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https://github.com/ThearchyHelios/AgentLab.git
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ThearchyHelios
4057cdc35f
走到步数上限一定意味着最后那步**要求了工具**（不要工具的话循环早 break 了）， 也就是说模型从来没拿到过"说结论"的那一轮——它只是被掐断在半路。交出去的 是它上一句中间过程的话，末尾补一句"步数不够，请调大"。 实测这条线是绷紧的：库里 116 个 agent 节点，87% 在 10 步内收口，11 步只有 1 个，**正好 12 步的有 11 个**。1 跳到 11 是被截断的特征，不是自然分布。 所以补上那一轮：不给工具，让它基于已经查到的收口，并说清哪些没查到、 结论因此有什么局限。用 base_model 而不是绑过工具的 model——收尾轮必须在 结构上发不出 tool_call，靠提示词请它别调是约束不住的。 两种收场发不同的 code：收上来了是 step_limit_settled（DEGRADED）， 收不上来仍是 step_limit（BROKEN）。不复用同一个 code：库里那 8 条老事件 的含义确实是硬截断，改语义等于把历史运行重新解释成另一回事。 顺带修掉一个一直在白烧钱的 bug：chat.ts:440 的注释说自动重试能"调大最大 步数"，而 copilot.py 明确禁止模型写 max_steps。两边对不上，于是 step_limit 的重试是用同一个默认 12 再跑一遍，必然撞同一堵墙。现在那条禁令改成有条件 的——只有上一次死于步数不够时才准显式写大值。改完两条路各自成立：收尾 成功走 DEGRADED，闸门不开、不重试（对的，同配置再跑还是撞墙）；收尾失败 仍是 BROKEN，而这次 Copilot 真能把步数调大。 硬顶 25 → 100，画布滑块跟着放开，**节点默认仍是 12**：要更多的人调得动， 不知情的人不会突然多花十倍。 新增 tests/test_agent_steps.py，顺带补回 agent 循环的集成测试（原来那个 文件在脱敏那轮被整个删掉了）。两条反向断言是重点：正常收口的 agent 一次 调用都不该多花，以及收尾轮发不出工具调用。两者都做过变异验证——把收尾 结果丢弃、把收尾轮换成绑工具的 model，各自都能让对应的断言变红。 273 passed（去掉一个会真连 api.openai.com 的既有慢测试是 238 passed / 9.4s）。