Feat: tRPC-Agent支持Goal能力（对齐Go版本）

Author: jinfengliu-688

docs/mkdocs/en/tool.md

@@ -35,6 +35,7 @@ Agent 通过以下步骤动态使用工具：
 | [WebSearchTool](#websearchtool) | 公网搜索引擎检索 | 实例化 WebSearchTool 并加入 tools | 实时资讯、版本发布、事实/定义查询 |
 | [TodoWriteTool](#todowritetool-任务清单工具) | 多步任务规划与进度跟踪（整表替换） | 挂载 `TodoWriteTool` | 短清单、无依赖编排、token 不敏感 |
 | [Task 工具族](#task-工具族结构化任务看板) | 结构化任务看板（按 id 增量更新 + 依赖） | 挂载 `TaskToolSet` | 长任务板、跨轮跟踪、blockedBy 依赖 |
+| [Goal 工具族](#goal-工具族持久会话目标) | 单会话持久目标 + 强制收尾 | `setup_goal(agent)` | 跨轮大目标、宿主设目标、未完成不许收尾 |
 | [Agent Code Executor](./code_executor.md) | 自动生成并执行代码场景、数据处理场景 | 配置 CodeExecutor | API 自动调用、表格数据处理 |
 ---
 
@@ -3040,3 +3041,163 @@ print(render_task_list(store))
 | --- | --- |
 | [examples/task_tools](../../../examples/task_tools/) | 多轮对话：依赖编排、逐项完成、跨轮 `get_task_store` 读回看板 |
 | [examples/task_tools_parallel](../../../examples/task_tools_parallel/) | 验证 `parallel_tool_calls` 与 `task_store_lock`（Phase 1–2 无需 API Key） |
+
+---
+
+## Goal 工具族（持久会话目标）
+
+`GoalToolSet` 暴露三个工具——`create_goal`、`get_goal`、`update_goal`——对齐 Claude Code 的 **Session Goal** 能力。与 `TodoWriteTool`（多行待办）和 `TaskToolSet`（多任务看板）不同，Goal 在每个 session branch 上**至多只有一个**持久目标：在目标为 `active` 期间，模型给出「看起来像最终答案」的文本**不算完成**——必须继续执行，或显式调用 `update_goal('complete' | 'blocked')` 收尾。
+
+目标序列化为**单个 JSON blob**（`GoalRecord`）写入 `tool_context.state["goal[:<branch>]"]`，跨 `Runner.run_async` 调用存活。除三个模型工具外，完整能力还需通过 `setup_goal()` 挂载一对 **enforcement callbacks**（`before_model` / `after_model`），在**同一次 invocation 内**拦截过早的最终回复并自动重试。
+
+### 功能特性
+
+- **单目标契约**：每个 branch 一个 `GoalRecord`（`objective` + 三态 `active` / `complete` / `blocked`）；`complete` / `blocked` 为**不可逆**终态
+- **跨轮持久化**：随 function-response 的 state delta 落库；**勿用** `temp:` 前缀
+- **子 Agent 隔离**：state key 追加 `:<branch>`，父 / 子 Agent 各自维护独立目标
+- **强制收尾（enforcement）**：目标 `active` 时，`after_model` 检测「无 tool call、有可见文本、非 partial」的过早 final，抑制该回复并在同 invocation 内 re-run；`before_model` 注入 user-role nudge
+- **fail-open 预算**：`max_retries`（默认 3）次拦截后放行最终回复，避免无限循环；计数器存在 invocation 级 `agent_context.metadata`，不持久化
+- **双入口创建**：
+  - **模型侧**：`create_goal(objective=...)` —— LLM 判断多步任务后自主创建
+  - **宿主侧**：`start_goal(session_service, ...)` —— 应用层在首轮前写入 session，模型无需调用 `create_goal`
+- **Prompt 引导分层**：`DEFAULT_GUIDANCE` 在目标 active 时经 `before_model` 注入 system instruction（`inject_guidance=True`）；硬约束由 store 校验 + callback 共同保证
+- **并发安全**：`_GoalToolBase` 在 load → mutate → save 外包 `goal_store_lock`（按 session + branch），兼容 `parallel_tool_calls=True`
+
+### 与 Todo / Task 的关系
+
+| 维度 | `TodoWriteTool` | `TaskToolSet` | Goal 工具族 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| 粒度 | 多行待办清单 | 多任务看板 + 依赖 | **单个**会话目标 |
+| 更新方式 | 整表替换 | 按 `taskId` 增量 | `create_goal` / `update_goal` |
+| 未完成能否收尾 | Prompt 引导 | Prompt 引导 | **callback 强制拦截** |
+| state key | `todos[:branch]` | `tasks[:branch]` | `goal[:branch]` |
+| 典型用途 | 步骤可视、短清单 | 长看板、依赖编排 | 整件事是否算做完 |
+
+> Todo / Task 管「步骤分解」，Goal 管「整体完成契约」。可组合使用，但避免让模型同时混用过多规划工具。
+
+### GoalOptions 构造参数
+
+通过 `setup_goal(agent, GoalOptions(...))` 配置：
+
+| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
+|------|------|--------|------|
+| `state_key_prefix` | `str` | `"goal"` | state key 前缀；勿使用 `temp:` |
+| `inject_guidance` | `bool` | `True` | 是否在 `before_model` 向 system instruction 注入 `DEFAULT_GUIDANCE` |
+| `guidance` | `str` | `DEFAULT_GUIDANCE` | 注入的长文案（含串行调用 goal 工具等约定） |
+| `max_retries` | `int` | `3` | 同 invocation 内拦截过早 final 的预算；耗尽后 fail-open |
+| `nudge_template` | `str` | `DEFAULT_NUDGE` | 拦截后以 user-role 追加的提醒模板（支持 `{attempt}` / `{max_retries}` / `{objective}`） |
+| `on_retry` | `Callable[[RetryEvent], None]` | `None` | 每次拦截或预算耗尽时的可观测回调 |
+
+仅挂载模型工具、不要 enforcement 时，可直接 `tools=[GoalToolSet()]`，但不具备「未完成不许收尾」能力。
+
+### 三个工具的 LLM 参数概要
+
+**`create_goal`**
+
+| 参数 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `objective` | 是 | 完成标准——「done」具体指什么 |
+
+成功返回 `{message, goal}`；若已有 `active` 目标返回 `{error: "INVALID_STATE: ..."}`。
+
+**`get_goal`**
+
+无参数。有目标时返回 `{message, goal}`；无目标时返回 `{message: "No session goal is set."}`。
+
+**`update_goal`**
+
+| 参数 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `status` | 是 | `complete`（目标已达成）或 `blocked`（同一阻塞条件反复出现、无用户输入无法继续） |
+
+成功返回 `{message, goal}`；无 active 目标或已是终态时返回 `{error: "INVALID_STATE: ..."}`。
+
+**`GoalRecord` 字段**（JSON 使用 camelCase 别名持久化）：
+
+| 字段 | 说明 |
+|------|------|
+| `id` | 服务端分配的 uuid |
+| `objective` | 完成标准文本 |
+| `status` | `active` / `complete` / `blocked` |
+| `createdAtUnix` / `updatedAtUnix` | 创建 / 最后更新时间（unix 秒） |
+| `terminalAtUnix` | 进入终态的时间（可选） |
+
+### enforcement 工作流程
+
+```text
+模型输出 final 文本（无 tool call，goal 仍 active）
+        ↓
+after_model 判定为 premature final
+        ↓
+抑制该 final（不提交为答案），retry_count += 1
+before_model 注入 nudge，同 invocation 继续 agent loop
+        ↓
+retry_count >= max_retries → fail-open，on_retry(reason="exhausted")
+```
+
+拦截条件（`_is_premature_final`）：非 partial、无 error、content 含可见文本，且**不含** `function_call` / `function_response`。
+
+### 使用方式
+
+推荐一行挂载工具 + callbacks：
+
+```python
+from trpc_agent_sdk.agents import LlmAgent
+from trpc_agent_sdk.models import OpenAIModel
+from trpc_agent_sdk.tools.goal_tools import GoalOptions, RetryEvent, setup_goal
+
+def on_retry(event: RetryEvent) -> None:
+    if event.reason == "blocked":
+        print(f"拦截过早收尾 (attempt {event.attempt_number}/{event.max_retries})")
+
+agent = LlmAgent(
+    name="goal_agent",
+    model=OpenAIModel(model_name="...", api_key="...", base_url="..."),
+    instruction="多步工程任务请用 goal 工具跟踪完成状态。",
+    tools=[...],  # 业务工具，如 BashTool / WriteTool
+)
+setup_goal(agent, GoalOptions(max_retries=3, on_retry=on_retry))
+```
+
+宿主在首轮前预注入目标（模型不调用 `create_goal`）：
+
+```python
+from trpc_agent_sdk.tools.goal_tools import start_goal
+
+goal = await start_goal(
+    session_service,
+    app_name="my_app",
+    user_id="user_1",
+    session_id=session_id,
+    objective="在当前目录创建 notes/ 并写入 summary.txt 与 example.py",
+    agent_name=agent.name,  # 与 LlmAgent.name 一致，用于 branch 隔离
+)
+```
+
+读回持久化目标（REST / 审计 / demo 收尾）：
+
+```python
+from trpc_agent_sdk.tools.goal_tools import get_goal_record, render_goal
+
+goal = get_goal_record(session, branch=agent.name)
+print(render_goal(goal))
+# ✅ Goal [complete]
+#    objective: ...
+#    created:   1782893110
+#    terminal:  1782893116
+```
+
+### Goal 工具族最佳实践
+
+- **用 `setup_goal` 而非只挂 `GoalToolSet`**：只有 callbacks 才能实现「active 期间不许 final」
+- **模型侧 vs 宿主侧**：Slash command、`/goal`、配置驱动任务用 `start_goal()`；让模型自主判断多步任务时用 `create_goal`
+- **一次响应只调一个 goal 工具**：`DEFAULT_GUIDANCE` 要求串行语义；不要同轮 `create_goal` + `update_goal`
+- **`blocked` 慎用**：仅当同一阻塞条件跨多次尝试仍无法推进、且需要用户输入或外部状态变化时使用；不要因为任务难、慢或不完整就标记 blocked
+- **可观测性**：通过 `on_retry` 记录 `⚡ Premature final intercepted` 与预算耗尽，便于调优 prompt 或 `max_retries`
+- **与 Todo / Task 分工**：Todo / Task 展示步骤与依赖；Goal 约束「整件事是否已真正完成」
+
+### Goal 工具族完整示例
+
+| 示例 | 说明 |
+| --- | --- |
+| [examples/goal_tools](../../../examples/goal_tools/) | Case 1：模型 `create_goal`；Case 2：宿主 `start_goal` 预注入；演示 enforcement 拦截与 `update_goal(complete)` |

docs/mkdocs/zh/tool.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# Set TRPC_AGENT_API_KEY、TRPC_AGENT_BASE_URL、TRPC_AGENT_MODEL_NAME
+TRPC_AGENT_API_KEY=your-api-key
+TRPC_AGENT_BASE_URL=your-base-url
+TRPC_AGENT_MODEL_NAME=your-model-name

examples/goal_tools/.env

@@ -0,0 +1,100 @@
+# Goal 工具示例
+
+演示 **Goal 工具族**（`create_goal` / `get_goal` / `update_goal`）：为会话设置一个持久目标，目标未完成前 Agent 应继续执行，而不是过早给出最终回复。示例同时挂载 `Bash` / `Write` / `Read` 完成真实的多步文件任务。
+
+## 快速开始
+
+```bash
+# 在项目根目录安装
+cd trpc-agent-python
+python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
+pip3 install -e .
+
+# 配置模型（examples/goal_tools/.env）
+TRPC_AGENT_API_KEY=your-api-key
+TRPC_AGENT_BASE_URL=your-base-url
+TRPC_AGENT_MODEL_NAME=your-model-name
+
+# 运行
+cd examples/goal_tools
+python3 run_agent.py
+```
+
+## 两个演示场景
+
+脚本会**依次**跑两个独立 session：
+
+| | Case 1 | Case 2 |
+| --- | --- | --- |
+| 谁设目标 | 模型调用 `create_goal` | 宿主调用 `start_goal()` 预注入 |
+| 用户消息 | 普通多步任务（可提及 goal 能力） | 只描述要做的事，不提 goal 工具 |
+| 典型流程 | `create_goal` → 写文件 → 验证 → `update_goal(complete)` | 写文件 → （可能被拦截）→ 补全 → `update_goal(complete)` |
+
+只跑其中一个时，在 `run_agent.py` 的 `main()` 里注释掉对应 case。
+
+## 日志说明
+
+| 输出 | 含义 |
+| --- | --- |
+| `🔧 [Tool call]` | 模型发起的工具调用 |
+| `📊 [Tool result]` | 工具返回摘要 |
+| `💬 ...` | 工具返回里的 `message`（给模型看的提示） |
+| `⚡ [Goal retry]` | 目标仍 active 时模型想提前收尾，被拦截并继续执行 |
+| `🤖 Assistant:` | 本轮最终回复（正常应在 `update_goal(complete)` 之后） |
+| `🎯 Persisted goal` | 从 session 读回的目标状态 |
+
+终端较窄时，长参数的工具调用行可能折行，看起来像重复打印，以 `📊` 条数为准。
+
+## 运行结果（实测摘录）
+
+### Case 1：模型自己设 Goal
+
+```text
+🔧 [Tool call]   create_goal({...})
+📊 [Tool result] created id=... status=active objective='...'
+💬 Goal created and is now active. Keep working until it is genuinely met, then call update_goal('complete').
+
+🔧 [Tool call]   Write({'path': 'mypkg/__init__.py', ...})
+🔧 [Tool call]   Write({'path': 'mypkg/utils.py', ...})
+🔧 [Tool call]   Write({'path': 'mypkg/README.md', ...})
+...
+🔧 [Tool call]   Bash({'command': 'ls -la mypkg/ && ... python -c "import mypkg; ..."'})
+🔧 [Tool call]   update_goal({'status': 'complete'})
+
+🤖 Assistant: 工具包 `mypkg/` 已搭建完成并验证通过 ✅
+
+🎯 Persisted goal (read from session):
+✅ Goal [complete]
+```
+
+本例未触发 `⚡ [Goal retry]`，说明模型在标记完成前没有过早收尾。
+
+### Case 2：宿主预注入 Goal
+
+```text
+🎯 Goal pre-injected by host:
+   objective: '在当前目录创建 notes/ 目录，其中包含两个文件：...'
+   status:    active
+
+🔧 [Tool call]   Write({'path': 'notes/summary.txt', ...})
+  ⚡ [Goal retry] Premature final intercepted (attempt 1/3). Objective: '...'
+
+🔧 [Tool call]   Write({'path': 'notes/example.py', ...})
+  ⚡ [Goal retry] Premature final intercepted (attempt 2/3). Objective: '...'
+
+🔧 [Tool call]   get_goal({})
+🔧 [Tool call]   Bash({'command': 'cd notes && python example.py', ...})
+🔧 [Tool call]   update_goal({'status': 'complete'})
+
+🤖 Assistant: 已完成。创建了 `notes/` 目录，其中包含两个文件：...
+
+🎯 Persisted goal (read from session):
+✅ Goal [complete]
+```
+
+Case 2 里写完第一个文件后模型就想总结，**Goal enforcement 拦截了 2 次**，随后补写 `example.py`、运行验证，再 `update_goal(complete)`——这正是 Goal 能力的预期表现。
+
+## 关键文件
+
+- [`run_agent.py`](./run_agent.py) — 入口，驱动两个 case 并打印事件
+- [`agent/agent.py`](./agent/agent.py) — 组装 Agent，调用 `setup_goal()` 挂载 Goal 能力

examples/goal_tools/README.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# Tencent is pleased to support the open source community by making tRPC-Agent-Python available.
+#
+# Copyright (C) 2026 Tencent. All rights reserved.
+#
+# tRPC-Agent-Python is licensed under Apache-2.0.

examples/goal_tools/agent/__init__.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+# Tencent is pleased to support the open source community by making tRPC-Agent-Python available.
+#
+# Copyright (C) 2026 Tencent. All rights reserved.
+#
+# tRPC-Agent-Python is licensed under Apache-2.0.
+"""Agent module for the Goal tools example."""
+
+import os
+
+from trpc_agent_sdk.agents import LlmAgent
+from trpc_agent_sdk.models import LLMModel
+from trpc_agent_sdk.models import OpenAIModel
+from trpc_agent_sdk.tools.file_tools import BashTool
+from trpc_agent_sdk.tools.file_tools import ReadTool
+from trpc_agent_sdk.tools.file_tools import WriteTool
+from trpc_agent_sdk.tools.goal_tools import GoalOptions
+from trpc_agent_sdk.tools.goal_tools import RetryEvent
+from trpc_agent_sdk.tools.goal_tools import setup_goal
+
+from .config import get_model_config
+from .prompts import INSTRUCTION
+
+
+def _create_model() -> LLMModel:
+    api_key, url, model_name = get_model_config()
+    return OpenAIModel(model_name=model_name, api_key=api_key, base_url=url)
+
+
+def on_retry(event: RetryEvent) -> None:
+    """Observability callback: called every time the retry intercepts a premature final."""
+    if event.reason == "blocked":
+        print(
+            f"  ⚡ [Goal retry] Premature final intercepted "
+            f"(attempt {event.attempt_number}/{event.max_retries}). "
+            f"Objective: {event.goal.objective!r}"
+        )
+    else:
+        print(
+            f"  ⚠️  [Goal retry] Budget exhausted ({event.max_retries} retries). "
+            f"Letting final response through."
+        )
+
+
+def create_goal_agent(work_dir: str | None = None) -> LlmAgent:
+    """Build an agent with the Goal capability mounted via ``setup_goal``.
+
+    The agent exposes ``create_goal`` / ``get_goal`` / ``update_goal`` tools
+    plus file-system tools for actually executing multi-step work.  The
+    retry callbacks (guidance injection + premature-final interception)
+    are installed automatically by :func:`setup_goal`.
+
+    Args:
+        work_dir: Working directory for Bash / Write / Read tools.
+    """
+    cwd = work_dir or os.getcwd()
+    agent = LlmAgent(
+        name="goal_agent",
+        description="Engineering assistant that pursues a persistent session goal step by step.",
+        model=_create_model(),
+        instruction=INSTRUCTION,
+        tools=[
+            BashTool(cwd=cwd),
+            WriteTool(cwd=cwd),
+            ReadTool(cwd=cwd),
+        ],
+    )
+    opts = GoalOptions(
+        max_retries=3,
+        on_retry=on_retry,
+    )
+    setup_goal(agent, opts)
+    return agent
+
+
+goal_agent = create_goal_agent()
+root_agent = goal_agent

examples/goal_tools/agent/agent.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Tencent is pleased to support the open source community by making tRPC-Agent-Python available.
+#
+# Copyright (C) 2026 Tencent. All rights reserved.
+#
+# tRPC-Agent-Python is licensed under Apache-2.0.
+"""Agent config module."""
+
+import os
+
+
+def get_model_config() -> tuple[str, str, str]:
+    """Get LLM model config from environment variables."""
+    api_key = os.getenv("TRPC_AGENT_API_KEY", "")
+    url = os.getenv("TRPC_AGENT_BASE_URL", "")
+    model_name = os.getenv("TRPC_AGENT_MODEL_NAME", "")
+    if not api_key or not url or not model_name:
+        raise ValueError(
+            "TRPC_AGENT_API_KEY, TRPC_AGENT_BASE_URL, and TRPC_AGENT_MODEL_NAME "
+            "must be set in environment variables"
+        )
+    return api_key, url, model_name

examples/goal_tools/agent/config.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+# Tencent is pleased to support the open source community by making tRPC-Agent-Python available.
+#
+# Copyright (C) 2026 Tencent. All rights reserved.
+#
+# tRPC-Agent-Python is licensed under Apache-2.0.
+"""Prompts for the Goal tools demo agent."""
+
+INSTRUCTION = """You are a rigorous engineering assistant that can work toward session goals. """
+