# s06: Turn Snapshot — 一轮开始,先拍一张 > *开始即冻结:本轮用的东西,后面改了也不算。* > **Pi 边界**:一轮状态边界 —— 一轮一旦开始,它依赖的配置就定死了,外部怎么变都不影响这一轮。 [上一节:s05](../s05_tool_hook_boundary/) → `s06` → [下一节:s07](../s07_session_tree/) --- ## 问题 前面几节里,每一轮的信息都是**现场读**的:provider 输入每次都从当前的 state 和 registry 临时拼。 问题在于:如果一轮进行到一半,外部又改了 registry(加了个工具、删了个工具),这一轮就前后对不上了——provider 这一轮第一次看到的工具列表,和后来看到的不一样。一轮执行到一半被外部改动干扰,结果就说不清。 可以先看一个小事故:provider 第一轮看到 1 个工具,工具执行过程中外部又注册了第 2 个工具。下一轮如果重新读 registry,同一个 turn 里的工具集合就变了。模型看到的世界前后不一致,调试时很难判断到底是哪一轮出了问题。 s06 要在一轮开始时,把本轮依赖的东西**先固定下来**。 --- ## 解决方案 一轮开始先拍一份快照 `TurnSnapshot`,固定 **messages** 和 **tools**。之后本轮的 tools 都用快照里的,不管外部怎么改 registry。 ```text AgentState + tools → TurnSnapshot → 本轮 ProviderInput ``` 先记住这条:snapshot 不是把整个世界冻住,只是把本轮需要稳定的输入固定下来。 这里有个关键区分(也是和 Pi 对齐的地方):**快照固定的是"外部可变的配置"(tools),不是所有东西。** - **tools**:外部能改(registry 随时变),所以要固定。 - **messages**:core 内部的,循环里 toolResult 会不断追加,取实时值。 - **model**:是 **agent 级的跨轮配置**,放 `AgentState`,**不进单轮快照**——对齐 Pi 的 `AgentContext`(它也不含 model)。 --- ## 工作原理 **先定义快照。** 两个字段:本轮的消息、本轮的工具说明。 ```ts export type TurnSnapshot = { messages: ProviderMessage[]; tools: ToolSpec[]; }; ``` **model 不在快照里,在 AgentState。** 这是和"把 model 当输入参数"的区别——model 是 agent 的跨轮配置,一轮内不变、跨轮可换,所以它属于状态,不属于单轮快照。 ```ts export type AgentState = { messages: AgentMessage[]; // s07 会升级为 SessionTree model: string; // s06 起加:跨轮配置 }; ``` **在循环开始前拍。** `runEventedToolLoop` 进循环前,由调用方先 `createTurnSnapshot`。之后整个循环都用这份快照的 tools。 ```ts const snapshot = createTurnSnapshot(state, registry); ``` **本轮输入从快照取。** `buildProviderInputFromSnapshot`:messages 用实时的(循环内会增长),tools 用快照的(固定)。 ```ts export function buildProviderInputFromSnapshot( snapshot: TurnSnapshot, state: AgentState, ): ProviderInput { return { messages: toProviderMessages(state.messages), // 实时 tools: snapshot.tools, // 固定 }; } ``` > 这一节真正建立的是**一轮状态边界**:一轮一旦开始,它依赖的配置(tools)就冻结了。messages 该增长还增长,model 在 state 里跨轮——这正好对齐 Pi 的 `AgentContext`(固定 systemPrompt/messages/tools,model 在 `AgentState`)。 --- ## 试一下 运行: ```sh npm run s06 ``` 输出类似: ```text s06: Turn Snapshot [snapshot 固定性] snapshot.tools: 1 registry 现在: 2 state.model: demo-small(跨轮配置,不在 snapshot) [user] 现在几点? message_start tool_call: current_time ... message_end: stop [provider 看到的 tools] tools: 1 ``` 观察重点:`[snapshot 固定性]` 里 snapshot 拍下时只有 1 个工具,之后 registry 加到 2 个,但快照没变;`[provider 看到的 tools]` 也是 1——本轮 provider 自始至终只看到快照里的那一个。model 在 `state.model`,不进快照。 --- ## 接入主线 s06 在 s05 上累积。相对 s05 的变更: | 组件 | s05 | s06 | | --- | --- | --- | | `AgentState` | `{ messages }` | `{ messages, model }`(加 model 跨轮配置,对齐 Pi) | | 新增类型 | — | `TurnSnapshot { messages, tools }` | | 新增函数 | — | `createTurnSnapshot` / `buildProviderInputFromSnapshot` | | `runEventedToolLoop` | `(..., userInput, output)` | 接收外部拍好的 `snapshot`(替换 userInput) | **焊接点**:调用方先 `createTurnSnapshot(state, registry)`;循环内 `buildProviderInputFromSnapshot(snapshot, state)`——messages 实时、tools 固定。model 在 AgentState,不进 ProviderInput/snapshot(对齐 Pi 的 `Context` 不含 model)。 --- ## 接下来 到现在为止,历史还只是一根直线——messages 是个数组,只能一条接一条往后排。 下一节会让历史能分叉:从中间某条岔出去,再走一条不同的路。 进入下一节:[s07](../s07_session_tree/)。 ---
Pi 源码溯源:AgentContext —— 每轮一份不可变快照 教学版的 `TurnSnapshot` 固定 messages/tools。Pi 的等价物叫 `AgentContext`,每轮新建、不可变。 ### 源码在哪 - `packages/agent/src/types.ts:387` — `AgentContext` - `packages/agent/src/agent-loop.ts:103` — 每轮拷贝构造 ### AgentContext 的真实形状 ```ts interface AgentContext { systemPrompt: string; // 本轮系统提示(固定) messages: AgentMessage[]; // 本轮对话历史(固定) tools?: AgentTool[]; // 本轮工具(固定) } ``` 教学版的 TurnSnapshot 字段(messages/tools)是 AgentContext 的子集——Pi 还固定了 systemPrompt(s08 会引入)。**注意 Pi 把 model 放在 `AgentState`(不在 AgentContext)**,因为 model 是跨轮的配置,不是单轮快照内容。教学版 s06 正是对齐了这点:model 在 AgentState,TurnSnapshot 不含 model。 ### 每轮新建,浅拷贝 `agent-loop.ts:103`: ```ts const currentContext: AgentContext = { ...context, messages: [...context.messages, ...prompts], // 浅拷贝新数组 }; ``` 每轮创建新的 context 对象,messages 用新数组——本轮往里 push toolResult 不会污染原始 context。这正是教学版 snapshot 的"固定"语义。 ### turn_start / turn_end 事件 Pi 在每轮边界发事件(`types.ts:408`):`turn_start` 和 `turn_end`(带 message 和 toolResults)。UI 和 extension(s09)靠它们观察一轮起止——教学版没有"轮"事件。 ### convertToLlm:发之前再过滤 `AgentContext.messages` 是 core 内部的完整历史。真正发给 provider 前,Pi 还有一道 `convertToLlm` 过滤——把不该发给 LLM 的消息剔掉。snapshot 固定 core 侧,convertToLlm 管 provider 侧,两道关一起保证一轮输入既稳定又干净。 ### 一句话 教学版的 TurnSnapshot 立的是"一轮开始把输入固定下来"。Pi 用 `AgentContext` 坐实它:每轮新建不可变副本 + turn 事件 + 发送前的 convertToLlm 过滤。关键对齐点:**model 在 AgentState 不进快照**,两边一致。