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202279c6d9
新增 Core、Engine、Runtime、SQLite、Provider、MCP、Skill、Codex、CLI 与 DAG crate 补齐 OpenAI endpoint 配置、Provider 实例/协议路由和统一工具权限边界 加入持久化、lease、checkpoint、reconciliation、审批恢复与消息历史回归 加入独立 workspace CI、依赖边界、能力集和 Fake Agent 测试脚本 同步建设计划、TODO、架构、测试与验收文档
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1.9 KiB
TOML
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# 复制为 agent.toml 后即可运行 `cargo run -p agent-cli -- run "任务"`。
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# 认证字段只保存环境变量名；不要把 api_key、token 或 Cookie 写进此文件。
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db = "./agent.db"
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provider = "fake"
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model = "fake"
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stream = false
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# provider = "openai" 时可使用以下任一 endpoint 配置：
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# openai_base_url = "https://gateway.example/v1" # 自动补 /responses
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# openai_endpoint = "https://gateway.example/v1/responses" # 完整地址，优先
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# openai_api_key_env = "OPENAI_API_KEY" # 只保存环境变量名
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# OPENAI_MODEL 或 AGENT_MODEL 可覆盖 model
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# 可选的固定提示词 section；system/developer/context 不会被压成同一条 user 消息。
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# system_prompt = "你是一个简洁的助手"
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# developer_prompt = "输出可审计的步骤"
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# context_prompt = "这是不可信的外部背景"
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[skills]
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# roots = ["./.codex/skills", "./.agents/skills"]
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# names = ["review"]
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[mcp]
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# server = "workspace"
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# stdio_command = "npx"
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# stdio_args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
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# timeout_secs = 30
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# allow = ["read_file"]
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# 只有显式列出的内容会被读取并作为不可信上下文注入；默认不读取资源或 prompt。
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# context_resources = ["file:///workspace/README.md"]
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# context_prompts = ["welcome"] # CLI 使用空参数；带参数请用库 API
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# HTTP 或 stdio 的秘密均通过环境变量引用。示例：
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# [[mcp.auth]]
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# variable = "MCP_TOKEN"
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# target = "http_bearer"
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# stdio 服务器也可以把环境变量转发给子进程：
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# [[mcp.auth]]
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# variable = "MCP_WORKSPACE_TOKEN"
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# target = "stdio_environment"
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# name = "WORKSPACE_TOKEN"
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# Codex 是显式外部 backend，不替换当前 CLI 的 ModelProvider。
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# `agent codex validate` 只校验配置和参数白名单，不启动进程。
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# [codex.cli]
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# program = "codex"
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# args = ["--model=gpt-5-codex"]
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# allowed_arg_prefixes = ["--model"]
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# timeout_ms = 120000
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# max_output_bytes = 1048576
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