介绍

Deep Agents 是 LangChain 官方开源的 Python Agent 框架（agent harness），核心定位一句话：开箱即用、可任意替换组件的"全功能 Agent 骨架"。它最初源于团队拆解"Claude Code 为什么好用"的实验，后来长成一个完整的 Agent 生态：核心 SDK + 终端编码 Agent（dcode）+ 部署/评测/协议配套。

• 纯 Python monorepo，libs/ 下多个独立版本发布的包
• 底层依赖 LangChain / LangGraph / LangSmith
• 有配套 JS/TS 版本（deepagentsjs），本仓库是 Python 版

四条设计原则

1. Opinionated（有主见） —— 默认配置专门为"长时、多步"任务调优，开箱即用
2. Extensible（可扩展） —— 任何部件都能覆盖或替换，不用 fork 仓库
3. Model-agnostic（模型无关） —— 支持任何有工具调用能力的模型
4. Production-ready（生产可用） —— 基于 LangGraph，天然带流式、checkpoint 持久化、LangSmith 追踪评测

还有一个贯穿全项目的重要理念："信任 LLM" 安全模型——Agent 可以做它工具允许的任何事，边界必须在工具/沙箱层强制，而不是指望模型自我约束。

三层技术架构

Deep Agents     定制化 harness：默认中间件栈、可插拔后端、profile
LangChain       抽象层：model + tools + middleware → agent 循环
LangGraph       运行时：状态图、checkpoint、streaming、interrupt

• LangGraph 是运行时，Agent 本质是一个编译后的状态图（CompiledStateGraph）
• LangChain create_agent() 负责把模型、工具、中间件编排成 agent 循环
• Deep Agents 调用 create_deep_agent() 注入默认中间件并配置提示词/profile，产出的仍是 LangGraph 图

关键推论：任何 CompiledStateGraph 都能当子代理嵌入，所以自定义编排和默认 harness 可以无缝共存。

上下文管理

一、什么是这里的"上下文管理"

这个项目里的"上下文"不是一个东西，而是贯穿 agent 生命周期的三件事：

1. 怎么往上下文里放东西（注入）——系统提示词是模型每轮都看到的固定开销，放什么、放多少、什么时候更新，直接影响模型行为质量和 token 成本；
2. 上下文超了怎么办（窗口管理）——对话会无限增长，而模型的上下文窗口是硬性预算，必须有一套"预防 → 压缩 → 兜底"的淘汰机制；
3. 怎么保证上下文干净（隔离与缓存）——中间件内部的中间数据绝不能泄漏给模型，静态提示词部分要尽量命中 provider 的提示缓存以省钱提速。

整个机制建立在 LangChain/LangGraph 的 AgentMiddleware 框架之上：所有中间件通过改写 ModelRequest（系统提示词、消息列表）和注入工具来工作，而不是自己维护一份独立的对话状态。这一点很重要，它意味着上下文管理的每一步都是"对模型即将看到的内容做变换"，可组合、可替换、可被 harness profile 排除。

二、注入层：系统提示词是怎么搭起来的

2.1 LocalContextMiddleware：让 agent "知道自己在哪"

这是 CLI（libs/code/deepagents_code/local_context.py）的核心中间件，解决一个实际问题：同一个 agent 可能跑在用户本机，也可能跑在远程沙箱里，它需要知道当前工作目录是什么、项目用什么语言、用哪个包管理器、git 处于什么状态——这些信息决定了它后续调工具的方式。

它的实现方式很有特色：不直接探测文件系统，而是拼出一段 bash 脚本，通过后端执行。脚本由一个个分节函数（_section_header、_section_project、_section_git 等）拼装而成，每个分节在 bash 里先 command -v 检查工具是否存在，缺失就静默跳过。独立的分节还并行跑在后台子 shell 里（build_detect_script 用临时目录 + & + wait 编排），把首次检测的延迟压下来。

脚本输出是一段 markdown，注入系统提示词，内容包括：当前目录、git 分支/未提交改动数、项目语言（pyproject → python、package.json → JS/TS、Cargo.toml → rust 等）、monorepo 标识、包管理器（uv/poetry/pip/pnpm/bun…）、运行时版本（Python/Node）、目录列表和 tree -L 3 预览（都做了过滤和行数截断）、Makefile 前 20 行、测试命令推断。

除了环境信息，它还会注入两块静态上下文（构造时算好，不每轮重算）：

• MCP 服务器清单：每台已连接 MCP server 的名称、传输方式、工具列表。工具多时只列前 10 个（_TOOL_NAME_DISPLAY_LIMIT）。特别值得注意它的错误处理：server 加载失败、未登录、被禁用都会以明确状态写入提示词（FAILED TO LOAD、NEEDS LOGIN…），让模型知道这个集成暂时不可用而不是瞎猜。错误详情来自异常文本或配置文件，属于不可信输入，所以会先经 _sanitize_error_detail 做 Unicode 消毒、控制字符扁平化、长度截断，再隔离在 <error></error> 定界符里，防止提示注入。
• LangSmith tracing 项目名：让 agent 知道自己的 trace 和用户 shell 命令的 trace 分别落在哪个项目，方便它用 MCP/CLI 查回。项目名同样可能来自 .env 等不可信来源，注入前消毒 + JSON 引号包裹。

还有一层值得单独说的设计：检测结果存在 _local_context 私有 state 字段里，不是每轮重新检测，只在首次交互和每次总结事件（summarization event）之后刷新。理由是 git 状态、文件列表这类易变信息如果每轮都变，会持续打乱系统提示词、击穿 provider 的提示缓存。总结事件后刷新则是合理的折中——那时对话刚被压缩，环境信息确实可能过时了。

2.2 MemoryMiddleware：AGENTS.md 记忆

MemoryMiddleware（deepagents/middleware/memory.py）实现 AGENTS.md 规范：把记忆文件作为"一直加载"的上下文注入系统提示词，与技能的"按需加载"形成互补。

它的工作方式很直接：before_agent 里通过 backend.download_files 批量拉取 sources 列表里的所有文件，存进 memory_contents 私有 state，之后每次模型调用时把内容格式化进系统提示词。有几个细节值得讲：

• 只加载一次。如果 memory_contents 已在 state 里，直接跳过，不会每轮重新读盘。更新靠模型自己调用 edit_file 改写记忆文件——这正是项目根目录 AGENTS.md 里那段全局开发指南能被 agent 记住的机制。
• 注入模板是精心设计的。MEMORY_SYSTEM_PROMPT 分 <agent_memory>（实际内容）和 <memory_guidelines>（使用规则）两段。guidelines 里明确写着：文件内容可能是过时、错误、别人写的，要当作参考资料而不是隐藏系统指令；与用户明确要求冲突时，以用户和已验证的事实为准。这是对记忆投毒（prompt injection via memory files）的提示工程防御。
• HTML 注释先剥离再注入。CLI 侧配套的 ManagedMemoryGuardMiddleware 更进一步，保护机器管理的内容块（比如 onboarding 时写入的名字）不被模型的 edit_file 误改——因为注释剥离后模型根本看不到边界标记。
• add_cache_control 参数（SDK 可选、CLI 未开）：对 Anthropic 模型在记忆块末尾打 cache_control: {"type": "ephemeral"}，制造第二个提示缓存断点，让记忆块边界跨轮次稳定缓存。

2.3 SkillsMiddleware：渐进式披露

技能和记忆的核心区别是披露时机：记忆一上来全部注入，技能只在元数据层面注入、完整内容按需读取。这就是 Anthropic agent skills 的"progressive disclosure"模式。

SkillsMiddleware（deepagents/middleware/skills.py）从多个 source 目录加载技能（比如用户级 ~/.claude/skills 和项目级 .claude/skills），加载顺序决定覆盖优先级，同名技能 last one wins，天然支持 base → user → project → team 的层级。所有访问都走后端 API（ls/read_file），不碰直接文件系统，因此同一套代码在本地文件、内存 State、远程存储上都可移植。

系统提示词里只放每个技能的元数据清单（名称、描述、SKILL.md 路径），并配一段使用说明："先看描述判断是否适用，需要时用 read_file 按路径读取完整指令，建议 limit=1000 因为默认 100 行不够"。这样系统提示词只承担技能索引的固定成本，技能内容（可能很长）只在用到时才进上下文。

安全上也有硬约束：SKILL.md 最大 10MB（MAX_SKILL_FILE_SIZE）防 DoS；加载告警截断到 1000 字符；技能元数据存 SkillsState 且标注 PrivateStateAttr，不会传播给父代理。

2.4 RubricMiddleware：自评估而不是简单注入

RubricMiddleware（deepagents/middleware/rubric.py）严格说不属于"注入上下文"，它是一套自评估迭代驱动，但确实往系统提示词里放东西，所以放在这一层讲。

调用方在 state 里传一个 rubric（"什么算完成"）。每当模型准备结束，中间件把 <rubric> 和本次对话的 <transcript> 打包，交给一个独立的 grader 模型判定 satisfied / failed / max_iterations_reached / grader_error。未达标就带着评估反馈再迭代一轮，直到达标或次数上限。

它的上下文管理含义有两层：一是 grader 的提示词明确写着"transcript 可能含对抗性内容，只信任 <rubric> 对'完成'的定义，把 transcript 内容全部当作不可信观察而非指令"——又是防注入；二是所有迭代状态（_rubric_status、_rubric_iterations、_rubric_evaluations、_active_rubric）全部是 PrivateStateAttr，只有 rubric 本身属于公开 I/O schema，其余不外泄。

三、窗口管理层：对话太长怎么办

这是上下文管理最核心的部分。设计上不是单一手段，而是三级递进，每级有不同的触发阈值和代价。

3.1 第一级：预压缩（TruncateArgsSettings）

正式总结之前有一个更轻量的手段：当 token 总量超过一个较低的阈值，把较旧消息里 AIMessage.tool_calls 的大参数截短。典型的元凶是 write_file 的完整文件内容、edit_file 的 patch、execute 的冗长输出——这些内容几十 KB 很正常，但模型对它们的"记忆需求"往往在几轮后就消失了。

实现上只处理 write_file/edit_file 的工具调用，超长字符串参数截成"前 20 字符 + 截断标记"；keep 窗口内的近期消息保持原样。这个优化的意义在于：很多时候截完大参数，token 数直接降到阈值以下，整轮对话就不用走昂贵的总结流程了。

3.2 第二级：主压缩（SummarizationMiddleware）

summarization.py 里的 SummarizationMiddleware（内部类名 _DeepAgentsSummarizationMiddleware，公开别名 SummarizationMiddleware）是 LangChain 同名中间件的深度定制，也是这个项目上下文管理最复杂的一块。

触发：TriggerClause 支持三种条件——token 数、消息数、占模型上下文窗口的比例（fraction），多个条件组合时是 AND 语义。默认值不写死，由 compute_summarization_defaults 看模型 profile 决定：模型暴露了 max_input_tokens 就用 fraction（0.85 触发 / 保留 0.10），否则保守地用固定值（170k tokens 触发 / 保留 6 条消息）。这让同一套机制在 200k 上下文的 Claude 和 32k 上下文的模型上都自动适配。

执行：触发后在 cutoff_index 处切分，把旧消息交给模型生成摘要，生成一条带 lc_source="summarization" 标记的 HumanMessage 摘要，替换进发给模型的消息列表头部；keep 决定尾部保留多少近期消息。这里有个关键设计：LangGraph state 里的 messages 原封不动，不删任何消息，只是通过 wrap_model_call 改写每次实际发出的模型请求；压缩事件记在私有 state 字段 _summarization_event（SummarizationEvent：cutoff_index + summary_message + file_path）。这样原始日志完整可回放，也让手动压缩工具能复用同一套事件状态。

历史 offload（本项目的招牌特性）：被总结掉的旧消息不是简单丢弃，而是渲染成 markdown（XML 格式）追加写入后端文件 /conversation_history/{thread_id}.md，每次事件一个带时间戳的 section，形成该线程的连续历史档案；路径记录在 SummarizationEvent 里，模型之后还能用 read_file 回头查阅。内联媒体（data: URL 的图片等）会被解码、按内容哈希去重后上传到 <artifacts_root>/conversation_history/media/{sha256[:16]}.{ext}，原位置替换成 <image url="..."/> 引用块；上传失败则写入 <image error="failed_to_offload"/> 占位符并告警，绝不静默吞掉。配套的 DEEPAGENTS_DEFAULT_SUMMARY_PROMPT 在 LangChain 默认总结提示词里拼入一段媒体引用说明，让总结模型知道要保留这些标签——因为默认提示词会把未知标签当噪声处理。

手动触发：SummarizationToolMiddleware 暴露 compact_conversation 工具给模型（或 CLI 驱动），与自动压缩共享 _summarization_event，且加了资格门——上下文至少要达到自动触发阈值的约 50% 才允许压缩，避免对话还很短就无谓压缩。

3.3 第三级：兜底（overflow clip + message eviction）

再往下是被动兜底，在 provider 拒绝超预算请求（ContextOverflowError）时触发：

• _overflow_clip.py：总结兜底路径里，对保留后缀的尾部 ToolMessage 批做裁剪。两条分支：read_file 的结果只 head-slice 前 4000 字符并附上"完整内容在原路径，用 offset/limit 分段读"的提示（不需要新写文件）；其他工具结果则完整 offload 到 /large_tool_results/{tool_call_id}，原位替换成 TOO_LARGE_TOOL_MSG stub。阈值从 keep 预算推导（按消息数保留时回退 5000 tokens）。
• _message_eviction.py：这是被反复复用的共享实现——TOO_LARGE_TOOL_MSG 模板 + _create_content_preview（头 5 行 + 尾 5 行 + ... [N lines truncated] ... 标记）。除了溢出路径，FilesystemMiddleware 也会用它做主动裁剪：单次工具结果超过配置阈值就直接 offload，不等溢出发生。预览里带行号，模型想继续读就知道从哪一行开始。

三级的关系是：截大参数（低阈值预防）→ 摘要+归档（主手段，保历史）→ 裁剪/驱逐（硬兜底，保请求不发出去就失败）。

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四、保障层：状态隔离与缓存

4.1 PrivateStateAttr：中间数据不出中间件

中间件要传递内部状态（总结事件、技能元数据、rubric 迭代计数），但这些绝不能出现在模型上下文里。机制是用 Annotated[..., PrivateStateAttr] 标注字段，_state.py 里的 private_state_field_names 在运行时解析所有 state schema 提取私有字段集合。

值得警惕的是它的边界条件：如果一个字段的注解引用了只在 TYPE_CHECKING 下导入的名字，get_type_hints 会失败，整个 schema 被跳过并告警——该 schema 的私有字段就全部失去保护，会被转发给子代理并合并回来。这是私有状态机制唯一的泄漏通道，代码注释明确要求所有注解引用必须在运行时可见。

4.2 提示缓存：给 provider 省钱的正确姿势

_prompt_caching.py 的实际职责（修正之前的误读）是 append_prompt_caching_middleware：把 Anthropic、Bedrock、Fireworks 三家的 provider 专用缓存中间件追加到栈尾，对不支持的模型用 unsupported_model_behavior="ignore" 自动降级为 no-op。它们的工作是在静态系统提示词处放置 cache breakpoint（Anthropic 的 cache_control），让前缀在后续轮次命中缓存。

缓存策略和其他中间件的编排有关：graph.py 里总结/记忆中间件放在 prompt caching 中间件之前，注释里明确写了理由——记忆内容每轮可能变化，如果记忆块放在缓存断点之后，就不会污染缓存前缀。MemoryMiddleware 的 add_cache_control 再补第二个 ephemeral 断点，让"静态提示词 + 记忆块"这个前缀跨轮次稳定命中。

4.3 子代理：独立上下文的执行单元

subagents.py 管同步子代理（通过 task 工具，父代理传任务描述和输入，子代理在自己的线程里跑完整循环，只把最终结果合并回父窗口）；async_subagents.py 管异步子代理——把任务调度到远程 Agent Protocol 服务器上后台执行（start_async_task 等五个工具 + AsyncTask 状态跟踪），父代理立即拿到任务 ID，之后轮询/更新/取消。后者是彻底的上下文隔离：远程线程的完整历史根本不进父代理的窗口。

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五、存储层：上下文文件的两种归宿

所有注入和归档的内容最终都落在后端上，统一走 BackendProtocol：

• CLI/本地模式：FilesystemBackend，上下文就是本地文件——/conversation_history/、/large_tool_results/、AGENTS.md、技能目录都是真实路径。
• SDK 的 ContextHubBackend（backends/context_hub.py）：把文件存进 LangSmith Hub agent 仓库（"owner/name"）。每次写操作就是一次 push_agent 提交（带 parent_commit），读操作从内存缓存/pull_agent 拿，commit hash 自动跟踪；还支持 linked entries（跨仓库引用）和递归目录删除。这让上下文变成可版本化、可跨机器共享的资源——团队可以复用同一个 Hub 仓库作为标准上下文基底。

中间件完全不感知后端差异，切换只改一个构造参数。

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六、CLI 侧的两件事：组装与可视化

组装：agent.py 里按序追加中间件——CostTrackingMiddleware（累计线程成本）、LocalContextMiddleware（环境检测）、MemoryMiddleware + ManagedMemoryGuardMiddleware（记忆 + 防改写）、PluginSkillsMiddleware（技能）、HITL/ServerHooks 等。SDK 侧 graph.py 的 create_deep_agent 另有自己的完整栈（Filesystem → SubAgent → Summarization → PatchToolCalls → profile 中间件 → prompt caching → Memory → HumanInTheLoop），CLI 的 middleware= 参数按 name 匹配做替换或插队。

可视化：/context 命令打开 ContextUsageScreen，展示 provider 报告的 token 用量（拿不到时用估算值，UI 明确标注 approximate，不把估算伪装成精确）；/offload 命令则复用 agent 自己的 compact_conversation 工具（force=True 服务端强制压缩），客户端只负责驱动和展示结果，不重复实现一套压缩逻辑——这样存档格式、触发规则、状态更新全都在同一处维护。

七、总结

这个项目的上下文管理本质上是一套面向有限预算的上下文生命周期管理：注入层精心挑选进入系统提示词的内容（且处处防注入），窗口层用"预压缩 → 摘要归档 → 兜底裁剪"三级策略把对话保持在预算内（且压缩不丢历史），保障层用私有状态和提示缓存保证"模型看到的"和"中间件记得的"互不污染、代价可控。每个机制都能追溯到明确的动机，也都有对应的测试覆盖——这也是它能支撑长时间、多工具、多代理会话的关键。

多模态

一、开篇：六条线，一个统一语言

多模态贯穿整条链路。用户粘贴的截图、模型 read_file 读到的图片、聊天渠道收到的照片、上下文压缩时归档的媒体——最终都汇入同一种 LangChain ContentBlock 语言（{"type": "image"|"audio"|"video"|"file", "base64": ..., "mime_type": ...}）。所有多模态逻辑本质上是：在正确的时间点，把正确的内容块以正确的形式放进 HumanMessage 或 ToolMessage 的 content_blocks。

六条线：

1. 输入侧：用户媒体（CLI 粘贴/拖拽）进对话
2. 工具侧：模型通过 read_file 读取磁盘媒体
3. 适配侧：按模型能力清洗不支持的块
4. 视频特化：抽帧采样，绝不整段传视频
5. 压缩侧：内联媒体在归档时保命
6. 渠道侧：Talon 聊天渠道媒体（双向）

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二、输入侧：媒体怎么进对话

2.1 两条获取通道 + 两种数据类

libs/code/deepagents_code/media_utils.py：

• get_clipboard_image() 读剪贴板截图，get_media_from_path() 按路径加载（先试图片再试视频）
• ImageData 转 image_url 块（data: URL），VideoData 转 VideoContentBlock（显式 mime_type）

两个类都带 placeholder（"[image 1]"）和 placeholder_span。这是关键设计：编辑框里看到的是文本占位符，发送那一刻才"物化"成媒体块——编辑、撤销、改错全程是纯文本操作。

2.2 MediaTracker 与快照展开

input.py 的 MediaTracker 记录媒体位并生成 media_snapshot。消息发送时，create_multimodal_content（media_utils.py）把快照展开成真正的 content_blocks 拼进 HumanMessage。UI 层与模型层之间隔着这层"占位符 ↔ 媒体块"映射。

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三、工具侧：模型如何"看到"文件

3.1 read_file 是唯一的眼睛

FilesystemMiddleware 的 read_file 按扩展名分类（_EXTENSION_TO_FILE_TYPE，来自 Gemini 官方文档）返回不同内容。分类结果决定返回形式：

• 文本 → 行号文本 ToolMessage
• 图片/音频/PDF/未知二进制 → 单个 ToolMessage，content_blocks 直接携带 {type, base64, mime_type}。mime 用 mimetypes.guess_type 推断，猜不到用 application/octet-stream
• 视频（video_enabled 且类型为 video）→ _handle_video_read 返回 Command：文本 ToolMessage + 合成 HumanMessage（抽帧块，_READ_FILE_MEDIA_RESULT 标记）

关键安全分界（backends/utils.py）：_VIDEO_EXTRA_EXTENSIONS（.mkv）故意不在 _EXTENSION_TO_FILE_TYPE 里——只有装了 [video] 扩展依赖时才把它当视频抽帧；_get_backend_read_file_type 保证所有后端把它当二进制读，绝不按文本解码（视频字节被 UTF-8 解码就损坏了）。

3.2 视频读取的窗口化

_handle_video_read 把 offset 重新解释为跳过的秒数、limit 为采样的秒数。模型可以分窗口看长视频：

read_file(path="demo.mp4", offset=0, limit=20)    → 前 20 秒
read_file(path="demo.mp4", offset=20, limit=20)   → [20s, 40s) 左闭右开

采样率固定 0.5 fps（_VIDEO_SAMPLING_RATE），每帧前配一条 "Frame at t=HH:MM:SS.mmm" 文本块。窗口头部写 Reading first {N}s of {path} at 0.5 fps. 或 Reading [{offset}s, {end}s) of {path} at 0.5 fps.。limit <= 0 直接报工具错误；错误以 ToolMessage(status="error") 返回，回合不崩，模型可重试更小窗口。

3.3 八重安全上限（完整版）

约束	值	位置
MAX_VIDEO_INPUT_BYTES	1 GB	backends/utils.py，读入前检查
MAX_VIDEO_DECODE_SECONDS	10 s	解码 wall-clock 截止
MAX_VIDEO_SAMPLED_FRAMES	64	单次读取最多帧数
MAX_VIDEO_FRAME_PIXELS	1920×1080	超了降采样
MAX_VIDEO_FRAME_SIDE	4096	超长边直接拒绝
MAX_VIDEO_EMITTED_BYTES	4 MB	整组帧编码后总字节
MAX_VIDEO_OUTPUT_WIDTH/HEIGHT	1920/1080	发射帧的目标尺寸
_JPEG_QUALITY	85	JPEG 编码质量

3.4 双钩子统一处理

wrap_model_call/awrap_model_call 里媒体处理只有两步：_move_media_results_after_tool_results（把视频抽帧的合成 HumanMessage 挪到同批 ToolMessage 之后，保持工具结果批次连续）→ _scrub_unsupported_multimodal_content（能力清洗）。同步异步完全一致。

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四、适配侧：能力门控与降级

4.1 分级判断

_multimodal_block_supported 的逐块判断逻辑（filesystem.py）：

1. file 块无 base64（URL/文件 ID 引用）→ 直接放行（provider 管理，常无 mime_type）
2. file 块 mime 不是 PDF（.docx/.pptx）→ 只有硬编码容忍的 OpenAI/Google 类模型放行（_OPENAI_FILE_MODEL_TYPES + _GOOGLE_FILE_MODEL_TYPES）
3. 其余按 _PROFILE_FIELD_BY_BLOCK_TYPE 查 ModelProfile（image→image_inputs、audio→audio_inputs、video→video_inputs、file→pdf_inputs）；profile 缺字段默认放行，只有显式 False 拒绝
4. 在 ToolMessage 里还多查一层 _TOOL_MESSAGE_FIELD_BY_BLOCK_TYPE（image_tool_message/pdf_tool_message）——因为部分 provider 拒绝工具结果里出现媒体

4.2 降级是替换不是报错

不支持的块替换成文本占位符：

filesystem.pyL237-L247

def _unsupported_multimodal_placeholder(block: ContentBlock, message: AnyMessage) -> ContentBlock:
    ...
    "text": f"[read_file: {path} was not attached because this model does not support {block['type']} content ({mime_type}).]",

只对 ToolMessage/HumanMessage 清洗（_scrub_message_multimodal_content）。原因：部分 provider 对不支持的块返回不可重试的 400，直接把线程搞死；提前换成文本提示，请求照常发出，模型知道"文件没被附加，因为模型不支持该类型"，可以自己改策略。

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五、压缩侧：媒体归档保命

上下文被 SummarizationMiddleware 压缩时，_rewrite_data_url_blocks（summarization.py）：

1. 识别：任何 data: URL（base64 或 percent-encoded/plaintext，如内联 SVG）都视为内联媒体——因为 XML 历史渲染器会整体丢弃 data: URL 块，只有 http(s) 引用能活下来
2. 解码上传：base64 解码 → 按 SHA256 前 16 位哈希去重 → 上传到 {artifacts_root}/conversation_history/media/{sha256[:16]}.{ext}（前缀跟随后端的 artifacts_root，默认 /）
3. 替换：原块换成引用块 <image url="/conversation_history/media/{hash}.png" />（image/audio/video 映射到各自类型块；其他 mime 回退文本块——渲染器没有通用 file 块，会丢）

失败不静默：上传失败/解码失败 → <image error="failed_to_offload" /> 占位符。归档文件 /conversation_history/{thread_id}.md 是 markdown 容器（## Summarized at {timestamp} section 头）+ XML 消息体（get_buffer_string(format='xml')），每次压缩追加一节。_MEDIA_REFERENCE_SUMMARY_PROMPT 告诉总结模型这些 <image url=.../> 标签要保留、不可臆测缺失的视觉细节、需要时可对路径 read_file——因为 LangChain 默认总结提示词会把未知标签当噪声。

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六、渠道侧：Talon 的双向媒体

libs/talon/deepagents_talon/media.py 是聊天渠道（WhatsApp/Telegram 等）的媒体桥梁，入站 + 出站双向：

入站（渠道 → agent）：

• build_model_content：图片 → image_url data URL 块（MAX_INBOUND_IMAGE_BYTES = 5 MB 上限，超大/读失败直接跳过该图）；非图片返回纯文本
• build_inbound_text：文档类型读文本内容注入（READABLE_DOCUMENT_EXTENSIONS + MAX_TEXT_DOCUMENT_BYTES = 100 KB），图片/视频生成有界的 fallback 文本，voice/audio 返回原文（交给转写管线）

出站（agent → 渠道）：

• extract_markdown_media：从回复文本抽 ![alt](path) 引用——先 _mask_code 遮蔽 fenced code 和行内代码，防止代码里的 markdown 样式被误判成媒体
• outbound_channel_media：resolve_bounded_media_path 做符号链接解析后的根目录包含性校验（require_relative 时连绝对路径都拒），防路径逃逸；类型限定 image/video/document/audio/voice

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七、一张图总结

用户粘贴/拖拽 ──→ ImageData/VideoData ──占位符──→ create_multimodal_content ──→ HumanMessage
                  (data: URL / VideoBlock)      (input.py MediaTracker 快照)      content_blocks
                                                                                    │
模型 read_file ──→ 按扩展名分类 ──┬─ 文本 ──→ 行号文本 ToolMessage                  │
                    (Gemini 映射)  ├─ 图片/音频/PDF/二进制 ──→ ToolMessage           │
                                  │    content_blocks 直接带 {type,base64,mime}    │
                                  └─ 视频 ──→ _handle_video_read 抽帧 ──→ Command  │
                                              (文本 ToolMessage + 合成 HumanMessage)│
                                                                                    │
                     wrap_model_call ──→ _move_media_results_after_tool_results（仅视频排序）
                                        → _scrub_unsupported_multimodal_content（能力门控）
                                                       │
                         ┌─────────────────────────────┴───────────────────────────┐
                         ▼                                                          ▼
              视频八重上限锁死                                             压缩时 _rewrite_data_url_blocks
              (输入1GB/解码10s/64帧/像素/边长/              解码 → 哈希去重 → 上传 media/ → <image url=.../>
               4MB/1920×1080/JPEG85)                     失败 → <image error=.../> 占位
                                                                                    │
                          Talon 渠道双向：入站(图→块/文档→文本/语音→转写)          │
                          出站(markdown 引用抽取 + 路径边界校验) ───────────────────┘

贯穿始终的原则（修订后）：

1. 媒体块语言统一：六条线最终都汇入同一种 ContentBlock 语言，模型看到的输入格式一致；
2. 返回路径分流：图片/音频/PDF 直接进 ToolMessage.content_blocks，只有视频因需要抽帧而走合成 HumanMessage——这是最容易误读的实现细节；
3. 能力感知不盲发：任何媒体块都先按 ModelProfile + provider 白名单清洗，宁可换成"未附加"提示也不让 provider 400 杀线程；
4. 视频绝不整传：视频只以"抽帧 JPEG + 时间戳文本"进入上下文，八重预算锁死；
5. 压缩不等于丢媒体：内联媒体归档时搬成持久化文件并保留引用，模型可 read_file 回看；
6. 可选依赖渐进增强：视频抽帧依赖 av/Pillow，find_spec 只查可发现性，缺失自动退回通用文件块。