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Agent、Tool Calling 与自定义工作流
一个工具调用 Agent 通常只做三件事： 这就是经典的 ReAct 式循环在工程上的核心。模型负责决策，运行时负责执行与记录；模型本身并不会直接运行 Python 函数。
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LangGraph 实战：GIS 数据处理 Agent
构建一个“GIS 数据质检与发布 Agent”。用户给出一个数据集 URI，系统需要： 这个案例的重点不是具体 GIS 库，而是如何划分确定性代码、模型判断、并行任务、人工决策与外部副作用。
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LangGraph 概览与学习路线
LangGraph 是一个用来编排有状态、可循环、可暂停、可恢复任务的运行时。 它并不负责让模型“更聪明”，而是负责让模型与普通代码在一个可控流程里协作：哪一步调用模型、哪一步查数据库、失败后从哪里重试、何时等待人工审批、恢复时沿用哪份
OpenCode 源码
OpenCode 源码解析：Session V2 与事件溯源
Session V2 最值得关注的变化，不是类型名后多了一个 V2，而是它重新定义了会话执行的可靠性边界：用户输入先成为持久事实，随后才唤醒执行；模型与工具产生事件，Projector 再把事件变成可查询的消息状态。 经典 loop 可
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OpenCode 源码解析：工具、权限与 MCP
模型不能直接读文件、执行命令或访问 MCP Server。它只能产生结构化的工具调用意图；OpenCode 负责决定工具是否可见、参数是否合法、操作是否允许，以及结果怎样进入下一轮模型上下文。 经典工具规范位于 packages/ope
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OpenCode 源码解析：消息、上下文与压缩
理解 Agent“记忆”的第一步，是把三个东西分开：数据库中的完整记录、OpenCode 内部的消息结构、某一次请求真正发给模型的上下文。它们有关联，但绝不是同一个对象。 但编程 Agent 的中间过程还包括：
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OpenCode 源码解析：经典请求执行链路
这篇只追踪 packages/opencode 中的经典执行栈。目标是回答一个具体问题：用户输入“读取 README 并总结”后，系统怎样从一条消息走到工具调用，再走到最终回答？ 真正的源码比这段伪代码多出的部分，几乎都在处理可靠性：权
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OpenCode 源码阅读导航
这组笔记以一次 Agent 请求为主线，解释 OpenCode 怎样接收输入、调用模型、执行工具、保存过程，并把实时状态返回客户端。目标不是逐文件翻译源码，而是建立一套能够继续验证和更新的心智模型。 这两条线不能揉成一张伪造的调用图。笔
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StateGraph：状态、节点与边
StateGraph 可以理解为一个围绕共享状态运行的状态机： 图不是静态的数据处理管道。它可以分支、汇合、循环、暂停并恢复，因此比传统 DAG 更适合 Agent。
源码解析
OpenCode 源码解析：常见概念
这篇不是词典，而是一张“源码阅读翻译表”：先弄清这些词在一般软件工程中的含义，再看它们在 OpenCode 里具体对应什么。 运行时是程序真正执行时所依赖的环境，负责调度代码、管理内存、提供文件和网络能力，并处理异步任务。
源码解析
OpenCode 源码解析：模块设计
opencode源码解析——总体概览 讨论系统分层；这篇只讨论模块边界：每个模块拥有哪部分事实、依赖谁，以及为什么不能随意合并。 读一个模块时，可以连续问四个问题：
源码解析
OpenCode 源码解析：总体概览
一次看似简单的“读取文件并解释”会跨过六层： 理解当前源码的关键不是背目录，而是先接受一个事实：本地版本中，成熟的 packages/opencode 执行栈与新的 Session V2 栈正在并存。