让 Fortran 模型自己调用 Agent：原生 Fortran 2008 实现深度剖析

在科学计算、气象、能源、航空航天、精算和工程仿真里，Fortran 仍然承担着大量经过验证的数值核心。

这些代码往往不是"语法问题"，而是模型、库、性能剖面、回归用例和验证历史的组合。把它移植到 Python，不是重构，而是重新实现和重新验证。

PRAXO-CORE 的 Fortran SDK 提供第三条路：不移植模型，而是在 Fortran 进程里放一个受治理的 Agent 循环。

这不是"用 Fortran 写新应用"，也不是"Python 已经过时"。它是一个更窄的工程声明：让 Agent 下沉到模型真正运行的地方。

一、核心结论

Fortran SDK 是原生 Fortran 2008 实现，不是桥接，也不是 Python 包装。

当前公开验证：

62 条规范向量，11 组；
原生回归测试；
API 声明快照 0.2.0；
远程 fortran-conformance CI；
源码 tag fortran/v0.2.0；
Core 源码 MIT；GNU Fortran 及其运行时是单独许可的外部工具链依赖。

两个明确的 partial 面：

异步 stream 支持 ：praxo_stream 提供 part record 和六个 contract kind 字符串，不是异步运行时；
有界 JSON Schema 子集：覆盖向量定义的行为，但不是完整 JSON Schema。

其余声明范围内通过。不要把它说成"完整 Go parity"。

二、为什么不是 Python 移植，也不是 Python 包装

默认方案有两种：

把 Fortran 模型移植到 Python；
Fortran 暴露一个 API，Python 服务拥有 Agent 循环。

第一种是重新实现和重新验证。对经过多年验证的数值模型，这个成本经常被低估。

第二种经常是正确工程选择：隔离新运行时，避免碰脆弱的仿真代码。但治理边界会跟着 Agent 走：策略、工具授权、检查点、审计事件、人工审批都要跨进程重新建立。

原生 Agent 循环是第三条路：循环就在模型所在的进程里。

三、模块拆解

Fortran SDK 的 API 由一组 Fortran module 组成：

Module	Surface
`praxo_types`	messages、calls、requests、responses、usage、sessions、events、decisions、results、errors
`praxo_interfaces`	model、tool、policy、event sink 抽象接口；tool registry
`praxo_agent`	agent options 和有界 Agent 循环
`praxo_context`	token 估算和上下文压缩
`praxo_runtime`	recording、filter、multi event sink；内存 store
`praxo_unicode`, `praxo_json`	原生 UTF-8、JSON 解析、编码、遍历、相等性
`praxo_checkpoint`	注册类型的 JSON 信封
`praxo_toolcall`	JSON、XML 风格、点号标签、纯文本工具调用；markup 移除
`praxo_schema`, `praxo_pattern`	契约 schema 校验和有界 ASCII 模式
`praxo_policy`	词法路径授权
`praxo_plugin`	严格 manifest 解析和校验
`praxo_middleware`	每次 run 的限制、工具选择、fallback、structured-output repair、PII 脱敏
`praxo_stream`	stream-kind 常量和 part record

核心调用很小：

复制代码

options%provider => provider
options%tools => tools
options%events => sink
call run_agent(options, state, 'hello', 'caller-generated-run-id', result, error)
if (error%failed()) print *, error%code

调用约定：

callback target 必须在 run 期间保持存活；
multi_sink%add 和 filter_sink%target 持有指针，target 必须比 sink 活得久；
registry 持有每个注册 tool 的多态副本；用户自定义 tool 里的指针组件仍由调用方管理生命周期；
每次 run 有本地历史，不修改输入 session 或 options；
跨线程共享可变 model、registry、store 或 sink 需要调用方自己同步；
调用方提供唯一 run ID，结果和事件会保留它；
step limit 为零或负数时选择 8 步；
token limit 非正数时关闭 usage budget；
model/tool 失败会传播；被拒绝的策略在调用前失败；
上下文压缩在每次模型调用前检查；
负 usage 和计数器溢出会 fail closed。

四、边界：256KB 和两个 partial

Fortran SDK 的 JSON 边界：

输入最大 262,144 字节；
最多 4096 个 value node；
最多 64 层嵌套容器；
非法 UTF-8、孤立代理项、畸形数字、尾随数据会被拒绝；
重复对象键保留，查找和相等性使用最后一个值；
小数相等性避免二进制浮点舍入（指数在 signed 64-bit 范围内）；更大指数字面量按词法比较；
数值 schema 边界使用有限 real64；
JSON 工具返回本地 JSON_INVALID / JSON_CAPACITY 状态，不新增 wire 错误码。

模式匹配：

支持 ASCII 字面量、点、字符类/范围、锚点、*、+、?，以及基本转义类；
不是完整 RE2；分组、交替、计数重复、Unicode 模式匹配和不支持的转义会返回 SCHEMA_PATTERN_UNSUPPORTED；
模式工作是有界的，不支持的 pattern 不会静默接受数据。

其他限制：

路径策略是词法规范化，不是操作系统级隔离；不解析符号链接、reparse point、文件系统大小写规则或竞态；UNC 和 drive-relative 路径会被拒绝；
插件解析只校验声明，不执行插件、不验证签名；
stream 只提供 part record 和六个 kind 字符串，不是异步 Agent stream；
memory search 使用 ASCII 大小写折叠和规范 UTC 时间戳词法排序；
上下文估算会先规范化有效 JSON 参数文本，再估算字节长度；
multimodal message block 和 parity 清单之外的 optional Go hook 未实现；
PII 脱敏覆盖邮箱、SSN、信用卡、电话模式，不是完整合规。

五、治理与可复现性

研究机构或受监管的模型所有者，不需要一个会聊 Fortran 的 Agent。他们需要的是：Agent 能参与流程，同时不绕过流程周围的控件。

这意味着：

策略钩子能看到最终工具参数；
工具授权是显式的，中间件修改之后还要再检查；
检查点支持恢复；
事件是结构化的，能用于审计和遥测；
人类审批发生在正确边界；
框架清楚说明自己不负责什么。

如果循环就在 Fortran 进程里，策略决策丢失的地方更少。模型、工具和审批边界可以靠得更近。

但这不自动等于可复现或安全。它只是减少了一种边界穿越。其余仍然是工程和验证。

六、我们不宣称什么

不宣称完整 Go parity；
不宣称异步 stream；
不宣称完整 JSON Schema；
不宣称 provider adapter；
不宣称包注册表发布；
不宣称操作系统级沙箱；
不宣称通用 PII 合规；
不宣称插件执行或签名验证；
不宣称 MPI、OpenMP、GPU、netCDF、HDF5 或领域库集成；
不宣称生产可用或安全认证；
不宣称"Python 已经过时"；
不宣称 sidecar 总是错的。

七、如何验证

复制代码

python language/fortran/run-tests.py

需要 GNU Fortran 和 Python 3.10+。FC 或 --compiler 可以指定编译器路径。Python 只用于构建和测试；编译后的 Core 消费者不需要 Python。

然后：

读 spec/languages.md 的 Fortran 行；
读 language/fortran/README.md 的 Scope and Limits；
读 spec/parity/fortran.md 的两个 partial 面；
检查 256KB/4096/64 限制是否适合你的场景；
测试路径处理、策略顺序、取消、回调失败等安全行为；
再决定原生循环、桥接还是 sidecar。

仓库：https://github.com/axisvela/praxo-core Fortran 文档：https://axisvela.github.io/praxo-core/languages/fortran/ Fortran 源码：https://github.com/axisvela/praxo-core/tree/main/language/fortran 语言矩阵：https://github.com/axisvela/praxo-core/blob/main/spec/languages.md

八、结语

Fortran 不需要变成 Python，才能用 Agent。

它需要的是一个能在原进程里受治理地运行、边界清楚、可以验证的 Agent 循环。

62 条向量、256KB 边界、两个 partial 面、模式化 PII 脱敏、词法路径策略------这些限制不是缺点清单，而是可信度的一部分。

对不愿冒险移植验证模型、但又需要 Agent 能力的团队，这是一条值得评估的第三条路。