matterloop-presets 0.1.0

MatterLoop 开箱即用运行时预设

matterloop-presets

Presets 是一组有明确取舍的组合根。它们帮你把模型、Agent、工具、策略、检查点和 Runtime 接起来， 但不会隐藏这些组件，也不会把开发配置伪装成生产方案。

pip install matterloop-presets

选哪个

场景	Builder	默认能力	需要你补充
纯模型任务、测试	build_minimal_runtime	无工具，内存 checkpoint	一个 ModelClient
受控代码修改	build_coding_runtime	只读文件；审批后可写文件、运行白名单命令	模型、workspace、审批策略
有来源要求的研究	build_research_runtime	只读文件、HTTPS GET、引用门槛	模型、workspace、host allowlist
API 与 Worker 分离	build_production_runtime	队列门面、外部 checkpoint、强失败审计	全部生产基础设施

对应的同步入口是 build_minimal_local_runtime、build_coding_local_runtime、 build_research_local_runtime 和 build_production_local_runtime。同步版本使用专用事件循环线程， 不是另一套编排实现。

四个异步 Builder 的关键入参分别是：minimal 接收 model 和可选 config；coding 接收 model、 workspace、可选 config 与 approval_gate；research 接收 model、workspace 和必填 config； production 接收 model、可选 config、四项必需基础设施，以及可选 event_reader 与 approval_gate。

先跑起来

from matterloop_core import LoopRequest
from matterloop_presets import build_minimal_runtime

async with build_minimal_runtime(model=model_client) as runtime:
    result = await runtime.run(LoopRequest(goal="整理发布检查项"))

模型客户端由应用构造。Preset 不读 .env，也不创建 OpenAI、DeepSeek、千问、智谱或 MiniMax SDK。

Coding：权限按执行器分层

from matterloop_presets import CodingPresetConfig, build_coding_runtime

runtime = build_coding_runtime(
    model=model_client,
    workspace="/srv/workspaces/job-42",
    config=CodingPresetConfig(
        allowed_commands=frozenset({"pytest", "ruff"}),
        shell_environment={"PATH": "/opt/matterloop/bin:/usr/bin"},
    ),
    approval_gate=approval_gate,
)

default 执行器只能读文件；privileged_executor 额外拥有写文件和受限 Shell。指向高权限执行器的 步骤会被强制标记为需要审批。没有传 approval_gate 时，审批会延期并让 Loop 暂停，而不是默认 放行。Shell 不经过命令解释器，也不继承宿主环境；这仍然不是恶意代码隔离。

Research：限制入口，不替来源背书

from matterloop_presets import ResearchPresetConfig, build_research_runtime

runtime = build_research_runtime(
    model=model_client,
    workspace="/srv/reference-data",
    config=ResearchPresetConfig(allowed_hosts=frozenset({"docs.example.com"})),
)

HTTP 固定为 HTTPS GET、精确 host allowlist 且不跟随重定向。require_citation=True 只检查结果中 是否存在 URL 或 artifact 引用，不证明来源真实、最新或可信。

Production：只装配，不替你跑 Worker

from matterloop_presets import build_production_runtime

runtime = build_production_runtime(
    model=model_client,
    config=production_config,
    queue_backend=queue_backend,
    run_repository=run_repository,
    checkpoint_store=checkpoint_store,
    audit_publisher=audit_publisher,
    event_reader=event_reader,
    approval_gate=approval_gate,
)

queue_backend、run_repository、checkpoint_store 和 audit_publisher 缺一即抛 PresetConfigurationError，不会回退到内存实现。返回的 ProductionRuntime 包含控制面的 queue_runtime 和执行面的 worker_runtime；租约、ack、续租、死信和 Worker 循环仍由部署方负责。

配置速查

配置均为 frozen dataclass：

• AgentPresetConfig(model_name, max_plan_steps, max_tool_rounds, pass_score, max_identical_feedback, retry)： 默认分别为 "default"、20、8、80、2 和默认重试配置。
• MinimalPresetConfig 与 ProductionPresetConfig 当前不增加字段。
• CodingPresetConfig 增加 privileged_executor、allowed_commands、shell_environment、 max_read_bytes、max_write_bytes、max_shell_timeout_seconds 和 max_shell_output_bytes。默认高权限 执行器为 "coding"， 命令集为 pytest/ruff，文件与输出上限为 1,000,000 字节，命令最长 60 秒。
• ResearchPresetConfig 增加 allowed_hosts、max_read_bytes、max_response_bytes、 max_http_timeout_seconds 和 require_citation。host 集合实际必填；默认单文件 1,000,000 字节、响应 2,000,000 字节、请求 20 秒并要求引用。

max_plan_steps 和 max_tool_rounds 不是总预算。cycle、attempt、步骤数和活跃超时来自 LoopRequest.limits；Token、费用和并发额度需要在 matterloop-policies 中单独装配。

生命周期与边界

异步 Runtime 使用 async with/aclose()，同步 Runtime 使用 with/close()。Preset 会关闭自己 登记的模型适配器和工具注册表，但不会关闭外部队列、仓储、Redis 或审计后端。热替换后加入的新 组件也需要调用方管理退役与关闭。

需要多模型角色、持久预算、领域验证器或自定义工具权限时，应直接装配基础包；继续叠加 Preset 配置通常会让所有权更难理解。完整组合方式见企业集成指南。