Nanobot

本文是 nanobot 源码解读系列的路线图。先交代这个开源个人 AI Agent 框架的定位、整体架构与目录结构，并列出后续 9 篇的选题与对应核心源码文件，方便按顺序阅读。

从定位、整体架构、三种运行入口到完整目录导览，把 nanobot 这个开源个人 AI Agent 框架的全貌摊开。重点讲清 AgentLoop 与 AgentRunner 的分工，它是理解整个项目源码的钥匙。

逐函数拆解 nanobot 的两个核心引擎：AgentLoop（面向通道的一回合编排，负责会话、权限、持久化、流式投递）与 AgentRunner（纯模型循环，负责调 LLM、执行工具、重试与上下文治理）。本文把『一条消息从通道进来、到答案流出去』的完整链路讲透，并点明权限红线与安全边界落在哪一层。

逐函数拆解 nanobot 的上下文装配与治理：ContextBuilder 如何把身份/记忆/技能/历史/运行时上下文拼成 system+history；ContextGovernor 如何在每一轮把消息「修干净」再送进模型——剥离占位符、剔除畸形 tool_call、补齐缺失结果、工具结果预算与超大结果落盘、在飞压缩与历史裁剪。配真实代码、消息流向图与可运行的例子。