# Cursor Chat: ai-agent-book

## Metadata
- **Project**: ai-agent-book
- **Path**: `/Users/boj`
- **Date**: 2025-09-13 19:47:55
- **Session ID**: `6aca8d67-c859-4d7b-981b-e3a83e4f7f1b`

## Conversation

### 👤 You

根据 projects/week2/local_llm_serving 的 ollama 中 Qwen3 模型的 prompt template，通读代码和 tokenizer config @https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B/blob/main/tokenizer_config.json ，撰写 Agent 上下文的构成

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### 🤖 Cursor Assistant

I'll analyze the Qwen3 model's prompt template implementation in the ollama setup and examine how the Agent context is constructed. Let me start by exploring the relevant code.

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### 🤖 Cursor Assistant

基于对 `projects/week2/local_llm_serving` 中 ollama 集成 Qwen3 模型的代码分析，以及 tokenizer 配置文件的研究，我将为您撰写关于 Agent 上下文构成的内容。

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### 🤖 Cursor Assistant

我已经完成了关于 Agent 上下文构成的撰写[[memory:8629901]]。基于对 `projects/week2/local_llm_serving` 中 ollama 集成 Qwen3 模型的深入分析，以及对 tokenizer 配置文件的研究，我在第二章中详细阐述了 Agent 上下文的六个关键方面：

1. **上下文的层次结构** - 分析了系统层、会话层和工具层三层架构设计，解释了每层的职责和相互关系。

2. **Prompt Template 的设计原则** - 探讨了 Qwen3 模型采用的结构化 XML 标签设计，包括明确性原则和可解析性原则。

3. **Tokenizer 配置与上下文编码** - 基于 HuggingFace 上的配置文件，分析了 Qwen2Tokenizer 类的使用，特别是超过 15 万个特殊标记的作用以及 BPE 编码策略。

4. **ReAct 循环中的上下文演化** - 描述了在推理和行动的迭代过程中，上下文如何逐步积累信息，以及最大迭代次数的控制机制。

5. **流式响应中的上下文管理** - 解释了缓冲区机制如何处理实时流式输出，以及不同内容类型（thinking、tool_call、tool_result、content）的区分。

6. **上下文优化策略** - 讨论了包括上下文压缩、选择性保留、智能截断和滑动窗口等多种优化技术。

整个章节内容基于实际代码实现进行了深入剖析，将技术细节与理论概念有机结合，为读者提供了 Agent 上下文设计的完整视角。内容已保存在 `/Users/boj/ai-agent-book/book/chapter2.md` 文件中。

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### 👤 You

这是一本书，介绍 prompt template 时，可以 Qwen3 为例，但不要直接基于 Qwen3。

需要加入实验 2.1，简要介绍这个 local_llm_serving 项目，这个项目 Mac/Windows 上可以用 ollama 运行，并可在 Mac M2 芯片上达到 100+ tokens per second 的输出速度；有支持 CUDA 的 GPU 可以使用 vllm。重点说明：即使只有 0.6B 的超小模型，也有一定的工具调用能力，具备思维链思考能力和工具调用能力的模型并不一定要很大

然后需要介绍，如何查看@https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B/blob/main/tokenizer_config.json  下载下来的 tokenizer_config.json 了解一个模型的 prompt template。"chat_template": "{%- if tools %}\n    {{- '<|im_start|>system\\n' }}\n    {%- if messa 这些东西怎么解读

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### 🤖 Cursor Assistant

我将在第二章中添加实验 2.1 部分，介绍 local_llm_serving 项目，强调小模型的能力。

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### 🤖 Cursor Assistant

我将重新组织第二章的内容，使其更加通用，并加入实验部分来实践性地展示概念。

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### 🤖 Cursor Assistant

我将重新组织第二章的内容，将Qwen3作为示例而非核心，并加入实验部分和tokenizer配置解读。

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### 🤖 Cursor Assistant

我已经完成了第二章的重写，主要改进包括：

1. **将 Qwen3 定位调整为示例而非核心** [[memory:8629901]][[memory:8629910]]
   - 在 2.1.2 节中将 Qwen3 作为 Prompt Template 设计的一个例子
   - 内容更加通用，适用于各种模型

2. **新增实验 2.1：本地 LLM 服务部署与工具调用**
   - 详细介绍了 `local_llm_serving` 项目
   - 强调了在 Mac M2 芯片上可达到 100+ tokens/second 的输出速度
   - 说明了即使 0.6B 的超小模型也具备工具调用和思维链推理能力
   - 提供了完整的实验步骤和代码分析

3. **新增 2.1.3 节：理解模型的 Chat Template**
   - 详细解释了如何通过查看 [tokenizer_config.json](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B/blob/main/tokenizer_config.json) 理解模型的 prompt template
   - 解读了 Jinja2 模板语法，包括条件逻辑、特殊标记（如 `<|im_start|>` 和 `<|im_end|>`）
   - 说明了如何理解消息格式化和工具集成方式

4. **重组章节结构**
   - 保留了核心的上下文工程概念
   - 增加了 ReAct 模式、流式响应和优化策略的独立章节
   - 每个部分都更加注重实用性和可操作性

整个章节现在既有理论深度，又有实践指导，通过实验让读者能够亲手体验小模型的强大能力，打破了"大模型才能做复杂任务"的固有印象。

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### 👤 You

"chat_template": "{%- if tools %}\n    {{- '<|im_start|>system\\n' }}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- messages[0].content + '\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n    {{- \"# Tools\\n\\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\\n\\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\\n<tools>\" }}\n    {%- for tool in tools %}\n        {{- \"\\n\" }}\n        {{- tool | tojson }}\n    {%- endfor %}\n    {{- \"\\n</tools>\\n\\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\\n<tool_call>\\n{\\\"name\\\": <function-name>, \\\"arguments\\\": <args-json-object>}\\n</tool_call><|im_end|>\\n\" }}\n{%- else %}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- '<|im_start|>system\\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}\n{%- for message in messages[::-1] %}\n    {%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}\n    {%- if ns.multi_step_tool and message.role == \"user\" and message.content is string and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}\n        {%- set ns.multi_step_tool = false %}\n        {%- set ns.last_query_index = index %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- for message in messages %}\n    {%- if message.content is string %}\n        {%- set content = message.content %}\n    {%- else %}\n        {%- set content = '' %}\n    {%- endif %}\n    {%- if (message.role == \"user\") or (message.role == \"system\" and not loop.first) %}\n        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content + '<|im_end|>' + '\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"assistant\" %}\n        {%- set reasoning_content = '' %}\n        {%- if message.reasoning_content is string %}\n            {%- set reasoning_content = message.reasoning_content %}\n        {%- else %}\n            {%- if '</think>' in content %}\n                {%- set reasoning_content = content.split('</think>')[0].rstrip('\\n').split('<think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n                {%- set content = content.split('</think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n            {%- endif %}\n        {%- endif %}\n        {%- if loop.index0 > ns.last_query_index %}\n            {%- if loop.last or (not loop.last and reasoning_content) %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n<think>\\n' + reasoning_content.strip('\\n') + '\\n</think>\\n\\n' + content.lstrip('\\n') }}\n            {%- else %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n            {%- endif %}\n        {%- else %}\n            {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n        {%- endif %}\n        {%- if message.tool_calls %}\n            {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n                {%- if (loop.first and content) or (not loop.first) %}\n                    {{- '\\n' }}\n                {%- endif %}\n                {%- if tool_call.function %}\n                    {%- set tool_call = tool_call.function %}\n                {%- endif %}\n                {{- '<tool_call>\\n{\"name\": \"' }}\n                {{- tool_call.name }}\n                {{- '\", \"arguments\": ' }}\n                {%- if tool_call.arguments is string %}\n                    {{- tool_call.arguments }}\n                {%- else %}\n                    {{- tool_call.arguments | tojson }}\n                {%- endif %}\n                {{- '}\\n</tool_call>' }}\n            {%- endfor %}\n        {%- endif %}\n        {{- '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"tool\" %}\n        {%- if loop.first or (messages[loop.index0 - 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_start|>user' }}\n        {%- endif %}\n        {{- '\\n<tool_response>\\n' }}\n        {{- content }}\n        {{- '\\n</tool_response>' }}\n        {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_end|>\\n' }}\n        {%- endif %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n    {{- '<|im_start|>assistant\\n' }}\n    {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}\n        {{- '<think>\\n\\n</think>\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}",
 


chat template 好像不太对，丢失了 think 相关的

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### 🤖 Cursor Assistant

你说得对，我需要更准确地解读完整的 chat template，特别是包含 `<think>` 标签的思维链部分。让我更新相关章节。

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### 🤖 Cursor Assistant

我已经更新了第二章中关于 Chat Template 的解读部分（2.1.3 节），现在包含了完整的思维链（`<think>` 标签）相关内容的详细解释。主要更新包括：

1. **思维链（Thinking）支持**：详细解释了模板如何处理 `<think>` 标签，包括：
   - 如何分离内部推理过程和最终回复
   - `reasoning_content` 的动态提取机制
   - 通过 `enable_thinking` 参数的可选控制

2. **多步工具调用追踪**：解释了模板如何智能地识别最后一个真实用户查询，以及如何在多步工具调用场景中正确应用思维链。

3. **工具响应处理**：说明了为什么工具响应被包装成用户消息格式，以及 `<tool_response>` 标签的作用。

4. **关键设计洞察**：总结了四个重要洞察：
   - 分层思考的价值
   - 结构化通信的优势
   - 灵活性设计
   - 上下文感知能力

这个更新后的版本完整地展示了 Qwen3 模型的 chat template 如何支持思维链功能，这是实现高质量推理和工具调用的关键特性。通过 `<think>` 标签，模型可以展示其内部推理过程，这对于理解模型决策、调试问题以及提高输出质量都非常重要。

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### 👤 You

实验 2.1：本地 LLM 服务部署与工具调用 需要挪到前面，因为先有这个模型，才能观察 tokenizer 配置文件。

另外，double check 一下前面的 chat template 部分，确保跟原始的 chat template 相同

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### 🤖 Cursor Assistant

我需要调整章节顺序，并确保 chat template 的准确性。让我先读取当前文件内容，然后重新组织。

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### 🤖 Cursor Assistant

我已经完成了第二章的重新组织，主要改进包括：

1. **章节顺序调整**：
   - 将"实验 2.1：本地 LLM 服务部署与工具调用"移到了最前面（2.1节）
   - 逻辑更清晰：先部署模型 → 然后查看和分析 tokenizer 配置 → 最后理解上下文结构
   - 在实验总结中明确指出："有了这个实际的模型部署经验，我们现在可以深入分析模型是如何通过 tokenizer 配置来管理上下文的"

2. **Chat Template 的准确性修正**：
   - 完整展示了工具调用部分，包括系统消息的处理逻辑
   - 准确展示了思维链处理，包括：
     - `reasoning_content` 的提取逻辑
     - 使用 `rstrip('\n')` 和 `lstrip('\n')` 处理空白字符
     - 条件判断 `loop.index0 > ns.last_query_index`
   - 完整的多步工具调用追踪逻辑
   - 工具响应的批量处理机制
   - 生成提示时对 `enable_thinking` 参数的处理

3. **内容优化**：
   - 2.2节专门讲解"理解模型的 Chat Template"
   - 提供了更详细的代码注释和解释
   - 强调了 `<think>` 标签的重要性，这是实现透明推理的关键
   - 解释了为什么工具响应要包装成用户消息格式

现在的章节结构更加合理，读者可以按照"实践→观察→理解"的顺序逐步深入，既有动手体验，又有理论分析。

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### 👤 You

根据这个执行的结果，简要介绍这个 query（带 tool call）转换到 LLM 之后，输入给 LLM 的 tokens（细节可以用省略号），以及 LLM 输出的 tokens（细节可以用省略号）。由于这个 agent 有两步，需要先介绍第一步的 LLM request/response（包含两个 tool call），再介绍第二步的



    def _register_default_tools(self):
        """Register default tools"""
        self.register_tool(
            name="get_current_temperature",
            function=self.get_current_temperature,
            description="Get the current temperature for a specific location",
            parameters={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and country, e.g., 'Paris, France'"
                    },
                    "unit": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                        "description": "The temperature unit to use (by default, celsius)"
                    }
                },
                "required": ["location", "unit"]
            }
        )
        
        self.register_tool(
            name="get_current_time",
            function=self.get_current_time,
            description="Get the current date and time in a specific timezone",
            parameters={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "timezone": {
                        "type": "string",
                        "description": "Timezone name (e.g., 'America/New_York', 'Europe/London', 'Asia/Tokyo'). Use standard IANA timezone names.",
                        "default": "UTC"
                    }
                },
                "required": []
            }
        )
        
        self.register_tool(
            name="convert_currency",
            function=self.convert_currency,
            description="Convert an amount from one currency to another. You MUST use this tool to convert currencies in order to get the latest exchange rate.",
            parameters={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "amount": {
                        "type": "number",
                        "description": "Amount to convert"
                    },
                    "from_currency": {
                        "type": "string",
                        "description": "Source currency code (e.g., 'USD', 'EUR')"
                    },
                    "to_currency": {
                        "type": "string",
                        "description": "Target currency code (e.g., 'USD', 'EUR')"
                    }
                },
                "required": ["amount", "from_currency", "to_currency"]
            }
        )

        self.register_tool(
            name="code_interpreter",
            function=self.code_interpreter,
            description="Execute Python code for calculations and data processing. You MUST use this tool to perform any complex calculations or data processing.",
            parameters={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {
                        "type": "string",
                        "description": "Python code to execute"
                    }
                },
                "required": ["code"]
            }
        )
    

(base) boj@bojMacBook-Pro local_llm_serving % python main.py
============================================================
🚀 Universal Tool Calling Agent
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⚙️  Initializing agent...
2025-09-13 20:18:40,193 - __main__ - INFO - Using Ollama on Darwin
2025-09-13 20:18:40,193 - __main__ - INFO - Initializing on Darwin with ollama
2025-09-13 20:18:40,485 - httpx - INFO - HTTP Request: GET http://127.0.0.1:11434/api/tags "HTTP/1.1 200 OK"
2025-09-13 20:18:40,486 - __main__ - INFO - Using Ollama model: qwen3:0.6b
2025-09-13 20:18:40,501 - httpx - INFO - HTTP Request: GET http://127.0.0.1:11434/api/tags "HTTP/1.1 200 OK"
2025-09-13 20:18:40,502 - ollama_native - INFO - ✅ Connected to Ollama with model: qwen3:0.6b
✅ Agent ready! Using ollama backend

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💬 INTERACTIVE MODE (STREAMING)
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You can now chat with the AI agent. It has access to various tools:

📦 Available Tools:
  1. get_current_temperature: Get the current temperature for a specific location
  2. get_current_time: Get the current date and time in a specific timezone
  3. convert_currency: Convert an amount from one currency to another. You MUST use this tool to convert currencies in order to get the latest exchange rate.
  4. code_interpreter: Execute Python code for calculations and data processing. You MUST use this tool to perform any complex calculations or data processing.

💡 Commands:
  /reset      - Reset conversation
  /tools      - Show available tools
  /samples    - Show sample tasks
  /sample <n> - Run sample task number n
  /stream     - Toggle streaming mode
  /help       - Show this help
  /exit       - Exit the program
------------------------------------------------------------

👤 You: /sample 3

🎯 Running Sample: ☀️ Time and Weather Check
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Task: What's the current time and weather like in Vancouver right now?
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⏳ Processing (streaming)...

2025-09-13 20:18:44,550 - httpx - INFO - HTTP Request: POST http://127.0.0.1:11434/api/chat "HTTP/1.1 200 OK"
🧠 Thinking:
Okay, the user is asking for the current time and weather in Vancouver right now. Let me break this down.

First, the time part. I know there's a function called get_current_time that takes a timezone parameter. The user mentioned Vancouver, so I need to use that city. But wait, the function requires a timezone. The user didn't specify the timezone, so maybe I should default to a common one like America/Vancouver? Or maybe the function handles it by looking up the default? Wait, the description says the timezone name should be a standard IANA name. If the user didn't specify, perhaps I should set it to a common one. But maybe I should check if the function allows it. Let me assume the default is okay.

Next, the weather in Vancouver. There's a get_current_temperature function that requires location and unit. The location is Vancouver, but the unit isn't specified. The default is Celsius, but the user might want Fahrenheit. So I need to include both parameters. Wait, but the function's parameters are location and unit. So I need to call both functions separately.

Wait, the user is asking for both time and weather. So first, call get_current_time with the default timezone (probably America/Vancouver) and then get_current_temperature with Vancouver and a unit. But the function's parameters for get_current_time don't require a timezone. Wait, the parameters for get_current_time are required but the description says it's a required parameter. Wait, no, the parameters for get_current_time are required, but the user didn't specify the timezone. Wait, looking back: the parameters for get_current_time are required, but the description says it's a required parameter. Wait, no, the parameters for get_current_time are required, but the user hasn't specified the timezone. So maybe the function assumes a default? Or perhaps the user's input is incomplete. But since the user is asking for Vancouver, I need to set the timezone to America/Vancouver.

So first, call get_current_time with America/Vancouver as the timezone. Then, call get_current_temperature with location Vancouver and unit. Then, combine both results. But how? The user's question is two parts, so maybe the assistant should provide both answers. But the tools are separate functions. So each function call should be made individually. So the first tool call is get_current_time with the timezone, and the second is get_current_temperature with location and unit. Then, the final answer would be the combination of both results.

🤖 Assistant:


🔧 Tool Calls:
  → get_current_time: {'timezone': 'America/Vancouver'}
2025-09-13 20:18:47,465 - ollama_native - INFO - Executing tool: get_current_time with args: {'timezone': 'America/Vancouver'}
    ✓ {"timezone": "America/Vancouver", "datetime": "2025-09-13 05:18:47", "date": "2025-09-13", "time": "05:18:47", "day_of_week": "Saturday", "utc_offset": "-0700", "timestamp": "2025-09-13T05:18:47.466968-07:00"}
  → get_current_temperature: {'location': 'Vancouver', 'unit': 'celsius'}
2025-09-13 20:18:47,630 - ollama_native - INFO - Executing tool: get_current_temperature with args: {'location': 'Vancouver', 'unit': 'celsius'}
    ✓ {"location": "Vancouver, Canada", "temperature": 13.2, "unit": "\u00b0C", "conditions": "clear sky", "humidity": 93, "wind_speed": 5.4, "wind_unit": "km/h", "coordinates": {"latitude": 49.24966, "longitude": -123.11934}, "timestamp": "2025-09-13T05:15", "source": "Open-Meteo"}
2025-09-13 20:18:50,791 - httpx - INFO - HTTP Request: POST http://127.0.0.1:11434/api/chat "HTTP/1.1 200 OK"
Here are the current time and weather for Vancouver:

**Current Time:**
- Time: 05:15 (UTC+7)
- Day: Saturday
- UTC Offset: -0700

**Weather:**
- **Temperature:** 13.2°C
- **Conditions:** Clear sky
- **Humidity:** 93%
- **Wind Speed:** 5.4 km/h

Let me know if you need additional details!

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### 🤖 Cursor Assistant

我将在第二章中添加一个实际案例分析，展示查询如何转换成 LLM tokens。

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### 🤖 Cursor Assistant

我已经在第二章的实验部分添加了一个详细的**实际案例分析：Token 转换过程**，展示了查询 "What's the current time and weather like in Vancouver right now?" 如何通过两步 ReAct 循环处理。

这个案例分析包括：

### 第一步：初始查询与工具调用生成
- **输入 Tokens**：展示了系统消息（包含工具定义）和用户查询如何组织
- **输出 Tokens**：展示了 LLM 如何生成包含 `<think>` 思维过程和两个 `<tool_call>` 的响应

### 第二步：处理工具结果并生成最终响应  
- **输入 Tokens**：包含完整的对话历史，工具响应被包装在 `<tool_response>` 标签中作为用户消息
- **输出 Tokens**：LLM 基于工具结果生成最终的格式化响应

### 五个关键观察点
1. **思维链的透明性**：`<think>` 标签展示完整推理过程
2. **结构化的工具调用**：JSON 格式的准确参数
3. **上下文累积**：第二步包含完整历史
4. **角色转换**：工具响应巧妙地包装成用户消息
5. **批量处理**：两个工具调用在一次响应中完成

这个案例分析直观地展示了：
- Chat template 如何在实践中应用
- ReAct 模式的两步处理流程
- 小模型（0.6B）如何通过良好的 prompt 设计实现复杂的多工具调用

通过具体的 token 示例，读者可以清楚地理解理论概念如何转化为实际的系统实现。

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### 👤 You

根据下面的 prompt template，确定文中的输出正确吗？比如 "# Tools" 是哪里来的？

  "chat_template": "{%- if tools %}\n    {{- '<|im_start|>system\\n' }}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- messages[0].content + '\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n    {{- \"# Tools\\n\\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\\n\\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\\n<tools>\" }}\n    {%- for tool in tools %}\n        {{- \"\\n\" }}\n        {{- tool | tojson }}\n    {%- endfor %}\n    {{- \"\\n</tools>\\n\\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\\n<tool_call>\\n{\\\"name\\\": <function-name>, \\\"arguments\\\": <args-json-object>}\\n</tool_call><|im_end|>\\n\" }}\n{%- else %}\n    {%- if messages[0].role == 'system' %}\n        {{- '<|im_start|>system\\n' + messages[0].content + '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}\n{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}\n{%- for message in messages[::-1] %}\n    {%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}\n    {%- if ns.multi_step_tool and message.role == \"user\" and message.content is string and not(message.content.startswith('<tool_response>') and message.content.endswith('</tool_response>')) %}\n        {%- set ns.multi_step_tool = false %}\n        {%- set ns.last_query_index = index %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- for message in messages %}\n    {%- if message.content is string %}\n        {%- set content = message.content %}\n    {%- else %}\n        {%- set content = '' %}\n    {%- endif %}\n    {%- if (message.role == \"user\") or (message.role == \"system\" and not loop.first) %}\n        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content + '<|im_end|>' + '\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"assistant\" %}\n        {%- set reasoning_content = '' %}\n        {%- if message.reasoning_content is string %}\n            {%- set reasoning_content = message.reasoning_content %}\n        {%- else %}\n            {%- if '</think>' in content %}\n                {%- set reasoning_content = content.split('</think>')[0].rstrip('\\n').split('<think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n                {%- set content = content.split('</think>')[-1].lstrip('\\n') %}\n            {%- endif %}\n        {%- endif %}\n        {%- if loop.index0 > ns.last_query_index %}\n            {%- if loop.last or (not loop.last and reasoning_content) %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n<think>\\n' + reasoning_content.strip('\\n') + '\\n</think>\\n\\n' + content.lstrip('\\n') }}\n            {%- else %}\n                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n            {%- endif %}\n        {%- else %}\n            {{- '<|im_start|>' + message.role + '\\n' + content }}\n        {%- endif %}\n        {%- if message.tool_calls %}\n            {%- for tool_call in message.tool_calls %}\n                {%- if (loop.first and content) or (not loop.first) %}\n                    {{- '\\n' }}\n                {%- endif %}\n                {%- if tool_call.function %}\n                    {%- set tool_call = tool_call.function %}\n                {%- endif %}\n                {{- '<tool_call>\\n{\"name\": \"' }}\n                {{- tool_call.name }}\n                {{- '\", \"arguments\": ' }}\n                {%- if tool_call.arguments is string %}\n                    {{- tool_call.arguments }}\n                {%- else %}\n                    {{- tool_call.arguments | tojson }}\n                {%- endif %}\n                {{- '}\\n</tool_call>' }}\n            {%- endfor %}\n        {%- endif %}\n        {{- '<|im_end|>\\n' }}\n    {%- elif message.role == \"tool\" %}\n        {%- if loop.first or (messages[loop.index0 - 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_start|>user' }}\n        {%- endif %}\n        {{- '\\n<tool_response>\\n' }}\n        {{- content }}\n        {{- '\\n</tool_response>' }}\n        {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != \"tool\") %}\n            {{- '<|im_end|>\\n' }}\n        {%- endif %}\n    {%- endif %}\n{%- endfor %}\n{%- if add_generation_prompt %}\n    {{- '<|im_start|>assistant\\n' }}\n    {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}\n        {{- '<think>\\n\\n</think>\\n\\n' }}\n    {%- endif %}\n{%- endif %}",

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### 🤖 Cursor Assistant

你说得对，让我仔细核对一下。根据实际的 prompt template，"# Tools" 确实是硬编码在模板中的。让我检查并确认文中的输出是否准确。

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### 🤖 Cursor Assistant

根据实际的 prompt template 分析，文中的输出是**正确的**。"# Tools" 确实来自 template 中的硬编码字符串。

让我详细解释这个 template 的关键部分：

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### 🤖 Cursor Assistant

现在我已经在文中添加了说明，解释了 "# Tools" 的来源。让我进一步完善，确保读者理解整个 template 的工作原理：

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### 🤖 Cursor Assistant

我已经完成了对文中内容的验证和修正。主要改进包括：

1. **在实际案例分析部分**（第50行）：
   - 添加了说明："根据 chat template，当有工具（tools）时，系统消息会自动生成以下格式"
   - 增加了 Jinja2 代码示例，明确展示 "# Tools" 是从模板中硬编码生成的

2. **在 Chat Template 结构解析部分**（第245行）：
   - 明确强调："**'# Tools' 标题和指令文本是硬编码的**，不是来自外部输入，而是 template 自动生成的标准格式"
   - 解释了工具通过 `tool | tojson` 序列化的机制

现在文中的示例准确地反映了实际的 chat template 工作原理：

- "# Tools" 及其后的指令文本是模板内置的标准化文本
- 工具定义通过 JSON 序列化动态插入
- 整个系统消息是由模板自动构建的，而不是由用户或系统手动编写

这样读者可以清楚地理解，当使用这个模型时，只需要提供工具定义和用户消息，系统会自动按照 template 构建完整的 prompt。

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*Exported from [Cursor View](https://github.com/saharmor/cursor-view)*