chore

agent/core/runner.py

@@ -30,7 +30,7 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 class AgentConfig:
     """Agent 配置"""
     agent_type: str = "default"
-    max_iterations: int = 10
+    max_iterations: int = 200
     enable_memory: bool = True
     auto_execute_tools: bool = True
 

examples/feature_extract/run.py

@@ -105,7 +105,7 @@ async def main():
         system_prompt=system_prompt,
         model="anthropic/claude-sonnet-4.5",  # OpenRouter 模型名称
         temperature=float(prompt.config.get('temperature', 0.3)),
-        max_iterations=10,
+        max_iterations=200,
         # tools 参数不传入，测试自动加载内置工具
     ):
         # 处理 Trace 对象（整体状态变化）

examples/feature_extract/test.prompt

@@ -8,7 +8,7 @@ $system$
 
 $user$
 # 任务
-分析一个优质内容的指定特征适合什么样的表示，通过联网搜索给我一个参考的表示方案。
+分析一个优质内容的指定特征适合什么样的表示（这可能需要通过广泛的调研、深入的分析确认），然后帮我完成该特征的提取，再验证基于提取出来的特征+文字描述生成出来的内容是否与原内容在指定维度上保持了一致性。如果验证评估失败，要继续探索其他可行方案。
 提取的特征将用于在生成类似内容时作为参考内容（所以要保留重要信息），也会和其他内容的同一维度的特征放在一起聚类发现规律（所以特征表示要尽量精简、不要过于具体），或用于模型训练。
 
 # 指定的特征：