我之前反复研究 LangGraph 和 Google 的 ADK ，想搞清楚一个 agent 运行时到底是怎么工作的，但每次都卡壳。不是说它们不好，而是等我穿过三层抽象之后，已经彻底搞不清楚哪些东西是"必须的"、哪些是附加的。所以我干脆自己写了一个尽可能小、但仍然保留生产级 agent 该有的关键特性的东西：崩溃恢复、human-in-the-loop 暂停、有界并发，以及并行分支下的确定性状态。
项目叫 prodagent： https://github.com/limenagent/prodagent
内核大约 1800 行代码，分布在 11 个文件里，只依赖 Python 标准库（唯一的开发依赖是 pytest ； 70 个测试全部离线运行）。整体拆分得很干净，机制（ mechanism ）和策略（ policy ）分离：
• 内核完全不知道 LLM 是什么。它只有一个静态的 Plan （节点 / 边 / 状态通道）、一个针对每次执行的 Run ，以及一个 Scheduler——它每一轮（ wave ）只做一件事：算出"现在谁可以跑"，并发执行它们，然后在一个屏障（ barrier ）处统一提交。
• 状态是一个投影（ projection ），而不是一个存储（ store ）。一份只追加的事件日志才是唯一真相源；状态是通过每个通道各自的 reducer 从事件日志折叠（ fold ）出来的。checkpoint 只是这个折叠结果的一份可丢弃缓存——这也是为什么"崩溃后恢复"和"时间旅行（回放）"几乎是免费得到的。
• 控制语义故意只留两个命令：Goto （重新激活一个静态节点 / 走回边 / 做 handoff ）和 Send （在运行时实例化一个 fan-out 模板）。内核里没有 ReAct 节点，也没有"agent 模式"的枚举——ReAct 说白了就是两个节点加一条回边，在内核之上一个可替换的层里拼出来的。多 agent 之间的 handoff 也不是一个新的原语，它就是一次指向另一个 agent 节点、且没有返回边的 Goto 。
• 模型、工具、子 agent 和存储全部通过"端口（ port ）"接入，所以同一个内核在测试里可以完全离线地跑在写死的 fake 实现上。
make play 会打开一个零依赖的本地 playground ，你可以在里面看到 wave 的时间线、看并行分支如何折叠状态，并且可以在某次运行中途批准一次工具调用，让它从 checkpoint 处继续执行。文档是中英双语的。
它不是什么：它是单进程的，自带的持久化只是一个基于文件的 checkpoint 存储，没有分布式调度器，也没有多租户能力。这是一个带有明确态度的"教学工件"——核心想法是"花一个周末读懂这个，再回去看 LangGraph / ADK ，那些抽象自然就懂了"。
我很想听听两个问题上的反馈：这种基于 BSP （ wave barrier ）的调度方式，相比纯 actor 模型，是不是这类工作流更合适的默认选择？以及把控制语义压缩成只有两个命令，到底是真的更清晰，还是只是我个人偏执的怪癖？内核内部任何细节都欢迎问。
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