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Theo 不是一個模型代理層。每一次 API 調用都會經過一個多階段流水線，依次完成分類、技能注入、模型選擇、工具執行和響應格式化。

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五個階段

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1. 意圖分類

使用多層分類系統確定任務類型（fast、think、code、image、research、roast 等）。如果你顯式設置了 mode，此步驟會被跳過。

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2. 技能加載

從兩個來源加載領域專業知識：用戶的已安裝技能（持久性）和單次請求技能（臨時的 skills[] 數組）。每個技能都會注入系統提示擴展和工具定義。

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3. 引擎路由

根據解析出的模式選擇最優的 Theo 引擎。如果主引擎不可用，故障轉移會自動路由到備用引擎。

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4. 代理循環

對於攜帶工具的請求，Theo 會進入一個迭代循環：引擎進行推理、調用工具、觀察結果，如此循環直至完成。對於沒有工具的簡單提示，該循環會收縮為單次調用。

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5. 響應

最終輸出會格式化為包含內容、引擎元數據、工具執行日誌、產物、後續建議和用量數據的結果。該請求隨後會被計費、緩存並記錄審計日誌。

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性能

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流水線圖示

完整的逐階段拆解及示例，請參見 How Theo Thinks。