/**
 * Downcity 模型 Step 执行模块。
 *
 * 模块直接消费 `ModelStreamEvent`、生成 canonical Assistant Parts，并执行本 Step 的工具调用。
 * 标准事件会原样交给 Session 输出端口，不产生 UI-shaped 中间事件。
 */
import { type ModelClient, type ModelFinishReason, type ModelJsonValue, type ModelMessage, type ModelUsage, type RuntimeTool as Tool } from "@downcity/type";
import type { SessionSystemMessage } from "../types/SessionPrompts.js";
import type { SessionAssistantOutput } from "../../types/executor/SessionAssistantOutput.js";
import type { SessionAssistantMessagePart } from "../../types/session/SessionMessage.js";
/** 单个工具调用的执行事实。 */
export interface ModelStepToolCall {
    /** 工具调用 ID。 */
    tool_call_id: string;
    /** 工具名称。 */
    tool_name: string;
    /** 已解析工具输入。 */
    input: ModelJsonValue;
    /** 模型生成的工具输入无法解析时记录的错误。 */
    input_error?: string;
}
/** 单个工具结果的执行事实。 */
export interface ModelStepToolResult extends ModelStepToolCall {
    /** 工具执行是否成功。 */
    success: boolean;
    /** 工具返回或错误信息。 */
    output: unknown;
}
/** Agent 内部单个模型 Step 的稳定结果。 */
export interface ModelStepResult {
    /** 聚合后的普通文本。 */
    text: string;
    /** 标准完成原因。 */
    finish_reason: ModelFinishReason;
    /** Provider 返回的累计 usage。 */
    usage?: ModelUsage;
    /** 当前 Step 的工具调用。 */
    tool_calls: ModelStepToolCall[];
    /** 当前 Step 的工具结果。 */
    tool_results: ModelStepToolResult[];
    /** 用于后续模型 Step 的消息。 */
    response: {
        messages: ModelMessage[];
    };
    /** 供诊断代码读取的内容事实。 */
    content: Array<Record<string, unknown>>;
}
/** 执行一个模型 Step 的输入。 */
export interface RunModelStepInput {
    /** 当前 Step 的模型客户端。 */
    model: ModelClient;
    /** 当前 System 消息。 */
    system: SessionSystemMessage[];
    /** 当前模型上下文。 */
    messages: ModelMessage[];
    /** 当前可用工具运行时。 */
    tools: Record<string, Tool>;
    /** 当前取消信号。 */
    abort_signal: AbortSignal;
    /** canonical Assistant 输出端口。 */
    assistant_output?: SessionAssistantOutput;
    /** 工具执行前的审批回调。 */
    approve_tool?: (call: ModelStepToolCall, tool: Tool) => Promise<boolean>;
}
/** 执行一个 Downcity 模型 Step 并收敛工具结果。 */
export declare function run_model_step(input: RunModelStepInput): Promise<{
    /** 当前 Step 的 canonical Assistant Parts。 */
    assistant_parts: SessionAssistantMessagePart[];
    /** 当前 Step 的运行结果。 */
    step_result: ModelStepResult;
}>;
//# sourceMappingURL=ModelStepRunner.d.ts.map