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Mycel 使用分层配置系统，三级合并：系统默认值 → 用户配置（~/.leon/）→ 项目配置（工作区根目录下的 .leon/）。CLI 参数优先级最高，覆盖一切。

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配置文件概览

文件用途
runtime.json工具、记忆、MCP、Skills、安全
models.json模型身份、提供商、API Key、虚拟模型映射
observation.jsonLangfuse / LangSmith 追踪
config.env快速 API Key 配置（加载为环境变量）
sandboxes/<name>.json各提供商的沙箱配置
每个 JSON 文件从三个层级加载（优先级从高到低）：
  1. 工作区根目录下的 .leon/<file>（项目配置）
  2. ~/.leon/<file>（用户配置）
  3. config/defaults/ 中的内置默认值
各域合并策略：
域策略
runtime、memory、tools深度合并 — 高优先级层的字段覆盖低优先级层
mcp、skills查找优先 — 首个定义某 key 的层级获胜，不合并
system_prompt查找 — 项目 → 用户 → 系统
providers、mapping（models.json）按 key 深度合并
pool（models.json）最后者胜 — 不合并列表
catalog、virtual_models（models.json）仅系统层 — 用户不可覆盖

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首次运行

创建 ~/.leon/config.env： 
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
MODEL_NAME=claude-sonnet-4-5-20250929

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runtime.json

控制 Agent 行为、工具、记忆、MCP 和 Skills。 
{
  "context_limit": 0,
  "enable_audit_log": true,
  "allowed_extensions": null,
  "block_dangerous_commands": true,
  "block_network_commands": false,
  "temperature": null,
  "max_tokens": null,
  "memory": {
    "pruning": {
      "enabled": true,
      "soft_trim_chars": 3000,
      "hard_clear_threshold": 10000,
      "protect_recent": 3
    },
    "compaction": {
      "enabled": true,
      "reserve_tokens": 16384,
      "keep_recent_tokens": 20000,
      "min_messages": 20
    }
  },
  "system_prompt": null,
  "tools": { ... },
  "mcp": { "enabled": true, "servers": {} },
  "skills": { "enabled": true, "paths": ["~/.leon/skills"], "skills": {} }
}

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运行时字段

字段默认值说明
temperaturenull采样温度（0–2），null 表示使用模型默认值
max_tokensnull最大输出 token 数，null 表示使用模型默认值
context_limit0上下文窗口 token 数，0 表示自动检测
enable_audit_logtrue启用文件操作审计日志
allowed_extensionsnull限制文件访问的扩展名，null 表示不限
block_dangerous_commandstrue屏蔽 rm -rf、sudo 等危险命令
block_network_commandsfalse屏蔽网络命令

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工具

每个工具组有 enabled 标志和 tools 子对象，两者均需启用工具才可用。 完整工具目录：
工具分组模式说明
Readfilesysteminline读取文件内容
Writefilesysteminline写入文件
Editfilesysteminline编辑文件（精确替换）
list_dirfilesysteminline列出目录
Grepsearchinline正则搜索（基于 ripgrep）
GlobsearchinlineGlob 模式文件搜索
Bashcommandinline执行 Shell 命令
WebSearchwebinline互联网搜索
WebFetchwebinline抓取并提取网页内容
Agentagentinline派发子 Agent
SendMessageagentinline给另一个 Agent 发消息
TaskOutputagentinline获取后台任务输出
TaskStopagentinline停止后台任务
TaskCreatetododeferred创建任务
TaskGettododeferred获取任务详情
TaskListtododeferred列出任务
TaskUpdatetododeferred更新任务状态
load_skillskillsinline加载 Skill
tool_searchsysteminline发现 deferred 工具
deferred 工具不注入每次请求，Agent 在需要时通过 tool_search 发现。

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项目级示例

工作区根目录下的 .leon/runtime.json： 
{
  "allowed_extensions": ["py", "js", "ts", "json", "yaml", "md"],
  "block_dangerous_commands": true,
  "tools": {
    "web": { "enabled": false },
    "command": {
      "tools": {
        "run_command": { "default_timeout": 300 }
      }
    }
  },
  "system_prompt": "你是一个 Python 专家，正在开发一个 FastAPI 项目。"
}

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models.json

控制使用哪个模型、提供商凭证和虚拟模型映射。 
{
  "active": {
    "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
    "provider": null
  },
  "providers": {
    "anthropic": {
      "api_key": "${ANTHROPIC_API_KEY}",
      "base_url": "https://api.anthropic.com"
    },
    "openai": {
      "api_key": "${OPENAI_API_KEY}",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1"
    }
  }
}

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虚拟模型别名

Mycel 提供四个 leon:* 别名：
别名对应模型适用场景
leon:miniclaude-haiku-4-5-20250929快速、简单任务
leon:mediumclaude-sonnet-4-5-20250929均衡、日常工作
leon:largeclaude-opus-4-6复杂推理
leon:maxclaude-opus-4-6 + temp=0最高精度
通过 Settings → Models 在 Web UI 中设置，或在 ~/.leon/models.json 中： 
{ "active": { "model": "leon:large" } }
可在 models.json 中重新映射这些别名： 
{
  "mapping": {
    "leon:medium": {
      "model": "gpt-4o",
      "provider": "openai"
    }
  }
}

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提供商自动检测

未明确设置 provider 时，Mycel 从环境变量自动检测：
  • 设置了 ANTHROPIC_API_KEY → 使用 anthropic
  • 设置了 OPENAI_API_KEY → 使用 openai
  • 设置了 OPENROUTER_API_KEY → 使用 openai（OpenRouter 兼容）

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添加自定义模型

{
  "pool": {
    "custom": ["deepseek-chat"],
    "custom_config": {
      "deepseek-chat": {
        "based_on": "gpt-4o",
        "context_limit": 65536
      }
    }
  }
}

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MCP 服务器

通过 Model Context Protocol 连接外部服务（GitHub、数据库、API 等）。 
{
  "mcp": {
    "enabled": true,
    "servers": {
      "github": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
        "env": {
          "GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
        }
      },
      "remote-service": {
        "url": "https://mcp.example.com/sse",
        "allowed_tools": ["search", "fetch"]
      }
    }
  }
}
字段说明
command启动的可执行文件（stdio 传输）
args命令参数
env传给服务器进程的环境变量
urlHTTP 传输的 URL（替代 command）
allowed_tools工具白名单，null 表示暴露所有工具
MCP 工具在 Agent 工具列表中显示为 mcp__{server_name}__{tool_name}。 每个 Member 也可以有自己的 .mcp.json，路径为 ~/.leon/members/<id>/.mcp.json。

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Skills

Skills 是可加载的专业能力模块 — 按需注入专业指令的 Markdown 文件。 
{
  "skills": {
    "enabled": true,
    "paths": ["~/.leon/skills"],
    "skills": {
      "code-review": true,
      "debugging": false
    }
  }
}
Skill 目录必须在磁盘上存在，Mycel 不会自动创建。 Agent 在运行时加载：load_skill("code-review")。

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可观测性（追踪）

配置 Langfuse 或 LangSmith 用于 Agent 运行追踪： 
{
  "active": "langfuse",
  "langfuse": {
    "secret_key": "${LANGFUSE_SECRET_KEY}",
    "public_key": "${LANGFUSE_PUBLIC_KEY}",
    "host": "https://cloud.langfuse.com"
  },
  "langsmith": {
    "api_key": "${LANGSMITH_API_KEY}",
    "project": "mycel"
  }
}
将 active 设为 "langfuse"、"langsmith" 或 null（禁用）。

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环境变量

所有 JSON 配置文件中的字符串值都支持 ${VAR} 展开和 ~ 表示家目录。
变量用途
ANTHROPIC_API_KEYAnthropic API Key
OPENAI_API_KEYOpenAI 兼容 API Key
OPENAI_BASE_URLAPI Base URL
OPENROUTER_API_KEYOpenRouter API Key
MODEL_NAME覆盖活跃模型
LEON_SANDBOX默认沙箱名称
TAVILY_API_KEYTavily 网络搜索
EXA_API_KEYExa 搜索
JINA_API_KEYJina AI 抓取
E2B_API_KEYE2B 沙箱
DAYTONA_API_KEYDaytona 沙箱
AGENTBAY_API_KEYAgentBay 沙箱