KEEL · 龙骨 · A CURRICULUM FOR THE AI ERA

06. 把往返变成有边界的运行 — keel 龙骨

前一章只处理一次工具。现实任务可能需要先查事件，再查服务负责人，再生成报告。Harness 必须知道何时继续、何时失败、何时停止。

前一章只处理一次工具。现实任务可能需要先查事件，再查服务负责人，再生成报告。Harness 必须知道何时继续、何时失败、何时停止。

先看一条状态变化

queued
  -> running
  -> waiting_for_model
  -> executing_tool
  -> waiting_for_model
  -> completed

如果模型不断要求工具，运行不能无限循环；如果用户取消，迟到的工具结果也不能把运行改回成功。

状态、事件和消息分开

对象 例子 主要用途
Message assistant.tool_call 让模型理解协议历史
State step=2, status=executing_tool 让 Harness 判断下一步和恢复
Event tool.started 让日志、监控和回放知道发生了什么

消息可以被裁剪，状态可以被更新，事件应该追加记录。不要把运行状态只藏在消息文本里。

核心循环

flowchart TD
    A[开始或恢复运行] --> B[请求模型]
    B --> C[解析 Decision]
    C --> D{final?}
    D -->|是| E[校验并完成]
    D -->|否| F{tool_call?}
    F -->|否| G[协议失败]
    F -->|是| H[Registry + Schema + Policy]
    H -->|拒绝| I[记录拒绝并终止/等待]
    H -->|允许| J[执行工具]
    J --> K[记录 Result 和 State]
    K --> L{预算/取消/deadline?}
    L -->|否| B
    L -->|是| M[停止并分类]

停止条件属于 Harness，不属于模型提示词。至少需要 max_steps、整次运行 deadline、取消信号和成本预算。

运行确定性测试

python -m unittest discover -s courses/foundation/agent-harness/course/project/tests -v

先观察固定 fake model 的结果，再读 harness.py：

  1. fake model 返回最终决定时，状态怎样变为 completed；
  2. fake model 返回未知工具时，怎样产生失败；
  3. fake model 永远返回工具调用时，怎样因 max steps 停止；
  4. 工具失败时，结果怎样回到事件和状态。

这四个行为是程序不变量，不应依赖真实模型本次是否选择了某个工具。

四种终止不是一回事

completed       得到符合协议和业务校验的结果
failed          发生不可恢复的模型、协议、工具或策略错误
cancelled       用户或上游主动停止
limit_reached   达到步数、时间或成本上限

这些状态会影响 API 响应、重试和运营指标，所以不能用一个 None 代替。

本章自测

如果工具执行成功，但写入事件失败，运行应该报告什么？至少要让系统能发现“业务动作可能已发生，但审计不完整”，而不是静默返回成功。这个问题会在可靠性章节继续展开。

下一章：模型看到什么，系统保存什么？

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