结论：发给 LLM 的 messages = [system] Constitution ← L1：身份、语气、安全、工作方式 [system] Tool Contracts ← 各工具的自然语言用法说明 [system] Project Rules ← 仓库里的 code_law.md（若有） [system] Runtime Signals ← 运行时通知块（可变） [system] Session Memory ← 跨轮摘要前馈（可选，在 ContextEngine 注入） + history 投影后的 user/assistant/tool/...四层（加可选的 session memory）合在一起，才是 agent 的「人格 + 能力说明书 + 项目记忆」。和 Function Calling 的关系要先分清：通道内容走哪Tool Contracts（本文）自然语言：怎么用、什么时候用、响应长什么样prompts/tools_prompts/*.py→ system 消息tools schema（下一篇）JSON Schema：参数名、类型、requiredToolRegistry.get_openai_tools()→ API 的