从用户发送消息到 AI 生成回复的完整处理链路，点击节点可查看或编辑对应配置
1
会话
创建 / 恢复会话
根据用户身份查找已有会话，不存在则创建新会话，确保上下文连续。
conversations
读写
2
技能库
加载可选技能
从技能库中读取当前启用的顶层技能，作为后续意图判别的基础。
agent_skills
读
当前启用 4 个顶层技能：技能发布、通用搜索、简历诊断、通用闲聊
3
路由
意图判别
判断用户消息应该由哪个技能处理。先通过关键词快速匹配，未命中时再由 LLM 判断。
1
关键词预匹配
扫描每个技能配置中的话题与动作关键词，若命中则直接选择该技能。
命中 → 返回命中技能
2
LLM 判断
将可用技能列表与用户消息一起交给 LLM，由模型选择最合适的技能。
返回 LLM 选中的技能名
4
路由
子意图判别
如果选中的技能包含多个子技能，则再次使用意图判别逻辑选择最合适的子技能。
agent_skills (子技能)
读
prompts.agent_router_system
读
5
提示词
构建系统提示词
按顺序拼接全局上下文、附件上下文和当前技能的系统提示词，形成完整的 system prompt。
agent_skills.system_prompt
读
每层上下文由代码动态构建
6
消息
组装对话历史
将当前消息与历史对话记录合并，构造发送给 LLM 的完整消息列表。
messages
读
7
模型
调用 LLM
使用配置的模型地址、模型名和参数调用大语言模型，获取 AI 回复。
llm_configs
读
当前激活 2 个 LLM 配置
8
消息
保存回复
将 AI 生成的回复、推理过程及相关元数据写入消息记录。
messages
写
9
标题
生成会话标题
如果是新会话且标题为空，调用 LLM 根据对话内容生成简短中文标题。
prompts.conversation_title
读
conversations
写