一个回合是一条可重复采样的循环

一次用户输入只产生一个 turn_id，却可能多次请求模型：模型提出工具调用，工具结果进入历史，下一次采样才能看到结果。

flowchart TD
    U["用户输入落盘"] --> B["构造上下文"]
    B --> M["模型流式采样"]
    M --> A["助手消息落盘"]
    A --> Q{"有工具调用？"}
    Q -->|"有"| T["执行并提交工具结果"]
    T --> B
    Q -->|"无"| I{"有已接受的后续输入？"}
    I -->|"有"| B
    I -->|"无"| E["回合终态落盘"]

AgentRuntime 持有该会话的 turn lock、输入队列、turn_id 和运行状态；TurnRunner 负责构造上下文、采样、解析模型流、执行工具步骤。一个 follow-up 在前一采样正常完成后可继续同一回合；steering 在下一次模型采样前送入。回合内多次采样并不意味着创建多个会话。

工具调用和助手消息先形成可恢复的记录；模型失败、取消或完成才写终态。模型继续前验证消息边界，确保 assistant 的工具调用与 tool 结果配对。Surface 看到的增量文字只是展示，最终依据落盘消息和回合终态恢复。

“一轮”不等于“一次模型请求”

设模型先读取文件，再修改文件，最后回答：同一个 turn_id 内会出现“采样 → read_file → 采样 → edit_file → 采样 → 最终文本”。每次采样都重新构造上下文，所以刚落盘的工具结果、已投递输入和新的压缩边界才会进入下一次请求。

follow-up 可在同一回合继续采样；后台任务通知或 Goal 由协调器另发起续接。把二者分开，才能解释为什么 UI 一次提交可能有很多增量事件，却不应显示成很多重复用户请求。

代码入口：AgentRuntime.run_turn、TurnRunner.run_turn。验证：异步运行时、用户流程回归。

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