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# 編排流水線

> Theo 如何通過 5 個階段處理每一個請求。

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。

## 五個階段

```
Request → Classify → Load Skills → Route Model → Agent Loop → Response
```

### 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。

### 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。

### 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。

### 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。

### 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。

## 性能

| 場景 | 典型延遲 |
| - | - |
| 快速模式，無工具 | \~500ms |
| 思考/代碼模式，無工具 | 1-3s |
| 帶工具調用的代理模式 | 2-5s |
| 圖像生成 | 5-15s |
| 研究（異步） | 30-120s |

## 流水線圖示

完整的逐階段拆解及示例，請參見 [How Theo Thinks](/introduction/how-theo-thinks)。


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