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- Add AI学习助手 agent creation script with all 39 tools, 3-layer KG+RAG memory - Add renshenguo (人参果) feishu bot integration (app_service + ws_handler) - Register renshenguo WS client in main.py startup - Add RENSHENGUO_APP_ID / RENSHENGUO_APP_SECRET / RENSHENGUO_AGENT_ID config - Reorganize docs from root into docs/ subdirectories - Move startup scripts to scripts/startup/ - Various backend optimizations and tool improvements Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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知你客服 16 号 · 能力说明（B：Loop + 循环体内 LLM）
定位
在 知你客服 15 号（全量工具 + 单节点 max_tool_iterations）基础上，采用 B 能力：在同一次 API 调用内，用 循环节点 对 loop_rounds 数组逐段执行 zhini16-llm-subtask，再通过 zhini16-code-merge-rounds 合并各段 reply，供下游 Cache / End 使用。
| 项目 | 15 号 | 16 号 |
|---|---|---|
| 多轮工具 | 单 LLM 节点内 max_tool_iterations |
每段子 LLM 仍有 max_tool_iterations（默认 12） |
| 多次顶层 LLM | 无（单次 llm-unified） |
有（段数 = len(loop_rounds)，默认 3） |
主链 llm-unified |
使用 | 从主链摘除（节点可保留在画布，无连线） |
拓扑（脚本写入）
zhini16-code-build-rounds：注入loop_rounds（默认[1,2,3]，可由环境变量改段数）。zhini16-loop-main：items_path=loop_rounds，item_variable=round。- 循环体：
zhini16-llm-subtask→zhini16-loop-end（须为 loop 的第一条出边，脚本已排序）。 - 循环后：
zhini16-code-merge-rounds：解析各段末行 JSON，拼接reply，合并user_profile写入user_profile_update，并设置right/reply。 - 原
llm-unified的后继（如 Cache 写、End）接到merge之后。
引擎与限制
- 循环体为单链简化实现；勿在段内再叠复杂分支。
- 段与段之间不自动传递上一轮合并后的临时字段，仅依赖上游传入的
memory/query等（与知你客服15号_循环工作流设计.md一致）。 - 总成本 ≈ 段数 ×（每段 tokens + 工具调用），请控制
ZHINI16_LOOP_ROUNDS（上限 8）。
创建 / 更新脚本
backend/scripts/create_zhini_kefu_16.py
- 默认从 知你客服15号 复制为 知你客服16号；已存在则更新工作流与描述。
- 环境变量：
ZHINI16_LOOP_ROUNDS（默认 3）、ZHINI16_SUBTASK_MAX_TOOL_ITERATIONS（默认 12）。
与 15 号文档的关系
- A 能力（仅提高
max_tool_iterations）：见知你客服15号能力文档.md。 - B 能力（Loop 拓扑与
node_outputs注意点）：见知你客服15号_循环工作流设计.md。