backend/modules/prompt/application/debug.go 第 66 行的 DebugStreaming，开场就是 Day 08/09 学过的"老熟人"——权限校验，只是这里多了一个分支：

func (p *PromptDebugApplicationImpl) DebugStreaming(ctx context.Context, req *debug.DebugStreamingRequest, stream debug.PromptDebugService_DebugStreamingServer) (err error) {
	err = validateDebugStreamingRequest(req)
	var callType string
	if req.Prompt.GetID() == 0 {
		// 情况一：Playground（还没保存成正式 Prompt，边写边试）
		callType = consts.SpanTagCallTypePromptPlayground
		req.Prompt.PromptKey = ptr.Of(fmt.Sprintf("playground-%s", session.UserIDInCtxOrEmpty(ctx)))
		err = p.auth.CheckSpacePermission(ctx, req.Prompt.GetWorkspaceID(), consts.ActionWorkspaceCreateLoopPrompt)
	} else {
		// 情况二：调试一个已存在的 Prompt
		callType = consts.SpanTagCallTypePromptDebug
		err = p.auth.MCheckPromptPermission(ctx, req.Prompt.GetWorkspaceID(), []int64{req.Prompt.GetID()}, consts.ActionLoopPromptDebug)
	}
	// 开始一个 Trace Span，记录这次调用类型/用户/版本
	ctx, span = looptracer.GetTracer().StartSpan(ctx, consts.SpanNamePromptExecutor, consts.SpanTypePromptExecutor, ...)
	// ...
}

backend/modules/prompt/application/execute.go 里的 ExecuteInternal 是"渲染 Prompt 模板 + 调用 LLM"的执行核心，也用 Trace Span 包了一层：

请求走到 backend/modules/llm/application/runtime.go 的 Chat 方法——这是 llm 模块对外提供的核心能力：

func (r *runtimeApp) Chat(ctx context.Context, req *runtime.ChatRequest) (resp *runtime.ChatResponse, err error) {
	resp = runtime.NewChatResponse()
	if err = r.validateChatReq(ctx, req); err != nil {
		return resp, errorx.NewByCode(llm_errorx.RequestNotValidCode, errorx.WithExtraMsg(err.Error()))
	}
	// 1. 模型信息获取 —— 根据 model_config.yaml 里配置的 model id 查出协议/密钥等
	// 2. 构建对应协议的 Eino ChatModel
	// 3. 调用 Generate/Stream，拿到模型输出
	// ...
}

llm 模块内部真正"跟模型说话"的代码在 backend/modules/llm/domain/service/llmimpl/eino/llm.go，它基于字节跳动开源的 Eino LLM 应用开发框架（backend/go.mod 里能看到 cloudwego/eino 和 eino-ext 依赖）：

type LLM struct {
	frame     entity.Frame
	protocol  entity.Protocol
	chatModel IEinoChatModel   // 底层就是 einoModel.ToolCallingChatModel 接口
}

func (l *LLM) Generate(ctx context.Context, input []*entity.Message, opts ...entity.Option) (*entity.Message, error) {
	optsDO := entity.ApplyOptions(nil, opts...)
	einoOpts, _ := entity.FromDOOptions(optsDO)
	einoTools, _ := entity.FromDOTools(optsDO.Tools)      // 绑定工具（Function Calling）
	if len(einoTools) > 0 {
		l.chatModel, _ = l.chatModel.WithTools(einoTools)
	}
	einoMsg, err := l.chatModel.Generate(ctx, entity.FromDOMessages(input), einoOpts...)   // 真正调用模型
	return entity.ToDOMessage(einoMsg)   // Eino 消息格式 → Coze Loop 自己的 entity.Message
}

backend/modules/llm/domain/service/llmimpl/eino/init.go 的 NewLLM 根据配置的 Protocol 选择不同的底层实现（都是 eino-ext 提供的现成组件）：

回到 Day 02 见过的 release/deployment/docker-compose/conf/model_config.yaml——这份配置就是上面 entity.Model（Protocol/ProtocolConfig 等字段）的数据来源：

models:
  - id: 1
    name: "doubao"
    frame: "eino"        # 对应 entity.Frame，目前固定用 eino
    protocol: "ark"       # 对应 entity.ProtocolArk，决定 init.go 走哪个 builder
    protocol_config:
      api_key: "***"       # 火山方舟 API Key，本地部署要自己填
      model: "***"          # 具体的 endpoint id
    param_config:
      param_schemas:
        - name: "temperature"
          default_val: "0.7"   # 前端调试面板展示的可调参数，默认值来自这里

✋ 动手 5 分钟

# 1. 看今天走过的两个入口文件
grep -n "func.*DebugStreaming\|func.*ExecuteInternal" backend/modules/prompt/application/debug.go backend/modules/prompt/application/execute.go

# 2. 看 llm 模块支持哪些协议（今天讲的 8 种只是其中一部分）
grep -n "case entity.Protocol" backend/modules/llm/domain/service/llmimpl/eino/init.go

# 3. 看 eino 和 eino-ext 的版本
grep -n "cloudwego/eino" backend/go.mod

# 4. 完整读一遍配置示例，体会字段和代码的对应关系
cat release/deployment/docker-compose/conf/model_config.yaml