ChatObject——生命周期管理器
核心定位
ChatObject 是 AmritaCore 的核心——对话的基本单位。 它是生命周期 管理器：为一次对话拥有工作流图、解释器、双向流和全部运行时状态 （DI 上下文）。
ChatObject
├── _workflow / _interpreter ← AmritaSense 指令序列
├── io_stream ← SuspendObjectStream（双向）
├── _di_* 上下文 ← 与工作流节点共享的类型化 DI 状态
│ ├── _di_session ← SessionMetadata（id、时间戳）
│ ├── _di_memory ← MemoryContext
│ ├── _di_ability ← AbilityState（配置、preset、后端槽位）
│ ├── _di_input ← GeneralInput（用户输入、模板）
│ ├── _di_working ← WorkingState（消息包装）
│ ├── _di_resp ← RespState（响应 + 用量）
│ ├── _di_loop ← AgentLoopState（策略、调用计数、run_state）
│ └── _di_agent ← StrategyPayload（策略工厂）
└── state ← StateContext（向后兼容访问器）生命周期
begin()运行一次工作流；_is_done防止重复进入。- 退出时
set_queue_done()关闭响应通道；会话由ChatManager清理。 - 中间件（
middleware=...）可包装整个工作流。
工作流选择
你可以整体替换执行管线：
python
from amrita_core.chatmanager import _step_workflow_rendered
from amrita_core.builtins.workflows import SIMPLE_REACT, SIMPLE_CHAT
# 默认：Step 驱动 ReAct（workflow=None 时使用）
chat = ChatObject(train=..., user_input=..., session_id="s1")
# 显式：内置预组合管线
chat = ChatObject(..., workflow=SIMPLE_CHAT) # 无 agent，纯对话
chat = ChatObject(..., workflow=SIMPLE_REACT) # 传统 ReAct 循环
workflow与archived_nodes互斥。
为什么"生命周期管理器"重要
策略和钩子从不拥有生命周期——它们通过 DI 字段获得资源 （见 Agent 策略）。ChatObject 是唯一把所有东西 接线的位置：这就是为什么它是对话的基本单位，而非薄包装。
下一步
配置系统——运行时如何配置。