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一次对话回合如何流转

选择一个阶段，查看它做什么、如何配置以及写入什么。

Input

这一阶段发生什么

消息从聊天、Slack、API 或 MCP 客户端到达。原始文本成为 Conversation memory 中新一步的第一个条目。此时还没有 task 运行，所以这一阶段展示的是内存步骤，而不是审计条目。

仅为说明用的示例值

Conversation memory

{
  "key": "input",
  "value": "What is the weather?"
}

Parser

这一阶段发生什么

parser 对文本做规范化，并在智能体的词典中查找，把词和短语转换为 trigger(current_weather) 这样的语义表达式。这是查表而不是调用模型，所以相同的文本总是得到相同的表达式。

流水线中的每个 task 写入一条条目：HMAC 签名、仅追加、带序列检查。

仅为说明用的示例值

配置

{
  "words": [
    {
      "word": "weather",
      "expressions": "trigger(current_weather)",
      "frequency": 0
    }
  ],
  "phrases": [
    {
      "phrase": "what is the weather",
      "expressions": "trigger(current_weather)"
    }
  ]
}

审计条目示例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": 0,
  "taskId": "ai.labs.parser",
  "taskType": "expressions",
  "taskIndex": 0,
  "durationMs": 3,
  "input": {
    "input": "What is the weather?"
  },
  "output": {
    "expressions": [
      "trigger(current_weather)"
    ]
  },
  "actions": [],
  "cost": 0,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 0
}

Behavior Rules

这一阶段发生什么

Behavior Rules 是针对表达式和 Conversation memory 的 IF-THEN 条件。每条匹配的规则都会发出动作。路由由配置而非代码决定，因此相同的输入每次都走相同的路径。

流水线中的每个 task 写入一条条目：HMAC 签名、仅追加、带序列检查。

仅为说明用的示例值

配置

{
  "behaviorGroups": [
    {
      "name": "",
      "behaviorRules": [
        {
          "name": "Ask for City",
          "actions": [
            "ask_for_city"
          ],
          "conditions": [
            {
              "type": "inputmatcher",
              "configs": {
                "expressions": "trigger(current_weather)"
              },
              "conditions": []
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

审计条目示例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": 0,
  "taskId": "ai.labs.behavior",
  "taskType": "behavior_rules",
  "taskIndex": 1,
  "durationMs": 1,
  "input": {
    "expressions": [
      "trigger(current_weather)"
    ]
  },
  "output": {
    "behavior_rules:success": [
      "Ask for City"
    ]
  },
  "actions": [
    "ask_for_city"
  ],
  "cost": 0,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 1
}

Tasks

这一阶段发生什么

task 监听动作：LLM 调用、HTTP 调用、MCP 工具或知识库检索。每个 task 写入一条带签名的审计条目，记录它读取了什么、产出了什么，以及模型和工具的细节。

流水线中的每个 task 写入一条条目：HMAC 签名、仅追加、带序列检查。

仅为说明用的示例值

配置

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "simpleChat",
      "type": "anthropic",
      "description": "Answers weather questions",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:anthropic-key}",
        "modelName": "claude-sonnet-5-5",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

审计条目示例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": 0,
  "taskId": "ai.labs.llm",
  "taskType": "langchain",
  "taskIndex": 2,
  "durationMs": 1840,
  "input": {
    "input": "What is the weather in Vienna?",
    "actions": [
      "send_message"
    ]
  },
  "output": {
    "text": "Vienna: 14 °C, light rain."
  },
  "llmDetail": {
    "modelName": "claude-sonnet-5-5",
    "inputTokens": 412,
    "outputTokens": 18
  },
  "toolCalls": {
    "name": "get_weather",
    "args": {
      "city": "Vienna"
    },
    "result": "14 °C, light rain"
  },
  "actions": [
    "send_message"
  ],
  "cost": 0.0016,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 2
}

Output

这一阶段发生什么

Output 模板把发出的动作转换为回复：文本和快捷回复。回复保存到内存，并返回给消息来源的渠道。

仅为说明用的示例值

配置

{
  "outputSet": [
    {
      "action": "ask_for_city",
      "timesOccurred": 0,
      "outputs": [
        {
          "valueAlternatives": [
            {
              "type": "text",
              "text": "Which city would you like to know the weather of?"
            }
          ]
        }
      ],
      "quickReplies": []
    }
  ]
}

Conversation memory

{
  "key": "output",
  "value": [
    "Which city would you like to know the weather of?"
  ]
}

Tool boundary

这一阶段发生什么

无论来源如何，每次工具调用都要经过同一道边界。匹配 toolApprovals 模式的调用会暂停，等待人工决定，决定会作为 hitl.approval 条目写入 ledger。凭据以 ${vault:keyName} 引用的形式从 vault 获取。

流水线中的每个 task 写入一条条目：HMAC 签名、仅追加、带序列检查。

仅为说明用的示例值

配置

{
  "hitlConfig": {
    "toolApprovals": {
      "requireApproval": [
        "mcp:*",
        "delete_*",
        "transfer_funds"
      ],
      "exempt": [
        "mcp:read_*"
      ],
      "approvalTimeout": "PT30M",
      "timeoutPolicy": "AUTO_REJECT",
      "pauseReason": "Approval required for {toolNames}"
    }
  }
}

审计条目示例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": -1,
  "taskId": "hitl.approval",
  "taskType": "hitl",
  "taskIndex": -1,
  "durationMs": 0,
  "input": {},
  "output": {
    "verdict": "APPROVED",
    "decidedBy": "slack:U04EXAMPLE",
    "automated": false,
    "pauseType": "TOOL_CALL",
    "toolDecisions": [
      {
        "callId": "call_01",
        "toolName": "transfer_funds",
        "verdict": "APPROVED",
        "amended": false,
        "argsDigest": "sha256:9c1d…e407"
      }
    ]
  },
  "actions": [],
  "cost": 0,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 3
}

Conversation memory

这一阶段发生什么

Conversation memory 保存每一步（input、expressions、actions、output），以及作用域为步骤、对话或用户（longTerm）的属性。对话状态（READY、IN_PROGRESS、ENDED、AWAITING_HUMAN 或 ERROR）也一并保存。

仅为说明用的示例值

Conversation memory

{
  "conversationState": "READY",
  "conversationSteps": [
    {
      "data": [
        {
          "key": "input",
          "value": "What is the weather?"
        },
        {
          "key": "expressions",
          "value": [
            "trigger(current_weather)"
          ]
        },
        {
          "key": "actions",
          "value": [
            "ask_for_city"
          ]
        },
        {
          "key": "output",
          "value": [
            "Which city would you like to know the weather of?"
          ]
        }
      ]
    }
  ],
  "conversationProperties": {
    "chosenCity": "Vienna"
  }
}

每个回合都运行同一条管道。行为规则通过发出动作来决定接下来发生什么，各个任务则监听这些动作：LLM调用、HTTP调用、MCP工具、知识库查询。每一次工具调用都跨越同一道受管控的边界，而记忆会把重要信息从一个回合带到下一个回合，从一次对话带到下一次对话。

核心平台

使EDDI成为完整AI编排平台的核心功能。

AI能力

让EDDI代理更智能、更快速、更经济的高级AI功能。

内置代理工具

EDDI 内置 12 个开箱即用的工具，代理可以在对话中直接调用，无需外部设置。

🔍网页搜索DuckDuckGo 或 Google Custom Search

🧮计算器沙箱数学解析器（无 eval()）

🌐网页抓取SSRF 保护的内容提取

📄PDF 阅读器SSRF 保护的文档提取

☁️天气实时天气数据

🕐日期时间当前日期和时间

📊数据格式化结构化数据转换

📝文本摘要LLM 驱动的摘要

🔌HTTP 调用将 REST API 作为 LLM 工具公开

🧠用户记忆读取/写入/搜索持久记忆

🔙对话回溯深入已摘要的历史记录

📎多模态图片、PDF、音频、视频 MIME 路由

配置与可移植性

代理配置可移植、可组合、可同步，在环境之间无摩擦地迁移代理。

📤 Import / Export

代理以 ZIP 文件形式可移植，自动清除密钥。导入合并或覆盖，无版本冲突。

🔄 Agent Sync

实例间实时同步，支持结构匹配、内容差异比较和选择性资源拾取。

📝 Prompt Snippets

可复用、版本化的系统提示构建块。通过 {{snippets.safety_rules}} 引用。

功能特性

企业版

托管云与企业支持

资源

编排AI所需的一切

一次对话回合如何流转

Input

Parser

Behavior Rules

Tasks

Output

Tool boundary

Conversation memory

核心平台

🖥️ EDDI管理器

⚙️ 配置即代码

🔌 MCP服务器（89个工具）

🔐 安全优先

✋ 人机协同

🚀 性能

🤖 多代理

AI能力

🧠 记忆与上下文

📚 知识库与RAG

📈 模型级联

🧭 19个LLM提供商

⏰ 调度与心跳

内置代理工具

配置与可移植性

📤 Import / Export

🔄 Agent Sync

📝 Prompt Snippets

工程卓越

📊 可观测性

🧪 代码质量

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一次对话回合如何流转

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Tool boundary

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