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Theo 不是一个模型代理层。每一次 API 调用都会经过一个多阶段流水线，依次完成分类、技能注入、模型选择、工具执行和响应格式化。

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五个阶段

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1. 意图分类

使用多层分类系统确定任务类型（fast、think、code、image、research、roast 等）。如果你显式设置了 mode，此步骤会被跳过。

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2. 技能加载

从两个来源加载领域专业知识：用户的已安装技能（持久性）和单次请求技能（临时的 skills[] 数组）。每个技能都会注入系统提示扩展和工具定义。

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3. 引擎路由

根据解析出的模式选择最优的 Theo 引擎。如果主引擎不可用，故障转移会自动路由到备用引擎。

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4. 代理循环

对于携带工具的请求，Theo 会进入一个迭代循环：引擎进行推理、调用工具、观察结果，如此循环直至完成。对于没有工具的简单提示，该循环会收缩为单次调用。

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5. 响应

最终输出会格式化为包含内容、引擎元数据、工具执行日志、产物、后续建议和用量数据的结果。该请求随后会被计费、缓存并记录审计日志。

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性能

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流水线图示

完整的逐阶段拆解及示例，请参见 How Theo Thinks。