Merge remote-tracking branch 'origin/master' into ji

offline-backend-20260512/backend/app/gateway/routers/_roundtable_seed.py

@@ -0,0 +1,411 @@
+"""圆桌功能型 agent 的「调用前自检 + 缺失自动补建」工具。
+
+适用场景
+--------
+``roundtable-intent`` / ``roundtable-recommender`` 是圆桌 Step 1 + 推荐链路的
+**功能型** 内置 agent,任何部署都必须存在。但仓库根 ``.gitignore`` 把整个
+``.deer-flow/`` 目录排除,新机器 ``git clone`` 之后这两个目录**不会存在**,
+直接调 ``/api/intent/stream`` 会因为 agent 解析失败抛 500。
+
+本模块在三个路由入口(``intent.init``、``intent.stream``、``recommend.stream``)
+被调用,检查磁盘文件是否齐全;缺失则用下方嵌入的标准模板写回去。
+``_sync_legacy_agents`` 会在下一次 ``GET /api/agents`` 时把目录 upsert 进 DB,
+所以这里只关心磁盘文件,不直接动 DB。
+
+为什么嵌入字符串而不是用 importlib.resources 资源文件
+------------------------------------------------------
+SOUL 体量不大(两个加起来 ~200 行),嵌入到 Python 文件里是**单一可信源**——改
+SOUL 走代码 review、commit 走 git 历史,且不会因为 wheel 打包漏配
+``package-data`` 导致部署机拿不到。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import Iterable
+
+import yaml
+
+from deerflow.config.paths import get_paths
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+INTENT_AGENT_ID = "roundtable-intent"
+INTENT_AGENT_NAME = "任务理解"
+INTENT_AGENT_DESCRIPTION = (
+    "任务理解智能体,通过 2-5 轮简短追问把用户模糊需求转化成结构化的"
+    "「任务目标+约束+关键假设」,为多智能体圆桌研讨准备输入"
+)
+
+# 与 .deer-flow/agents/roundtable-intent/SOUL.md 保持完全一致;
+# 改动请同步两处或以本文件为准 + 删除磁盘旧目录让下一次请求重建。
+INTENT_AGENT_SOUL = """# 任务理解智能体
+
+你是多智能体圆桌研讨 **Step 1** 的「任务理解专员」。本提示词定义了 Step 1 的完整流程与边界;若管理员为你配置了 Skill,可结合 Skill 补充领域话术或检查清单,但**不得偏离**下文的工作流、`ask_clarification` 用法与 `[INTENT_READY]` 结束协议。
+
+---
+
+## 1. 你的目标
+
+通过 **2–5 轮**简短对话,把用户模糊的需求整理成结构化输入,供 Step 2 圆桌使用:
+
+| 字段 | 含义 |
+|------|------|
+| `objective` | 一句话任务目标 |
+| `constraints` | 硬约束列表(预算/时间/合规/范围等,至少 1 条) |
+| `assumptions` | 你替用户做的合理假设(可空数组) |
+
+**优先级**:目标 > 硬约束 > 软偏好。已经清楚的信息不要再问。
+
+---
+
+## 2. 工作流(必须遵守)
+
+```
+用户描述任务
+    ↓
+信息够不够?
+    ├─ 不够 / 有歧义 → 调用 ask_clarification(可带 options 卡片)
+    ↓
+用户回复(可能是「我选择:…」或自由文本)
+    ↓
+重复 2–5 轮
+    ↓
+信息充分 → 自然语言汇总 + [INTENT_READY] + JSON
+    ↓
+停止追问(本轮及之后都不要再 ask_clarification)
+```
+
+**关键规则**:
+- 澄清阶段 **只** 用 `ask_clarification` 提问;不要用纯文本空问「还有什么补充吗」。
+- 一旦输出 `[INTENT_READY]`,**同一轮对话立即结束**,不要再追加追问或工具调用。
+- **不做方案、不给技术建议、不写文件、不联网、不派活**——那是 Step 2 六个席位的事。
+
+---
+
+## 3. 唯一工具:`ask_clarification`
+
+当缺少信息、存在歧义、需要用户拍板时,**必须**调用此工具(不要只在正文里提问)。
+
+### 3.1 参数说明
+
+| 参数 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `question` | ✅ | 一个聚焦的问题,一次只问一个决策点 |
+| `clarification_type` | ✅ | 见下表 |
+| `context` | 推荐 | 为什么需要用户确认(1 句话) |
+| `options` | 有离散选项时必填 | 字符串列表,如 `["≤500万", "500–1000万", "暂不确定"]` |
+| `allow_multiple` | 可选 | 默认 **不传 / False = 单选**;仅当用户**确实可同时选多项**时传 `True` |
+
+### 3.2 `clarification_type` 怎么选
+
+| 类型 | 何时使用 | 选项 UI |
+|------|----------|---------|
+| `missing_info` | 缺预算、时间、范围等关键事实 | 默认单选;多项约束可同时成立时 `allow_multiple=True` |
+| `ambiguous_requirement` | 同一句话多种理解 | 默认单选 |
+| `approach_choice` | 在若干方案/路径中选一个 | **单选**(点击即发送) |
+| `risk_confirmation` | 需要用户明确确认风险 | **单选** |
+| `suggestion` | 你有建议,需用户批准 | **单选** |
+
+### 3.3 选项卡片(前端行为)
+
+- 你提供 `options` 后,前端会渲染**可点击卡片**。
+- **默认单选**:用户点一项即发送,无需再点「发送」。
+- **多选**(仅 `allow_multiple=True`):用户可多选后点「发送回答」。
+- 用户也可能在自定义输入框里打字;回复常见格式:`我选择:A、B;补充:…`——请据此更新理解并继续流程。
+
+### 3.4 调用示例
+
+**缺信息 + 单选预算档:**
+```
+ask_clarification(
+  question="这次任务的预算大致在哪个区间?",
+  clarification_type="missing_info",
+  context="预算会影响后续圆桌的可行方案范围",
+  options=["≤ 300 万", "300–800 万", "≥ 800 万", "暂不确定"]
+)
+```
+
+**选部署方式(单选):**
+```
+ask_clarification(
+  question="优先采用哪种部署方式?",
+  clarification_type="approach_choice",
+  context="不同部署方式对工期和合规要求差异很大",
+  options=["仅内网私有化", "混合云", "全公有云"]
+)
+```
+
+**多项硬约束可同时满足(多选):**
+```
+ask_clarification(
+  question="以下哪些约束必须同时满足?(可多选)",
+  clarification_type="missing_info",
+  context="我需要确认哪些是硬性底线",
+  options=["预算上限", "72 小时内交付", "等保三级", "零停机"],
+  allow_multiple=True
+)
+```
+
+### 3.5 同轮多个独立问题
+
+若 **多个互不依赖** 的信息都缺失,可在 **同一轮** 多次调用 `ask_clarification`(每个问题一次调用,各自带 `options`)。
+若后一个问题依赖前一个答案,**只问第一个**,等用户回复后再问下一个。
+
+---
+
+## 4. 信息充分性判定
+
+满足 **全部** 条件即可结束澄清:
+
+1. 能写出一句明确的 `objective`(用户希望实现 X)
+2. `constraints` 至少 1 条硬约束(预算 / 时间 / 合规 / 范围 之一)
+3. 没有会妨碍 Step 2 研讨的明显歧义
+
+若用户**首条消息**已包含目标 + 约束,**直接汇总**,不要多余追问。
+
+---
+
+## 5. 结束协议:`[INTENT_READY]`
+
+信息充分时,回复结构必须是:
+
+1. **自然语言**向用户复述「我理解的任务是 …」(📋 汇总,让用户 review)
+2. **紧接着**输出下方固定标记 + JSON(后端靠此解锁「进入 Step 2」)
+
+格式要求(**严格**):
+
+```
+[INTENT_READY]
+```json
+{
+  "objective": "用一句话写出用户最终要做的事",
+  "constraints": ["预算 ≤ XXX 万", "时间 ≤ XXX 天", ...],
+  "assumptions": ["假设 1", "假设 2"]
+}
+```
+```
+
+- `[INTENT_READY]` **单独成行**,前后不要夹其他字符
+- 标记后**紧跟** ```json 代码块
+- 字段名必须是 `objective` / `constraints` / `assumptions`
+- `constraints` 至少 1 条;`assumptions` 可为 `[]`
+
+**输出 `[INTENT_READY]` 后禁止再调用 `ask_clarification` 或继续追问。**
+
+---
+
+## 6. 输出风格
+
+- 普通澄清轮:不超过 **3 句话**(工具调用前的引导语可更短)
+- 提问要**具体**(❓),汇总要**结构化**(✅ 📋)
+- 适度 emoji:❓ 提问、✅ 已明确、📋 汇总
+
+---
+
+## 7. 禁止事项
+
+- ❌ `agent_orchestration`、读写文件、bash、联网搜索、memory 等——你无权使用
+- ❌ 输出具体实施方案、架构图、代码
+- ❌ 在已输出 `[INTENT_READY]` 之后继续提问
+- ❌ 用「还有什么要补充的吗」代替 `ask_clarification`
+
+---
+
+## 8. 完整对话示例
+
+**用户**:帮我规划一个生产系统安全改造
+
+**你**(调用工具):
+```
+ask_clarification(
+  question="预算大致在哪个区间?工期有没有硬性上限?",
+  clarification_type="missing_info",
+  context="这两项是后续圆桌排期的基础",
+  options=["预算 ≤300万 / 6个月内", "预算 300–800万 / 6–12个月", "预算 ≥800万 / 时间较灵活", "暂不确定,需先评估"]
+)
+```
+
+**用户**:我选择:预算 300–800万 / 6–12个月
+
+**你**(若还需确认合规):
+```
+ask_clarification(
+  question="是否需要满足特定合规标准?",
+  clarification_type="missing_info",
+  options=["等保 2.0", "等保 3.0", "行业监管无特殊要求", "暂不确定"]
+)
+```
+
+**用户**:我选择:等保 2.0
+
+**你**(汇总,不再调用工具):
+✅ 我理解的任务是:在 300–800 万预算、6–12 个月工期内,对生产系统做安全改造并满足等保 2.0。
+
+📋
+
+[INTENT_READY]
+```json
+{
+  "objective": "对生产系统进行安全改造,满足等保 2.0 合规要求",
+  "constraints": ["预算 300–800 万元", "工期 6–12 个月", "必须满足等保 2.0"],
+  "assumptions": ["允许在预定窗口内安排必要停机", "现有系统具备基础数字化能力"]
+}
+```
+"""
+
+
+RECOMMENDER_AGENT_ID = "roundtable-recommender"
+RECOMMENDER_AGENT_NAME = "智能体推荐"
+RECOMMENDER_AGENT_DESCRIPTION = (
+    "智能体推荐专员,基于用户的任务目标与约束,从候选智能体池中挑选最相关的 "
+    "2-6 个智能体并给出推荐理由,为多智能体圆桌研讨准备最终参会名单"
+)
+
+RECOMMENDER_AGENT_SOUL = """# 智能体推荐专员
+
+## 角色定位
+你是多智能体圆桌研讨的"智能体推荐专员"。任务理解专员已经把用户需求整理成「任务目标 + 约束 + 关键假设」交给你,你的工作是从一个**候选智能体池**里,挑出**最适合**参加这次圆桌研讨的 2-6 个智能体,并为每一位写一句推荐理由。
+
+## 核心职责
+- 仔细阅读用户的任务目标与约束
+- 浏览候选池中每个智能体的 `name` 与 `description`
+- 选出与本次任务**最相关**的 2-6 个智能体(数量动态,不必凑齐 6 个)
+- 为每个推荐的智能体写一句**具体、可验证**的推荐理由——必须能回答"它能为这次任务做什么"
+- 不推荐重复职能的智能体(如果两个智能体能力高度重叠,只选一个)
+- 不推荐与任务明显无关的智能体(宁缺毋滥)
+
+## 数量约束
+- **下限**:至少推荐 2 个(单个智能体谈不上"圆桌")
+- **上限**:最多推荐 6 个(超过 6 个会让协调智能体派活混乱、上下文膨胀)
+- 候选池不足 2 个时,有几个推几个
+
+## 输出协议
+**你必须严格按下述格式输出**(后端用正则识别):
+
+1. 先用自然语言简短说明你的推荐思路(1-3 句话,让用户能 review)
+2. 然后输出标记 `[RECOMMEND_READY]` 单独成行
+3. 紧接一个 ```json 代码块,内容为:
+
+```json
+{
+  "picks": [
+    {"agent_id": "<候选池中的智能体 id>", "reason": "<一句推荐理由>"},
+    ...
+  ]
+}
+```
+
+格式注意:
+- `[RECOMMEND_READY]` 标记必须**单独成行**,前后无其他字符
+- 标记紧接着一个 ```json 代码块
+- `picks` 数组长度严格在 [2, 6] 之间(候选池不足时按实际数量,但不要少于 2 除非候选池本身就 < 2)
+- `agent_id` 必须**严格**来自候选池(不要造词)
+- `reason` 必须**具体**,不要"很合适"、"很强"这类空话
+
+## 输出风格
+- 思路部分简短:用一句话概括你为什么挑这些(例如"按情报→设计→风险→执行的研讨节奏挑选了 4 位")
+- 推荐理由要**具体到任务**,例如"负责检索同类合规改造案例,直接对应本次等保 2.0 的对标需求"
+- 适度用 emoji:📋 表示开始汇总
+
+## 边界
+- 不调用任何工具(不联网、不执行命令、不读写文件)
+- 不评价候选智能体的优劣(只判断"是否适合本次任务")
+- 不发起对话、不反问用户——你只产出推荐结果
+- 候选池里没有的智能体绝不出现在 `picks` 中
+
+## 示例
+
+**用户输入**(由后端拼装):
+```
+任务目标:对生产系统进行安全改造,满足等保 2.0 合规要求
+约束:预算 ≤ 500 万元;工期 ≤ 6 个月;必须满足等保 2.0
+关键假设:现有系统具备基础数字化能力;允许预定窗口停机
+
+候选智能体池:
+- roundtable-intelligence (情报收集):检索同类历史案例、行业最佳实践与外部情报
+- roundtable-environment (环境评估):评估硬件容量与系统量化承载力
+- roundtable-solution-design (方案设计):产出主备方案与关键路径
+- roundtable-risk-review (风险审查):合规红线检查与收敛建议
+- roundtable-execution-plan (执行规划):里程碑与资源排布
+- roundtable-summary (总结陈述):归纳冲突标记与盖印
+- my-cost-calc (成本测算):基于预算和资源单价计算总成本
+```
+
+**你的输出**:
+按"情报→设计→风险→执行"的研讨节奏,挑选 5 位最贴合本次等保 2.0 改造任务的智能体,并加入成本测算覆盖预算硬约束。📋
+
+[RECOMMEND_READY]
+```json
+{
+  "picks": [
+    {"agent_id": "roundtable-intelligence", "reason": "检索同类等保 2.0 改造案例与监管口径,直接支撑本次合规对标"},
+    {"agent_id": "roundtable-solution-design", "reason": "在 6 个月工期约束下产出主备改造方案与关键路径"},
+    {"agent_id": "roundtable-risk-review", "reason": "对照等保 2.0 合规红线审查方案,避免后期返工"},
+    {"agent_id": "roundtable-execution-plan", "reason": "把改造拆成可在 6 个月内交付的里程碑与资源排布"},
+    {"agent_id": "my-cost-calc", "reason": "校验整体方案落在 500 万元预算硬约束内"}
+  ]
+}
+```
+"""
+
+
+_BUILTIN_FUNCTIONAL_AGENTS: tuple[tuple[str, str, str, str], ...] = (
+    (INTENT_AGENT_ID, INTENT_AGENT_NAME, INTENT_AGENT_DESCRIPTION, INTENT_AGENT_SOUL),
+    (RECOMMENDER_AGENT_ID, RECOMMENDER_AGENT_NAME, RECOMMENDER_AGENT_DESCRIPTION, RECOMMENDER_AGENT_SOUL),
+)
+
+
+def _ensure_one(agent_id: str, name: str, description: str, soul: str) -> bool:
+    """Create the on-disk files for one functional agent if missing.
+
+    Returns True if files were just created, False if the directory already
+    existed (and we didn't touch it — respect any local edits).
+    """
+    agent_dir = get_paths().agent_dir(agent_id)
+    if agent_dir.exists():
+        return False
+
+    agent_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # newline="\n" 强制 LF;否则 Windows 下 open() 把 \n 翻成 \r\n,跨 OS 部署时与
+    # Linux 部署机字节级不一致(功能上 YAML/Markdown 都兼容,但 git diff / 哈希对不齐)。
+    config_yaml = yaml.dump(
+        {"id": agent_id, "name": name, "description": description},
+        default_flow_style=False,
+        allow_unicode=True,
+    )
+    (agent_dir / "config.yaml").write_bytes(config_yaml.encode("utf-8"))
+    (agent_dir / "SOUL.md").write_bytes(soul.encode("utf-8"))
+    return True
+
+
+def ensure_roundtable_functional_agents() -> list[str]:
+    """Seed `roundtable-intent` + `roundtable-recommender` if their directories
+    are missing. Idempotent — fast no-op when both exist.
+
+    Called from the entry of intent/init, intent/stream, and recommend/stream
+    so the routes self-heal on fresh internal deployments where `.deer-flow/`
+    is gitignored and the agent directories were never shipped.
+
+    Returns the list of agent ids that were just created (empty when nothing
+    needed seeding). Errors are logged but never raised — a partial failure
+    must not block the request; the downstream route will surface its own
+    actionable error if the agent really cannot be resolved.
+    """
+    created: list[str] = []
+    for agent_id, name, description, soul in _BUILTIN_FUNCTIONAL_AGENTS:
+        try:
+            if _ensure_one(agent_id, name, description, soul):
+                created.append(agent_id)
+        except Exception:
+            logger.exception("Failed to seed roundtable functional agent '%s'", agent_id)
+    if created:
+        logger.info("Seeded missing roundtable functional agents: %s", ", ".join(created))
+    return created
+
+
+def required_agent_ids() -> Iterable[str]:
+    """Stable ids of agents this seeder owns — exposed for tests/diagnostics."""
+    return tuple(a[0] for a in _BUILTIN_FUNCTIONAL_AGENTS)

offline-backend-20260512/backend/app/gateway/routers/intent.py

@@ -63,13 +63,16 @@ from fastapi.responses import StreamingResponse
 
 # Reuse the building blocks already in multi_agent.py — keeps both routers
 # identical in connection handling, payload shape, and error mapping.
+from app.gateway.routers._roundtable_seed import ensure_roundtable_functional_agents
 from app.gateway.routers.multi_agent import (
     _auth_headers,
     _create_thread,
+    _diagnose_exception,
     _find_dispatch_message,
     _find_trailing_ai_text,
     _flatten_content,
     _loopback_base,
+    _make_loopback_client,
     _parse_last_messages,
     _run_payload,
     _stream_upstream,
@@ -94,8 +97,9 @@ _INTENT_READY_PATTERN = re.compile(
 async def init_intent(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> dict[str, Any]:
     """创建任务理解会话用的空 thread。
 
-    请求体：``{ "model": "deepseek-chat" }``（可选，当前 init 未把 model 写入 thread，
-    实际模型在 ``/stream`` 的每次 run 里指定）。
+    请求体：``{ "model": "<可选>" }``（可选，当前 init 未把 model 写入 thread，
+    实际模型在 ``/stream`` 的每次 run 里指定；缺省由 lead_agent 回退到
+    ``config.yaml`` 的 ``models[0]``，前端通常传当前下拉框选中的 model 名）。
 
     响应::
 
@@ -104,15 +108,29 @@ async def init_intent(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> dict[str,
     与 ``POST /api/multi-agent/init`` 的区别：不创建协调智能体、不建多席位
     thread 映射；agent 本身已通过磁盘 ``.deer-flow/agents/`` 同步注册。
     """
+    # 调用前自检:内网部署 .deer-flow/ 被 gitignore,首次启动时本 agent 目录可能不存在,
+    # 缺失则就地用嵌入模板补建,避免下一步 /stream 报 500。
+    ensure_roundtable_functional_agents()
+
     base = _loopback_base(request)
     headers = _auth_headers(request)
-    # trust_env=False: this client only talks to the same-process gateway at
-    # 127.0.0.1, so honoring HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY env vars (set system-wide
-    # on the dev machine) makes httpx route loopback calls through an upstream
-    # proxy that can't reach 127.0.0.1, costing 40+ seconds of timeout per
-    # request before falling back. Symptom in logs: `headers_in=42.160s`.
-    async with httpx.AsyncClient(timeout=None, trust_env=False) as client:
-        thread_id = await _create_thread(client, base, headers)
+    # TCP loopback 到 127.0.0.1:<gateway port>(详见 multi_agent._make_loopback_client)。
+    # 不要在这里替换成 httpx.ASGITransport——曾试过,会整段 buffer SSE 流导致前端
+    # 看不到逐 token 增量。
+    try:
+        async with _make_loopback_client(request) as client:
+            thread_id = await _create_thread(client, base, headers)
+    except HTTPException:
+        # 上游已用结构化方式失败,原样传给前端不需要二次包装。
+        raise
+    except Exception as exc:
+        # 把根因暴露给前端而不是吞成裸 500——内网部署常见的「config.yaml 模型外网不通」
+        # / 「内置 agent 目录缺失」/ 「loopback 走代理」都能在前端面板直接看到。
+        # FastAPI 把 detail=dict 序列化为 {"detail": {...}};前端 initIntent
+        # 在 !res.ok 分支里读 detail.hint / trace_tail 渲染诊断面板。
+        diagnostic = _diagnose_exception(exc, context="intent_init")
+        logger.error("intent init failed: %s", diagnostic, exc_info=exc)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=diagnostic) from exc
     return {
         "status": "success",
         "agent_id": INTENT_AGENT_ID,
@@ -138,21 +156,25 @@ async def stream_intent(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> Streamin
     """
     thread_id = str(payload.get("thread_id") or "").strip()
     message = str(payload.get("message") or "").strip()
-    model_name = str(payload.get("model") or "deepseek-chat")
+    # 不写死任何默认模型名:空串会让 lead_agent._resolve_model_name() 回退到
+    # config.yaml 的 models[0],与 /api/ai-writing 等其它路由一致,内网部署只配
+    # 自己的本地模型即可工作。
+    model_name = str(payload.get("model") or "")
     if not thread_id:
         raise HTTPException(status_code=400, detail="thread_id is required")
     if not message:
         raise HTTPException(status_code=400, detail="message is required")
 
+    # 调用前自检:防御性二次检查——若管理员在 init 之后手动删了目录,这里也能自愈。
+    ensure_roundtable_functional_agents()
+
     base = _loopback_base(request)
     headers = _auth_headers(request)
 
     async def stream_generator() -> AsyncIterator[str]:
-        # trust_env=False: same-process loopback to 127.0.0.1 — honoring
-        # HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY env vars (commonly set on dev machines)
-        # causes httpx to route loopback calls through an unreachable upstream
-        # proxy and wait ~40 seconds for timeout before falling back.
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=None, trust_env=False) as client:
+        # ASGITransport：进程内直调本机 ASGI app，**不走 TCP / 不经过网络栈**，
+        # 因此既无须 trust_env=False 防代理，也不存在 loopback 40s 超时这种坑。
+        async with _make_loopback_client(request) as client:
             try:
                 body = _run_payload(
                     agent_name=INTENT_AGENT_ID,
@@ -266,11 +288,40 @@ async def stream_intent(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> Streamin
 
             except HTTPException as exc:
                 logger.warning("intent stream HTTPException: %s %s", exc.status_code, exc.detail)
-                err = {"status": "error", "content": f"[{exc.status_code}] {exc.detail}", "summary": None}
+                # HTTPException 的 detail 可能本身就是 dict(上游已结构化),也可能是 str。
+                # 统一包装成与 _diagnose_exception 同构的字段,便于前端按一种模型渲染。
+                detail_payload: Any = exc.detail
+                error_detail: dict[str, Any]
+                if isinstance(detail_payload, dict) and "code" in detail_payload:
+                    error_detail = detail_payload
+                else:
+                    error_detail = {
+                        "code": "http_exception",
+                        "message": f"[{exc.status_code}] {detail_payload}",
+                        "exception_type": "HTTPException",
+                        "exception_repr": repr(exc),
+                        "root_type": None,
+                        "root_repr": None,
+                        "hint": None,
+                        "trace_tail": [],
+                        "context": "intent_stream",
+                    }
+                err = {
+                    "status": "error",
+                    "content": error_detail["message"],
+                    "summary": None,
+                    "error_detail": error_detail,
+                }
                 yield f"data: {json.dumps(err, ensure_ascii=False)}\n\n"
             except Exception as exc:
-                logger.exception("intent stream unexpected failure")
-                err = {"status": "error", "content": f"unexpected: {exc!r}", "summary": None}
+                diagnostic = _diagnose_exception(exc, context="intent_stream")
+                logger.error("intent stream failed: %s", diagnostic, exc_info=exc)
+                err = {
+                    "status": "error",
+                    "content": diagnostic["message"],
+                    "summary": None,
+                    "error_detail": diagnostic,
+                }
                 yield f"data: {json.dumps(err, ensure_ascii=False)}\n\n"
 
     return StreamingResponse(

offline-backend-20260512/backend/app/gateway/routers/multi_agent.py

@@ -49,11 +49,14 @@ from __future__ import annotations
 import asyncio
 import json
 import logging
+import os
 import re
 import time
+import traceback
 from typing import Any, AsyncIterator
 
 import httpx
+from deerflow.config import get_app_config
 from deerflow.tools.builtins.clarification_utils import resolve_allow_multiple
 from fastapi import APIRouter, Body, HTTPException, Request
 from fastapi.responses import StreamingResponse
@@ -63,13 +66,216 @@ router = APIRouter(prefix="/api/multi-agent", tags=["multi-agent"])
 
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
-# Loopback 辅助函数（Gateway → Gateway，同进程）
+# 共享:异常诊断器(intent/recommend/multi-agent 共用)
 # ---------------------------------------------------------------------------
 
 
+def _diagnose_exception(exc: BaseException, *, context: str = "") -> dict[str, Any]:
+    """把后端异常转成结构化诊断 dict,直接给前端展示用。
+
+    设计目标:让运维 / 前端开发不用翻 backend 日志就能看到根因和处置建议。
+    返回字段:
+      - code:           短稳定分类(loopback_connect_failed / upstream_connect_failed / ...)
+      - message:        一行人类可读
+      - exception_type: 表层异常类名
+      - exception_repr: repr(exc)
+      - root_type / root_repr: 沿 __cause__ 链找到的最深异常(若与表层不同)
+      - hint:           针对常见失败模式的可执行建议(中文)
+      - trace_tail:     traceback 最后 ~12 行(避免响应体过大)
+      - context:        调用方标签(如 "intent_init")
+    """
+    exc_type = type(exc).__name__
+    exc_repr = repr(exc)
+
+    # 沿 __cause__ 链找最深异常:httpx 经常把 ConnectError 包成 RemoteProtocolError 等。
+    root: BaseException = exc
+    seen: set[int] = {id(root)}
+    while getattr(root, "__cause__", None) is not None and id(root.__cause__) not in seen:
+        root = root.__cause__  # type: ignore[assignment]
+        seen.add(id(root))
+
+    code = "unexpected"
+    hint = "查看 trace_tail 最后一帧定位代码位置;若信息不足请到 backend 日志找完整 traceback。"
+
+    if isinstance(root, httpx.ConnectError):
+        target = str(root).strip().lower()
+        # loopback 走真 TCP 到 127.0.0.1:<gateway port>;失败 = Gateway 进程没起 / 端口被占。
+        # outbound 失败(其它 host)= LLM 提供商不可达。
+        if "127.0.0.1" in target or "localhost" in target or "loopback" in target:
+            code = "loopback_connect_failed"
+            hint = (
+                "本地 Gateway loopback 连接失败:确认后端进程正在监听配置的端口。"
+                "端口配置优先级(高→低):env DEER_FLOW_GATEWAY_PORT > config.yaml 的 "
+                "gateway.port > 默认 8001。若部署机改了端口,在 config.yaml 加 "
+                "`gateway:\\n  port: <端口>` 即可。"
+            )
+        else:
+            code = "upstream_connect_failed"
+            hint = (
+                "外网/上游服务连接失败:大概率是 LLM 提供商不可达"
+                "(如 api.deepseek.com 在内网被防火墙拦截)。"
+                "把 config.yaml 里所有 base_url 改成内网可达的 LLM endpoint,"
+                "或加白名单/正向代理(HTTPS_PROXY)。"
+            )
+    elif isinstance(root, httpx.TimeoutException):
+        code = "upstream_timeout"
+        hint = (
+            "上游请求超时:网络抖动 / 模型推理过慢。"
+            "先 curl <base_url>/v1/models 确认可达,再看模型是否过载或 max_tokens 过大。"
+        )
+    elif isinstance(root, httpx.HTTPStatusError):
+        code = "upstream_http_error"
+        status = getattr(getattr(root, "response", None), "status_code", "?")
+        hint = (
+            f"上游接口返回 HTTP {status}:可能是 API key 失效、模型名不对、"
+            "或目标服务自身报错。查看 backend 日志里 response.text 拿详细错误体。"
+        )
+    elif isinstance(root, FileNotFoundError):
+        code = "file_not_found"
+        hint = (
+            f"找不到路径:{root}。常见原因:内置 agent 目录(.deer-flow/agents/<id>/)缺失,"
+            "或 SOUL.md 没拷过来;详见后端开发文档 §11.7。"
+        )
+    elif isinstance(root, KeyError):
+        code = "key_error"
+        hint = (
+            f"缺少 key:{root}。若 key 是 agent_name/agent_id 类:大概率内置 agent 目录缺失;"
+            "若是配置 key:检查 config.yaml schema。"
+        )
+    elif isinstance(root, ValueError) and "model" in str(root).lower():
+        code = "no_models_configured"
+        hint = "config.yaml 没有任何 models[],或所有条目都解析失败。检查 yaml 语法与 $ENV 引用。"
+
+    trace_lines = traceback.format_exception(type(exc), exc, exc.__traceback__)
+    trace_tail = "".join(trace_lines).splitlines()[-12:]
+
+    return {
+        "code": code,
+        "message": f"{exc_type}: {exc}" if str(exc) else exc_type,
+        "exception_type": exc_type,
+        "exception_repr": exc_repr,
+        "root_type": type(root).__name__ if root is not exc else None,
+        "root_repr": repr(root) if root is not exc else None,
+        "hint": hint,
+        "trace_tail": trace_tail,
+        "context": context or None,
+    }
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Loopback 辅助函数（Gateway → Gateway，同进程）
+#
+# 圆桌三路由（intent / recommend / multi_agent）需要从一个 FastAPI handler 里
+# 调用本机 Gateway 的另一个 endpoint（`/api/threads`、`/api/agents`、
+# `/api/threads/{id}/runs/stream`）。这里用真 TCP loopback 到本机的 127.0.0.1
+# + Gateway 监听端口。
+#
+# ⚠️ 历史踩坑(三个) ⚠️
+# 1. 直接走系统代理:开发机若设了 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY,httpx 默认会把
+#    127.0.0.1 也走代理 → 上游代理不可达,40s 超时(典型日志 headers_in=42.160s)。
+#    → 修法:client 用 `trust_env=False`,强制忽略代理 env vars。
+#
+# 2. 用 request.url.netloc 拼 base URL:Nginx 反代部署时,客户端打到 nginx 的
+#    public host(如 example.com),nginx 把请求转给 gateway 时 Host header
+#    通常是 `gateway:8001` 或 public host;后者 httpx 会真的去 DNS 解析,
+#    在 gateway 容器内可能不可达 → 连接失败。
+#    → 修法:**写死 127.0.0.1**,完全无视 request.url.netloc。
+#
+# 3. 一度尝试用 httpx.ASGITransport(app=request.app) 进程内直调,看似一劳永逸,
+#    但 httpx 0.28 的 ASGITransport 对 streaming response **整段 buffer**,
+#    一直收齐所有 body chunks 才一次性把响应给消费方 → SSE 完全失效,前端表现
+#    为"调度阶段很长 + 流式结果一次性出现"。已弃用。
+#    → 详见:git log 6e3a07b(那次改 ASGI 引入)及随后回退。
+#
+# 端口策略(优先级,从高到低):
+#   1. 环境变量 DEER_FLOW_GATEWAY_PORT
+#      ── 部署侧紧急覆盖通道,适合 docker-compose / k8s 注入或临时调试
+#   2. config.yaml 的 `gateway.port`
+#      ── 部署侧**推荐**的配置方式,改完不需要重启二进制(get_app_config 有 mtime
+#         热加载,但仍建议跑一次 reload 以确保所有 worker 拿到新值)
+#   3. request.url.port
+#      ── 浏览器直连 gateway:8001 时拿得到;走 Nginx 80/443 反代时会落到下一档
+#   4. 默认 8001(与 `make dev` / `make gateway` / `scripts/start-all.sh` 写死的一致)
+#
+# 端口在哪里改(给运维 / 部署侧的提示):
+#   - yaml 配置:打开 config.yaml,加 / 改:
+#       gateway:
+#         port: 9999
+#   - 环境变量:
+#       export DEER_FLOW_GATEWAY_PORT=9999
+#
+# 修改这两个函数时务必跑一次 SSE 流式 smoke 验证(见 multi-agent-backend-dev.md
+# §13 测试建议),确认 chunks 是逐个到达而不是一次喷出。
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+# 写死的最终 fallback。**不要**为了改端口而修改这个常量——优先用 config.yaml /
+# env 这两层(它们在部署侧不需要改源码即可生效)。这个值只在 yaml 缺失 + env
+# 没设 + 请求里也拿不到合法 port 时才会用到。
+_DEFAULT_GATEWAY_PORT = 8001
+
+
+def _resolve_gateway_port(request: Request) -> int:
+    """按四档 fallback 解析 Gateway 监听端口。详见模块顶部「端口策略」。"""
+    # 第 1 档:环境变量。允许非法值(garbage),只警告并继续下一档,不抛异常。
+    env_port = os.environ.get("DEER_FLOW_GATEWAY_PORT", "").strip()
+    if env_port:
+        try:
+            port = int(env_port)
+            if 1 <= port <= 65535:
+                return port
+            raise ValueError("out of range")
+        except ValueError:
+            logger.warning(
+                "DEER_FLOW_GATEWAY_PORT=%r 不是合法端口,fallback 到 config.yaml / request / %d",
+                env_port,
+                _DEFAULT_GATEWAY_PORT,
+            )
+
+    # 第 2 档:config.yaml 的 gateway.port。GatewayConfig.port 的 pydantic 校验
+    # 已经保证它在 1-65535 范围内,无需再次校验。读 config 失败时降级,不阻断业务。
+    try:
+        configured = get_app_config().gateway.port
+        if configured:
+            return configured
+    except Exception as exc:
+        # 极端场景:config.yaml 不存在或解析失败。这种情况下 gateway 本身也起不来,
+        # loopback 端口"猜错"也已经无所谓。仅记 debug 日志方便排查。
+        logger.debug("read gateway.port from app config failed: %s", exc)
+
+    # 第 3 档:从当前请求拿 port。浏览器直连 gateway 时是真实监听端口;
+    # 走 Nginx 反代时通常是 80/443(public port),那就跳过,落到最终默认。
+    inbound_port = request.url.port
+    if inbound_port is not None and inbound_port not in (80, 443):
+        return inbound_port
+
+    # 第 4 档:写死默认。
+    return _DEFAULT_GATEWAY_PORT
+
+
 def _loopback_base(request: Request) -> str:
-    """当前请求的 scheme+host，用于 httpx 打回本机 Gateway。"""
-    return f"{request.url.scheme}://{request.url.netloc}"
+    """返回 `http://127.0.0.1:<port>`,供 loopback 调用拼 URL。
+
+    强制 127.0.0.1 是为了避免 Nginx 反代场景下读到经过 Host 改写的 netloc。
+    端口按 `_resolve_gateway_port` 的四档 fallback 解析。
+    """
+    return f"http://127.0.0.1:{_resolve_gateway_port(request)}"
+
+
+def _make_loopback_client(request: Request) -> httpx.AsyncClient:
+    """构造同进程 loopback 用的 httpx.AsyncClient(真 TCP)。
+
+    所有圆桌路由(intent / recommend / multi_agent)的 loopback 调用必须走这里,
+    保持配置一致。
+    - `trust_env=False`:**关键**,忽略 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY,防代理拦截 127.0.0.1
+    - `timeout=None`:SSE 长连接需要,LangGraph runs/stream 可能跑数十秒
+    - `request` 参数当前未被使用,保留是为了:(a) 未来若需要从 request 取部署
+      上下文(如多租户端口隔离)可以无侵入扩展;(b) 与调用方现有签名兼容。
+    """
+    return httpx.AsyncClient(
+        timeout=None,
+        trust_env=False,
+    )
 
 
 def _auth_headers(request: Request) -> dict[str, str]:
@@ -303,7 +509,7 @@ async def init_multi_agent(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> Strea
         {
           "agent_names": ["roundtable-intelligence", ...],  // 用户选的席位 id
           "main_agent_name": "roundtable-coordinator-xxx",  // 当次总控 id，前端生成
-          "model": "deepseek-chat"                          // 可选，写入 coordinator agent
+          "model": "<可选>"                                  // 可选,写入 coordinator agent;不传由 lead_agent 回退到 config.yaml models[0]
         }
 
     SSE 事件（每条 ``data: {...}\\n\\n``）::
@@ -335,11 +541,9 @@ async def init_multi_agent(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> Strea
         return f"data: {json.dumps(payload, ensure_ascii=False)}\n\n"
 
     async def stream_generator() -> AsyncIterator[str]:
-        # trust_env=False: same-process loopback to 127.0.0.1 — honoring
-        # HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY env vars (commonly set on dev machines)
-        # causes httpx to route loopback calls through an unreachable upstream
-        # proxy and wait ~40 seconds for timeout before falling back.
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=None, trust_env=False) as client:
+        # TCP loopback 到 127.0.0.1:<gateway port>。client 配置见 _make_loopback_client：
+        # trust_env=False 防 HTTP_PROXY 拦截,timeout=None 容纳 SSE 长连接。
+        async with _make_loopback_client(request) as client:
             try:
                 # Per-seat prepare task — same body as before, but we no longer
                 # await them with asyncio.gather. Instead, asyncio.as_completed
@@ -456,7 +660,9 @@ async def _stream_upstream(
     - ``(None, captured)`` — 流结束，``captured`` 为所有 ``data:`` 行文本列表，
       供 ``_parse_last_messages`` 从倒数 values 快照提取 ``messages``。
 
-    日志 ``[upstream-timing]``：排查首 token 慢、代理导致 loopback 超时（见 trust_env=False）。
+    日志 ``[upstream-timing]``：排查首 token 慢；headers_in 长尾若 >> 网络往返(loopback
+    本机往返通常 <10ms),怀疑 HTTP_PROXY 拦了回环——检查 client 是否走 _make_loopback_client
+    (trust_env=False)。
     """
 
     url = f"{base}/api/threads/{thread_id}/runs/stream"
@@ -843,8 +1049,8 @@ async def run_multi_agent_stream(request: Request, payload: dict = Body(...)) ->
           "d_agent_thread_id": { "<agent_id>": "<thread_id>", ... },  // init_done.thread_ids
           "agent_name": "<本次运行的 agent_id>",
           "new_message": "<用户消息或派活 task 文本>",
-          "model": "deepseek-chat",
-          "skill_stop_names": []   // 可选，leader 一般留空，由网关注入 agent_orchestration
+          "model": "<可选>",       // 不传由 lead_agent 回退到 config.yaml models[0]
+          "skill_stop_names": []   // 可选,leader 一般留空,由网关注入 agent_orchestration
         }
 
     响应：上游 SSE 行透传 + 末尾一条 ``data:`` JSON（leader 为 dict，special 同上）。
@@ -855,7 +1061,9 @@ async def run_multi_agent_stream(request: Request, payload: dict = Body(...)) ->
     agent_name: str = str(payload.get("agent_name") or "").lower()
     new_message: str = str(payload.get("new_message") or "")
     skill_stop_names: list[str] = payload.get("skill_stop_names") or []
-    model_name: str = str(payload.get("model") or "deepseek-chat")
+    # 不写死任何默认模型;空串会让 lead_agent._resolve_model_name() 回退到
+    # config.yaml 的 models[0],与 /api/ai-writing 等其它路由一致。
+    model_name: str = str(payload.get("model") or "")
 
     if not agent_name or agent_name not in agent_threads:
         raise HTTPException(
@@ -870,11 +1078,9 @@ async def run_multi_agent_stream(request: Request, payload: dict = Body(...)) ->
     headers = _auth_headers(request)
 
     async def stream_generator() -> AsyncIterator[str]:
-        # trust_env=False: same-process loopback to 127.0.0.1 — honoring
-        # HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY env vars (commonly set on dev machines)
-        # causes httpx to route loopback calls through an unreachable upstream
-        # proxy and wait ~40 seconds for timeout before falling back.
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=None, trust_env=False) as client:
+        # TCP loopback 到 127.0.0.1:<gateway port>。client 配置见 _make_loopback_client：
+        # trust_env=False 防 HTTP_PROXY 拦截,timeout=None 容纳 SSE 长连接。
+        async with _make_loopback_client(request) as client:
             try:
                 if agent_type == "leader":
                     gen = _leader_run(

offline-backend-20260512/backend/app/gateway/routers/recommend.py

@@ -47,11 +47,13 @@ import httpx
 from fastapi import APIRouter, Body, HTTPException, Request
 from fastapi.responses import StreamingResponse
 
+from app.gateway.routers._roundtable_seed import ensure_roundtable_functional_agents
 from app.gateway.routers.multi_agent import (
     _auth_headers,
     _create_thread,
     _flatten_content,
     _loopback_base,
+    _make_loopback_client,
     _parse_last_messages,
     _run_payload,
     _stream_upstream,
@@ -151,7 +153,7 @@ async def stream_recommend(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> Strea
         {
           "intent": {"objective": "...", "constraints": [...], "assumptions": [...]},
           "candidates": [{"agent_id": "...", "name": "...", "description": "..."}, ...],
-          "model": "deepseek-chat"   # optional
+          "model": "<可选>"           # optional;不传由 lead_agent 回退到 config.yaml models[0]
         }
 
     Stream: transparent upstream LangGraph frames, followed by one status
@@ -169,7 +171,10 @@ async def stream_recommend(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> Strea
     """
     intent = payload.get("intent") or {}
     candidates = payload.get("candidates") or []
-    model_name = str(payload.get("model") or "deepseek-chat")
+    # 不写死任何默认模型;空串会让 lead_agent._resolve_model_name() 回退到
+    # config.yaml 的 models[0]。内网部署可能没有 deepseek-chat,前端传当前选中的
+    # model 名即可,缺失也不会硬错。
+    model_name = str(payload.get("model") or "")
 
     if not isinstance(intent, dict) or not str(intent.get("objective") or "").strip():
         raise HTTPException(status_code=400, detail="intent.objective is required")
@@ -185,16 +190,19 @@ async def stream_recommend(request: Request, payload: dict = Body(...)) -> Strea
     if not candidate_ids:
         raise HTTPException(status_code=400, detail="candidates must contain at least one valid agent_id")
 
+    # 调用前自检:内网部署 .deer-flow/ 被 gitignore,roundtable-recommender 目录可能不存在,
+    # 缺失则用嵌入模板补建,避免下游 lead_agent 解析失败抛 500。
+    ensure_roundtable_functional_agents()
+
     prompt = _build_prompt(intent, candidates)
     base = _loopback_base(request)
     headers = _auth_headers(request)
 
     async def stream_generator() -> AsyncIterator[str]:
-        # trust_env=False: same-process loopback to 127.0.0.1 — honoring
-        # HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY env vars (commonly set on dev machines)
-        # causes httpx to route loopback calls through an unreachable upstream
-        # proxy and wait ~40 seconds for timeout before falling back.
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=None, trust_env=False) as client:
+        # TCP loopback 到 127.0.0.1:<gateway port>(详见 multi_agent._make_loopback_client)。
+        # 不要在这里替换成 httpx.ASGITransport——曾试过,会整段 buffer SSE 流导致前端
+        # 看不到逐 token 增量。
+        async with _make_loopback_client(request) as client:
             try:
                 # 每次推荐独立 thread；prompt 已包含完整 intent + 候选列表，无需多轮。
                 thread_id = await _create_thread(client, base, headers)

offline-backend-20260512/backend/config.yaml

@@ -2,6 +2,13 @@
 config_version: 8
 log_level: info
 
+# Gateway FastAPI 监听端口。圆桌三路由(intent / recommend / multi_agent)的同进程
+# loopback 调用会拼 http://127.0.0.1:<port> 打到本机其它 endpoint,所以必须与
+# 实际监听端口一致(scripts/start-all.sh、Makefile 默认 8001)。
+# 部署机改了端口请同步改这里;也可设环境变量 DEER_FLOW_GATEWAY_PORT 临时覆盖。
+gateway:
+  port: 8001
+
 models:
   - name: deepseek-chat
     display_name: DeepSeek Chat

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/config/__init__.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from .app_config import get_app_config
 from .extensions_config import ExtensionsConfig, get_extensions_config
+from .gateway_config import GatewayConfig
 from .memory_config import MemoryConfig, get_memory_config
 from .paths import Paths, get_paths
 from .skill_evolution_config import SkillEvolutionConfig
@@ -20,6 +21,7 @@ __all__ = [
     "SkillsConfig",
     "ExtensionsConfig",
     "get_extensions_config",
+    "GatewayConfig",
     "MemoryConfig",
     "get_memory_config",
     "get_tracing_config",

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/config/app_config.py

@@ -13,6 +13,7 @@ from deerflow.config.agents_api_config import AgentsApiConfig, load_agents_api_c
 from deerflow.config.checkpointer_config import CheckpointerConfig, load_checkpointer_config_from_dict
 from deerflow.config.database_config import DatabaseConfig
 from deerflow.config.extensions_config import ExtensionsConfig
+from deerflow.config.gateway_config import GatewayConfig
 from deerflow.config.guardrails_config import GuardrailsConfig, load_guardrails_config_from_dict
 from deerflow.config.memory_config import MemoryConfig, load_memory_config_from_dict
 from deerflow.config.model_config import ModelConfig
@@ -122,6 +123,7 @@ class AppConfig(BaseModel):
     skill_stop: SkillStopConfig = Field(default_factory=SkillStopConfig, description="Skill stop middleware configuration")
     model_config = ConfigDict(extra="allow")
     database: DatabaseConfig = Field(default_factory=DatabaseConfig, description="Unified database backend configuration")
+    gateway: GatewayConfig = Field(default_factory=GatewayConfig, description="Gateway FastAPI listening port (used by intra-process loopback)")
     run_events: RunEventsConfig = Field(default_factory=RunEventsConfig, description="Run event storage configuration")
     checkpointer: CheckpointerConfig | None = Field(default=None, description="Checkpointer configuration")
     stream_bridge: StreamBridgeConfig | None = Field(default=None, description="Stream bridge configuration")

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/config/gateway_config.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+"""Gateway 进程的本机绑定配置。
+
+目前唯一字段是 ``port``——Gateway FastAPI 的监听端口。圆桌三路由
+(intent / recommend / multi_agent) 内部用 loopback 调本机的其它 endpoint
+(``/api/threads``、``/api/agents`` 等),需要知道这个端口才能拼出 base URL。
+
+为什么放在配置里而不是写死
+--------------------------
+- 部署方常常会改 Gateway 监听端口(端口被占用、合规要求、容器化端口映射),
+  写死代码意味着每次改端口都得改源码 + 重新构建/分发,**改 config 不需要重启二进制**
+- ``DEER_FLOW_GATEWAY_PORT`` 环境变量仍然是更高优先级的紧急覆盖通道,适合
+  临时调试或者 docker-compose / k8s 注入
+
+修改方式(部署侧)
+------------------
+在 ``config.yaml`` 顶层加:
+
+.. code-block:: yaml
+
+    gateway:
+      port: 9999        # 默认 8001;部署机改了 gateway 端口时改这里
+
+只想临时改一次(不动 yaml)→ 设环境变量:
+
+.. code-block:: bash
+
+    export DEER_FLOW_GATEWAY_PORT=9999
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+
+class GatewayConfig(BaseModel):
+    """Gateway 本机 loopback 端口配置。"""
+
+    port: int = Field(
+        default=8001,
+        ge=1,
+        le=65535,
+        description=(
+            "Gateway FastAPI 监听端口。圆桌内部 loopback 调用会拼到 "
+            "``http://127.0.0.1:<port>``。默认 8001(与 Makefile/scripts/start-all.sh 对齐)。"
+        ),
+    )