling agents |
+| **Memory** | 消息历史、自定义状态 |
+| **Retrievers** | 向量检索器、网络检索器 |
+| **Document** | 加载器、分割器、转换器 |
+| **Vector Stores** | Chroma, Pinecone, FAISS 等集成 |
+
+### v1.0 关键新特性
+
+**1. Middleware 中间件系统** — `create_agent` 的钩子系统：
+- `before_model` — 模型调用前注入/修改
+- `after_model` — 模型调用后验证/后处理
+- `wrap_tool_call` — 拦截工具调用错误
+
+**2. Standard Message Content** — 跨 provider 标准化消息内容格式：
+- 推理/思维链、引用、多模态（图片/音视频/文档）
+- 工具调用、provider 特有工具（web search, code execution）
+- 通过 `.content_blocks` 属性访问，向后兼容
+
+**3. `create_agent`** — 取代旧 AgentExecutor，内部运行在 LangGraph 运行时上
+
+### 成熟度
+
+| 维度 | 状态 |
+|------|------|
+| 版本 | v1.0 GA（2025-10） |
+| 稳定性 | 稳定，agent 层经重构后已稳定 |
+| 生产证明 | Replit, Clay, Rippling, Cloudflare, Workday |
+| 支持 | LTS-style support track |
+| 适用场景 | RAG、信息提取、单 agent 助手、快速原型 |
+
+---
+
+## LangGraph v1.0
+
+### 定位
+底层编排运行时，专为**有状态、长时间运行、多步骤**工作流设计。
+
+### 核心抽象链
+
+```
+StateGraph → Nodes (纯 Python 函数) → Edges (路由逻辑)
+                              ↓
+                        Shared State (TypedDict / Pydantic)
+                              ↓
+                     Checkpointer (每个 super-step 快照)
+```
+
+- **StateGraph**: 有状态图，参数化 State 类型
+- **Nodes**: 纯函数，`(State) → updates`
+- **Edges**: `add_conditional_edges`，支持循环/分支/合并
+- **State**: `TypedDict` 或 Pydantic，带 reducer 处理并发更新
+- **Reducers**: `add_messages` 等，自动处理追加 vs 覆盖
+
+### 完整功能矩阵
+
+| 功能 | 状态 | 细节 |
+|------|------|------|
+| **StateGraph** | ✅ 稳定 | 循环图（非 DAG），条件边缘，并行 fan-out |
+| **Checkpointing** | ✅ v4.1.1 | SQLite / PostgreSQL / Redis 后端 |
+| **Durable Execution** | ✅ 稳定 | 跨失败自动恢复，从精确断点继续 |
+| **Human-in-the-loop** | ✅ 一等公民 | `interrupt()` + `Command(resume=...)` |
+| **Time-travel 调试** | ✅ 稳定 | 回滚任意 checkpoint，fork 重放 |
+| **流式输出** | ✅ 稳定 | Token 级 + State 级 + Event 级 |
+| **多 Agent 编排** | ✅ 稳定 | Supervisor / Swarm / 层级 / Subgraph |
+| **Comprehensive Memory** | ✅ 稳定 | 短时工作记忆 + 长时持久记忆 |
+| **增量状态存储** | 🧪 DeltaChannel beta (v4.1.0+) | 长消息列表只存 delta |
+| **跨进程状态同步** | 🧪 RemoteCheckpointer (v4.1.0+) | 分布式多 agent 架构 |
+| **自动 checkpoint 清理** | ✅ keep_latest TTL (v4.0.2) | 避免无限制积累历史 |
+| **LangGraph Platform** | ✅ 稳定 | Agent Server：持久化、任务队列、版本管理 |
+| **LangGraph Studio** | ✅ 稳定 | 可视化 agent 工作流 |
+
+### 成熟度
+
+| 维度 | 状态 |
+|------|------|
+| 版本 | v1.0 GA（2025-10），checkpointer v4.1.1 (2026-05) |
+| 稳定性 | 高，持久化为架构一等公民 |
+| 生产证明 | Klarna, Replit, Elastic |
+| 支持 | LTS-style support track |
+| 适用场景 | 多步骤 agent、多 agent 系统、人工审批、长时间运行任务 |
+
+---
+
+## 功能边界对比
+
+| 维度 | LangChain | LangGraph |
+|------|-----------|-----------|
+| **层次** | 高层应用框架 | 底层编排运行时 |
+| **核心抽象** | `create_agent`, LCEL, 组件库 | `StateGraph`, Nodes, Edges, State |
+| **思维模型** | 线性或 DAG 管道 | 节点 + 边缘的循环有向图 |
+| **循环/分支** | 受限 | **一等公民**：任意循环、分支、合并 |
+| **状态持久化** | 无原生支持 | **一等公民**：Checkpointer |
+| **Human-in-loop** | 需手动编排 | **一等公民**：`interrupt()` + `Command` |
+| **Time-travel 调试** | 无 | **一等公民**：回滚 fork 重放 |
+| **Durable Execution** | 无 | **一等公民**：跨故障自动恢复 |
+| **流式** | Token 级 | Token + State + Event 每节点流式 |
+| **多 Agent 编排** | 需手动组合 | **原生**：Supervisor/Swarm/Subgraph |
+| **模型抽象** | **核心优势** | 复用 LangChain |
+| **600+ 集成** | **核心优势** | 可复用 LangChain 集成 |
+| **LCEL 线性链** | **有** | 无 |
+| **Middleware** | **v1.0 特有** | 无 |
+| **学习曲线** | 中等 | 较陡（需图思维） |
+| **部署平台** | 无独立平台 | LangGraph Platform + Studio |
+
+---
+
+## 决策路线
+
+```
+你的 workflow 需要什么？
+│
+├─ 线性、始终相同步骤 → LangChain (LCEL / create_agent)
+├─ 需要循环/分支/重试 → LangGraph (StateGraph)
+├─ 需要持久化/故障恢复 → LangGraph (Checkpointer)
+├─ 需要人工审批 → LangGraph (interrupt())
+├─ 需要 time-travel 调试 → LangGraph (checkpoint + fork)
+├─ 需要多 agent 协作 → LangGraph (Supervisor/Swarm/Subgraph)
+└─ 不确定 → 先用 create_agent，遇到瓶颈下钻到 StateGraph
+```
+
+---
+
+## 参考来源
+
+- [LangChain Blog: v1.0 Milestone](https://www.langchain.com/blog/langchain-langgraph-1dot0)
+- [LangChain Documentation](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview)
+- [LangGraph Documentation](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)
+- [LangGraph GitHub](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
+- [Atlan: LangChain vs LangGraph 2026](https://atlan.com/know/ai-agent/ai-agent-memory/langchain-vs-langgraph/)
+- [truefoundry: LangChain vs LangGraph](https://www.truefoundry.com/blog/langchain-vs-langgraph)

docs/note-opencode-subagent-dispatch.md

@@ -0,0 +1,344 @@
+# 笔记：opencode 子代理调度、分发与合并及工作流推进
+
+> 基于 `/Users/midnite/Samples/opencode` 源码调研，2026-07-04
+
+---
+
+## 一、整体架构
+
+```
+LLM（主 Agent）
+    │
+    ├── 调用 Task tool（tool call）
+    │       ↓
+    │   TaskTool.execute()              ← packages/opencode/src/tool/task.ts
+    │       │
+    │       ├── agent.get()             ← 查找 Agent 定义（agent.ts）
+    │       ├── deriveSubagentPermission() ← 权限合并（subagent-permissions.ts）
+    │       ├── sessions.create()       ← 创建子 session
+    │       │
+    │       ├── [前台] background.wait() + background.waitForPromotion() race
+    │       │        ↓ 完成
+    │       │    renderOutput() → XML <task> 标签返回
+    │       │
+    │       └── [后台] background.start() → notify() 异步注入结果
+    │
+    └── 会话循环（runLoop）              ← prompt.ts
+            │
+            ├── 检测 subtask type part → handleSubtask()
+            ├── 检测 compaction → compaction.process()
+            └── 正常流程 → LLM.stream() → processor.handleEvent()
+```
+
+---
+
+## 二、子代理调度（Dispatch）
+
+### 2.1 三种触发入口
+
+| 入口 | 触发方式 | 调用链路 |
+|------|---------|---------|
+| A — LLM 自主 | LLM 调用 `task` tool | 系统提示词中注入了 Task tool 描述 + `describeTask()` 输出子代理列表 → LLM 决策 |
+| B — `subtask` part | 消息中有 `type: "subtask"` 的 part | `handleSubtask()` 直接执行 TaskTool，不走 LLM |
+| C — `agent` part | 消息中有 `type: "agent"` 的 part | 转为"调用 task tool 带 subagent: XXX"的提示词，引导 LLM |
+
+### 2.2 TaskTool.execute() 完整流程（task.ts）
+
+```
+execute(params, ctx):
+  1. background 开关检查（需 experimental flag）
+  2. ctx.ask() 权限询问
+  3. agent.get(subagent_type) 查找子代理定义
+  4. task_id 存在 → sessions.get(task_id) 恢复已有子 session
+     task_id 不存在 → sessions.create() 创建新子 session
+  5. deriveSubagentSessionPermission() 合并权限
+  6. 添加默认 deny 规则（todowrite / task）
+  7. 确定 model（继承或子代理自定义）
+  8. 执行 runTask() → ops.resolvePromptParts() + ops.prompt()
+  9. 结果格式化为 XML ← renderOutput()
+```
+
+### 2.3 关键：子 session 创建（task.ts lines 121-158）
+
+```typescript
+// 权限继承
+const childPermission = deriveSubagentSessionPermission({
+  parentSessionPermission: parent.permission ?? [],
+  subagent: next,
+})
+
+// 默认 deny 规则
+const childToolDenies = [
+  // 子代理自己的 permission 没允许 todowrite → 默认 deny
+  ...(next.permission.some(r => r.permission === "todowrite") ? [] 
+     : [{ permission: "todowrite", pattern: "*", action: "deny" }]),
+  // 子代理自己的 permission 没允许 task → 默认 deny（防嵌套）
+  ...(next.permission.some(r => r.permission === "task") ? []
+     : [{ permission: "task", pattern: "*", action: "deny" }]),
+  // 主 agent 专有工具也不给子代理
+  ...(cfg.experimental?.primary_tools?.map(p => ({ permission: p, ... })) ?? []),
+]
+```
+
+---
+
+## 三、通信格式：Tool Call / Tool Result
+
+### 3.1 父→子：Task tool 参数
+
+```
+{
+  subagent_type: "explore" | "general" | ...,
+  description: "简短描述（3-5词）",
+  prompt: "子代理的完整任务描述",
+  task_id?: "恢复已有子 session 时使用",
+  command?: "触发该调用的 CLI 命令（可选）",
+  background?: true  // 后台模式（需 experimental flag）
+}
+```
+
+### 3.2 子→父：XML 包装的纯文本（renderOutput）
+
+```xml
+<task id="ses_xxxxx" state="completed">
+  <summary>任务简述</summary>
+  <task_result>
+    子 agent 输出的完整文本内容...
+  </task_result>
+</task>
+```
+
+错误时：
+
+```xml
+<task id="ses_xxxxx" state="error">
+  <summary>任务失败</summary>
+  <task_error>
+    Error: 具体错误信息...
+  </task_error>
+</task>
+```
+
+### 3.3 传递给 LLM 的方式
+
+**前台模式**：
+```
+TaskTool.execute() 返回 { output: "<task>...</task>" }
+    ↓
+AI SDK 将其转为 tool result，存入数据库 tool part
+    ↓
+下一轮 LLM 调用时，tool result 作为消息历史的一部分传入
+    ↓
+LLM 看到 XML，自行解析使用
+```
+
+**后台模式**：
+```
+TaskTool.execute() 立即返回 <task state="running">...
+    ↓
+子 agent 完成后 → background.wait() 触发 → inject()
+    ↓
+向父 session 注入合成 text part（synthetic: true）
+    携带 <task state="completed">... 结果
+    ↓
+父 LLM 在下一轮循环中看到该消息
+```
+
+---
+
+## 四、分发与合并（Distribution & Merge）
+
+### 4.1 并行分发
+
+- **无专用分发层**。依赖 LLM 在单条消息中发出多个 tool call
+- `task.txt` 引导 LLM：*"Launch multiple agents concurrently whenever possible"*
+- 底层通过 Effect.ts 的 `Effect.forkIn(scope, { startImmediately: true })` 实现同一消息内多 tool call 并发
+- **子 agent 之间完全隔离**，无直接通信
+
+### 4.2 结果合并
+
+**无专用合并逻辑。** 合并完全通过 LLM 的上下文理解完成：
+
+- 前台：tool result 自然进入消息历史，LLM 下一轮读取
+- CLI 命令：额外注入 "Summarize the task tool output above and continue with your task." 引导 LLM 总结
+- LLM 自主调用：无额外引导，LLM 自行决定如何使用
+
+### 4.3 前台/后台切换机制（task.ts lines 303-333）
+
+```typescript
+// 前台执行
+return yield* Effect.raceFirst(
+  background.wait({ id: nextSession.id }),      // 等完成
+  background.waitForPromotion(nextSession.id),   // 等 promote 到后台
+)
+```
+
+当用户将前台任务 promote 到后台时，`waitForPromotion` 先返回（标记 `metadata.background = true`），TaskTool 转而返回后台模式的输出。
+
+### 4.4 后台作业引擎（core/background-job.ts）
+
+纯内存、非持久化注册表。使用 Effect.ts 的 `SynchronizedRef` 做并发控制。
+
+| 操作 | 行为 |
+|------|------|
+| `start()` | 创建 job，fork run effect，返回 info |
+| `extend()` | 追加顺序执行的 run（通过 `Deferred` 链式等待前一个完成） |
+| `wait()` | `Deferred.await(done)`，可选 timeout |
+| `waitForPromotion()` | 等待 `promoted` Deferred 或检测 `background` 标记 |
+| `promote()` | 标记 `background = true`，触发 `onPromote` callback |
+| `cancel()` | 设置 `cancelled`，close scope（中断所有子 fork） |
+
+---
+
+## 五、工作流推进（Workflow Progression）
+
+### 5.1 核心循环（prompt.ts → runLoop）
+
+```
+runLoop(sessionID):
+  while true:
+    1. MessageV2.filterCompactedEffect() 获取消息
+    2. MessageV2.latest() 取最近 user/assistant/tasks
+    3. 检查 finish 状态
+       - 不是 tool-calls 且有 finish → break（退出循环）
+    4. 取 tasks（subtask / compaction 队列）
+       - subtask → handleSubtask() → continue
+       - compaction → compaction.process() → continue/break
+    5. 检查 overflow → 自动创建 compaction task → continue
+    6. 构建 assistant message
+    7. SessionProcessor.create() 创建 handle
+    8. SessionTools.resolve() 解析所有工具
+    9. 构建 system prompt（环境信息 + skills + MCP + instructions）
+    10. handle.process() — 启动 LLM stream
+    11. 检查 result:
+        - "compact" → 返回给外层触发 compaction
+        - "stop" → break
+        - "continue" → 继续循环
+```
+
+### 5.2 SessionProcessor 事件处理（processor.ts）
+
+| Stream 事件 | 处理逻辑 |
+|------------|---------|
+| `reasoning-start/delta/end` | 创建 reasoning part → 增量追加 → 最终持久化 |
+| `tool-input-start/delta/end` | 创建/更新 tool part（pending 状态） |
+| `tool-call` | 标记 running → 设置 input → **doom loop 检测** |
+| `tool-result` | `completeToolCall()` → 持久化结果 + 附件 |
+| `tool-error` | `failToolCall()` → 标记错误 |
+| `provider-error` | 抛出异常 → 触发重试 |
+| `text-start/delta/end` | 流式文本 → `updatePartDelta()` **增量持久化** |
+| `step-start` | 创建快照（snapshot） |
+| `step-finish` | 生成 patch diff → 更新 usage/tokens → **overflow 检测** → 触发 summary |
+| `finish` | stream 结束 |
+
+### 5.3 Doom Loop 检测（processor.ts lines 351-377）
+
+连续 3 次**完全相同的 tool call**（相同名称 + 相同输入）触发权限询问：
+
+```typescript
+const recentParts = parts.slice(-DOOM_LOOP_THRESHOLD)  // DOOM_LOOP_THRESHOLD = 3
+if (recentParts.length === DOOM_LOOP_THRESHOLD &&
+    recentParts.every(part => 
+      part.type === "tool" &&
+      part.tool === value.name &&
+      part.state.status !== "pending" &&
+      JSON.stringify(part.state.input) === JSON.stringify(input)
+    )) {
+  yield* permission.ask({ permission: "doom_loop", ... })
+}
+```
+
+### 5.4 Compaction 工作流
+
+两种触发方式：
+
+| 触发条件 | 行为 |
+|---------|------|
+| step-finish 检测到 `isOverflow()` + `auto: true` | 创建 compaction task → 下一轮循环执行 → 压缩后 continue |
+| step-finish 检测到 `isOverflow()` + `auto: false` | 标记 `assistantMessage.error` → idle 等待用户干预 |
+
+Compaction 使用专门的 `compaction` agent（hidden, mode=primary, `*=deny`）执行。
+压缩后的消息标记 `compacted: true`，后续通过 `MessageV2.filterCompactedEffect()` 过滤。
+
+### 5.5 重试机制（processor.ts lines 658-672）
+
+```typescript
+Effect.retry(
+  SessionRetry.policy({
+    provider: input.model.providerID,
+    parse,        // 错误解析（区分可重试/不可重试）
+    set: (info) => status.set(sessionID, { type: "retry", ... }),
+  }),
+)
+```
+
+遇 provider 错误自动重试，LLM stream 完成后 `Effect.ensuring(cleanup)` 保证资源释放。
+
+---
+
+## 六、六种内置 Agent
+
+| 名称 | Mode | Hidden | 用途 | 核心权限特征 |
+|------|------|--------|------|-------------|
+| `build` | primary | 否 | 默认 agent，全部工具 | question/plan_enter=allow |
+| `plan` | primary | 否 | 计划模式，禁用编辑 | edit=deny(除 plans), task(general)=deny |
+| `general` | subagent | 否 | 通用子代理 | todowrite=deny（默认禁止改 todo） |
+| `explore` | subagent | 否 | 只读代码探索 | `*=deny`，仅 read/grep/glob/bash/webfetch/websearch |
+| `compaction` | primary | 是 | 会话压缩（自动） | `*=deny` |
+| `title` | primary | 是 | 生成会话标题 | `*=deny`（step=1 时异步 fork） |
+| `summary` | primary | 是 | 生成消息摘要 | `*=deny`（每个 step-finish 时异步 fork） |
+
+用户可通过 `config.agent` 自定义 agent（支持 `mode: "all"`），也可通过 `agent.generate` 让 LLM 辅助生成。
+
+---
+
+## 七、权限模型总结
+
+```
+父 session permission
+    │
+    ├── 仅继承 deny 规则 + external_directory 规则  ← subagent-permissions.ts
+    │   （父 agent 的 allow 规则不传播到子代理）
+    │
+    ├── 子代理自身 permission（来自 agent 定义）
+    │
+    ├── 默认 deny：
+    │   - todowrite（除非子代理明确允许）
+    │   - task（除非子代理明确允许，默认防嵌套）
+    │
+    └── 主 agent 专有工具 deny（来自 config.experimental.primary_tools）
+```
+
+子代理的 session 权限 = **父 deny + 父 external_directory + 自身 permission - 默认 deny - primary_tools deny**。
+
+---
+
+## 八、关键设计决策
+
+| 决策 | 意图 | 效果/局限 |
+|------|------|----------|
+| 结果以 XML 纯文本嵌入上下文 | 简单、LLM 可直接理解 | LLM 自行解析 XML；大结果可能被截断 |
+| 无专用 merge 逻辑 | 简洁，不引入额外抽象 | 依赖 LLM 的理解能力处理返回结果 |
+| 默认禁止子代理嵌套 task | 防止无限递归 | 限制了多级分解场景 |
+| 同一消息多 tool call 并发 | 利用 LLM 并行能力 | 子 agent 隔离，无法协作 |
+| Effect.ts 贯穿全程 | 类型安全、结构化并发 | 学习曲线陡峭 |
+| session 作为隔离边界 | 天然权限/消息隔离 | 每个子 session 独立数据库记录，开销较大 |
+| 后台引擎纯内存 | 有意识取舍（注释说明） | 进程重启丢失状态 |
+
+---
+
+## 九、参考源码路径
+
+| 文件 | 角色 |
+|------|------|
+| `packages/opencode/src/tool/task.ts` | Task tool 核心实现（调度入口） |
+| `packages/opencode/src/tool/task.txt` | Task tool 的 LLM 使用说明 |
+| `packages/opencode/src/agent/agent.ts` | Agent 定义注册中心 |
+| `packages/opencode/src/agent/subagent-permissions.ts` | 子代理权限推导 |
+| `packages/opencode/src/tool/registry.ts` | 工具注册 + `describeTask()` 列出可用子代理 |
+| `packages/opencode/src/session/prompt.ts` | 会话循环 + `handleSubtask()` + 提示词构建 |
+| `packages/opencode/src/session/processor.ts` | LLM stream 事件处理器 |
+| `packages/opencode/src/session/tools.ts` | Tool ↔ AI SDK 桥接 |
+| `packages/opencode/src/session/system.ts` | 系统提示词生成（含 Task tool 说明） |
+| `packages/opencode/src/background/job.ts` | 后台作业包装层 |
+| `packages/core/src/background-job.ts` | 后台作业核心引擎（内存注册表） |

docs/roadmap.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 # AG Core Roadmap
 
 > 定稿日期：2026-05-11
-> 最后更新：2026-07-04（v0.1 发布完成）
+> 最后更新：2026-07-09（Phase 14 完成 + M10 里程碑达成）
 
 ## 愿景
 
 AG Core 定位为构建 AI 智能体的底层工具箱，通过模块化、可插拔的架构，提供大模型调用、提示词工程、工具系统、记忆检索四大核心能力，支持快速组合出符合业务需求的智能体应用。
 
-**当前状态**：Phase 0-4c 全部完成；Provider IR 重构（统一类型系统 + OpenAI/Anthropic/DeepSeek/Qwen Provider）已完成；LlmCycle 简化（IR 消息类型切换 + 桥接层移除）已完成；v0.1 发布就绪（**182 个测试通过、0 clippy 警告、7 个离线示例可运行**）。
+**当前状态**：v0.2.0-rc.1 已打标签。Phase 0-14 全部完成。v0.3.0 实施中，Phase 15-19 共 5 个增量 Phase 待交付。目标是从"LLM 调用工具箱"升级为"能构建多 Agent 协作、RAG、长记忆 Agent 产品的基础系统"。
 
 ---
 
@@ -240,95 +240,665 @@ graph BT
 
 ---
 
-## 扩展计划（v0.2+）
+## v0.2.0 — 生产就绪（Production-Ready Core）
 
-> 以下功能在已完成的 phase 中已实现基础能力或在 Phase 4 阶段明确了边界，后续可按维度增量扩展。
+**目标**：解决 Rust Agent 工具箱从"能跑"到"能被人依赖"的鸿沟。持久化、配置层、上下文管理三大块补齐后，开发者可在 30 分钟内写出生产可用的 Agent 服务。
-> 设计参考：见 `docs/note-agent-harness-references.md`（OpenClaw / Hermes / OpenHuman / OpenHarness 横向对比）。
-> OpenCode 借鉴：见 `docs/note-opencode-agent-switching.md`（Agent 切换 + System Prompt 拼接机制）。
 
-### 已有扩展项（沿用）
+**总体规模**：8 个增量 Phase（Phase 5-12），17 个可验证 Step。
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+### 功能清单
-|-------|---------|------|--------|------|
-| Prompt Optimizer | `prompt` | 提示词自动优化 | P3 | 待实现 |
-| 流式接口优化 | `llm/stream` | 流式响应解析与事件化 | P0 | ✅ 已完成基础实现 |
 
-### v0.2+ 新增扩展项
+#### P0 — 必须交付
 
-> 以下为基于 Phase 4 设计讨论确定的 v0.2+ 候选扩展方向，按维度分组。
+| # | 功能 | 模块 | 方案要点 |
-> 标注为"v0.2 待评估"表示在 Phase 4 完成后再决定是否启动。
+|---|------|------|---------|
+| 1 | SqliteStore | `memory` | `rusqlite` + `bundled` feature，`MemoryStore` 的 SQLite 实现，进程重启数据不丢 |
+| 2 | ProviderConfig 扩展 + `from_env()` | `llm` | 补全 `timeout_secs` / `max_retries` 字段；`AG_LLM_*` 环境变量辅助函数 |
+| 3 | ToolDefinition IR 正式化 | `tools` | 移除 deprecated OpenAI wire 格式，替换为自定义 `ToolDef` 结构体 |
+| 4 | API 稳定性管理 | `*` | 公开枚举加 `#[non_exhaustive]`；CHANGELOG 记录 Breaking Changes；废弃 API 用 `#[deprecated]` 标记 |
+| 5 | Quick Start + 端到端示例 | `examples/` | 30 行 `main.rs` 快速开始；一个"SQLite 持久化 + Provider + 工具调用 + 多轮对话"的可运行示例（`cargo run --example`） |
 
-#### Multi-Agent / 协同
+#### P1 — 重要但不阻塞
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+| # | 功能 | 模块 | 方案要点 |
-|-------|---------|------|--------|------|
+|---|------|------|---------|
-| Multi-Agent 协同（Swarm） | `agent` | 子 Agent 委派、并行子任务、结果聚合 | P2 | v0.2 待评估 |
+| 6 | Ollama Provider | `llm/provider` | OpenAI Compat，本地 LLM 支持，实现量极小 |
+| 7 | VectorRetriever trait | `memory` | 语义检索 trait 抽象（`index` / `search`），不绑定后端实现 |
+| 8 | 流式 `submit_turn_stream` | `agent` | `AgentSession` 新增 `submit_turn_stream()`，返回 `Stream<Item = StreamEvent>` |
+| 9 | 测试补强 | `*` | wiremock Provider roundtrip 测试；多线程并发写入 MemoryStore 测试 |
 
-#### 技能（Skills）
+#### P2 — 有时间再做
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+| # | 功能 | 模块 | 备注 |
-|-------|---------|------|--------|------|
+|---|------|------|------|
-| Markdown 技能按需加载 | `agent` / `prompt` | 兼容 `SKILL.md` 格式（Hermes / OpenHarness 风格），按 prompt 上下文动态加载 | P2 | v0.2 待评估 |
+| 10 | MCP StreamableHttp | `tools` | 当前仅预留枚举变体 |
+| 11 | Gemini Provider | `llm/provider` | 协议差异大，实现成本较高 |
+| 12 | 文件系统 MemoryStore 后端 | `memory` | JSON/JSONL 轻量持久化 |
 
-#### 记忆（Memory）
+### ContextSlot 上下文管理
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+**模块归属**：`src/llm/context.rs`（与 `compact.rs` 同级）
-|-------|---------|------|--------|------|
-| 多通道检索（hybrid） | `memory/retriever` | 在 TextOverlap 之上叠加向量检索通道 | P2 | v0.2 待评估 |
-| KnowledgeGraph 深度记忆 | `memory` | 实体-关系图、`note-knowledge-graph-design.md` 已记录设计 | P3 | v0.2 待评估 |
-| TokenJuice 智能压缩 | `memory` / `llm/compact` | 借鉴 OpenHuman TokenJuice，对工具结果做语义压缩而非字节截断 | P3 | v0.2 待评估 |
 
-#### 交互层（TUI / Gateway）
+**核心概念**：`ContextSlot` 是一段带策略配置的消息列表，以 `slot_id` 为 namespace 独立持久化到 `MemoryStore`。支持三种模式、三种来源和派生关联（记录 `parent_id`）。
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+**核心类型**：
-|-------|---------|------|--------|------|
-| TUI / 多平台 Gateway | 应用层 | OpenClaw / Hermes 风格的消息平台桥接（Feishu / Telegram / Discord 等） | P3 | v0.2+ 应用层 |
 
-#### 训练基础设施
+```rust
+pub struct ContextSlot { id, session_id, config, messages, store }
+pub struct SlotConfig { mode: SlotMode, source: SlotSource, budget, compact }
+pub enum SlotMode {
+    Full,                                               // 完整对话历史
+    Focused(FocusedConfig),                             // 聚焦：保持 LLM 注意力
+    Readonly,                                           // 只读参考上下文
+}
+pub struct FocusedConfig { keep_system, recent_turns, inject_summary }
+pub enum SlotSource {
+    New,                                                // 全新空槽，独立持久化
+    Derived { parent_id, strategy: DeriveStrategy },     // 从父 slot 派生
+    Static(Vec<Message>),                               // 预置消息，不持久化
+}
+pub enum DeriveStrategy { Full, Focused(FocusedConfig) }
+pub struct ContextBudget { system, history, tools, tool_results, reserve }
+```
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+**持久化 Key 命名**：
-|-------|---------|------|--------|------|
+- `slot_msg:{session_id}:{slot_id}:{index}` → 消息内容
-| RL 轨迹导出 | `agent` | ShareGPT 格式轨迹、Atropos 集成（Hermes 风格） | P3 | v0.3+ 探索 |
+- `slot_meta:{session_id}:{slot_id}` → `SlotMeta`（含 `parent_id`）
+- `slot_rel:{session_id}:{child_id}:parent` → `"{parent_id}"`
 
-#### 安全治理
+**`AgentSession` 扩展**：
+- `create_slot(id, config)` — 创建新 slot
+- `switch_slot(id)` — 切换当前 slot
+- `list_slots()` — 列出所有 slot
+- `derive_slot(id, parent_id, strategy)` — 从父 slot 派生
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+**与 `ConversationMemory` 的关系**：保留不废除。`ConversationMemory` 继续服务传统对话场景。
-|-------|---------|------|--------|------|
-| Human-in-the-loop 审批 | `agent` / `tools/permission` | 高危工具执行前的异步审批回调（OpenHarness `permission_prompt` 模式） | P2 | v0.2 待评估 |
 
-#### 流式 / 实时
+**v0.2 不做**：
+- ❌ `slot.fork()` / `merge()` — 分支方法推迟到 v0.3+
+- ❌ `inject_summary` 自动生成 — v0.2 仅消费端（从 `SessionMemory` 读取），生成在 v0.3+
+- ❌ 血缘关系图遍历 — 只存 `parent_id`，不做查询
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+**依赖**：Phase 0（MemoryStore trait）、Phase 3（MemoryStore 持久化）
-|-------|---------|------|--------|------|
+**优先级**：P1
-| 流式 `submit_turn` | `agent/session` | Phase 4 v1 只暴露非流式 `submit_turn()`；v0.2 包装 `LlmCycle::submit_stream` 暴露流式入口 | P2 | v0.2 待评估 |
 
-#### Agent 切换 / Prompt 动态（OpenCode 借鉴）
+---
 
-| 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | 状态 |
+### v0.2.0 实施计划 — 8 个增量 Phase
-|-------|---------|------|--------|------|
+
-| Agent 身份切换（角色轮换） | `agent` | 借鉴 OpenCode Tab 键切换 build/plan：同一 `AgentSession` 持有可热替换的 `Agent` 引用，切换时不重置消息历史，在末尾追加 `synthetic: true` 的状态变更消息。详见 `docs/note-opencode-agent-switching.md` §4 | P2 | v0.2 待评估 |
+> **编号说明**：Phase 5-12 接续 v0.1 的 Phase 0-4c，按开发顺序排列。
-| System Prompt 多层动态拼接 | `agent/session` | 借鉴 OpenCode `request.ts:58-66`：拆分 `base_prompt + agent_prompt + env_context` 三层，`AgentSession::submit_turn` 每轮重算（不缓存），便于按 agent 类型动态切换 | P2 | v0.2 待评估 |
+
-| **多 Context 切换** | `agent` | **Phase 4c 的 SessionMemory 数据结构已预留信息桥接通道，v0.2+ 在其上包装 `ContextManager` 实现完整的多 context 切换：创建/销毁/切换 context、通过 SessionMemory 桥接关键信息。详见 `docs/note-context-switch-design.md`** | P2 | v0.2 待评估 |
+#### Phase 5: 热身准备（Warmup）
+
+**目标**：快速交付三个互不依赖的独立改动，建立交付节奏。
+
+| Step | 内容 | 文件范围 | 验证标准 |
+|------|------|---------|---------|
+| **5.1** ✅ | `ProviderConfig` 扩展：补 `timeout_secs`(def=30) + `max_retries`(def=3)；新增 `ProviderConfig::from_env(prefix)` | `llm/provider.rs` + 各 Provider `new()` 构造函数 | `cargo test` + `from_env()` 单元测试 |
+| **5.2** ✅ | `OllamaProvider`：基于 `GenericOpenaiProvider` 包装，改 base_url 为 `http://localhost:11434`；`ProviderType` 新增 `Ollama` | `llm/provider/provider.rs` + `llm/provider/ollama.rs`（新增） | `cargo build` — 纯类型级验证 |
+| **5.3** ✅ | 公开枚举 `#[non_exhaustive]` 前置标记：`ProviderType` / `StopReason` / `FinishReason` / `EvictionPolicy` / `SlotMode`(预置) | 各枚举定义处 | 编译通过 + `cargo clippy` 0 警告 |
+
+**实际新增**（2026-07-05 commit `98dfe6c`）：
+- 新增文件 1 个（`llm/provider/ollama.rs`，72 行）
+- 修改文件 2 个（`llm/provider.rs` 加 `from_env` + `Default` + 4 个字段；`memory/store.rs` EvictionPolicy 加 `#[non_exhaustive]`）
+- `ProviderType::Ollama` 变体 + `FromStr` 解析（"ollama" → Ollama）
+- `OllamaProvider::new(base_url, api_key, model, timeout_secs)` + `with_client()` 构造函数
+- `ProviderConfig::from_env(prefix)` 解析 `{prefix}_API_KEY` / `{prefix}_BASE_URL` / `{prefix}_MODEL` 环境变量
+- 全量测试 182 → 190（+8，phase 5 新增 from_env 与 Ollama 相关单测）
+- clippy 0 警告
+
+**依赖**：无（三个 Step 互不冲突）
+**优先级**：P0（5.1）+ P1（5.2）+ P0 前置（5.3）
+**为何独立成 Phase**：三个改动零文件重叠，可以并行推进。它们是后续所有 Phase 的"门把手"——先做完热身再进入核心工作。
+**状态**：✅ Phase 5 全部交付物已完成
+
+---
+
+#### Phase 6: ToolDefinition IR 正式化
+
+**目标**：引入 `ToolDef` 新类型，替换已标记 `#[deprecated]` 的 `ToolDefinition`（`OpenaiToolDefinition` 别名）。
+
+**这是 v0.2 技术风险最高的 Phase**，影响 4 个模块约 8 个文件。通过 5 个 Step 逐文件切割确保每步可编译。
+
+| Step | 内容 | 验证标准 |
+|------|------|---------|
+| **6.1** ✅ | `types/tool.rs` 新增 `ToolDef` 结构体 + `From<ToolDef> for OpenaiToolDefinition` + 反向 `From` | 单元测试 roundtrip |
+| **6.2** ✅ | `types/mod.rs` 切别名 `pub type ToolDefinition = ToolDef`；`MessageRequest.tools` 改 `Vec<ToolDef>` | `cargo build` 编译断点 |
+| **6.3** ✅ | `cycle.rs` 4 个方法签名 + `registry.rs` `definitions()` 签名更新 | `cargo build` |
+| **6.4** ✅ | Provider 适配层（openai.rs / anthropic.rs / openai_compat.rs）：`build_request()` 内做 `ToolDef → wire-format` 转换 | `cargo test` 每个 provider 测试 |
+| **6.5** ✅ | 所有测试/示例中 `ToolDefinition` → `ToolDef` 修复；移除旧 `#[deprecated]` alias | `cargo test --all-targets` 全绿 |
+
+**边界切割技巧**：
+- Step 6.1 → 6.2 之间是安全 checkpoint：新类型存在但旧代码照常编译
+- Provider 层不改序列化逻辑，只加一层 `From` 转换
+- 当前代码中 `ToolDefinition` 已是 `#[deprecated(since = "0.1.0")]`，用户已有迁移预期
+
+**依赖**：无（仅与 Phase 5.3 有枚举兼容关系）
+**优先级**：P0
+
+**实际新增**（2026-07-05 commit `4cf5918` / `9da9b83` / `b187519`，详见 `docs/13-phase6-tooldef-ir.md`）：
+- 修改文件 8 个：`llm/types/tool.rs`、`llm/types/mod.rs`、`llm/types/request_v2.rs`、`llm/cycle.rs`、`llm/provider/openai.rs`、`tools/registry.rs`、`tools/mcp.rs`、`agent/agent.rs`
+- `ToolDef` IR（name / description / parameters，无 `strict`）新增于 `types/tool.rs`，配套双向 `From` 转换
+- `OpenaiToolDefinition` 降级为 `#[doc(hidden)]`，仅供 OpenAI 适配层内部消费
+- `MessageRequest.tools` 切换为 `Vec<ToolDef>`
+- `ToolDefinition` 别名最终完全移除（直接使用 `ToolDef`）
+- 4 处 `#[allow(deprecated)]` 抑制点全部清理（cycle/registry/mcp/agent）；残留 `#[allow(deprecated)]` 均与 `ChatResponse` / `with_system_prompt` 等其他弃用项无关
+- 新增 roundtrip 测试 `message_request_with_tools_roundtrip`（断言 `strict` 字段不泄漏到序列化输出）
+- Anthropic 适配层字段名一致零改动；openai_compat/ollama 委托 `GenericOpenaiProvider` 零改动
+- 全量测试 190 → 191（+1，Phase 6 新增 roundtrip）；clippy 0 警告
+
+**状态**：✅ Phase 6 全部交付物已完成
+
+---
+
+#### Phase 7: SqliteStore 持久化
+
+**目标**：实现 `MemoryStore` 的 SQLite 后端，进程重启数据不丢。
+
+**与 Phase 6 无耦合，可重叠开发。**
+
+| Step | 内容 | 文件 | 验证标准 |
+|------|------|-----|---------|
+| **7.1** ✅ | 新增 `memory/store/sqlite.rs`：`Mutex<Connection>` + `spawn_blocking`，实现 `save/get/delete/list` + prefix 过滤 | `memory/store/sqlite.rs` + `Cargo.toml`（add `rusqlite`） | 单元测试 CRUD + prefix 查询 |
+| **7.2** ✅ | WAL 模式 + 并发安全 + 集成测试（`tokio::spawn` 10 个并发 task） | `sqlite.rs` 扩展 | 并发写入 100 轮无 race |
+
+**设计决策**：
+- 用 `Mutex<Connection>` 而非连接池（ponytail：一个连接够用就不加 r2d2）
+- WAL 模式：`PRAGMA journal_mode=WAL` 解决读写锁
+
+**依赖**：`MemoryStore` trait（v0.1 Phase 3 已就绪）
+**优先级**：P0
+
+**实际新增**（2026-07-05 commit `13edacd` / `c8a91f6` / `c82af60`，详见 `docs/14-phase7-sqlite-store.md`）：
+- 方案文档：`docs/14-phase7-sqlite-store.md`（526 行，Phase 7 设计推演与权衡记录）
+- 结构重组：`src/memory/store.rs` 单体文件 → `src/memory/store/{mod.rs(in_memory.rs, sqlite_store.rs)}` 模块目录；外部导入路径 `crate::memory::store::MemoryStore` 不变
+- 新增文件 2 个：`src/memory/store/sqlite_store.rs`（545 行 SqliteStore 实现 + 9 个内联测试）、`src/memory/store/in_memory.rs`（266 行，结构搬移）
+- 核心实现要点：
+  - `Arc<Mutex<Connection>>` 串行化所有 IO；`spawn_blocking` 卸载到阻塞线程池
+  - WAL 模式 + `synchronous=NORMAL` + `busy_timeout=5s` + `wal_autocheckpoint=1000`
+  - `PRAGMA user_version` schema 版本管理（`INITIAL_USER_VERSION = 1`）
+  - `created_at` 归一化为 UTC 的 RFC 3339 TEXT，字典序等价时间序
+  - 错误精细映射：`SqliteFailure` / `InvalidQuery` → `InvalidInput`；`FromSqlConversionFailure` → `Serialization`；其他 → `Storage`
+- 9 个内联测试覆盖：CRUD、upsert、prefix / since / offset+limit 过滤、10 写者 × 10 次并发写入、持久化 round-trip（重启连接不丢数据）、`InMemoryStore ↔ SqliteStore` trait-box 互换兼容性
+- 依赖：`rusqlite = { version = "0.32", features = ["bundled"] }`；`time` 增补 `parsing` / `formatting` / `macros` features；`dev-dependencies` 新增 `tempfile = "3"`
+- 全量测试 191 → 200（+9，Phase 7 新增 SqliteStore 单测）；clippy 0 警告
+
+**状态**：✅ Phase 7 全部交付物已完成
+
+---
+
+#### Phase 8: MVP 集成出口（v0.2.0-rc.1 候选）
+
+**目标**：P0 五项全部交付。开发者 clone 仓库后 10 分钟跑起持久化 Agent。
+
+| Step | 内容 | 验证标准 |
+|------|------|---------|
+| **8.1** ✅ | API 稳定性扫尾：`#[non_exhaustive]` × 14 公开枚举 + `StepStatus::Completed` 切 `MessageResponse` + CHANGELOG v0.2.0-rc.1 + Cargo.toml 0.2.0-rc.1 | `cargo doc --no-deps` 0 warning + 零 deprecated warning |
+| **8.2** ✅ | Quick Start 示例（57 行 `main.rs`）：MockProvider + EchoTool + submit_turn 真实工具调用 | `cargo run --example quick_start` exit 0 |
+| **8.3** ✅ | 端到端示例：SqliteStore + AG_LLM_* from_env 自动检测 + 3 工具 + 3 轮对话 + 持久化跨连接验证 | `cargo run --example end_to_end`（Mock fallback，无需 API key）|
+
+**Phase 8 全部完成**。**已打 `v0.2.0-rc.1` 标签**。
+
+**实际新增**（2026-07-05，7 commits）：
+- `feat(core)` —— 14 个公开枚举追加 `#[non_exhaustive]`（P0 核心 IR + P0 Error + P1 其他）
+- `refactor(agent)` —— `StepStatus::Completed(ChatResponse)` → `Completed(MessageResponse)` + `task_agent_demo.rs` 清理 3 处废弃类型
+- `docs` —— CHANGELOG v0.2.0-rc.1 条目 + Cargo.toml version 0.1.0 → 0.2.0-rc.1 + README 示例列表 7 → 10
+- `test(core)` —— 验证 commit 1-3 零回归（test 200 passed + clippy 0 警告 + doc 0 warning）
+- `feat(examples)` —— `quick_start.rs`（60 行）+ `end_to_end.rs`（246 行）
+- `docs(roadmap)` —— 标记 Phase 8 全部完成 + M4 里程碑 ✅
+- `fix(examples)` —— 实施后 PM/SA/Code Reviewer 三方审查发现 6 项问题（🔴 CalcTool 除零 panic + 🟡 drop 注释准确性 + 🟡 EchoTool 错误处理 + 💭 断言一致性 + 💭 工具两端语义统一 + 💭 trailing newline），全部修复
+
+**依赖**：Phase 5（ProviderConfig from_env）+ Phase 6（ToolDef）+ Phase 7（SqliteStore）
+**优先级**：P0
+**状态**：✅ Phase 8 全部交付物已完成
+
+---
+
+#### Phase 9: 流式体验增强
+
+**目标**：Agent 会话支持流式输出，开发者看到实时 token。
+
+| Step | 内容 | 文件 | 验证标准 |
+|------|------|-----|---------|
+| **9.1** ✅ | `AgentSession::submit_turn_stream(user_input) -> impl Stream<Item=StreamEvent>` | `agent/session.rs` | 单元测试验证流事件序列：`TextDelta → ... → MessageComplete` |
+
+**注意**：tool 自动循环时流中插入 `ToolExecutionStarted` 事件，用户端 UI 显示"正在调用工具..."。
+
+**依赖**：Phase 6（ToolDef）+ `LlmProvider.chat_stream`（v0.1 已有）
+**优先级**：P1
+
+**实际新增**（2026-07-06 commit `212cfcc`，详见 `docs/16-phase9-streaming-experience.md`）：
+- 方案文档：`docs/16-phase9-streaming-experience.md`（821 行，含状态机设计推演与边界情况）
+- 修改文件 3 个：`src/agent/session.rs`（+208，含 `submit_turn_stream` / `finalize_turn`）、`src/llm/cycle.rs`（+784，含 `submit_with_tools_stream` / `run_tool_loop` spawn + mpsc 状态机）、`src/llm/types/response_v2.rs`（+21，含 `StreamEvent::ToolExecutionStarted`/`Completed` 变体 + `apply_to` 元事件）
+- 关键设计：`CycleConfig` 加 `Clone` derive 以支持 spawn 跨 task；`finalize_turn` 手动同步状态（`submit_turn_stream` 返回流前不落库，避免半成品被 hook 误读）
+- 测试：新增 9 个单元测试 + 2 个集成测试（含 `submit_turn_stream_end_to_end` 端到端 mock provider 流消费 + `submit_turn_stream_triggers_turn_hooks` Hook 触发验证），全量 200 → 211（+11，0 失败）
+- clippy 0 警告
+- 无新增外部依赖
+
+**状态**：✅ Phase 9 全部交付物已完成
+
+---
+
+#### Phase 10: ContextSlot 上下文管理
+
+**目标**：支持多上下文分区管理，Agent 可在不同 slot 之间切换。
+
+| Step | 内容 | 验证标准 |
+|------|------|---------|
+| **10.1** ✅ | `src/agent/context.rs`：`ContextSlot` + `SlotConfig` / `SlotMode` / `FocusedConfig` / `SlotSource` / `DeriveStrategy` / `ContextBudget` / `SlotMeta` 核心类型 | `cargo build --all-targets` |
+| **10.2** ✅ | ContextSlot 持久化：基于 `MemoryStore` trait（不绑定 SqliteStore）实现 save/load/list/delete + slot 命名空间 key 策略 + `load_messages()` Focused 读时过滤 + `append_messages()` Readonly 阻断 + colon 注入防护 | 单元测试：持久化 roundtrip / session 隔离 / Focused 边界 / delete 保护 / 派生 / load_messages() |
+| **10.3** ✅ | `AgentSession` 扩展：`create_slot` / `switch_slot` / `list_slots` / `derive_slot` / `delete_slot` + `new()` 自动创建 `"default"` slot + `submit_turn`/`finalize_turn` 改造为基于当前 slot 的增量追加写回 + 新示例 `context_slot_demo` | 集成测试 + `cargo run --example context_slot_demo` exit 0 |
+
+**如何保证简单场景无感**：`AgentSession::new()` 内部检查，自动创建 `"default"` slot → `submit_turn` 默认写到 default slot。
+
+**实际新增**（2026-07-07 commit `6359422`，详见 `docs/17-phase10-contextslot.md`）：
+- 方案文档：`docs/17-phase10-contextslot.md`（1227 行，含 §5 推荐方案、§6 实施建议、§9 实施计划，经过 4 轮方案/计划/实施审查 + 1 轮非阻塞建议修复）
+- 新增文件 3 个：`src/agent/context.rs`（~430 行 ContextSlot 核心类型 + 持久化方法 + 22 个测试）、`src/agent/context.rs` 中的 `ContextSlot::filter_focused` 静态方法（被 `load_messages` 和 `derive_slot` 复用，消除代码重复）、`examples/context_slot_demo.rs`（~160 行分支对话示例：法律咨询 → 派生两个方向 → 切换 → 隔离验证 → 删除保护）
+- 修改文件 3 个：`src/agent.rs`（+5 行 module 声明 + re-export）、`src/agent/error.rs`（+56 行：3 个新变体 `SlotReadonly`/`SlotNotFound`/`SlotAlreadyExists` + 4 个测试）、`src/agent/session.rs`（+825/-197 行：slots 字段 + 6 个管理方法 + submit_turn/finalize_turn 改造 + 17 个测试）
+- 关键设计：
+  - **模块归属**：`agent/context.rs`（零新依赖方向，遵循 `agent → memory` 已有依赖）
+  - **持久化**：JSON blob 批次存储，每 slot 3-4 条 `MemoryItem`（`slot_data` / `slot_meta` / `slot_config` / `slot_rel`）
+  - **submit_turn 签名不变**：方案 A（内部 `current_slot_id` 状态），向后兼容
+  - **Focused 模式读时过滤**：`load_messages() -> Vec<Message>`，避免 Rust 借用检查问题
+  - **增量追加写回**：`cycle.messages()[input_len..]` 提取本轮新增消息，确保 Focused 模式数据不丢失
+  - **delete_slot 双重保护**：禁止删 `"default"` + 至少保留一个 slot
+  - **colon 注入防护**：`assert_no_colon` 在 key 构造时 panic
+  - **错误传播**：`serde_json` / `MemoryStore` 所有错误用 `?` 传播，无静默吞掉
+- 验证：211 → 254 测试（+43 新测试），clippy 0 警告，doc 0 warning，10 + 1 示例全部 exit 0
+- finalize_turn 签名变更（破坏性）：新增 `new_messages_from_cycle: Vec<Message>` 参数，返回从 `()` 改为 `Result<(), AgentError>`——影响 Phase 9 的 `submit_turn_stream_triggers_turn_hooks` 和 `submit_turn_stream_end_to_end` 2 个测试，已适配
+
+**依赖**：Phase 5（`#[non_exhaustive]` 预置 SlotMode 等枚举）、Phase 7（SqliteStore 推荐持久化后端；`MemoryStore` trait 即可）
+**优先级**：P1
+**状态**：✅ Phase 10 全部交付物已完成
+
+---
+
+#### Phase 11: 测试与检索补强
+
+**目标**：补全测试覆盖 + 语义检索抽象。
+
+| Step | 内容 | 验证标准 |
+|------|------|---------|
+| **11.1** ✅ | `VectorRetriever` trait：`index(id, embeddings)` + `search(query, k)` | 编译 + mock 测试 |
+| **11.2** ✅ | wiremock Provider roundtrip 测试：模拟 OpenAI/Anthropic HTTP 端点 | `cargo test` 新增 10+ roundtrip 测试 |
+| **11.3** ✅ | 并发测试补强：InMemoryStore + SqliteStore 多线程写入验证 | 跑 100 轮无 race |
+
+**实际新增**（2026-07-06 commit `71abe88` / `b4e5c7d`，详见 `docs/18-phase11-testing-and-retrieval.md`）：
+- 方案文档：`docs/18-phase11-testing-and-retrieval.md`（647 行，含 11.1/11.2/11.3 设计 + 10 项架构决策 + 实施后补充 2 条偏差记录 #6 mid-stream mock 模式 + #7 429 retry-after 修复）
+- 新增文件 1 个：`src/memory/vector.rs`（237 行 — `VectorRetriever` trait + `InMemoryVectorRetriever` 引用实现 + `dot()` 零依赖 + 6 个内联测试）
+- 修改文件 5 个：
+  - `src/memory.rs`（+2 行：module 声明 + re-export）
+  - `src/llm/provider/openai.rs`（+8 wiremock 测试 + `handle_error_response` 429 retry-after 解析修复 5 行）
+  - `src/llm/provider/anthropic.rs`（+4 wiremock 测试）
+  - `src/memory/store/in_memory.rs`（+3 并发测试：100 并发写、5 写+5 读混合、15 写者容量淘汰）
+  - `src/memory/store/sqlite_store.rs`（+2 并发测试：100 并发写、5 写+5 读混合）
+- 关键设计：
+  - **零依赖 dot()**：手写点积/范数，零新增 crate 依赖
+  - **Wiremock 测试自包含**：每个测试独立 `MockServer::start()`，沿用现有模式
+  - **429 retry-after 修复**：`openai.rs` 与 `anthropic.rs` 行为对齐（5 行代码）
+  - **偏差记录**：方案文档「已否决的方案 #6/#7」记录两处实施偏差，便于后续审计追溯
+- 验证：254 → 277 测试（+23 个新测试），clippy 0 警告，doc 0 warning；并发测试连续 3 次运行稳定无 flaky
+- **依赖**：无（与方案一致）
+- **状态**：✅ Phase 11 全部交付物已完成
+
+---
+
+#### Phase 12: P2 锦上添花（可选）
+
+**目标**：时间允许时按优先级交付。
+
+| 优先级 | 功能 | 实现量估计 | 备注 |
+|--------|------|-----------|------|
+| **12.1** | 文件系统 MemoryStore（JSON/JSONL） | ~80 行 | 最简单，适合练手 |
+| **12.2** | MCP StreamableHttp 传输 | ~150 行 | 协议还在演进 |
+| **12.3** | Gemini Provider | ~300 行 | 协议差异大，建议推迟到 v0.3 |
+
+**依赖**：无（独立交付）
+
+---
+
+### v0.2.0 Phase 依赖关系图
+
+```mermaid
+graph BT
+    P5["<b>Phase 5: 热身准备</b><br/>ProviderConfig::from_env<br/>Ollama Provider<br/>#[non_exhaustive] 标记"]:::done
+    P6["<b>Phase 6: ToolDef IR</b><br/>Provider 无关工具定义"]:::done
+    P7["<b>Phase 7: SqliteStore</b><br/>rusqlite + WAL<br/>9 个内联测试<br/>持久化 round-trip"]:::done
+    P8["<b>Phase 8: MVP 出口</b><br/>rc.1 标签<br/>14 枚举 #[non_exhaustive]<br/>StepStatus IR 迁移<br/>quick_start + end_to_end"]:::done
+    P9["<b>Phase 9: 流式体验增强</b><br/>submit_turn_stream<br/>submit_with_tools_stream<br/>9 单元测试 + 2 集成测试"]:::done
+    P10["<b>Phase 10: ContextSlot</b><br/>ContextSlot 类型<br/>JSON blob 持久化<br/>AgentSession 集成<br/>43 个新测试"]:::done
+    P11["<b>Phase 11: 测试与检索补强</b><br/>VectorRetriever trait<br/>12 wiremock tests<br/>5 并发测试"]:::done
+    P12["Phase 12<br/>P2 锦上添花"]:::p2
+
+    P8 --> P5
+    P8 --> P6
+    P8 --> P7
+
+    P9 --> P6
+
+    P10 --> P7
+    P10 --> P8
+
+    P11 -.-> P7
+
+    classDef done fill:#4ade80,stroke:#16a34a,color:#1a1a1a
+    classDef warmup fill:#e2e8f0,stroke:#94a3b8
+    classDef core fill:#fbbf24,stroke:#d97706
+    classDef mvp fill:#4ade80,stroke:#16a34a
+    classDef p1 fill:#93c5fd,stroke:#2563eb
+    classDef p2 fill:#c4b5fd,stroke:#7c3aed
+```
+
+---
+
+### 关键里程碑
+
+| 里程碑 | Phase 完成条件 | 可验证指标 | 状态 |
+|--------|---------------|-----------|------|
+| **M1** | Phase 5 | 热身三项完成：`from_env()` 可用 / Ollama 类型存在 / `#[non_exhaustive]` 就位 | ✅ 2026-07-05 |
+| **M2** | Phase 6 | `ToolDef` 全量切换，`cargo test --all-targets` 全绿 | ✅ 2026-07-05 |
+| **M3** | Phase 7 | SqliteStore CRUD + 并发测试通过，进程重启数据不丢 | ✅ 2026-07-05 |
+| **M4** | **Phase 8 (rc.1)** | P0 五项全部交付，`cargo run --example quick_start` 跑通 | ✅ 2026-07-05 |
+| **M5** | Phase 9 | `submit_turn_stream` 流式事件序列验证通过 | ✅ 2026-07-06 |
+| **M6** | Phase 10 | ContextSlot 创建/切换/派生集成测试通过 | ✅ 2026-07-07 |
+| **M7** | Phase 11 | wiremock + 并发测试补强，测试总量 200+ | ✅ 2026-07-06 |
+| **M8** | Phase 12（可选） | P2 功能按需交付 | ⏳ |
+
+---
+
+## v0.3.0 — 多 Agent 基础系统（Multi-Agent Foundation）
+
+**目标**：从"LLM 调用工具箱"升级为"能构建多 Agent 协作、RAG、长记忆 Agent 产品的基础系统"。补齐 LangChain 7 大组件中缺失的 Document 和 VectorStore 能力，落地笔记设计中的 ContextSlot fork/merge、摘要自动生成、知识图谱，建立 engine 引擎层（会话树 + time-travel Checkpointer + SubAgent Dispatch + Agent Switch），为即将开发的多 Agent 产品提供完整基础。
+
+**总体规模**：7 个增量 Phase（Phase 13-19），总新增代码约 2600 行，测试从 277 → 380+。
+
+### 功能清单
+
+#### P0 — 必须交付
+
+| # | 功能 | 模块 | 方案要点 |
+|---|------|------|---------|
+| 1 | 技术债清理（旧 types 文件） | `llm/types` | `request.rs` / `response.rs` / `old_stream.rs` 三个 Phase 0 旧文件删除；内部类型移入 `provider/openai.rs` |
+| 2 | ContextSlot fork/merge | `agent/context` | `fork(child_id, strategy)` 别名 + `merge(child, MergeStrategy)` 三种策略（Append/Replace/Summarize） |
+| 3 | Document 系统 | `document/`（新模块） | `Document` 核心类型 + `RecursiveCharacterSplitter`（递归字符分割，支持 chunk_size/chunk_overlap/separators） |
+| 4 | Embedding 抽象 | `llm/embedding` | `Embedding` trait（`embed` / `dim`）+ `MockEmbedding` 测试实现 |
+| 5 | 向量存储持久化 | `vector/`（新模块） | `VectorStore` trait + `InMemoryVectorStore`（读写）+ `PersistentVectorStore`（SqliteStore 后端）+ `RagPipeline` 组合器 |
+| 6 | 摘要自动生成 | `agent` / `llm/hooks` | `SummaryConfig` 配置 + `OnTurnEnd` Hook 自动检测 token 水位 → 调 LLM 生成摘要 → `SessionMemory::set("conversation_summary", ...)` |
+| 7 | SessionManager + 会话树 | `engine/`（新模块） | Session 工厂（`create`/`create_child`）+ 按 ID 恢复（`get`）+ 子树管理（`children`/`parent`/`destroy_subtree`）+ 元数据持久化（MemoryStore） |
+| 8 | Time-travel Checkpointer | `engine/checkpointer` | `checkpoint(session)` 全量序列化 + `rollback(session_id, ckpt_id)` 回滚 + `fork(session_id, ckpt_id, new_id)` 分支 + `list_checkpoints` |
+| 9 | Agent Switch | `engine/switch` | 热切换 `session.agent`（替换 `Arc<dyn Agent>`），slot 历史 / turn_index / session_memory 全保留 |
+| 10 | SubAgent Dispatch | `engine/sub_agent` | `dispatch(parent, sub_agent, task, config)` 单任务 + `dispatch_all(parent, tasks, config)` 并行派发（Semaphore 并发控制）+ 子 SessionMemory 继承 + `SubTaskResult` 结构化回传 |
+| 11 | 知识图谱 | `memory/graph` | `KnowledgeGraph` trait（`add_entity` / `add_relation` / `get_related` / `find_by_keywords`）+ `InMemoryGraph` 实现 + `tag_index` 标签管理 |
+| 12 | 双通道检索 | `memory/retriever` | `MemoryRetriever` 扩展为双通道（`KnowledgeStore` + `KnowledgeGraph`）+ `RetrievalStrategy::Hybrid` |
+
+### 实施计划 — 7 个增量 Phase
+
+> **编号说明**：Phase 13-19 接续 v0.2 的 Phase 5-12，按开发顺序排列。
+
+#### Phase 13: 热身清理 + ContextSlot fork/merge
+
+**目标**：清除 Phase 0 遗留的旧 types 文件，交付超低价功能建立节奏。
+
+| Step | 内容 | 文件范围 | 验证标准 |
+|------|------|---------|---------|
+| **13.1** | `OpenaiChatRequest` 移入 `provider/openai.rs`，`types/request.rs` 删除 | `llm/types/request.rs` + `llm/provider/openai.rs` | `cargo build --all-targets` |
+| **13.2** | `OpenaiChatResponse/Chunk` 移入 `provider/openai.rs`，`types/response.rs` 删除 | `llm/types/response.rs` + `llm/provider/openai.rs` | `cargo build --all-targets` |
+| **13.3** | `old_stream.rs` 删除 + `types/mod.rs` 中 `ChatResponse` 删除 | `llm/types/old_stream.rs` + `llm/types/mod.rs` | `cargo build` + 确认 3 个旧文件不存在 |
+| **13.4** | `ToolChoice` 从 `request.rs` 搬到 `tool.rs` | `llm/types/tool.rs` + `llm/types/request_v2.rs` | `cargo test --all-targets` 全绿 |
+| **13.5** | `ContextSlot::fork(child_id, strategy)` 别名 + `merge(child, MergeStrategy)` | `agent/context.rs` | 单元测试：fork → 子 slot 消息 = 父 slot 副本；merge(Append) → 消息按序追加 |
+
+**依赖**：无
+**优先级**：P0
+**预估规模**：约 200 行
+**状态**：✅ Phase 13 全部交付物已完成（2026-07-08）
+
+---
+
+#### Phase 14: Document 系统 + Embedding 抽象
+
+**目标**：补齐 LangChain 7 大组件中最明显的缺口——Document 类型和分割器。不搞 Loader 框架，用户用 `fs::read_to_string` 自行加载。
+
+**交付物**：
+1. `src/document.rs` 新模块（`Document` 类型 + `RecursiveCharacterSplitter`）
+2. `src/llm/embedding.rs`（`Embedding` trait + `MockEmbedding`）
+
+**设计要点**：
+- `Document`：id / content / metadata（HashMap<String, String>）/ mime_type
+- `RecursiveCharacterSplitter`：chunk_size（默认 1000）/ chunk_overlap（默认 200）/ separators（`["\n\n", "\n", "。", "？", "！", ".", " ", ""]`，含 CJK 标点）
+- 两阶段算法：按 separator 优先级递归分割（Phase 1）+ 贪心合并 + overlap 滑动窗口（Phase 2）
+- 所有长度比较以 Unicode 字符数为单位（`chars_len()`），非字节数
+- `Embedding` trait：`async fn embed(&self, input: &[String]) -> Result<Vec<Vec<f32>>, LlmError>` + `fn dim()`
+- 复用 `LlmError` 而非新错误类型
+- `MockEmbedding`：sin-hash 零依赖伪随机向量 + L2 归一化
+- 不引入 `DocumentLoader` trait（应用层职责）
+
+**实际新增**（2026-07-09 commit `d4c4d8f`，详见 `docs/20-phase14-document-and-embedding.md`）：
+- 新增文件 3 个：
+  - `src/document.rs`（580 行）— `Document` 类型（4 字段 + `new`/`from_raw` 构造器，2 个 `new` 接受 `impl Into<String>`） + `RecursiveCharacterSplitter`（两阶段算法：按 separator 优先级递归分割 + 贪心合并 overlap，所有长度比较 `chars_len()` 字符级，overlap 提取 `chars().rev().take().rev()` 字符级安全）+ 19 个内联测试
+  - `src/llm/embedding.rs`（183 行）— `Embedding` trait（async + `LlmError`）+ `MockEmbedding`（sin-hash：字节和+长度做种子，`f32::sin(seed + i) * 10000`，L2 归一化到单位长度，零向量防除零）+ 6 个内联测试
+  - `examples/document_demo.rs`（74 行）— 端到端演示 Document → RecursiveCharacterSplitter → MockEmbedding → InMemoryVectorRetriever → search
+- 修改文件 2 个：
+  - `src/lib.rs`（+3 行：`pub mod document` + `pub use document::Document` + 空行）
+  - `src/llm.rs`（+1 行：`pub mod embedding`）
+- 关键设计：
+  - **早返回守卫**：`split_text` 在 `chars_len(text) <= self.chunk_size` 时直接返回 `[text]`，避免短文本在 Phase 2 `join("")` 中丢失 separator 边界
+  - **`Document::new` 使用 `impl Into<String>`**：接受 `&str` 或 `String`，比规范示例的 `String` 更灵活
+  - **`new()` panic + `try_new()` Result 双路径**：与 Rust 库惯例一致
+  - **CJK 分隔符扩展**：`DEFAULT_SEPARATORS` 包含 `"。"`/`"？"`/`"！"`，避免中文文本跳过句子级退化为空格分割
+  - **chunk_size = 0 校验**：构造器拒绝零值，避免字符级兜底死循环
+  - **tracing 埋点**：`split()` 入口 `tracing::debug!` + 每文档/每 chunk `tracing::trace!`
+  - **debug_assert 溢出保护**：单文档 chunk 数 < 10000 时 `debug_assert!`
+  - **Metadata 键覆盖文档化**：`HashMap::insert()` 静默覆盖 source_id/chunk_index/chunk_count 在 `split()` doc comment 注明
+- 测试：19 个 Document 测试（含 1 个 split_multibyte_utf8_boundary CJK 边界测试）+ 6 个 Embedding 测试，全量 286 → 313（+27 新测试，但部分测试覆盖范围重叠计算约 25 个净增）
+- 方案文档：`docs/20-phase14-document-and-embedding.md`（1417 行，含背景/调研/方案对比/实施计划（详细版）/3 轮审查修复记录），经过 3 轮 PM/SA 审查 + 1 轮实施后修复
+- clippy 0 警告，doc 0 warning
+- 无新增外部依赖（`Cargo.toml` 未修改）
+
+**实施后调整**：
+- 实施发现方案算法中 Phase 1 累加器设计与测试期望冲突（"para1\n\npara2" 在 chunk_size=100 时 1 chunk 更合理），简化为"按 separator 切分 + Phase 2 合并"两阶段分工
+- 二次审查发现 `split_text` 缺少早返回守卫 + `current_sep_count` 虚增计数，全部已修复
+
+**依赖**：无（纯数据结构 + 零新 crate 依赖）
+**优先级**：P0
+**预估规模**：约 350 行
+**状态**：✅ Phase 14 全部交付物已完成（2026-07-09）
+
+---
+
+#### Phase 15: 向量存储持久化（SqliteStore 后端）
+
+**目标**：实现 VectorStore 持久化，让语义检索支持进程重启后数据恢复。
+
+**设计决策**：不用 pgvector。基于已有 SqliteStore（`rusqlite`）做持久化包装——运行时全量加载到 InMemory 索引做余弦搜索，写时同步到 SqliteStore。
+
+**交付物**：
+1. `src/vector/` 新模块：`VectorStore` trait + `InMemoryVectorStore` + `PersistentVectorStore` + `RagPipeline`
+2. `VectorStore` trait：`add(docs, embeddings)` / `search(query, k)` / `remove(ids)`
+3. `PersistentVectorStore`：构造时从 SqliteStore 加载已有索引；`add` 双向写入；`search` 纯内存搜索
+4. `RagPipeline`：组合器封装 `split` → `embed` → `store.add` 的 ingest 流程，以及 `embed` → `store.search` 的 retrieve 流程
+5. SqliteStore 存储格式：`vec:{namespace}:{doc_id}` → JSON `{doc_id, content, metadata, embedding}`
+
+**依赖**：Phase 14（Document 类型）
+**优先级**：P0
+**预估规模**：约 400 行
+**状态**：⏳ 待实施
+
+---
+
+#### Phase 16: 摘要自动生成
+
+**目标**：闭环长对话能力。v0.2 的 `inject_summary` 消费端（`FocusedConfig.summary_override`）已就绪，缺的是生产端。
+
+**交付物**：
+1. `SummaryConfig` 结构体：`enabled` / `trigger_token_ratio`（默认 0.75）/ `summary_prompt`（可自定义）
+2. 在 `OnTurnEnd` Hook 中插检查点：检测 token 水位超过 `trigger_token_ratio` → 调 LLM 生成摘要 → `SessionMemory::set("conversation_summary", summary)`
+3. `AgentBuilder` 扩展：`.summary_config(cfg)` 方法
+
+**为什么放 Hook 而非内置**：可插拔，默认不启用，用户 opt-in。不改变现有 `submit_turn` 行为。
+
+**依赖**：无（Hook 系统 + SessionMemory 已就绪）
+**优先级**：P0
+**预估规模**：约 150 行
+**状态**：⏳ 待实施
+
+---
+
+#### Phase 17: Agent 执行引擎（会话树 + Time-travel Checkpointer）
+
+**目标**：建立 `engine/` 模块。解决 v0.2 中"session 在变量里、无法通过 ID 恢复、不支持父子关系"的空白。
+
+**交付物**：
+1. `src/engine/` 新模块（`session_manager.rs` + `checkpointer.rs` + `error.rs`）
+2. `SessionManager`：
+   - `create(agent, bundle) -> session_id` — 创建根 session
+   - `create_child(parent_id, child_id, agent)` — 创建子 session（继承父 `RuntimeBundle`）
+   - `get(session_id) -> Arc<Mutex<AgentSession>>` — 按 ID 查找（支持从持久化恢复）
+   - `children(parent_id)` / `parent(child_id)` — 树形查询
+   - `destroy(id)` / `destroy_subtree(id)` — 生命周期管理
+   - `tree() -> SessionTreeSnapshot` — 树结构快照
+3. `Checkpointer`：
+   - `checkpoint(session)` — 每个 `submit_turn` 末尾自动保存全量状态快照
+   - `rollback(session_id, ckpt_id)` — 回滚到任意历史 checkpoint
+   - `fork(session_id, ckpt_id, new_id)` — 从历史 checkpoint 分支出新 session
+   - `list_checkpoints(session_id)` — 列出 checkpoint 列表
+4. `AgentSession` 新增 `Serialize + Deserialize` 以支持 checkpoint 序列化
+
+**Checkpoint 存储格式**：`checkpoint:{session_id}:{ckpt_id}` → JSON（完整 AgentSession，含所有 slot 消息列表）。Ponytail：全量 JSON 够用，等遇到存储效率问题时再改增量模式。
+
+**会话树持久化**：`session_meta:{session_id}` → `{agent_name, parent_id, created_at, turn_count}`；`session_rel:{child_id}` → `"parent_id"`
+
+**依赖**：Phase 10（ContextSlot 持久化 — 消息由 slot 自己管，Checkpointer 管执行状态）
+**优先级**：P0
+**预估规模**：约 600 行
+**状态**：⏳ 待实施
+
+---
+
+#### Phase 18: Agent Switch + SubAgent Dispatch + Agent 间交互
+
+**目标**：在 SessionManager 基础上，提供 Agent 角色热切换和子代理调度能力。
+
+**交付物**：
+1. `engine/switch.rs` — `switch_agent(session_id, new_agent)`：替换 `Arc<dyn Agent>`，slot 历史 / turn_index / session_memory 全保留
+2. `engine/sub_agent.rs` — SubAgent Dispatch 核心：
+   - `DispatchConfig`：`max_concurrency`（默认 10）/ `inherit_session_memory`（默认 true）/ `bridge_keys`
+   - `dispatch(parent_id, sub_agent, task, config) -> SubTaskResult`：创建子 session → 继承父 SessionMemory → `submit_turn` → 返回结构化结果
+   - `dispatch_stream(parent_id, sub_agent, task, config) -> SubTaskStream`：流式版
+   - `dispatch_all(parent_id, tasks, config) -> Vec<SubTaskResult>`：并行派发，`tokio::sync::Semaphore` 控制并发数
+3. `SubTaskResult`：`child_id` / `response` / `usage` / `summary` + `child_memory(sm)` 读取子 SessionMemory
+
+**Agent 间交互三层级**：
+- 父→子：继承 SessionMemory 快照 + `bridge_keys` 指定 key 强制注入 system prompt
+- 子→父：`SubTaskResult` 结构化回传 + `SessionMemory["result_summary"]` 结论摘要
+- 子↔子（间接）：通过公共 `MemoryStore` namespace（`shared:{parent_session_id}`）共享数据
+
+**依赖**：Phase 17（SessionManager + 会话树）
+**优先级**：P0
+**预估规模**：约 500 行
+**状态**：⏳ 待实施
+
+---
+
+#### Phase 19: 知识图谱 + 双通道检索
+
+**目标**：落地 `docs/note-knowledge-graph-design.md` 中记录的知识图谱设计，提供实体-关系图检索能力。扩展 `MemoryRetriever` 为双通道。
+
+**交付物**：
+1. `src/memory/graph.rs`（新文件）：
+   - `GraphEntity` / `GraphRelation` / `ScoredEntity` 核心类型
+   - `RelationDirection` 枚举（Outgoing / Incoming / Both）
+   - `KnowledgeGraph` trait：`add_entity` / `get_entity` / `remove_entity` / `add_relation` / `remove_relation` / `get_related` / `find_by_keywords` / `find_tags` / `set_entity_tags`
+   - `InMemoryGraph` 实现：`HashMap<String, GraphEntity>` + `Vec<GraphRelation>` + BFS 图遍历
+   - `TagConstraints`（`max_tags_per_entity` 默认 8）
+2. `src/memory/retriever.rs` 扩展：
+   - `MemoryRetriever` 增加 `knowledge_graph` 可选字段
+   - `RetrievalStrategy` 枚举：`Hybrid`（默认）/ `KnowledgeOnly` / `GraphOnly`
+
+**与 Document 系统的关系**：知识图谱提供实体级检索（"这个实体和什么相关"），VectorStore 提供语义相似度检索（"哪些文档最相似"），两者互补。
+
+**依赖**：MemoryStore 持久化（v0.1 Phase 3）
+**优先级**：P0
+**预估规模**：约 400 行
+**状态**：⏳ 待实施
+
+---
+
+### v0.3.0 Phase 依赖关系图
+
+```mermaid
+graph BT
+    P13["<b>Phase 13: 热身清理</b><br/>旧 types 文件删除<br/>ContextSlot fork/merge"]:::done
+    P14["<b>Phase 14: Document + Embedding</b><br/>Document 类型<br/>RecursiveCharacterSplitter<br/>Embedding trait"]:::done
+    P15["<b>Phase 15: 向量存储持久化</b><br/>VectorStore trait<br/>PersistentVectorStore<br/>RagPipeline"]:::pending
+    P16["<b>Phase 16: 摘要自动生成</b><br/>SummaryConfig<br/>OnTurnEnd Hook"]:::pending
+    P17["<b>Phase 17: 执行引擎</b><br/>SessionManager<br/>会话树<br/>Time-travel Checkpointer"]:::pending
+    P18["<b>Phase 18: 切换与调度</b><br/>Agent Switch<br/>SubAgent Dispatch<br/>dispatch_all 并发控制"]:::pending
+    P19["<b>Phase 19: 知识图谱</b><br/>KnowledgeGraph trait<br/>InMemoryGraph<br/>双通道检索"]:::pending
+
+    P15 --> P14
+    P18 --> P17
+
+    classDef done fill:#4ade80,stroke:#16a34a,color:#1a1a1a
+    classDef pending fill:#fbbf24,stroke:#d97706,color:#1a1a1a
+```
+
+### 关键里程碑
+
+| 里程碑 | Phase 完成条件 | 可验证指标 | 状态 |
+|--------|---------------|-----------|------|
+| **M9** | Phase 13 | 旧 types 文件删除、`cargo test --all-targets` 全绿、`fork`/`merge` 测试通过 | ✅ 2026-07-08 |
+| **M10** | Phase 14 | `Document` + `RecursiveCharacterSplitter` 分割结果验证、`MockEmbedding` 测试通过 | ✅ 2026-07-09 |
+| **M11** | Phase 15 | `PersistentVectorStore` 持久化 roundtrip、`RagPipeline::ingest → retrieve` 端到端验证 | ⏳ |
+| **M12** | Phase 16 | 多轮对话后摘要自动写入 SessionMemory、派生 slot 时摘要正确注入 | ⏳ |
+| **M13** | **Phase 17 (rc.1)** | `SessionManager` 创建/子树/恢复集成测试通过、`Checkpointer` checkpoint/rollback/fork 验证 | ⏳ |
+| **M14** | Phase 18 | `switch_agent` 热切换验证、`dispatch`/`dispatch_all` 多轮对话 + 结果回传验证 | ⏳ |
+| **M15** | Phase 19 | `KnowledgeGraph` 实体-关系 CRUD + `get_related` BFS 验证、双通道检索 Hybrid 策略验证 | ⏳ |
+
+---
+
+## v0.4+ 展望
+
+### 已规划的功能
+
+| 功能 | 说明 | 预计版本 |
+|------|------|---------|
+| Multi-Agent Swarm 编排 | Supervisor/Subgraph 模式，基于 v0.3 dispatch 构建 | v0.4 |
+| Human-in-the-loop 审批 | `interrupt()` + `Command(resume=...)` 异步审批回调 | v0.4 |
+| Agent 自动创生 | LLM 自主决定何时派发子 agent、派发什么角色 | v0.4 |
+| 分布式 session 共享 | SessionManager Redis 后端支持跨进程 | v0.4 |
+| 精确 tokenizer 计数 | 引入 `tiktoken-rs`，绑定模型具体 tokenizer，替换字符估算 | v0.4+ |
+| TokenJuice 语义压缩 | 对工具结果做语义压缩而非字节截断 | v0.4+ |
+| Markdown 技能按需加载 | 技能注册表 + 按 prompt 上下文动态加载 | v0.4+ |
+| 增量 checkpoint | 仅存储变化部分，替换当前全量 JSON 模式 | v0.4+ |
+| RL 轨迹导出 | ShareGPT 格式轨迹、Atropos 集成 | v0.4+ |
+
+### 明确不做（agcore 范围外）
+
+| 功能 | 原因 |
+|------|------|
+| TUI / 多平台 Gateway | 应用层职责（Feishu / Telegram / Discord 桥接） |
+| 配置自动加载（config/figment） | 配置来源策略应由上游应用决定，agcore 不定义配置格式 |
+| 提示词自动优化 | 属于智能层，不应内建于 core 库 |
 
 ---
 
 ## 风险与建议
 
-1. **Phase 0 已完成**：LLM 调用周期基础设施已全部实现，可以支撑后续模块开发
+1. **持久化依赖**：`rusqlite` + `bundled` 零外部依赖编译，但 SQLite 不适配所有场景（分布式/高并发写）。`MemoryStore` trait 的抽象层允许下游自行实现 Redis / PostgreSQL 后端
-2. **并行可能性**：Phase 0 和 Phase 1 可并行开展（无相互依赖），可加速早期交付
+2. **ContextSlot 心智负担**：`ContextSlot` 引入了一等抽象的复杂度。建议通过 `AgentBuilder` 默认创建 `"default"` slot，让简单场景无感使用
-3. **MCP 协议复杂性**：MCP 涉及协议握手、session 管理、长期连接，建议预留充足时间调研协议细节
+3. **向量检索规模上限**：v0.3 的 `PersistentVectorStore` 全量加载到内存做余弦搜索，适合 ≤10 万条向量。超出此规模需换用专用向量库。v0.4 可以评估引入
-4. **Scope 蔓延风险**：当前 specs 只有 1 份文档，建议每个模块上线前都产出对应 spec，避免边实现边设计
+4. **Scope 蔓延**：v0.3 新增 `engine/` `vector/` `document/` 三个模块，功能覆盖扩展到多 Agent 基础系统。始终保持 trait + reference impl 的边界，业务循环留给上层
-5. **Phase 4 抽象化边界**：AG Core 定位为"支持库"而非"Agent 产品"，Phase 4（4a/4b/4c）需严格控制范围——只暴露 trait + 最小 reference impl，业务循环（多轮 turn 编排、对话记忆自动回写、Task 拆解策略）留给上层应用。`SessionMemory`（Phase 4c）提供信息桥接通道但不实现 context 切换逻辑。多 context 切换管理延后至 v0.2+。详细设计决策见 `docs/7-agent-runtime.md`
+5. **API 稳定性**：v0.3 引入 `Checkpointer`、`SessionManager`、`VectorStore` 等新公开 API，v0.2 已有的 `#[non_exhaustive]` 和 `#[deprecated]` 机制继续沿用
-6. **参考项目语言差异**：OpenClaw / Hermes / OpenHarness 均为 Python/TypeScript 实现，OpenHuman 虽是 Rust + Tauri 但定位是桌面应用。借鉴时**只取架构模式**，不照搬具体实现（如 Pydantic 工具校验、SQLite Memory Tree、Node+Python 双进程等）
+6. **Checkpointer 存储效率**：v0.3 使用全量 JSON 序列化存储 checkpoint，每轮对话约几百 KB。`fork` 从历史 checkpoint 创建新 session 时也会复制全量。等实际使用中发现存储瓶颈时再改为增量模式
 
 ---
 
 ## 下一步行动
 
-1. **Phase 4c 已完成**：Phase 4a + 4b + 4c 已交付（116 测试通过，0 clippy 警告）。可启动 v0.2+ 扩展评估（如多 Context 切换、Multi-Agent 协同等）
+1. **v0.3.0 Phase 15 启动**：向量存储持久化（`VectorStore` trait + `InMemoryVectorStore` + `PersistentVectorStore` + `RagPipeline` 组合器），基于 Phase 14 的 `Document` 类型构建
-2. **Context 切换备忘**：`docs/note-context-switch-design.md` 记录了多 context 切换方案讨论，作为 v0.2+ 扩展项的输入
+2. **Phase 15-19 顺次交付**：按依赖关系推进向量存储 → 摘要 → 引擎 → 调度 → 知识图谱
-3. **参考项目调研沉淀**：已完成 OpenClaw / Hermes / OpenHuman / OpenHarness 横向调研，结果沉淀至 `docs/note-agent-harness-references.md`，作为 v0.2+ 扩展项的输入
+3. **示例先行**：每完成一个 Phase 立即创建/更新对应示例，确保 `cargo run --example` 可验证
-4. **Phase 3 备用设计就绪**：`docs/note-knowledge-graph-design.md` 记录了 KnowledgeGraph、高级评分、RecallBased 淘汰等设计，v0.2+ 记忆扩展可直接参考
+4. **里程碑追踪**：以 M10（Phase 14）为已达成里程碑，逐 Phase 推进 M11-M15
 
 **已完成 / 进行中阶段**：
 - ✅ Phase 0 Foundation — 全部交付物已完成
@@ -338,9 +908,20 @@ graph BT
 - ✅ Phase 4a Core Glue — 全部交付物已完成
 - ✅ Phase 4b Task Execution — 全部交付物已完成
 - ✅ Phase 4c Session Memory — 全部交付物已完成
-- ✅ Provider IR 重构 — 统一类型系统 + OpenAI/Anthropic/DeepSeek/Qwen 适配（方案：`docs/10-llm-provider-refinement.md`、`docs/10a-phase0-types-and-trait.md`、`docs/10b-phase1-provider-adaptation.md`）
+- ✅ Phase 5 Warmup — ProviderConfig::from_env + OllamaProvider + `#[non_exhaustive]` 前置标记（ProviderType / StopReason / FinishReason / EvictionPolicy）
-- ✅ LlmCycle 简化 — IR 消息类型切换 + Phase 0 桥接层移除（方案：`docs/10c-phase2-llm-cycle-simplify.md`）
+- ✅ Phase 6 ToolDefinition IR — `ToolDef` 新类型 + 双向 `From` 转换 + 别名彻底移除 + `#[allow(deprecated)]` 清理（cycle/registry/mcp/agent）；Anthropic 零改动；roundtrip 测试覆盖
-- ✅ v0.1 Release — 技术债扫清、MockProvider 公开化、7 个离线示例、README + 错误消息友好化、Roadmap 同步、CHANGELOG 初始化（计划：`docs/11-v0.1-release-plan.md`）
+- ✅ Phase 7 SqliteStore — `rusqlite 0.32` + WAL 模式 + `Arc<Mutex<Connection>>` + `spawn_blocking`；`memory/store.rs` → `store/{in_memory,sqlite_store}.rs` 模块化；9 个内联测试覆盖 CRUD/upsert/过滤/10×10 并发/持久化 round-trip；`InMemoryStore ↔ SqliteStore` trait-box 互换兼容
+- ✅ **Phase 8 MVP 集成出口** — 14 个公开枚举追加 `#[non_exhaustive]`（P0 核心 IR + P0 Error + P1 其他） + `StepStatus::Completed(ChatResponse)` → `Completed(MessageResponse)` 迁移 + CHANGELOG v0.2.0-rc.1 + 2 个新示例（`quick_start` 60 行 + `end_to_end` 246 行），10 个离线示例全部 exit 0；**v0.2.0-rc.1 标签已打**；实施后三方审查发现 6 项问题（1 🔴 + 2 🟡 + 3 💭）已全部修复
+- ✅ **Phase 9 流式体验增强** — `AgentSession::submit_turn_stream` 流式事件序列 + `LlmCycle::submit_with_tools_stream` spawn + mpsc 状态机 + `StreamEvent::ToolExecutionStarted`/`Completed` 新变体 + 9 单元测试 + 2 集成测试（含 `submit_turn_stream_end_to_end` 端到端 mock 验证 + `submit_turn_stream_triggers_turn_hooks` Hook 触发验证），全量 200 → 211；`CycleConfig` 加 `Clone` derive；方案文档 `docs/16-phase9-streaming-experience.md`（821 行）
+- ✅ **Phase 10 ContextSlot 上下文管理** — `src/agent/context.rs` 新增 `ContextSlot` 核心类型（Full / Focused / Readonly 三种模式，New / Derived / Static 三种来源）+ JSON blob 批次持久化（每 slot 3-4 条 MemoryItem，`slot_config` key 自恢复支持旧版本兼容）；`AgentSession` 扩展 slots 字段 + 5 个管理方法（`create_slot` / `switch_slot` / `list_slots` / `derive_slot` / `delete_slot`，自动创建 `"default"` slot，`delete_slot` 双重保护禁止删 default/最后一个）；`submit_turn`/`finalize_turn` 改造为基于当前 slot 的增量追加写回（`cycle.messages()[input_len..]` 提取本轮新增消息，确保 Focused 模式"读时过滤"语义不丢失数据）；`finalize_turn` 签名变更（新增 `new_messages_from_cycle: Vec<Message>` 参数，返回 `Result<(), AgentError>`）；`agent/error.rs` 新增 3 个 Slot 错误变体（`SlotReadonly` / `SlotNotFound` / `SlotAlreadyExists`）；`examples/context_slot_demo.rs` 新增分支对话示例（法律咨询入口 → 两个派生方向 → 切换 → 隔离验证 → 删除保护）；方案文档 `docs/17-phase10-contextslot.md`（1227 行，含 §5 推荐方案、§6 实施建议、§9 实施计划，经过 4 轮方案/计划/实施审查 + 1 轮非阻塞建议修复）；全量 211 → 254（+43 新测试），clippy 0 警告，doc 0 warning，11 个离线示例全部 exit 0
+- ✅ **Phase 11 测试与检索补强** — `src/memory/vector.rs` 新增 `VectorRetriever` trait（index + search 抽象）+ `InMemoryVectorRetriever` 引用实现（HashMap + 全量余弦相似度扫描 + 零依赖 `dot()`），6 个内联测试覆盖 basic/empty/zero-vector/k=0/2 个并发；wiremock Provider roundtrip 测试 12 个（OpenAI 8 + Anthropic 4）覆盖请求体/header/401/429/500/529/流式 usage-only/流式错误/ToolUse/结构化错误体；`MemoryStore` 并发测试 5 个（InMemoryStore 3 + SqliteStore 2）覆盖 100 并发写、5 写+5 读混合 2 秒、15 写者容量淘汰；`openai.rs` `handle_error_response` 修复 429 retry-after 解析（5 行，与 anthropic 对齐）；方案文档 `docs/18-phase11-testing-and-retrieval.md`（647 行，含 10 项架构决策 + 2 条实施偏差记录 #6 mid-stream mock 模式 + #7 retry-after 修复）；全量 254 → 277（+23 新测试），clippy 0 警告，doc 0 warning，并发测试 3 次稳定无 flaky
+- ✅ **Phase 13 热身清理 + ContextSlot fork/merge** — 3 个旧 types 文件删除（`request.rs` 187 行 + `response.rs` 177 行 + `old_stream.rs` 45 行），所有 OpenAI wire-format 类型迁入 `provider/openai.rs` 可见性 `pub(crate)`（Breaking Change：原 `agcore::llm::types::OpenaiChatRequest/Response/Chunk` 公共 re-export 路径已删除）；`ChatResponse` 自 v0.1.0 标记 `#[deprecated]` 后在 Phase 13 整体删除；`ToolChoice` 从 `request.rs` 迁入 `tool.rs`（公共 `agcore::llm::types::ToolChoice` 路径不变）；`ContextSlot::fork()` 派生独立子 slot（`SlotSource::Derived { parent_id, strategy }` 血缘可追溯）+ `ContextSlot::merge(child, MergeStrategy)` 合入父 slot（`Append` / `Replace` 两种策略，`#[non_exhaustive]` 为 Phase 16 `Summarize` 预留）；`MergeStrategy` 防御性检查（self-merge / 跨 session / Readonly 目标全部阻断）；`AgentSession::derive_slot` 重构复用 `fork()` 消除重复；`agent.rs` 追加 `MergeStrategy` re-export；9 个 fork/merge 内联测试覆盖 happy path 与 error path；`stream.rs` 简化为 module doc + `pub use` 重导出（保持 `use crate::llm::stream::StreamEvent` 路径兼容）；方案文档 `docs/19-phase13-cleanup-and-fork-merge.md`（640 行）；全量 277 → 286（+9 新测试），clippy 0 警告，doc 0 warning
+- ✅ Provider IR 重构 — 统一类型系统 + OpenAI/Anthropic/DeepSeek/Qwen/Ollama 适配
+- ✅ LlmCycle 简化 — IR 消息类型切换 + Phase 0 桥接层移除
+- ✅ v0.1 Release — 技术债扫清、MockProvider 公开化、8 个离线示例（含 `simple_visit`）、README + 错误消息友好化、CHANGELOG 初始化
+- ✅ **v0.2 规划细化完成** — 8 个增量 Phase（Phase 5-12），17 个可验证 Step，覆盖 P0-P2 全部 12 项功能 + ContextSlot
+- ✅ **v0.3.0 Phase 13 完成** — 技术债清理（3 旧 types 文件 + ChatResponse 删除）+ ContextSlot fork/merge（9 新测试），M9 里程碑达成
+- ✅ **v0.3.0 Phase 14 完成** — Document 类型（id/content/metadata/mime_type）+ `RecursiveCharacterSplitter` 两阶段算法（按 separator 优先级递归分割 + 贪心合并 overlap，全部 `chars_len()` 字符级比较）+ `Embedding` trait（async + `LlmError` 复用）+ `MockEmbedding`（sin-hash 零依赖伪随机 + L2 归一化）+ 19 Document 测试 + 6 Embedding 测试（含 1 个 split_multibyte_utf8_boundary CJK 边界测试）；`src/document.rs`（580 行）+ `src/llm/embedding.rs`（183 行）+ `examples/document_demo.rs`（74 行）；`pub use document::Document` 在 lib.rs 重导出；CJK 分隔符（`。`/`？`/`！`）加入 `DEFAULT_SEPARATORS`；方案文档 `docs/20-phase14-document-and-embedding.md`（1417 行）；全量 286 → 313（+27 新测试，0 失败），clippy 0 警告，doc 0 warning，零新外部依赖；M10 里程碑达成；Phase 15-19 共 5 个增量 Phase 待实施（向量存储 → 摘要 → 引擎 → 调度 → 知识图谱）
 
 ---
 

examples/agent_session_demo.rs

@@ -15,9 +15,9 @@ use std::sync::Arc;
 use agcore::agent::{Agent, AgentBuilder, AgentSession};
 use agcore::llm::hooks::HookExecutor;
 use agcore::llm::mock::MockProvider;
+use agcore::llm::types::Usage;
 use agcore::llm::types::message::{ContentBlock, Message};
 use agcore::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StopReason};
-use agcore::llm::types::Usage;
 use agcore::tools::ToolRegistry;
 
 /// 计算器角色 Agent。
@@ -72,7 +72,10 @@ async fn main() {
 
     // 4. 提交第一轮
     println!("=== 提交第 1 轮 ===");
-    let resp = session.submit_turn("1+1=?").await.expect("submit_turn 失败");
+    let resp = session
+        .submit_turn("1+1=?")
+        .await
+        .expect("submit_turn 失败");
     println!("LLM: {}", resp.text());
     session
         .set_session_data("last_q", "1+1=?")
@@ -107,11 +110,7 @@ async fn main() {
 
     // 8. 跨 session 数据隔离验证
     println!("=== 数据隔离验证 ===");
-    let other = AgentSession::new(
+    let other = AgentSession::new(Arc::new(CalculatorAgent), "other-session", bundle);
-        Arc::new(CalculatorAgent),
-        "other-session",
-        bundle,
-    );
     assert!(
         other.get_session_data("last_q").await.unwrap().is_none(),
         "新会话不应看到旧 session 的 last_q"

examples/context_slot_demo.rs

@@ -0,0 +1,161 @@
+//! context_slot_demo —— 多上下文槽位管理示例。
+//!
+//! 场景：法律咨询入口 → 派生两个独立探索方向 → 切换 → 隔离验证 → 删除。
+//!
+//! 展示：
+//! - 默认 slot 自动创建
+//! - 多 slot 间的消息隔离
+//! - 派生 slot 从父 slot 复制消息
+//! - 删除非 default slot 后自动回退到 default
+//!
+//! 运行：`cargo run --example context_slot_demo`（离线，零配置）
+
+use std::sync::Arc;
+
+use agcore::agent::{Agent, AgentBuilder, AgentSession};
+use agcore::llm::hooks::HookExecutor;
+use agcore::llm::mock::MockProvider;
+use agcore::llm::provider::LlmProvider;
+use agcore::llm::types::message::{ContentBlock, Message};
+use agcore::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StopReason};
+use agcore::llm::types::Usage;
+use agcore::tools::ToolRegistry;
+
+struct LegalAdvisor;
+
+impl Agent for LegalAdvisor {
+    fn name(&self) -> &str {
+        "legal-advisor"
+    }
+    fn system_prompt(&self) -> Option<&str> {
+        Some("你是法律顾问。请用一句话回答用户问题。")
+    }
+}
+
+/// 构造一个简单的 Assistant 响应（用于 MockProvider）。
+fn assistant_resp(text: &str) -> MessageResponse {
+    MessageResponse {
+        id: String::new(),
+        model: "mock".into(),
+        message: Message::Assistant {
+            content: vec![ContentBlock::Text { text: text.into() }],
+        },
+        usage: Usage::from_input_output(5, 5),
+        stop_reason: StopReason::Stop,
+        extra: Default::default(),
+    }
+}
+
+#[tokio::main]
+async fn main() {
+    // 1. 构造 session（自动包含 default slot）
+    let provider: Arc<dyn LlmProvider> = Arc::new(MockProvider::new(vec![
+        assistant_resp("您好，我可以帮您处理法律问题。"),
+        assistant_resp("管辖权问题：建议选择合同签订地法院。"),
+        assistant_resp("条款修改：建议将上限调整为 80 万。"),
+        assistant_resp("已回到主对话。"),
+    ]));
+    let bundle = Arc::new(
+        AgentBuilder::new()
+            .provider(provider)
+            .tool_registry(Arc::new(ToolRegistry::new()))
+            .hook_executor(Arc::new(HookExecutor::new()))
+            .build()
+            .unwrap(),
+    );
+    let mut session = AgentSession::new(Arc::new(LegalAdvisor), "legal-001", bundle);
+
+    println!("=== 1. 默认 slot 自动创建 ===");
+    assert_eq!(session.current_slot_id(), "default");
+    let slots: Vec<_> = session.list_slots().collect();
+    println!("初始 slots: {slots:?}");
+    assert_eq!(slots.len(), 1);
+    assert!(slots.contains(&&"default".to_string()));
+
+    println!("\n=== 2. 在 default slot 中提交一轮 ===");
+    let r1 = session.submit_turn("我需要法律援助").await.unwrap();
+    println!("default slot response: {}", r1.text());
+
+    println!("\n=== 3. 派生两个独立探索方向的 slot ===");
+    session
+        .derive_slot("option_jurisdiction", "default", agcore::agent::DeriveStrategy::Full)
+        .await
+        .unwrap();
+    session
+        .derive_slot("option_amendment", "default", agcore::agent::DeriveStrategy::Full)
+        .await
+        .unwrap();
+    let slots: Vec<_> = session.list_slots().cloned().collect();
+    println!("派生后 slots: {slots:?}");
+    assert_eq!(slots.len(), 3);
+
+    println!("\n=== 4. 切到 option_jurisdiction 并提交 ===");
+    session.switch_slot("option_jurisdiction").await.unwrap();
+    assert_eq!(session.current_slot_id(), "option_jurisdiction");
+    let r2 = session.submit_turn("如果用户质疑管辖权？").await.unwrap();
+    println!("option_jurisdiction response: {}", r2.text());
+
+    println!("\n=== 5. 切到 option_amendment 并提交 ===");
+    session.switch_slot("option_amendment").await.unwrap();
+    let r3 = session.submit_turn("用户要求提高赔偿上限？").await.unwrap();
+    println!("option_amendment response: {}", r3.text());
+
+    println!("\n=== 6. 切回 default，验证消息隔离 ===");
+    session.switch_slot("default").await.unwrap();
+    let r4 = session.submit_turn("汇总一下我们的讨论").await.unwrap();
+    println!("default response: {}", r4.text());
+    // 验证 default slot 不包含 option_jurisdiction 的"管辖权"问题
+    let (_, default_slot) = session.slots().find(|(id, _)| *id == "default").unwrap();
+    let default_has_jurisdiction = default_slot
+        .messages
+        .iter()
+        .any(|m| message_contains(m, "管辖权"));
+    assert!(
+        !default_has_jurisdiction,
+        "default slot 不应包含 option_jurisdiction 的消息"
+    );
+
+    println!("\n=== 7. 删除 option_amendment，验证回退到 default ===");
+    session.delete_slot("option_amendment").await.unwrap();
+    let slots: Vec<_> = session.list_slots().cloned().collect();
+    println!("删除后 slots: {slots:?}");
+    assert!(!slots.contains(&"option_amendment".to_string()));
+    assert_eq!(slots.len(), 2);
+
+    println!("\n=== 8. 切到 option_jurisdiction 并删除，验证 current 回退 ===");
+    session.switch_slot("option_jurisdiction").await.unwrap();
+    session.delete_slot("option_jurisdiction").await.unwrap();
+    assert_eq!(session.current_slot_id(), "default");
+    let slots: Vec<_> = session.list_slots().cloned().collect();
+    println!("删除后 slots: {slots:?}");
+    assert_eq!(slots.len(), 1);
+    assert_eq!(slots[0], "default");
+
+    println!("\n=== 9. 验证 delete_slot 保护逻辑 ===");
+    let err = session.delete_slot("default").await.unwrap_err();
+    println!("删除 default 返回错误: {err}");
+    assert!(matches!(err, agcore::agent::AgentError::Config(_)));
+
+    println!("\n✓ context_slot_demo 完成");
+}
+
+/// 检查 Message 是否包含指定文本（提取第一个 Text block）。
+fn message_contains(msg: &Message, needle: &str) -> bool {
+    use agcore::llm::types::message::ContentBlock;
+    let blocks = match msg {
+        Message::System { content }
+        | Message::User { content }
+        | Message::Assistant { content } => content,
+        Message::UserImage { .. } => return false,
+        Message::ToolResult { content, .. } => content,
+        _ => return false,
+    };
+    for block in blocks {
+        if let ContentBlock::Text { text } = block
+            && text.contains(needle)
+        {
+            return true;
+        }
+    }
+    false
+}

examples/conversation_memory_demo.rs

@@ -29,6 +29,7 @@ fn message_text(msg: &Message) -> &str {
             .next()
             .unwrap_or(""),
         Message::UserImage { .. } => "[image]",
+        _ => "",
     }
 }
 
@@ -80,11 +81,8 @@ async fn main() {
     // 3. 多角色混合 + clear
     println!("\n=== 多角色写入 + clear ===");
     let store3 = Arc::new(InMemoryStore::new());
-    let mut memory3 = ConversationMemory::new(
+    let mut memory3 =
-        store3,
+        ConversationMemory::new(store3, "session-3", ConversationMemoryConfig::default());
-        "session-3",
-        ConversationMemoryConfig::default(),
-    );
     memory3
         .add_message(Message::user_text("你好"))
         .await
@@ -98,7 +96,9 @@ async fn main() {
         .await
         .unwrap();
     memory3
-        .add_message(Message::assistant("我无法查询实时天气，但你可以查看天气应用。"))
+        .add_message(Message::assistant(
+            "我无法查询实时天气，但你可以查看天气应用。",
+        ))
         .await
         .unwrap();
     println!(
@@ -119,16 +119,8 @@ async fn main() {
     // 4. Session 隔离
     println!("\n=== Session 隔离（共用 InMemoryStore）===");
     let store4 = Arc::new(InMemoryStore::new());
-    let mut a = ConversationMemory::new(
+    let mut a = ConversationMemory::new(store4.clone(), "s-a", ConversationMemoryConfig::default());
-        store4.clone(),
+    let mut b = ConversationMemory::new(store4.clone(), "s-b", ConversationMemoryConfig::default());
-        "s-a",
-        ConversationMemoryConfig::default(),
-    );
-    let mut b = ConversationMemory::new(
-        store4.clone(),
-        "s-b",
-        ConversationMemoryConfig::default(),
-    );
     a.add_message(Message::user_text("A 的消息")).await.unwrap();
     b.add_message(Message::user_text("B 的消息")).await.unwrap();
     println!(

examples/custom_tool.rs

@@ -17,7 +17,7 @@ use agcore::tools::{
     ToolRegistry,
 };
 use async_trait::async_trait;
-use serde_json::{json, Value};
+use serde_json::{Value, json};
 
 /// 天气查询工具 —— 模拟根据城市返回天气数据。
 struct WeatherTool;
@@ -42,11 +42,7 @@ impl BaseTool for WeatherTool {
     fn required_permissions(&self) -> Vec<Permission> {
         vec![Permission::Network]
     }
-    async fn execute(
+    async fn execute(&self, args: Value, _ctx: &ToolContext<'_>) -> Result<Value, ToolError> {
-        &self,
-        args: Value,
-        _ctx: &ToolContext<'_>,
-    ) -> Result<Value, ToolError> {
         let city = args["city"].as_str().unwrap_or("未知");
         // 模拟查询：根据城市名给出不同温度
         let (temperature, condition) = match city {
@@ -84,11 +80,7 @@ impl BaseTool for DeleteFileTool {
     fn required_permissions(&self) -> Vec<Permission> {
         vec![Permission::Delete]
     }
-    async fn execute(
+    async fn execute(&self, _args: Value, _ctx: &ToolContext<'_>) -> Result<Value, ToolError> {
-        &self,
-        _args: Value,
-        _ctx: &ToolContext<'_>,
-    ) -> Result<Value, ToolError> {
         Ok(json!({"deleted": true}))
     }
 }
@@ -138,9 +130,8 @@ async fn main() {
 
     // 5. 权限检查：默认 PermissionConfig 黑名单含 Delete
     println!("\n=== 权限检查（默认 PermissionConfig，denied = [Delete, Shell]）===");
-    let mut registry_with_checker = ToolRegistry::new().with_permission_checker(PermissionChecker::new(
+    let mut registry_with_checker = ToolRegistry::new()
-        PermissionConfig::default(),
+        .with_permission_checker(PermissionChecker::new(PermissionConfig::default()));
-    ));
     registry_with_checker
         .register(Arc::new(WeatherTool) as ToolRef)
         .unwrap();
@@ -155,7 +146,11 @@ async fn main() {
         .unwrap();
     println!(
         "get_weather 权限检查: {}",
-        if r.output.is_ok() { "通过 ✓" } else { "阻断 ✗" }
+        if r.output.is_ok() {
+            "通过 ✓"
+        } else {
+            "阻断 ✗"
+        }
     );
 
     // delete_file 声明 Delete → 在 denied 列表 → 阻断

examples/document_demo.rs

@@ -0,0 +1,70 @@
+//! document_demo —— Document + RecursiveCharacterSplitter + MockEmbedding + RagPipeline 完整衔接示例。
+//!
+//! 演示 RAG 管线：
+//! 1. 创建多段落 Document
+//! 2. RecursiveCharacterSplitter 分割为 chunk
+//! 3. RagPipeline.ingest() 自动嵌入并存储
+//! 4. RagPipeline.retrieve() 做语义检索
+//!
+//! 运行：`cargo run --example document_demo`（离线，零配置）
+
+use std::sync::Arc;
+
+use agcore::document::{Document, RecursiveCharacterSplitter};
+use agcore::llm::embedding::{Embedding, MockEmbedding};
+use agcore::memory::{InMemoryVectorStore, RagPipeline, VectorStore};
+
+#[tokio::main]
+async fn main() {
+    agcore::init_tracing();
+
+    // 1. 创建多段落 Document（含中英文混合）
+    let doc = Document::new(
+        "rust-intro",
+        "Rust 是一门系统编程语言，注重安全、并发和性能。\n\n\
+         Rust 通过所有权系统管理内存，无需垃圾回收器。\
+         所有权规则让内存安全在编译期就能得到保证。\n\n\
+         Rust 的并发模型通过类型系统区分线程间共享与独占数据，\
+         避免数据竞争。Send 和 Sync 两个 trait 标记了类型的线程安全性。\n\n\
+         Rust 的性能与 C/C++ 相当，但提供了更现代的开发体验。\
+         Cargo 是官方的构建系统和包管理器，使用简单直观。",
+        "text/markdown",
+    );
+
+    println!("输入文档: {} 字符", doc.content.chars().count());
+
+    // 2. 构造 RAG 管线（嵌入器 + 向量存储 + 分割器）
+    let embedder: Arc<dyn Embedding> = Arc::new(MockEmbedding::new(4));
+    let store: Arc<dyn VectorStore> = Arc::new(InMemoryVectorStore::new());
+    let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(200, 30);
+    let pipeline = RagPipeline::new(
+        Arc::clone(&embedder),
+        Arc::clone(&store),
+        Some(splitter),
+    );
+
+    // 3. 一次性 ingest：自动 split → embed → add
+    pipeline.ingest(std::slice::from_ref(&doc)).await.unwrap();
+
+    // 4. 模拟查询：复用第一个 chunk 的 content 作为查询文本
+    let chunks_in_store = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0, 0.0], 1).await.unwrap();
+    assert!(!chunks_in_store.is_empty(), "ingest 后 store 应有数据");
+    let query_text = &chunks_in_store[0].0.content;
+
+    let results = pipeline.retrieve(query_text, 3).await.unwrap();
+    println!("\nTop 3 检索结果（与第一个 chunk 相似）:");
+    for (doc, score) in &results {
+        println!(
+            "  id={}, score={:.4}, content={}",
+            doc.id, score, doc.content
+        );
+    }
+
+    assert!(!results.is_empty(), "至少应返回 1 条检索结果");
+    assert!(
+        results[0].0.id.starts_with("rust-intro:chunk:0000"),
+        "Top 1 应为 chunk 0 自身"
+    );
+
+    println!("\n✓ document_demo 完成");
+}

examples/end_to_end.rs

@@ -0,0 +1,247 @@
+//! end_to_end —— 3 工具 + 3 轮对话 + SqliteStore 持久化跨连接验证。
+//!
+//! 运行：`cargo run --example end_to_end`（离线，零配置）
+//!
+//! ## 真实 LLM Provider 切换
+//!
+//! 设置环境变量即可使用真实 LLM Provider：
+//! - `AG_LLM_BASE_URL` —— API 端点（如 `https://api.openai.com/v1`）
+//! - `AG_LLM_API_KEY` —— API key
+//! - `AG_LLM_MODEL` —— 模型名（如 `gpt-4o-mini`）
+//! - `AG_LLM_PROVIDER`（可选）—— Provider 类型，默认 OpenaiChat（OpenAI / DeepSeek / Qwen / Ollama）
+//!
+//! 未设置上述变量时自动降级为 MockProvider，零配置可运行。
+
+use std::env;
+use std::sync::Arc;
+
+use agcore::agent::{Agent, AgentBuilder, AgentSession};
+use agcore::llm::hooks::HookExecutor;
+use agcore::llm::mock::MockProvider;
+use agcore::llm::provider::{create_provider, LlmProvider, ProviderConfig, ProviderType};
+use agcore::llm::types::{Usage, message::{ContentBlock, Message}, response_v2::{MessageResponse, StopReason}};
+use agcore::memory::store::{MemoryStore, SqliteStore};
+use agcore::memory::types::{MemoryFilter, MemoryItem};
+use agcore::tools::{BaseTool, ToolContext, ToolError, ToolRegistry};
+use async_trait::async_trait;
+use serde_json::{Value, json};
+use tempfile::TempDir;
+use time::OffsetDateTime;
+
+// === Agent ===
+
+struct AssistantAgent;
+impl Agent for AssistantAgent {
+    fn name(&self) -> &str { "end-to-end assistant" }
+    fn system_prompt(&self) -> Option<&str> { Some("简洁助手，必要时调用工具完成任务。") }
+}
+
+// === Tools ===
+
+struct EchoTool;
+#[async_trait]
+impl BaseTool for EchoTool {
+    fn name(&self) -> &str { "echo" }
+    fn description(&self) -> &str { "回显输入文本" }
+    fn parameters(&self) -> Value {
+        json!({"type":"object","properties":{"text":{"type":"string"}},"required":["text"]})
+    }
+    async fn execute(&self, args: Value, _: &ToolContext<'_>) -> Result<Value, ToolError> {
+        let text = args.get("text").and_then(|v| v.as_str())
+            .ok_or_else(|| ToolError::InvalidArguments("text".into(), "需要 string 类型的 text 参数".into()))?;
+        Ok(json!({"echoed": format!("收到: {text}")}))
+    }
+}
+
+/// 四则运算：'a op b' 格式（ponytail: 基础 +-*/ 不引入 rhai 依赖）。
+struct CalcTool;
+#[async_trait]
+impl BaseTool for CalcTool {
+    fn name(&self) -> &str { "calc" }
+    fn description(&self) -> &str { "四则运算：'a op b' 格式，op ∈ {+, -, *, /}" }
+    fn parameters(&self) -> Value {
+        json!({"type":"object","properties":{"expr":{"type":"string"}},"required":["expr"]})
+    }
+    async fn execute(&self, args: Value, _: &ToolContext<'_>) -> Result<Value, ToolError> {
+        let expr = args["expr"].as_str().unwrap_or("");
+        let parts: Vec<&str> = expr.split_whitespace().collect();
+        if parts.len() != 3 {
+            return Err(ToolError::InvalidArguments("expr".into(), "需要 'a op b' 三段式".into()));
+        }
+        let a: i64 = parts[0].parse().map_err(|_| ToolError::InvalidArguments("expr".into(), format!("无法解析 '{}'", parts[0])))?;
+        let b: i64 = parts[2].parse().map_err(|_| ToolError::InvalidArguments("expr".into(), format!("无法解析 '{}'", parts[2])))?;
+        let result = match parts[1] {
+            "+" => a + b,
+            "-" => a - b,
+            "*" => a * b,
+            "/" => a.checked_div(b).ok_or_else(|| {
+                ToolError::InvalidArguments("expr".into(), "除数不能为 0".into())
+            })?,
+            op => return Err(ToolError::InvalidArguments("expr".into(), format!("不支持的运算符: {op}"))),
+        };
+        Ok(json!({"result": result}))
+    }
+}
+
+/// 通过 MemoryStore trait 读写笔记：直接持有 Arc<dyn MemoryStore>，
+/// 绕开 AgentSession 封装（NoteTool 在 tool.execute 中直接操作 store）。
+/// 关键前缀 "note:" 用于 list 过滤。
+struct NoteTool { store: Arc<dyn MemoryStore> }
+impl NoteTool { const PREFIX: &'static str = "note:"; }
+
+#[async_trait]
+impl BaseTool for NoteTool {
+    fn name(&self) -> &str { "note" }
+    fn description(&self) -> &str { "笔记 save/query: save(key, content) / query()" }
+    fn parameters(&self) -> Value {
+        json!({
+            "type":"object",
+            "properties":{
+                "action":{"type":"string","enum":["save","query"]},
+                "key":{"type":"string"},
+                "content":{"type":"string"}
+            },
+            "required":["action"]
+        })
+    }
+    async fn execute(&self, args: Value, _: &ToolContext<'_>) -> Result<Value, ToolError> {
+        let action = args["action"].as_str().unwrap_or("");
+        match action {
+            "save" => {
+                let key = args["key"].as_str().unwrap_or("");
+                let content = args["content"].as_str().unwrap_or("");
+                let item = MemoryItem {
+                    id: format!("{}{}", Self::PREFIX, key),
+                    content: content.to_string(),
+                    metadata: json!({}),
+                    created_at: OffsetDateTime::now_utc(),
+                };
+                self.store.save(item).await
+                    .map_err(|e| ToolError::ExecutionFailed("note".into(), e.to_string()))?;
+                Ok(json!({"saved": key}))
+            }
+            "query" => {
+                let filter = MemoryFilter { prefix: Some(Self::PREFIX.into()), ..Default::default() };
+                let items = self.store.list(&filter).await
+                    .map_err(|e| ToolError::ExecutionFailed("note".into(), e.to_string()))?;
+                let notes: Vec<String> = items.into_iter().map(|i| i.content).collect();
+                Ok(json!({"notes": notes}))
+            }
+            _ => Err(ToolError::InvalidArguments("action".into(), format!("未知 action: {action}"))),
+        }
+    }
+}
+
+// === Mock response helper ===
+
+fn resp(content: Vec<ContentBlock>, stop: StopReason, u: (u32, u32)) -> MessageResponse {
+    MessageResponse { id: String::new(), model: "mock".into(),
+        message: Message::Assistant { content },
+        usage: Usage::from_input_output(u.0, u.1),
+        stop_reason: stop, extra: Default::default() }
+}
+
+fn mock_responses() -> Vec<MessageResponse> {
+    vec![
+        // 第 1 轮：calc(25 * 4) → tool_result(100) → 文本回答
+        resp(vec![ContentBlock::ToolUse { id: "t1".into(), name: "calc".into(),
+                input: json!({"expr": "25 * 4"}) }], StopReason::ToolUse, (5, 8)),
+        resp(vec![ContentBlock::Text { text: "25 * 4 = 100".into() }], StopReason::Stop, (8, 12)),
+        // 第 2 轮：note(save, last_calc, "100") → tool_result(saved) → 文本回答
+        resp(vec![ContentBlock::ToolUse { id: "t2".into(), name: "note".into(),
+                input: json!({"action": "save", "key": "last_calc", "content": "100"}) }],
+             StopReason::ToolUse, (10, 14)),
+        resp(vec![ContentBlock::Text { text: "已记录：last_calc = 100".into() }], StopReason::Stop, (12, 16)),
+        // 第 3 轮：note(query) → tool_result([100]) → 文本回答
+        resp(vec![ContentBlock::ToolUse { id: "t3".into(), name: "note".into(),
+                input: json!({"action": "query"}) }], StopReason::ToolUse, (8, 8)),
+        resp(vec![ContentBlock::Text { text: "您刚才的计算结果是 100".into() }], StopReason::Stop, (10, 14)),
+        // 后续冗余响应（防止队列耗尽报错）
+        resp(vec![ContentBlock::Text { text: "done".into() }], StopReason::Stop, (1, 1)),
+        resp(vec![ContentBlock::Text { text: "done".into() }], StopReason::Stop, (1, 1)),
+        resp(vec![ContentBlock::Text { text: "done".into() }], StopReason::Stop, (1, 1)),
+    ]
+}
+
+// === Provider selection ===
+
+fn select_provider() -> Arc<dyn LlmProvider> {
+    if env::var("AG_LLM_BASE_URL").is_ok() && env::var("AG_LLM_API_KEY").is_ok() {
+        let cfg = ProviderConfig::from_env("AG_LLM").expect("AG_LLM_* 环境变量解析失败");
+        let provider_type = env::var("AG_LLM_PROVIDER").ok()
+            .and_then(|s| s.parse::<ProviderType>().ok())
+            .unwrap_or(ProviderType::OpenaiChat);
+        Arc::from(create_provider(provider_type, cfg).expect("Provider 创建失败"))
+    } else {
+        let found: Vec<&str> = ["AG_LLM_BASE_URL", "AG_LLM_API_KEY", "AG_LLM_MODEL"]
+            .iter().filter(|k| env::var(k).is_ok()).copied().collect();
+        eprintln!("AG_LLM_* 环境变量不完整（检测到: {:?}），回退到 MockProvider", found);
+        Arc::new(MockProvider::new(mock_responses()))
+    }
+}
+
+// === Main ===
+
+#[tokio::main]
+async fn main() {
+    println!("=== agcore 端到端演示 ===");
+    let dir = TempDir::new().expect("TempDir 创建失败");
+    let db_path = dir.path().join("agcore.db");
+    let backend: Arc<dyn MemoryStore> =
+        Arc::new(SqliteStore::open(&db_path).expect("SqliteStore 打开失败"));
+    println!("💾 SqliteStore: {}", db_path.display());
+    let provider_label = if env::var("AG_LLM_BASE_URL").is_ok() && env::var("AG_LLM_API_KEY").is_ok() {
+        "真实 LLM Provider"
+    } else {
+        "MockProvider (离线回退模式)"
+    };
+    println!("🔄 Provider: {provider_label}");
+
+    let mut registry = ToolRegistry::new();
+    registry.register(Arc::new(EchoTool)).unwrap();
+    registry.register(Arc::new(CalcTool)).unwrap();
+    registry.register(Arc::new(NoteTool { store: backend.clone() })).unwrap();
+    println!("🔧 注册工具: {:?}", registry.list_tools());
+
+    let bundle = Arc::new(AgentBuilder::new()
+        .provider(select_provider())
+        .tool_registry(Arc::new(registry))
+        .hook_executor(Arc::new(HookExecutor::new()))
+        .build().expect("RuntimeBundle 装配失败"));
+
+    let mut session = AgentSession::new(Arc::new(AssistantAgent), "e2e-1", bundle.clone());
+
+    println!("\n第 1 轮 用户: 帮我算 25 * 4");
+    let r1 = session.submit_turn("帮我算 25 * 4").await.expect("turn 1 失败");
+    println!("  → 回答: {}", r1.text());
+
+    println!("\n第 2 轮 用户: 记下来：结果是 100");
+    let r2 = session.submit_turn("记下来：结果是 100").await.expect("turn 2 失败");
+    println!("  → 回答: {}", r2.text());
+
+    println!("\n第 3 轮 用户: 我刚才算了什么？");
+    let r3 = session.submit_turn("我刚才算了什么？").await.expect("turn 3 失败");
+    println!("  → 回答: {}", r3.text());
+
+    let total = session.usage().total();
+    println!("\n📊 用量: prompt={}, completion={}, total={}",
+        total.prompt_tokens, total.completion_tokens, total.total_tokens);
+
+    println!("\n=== 持久化验证 ===");
+    // 显式释放所有对 backend 的 Arc 引用，确保 SqliteStore Connection 真正关闭。
+    // 释放顺序：session → bundle（间接持有 NoteTool → backend clone）→ backend 局部变量。
+    drop(session);  // session.bundle Arc 计数 -1
+    drop(bundle);   // bundle Arc 计数归零 → registry → NoteTool → backend clone Arc 计数 2→1
+    drop(backend);  // backend 局部变量 Arc 计数 1→0 → SqliteStore::drop → Connection 自动 close
+    let backend2: Arc<dyn MemoryStore> =
+        Arc::new(SqliteStore::open(&db_path).expect("重开 SqliteStore 失败"));
+    let filter = MemoryFilter { prefix: Some("note:".into()), ..Default::default() };
+    let items = backend2.list(&filter).await.expect("list 失败");
+    println!("✓ 跨连接数据存活: 找到 {} 条 note", items.len());
+    assert!(!items.is_empty(), "持久化验证失败：重开后无数据");
+    for i in &items {
+        println!("  - {} = {}", i.id, i.content);
+    }
+
+    println!("\n✓ 端到端演示完成");
+}

examples/knowledge_search_demo.rs

@@ -38,14 +38,26 @@ async fn main() {
     let ks = KnowledgeStore::new(store);
 
     let pages = vec![
-        make_page("rust-1", "Rust 入门", "Rust 是一门系统级编程语言，注重安全性与并发。"),
+        make_page(
-        make_page("python-1", "Python 简介", "Python 是一门动态类型的高级编程语言。"),
+            "rust-1",
+            "Rust 入门",
+            "Rust 是一门系统级编程语言，注重安全性与并发。",
+        ),
+        make_page(
+            "python-1",
+            "Python 简介",
+            "Python 是一门动态类型的高级编程语言。",
+        ),
         make_page(
             "langgraph-1",
             "LangGraph 框架",
             "LangGraph 是 LangChain 的状态图扩展，用于构建多步 Agent。",
         ),
-        make_page("rust-async", "Rust 异步编程", "Rust 异步基于 tokio 与 futures 抽象。"),
+        make_page(
+            "rust-async",
+            "Rust 异步编程",
+            "Rust 异步基于 tokio 与 futures 抽象。",
+        ),
     ];
     for p in &pages {
         ks.add_page(p.clone()).await.expect("保存页面失败");
@@ -62,14 +74,8 @@ async fn main() {
     let result = retriever.retrieve("Rust 异步").await.unwrap();
     println!("query: {}", result.query);
     for item in &result.items {
-        println!(
+        println!("  命中: {} (score={:.3})", item.page.title, item.score);
-            "  命中: {} (score={:.3})",
+        assert!((0.0..=1.0).contains(&item.score), "score 应在 [0, 1] 区间");
-            item.page.title, item.score
-        );
-        assert!(
-            (0.0..=1.0).contains(&item.score),
-            "score 应在 [0, 1] 区间"
-        );
     }
     assert!(!result.items.is_empty(), "应至少命中一个页面");
 
@@ -85,14 +91,8 @@ async fn main() {
         min_score: 0.5,
     };
     let retriever2 = MemoryRetriever::new(ks2, cfg);
-    let result = retriever2
+    let result = retriever2.retrieve("完全不相关的火锅配方").await.unwrap();
-        .retrieve("完全不相关的火锅配方")
+    println!("无关 query → items.len = {} (期望 0)", result.items.len());
-        .await
-        .unwrap();
-    println!(
-        "无关 query → items.len = {} (期望 0)",
-        result.items.len()
-    );
     assert!(result.items.is_empty());
 
     // 4. max_results 截断

examples/prompt_composer.rs

@@ -11,7 +11,7 @@
 
 use agcore::llm::types::message::{ContentBlock, Message};
 use agcore::prompt::{
-    validate_messages, PromptComposer, PromptTemplate, PromptTemplateRegistry, TemplateContext,
+    PromptComposer, PromptTemplate, PromptTemplateRegistry, TemplateContext, validate_messages,
 };
 
 fn message_text(msg: &Message) -> String {
@@ -27,16 +27,16 @@ fn message_text(msg: &Message) -> String {
             })
             .collect(),
         Message::UserImage { .. } => "[image]".into(),
+        _ => String::new(),
     }
 }
 
 fn main() {
     // 1. PromptTemplate::compile + render —— 直接构造模板
     println!("=== PromptTemplate::compile + render ===");
-    let tpl = PromptTemplate::compile(
+    let tpl =
-        "今日 {{location}} 天气：{{condition}}，温度 {{temperature}}",
+        PromptTemplate::compile("今日 {{location}} 天气：{{condition}}，温度 {{temperature}}")
-    )
+            .expect("编译失败");
-    .expect("编译失败");
     let mut ctx = TemplateContext::new();
     ctx.insert("location", "北京");
     ctx.insert("condition", "晴");
@@ -58,7 +58,10 @@ fn main() {
         .register("weather", "今日 {{location}}：{{condition}}")
         .expect("注册失败");
     registry
-        .register("greet", "你好 {{name}}！{{#if formal}}  见到您很荣幸。{{/if}}")
+        .register(
+            "greet",
+            "你好 {{name}}！{{#if formal}}  见到您很荣幸。{{/if}}",
+        )
         .expect("注册失败");
 
     let mut ctx = TemplateContext::new();
@@ -88,6 +91,7 @@ fn main() {
             Message::User { .. } | Message::UserImage { .. } => "user",
             Message::Assistant { .. } => "assistant",
             Message::ToolResult { .. } => "tool",
+            _ => "unknown",
         };
         println!("[{i}] {role}: {}", message_text(m));
     }

examples/quick_start.rs

@@ -0,0 +1,60 @@
+//! quick_start —— 30 行最小可运行示例，展示 Agent / BaseTool / Builder / Session 四层抽象。
+//!
+//! 运行：`cargo run --example quick_start`（离线，零配置）
+
+use std::sync::Arc;
+use agcore::agent::{Agent, AgentBuilder, AgentSession};
+use agcore::llm::hooks::HookExecutor;
+use agcore::llm::mock::MockProvider;
+use agcore::llm::provider::LlmProvider;
+use agcore::llm::types::{Usage, message::{ContentBlock, Message}, response_v2::{MessageResponse, StopReason}};
+use agcore::tools::{BaseTool, ToolContext, ToolError, ToolRegistry};
+use async_trait::async_trait;
+use serde_json::{Value, json};
+
+struct Greeter;
+impl Agent for Greeter {
+    fn name(&self) -> &str { "greeter" }
+    fn system_prompt(&self) -> Option<&str> { Some("中文助手，先调用 echo 工具，再总结。") }
+}
+
+struct EchoTool;
+#[async_trait]
+impl BaseTool for EchoTool {
+    fn name(&self) -> &str { "echo" }
+    fn description(&self) -> &str { "回显文本" }
+    fn parameters(&self) -> Value {
+        json!({"type":"object","properties":{"text":{"type":"string"}},"required":["text"]})
+    }
+    async fn execute(&self, args: Value, _: &ToolContext<'_>) -> Result<Value, ToolError> {
+        let text = args.get("text").and_then(|v| v.as_str())
+            .ok_or_else(|| ToolError::InvalidArguments("text".into(), "需要 string 类型的 text 参数".into()))?;
+        Ok(json!({"echoed": format!("收到: {text}")}))
+    }
+}
+
+fn resp(content: Vec<ContentBlock>, stop: StopReason, u: (u32, u32)) -> MessageResponse {
+    MessageResponse { id: String::new(), model: "mock".into(), message: Message::Assistant { content },
+        usage: Usage::from_input_output(u.0, u.1), stop_reason: stop, extra: Default::default() }
+}
+
+#[tokio::main]
+async fn main() {
+    let mut registry = ToolRegistry::new();
+    registry.register(Arc::new(EchoTool)).unwrap();
+    let provider: Arc<dyn LlmProvider> = Arc::new(MockProvider::new(vec![
+        resp(vec![ContentBlock::ToolUse { id: "c1".into(), name: "echo".into(),
+                input: json!({"text": "你好"}) }], StopReason::ToolUse, (5, 8)),
+        resp(vec![ContentBlock::Text { text: "EchoTool 已收到您的消息并完成回传。".into() }],
+             StopReason::Stop, (8, 16)),
+    ]));
+    let bundle = Arc::new(AgentBuilder::new()
+        .provider(provider).tool_registry(Arc::new(registry))
+        .hook_executor(Arc::new(HookExecutor::new())).build().unwrap());
+    let mut session = AgentSession::new(Arc::new(Greeter), "qs", bundle);
+    let resp = session.submit_turn("你好").await.unwrap();
+    let text = resp.text();
+    println!("LLM: {text}");
+    assert!(text.contains("收到"), "响应应包含'收到'字样: {text}");
+    println!("\n✓ quick_start 完成");
+}

examples/simple_visit.rs

@@ -3,7 +3,7 @@ use std::env;
 use agcore::init_tracing;
 use agcore::llm::{
     cycle::{CycleConfig, LlmCycle},
-    provider::{create_provider, ProviderConfig, ProviderType},
+    provider::{ProviderConfig, ProviderType, create_provider},
     types::{message::ContentBlock, message::Message, response_v2::MessageResponse},
 };
 
@@ -51,10 +51,11 @@ async fn main() {
         base_url,
         api_key,
         model: model.clone(),
+        timeout_secs: 30,
+        max_retries: 3,
     };
 
-    let provider = create_provider(provider_type, config)
+    let provider = create_provider(provider_type, config).expect("创建 Provider 失败");
-        .expect("创建 Provider 失败");
 
     let cycle_config = CycleConfig {
         model,
@@ -63,9 +64,9 @@ async fn main() {
         ..CycleConfig::default()
     };
 
-    let mut cycle = LlmCycle::new(provider, cycle_config).with_messages(vec![
+    let mut cycle = LlmCycle::new(provider, cycle_config).with_messages(vec![Message::system(
-        Message::system("你是一个简洁的助手，对于任何问题都是用一句话回答。"),
+        "你是一个简洁的助手，对于任何问题都是用一句话回答。",
-    ]);
+    )]);
 
     println!("发送请求...");
 

examples/streaming_events_demo.rs

@@ -17,9 +17,9 @@ use std::sync::Arc;
 use agcore::llm::cycle::{CycleConfig, LlmCycle};
 use agcore::llm::mock::MockProvider;
 use agcore::llm::provider::LlmProvider;
+use agcore::llm::types::Usage;
 use agcore::llm::types::message::{ContentBlock, Message};
 use agcore::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StopReason, StreamEvent};
-use agcore::llm::types::Usage;
 use futures_util::StreamExt;
 
 /// 构造预设的纯文本响应。
@@ -99,9 +99,7 @@ async fn main() {
     // 上层 Agent 通过 `match` 或 `?` 处理 `AgentError::Llm(_)`。
     println!("\n=== 阶段 2：错误路径（队列耗尽）===");
     let mut cycle = LlmCycle::new_with_arc(dyn_provider, CycleConfig::default());
-    let result = cycle
+    let result = cycle.submit_stream("第二次提问".to_string(), vec![]).await;
-        .submit_stream("第二次提问".to_string(), vec![])
-        .await;
     match result {
         Ok(_) => panic!("阶段 2 必须失败（队列耗尽）"),
         Err(e) => {

examples/task_agent_demo.rs

@@ -8,27 +8,13 @@
 //! 5. 错误路径：非法 JSON / 空 steps / 缺字段 → `AgentError::PlanParse`
 //!
 //! 运行：`cargo run --example task_agent_demo`
-//!
-//! ## 已知技术债（v0.2 迁移指南）
-//!
-//! 本示例使用 `#[deprecated]` 标记的旧 wire-format 类型：
-//! - `ChatResponse`、`OpenaiChatMessage`、`FinishReason` —— `OpenaiChatProvider::chat_inner()`
-//!   内部转换层仍在使用（参见 `docs/10a-phase0-types-and-trait.md` §2.5.1），
-//!   故结构体定义保留。
-//! - `StepStatus::Completed(ChatResponse)` —— 因为 `Step` 的"已完成"变体需携带
-//!   provider 响应，目前沿用旧的 `ChatResponse`。
-//!
-//! **触发迁移的条件**：v0.2 引入 IR 层的 `StepResult` / 切换为 `MessageResponse`。
-//! **迁移路径**：将本文件 `ChatResponse`/`OpenaiChatMessage`/`FinishReason` 替换为
-//! `MessageResponse`/`Message`/`StopReason`，移除顶部 `#![allow(deprecated)]`。
-//! 上层应用代码（`TaskAgent` 消费者）也可同步迁移。
 
-#![allow(deprecated)]
+use std::collections::HashMap;
 
 use agcore::agent::{AgentError, JsonPlanParser, PlanParser, Step, StepStatus};
-use agcore::llm::types::openai_message::OpenaiChatMessage;
+use agcore::llm::types::message::Message;
-use agcore::llm::types::shared::FinishReason;
+use agcore::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StopReason};
-use agcore::llm::types::{ChatResponse, Usage};
+use agcore::llm::types::Usage;
 
 #[tokio::main]
 async fn main() {
@@ -67,21 +53,36 @@ async fn main() {
     assert!(step.status.is_pending());
 
     step.status = StepStatus::Running;
-    println!("Running: pending={}, terminal={}", step.status.is_pending(), step.status.is_terminal());
+    println!(
+        "Running: pending={}, terminal={}",
+        step.status.is_pending(),
+        step.status.is_terminal()
+    );
 
-    step.status = StepStatus::Completed(ChatResponse {
+    step.status = StepStatus::Completed(MessageResponse {
-        message: OpenaiChatMessage::assistant_text("天气：晴，22°C"),
+        id: String::new(),
+        model: "mock".into(),
+        message: Message::assistant("天气：晴，22°C"),
         usage: Usage::from_input_output(5, 10),
-        stop_reason: Some(FinishReason::Stop),
+        stop_reason: StopReason::Stop,
+        extra: HashMap::new(),
     });
-    println!("Completed: pending={}, terminal={}", step.status.is_pending(), step.status.is_terminal());
+    println!(
+        "Completed: pending={}, terminal={}",
+        step.status.is_pending(),
+        step.status.is_terminal()
+    );
     assert!(step.status.is_terminal());
 
     // 3. 失败路径
     println!("\n=== Step 状态机：失败路径 ===");
     let mut fail_step = Step::new(0, "调用天气 API");
     fail_step.status = StepStatus::Failed(AgentError::Other("API 不可用".into()));
-    println!("Failed:  pending={}, terminal={}", fail_step.status.is_pending(), fail_step.status.is_terminal());
+    println!(
+        "Failed:  pending={}, terminal={}",
+        fail_step.status.is_pending(),
+        fail_step.status.is_terminal()
+    );
     assert!(fail_step.status.is_terminal());
 
     // 4. 跳过路径

src/agent.rs

@@ -11,6 +11,7 @@
 
 pub mod agent;
 pub mod builder;
+pub mod context;
 pub mod error;
 pub mod runtime;
 pub mod session;
@@ -20,9 +21,13 @@ pub mod task;
 // 重导出公共 API（按使用频度排序）
 pub use agent::Agent;
 pub use builder::AgentBuilder;
+pub use context::{
+    ContextBudget, ContextSlot, DeriveStrategy, FocusedConfig, MergeStrategy, SlotConfig,
+    SlotMeta, SlotMode, SlotSource,
+};
 pub use error::AgentError;
 pub use runtime::{AgentConfig, RuntimeBundle};
 pub use session::AgentSession;
 pub use session_memory::SessionMemory;
-pub use task::{Plan, PlanParser, Step, StepStatus, TaskAgent};
 pub use task::JsonPlanParser;
+pub use task::{Plan, PlanParser, Step, StepStatus, TaskAgent};

src/agent/agent.rs

@@ -7,14 +7,12 @@
 //! - **不绑定业务循环**：`submit_turn` 在 `AgentSession` 上，不在 trait 上
 
 use crate::agent::runtime::RuntimeBundle;
-#[allow(deprecated)]
+use crate::llm::types::tool::ToolDef;
-use crate::llm::types::ToolDefinition;
 
 /// Agent 角色抽象。
 ///
 /// 实现此 trait 即可接入 Agent Runtime。典型实现是 struct 持有静态配置（name、system prompt 模板），
 /// 也可以是基于配置动态生成的轻量实现。
-#[allow(deprecated)]
 pub trait Agent: Send + Sync {
     /// 角色名（用于日志、调试、UI 展示）。
     fn name(&self) -> &str;
@@ -26,7 +24,7 @@ pub trait Agent: Send + Sync {
     ///
     /// **默认实现**：从 `bundle.tool_registry` 取全部工具（最常用模式）。
     /// **子 trait / 具体实现可覆盖**：做白名单、过滤、按状态动态调整等。
-    fn tool_definitions(&self, bundle: &RuntimeBundle) -> Vec<ToolDefinition> {
+    fn tool_definitions(&self, bundle: &RuntimeBundle) -> Vec<ToolDef> {
         bundle.tool_registry.definitions()
     }
 }

src/agent/builder.rs

@@ -92,15 +92,17 @@ impl AgentBuilder {
     /// `AgentError::Config(...)`，提示调用 `.provider(...)` / `.tool_registry(...)` /
     /// `.hook_executor(...)` 补齐。不 panic。
     pub fn build(self) -> Result<RuntimeBundle, AgentError> {
-        let provider = self
+        let provider = self.provider.ok_or_else(|| {
-            .provider
+            AgentError::Config("缺少 LLM provider，请先调用 .provider(...)".into())
-            .ok_or_else(|| AgentError::Config("缺少 LLM provider，请先调用 .provider(...)".into()))?;
+        })?;
         let tool_registry = self
             .tool_registry
             .ok_or_else(|| AgentError::Config("缺少 tool_registry，请先调用 .tool_registry(...)（即使是空 ToolRegistry 也需要传入）".into()))?;
-        let hook_executor = self
+        let hook_executor = self.hook_executor.ok_or_else(|| {
-            .hook_executor
+            AgentError::Config(
-            .ok_or_else(|| AgentError::Config("缺少 hook_executor，请先调用 .hook_executor(...)（空 HookExecutor 也可）".into()))?;
+                "缺少 hook_executor，请先调用 .hook_executor(...)（空 HookExecutor 也可）".into(),
+            )
+        })?;
 
         let config = self.config.unwrap_or_default();
 

src/agent/error.rs

@@ -18,6 +18,7 @@ use crate::tools::error::ToolError;
 /// **不实现 `Clone`**：透传内层 `LlmError` / `MemoryError`，两者均未派生 `Clone`（保留
 /// 完整错误信息，传递所有权）。如需在多 session 间共享错误状态，用 `Arc<AgentError>` 包装。
 #[derive(Debug, Error)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum AgentError {
     /// LLM 调用错误（透传 Phase 0）。
     #[error("LLM 错误: {0}")]
@@ -35,6 +36,18 @@ pub enum AgentError {
     #[error("Plan 解析错误: {0}")]
     PlanParse(String),
 
+    /// Readonly slot 不允许写入（Phase 10 新增）。
+    #[error("Readonly slot 不允许写入: {0}")]
+    SlotReadonly(String),
+
+    /// Slot 不存在（Phase 10 新增）。
+    #[error("Slot '{0}' 不存在")]
+    SlotNotFound(String),
+
+    /// Slot 已存在（Phase 10 新增）。
+    #[error("Slot '{0}' 已存在")]
+    SlotAlreadyExists(String),
+
     /// 钩子阻断操作（Agent 层特有）。
     #[error("钩子阻断: {0}")]
     HookBlocked(String),
@@ -59,6 +72,7 @@ impl AgentError {
     /// - `Tool`：由内层 `is_recoverable()` 决定
     /// - `HookBlocked` / `LimitExceeded`：不可恢复（需人工介入或终止循环）
     /// - `Config` / `Other`：不可恢复
+    /// - `SlotReadonly` / `SlotNotFound` / `SlotAlreadyExists`：不可恢复（结构性错误）
     pub fn is_recoverable(&self) -> bool {
         match self {
             Self::Llm(e) => matches!(
@@ -68,9 +82,13 @@ impl AgentError {
             Self::Tool(e) => e.is_recoverable(),
             Self::Memory(e) => e.is_recoverable(),
             Self::PlanParse(_) => false,
-            Self::HookBlocked(_) | Self::LimitExceeded(_) | Self::Config(_) | Self::Other(_) => {
+            Self::SlotReadonly(_)
-                false
+            | Self::SlotNotFound(_)
-            }
+            | Self::SlotAlreadyExists(_)
+            | Self::HookBlocked(_)
+            | Self::LimitExceeded(_)
+            | Self::Config(_)
+            | Self::Other(_) => false,
         }
     }
 }
@@ -180,4 +198,37 @@ mod tests {
         let err = caller().unwrap_err();
         assert!(matches!(err, AgentError::Memory(_)));
     }
+
+    // ====== Phase 10: Slot 错误变体测试 ======
+
+    #[test]
+    fn slot_readonly_not_recoverable() {
+        assert!(!AgentError::SlotReadonly("readonly".into()).is_recoverable());
+    }
+
+    #[test]
+    fn slot_not_found_not_recoverable() {
+        assert!(!AgentError::SlotNotFound("missing".into()).is_recoverable());
+    }
+
+    #[test]
+    fn slot_already_exists_not_recoverable() {
+        assert!(!AgentError::SlotAlreadyExists("dup".into()).is_recoverable());
+    }
+
+    #[test]
+    fn slot_error_messages() {
+        assert_eq!(
+            format!("{}", AgentError::SlotReadonly("readonly".into())),
+            "Readonly slot 不允许写入: readonly"
+        );
+        assert_eq!(
+            format!("{}", AgentError::SlotNotFound("foo".into())),
+            "Slot 'foo' 不存在"
+        );
+        assert_eq!(
+            format!("{}", AgentError::SlotAlreadyExists("bar".into())),
+            "Slot 'bar' 已存在"
+        );
+    }
 }

src/agent/runtime.rs

@@ -16,8 +16,8 @@ use std::sync::Arc;
 use std::time::Duration;
 
 use crate::llm::compact::CompactConfig;
-use crate::llm::provider::LlmProvider;
 use crate::llm::hooks::HookExecutor;
+use crate::llm::provider::LlmProvider;
 use crate::memory::retriever::MemoryRetriever;
 use crate::memory::store::MemoryStore;
 use crate::tools::ToolRegistry;

src/agent/session_memory.rs

@@ -78,11 +78,7 @@ impl SessionMemory {
             prefix: Some(format!("{}:", self.namespace)),
             ..Default::default()
         };
-        let items = self
+        let items = self.store.list(&filter).await.map_err(AgentError::Memory)?;
-            .store
-            .list(&filter)
-            .await
-            .map_err(AgentError::Memory)?;
 
         let mut lines = Vec::with_capacity(items.len() + 2);
         lines.push("<session-context>".to_string());
@@ -113,11 +109,7 @@ impl SessionMemory {
             prefix: Some(format!("{}:", self.namespace)),
             ..Default::default()
         };
-        let items = self
+        let items = self.store.list(&filter).await.map_err(AgentError::Memory)?;
-            .store
-            .list(&filter)
-            .await
-            .map_err(AgentError::Memory)?;
 
         for item in items {
             self.store

src/agent/task.rs

@@ -10,8 +10,7 @@
 //! - 重试由上层新建 `Plan` 实现，`TaskAgent` 不做自动重试
 
 use crate::agent::error::AgentError;
-#[allow(deprecated)]
+use crate::llm::types::response_v2::MessageResponse;
-use crate::llm::types::ChatResponse;
 
 use async_trait::async_trait;
 
@@ -56,14 +55,14 @@ impl Step {
 /// 均未派生 `Clone`（保留原始错误信息，传递所有权而非克隆）。如需复制 `Plan`，
 /// 只能 clone 处于 `Pending` / `Running` / `Completed` / `Skipped` 状态的步骤。
 #[derive(Debug)]
-#[allow(deprecated)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum StepStatus {
     /// 初始状态 —— 等待执行。
     Pending,
     /// 正在执行（`TaskAgent::execute_plan` 进入）。
     Running,
     /// 已完成（含 LLM 响应）。
-    Completed(ChatResponse),
+    Completed(MessageResponse),
     /// 失败（含错误）。
     Failed(AgentError),
     /// 跳过（上层主动跳过）。
@@ -130,9 +129,7 @@ impl PlanParser for JsonPlanParser {
             .collect::<Result<Vec<_>, AgentError>>()?;
 
         if steps.is_empty() {
-            return Err(AgentError::PlanParse(
+            return Err(AgentError::PlanParse("Plan 至少需要一个步骤".into()));
-                "Plan 至少需要一个步骤".into(),
-            ));
         }
 
         Ok(Plan {
@@ -203,10 +200,7 @@ mod tests {
         let plan = Plan {
             id: "p1".into(),
             goal: "test goal".into(),
-            steps: vec![
+            steps: vec![Step::new(0, "first"), Step::new(1, "second")],
-                Step::new(0, "first"),
-                Step::new(1, "second"),
-            ],
         };
         assert_eq!(plan.steps.len(), 2);
         assert_eq!(plan.steps[0].index, 0);

src/document.rs

@@ -0,0 +1,580 @@
+//! Document 系统 —— 文本分割与文档类型。
+//!
+//! 提供 [`Document`] 数据结构和 [`RecursiveCharacterSplitter`] 分割器，
+//! 作为 RAG 管线（split → embed → store）的前置步骤。
+
+use std::collections::HashMap;
+
+/// 默认分隔符优先级列表（按优先级降序）。
+///
+/// 段落级 → 行级 → 句子级（含 CJK 标点） → 词级 → 字符级（兜底）。
+/// 在 LangChain 基础上扩充了 CJK 句号 `"。"`、问号 `"？"`、感叹号 `"！"`,
+/// 确保中文文本在句子边界有更高分割质量。
+const DEFAULT_SEPARATORS: &[&str] = &["\n\n", "\n", "。", "？", "！", ".", " ", ""];
+
+/// 文档片段 —— RAG 管线的基本数据载体。
+///
+/// 作为分割（split）和向量化（embed）两个阶段的通货类型，
+/// 在 Phase 15 的 RagPipeline 中串联 split → embed → store。
+#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq)]
+pub struct Document {
+    /// 文档唯一标识。
+    pub id: String,
+    /// 文档文本内容。
+    pub content: String,
+    /// 元数据标签（键值对，可用作过滤、溯源、分类）。
+    pub metadata: HashMap<String, String>,
+    /// MIME 类型，标识内容格式（如 "text/plain", "text/markdown"）。
+    pub mime_type: String,
+}
+
+impl Document {
+    /// 创建一个新文档。元数据默认初始化为空。
+    ///
+    /// 分割器产生的 chunks 会自动继承源文档 mime_type，
+    /// 并在 metadata 中追加 source_id / chunk_index / chunk_count。
+    pub fn new(
+        id: impl Into<String>,
+        content: impl Into<String>,
+        mime_type: impl Into<String>,
+    ) -> Self {
+        Self {
+            id: id.into(),
+            content: content.into(),
+            metadata: HashMap::new(),
+            mime_type: mime_type.into(),
+        }
+    }
+
+    /// 快速构造纯文本文档（mime_type 默认为 "text/plain"）。
+    /// 适用于大多数无需指定媒体类型的场景。
+    pub fn from_raw(id: impl Into<String>, content: impl Into<String>) -> Self {
+        Self {
+            id: id.into(),
+            content: content.into(),
+            metadata: HashMap::new(),
+            mime_type: "text/plain".into(),
+        }
+    }
+}
+
+/// 递归字符级文档分割器。
+///
+/// 使用可配置的分隔符优先级列表，递归地将文档分割为
+/// 接近 chunk_size 的块。
+///
+/// # 算法（两阶段）
+///
+/// 1. **递归分割**：按分隔符优先级从高到低递归切割文本，
+///    产生初始片段（均 ≤ chunk_size，按字符数计算）。
+///
+/// 2. **贪心合并**：从左向右合并相邻片段，直到合计字符数
+///    超过 chunk_size，此时将前一组合并结果作为一个 chunk 输出，
+///    并携带 chunk_overlap 字符的滑动窗口。
+///
+/// 所有长度比较均以 Unicode 字符数为单位（`text.chars().count()`），
+/// 而非字节数。CJK 文本每个字算 1 个 char。
+///
+/// # 升级路径
+///
+/// - 如需自定义分割函数，可在上层通过 `with_custom_splitter`
+///   扩展（当前未实现，预留升级路径）。
+/// - 如需 unicode 感知的句子分割（如中文句号、缩写处理），
+///   可在 separators 中加入对应字符串，或将下游替换为
+///   基于 unicode-segmentation crate 的自定义分割器。
+#[derive(Debug, Clone)]
+pub struct RecursiveCharacterSplitter {
+    chunk_size: usize,
+    chunk_overlap: usize,
+    separators: Vec<String>,
+}
+
+impl RecursiveCharacterSplitter {
+    /// 创建分割器。
+    ///
+    /// # Panics
+    ///
+    /// - 如果 `chunk_size == 0`
+    /// - 如果 `chunk_size ≤ chunk_overlap`（无法形成有效滑动窗口）
+    pub fn new(chunk_size: usize, chunk_overlap: usize) -> Self {
+        if chunk_size == 0 {
+            panic!("chunk_size must be greater than 0");
+        }
+        if chunk_size <= chunk_overlap {
+            panic!("chunk_size must be greater than chunk_overlap");
+        }
+        Self {
+            chunk_size,
+            chunk_overlap,
+            separators: DEFAULT_SEPARATORS.iter().map(|s| s.to_string()).collect(),
+        }
+    }
+
+    /// 创建分割器的安全版本。
+    ///
+    /// 验证失败时返回 `Err` 而非 panic。
+    pub fn try_new(chunk_size: usize, chunk_overlap: usize) -> Result<Self, &'static str> {
+        if chunk_size == 0 {
+            return Err("chunk_size must be greater than 0");
+        }
+        if chunk_size <= chunk_overlap {
+            return Err("chunk_size must be greater than chunk_overlap");
+        }
+        Ok(Self {
+            chunk_size,
+            chunk_overlap,
+            separators: DEFAULT_SEPARATORS.iter().map(|s| s.to_string()).collect(),
+        })
+    }
+
+    /// 覆盖默认分隔符优先级列表。
+    ///
+    /// **重要**：建议保留 `""` 作为最后一个 separator，
+    /// 作为字符级兜底防止任何文本都能被分割。
+    pub fn with_separators(mut self, separators: Vec<String>) -> Self {
+        self.separators = separators;
+        self
+    }
+
+    /// 返回 chunk_size（字符数）。
+    pub fn chunk_size(&self) -> usize {
+        self.chunk_size
+    }
+
+    /// 返回 chunk_overlap（字符数）。
+    pub fn chunk_overlap(&self) -> usize {
+        self.chunk_overlap
+    }
+
+    /// 批量分割。
+    ///
+    /// 每个输入文档独立分割。输出 chunks 继承源文档的 mime_type，
+    /// 并在 metadata 中追加 source_id / chunk_index / chunk_count。
+    ///
+    /// Chunk ID 格式：`{source_id}:chunk:{index:04d}`
+    /// 例如 `"doc_001:chunk:0000"`（索引从 0 开始，4 位固定宽度）。
+    ///
+    /// **注意**：metadata 注入使用 `HashMap::insert()`，如果源 Document
+    /// 的 metadata 已包含 `"source_id"`、`"chunk_index"` 或 `"chunk_count"`
+    /// 键，将被分割器的值静默覆盖。
+    pub fn split(&self, documents: &[Document]) -> Vec<Document> {
+        tracing::debug!(
+            input_count = documents.len(),
+            "RecursiveCharacterSplitter::split start"
+        );
+
+        let mut output = Vec::new();
+        for doc in documents {
+            let segments = self.split_text(&doc.content, &self.separators);
+            let chunks = self.merge_with_overlap(segments);
+            debug_assert!(
+                chunks.len() < 10_000,
+                "单个文档产生超过 9999 个 chunk，索引格式溢出"
+            );
+
+            tracing::trace!(
+                doc_id = %doc.id,
+                chunk_count = chunks.len(),
+                "document split into chunks"
+            );
+
+            for (idx, chunk_text) in chunks.iter().enumerate() {
+                let mut metadata = doc.metadata.clone();
+                metadata.insert("source_id".to_string(), doc.id.clone());
+                metadata.insert("chunk_index".to_string(), idx.to_string());
+                metadata.insert("chunk_count".to_string(), chunks.len().to_string());
+
+                let id = format!("{}:chunk:{:04}", doc.id, idx);
+                tracing::trace!(chunk_id = %id, "chunk produced");
+
+                output.push(Document {
+                    id,
+                    content: chunk_text.clone(),
+                    metadata,
+                    mime_type: doc.mime_type.clone(),
+                });
+            }
+        }
+
+        output
+    }
+
+    /// 递归分割（Phase 1）。
+    ///
+    /// 按 separator 优先级从高到低切割文本。每个输出片段的字符数
+    /// 均 ≤ chunk_size（除非最终降到 `""` 字符级兜底）。
+    ///
+    /// Phase 1 只做"切分"，不做合并——合并由 Phase 2 (`merge_with_overlap`) 处理。
+    ///
+    /// **关键行为**：当文本中存在 separator 时，按 separator 切分。
+    /// 若所有 segment 均 ≤ chunk_size，直接返回所有 segments；
+    /// 若某个 segment > chunk_size，递归降级到下一级 separator。
+    ///
+    /// **早返回守卫**：如果整段文本 ≤ chunk_size（含恰好等于），直接
+    /// 返回 `[text.to_string()]`，避免在 Phase 2 合并时丢失 separator
+    /// 边界信息。
+    fn split_text(&self, text: &str, separators: &[String]) -> Vec<String> {
+        if text.is_empty() {
+            return Vec::new();
+        }
+        // 早返回：整段文本 ≤ chunk_size 时整体返回，避免分割后再
+        // 合并时丢失 separator 边界
+        if chars_len(text) <= self.chunk_size {
+            return vec![text.to_string()];
+        }
+        if separators.is_empty() {
+            // 防御：理论上不应到达这里（DEFAULT_SEPARATORS 末尾有 `""`）
+            return self.split_by_chars(text);
+        }
+
+        let sep = &separators[0];
+        if sep.is_empty() {
+            // 字符级兜底
+            return self.split_by_chars(text);
+        }
+
+        // 检查文本中是否包含当前 separator
+        if !text.contains(sep.as_str()) {
+            // 不含此 separator，降级到下一级
+            return self.split_text(text, &separators[1..]);
+        }
+
+        // 文本中存在 separator，按 separator 切分
+        let raw_segments: Vec<&str> = text.split(sep.as_str()).collect();
+        let mut result = Vec::new();
+
+        for seg in raw_segments {
+            if seg.is_empty() {
+                continue;
+            }
+
+            if chars_len(seg) > self.chunk_size {
+                // 当前片段超长：递归降级到下一级 separator
+                result.extend(self.split_text(seg, &separators[1..]));
+            } else {
+                // 当前片段符合 chunk_size，直接输出
+                result.push(seg.to_string());
+            }
+        }
+
+        result
+    }
+
+    /// 字符级兜底分割（确保任何文本都能被切到 chunk_size 以内）。
+    ///
+    /// 使用 `char_indices()` 步进，避免截断在多字节 UTF-8 字符中间。
+    fn split_by_chars(&self, text: &str) -> Vec<String> {
+        let mut result = Vec::new();
+        let mut current = String::new();
+
+        for (_, ch) in text.char_indices() {
+            current.push(ch);
+            if chars_len(&current) >= self.chunk_size {
+                result.push(std::mem::take(&mut current));
+            }
+        }
+        if !current.is_empty() {
+            result.push(current);
+        }
+        result
+    }
+
+    /// 贪心合并 + overlap 滑动窗口（Phase 2）。
+    ///
+    /// 把 Phase 1 输出的 segments 合并到目标 chunk_size，并对相邻 chunk
+    /// 应用 chunk_overlap 字符的重叠窗口。
+    ///
+    /// **已知行为**：合并时使用空字符串 `""` 连接相邻 segments
+    /// （即 `current.join("")`），不保留 Phase 1 切分时消耗的 separator
+    /// 边界信息。这意味着跨 chunk 的结构化边界（如段落、句子）会
+    /// 在合并点"塌缩"——但对 RAG 语义检索影响通常较小。如需保留
+    /// separator 边界，可重构此方法接受 separator 参数。
+    fn merge_with_overlap(&self, mut segments: Vec<String>) -> Vec<String> {
+        if segments.is_empty() {
+            return Vec::new();
+        }
+        if segments.len() == 1 {
+            return segments;
+        }
+
+        // Phase 2a: 贪心合并 segments 到目标 chunk_size
+        // （segments 用 "" 连接，sep_count 不参与长度计算）
+        let mut chunks: Vec<String> = Vec::new();
+        let mut current: Vec<String> = Vec::new();
+        let mut current_len: usize = 0;
+
+        for seg in segments.drain(..) {
+            let seg_len = chars_len(&seg);
+            let new_total = current_len + seg_len;
+
+            if new_total > self.chunk_size && !current.is_empty() {
+                chunks.push(current.join(""));
+                current.clear();
+                current_len = 0;
+            }
+            current.push(seg);
+            current_len += seg_len;
+        }
+
+        if !current.is_empty() {
+            chunks.push(current.join(""));
+        }
+
+        if chunks.len() <= 1 {
+            return chunks;
+        }
+
+        // Phase 2b: 应用 overlap 滑动窗口（除第一个 chunk 外）
+        let overlap = self.chunk_overlap;
+        if overlap == 0 {
+            return chunks;
+        }
+
+        for i in 1..chunks.len() {
+            let prev = &chunks[i - 1];
+            let prev_chars_count = chars_len(prev);
+            if prev_chars_count == 0 {
+                continue;
+            }
+            let take_n = overlap.min(prev_chars_count);
+
+            // 字符级安全地取 prev 末尾 take_n 个字符
+            let tail: String = prev.chars().rev().take(take_n).collect::<Vec<_>>().into_iter().rev().collect();
+            chunks[i] = format!("{}{}", tail, chunks[i]);
+        }
+
+        chunks
+    }
+}
+
+impl Default for RecursiveCharacterSplitter {
+    fn default() -> Self {
+        Self::new(1000, 200)
+    }
+}
+
+/// 字符数（Unicode 标量值），等价于 `s.chars().count()`。
+#[inline]
+fn chars_len(s: &str) -> usize {
+    s.chars().count()
+}
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+
+    // ===== Group B1 — Document struct 基础测试 =====
+
+    #[test]
+    fn document_new_metadata_defaults_empty() {
+        let doc = Document::new("id-1", "content", "text/plain");
+        assert!(doc.metadata.is_empty());
+    }
+
+    #[test]
+    fn document_clone_partial_eq() {
+        let doc = Document::new("id-1", "content", "text/plain");
+        let cloned = doc.clone();
+        assert_eq!(doc, cloned);
+    }
+
+    #[test]
+    fn document_different_ids_not_equal() {
+        let doc1 = Document::new("id-1", "content", "text/plain");
+        let doc2 = Document::new("id-2", "content", "text/plain");
+        assert_ne!(doc1, doc2);
+    }
+
+    #[test]
+    fn document_from_raw_uses_text_plain() {
+        let doc = Document::from_raw("id-1", "hello");
+        assert_eq!(doc.mime_type, "text/plain");
+        assert!(doc.metadata.is_empty());
+    }
+
+    // ===== Group B2 — Splitter 边界条件测试 =====
+
+    #[test]
+    fn split_empty_doc_returns_empty() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(100, 20);
+        let chunks = splitter.split(&[]);
+        assert!(chunks.is_empty());
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_short_doc_single_chunk() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(100, 20);
+        let doc = Document::from_raw("short", "hello");
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        assert_eq!(chunks.len(), 1);
+        assert_eq!(chunks[0].content, "hello");
+        assert_eq!(chunks[0].metadata.get("chunk_index").map(|s| s.as_str()), Some("0"));
+        assert_eq!(chunks[0].metadata.get("chunk_count").map(|s| s.as_str()), Some("1"));
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_empty_content_yields_no_chunks() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(100, 20);
+        let doc = Document::from_raw("empty", "");
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        assert!(chunks.is_empty());
+    }
+
+    #[test]
+    #[should_panic(expected = "chunk_size must be greater than chunk_overlap")]
+    fn split_constructor_panics_on_invalid_overlap() {
+        let _ = RecursiveCharacterSplitter::new(10, 10);
+    }
+
+    #[test]
+    #[should_panic(expected = "chunk_size must be greater than 0")]
+    fn split_constructor_panics_on_zero_chunk_size() {
+        let _ = RecursiveCharacterSplitter::new(0, 0);
+    }
+
+    #[test]
+    fn try_new_returns_err_on_invalid_params() {
+        assert!(RecursiveCharacterSplitter::try_new(0, 0).is_err());
+        assert!(RecursiveCharacterSplitter::try_new(10, 10).is_err());
+        assert!(RecursiveCharacterSplitter::try_new(100, 20).is_ok());
+    }
+
+    #[test]
+    fn default_separators_match_spec() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::default();
+        // Default separators should include CJK punctuation as the last meaningful
+        // separator before the char-level fallback. We can't directly access the
+        // private field, so we verify behavior: a Chinese sentence should split
+        // on "。" at the sentence level rather than the word level.
+        let doc = Document::from_raw("zh", "你好世界。今天天气好。");
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        // The default chunk_size=1000, so the whole content fits in 1 chunk.
+        // But the separators list contains "。" — this is verified via integration test.
+        assert!(!chunks.is_empty());
+    }
+
+    // ===== Group B3 — Splitter 核心算法测试 =====
+
+    #[test]
+    fn split_paragraph_boundary() {
+        // 小 chunk_size 强制段落级别分割
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(4, 1);
+        let doc = Document::from_raw("p", "para1\n\npara2");
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        // para1 (5 chars) > chunk_size=4 → 递归降级到 char 级拆分
+        // para2 同理
+        // 总共应该产生多个 chunk
+        assert!(chunks.len() >= 2, "expected >= 2 chunks, got {}", chunks.len());
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_recursive_deepen() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(50, 5);
+        // 200 字符无 \n\n，强制降级
+        let text: String = "a".repeat(200);
+        let doc = Document::from_raw("long", &text);
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        assert!(chunks.len() >= 3, "expected >= 3 chunks, got {}", chunks.len());
+        for chunk in &chunks {
+            // chunk 内容 = overlap_tail(≤5) + new_content(≤50)，故 ≤ 55
+            assert!(chars_len(&chunk.content) <= 55, "chunk too long: {} chars", chars_len(&chunk.content));
+        }
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_greedy_merge_combines_segments() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(20, 2);
+        // 一段含多个 \n\n 分隔的短小段，应被合并到 chunk_size
+        let doc = Document::from_raw("g", "aa\n\nbb\n\ncc\n\ndd");
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        // 短段应被合并：总共应该少于 4 个 chunk
+        assert!(chunks.len() <= 3, "expected <= 3 chunks after merge, got {}", chunks.len());
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_overlap_consistency() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(20, 5);
+        // 构造一个需要多 chunk 的文本
+        let text: String = "x".repeat(50);
+        let doc = Document::from_raw("o", &text);
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        assert!(chunks.len() >= 2);
+        // chunk[1] 应该以 chunk[0] 的最后 5 个字符作为前缀
+        let prev_tail: String = chunks[0]
+            .content
+            .chars()
+            .rev()
+            .take(5)
+            .collect::<Vec<_>>()
+            .into_iter()
+            .rev()
+            .collect();
+        assert!(
+            chunks[1].content.starts_with(&prev_tail),
+            "chunk[1] should start with last 5 chars of chunk[0]: prev_tail={:?}, chunk[1]={:?}",
+            prev_tail,
+            chunks[1].content
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_character_fallback() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(5, 0);
+        // 纯字母无标点，应降级到字符级
+        let doc = Document::from_raw("cf", "aaaaaaaaa");
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        assert_eq!(chunks.len(), 2, "expected 2 chunks, got {}", chunks.len());
+        for chunk in &chunks {
+            assert!(chars_len(&chunk.content) <= 5);
+        }
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_multibyte_utf8_boundary() {
+        // 验证字符级单位而非字节级单位
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(10, 2);
+        // 30 个中文字符 = 90 字节（UTF-8）
+        let text: String = "中".repeat(30);
+        let doc = Document::from_raw("cjk", &text);
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        // 30 字符 / 10 chunk_size = 3 个 chunk
+        assert!(chunks.len() >= 3, "expected >= 3 chunks for 30 chars / chunk_size=10, got {}", chunks.len());
+        for chunk in &chunks {
+            let char_count = chars_len(&chunk.content);
+            // chunk = overlap_tail(≤2) + new_content(≤10)，故 ≤ 12
+            assert!(char_count <= 12, "chunk char count {} exceeds 10+overlap", char_count);
+        }
+    }
+
+    // ===== Group B4 — Splitter 集成测试 =====
+
+    #[test]
+    fn split_multiple_docs() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(50, 5);
+        let docs = vec![
+            Document::from_raw("a", "a".repeat(30).as_str()),
+            Document::from_raw("b", "b".repeat(30).as_str()),
+            Document::from_raw("c", "c".repeat(30).as_str()),
+        ];
+        let chunks = splitter.split(&docs);
+        assert!(chunks.len() >= 3);
+        // 每个 chunk 的 source_id 应指向对应的输入 doc
+        for chunk in &chunks {
+            let source = chunk.metadata.get("source_id").unwrap();
+            assert!(["a", "b", "c"].contains(&source.as_str()));
+        }
+    }
+
+    #[test]
+    fn split_metadata_inheritance() {
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(100, 10);
+        let mut doc = Document::new("m", "short content", "text/plain");
+        doc.metadata.insert("author".to_string(), "alice".to_string());
+        let chunks = splitter.split(&[doc]);
+        assert_eq!(chunks.len(), 1);
+        assert_eq!(chunks[0].metadata.get("author").map(|s| s.as_str()), Some("alice"));
+        assert_eq!(chunks[0].metadata.get("source_id").map(|s| s.as_str()), Some("m"));
+        assert_eq!(chunks[0].metadata.get("chunk_index").map(|s| s.as_str()), Some("0"));
+        assert_eq!(chunks[0].metadata.get("chunk_count").map(|s| s.as_str()), Some("1"));
+    }
+}

src/lib.rs

@@ -1,11 +1,14 @@
 //! agcore —— 智能体（Agent）核心工具箱。
 
 pub mod agent;
+pub mod document;
 pub mod llm;
 pub mod memory;
 pub mod prompt;
 pub mod tools;
 
+pub use document::Document;
+
 use tracing_subscriber::{EnvFilter, fmt, prelude::*};
 
 static INIT: std::sync::Once = std::sync::Once::new();

src/llm.rs

@@ -3,6 +3,7 @@
 pub mod compact;
 pub mod convert;
 pub mod cycle;
+pub mod embedding;
 pub mod error;
 pub mod hooks;
 pub mod mock;

src/llm/compact.rs

@@ -73,10 +73,7 @@ impl CompactState {
 
 /// 粗略估计消息列表的 token 数（基于字符数，4 字符 ≈ 1 token）。
 pub fn estimate_message_tokens(messages: &[Message]) -> u32 {
-    messages
+    messages.iter().map(estimate_single_message_tokens).sum()
-        .iter()
-        .map(estimate_single_message_tokens)
-        .sum()
 }
 
 fn estimate_single_message_tokens(msg: &Message) -> u32 {
@@ -99,9 +96,7 @@ fn estimate_block_tokens(block: &ContentBlock) -> u32 {
     match block {
         ContentBlock::Text { text } => estimate_text_tokens(text),
         ContentBlock::Thinking { text, .. } => estimate_text_tokens(text),
-        ContentBlock::ToolUse { input, .. } => {
+        ContentBlock::ToolUse { input, .. } => estimate_text_tokens(&input.to_string()),
-            estimate_text_tokens(&input.to_string())
-        }
         ContentBlock::ToolResult { content, .. } => estimate_content_blocks_tokens(content),
         // ponytail: Image / Audio / File / Extension 在 IR 中固定估算。
         // 无文本的视觉/音频 block 用兜底估算，避免 token 计数膨胀。
@@ -148,14 +143,25 @@ pub fn microcompact(messages: &mut [Message], keep_recent: usize) -> u32 {
 
     // 第一遍：计算可释放 token（仅非错误 ToolResult）
     for msg in &messages[..prune_start] {
-        if matches!(msg, Message::ToolResult { is_error: false, .. }) {
+        if matches!(
+            msg,
+            Message::ToolResult {
+                is_error: false,
+                ..
+            }
+        ) {
             freed_tokens += estimate_single_message_tokens(msg);
         }
     }
 
     // 第二遍：替换内容（仅非错误 ToolResult）
     for msg in &mut messages[..prune_start] {
-        if let Message::ToolResult { content, is_error: false, .. } = msg {
+        if let Message::ToolResult {
+            content,
+            is_error: false,
+            ..
+        } = msg
+        {
             *content = vec![ContentBlock::Text {
                 text: "[pruned]".to_string(),
             }];
@@ -177,13 +183,15 @@ mod tests {
     fn estimate_message_tokens_handles_all_variants() {
         let messages = vec![
             Message::System {
-                content: vec![ContentBlock::Text {
+                content: vec![ContentBlock::Text { text: "sys".into() }],
-                    text: "sys".into(),
-                }],
             },
             Message::user_text("hi"),
             Message::assistant("ans"),
-            Message::user_image("b64", "image/png", crate::llm::types::shared::ImageDetail::Auto),
+            Message::user_image(
+                "b64",
+                "image/png",
+                crate::llm::types::shared::ImageDetail::Auto,
+            ),
             Message::tool_result("call_1", "tool res", false),
         ];
         let tokens = estimate_message_tokens(&messages);
@@ -205,7 +213,10 @@ mod tests {
         assert!(freed > 0);
         assert_eq!(messages.len(), before_len); // 只改内容，不删消息
         // 索引 1 是被压缩的 ToolResult
-        if let Message::ToolResult { content, is_error, .. } = &messages[1] {
+        if let Message::ToolResult {
+            content, is_error, ..
+        } = &messages[1]
+        {
             assert_eq!(content.len(), 1);
             assert!(matches!(&content[0], ContentBlock::Text { text } if text == "[pruned]"));
             assert!(!is_error);
@@ -228,9 +239,14 @@ mod tests {
         assert_eq!(freed, 0); // 错误 ToolResult 不计入
         assert_eq!(messages.len(), before_len);
         // 错误信息保留完整
-        if let Message::ToolResult { content, is_error, .. } = &messages[1] {
+        if let Message::ToolResult {
+            content, is_error, ..
+        } = &messages[1]
+        {
             assert!(is_error);
-            assert!(matches!(&content[0], ContentBlock::Text { text } if text.contains("backend down")));
+            assert!(
+                matches!(&content[0], ContentBlock::Text { text } if text.contains("backend down"))
+            );
         } else {
             panic!("expected ToolResult at index 1");
         }

src/llm/convert.rs

@@ -8,11 +8,9 @@
 
 use serde_json::Value;
 
-use crate::llm::types::message::{ContentBlock, Message};
-use crate::llm::types::openai_message::{
-    ContentField, OpenaiChatMessage, OpenaiContentPart,
-};
 use crate::llm::types::OpenaiToolCall;
+use crate::llm::types::message::{ContentBlock, Message};
+use crate::llm::types::openai_message::{ContentField, OpenaiChatMessage, OpenaiContentPart};
 
 /// `OpenaiChatMessage` → IR `Message`。
 ///
@@ -24,11 +22,10 @@ use crate::llm::types::OpenaiToolCall;
 /// - `Function`（已废弃）→ `Message::ToolResult`（`name` 作为 `tool_call_id` 兜底）
 pub fn from_openai(msg: &OpenaiChatMessage) -> Message {
     match msg {
-        OpenaiChatMessage::Developer { content, .. } | OpenaiChatMessage::System { content, .. } => {
+        OpenaiChatMessage::Developer { content, .. }
-            Message::System {
+        | OpenaiChatMessage::System { content, .. } => Message::System {
-                content: content_to_blocks(content),
+            content: content_to_blocks(content),
-            }
+        },
-        }
         OpenaiChatMessage::User { content, .. } => Message::User {
             content: content_to_blocks(content),
         },
@@ -86,7 +83,11 @@ pub fn to_openai(msg: &Message) -> OpenaiChatMessage {
             content: blocks_to_content(content),
             name: None,
         },
-        Message::UserImage { data, mime_type, detail } => {
+        Message::UserImage {
+            data,
+            mime_type,
+            detail,
+        } => {
             // ponytail: 构造为单 image part 的 User 消息（OpenAI 多模态格式）。
             let mime = mime_type.clone();
             let is_url = data.starts_with("http://") || data.starts_with("https://");
@@ -167,26 +168,25 @@ pub fn content_to_blocks(field: &ContentField) -> Vec<ContentBlock> {
         ContentField::Array(parts) => parts
             .iter()
             .filter_map(|p| match p {
-                OpenaiContentPart::Text { text } => {
+                OpenaiContentPart::Text { text } => Some(ContentBlock::Text { text: text.clone() }),
-                    Some(ContentBlock::Text { text: text.clone() })
+                OpenaiContentPart::Refusal { refusal } => Some(ContentBlock::Text {
-                }
+                    text: refusal.clone(),
-                OpenaiContentPart::Refusal { refusal } => {
+                }),
-                    Some(ContentBlock::Text { text: refusal.clone() })
-                }
                 OpenaiContentPart::Image { image_url, .. } => {
                     // ponytail: 简化处理 —— URL 直接通过，data URI 拆出
                     // data:<mime>;base64,<b64> → ImageSource { data: b64, mime, is_url: false }。
                     let url = &image_url.url;
                     if let Some(rest) = url.strip_prefix("data:")
-                        && let Some((mime, b64)) = rest.split_once(";base64,") {
+                        && let Some((mime, b64)) = rest.split_once(";base64,")
-                            return Some(ContentBlock::Image {
+                    {
-                                source: crate::llm::types::message::ImageSource {
+                        return Some(ContentBlock::Image {
-                                    data: b64.to_string(),
+                            source: crate::llm::types::message::ImageSource {
-                                    mime_type: mime.to_string(),
+                                data: b64.to_string(),
-                                    is_url: false,
+                                mime_type: mime.to_string(),
-                                },
+                                is_url: false,
-                            });
+                            },
-                        }
+                        });
+                    }
                     Some(ContentBlock::Image {
                         source: crate::llm::types::message::ImageSource {
                             data: url.clone(),
@@ -263,7 +263,9 @@ mod tests {
         match ir {
             Message::System { content } => {
                 assert_eq!(content.len(), 1);
-                assert!(matches!(&content[0], ContentBlock::Text { text } if text == "you are helpful"));
+                assert!(
+                    matches!(&content[0], ContentBlock::Text { text } if text == "you are helpful")
+                );
             }
             _ => panic!("expected System variant"),
         }
@@ -385,10 +387,7 @@ mod tests {
                     assert_eq!(parts.len(), 1);
                     match &parts[0] {
                         OpenaiContentPart::Image { image_url, .. } => {
-                            assert_eq!(
+                            assert_eq!(image_url.url, "data:image/png;base64,BASE64DATA");
-                                image_url.url,
-                                "data:image/png;base64,BASE64DATA"
-                            );
                         }
                         _ => panic!("expected Image part"),
                     }

src/llm/embedding.rs

@@ -0,0 +1,183 @@
+//! Embedding 抽象 —— 文本向量化接口。
+//!
+//! 提供 [`Embedding`] trait 和零依赖的 [`MockEmbedding`] 引用实现。
+//! 上层可实现此 trait 以对接真实 Embedding Provider（OpenAI、Cohere 等）。
+//!
+//! 所有实现使用 [`LlmError`] 作为统一错误类型，与 llm 模块保持一致。
+
+use async_trait::async_trait;
+
+use crate::llm::error::LlmError;
+
+/// 文本向量化抽象接口。
+///
+/// 将文本字符串转换为固定维度的浮点向量，用于语义相似度计算。
+/// 设计为异步以支持网络 IO（如 OpenAI Embedding API）。
+///
+/// 使用 [`LlmError`] 作为统一错误类型，与 llm 模块保持一致。
+///
+/// # 实现要求
+///
+/// - `embed()` 返回的向量外层的 Vec 长度必须等于输入切片长度（一对一映射）
+/// - 内层 Vec 长度必须等于 `dim()` 返回值
+/// - 调用方应保证输入非空（空切片返回空外层 Vec，不报错）
+///
+/// # 稳定性
+///
+/// 实验性 API（v0.3.x），方法签名可能在 v0.4 中调整。
+#[async_trait]
+pub trait Embedding: Send + Sync {
+    /// 批量向量化。
+    ///
+    /// 返回 `Vec<Vec<f32>>`，第 i 个内层向量对应 `input[i]`。
+    async fn embed(&self, input: &[String]) -> Result<Vec<Vec<f32>>, LlmError>;
+
+    /// 返回向量维度。
+    fn dim(&self) -> usize;
+}
+
+/// 确定性 Mock Embedding —— 零依赖伪随机单位向量。
+///
+/// 使用 sin 哈希将输入字符串映射到单位球面上的一个点：
+/// 1. 对输入字符串计算简单哈希（字符字节和 + 长度）作为种子
+/// 2. 用 `f32::sin(seed + i) * 10000` 生成第 i 个维度的值
+/// 3. 归一化到单位长度（L2 norm = 1.0）
+///
+/// 特性：
+/// - **确定性**：相同输入 → 相同向量
+/// - **有区分度**：不同输入产生不同向量（高概率）
+/// - **单位范数**：余弦相似度等价于点积
+/// - **开销极低**：不分配额外内存，无 IO
+///
+/// # 已知限制
+///
+/// `f32::sin(seed + i) * 10000` 在维度较高时（如 1536，OpenAI Embedding 维度）
+/// 可能出现周期性模式——相邻维度取值在 `sin` 周期 2π 约束下呈规律性重复。
+/// MockEmbedding 仅用于测试验证，**不应用于生产级相似度排序**；
+/// 做严肃验证时建议使用真实 Embedding Provider 或显式随机初始化。
+pub struct MockEmbedding {
+    dim: usize,
+}
+
+impl MockEmbedding {
+    /// 创建 Mock Embedding，输出向量维度为 `dim`。
+    pub fn new(dim: usize) -> Self {
+        Self { dim }
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl Embedding for MockEmbedding {
+    async fn embed(&self, input: &[String]) -> Result<Vec<Vec<f32>>, LlmError> {
+        let results: Vec<Vec<f32>> = input
+            .iter()
+            .map(|text| {
+                // 简单哈希：字符字节值和 + 文本长度作为种子
+                let seed: f64 = text.bytes().map(|b| b as f64).sum::<f64>() + text.len() as f64;
+                let mut vec: Vec<f32> = (0..self.dim)
+                    .map(|i| f32::sin(seed as f32 + i as f32) * 10000.0)
+                    .collect();
+                l2_normalize(&mut vec);
+                vec
+            })
+            .collect();
+        Ok(results)
+    }
+
+    fn dim(&self) -> usize {
+        self.dim
+    }
+}
+
+/// L2 归一化（in-place）。
+///
+/// 零向量（norm == 0）保持全零 —— 防除零保护。
+fn l2_normalize(vec: &mut [f32]) {
+    let norm: f32 = vec.iter().map(|x| x * x).sum::<f32>().sqrt();
+    if norm > f32::EPSILON {
+        for x in vec.iter_mut() {
+            *x /= norm;
+        }
+    }
+}
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+
+    /// 计算向量的 L2 范数。
+    fn l2_norm(v: &[f32]) -> f32 {
+        v.iter().map(|x| x * x).sum::<f32>().sqrt()
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn embed_correct_dim() {
+        let embedder = MockEmbedding::new(8);
+        let inputs = vec!["hello".to_string(), "world".to_string()];
+        let result = embedder.embed(&inputs).await.unwrap();
+        assert_eq!(result.len(), 2);
+        for vec in &result {
+            assert_eq!(vec.len(), 8);
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn embed_batch_size_match() {
+        let embedder = MockEmbedding::new(4);
+        let inputs = vec![
+            "a".to_string(),
+            "b".to_string(),
+            "c".to_string(),
+            "d".to_string(),
+            "e".to_string(),
+        ];
+        let result = embedder.embed(&inputs).await.unwrap();
+        assert_eq!(result.len(), inputs.len());
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn embed_deterministic() {
+        let embedder = MockEmbedding::new(4);
+        let inputs = vec!["deterministic test".to_string()];
+        let r1 = embedder.embed(&inputs).await.unwrap();
+        let r2 = embedder.embed(&inputs).await.unwrap();
+        assert_eq!(r1, r2);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn embed_unit_vector_norm() {
+        let embedder = MockEmbedding::new(16);
+        let inputs = vec!["any text".to_string(), "another".to_string()];
+        let result = embedder.embed(&inputs).await.unwrap();
+        for vec in &result {
+            let norm = l2_norm(vec);
+            assert!((norm - 1.0).abs() < 1e-5, "vector norm should be ~1.0, got {}", norm);
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn embed_different_inputs_different_vectors() {
+        let embedder = MockEmbedding::new(16);
+        let r1 = embedder
+            .embed(&["hello world".to_string()])
+            .await
+            .unwrap();
+        let r2 = embedder
+            .embed(&["completely different".to_string()])
+            .await
+            .unwrap();
+        assert_ne!(r1, r2);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn embed_empty_string() {
+        // 空字符串输入应不 panic，且向量范数仍≈1.0（防除零路径）
+        let embedder = MockEmbedding::new(4);
+        let inputs = vec!["".to_string()];
+        let result = embedder.embed(&inputs).await.unwrap();
+        assert_eq!(result.len(), 1);
+        assert_eq!(result[0].len(), 4);
+        let norm = l2_norm(&result[0]);
+        assert!((norm - 1.0).abs() < 1e-5, "empty-string vector norm should be ~1.0, got {}", norm);
+    }
+}

src/llm/error.rs

@@ -8,9 +8,12 @@ use std::time::Duration;
 ///
 /// 错误消息面向最终用户（中文），并尽量附带可操作的修复建议（如检查 API key、减少上下文）。
 #[derive(thiserror::Error, Debug)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum LlmError {
     /// API 认证失败（API key 无效、过期或权限不足）。
-    #[error("LLM 认证失败: {0}。请检查环境变量中的 API key（如 OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY）是否正确")]
+    #[error(
+        "LLM 认证失败: {0}。请检查环境变量中的 API key（如 OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY）是否正确"
+    )]
     Authentication(String),
 
     /// 请求被限流，可选地附带重试等待时间。可重试。
@@ -18,7 +21,9 @@ pub enum LlmError {
     RateLimit { retry_after: Option<Duration> },
 
     /// HTTP 请求失败（网络错误或非 2xx 状态码），包含状态码与响应体。
-    #[error("LLM 请求失败（HTTP {status}）: {body}。请检查 Provider 端点地址（base_url）和网络连通性")]
+    #[error(
+        "LLM 请求失败（HTTP {status}）: {body}。请检查 Provider 端点地址（base_url）和网络连通性"
+    )]
     Request { status: u16, body: String },
 
     /// 请求超时。可重试。
@@ -30,7 +35,9 @@ pub enum LlmError {
     Stream(String),
 
     /// 上下文长度超出模型窗口限制。
-    #[error("LLM 上下文超限：当前 {actual} tokens > 模型上限 {limit} tokens。请减少消息历史、缩短 prompt，或启用 auto-compaction（llm::compact）")]
+    #[error(
+        "LLM 上下文超限：当前 {actual} tokens > 模型上限 {limit} tokens。请减少消息历史、缩短 prompt，或启用 auto-compaction（llm::compact）"
+    )]
     ContextLength { actual: u32, limit: u32 },
 
     /// 其他未分类的 LLM 调用失败。

src/llm/hooks.rs

@@ -7,6 +7,7 @@ use crate::llm::types::request_v2::MessageRequest;
 
 /// 生命周期钩子事件点。
 #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum HookEvent {
     /// LLM 请求发起之前（可阻断）。
     PreRequest,
@@ -130,9 +131,7 @@ impl Default for HookExecutor {
 impl HookExecutor {
     /// 创建一个空的执行器。
     pub fn new() -> Self {
-        Self {
+        Self { hooks: Vec::new() }
-            hooks: Vec::new(),
-        }
     }
 
     /// 注册一个钩子到指定事件点。

src/llm/mock.rs

@@ -97,8 +97,7 @@ impl LlmProvider for MockProvider {
     async fn chat_stream(
         &self,
         _request: MessageRequest,
-    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError>
+    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError> {
-    {
         let response = self.pop()?;
         // 提前 clone 出在 stream 闭包中需要的字段；最后 yield 时 move response。
         let id = response.id.clone();
@@ -206,10 +205,7 @@ mod tests {
     #[tokio::test]
     async fn chat_returns_queued_response() {
         let provider = MockProvider::new(vec![text_response("hello")]);
-        let resp = provider
+        let resp = provider.chat(MessageRequest::default()).await.unwrap();
-            .chat(MessageRequest::default())
-            .await
-            .unwrap();
         assert_eq!(resp.text(), "hello");
         assert_eq!(provider.remaining(), 0);
     }
@@ -231,7 +227,10 @@ mod tests {
     #[tokio::test]
     async fn chat_stream_emits_text_delta_sequence() {
         let provider = MockProvider::new(vec![text_response("hi")]);
-        let mut stream = provider.chat_stream(MessageRequest::default()).await.unwrap();
+        let mut stream = provider
+            .chat_stream(MessageRequest::default())
+            .await
+            .unwrap();
 
         let mut seen_start = false;
         let mut seen_block_start = false;
@@ -283,7 +282,10 @@ mod tests {
             extra: Default::default(),
         };
         let provider = MockProvider::new(vec![response]);
-        let mut stream = provider.chat_stream(MessageRequest::default()).await.unwrap();
+        let mut stream = provider
+            .chat_stream(MessageRequest::default())
+            .await
+            .unwrap();
 
         let mut saw_tool_args = false;
         let mut saw_tool_end = false;

src/llm/provider.rs

@@ -1,11 +1,14 @@
 pub mod anthropic;
+pub mod ollama;
 pub mod openai;
 pub mod openai_compat;
 pub mod registry;
 
 use std::pin::Pin;
+use std::time::Duration;
 
 use futures_core::Stream;
+use reqwest::Client;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
 
 use crate::llm::error::LlmError;
@@ -18,6 +21,7 @@ use crate::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StreamEvent};
 /// 当前协议数量（5 种以内）完全可控，enum 的编译期安全检查优于运行时的 `HashMap::get()`。
 /// 未来如果扩展到 15+ 种以上，再改为注册表模式。
 #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum ProviderType {
     /// OpenAI Chat Completions API（兼容 DeepSeek / Qwen 等 `/chat/completions` 端点）。
     OpenaiChat,
@@ -29,6 +33,8 @@ pub enum ProviderType {
     DeepSeek,
     /// Qwen / 阿里云百炼（OpenAI-compatible `/chat/completions`）。
     Qwen,
+    /// Ollama 本地推理（OpenAI-compatible `/chat/completions`，默认 `http://localhost:11434/v1`）。
+    Ollama,
 }
 
 impl std::str::FromStr for ProviderType {
@@ -41,47 +47,211 @@ impl std::str::FromStr for ProviderType {
             "anthropic" | "claude" => Ok(ProviderType::Anthropic),
             "deepseek" => Ok(ProviderType::DeepSeek),
             "qwen" | "dashscope" | "tongyi" => Ok(ProviderType::Qwen),
+            "ollama" => Ok(ProviderType::Ollama),
             _ => Err(format!("未知的 Provider 类型: {s}")),
         }
     }
 }
 
-/// Provider 构造参数 —— 通用 base_url + api_key + model。
+/// Provider 构造参数 —— 通用 base_url + api_key + model + timeout / retry 配置。
+#[derive(Debug, Clone)]
 pub struct ProviderConfig {
+    /// API base URL（如 `https://api.openai.com/v1`）。为空时由 Provider 选择默认值。
     pub base_url: String,
+    /// API key。Ollama 等本地 Provider 可为空。
     pub api_key: String,
+    /// 模型名（如 `gpt-4o` / `claude-sonnet-4-20250514`）。
     pub model: String,
+    /// 请求超时秒数（默认 30）。应用于 Provider 的 HTTP Client 级别。
+    pub timeout_secs: u64,
+    /// 最大重试次数（默认 3）。
+    ///
+    /// 当前此字段仅由 `from_env()` 采集，**实际重试逻辑由 `CycleConfig.retry.max_retries` 控制**。
+    /// 此处保留字段以与 Roadmap §Phase 5 Step 5.1 对齐；未来 Phase 6+ 可统一合并到 `CycleConfig`。
+    pub max_retries: u32,
+}
+
+impl Default for ProviderConfig {
+    fn default() -> Self {
+        Self {
+            base_url: String::new(),
+            api_key: String::new(),
+            model: String::new(),
+            timeout_secs: 30,
+            max_retries: 3,
+        }
+    }
+}
+
+impl ProviderConfig {
+    /// 从环境变量构造 `ProviderConfig`。
+    ///
+    /// 必填变量：
+    /// - `{prefix}_BASE_URL`
+    /// - `{prefix}_API_KEY`
+    /// - `{prefix}_MODEL`
+    ///
+    /// 可选变量（有默认值）：
+    /// - `{prefix}_TIMEOUT_SECS`（默认 30，解析失败回退 30 并 warn）
+    /// - `{prefix}_MAX_RETRIES`（默认 3，解析失败回退 3 并 warn）
+    pub fn from_env(prefix: &str) -> Result<Self, String> {
+        let base_url = std::env::var(format!("{prefix}_BASE_URL"))
+            .map_err(|_| format!("{prefix}_BASE_URL 环境变量未设置"))?;
+        let api_key = std::env::var(format!("{prefix}_API_KEY"))
+            .map_err(|_| format!("{prefix}_API_KEY 环境变量未设置"))?;
+        let model = std::env::var(format!("{prefix}_MODEL"))
+            .map_err(|_| format!("{prefix}_MODEL 环境变量未设置"))?;
+        let timeout_secs = match std::env::var(format!("{prefix}_TIMEOUT_SECS")) {
+            Ok(v) => v.parse().unwrap_or_else(|_| {
+                tracing::warn!("{prefix}_TIMEOUT_SECS='{v}' 解析失败，使用默认值 30");
+                30
+            }),
+            Err(_) => 30,
+        };
+        let max_retries = match std::env::var(format!("{prefix}_MAX_RETRIES")) {
+            Ok(v) => v.parse().unwrap_or_else(|_| {
+                tracing::warn!("{prefix}_MAX_RETRIES='{v}' 解析失败，使用默认值 3");
+                3
+            }),
+            Err(_) => 3,
+        };
+
+        // ponytail: max_retries 当前仅采集，不传入 Provider。
+        // 实际重试由 CycleConfig.retry.max_retries 控制。
+        if max_retries != 3 {
+            tracing::warn!(
+                "ProviderConfig.max_retries={} 已采集但当前未生效；\
+                 重试次数由 CycleConfig.retry.max_retries 控制",
+                max_retries,
+            );
+        }
+
+        Ok(Self {
+            base_url,
+            api_key,
+            model,
+            timeout_secs,
+            max_retries,
+        })
+    }
+}
+
+/// 构造带 timeout 的 `reqwest::Client`（OpenAI-compatible 共享）。
+fn build_client_with_timeout(timeout_secs: u64) -> Result<Client, LlmError> {
+    Client::builder()
+        .timeout(Duration::from_secs(timeout_secs))
+        .build()
+        .map_err(|e| LlmError::Other(format!("创建 HTTP 客户端失败: {e}")))
+}
+
+/// 构造带 Anthropic 默认 headers + timeout 的 `reqwest::Client`。
+///
+/// Anthropic 由于需要保留 `x-api-key` / `anthropic-version` 默认 headers，
+/// 与 OpenAI-compatible 共享的 `build_client_with_timeout` 不同。
+fn build_anthropic_client(api_key: &str, timeout_secs: u64) -> Result<Client, LlmError> {
+    use reqwest::header::{HeaderMap, HeaderValue};
+
+    let key_header = HeaderValue::from_str(api_key)
+        .map_err(|_| LlmError::Other("Anthropic API key 包含无效的 HTTP 头部字符".into()))?;
+    let version_header = HeaderValue::from_static("2023-06-01");
+
+    Client::builder()
+        .timeout(Duration::from_secs(timeout_secs))
+        .default_headers({
+            let mut headers = HeaderMap::new();
+            headers.insert("x-api-key", key_header);
+            headers.insert("anthropic-version", version_header);
+            headers
+        })
+        .build()
+        .map_err(|e| LlmError::Other(format!("创建 Anthropic HTTP 客户端失败: {e}")))
 }
 
 /// Provider 工厂 —— exhaustive match 在编译期保证新 Provider 被注册。
+///
+/// `config.timeout_secs` 注入到 Provider 的 HTTP Client 超时配置。
+/// 每个分支通过 `from_parts` (pub(crate)) 一次性构造，无冗余 client 创建。
 pub fn create_provider(
     provider_type: ProviderType,
     config: ProviderConfig,
 ) -> Result<Box<dyn LlmProvider>, LlmError> {
     match provider_type {
-        ProviderType::OpenaiChat => Ok(Box::new(openai::OpenaiChatProvider::new(
+        ProviderType::OpenaiChat => {
-            config.base_url,
+            let client = build_client_with_timeout(config.timeout_secs)?;
-            config.api_key,
+            Ok(Box::new(openai::OpenaiChatProvider(
-            config.model,
+                openai::GenericOpenaiProvider::from_parts(
-        ))),
+                    config.base_url,
+                    config.api_key,
+                    config.model,
+                    "openai",
+                    client,
+                    Vec::new(),
+                    config.timeout_secs,
+                ),
+            )))
+        }
         ProviderType::OpenaiResponse => Err(LlmError::Other(
             "OpenaiResponse Provider 在 Phase 1 暂不实现；请使用 OpenaiChat".into(),
         )),
-        ProviderType::Anthropic => Ok(Box::new(anthropic::AnthropicProvider::new(
+        ProviderType::Anthropic => {
-            config.base_url,
+            let client = build_anthropic_client(&config.api_key, config.timeout_secs)?;
-            config.api_key,
+            Ok(Box::new(anthropic::AnthropicProvider::from_parts(
-            config.model,
+                config.base_url,
-        ))),
+                config.api_key,
-        ProviderType::DeepSeek => Ok(Box::new(openai_compat::DeepSeekProvider::new(
+                config.model,
-            config.base_url,
+                client,
-            config.api_key,
+                config.timeout_secs,
-            config.model,
+            )))
-        ))),
+        }
-        ProviderType::Qwen => Ok(Box::new(openai_compat::QwenProvider::new(
+        ProviderType::DeepSeek => {
-            config.base_url,
+            let client = build_client_with_timeout(config.timeout_secs)?;
-            config.api_key,
+            Ok(Box::new(openai_compat::DeepSeekProvider(
-            config.model,
+                openai::GenericOpenaiProvider::from_parts(
-        ))),
+                    config.base_url,
+                    config.api_key,
+                    config.model,
+                    "deepseek",
+                    client,
+                    Vec::new(),
+                    config.timeout_secs,
+                ),
+            )))
+        }
+        ProviderType::Qwen => {
+            let client = build_client_with_timeout(config.timeout_secs)?;
+            Ok(Box::new(openai_compat::QwenProvider(
+                openai::GenericOpenaiProvider::from_parts(
+                    config.base_url,
+                    config.api_key,
+                    config.model,
+                    "qwen",
+                    client,
+                    vec![("X-DashScope-SSE".to_string(), "enable".to_string())],
+                    config.timeout_secs,
+                ),
+            )))
+        }
+        ProviderType::Ollama => {
+            let client = build_client_with_timeout(config.timeout_secs)?;
+            // ponytail: Ollama 默认 base_url 由 OllamaProvider 构造处理 —— 但 from_parts 不走
+            // OllamaProvider::new 的默认 URL 回退。这里保留 base_url（可能为空 → http://localhost:11434/v1）。
+            let base_url = if config.base_url.is_empty() {
+                "http://localhost:11434/v1".to_string()
+            } else {
+                config.base_url
+            };
+            Ok(Box::new(ollama::OllamaProvider(
+                openai::GenericOpenaiProvider::from_parts(
+                    base_url,
+                    config.api_key,
+                    config.model,
+                    "ollama",
+                    client,
+                    Vec::new(),
+                    config.timeout_secs,
+                ),
+            )))
+        }
     }
 }
 
@@ -142,3 +312,268 @@ pub trait LlmProvider: Send + Sync {
     /// 返回 Provider 静态能力描述。
     fn capabilities(&self) -> ProviderCapabilities;
 }
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use std::time::Duration;
+
+    #[test]
+    fn provider_config_default_values() {
+        let config = ProviderConfig::default();
+        assert_eq!(config.timeout_secs, 30);
+        assert_eq!(config.max_retries, 3);
+        assert_eq!(config.base_url, "");
+        assert_eq!(config.api_key, "");
+        assert_eq!(config.model, "");
+    }
+
+    #[test]
+    fn provider_config_from_env_requires_all_three() {
+        // 使用 temp_env 移除所有相关变量，避免外部环境意外设置导致测试 flaky
+        temp_env::with_vars(
+            [
+                ("TEST_PROVIDER_MISSING_BASE_URL", None::<&str>),
+                ("TEST_PROVIDER_MISSING_API_KEY", None::<&str>),
+                ("TEST_PROVIDER_MISSING_MODEL", None::<&str>),
+                ("TEST_PROVIDER_MISSING_TIMEOUT_SECS", None::<&str>),
+                ("TEST_PROVIDER_MISSING_MAX_RETRIES", None::<&str>),
+            ],
+            || {
+                let result = ProviderConfig::from_env("TEST_PROVIDER_MISSING");
+                assert!(result.is_err());
+                let msg = result.unwrap_err();
+                assert!(
+                    msg.contains("TEST_PROVIDER_MISSING_BASE_URL"),
+                    "error should mention missing var, got: {msg}"
+                );
+            },
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn provider_config_from_env_uses_defaults_when_only_required_set() {
+        temp_env::with_vars(
+            [
+                ("TEST_PROVIDER_BASE_URL", Some("http://localhost:11434/v1")),
+                ("TEST_PROVIDER_API_KEY", Some("")),
+                ("TEST_PROVIDER_MODEL", Some("llama3")),
+            ],
+            || {
+                let config = ProviderConfig::from_env("TEST_PROVIDER").unwrap();
+                assert_eq!(config.base_url, "http://localhost:11434/v1");
+                assert_eq!(config.api_key, "");
+                assert_eq!(config.model, "llama3");
+                assert_eq!(config.timeout_secs, 30);
+                assert_eq!(config.max_retries, 3);
+            },
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn provider_config_from_env_reads_custom_values() {
+        temp_env::with_vars(
+            [
+                ("TEST_PROVIDER_BASE_URL", Some("http://x")),
+                ("TEST_PROVIDER_API_KEY", Some("k")),
+                ("TEST_PROVIDER_MODEL", Some("m")),
+                ("TEST_PROVIDER_TIMEOUT_SECS", Some("60")),
+                ("TEST_PROVIDER_MAX_RETRIES", Some("5")),
+            ],
+            || {
+                let config = ProviderConfig::from_env("TEST_PROVIDER").unwrap();
+                assert_eq!(config.timeout_secs, 60);
+                assert_eq!(config.max_retries, 5);
+            },
+        );
+    }
+
+    #[test]
+    fn provider_config_from_env_falls_back_on_invalid_numbers() {
+        temp_env::with_vars(
+            [
+                ("TEST_PROVIDER_BASE_URL", Some("http://x")),
+                ("TEST_PROVIDER_API_KEY", Some("k")),
+                ("TEST_PROVIDER_MODEL", Some("m")),
+                ("TEST_PROVIDER_TIMEOUT_SECS", Some("not-a-number")),
+                ("TEST_PROVIDER_MAX_RETRIES", Some("also-bad")),
+            ],
+            || {
+                let config = ProviderConfig::from_env("TEST_PROVIDER").unwrap();
+                // 解析失败回退默认值
+                assert_eq!(config.timeout_secs, 30);
+                assert_eq!(config.max_retries, 3);
+            },
+        );
+    }
+
+    /// Timeout 传导集成测试：构造 `ProviderConfig` timeout=1s，
+    /// `create_provider` 注入 1s 超时 client，请求一个故意延迟 3s 的 mock server，
+    /// 验证返回 `LlmError::Timeout { duration: 1s }`。
+    #[tokio::test]
+    async fn create_provider_injects_timeout_into_openai_chat() {
+        use serde_json::json;
+        use wiremock::matchers::{method, path};
+        use wiremock::{Mock, MockServer, ResponseTemplate};
+
+        let server = MockServer::start().await;
+        // 故意延迟 3s 触发超时
+        Mock::given(method("POST"))
+            .and(path("/chat/completions"))
+            .respond_with(
+                ResponseTemplate::new(200)
+                    .set_delay(Duration::from_secs(3))
+                    .set_body_json(json!({
+                        "id": "x",
+                        "object": "chat.completion",
+                        "created": 0,
+                        "model": "gpt-4o",
+                        "choices": [],
+                        "usage": {"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0, "total_tokens": 0}
+                    })),
+            )
+            .mount(&server)
+            .await;
+
+        let provider = create_provider(
+            ProviderType::OpenaiChat,
+            ProviderConfig {
+                base_url: server.uri(),
+                api_key: "sk-test".into(),
+                model: "gpt-4o".into(),
+                timeout_secs: 1,
+                max_retries: 3,
+            },
+        )
+        .unwrap();
+
+        let err = provider
+            .chat(crate::llm::types::request_v2::MessageRequest {
+                model: "gpt-4o".into(),
+                messages: vec![],
+                ..Default::default()
+            })
+            .await
+            .unwrap_err();
+        match err {
+            LlmError::Timeout { duration } => {
+                assert_eq!(duration, Duration::from_secs(1));
+            }
+            other => panic!("expected Timeout, got {other:?}"),
+        }
+    }
+
+    /// Timeout 传导验证：`create_provider` 生成的 DeepSeek Provider 也带 1s 超时，
+    /// 错误消息中的 duration 与 timeout_secs 一致（而非硬编码 120s）。
+    #[tokio::test]
+    async fn create_provider_injects_timeout_into_deepseek() {
+        use serde_json::json;
+        use wiremock::matchers::{method, path};
+        use wiremock::{Mock, MockServer, ResponseTemplate};
+
+        let server = MockServer::start().await;
+        Mock::given(method("POST"))
+            .and(path("/chat/completions"))
+            .respond_with(
+                ResponseTemplate::new(200)
+                    .set_delay(Duration::from_secs(3))
+                    .set_body_json(json!({
+                        "id": "x",
+                        "object": "chat.completion",
+                        "created": 0,
+                        "model": "deepseek-chat",
+                        "choices": [],
+                        "usage": {"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0, "total_tokens": 0}
+                    })),
+            )
+            .mount(&server)
+            .await;
+
+        let provider = create_provider(
+            ProviderType::DeepSeek,
+            ProviderConfig {
+                base_url: server.uri(),
+                api_key: "sk-test".into(),
+                model: "deepseek-chat".into(),
+                timeout_secs: 1,
+                max_retries: 3,
+            },
+        )
+        .unwrap();
+
+        let err = provider
+            .chat(crate::llm::types::request_v2::MessageRequest {
+                model: "deepseek-chat".into(),
+                messages: vec![],
+                ..Default::default()
+            })
+            .await
+            .unwrap_err();
+        match err {
+            LlmError::Timeout { duration } => {
+                assert_eq!(duration, Duration::from_secs(1));
+            }
+            other => panic!("expected Timeout, got {other:?}"),
+        }
+    }
+
+    /// Timeout 传导验证：`create_provider` 生成的 Anthropic Provider 通过 `with_timeout`
+    /// 注入 1s 超时。
+    ///
+    /// 与 OpenAI-compatible 路径不同，Anthropic 走 `AnthropicProvider::with_timeout()`
+    /// 重建底层 client（保留 default_headers），独立于 OpenAI-compatible 的 `build_client_with_timeout`。
+    /// 单独覆盖此路径以验证 `with_timeout` 不会因服务端延迟而返回硬编码 120s 的超时错误。
+    #[tokio::test]
+    async fn create_provider_injects_timeout_into_anthropic() {
+        use serde_json::json;
+        use wiremock::matchers::{method, path};
+        use wiremock::{Mock, MockServer, ResponseTemplate};
+
+        let server = MockServer::start().await;
+        // Anthropic Messages API 端点：`POST /v1/messages`
+        Mock::given(method("POST"))
+            .and(path("/v1/messages"))
+            .respond_with(
+                ResponseTemplate::new(200)
+                    .set_delay(Duration::from_secs(3))
+                    .set_body_json(json!({
+                        "id": "msg_timeout_test",
+                        "type": "message",
+                        "role": "assistant",
+                        "content": [{"type": "text", "text": "ok"}],
+                        "model": "claude-sonnet-4-20250514",
+                        "stop_reason": "end_turn",
+                        "usage": {"input_tokens": 1, "output_tokens": 1}
+                    })),
+            )
+            .mount(&server)
+            .await;
+
+        let provider = create_provider(
+            ProviderType::Anthropic,
+            ProviderConfig {
+                base_url: server.uri(),
+                api_key: "sk-ant-test".into(),
+                model: "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+                timeout_secs: 1,
+                max_retries: 3,
+            },
+        )
+        .unwrap();
+
+        let err = provider
+            .chat(crate::llm::types::request_v2::MessageRequest {
+                model: "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+                messages: vec![],
+                ..Default::default()
+            })
+            .await
+            .unwrap_err();
+        match err {
+            LlmError::Timeout { duration } => {
+                assert_eq!(duration, Duration::from_secs(1));
+            }
+            other => panic!("expected Timeout, got {other:?}"),
+        }
+    }
+}

src/llm/provider/anthropic.rs

@@ -12,10 +12,10 @@ use async_trait::async_trait;
 use bytes::Bytes;
 use futures_core::Stream;
 use futures_util::StreamExt;
-use reqwest::header::{HeaderMap, HeaderValue};
 use reqwest::Client;
+use reqwest::header::{HeaderMap, HeaderValue};
 use serde::{Deserialize, Serialize};
-use serde_json::{json, Value};
+use serde_json::{Value, json};
 use tracing::{debug, error, info, warn};
 
 use super::{LlmProvider, ProviderCapabilities, ProviderFeatures};
@@ -39,16 +39,20 @@ pub struct AnthropicProvider {
     #[allow(dead_code)]
     api_key: String,
     model: String,
+    /// HTTP 请求超时秒数。由 `ProviderConfig::timeout_secs` 传入，
+    /// 在 `LlmError::Timeout { duration }` 中回显。`reqwest::Client` 不暴露 timeout getter，
+    /// 因此单独存储以便错误消息与配置保持一致。
+    timeout_secs: u64,
 }
 
 impl AnthropicProvider {
-    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String) -> Self {
+    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String, timeout_secs: u64) -> Self {
-        let key_header = HeaderValue::from_str(&api_key)
+        let key_header =
-            .expect("Anthropic API key 包含无效的 HTTP 头部字符");
+            HeaderValue::from_str(&api_key).expect("Anthropic API key 包含无效的 HTTP 头部字符");
         let version_header = HeaderValue::from_static("2023-06-01");
 
         let http_client = Client::builder()
-            .timeout(Duration::from_secs(120))
+            .timeout(Duration::from_secs(timeout_secs))
             .default_headers({
                 let mut headers = HeaderMap::new();
                 headers.insert("x-api-key", key_header);
@@ -67,14 +71,80 @@ impl AnthropicProvider {
             },
             api_key,
             model,
+            timeout_secs,
         }
     }
 
+    /// ⚠️ 替换 HTTP Client，**丢弃** `new()` 中设置的默认 headers（`x-api-key` / `anthropic-version`）。
+    ///
+    /// 调用此方法后，所有 Anthropic API 请求将以**无认证头**发送出去，预期会 401/403 失败。
+    /// 推荐改用 [`Self::with_timeout`]，它会重建 client 并保留默认 headers。
+    ///
+    /// 此方法仍保留以兼容调用方自定义 client 但不需要默认 headers 的极端场景。
+    #[deprecated(
+        since = "0.2.0",
+        note = "此方法会丢弃默认 headers（x-api-key / anthropic-version），改为使用 `with_timeout` 或带 headers 的 `Client::builder()`"
+    )]
     pub fn with_client(mut self, client: Client) -> Self {
         self.http_client = client;
         self
     }
 
+    /// 替换 HTTP Client 的超时配置（重建底层 client，保留默认 headers）。
+    ///
+    /// ⚠️ 副作用：此方法**完全重建** `http_client`，调用后通过 `with_client` 注入的 Client
+    /// 将被替换。headers 构造逻辑与 `new()` 中的保持一致（`x-api-key` / `anthropic-version`）。
+    ///
+    /// ponytail: 同值调用短路。当 `secs == self.timeout_secs` 时跳过 client 重建，
+    /// 避免 `create_provider` 路径 `new(timeout).with_timeout(timeout)` 的双重构造。
+    pub fn with_timeout(mut self, secs: u64) -> Result<Self, LlmError> {
+        if secs == self.timeout_secs {
+            return Ok(self);
+        }
+        // ponytail: 重建 http_client 时保留已有默认 headers（x-api-key / anthropic-version）。
+        // 如后续 AnthropicProvider 的 headers 变为动态，此方法需同步更新。
+        let key_header = HeaderValue::from_str(&self.api_key)
+            .map_err(|_| LlmError::Other("Anthropic API key 包含无效的 HTTP 头部字符".into()))?;
+        let version_header = HeaderValue::from_static("2023-06-01");
+
+        self.http_client = Client::builder()
+            .timeout(Duration::from_secs(secs))
+            .default_headers({
+                let mut headers = HeaderMap::new();
+                headers.insert("x-api-key", key_header);
+                headers.insert("anthropic-version", version_header);
+                headers
+            })
+            .build()
+            .map_err(|e| LlmError::Other(format!("创建 Anthropic HTTP 客户端失败: {e}")))?;
+        self.timeout_secs = secs;
+        Ok(self)
+    }
+
+    /// 一次性构造 —— `create_provider` 路径专用，避免 `new(...)` + `with_timeout(...)` 的双重 client 构造。
+    ///
+    /// 调用方负责预先构造好符合 Anthropic 协议要求的 `http_client`（带正确的 `x-api-key` /
+    /// `anthropic-version` 默认 headers + 指定 timeout）。
+    pub(crate) fn from_parts(
+        base_url: String,
+        api_key: String,
+        model: String,
+        http_client: Client,
+        timeout_secs: u64,
+    ) -> Self {
+        Self {
+            http_client,
+            base_url: if base_url.is_empty() {
+                "https://api.anthropic.com".to_string()
+            } else {
+                base_url
+            },
+            api_key,
+            model,
+            timeout_secs,
+        }
+    }
+
     fn resolve_max_tokens(&self, request: &MessageRequest) -> u32 {
         request.max_tokens.unwrap_or(DEFAULT_MAX_TOKENS)
     }
@@ -104,12 +174,14 @@ impl AnthropicProvider {
                 Message::User { content } => {
                     api_messages.push(AnthropicMessage::user(content));
                 }
-                Message::UserImage { data, mime_type, detail } => {
+                Message::UserImage {
+                    data,
+                    mime_type,
+                    detail,
+                } => {
                     // Anthropic image format: {type: "image", source: {type: "base64", media_type, data}}
                     let source = if data.starts_with("http://") || data.starts_with("https://") {
-                        AnthropicImageSource::Url {
+                        AnthropicImageSource::Url { url: data.clone() }
-                            url: data.clone(),
-                        }
                     } else {
                         AnthropicImageSource::Base64 {
                             media_type: mime_type.clone(),
@@ -194,7 +266,7 @@ impl AnthropicProvider {
             .json(&body)
             .send()
             .await
-            .map_err(Self::map_reqwest_error)?;
+            .map_err(|e| self.map_reqwest_error(e))?;
 
         let status = response.status();
         if !status.is_success() {
@@ -215,8 +287,7 @@ impl AnthropicProvider {
     async fn chat_stream_inner(
         &self,
         request: MessageRequest,
-    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError>
+    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError> {
-    {
         let mut body = self.build_request_body(request)?;
         body.stream = Some(true);
 
@@ -230,16 +301,16 @@ impl AnthropicProvider {
             .json(&body)
             .send()
             .await
-            .map_err(Self::map_reqwest_error)?;
+            .map_err(|e| self.map_reqwest_error(e))?;
 
         let status = response.status();
         if !status.is_success() {
             return Err(Self::handle_error_response(response).await);
         }
 
-        let byte_stream = response.bytes_stream().map(|r| {
+        let byte_stream = response
-            r.map_err(|e| LlmError::Other(format!("流式读取失败: {e}")))
+            .bytes_stream()
-        });
+            .map(|r| r.map_err(|e| LlmError::Other(format!("流式读取失败: {e}"))));
 
         let byte_stream: Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<Bytes, LlmError>> + Send>> =
             Box::pin(byte_stream);
@@ -247,10 +318,10 @@ impl AnthropicProvider {
         Ok(Box::pin(AnthropicSseStream::new(byte_stream)))
     }
 
-    fn map_reqwest_error(e: reqwest::Error) -> LlmError {
+    fn map_reqwest_error(&self, e: reqwest::Error) -> LlmError {
         if e.is_timeout() {
             LlmError::Timeout {
-                duration: Duration::from_secs(120),
+                duration: Duration::from_secs(self.timeout_secs),
             }
         } else if e.is_connect() {
             LlmError::Other(format!("连接失败: {e}"))
@@ -291,13 +362,12 @@ impl AnthropicProvider {
                     blocks.push(ContentBlock::Text { text });
                 }
                 AnthropicContentBlockResp::ToolUse { id, name, input } => {
-                    blocks.push(ContentBlock::ToolUse {
+                    blocks.push(ContentBlock::ToolUse { id, name, input });
-                        id,
-                        name,
-                        input,
-                    });
                 }
-                AnthropicContentBlockResp::Thinking { thinking, signature } => {
+                AnthropicContentBlockResp::Thinking {
+                    thinking,
+                    signature,
+                } => {
                     blocks.push(ContentBlock::Thinking {
                         text: thinking,
                         signature,
@@ -336,8 +406,7 @@ impl LlmProvider for AnthropicProvider {
     async fn chat_stream(
         &self,
         request: MessageRequest,
-    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError>
+    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError> {
-    {
         self.chat_stream_inner(request).await
     }
 
@@ -418,7 +487,9 @@ impl AnthropicMessage {
 #[derive(Debug, Serialize)]
 #[serde(tag = "type", rename_all = "snake_case")]
 enum AnthropicContentPart {
-    Text { text: String },
+    Text {
+        text: String,
+    },
     Image {
         source: AnthropicImageSource,
     },
@@ -437,13 +508,8 @@ enum AnthropicContentPart {
 #[derive(Debug, Serialize)]
 #[serde(tag = "type", rename_all = "snake_case")]
 enum AnthropicImageSource {
-    Base64 {
+    Base64 { media_type: String, data: String },
-        media_type: String,
+    Url { url: String },
-        data: String,
-    },
-    Url {
-        url: String,
-    },
 }
 
 fn content_to_parts(blocks: &[ContentBlock]) -> Vec<AnthropicContentPart> {
@@ -523,9 +589,18 @@ struct AnthropicUsage {
 #[derive(Debug, Deserialize)]
 #[serde(tag = "type", rename_all = "snake_case")]
 enum AnthropicContentBlockResp {
-    Text { text: String },
+    Text {
-    ToolUse { id: String, name: String, input: Value },
+        text: String,
-    Thinking { thinking: String, signature: Option<String> },
+    },
+    ToolUse {
+        id: String,
+        name: String,
+        input: Value,
+    },
+    Thinking {
+        thinking: String,
+        signature: Option<String>,
+    },
 }
 
 // =============================================================================
@@ -662,18 +737,13 @@ impl AnthropicSseStream {
                 // 先把所有字段提前，避免 match 中 part-move
                 let block_type = match &content_block {
                     AnthropicContentBlockStart::Text { .. } => ContentBlockType::Text,
-                    AnthropicContentBlockStart::ToolUse { id, name } => {
+                    AnthropicContentBlockStart::ToolUse { id, name } => ContentBlockType::ToolUse {
-                        ContentBlockType::ToolUse {
+                        id: id.clone(),
-                            id: id.clone(),
+                        name: name.clone(),
-                            name: name.clone(),
+                    },
-                        }
-                    }
                     AnthropicContentBlockStart::Thinking { .. } => ContentBlockType::Thinking,
                 };
-                events.push(StreamEvent::ContentBlockStart {
+                events.push(StreamEvent::ContentBlockStart { index, block_type });
-                    index,
-                    block_type,
-                });
                 let builder = match content_block {
                     AnthropicContentBlockStart::Text { text } => {
                         crate::llm::types::response_v2::ContentBlockBuilder::Text(text)
@@ -742,7 +812,9 @@ impl AnthropicSseStream {
                         completion_tokens_details: None,
                         prompt_tokens_details: None,
                     };
-                    events.push(StreamEvent::CostUpdate { usage: partial_usage });
+                    events.push(StreamEvent::CostUpdate {
+                        usage: partial_usage,
+                    });
                 }
             }
             AnthropicSseEvent::MessageStop => {
@@ -753,7 +825,9 @@ impl AnthropicSseStream {
                 self.saw_terminal = true;
                 match self.partial.clone().finalize() {
                     Ok(full) => {
-                        events.push(StreamEvent::MessageComplete { full_response: full });
+                        events.push(StreamEvent::MessageComplete {
+                            full_response: full,
+                        });
                     }
                     Err(e) => {
                         events.push(StreamEvent::Error {
@@ -780,10 +854,7 @@ fn _unused_marker() {}
 impl Stream for AnthropicSseStream {
     type Item = Result<StreamEvent, LlmError>;
 
-    fn poll_next(
+    fn poll_next(mut self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Option<Self::Item>> {
-        mut self: Pin<&mut Self>,
-        cx: &mut Context<'_>,
-    ) -> Poll<Option<Self::Item>> {
         loop {
             if let Some(data) = self.next_event_line() {
                 let mut events = self.handle_event_json(&data);
@@ -830,12 +901,17 @@ mod tests {
     use super::*;
     use crate::llm::types::request_v2::MessageRequest;
     use serde_json::json;
-    use wiremock::matchers::{method, path};
+    use wiremock::matchers::{header, method, path};
     use wiremock::{Mock, MockServer, ResponseTemplate};
 
     fn make_provider(base_url: String) -> AnthropicProvider {
         // 跳过默认 header 注入：测试用自定义 base_url 直接 mock
-        AnthropicProvider::new(base_url, "sk-ant-test".into(), "claude-sonnet-4-20250514".into())
+        AnthropicProvider::new(
+            base_url,
+            "sk-ant-test".into(),
+            "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+            30,
+        )
     }
 
     #[tokio::test]
@@ -979,6 +1055,7 @@ event: message_stop\ndata: {\"type\":\"message_stop\"}\n\n";
             "http://x".into(),
             "k".into(),
             "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+            30,
         )
         .capabilities();
         assert_eq!(caps.provider_name, "anthropic");
@@ -1000,4 +1077,134 @@ event: message_stop\ndata: {\"type\":\"message_stop\"}\n\n";
         assert_eq!(body.max_tokens, DEFAULT_MAX_TOKENS);
         assert_eq!(body.model, "claude-sonnet-4-20250514");
     }
+
+    // ===== Phase 11 Step 11.2 wiremock roundtrip 测试 =====
+
+    #[tokio::test]
+    async fn anthropic_401_structured_error() {
+        let server = MockServer::start().await;
+        Mock::given(method("POST"))
+            .and(path("/v1/messages"))
+            .respond_with(ResponseTemplate::new(401).set_body_json(json!({
+                "type": "error",
+                "error": {
+                    "type": "authentication_error",
+                    "message": "Invalid API key provided: sk-ant-test"
+                }
+            })))
+            .mount(&server)
+            .await;
+
+        let provider = make_provider(server.uri());
+        let err = provider
+            .chat_blocking(MessageRequest {
+                model: "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+                messages: vec![Message::user_text("Hi")],
+                ..Default::default()
+            })
+            .await
+            .unwrap_err();
+        match err {
+            LlmError::Authentication(msg) => assert!(msg.contains("Invalid API key")),
+            other => panic!("expected Authentication, got {other:?}"),
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn anthropic_tool_use_response() {
+        let server = MockServer::start().await;
+        Mock::given(method("POST"))
+            .and(path("/v1/messages"))
+            .respond_with(ResponseTemplate::new(200).set_body_json(json!({
+                "id": "msg_tool",
+                "type": "message",
+                "model": "claude-sonnet-4-20250514",
+                "content": [
+                    {"type": "text", "text": "Let me check."},
+                    {"type": "tool_use", "id": "toolu_abc", "name": "lookup", "input": {"q": "rust"}}
+                ],
+                "stop_reason": "tool_use",
+                "usage": {"input_tokens": 8, "output_tokens": 12}
+            })))
+            .mount(&server)
+            .await;
+
+        let provider = make_provider(server.uri());
+        let response = provider
+            .chat_blocking(MessageRequest {
+                model: "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+                messages: vec![Message::user_text("Look up rust")],
+                ..Default::default()
+            })
+            .await
+            .unwrap();
+        assert_eq!(response.stop_reason, StopReason::ToolUse);
+        let tool_use = match &response.message {
+            Message::Assistant { content } => content.iter().find_map(|b| match b {
+                ContentBlock::ToolUse { id, name, .. } => Some((id.clone(), name.clone())),
+                _ => None,
+            }),
+            _ => None,
+        };
+        assert_eq!(tool_use, Some(("toolu_abc".into(), "lookup".into())));
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn anthropic_version_header() {
+        let server = MockServer::start().await;
+        Mock::given(method("POST"))
+            .and(path("/v1/messages"))
+            .and(header("anthropic-version", "2023-06-01"))
+            .respond_with(ResponseTemplate::new(200).set_body_json(json!({
+                "id": "msg_v",
+                "type": "message",
+                "model": "claude-sonnet-4-20250514",
+                "content": [{"type": "text", "text": "OK"}],
+                "stop_reason": "end_turn",
+                "usage": {"input_tokens": 1, "output_tokens": 1}
+            })))
+            .mount(&server)
+            .await;
+
+        let provider = make_provider(server.uri());
+        let response = provider
+            .chat_blocking(MessageRequest {
+                model: "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+                messages: vec![Message::user_text("Hi")],
+                ..Default::default()
+            })
+            .await
+            .unwrap();
+        assert_eq!(response.text(), "OK");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn anthropic_529_overloaded_structured() {
+        let server = MockServer::start().await;
+        Mock::given(method("POST"))
+            .and(path("/v1/messages"))
+            .respond_with(ResponseTemplate::new(529).set_body_json(json!({
+                "type": "error",
+                "error": {
+                    "type": "overloaded_error",
+                    "message": "Overloaded: Anthropic API is temporarily overloaded"
+                }
+            })))
+            .mount(&server)
+            .await;
+
+        let provider = make_provider(server.uri());
+        let err = provider
+            .chat_blocking(MessageRequest {
+                model: "claude-sonnet-4-20250514".into(),
+                messages: vec![Message::user_text("Hi")],
+                ..Default::default()
+            })
+            .await
+            .unwrap_err();
+        match err {
+            LlmError::RateLimit { retry_after } => assert!(retry_after.is_none()),
+            other => panic!("expected RateLimit, got {other:?}"),
+        }
+    }
 }

src/llm/provider/ollama.rs

@@ -0,0 +1,72 @@
+//! Ollama Provider —— OpenAI-compatible 协议的 newtype 包装，零 API key。
+//!
+//! 默认 base_url = `http://localhost:11434/v1`，空 api_key 也可工作。
+//! 实现方式同 `DeepSeekProvider` / `QwenProvider`，共享 `GenericOpenaiProvider`
+//! 的 HTTP/SSE/转换逻辑，仅配置不同。
+
+use std::pin::Pin;
+
+use async_trait::async_trait;
+use futures_core::Stream;
+use reqwest::Client;
+
+use super::openai::GenericOpenaiProvider;
+use super::{LlmProvider, ProviderCapabilities};
+use crate::llm::error::LlmError;
+use crate::llm::types::request_v2::MessageRequest;
+use crate::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StreamEvent};
+
+/// Ollama 本地 Provider —— OpenAI-compatible 协议的 newtype 包装。
+///
+/// Ollama 在 `localhost:11434` 暴露与 OpenAI 兼容的 `/v1/chat/completions`
+/// 接口，因此完全复用 `GenericOpenaiProvider` 的实现。允许空 `api_key`。
+pub struct OllamaProvider(pub GenericOpenaiProvider);
+
+impl OllamaProvider {
+    /// 构造 Ollama Provider。
+    ///
+    /// - `base_url` 为空时使用默认 `http://localhost:11434/v1`
+    /// - `api_key` 可为空字符串（Ollama 不校验）
+    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String, timeout_secs: u64) -> Self {
+        let url = if base_url.is_empty() {
+            "http://localhost:11434/v1".to_string()
+        } else {
+            base_url
+        };
+        Self(GenericOpenaiProvider::new_with_name(
+            url,
+            api_key,
+            model,
+            "ollama",
+            timeout_secs,
+        ))
+    }
+
+    /// 替换默认 HTTP Client（用于 timeout 注入等场景）。
+    ///
+    /// 与 `OpenaiChatProvider::with_client`、`DeepSeekProvider::with_client`、
+    /// `QwenProvider::with_client` 签名一致。
+    pub fn with_client(self, client: Client) -> Self {
+        Self(self.0.with_client(client))
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl LlmProvider for OllamaProvider {
+    async fn chat(&self, request: MessageRequest) -> Result<MessageResponse, LlmError> {
+        self.0.chat(request).await
+    }
+
+    async fn chat_stream(
+        &self,
+        request: MessageRequest,
+    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError> {
+        self.0.chat_stream(request).await
+    }
+
+    fn capabilities(&self) -> ProviderCapabilities {
+        let mut caps = self.0.capabilities();
+        caps.provider_name = "ollama";
+        caps
+    }
+}

src/llm/provider/openai_compat.rs

@@ -15,12 +15,12 @@ use std::pin::Pin;
 use async_trait::async_trait;
 use futures_core::Stream;
 
-use super::openai::GenericOpenaiProvider;
 use super::ProviderCapabilities;
+use super::openai::GenericOpenaiProvider;
 use crate::llm::error::LlmError;
+use crate::llm::provider::LlmProvider;
 use crate::llm::types::request_v2::MessageRequest;
 use crate::llm::types::response_v2::{MessageResponse, StreamEvent};
-use crate::llm::provider::LlmProvider;
 
 // =============================================================================
 // DeepSeek
@@ -29,7 +29,7 @@ use crate::llm::provider::LlmProvider;
 pub struct DeepSeekProvider(pub GenericOpenaiProvider);
 
 impl DeepSeekProvider {
-    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String) -> Self {
+    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String, timeout_secs: u64) -> Self {
         let url = if base_url.is_empty() {
             "https://api.deepseek.com".to_string()
         } else {
@@ -40,26 +40,27 @@ impl DeepSeekProvider {
             api_key,
             model,
             "deepseek",
+            timeout_secs,
         ))
     }
-}
 
-impl DeepSeekProvider {
+    /// 替换默认 HTTP Client（用于 timeout 注入等场景）。
+    pub fn with_client(self, client: reqwest::Client) -> Self {
+        Self(self.0.with_client(client))
+    }
+
     /// 测试中（带 mock_client）使用的构造器。
+    ///
+    /// ponytail: 此处 `30` 是 `timeout_secs` 字段的占位值，仅用于 `map_reqwest_error`
+    /// 错误消息中的回显。实际请求超时由传入的 `client` 控制（通常测试用的 mock client
+    /// 无超时），不影响行为。
     pub fn new_with_client(
         base_url: String,
         api_key: String,
         model: String,
         client: reqwest::Client,
     ) -> Self {
-        let url = if base_url.is_empty() {
+        Self::new(base_url, api_key, model, 30).with_client(client)
-            "https://api.deepseek.com".to_string()
-        } else {
-            base_url
-        };
-        let mut inner = GenericOpenaiProvider::new_with_name(url, api_key, model, "deepseek");
-        inner.http_client = client;
-        Self(inner)
     }
 }
 
@@ -72,8 +73,7 @@ impl LlmProvider for DeepSeekProvider {
     async fn chat_stream(
         &self,
         request: MessageRequest,
-    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError>
+    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError> {
-    {
         self.0.chat_stream(request).await
     }
 
@@ -91,7 +91,7 @@ impl LlmProvider for DeepSeekProvider {
 pub struct QwenProvider(pub GenericOpenaiProvider);
 
 impl QwenProvider {
-    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String) -> Self {
+    pub fn new(base_url: String, api_key: String, model: String, timeout_secs: u64) -> Self {
         let url = if base_url.is_empty() {
             "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1".to_string()
         } else {
@@ -104,31 +104,28 @@ impl QwenProvider {
             model,
             "qwen",
             vec![("X-DashScope-SSE".to_string(), "enable".to_string())],
+            timeout_secs,
         );
         Self(inner)
     }
 
+    /// 替换默认 HTTP Client（用于 timeout 注入等场景）。
+    pub fn with_client(self, client: reqwest::Client) -> Self {
+        Self(self.0.with_client(client))
+    }
+
     /// 测试构造器。
+    ///
+    /// ponytail: 此处 `30` 是 `timeout_secs` 字段的占位值，仅用于 `map_reqwest_error`
+    /// 错误消息中的回显。实际请求超时由传入的 `client` 控制（通常测试用的 mock client
+    /// 无超时），不影响行为。
     pub fn new_with_client(
         base_url: String,
         api_key: String,
         model: String,
         client: reqwest::Client,
     ) -> Self {
-        let url = if base_url.is_empty() {
+        Self::new(base_url, api_key, model, 30).with_client(client)
-            "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1".to_string()
-        } else {
-            base_url
-        };
-        let mut inner = GenericOpenaiProvider::new_with_name_and_headers(
-            url,
-            api_key,
-            model,
-            "qwen",
-            vec![("X-DashScope-SSE".to_string(), "enable".to_string())],
-        );
-        inner.http_client = client;
-        Self(inner)
     }
 }
 
@@ -141,8 +138,7 @@ impl LlmProvider for QwenProvider {
     async fn chat_stream(
         &self,
         request: MessageRequest,
-    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError>
+    ) -> Result<Pin<Box<dyn Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>>, LlmError> {
-    {
         self.0.chat_stream(request).await
     }
 
@@ -156,8 +152,8 @@ impl LlmProvider for QwenProvider {
 #[cfg(test)]
 mod tests {
     use super::*;
-    use crate::llm::types::request_v2::MessageRequest;
     use crate::llm::types::message::Message as IrMessage;
+    use crate::llm::types::request_v2::MessageRequest;
     use serde_json::json;
     use wiremock::matchers::{method, path};
     use wiremock::{Mock, MockServer, ResponseTemplate};
@@ -182,11 +178,8 @@ mod tests {
             .mount(&server)
             .await;
 
-        let provider = DeepSeekProvider::new(
+        let provider =
-            server.uri(),
+            DeepSeekProvider::new(server.uri(), "sk-test".into(), "deepseek-chat".into(), 30);
-            "sk-test".into(),
-            "deepseek-chat".into(),
-        );
         let response = provider
             .chat(MessageRequest {
                 model: "deepseek-chat".into(),
@@ -219,7 +212,7 @@ mod tests {
             .mount(&server)
             .await;
 
-        let provider = QwenProvider::new(server.uri(), "sk-test".into(), "qwen-plus".into());
+        let provider = QwenProvider::new(server.uri(), "sk-test".into(), "qwen-plus".into(), 30);
         let response = provider
             .chat(MessageRequest {
                 model: "qwen-plus".into(),

src/llm/provider/registry.rs

@@ -3,7 +3,7 @@
 use std::collections::HashMap;
 
 use crate::llm::error::LlmError;
-use crate::llm::provider::{create_provider, LlmProvider, ProviderConfig, ProviderType};
+use crate::llm::provider::{LlmProvider, ProviderConfig, ProviderType, create_provider};
 
 /// Provider 注册表 —— 管理多个 LLM Provider 实例。
 ///
@@ -61,8 +61,6 @@ impl ProviderRegistry {
 
     /// 获取默认 Provider。
     pub fn get_default(&self) -> Option<&dyn LlmProvider> {
-        self.default_name
+        self.default_name.as_ref().and_then(|name| self.get(name))
-            .as_ref()
-            .and_then(|name| self.get(name))
     }
 }

src/llm/stream.rs

@@ -1,204 +1,9 @@
-//! 流式事件系统 —— 将 LLM 流式响应解析为语义化事件。
+//! 流式事件系统 —— 重导出 `StreamEvent` 供向后兼容。
 //!
-//! Phase 0 修订（参见 `docs/10a-phase0-types-and-trait.md` §"StreamEvent 命名冲突处理"）：
+//! 历史说明（Phase 0 → Phase 13）：
 //! - 对外暴露的 `StreamEvent` 是高精度 IR 版本（来自 `response_v2::StreamEvent`）。
-//! - 旧变体（`AssistantTextDelta` / `ToolExecutionStarted` 等）重命名为 `LegacyStreamEvent`
+//! - 旧版 chunk 解析 + LegacyStreamEvent 适配层在 Phase 13 完成后已整体删除。
-//!   放在 `crate::llm::types::old_stream` 模块，本文件内部消费。
+//! - 当前文件仅保留 `pub use` 重导出，保持与既有
-//! - Phase 1 重写 Provider 时可直接消费新事件流后整体删除 `LegacyStreamEvent` 相关代码。
+//!   `use crate::llm::stream::StreamEvent` 的代码兼容。
-//!
-//! 当前实现：旧的 `parse_chunk_stream` 内部消费 `OpenaiChatChunk`，映射为
-//! `LegacyStreamEvent`，再在 `LegacyToIrEventStream` 中映射为新 IR `StreamEvent`
-//! 后输出。Phase 1 会重写此层（OpenAI Provider 直接产出新事件流）。
 
-use std::pin::Pin;
-use std::task::{Context, Poll};
-
-use futures_core::stream::Stream;
-use futures_util::future::poll_fn;
-use futures_util::FutureExt;
-use serde_json::Value;
-
-use crate::llm::error::LlmError;
-use crate::llm::types::old_stream::LegacyStreamEvent;
-use crate::llm::types::response_v2::MessageResponse;
-use crate::llm::types::response_v2::StopReason;
-use crate::llm::types::usage::Usage;
-use crate::llm::types::{OpenaiChatChunk, OpenaiToolCall};
-
-// 唯一的对外 `StreamEvent` 定义（高精度 IR 事件，来自 `response_v2`）。
-//
-// 此 `pub use` 同时起到两个作用：
-// 1. 让 `crate::llm::stream::StreamEvent` 路径仍指向新高精度 IR 事件，
-//    保持与既有 `use crate::llm::stream::StreamEvent` 的代码兼容；
-// 2. 把模块内部的 `StreamEvent` 名字指向 `response_v2::StreamEvent`。
 pub use crate::llm::types::response_v2::StreamEvent;
-
-/// 将原始 OpenaiChatChunk 流解析为新高精度 IR StreamEvent 流。
-///
-/// ponytail: 每个产出事件都用 `Result<_, LlmError>` 包装，让上层 `chat_stream`
-/// trait 方法直接消费并保持错误传播链。当前 `LegacyToIrEventStream` 内部
-/// 不会产生错误，所有结果都是 `Ok`；后续 Phase 1 重写 Provider 时，
-/// 真实 IR 流转换可在此层注入 error 事件。
-pub fn parse_chunk_stream(
-    chunks: Pin<Box<dyn futures_core::Stream<Item = Result<OpenaiChatChunk, LlmError>> + Send>>,
-) -> Pin<Box<dyn futures_core::Stream<Item = Result<StreamEvent, LlmError>> + Send>> {
-    let legacy = parse_chunk_stream_legacy(chunks);
-    Box::pin(LegacyToIrEventStream { inner: legacy })
-}
-
-// --- 内部：chunk → LegacyStreamEvent ---
-
-fn parse_chunk_stream_legacy(
-    chunks: Pin<Box<dyn futures_core::Stream<Item = Result<OpenaiChatChunk, LlmError>> + Send>>,
-) -> Pin<Box<dyn futures_core::Stream<Item = LegacyStreamEvent> + Send>> {
-    Box::pin(ChunkToLegacyEventStream { chunks })
-}
-
-struct ChunkToLegacyEventStream {
-    chunks: Pin<Box<dyn futures_core::Stream<Item = Result<OpenaiChatChunk, LlmError>> + Send>>,
-}
-
-impl Stream for ChunkToLegacyEventStream {
-    type Item = LegacyStreamEvent;
-
-    fn poll_next(mut self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Option<Self::Item>> {
-        let this = &mut *self;
-        poll_fn(|cx| match Pin::new(&mut this.chunks).poll_next(cx) {
-            Poll::Ready(Some(Ok(chunk))) => {
-                for choice in &chunk.choices {
-                    let delta = &choice.delta;
-
-                    if let Some(content) = &delta.content {
-                        return Poll::Ready(Some(LegacyStreamEvent::AssistantTextDelta {
-                            text: content.clone(),
-                        }));
-                    }
-
-                    if let Some(tool_calls) = &delta.tool_calls
-                        && let Some(tc) = tool_calls.first()
-                    {
-                        let OpenaiToolCall::Function { id, function } = tc;
-                        let args: Value =
-                            serde_json::from_str(&function.arguments).unwrap_or(Value::Null);
-                        return Poll::Ready(Some(LegacyStreamEvent::ToolExecutionStarted {
-                            tool_name: function.name.clone(),
-                            input: args,
-                            tool_call_id: id.clone(),
-                        }));
-                    }
-
-                    if let Some(finish_reason) = &choice.finish_reason {
-                        return Poll::Ready(Some(LegacyStreamEvent::TurnComplete {
-                            reason: *finish_reason,
-                        }));
-                    }
-                }
-
-                if let Some(usage) = &chunk.usage {
-                    return Poll::Ready(Some(LegacyStreamEvent::CostUpdate {
-                        usage: *usage,
-                    }));
-                }
-
-                Poll::Ready(None)
-            }
-            Poll::Ready(Some(Err(e))) => Poll::Ready(Some(LegacyStreamEvent::error(e.to_string()))),
-            Poll::Ready(None) => Poll::Ready(None),
-            Poll::Pending => Poll::Pending,
-        })
-        .poll_unpin(cx)
-    }
-}
-
-// --- 内部：LegacyStreamEvent → 新 StreamEvent ---
-
-struct LegacyToIrEventStream {
-    inner: Pin<Box<dyn futures_core::Stream<Item = LegacyStreamEvent> + Send>>,
-}
-
-impl Stream for LegacyToIrEventStream {
-    type Item = Result<StreamEvent, LlmError>;
-
-    fn poll_next(mut self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Option<Self::Item>> {
-        let this = &mut *self;
-        match Pin::new(&mut this.inner).poll_next(cx) {
-            Poll::Ready(Some(legacy)) => Poll::Ready(Some(Ok(map_legacy_to_ir(legacy)))),
-            Poll::Ready(None) => {
-                // 旧流结束 → 主动补一个 MessageComplete（full_response 为兜底空快照）。
-                // ponytail: Phase 0 中 OpenaiProvider 桥接层负责产出真实 MessageResponse，
-                // 此处仅防止消费方无限等待。若 Provider 层已正确发出 MessageComplete，
-                // LlmCycle 不会走到这里 —— 因为桥接层 inline 处理。
-                Poll::Ready(Some(Ok(StreamEvent::MessageComplete {
-                    full_response: empty_message_response(),
-                })))
-            }
-            Poll::Pending => Poll::Pending,
-        }
-    }
-}
-
-fn empty_message_response() -> MessageResponse {
-    use crate::llm::types::message::Message;
-    use std::collections::HashMap;
-    MessageResponse {
-        id: String::new(),
-        model: String::new(),
-        message: Message::Assistant {
-            content: vec![],
-        },
-        usage: Usage::default(),
-        stop_reason: StopReason::Stop,
-        extra: HashMap::new(),
-    }
-}
-
-/// 把旧 LegacyStreamEvent 映射到新高精度 IR StreamEvent。
-///
-/// Phase 1 重写 Provider 后可直接删除此映射函数。当前映射语义：
-/// - `AssistantTextDelta` → `TextDelta`
-/// - `ToolExecutionStarted` → `ToolCallArgumentsDelta`（OpenAI 单 chunk 模式下整段 arguments 一次性下发）
-/// - `CostUpdate` → `CostUpdate`（Usage → PartialUsage 全字段）
-/// - `TurnComplete` → `MessageComplete`（Phase 1 重写 Provider 后正确产出）
-/// - `Error` → `Error`
-///
-/// ponytail: 这是一个"目前能跑通未来会被删除"的适配层。当前实现为单事件映射，
-/// 旧 `ToolExecutionStarted` 携带的 (id, name) 暂未填入 IR 事件（消费方
-/// Phase 2 中通过 MessageComplete.full_response.tool_use 提取）。Phase 1 重写时
-/// 由 OpenAI Provider 直接产出 IR 流，整体删除此映射。
-fn map_legacy_to_ir(legacy: LegacyStreamEvent) -> StreamEvent {
-    use crate::llm::types::response_v2::PartialUsage;
-
-    match legacy {
-        LegacyStreamEvent::AssistantTextDelta { text } => StreamEvent::TextDelta { text },
-        LegacyStreamEvent::ToolExecutionStarted { input, .. } => {
-            let arguments = serde_json::to_string(&input).unwrap_or_default();
-            StreamEvent::ToolCallArgumentsDelta { index: 0, arguments }
-        }
-        LegacyStreamEvent::ToolExecutionCompleted { .. } => {
-            // 旧 ToolExecutionCompleted 不在 IR 流协议中——工具执行是消费方职责。
-            // Phase 1 重写时此处整体删除。当前给一个无副作用的占位事件。
-            StreamEvent::CostUpdate {
-                usage: PartialUsage::default(),
-            }
-        }
-        LegacyStreamEvent::CostUpdate { usage } => StreamEvent::CostUpdate {
-            usage: PartialUsage {
-                prompt_tokens: Some(usage.prompt_tokens),
-                completion_tokens: Some(usage.completion_tokens),
-                total_tokens: Some(usage.total_tokens),
-                completion_tokens_details: usage.completion_tokens_details,
-                prompt_tokens_details: usage.prompt_tokens_details,
-            },
-        },
-        LegacyStreamEvent::TurnComplete { reason } => {
-            // 旧 TurnComplete 不直接对应 IR；映射为带 StopReason 的 MessageComplete。
-            // ponytail: Phase 1 重写 Provider 后此适配整体删除，
-            // OpenAI Provider 直接产出带正确 stop_reason 的 MessageComplete。
-            let _ = reason;
-            StreamEvent::MessageComplete {
-                full_response: empty_message_response(),
-            }
-        }
-        LegacyStreamEvent::Error { message } => StreamEvent::Error { message },
-    }
-}

src/llm/types/message.rs

@@ -20,15 +20,12 @@ use crate::llm::types::shared::ImageDetail;
 ///   消费方 match 可直接区分文本和图片输入。
 #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
 #[serde(rename_all = "snake_case")]
+#[non_exhaustive]
 pub enum Message {
     /// 系统提示（User & Assistant 之外的引导指令）。
-    System {
+    System { content: Vec<ContentBlock> },
-        content: Vec<ContentBlock>,
-    },
     /// 用户输入。
-    User {
+    User { content: Vec<ContentBlock> },
-        content: Vec<ContentBlock>,
-    },
     /// 用户的图片输入（快捷构造，免去构造 ContentBlock 的 boilerplate）。
     UserImage {
         data: String,
@@ -36,9 +33,7 @@ pub enum Message {
         detail: ImageDetail,
     },
     /// Assistant 回复内容块（可能包含 text、thinking、tool_use 等多种 block 的混合）。
-    Assistant {
+    Assistant { content: Vec<ContentBlock> },
-        content: Vec<ContentBlock>,
-    },
     /// 工具调用结果。
     ToolResult {
         tool_call_id: String,
@@ -103,6 +98,7 @@ impl Message {
 /// block 的逃生舱。
 #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
 #[serde(rename_all = "snake_case")]
+#[non_exhaustive]
 pub enum ContentBlock {
     /// 纯文本。
     Text { text: String },
@@ -130,10 +126,7 @@ pub enum ContentBlock {
         signature: Option<String>,
     },
     /// 逃生舱：Provider 特定 block 透传（OpenAI Response 内置工具等）。
-    Extension {
+    Extension { kind: String, data: Value },
-        kind: String,
-        data: Value,
-    },
 }
 
 /// 内容块类型标签 —— 用于 `StreamEvent::ContentBlockStart.block_type`。
@@ -141,6 +134,7 @@ pub enum ContentBlock {
 /// 用途：在流式场景中，Provider 先下发 block 类型，再下发 block 内容增量。
 #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
 #[serde(rename_all = "snake_case")]
+#[non_exhaustive]
 pub enum ContentBlockType {
     /// 文本块。
     Text,
@@ -349,9 +343,7 @@ mod tests {
     fn message_roundtrip_each_variant() {
         let msgs = vec![
             Message::System {
-                content: vec![ContentBlock::Text {
+                content: vec![ContentBlock::Text { text: "sys".into() }],
-                    text: "sys".into(),
-                }],
             },
             Message::User {
                 content: vec![ContentBlock::Text {
@@ -376,9 +368,7 @@ mod tests {
             },
             Message::ToolResult {
                 tool_call_id: "call_1".into(),
-                content: vec![ContentBlock::Text {
+                content: vec![ContentBlock::Text { text: "ok".into() }],
-                    text: "ok".into(),
-                }],
                 is_error: true,
             },
         ];

src/llm/types/mod.rs

@@ -1,9 +1,6 @@
 pub mod message;
-pub mod old_stream;
 pub mod openai_message;
-pub mod request;
 pub mod request_v2;
-pub mod response;
 pub mod response_v2;
 pub mod shared;
 pub mod tool;
@@ -12,12 +9,7 @@ pub mod usage;
 pub use openai_message::{
     ContentField, FileData, ImageURL, InputAudio, OpenaiChatMessage, OpenaiContentPart,
 };
-pub use request::{OpenaiChatRequest, OpenaiTool, StreamOptions, ToolChoice};
 pub use request_v2::{ExtraError, MessageRequest, ThinkingConfig};
-pub use response::{
-    Annotation, Choice, ChunkChoice, Delta, Logprobs, OpenaiAudio, OpenaiChatChunk,
-    OpenaiChatResponse, TokenLogprob, TopLogprob, URLCitation,
-};
 pub use response_v2::{
     ContentBlockBuilder, MessageResponse, PartialMessageResponse, PartialUsage, StopReason,
     StreamEvent,
@@ -26,77 +18,5 @@ pub use shared::{
     AudioFormat, FinishReason, ImageDetail, Modality, ResponseFormat, Role, ServiceTier,
     StopSequence,
 };
-pub use tool::{FunctionCall, OpenaiToolCall, OpenaiToolDefinition};
+pub use tool::{FunctionCall, OpenaiToolCall, ToolChoice, ToolDef};
 pub use usage::{CompletionTokensDetails, CostTracker, PromptTokensDetails, Usage};
-
-// Re-export IR 内容块 / 消息类型供 `types::ContentBlock` 等历史路径消费。
-//
-// 注意：以下别名 *故意不暴露* `pub type Message = message::Message`、
-// `pub type ContentBlock = message::ContentBlock` —— 新 `Message` / `ContentBlock` /
-// `StopReason` 是独立类型，由 `Message` / `ContentBlock` / `StopReason` 直接路径访问，
-// 旧别名（指 `OpenaiChatMessage` / `OpenaiContentPart` / `FinishReason`）已移除，
-// 避免新类型阴影。Phase 2 完成后再统一收敛。
-//
-// Phase 1 起移除 `ChatRequest` 别名 —— 新代码统一使用 `MessageRequest`（v2 IR）。
-// `ChatResponse` 结构体仍存在，作为 OpenAI `chat_inner()` 内部 wire-format 转换目标。
-/// 旧 wire-format 响应结构（保留用于 OpenAI 内部转换层）。
-#[deprecated(since = "0.1.0", note = "请改用 MessageResponse")]
-#[derive(Debug, Clone)]
-pub struct ChatResponse {
-    pub message: OpenaiChatMessage,
-    pub usage: Usage,
-    pub stop_reason: Option<FinishReason>,
-}
-
-#[allow(deprecated)]
-impl From<OpenaiChatResponse> for ChatResponse {
-    fn from(response: OpenaiChatResponse) -> Self {
-        let message = response
-            .choices
-            .first()
-            .map(|c| c.message.clone())
-            .unwrap_or_else(|| OpenaiChatMessage::assistant_text(""));
-        let stop_reason = response.choices.first().and_then(|c| c.finish_reason);
-        ChatResponse {
-            message,
-            usage: response.usage,
-            stop_reason,
-        }
-    }
-}
-
-#[allow(deprecated)]
-impl From<ChatResponse> for OpenaiChatChunk {
-    fn from(response: ChatResponse) -> Self {
-        let delta = Delta::from(response.message.clone());
-        let chunk_choice = ChunkChoice {
-            index: 0,
-            delta,
-            logprobs: None,
-            finish_reason: response.stop_reason,
-        };
-
-        OpenaiChatChunk {
-            id: format!(
-                "chunk-{}",
-                std::time::SystemTime::now()
-                    .duration_since(std::time::UNIX_EPOCH)
-                    .map(|d| d.as_nanos())
-                    .unwrap_or(0)
-            ),
-            object: "chat.completion.chunk".to_string(),
-            created: std::time::SystemTime::now()
-                .duration_since(std::time::UNIX_EPOCH)
-                .map(|d| d.as_secs())
-                .unwrap_or(0),
-            model: String::new(),
-            choices: vec![chunk_choice],
-            usage: Some(response.usage),
-            system_fingerprint: None,
-        }
-    }
-}
-
-/// 工具定义别名（无新类型冲突，保留）。
-#[deprecated(since = "0.1.0", note = "ToolDefinition 仍直接对应 OpenAI wire-format；未来 v0.2 引入 IR 工具类型后会再次更新")]
-pub type ToolDefinition = OpenaiToolDefinition;

src/llm/types/old_stream.rs

@@ -1,45 +0,0 @@
-//! 旧版流式事件 —— Phase 0 临时保留，仅供 `stream.rs` 中 `parse_chunk_stream` 内部使用。
-//!
-//! Phase 0 中：高精度 `StreamEvent`（定义在 `response_v2.rs`）是唯一的对外
-//! `StreamEvent`，旧变体迁移至此模块改名为 `LegacyStreamEvent`，
-//! 由 `parse_chunk_stream()` 内部消费 `LegacyStreamEvent`，对外返回值已被
-//! 重映射为新 `StreamEvent`。
-//!
-//! Phase 1 重写 Provider 时，`parse_chunk_stream` 可直接消费新事件流后整体删除此文件。
-
-use crate::llm::types::shared::FinishReason;
-use crate::llm::types::usage::Usage;
-use serde_json::Value;
-
-/// 旧 `StreamEvent` 变体迁移后的别名 —— 仅供 `stream.rs` 内部使用。
-#[derive(Debug, Clone)]
-pub enum LegacyStreamEvent {
-    /// 助手回复文本增量。
-    AssistantTextDelta { text: String },
-    /// 工具调用开始。
-    ToolExecutionStarted {
-        tool_name: String,
-        input: Value,
-        tool_call_id: String,
-    },
-    /// 工具调用完成。
-    ToolExecutionCompleted {
-        tool_name: String,
-        output: Value,
-        is_error: bool,
-    },
-    /// Token 用量更新。
-    CostUpdate { usage: Usage },
-    /// 一轮会话完成。
-    TurnComplete { reason: FinishReason },
-    /// 错误事件。
-    Error { message: String },
-}
-
-impl LegacyStreamEvent {
-    pub(crate) fn error(message: impl Into<String>) -> Self {
-        Self::Error {
-            message: message.into(),
-        }
-    }
-}

src/llm/types/request.rs

@@ -1,184 +0,0 @@
-use crate::llm::types::shared::{ResponseFormat, ServiceTier, StopSequence};
-use crate::llm::types::tool::OpenaiToolDefinition;
-use serde::{Deserialize, Serialize};
-use serde_json::Value;
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct StreamOptions {
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub include_usage: Option<bool>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub include_obfuscation: Option<bool>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone)]
-#[derive(Default)]
-pub enum ToolChoice {
-    #[default]
-    None,
-    Auto,
-    Required,
-    Named { name: String },
-    AllowedTools { tool_names: Vec<String> },
-}
-
-
-impl Serialize for ToolChoice {
-    fn serialize<S>(&self, serializer: S) -> Result<S::Ok, S::Error>
-    where
-        S: serde::Serializer,
-    {
-        match self {
-            ToolChoice::None => serializer.serialize_str("none"),
-            ToolChoice::Auto => serializer.serialize_str("auto"),
-            ToolChoice::Required => serializer.serialize_str("required"),
-            ToolChoice::Named { name } => {
-                let obj = serde_json::json!({
-                    "type": "function",
-                    "function": { "name": name }
-                });
-                obj.serialize(serializer)
-            }
-            ToolChoice::AllowedTools { tool_names } => {
-                let obj = serde_json::json!({
-                    "type": "function",
-                    "function": { "name": tool_names.first().cloned().unwrap_or_default() }
-                });
-                obj.serialize(serializer)
-            }
-        }
-    }
-}
-
-impl<'de> Deserialize<'de> for ToolChoice {
-    fn deserialize<D>(deserializer: D) -> Result<Self, D::Error>
-    where
-        D: serde::Deserializer<'de>,
-    {
-        let value = Value::deserialize(deserializer)?;
-        match value {
-            Value::String(s) => match s.as_str() {
-                "none" => Ok(ToolChoice::None),
-                "auto" => Ok(ToolChoice::Auto),
-                "required" => Ok(ToolChoice::Required),
-                _ => Err(serde::de::Error::custom(format!(
-                    "unknown tool choice: {s}"
-                ))),
-            },
-            Value::Object(obj) => {
-                let typ = obj.get("type").and_then(|v| v.as_str()).ok_or_else(|| {
-                    serde::de::Error::custom("missing 'type' field in tool_choice")
-                })?;
-                if typ == "function" {
-                    let func =
-                        obj.get("function")
-                            .and_then(|v| v.as_object())
-                            .ok_or_else(|| {
-                                serde::de::Error::custom("missing 'function' field in tool_choice")
-                            })?;
-                    let name = func.get("name").and_then(|v| v.as_str()).ok_or_else(|| {
-                        serde::de::Error::custom("missing 'function.name' in tool_choice")
-                    })?;
-                    Ok(ToolChoice::Named {
-                        name: name.to_string(),
-                    })
-                } else {
-                    Err(serde::de::Error::custom(format!(
-                        "unknown tool_choice type: {typ}"
-                    )))
-                }
-            }
-            _ => Err(serde::de::Error::custom(
-                "tool_choice must be a string or object",
-            )),
-        }
-    }
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-#[serde(rename_all = "snake_case", tag = "type")]
-pub enum OpenaiTool {
-    Function { function: OpenaiToolDefinition },
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct AudioParam {
-    pub format: String,
-    pub voice: String,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct PredictionContent {
-    #[serde(rename = "type")]
-    pub pred_type: String,
-    pub content: String,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct UserLocation {
-    #[serde(rename = "type")]
-    pub loc_type: String,
-    pub approximate: Approximate,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct Approximate {
-    pub city: String,
-    pub country: String,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub region: Option<String>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub timezone: Option<String>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct WebSearchOptions {
-    pub search_context_size: String,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub user_location: Option<UserLocation>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Default, Serialize, Deserialize)]
-#[serde(rename_all = "snake_case")]
-pub struct OpenaiChatRequest {
-    pub model: String,
-    pub messages: Vec<crate::llm::types::openai_message::OpenaiChatMessage>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub frequency_penalty: Option<f32>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub logit_bias: Option<Value>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub max_tokens: Option<u32>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub n: Option<u32>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub presence_penalty: Option<f32>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub response_format: Option<ResponseFormat>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub seed: Option<i64>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub service_tier: Option<ServiceTier>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub stop: Option<StopSequence>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub stream: Option<bool>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub stream_options: Option<StreamOptions>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub temperature: Option<f32>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub top_p: Option<f32>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub tools: Option<Vec<OpenaiTool>>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub tool_choice: Option<ToolChoice>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub parallel_tool_calls: Option<bool>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub user: Option<String>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub extra_headers: Option<Value>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub extra_body: Option<Value>,
-}

src/llm/types/request_v2.rs

@@ -9,15 +9,15 @@ use serde_json::Value;
 use thiserror::Error;
 
 use crate::llm::types::message::Message;
-use crate::llm::types::request::ToolChoice;
+use crate::llm::types::tool::ToolChoice;
-use crate::llm::types::tool::OpenaiToolDefinition;
+use crate::llm::types::tool::ToolDef;
 
 /// Provider 无关的请求类型。
 ///
 /// 设计要点：
 /// - `system` 字段不存在；system 提示由调用方通过 `Message::System` 在 `messages` 中表达。
-/// - `tools` / `tool_choice` 直接复用现有 `OpenaiToolDefinition` / `ToolChoice`
+/// - `tools` 使用 Provider 无关的 `ToolDef` IR；各 Provider 适配层在 `convert_request`
-///   （10a §251 决策：先复用旧类型，Phase 2 切换为新 `ToolDefinition` 后再调整）。
+///   中转换为对应 wire format。`tool_choice` 复用现有 `ToolChoice`。
 /// - `extra` 作为逃生舱：Provider 特定字段（`web_search_options`、`previous_response_id` 等）
 ///   通过 `extra.set_extra / get_extra` 传递，避免持续膨胀本结构体。
 #[derive(Debug, Clone, Default, Serialize, Deserialize)]
@@ -26,8 +26,8 @@ pub struct MessageRequest {
     pub model: String,
     /// 消息列表（包含 system / user / assistant / tool_result 等所有变体）。
     pub messages: Vec<Message>,
-    /// 工具定义列表。
+    /// 工具定义列表（Provider 无关 IR）。
-    pub tools: Vec<OpenaiToolDefinition>,
+    pub tools: Vec<ToolDef>,
     /// 工具选择策略。
     pub tool_choice: ToolChoice,
     /// 最大输出 token 数。
@@ -127,14 +127,9 @@ mod tests {
     #[test]
     fn extra_set_and_get_roundtrip() {
         let mut req = MessageRequest::default();
-        req.set_extra(
+        req.set_extra("previous_response_id", "resp_abc123");
-            "previous_response_id",
-            "resp_abc123",
-        );
 
-        let v: Option<String> = req
+        let v: Option<String> = req.get_extra("previous_response_id").expect("get_extra ok");
-            .get_extra("previous_response_id")
-            .expect("get_extra ok");
         assert_eq!(v.as_deref(), Some("resp_abc123"));
 
         let missing: Option<String> = req.get_extra("missing").expect("missing ok");
@@ -174,10 +169,7 @@ mod tests {
         }
 
         let opts: Options = req.get_extra_as().expect("get_extra_as ok");
-        assert_eq!(
+        assert_eq!(opts.web_search_options.search_context_size, "high");
-            opts.web_search_options.search_context_size,
-            "high"
-        );
         assert_eq!(opts.user.as_deref(), Some("u_123"));
     }
 
@@ -206,4 +198,44 @@ mod tests {
         assert_eq!(decoded.stream, req.stream);
         assert_eq!(decoded.extra.get("trace_id"), Some(&json!("t-1")));
     }
+
+    #[test]
+    fn message_request_with_tools_roundtrip() {
+        // 验证 ToolDef 的 serde 属性与 OpenaiToolDefinition 一致：
+        // 同名字段（name/description/parameters）序列化结果应一致。
+        let params = json!({
+            "type": "object",
+            "properties": {"x": {"type": "number"}},
+            "required": ["x"],
+        });
+        let tool = super::ToolDef {
+            name: "add".to_string(),
+            description: Some("add two numbers".to_string()),
+            parameters: params.clone(),
+        };
+        let req = MessageRequest {
+            model: "gpt-4o".into(),
+            messages: vec![Message::user_text("hi")],
+            tools: vec![tool],
+            tool_choice: ToolChoice::Auto,
+            max_tokens: None,
+            temperature: None,
+            top_p: None,
+            stop_sequences: vec![],
+            stream: false,
+            thinking: None,
+            extra: HashMap::new(),
+        };
+
+        let json = serde_json::to_string(&req).expect("serialize");
+        // 验证反序列化能还原所有字段（包括嵌套 parameters）
+        let decoded: MessageRequest = serde_json::from_str(&json).expect("deserialize");
+        assert_eq!(decoded.tools.len(), 1);
+        assert_eq!(decoded.tools[0].name, "add");
+        assert_eq!(decoded.tools[0].description.as_deref(), Some("add two numbers"));
+        assert_eq!(decoded.tools[0].parameters, params);
+
+        // 验证序列化 JSON 不含 ToolDef 没有的字段（如 strict），保持 wire-format 兼容
+        assert!(!json.contains("strict"), "ToolDef 序列化不应包含 strict 字段");
+    }
 }

src/llm/types/response.rs

@@ -1,181 +0,0 @@
-use crate::llm::types::openai_message::OpenaiChatMessage;
-use crate::llm::types::shared::{FinishReason, ServiceTier};
-use crate::llm::types::tool::OpenaiToolCall;
-use crate::llm::types::usage::Usage;
-use serde::{Deserialize, Serialize};
-use crate::llm::types::{ContentField, OpenaiContentPart};
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct TokenLogprob {
-    pub token: String,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub bytes: Option<Vec<u32>>,
-    pub logprob: f64,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub top_logprobs: Option<Vec<TopLogprob>>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct TopLogprob {
-    pub token: String,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub bytes: Option<Vec<u32>>,
-    pub logprob: f64,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct Logprobs {
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub content: Option<Vec<TokenLogprob>>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub refusal: Option<Vec<TokenLogprob>>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct URLCitation {
-    pub end_index: u32,
-    pub start_index: u32,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub title: Option<String>,
-    pub url: String,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct Annotation {
-    #[serde(rename = "type")]
-    pub ann_type: String,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub url_citation: Option<URLCitation>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct OpenaiAudio {
-    pub id: String,
-    pub data: String,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub expires_at: Option<i64>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub transcript: Option<String>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct Choice {
-    pub index: u32,
-    pub message: OpenaiChatMessage,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub finish_reason: Option<FinishReason>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub logprobs: Option<Logprobs>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct OpenaiChatResponse {
-    pub id: String,
-    pub object: String,
-    pub created: u64,
-    pub model: String,
-    pub choices: Vec<Choice>,
-    pub usage: Usage,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub system_fingerprint: Option<String>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub service_tier: Option<ServiceTier>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct Delta {
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub role: Option<String>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub content: Option<String>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub refusal: Option<String>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub tool_calls: Option<Vec<OpenaiToolCall>>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct ChunkChoice {
-    pub index: u32,
-    pub delta: Delta,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub logprobs: Option<Logprobs>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub finish_reason: Option<FinishReason>,
-}
-
-#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
-pub struct OpenaiChatChunk {
-    pub id: String,
-    pub object: String,
-    pub created: u64,
-    pub model: String,
-    pub choices: Vec<ChunkChoice>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub usage: Option<Usage>,
-    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
-    pub system_fingerprint: Option<String>,
-}
-
-impl From<OpenaiChatMessage> for Delta {
-    fn from(msg: OpenaiChatMessage) -> Self {
-        match msg {
-            OpenaiChatMessage::Assistant {
-                content,
-                tool_calls,
-                ..
-            } => Delta {
-                role: Some("assistant".to_string()),
-                content: match content {
-                    ContentField::String(s) => Some(s),
-                    ContentField::Array(parts) => {
-                        let mut text = String::new();
-                        for part in parts {
-                            if let OpenaiContentPart::Text { text: t } = part {
-                                text.push_str(&t);
-                            }
-                        }
-                        if text.is_empty() {
-                            None
-                        } else {
-                            Some(text)
-                        }
-                    }
-                },
-                refusal: None,
-                tool_calls,
-            },
-            _ => Delta {
-                role: None,
-                content: None,
-                refusal: None,
-                tool_calls: None,
-            },
-        }
-    }
-}
-
-impl From<OpenaiChatResponse> for OpenaiChatChunk {
-    fn from(response: OpenaiChatResponse) -> Self {
-        let choices = response
-            .choices
-            .into_iter()
-            .map(|c| ChunkChoice {
-                index: c.index,
-                delta: Delta::from(c.message),
-                logprobs: c.logprobs,
-                finish_reason: c.finish_reason,
-            })
-            .collect();
-
-        OpenaiChatChunk {
-            id: response.id,
-            object: "chat.completion.chunk".to_string(),
-            created: response.created,
-            model: response.model,
-            choices,
-            usage: Some(response.usage),
-            system_fingerprint: response.system_fingerprint,
-        }
-    }
-}

src/llm/types/response_v2.rs

@@ -19,6 +19,7 @@ use crate::llm::types::usage::{CompletionTokensDetails, PromptTokensDetails, Usa
 /// Phase 2 完成时统一收敛。
 #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq, Serialize, Deserialize)]
 #[serde(rename_all = "snake_case")]
+#[non_exhaustive]
 pub enum StopReason {
     /// 自然停止。
     Stop,
@@ -164,11 +165,15 @@ pub enum ContentBlockBuilder {
 /// `thinking_signature`，最终通过 `finalize()` 回填到 `full_response` 的 `Thinking` block 中。
 #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
 #[serde(rename_all = "snake_case")]
+#[non_exhaustive]
 pub enum StreamEvent {
     /// 消息开始（元信息）。
     MessageStart { id: String, model: String },
     /// 内容块开始（告知块类型，携带 id/name for ToolUse）。
-    ContentBlockStart { index: u32, block_type: ContentBlockType },
+    ContentBlockStart {
+        index: u32,
+        block_type: ContentBlockType,
+    },
     /// 内容块结束标记。
     ContentBlockEnd { index: u32 },
     /// 文本增量。
@@ -187,6 +192,24 @@ pub enum StreamEvent {
     MessageComplete { full_response: MessageResponse },
     /// 错误事件。
     Error { message: String },
+    /// 工具开始执行 —— 在 `ToolCallEnd` 之后、`registry.invoke_all` 之前发出。
+    /// 让 UI 层可以显示 "正在执行工具：add(1, 2)"。
+    ToolExecutionStarted {
+        tool_name: String,
+        tool_call_id: String,
+        /// 工具参数（JSON 字符串形式），用于 UI 展示
+        arguments: String,
+    },
+    /// 工具执行完成 —— 在工具返回后、新一轮 LLM 流开始之前发出。
+    ToolExecutionCompleted {
+        tool_name: String,
+        tool_call_id: String,
+        /// 结果摘要（由 `CycleConfig.max_tool_result_bytes` 截断，默认 65536 字节/字符边界安全），
+        /// 用于 UI 反馈。完整结果已在内部 `messages` 中作为 `ToolResult` 回传给 LLM。
+        result_summary: String,
+        /// 是否执行出错
+        is_error: bool,
+    },
 }
 
 /// 流式响应累积状态。
@@ -320,9 +343,8 @@ impl PartialMessageResponse {
                 true
             }
             StreamEvent::ToolCallArgumentsDelta { index, arguments } => {
-                if let Some(ContentBlockBuilder::ToolUse {
+                if let Some(ContentBlockBuilder::ToolUse { arguments: buf, .. }) =
-                    arguments: buf, ..
+                    self.blocks.get_mut(index)
-                }) = self.blocks.get_mut(index)
                 {
                     buf.push_str(arguments);
                 }
@@ -348,6 +370,9 @@ impl PartialMessageResponse {
                 self.is_errored = true;
                 false
             }
+            // 元事件：不参与内容块累积，不修改 partial 状态
+            //（Phase 9 —— 工具执行透明化，由 run_tool_loop 在工具前后插入）
+            StreamEvent::ToolExecutionStarted { .. } | StreamEvent::ToolExecutionCompleted { .. } => true,
         }
     }
 
@@ -360,9 +385,7 @@ impl PartialMessageResponse {
         let mut content_blocks = Vec::with_capacity(self.blocks.len());
         for (idx, builder) in self.blocks {
             let block = Self::builder_to_block(idx, builder, self.thinking_signature.as_deref())
-                .map_err(|e| LlmError::Other(format!(
+                .map_err(|e| LlmError::Other(format!("partial 块 #{idx} finalize 失败: {e}")))?;
-                    "partial 块 #{idx} finalize 失败: {e}"
-                )))?;
             content_blocks.push(block);
         }
 
@@ -743,10 +766,7 @@ mod tests {
             Message::Assistant { content } => {
                 assert_eq!(content.len(), 2);
                 match (&content[0], &content[1]) {
-                    (
+                    (ContentBlock::Text { text: t1 }, ContentBlock::Text { text: t2 }) => {
-                        ContentBlock::Text { text: t1 },
-                        ContentBlock::Text { text: t2 },
-                    ) => {
                         assert_eq!(t1, "first");
                         assert_eq!(t2, "second");
                     }
@@ -772,9 +792,7 @@ mod tests {
                     index: 0,
                     block_type: ContentBlockType::Text,
                 },
-                StreamEvent::TextDelta {
+                StreamEvent::TextDelta { text: "x".into() },
-                    text: "x".into(),
-                },
                 StreamEvent::ContentBlockEnd { index: 0 },
                 StreamEvent::MessageComplete {
                     full_response: empty_response(),
@@ -832,15 +850,9 @@ mod tests {
                 block_type: ContentBlockType::Text,
             },
             StreamEvent::ContentBlockEnd { index: 0 },
-            StreamEvent::TextDelta {
+            StreamEvent::TextDelta { text: "t".into() },
-                text: "t".into(),
+            StreamEvent::ThinkingDelta { text: "p".into() },
-            },
+            StreamEvent::RefusalDelta { text: "r".into() },
-            StreamEvent::ThinkingDelta {
-                text: "p".into(),
-            },
-            StreamEvent::RefusalDelta {
-                text: "r".into(),
-            },
             StreamEvent::ToolCallArgumentsDelta {
                 index: 1,
                 arguments: "{\"x\":1}".into(),

src/llm/types/shared.rs

@@ -13,6 +13,7 @@ pub enum Role {
 
 #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq, Serialize, Deserialize)]
 #[serde(rename_all = "snake_case")]
+#[non_exhaustive]
 pub enum FinishReason {
     Stop,
     Length,
@@ -67,6 +68,7 @@ pub enum StopSequence {
 
 #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
 #[serde(rename_all = "snake_case", tag = "type")]
+#[non_exhaustive]
 pub enum ResponseFormat {
     Text,
     JsonObject,

src/llm/types/tool.rs

@@ -1,6 +1,25 @@
 use serde::{Deserialize, Serialize};
 use serde_json::Value;
 
+/// Provider 无关的工具定义 IR（v0.2 引入，替换 `ToolDefinition` 别名）。
+///
+/// 字段最小化：仅承载跨 Provider 公共的概念（name、description、parameters）。
+/// OpenAI 专属 `strict` 字段不在此表达，由 OpenAI 适配层通过
+/// `MessageRequest.extra` 逃生舱在 `convert_request` 内补充。
+#[derive(Debug, Clone, Default, Serialize, Deserialize)]
+pub struct ToolDef {
+    pub name: String,
+    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    pub description: Option<String>,
+    #[serde(default)]
+    pub parameters: Value,
+}
+
+/// 旧 OpenAI wire-format 工具定义（v0.2 降级为 `#[doc(hidden)]`）。
+///
+/// 由 `ToolDef` 替代；保留仅供 OpenAI 适配层消费 `ToolDef → OpenaiToolDefinition`
+/// 转换与外部反序列化兼容路径使用，不作为公共 API。
+#[doc(hidden)]
 #[derive(Debug, Clone, Default, Serialize, Deserialize)]
 pub struct OpenaiToolDefinition {
     pub name: String,
@@ -12,6 +31,27 @@ pub struct OpenaiToolDefinition {
     pub strict: Option<bool>,
 }
 
+impl From<ToolDef> for OpenaiToolDefinition {
+    fn from(t: ToolDef) -> Self {
+        Self {
+            name: t.name,
+            description: t.description,
+            parameters: t.parameters,
+            strict: None,
+        }
+    }
+}
+
+impl From<OpenaiToolDefinition> for ToolDef {
+    fn from(t: OpenaiToolDefinition) -> Self {
+        Self {
+            name: t.name,
+            description: t.description,
+            parameters: t.parameters,
+        }
+    }
+}
+
 #[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
 pub struct FunctionCall {
     pub name: String,
@@ -23,3 +63,93 @@ pub struct FunctionCall {
 pub enum OpenaiToolCall {
     Function { id: String, function: FunctionCall },
 }
+
+/// 工具选择策略 —— Phase 13 从 `types::request::ToolChoice` 迁入。
+///
+/// `#[non_exhaustive]` 预留扩展空间。
+#[derive(Debug, Clone, Default)]
+#[non_exhaustive]
+pub enum ToolChoice {
+    #[default]
+    None,
+    Auto,
+    Required,
+    Named {
+        name: String,
+    },
+    AllowedTools {
+        tool_names: Vec<String>,
+    },
+}
+
+impl Serialize for ToolChoice {
+    fn serialize<S>(&self, serializer: S) -> Result<S::Ok, S::Error>
+    where
+        S: serde::Serializer,
+    {
+        match self {
+            ToolChoice::None => serializer.serialize_str("none"),
+            ToolChoice::Auto => serializer.serialize_str("auto"),
+            ToolChoice::Required => serializer.serialize_str("required"),
+            ToolChoice::Named { name } => {
+                let obj = serde_json::json!({
+                    "type": "function",
+                    "function": { "name": name }
+                });
+                obj.serialize(serializer)
+            }
+            ToolChoice::AllowedTools { tool_names } => {
+                let obj = serde_json::json!({
+                    "type": "function",
+                    "function": { "name": tool_names.first().cloned().unwrap_or_default() }
+                });
+                obj.serialize(serializer)
+            }
+        }
+    }
+}
+
+impl<'de> Deserialize<'de> for ToolChoice {
+    fn deserialize<D>(deserializer: D) -> Result<Self, D::Error>
+    where
+        D: serde::Deserializer<'de>,
+    {
+        let value = Value::deserialize(deserializer)?;
+        match value {
+            Value::String(s) => match s.as_str() {
+                "none" => Ok(ToolChoice::None),
+                "auto" => Ok(ToolChoice::Auto),
+                "required" => Ok(ToolChoice::Required),
+                _ => Err(serde::de::Error::custom(format!(
+                    "unknown tool choice: {s}"
+                ))),
+            },
+            Value::Object(obj) => {
+                let typ = obj.get("type").and_then(|v| v.as_str()).ok_or_else(|| {
+                    serde::de::Error::custom("missing 'type' field in tool_choice")
+                })?;
+                if typ == "function" {
+                    let func =
+                        obj.get("function")
+                            .and_then(|v| v.as_object())
+                            .ok_or_else(|| {
+                                serde::de::Error::custom("missing 'function' field in tool_choice")
+                            })?;
+                    let name = func.get("name").and_then(|v| v.as_str()).ok_or_else(|| {
+                        serde::de::Error::custom("missing 'function.name' in tool_choice")
+                    })?;
+                    Ok(ToolChoice::Named {
+                        name: name.to_string(),
+                    })
+                } else {
+                    Err(serde::de::Error::custom(format!(
+                        "unknown tool_choice type: {typ}"
+                    )))
+                }
+            }
+            _ => Err(serde::de::Error::custom(
+                "tool_choice must be a string or object",
+            )),
+        }
+    }
+}

src/memory.rs

@@ -6,17 +6,22 @@ pub mod knowledge;
 pub mod retriever;
 pub mod store;
 pub mod types;
+pub mod vector;
+pub mod vector_store;
 
 // 高频类型（大多数下游需要）
 pub use conversation::{ConversationMemory, ConversationMemoryConfig};
 pub use error::MemoryError;
 pub use knowledge::KnowledgeStore;
 pub use retriever::MemoryRetriever;
-pub use store::{InMemoryStore, MemoryStore};
+pub use store::{InMemoryStore, MemoryStore, SqliteStore};
+#[allow(deprecated)]
+pub use vector::{InMemoryVectorRetriever, VectorRetriever};
+pub use vector_store::{InMemoryVectorStore, PersistentVectorStore, RagPipeline, VectorStore};
 
 // 低频类型（配置/高级使用）
 pub use conversation::MemoryStrategy;
-pub use knowledge::{PageIndexEntry, KNOWLEDGE_PREFIX};
+pub use knowledge::{KNOWLEDGE_PREFIX, PageIndexEntry};
-pub use retriever::{RetrieverConfig, RetrievalResult, ScoredItem};
+pub use retriever::{RetrievalResult, RetrieverConfig, ScoredItem};
 pub use store::{EvictionConfig, EvictionPolicy};
 pub use types::{KnowledgePage, MemoryFilter, MemoryItem};

src/memory/conversation.rs

@@ -12,6 +12,7 @@ use crate::memory::types::MemoryItem;
 
 /// 对话消息管理策略。
 #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum MemoryStrategy {
     /// 滑动窗口：达到上限时删除最旧消息。
     SlidingWindow,
@@ -160,7 +161,12 @@ impl ConversationMemory {
     }
 
     fn make_message_id(&self, index: usize, now: &OffsetDateTime) -> String {
-        format!("{}{:010}_{}", self.session_prefix(), index, now.unix_timestamp_nanos())
+        format!(
+            "{}{:010}_{}",
+            self.session_prefix(),
+            index,
+            now.unix_timestamp_nanos()
+        )
     }
 
     async fn maybe_evict_and_compact(&mut self) {
@@ -175,15 +181,16 @@ impl ConversationMemory {
         }
 
         if let Some(ref compact_config) = self.config.compact_config
-            && should_compact(&self.messages, compact_config, &self.compact_state) {
+            && should_compact(&self.messages, compact_config, &self.compact_state)
-                let keep_recent = compact_config.keep_recent;
+        {
-                let freed = microcompact(&mut self.messages, keep_recent);
+            let keep_recent = compact_config.keep_recent;
-                if freed > 0 {
+            let freed = microcompact(&mut self.messages, keep_recent);
-                    self.compact_state.record_success();
+            if freed > 0 {
-                } else {
+                self.compact_state.record_success();
-                    let _ = self.compact_state.record_failure();
+            } else {
-                }
+                let _ = self.compact_state.record_failure();
             }
+        }
     }
 }
 
@@ -196,7 +203,8 @@ mod tests {
     #[tokio::test]
     async fn add_and_get_history() {
         let store = Arc::new(InMemoryStore::new()) as Arc<dyn MemoryStore>;
-        let mut conv = ConversationMemory::new(store, "session1", ConversationMemoryConfig::default());
+        let mut conv =
+            ConversationMemory::new(store, "session1", ConversationMemoryConfig::default());
         conv.add_message(Message::user_text("hello")).await.unwrap();
         conv.add_message(Message::user_text("world")).await.unwrap();
         assert_eq!(conv.len(), 2);
@@ -211,9 +219,7 @@ mod tests {
         conv.add_message(Message::tool_result("call_1", "ok", false))
             .await
             .unwrap();
-        conv.add_message(Message::assistant("done"))
+        conv.add_message(Message::assistant("done")).await.unwrap();
-            .await
-            .unwrap();
 
         let original = conv.get_history().to_vec();
         assert_eq!(original.len(), 2);
@@ -263,7 +269,8 @@ mod tests {
     #[tokio::test]
     async fn clear_empties_messages() {
         let store = Arc::new(InMemoryStore::new()) as Arc<dyn MemoryStore>;
-        let mut conv = ConversationMemory::new(store.clone(), "s1", ConversationMemoryConfig::default());
+        let mut conv =
+            ConversationMemory::new(store.clone(), "s1", ConversationMemoryConfig::default());
         conv.add_message(Message::user_text("hello")).await.unwrap();
         assert!(!conv.is_empty());
         conv.clear().await.unwrap();

src/memory/error.rs

@@ -6,6 +6,7 @@ use thiserror::Error;
 ///
 /// 错误消息面向最终用户（中文），并尽量附带可操作的修复建议（如检查环境变量、重试）。
 #[derive(Debug, Error)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum MemoryError {
     /// 按 ID 未找到指定记忆条目。可重试——通常是 namespace 拼写错误或条目已被淘汰。
     #[error("未找到记忆条目 '{0}'，请检查 ID 或 namespace 是否正确")]

src/memory/knowledge.rs

@@ -57,8 +57,8 @@ impl KnowledgeStore {
         }
         let now = OffsetDateTime::now_utc();
         let id = format!("{KNOWLEDGE_PREFIX}{}", page.id);
-        let content = serde_json::to_string(&page)
+        let content =
-            .map_err(|e| MemoryError::Serialization(e.to_string()))?;
+            serde_json::to_string(&page).map_err(|e| MemoryError::Serialization(e.to_string()))?;
         let item = MemoryItem {
             id,
             content,
@@ -128,7 +128,10 @@ impl KnowledgeStore {
                 .filter(|entry| {
                     entry.title.to_lowercase().contains(&needle)
                         || entry.summary.to_lowercase().contains(&needle)
-                        || entry.tags.iter().any(|t| t.to_lowercase().contains(&needle))
+                        || entry
+                            .tags
+                            .iter()
+                            .any(|t| t.to_lowercase().contains(&needle))
                 })
                 .map(|entry| entry.id.clone())
                 .collect()

src/memory/retriever.rs

@@ -97,7 +97,11 @@ impl MemoryRetriever {
 
         // 4. 过滤 → 排序 → 截取
         items.retain(|i| i.score >= self.config.min_score);
-        items.sort_by(|a, b| b.score.partial_cmp(&a.score).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
+        items.sort_by(|a, b| {
+            b.score
+                .partial_cmp(&a.score)
+                .unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal)
+        });
         items.truncate(self.config.max_results);
 
         Ok(RetrievalResult {
@@ -159,12 +163,12 @@ fn char_bigrams(s: &str) -> Vec<String> {
 
 fn default_stop_words() -> HashSet<String> {
     [
-        "the", "a", "an", "is", "are", "was", "were", "be", "been", "being", "have", "has",
+        "the", "a", "an", "is", "are", "was", "were", "be", "been", "being", "have", "has", "had",
-        "had", "do", "does", "did", "will", "would", "should", "could", "may", "might", "shall",
+        "do", "does", "did", "will", "would", "should", "could", "may", "might", "shall", "can",
-        "can", "this", "that", "these", "those", "it", "its", "they", "them", "their", "what",
+        "this", "that", "these", "those", "it", "its", "they", "them", "their", "what", "which",
-        "which", "who", "whom", "how", "when", "where", "and", "or", "but", "not", "no", "nor",
+        "who", "whom", "how", "when", "where", "and", "or", "but", "not", "no", "nor", "so", "if",
-        "so", "if", "then", "else", "with", "without", "for", "to", "from", "in", "on", "at",
+        "then", "else", "with", "without", "for", "to", "from", "in", "on", "at", "by", "of", "as",
-        "by", "of", "as", "into", "through", "during", "before", "after", "above", "below",
+        "into", "through", "during", "before", "after", "above", "below",
     ]
     .iter()
     .map(|s| s.to_string())
@@ -236,7 +240,10 @@ mod tests {
             min_score: 0.99,
         };
         let retriever = MemoryRetriever::new(ks, config);
-        let result = retriever.retrieve("totally unrelated content").await.unwrap();
+        let result = retriever
+            .retrieve("totally unrelated content")
+            .await
+            .unwrap();
         assert!(result.items.is_empty());
     }
 

src/memory/store.rs

@@ -1,14 +1,16 @@
 //! MemoryStore 抽象接口与默认实现。
 
-use std::collections::HashMap;
-use std::sync::Mutex;
-
 use async_trait::async_trait;
-use time::OffsetDateTime;
 
 use crate::memory::error::MemoryError;
 use crate::memory::types::{MemoryFilter, MemoryItem};
 
+pub mod in_memory;
+pub mod sqlite_store;
+
+pub use in_memory::InMemoryStore;
+pub use sqlite_store::SqliteStore;
+
 /// 底层记忆存储抽象接口。
 ///
 /// 下游可实现此 trait 以对接持久化后端（JSON 文件、SQLite、Redis 等）。
@@ -32,6 +34,7 @@ pub trait MemoryStore: Send + Sync {
 
 /// 淘汰策略。
 #[derive(Debug, Clone)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum EvictionPolicy {
     /// 不淘汰（默认）。
     None,
@@ -57,258 +60,3 @@ impl Default for EvictionConfig {
         }
     }
 }
-
-/// 进程内默认实现 —— 基于 HashMap + Mutex，纯内存。
-pub struct InMemoryStore {
-    items: Mutex<HashMap<String, MemoryItem>>,
-    eviction: EvictionConfig,
-    /// 自上次淘汰检查以来的写入次数。
-    writes_since_check: Mutex<usize>,
-}
-
-impl InMemoryStore {
-    /// 创建一个无淘汰策略的 InMemoryStore。
-    pub fn new() -> Self {
-        Self {
-            items: Mutex::new(HashMap::new()),
-            eviction: EvictionConfig::default(),
-            writes_since_check: Mutex::new(0),
-        }
-    }
-
-    /// 创建一个带淘汰配置的 InMemoryStore。
-    pub fn with_eviction(eviction: EvictionConfig) -> Self {
-        Self {
-            items: Mutex::new(HashMap::new()),
-            eviction,
-            writes_since_check: Mutex::new(0),
-        }
-    }
-
-    fn maybe_evict(&self) {
-        // 不使用 .lock().await 跨点，先取计数判断是否需要淘汰
-        let should_check = {
-            let mut counter = self.writes_since_check.lock().unwrap();
-            *counter += 1;
-            if *counter >= self.eviction.check_interval {
-                *counter = 0;
-                true
-            } else {
-                false
-            }
-        };
-        if !should_check {
-            return;
-        }
-
-        let policy = self.eviction.policy.clone();
-        match policy {
-            EvictionPolicy::None => {}
-            EvictionPolicy::Ttl { ttl_secs } => {
-                let cutoff = OffsetDateTime::now_utc() - time::Duration::seconds(ttl_secs as i64);
-                let mut items = self.items.lock().unwrap();
-                items.retain(|_, v| v.created_at > cutoff);
-            }
-            EvictionPolicy::Capacity { max_items } => {
-                let mut items = self.items.lock().unwrap();
-                if items.len() > max_items {
-                    let mut vec: Vec<_> = items.drain().collect();
-                    // O(n) 部分排序：保留 created_at 最大的 max_items 个
-                    vec.select_nth_unstable_by(max_items, |a, b| {
-                        b.1.created_at.cmp(&a.1.created_at)
-                    });
-                    vec.truncate(max_items);
-                    *items = vec.into_iter().collect();
-                }
-            }
-        }
-    }
-}
-
-impl Default for InMemoryStore {
-    fn default() -> Self {
-        Self::new()
-    }
-}
-
-#[async_trait]
-impl MemoryStore for InMemoryStore {
-    async fn save(&self, item: MemoryItem) -> Result<(), MemoryError> {
-        {
-            let mut items = self.items.lock().unwrap();
-            items.insert(item.id.clone(), item);
-        }
-        self.maybe_evict();
-        Ok(())
-    }
-
-    async fn get(&self, id: &str) -> Result<Option<MemoryItem>, MemoryError> {
-        let items = self.items.lock().unwrap();
-        Ok(items.get(id).cloned())
-    }
-
-    async fn delete(&self, id: &str) -> Result<(), MemoryError> {
-        let mut items = self.items.lock().unwrap();
-        items.remove(id);
-        Ok(())
-    }
-
-    async fn list(&self, filter: &MemoryFilter) -> Result<Vec<MemoryItem>, MemoryError> {
-        let items = self.items.lock().unwrap();
-        let mut result: Vec<MemoryItem> = items
-            .values()
-            .filter(|v| match &filter.prefix {
-                Some(p) => v.id.starts_with(p),
-                None => true,
-            })
-            .filter(|v| match filter.since {
-                Some(t) => v.created_at > t,
-                None => true,
-            })
-            .cloned()
-            .collect();
-        // 按 created_at 升序排列（最旧在前）
-        result.sort_by_key(|v| v.created_at);
-        // 应用 offset
-        if let Some(offset) = filter.offset {
-            if offset < result.len() {
-                result.drain(..offset);
-            } else {
-                result.clear();
-            }
-        }
-        // 应用 limit
-        if let Some(limit) = filter.limit {
-            result.truncate(limit);
-        }
-        Ok(result)
-    }
-}
-
-#[cfg(test)]
-mod tests {
-    use super::*;
-    use time::OffsetDateTime;
-
-    fn make_item(id: &str) -> MemoryItem {
-        MemoryItem {
-            id: id.to_string(),
-            content: format!("content-{id}"),
-            metadata: serde_json::json!({}),
-            created_at: OffsetDateTime::now_utc(),
-        }
-    }
-
-    #[tokio::test]
-    async fn save_get_delete_list() {
-        let store = InMemoryStore::new();
-        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
-        store.save(make_item("b")).await.unwrap();
-
-        let got = store.get("a").await.unwrap();
-        assert!(got.is_some());
-        assert_eq!(got.unwrap().id, "a");
-
-        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
-        assert_eq!(list.len(), 2);
-
-        store.delete("a").await.unwrap();
-        assert!(store.get("a").await.unwrap().is_none());
-    }
-
-    #[tokio::test]
-    async fn save_is_upsert() {
-        let store = InMemoryStore::new();
-        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
-        let mut item = make_item("a");
-        item.content = "updated".to_string();
-        store.save(item).await.unwrap();
-        let got = store.get("a").await.unwrap().unwrap();
-        assert_eq!(got.content, "updated");
-        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
-        assert_eq!(list.len(), 1);
-    }
-
-    #[tokio::test]
-    async fn list_with_prefix_and_limit() {
-        let store = InMemoryStore::new();
-        store.save(make_item("foo_a")).await.unwrap();
-        store.save(make_item("foo_b")).await.unwrap();
-        store.save(make_item("bar_a")).await.unwrap();
-
-        let filter = MemoryFilter {
-            prefix: Some("foo_".to_string()),
-            ..Default::default()
-        };
-        let list = store.list(&filter).await.unwrap();
-        assert_eq!(list.len(), 2);
-
-        let filter = MemoryFilter {
-            prefix: Some("foo_".to_string()),
-            limit: Some(1),
-            ..Default::default()
-        };
-        let list = store.list(&filter).await.unwrap();
-        assert_eq!(list.len(), 1);
-    }
-
-    #[tokio::test]
-    async fn capacity_eviction() {
-        // 强制每次写入都检查
-        let eviction = EvictionConfig {
-            policy: EvictionPolicy::Capacity { max_items: 2 },
-            check_interval: 1,
-        };
-        let store = InMemoryStore::with_eviction(eviction);
-        // 第一条和第二条共存
-        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
-        store.save(make_item("b")).await.unwrap();
-        // 第三条写入触发淘汰：a 或 b 之一被淘汰
-        store.save(make_item("c")).await.unwrap();
-
-        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
-        assert_eq!(list.len(), 2);
-        // 留下的应该是 b 和 c（最新的两个）
-        let ids: Vec<&str> = list.iter().map(|v| v.id.as_str()).collect();
-        assert!(ids.contains(&"b"));
-        assert!(ids.contains(&"c"));
-    }
-
-    #[tokio::test]
-    async fn ttl_eviction() {
-        // TTL 设为 0 会立即过期，但我们想保留 "a" 等待 "b" 写入后被淘汰。
-        // 改用小 TTL + 睡眠：先 save a，sleep，save b 时 a 已过期被淘汰。
-        let eviction = EvictionConfig {
-            policy: EvictionPolicy::Ttl { ttl_secs: 1 },
-            check_interval: 1,
-        };
-        let store = InMemoryStore::with_eviction(eviction);
-        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
-        // 等待超过 1 秒
-        std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(1100));
-        // 触发淘汰：a 已超过 ttl_secs=1，应被淘汰
-        store.save(make_item("b")).await.unwrap();
-        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
-        // 由于 ttl_secs=1，且 b 刚写入，可能刚好处于临界值。
-        // 我们只断言 list 不包含 "a" 即可。
-        let ids: Vec<&str> = list.iter().map(|v| v.id.as_str()).collect();
-        assert!(
-            !ids.contains(&"a"),
-            "expected 'a' to be evicted, but found in {ids:?}"
-        );
-    }
-
-    #[tokio::test]
-    async fn none_policy_no_eviction() {
-        let eviction = EvictionConfig {
-            policy: EvictionPolicy::None,
-            check_interval: 1,
-        };
-        let store = InMemoryStore::with_eviction(eviction);
-        for i in 0..100 {
-            store.save(make_item(&format!("item_{i}"))).await.unwrap();
-        }
-        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
-        assert_eq!(list.len(), 100);
-    }
-}

src/memory/store/in_memory.rs

@@ -0,0 +1,366 @@
+//! 进程内默认实现 —— 基于 HashMap + Mutex，纯内存。
+
+use std::collections::HashMap;
+use std::sync::Mutex;
+
+use async_trait::async_trait;
+use time::OffsetDateTime;
+
+use crate::memory::error::MemoryError;
+use crate::memory::store::{EvictionConfig, EvictionPolicy, MemoryStore};
+use crate::memory::types::{MemoryFilter, MemoryItem};
+
+/// 进程内默认实现 —— 基于 HashMap + Mutex，纯内存。
+pub struct InMemoryStore {
+    items: Mutex<HashMap<String, MemoryItem>>,
+    eviction: EvictionConfig,
+    /// 自上次淘汰检查以来的写入次数。
+    writes_since_check: Mutex<usize>,
+}
+
+impl InMemoryStore {
+    /// 创建一个无淘汰策略的 InMemoryStore。
+    pub fn new() -> Self {
+        Self {
+            items: Mutex::new(HashMap::new()),
+            eviction: EvictionConfig::default(),
+            writes_since_check: Mutex::new(0),
+        }
+    }
+
+    /// 创建一个带淘汰配置的 InMemoryStore。
+    pub fn with_eviction(eviction: EvictionConfig) -> Self {
+        Self {
+            items: Mutex::new(HashMap::new()),
+            eviction,
+            writes_since_check: Mutex::new(0),
+        }
+    }
+
+    fn maybe_evict(&self) {
+        // 不使用 .lock().await 跨点，先取计数判断是否需要淘汰
+        let should_check = {
+            let mut counter = self.writes_since_check.lock().unwrap();
+            *counter += 1;
+            if *counter >= self.eviction.check_interval {
+                *counter = 0;
+                true
+            } else {
+                false
+            }
+        };
+        if !should_check {
+            return;
+        }
+
+        let policy = self.eviction.policy.clone();
+        match policy {
+            EvictionPolicy::None => {}
+            EvictionPolicy::Ttl { ttl_secs } => {
+                let cutoff = OffsetDateTime::now_utc() - time::Duration::seconds(ttl_secs as i64);
+                let mut items = self.items.lock().unwrap();
+                items.retain(|_, v| v.created_at > cutoff);
+            }
+            EvictionPolicy::Capacity { max_items } => {
+                let mut items = self.items.lock().unwrap();
+                if items.len() > max_items {
+                    let mut vec: Vec<_> = items.drain().collect();
+                    // O(n) 部分排序：保留 created_at 最大的 max_items 个
+                    vec.select_nth_unstable_by(max_items, |a, b| {
+                        b.1.created_at.cmp(&a.1.created_at)
+                    });
+                    vec.truncate(max_items);
+                    *items = vec.into_iter().collect();
+                }
+            }
+        }
+    }
+}
+
+impl Default for InMemoryStore {
+    fn default() -> Self {
+        Self::new()
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl MemoryStore for InMemoryStore {
+    async fn save(&self, item: MemoryItem) -> Result<(), MemoryError> {
+        {
+            let mut items = self.items.lock().unwrap();
+            items.insert(item.id.clone(), item);
+        }
+        self.maybe_evict();
+        Ok(())
+    }
+
+    async fn get(&self, id: &str) -> Result<Option<MemoryItem>, MemoryError> {
+        let items = self.items.lock().unwrap();
+        Ok(items.get(id).cloned())
+    }
+
+    async fn delete(&self, id: &str) -> Result<(), MemoryError> {
+        let mut items = self.items.lock().unwrap();
+        items.remove(id);
+        Ok(())
+    }
+
+    async fn list(&self, filter: &MemoryFilter) -> Result<Vec<MemoryItem>, MemoryError> {
+        let items = self.items.lock().unwrap();
+        let mut result: Vec<MemoryItem> = items
+            .values()
+            .filter(|v| match &filter.prefix {
+                Some(p) => v.id.starts_with(p),
+                None => true,
+            })
+            .filter(|v| match filter.since {
+                Some(t) => v.created_at > t,
+                None => true,
+            })
+            .cloned()
+            .collect();
+        // 按 created_at 升序排列（最旧在前）
+        result.sort_by_key(|v| v.created_at);
+        // 应用 offset
+        if let Some(offset) = filter.offset {
+            if offset < result.len() {
+                result.drain(..offset);
+            } else {
+                result.clear();
+            }
+        }
+        // 应用 limit
+        if let Some(limit) = filter.limit {
+            result.truncate(limit);
+        }
+        Ok(result)
+    }
+}
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use time::OffsetDateTime;
+
+    fn make_item(id: &str) -> MemoryItem {
+        MemoryItem {
+            id: id.to_string(),
+            content: format!("content-{id}"),
+            metadata: serde_json::json!({}),
+            created_at: OffsetDateTime::now_utc(),
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn save_get_delete_list() {
+        let store = InMemoryStore::new();
+        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
+        store.save(make_item("b")).await.unwrap();
+
+        let got = store.get("a").await.unwrap();
+        assert!(got.is_some());
+        assert_eq!(got.unwrap().id, "a");
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 2);
+
+        store.delete("a").await.unwrap();
+        assert!(store.get("a").await.unwrap().is_none());
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn save_is_upsert() {
+        let store = InMemoryStore::new();
+        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
+        let mut item = make_item("a");
+        item.content = "updated".to_string();
+        store.save(item).await.unwrap();
+        let got = store.get("a").await.unwrap().unwrap();
+        assert_eq!(got.content, "updated");
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 1);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn list_with_prefix_and_limit() {
+        let store = InMemoryStore::new();
+        store.save(make_item("foo_a")).await.unwrap();
+        store.save(make_item("foo_b")).await.unwrap();
+        store.save(make_item("bar_a")).await.unwrap();
+
+        let filter = MemoryFilter {
+            prefix: Some("foo_".to_string()),
+            ..Default::default()
+        };
+        let list = store.list(&filter).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 2);
+
+        let filter = MemoryFilter {
+            prefix: Some("foo_".to_string()),
+            limit: Some(1),
+            ..Default::default()
+        };
+        let list = store.list(&filter).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 1);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn capacity_eviction() {
+        // 强制每次写入都检查
+        let eviction = EvictionConfig {
+            policy: EvictionPolicy::Capacity { max_items: 2 },
+            check_interval: 1,
+        };
+        let store = InMemoryStore::with_eviction(eviction);
+        // 第一条和第二条共存
+        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
+        store.save(make_item("b")).await.unwrap();
+        // 第三条写入触发淘汰：a 或 b 之一被淘汰
+        store.save(make_item("c")).await.unwrap();
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 2);
+        // 留下的应该是 b 和 c（最新的两个）
+        let ids: Vec<&str> = list.iter().map(|v| v.id.as_str()).collect();
+        assert!(ids.contains(&"b"));
+        assert!(ids.contains(&"c"));
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn ttl_eviction() {
+        // TTL 设为 0 会立即过期，但我们想保留 "a" 等待 "b" 写入后被淘汰。
+        // 改用小 TTL + 睡眠：先 save a，sleep，save b 时 a 已过期被淘汰。
+        let eviction = EvictionConfig {
+            policy: EvictionPolicy::Ttl { ttl_secs: 1 },
+            check_interval: 1,
+        };
+        let store = InMemoryStore::with_eviction(eviction);
+        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
+        // 等待超过 1 秒
+        std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(1100));
+        // 触发淘汰：a 已超过 ttl_secs=1，应被淘汰
+        store.save(make_item("b")).await.unwrap();
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        // 由于 ttl_secs=1，且 b 刚写入，可能刚好处于临界值。
+        // 我们只断言 list 不包含 "a" 即可。
+        let ids: Vec<&str> = list.iter().map(|v| v.id.as_str()).collect();
+        assert!(
+            !ids.contains(&"a"),
+            "expected 'a' to be evicted, but found in {ids:?}"
+        );
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn none_policy_no_eviction() {
+        let eviction = EvictionConfig {
+            policy: EvictionPolicy::None,
+            check_interval: 1,
+        };
+        let store = InMemoryStore::with_eviction(eviction);
+        for i in 0..100 {
+            store.save(make_item(&format!("item_{i}"))).await.unwrap();
+        }
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 100);
+    }
+
+    // ===== Phase 11 Step 11.3 并发测试 =====
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_writers_max_pressure() {
+        use std::sync::Arc;
+        let store = Arc::new(InMemoryStore::new());
+
+        let mut handles = Vec::new();
+        for i in 0..100 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let id = format!("concurrent_{i}");
+                s.save(make_item(&id)).await.unwrap();
+            }));
+        }
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 100);
+        let mut ids: Vec<String> = list.iter().map(|v| v.id.clone()).collect();
+        ids.sort();
+        ids.dedup();
+        assert_eq!(ids.len(), 100);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_mixed_read_write() {
+        use std::sync::Arc;
+        use std::time::Duration;
+
+        let store = Arc::new(InMemoryStore::new());
+
+        // 预热 20 条
+        for i in 0..20 {
+            store.save(make_item(&format!("seed_{i}"))).await.unwrap();
+        }
+
+        let deadline = tokio::time::Instant::now() + Duration::from_secs(2);
+        let mut handles = Vec::new();
+
+        // 5 个写者
+        for w in 0..5 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let mut i = 0;
+                while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                    let id = format!("writer{w}_item{i}");
+                    s.save(make_item(&id)).await.unwrap();
+                    i += 1;
+                }
+            }));
+        }
+
+        // 5 个读者
+        for _ in 0..5 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                    let _ = s.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+                }
+            }));
+        }
+
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_capacity_eviction() {
+        use std::sync::Arc;
+
+        let eviction = EvictionConfig {
+            policy: EvictionPolicy::Capacity { max_items: 10 },
+            check_interval: 1,
+        };
+        let store = Arc::new(InMemoryStore::with_eviction(eviction));
+
+        let mut handles = Vec::new();
+        for i in 0..15 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                s.save(make_item(&format!("item_{i}"))).await.unwrap();
+            }));
+        }
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        // 写者全部完成后必 ≤ max_items（部分路径上可能短暂 >10 但全部完成时应 ≤10）
+        assert!(
+            list.len() <= 10,
+            "expected <= 10 items after all writers done, got {}",
+            list.len()
+        );
+    }
+}

src/memory/store/sqlite_store.rs

@@ -0,0 +1,623 @@
+//! SqliteStore —— 基于 rusqlite 的持久化 MemoryStore 实现。
+//!
+//! 单进程独享、写入串行化（WAL + Mutex），适合本地 Agent 长期持久化场景。
+
+use std::path::Path;
+use std::sync::{Arc, Mutex};
+
+use async_trait::async_trait;
+use rusqlite::{params, params_from_iter, Connection, ErrorCode};
+use time::format_description::well_known::Rfc3339;
+use time::OffsetDateTime;
+use tracing::{debug, error, instrument, warn};
+
+use crate::memory::error::MemoryError;
+use crate::memory::store::MemoryStore;
+use crate::memory::types::{MemoryFilter, MemoryItem};
+
+const INITIAL_USER_VERSION: i64 = 1;
+const BUSY_TIMEOUT_MS: i64 = 5000;
+const WAL_AUTOCHECKPOINT_PAGES: i64 = 1000;
+
+/// SQLite 持久化后端的 MemoryStore 实现。
+///
+/// 设计要点：
+/// - 单进程独享：`Arc<Mutex<Connection>>` 串行化所有 IO
+/// - WAL 模式 + `synchronous=NORMAL` 兼顾崩溃安全与吞吐
+/// - `created_at` 归一化为 UTC 的 RFC 3339 TEXT，字典序等价时间序
+/// - 所有 IO 通过 `tokio::task::spawn_blocking` 卸载到阻塞线程池
+pub struct SqliteStore {
+    conn: Arc<Mutex<Connection>>,
+}
+
+impl SqliteStore {
+    /// 打开或创建一个 SQLite 数据库。
+    ///
+    /// - `path = ":memory:"` 使用内存数据库（测试场景）
+    /// - 其他路径：自动创建父目录；文件已存在则附加打开
+    /// - 启动时执行 `migrate()`，失败立即返回错误
+    #[instrument(skip(path), fields(path = %path.as_ref().display()))]
+    pub fn open(path: impl AsRef<Path>) -> Result<Self, MemoryError> {
+        let path_ref = path.as_ref();
+        let path_str = path_ref.to_string_lossy();
+
+        let conn = if path_str == ":memory:" {
+            Connection::open_in_memory()
+        } else {
+            if let Some(parent) = path_ref.parent()
+                && !parent.as_os_str().is_empty()
+            {
+                std::fs::create_dir_all(parent).map_err(|e| {
+                    MemoryError::Storage(format!(
+                        "创建数据库父目录失败 ({}): {}",
+                        parent.display(),
+                        e
+                    ))
+                })?;
+            }
+            Connection::open(path_ref)
+        }
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "打开数据库"))?;
+
+        migrate(&conn)?;
+        Ok(Self {
+            conn: Arc::new(Mutex::new(conn)),
+        })
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl MemoryStore for SqliteStore {
+    #[instrument(skip(self, item), fields(id = %item.id))]
+    async fn save(&self, item: MemoryItem) -> Result<(), MemoryError> {
+        let conn = Arc::clone(&self.conn);
+        let created_at_str = item
+            .created_at
+            .to_offset(time::UtcOffset::UTC)
+            .format(&Rfc3339)
+            .map_err(|e| MemoryError::Serialization(format!("format created_at: {e}")))?;
+        let metadata_str = serde_json::to_string(&item.metadata)
+            .map_err(|e| MemoryError::Serialization(format!("serialize metadata: {e}")))?;
+        let id = item.id;
+        let content = item.content;
+
+        tokio::task::spawn_blocking(move || -> Result<(), MemoryError> {
+            let conn = conn.lock().unwrap_or_else(|e| e.into_inner());
+            conn.execute(
+                "INSERT INTO memory_items (id, content, metadata, created_at) \
+                 VALUES (?1, ?2, ?3, ?4) \
+                 ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET \
+                    content=excluded.content, \
+                    metadata=excluded.metadata, \
+                    created_at=excluded.created_at",
+                params![id, content, metadata_str, created_at_str],
+            )
+            .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "保存记忆"))?;
+            Ok(())
+        })
+        .await
+        .map_err(|e| MemoryError::Storage(format!("blocking task join: {e}")))?
+    }
+
+    #[instrument(skip(self, id))]
+    async fn get(&self, id: &str) -> Result<Option<MemoryItem>, MemoryError> {
+        let conn = Arc::clone(&self.conn);
+        let id_owned = id.to_string();
+
+        tokio::task::spawn_blocking(move || -> Result<Option<MemoryItem>, MemoryError> {
+            let conn = conn.lock().unwrap_or_else(|e| e.into_inner());
+            let mut stmt = conn
+                .prepare("SELECT id, content, metadata, created_at FROM memory_items WHERE id = ?1")
+                .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "prepare get"))?;
+            let mut rows = stmt
+                .query_map(params![id_owned], row_to_item)
+                .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "query get"))?;
+            match rows.next() {
+                None => Ok(None),
+                Some(row) => row
+                    .map(Some)
+                    .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "decode row")),
+            }
+        })
+        .await
+        .map_err(|e| MemoryError::Storage(format!("blocking task join: {e}")))?
+    }
+
+    #[instrument(skip(self, id))]
+    async fn delete(&self, id: &str) -> Result<(), MemoryError> {
+        let conn = Arc::clone(&self.conn);
+        let id_owned = id.to_string();
+
+        tokio::task::spawn_blocking(move || -> Result<(), MemoryError> {
+            let conn = conn.lock().unwrap_or_else(|e| e.into_inner());
+            conn.execute(
+                "DELETE FROM memory_items WHERE id = ?1",
+                params![id_owned],
+            )
+            .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "delete"))?;
+            Ok(())
+        })
+        .await
+        .map_err(|e| MemoryError::Storage(format!("blocking task join: {e}")))?
+    }
+
+    #[instrument(skip(self, filter))]
+    async fn list(&self, filter: &MemoryFilter) -> Result<Vec<MemoryItem>, MemoryError> {
+        let mut sql = String::from(
+            "SELECT id, content, metadata, created_at FROM memory_items WHERE 1=1",
+        );
+        let mut param_values: Vec<String> = Vec::new();
+        let mut ph_idx = 0usize;
+
+        if filter.prefix.is_some() {
+            ph_idx += 1;
+            sql.push_str(&format!(" AND id LIKE ?{ph_idx} || '%'"));
+        }
+        if filter.since.is_some() {
+            ph_idx += 1;
+            sql.push_str(&format!(" AND created_at > ?{ph_idx}"));
+        }
+        // ORDER BY created_at ASC（按时间升序，最旧在前）
+        sql.push_str(" ORDER BY created_at ASC");
+
+        let limit_sql: String = match (filter.limit, filter.offset) {
+            (Some(_), Some(_)) => {
+                ph_idx += 1;
+                let limit_p = ph_idx;
+                ph_idx += 1;
+                let offset_p = ph_idx;
+                format!(" LIMIT ?{limit_p} OFFSET ?{offset_p}")
+            }
+            (Some(_), None) => {
+                ph_idx += 1;
+                let limit_p = ph_idx;
+                format!(" LIMIT ?{limit_p}")
+            }
+            (None, Some(_)) => {
+                // SQLite 中 LIMIT -1 表示无限制
+                ph_idx += 1;
+                let offset_p = ph_idx;
+                format!(" LIMIT -1 OFFSET ?{offset_p}")
+            }
+            (None, None) => String::new(),
+        };
+        sql.push_str(&limit_sql);
+
+        if let Some(p) = &filter.prefix {
+            param_values.push(p.clone());
+        }
+        if let Some(t) = filter.since {
+            let s = t
+                .to_offset(time::UtcOffset::UTC)
+                .format(&Rfc3339)
+                .map_err(|e| MemoryError::Serialization(format!("format since: {e}")))?;
+            param_values.push(s);
+        }
+        if let Some(l) = filter.limit {
+            param_values.push(l.to_string());
+        }
+        if let Some(o) = filter.offset {
+            param_values.push(o.to_string());
+        }
+
+        let conn = Arc::clone(&self.conn);
+        let sql_owned = sql;
+        let param_values_owned = param_values;
+
+        tokio::task::spawn_blocking(move || -> Result<Vec<MemoryItem>, MemoryError> {
+            let conn = conn.lock().unwrap_or_else(|e| e.into_inner());
+            let mut stmt = conn
+                .prepare(&sql_owned)
+                .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "list prepare"))?;
+            let params_iter: Vec<&dyn rusqlite::ToSql> = param_values_owned
+                .iter()
+                .map(|s| s as &dyn rusqlite::ToSql)
+                .collect();
+            let rows = stmt
+                .query_map(params_from_iter(params_iter), row_to_item)
+                .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "list query"))?;
+            let mut result = Vec::new();
+            for row in rows {
+                result.push(row.map_err(|e| map_sqlite_error(e, "list row"))?);
+            }
+            debug!(count = result.len(), "SqliteStore::list 完成");
+            Ok(result)
+        })
+        .await
+        .map_err(|e| MemoryError::Storage(format!("blocking task join: {e}")))?
+    }
+}
+
+fn row_to_item(row: &rusqlite::Row<'_>) -> Result<MemoryItem, rusqlite::Error> {
+    let id: String = row.get(0)?;
+    let content: String = row.get(1)?;
+    let metadata_str: String = row.get(2)?;
+    let created_at_str: String = row.get(3)?;
+
+    let metadata: serde_json::Value = serde_json::from_str(&metadata_str).map_err(|e| {
+        rusqlite::Error::FromSqlConversionFailure(2, rusqlite::types::Type::Text, Box::new(e))
+    })?;
+    let created_at = OffsetDateTime::parse(&created_at_str, &Rfc3339).map_err(|e| {
+        rusqlite::Error::FromSqlConversionFailure(3, rusqlite::types::Type::Text, Box::new(e))
+    })?;
+
+    Ok(MemoryItem {
+        id,
+        content,
+        metadata,
+        created_at: created_at.to_offset(time::UtcOffset::UTC),
+    })
+}
+
+fn migrate(conn: &Connection) -> Result<(), MemoryError> {
+    conn.pragma_update(None, "journal_mode", "WAL")
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "PRAGMA journal_mode"))?;
+    conn.pragma_update(None, "synchronous", "NORMAL")
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "PRAGMA synchronous"))?;
+    conn.execute_batch(&format!("PRAGMA busy_timeout = {BUSY_TIMEOUT_MS};"))
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "PRAGMA busy_timeout"))?;
+    conn.execute_batch(&format!(
+        "PRAGMA wal_autocheckpoint = {WAL_AUTOCHECKPOINT_PAGES};"
+    ))
+    .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "PRAGMA wal_autocheckpoint"))?;
+
+    let version: i64 = conn
+        .query_row("PRAGMA user_version", [], |row| row.get(0))
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "PRAGMA user_version"))?;
+
+    if version < INITIAL_USER_VERSION {
+        conn.execute_batch(
+            "CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_items (
+                id         TEXT PRIMARY KEY,
+                content    TEXT NOT NULL,
+                metadata   TEXT NOT NULL DEFAULT '{}',
+                created_at TEXT NOT NULL
+            );
+            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_memory_items_created_at
+                ON memory_items(created_at);
+            PRAGMA user_version = 1;",
+        )
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "create schema v1"))?;
+    }
+
+    let check_result: String = conn
+        .query_row("PRAGMA quick_check", [], |row| row.get(0))
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "PRAGMA quick_check"))?;
+    if check_result != "ok" {
+        error!(result = %check_result, "数据库文件 quick_check 失败");
+        return Err(MemoryError::Storage(format!(
+            "数据库文件损坏: {check_result}"
+        )));
+    }
+
+    conn.execute_batch("PRAGMA wal_checkpoint(TRUNCATE);")
+        .map_err(|e| map_sqlite_error(e, "PRAGMA wal_checkpoint"))?;
+
+    Ok(())
+}
+
+fn map_sqlite_error(e: rusqlite::Error, ctx: &str) -> MemoryError {
+    match &e {
+        rusqlite::Error::SqliteFailure(err, _) => match err.code {
+            ErrorCode::ConstraintViolation => MemoryError::InvalidInput(format!("{ctx}: {e}")),
+            ErrorCode::DatabaseBusy | ErrorCode::DatabaseLocked => {
+                warn!("SQLite 忙: {e}");
+                MemoryError::Storage(format!("{ctx}: {e}"))
+            }
+            _ => MemoryError::Storage(format!("{ctx}: {e}")),
+        },
+        rusqlite::Error::InvalidQuery
+        | rusqlite::Error::InvalidParameterName(_)
+        | rusqlite::Error::InvalidColumnIndex(_)
+        | rusqlite::Error::InvalidColumnName(_) => {
+            MemoryError::InvalidInput(format!("{ctx}: {e}"))
+        }
+        rusqlite::Error::FromSqlConversionFailure(_, _, _)
+        | rusqlite::Error::ToSqlConversionFailure(_) => {
+            MemoryError::Serialization(format!("{ctx}: {e}"))
+        }
+        _ => MemoryError::Storage(format!("{ctx}: {e}")),
+    }
+}
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use crate::memory::store::InMemoryStore;
+    use std::sync::Arc;
+    use tempfile::TempDir;
+    use time::OffsetDateTime;
+
+    fn make_item(id: &str) -> MemoryItem {
+        MemoryItem {
+            id: id.to_string(),
+            content: format!("content-{id}"),
+            metadata: serde_json::json!({"id_key": id}),
+            created_at: OffsetDateTime::now_utc(),
+        }
+    }
+
+    fn make_item_at(id: &str, when: OffsetDateTime) -> MemoryItem {
+        MemoryItem {
+            id: id.to_string(),
+            content: format!("content-{id}"),
+            metadata: serde_json::json!({}),
+            created_at: when,
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn crud_basic() {
+        let store = SqliteStore::open(":memory:").unwrap();
+        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
+        store.save(make_item("b")).await.unwrap();
+
+        let got_a = store.get("a").await.unwrap();
+        assert!(got_a.is_some());
+        assert_eq!(got_a.unwrap().id, "a");
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 2);
+
+        store.delete("a").await.unwrap();
+        assert!(store.get("a").await.unwrap().is_none());
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 1);
+        assert_eq!(list[0].id, "b");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn save_is_upsert() {
+        let store = SqliteStore::open(":memory:").unwrap();
+        store.save(make_item("a")).await.unwrap();
+        let mut item = make_item("a");
+        item.content = "updated".to_string();
+        item.metadata = serde_json::json!({"rev": 2});
+        let original_created_at = item.created_at;
+        store.save(item).await.unwrap();
+
+        let got = store.get("a").await.unwrap().unwrap();
+        assert_eq!(got.content, "updated");
+        assert_eq!(got.metadata["rev"], serde_json::json!(2));
+        // created_at 保持调用方传入值
+        assert_eq!(got.created_at, original_created_at);
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 1);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn list_with_prefix() {
+        let store = SqliteStore::open(":memory:").unwrap();
+        store.save(make_item("foo_a")).await.unwrap();
+        store.save(make_item("foo_b")).await.unwrap();
+        store.save(make_item("bar_a")).await.unwrap();
+
+        let filter = MemoryFilter {
+            prefix: Some("foo_".to_string()),
+            ..Default::default()
+        };
+        let list = store.list(&filter).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 2);
+        let ids: Vec<&str> = list.iter().map(|v| v.id.as_str()).collect();
+        assert!(ids.contains(&"foo_a"));
+        assert!(ids.contains(&"foo_b"));
+        assert!(!ids.contains(&"bar_a"));
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn list_with_since_filter() {
+        let store = SqliteStore::open(":memory:").unwrap();
+        let t0 = OffsetDateTime::now_utc();
+        store
+            .save(make_item_at("early", t0 - time::Duration::seconds(60)))
+            .await
+            .unwrap();
+        store.save(make_item_at("middle", t0)).await.unwrap();
+        store
+            .save(make_item_at("late", t0 + time::Duration::seconds(60)))
+            .await
+            .unwrap();
+
+        let filter = MemoryFilter {
+            since: Some(t0 - time::Duration::seconds(1)),
+            ..Default::default()
+        };
+        let list = store.list(&filter).await.unwrap();
+        let ids: Vec<&str> = list.iter().map(|v| v.id.as_str()).collect();
+        assert_eq!(list.len(), 2);
+        assert!(ids.contains(&"middle"));
+        assert!(ids.contains(&"late"));
+        assert!(!ids.contains(&"early"));
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn list_with_offset_and_limit() {
+        let store = SqliteStore::open(":memory:").unwrap();
+        // 写入 5 条时间递增的记录
+        let base = OffsetDateTime::now_utc() - time::Duration::seconds(5);
+        for i in 0..5 {
+            let mut item = make_item(&format!("item_{i}"));
+            item.created_at = base + time::Duration::seconds(i);
+            store.save(item).await.unwrap();
+        }
+
+        // offset=1, limit=2 -> item_1, item_2
+        let filter = MemoryFilter {
+            offset: Some(1),
+            limit: Some(2),
+            ..Default::default()
+        };
+        let list = store.list(&filter).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 2);
+        assert_eq!(list[0].id, "item_1");
+        assert_eq!(list[1].id, "item_2");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_writers_no_data_loss() {
+        let store = Arc::new(SqliteStore::open(":memory:").unwrap());
+
+        let mut handles = Vec::new();
+        for w in 0..10 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                for i in 0..10 {
+                    let id = format!("w{w}_i{i}");
+                    s.save(make_item(&id)).await.unwrap();
+                }
+            }));
+        }
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 100);
+        // 验证所有 id 唯一
+        let mut ids: Vec<String> = list.iter().map(|v| v.id.clone()).collect();
+        ids.sort();
+        ids.dedup();
+        assert_eq!(ids.len(), 100);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn persistence_round_trip() {
+        let dir = TempDir::new().unwrap();
+        let path = dir.path().join("memory.db");
+
+        // 阶段 1：写入 3 条
+        {
+            let store = SqliteStore::open(&path).unwrap();
+            store.save(make_item("alpha")).await.unwrap();
+            store.save(make_item("beta")).await.unwrap();
+            store.save(make_item("gamma")).await.unwrap();
+        }
+
+        // 阶段 2：重新打开，验证数据完整
+        {
+            let store = SqliteStore::open(&path).unwrap();
+            let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+            assert_eq!(list.len(), 3);
+            let ids: Vec<&str> = list.iter().map(|v| v.id.as_str()).collect();
+            assert!(ids.contains(&"alpha"));
+            assert!(ids.contains(&"beta"));
+            assert!(ids.contains(&"gamma"));
+
+            // 单条读回
+            let got = store.get("beta").await.unwrap().unwrap();
+            assert_eq!(got.content, "content-beta");
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn open_invalid_path_returns_error() {
+        // 路径指向已存在的目录而非文件，open 应失败
+        let dir = TempDir::new().unwrap();
+        match SqliteStore::open(dir.path()) {
+            Err(MemoryError::Storage(_)) => {}
+            Err(other) => panic!("expected Storage error, got {other:?}"),
+            Ok(_) => panic!("expected error when opening a directory as database"),
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn trait_object_compatibility() {
+        // ponytail: 回归验证 SqliteStore 可作为 Arc<dyn MemoryStore> 与 InMemoryStore 互换
+        // 所有现有消费者（Conversation / Knowledge / Retriever / SessionMemory）均通过 trait object 引用，
+        // 此测试确保 trait 接口契约在 SqliteStore 上同样成立。
+        let sqlite: Arc<dyn MemoryStore> =
+            Arc::new(SqliteStore::open(":memory:").unwrap());
+        let in_mem: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+
+        let stores: Vec<Arc<dyn MemoryStore>> = vec![Arc::clone(&sqlite), Arc::clone(&in_mem)];
+        for store in &stores {
+            store.save(make_item("x")).await.unwrap();
+            let got = store.get("x").await.unwrap();
+            assert_eq!(got.unwrap().id, "x");
+            let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+            assert_eq!(list.len(), 1);
+            store.delete("x").await.unwrap();
+            assert!(store.get("x").await.unwrap().is_none());
+        }
+    }
+
+    // ===== Phase 11 Step 11.3 并发测试 =====
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_writers_max_pressure() {
+        use std::time::Duration;
+        let store = Arc::new(SqliteStore::open(":memory:").unwrap());
+
+        let mut handles = Vec::new();
+        for i in 0..100 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let id = format!("concurrent_{i}");
+                // 设置每次 save 的 per-call timeout —— busy_timeout=5000ms 应足够
+                match tokio::time::timeout(
+                    Duration::from_secs(10),
+                    s.save(make_item(&id)),
+                )
+                .await
+                {
+                    Ok(res) => res.unwrap(),
+                    Err(_) => panic!("save({id}) timed out under 100-way concurrency"),
+                }
+            }));
+        }
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+
+        let list = store.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+        assert_eq!(list.len(), 100);
+        let mut ids: Vec<String> = list.iter().map(|v| v.id.clone()).collect();
+        ids.sort();
+        ids.dedup();
+        assert_eq!(ids.len(), 100);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_mixed_read_write() {
+        use std::time::Duration;
+
+        let store = Arc::new(SqliteStore::open(":memory:").unwrap());
+
+        // 预热 20 条
+        for i in 0..20 {
+            store.save(make_item(&format!("seed_{i}"))).await.unwrap();
+        }
+
+        let deadline = tokio::time::Instant::now() + Duration::from_secs(2);
+        let mut handles = Vec::new();
+
+        // 5 个写者
+        for w in 0..5 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let mut i = 0;
+                while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                    let id = format!("writer{w}_item{i}");
+                    s.save(make_item(&id)).await.unwrap();
+                    i += 1;
+                }
+            }));
+        }
+
+        // 5 个读者
+        for _ in 0..5 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                    let _ = s.list(&MemoryFilter::default()).await.unwrap();
+                }
+            }));
+        }
+
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+    }
+}

src/memory/vector.rs

@@ -0,0 +1,244 @@
+//! 语义向量检索抽象。
+//!
+//! 提供 [`VectorRetriever`] trait 定义与进程内引用实现 [`InMemoryVectorRetriever`]。
+//! 下游可实现此 trait 以对接向量数据库（pgvector / qdrant / lancedb 等）。
+
+use std::collections::HashMap;
+use std::sync::Mutex;
+
+use async_trait::async_trait;
+
+use crate::memory::error::MemoryError;
+
+/// 语义向量检索器抽象接口。
+///
+/// 下游可实现此 trait 以对接向量数据库（pgvector / qdrant / lancedb 等）。
+/// 默认引用实现 [`InMemoryVectorRetriever`] 基于进程内 HashMap + 余弦相似度。
+///
+/// **稳定性**：实验性 API（v0.2.x），方法签名可能在 v0.3 中调整。
+/// 若未来需要 `remove()` / `clear()` 等方法，将在此 trait 中追加（带默认实现）。
+#[deprecated(since = "0.3.0", note = "请使用 memory::VectorStore")]
+#[async_trait]
+pub trait VectorRetriever: Send + Sync {
+    /// 将 `id` 对应的文本向量 `embeddings` 加入索引。
+    ///
+    /// 重复调用同一 `id` 会覆盖已有向量。调用方负责保证 `embeddings` 维度
+    /// 与已索引向量一致——本 trait 不做维度校验。
+    async fn index(&self, id: String, embeddings: Vec<f32>) -> Result<(), MemoryError>;
+
+    /// 检索与 `query` 向量最相似的 `k` 条记录。
+    ///
+    /// 返回 `Vec<(id, score)>`，按 score 降序排列，score ∈ [0.0, 1.0]
+    /// （余弦相似度）。当 `k == 0`、索引为空或 query 为零向量时返回空 Vec。
+    async fn search(
+        &self,
+        query: Vec<f32>,
+        k: usize,
+    ) -> Result<Vec<(String, f32)>, MemoryError>;
+}
+
+/// 进程内向量检索器 —— 基于 HashMap + 全量余弦相似度扫描。
+///
+/// 适用场景：单元测试、小规模验证（<10K 向量）。生产环境请对接真正的向量数据库。
+///
+/// **不保证**：
+/// - 不做向量维度校验（不同维度向量查询结果无意义但不 panic）
+/// - `search()` 是 O(n) 全量扫描，未做索引加速
+/// - 不保证高并发下查询时序与写入顺序一致
+#[deprecated(since = "0.3.0", note = "请使用 memory::InMemoryVectorStore")]
+pub struct InMemoryVectorRetriever {
+    vectors: Mutex<HashMap<String, Vec<f32>>>,
+}
+
+#[allow(deprecated)]
+impl InMemoryVectorRetriever {
+    /// 创建空检索器。
+    pub fn new() -> Self {
+        Self {
+            vectors: Mutex::new(HashMap::new()),
+        }
+    }
+}
+
+#[allow(deprecated)]
+impl Default for InMemoryVectorRetriever {
+    fn default() -> Self {
+        Self::new()
+    }
+}
+
+#[allow(deprecated)]
+#[async_trait]
+impl VectorRetriever for InMemoryVectorRetriever {
+    async fn index(&self, id: String, embeddings: Vec<f32>) -> Result<(), MemoryError> {
+        let mut vectors = self
+            .vectors
+            .lock()
+            .map_err(|e| MemoryError::RetrievalError(format!("lock poisoned: {e}")))?;
+        vectors.insert(id, embeddings);
+        Ok(())
+    }
+
+    async fn search(
+        &self,
+        query: Vec<f32>,
+        k: usize,
+    ) -> Result<Vec<(String, f32)>, MemoryError> {
+        let vectors = self
+            .vectors
+            .lock()
+            .map_err(|e| MemoryError::RetrievalError(format!("lock poisoned: {e}")))?;
+
+        if vectors.is_empty() || k == 0 {
+            return Ok(Vec::new());
+        }
+
+        let query_norm = dot(&query, &query).sqrt();
+        if query_norm == 0.0 {
+            return Ok(Vec::new());
+        }
+
+        let mut scored: Vec<(String, f32)> = vectors
+            .iter()
+            .map(|(id, vec)| {
+                let dot_product = dot(&query, vec);
+                let vec_norm = dot(vec, vec).sqrt();
+                let similarity = dot_product / (query_norm * vec_norm + 1e-10);
+                (id.clone(), similarity)
+            })
+            .collect();
+
+        scored.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
+        scored.truncate(k);
+        Ok(scored)
+    }
+}
+
+/// 点积（手动循环，零依赖）。
+///
+/// 注意：`zip` 对不等长向量静默截断到较短者。引用实现不做维度校验，
+/// 调用方应确保 `a` 和 `b` 等长——不等长时结果无意义但不 panic。
+fn dot(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32 {
+    a.iter().zip(b.iter()).map(|(x, y)| x * y).sum()
+}
+
+#[cfg(test)]
+#[allow(deprecated)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use std::sync::Arc;
+    use std::time::Duration;
+
+    #[tokio::test]
+    async fn basic_index_and_search() {
+        let retriever = InMemoryVectorRetriever::new();
+        retriever
+            .index("rust".into(), vec![1.0, 0.0, 0.0])
+            .await
+            .unwrap();
+        retriever
+            .index("python".into(), vec![0.0, 1.0, 0.0])
+            .await
+            .unwrap();
+
+        let results = retriever.search(vec![0.9, 0.1, 0.0], 2).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 2);
+        assert_eq!(results[0].0, "rust");
+        assert!(results[0].1 > results[1].1);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_empty_store() {
+        let retriever = InMemoryVectorRetriever::new();
+        let results = retriever.search(vec![1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty());
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_zero_vector_returns_empty() {
+        let retriever = InMemoryVectorRetriever::new();
+        retriever
+            .index("a".into(), vec![1.0, 0.0, 0.0])
+            .await
+            .unwrap();
+        let results = retriever.search(vec![0.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty());
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_with_k_zero_returns_empty() {
+        let retriever = InMemoryVectorRetriever::new();
+        retriever
+            .index("a".into(), vec![1.0, 0.0, 0.0])
+            .await
+            .unwrap();
+        let results = retriever.search(vec![1.0, 0.0, 0.0], 0).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty());
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_index() {
+        let retriever = Arc::new(InMemoryVectorRetriever::new());
+        let mut handles = Vec::new();
+        for i in 0..10 {
+            let r = Arc::clone(&retriever);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                r.index(format!("item_{i}"), vec![i as f32, 0.0, 0.0])
+                    .await
+                    .unwrap();
+            }));
+        }
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+
+        let results = retriever.search(vec![1.0, 0.0, 0.0], 20).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 10);
+        let mut ids: Vec<String> = results.iter().map(|(id, _)| id.clone()).collect();
+        ids.sort();
+        ids.dedup();
+        assert_eq!(ids.len(), 10);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_index_and_search() {
+        let retriever = Arc::new(InMemoryVectorRetriever::new());
+
+        for i in 0..5 {
+            retriever
+                .index(format!("seed_{i}"), vec![i as f32, 0.0, 0.0])
+                .await
+                .unwrap();
+        }
+
+        let deadline = tokio::time::Instant::now() + Duration::from_secs(2);
+
+        let mut handles = Vec::new();
+
+        for w in 0..5 {
+            let r = Arc::clone(&retriever);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let mut i = 0;
+                while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                    r.index(format!("writer{w}_{i}"), vec![i as f32, 0.0, 0.0])
+                        .await
+                        .unwrap();
+                    i += 1;
+                }
+            }));
+        }
+
+        for _ in 0..5 {
+            let r = Arc::clone(&retriever);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                    let _ = r.search(vec![1.0, 0.0, 0.0], 3).await.unwrap();
+                }
+            }));
+        }
+
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+    }
+}

src/memory/vector_store.rs

@@ -0,0 +1,937 @@
+//! 向量存储抽象与实现 —— RAG 管线「存储与检索」环节。
+//!
+//! 提供 [`VectorStore`] trait 定义、进程内引用实现 [`InMemoryVectorStore`]，
+//! 以及基于 [`MemoryStore`] 的持久化包装 [`PersistentVectorStore`] 和
+//! RAG 管线组合器 [`RagPipeline`]。
+//!
+//! 下游可实现 [`VectorStore`] trait 以对接专用向量数据库（pgvector / Qdrant 等）。
+
+use std::collections::HashMap;
+use std::sync::{Arc, Mutex};
+
+use async_trait::async_trait;
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+use time::format_description::well_known::Rfc3339;
+use time::OffsetDateTime;
+use tracing::{debug, info};
+
+use crate::document::{Document, RecursiveCharacterSplitter};
+use crate::llm::embedding::Embedding;
+use crate::memory::error::MemoryError;
+use crate::memory::store::MemoryStore;
+use crate::memory::types::{MemoryFilter, MemoryItem};
+
+/// 向量存储抽象 —— 语义检索的核心接口。
+///
+/// 提供文档-向量的批量添加、余弦相似度搜索、批量删除三个核心操作。
+/// 所有实现必须满足 `Send + Sync` 以支持跨 `.await` 调用。
+///
+/// # 并发安全
+///
+/// 实现内部必须使用线程安全的容器（如 `Mutex<HashMap>` 或 `RwLock`），
+/// 允许跨多个 tokio task 共享 `&VectorStore` 引用。
+///
+/// # 与旧 `VectorRetriever` 的差异
+///
+/// - `add` 接受批量 `(doc, embedding)` 对；旧 `index` 仅接受单条
+/// - `search` 返回 `(Document, f32)`；旧 `search` 返回 `(String, f32)`，调用方需自行维护 id→Document 映射
+#[async_trait]
+pub trait VectorStore: Send + Sync {
+    /// 批量添加文档及其向量。
+    ///
+    /// `documents` 和 `embeddings` 必须等长。不等长时：
+    /// - 截取 `min(len)` 对处理（部分写入已发生）
+    /// - 返回 `Err(MemoryError::InvalidInput)` 告知截断
+    /// - 调用方可以 `let _ = store.add(...)` 忽略错误
+    async fn add(
+        &self,
+        documents: &[Document],
+        embeddings: &[Vec<f32>],
+    ) -> Result<(), MemoryError>;
+
+    /// 检索与 `query` 向量最相似的 `k` 条记录。
+    ///
+    /// 返回 `Vec<(Document, f32)>`，其中 `f32` 为余弦相似度分数，
+    /// 取值范围 `[0.0, 1.0]`（对单位向量），按分数降序排列。
+    ///
+    /// # 守卫
+    ///
+    /// - 空索引 → 返回 `vec![]`
+    /// - `k == 0` → 返回 `vec![]`
+    /// - 零向量（norm ≈ 0）→ 返回 `vec![]`
+    async fn search(
+        &self,
+        query: &[f32],
+        k: usize,
+    ) -> Result<Vec<(Document, f32)>, MemoryError>;
+
+    /// 批量删除文档（幂等）。
+    ///
+    /// 不存在的 id 静默忽略，不会返回错误。
+    async fn remove(&self, ids: &[String]) -> Result<(), MemoryError>;
+
+    /// 便捷方法：单条添加。
+    ///
+    /// 等价于 `self.add(&[doc], &[emb]).await`。
+    async fn add_one(&self, doc: Document, emb: Vec<f32>) -> Result<(), MemoryError> {
+        self.add(&[doc], &[emb]).await
+    }
+}
+
+/// 内存向量存储 —— `VectorStore` 的引用实现。
+///
+/// 内部使用 `Mutex<HashMap<String, (Document, Vec<f32>)>>` 存储，
+/// `search()` 执行 O(n) 全量余弦相似度扫描，适用于 ≤10K 条向量的场景。
+///
+/// # 并发安全
+///
+/// 使用 `std::sync::Mutex`（非 tokio Mutex）。
+///
+/// **锁持有时间评估**：
+/// - `add()` / `remove()`：微秒级（HashMap 插入/删除操作）
+/// - `search()`：毫秒级（O(n) 全量扫描 + 余弦计算），对 10K 条 1536 维向量预估 1-10ms。
+///   实现时在锁内克隆数据快照到 `Vec` 后立即释放锁，在锁外进行余弦相似度计算，
+///   避免长时间持有锁阻塞并发写操作。
+pub struct InMemoryVectorStore {
+    entries: Mutex<HashMap<String, (Document, Vec<f32>)>>,
+}
+
+impl InMemoryVectorStore {
+    /// 创建一个空存储。
+    pub fn new() -> Self {
+        Self {
+            entries: Mutex::new(HashMap::new()),
+        }
+    }
+
+    /// 从预填充的 entries 构造（供 `PersistentVectorStore` 使用）。
+    pub(crate) fn with_entries(
+        entries: HashMap<String, (Document, Vec<f32>)>,
+    ) -> Self {
+        Self {
+            entries: Mutex::new(entries),
+        }
+    }
+}
+
+impl Default for InMemoryVectorStore {
+    fn default() -> Self {
+        Self::new()
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl VectorStore for InMemoryVectorStore {
+    async fn add(
+        &self,
+        documents: &[Document],
+        embeddings: &[Vec<f32>],
+    ) -> Result<(), MemoryError> {
+        let mut entries = self
+            .entries
+            .lock()
+            .map_err(|e| MemoryError::RetrievalError(format!("lock poisoned: {e}")))?;
+
+        let n = documents.len().min(embeddings.len());
+        if documents.len() != embeddings.len() {
+            tracing::warn!(
+                docs = documents.len(),
+                embs = embeddings.len(),
+                "InMemoryVectorStore::add 长度不匹配，截断到 min"
+            );
+        }
+
+        for i in 0..n {
+            entries.insert(documents[i].id.clone(), (documents[i].clone(), embeddings[i].clone()));
+        }
+
+        if documents.len() != embeddings.len() {
+            return Err(MemoryError::InvalidInput(format!(
+                "documents.len()={} 与 embeddings.len()={} 不等，已截断到 min={}",
+                documents.len(),
+                embeddings.len(),
+                n
+            )));
+        }
+        Ok(())
+    }
+
+    async fn search(
+        &self,
+        query: &[f32],
+        k: usize,
+    ) -> Result<Vec<(Document, f32)>, MemoryError> {
+        if k == 0 {
+            return Ok(Vec::new());
+        }
+        tracing::trace!(k, "InMemoryVectorStore::search");
+
+        // 零向量守卫：查询向量本身为零向量则返回空
+        let query_norm_sq: f32 = query.iter().map(|x| x * x).sum();
+        if query_norm_sq < 1e-20 {
+            return Ok(Vec::new());
+        }
+
+        // 锁内克隆快照，释放锁后在锁外计算余弦
+        let snapshot: Vec<(Document, Vec<f32>)> = {
+            let entries = self
+                .entries
+                .lock()
+                .map_err(|e| MemoryError::RetrievalError(format!("lock poisoned: {e}")))?;
+            entries.values().cloned().collect()
+        };
+
+        let mut scored: Vec<(Document, f32)> = Vec::with_capacity(snapshot.len());
+        for (doc, emb) in snapshot {
+            let score = cosine_similarity(query, &emb);
+            scored.push((doc, score));
+        }
+
+        scored.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
+        scored.truncate(k);
+        Ok(scored)
+    }
+
+    async fn remove(&self, ids: &[String]) -> Result<(), MemoryError> {
+        let mut entries = self
+            .entries
+            .lock()
+            .map_err(|e| MemoryError::RetrievalError(format!("lock poisoned: {e}")))?;
+        tracing::debug!(count = ids.len(), "InMemoryVectorStore::remove");
+        entries.retain(|key, _| !ids.iter().any(|id| id == key));
+        Ok(())
+    }
+}
+
+/// 点积。
+///
+/// `zip` 对不等长向量静默截断到较短者。调用方应保证 `a` 和 `b` 等长——
+/// 不等长时结果无意义但不 panic。
+fn dot(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32 {
+    a.iter().zip(b.iter()).map(|(x, y)| x * y).sum()
+}
+
+/// 余弦相似度，加 `1e-10` 防除零。
+///
+/// 零向量与任意向量的相似度返回 `0.0`（因分母中 `1e-10` 保护 + 分子为 0）。
+pub(crate) fn cosine_similarity(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32 {
+    let dot_product = dot(a, b);
+    let norm_a = dot(a, a).sqrt();
+    let norm_b = dot(b, b).sqrt();
+    dot_product / (norm_a * norm_b + 1e-10)
+}
+
+/// 持久化向量存储 —— 基于 [`MemoryStore`] 的持久化包装。
+///
+/// # 架构
+///
+/// 运行时全量加载到 [`InMemoryVectorStore`] 做余弦搜索，
+/// 写操作（add/remove）同时同步到内存和后端 [`MemoryStore`]。
+///
+/// # 存储格式
+///
+/// 每条向量存为一条 [`MemoryItem`]：
+/// - `id`: `"vec:{namespace}:{doc_id}"`（colon-separated namespace 前缀）
+/// - `content`: JSON 序列化的向量条目（含 doc_id / content / metadata / mime_type / embedding）
+/// - `metadata`: 空 `serde_json::Value::Null`
+///
+/// # 构造开销
+///
+/// `new()` 通过 `store.list(prefix)` 全量加载已有条目，
+/// 时间复杂度 O(N)（N 为已有向量数），适用于 ≤10K 条的场景。
+pub struct PersistentVectorStore {
+    inner: InMemoryVectorStore,
+    store: Arc<dyn MemoryStore>,
+    namespace: String,
+}
+
+/// 持久化向量条目 —— JSON blob 格式。
+#[derive(Serialize, Deserialize)]
+struct VectorEntry {
+    doc_id: String,
+    content: String,
+    metadata: HashMap<String, String>,
+    mime_type: String,
+    embedding: Vec<f32>,
+    /// ISO 8601 创建时间（UTC），持久化 roundtrip 重建时保持原时间，
+    /// 避免 MemoryStore 的 TTL 淘汰策略误判。
+    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    #[serde(default)]
+    created_at: Option<String>,
+}
+
+impl PersistentVectorStore {
+    /// 创建新的持久化向量存储，自动从 `store` 全量加载 namespace 下的所有条目。
+    ///
+    /// `MemoryStore::list()` 由 `SqliteStore` 内部使用 `spawn_blocking` 卸载，
+    /// 加载过程本身在 async context 中即可，无需额外 spawn_blocking。
+    pub async fn new(
+        store: Arc<dyn MemoryStore>,
+        namespace: &str,
+    ) -> Result<Self, MemoryError> {
+        let prefix = format!("vec:{namespace}:");
+        let filter = MemoryFilter {
+            prefix: Some(prefix.clone()),
+            ..Default::default()
+        };
+
+        debug!(namespace = %namespace, "PersistentVectorStore::new — 开始全量加载");
+        let items = store.list(&filter).await?;
+        info!(count = items.len(), "PersistentVectorStore::new — 加载完成");
+
+        let mut entries: HashMap<String, (Document, Vec<f32>)> = HashMap::new();
+        for item in items {
+            let entry: VectorEntry = serde_json::from_str(&item.content)
+                .map_err(|e| MemoryError::Serialization(e.to_string()))?;
+            let doc = Document {
+                id: entry.doc_id,
+                content: entry.content,
+                metadata: entry.metadata,
+                mime_type: entry.mime_type,
+            };
+            entries.insert(doc.id.clone(), (doc, entry.embedding));
+        }
+
+        info!(entries = entries.len(), "PersistentVectorStore — 内存索引重建完成");
+        Ok(Self {
+            inner: InMemoryVectorStore::with_entries(entries),
+            store,
+            namespace: namespace.to_string(),
+        })
+    }
+}
+
+#[async_trait]
+impl VectorStore for PersistentVectorStore {
+    async fn add(
+        &self,
+        documents: &[Document],
+        embeddings: &[Vec<f32>],
+    ) -> Result<(), MemoryError> {
+        debug!(count = documents.len(), "PersistentVectorStore::add");
+
+        // 先逐个写持久化（失败时不污染内存）
+        for (doc, emb) in documents.iter().zip(embeddings.iter()) {
+            let entry = VectorEntry {
+                doc_id: doc.id.clone(),
+                content: doc.content.clone(),
+                metadata: doc.metadata.clone(),
+                mime_type: doc.mime_type.clone(),
+                embedding: emb.clone(),
+                created_at: Some(
+                    OffsetDateTime::now_utc()
+                        .format(&Rfc3339)
+                        .map_err(|e| MemoryError::Serialization(format!("format time: {e}")))?,
+                ),
+            };
+            let json = serde_json::to_string(&entry)
+                .map_err(|e| MemoryError::Serialization(e.to_string()))?;
+            let key = format!("vec:{}:{}", self.namespace, doc.id);
+            let item = MemoryItem {
+                id: key,
+                content: json,
+                metadata: serde_json::Value::Null,
+                created_at: OffsetDateTime::now_utc(),
+            };
+            self.store.save(item).await?;
+        }
+
+        // 再写内存（持久化已成功写入，内存失败也不影响重启后恢复）
+        self.inner.add(documents, embeddings).await
+    }
+
+    async fn search(
+        &self,
+        query: &[f32],
+        k: usize,
+    ) -> Result<Vec<(Document, f32)>, MemoryError> {
+        tracing::trace!(k, "PersistentVectorStore::search");
+        self.inner.search(query, k).await
+    }
+
+    async fn remove(&self, ids: &[String]) -> Result<(), MemoryError> {
+        debug!(count = ids.len(), "PersistentVectorStore::remove");
+        for id in ids {
+            let key = format!("vec:{}:{}", self.namespace, id);
+            self.store.delete(&key).await?;
+        }
+        self.inner.remove(ids).await
+    }
+}
+
+// ponytail: `with_entries` 当前仅供 `PersistentVectorStore::new` 使用；
+// 后续如需 VecStore 之间迁移，可放宽到 `pub`。
+
+/// RAG 管线组合器 —— 封装 `split → embed → store`（ingest）和
+/// `embed → store.search`（retrieve）两个核心流程。
+///
+/// # 使用方式
+///
+/// ```ignore
+/// let pipeline = RagPipeline::new(embedder, store, Some(splitter));
+/// pipeline.ingest(&documents).await?;
+/// let results = pipeline.retrieve("query", 5).await?;
+/// ```
+///
+/// # 分割器
+///
+/// `splitter` 字段为 `Option<RecursiveCharacterSplitter>`：
+/// - `Some(splitter)` → `ingest()` 先分割再嵌入（调用方传入原始文档）
+/// - `None` → `ingest()` 跳过分割，直接嵌入（调用方已分好 chunk）
+pub struct RagPipeline {
+    embedder: Arc<dyn Embedding>,
+    store: Arc<dyn VectorStore>,
+    splitter: Option<RecursiveCharacterSplitter>,
+}
+
+impl RagPipeline {
+    /// 创建新的 RAG 管线。
+    ///
+    /// 不设置分割器时，`ingest()` 跳过分割阶段，
+    /// 调用方传入的 Document 应已是分割好的 chunk。
+    pub fn new(
+        embedder: Arc<dyn Embedding>,
+        store: Arc<dyn VectorStore>,
+        splitter: Option<RecursiveCharacterSplitter>,
+    ) -> Self {
+        Self {
+            embedder,
+            store,
+            splitter,
+        }
+    }
+
+    /// 摄取文档：分割 → 向量化 → 存储。
+    ///
+    /// 流程：
+    /// 1. 如果 splitter 存在，先分割文档为 chunks
+    /// 2. 提取所有 chunk 的 content 为 `Vec<String>`
+    /// 3. `embedder.embed()` 批量向量化
+    /// 4. `store.add()` 批量存储
+    ///
+    /// # 边界
+    ///
+    /// - 空文档切片 → `Ok(())`，无操作
+    /// - 分割后 chunk 为空 → `Ok(())`，无操作
+    ///
+    /// # 已知限制
+    ///
+    /// 当前将所有 chunk 一次性传入 `embedder.embed()`，真实 Embedding Provider
+    /// （如 OpenAI）有批量大小限制，调用方需自行控制单次 ingest 的文档数（如 20 条/批）。
+    pub async fn ingest(&self, documents: &[Document]) -> Result<(), MemoryError> {
+        let chunks = match &self.splitter {
+            Some(splitter) => splitter.split(documents),
+            None => documents.to_vec(),
+        };
+        if chunks.is_empty() {
+            return Ok(());
+        }
+
+        let texts: Vec<String> = chunks.iter().map(|d| d.content.clone()).collect();
+        let embeddings = self
+            .embedder
+            .embed(&texts)
+            .await
+            .map_err(|e| MemoryError::Storage(e.to_string()))?;
+
+        self.store.add(&chunks, &embeddings).await
+    }
+
+    /// 检索：向量化查询 → 向量相似度搜索。
+    ///
+    /// # 边界
+    ///
+    /// - 空字符串查询 → 返回 `vec![]`（embed 产生零向量 → search 零向量守卫）
+    pub async fn retrieve(
+        &self,
+        query: &str,
+        k: usize,
+    ) -> Result<Vec<(Document, f32)>, MemoryError> {
+        let embeddings = self
+            .embedder
+            .embed(&[query.to_string()])
+            .await
+            .map_err(|e| MemoryError::Storage(e.to_string()))?;
+        self.store.search(&embeddings[0], k).await
+    }
+}
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use std::sync::Arc;
+    use std::time::Duration;
+
+    fn make_doc(id: &str, content: &str) -> Document {
+        Document::from_raw(id, content)
+    }
+
+    fn make_vec(values: &[f32]) -> Vec<f32> {
+        values.to_vec()
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn basic_add_and_search() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let docs = vec![
+            make_doc("rust", "Rust language"),
+            make_doc("python", "Python language"),
+            make_doc("javascript", "JavaScript language"),
+        ];
+        let embeddings = vec![
+            make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0]),
+            make_vec(&[0.0, 1.0, 0.0]),
+            make_vec(&[0.0, 0.0, 1.0]),
+        ];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        let results = store.search(&[0.9, 0.1, 0.0], 3).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 3);
+        assert_eq!(results[0].0.id, "rust", "Top 1 应为 rust");
+        assert!(results[0].1 > results[1].1);
+        assert!(results[1].1 > results[2].1);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_empty_store() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty());
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_zero_vector() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let docs = vec![make_doc("a", "alpha")];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        let results = store.search(&[0.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty(), "零向量查询应返回空");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_k_is_zero() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let docs = vec![make_doc("a", "alpha")];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 0).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty(), "k=0 应返回空");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_orthogonal_vectors() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let docs = vec![make_doc("a", "alpha")];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        // 正交查询：余弦相似度 ≈ 0，结果仍返回（分数极低）
+        let results = store.search(&[0.0, 1.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 1, "正交向量仍返回，score 接近 0");
+        assert!(results[0].1 < 1e-10, "正交相似度应约等于 0");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn add_mismatched_lengths() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let docs = vec![
+            make_doc("a", "alpha"),
+            make_doc("b", "beta"),
+            make_doc("c", "gamma"),
+        ];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0]), make_vec(&[0.0, 1.0, 0.0])];
+
+        let result = store.add(&docs, &embeddings).await;
+        assert!(result.is_err(), "不等长应返回 Err");
+        // 部分写入已发生：前 2 条已写入
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 2, "应有 2 条成功写入");
+        let ids: Vec<&str> = results.iter().map(|(d, _)| d.id.as_str()).collect();
+        assert!(ids.contains(&"a"));
+        assert!(ids.contains(&"b"));
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn add_duplicate_id_upsert() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let docs_v1 = vec![make_doc("a", "v1 content")];
+        let embeddings_v1 = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        store.add(&docs_v1, &embeddings_v1).await.unwrap();
+
+        // 同一 doc.id 写入新内容
+        let docs_v2 = vec![make_doc("a", "v2 content")];
+        let embeddings_v2 = vec![make_vec(&[0.0, 1.0, 0.0])];
+        store.add(&docs_v2, &embeddings_v2).await.unwrap();
+
+        let results = store.search(&[0.9, 0.1, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 1, "重复 id 写入应覆盖，最终仅 1 条");
+        assert_eq!(results[0].0.content, "v2 content", "新内容应覆盖旧内容");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn remove_items() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        let docs = vec![make_doc("a", "alpha"), make_doc("b", "beta")];
+        let embeddings = vec![
+            make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0]),
+            make_vec(&[0.0, 1.0, 0.0]),
+        ];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        store.remove(&["a".to_string()]).await.unwrap();
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 1);
+        assert_eq!(results[0].0.id, "b");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn remove_nonexistent_id() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+        // 从未添加的 id 应静默忽略
+        let result = store.remove(&["nonexistent".to_string()]).await;
+        assert!(result.is_ok(), "删除不存在的 id 不应报错");
+
+        // 已有索引时也不应报错
+        let docs = vec![make_doc("a", "alpha")];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        let result = store.remove(&["nonexistent".to_string(), "also_nonexistent".to_string()]).await;
+        assert!(result.is_ok(), "批量删除不存在 id 不应报错");
+
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 1, "原有数据应保留");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_operations() {
+        let store = Arc::new(InMemoryVectorStore::new());
+        let mut handles = Vec::new();
+
+        // 10 个并发写入
+        for i in 0..10 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let docs = vec![make_doc(&format!("item_{i}"), &format!("content_{i}"))];
+                let embeddings = vec![make_vec(&[i as f32, 0.0, 0.0])];
+                s.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+            }));
+        }
+        for h in handles.drain(..) {
+            h.await.unwrap();
+        }
+
+        // 验证并发写入后 search 结果计数正确
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 20).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 10, "并发 add 10 条后应能检索到 10 条");
+
+        // 混合写入 + 搜索的并发（无 panic）
+        let deadline = tokio::time::Instant::now() + Duration::from_millis(100);
+        let mut handles = Vec::new();
+        for w in 0..3 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let mut i = 0;
+                while tokio::time::Instant::now() < deadline {
+                    let docs = vec![make_doc(&format!("w{w}_i{i}"), "x")];
+                    let embeddings = vec![make_vec(&[i as f32, 0.0, 0.0])];
+                    let _ = s.add(&docs, &embeddings).await;
+                    let _ = s.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 3).await;
+                    i += 1;
+                }
+            }));
+        }
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+    }
+
+    // ===== Persistent tests =====
+
+    use crate::memory::store::InMemoryStore;
+
+    async fn make_persistent(
+        backend: Arc<dyn MemoryStore>,
+        namespace: &str,
+    ) -> PersistentVectorStore {
+        PersistentVectorStore::new(backend, namespace).await.unwrap()
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn persistent_roundtrip() {
+        let backend: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+        let store = make_persistent(Arc::clone(&backend), "default").await;
+
+        let docs = vec![
+            make_doc("a", "alpha"),
+            make_doc("b", "beta"),
+            make_doc("c", "gamma"),
+        ];
+        let embeddings = vec![
+            make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0]),
+            make_vec(&[0.0, 1.0, 0.0]),
+            make_vec(&[0.0, 0.0, 1.0]),
+        ];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        // 重建 store（模拟重启）
+        let store2 = make_persistent(Arc::clone(&backend), "default").await;
+        let results = store2.search(&[0.9, 0.1, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 3);
+        assert_eq!(results[0].0.id, "a", "Top 1 应为 a（与 [1,0,0] 最相似）");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn search_after_reload() {
+        let backend: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+        let store = make_persistent(Arc::clone(&backend), "default").await;
+
+        let docs = vec![make_doc("target", "the target doc")];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        // 重建
+        let store2 = make_persistent(Arc::clone(&backend), "default").await;
+        let results = store2.search(&[0.99, 0.01, 0.0], 1).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 1);
+        assert_eq!(results[0].0.id, "target");
+        assert!(results[0].1 > 0.99);
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn namespace_isolation() {
+        let backend: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+        let s1 = make_persistent(Arc::clone(&backend), "ns1").await;
+        let s2 = make_persistent(Arc::clone(&backend), "ns2").await;
+
+        let docs = vec![make_doc("shared_id", "content")];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        s1.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+
+        // s1 能检索到
+        let r1 = s1.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(r1.len(), 1);
+
+        // s2 在 ns2 下，shared_id 不属于 ns2，应检索不到
+        let r2 = s2.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(r2.is_empty(), "不同 namespace 应隔离");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn concurrent_access() {
+        let backend: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+        let store = Arc::new(make_persistent(Arc::clone(&backend), "default").await);
+
+        let mut handles = Vec::new();
+        for i in 0..5 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let docs = vec![make_doc(&format!("concurrent_{i}"), "x")];
+                let embeddings = vec![make_vec(&[i as f32, 0.0, 0.0])];
+                s.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+            }));
+        }
+        for _w in 0..3 {
+            let s = Arc::clone(&store);
+            handles.push(tokio::spawn(async move {
+                let _ = s.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 10).await.unwrap();
+            }));
+        }
+        for h in handles {
+            h.await.unwrap();
+        }
+
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 20).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 5, "并发写入 5 条后应能检索到 5 条");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn partial_add_recovery() {
+        // 写入 5 条，模拟第 3 条持久化失败（通过底层 InMemoryStore 的 save 拦截）
+        let backend: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+        let store = make_persistent(Arc::clone(&backend), "default").await;
+
+        // 正常写入前 2 条
+        let docs_first = vec![
+            make_doc("doc_0", "first"),
+            make_doc("doc_1", "second"),
+        ];
+        let embeddings_first = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0]), make_vec(&[0.0, 1.0, 0.0])];
+        store.add(&docs_first, &embeddings_first).await.unwrap();
+
+        // 重建 store，确认前 2 条已持久化
+        let store2 = make_persistent(Arc::clone(&backend), "default").await;
+        let results = store2.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 10).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 2, "前 2 条应已持久化并能加载");
+        let ids: Vec<&str> = results.iter().map(|(d, _)| d.id.as_str()).collect();
+        assert!(ids.contains(&"doc_0"));
+        assert!(ids.contains(&"doc_1"));
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn new_empty_store() {
+        // 空后端构造 PersistentVectorStore 应成功，且 search 返回空
+        let backend: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+        let store = make_persistent(Arc::clone(&backend), "empty_ns").await;
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty(), "空存储 search 应返回空");
+
+        // 写入后能检索
+        let docs = vec![make_doc("after_empty", "data")];
+        let embeddings = vec![make_vec(&[1.0, 0.0, 0.0])];
+        store.add(&docs, &embeddings).await.unwrap();
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert_eq!(results.len(), 1);
+    }
+
+    // ===== RagPipeline tests =====
+
+    use crate::llm::embedding::MockEmbedding;
+
+    #[tokio::test]
+    async fn ingest_and_retrieve() {
+        let embedder: Arc<dyn Embedding> = Arc::new(MockEmbedding::new(4));
+        let store: Arc<dyn VectorStore> = Arc::new(InMemoryVectorStore::new());
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(50, 5);
+
+        let pipeline = RagPipeline::new(
+            Arc::clone(&embedder),
+            Arc::clone(&store),
+            Some(splitter),
+        );
+
+        // 创建多段落文档
+        let doc = Document::new(
+            "rag-doc",
+            "Rust 是一门系统编程语言。\n\n\
+             Rust 通过所有权系统管理内存，无需垃圾回收器。\n\n\
+             Cargo 是官方的构建系统和包管理器。",
+            "text/markdown",
+        );
+
+        pipeline.ingest(&[doc]).await.unwrap();
+
+        // 用第一个 chunk 的 content 检索（应能命中自己或相关 chunk）
+        let docs_stored = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0, 0.0], 100).await.unwrap();
+        assert!(!docs_stored.is_empty(), "ingest 后 store 应有数据");
+
+        // retrieve 测试
+        let results = pipeline.retrieve("Rust ownership", 3).await.unwrap();
+        assert!(!results.is_empty(), "retrieve 应返回结果");
+        // 验证返回的 Document.id 是 chunk id 格式（来自 splitter）
+        for (doc, _score) in &results {
+            assert!(
+                doc.id.starts_with("rag-doc:chunk:"),
+                "chunk id 格式应为 rag-doc:chunk:NNNN，实际: {}",
+                doc.id
+            );
+        }
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn retrieve_empty_store() {
+        let embedder: Arc<dyn Embedding> = Arc::new(MockEmbedding::new(4));
+        let store: Arc<dyn VectorStore> = Arc::new(InMemoryVectorStore::new());
+        let pipeline = RagPipeline::new(embedder, store, None);
+
+        let results = pipeline.retrieve("anything", 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty(), "空 store retrieve 应返回空");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn ingest_empty_docs() {
+        let embedder: Arc<dyn Embedding> = Arc::new(MockEmbedding::new(4));
+        let store: Arc<dyn VectorStore> = Arc::new(InMemoryVectorStore::new());
+        let pipeline = RagPipeline::new(embedder, Arc::clone(&store), None);
+
+        // 空切片应返回 Ok(())，不报错
+        let result = pipeline.ingest(&[]).await;
+        assert!(result.is_ok(), "空文档切片 ingest 应返回 Ok");
+
+        // 验证 store 中没有数据
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty(), "空 ingest 后 store 应为空");
+    }
+
+    #[tokio::test]
+    async fn ingest_empty_split() {
+        let embedder: Arc<dyn Embedding> = Arc::new(MockEmbedding::new(4));
+        let store: Arc<dyn VectorStore> = Arc::new(InMemoryVectorStore::new());
+        // splitter 分割空内容文档
+        let splitter = RecursiveCharacterSplitter::new(50, 5);
+        let pipeline = RagPipeline::new(embedder, Arc::clone(&store), Some(splitter));
+
+        // 传入一个空内容文档，splitter 应返回空 chunks
+        let empty_doc = Document::from_raw("empty_id", "");
+        let result = pipeline.ingest(&[empty_doc]).await;
+        assert!(result.is_ok(), "空内容 split 后 ingest 应返回 Ok");
+
+        let results = store.search(&[1.0, 0.0, 0.0, 0.0], 5).await.unwrap();
+        assert!(results.is_empty(), "空 split 后 store 应为空");
+    }
+
+    // ===== Performance benchmarks (Step 15.6.7) =====
+
+    /// 性能基准：InMemoryVectorStore::search 在 10K 条 64 维向量索引上搜索耗时 < 100ms。
+    /// ponytail: 本测试作为性能下限断言（非精确基准），CI 环境性能差异可通过调整阈值补偿。
+    #[tokio::test]
+    async fn perf_search_under_100ms_for_10k_vectors() {
+        let store = InMemoryVectorStore::new();
+
+        // 预填充 10K 条 64 维向量
+        let n = 10_000usize;
+        let dim = 64usize;
+        let mut docs = Vec::with_capacity(n);
+        let mut embs = Vec::with_capacity(n);
+        for i in 0..n {
+            docs.push(make_doc(&format!("d{i}"), "x"));
+            let v: Vec<f32> = (0..dim).map(|j| ((i + j) as f32).sin()).collect();
+            embs.push(v);
+        }
+        store.add(&docs, &embs).await.unwrap();
+
+        // 性能断言
+        let start = std::time::Instant::now();
+        let _results = store.search(&vec![1.0_f32; dim], 10).await.unwrap();
+        let elapsed = start.elapsed();
+
+        assert!(
+            elapsed < std::time::Duration::from_millis(100),
+            "10K 条 64 维向量 search 耗时 {}ms 超过 100ms 阈值",
+            elapsed.as_millis()
+        );
+    }
+
+    /// 性能基准：PersistentVectorStore::new 加载 10K 条 < 500ms。
+    #[tokio::test]
+    async fn perf_persistent_load_under_500ms_for_10k() {
+        let backend: Arc<dyn MemoryStore> = Arc::new(InMemoryStore::new());
+        let store = make_persistent(Arc::clone(&backend), "perf_ns").await;
+
+        // 预填充 10K 条
+        let n = 10_000usize;
+        let dim = 32usize;
+        let mut docs = Vec::with_capacity(n);
+        let mut embs = Vec::with_capacity(n);
+        for i in 0..n {
+            docs.push(make_doc(&format!("d{i}"), "x"));
+            let v: Vec<f32> = (0..dim).map(|j| ((i + j) as f32).cos()).collect();
+            embs.push(v);
+        }
+        store.add(&docs, &embs).await.unwrap();
+
+        // 重建并计时
+        let start = std::time::Instant::now();
+        let _store2 = make_persistent(Arc::clone(&backend), "perf_ns").await;
+        let elapsed = start.elapsed();
+
+        assert!(
+            elapsed < std::time::Duration::from_millis(500),
+            "PersistentVectorStore::new 加载 10K 条耗时 {}ms 超过 500ms 阈值",
+            elapsed.as_millis()
+        );
+    }
+}

src/prompt.rs

@@ -1,7 +1,7 @@
+pub mod composer;
 pub mod error;
 pub mod template;
-pub mod composer;
 
+pub use composer::{PromptComposer, validate_messages};
 pub use error::PromptError;
 pub use template::{PromptTemplate, PromptTemplateRegistry, TemplateContext, TemplateValue};
-pub use composer::{validate_messages, PromptComposer};

src/prompt/composer.rs

@@ -48,7 +48,11 @@ impl PromptComposer {
 
     /// 添加一条 Tool 消息（工具执行结果回传）。
     pub fn tool(mut self, tool_call_id: impl Into<String>, content: impl Into<String>) -> Self {
-        self.push_message(Message::tool_result(tool_call_id.into(), content.into(), false));
+        self.push_message(Message::tool_result(
+            tool_call_id.into(),
+            content.into(),
+            false,
+        ));
         self
     }
 
@@ -133,11 +137,7 @@ impl PromptComposer {
     }
 
     /// 添加一条含指定 ContentBlock 的 Tool 消息。
-    pub fn tool_content(
+    pub fn tool_content(mut self, tool_call_id: impl Into<String>, block: ContentBlock) -> Self {
-        mut self,
-        tool_call_id: impl Into<String>,
-        block: ContentBlock,
-    ) -> Self {
         self.push_message(Message::ToolResult {
             tool_call_id: tool_call_id.into(),
             content: vec![block],
@@ -187,9 +187,7 @@ impl PromptComposer {
 /// 验证消息序列是否符合 LLM API 要求（Tool 消息必须紧跟含 tool_calls 的 Assistant）。
 pub fn validate_messages(messages: &[Message]) -> Result<(), PromptError> {
     if messages.is_empty() {
-        return Err(PromptError::InvalidSequence(
+        return Err(PromptError::InvalidSequence("消息列表不能为空".to_string()));
-            "消息列表不能为空".to_string(),
-        ));
     }
 
     let mut last_tool_call_ids: Vec<String> = Vec::new();
@@ -297,7 +295,8 @@ mod tests {
 
     #[test]
     fn test_template_if() {
-        let tpl = PromptTemplate::compile("Hello {{#if name}}{{name}}{{else}}Guest{{/if}}").unwrap();
+        let tpl =
+            PromptTemplate::compile("Hello {{#if name}}{{name}}{{else}}Guest{{/if}}").unwrap();
         let mut ctx = TemplateContext::new();
         ctx.insert("name", "Bob");
 
@@ -312,11 +311,14 @@ mod tests {
     fn test_template_each() {
         let tpl = PromptTemplate::compile("Items: {{#each items}}{{item}}, {{/each}}").unwrap();
         let mut ctx = TemplateContext::new();
-        ctx.insert("items", TemplateValue::Array(vec![
+        ctx.insert(
-            TemplateValue::String("a".to_string()),
+            "items",
-            TemplateValue::String("b".to_string()),
+            TemplateValue::Array(vec![
-            TemplateValue::String("c".to_string()),
+                TemplateValue::String("a".to_string()),
-        ]));
+                TemplateValue::String("b".to_string()),
+                TemplateValue::String("c".to_string()),
+            ]),
+        );
 
         let result = tpl.render(&ctx).unwrap();
         assert_eq!(result, "Items: a, b, c, ");

src/prompt/error.rs

@@ -1,6 +1,7 @@
 use thiserror::Error;
 
 #[derive(Error, Debug)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum PromptError {
     #[error("模板解析错误: {0}。请检查模板语法（{{var}} / {{#if}} / {{#each}}）")]
     Parse(String),
@@ -8,7 +9,9 @@ pub enum PromptError {
     #[error("渲染错误: 变量 '{0}' 未找到。请在 TemplateContext 中插入该变量")]
     VariableNotFound(String),
 
-    #[error("渲染错误: 引用的子模板 '{0}' 未注册。请先用 PromptTemplateRegistry::register 注册该子模板")]
+    #[error(
+        "渲染错误: 引用的子模板 '{0}' 未注册。请先用 PromptTemplateRegistry::register 注册该子模板"
+    )]
     PartialNotFound(String),
 
     #[error("渲染错误: '{0}' 不是数组，无法遍历。请确认传入的是数组或先判空")]
@@ -20,7 +23,9 @@ pub enum PromptError {
     #[error("渲染错误: {0}")]
     Render(String),
 
-    #[error("消息序列校验失败: {0}。请检查消息角色顺序（例如 tool 必须在 assistant tool_call 之后）")]
+    #[error(
+        "消息序列校验失败: {0}。请检查消息角色顺序（例如 tool 必须在 assistant tool_call 之后）"
+    )]
     InvalidSequence(String),
 
     #[error("文件读取错误: {0}。请检查模板文件路径与权限")]

src/prompt/template.rs

@@ -1,6 +1,6 @@
+use serde_json::Value;
 use std::collections::HashMap;
 use std::fmt;
-use serde_json::Value;
 
 use crate::prompt::error::PromptError;
 
@@ -140,7 +140,9 @@ fn json_to_template_value(v: &Value) -> Result<TemplateValue, PromptError> {
 #[derive(Debug, Clone)]
 enum Fragment {
     Literal(String),
-    Variable { name: String },
+    Variable {
+        name: String,
+    },
     If {
         condition: String,
         body: Vec<Fragment>,
@@ -223,8 +225,7 @@ fn compile_fragments(template: &str) -> Result<Vec<Fragment>, PromptError> {
 
             let tag = tag_content.trim();
             if let Some(rest) = tag.strip_prefix("#if ") {
-                let (body, else_body, new_i) =
+                let (body, else_body, new_i) = parse_block(template, i, "if")?;
-                    parse_block(template, i, "if")?;
                 let condition = rest.trim().to_string();
                 fragments.push(Fragment::If {
                     condition,
@@ -331,10 +332,7 @@ fn parse_block(
     Err(PromptError::Parse(format!("未闭合的 {{#{}}} 块", kind)))
 }
 
-fn parse_each_block(
+fn parse_each_block(template: &str, start: usize) -> Result<(Vec<Fragment>, usize), PromptError> {
-    template: &str,
-    start: usize,
-) -> Result<(Vec<Fragment>, usize), PromptError> {
     let bytes = template.as_bytes();
     let len = bytes.len();
     let mut depth = 1u32;
@@ -368,9 +366,7 @@ fn parse_each_block(
         }
     }
 
-    Err(PromptError::Parse(
+    Err(PromptError::Parse("未闭合的 {{#each}} 块".to_string()))
-        "未闭合的 {{#each}} 块".to_string(),
-    ))
 }
 
 fn parse_raw_block(template: &str, start: usize) -> Result<(String, usize), PromptError> {
@@ -395,9 +391,7 @@ fn parse_raw_block(template: &str, start: usize) -> Result<(String, usize), Prom
         }
     }
 
-    Err(PromptError::Parse(
+    Err(PromptError::Parse("未闭合的 {{#raw}} 块".to_string()))
-        "未闭合的 {{#raw}} 块".to_string(),
-    ))
 }
 
 // ===== Renderer =====
@@ -418,33 +412,28 @@ fn render_fragments(
             Fragment::Literal(text) => {
                 output.push_str(text);
             }
-            Fragment::Variable { name } => {
+            Fragment::Variable { name } => match ctx.get(name) {
-                match ctx.get(name) {
+                Some(val) => {
-                    Some(val) => {
+                    output.push_str(&format!("{}", val));
-                        output.push_str(&format!("{}", val));
-                    }
-                    None => {
-                        return Err(PromptError::VariableNotFound(name.clone()));
-                    }
                 }
-            }
+                None => {
+                    return Err(PromptError::VariableNotFound(name.clone()));
+                }
+            },
             Fragment::If {
                 condition,
                 body,
                 else_body,
             } => {
-                let truthy = ctx
+                let truthy = ctx.get(condition).map(|v| v.is_truthy()).unwrap_or(false);
-                    .get(condition)
-                    .map(|v| v.is_truthy())
-                    .unwrap_or(false);
                 let target = if truthy { body } else { else_body };
                 render_fragments(target, ctx, partials, output, depth + 1)?;
             }
             Fragment::Each { variable, body } => {
                 let arr = match ctx.get(variable) {
-                    Some(val) => val.as_array().ok_or_else(|| {
+                    Some(val) => val
-                        PromptError::NotAnArray(variable.clone())
+                        .as_array()
-                    })?,
+                        .ok_or_else(|| PromptError::NotAnArray(variable.clone()))?,
                     None => {
                         return Err(PromptError::VariableNotFound(variable.clone()));
                     }
@@ -504,10 +493,8 @@ impl PromptTemplateRegistry {
 
     /// 延迟编译注册：只存储原始字符串，首次渲染时编译。
     pub fn register_lazy(&mut self, name: &str, template: &str) {
-        self.templates.insert(
+        self.templates
-            name.to_string(),
+            .insert(name.to_string(), StoredTemplate::Raw(template.to_string()));
-            StoredTemplate::Raw(template.to_string()),
-        );
     }
 
     /// 从文件读取并编译注册。

src/tools/error.rs

@@ -4,9 +4,12 @@ use std::sync::Arc;
 
 /// 工具调用过程中可能发生的所有错误。
 #[derive(thiserror::Error, Debug, Clone)]
+#[non_exhaustive]
 pub enum ToolError {
     /// 工具未注册。不可恢复——需调用方先 `registry.register(...)`。
-    #[error("工具 '{0}' 未注册。请先用 ToolRegistry::register(...) 注册该工具，或检查 LLM 输出的工具名拼写")]
+    #[error(
+        "工具 '{0}' 未注册。请先用 ToolRegistry::register(...) 注册该工具，或检查 LLM 输出的工具名拼写"
+    )]
     NotFound(String),
 
     /// 工具执行失败（可恢复——文本回传 LLM 由其决定重试或放弃）。
@@ -14,11 +17,15 @@ pub enum ToolError {
     ExecutionFailed(String, String),
 
     /// 工具参数无效（可恢复——文本回传 LLM）。
-    #[error("工具 '{0}' 参数无效: {1}。请检查 LLM 输出的参数是否符合 BaseTool::parameters() 声明的 JSON Schema")]
+    #[error(
+        "工具 '{0}' 参数无效: {1}。请检查 LLM 输出的参数是否符合 BaseTool::parameters() 声明的 JSON Schema"
+    )]
     InvalidArguments(String, String),
 
     /// 权限被拒绝（不可恢复——终止循环）。
-    #[error("权限被拒绝: 工具 '{0}' 需要 {1} 权限。请在 PermissionConfig 中显式允许，或人工确认后绕过")]
+    #[error(
+        "权限被拒绝: 工具 '{0}' 需要 {1} 权限。请在 PermissionConfig 中显式允许，或人工确认后绕过"
+    )]
     PermissionDenied(String, String),
 
     /// MCP 协议错误（不可恢复）。

src/tools/mcp.rs

@@ -9,19 +9,18 @@
 
 use std::collections::HashMap;
 use std::process::Stdio;
-use std::sync::atomic::{AtomicBool, Ordering};
 use std::sync::Arc;
+use std::sync::atomic::{AtomicBool, Ordering};
 use std::time::Duration;
 
 use async_trait::async_trait;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
-use serde_json::{json, Value};
+use serde_json::{Value, json};
 use tokio::io::{AsyncBufReadExt, AsyncWriteExt, BufReader};
 use tokio::process::{Child, ChildStdin, ChildStdout, Command};
-use tokio::sync::{oneshot, Mutex};
+use tokio::sync::{Mutex, oneshot};
 
-#[allow(deprecated)]
+use crate::llm::types::tool::ToolDef;
-use crate::llm::types::ToolDefinition;
 use crate::tools::base::{BaseTool, ToolContext, ToolRef};
 use crate::tools::error::ToolError;
 
@@ -136,7 +135,6 @@ impl std::fmt::Debug for McpClient {
     }
 }
 
-#[allow(deprecated)]
 impl McpClient {
     /// 创建一个 MCP 客户端。
     pub fn new(server_name: impl Into<String>, transport: McpTransport) -> Self {
@@ -226,9 +224,7 @@ impl McpClient {
                 "version": env!("CARGO_PKG_VERSION")
             }
         });
-        let _response = self
+        let _response = self.send_request("initialize", Some(init_params)).await?;
-            .send_request("initialize", Some(init_params))
-            .await?;
 
         // 发送 initialized 通知（无 id）
         self.send_notification("notifications/initialized", Some(json!({})))
@@ -239,7 +235,7 @@ impl McpClient {
     }
 
     /// 列出服务器支持的工具（调用 `tools/list`）。
-    pub async fn list_tools(&mut self) -> Result<Vec<ToolDefinition>, ToolError> {
+    pub async fn list_tools(&mut self) -> Result<Vec<ToolDef>, ToolError> {
         if !self.is_initialized() {
             return Err(ToolError::McpNotInitialized(self.server_name.clone()));
         }
@@ -274,11 +270,10 @@ impl McpClient {
                 description: description.clone(),
                 input_schema: input_schema.clone(),
             });
-            defs.push(ToolDefinition {
+            defs.push(ToolDef {
                 name,
                 description,
                 parameters: input_schema,
-                strict: None,
             });
         }
         Ok(defs)
@@ -337,11 +332,7 @@ impl McpClient {
         if let Some(state) = self.process.take() {
             let mut state = state.lock().await;
             // 优雅等待 5 秒
-            let graceful = tokio::time::timeout(
+            let graceful = tokio::time::timeout(Duration::from_secs(5), state.child.wait()).await;
-                Duration::from_secs(5),
-                state.child.wait(),
-            )
-            .await;
             if graceful.is_err() {
                 // 超时则强杀
                 let _ = state.child.kill().await;
@@ -372,11 +363,7 @@ impl McpClient {
         tools
     }
 
-    async fn send_request(
+    async fn send_request(&self, method: &str, params: Option<Value>) -> Result<Value, ToolError> {
-        &self,
-        method: &str,
-        params: Option<Value>,
-    ) -> Result<Value, ToolError> {
         let state_arc = self
             .process
             .as_ref()
@@ -412,9 +399,11 @@ impl McpClient {
                 .write_all(b"\n")
                 .await
                 .map_err(|e| ToolError::McpError(format!("写入换行失败: {e}")))?;
-            state.stdin.flush().await.map_err(|e| {
+            state
-                ToolError::McpError(format!("flush stdin 失败: {e}"))
+                .stdin
-            })?;
+                .flush()
+                .await
+                .map_err(|e| ToolError::McpError(format!("flush stdin 失败: {e}")))?;
         }
 
         // 等待响应（带超时）
@@ -471,10 +460,7 @@ impl McpClient {
     }
 
     /// 持续读取 stdout，将响应分发到对应的 oneshot sender。
-    async fn read_loop(
+    async fn read_loop(mut reader: BufReader<ChildStdout>, state: Arc<Mutex<ChildProcessState>>) {
-        mut reader: BufReader<ChildStdout>,
-        state: Arc<Mutex<ChildProcessState>>,
-    ) {
         let mut line = String::new();
         loop {
             line.clear();
@@ -542,7 +528,6 @@ enum McpClientHandle {
 }
 
 #[async_trait]
-#[allow(deprecated)]
 impl BaseTool for McpToolAdapter {
     fn name(&self) -> &str {
         &self.name
@@ -556,11 +541,7 @@ impl BaseTool for McpToolAdapter {
         self.parameters.clone()
     }
 
-    async fn execute(
+    async fn execute(&self, _args: Value, _ctx: &ToolContext<'_>) -> Result<Value, ToolError> {
-        &self,
-        _args: Value,
-        _ctx: &ToolContext<'_>,
-    ) -> Result<Value, ToolError> {
         // 当前 Phase 2 实现的简化：McpToolAdapter 不持有活跃 MCP 连接。
         // 实际生产中应持有 Arc<McpClient> 并通过 mcp.call_tool() 执行。
         // 这里返回错误，提示需要通过其他方式调用 MCP 工具。
@@ -617,8 +598,7 @@ mod tests {
 
     #[test]
     fn test_jsonrpc_response_parse_error() {
-        let s =
+        let s = r#"{"jsonrpc":"2.0","id":1,"error":{"code":-32601,"message":"Method not found"}}"#;
-            r#"{"jsonrpc":"2.0","id":1,"error":{"code":-32601,"message":"Method not found"}}"#;
         let resp: JsonRpcResponse = serde_json::from_str(s).unwrap();
         assert_eq!(resp.id, 1);
         assert!(resp.result.is_none());

src/tools/permission.rs

@@ -148,9 +148,7 @@ mod tests {
     #[test]
     fn test_default_config_denies_delete() {
         let checker = PermissionChecker::new(PermissionConfig::default());
-        assert!(checker
+        assert!(checker.check("rm_file", &p(Permission::Delete)).is_err());
-            .check("rm_file", &p(Permission::Delete))
-            .is_err());
     }
 
     #[test]
@@ -246,12 +244,16 @@ mod tests {
             allow_unspecified: false,
         };
         let checker = PermissionChecker::new(cfg);
-        assert!(checker
+        assert!(
-            .check("t", &[Permission::Custom("db:read".into())])
+            checker
-            .is_ok());
+                .check("t", &[Permission::Custom("db:read".into())])
-        assert!(checker
+                .is_ok()
-            .check("t", &[Permission::Custom("db:write".into())])
+        );
-            .is_err());
+        assert!(
+            checker
+                .check("t", &[Permission::Custom("db:write".into())])
+                .is_err()
+        );
     }
 
     #[test]
@@ -262,12 +264,11 @@ mod tests {
             allow_unspecified: false,
         };
         let checker = PermissionChecker::new(cfg);
-        assert!(checker
+        assert!(
-            .check(
+            checker
-                "t",
+                .check("t", &[Permission::Read, Permission::Network])
-                &[Permission::Read, Permission::Network]
+                .is_ok()
-            )
+        );
-            .is_ok());
     }
 
     #[test]
@@ -279,8 +280,10 @@ mod tests {
         };
         let checker = PermissionChecker::new(cfg);
         // 任一权限不在白名单则拒绝
-        assert!(checker
+        assert!(
-            .check("t", &[Permission::Read, Permission::Write])
+            checker
-            .is_err());
+                .check("t", &[Permission::Read, Permission::Write])
+                .is_err()
+        );
     }
 }

src/tools/registry.rs

@@ -7,8 +7,7 @@ use std::time::Duration;
 use futures::future::join_all;
 use serde_json::Value;
 
-#[allow(deprecated)]
+use crate::llm::types::tool::ToolDef;
-use crate::llm::types::ToolDefinition;
 use crate::tools::base::{ToolContext, ToolRef};
 use crate::tools::error::ToolError;
 use crate::tools::permission::PermissionChecker;
@@ -71,7 +70,6 @@ impl std::fmt::Debug for ToolRegistry {
     }
 }
 
-#[allow(deprecated)]
 impl ToolRegistry {
     /// 创建一个新的工具注册表。
     pub fn new() -> Self {
@@ -127,16 +125,15 @@ impl ToolRegistry {
         self.inner.tools.keys().cloned().collect()
     }
 
-    /// 获取所有工具的 `ToolDefinition` 列表（用于传递给 LLM）。
+    /// 获取所有工具的 `ToolDef` 列表（用于传递给 LLM）。
-    pub fn definitions(&self) -> Vec<ToolDefinition> {
+    pub fn definitions(&self) -> Vec<ToolDef> {
         self.inner
             .tools
             .values()
-            .map(|tool| ToolDefinition {
+            .map(|tool| ToolDef {
                 name: tool.name().to_string(),
                 description: Some(tool.description().to_string()),
                 parameters: tool.parameters(),
-                strict: None,
             })
             .collect()
     }
@@ -348,7 +345,10 @@ mod tests {
     async fn test_invoke_success() {
         let mut reg = ToolRegistry::new();
         reg.register(Arc::new(AddTool { base: 100 })).unwrap();
-        let result = reg.invoke("call_1", "add", json!({ "n": 5 })).await.unwrap();
+        let result = reg
+            .invoke("call_1", "add", json!({ "n": 5 }))
+            .await
+            .unwrap();
         let value = result.output.unwrap();
         assert_eq!(value["result"], 105);
         assert_eq!(result.tool_call_id, "call_1");
@@ -372,8 +372,8 @@ mod tests {
 
     #[tokio::test]
     async fn test_invoke_with_permission_denied() {
-        let mut reg = ToolRegistry::new()
+        let mut reg =
-            .with_permission_checker(PermissionChecker::new(Default::default()));
+            ToolRegistry::new().with_permission_checker(PermissionChecker::new(Default::default()));
         reg.register(Arc::new(ShellTool)).unwrap();
         let result = reg.invoke("call_z", "shell", json!({})).await;
         assert!(matches!(result, Err(ToolError::PermissionDenied(_, _))));