LingxiGraph 核心定义中立的消息、模型和工具协议，不依赖 LangChain 或厂商 SDK。你可以使用官方适配器，也可以实现自己的 ChatModel。
消息与模型
MessagesState.messages 使用 add_messages reducer，按稳定 ID upsert 并保持顺序。支持 SystemMessage、HumanMessage、AIMessage、ToolMessage、流式 chunk 与 RemoveMessage，且都能通过 JSON serializer 无损 checkpoint。
模型的最小异步协议是：
强类型工具
装饰器从普通参数的类型注解生成 JSON Schema。token 由 secret resolver 在调用边界注入，不会暴露给模型或进入 state。执行前会检查静态 permissions、可选的动态 tool_authorize、参数 schema、timeout 和审批结果。
预制 ReAct Agent
create_agent 构造 agent → tools → agent 循环，并支持 pre/post-model hook、并行工具调用、remaining-steps 收尾、HITL 和结构化输出修复。父子图共享模型调用、工具调用、token 与成本预算。
权限决定“是否允许调用”，审批决定“本次是否同意”，幂等键保证“重试不会重复产生业务效果”。三者解决不同问题，生产工具通常需要组合使用。