修复BrowserController的截图缓存问题和浏览器权柄配置丢失问题

src/agent/agents/__init__.py

@@ -2,18 +2,24 @@
 
 系统定位:
     对外导出各 Agent 的 ``AgentRuntime`` 单例及多 Agent 运行时。
+    所有 Agent 实例均从 ``agent_config.json`` 动态构建，不再 hardcoded。
 
 Agent 列表:
-    - main_agent_runtime: 主 Agent 运行时（单 Agent 模式）。
+    - main_agent_runtime: 主 Agent 运行时（从配置中 role="main" 的 agent 动态创建）。
+    - reload_all_agent_runtimes: 重新加载配置并重建所有 Agent 运行时。
     - build_multi_agent_runtime: 构建一主多子 Agent 运行时。
     - get_agent_graph_snapshot: 获取多 Agent 图状态快照。
 
 可扩展性:
-    子 Agent 实现后在此追加导出，如::
-        from agent.agents.research_agent import research_agent_runtime
-        __all__ = ["main_agent_runtime", "research_agent_runtime"]
+    新增 Agent 只需在 agent_config.json 中添加配置项，无需编写 .py 文件。
 """
-from agent.agents.main_agent import main_agent_runtime, reload_main_agent_runtime
+from agent.agents.agent import (
+    build_all_agent_runtimes,
+    get_main_agent_runtime,
+    get_all_agent_runtimes,
+    get_agent_runtime,
+    reload_all_agent_runtimes,
+)
 from agent.agents.multi_agent_runtime import (
     MultiAgentRuntime,
     SubAgentConfig,
@@ -21,9 +27,19 @@ from agent.agents.multi_agent_runtime import (
     get_agent_graph_snapshot,
 )
 
+# 首次导入时从配置构建，并暴露为模块级属性（向后兼容旧导入路径）
+_built = build_all_agent_runtimes()
+main_agent_runtime = get_main_agent_runtime()
+reload_main_agent_runtime = reload_all_agent_runtimes  # 向后兼容别名
+
 __all__ = [
     "main_agent_runtime",
     "reload_main_agent_runtime",
+    "reload_all_agent_runtimes",
+    "build_all_agent_runtimes",
+    "get_main_agent_runtime",
+    "get_all_agent_runtimes",
+    "get_agent_runtime",
     "MultiAgentRuntime",
     "SubAgentConfig",
     "build_multi_agent_runtime",

src/agent/agents/agent.py

@@ -0,0 +1,193 @@
+"""动态 Agent 工厂：根据 agent_config.json 全动态创建 AgentRuntime。
+
+系统定位:
+    替代原有的 hardcoded main_agent / code_agent / research_agent 等单文件，
+    实现从配置文件全动态加载 Agent 实例。所有 Agent 的运行参数（图类型、
+    模型、工具集、系统提示词、最大迭代次数）均由 agent_config.json 驱动。
+
+使用方式:
+    from agent.agents.agent import get_main_agent_runtime, reload_all_agent_runtimes
+    runtime = get_main_agent_runtime()
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from agent.core.config_manager import load_agent_configs, load_models, AgentConfig
+from agent.core.graph import build_graph_by_name
+from agent.core.runtime import AgentRuntime
+from agent.tools import get_tools
+
+
+# ---------- 缓存 ----------
+_all_agent_runtimes: dict[str, AgentRuntime] = {}
+_main_agent_name: str = "main"
+
+
+def _build_llm_for_agent(cfg: AgentConfig):
+    """根据 Agent 配置中指定的 llm_model_id 构建 LLM 实例。
+
+    从 env_config.json 的 models 列表中查找匹配的模型配置，
+    用其参数构造 ChatQwen 实例。若未找到匹配模型则回退到环境变量默认值。
+    """
+    from agent.core.llm import ChatQwen
+
+    models = load_models()
+    model_config = None
+    for m in models:
+        if m.get("id") == cfg.llm_model_id:
+            model_config = m
+            break
+
+    if model_config:
+        return ChatQwen(
+            model=model_config.get("model", ""),
+            api_key=model_config.get("api_key", ""),
+            base_url=model_config.get("base_url", ""),
+            timeout=float(model_config.get("timeout", 60)),
+            max_retries=int(model_config.get("max_retries", 0)),
+        )
+    # 回退：使用环境变量中已加载的默认 LLM 配置
+    from agent.core.llm import llm as _default_llm
+    return ChatQwen(
+        model=_default_llm.model_name,
+        api_key=_default_llm.openai_api_key or "",
+        base_url=_default_llm.openai_api_base or "",
+    )
+
+
+def _build_agent_runtime(cfg: AgentConfig) -> AgentRuntime:
+    """根据单个 AgentConfig 构建 AgentRuntime 实例。
+
+    输入:
+        cfg: Agent 配置（name/graph/tools/llm_model_id/system_prompt/max_iterations）。
+
+    输出:
+        完整的 AgentRuntime 实例，可被 execute_agent 直接使用。
+    """
+    # 1. 构建 LLM
+    agent_llm = _build_llm_for_agent(cfg)
+
+    # 2. 获取所有可用工具并按配置过滤
+    all_tools = get_tools()
+    if cfg.tools:
+        agent_tools = [t for t in all_tools if t.name in cfg.tools]
+    else:
+        agent_tools = all_tools
+
+    # 3. bind_tools
+    model_with_tools = agent_llm.bind_tools(agent_tools, tool_choice="auto")
+
+    # 4. 根据 graph 配置动态构建图
+    graph = build_graph_by_name(
+        graph_name=cfg.graph,
+        tools=agent_tools,
+        model_with_tools=model_with_tools,
+        trajectory_rounds=cfg.trajectory_rounds,
+        parallel_tools=cfg.parallel_tools,
+    )
+
+    # 5. 组装 AgentRuntime
+    return AgentRuntime(
+        name=cfg.name,
+        graph=graph,
+        llm=agent_llm,
+        tools=agent_tools,
+        tools_by_name={tool.name: tool for tool in agent_tools},
+        system_prompt=cfg.system_prompt,
+        max_iterations=cfg.max_iterations,
+        trajectory_rounds=cfg.trajectory_rounds,
+    )
+
+
+def build_all_agent_runtimes() -> dict[str, AgentRuntime]:
+    """从 agent_config.json 读取所有启用 Agent 并构建运行时字典。
+
+    输出:
+        {agent_name: AgentRuntime} 字典，其中第一个 role="main" 的为 main_agent。
+
+    系统定位:
+        启动时调用一次，构建全局运行时缓存。
+    """
+    global _all_agent_runtimes, _main_agent_name
+    configs = load_agent_configs()
+    _all_agent_runtimes = {}
+    _main_agent_name = "main"
+
+    for cfg in configs:
+        if not cfg.enabled:
+            continue
+        try:
+            runtime = _build_agent_runtime(cfg)
+            _all_agent_runtimes[cfg.name] = runtime
+            if cfg.role == "main":
+                _main_agent_name = cfg.name
+        except Exception as e:
+            print(f"[AgentFactory] 构建 Agent '{cfg.name}' 失败: {e}")
+
+    # 确保至少有一个 main agent
+    if _main_agent_name not in _all_agent_runtimes and _all_agent_runtimes:
+        first_name = next(iter(_all_agent_runtimes))
+        _main_agent_name = first_name
+        print(f"[AgentFactory] 未找到 role='main' 的 Agent，自动将 '{first_name}' 设为主 Agent。")
+
+    return _all_agent_runtimes
+
+
+def get_main_agent_runtime() -> AgentRuntime | None:
+    """获取当前配置中 role="main" 的 AgentRuntime。
+
+    若运行时缓存为空则自动构建。
+    """
+    global _all_agent_runtimes
+    if not _all_agent_runtimes:
+        build_all_agent_runtimes()
+    return _all_agent_runtimes.get(_main_agent_name)
+
+
+def get_all_agent_runtimes() -> dict[str, AgentRuntime]:
+    """获取所有已构建的 Agent 运行时字典。"""
+    if not _all_agent_runtimes:
+        build_all_agent_runtimes()
+    return dict(_all_agent_runtimes)
+
+
+def get_agent_runtime(name: str) -> AgentRuntime | None:
+    """按名称获取指定 Agent 运行时。"""
+    if not _all_agent_runtimes:
+        build_all_agent_runtimes()
+    return _all_agent_runtimes.get(name)
+
+
+def reload_all_agent_runtimes() -> dict:
+    """重新加载配置并重建所有 Agent 运行时，返回当前状态。
+
+    输出:
+        {"agents": [{"name": str, "tools_count": int, "graph": str, "max_iterations": int}, ...],
+         "main_agent": str}
+    """
+    global _all_agent_runtimes, _main_agent_name
+    _all_agent_runtimes.clear()
+    build_all_agent_runtimes()
+
+    # 同步更新 chatbot_agent 中的缓存引用
+    import agent.chatbot_agent as ca
+    main_rt = _all_agent_runtimes.get(_main_agent_name)
+    if main_rt:
+        ca.main_agent_runtime = main_rt
+        ca.agent_graph = main_rt.graph
+        ca.tools = main_rt.tools
+        ca.TOOLS_BY_NAME = main_rt.tools_by_name
+        ca.llm = main_rt.llm
+
+    agents_info = []
+    for name, rt in _all_agent_runtimes.items():
+        agents_info.append({
+            "name": name,
+            "tools_count": len(rt.tools),
+            "graph": rt.graph.__class__.__name__ if rt.graph else "unknown",
+            "max_iterations": rt.max_iterations,
+        })
+
+    return {
+        "agents": agents_info,
+        "main_agent": _main_agent_name,
+    }

src/agent/agents/code_agent.py

@@ -1,10 +0,0 @@
-"""代码子 Agent（预留）。
-
-系统定位:
-    计划用于代码生成、静态分析、仓库操作等，可绑定代码执行沙箱工具
-    与目录读写类工具。
-
-可扩展性:
-    可实现独立 AgentRuntime，或在 team 模式下由 main Agent 委派任务；
-    建议对执行类工具保持 confirm 策略。
-"""

src/agent/agents/gui_agent.py

@@ -1,11 +0,0 @@
-"""GUI子 Agent（预留）。
-
-系统定位:
-    计划用于GUI自动化、页面理解与操作编排，工具以 gui_control
-    及 screen_capture 为主。
-
-可扩展性:
-    实现时可单独配置 tool_policy 白名单、更严格的 confirm 策略，
-    并绑定专用 system_prompt 与较短上下文窗口。
-"""
-

src/agent/agents/main_agent.py

@@ -1,77 +0,0 @@
-"""主 Agent 装配入口：工具、模型、图与运行时单例。
-
-系统定位:
-    项目默认 Agent 实例 ``main_agent_runtime``，由 Web 层导入并调用
-    ``core.runtime.execute_agent`` / ``continue_after_human_action``。
-
-装配内容:
-    - get_tools(): 主 Agent 可用工具集
-    - llm.bind_tools: 工具调用能力
-    - build_agent_graph: 标准 ReAct 图
-    - MAIN_SYSTEM_PROMPT: 系统提示词
-
-可扩展性:
-    - 可按环境变量切换工具子集或模型。
-    - 子 Agent（research/browser/code）可仿照本文件独立装配 AgentRuntime。
-"""
-from __future__ import annotations
-
-from agent.core.graph_builder import build_agent_graph
-from agent.core.llm import llm
-from agent.core.runtime import AgentRuntime
-from agent.memory.system_prompt import MAIN_SYSTEM_PROMPT
-from agent.tools import get_tools
-
-
-def _build_main_agent_runtime():
-    """根据当前配置重新构建主 Agent 运行时。"""
-    from agent.core.llm import llm as _llm
-    _system_prompt = MAIN_SYSTEM_PROMPT
-    _max_iterations = 200
-    _tools = get_tools()
-    try:
-        from agent.core.config_manager import load_agent_configs
-        configs = load_agent_configs()
-        for cfg in configs:
-            if cfg.name == "main" and cfg.enabled:
-                if cfg.system_prompt:
-                    _system_prompt = cfg.system_prompt
-                _max_iterations = cfg.max_iterations
-                # 根据 agent_config.json 中的 tools 列表过滤工具
-                if cfg.tools:
-                    _tools = [t for t in _tools if t.name in cfg.tools]
-                break
-    except Exception:
-        pass
-
-    model_with_tools = _llm.bind_tools(_tools, tool_choice="auto")
-    return AgentRuntime(
-        name="main",
-        graph=build_agent_graph(_tools, model_with_tools),
-        llm=_llm,
-        tools=_tools,
-        tools_by_name={tool.name: tool for tool in _tools},
-        system_prompt=_system_prompt,
-        max_iterations=_max_iterations,
-    )
-
-
-main_agent_runtime = _build_main_agent_runtime()
-
-
-def reload_main_agent_runtime() -> dict:
-    """重新加载配置并重建主 Agent 运行时，返回当前状态供调试。"""
-    global main_agent_runtime
-    import agent.chatbot_agent as ca
-    main_agent_runtime = _build_main_agent_runtime()
-    # 更新 chatbot_agent 中缓存的引用
-    ca.main_agent_runtime = main_agent_runtime
-    ca.agent_graph = main_agent_runtime.graph
-    ca.tools = main_agent_runtime.tools
-    ca.TOOLS_BY_NAME = main_agent_runtime.tools_by_name
-    ca.llm = main_agent_runtime.llm
-    return {
-        "name": main_agent_runtime.name,
-        "tools_count": len(main_agent_runtime.tools),
-        "max_iterations": main_agent_runtime.max_iterations,
-    }

src/agent/agents/multi_agent_runtime.py

@@ -25,7 +25,7 @@ from agent.core.multi_agent_state import (
     ToolCallEvent,
     init_multi_agent_state,
 )
-from agent.tools.tool_agent_call import AgentCallTool
+from agent.tools.tool_agent_call import CallSubAgentTool
 
 
 @dataclass
@@ -92,9 +92,9 @@ def build_multi_agent_runtime(
 
     示例::
 
-        from agent.agents.main_agent import main_agent_runtime
+        from agent.agents.agent import get_main_agent_runtime
         runtime = build_multi_agent_runtime(
-            main_runtime=main_agent_runtime,
+            main_runtime=get_main_agent_runtime(),
             sub_runtimes=[
                 {"runtime": code_agent_runtime, "icon": "💻"},
                 {"runtime": research_agent_runtime, "icon": "🔍"},
@@ -104,9 +104,9 @@ def build_multi_agent_runtime(
     sub_runtimes = sub_runtimes or []
 
     # 组装主 agent 工具（含 agent_call）
-    main_tools = list(main_runtime.tools) + [AgentCallTool()]
+    main_tools = list(main_runtime.tools) + [CallSubAgentTool()]
     main_tools_by_name = dict(main_runtime.tools_by_name)
-    main_tools_by_name["agent_call"] = AgentCallTool()
+    main_tools_by_name["agent_call"] = CallSubAgentTool()
     main_model_with_tools = main_runtime.llm.bind_tools(main_tools, tool_choice="auto")
 
     # 子 agent 配置列表

src/agent/agents/research_agent.py

@@ -1,12 +0,0 @@
-"""研究子 Agent（预留）。
-
-系统定位:
-    计划用于深度检索、文献综述等专用任务，与 main Agent 通过 team 模式
-    或子图委派协作。
-
-可扩展性:
-    实现步骤建议:
-    1. 定义 RESEARCH_SYSTEM_PROMPT 与精简工具集（web_search、RAG 等）
-    2. build_agent_graph(tools, model) 或自定义图（含检索节点）
-    3. 导出 research_agent_runtime = AgentRuntime(...)
-"""

src/agent/chatbot_agent.py

@@ -2,12 +2,24 @@ from __future__ import annotations
 
 from typing import Any, Literal
 
-from agent.agents.main_agent import main_agent_runtime
+from agent.agents.agent import (
+    build_all_agent_runtimes,
+    get_main_agent_runtime,
+    reload_all_agent_runtimes,
+)
 from agent.core.runtime import continue_after_human_action as continue_runtime_after_human_action
 from agent.core.runtime import execute_agent as execute_runtime_agent
 
 AgentMode = Literal["agent", "team"]
 
+# 首次导入时从配置构建主 Agent 运行时并缓存引用
+_built = build_all_agent_runtimes()
+main_agent_runtime = get_main_agent_runtime()
+agent_graph = main_agent_runtime.graph
+tools = main_agent_runtime.tools
+TOOLS_BY_NAME = main_agent_runtime.tools_by_name
+llm = main_agent_runtime.llm
+
 
 def execute_agent(
     chat_history: list[dict[str, Any]],
@@ -43,9 +55,3 @@ def continue_after_human_action(
         instruction=instruction,
         output_type=output_type,
     )
-
-
-agent_graph = main_agent_runtime.graph
-tools = main_agent_runtime.tools
-TOOLS_BY_NAME = main_agent_runtime.tools_by_name
-llm = main_agent_runtime.llm

src/agent/core/__init__.py

@@ -1,12 +1,12 @@
 """Agent 核心运行时包。
 
 包含:
-    - state / graph_builder: LangGraph 状态与图拓扑
+    - state / graph: LangGraph 状态与图拓扑
     - nodes / routing: 图节点与条件路由
     - runtime: 对外执行入口 execute_agent / continue_after_human_action
     - llm: ChatQwen 多模态网关
-    - approvals / human_interaction / tool_policy: HITL 与安全策略
-    - plan: Plan 模式 UI 构建
+    - approvals: HITL 待确认管理（含 human_interaction 参数规范化）
+    - tool_policy: 工具执行安全策略
 
 系统定位:
     Agent 业务逻辑中枢，``agents`` 包在此之上组装具体 Agent 实例。

src/agent/core/agent_config.json

@@ -1,20 +1,17 @@
 [
   {
     "name": "main",
-    "system_prompt": "你是一个多模态助手，能够直接理解用户上传的图片、语音等内容。\n    【关键行为准则】\n    - 你的默认行为是直接回答用户问题，不要调用任何工具。\n    - 只有当某个信息是你**绝对无法从当前对话或上传内容中获取**，且该信息必须通过外部工具才能获得时，才允许调用工具。\n    - 对于任何图片/音频输入，请始终**直接**利用你的视觉/听觉能力回答，**绝对不要**调用截图、OCR、日期查询等无关工具。\n    - 如果你不确定是否需要工具，选择**不调用**，直接给出你能给出的最佳答案。\n    - 违反上述规则是一种严重错误。",
+    "system_prompt": "你是一个多模态助手，能够直接理解用户上传的图片、语音等内容。\n    【关键行为准则】\n    - 你的默认行为是优先调用gui工具解决用户问题。\n    - 只有当某个信息是你**绝对无法从当前对话或上传内容中获取**，且该信息必须通过外部工具才能获得时，才允许调用工具。\n    - 对于任何图片/音频输入，请始终**直接**利用你的视觉/听觉能力回答，**绝对不要**调用截图、OCR、日期查询等无关工具。\n    - 如果你不确定是否需要工具，选择**不调用**，直接给出你能给出的最佳答案。\n    - 违反上述规则是一种严重错误。",
     "max_iterations": 200,
     "llm_model_id": "a44b226e",
     "tools": [
-      "todo_list",
       "gui_tool",
-      "directory_listing",
-      "web_search_class",
-      "date_query_class",
-      "human_interaction",
-      "software_control",
       "browser_control"
     ],
     "enabled": true,
-    "role": "main"
+    "role": "main",
+    "graph": "react",
+    "trajectory_rounds": 3,
+    "parallel_tools": true
   }
 ]

src/agent/core/approvals.py

@@ -1,8 +1,13 @@
-"""待确认操作（HITL）内存注册与 UI 元数据构建。
+"""待确认操作（HITL）：内存注册、UI 元数据构建、参数规范化与结果生成。
 
 系统定位:
-    维护进程内 ``PENDING_TOOL_APPROVALS`` 字典，在图因需确认工具而暂停时
-    保存上下文；``runtime.continue_after_human_action`` 消费并清理。
+    维护进程内 ``PENDING_TOOL_APPROVALS`` 字典；在图因需确认工具而暂停时
+    保存上下文并构建前端 UI 元数据；在用户操作后生成 ToolMessage 供图继续执行。
+
+内容分区:
+    - PENDING 存储与元数据构建（build_approval_meta / build_human_interaction_meta）
+    - UI 消息辅助（pending_assistant_message / remove_pending_ui_message）
+    - human_interaction 工具的参数规范化与结果文案（normalize / result）
 
 注意:
     当前为内存存储，进程重启后待确认项丢失；生产环境可改为 Redis/DB。
@@ -10,6 +15,7 @@
 可扩展性:
     - 增加 TTL、session 级清理、持久化后端。
     - ``build_*_meta`` 可与前端组件协议版本化。
+    - 新增 interaction_type 时同步扩展 normalize / result 分支。
 """
 from __future__ import annotations
 
@@ -20,12 +26,20 @@ from typing import Any, Sequence
 from langchain_core.messages import BaseMessage
 from langchain_core.messages import messages_to_dict
 
-from agent.core.human_interaction import normalize_human_interaction_args
+from agent.tools.tool import HumanInteraction
 from agent.utils.tool_call_utils import json_safe
 
+# ============================================================
+#  PENDING 存储
+# ============================================================
+
 PENDING_TOOL_APPROVALS: dict[str, dict[str, Any]] = {}
 
 
+# ============================================================
+#  UI 元数据构建
+# ============================================================
+
 def build_approval_meta(session_id: str, tool_call: dict[str, Any], messages: Sequence[BaseMessage]) -> dict[str, Any]:
     """为需确认的普通工具调用构建 UI 元数据并注册 pending。
 
@@ -36,12 +50,6 @@ def build_approval_meta(session_id: str, tool_call: dict[str, Any], messages: Se
 
     输出:
         ``{"pending_action": {...}}``，含 id、type=tool_call、args、options 等。
-
-    系统定位:
-        ``routing.first_pending_tool_meta`` 对 confirm 类工具调用。
-
-    可扩展性:
-        可按工具名定制 title、风险提示、参数展示模板。
     """
     approval_id = uuid.uuid4().hex
     tool_name = tool_call.get("name") or "unknown_tool"
@@ -78,12 +86,6 @@ def build_human_interaction_meta(session_id: str, tool_call: dict[str, Any], mes
 
     输出:
         ``{"pending_action": {...}}``，type=human_interaction，含 interaction_type 等。
-
-    系统定位:
-        模型主动请求用户补充信息/选择/审批时使用。
-
-    可扩展性:
-        可扩展表单 schema、多步向导式交互。
     """
     approval_id = uuid.uuid4().hex
     args = normalize_human_interaction_args(tool_call.get("args") or {})
@@ -120,21 +122,7 @@ def build_human_interaction_meta(session_id: str, tool_call: dict[str, Any], mes
 
 
 def pending_assistant_message(meta: dict[str, Any], content: str = "需要你确认后继续执行。") -> dict[str, Any]:
-    """构造带 pending_action 的 assistant 聊天消息 dict。
-
-    输入:
-        meta: 通常含 pending_action 的字典。
-        content: 展示给用户的提示文案。
-
-    输出:
-        Web UI 使用的 ``{"role": "assistant", "content": ..., "meta": ...}``。
-
-    系统定位:
-        ``runtime.execute_agent`` 检测到待确认时追加到 chat_history。
-
-    可扩展性:
-        可统一 output_type、国际化 content 模板。
-    """
+    """构造带 pending_action 的 assistant 聊天消息 dict。"""
     return {
         "role": "assistant",
         "content": content,
@@ -143,24 +131,60 @@ def pending_assistant_message(meta: dict[str, Any], content: str = "需要你确
 
 
 def remove_pending_ui_message(chat_history: list[dict[str, Any]], approval_id: str) -> None:
-    """在 chat_history 中将指定 approval_id 的 pending_action 标记为已解决。
-
-    输入:
-        chat_history: 可变聊天历史列表（原地修改）。
-        approval_id: 待确认项 ID。
-
-    输出:
-        无（副作用：匹配消息的 meta.pending_action.resolved = True）。
-
-    系统定位:
-        ``runtime.continue_after_human_action`` 用户操作后更新 UI 状态。
-
-    可扩展性:
-        可改为从 history 中移除而非仅标记 resolved。
-    """
+    """在 chat_history 中将指定 approval_id 的 pending_action 标记为已解决（原地修改）。"""
     for msg in reversed(chat_history):
         pending = ((msg.get("meta") or {}).get("pending_action") or {}) if isinstance(msg, dict) else {}
         if pending.get("id") == approval_id:
             pending["resolved"] = True
             msg.setdefault("meta", {})["pending_action"] = pending
             return
+
+
+# ============================================================
+#  human_interaction 工具的参数规范化与结果文案
+# ============================================================
+
+def normalize_human_interaction_args(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+    """规范化 human_interaction 工具参数为固定 schema。
+
+    输入:
+        args: 模型传入的原始参数字典。
+
+    输出:
+        含 interaction_type、title、prompt、options、suggested_response 的字典；
+        interaction_type 限定为 information | selection | approval。
+    """
+    normalized = dict(args or {})
+    normalized["interaction_type"] = str(normalized.get("interaction_type") or "information")
+    if normalized["interaction_type"] not in {"information", "selection", "approval"}:
+        normalized["interaction_type"] = "information"
+    normalized["title"] = str(normalized.get("title") or "需要人工处理")
+    normalized["prompt"] = str(normalized.get("prompt") or "请处理后继续。")
+    normalized["options"] = HumanInteraction.normalize_options(normalized.get("options"))
+    normalized["suggested_response"] = str(normalized.get("suggested_response") or "")
+    return normalized
+
+
+def human_interaction_result(pending: dict[str, Any], decision: str, instruction: str | None) -> str:
+    """根据用户决策生成写入 ToolMessage 的文本结果。
+
+    输入:
+        pending: PENDING_TOOL_APPROVALS 中 type=human_interaction 的条目。
+        decision: approve | reject | edit。
+        instruction: 用户输入文本（补充信息、选项、修改说明等）。
+
+    输出:
+        供 LangGraph 继续推理的 ToolMessage 字符串内容。
+    """
+    tool_call = pending.get("tool_call") or {}
+    args = normalize_human_interaction_args(tool_call.get("args") or {})
+    interaction_type = args.get("interaction_type") or "information"
+    text = (instruction or "").strip()
+    if interaction_type == "approval":
+        if decision == "reject":
+            return "用户拒绝"
+        return "用户同意"
+    if interaction_type == "selection":
+        selected = text or args.get("suggested_response") or ""
+        return f"用户选择：{selected}"
+    return f"用户补充信息如下：{text}"

src/agent/core/config_manager.py

@@ -49,6 +49,9 @@ class AgentConfig:
     tools: list[str] = field(default_factory=list)
     enabled: bool = True
     role: str = "sub"                                          # "main" | "sub"
+    graph: str = "react"                                       # 图名，对应 graph.py 中 GRAPH_REGISTRY 的 key
+    trajectory_rounds: int = 3                                 # 短期记忆：执行过程中保留最近 N 轮工具返回结果
+    parallel_tools: bool = False                               # 是否并行执行同一轮中的多个工具调用
 
 
 @dataclass
@@ -99,6 +102,9 @@ def _default_agent_config() -> list[dict]:
             "tools": get_all_available_tool_names(),
             "enabled": True,
             "role": "main",
+            "graph": "react",
+            "trajectory_rounds": 3,
+            "parallel_tools": False,
         }
     ]
 
@@ -120,6 +126,9 @@ def load_agent_configs() -> list[AgentConfig]:
             tools=item.get("tools", []),
             enabled=item.get("enabled", True),
             role=item.get("role", "sub"),
+            graph=item.get("graph", "react"),
+            trajectory_rounds=item.get("trajectory_rounds", 3),
+            parallel_tools=item.get("parallel_tools", False),
         ))
     return configs
 
@@ -329,3 +338,93 @@ def get_registered_tool_names() -> list[str]:
     """返回所有可用工具名称（含数据库工具）。"""
     from agent.tools import get_all_available_tool_names
     return get_all_available_tool_names()
+
+
+# ---------- GUI 显示器配置 ----------
+GUI_CONFIG_PATH = _CORE_DIR / "gui_config.json"
+
+
+def _default_gui_config() -> dict:
+    """生成默认 GUI 显示器配置（主显示器）。"""
+    try:
+        from screeninfo import get_monitors
+        monitors = get_monitors()
+        primary = next((m for m in monitors if m.is_primary), monitors[0] if monitors else None)
+        if primary:
+            return {
+                "gui_monitor_name": primary.name or "",
+                "gui_monitor_index": 0,
+                "monitors_snapshot": _serialize_monitors(monitors),
+            }
+    except Exception:
+        pass
+    return {
+        "gui_monitor_name": "",
+        "gui_monitor_index": 0,
+        "monitors_snapshot": [],
+    }
+
+
+def _serialize_monitors(monitors) -> list[dict]:
+    """将 screeninfo Monitor 对象序列化为可 JSON 化的字典列表。"""
+    result = []
+    for m in monitors:
+        result.append({
+            "name": m.name or "",
+            "x": m.x,
+            "y": m.y,
+            "width": m.width,
+            "height": m.height,
+            "is_primary": m.is_primary,
+        })
+    return result
+
+
+def _get_live_monitors() -> list[dict]:
+    """实时获取当前连接的显示器列表（通过 screeninfo）。"""
+    from screeninfo import get_monitors
+    return _serialize_monitors(get_monitors())
+
+
+def load_gui_config() -> dict:
+    """从 gui_config.json 加载 GUI 显示器配置，无文件时返回默认。"""
+    raw = _read_json(GUI_CONFIG_PATH)
+    if not raw or not isinstance(raw, dict):
+        raw = _default_gui_config()
+        _write_json(GUI_CONFIG_PATH, raw)
+    return raw
+
+
+def save_gui_config(config: dict) -> bool:
+    """将 GUI 显示器配置写入 gui_config.json。"""
+    return _write_json(GUI_CONFIG_PATH, config)
+
+
+def get_active_monitor_region() -> dict | None:
+    """获取当前选中的 GUI 操作显示器的区域信息。
+
+    返回:
+        {"x": int, "y": int, "width": int, "height": int, "name": str} 或 None
+
+    系统定位:
+        供 gui_tool.py 截取指定显示器区域并做坐标变换。
+    """
+    config = load_gui_config()
+    monitor_name = config.get("gui_monitor_name", "")
+
+    monitors = _get_live_monitors()
+
+    if not monitors:
+        return None
+
+    # 按名称模糊匹配
+    if monitor_name:
+        for m in monitors:
+            if monitor_name.lower() in (m.get("name", "") or "").lower():
+                return {"x": m["x"], "y": m["y"], "width": m["width"], "height": m["height"], "name": m["name"]}
+
+    # 回退：主显示器
+    primary = next((m for m in monitors if m.get("is_primary")), monitors[0] if monitors else None)
+    if primary:
+        return {"x": primary["x"], "y": primary["y"], "width": primary["width"], "height": primary["height"], "name": primary["name"]}
+    return None

src/agent/core/graph.py

@@ -0,0 +1,162 @@
+"""LangGraph 工作流图构建与图注册中心。
+
+系统定位:
+    将 LLM（已 bind_tools）、工具列表组装为可编译的 StateGraph，
+    供 ``agents/agent`` 及各子 Agent 的 ``AgentRuntime`` 使用。
+
+图注册中心:
+    GRAPH_REGISTRY: {图名: 构建函数} 字典映射，供 agent_config.json 的 graph 字段
+    动态选择使用哪个图。用户可在此注册自定义图。
+
+图结构:
+    react:  START -> agent -> (tools | END)
+           tools -> process_tool_artifact -> agent
+
+    multi_agent: START -> supervisor -> main | sub_N | END
+                main -> supervisor, sub_N -> supervisor
+
+可扩展性:
+    - 在 GRAPH_REGISTRY 中注册新图的 (build_fn, info) 元组。
+    - 可增加 checkpoint、interrupt 节点、子图路由。
+    - 可为不同 Agent 注入不同的 conditional_edges 或额外节点（如 RAG 检索）。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
+
+from langgraph.graph import END, START, StateGraph
+from langgraph.prebuilt import ToolNode
+
+from agent.core.nodes import make_call_model_node, process_tool_artifact
+from agent.core.routing import should_continue
+from agent.core.state import AgentState
+
+
+def build_agent_graph(tools: list[Any], model_with_tools: Any, trajectory_rounds: int = 3, parallel_tools: bool = False):
+    """构建并编译标准 ReAct Agent 图。
+
+    输入:
+        tools: LangChain BaseTool 列表，供 ToolNode 执行。
+        model_with_tools: 已 ``bind_tools`` 的聊天模型，供 agent 节点调用。
+        trajectory_rounds: 短期记忆保留最近 N 轮工具返回结果，默认 3。
+        parallel_tools: 是否启用并行工具执行（多个 tool_call 在同一轮并行执行）。
+
+    输出:
+        编译后的 LangGraph CompiledGraph，支持 ``invoke({"messages": ...})``。
+
+    系统定位:
+        默认图类型 "react"，供各 Agent 使用。
+
+    可扩展性:
+        返回前可 ``workflow.compile(checkpointer=...)`` 启用持久化；
+        可参数化节点名以支持多 Agent 图合并。
+    """
+    from agent.tools.tool_agent_call import make_parallel_tool_node
+
+    workflow = StateGraph(AgentState)
+    workflow.add_node("agent", make_call_model_node(model_with_tools, trajectory_rounds=trajectory_rounds))
+
+    # 根据 parallel_tools 选择工具执行节点
+    if parallel_tools:
+        workflow.add_node("tools", make_parallel_tool_node(tools))
+    else:
+        workflow.add_node("tools", ToolNode(tools))
+
+    workflow.add_node("process_tool_artifact", process_tool_artifact)
+
+    workflow.add_edge(START, "agent")
+    workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue, {"tools": "tools", END: END})
+    workflow.add_edge("tools", "process_tool_artifact")
+    workflow.add_edge("process_tool_artifact", "agent")
+    return workflow.compile()
+
+
+
+
+# ---------- 图注册中心 ----------
+# 格式: {图名: {"builder": 构建函数, "display_name": 显示名, "description": 描述}}
+# 用户可在此追加自定义图定义。
+# 图结构可视化通过 Mermaid PNG 自动生成，无需手动配置 nodes/edges。
+
+GRAPH_REGISTRY: dict[str, dict[str, Any]] = {
+    "react": {
+        "builder": build_agent_graph,
+        "display_name": "ReAct (标准)",
+        "description": "标准 ReAct 循环：agent 推理 -> 工具执行 -> 结果处理 -> agent 继续推理，直至完成。适用于绝大多数单 Agent 场景。",
+    },
+}
+
+
+def get_available_graphs() -> list[dict]:
+    """返回所有已注册图的信息列表，供前端下拉框与图可视化使用。
+
+    输出: [{"name": str, "display_name": str, "description": str}, ...]
+    """
+    result = []
+    for name, info in GRAPH_REGISTRY.items():
+        result.append({
+            "name": name,
+            "display_name": info.get("display_name", name),
+            "description": info.get("description", ""),
+        })
+    return result
+
+
+def get_graph_png_bytes(graph_name: str) -> bytes | None:
+    """为指定图名构建编译图并生成 Mermaid PNG 字节。
+
+    输入:
+        graph_name: 图名（如 "react"），必须在 GRAPH_REGISTRY 中。
+
+    输出:
+        PNG 字节数据，失败返回 None。
+
+    系统定位:
+        供前端 /api/config/graphs/png/{graph_name} 接口使用，
+        动态生成图结构可视化图片。
+
+    如何新增图:
+        1. 在 GRAPH_REGISTRY 中注册: {"builder": your_build_fn, "display_name": "名称", "description": "描述"}
+        2. builder 函数签名为 (tools, model_with_tools, **extra_kwargs) -> CompiledGraph
+        3. PNG 自动生成，无需额外配置
+    """
+    from unittest.mock import MagicMock
+
+    entry = GRAPH_REGISTRY.get(graph_name)
+    if entry is None:
+        return None
+
+    try:
+        # 使用 minimal mock 构建仅用于可视化的编译图
+        mock_llm = MagicMock()
+        mock_llm.bind_tools.return_value = MagicMock()
+        mock_tools: list = []
+        compiled = entry["builder"](mock_tools, mock_llm)
+        graph_obj = compiled.get_graph()
+        return graph_obj.draw_mermaid_png()
+    except Exception as e:
+        print(f"[GraphViz] 生成图 '{graph_name}' 的 PNG 失败: {e}")
+        return None
+
+
+def build_graph_by_name(graph_name: str, tools: list[Any], model_with_tools: Any, **extra_kwargs):
+    """根据图名从注册中心查找构建函数并构建编译后的图。
+
+    输入:
+        graph_name: 图名（如 "react"），必须在 GRAPH_REGISTRY 中。
+        tools: LangChain BaseTool 列表。
+        model_with_tools: 已 bind_tools 的 LLM。
+        **extra_kwargs: 传递给 builder 的额外参数（如 trajectory_rounds）。
+
+    输出:
+        编译后的 LangGraph CompiledGraph。
+
+    异常:
+        ValueError: graph_name 未在注册中心找到。
+    """
+    entry = GRAPH_REGISTRY.get(graph_name)
+    if entry is None:
+        available = list(GRAPH_REGISTRY.keys())
+        raise ValueError(f"未找到图 '{graph_name}'，可用图: {available}")
+    builder = entry["builder"]
+    return builder(tools, model_with_tools, **extra_kwargs)

src/agent/core/graph_builder.py

@@ -1,53 +0,0 @@
-"""LangGraph ReAct 工作流图构建。
-
-系统定位:
-    将 LLM（已 bind_tools）、工具列表组装为可编译的 StateGraph，
-    供 ``agents/main_agent`` 及各子 Agent 的 ``AgentRuntime`` 使用。
-
-图结构:
-    START -> agent -> (tools | END)
-    tools -> process_tool_artifact -> agent
-
-可扩展性:
-    - 可增加 checkpoint、interrupt 节点、子图路由。
-    - 可为不同 Agent 注入不同的 conditional_edges 或额外节点（如 RAG 检索）。
-"""
-from __future__ import annotations
-
-from typing import Any
-
-from langgraph.graph import END, START, StateGraph
-from langgraph.prebuilt import ToolNode
-
-from agent.core.nodes import make_call_model_node, process_tool_artifact
-from agent.core.routing import should_continue
-from agent.core.state import AgentState
-
-
-def build_agent_graph(tools: list[Any], model_with_tools: Any):
-    """构建并编译标准 ReAct Agent 图。
-
-    输入:
-        tools: LangChain BaseTool 列表，供 ToolNode 执行。
-        model_with_tools: 已 ``bind_tools`` 的聊天模型，供 agent 节点调用。
-
-    输出:
-        编译后的 LangGraph CompiledGraph，支持 ``invoke({"messages": ...})``。
-
-    系统定位:
-        ``agents/main_agent`` 入口；子 Agent 可复用同一拓扑并替换 tools/model。
-
-    可扩展性:
-        返回前可 ``workflow.compile(checkpointer=...)`` 启用持久化；
-        可参数化节点名以支持多 Agent 图合并。
-    """
-    workflow = StateGraph(AgentState)
-    workflow.add_node("agent", make_call_model_node(model_with_tools))
-    workflow.add_node("tools", ToolNode(tools))
-    workflow.add_node("process_tool_artifact", process_tool_artifact)
-
-    workflow.add_edge(START, "agent")
-    workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue, {"tools": "tools", END: END})
-    workflow.add_edge("tools", "process_tool_artifact")
-    workflow.add_edge("process_tool_artifact", "agent")
-    return workflow.compile()

src/agent/core/gui_config.json

@@ -0,0 +1,22 @@
+{
+  "gui_monitor_name": "\\\\.\\DISPLAY5",
+  "gui_monitor_index": 0,
+  "monitors_snapshot": [
+    {
+      "name": "\\\\.\\DISPLAY5",
+      "x": 0,
+      "y": 0,
+      "width": 2560,
+      "height": 1440,
+      "is_primary": true
+    },
+    {
+      "name": "\\\\.\\DISPLAY1",
+      "x": -1350,
+      "y": 149,
+      "width": 1350,
+      "height": 2400,
+      "is_primary": false
+    }
+  ]
+}

src/agent/core/human_interaction.py

@@ -1,75 +0,0 @@
-"""人工交互（HITL）参数规范化与结果文案生成。
-
-系统定位:
-    连接 ``human_interaction`` 工具与 ``core/approvals`` / ``core/runtime``，
-    将模型发起的人工交互请求转为 UI 可展示结构，并在用户操作后生成
-    ToolMessage 内容供图继续执行。
-
-可扩展性:
-    - 新增 interaction_type 时同步扩展 ``normalize_human_interaction_args``
-      与 ``human_interaction_result`` 的分支。
-    - 可与前端约定更丰富的 payload（表单字段、文件上传等）。
-"""
-from __future__ import annotations
-
-from typing import Any
-
-from agent.tools.tool import HumanInteraction
-
-
-def normalize_human_interaction_args(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
-    """规范化 human_interaction 工具参数为固定 schema。
-
-    输入:
-        args: 模型传入的原始参数字典。
-
-    输出:
-        含 interaction_type、title、prompt、options、suggested_response 的字典；
-        interaction_type 限定为 information | selection | approval。
-
-    系统定位:
-        ``approvals.build_human_interaction_meta`` 构建待确认 UI 前调用。
-
-    可扩展性:
-        可增加 locale、超时、默认值校验；options 可支持 label/value 结构。
-    """
-    normalized = dict(args or {})
-    normalized["interaction_type"] = str(normalized.get("interaction_type") or "information")
-    if normalized["interaction_type"] not in {"information", "selection", "approval"}:
-        normalized["interaction_type"] = "information"
-    normalized["title"] = str(normalized.get("title") or "需要人工处理")
-    normalized["prompt"] = str(normalized.get("prompt") or "请处理后继续。")
-    normalized["options"] = HumanInteraction.normalize_options(normalized.get("options"))
-    normalized["suggested_response"] = str(normalized.get("suggested_response") or "")
-    return normalized
-
-
-def human_interaction_result(pending: dict[str, Any], decision: str, instruction: str | None) -> str:
-    """根据用户决策生成写入 ToolMessage 的文本结果。
-
-    输入:
-        pending: PENDING_TOOL_APPROVALS 中 type=human_interaction 的条目。
-        decision: approve | reject | edit。
-        instruction: 用户输入文本（补充信息、选项、修改说明等）。
-
-    输出:
-        供 LangGraph 继续推理的 ToolMessage 字符串内容。
-
-    系统定位:
-        ``runtime.continue_after_human_action`` 在人工交互分支调用。
-
-    可扩展性:
-        可返回结构化 JSON 字符串，供下游节点解析；支持多语言模板。
-    """
-    tool_call = pending.get("tool_call") or {}
-    args = normalize_human_interaction_args(tool_call.get("args") or {})
-    interaction_type = args.get("interaction_type") or "information"
-    text = (instruction or "").strip()
-    if interaction_type == "approval":
-        if decision == "reject":
-            return "用户拒绝"
-        return "用户同意"
-    if interaction_type == "selection":
-        selected = text or args.get("suggested_response") or ""
-        return f"用户选择：{selected}"
-    return f"用户补充信息如下：{text}"

src/agent/core/llm.py

@@ -476,13 +476,10 @@ class ChatQwen(ChatOpenAI):
         # ---------- 打印原始 tool_calls ----------
         try:
             raw = response if isinstance(response, dict) else response.model_dump()
-            print("[RAW_RESPONSE]", json.dumps(raw, indent=2, ensure_ascii=False))
             choices = raw.get("choices", [])
             if choices:
                 msg = choices[0].get("message", {})
                 tool_calls = msg.get("tool_calls")
-                if tool_calls:
-                    print("[RAW_TOOLCALLS]", json.dumps(tool_calls, indent=2, ensure_ascii=False))
         except Exception:
             pass
 

src/agent/core/multi_agent_graph.py

@@ -350,6 +350,7 @@ def make_main_agent_node(
     tools: list[Any],
     agent_name: str = "main",
     tools_by_name: dict[str, Any] | None = None,
+    trajectory_rounds: int = 3,
 ) -> Callable[[dict], dict]:
     """创建主 Agent 的图节点（含完整的 ReAct 循环 + 委派能力）。
 
@@ -362,6 +363,7 @@ def make_main_agent_node(
         tools: 工具列表（含 agent_call 工具）。
         agent_name: 主 agent 名称。
         tools_by_name: 工具名映射。
+        trajectory_rounds: 短期记忆保留最近 N 轮工具返回结果。
 
     输出:
         LangGraph 节点函数。
@@ -377,8 +379,10 @@ def make_main_agent_node(
         # 执行完整的 ReAct 循环（限制步数防止无限循环）
         max_steps = 50
         for step in range(max_steps):
-            # 调用 LLM
-            response = model_with_tools.invoke(messages)
+            # 过滤短期记忆后再调用 LLM
+            from agent.core.nodes import _filter_short_term_memory
+            filtered = _filter_short_term_memory(messages, trajectory_rounds)
+            response = model_with_tools.invoke(filtered)
             messages.append(response)
 
             # 记录工具调用事件
@@ -471,6 +475,7 @@ def build_multi_agent_graph(
     main_tools_by_name: dict[str, Any],
     sub_agents: list[dict[str, Any]],
     main_agent_name: str = "main",
+    trajectory_rounds: int = 3,
 ) -> Any:
     """构建一主多子 SupervisorGraph。
 
@@ -505,7 +510,7 @@ def build_multi_agent_graph(
     # 主 Agent 节点
     workflow.add_node(
         main_agent_name,
-        make_main_agent_node(main_model_with_tools, main_tools, main_agent_name, main_tools_by_name),
+        make_main_agent_node(main_model_with_tools, main_tools, main_agent_name, main_tools_by_name, trajectory_rounds=trajectory_rounds),
     )
 
     # 子 Agent 节点

src/agent/core/nodes.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 系统定位:
     实现 ReAct 循环中的 ``agent`` 节点工厂与 ``process_tool_artifact`` 节点，
-    被 ``graph_builder`` 注册到 StateGraph。
+    被 ``graph`` 注册到 StateGraph。
 
 可扩展性:
     - ``make_call_model_node`` 可注入 streaming、重试、用量统计回调。
@@ -19,11 +19,59 @@ from agent.utils.image_utils import image_bytes_to_openai_image_url_part
 from agent.utils.tool_call_utils import normalize_tool_call
 
 
-def make_call_model_node(model_with_tools: Any) -> Callable[[AgentState], dict]:
+def _filter_short_term_memory(messages: list, trajectory_rounds: int) -> list:
+    """过滤短期记忆：保留所有工具调用，工具返回结果仅保留最近 trajectory_rounds 轮。
+
+    输入:
+        messages: 完整消息列表。
+        trajectory_rounds: 保留最近 N 轮的工具返回结果。0 或负数表示不过滤。
+
+    输出:
+        过滤后的消息列表。
+
+    系统定位:
+        call_model 节点在调用 LLM 前进行消息裁剪，避免 GUI 等多轮工具调用
+        场景下上下文过长。
+
+    规则:
+        - 保留所有非 ToolMessage 消息（SystemMessage、HumanMessage、AIMessage）
+        - ToolMessage 仅保留最近 trajectory_rounds 轮工具调用对应的返回结果
+        - 每轮由一个 AIMessage（含 tool_calls）定义，其后的 ToolMessage 属于该轮
+    """
+    if trajectory_rounds <= 0:
+        return list(messages)
+
+    # 从后向前遍历，统计已遇到的含 tool_calls 的 AIMessage 轮数
+    rounds_seen = 0
+    kept_indices = set()
+
+    for i in range(len(messages) - 1, -1, -1):
+        msg = messages[i]
+        from langchain_core.messages import AIMessage, ToolMessage
+
+        if isinstance(msg, AIMessage) and getattr(msg, "tool_calls", None):
+            rounds_seen += 1
+
+        if isinstance(msg, ToolMessage):
+            if rounds_seen < trajectory_rounds:
+                kept_indices.add(i)
+        else:
+            kept_indices.add(i)
+
+    return [messages[i] for i in sorted(kept_indices)]
+
+
+def make_call_model_node(
+    model_with_tools: Any,
+    trajectory_rounds: int = 3,
+) -> Callable[[AgentState], dict]:
     """创建调用已绑定工具的 LLM 的图节点闭包。"""
 
     def call_model(state: AgentState) -> dict:
-        response = model_with_tools.invoke(state["messages"])
+        # 过滤短期记忆后再传给 LLM
+        all_messages = list(state["messages"])
+        filtered_messages = _filter_short_term_memory(all_messages, trajectory_rounds)
+        response = model_with_tools.invoke(filtered_messages)
 
         if hasattr(response, "tool_calls") and response.tool_calls:
             for tc in response.tool_calls:
@@ -52,11 +100,8 @@ def make_call_model_node(model_with_tools: Any) -> Callable[[AgentState], dict]:
 def process_tool_artifact(state: AgentState) -> dict:
     last_msg = state["messages"][-1]
 
+    # ---- 实时记录工具结果到前端 ----
     if isinstance(last_msg, ToolMessage):
-        content_preview = str(last_msg.content)
-        if len(content_preview) > 200:
-            content_preview = content_preview[:200] + "..."
-
         try:
             from agent.history.tool_call_recorder import record_tool_result_live, get_current_session
             sid = get_current_session()

src/agent/core/routing.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """LangGraph 条件路由：工具循环 vs 结束 vs 待确认暂停。
 
 系统定位:
-    连接 ``graph_builder`` 的条件边与 ``runtime.execute_agent`` 的
+    连接 ``graph`` 的条件边与 ``runtime.execute_agent`` 的
     后处理逻辑，在模型输出 tool_calls 时决定图走向或提取 UI 待确认元数据。
 
 可扩展性:
@@ -31,7 +31,7 @@ def should_continue(state: AgentState) -> Literal["tools", "__end__"]:
         ``"tools"`` 进入 ToolNode；``"__end__"`` 结束图（含需确认工具场景）。
 
     系统定位:
-        ``graph_builder`` 中 agent 节点的 conditional_edges 路由函数。
+        ``graph`` 中 agent 节点的 conditional_edges 路由函数。
         若任一 tool_call 策略为 confirm，则直接 END，由 runtime 展示确认 UI。
 
     可扩展性:

src/agent/core/runtime.py

@@ -18,11 +18,11 @@ from dataclasses import dataclass
 from typing import Any, Literal
 
 from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, ToolMessage
+from langgraph.errors import GraphRecursionError
 from langchain_core.messages import messages_from_dict
 from langgraph.errors import GraphRecursionError
 
-from agent.core.approvals import PENDING_TOOL_APPROVALS, pending_assistant_message, remove_pending_ui_message
-from agent.core.human_interaction import human_interaction_result
+from agent.core.approvals import PENDING_TOOL_APPROVALS, pending_assistant_message, remove_pending_ui_message, human_interaction_result
 from agent.history.tool_call_recorder import save_turn, start_live_turn, end_live_turn, set_current_turn, set_current_session
 from agent.memory.system_prompt import TEAM_MODE_PROMPT
 from agent.core.routing import first_pending_tool_meta
@@ -61,6 +61,7 @@ class AgentRuntime:
     tools_by_name: dict[str, Any]
     system_prompt: str
     max_iterations: int = 200
+    trajectory_rounds: int = 3
 
 
 _OOM_MESSAGE = "OOM: 已达到最大迭代次数限制，任务未能完成。请简化任务或增加 max_iterations 配置后重试。"
@@ -196,15 +197,33 @@ def _invoke_after_manual_tool_result(
             tool_call = normalize_tool_call(raw_tool_call)
             tool_name = tool_call.get("name")
             tool_args = tool_call.get("args") or {}
+            tool_call_id = tool_call.get("id") or f"manual_{session_id}_{len(next_messages)}"
             if classify_tool_execution(tool_name, tool_args) != "direct":
                 continue
             tool = runtime.tools_by_name.get(tool_name or "")
             if not tool:
                 continue
-            result = tool.invoke(tool_args)
-            tool_content = result[0] if isinstance(result, tuple) else result
-            call_id = tool_call.get("id") or f"manual_{session_id}_{len(next_messages)}"
-            next_messages.append(ToolMessage(content=str(tool_content), tool_call_id=call_id, name=tool_name or "unknown_tool"))
+            # 构造完整 ToolCall 格式，确保 content_and_artifact 工具的 artifact 被保留
+            tool_call_input = {
+                "name": tool_name,
+                "args": tool_args,
+                "id": tool_call_id,
+                "type": "tool_call",
+            }
+            result = tool.invoke(tool_call_input)
+            if isinstance(result, ToolMessage):
+                tool_content = str(result.content) if result.content else ""
+                tool_artifact = getattr(result, "artifact", None)
+            elif isinstance(result, tuple):
+                tool_content = str(result[0]) if result[0] else ""
+                tool_artifact = result[1] if len(result) > 1 else None
+            else:
+                tool_content = str(result)
+                tool_artifact = None
+            msg_kwargs = {"content": tool_content, "tool_call_id": tool_call_id, "name": tool_name or "unknown_tool"}
+            if tool_artifact:
+                msg_kwargs["artifact"] = tool_artifact
+            next_messages.append(ToolMessage(**msg_kwargs))
             progressed = True
         if not progressed:
             return all_messages, None
@@ -324,6 +343,7 @@ def execute_agent(
             "output_type": output_type_from_config,
             "autoplay": False,
             "audio": audio_data.get("audio"),
+            "turn_id": turn_id,
         }
 
         if output_type_from_config == "audio" and assistant_meta.get("audio"):
@@ -423,7 +443,8 @@ def continue_after_human_action(
             traceback.print_exc()
             content = "处理人工交互结果时遇到问题。"
             persisted_messages = messages_from_dict(pending.get("messages") or [])
-        chat_history.append({"role": "assistant", "content": content, "meta": {"output_type": output_type, "autoplay": False}})
+        human_turn_id = f"human_{approval_id}"
+        chat_history.append({"role": "assistant", "content": content, "meta": {"output_type": output_type, "autoplay": False, "turn_id": human_turn_id}})
         _persist_messages_from_pending_turn(session_id, persisted_messages, pending)
         
         if session_id:
@@ -441,11 +462,29 @@ def continue_after_human_action(
         return chat_history
 
     try:
-        result = tool.invoke(tool_args)
-        tool_content = result[0] if isinstance(result, tuple) else result
+        # 构造完整 ToolCall 格式，确保 content_and_artifact 工具的 artifact 被保留
+        tool_call_input = {
+            "name": tool_name,
+            "args": tool_args,
+            "id": tool_call.get("id", ""),
+            "type": "tool_call",
+        }
+        result = tool.invoke(tool_call_input)
+        if isinstance(result, ToolMessage):
+            tool_content = str(result.content) if result.content else ""
+            tool_artifact = getattr(result, "artifact", None)
+        elif isinstance(result, tuple):
+            tool_content = str(result[0]) if result[0] else ""
+            tool_artifact = result[1] if len(result) > 1 else None
+        else:
+            tool_content = str(result)
+            tool_artifact = None
         prior_messages = messages_from_dict(pending.get("messages") or [])
         call_id = tool_call.get("id") or f"manual_{approval_id}"
-        prior_messages.append(ToolMessage(content=str(tool_content), tool_call_id=call_id, name=tool_name))
+        msg_kwargs = {"content": tool_content, "tool_call_id": call_id, "name": tool_name}
+        if tool_artifact:
+            msg_kwargs["artifact"] = tool_artifact
+        prior_messages.append(ToolMessage(**msg_kwargs))
         all_messages, pending_meta = _invoke_after_manual_tool_result(runtime, prior_messages, session_id)
         if pending_meta:
             _remember_pending_user_content(pending_meta, pending.get("user_content"))
@@ -468,9 +507,10 @@ def continue_after_human_action(
         ])
         persisted_messages = prior_messages
 
-    chat_history.append({"role": "assistant", "content": content, "meta": {"output_type": output_type, "autoplay": False}})
+    manual_turn_id = f"human_{approval_id}"
+    chat_history.append({"role": "assistant", "content": content, "meta": {"output_type": output_type, "autoplay": False, "turn_id": manual_turn_id}})
     _persist_messages_from_pending_turn(session_id, persisted_messages, pending)
     if session_id:
-        save_turn(session_id, f"human_{approval_id}", {"role": "user", "content": pending.get("user_content") or ""}, persisted_messages)
+        save_turn(session_id, manual_turn_id, {"role": "user", "content": pending.get("user_content") or ""}, persisted_messages)
         sync_manifest_from_chat_history(session_id, chat_history, "")
     return chat_history

src/agent/core/state.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """LangGraph Agent 状态类型定义。
 
 系统定位:
-    定义图运行时共享状态 ``AgentState``，被 ``graph_builder``、``nodes``、
+    定义图运行时共享状态 ``AgentState``，被 ``graph``、``nodes``、
     ``routing`` 作为 StateGraph 的 schema 使用。
 
 可扩展性:

src/agent/core/tool_config.json

@@ -11,7 +11,7 @@
     "name": "date_query_class",
     "display_name": "DateQuery",
     "description": "一个日期查询工具，可以返回当前的日期信息。仅当需要查询当前时间时调用，其余任何情况严禁调用。",
-    "permission": "confirm",
+    "permission": "direct",
     "auto_execute_rules": [],
     "enabled": true
   },
@@ -50,7 +50,13 @@
     "display_name": "SoftwareControl",
     "description": "操作本机已安装的软件。工具会自动扫描 Windows 开始菜单快捷方式、桌面快捷方式和 App Paths，建立软件索引后根据用户输入做模糊匹配。action=open 时打开软件；action=close 时仅做正常关闭；action=force_close 时才允许在正常关闭失败后强制结束进程。仅当用户明确要求打开、关闭或强制关闭某个本机软件时调用。",
     "permission": "confirm",
-    "auto_execute_rules": [],
+    "auto_execute_rules": [
+      {
+        "parameter": "action",
+        "operator": "equals",
+        "value": "open"
+      }
+    ],
     "enabled": true
   },
   {
@@ -90,5 +96,13 @@
     "permission": "direct",
     "auto_execute_rules": [],
     "enabled": true
+  },
+  {
+    "name": "call_subagent",
+    "display_name": "CallSubAgentTool",
+    "description": "调用已启用的子 Agent 执行指定任务。子 Agent 会独立运行并返回最终结果。",
+    "permission": "direct",
+    "auto_execute_rules": [],
+    "enabled": true
   }
 ]

src/agent/history/multi_inputs/20260618_111759/ui_messages.json

@@ -1,80 +0,0 @@
-{
-  "version": 3,
-  "messages": [
-    {
-      "role": "user",
-      "user": {
-        "content": [
-          {
-            "type": "text",
-            "text": "调用一次todolist生成一份详细的做西红柿炒鸡蛋计划"
-          }
-        ]
-      }
-    },
-    {
-      "role": "assistant",
-      "assistant": {
-        "text": "已为您生成详细的**西红柿炒鸡蛋**制作计划，共分为8个步骤：\n\n1.  **准备食材**：2-3个鸡蛋、2个中等大小西红柿、葱花少许、食用油适量、盐适量、糖少许（可选）\n2.  **处理食材**：将鸡蛋打入碗中，加少许盐打散；西红柿洗净切块；葱切成葱花备用\n3.  **热锅倒油**：开中火加热炒锅，倒入适量食用油，待油微热\n4.  **炒鸡蛋**：倒入蛋液，用筷子或铲子快速划散，炒至凝固后盛出备用\n5.  **炒西红柿**：锅中留底油，放入西红柿块翻炒，可用铲子压一压帮助出汁，炒至软烂\n6.  **调味**：根据口味加入适量盐和少许糖提鲜，翻炒均匀\n7.  **混合**：将炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿翻炒均匀，让鸡蛋吸收汤汁\n8.  **出锅**：撒上葱花点缀，装盘即可享用\n\n祝您烹饪愉快！如果需要标记某一步骤完成，请告诉我。",
-        "output_type": "text",
-        "autoplay": false,
-        "audio_duration_seconds": null,
-        "audio_relpath": null,
-        "pending_action": null,
-        "agent_mode": null
-      }
-    },
-    {
-      "role": "user",
-      "user": {
-        "content": [
-          {
-            "type": "text",
-            "text": "你的上下文中有什么"
-          }
-        ]
-      }
-    },
-    {
-      "role": "assistant",
-      "assistant": {
-        "text": "需要你确认后继续执行。",
-        "output_type": "text",
-        "autoplay": false,
-        "audio_duration_seconds": null,
-        "audio_relpath": null,
-        "pending_action": {
-          "id": "b5de8b0742564742ba20ec9df9803b51",
-          "type": "tool_call",
-          "title": "待确认执行工具：rag_tool",
-          "tool_name": "rag_tool",
-          "args": {
-            "name": "rag_tool",
-            "args": {
-              "action_type": "list_sources"
-            }
-          },
-          "instruction": "{\n  \"name\": \"rag_tool\",\n  \"args\": {\n    \"action_type\": \"list_sources\"\n  }\n}",
-          "options": [
-            "approve",
-            "reject"
-          ],
-          "resolved": true
-        },
-        "agent_mode": null
-      }
-    },
-    {
-      "role": "assistant",
-      "assistant": {
-        "text": "已拒绝，本次待确认操作不会执行。",
-        "output_type": "text",
-        "autoplay": false,
-        "audio_duration_seconds": null,
-        "audio_relpath": null,
-        "pending_action": null,
-        "agent_mode": null
-      }
-    }
-  ]
-}

src/agent/history/multi_inputs/20260620_170530/ui_messages.json

@@ -0,0 +1,120 @@
+{
+  "version": 3,
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "帮我点击加号新建标签页"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "已成功点击加号，新建了一个标签页。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "帮我左键点击当前视频进行暂停"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "已成功左键点击当前视频画面，视频已暂停。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "帮我点击加号新建标签页"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "已成功点击加号，新建了一个标签页。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "帮我点击加号新建标签页"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "已成功点击加号，新建了一个标签页。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
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+        "agent_mode": null
+      }
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "截张图看看我再干啥，如果读不到图片请直接告诉我"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "根据截图，我可以看到你正在使用一个浏览器（看起来像是 Edge 浏览器），并且打开了多个标签页。\n\n当前屏幕显示的内容包括：\n1.  **浏览器顶部**：有几个打开的标签页，包括“哔哩哔哩”、“【野火】这视频怎么讲？... ”和当前的“新建标签页”。\n2.  **页面内容**：这是一个浏览器的新标签页界面，背景是雪山风景图。中间有一个搜索框，下方有一些快捷方式图标，例如“哔哩哔哩”、“京东直播”、“山东大学”等。\n3.  **底部任务栏**：显示了 Windows 系统的任务栏，有开始菜单、搜索、文件资源管理器、Edge 浏览器、微信等图标。右下角显示时间是 11:24，日期是 2025/8/27。\n\n所以，你目前的状态是在电脑上使用浏览器浏览网页或准备搜索新的内容。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    }
+  ]
+}

src/agent/history/multi_inputs/20260620_174345/ui_messages.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "version": 3,
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "截张图看看我再干啥，如果读不到图片请直接告诉我"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "根据截图，你当前正在使用 **Google Chrome** 浏览器。\n\n屏幕上打开了两个标签页：\n1.  **左侧标签页**：显示的是 **YouTube** 网站，页面标题是 \"YouTube\"，看起来可能是在浏览视频列表或者首页。\n2.  **右侧标签页（当前激活）**：显示的是 **Wikipedia（维基百科）** 的中文页面，具体是关于 **\"中国\"** (China) 的条目。页面内容展示了中国的地图、国旗以及相关的介绍文字。\n\n此外，任务栏上还可以看到其他已打开的应用程序图标，包括文件资源管理器、Edge 浏览器等。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
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+        "agent_mode": null
+      }
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "截张图看看我再干啥，如果读不到图片请直接告诉我"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "截图已获取。\n\n从截图中可以看到，你当前正在使用 **Google Chrome** 浏览器。\n1.  **左侧标签页**：打开的是 **YouTube** 网站。\n2.  **右侧标签页（当前激活）**：显示的是 **Wikipedia（维基百科）** 的中文页面，标题为“中国”。\n\n你似乎正在浏览关于中国的百科信息。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
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+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    }
+  ]
+}

src/agent/history/multi_inputs/20260620_174454/ui_messages.json

@@ -7,7 +7,7 @@
         "content": [
           {
             "type": "text",
-            "text": "帮我关掉DeepSeek开放平台的标签页"
+            "text": "帮我点击加号新建标签页"
           }
         ]
       }
@@ -15,7 +15,7 @@
     {
       "role": "assistant",
       "assistant": {
-        "text": "已经帮您关闭了 DeepSeek 开放平台的标签页。现在浏览器显示的是 minor - Chatbot 页面。",
+        "text": "已为您点击新建标签页。现在应该已经打开了一个新的空白标签页。",
         "output_type": "text",
         "autoplay": false,
         "audio_duration_seconds": null,

src/agent/history/multi_inputs/20260620_183029/ui_messages.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "version": 3,
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "截张图看看我在干啥，如果读不到图片请直接告诉我"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "根据截图，你正在使用 **DeepSeek 开放平台**（platform.deepseek.com）的网页界面。\n\n具体来说，你当前查看的是 **“用量信息”** 页面。页面上显示了以下关键信息：\n*   **充值余额**：¥22.77 CNY\n*   **六月消费**（按 UTC+0 时间）：¥17.22 CNY\n*   **每月用量图表**：展示了近期（6月1日至6月30日）的消费金额波动。\n*   **模型使用情况**：下方还列出了 `deepseek-v4-pro` 模型的 API 请求次数和 Tokens 消耗量。\n\n简单来说，你正在查看自己在 DeepSeek 平台上的账户余额、消费记录以及 API 的使用情况。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "你现在的对话记录中有图片吗"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "根据刚才截取的屏幕截图，我**没有**在当前的对话记录中看到任何图片。\n\n这张截图显示的是你正在浏览 **DeepSeek 开放平台** 的“用量信息”页面，主要内容包括：\n1.  **充值余额**：¥22.77 CNY\n2.  **六月消费**（按 UTC+0 时间）：¥17.22 CNY\n3.  **每月用量图表**：展示了近期每天的消费金额波动。\n4.  **模型使用情况**：下方列出了 `deepseek-v4-pro` 模型的 API 请求次数和 Tokens 消耗量。\n\n所以，目前的对话中只有文字交互，并没有上传图片。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    }
+  ]
+}

src/agent/history/multi_inputs/20260620_205109/ui_messages.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "version": 3,
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "能不能帮我打开虎牙直播"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "虎牙直播已经成功打开了！可以看到：\n\n- 页面顶部显示\"虎牙直播\"的Logo\n- 当前正在播放主播\"王子酱\"的直播间\n- 页面下方展示了各种游戏分类，包括网游竞技（LOL、CS2等）、单机热游等\n- 右侧还有其他推荐的主播和直播间\n\n你现在可以浏览你感兴趣的直播内容了。如果你想观看特定的主播或游戏类别，可以直接点击相应的选项。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "帮我打开b站"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "好的，B站（bilibili）已经成功打开。\n\n页面显示了：\n*   **顶部导航栏**：包含首页、番剧、直播、游戏中心等主要分区。\n*   **推荐内容**：首页展示了多个视频推荐，例如左侧的“BML-PLAY! 2025”活动预告，以及右侧的“GPT如何解决80年未解单位距离猜想？”等热门视频。\n*   **分类标签**：可以看到动画、番剧、国创、音乐、舞蹈、游戏等多个内容分类。\n\n你现在可以浏览你感兴趣的内容了。",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    }
+  ]
+}

src/agent/history/multi_inputs/20260621_114011/ui_messages.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "version": 3,
+  "messages": [
+    {
+      "role": "user",
+      "user": {
+        "content": [
+          {
+            "type": "text",
+            "text": "帮我打开b站"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "role": "assistant",
+      "assistant": {
+        "text": "B站（哔哩哔哩）已经为您打开了。请问有什么我可以帮您的吗？",
+        "output_type": "text",
+        "autoplay": false,
+        "audio_duration_seconds": null,
+        "audio_relpath": null,
+        "pending_action": null,
+        "agent_mode": null
+      }
+    }
+  ]
+}

src/agent/history/tool_call_recorder.py

@@ -176,28 +176,35 @@ def session_tool_dir(session_id: str) -> Path:
 def extract_tool_calls_from_messages(messages: list[BaseMessage]) -> list[dict[str, Any]]:
     """从图执行后的消息列表中提取完整的工具调用链。"""
     records: list[dict[str, Any]] = []
-    pending: dict[str, dict[str, Any]] = {}
+    pending: list[dict[str, Any]] = []
+    # 同名工具调用计数器，避免多张截图文件名冲突
+    name_counter: dict[str, int] = {}
     for msg in messages:
         if isinstance(msg, AIMessage) and msg.tool_calls:
             for tc in msg.tool_calls:
                 d = tc if isinstance(tc, dict) else {"name": tc.name, "args": tc.args, "id": tc.id}
-                if d.get("id"):
-                    pending[d["id"]] = {
-                        "name": d.get("name", "unknown"),
-                        "args": _json_safe(d.get("args", {})),
-                        "result_text": "",
-                        "result_files": [],
-                    }
-        elif isinstance(msg, ToolMessage) and msg.tool_call_id:
-            cid = msg.tool_call_id
-            if cid in pending:
-                entry = pending.pop(cid)
+                pending.append({
+                    "name": d.get("name", "unknown"),
+                    "args": _json_safe(d.get("args", {})),
+                    "result_text": "",
+                    "result_files": [],
+                    "result_images": [],
+                })
+        elif isinstance(msg, ToolMessage):
+            if pending:
+                entry = pending.pop(0)
                 entry["result_text"] = str(msg.content) if msg.content else ""
-                if msg.artifact:
-                    entry["result_files"] = _save_artifact_files(msg.artifact, msg.tool_call_id)
+                artifact = getattr(msg, "artifact", None)
+                if artifact:
+                    tool_name = msg.name or entry["name"]
+                    idx = name_counter.get(tool_name, 0)
+                    name_counter[tool_name] = idx + 1
+                    unique_name = f"{tool_name}_{idx}"
+                    result_files, image_bytes_map = _save_artifact_files(artifact, unique_name)
+                    entry["result_files"] = result_files
+                    entry["_image_bytes"] = image_bytes_map  # 供 save_turn 落盘
                 records.append(entry)
-    for entry in pending.values():
-        records.append(entry)
+    records.extend(pending)
     return records
 
 
@@ -213,36 +220,29 @@ def _json_safe(value: Any) -> Any:
         return str(value)
 
 
-def _save_artifact_files(artifact: Any, base_name: str) -> list[str]:
+def _save_artifact_files(artifact: Any, base_name: str) -> tuple[list[str], dict[str, bytes]]:
+    """从 artifact 中提取文件名列表和 {文件名: bytes} 映射。"""
     files: list[str] = []
+    bytes_map: dict[str, bytes] = {}
     if isinstance(artifact, dict) and "image_bytes" in artifact:
-        files.append(f"_artifact_{base_name}_0.png")
+        fname = f"_artifact_{base_name}_0.png"
+        files.append(fname)
+        bytes_map[fname] = artifact["image_bytes"]
     elif isinstance(artifact, list):
         for i, item in enumerate(artifact):
             if isinstance(item, dict) and "image_bytes" in item:
-                files.append(f"_artifact_{base_name}_{i}.png")
+                fname = f"_artifact_{base_name}_{i}.png"
+                files.append(fname)
+                bytes_map[fname] = item["image_bytes"]
             elif isinstance(item, bytes):
-                files.append(f"_artifact_{base_name}_{i}.png")
+                fname = f"_artifact_{base_name}_{i}.png"
+                files.append(fname)
+                bytes_map[fname] = item
     elif isinstance(artifact, bytes):
-        files.append(f"_artifact_{base_name}.png")
-    return files
-
-
-def _find_artifact_bytes(messages: list[BaseMessage], fname: str) -> bytes | None:
-    for msg in messages:
-        if isinstance(msg, ToolMessage) and msg.artifact:
-            a = msg.artifact
-            if isinstance(a, dict) and "image_bytes" in a:
-                return a["image_bytes"]
-            if isinstance(a, list):
-                for item in a:
-                    if isinstance(item, dict) and "image_bytes" in item:
-                        return item["image_bytes"]
-                    if isinstance(item, bytes):
-                        return item
-            if isinstance(a, bytes):
-                return a
-    return None
+        fname = f"_artifact_{base_name}.png"
+        files.append(fname)
+        bytes_map[fname] = artifact
+    return files, bytes_map
 
 
 def save_turn(session_id: str, turn_id: str, user_message: dict[str, Any],
@@ -263,12 +263,9 @@ def save_turn(session_id: str, turn_id: str, user_message: dict[str, Any],
     _ensure_dir(turn_dir)
 
     for tc in tool_calls:
-        for fname in list(tc.get("result_files", [])):
-            img_bytes = _find_artifact_bytes(messages, fname)
-            if img_bytes:
-                (turn_dir / fname).write_bytes(img_bytes)
-            else:
-                tc["result_files"].remove(fname)
+        image_bytes_map = tc.pop("_image_bytes", {})
+        for fname, img_bytes in image_bytes_map.items():
+            (turn_dir / fname).write_bytes(img_bytes)
 
     record = {
         "session_id": session_id,
@@ -310,14 +307,40 @@ def get_tool_calls_for_latest_turn(session_id: str) -> list[dict[str, Any]]:
     latest = get_latest_turn(session_id)
     if not latest:
         return []
-    turn_id = latest.get("turn_id", "")
+    return _tool_calls_from_turn_record(latest, session_id)
+
+
+def get_tool_calls_for_turn(session_id: str, turn_id: str) -> list[dict[str, Any]]:
+    """获取指定 turn_id 的工具调用（供 UI 按消息还原）。"""
+    if not turn_id:
+        return []
+    session_dir = session_tool_dir(session_id)
+    json_path = session_dir / f"turn_{turn_id}.json"
+    if not json_path.is_file():
+        return []
+    try:
+        with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            record = json.load(f)
+    except (json.JSONDecodeError, OSError):
+        return []
+    return _tool_calls_from_turn_record(record, session_id)
+
+
+def _tool_calls_from_turn_record(record: dict[str, Any], session_id: str) -> list[dict[str, Any]]:
+    """从 turn 记录中提取工具调用列表，补充图片路径。"""
+    turn_id = record.get("turn_id", "")
     result = []
-    for tc in latest.get("tool_calls", []):
+    for tc in record.get("tool_calls", []):
         entry = dict(tc)
         full_files = []
         for fname in tc.get("result_files", []):
             full_files.append(str(session_tool_dir(session_id) / turn_id / fname))
         entry["result_files_full"] = full_files
+        # result_images 存图片文件路径而非 base64，前端通过 /api/tool-image 读取
+        entry["result_images"] = [
+            f"/api/tool-image?path={fp}&session={turn_id}"
+            for fp in full_files
+        ]
         entry["turn_id"] = turn_id
         result.append(entry)
     return result

src/agent/history/tool_calling/20260618_111759/turn_20260618_111855.json

@@ -1,29 +0,0 @@
-{
-  "session_id": "20260618_111759",
-  "turn_id": "20260618_111855",
-  "user_message": {
-    "role": "user",
-    "content": "调用一次todolist生成一份详细的做西红柿炒鸡蛋计划"
-  },
-  "tool_calls": [
-    {
-      "name": "todo_list",
-      "args": {
-        "steps": [
-          "准备食材：2-3个鸡蛋、2个中等大小西红柿、葱花少许、食用油适量、盐适量、糖少许（可选）",
-          "处理食材：将鸡蛋打入碗中，加少许盐打散；西红柿洗净切块；葱切成葱花备用",
-          "热锅倒油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油，待油微热",
-          "炒鸡蛋：倒入蛋液，用筷子或铲子快速划散，炒至凝固后盛出备用",
-          "炒西红柿：锅中留底油，放入西红柿块翻炒，可用铲子压一压帮助出汁，炒至软烂",
-          "调味：根据口味加入适量盐和少许糖提鲜，翻炒均匀",
-          "混合：将炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿翻炒均匀，让鸡蛋吸收汤汁",
-          "出锅：撒上葱花点缀，装盘即可享用"
-        ]
-      },
-      "result_text": "{\"__todo_list__\": true, \"data\": {\"steps\": [\"\\u51c6\\u5907\\u98df\\u6750\\uff1a2-3\\u4e2a\\u9e21\\u86cb\\u30012\\u4e2a\\u4e2d\\u7b49\\u5927\\u5c0f\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u3001\\u8471\\u82b1\\u5c11\\u8bb8\\u3001\\u98df\\u7528\\u6cb9\\u9002\\u91cf\\u3001\\u76d0\\u9002\\u91cf\\u3001\\u7cd6\\u5c11\\u8bb8\\uff08\\u53ef\\u9009\\uff09\", \"\\u5904\\u7406\\u98df\\u6750\\uff1a\\u5c06\\u9e21\\u86cb\\u6253\\u5165\\u7897\\u4e2d\\uff0c\\u52a0\\u5c11\\u8bb8\\u76d0\\u6253\\u6563\\uff1b\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u6d17\\u51c0\\u5207\\u5757\\uff1b\\u8471\\u5207\\u6210\\u8471\\u82b1\\u5907\\u7528\", \"\\u70ed\\u9505\\u5012\\u6cb9\\uff1a\\u5f00\\u4e2d\\u706b\\u52a0\\u70ed\\u7092\\u9505\\uff0c\\u5012\\u5165\\u9002\\u91cf\\u98df\\u7528\\u6cb9\\uff0c\\u5f85\\u6cb9\\u5fae\\u70ed\", \"\\u7092\\u9e21\\u86cb\\uff1a\\u5012\\u5165\\u86cb\\u6db2\\uff0c\\u7528\\u7b77\\u5b50\\u6216\\u94f2\\u5b50\\u5feb\\u901f\\u5212\\u6563\\uff0c\\u7092\\u81f3\\u51dd\\u56fa\\u540e\\u76db\\u51fa\\u5907\\u7528\", \"\\u7092\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\uff1a\\u9505\\u4e2d\\u7559\\u5e95\\u6cb9\\uff0c\\u653e\\u5165\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u5757\\u7ffb\\u7092\\uff0c\\u53ef\\u7528\\u94f2\\u5b50\\u538b\\u4e00\\u538b\\u5e2e\\u52a9\\u51fa\\u6c41\\uff0c\\u7092\\u81f3\\u8f6f\\u70c2\", \"\\u8c03\\u5473\\uff1a\\u6839\\u636e\\u53e3\\u5473\\u52a0\\u5165\\u9002\\u91cf\\u76d0\\u548c\\u5c11\\u8bb8\\u7cd6\\u63d0\\u9c9c\\uff0c\\u7ffb\\u7092\\u5747\\u5300\", \"\\u6df7\\u5408\\uff1a\\u5c06\\u7092\\u597d\\u7684\\u9e21\\u86cb\\u5012\\u56de\\u9505\\u4e2d\\uff0c\\u4e0e\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u7ffb\\u7092\\u5747\\u5300\\uff0c\\u8ba9\\u9e21\\u86cb\\u5438\\u6536\\u6c64\\u6c41\", \"\\u51fa\\u9505\\uff1a\\u6492\\u4e0a\\u8471\\u82b1\\u70b9\\u7f00\\uff0c\\u88c5\\u76d8\\u5373\\u53ef\\u4eab\\u7528\"], \"done_steps\": []}}\n[Todo List]\n- [1/8] [Pending]: 准备食材：2-3个鸡蛋、2个中等大小西红柿、葱花少许、食用油适量、盐适量、糖少许（可选）\n- [2/8] [Pending]: 处理食材：将鸡蛋打入碗中，加少许盐打散；西红柿洗净切块；葱切成葱花备用\n- [3/8] [Pending]: 热锅倒油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油，待油微热\n- [4/8] [Pending]: 炒鸡蛋：倒入蛋液，用筷子或铲子快速划散，炒至凝固后盛出备用\n- [5/8] [Pending]: 炒西红柿：锅中留底油，放入西红柿块翻炒，可用铲子压一压帮助出汁，炒至软烂\n- [6/8] [Pending]: 调味：根据口味加入适量盐和少许糖提鲜，翻炒均匀\n- [7/8] [Pending]: 混合：将炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿翻炒均匀，让鸡蛋吸收汤汁\n- [8/8] [Pending]: 出锅：撒上葱花点缀，装盘即可享用",
-      "result_files": []
-    }
-  ],
-  "assistant_response": "已为您生成详细的**西红柿炒鸡蛋**制作计划，共分为8个步骤：\n\n1.  **准备食材**：2-3个鸡蛋、2个中等大小西红柿、葱花少许、食用油适量、盐适量、糖少许（可选）\n2.  **处理食材**：将鸡蛋打入碗中，加少许盐打散；西红柿洗净切块；葱切成葱花备用\n3.  **热锅倒油**：开中火加热炒锅，倒入适量食用油，待油微热\n4.  **炒鸡蛋**：倒入蛋液，用筷子或铲子快速划散，炒至凝固后盛出备用\n5.  **炒西红柿**：锅中留底油，放入西红柿块翻炒，可用铲子压一压帮助出汁，炒至软烂\n6.  **调味**：根据口味加入适量盐和少许糖提鲜，翻炒均匀\n7.  **混合**：将炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿翻炒均匀，让鸡蛋吸收汤汁\n8.  **出锅**：撒上葱花点缀，装盘即可享用\n\n祝您烹饪愉快！如果需要标记某一步骤完成，请告诉我。",
-  "timestamp": "20260618_111855"
-}

src/agent/history/tool_calling/20260618_112443/turn_20260618_112445.json

@@ -1,30 +0,0 @@
-{
-  "session_id": "20260618_112443",
-  "turn_id": "20260618_112445",
-  "user_message": {
-    "role": "user",
-    "content": "调用一次todolist生成一份详细的做西红柿炒鸡蛋计划"
-  },
-  "tool_calls": [
-    {
-      "name": "todo_list",
-      "args": {
-        "steps": [
-          "准备食材：2-3个鸡蛋、2-3个中等大小西红柿、葱花适量",
-          "准备调料：食用油、盐、白糖（可选，用于提鲜）、番茄酱（可选）",
-          "处理食材：将西红柿洗净切块；鸡蛋打入碗中搅散备用",
-          "热锅凉油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油",
-          "炒鸡蛋：油热后倒入蛋液，快速划散至凝固，盛出备用",
-          "炒西红柿：锅中再加少许油，放入西红柿块翻炒至出汁变软",
-          "调味：加入适量盐和少许白糖，喜欢浓郁口感可加一勺番茄酱",
-          "混合翻炒：将炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿均匀翻炒混合",
-          "出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用美味的西红柿炒鸡蛋"
-        ]
-      },
-      "result_text": "{\"__todo_list__\": true, \"data\": {\"steps\": [\"\\u51c6\\u5907\\u98df\\u6750\\uff1a2-3\\u4e2a\\u9e21\\u86cb\\u30012-3\\u4e2a\\u4e2d\\u7b49\\u5927\\u5c0f\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u3001\\u8471\\u82b1\\u9002\\u91cf\", \"\\u51c6\\u5907\\u8c03\\u6599\\uff1a\\u98df\\u7528\\u6cb9\\u3001\\u76d0\\u3001\\u767d\\u7cd6\\uff08\\u53ef\\u9009\\uff0c\\u7528\\u4e8e\\u63d0\\u9c9c\\uff09\\u3001\\u756a\\u8304\\u9171\\uff08\\u53ef\\u9009\\uff09\", \"\\u5904\\u7406\\u98df\\u6750\\uff1a\\u5c06\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u6d17\\u51c0\\u5207\\u5757\\uff1b\\u9e21\\u86cb\\u6253\\u5165\\u7897\\u4e2d\\u6405\\u6563\\u5907\\u7528\", \"\\u70ed\\u9505\\u51c9\\u6cb9\\uff1a\\u5f00\\u4e2d\\u706b\\u52a0\\u70ed\\u7092\\u9505\\uff0c\\u5012\\u5165\\u9002\\u91cf\\u98df\\u7528\\u6cb9\", \"\\u7092\\u9e21\\u86cb\\uff1a\\u6cb9\\u70ed\\u540e\\u5012\\u5165\\u86cb\\u6db2\\uff0c\\u5feb\\u901f\\u5212\\u6563\\u81f3\\u51dd\\u56fa\\uff0c\\u76db\\u51fa\\u5907\\u7528\", \"\\u7092\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\uff1a\\u9505\\u4e2d\\u518d\\u52a0\\u5c11\\u8bb8\\u6cb9\\uff0c\\u653e\\u5165\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u5757\\u7ffb\\u7092\\u81f3\\u51fa\\u6c41\\u53d8\\u8f6f\", \"\\u8c03\\u5473\\uff1a\\u52a0\\u5165\\u9002\\u91cf\\u76d0\\u548c\\u5c11\\u8bb8\\u767d\\u7cd6\\uff0c\\u559c\\u6b22\\u6d53\\u90c1\\u53e3\\u611f\\u53ef\\u52a0\\u4e00\\u52fa\\u756a\\u8304\\u9171\", \"\\u6df7\\u5408\\u7ffb\\u7092\\uff1a\\u5c06\\u7092\\u597d\\u7684\\u9e21\\u86cb\\u5012\\u56de\\u9505\\u4e2d\\uff0c\\u4e0e\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u5747\\u5300\\u7ffb\\u7092\\u6df7\\u5408\", \"\\u51fa\\u9505\\u88c5\\u76d8\\uff1a\\u6492\\u4e0a\\u8471\\u82b1\\u70b9\\u7f00\\uff0c\\u5373\\u53ef\\u4eab\\u7528\\u7f8e\\u5473\\u7684\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u7092\\u9e21\\u86cb\"], \"done_steps\": []}}\n[Todo List]\n- [1/9] [Pending]: 准备食材：2-3个鸡蛋、2-3个中等大小西红柿、葱花适量\n- [2/9] [Pending]: 准备调料：食用油、盐、白糖（可选，用于提鲜）、番茄酱（可选）\n- [3/9] [Pending]: 处理食材：将西红柿洗净切块；鸡蛋打入碗中搅散备用\n- [4/9] [Pending]: 热锅凉油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油\n- [5/9] [Pending]: 炒鸡蛋：油热后倒入蛋液，快速划散至凝固，盛出备用\n- [6/9] [Pending]: 炒西红柿：锅中再加少许油，放入西红柿块翻炒至出汁变软\n- [7/9] [Pending]: 调味：加入适量盐和少许白糖，喜欢浓郁口感可加一勺番茄酱\n- [8/9] [Pending]: 混合翻炒：将炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿均匀翻炒混合\n- [9/9] [Pending]: 出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用美味的西红柿炒鸡蛋",
-      "result_files": []
-    }
-  ],
-  "assistant_response": "已为您生成详细的西红柿炒鸡蛋制作计划，共9个步骤：\n\n1.  **准备食材**：2-3个鸡蛋、2-3个中等大小西红柿、葱花适量\n2.  **准备调料**：食用油、盐、白糖（可选，用于提鲜）、番茄酱（可选）\n3.  **处理食材**：将西红柿洗净切块；鸡蛋打入碗中搅散备用\n4.  **热锅凉油**：开中火加热炒锅，倒入适量食用油\n5.  **炒鸡蛋**：油热后倒入蛋液，快速划散至凝固，盛出备用\n6.  **炒西红柿**：锅中再加少许油，放入西红柿块翻炒至出汁变软\n7.  **调味**：加入适量盐和少许白糖，喜欢浓郁口感可加一勺番茄酱\n8.  **混合翻炒**：将炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿均匀翻炒混合\n9.  **出锅装盘**：撒上葱花点缀，即可享用美味的西红柿炒鸡蛋\n\n祝您烹饪愉快！",
-  "timestamp": "20260618_112445"
-}

src/agent/history/tool_calling/20260618_113558/turn_20260618_113615.json

@@ -1,147 +0,0 @@
-{
-  "session_id": "20260618_113558",
-  "turn_id": "20260618_113615",
-  "user_message": {
-    "role": "user",
-    "content": "调用一次todolist生成一份详细的做西红柿炒鸡蛋计划，并逐步更新这份计划"
-  },
-  "tool_calls": [
-    {
-      "name": "todo_list",
-      "args": {
-        "steps": [
-          "准备食材：西红柿2-3个，鸡蛋3个，葱花少许，盐、糖、食用油适量",
-          "处理食材：将西红柿洗净切块；鸡蛋打入碗中搅散备用",
-          "热锅倒油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油至微热",
-          "炒鸡蛋：倒入蛋液，快速划散至凝固后盛出备用",
-          "炒西红柿：锅中留底油，放入西红柿翻炒出汁（可加少许糖提鲜）",
-          "混合调味：倒入炒好的鸡蛋，加入适量盐，翻炒均匀使鸡蛋吸满汤汁",
-          "出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用"
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-      },
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-      "result_files": []
-    },
-    {
-      "name": "todo_list",
-      "args": {
-        "steps": [
-          "准备食材：西红柿2-3个，鸡蛋3个，葱花少许，盐、糖、食用油适量",
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-          "出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用"
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-        "done_step": 6
-      },
-      "result_text": "{\"__todo_list__\": true, \"data\": {\"steps\": [\"\\u51c6\\u5907\\u98df\\u6750\\uff1a\\u897f\\u7ea2\\u67ff2-3\\u4e2a\\uff0c\\u9e21\\u86cb3\\u4e2a\\uff0c\\u8471\\u82b1\\u5c11\\u8bb8\\uff0c\\u76d0\\u3001\\u7cd6\\u3001\\u98df\\u7528\\u6cb9\\u9002\\u91cf\", \"\\u5904\\u7406\\u98df\\u6750\\uff1a\\u5c06\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u6d17\\u51c0\\u5207\\u5757\\uff1b\\u9e21\\u86cb\\u6253\\u5165\\u7897\\u4e2d\\u6405\\u6563\\u5907\\u7528\", \"\\u70ed\\u9505\\u5012\\u6cb9\\uff1a\\u5f00\\u4e2d\\u706b\\u52a0\\u70ed\\u7092\\u9505\\uff0c\\u5012\\u5165\\u9002\\u91cf\\u98df\\u7528\\u6cb9\\u81f3\\u5fae\\u70ed\", \"\\u7092\\u9e21\\u86cb\\uff1a\\u5012\\u5165\\u86cb\\u6db2\\uff0c\\u5feb\\u901f\\u5212\\u6563\\u81f3\\u51dd\\u56fa\\u540e\\u76db\\u51fa\\u5907\\u7528\", \"\\u7092\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\uff1a\\u9505\\u4e2d\\u7559\\u5e95\\u6cb9\\uff0c\\u653e\\u5165\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u7ffb\\u7092\\u51fa\\u6c41\\uff08\\u53ef\\u52a0\\u5c11\\u8bb8\\u7cd6\\u63d0\\u9c9c\\uff09\", \"\\u6df7\\u5408\\u8c03\\u5473\\uff1a\\u5012\\u5165\\u7092\\u597d\\u7684\\u9e21\\u86cb\\uff0c\\u52a0\\u5165\\u9002\\u91cf\\u76d0\\uff0c\\u7ffb\\u7092\\u5747\\u5300\\u4f7f\\u9e21\\u86cb\\u5438\\u6ee1\\u6c64\\u6c41\", \"\\u51fa\\u9505\\u88c5\\u76d8\\uff1a\\u6492\\u4e0a\\u8471\\u82b1\\u70b9\\u7f00\\uff0c\\u5373\\u53ef\\u4eab\\u7528\"], \"done_steps\": [0, 1, 2, 3, 4, 5]}}\n[Todo List]\n- [1/7] [Done]: 准备食材：西红柿2-3个，鸡蛋3个，葱花少许，盐、糖、食用油适量\n- [2/7] [Done]: 处理食材：将西红柿洗净切块；鸡蛋打入碗中搅散备用\n- [3/7] [Done]: 热锅倒油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油至微热\n- [4/7] [Done]: 炒鸡蛋：倒入蛋液，快速划散至凝固后盛出备用\n- [5/7] [Done]: 炒西红柿：锅中留底油，放入西红柿翻炒出汁（可加少许糖提鲜）\n- [6/7] [Done]: 混合调味：倒入炒好的鸡蛋，加入适量盐，翻炒均匀使鸡蛋吸满汤汁\n- [7/7] [Pending]: 出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用",
-      "result_files": []
-    },
-    {
-      "name": "todo_list",
-      "args": {
-        "steps": [
-          "准备食材：西红柿2-3个，鸡蛋3个，葱花少许，盐、糖、食用油适量",
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-          "炒鸡蛋：倒入蛋液，快速划散至凝固后盛出备用",
-          "炒西红柿：锅中留底油，放入西红柿翻炒出汁（可加少许糖提鲜）",
-          "混合调味：倒入炒好的鸡蛋，加入适量盐，翻炒均匀使鸡蛋吸满汤汁",
-          "出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用"
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-        "done_step": 7
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-      "result_text": "{\"__todo_list__\": true, \"data\": {\"steps\": [\"\\u51c6\\u5907\\u98df\\u6750\\uff1a\\u897f\\u7ea2\\u67ff2-3\\u4e2a\\uff0c\\u9e21\\u86cb3\\u4e2a\\uff0c\\u8471\\u82b1\\u5c11\\u8bb8\\uff0c\\u76d0\\u3001\\u7cd6\\u3001\\u98df\\u7528\\u6cb9\\u9002\\u91cf\", \"\\u5904\\u7406\\u98df\\u6750\\uff1a\\u5c06\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u6d17\\u51c0\\u5207\\u5757\\uff1b\\u9e21\\u86cb\\u6253\\u5165\\u7897\\u4e2d\\u6405\\u6563\\u5907\\u7528\", \"\\u70ed\\u9505\\u5012\\u6cb9\\uff1a\\u5f00\\u4e2d\\u706b\\u52a0\\u70ed\\u7092\\u9505\\uff0c\\u5012\\u5165\\u9002\\u91cf\\u98df\\u7528\\u6cb9\\u81f3\\u5fae\\u70ed\", \"\\u7092\\u9e21\\u86cb\\uff1a\\u5012\\u5165\\u86cb\\u6db2\\uff0c\\u5feb\\u901f\\u5212\\u6563\\u81f3\\u51dd\\u56fa\\u540e\\u76db\\u51fa\\u5907\\u7528\", \"\\u7092\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\uff1a\\u9505\\u4e2d\\u7559\\u5e95\\u6cb9\\uff0c\\u653e\\u5165\\u897f\\u7ea2\\u67ff\\u7ffb\\u7092\\u51fa\\u6c41\\uff08\\u53ef\\u52a0\\u5c11\\u8bb8\\u7cd6\\u63d0\\u9c9c\\uff09\", \"\\u6df7\\u5408\\u8c03\\u5473\\uff1a\\u5012\\u5165\\u7092\\u597d\\u7684\\u9e21\\u86cb\\uff0c\\u52a0\\u5165\\u9002\\u91cf\\u76d0\\uff0c\\u7ffb\\u7092\\u5747\\u5300\\u4f7f\\u9e21\\u86cb\\u5438\\u6ee1\\u6c64\\u6c41\", \"\\u51fa\\u9505\\u88c5\\u76d8\\uff1a\\u6492\\u4e0a\\u8471\\u82b1\\u70b9\\u7f00\\uff0c\\u5373\\u53ef\\u4eab\\u7528\"], \"done_steps\": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]}}\n[Todo List]\n- [1/7] [Done]: 准备食材：西红柿2-3个，鸡蛋3个，葱花少许，盐、糖、食用油适量\n- [2/7] [Done]: 处理食材：将西红柿洗净切块；鸡蛋打入碗中搅散备用\n- [3/7] [Done]: 热锅倒油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油至微热\n- [4/7] [Done]: 炒鸡蛋：倒入蛋液，快速划散至凝固后盛出备用\n- [5/7] [Done]: 炒西红柿：锅中留底油，放入西红柿翻炒出汁（可加少许糖提鲜）\n- [6/7] [Done]: 混合调味：倒入炒好的鸡蛋，加入适量盐，翻炒均匀使鸡蛋吸满汤汁\n- [7/7] [Done]: 出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用",
-      "result_files": []
-    }
-  ],
-  "assistant_response": "太棒了！西红柿炒鸡蛋计划已全部完成。\n\n**最终状态：**\n- [x] 准备食材：西红柿2-3个，鸡蛋3个，葱花少许，盐、糖、食用油适量\n- [x] 处理食材：将西红柿洗净切块；鸡蛋打入碗中搅散备用\n- [x] 热锅倒油：开中火加热炒锅，倒入适量食用油至微热\n- [x] 炒鸡蛋：倒入蛋液，快速划散至凝固后盛出备用\n- [x] 炒西红柿：锅中留底油，放入西红柿翻炒出汁（可加少许糖提鲜）\n- [x] 混合调味：倒入炒好的鸡蛋，加入适量盐，翻炒均匀使鸡蛋吸满汤汁\n- [x] 出锅装盘：撒上葱花点缀，即可享用\n\n现在你可以享受这道美味的家常菜了！🍅🥚",
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-      "name": "todo_list",
-      "args": {
-        "steps": "[\"准备食材：2-3个西红柿、2-3个鸡蛋、葱花、盐、糖、食用油\", \"处理西红柿：洗净，去蒂，切成小块备用\", \"打散鸡蛋：将鸡蛋打入碗中，加入少许盐，充分搅打均匀\", \"热锅凉油（炒蛋）：锅中倒适量油，油热后倒入蛋液，凝固后盛出备用\", \"炒西红柿：锅中再加少许油，放入西红柿块翻炒至出汁软烂\", \"调味：根据口味加入适量的盐和糖，翻炒均匀\", \"混合：将之前炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿混合翻炒均匀\", \"出锅：撒上葱花，装盘即可\"]",
-        "done_step": 1
-      },
-      "result_text": "Error invoking tool 'todo_list' with kwargs {'steps': '[\"准备食材：2-3个西红柿、2-3个鸡蛋、葱花、盐、糖、食用油\", \"处理西红柿：洗净，去蒂，切成小块备用\", \"打散鸡蛋：将鸡蛋打入碗中，加入少许盐，充分搅打均匀\", \"热锅凉油（炒蛋）：锅中倒适量油，油热后倒入蛋液，凝固后盛出备用\", \"炒西红柿：锅中再加少许油，放入西红柿块翻炒至出汁软烂\", \"调味：根据口味加入适量的盐和糖，翻炒均匀\", \"混合：将之前炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿混合翻炒均匀\", \"出锅：撒上葱花，装盘即可\"]', 'done_step': 1} with error:\n steps: Input should be a valid list\n Please fix the error and try again.",
-      "result_files": []
-    },
-    {
-      "name": "todo_list",
-      "args": {
-        "steps": "[\"准备食材：2-3个西红柿、2-3个鸡蛋、葱花、盐、糖、食用油\", \"处理西红柿：洗净，去蒂，切成小块备用\", \"打散鸡蛋：将鸡蛋打入碗中，加入少许盐，充分搅打均匀\", \"热锅凉油（炒蛋）：锅中倒适量油，油热后倒入蛋液，凝固后盛出备用\", \"炒西红柿：锅中再加少许油，放入西红柿块翻炒至出汁软烂\", \"调味：根据口味加入适量的盐和糖，翻炒均匀\", \"混合：将之前炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿混合翻炒均匀\", \"出锅：撒上葱花，装盘即可\"]",
-        "done_step": 1
-      },
-      "result_text": "Error invoking tool 'todo_list' with kwargs {'steps': '[\"准备食材：2-3个西红柿、2-3个鸡蛋、葱花、盐、糖、食用油\", \"处理西红柿：洗净，去蒂，切成小块备用\", \"打散鸡蛋：将鸡蛋打入碗中，加入少许盐，充分搅打均匀\", \"热锅凉油（炒蛋）：锅中倒适量油，油热后倒入蛋液，凝固后盛出备用\", \"炒西红柿：锅中再加少许油，放入西红柿块翻炒至出汁软烂\", \"调味：根据口味加入适量的盐和糖，翻炒均匀\", \"混合：将之前炒好的鸡蛋倒回锅中，与西红柿混合翻炒均匀\", \"出锅：撒上葱花，装盘即可\"]', 'done_step': 1} with error:\n steps: Input should be a valid list\n Please fix the error and try again.",
-      "result_files": []
-    }
-  ],
-  "assistant_response": "",
-  "timestamp": "20260618_120441"
-}

src/agent/history/tool_calling/20260618_173653/turn_20260618_173727.json

@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "session_id": "20260618_173653",
-  "turn_id": "20260618_173727",
-  "user_message": {
-    "role": "user",
-    "content": "帮我关掉DeepSeek开放平台的标签页"
-  },
-  "tool_calls": [
-    {
-      "name": "gui_tool",
-      "args": {
-        "action": "click",
-        "element_description": "DeepSeek开放平台的标签页关闭按钮（X）"
-      },
-      "result_text": "Clicked target. grounded (308,21)",
-      "result_files": [
-        "_artifact_call_fd502781107945c7a6880635_0.png"
-      ]
-    }
-  ],
-  "assistant_response": "已经帮您关闭了 DeepSeek 开放平台的标签页。现在浏览器显示的是 minor - Chatbot 页面。",
-  "timestamp": "20260618_173727"
-}

src/agent/history/tool_calling/20260620_174454/turn_20260620_174456.json

@@ -0,0 +1,22 @@
+{
+  "session_id": "20260620_174454",
+  "turn_id": "20260620_174456",
+  "user_message": {
+    "role": "user",
+    "content": "帮我点击加号新建标签页"
+  },
+  "tool_calls": [
+    {
+      "name": "gui_tool",
+      "args": {
+        "action": "click",
+        "element_description": "浏览器标签栏右侧的加号图标，用于新建标签页"
+      },
+      "result_text": "",
+      "result_files": [],
+      "result_images": []
+    }
+  ],
+  "assistant_response": "已为您点击新建标签页。现在应该已经打开了一个新的空白标签页。",
+  "timestamp": "20260620_174456"
+}

src/agent/history/tool_calling/20260620_183029/turn_20260620_183034.json

@@ -0,0 +1,23 @@
+{
+  "session_id": "20260620_183029",
+  "turn_id": "20260620_183034",
+  "user_message": {
+    "role": "user",
+    "content": "截张图看看我在干啥，如果读不到图片请直接告诉我"
+  },
+  "tool_calls": [
+    {
+      "name": "gui_tool",
+      "args": {
+        "action": "screenshot"
+      },
+      "result_text": "",
+      "result_files": [
+        "_artifact_gui_tool_0_0.png"
+      ],
+      "result_images": []
+    }
+  ],
+  "assistant_response": "根据截图，你正在使用 **DeepSeek 开放平台**（platform.deepseek.com）的网页界面。\n\n具体来说，你当前查看的是 **“用量信息”** 页面。页面上显示了以下关键信息：\n*   **充值余额**：¥22.77 CNY\n*   **六月消费**（按 UTC+0 时间）：¥17.22 CNY\n*   **每月用量图表**：展示了近期（6月1日至6月30日）的消费金额波动。\n*   **模型使用情况**：下方还列出了 `deepseek-v4-pro` 模型的 API 请求次数和 Tokens 消耗量。\n\n简单来说，你正在查看自己在 DeepSeek 平台上的账户余额、消费记录以及 API 的使用情况。",
+  "timestamp": "20260620_183034"
+}

src/agent/history/tool_calling/20260620_183029/turn_20260620_183128.json

@@ -0,0 +1,23 @@
+{
+  "session_id": "20260620_183029",
+  "turn_id": "20260620_183128",
+  "user_message": {
+    "role": "user",
+    "content": "你现在的对话记录中有图片吗"
+  },
+  "tool_calls": [
+    {
+      "name": "gui_tool",
+      "args": {
+        "action": "screenshot"
+      },
+      "result_text": "",
+      "result_files": [
+        "_artifact_gui_tool_0_0.png"
+      ],
+      "result_images": []
+    }
+  ],
+  "assistant_response": "根据刚才截取的屏幕截图，我**没有**在当前的对话记录中看到任何图片。\n\n这张截图显示的是你正在浏览 **DeepSeek 开放平台** 的“用量信息”页面，主要内容包括：\n1.  **充值余额**：¥22.77 CNY\n2.  **六月消费**（按 UTC+0 时间）：¥17.22 CNY\n3.  **每月用量图表**：展示了近期每天的消费金额波动。\n4.  **模型使用情况**：下方列出了 `deepseek-v4-pro` 模型的 API 请求次数和 Tokens 消耗量。\n\n所以，目前的对话中只有文字交互，并没有上传图片。",
+  "timestamp": "20260620_183128"
+}

src/agent/history/tool_calling/20260620_205109/turn_20260620_205218.json

@@ -0,0 +1,36 @@
+{
+  "session_id": "20260620_205109",
+  "turn_id": "20260620_205218",
+  "user_message": {
+    "role": "user",
+    "content": "能不能帮我打开虎牙直播"
+  },
+  "tool_calls": [
+    {
+      "name": "browser_control",
+      "args": {
+        "action": "open",
+        "url": "https://www.huya.com"
+      },
+      "result_text": "已尝试打开 URL: https://www.huya.com",
+      "result_files": [
+        "_artifact_browser_control_0_0.png"
+      ],
+      "result_images": []
+    },
+    {
+      "name": "browser_control",
+      "args": {
+        "action": "open",
+        "url": "https://www.huya.com"
+      },
+      "result_text": "已尝试打开 URL: https://www.huya.com",
+      "result_files": [
+        "_artifact_browser_control_1_0.png"
+      ],
+      "result_images": []
+    }
+  ],
+  "assistant_response": "虎牙直播已经成功打开了！可以看到：\n\n- 页面顶部显示\"虎牙直播\"的Logo\n- 当前正在播放主播\"王子酱\"的直播间\n- 页面下方展示了各种游戏分类，包括网游竞技（LOL、CS2等）、单机热游等\n- 右侧还有其他推荐的主播和直播间\n\n你现在可以浏览你感兴趣的直播内容了。如果你想观看特定的主播或游戏类别，可以直接点击相应的选项。",
+  "timestamp": "20260620_205218"
+}