AgentRunState

AgentRunState 是内置 Step 驱动 ReAct 策略的语义级 step 运行状态。它存在于工作流之外,在 AgentLoopState.run_state 与策略之间共享(同一实例, 由 AGENT_ENTRY 桥接)。

python

from amrita_core.builtins.agent.state import AgentRunState

state = AgentRunState()
state.begin_step("execute")

字段

字段	类型	含义
`step_index`	`int`	全局 step 计数器(从 1 开始)
`current_phase`	`str \| None`	当前阶段——DAG 节点 id(simple 模式为 `"execute"`)
`plan`	`list[DAGNode] \| None`	任务 DAG(`None` = 未分解)
`simple_mode`	`bool`	LLM 决定直接运行时为 True
`current_step_id`	`str \| None`	正在执行的 DAG 节点 id
`completed_step_ids`	`list[str]`	已完成的 DAG 节点 id(依赖检查)
`plan_revision`	`int`	`update_step` 修订计数器
`step_tool_signatures`	`list[str]`	当前 Step 内的工具签名(停滞窗口)
`stall_injected`	`bool`	give-up prompt 已注入(每 Step 一次)
`last_summary`	`StepSummary \| None`	前一个 Step 的主谓摘要
`tokens`	`TokenBudget`	真实 API token 统计
`exec_finished`	`bool`	策略完成工具调用 → 迭代循环结束

方法	用途
`begin_step(phase)`	进入新 Step:推进计数器、重置 per-Step 状态
`begin_node(node)`	`begin_step(node.id)` + 跟踪 `current_step_id`
`record_tool_call(signature)`	在当前 Step 记录工具签名
`is_stalled(threshold)`	最后 N 个签名相同时为 True
`would_stall(signature, threshold)`	记录该签名是否会触发检测(执行前取消)
`next_ready_node()`	拓扑序的下一个 DAG 节点(`graphlib.TopologicalSorter`;环降级)
`complete_current_node()`	标记当前节点完成
`all_plan_done()`	所有 DAG 节点完成时为 True