fix(agent): 修复工具结果system_message注入夹断tool序列导致的API 400

- execute_tool_calls 循环内改为收集 pending_tool_system_messages，
  整轮工具结束后统一注入，避免并行 tool_calls 中途插入 user 消息
- terminate_sub_agent handler 摘除结果中的 system_message，
  主智能体自行终结子智能体时不再注入冗余 user 消息

core/main_terminal_parts/tools_execution.py

@@ -2062,6 +2062,12 @@ class MainTerminalToolsExecutionMixin:
                         result = self.sub_agent_manager.terminate_sub_agent(
                             agent_id=arguments.get("agent_id")
                         )
+                        # 主智能体主动终结时，tool 结果（message）已包含结论，
+                        # 摘掉 system_message 避免工具循环再注入一条冗余 user 消息
+                        # （且「已被手动关闭」措辞对此场景是误导）。
+                        # 前端 UI 手动终止走 server/conversation.py API 直调 manager，不受影响。
+                        if isinstance(result, dict):
+                            result.pop("system_message", None)
                         # 多智能体模式：同步状态到 MultiAgentState
                         if getattr(self, "multi_agent_mode", False):
                             try:

server/chat_flow_tool_loop.py

@@ -352,6 +352,9 @@ async def execute_tool_calls(*, web_terminal, tool_calls, sender, messages, clie
 
     # 执行每个工具
     pending_runtime_mode_notices: List[str] = []
+    # 工具结果附带的 system_message 先收集、整轮工具循环结束后统一注入，
+    # 避免并行 tool_calls 中途插入 user 消息夹断 assistant.tool_calls 的 tool 序列。
+    pending_tool_system_messages: List[Dict[str, Any]] = []
     last_completed_tool_call_id: Optional[str] = None
     deep_compression_pending = False
     for tool_call in tool_calls:
@@ -1229,17 +1232,13 @@ async def execute_tool_calls(*, web_terminal, tool_calls, sender, messages, clie
         debug_log(f"💾 增量保存：工具结果 {function_name}")
         system_message = result_data.get("system_message") if isinstance(result_data, dict) else None
         if system_message:
-            inject_runtime_user_message(
-                web_terminal=web_terminal,
-                messages=messages,
-                text=system_message,
-                source="sub_agent",
-                sender=sender,
-                conversation_id=conversation_id,
-                after_tool_call_id=tool_call_id,
-                inline=False,
-                extra_metadata={"task_id": result_data.get("task_id")},
-            )
+            # 不在此立即注入：若本轮是并行 tool_calls，其余 tool 结果尚未写入，
+            # 此时插入 user 消息会夹断 assistant.tool_calls 的 tool 序列，触发 API 400
+            # （tool_calls must be followed by tool messages）。统一延迟到循环结束后注入。
+            pending_tool_system_messages.append({
+                "text": system_message,
+                "task_id": result_data.get("task_id"),
+            })
 
         # 自动深层压缩（工具调用后触发）
         current_context_tokens = web_terminal.context_manager.get_current_context_tokens(conversation_id)
@@ -1262,6 +1261,22 @@ async def execute_tool_calls(*, web_terminal, tool_calls, sender, messages, clie
 
         await asyncio.sleep(0.2)
 
+    # 工具结果附带的 system_message：必须等待同一轮全部 tool_call 的 tool 消息
+    # 都已写入 messages/历史后再注入，避免夹断 assistant.tool_calls 的 tool 序列。
+    # 注意放在深层压缩分支之前，防止压缩提前 return 导致通知丢失。
+    for pending_system_message in pending_tool_system_messages:
+        inject_runtime_user_message(
+            web_terminal=web_terminal,
+            messages=messages,
+            text=pending_system_message["text"],
+            source="sub_agent",
+            sender=sender,
+            conversation_id=conversation_id,
+            after_tool_call_id=last_completed_tool_call_id,
+            inline=False,
+            extra_metadata={"task_id": pending_system_message.get("task_id")},
+        )
+
     # 自动深层压缩必须等待同一轮全部 tool_call 的 tool 消息都已写入 messages/历史后再触发。
     if deep_compression_pending and not web_terminal.context_manager.is_compression_in_progress():
         web_terminal.context_manager._set_meta_flag("is_ultra_long_conversation", True)