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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）
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## 定位
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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。
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| 项目 | 15 号 | 16 号 |
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| 多轮工具 | 单 LLM 节点内 `max_tool_iterations` | **每段**子 LLM 仍有 `max_tool_iterations`（默认 12） |
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| 多次顶层 LLM | 无（单次 `llm-unified`） | **有**（段数 = `len(loop_rounds)`，默认 3） |
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| 主链 `llm-unified` | 使用 | **从主链摘除**（节点可保留在画布，无连线） |
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## 拓扑（脚本写入）
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1. `zhini16-code-build-rounds`：注入 `loop_rounds`（默认 `[1,2,3]`，可由环境变量改段数）。
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2. `zhini16-loop-main`：`items_path=loop_rounds`，`item_variable=round`。
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3. 循环体：`zhini16-llm-subtask` → `zhini16-loop-end`（**须为 loop 的第一条出边**，脚本已排序）。
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4. 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`。
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5. 原 `llm-unified` 的后继（如 Cache 写、End）接到 `merge` 之后。
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## 引擎与限制
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- 循环体为**单链**简化实现；勿在段内再叠复杂分支。
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- 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）。
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- 总成本 ≈ **段数 ×（每段 tokens + 工具调用）**，请控制 `ZHINI16_LOOP_ROUNDS`（上限 8）。
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## 创建 / 更新脚本
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```text
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backend/scripts/create_zhini_kefu_16.py
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```
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- 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。
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- 环境变量：`ZHINI16_LOOP_ROUNDS`（默认 3）、`ZHINI16_SUBTASK_MAX_TOOL_ITERATIONS`（默认 12）。
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## 与 15 号文档的关系
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- **A 能力**（仅提高 `max_tool_iterations`）：见 `知你客服15号能力文档.md`。
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- **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`。
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