常见问题

Stello 和普通 chatbot 框架有什么区别？

普通 chatbot 框架关注单轮或多轮线性对话。Stello 关注的是对话拓扑和记忆分层——它让 AI Agent 将线性对话分裂为树状 Session，每个 Session 是一个独立的技能单元，跨分支通过 Main Session 传递洞察。如果你的场景涉及多任务并行、技能分治或长期记忆管理，Stello 是更合适的选择。

必须用 TypeScript 吗？

推荐使用 TypeScript 以获得完整的类型提示和编译时检查。JavaScript 也可以正常使用 Stello 的所有功能，但你会失去接口定义带来的类型安全保障。

支持哪些 LLM？

Stello 内置了 Claude 和 GPT 的适配器。任何兼容 OpenAI API 的服务都可以通过 createOpenAICompatibleAdapter 快速接入。如果你使用的 LLM 不兼容 OpenAI API，也可以自行实现 LLMAdapter 接口——它只需要接收消息数组并返回响应即可。

数据存在哪里？

取决于你提供的 StorageAdapter 实现。开发阶段可以使用 InMemoryStorageAdapter，数据存在内存中，进程退出即丢失。生产环境推荐使用 @stello-ai/server 提供的 PostgreSQL 实现，数据持久化到数据库。你也可以实现自己的 StorageAdapter 对接任意存储后端。

Consolidation 和 Integration 会阻塞对话吗？

不会。Consolidation（L3 → L2 提炼）和 Integration（所有 L2 → synthesis + insights）全部以 fire-and-forget 方式异步执行，不会阻塞 turn() 返回。用户不会感知到任何延迟。如果异步执行过程中发生错误，框架会通过事件机制 emit 错误，不会中断对话周期。

子 Session 之间能直接通信吗？

不能。子 Session 之间完全隔离，彼此不感知对方的存在。所有跨分支通信通过 Main Session 的 insights 机制实现：Main Session 在 integration 时读取所有子 Session 的 L2，生成针对各子 Session 的 insights 并定向推送。这是有意为之的设计——保持 Session 的独立性，避免复杂的跨 Session 依赖。

HierarchicalOkrStrategy 什么时候可用？

HierarchicalOkrStrategy 目前尚未实现。当前默认使用 FlatStrategy，所有子 Session 平铺在 Main Session 下。如果你对多层嵌套的 Session 拓扑有需求，欢迎贡献实现。

如何贡献？

请参阅贡献指南页面，其中包含开发环境搭建、代码规范、Git 规范和 PR 流程等详细信息。