【Test】验证 ReAct loop 中 AI 输出 JSON 兼容及工具执行稳定性

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Neo-code 第二次使用报告和改进方向.pdf

Agent 到底是什么？
Agent 应该是一个神经网络，一个学会了行动的模型
我们要做的就是安全架构，然后尽可能教他使用工具
让它尽可能地表达自己，只要有一个任务需要被感知、推理和执行 -- agent 就需要一个 harness
正如刚刚所讲的，我们需要让ai自己能够随心所欲地表达自己
大概流程应该是：

1. 输入 TUI
2. 工具系统设计
3. 优化系统设计
4. 上下文和人设
5. 测试稳定和能力
6. 人设和提示词
7. 子进程
8. .web 乃至 web前端

下一步需要做的：

引入明确的工具调用协议
在 Service 层实现标准循环
给每次工具调用做结构化 trace
重做 TEA 用户体验->消息区支持滚动、折叠和过滤

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请把第一个部分，neocode怎么创建calc的步骤展开，独立一个【使用neocode写clac程序】的报告，这个实际上就是会作为你们的用户手册例子。

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phantom5099/test1#12
因为不知道怎么写一个合格的报告issue所以把报告写在这里了老师

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今日子issue
refactor: 架构优化 - 引入 ctx 上下文、工作区感知、准备对接安全模块、完善 go test单元测试的安全能力覆盖

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phantom5099/test1#12 因为不知道怎么写一个合格的报告issue所以把报告写在这里了老师

我在里面回复了，请看新issue的评论

[fanfeilong]

今日子issue refactor: 架构优化 - 引入 ctx 上下文、工作区感知、准备对接安全模块、完善 go test单元测试的安全能力覆盖

这个要重点推进，ReAct是多轮对话质量里非常核心的部分。