AI AutoDev Team — 产品 从开始到落地的构想

梦里寻码2026-05-09 12:36

AI AutoDev Team --- 产品需求文档 (PRD) v2.1

哲学 : 不下发剧本，只下发任务。不硬编码流程，只定义边界。不预设角色，只约束行为。 版本 : v2.1 日期 : 2026-05-09 状态 : 增量修订（基于 v2.0 评估反馈） 修订内容: 新增 Phase 0、执行环境规范、LLM 调用策略、任务复杂度分类器、错误分类规范；简化 Stigmergy；修正 Phase 1 交付物；补充验证类型；调整价值主张

1. 产品哲学：从"编排"到"蜂群"

1.1 核心理念

旧思维（已抛弃）:

  • ❌ 预定义 5 个角色（PO/TL/Dev/QA/Ops），每个有固定剧本
  • ❌ 固定状态机（需求→设计→开发→测试→部署）
  • ❌ Agent 像提线木偶，只能做编排者预设的动作

蜂群思维:

  • ✅ 只下发目标："实现用户注册模块，含邮箱验证"
  • ✅ 只规定边界："用 TypeScript + Next.js，测试覆盖≥80%，不碰生产数据库"
  • ✅ 只约束输出："交付可运行的代码 + 测试 + 文档"
  • ✅ 蜂群并行攻击：不是 1 个 Agent 串行，而是 N 个 Agent 同时从多角度拆解、搜索、编码、验证
  • ✅ 去中心化涌现：没有总指挥，Agent 根据局部信息自主决策，群体涌现最优解

1.2 蜂群 vs 单兵：效率对比（v2.1 修订）

单 Agent 蜂群 (Swarm) 提速比
信息收集 1 人搜索 10 个链接 3 人同时搜索不同关键词 1.5-2x
技术选型 1 人对比 5 个库，纠结 20 分钟 3 人各自深入 1 个库，交叉验证 2-3x
代码实现 1 人串行写多文件 3 人同时写不同模块 1.5-2x
Bug 修复 1 人反复试错 2 人双路排查，取先成功 1.5-2.5x
验证 1 人跑测试，失败再修 1 人跑测试，1 人同步写边界测试 1.2-1.5x

关键洞察 ：蜂群提速是有条件的------任务需要可并行化 且足够复杂 。简单任务（解析 CSV、单文件修改）蜂群开销大于收益。蜂群适合技术选型调研 和复杂 Bug 排查，不适合简单重复任务。

1.3 系统定义

AI AutoDev Team (AAT) v2 + Swarm 是一个自组织蜂群软件开发系统：

  1. 人类输入：任务描述 + 边界约束 + 验收标准
  2. 系统输出：可运行的代码产物 + 执行日志 + 验证报告
  3. 过程黑盒：一群 Agent 像蜂群一样围绕任务并行工作、局部通信、涌现结果

2. 系统总览：极简输入 → 蜂群并行 → 可验证输出

2.1 架构极简图

bash 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        HUMAN INPUT                              │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  "实现一个支持邮箱验证码的用户注册模块"                     │  │
│  │  约束: {tech: "Next.js+Prisma", cost_limit: "$5", ...}   │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MISSION DECOMPOSITION                        │
│  AI 蜂群同时多角度拆解：                                        │
│  Agent-A: "拆成前端+后端+数据库"                               │
│  Agent-B: "拆成 API+UI+验证+测试"                              │
│  Agent-C: "拆成安全+性能+功能"                                 │
│  → 汇总取并集，生成最优任务树                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    SWARM EXECUTION                              │
│                                                                 │
│    ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐        │
│    │Agent-1  │  │Agent-2  │  │Agent-3  │  │Agent-N  │        │
│    │搜索Resend│  │搜索SendGrid│  │搜索AWS SES│  │写Schema │        │
│    │并发调研  │  │并发调研  │  │并发调研  │  │并发编码  │        │
│    └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘        │
│         │            │            │            │              │
│         └────────────┴────────────┴────────────┘              │
│                           │                                    │
│                    ┌──────┴──────┐                            │
│                    │ Swarm Mesh  │ ← 局部通信、结果汇聚        │
│                    │  (去中心化)  │                             │
│                    └──────┬──────┘                            │
│                           │                                    │
│         ┌─────────────────┼─────────────────┐               │
│         ▼                 ▼                 ▼               │
│    ┌─────────┐      ┌─────────┐      ┌─────────┐          │
│    │Agent-X  │      │Agent-Y  │      │Agent-Z  │          │
│    │集成邮箱 │      │写API    │      │写前端   │          │
│    │服务     │      │端点     │      │页面     │          │
│    │(用最优) │      │(等Schema)│      │(等API)  │          │
│    └─────────┘      └─────────┘      └─────────┘          │
│                                                                 │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              TOOL MESH (工具自治层)                      │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    VERIFICATION LAYER                           │
│  每个子任务必须有可验证的交付物，不通过 → 蜂群自动修复          │
│  [API测试通过✓] [Schema验证✓] [覆盖率82%✓] [E2E通过✓]          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        HUMAN OUTPUT                             │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  ✅ 代码仓库 (Git 分支)                                    │  │
│  │  ✅ 测试报告 (自动运行结果)                                 │  │
│  │  ✅ ADR: 蜂群共识选 Resend (3人调研交叉验证)               │  │
│  │  ✅ 成本报告 ($3.2 / $5.0, 蜂群并行节省 60% 时间)           │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 唯一硬编码的东西

层级 硬编码内容 理由
输入协议 任务描述格式 + 约束 Schema 人类和系统必须能对话
验证框架 什么是"通过"的客观标准 避免AI自我欺骗
安全边界 不能删的文件、不能调的API、预算上限 防止破坏
工具网关 MCP/Skill 的标准调用协议 统一接口

除此之外，一切自治。

3. 任务系统：Mission → Verification Tree

3.1 任务分解引擎（自主拆解）

python 复制代码 
class MissionDecomposer:
    """
    把人类的大需求，拆解成可验证的子任务树。
    不依赖预设模板，完全由 AI 根据任务语义自主拆解。
    """
    
    async def decompose(self, mission: Mission) -> TaskTree:
        """
        输入: "实现用户注册模块，含邮箱验证"
        
        输出（示例，实际由 AI 自主决定）:
        
        TaskTree {
            root: "实现用户注册模块",
            children: [
                Task {
                    id: "T1",
                    description: "设计数据库用户表 Schema",
                    deliverable: "prisma/schema.prisma 中含 User 模型",
                    verification: "prisma validate 通过",
                    dependencies: [],
                    estimated_cost: "$0.3"
                },
                Task {
                    id: "T2", 
                    description: "实现 /api/auth/register 端点",
                    deliverable: "app/api/auth/register/route.ts",
                    verification: "curl 请求返回 200，数据库有记录",
                    dependencies: ["T1"],
                    estimated_cost: "$0.5"
                },
                Task {
                    id: "T3",
                    description: "集成邮箱验证码服务",
                    deliverable: "可发送验证码邮件",
                    verification: "测试邮箱收到邮件，验证码可验证",
                    dependencies: [],
                    # AI 自主决定: 搜索对比 SendGrid/Resend/AWS SES，选性价比最高的
                    tool_search_hint: "email verification service"
                },
                Task {
                    id: "T4",
                    description: "前端注册页面",
                    deliverable: "app/register/page.tsx",
                    verification: "Playwright 测试通过",
                    dependencies: ["T2", "T3"]
                },
                Task {
                    id: "T5",
                    description: "单元测试 + 集成测试",
                    deliverable: "测试文件 + coverage 报告",
                    verification: "npm test 通过 && coverage≥80%",
                    dependencies: ["T2", "T3", "T4"]
                }
            ]
        }
        """
        
        # 让 LLM 自主思考如何拆解，只约束输出格式
        prompt = f"""
        你是一个经验丰富的技术负责人。
        
        任务: {mission.description}
        约束: {json.dumps(mission.constraints)}
        验收标准: {json.dumps(mission.acceptance_criteria)}
        
        请把任务拆解为可独立执行的子任务树。
        每个子任务必须包含:
        1. 具体做什么（一句话）
        2. 交付物是什么（文件路径或运行结果）
        3. 怎么验证通过（可执行的具体命令或检查）
        4. 依赖哪些前置任务
        
        不要套用模板，根据任务实际性质决定粒度。
        有的任务需要拆很细（如复杂算法），有的可以很粗（如简单配置）。
        """
        
        return await llm.generate_structured(prompt, schema=TaskTree)

3.2 子任务必须可验证

python 复制代码 
@dataclass
class Task:
    id: str
    description: str
    
    # === 交付物定义（必须具体）===
    deliverable: str  # "app/api/auth/register/route.ts 文件存在且可运行"
    
    # === 验证器（必须可自动执行）===
    verification: VerificationSpec
    
    # === 依赖（其他子任务）===
    dependencies: List[str] = field(default_factory=list)
    
    # === 资源预估（AI 自主估算）===
    estimated_cost: Optional[str] = None  # "$0.5"
    estimated_time: Optional[int] = None  # 分钟

@dataclass
class VerificationSpec:
    """
    验证必须客观、自动、无歧义。
    """
    type: str  # "file_exists", "command_exit_0", "coverage_threshold", "curl_200", "e2e_pass"
    command: Optional[str]  # "npm test -- --coverage"
    expected: str  # "coverage: 80%"
    timeout_seconds: int = 120

验证示例：

子任务 验证方式
"创建数据库表" prisma migrate dev 执行成功，且 prisma db pull 能看到新表
"API 可用" curl -X POST http://localhost:3000/api/register 返回 {"success": true}
"测试覆盖" npx jest --coverage --coverageReporters=text-summary 输出含 Lines: 82%
"前端可访问" npx playwright test tests/register.spec.ts 退出码 0
"文档完整" grep -c "## API Reference" docs/README.md ≥ 1

5. 蜂群协调层：Swarm Coordination

5.1 蜂群核心机制

蜂群不是"多线程 Agent"，而是去中心化、自组织、涌现式的群体智能系统。

机制 1: 去中心化任务队列 (Decentralized Task Queue)

没有中央调度器分配任务。Agent 自己"嗅探"任务、自主认领。

python 复制代码 
class DecentralizedTaskBoard:
    """
    蜂群任务板------像蜜蜂发现蜜源后跳八字舞通知同伴
    """
    
    def __init__(self):
        # 任务板是共享的，但没有"分配者"
        self.tasks = {}  # task_id -> Task
        self.claims = {}  # task_id -> agent_id (谁先抢到谁做)
        self.progress = {}  # task_id -> 0.0-1.0
        
    async def post_task(self, task: Task):
        """任务发布到板上（由 Decomposer 或 Agent 产生）"""
        self.tasks[task.id] = task
        # 发布事件，所有 Agent 都能感知
        await self.emit(TaskPostedEvent(task))
    
    async def claim_task(self, agent: Agent, task_id: str) -> bool:
        """Agent 自主认领任务"""
        if task_id in self.claims:
            return False  # 已被认领
        
        # Agent 自己判断：我能做这个任务吗？
        task = self.tasks[task_id]
        confidence = await agent.assess_capability(task)
        
        if confidence < 0.5:
            return False  # Agent 自认能力不足，不抢
        
        self.claims[task_id] = agent.id
        agent.current_task = task
        return True
    
    async def abandoned_task(self, agent: Agent, task_id: str, reason: str):
        """Agent 放弃任务（如遇到困难），其他人可以重新认领"""
        if self.claims.get(task_id) == agent.id:
            del self.claims[task_id]
            # 广播：这个任务又空了，谁能做？
            await self.emit(TaskAbandonedEvent(task_id, reason))
机制 2: 冗余并行 (Redundant Parallelism)

同一任务多个 Agent 同时尝试，取最优结果。

python 复制代码 
class RedundantExecution:
    """
    关键任务同时派 N 个 Agent 做，取最快/最好的结果
    """
    
    async def execute_with_redundancy(self, task: Task, n: int = 2) -> TaskResult:
        """
        同时启动 2-3 个 Agent 做同一个任务
        """
        # 启动 N 个 Agent
        agents = [self.spawn_agent() for _ in range(n)]
        
        # 同时执行
        futures = [agent.execute(task) for agent in agents]
        
        # 谁先完成就先验证
        done, pending = await asyncio.wait(
            futures, 
            return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED
        )
        
        # 先完成的先验证
        for future in done:
            result = await future
            if await self.verify(result, task):
                # 成功！取消其他 Agent
                for p in pending:
                    p.cancel()
                return result
        
        # 第一个验证失败，等第二个
        if pending:
            done2, _ = await asyncio.wait(pending, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
            for future in done2:
                result = await future
                if await self.verify(result, task):
                    return result
        
        # 全部失败，合并错误信息交给蜂群诊断
        errors = [f.exception() for f in futures if f.exception()]
        return await self.swarm_diagnose(task, errors)

适用场景：

任务类型 并行度 理由
技术选型调研 3 不同 Agent 各深入 1 个方案，交叉验证
Bug 修复 2 同时尝试不同修复策略
架构设计 2 同时产出 2 个方案，对比取优
单元测试 1 确定性高，无需冗余
复杂算法实现 2 不同实现思路，跑 benchmark 选优
机制 3: 局部通信 (Local Communication)

Agent 不和所有人通信，只和"邻居"通信（减少信息噪音）。

python 复制代码 
class LocalCommunicationMesh:
    """
    Agent 只和相关的 Agent 通信，不是全连接广播
    """
    
    def get_neighbors(self, agent: Agent, context: SwarmContext) -> List[Agent]:
        """
        邻居定义（动态变化）：
        1. 做同一个父任务的 Agent
        2. 当前任务的上下游依赖 Agent
        3. 使用相同技术栈的 Agent（可以分享工具使用经验）
        """
        neighbors = set()
        
        # 同任务组的 Agent
        if agent.current_task:
            neighbors.update(
                a for a in context.agents 
                if a.current_task and a.current_task.parent_id == agent.current_task.parent_id
            )
        
        # 依赖关系的 Agent
        for dep_id in agent.current_task.dependencies:
            dep_agent = context.find_agent_by_task(dep_id)
            if dep_agent:
                neighbors.add(dep_agent)
        
        return list(neighbors)
    
    async def whisper(self, from_agent: Agent, message: SwarmMessage):
        """向邻居发送信息"""
        neighbors = self.get_neighbors(from_agent, self.context)
        
        for neighbor in neighbors:
            await neighbor.inbox.put(message)
            
            # 如果信息特别重要（如发现了一个好用的工具），标记为"强烈推荐"
            if message.priority == "discovery":
                # 邻居可能会继续传播给它的邻居（信息扩散）
                await self._gossip(neighbor, message, ttl=3)
机制 4: 痕迹标记 (Stigmergy) --- 简化版

v2.1 变更：移除痕迹衰减机制，改为简单 key-value 记录。衰减机制复杂度高但实际价值有限。

像蚂蚁用信息素标记路径，Agent 用"数字痕迹"标记环境。

python 复制代码 
class StigmergyEnvironment:
    """
    数字痕迹系统------Agent 在环境中留下标记，影响其他 Agent 的行为。
    简化版：简单的 key-value 存储，无衰减。
    """

    def __init__(self):
        self.trails = {}  # location -> StigmergyMark

    async def mark(self, agent: Agent, location: str, mark_type: str, content: str):
        """Agent 在环境中留下痕迹"""
        self.trails[location] = {
            "agent_id": agent.id,
            "location": location,
            "type": mark_type,  # "good_path" / "bad_path" / "tip"
            "content": content,
            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
        }

    async def sniff(self, location: str) -> Optional[dict]:
        """Agent 感知环境中的痕迹"""
        return self.trails.get(location)

    async def list_all(self, mark_type: str = None) -> List[dict]:
        """获取所有痕迹，可按类型过滤"""
        if mark_type:
            return [t for t in self.trails.values() if t["type"] == mark_type]
        return list(self.trails.values())

简化原因：

  • 痕迹衰减（0.9^hour）在实践中价值有限，任务重复率低
  • 简单 key-value 更易实现和维护
  • 如果后续发现简单版本不够用，可以再增加衰减机制

痕迹类型：

痕迹类型 含义 Agent 行为影响
good_path "这条路走得通" 倾向于跟随
bad_path "这里有大坑" 避开
tip "用 X 工具效率翻倍" 优先尝试

场景示例：

  • Agent-1 尝试 SendGrid 失败，留下 bad_path（SendGrid 配置复杂）
  • Agent-2 嗅到痕迹，改试 Resend 成功，留下 tip（Resend 只需一行代码）
  • Agent-3 直接选 Resend
机制 5: 涌现共识 (Emergent Consensus)

没有投票机制，共识通过群体行为自然涌现。

python 复制代码 
class EmergentConsensus:
    """
    群体共识------不是投票，而是看大多数人怎么做
    """
    
    async def converge(self, swarm: Swarm, decision: str) -> Consensus:
        """
        例如：选哪个邮件服务？
        """
        # 收集所有 Agent 的"倾向"（不是投票，是观察它们实际选什么）
        tendencies = {}
        
        for agent in swarm.agents:
            if agent.current_task and "email" in agent.current_task.description.lower():
                # 看 Agent 实际在代码里引入了什么包
                choice = agent.detect_imported_package()
                tendencies[choice] = tendencies.get(choice, 0) + 1
        
        # 涌现结果：大多数人实际走的路
        if tendencies:
            winner = max(tendencies, key=tendencies.get)
            confidence = tendencies[winner] / sum(tendencies.values())
            
            return Consensus(
                choice=winner,
                confidence=confidence,
                basis="emergent_behavior",  # 基于实际行为，不是投票
                dissent= [c for c in tendencies if c != winner]  # 少数派选择
            )

5.2 蜂群动态拓扑

蜂群的组织结构不是固定的，根据任务动态变化。

python 复制代码 
class DynamicSwarmTopology:
    """
    蜂群根据任务类型自动调整组织结构
    """
    
    async def form_swarm(self, mission: Mission) -> Swarm:
        """根据任务性质决定蜂群形态"""
        
        # 任务分类
        if mission.is_exploratory():  # 探索性任务（如技术选型）
            return await self._form_scout_swarm(mission, size=5)
            # 5 个 Agent 分散探索不同方向
            
        elif mission.is_complex_feature():  # 复杂功能开发
            return await self._form_pipeline_swarm(mission, size=3)
            # 3 个 Agent 流水线：1 架构 + 2 编码（并行不同模块）
            
        elif mission.is_bug_fix():  # Bug 修复
            return await self._form_striker_swarm(mission, size=2)
            # 2 个 Agent 同时尝试不同修复方案
            
        elif mission.is_refactoring():  # 重构
            return await self._form_guardian_swarm(mission, size=2)
            # 1 个重构 + 1 个实时验证
    
    async def _form_scout_swarm(self, mission, size: int) -> Swarm:
        """
        侦察蜂群：分散探索，定期归巢汇报
        """
        agents = [self.spawn_agent() for _ in range(size)]
        
        # 给每个 Agent 分配不同的探索方向
        directions = self._diversify_directions(mission, n=size)
        for agent, direction in zip(agents, directions):
            agent.assign_direction(direction)
        
        # 定期归巢（同步点）
        swarm = Swarm(agents=agents, sync_interval=300)  # 每 5 分钟同步一次
        return swarm

5.3 蜂群执行协议

python 复制代码 
class SwarmExecutionProtocol:
    """
    蜂群执行主循环
    """
    
    async def run(self, swarm: Swarm, mission: Mission):
        # 1. 蜂群同时多角度拆解任务
        decompositions = await asyncio.gather(*[
            agent.decompose(mission) for agent in swarm.agents[:3]
        ])
        # 合并去重，生成最优任务树
        task_tree = self._merge_decompositions(decompositions)
        
        # 2. 发布到去中心化任务板
        for task in task_tree.tasks:
            await self.task_board.post_task(task)
        
        # 3. 蜂群自主认领 + 执行
        while not self.all_tasks_done(task_tree):
            # 每个空闲 Agent 自己嗅探任务板，抢任务
            idle_agents = [a for a in swarm.agents if a.is_idle()]
            
            await asyncio.gather(*[
                self._agent_work_loop(agent) for agent in idle_agents
            ])
            
            # 定期同步（归巢）
            await asyncio.sleep(10)
            await self._swarm_sync(swarm)
    
    async def _agent_work_loop(self, agent: Agent):
        """单个 Agent 的自治工作循环"""
        while True:
            # 1. 感知环境（嗅探痕迹）
            env_context = await self.stigmergy.sniff_surroundings(agent)
            
            # 2. 发现可认领的任务
            available = self.task_board.get_unclaimed()
            
            # 3. 自主评估哪个任务适合我
            candidates = [
                (task, await agent.assess_fit(task, env_context))
                for task in available
            ]
            candidates.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
            
            # 4. 尝试认领最适合的
            for task, score in candidates:
                if score < 0.4:
                    break  # 没有适合我的任务，休息
                
                if await self.task_board.claim_task(agent, task.id):
                    # 5. 执行
                    result = await agent.execute(task)
                    
                    # 6. 验证
                    if await self.verify(result, task):
                        await self.task_board.complete_task(task.id, result)
                        # 留下 good_path 痕迹
                        await self.stigmergy.mark(agent, StigmergyMark(
                            location=task.id, type="good_path", strength=0.8
                        ))
                    else:
                        # 留下 caution 痕迹
                        await self.stigmergy.mark(agent, StigmergyMark(
                            location=task.id, type="caution", 
                            content=str(result.error), strength=0.6
                        ))
                        # 放弃任务，让其他 Agent 尝试
                        await self.task_board.abandoned_task(agent, task.id, str(result.error))
                    
                    break  # 做完一个，重新评估
            
            # 7. 如果没有可做的，等一会儿再嗅探
            await asyncio.sleep(5)

5.4 蜂群 vs 单 Agent 效率对比（v2.1 修订）

修订：下调提速比预期，增加适用场景说明。

场景 单 Agent 蜂群 (3 Agent) 提速比 适用条件
技术选型调研 30 分钟串行 10 分钟并行 + 5 分钟交叉 2-3x 需调研 3+ 方案
多模块功能开发 2 小时串行 50 分钟并行 + 10 分钟集成 1.8-2.2x 模块可并行
Bug 修复 (未知原因) 1 小时试错 20 分钟双路 + 自动对比 1.5-2.5x 失败原因未知
复杂重构 3 小时 1.5 小时并行重构 + 实时验证 ~2x 有实时验证
文档编写 20 分钟 12 分钟分块并行 ~1.5x 文档可分块
简单脚本/CURD 5 分钟 8 分钟（蜂群开销更大） < 1x 不建议用蜂群

成本权衡 ：蜂群用 1.5-2x 的 API 费用，换 1.5-2.5x 的时间节省。仅适用于可并行化的复杂任务。简单任务退化为单 Agent。

6. Agent 执行环境规范 (新增)

本章定义 Agent 的运行环境，是 Phase 0 的核心交付物。没有稳定的执行环境，Agent 自治是空谈。

6.1 沙盒隔离级别

python 复制代码 
@dataclass
class SandboxConfig:
    """
    Agent 运行环境配置，分为三个隔离级别。
    """
    level: str  # "minimal" / "standard" / "relaxed"

    # 文件系统权限
    read_paths: List[str]  # 允许读取的路径
    write_paths: List[str]  # 允许写入的路径
    forbidden_paths: List[str]  # 禁止访问的路径 (即使在 read_paths 中)

    # 网络访问
    allowed_domains: List[str]  # 允许访问的域名白名单
    max_request_size_mb: int = 10

    # 命令执行
    allowed_commands: List[str]  # 允许执行的系统命令
    shell_enabled: bool = False

    # 资源限制
    max_memory_mb: int = 1024
    max_cpu_percent: int = 80
    max_execution_seconds: int = 300  # 单次任务超时

隔离级别定义：

级别 适用场景 特点
minimal 验证/测试任务 只读 + 无网络 + 无 shell
standard 普通开发任务 读写项目目录 + 允许的域名 + 有限命令
relaxed 复杂调试任务 读写HOME + 全网络 + shell 权限

6.2 工具接口定义

所有 Agent 工具必须通过 Tool Gateway 调用，禁止直接执行系统命令。

python 复制代码 
class ToolGateway:
    """
    工具网关：统一管理 Agent 可用的所有工具。
    每个工具必须有明确的输入/输出定义和错误处理。
    """

    async def execute(self, tool: ToolCall) -> ToolResult:
        """
        统一入口，返回结构化结果。
        失败时返回 ToolResult(error=...) 而非抛出异常。
        """

    def available_tools(self) -> List[ToolSpec]:
        """
        返回当前可用的工具列表及调用方式。
        Agent 通过此接口自主选择工具。
        """

# 工具分类
class FileSystemTools:
    """文件系统工具"""
    read_file(path: str) -> str
    write_file(path: str, content: str) -> bool
    list_dir(path: str) -> List[str]
    exists(path: str) -> bool

class CommandTools:
    """命令执行工具"""
    run_shell(command: str, timeout: int = 60) -> CommandResult
    run_script(script_path: str, args: List[str]) -> CommandResult

class SearchTools:
    """搜索工具"""
    web_search(query: str) -> List[SearchResult]
    code_search(query: str, repo: str) -> List[CodeResult]
    knowledge_base_search(query: str) -> List[KBResult]

class HttpTools:
    """HTTP 工具"""
    http_get(url: str) -> HttpResult
    http_post(url: str, body: dict) -> HttpResult

class DatabaseTools:
    """数据库工具"""
    db_query(sql: str) -> QueryResult
    db_execute(sql: str) -> ExecutionResult

6.3 工具调用失败处理

工具调用必须返回结构化结果，不能依赖异常来处理业务错误。

python 复制代码 
@dataclass
class ToolResult:
    success: bool
    data: Any = None
    error: Optional[str] = None
    error_code: str = "TOOL_ERROR"  # 错误分类代码
    retryable: bool = False  # 是否可重试
    cost_usd: float = 0.0

    @staticmethod
    def ok(data: Any, cost: float = 0.0) -> "ToolResult":
        return ToolResult(success=True, data=data, cost_usd=cost)

    @staticmethod
    def fail(error: str, code: str, retryable: bool = False, cost: float = 0.0) -> "ToolResult":
        return ToolResult(success=False, error=error, error_code=code, retryable=retryable, cost_usd=cost)

错误码分类：

错误码 含义 是否可重试
TOOL_NOT_FOUND 工具不存在 否
TOOL_EXECUTION_FAILED 工具执行失败 视情况
SANDBOX_PERMISSION_DENIED 权限不足 否
NETWORK_TIMEOUT 网络超时 是
RESOURCE_EXCEEDED 资源超限 否
INVALID_INPUT 输入参数错误 否

6.4 执行引擎架构

python 复制代码 
class AgentExecutor:
    """
    Agent 执行引擎：管理单个 Agent 的生命周期。
    """

    async def execute_task(self, task: Task, context: ExecutionContext) -> TaskResult:
        """
        标准执行流程：
        1. 创建/获取沙盒
        2. 加载任务上下文
        3. 执行 Agent 逻辑循环
        4. 验证结果
        5. 清理沙盒
        """

        sandbox = await self.sandbox_manager.get_or_create(
            task_id=task.id,
            config=context.sandbox_config
        )

        try:
            # 加载约束到沙盒环境变量
            await sandbox.set_env("CONSTRAINTS", json.dumps(context.constraints))

            # Agent 执行循环
            agent = Agent(id=context.agent_id)
            state = AgentState.INITIAL

            while state != AgentState.DONE:
                state = await self._tick(agent, task, sandbox)

                # 超时检查
                if context.elapsed_seconds > task.max_execution_seconds:
                    return TaskResult.error("TIMEOUT", f"任务执行超过 {task.max_execution_seconds} 秒")

                # 资源检查
                if sandbox.exceeded_resource_limits():
                    return TaskResult.error("RESOURCE_EXCEEDED", "沙盒资源超限")

            # 验证
            return await self._verify_and_return(task, sandbox)

        finally:
            await sandbox.release()  # 释放沙盒，归还池中

    async def _tick(self, agent: Agent, task: Task, sandbox: Sandbox) -> AgentState:
        """
        Agent 执行循环的单次迭代。
        """
        # 1. Agent 思考下一步
        action = await agent.think(context=sandbox.current_state)

        # 2. 通过网关执行工具
        result = await self.tool_gateway.execute(action)

        # 3. 更新状态
        sandbox.update_state(result)

        # 4. 检查是否完成
        if result.is_terminal():
            return AgentState.DONE

        return AgentState.RUNNING

6.5 状态持久化

Agent 重启后能从断点恢复，不丢失任务进度。

python 复制代码 
@dataclass
class ExecutionSnapshot:
    """执行快照：记录 Agent 执行过程中的关键状态"""
    task_id: str
    agent_id: str
    state: AgentState
    current_step: int
    sandbox_path: str  # 沙盒工作目录路径
    tool_call_history: List[ToolCall]
    created_at: datetime
    updated_at: datetime

class SnapshotManager:
    """快照管理器：定期保存/恢复执行状态"""

    async def save(self, snapshot: ExecutionSnapshot):
        """保存执行快照到数据库"""

    async def restore(self, task_id: str) -> Optional[ExecutionSnapshot]:
        """根据 task_id 恢复执行快照"""

    async def checkpoint(self, task_id: str):
        """
        检查点：保存当前状态，返回恢复点 ID。
        用于 Agent 超时后重新拾取任务。
        """

恢复流程：

  1. 根据 task_id 查询最新 ExecutionSnapshot
  2. 重新创建沙盒，加载 sandbox_path 中的文件
  3. 从 current_step 继续执行
  4. 重新执行最后一条 ToolCall（确保幂等性）

7. 自治执行层：Agent 自治协议

4.1 Agent 不是角色，是执行单元

python 复制代码 
@dataclass
class Agent:
    """
    Agent 是通用执行单元，不是预定义角色。
    每个 Agent 根据当前任务自主决定:
    - 用什么工具
    - 查什么资料
    - 怎么做最好
    """
    
    id: str
    current_task: Optional[Task] = None
    
    # Agent 的"能力"是动态的，不是预设的
    capabilities: Dict[str, float] = field(default_factory=dict)  # {"react": 0.8, "sql": 0.6}
    
    # Agent 的"记忆"是累积的，不是清空的
    experience: List[Experience] = field(default_factory=list)

class AgentAutonomyProtocol:
    """
    Agent 自治协议: 只给约束，不给剧本。
    """
    
    async def execute(self, agent: Agent, task: Task) -> TaskResult:
        # === Step 1: 理解任务 ===
        understanding = await self._comprehend(task)
        
        # === Step 2: 自主搜索信息 ===
        # Agent 自己决定需要什么信息
        knowledge_gaps = await self._identify_gaps(understanding)
        
        for gap in knowledge_gaps:
            info = await self._search(gap)
            understanding = self._assimilate(understanding, info)
        
        # === Step 3: 自主选工具 ===
        # Agent 自己决定用什么工具完成
        tools = await self._select_tools(task, understanding)
        
        # === Step 4: 自主执行 ===
        result = await self._execute_with_tools(task, tools)
        
        # === Step 5: 自我验证 ===
        verified = await self._verify(result, task.verification)
        
        if not verified:
            # 自主诊断问题
            diagnosis = await self._diagnose(result, task)
            # 自主决定修复策略
            fix_strategy = await self._decide_fix(diagnosis)
            result = await self._execute_fix(fix_strategy)
        
        return result

4.2 自主搜索能力

python 复制代码 
class AutonomousSearch:
    """
    Agent 自主搜索所需信息，不是人类喂给它。
    """
    
    async def search_for_task(self, task: Task) -> Knowledge:
        """
        Agent 自己判断需要什么信息。
        """
        
        # 让 LLM 决定搜索策略
        search_plan = await llm.generate(f"""
        任务: {task.description}
        
        你需要完成这个任务。但你现在什么都不知道。
        请列出你需要搜索了解的信息清单，按优先级排序。
        
        例如:
        - "Next.js 14 App Router 的 API route 怎么写"
        - "Prisma 的 email 字段怎么加唯一索引"
        - "Resend API 的发邮件示例代码"
        """")
        
        results = {}
        for query in search_plan.queries:
            # 多源并行搜索
            results[query] = await self._multi_source_search(query)
        
        return self._synthesize(results)
    
    async def _multi_source_search(self, query: str) -> SearchResults:
        """多源搜索，不限定来源"""
        
        sources = await asyncio.gather(
            # 搜索代码仓库历史
            self._search_codebase(query),
            
            # 搜索本地知识库
            self._search_knowledge_base(query),
            
            # 搜索网络 (如果有 web search tool)
            self._search_web(query),
            
            # 搜索已安装的包文档
            self._search_package_docs(query),
            
            # 搜索 MCP/Skill 可用工具
            self._search_mcp_registry(query),
        )
        
        return self._rank_by_relevance(sources)

4.3 自主工具选择

python 复制代码 
class AutonomousToolSelection:
    """
    Agent 根据任务自主选择和组合工具。
    不依赖预设的工具列表。
    """
    
    async def select_tools(self, task: Task, context: Knowledge) -> ToolChain:
        """
        Agent 自主决定用什么工具链。
        """
        
        # 发现可用工具
        available = await self.discovery.scan()
        
        # LLM 自主决策
        tool_chain = await llm.generate_structured(f"""
        任务: {task.description}
        你已了解的信息: {context.summary}
        
        可用工具:
        {json.dumps(available, indent=2)}
        
        请选择合适的工具组合来完成任务。
        你必须考虑:
        1. 工具是否能完成所需功能
        2. 工具之间是否能协同
        3. 是否有更简单的替代方案
        4. 成本和可靠性
        
        输出工具链和理由。
        """)
        
        return tool_chain

4.4 遇到障碍自主解决

python 复制代码 
class ObstacleHandler:
    """
    Agent 遇到障碍时的自主决策。
    """
    
    async def handle(self, agent: Agent, task: Task, error: Error) -> Resolution:
        """
        不预设错误处理流程，让 AI 自己诊断和解决。
        """
        
        diagnosis = await llm.generate(f"""
        任务: {task.description}
        当前状态: {agent.current_state}
        遇到的错误: {error.message}
        错误上下文: {error.context}
        
        请诊断:
        1. 这个错误的根本原因是什么？
        2. 有哪些可能的解决方案？
        3. 每个方案的风险和成本？
        4. 你推荐哪个方案？
        """)
        
        # 根据诊断自主执行修复
        if diagnosis.recommended_action.type == "search_alternative":
            # 搜索替代方案
            alternative = await agent.search(diagnosis.recommended_action.query)
            return await agent.retry_with(alternative)
            
        elif diagnosis.recommended_action.type == "decompose_further":
            # 任务太复杂，需要进一步拆分
            subtasks = await MissionDecomposer().decompose(task)
            return await agent.execute_parallel(subtasks)
            
        elif diagnosis.recommended_action.type == "escalate":
            # 无法自主解决，上报
            return Escalation(reason=diagnosis.root_cause, suggested_help=diagnosis.needs)
            
        elif diagnosis.recommended_action.type == "retry_with_adjustment":
            # 调整参数重试
            return await agent.retry_with_adjustment(diagnosis.adjustment)

6. 人机协作层：Human-in-the-Loop

6.1 核心思想：AI 不是孤岛

蜂群再智能，也有必须人类介入的边界：

  • 💰 资金操作：充值 API 额度、购买云服务
  • 🔑 密钥配置：填写 API Key、配置 OAuth
  • 🏗️ 资源申请：开通服务器权限、申请域名备案
  • ✅ 关键决策：技术选型分歧需要人类拍板、架构方向确认
  • 🔒 安全审批：生产环境部署、数据库变更、密钥轮换

AI 的职责不是绕过人类，而是：

  1. 精准识别何时必须人类介入
  2. 清晰表达需要什么、为什么需要、什么时候要
  3. 优雅暂停工作流，不阻塞其他可并行任务
  4. 自动恢复人类响应后立即继续
  5. 主动跟进长时间未响应时提醒

6.2 人机交互类型

类型 场景 AI 行为 人类响应方式
信息收集 需要业务背景知识 提问并给出选项 选择或文字回复
权限申请 需要 API Key / Token 生成申请表单 填写并提交
资金操作 API 额度不足 生成充值链接 + 成本说明 点击支付
决策确认 技术选型分歧 给出对比报告 + 推荐 确认或否决
安全审批 生产部署 生成变更清单 + 风险说明 批准或驳回
验收确认 功能完成待上线 生成演示 + 测试报告 确认或打回

6.3 人机协作协议

python 复制代码 
class HumanInTheLoop:
    """
    人机协作中枢：AI 主动、清晰、礼貌地向人类求助
    """
    
    async def request(self, agent: Agent, need: HumanNeed) -> HumanResponse:
        """
        AI 向人类发起请求的标准流程
        """
        
        # 1. 生成请求（结构化、可执行）
        request = await self._craft_request(agent, need)
        
        # 2. 记录到待处理队列（支持异步）
        ticket = await self._create_ticket(request)
        
        # 3. 通知人类（多渠道）
        await self._notify_human(request, urgency=need.urgency)
        
        # 4. 暂停当前 Agent（但不阻塞整个蜂群）
        agent.state = "WAITING_FOR_HUMAN"
        
        # 5. 等待响应（轮询 + WebSocket 推送）
        response = await self._wait_for_response(ticket, timeout=need.timeout)
        
        # 6. 恢复执行
        agent.state = "RESUMED"
        return response
    
    async def _craft_request(self, agent: Agent, need: HumanNeed) -> HumanRequest:
        """
        生成清晰、可执行的人类请求
        """
        
        if need.type == "API_KEY":
            return HumanRequest(
                title=f"需要配置 {need.service} API Key",
                body=f"""
                ## 为什么需要
                Agent [{agent.id}] 正在执行任务 [{agent.current_task.id}]，
                需要调用 {need.service} 来完成 [{need.purpose}]。
                
                ## 影响
                如果不配置，该任务将无法继续，但其他不依赖此服务的任务仍可并行执行。
                
                ## 操作步骤
                1. 访问 [{need.service_url}]
                2. 创建 API Key（选择权限：{need.required_scopes}）
                3. 点击下方输入框粘贴
                
                ## 预计成本
                {need.estimated_cost}/月
                """,
                action_type="INPUT",  # 需要人类输入
                input_schema={"api_key": "string"},
                deadline=need.deadline,
                fallback="如果24小时未响应，将尝试使用免费替代方案"
            )
        
        elif need.type == "RECHARGE":
            return HumanRequest(
                title="API 额度不足，需要充值",
                body=f"""
                ## 当前状况
                剩余额度：${need.remaining_balance}
                本次任务预计消耗：${need.estimated_cost}
                缺口：${need.shortfall}
                
                ## 推荐充值
                金额：${need.recommended_amount}
                理由：可覆盖未来 {need.coverage_sprints} 个 Sprint
                
                ## 支付链接
                [{need.payment_url}]
                
                ## 紧急程度
                {need.urgency}
                """,
                action_type="CLICK",  # 点击链接即可
                fallback="如果2小时未充值，将自动降级到 cheaper model 继续"
            )
        
        elif need.type == "DECISION":
            return HumanRequest(
                title=f"技术选型需要您拍板：{need.decision_topic}",
                body=f"""
                ## 背景
                蜂群在 [{need.task_context}] 遇到选型分歧：
                
                {self._format_options(need.options)}
                
                ## 蜂群涌现倾向
                基于实际行为分析，{need.emergent_winner} 被更多 Agent 采用。
                
                ## 推荐
                {need.recommendation}
                
                ## 操作
                请选择：{[o.name for o in need.options]}
                或回复您的理由，蜂群将按您的决策执行。
                """,
                action_type="SELECT",
                options=[o.name for o in need.options],
                fallback="如果4小时未响应，将采用蜂群涌现共识继续"
            )

6.4 人机通信渠道

python 复制代码 
class HumanNotification:
    """
    多渠道触达人类，确保请求不被遗漏
    """
    
    async def send(self, request: HumanRequest, profile: UserProfile):
        """根据紧急程度选择渠道组合"""
        
        channels = []
        
        # 所有请求都进 Dashboard
        channels.append(DashboardNotification(request))
        
        # 紧急请求额外推送
        if request.urgency == "HIGH":
            if profile.has_email:
                channels.append(EmailNotification(request))
            if profile.has_slack:
                channels.append(SlackDM(request))
            if profile.has_phone:
                channels.append(SMSNotification(request))
        
        # 关键决策（资金/安全）强制多渠道
        if request.type in ["RECHARGE", "SECURITY_APPROVAL"]:
            channels.append(PushNotification(request))  # 浏览器推送
        
        await asyncio.gather(*[c.send() for c in channels])
    
    async def _dashboard_ui(self, request: HumanRequest) -> dict:
        """Dashboard 中的交互卡片"""
        return {
            "type": "human_request",
            "title": request.title,
            "body": request.body,
            "actions": self._render_actions(request),
            "deadline": request.deadline,
            "blocking_tasks": request.blocking_tasks,
            "other_tasks_still_running": request.non_blocking_tasks,
        }

6.5 优雅暂停与恢复

python 复制代码 
class GracefulPause:
    """
    需要人类时，只暂停阻塞路径，其他蜂群继续飞
    """
    
    async def handle_human_request(self, swarm: Swarm, ticket: Ticket):
        """
        处理需要人类介入的场景
        """
        
        # 找到被阻塞的任务
        blocked_task = ticket.blocking_task
        
        # 找到依赖此任务的其他任务（也被阻塞）
        downstream = swarm.task_tree.get_downstream(blocked_task)
        
        # 找到不依赖此任务的任务（继续执行）
        independent = [t for t in swarm.task_tree.tasks if t not in downstream and t != blocked_task]
        
        # 暂停阻塞链
        for task in downstream:
            task.state = "PAUSED_WAITING_HUMAN"
            agent = swarm.find_agent_by_task(task)
            if agent:
                agent.state = "IDLE"  # 释放 Agent 去做其他事
        
        # 独立任务继续跑
        await swarm.continue_parallel(independent)
        
        # 等待人类响应
        response = await self.wait_for_ticket(ticket)
        
        # 恢复阻塞链
        if response.approved:
            for task in [blocked_task] + downstream:
                task.state = "READY"
                # 重新分配 Agent 执行
                await swarm.task_board.post_task(task)
        
        return response

6.6 人机协作 Dashboard

ini 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  [Logo] AI AutoDev Team          [🔔 3 条待处理] [余额: $47.3]   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  待您处理 (3)                                                   │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ 🔴 紧急: API 额度不足 (阻塞 2 个任务)                       │  │
│  │    剩余 $2.1，任务预计 $5.4，需要充值 $10                  │  │
│  │    [ 立即充值 ]  [ 先暂停，我稍后处理 ]                      │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ 🟡 决策: 数据库选型 (阻塞 1 个任务)                          │  │
│  │    Agent 们用了 PostgreSQL 和 MySQL，需要您确认              │  │
│  │    推荐: PostgreSQL (原因: JSONB 支持更好)                  │  │
│  │    [ 确认 PostgreSQL ]  [ 选 MySQL ]  [ 其他方案 ]          │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ 🔵 信息: 需要业务确认                                        │  │
│  │    "注册时是否需要手机号验证？"                              │  │
│  │    [ 需要 ]  [ 不需要 ]  [ 仅邮箱即可 ]                      │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                 │
│  正在运行 (不受阻塞影响)                                         │
│  ├─ 前端页面开发 ............................... 78%              │
│  ├─ 单元测试编写 ............................... 45%              │
│  └─ 文档生成 ................................. 90%              │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

6.7 常见人机协作场景

场景 1：API Key 缺失
markdown 复制代码 
Agent-3 正在集成邮件服务，需要 Resend API Key。

AI 行为:
1. 检测环境变量：RESEND_API_KEY 未设置
2. 检测 Resend 文档：需要 API Key
3. 生成请求："需要配置 Resend API Key"
4. 暂停 Agent-3 的邮件相关任务
5. Agent-1 (前端) 和 Agent-2 (测试) 继续不受影响

人类响应:
→ 点击 Dashboard 输入框 → 粘贴 API Key → 点击确认

AI 行为:
6. 验证 Key 可用（发送测试邮件）
7. 恢复 Agent-3 执行
8. 记录到环境配置（下次复用）
场景 2：预算不足
markdown 复制代码 
蜂群执行中，剩余额度 $2.1，当前 Sprint 预估还需 $5.4。

AI 行为:
1. 预测：按当前消耗速度，30 分钟后额度耗尽
2. 评估：降级到 GPT-4o-mini 可以撑 2 小时，但质量下降
3. 生成请求："API 额度不足，建议充值 $10"
4. 附带：历史消耗趋势图、推荐充值金额理由

人类响应:
→ 点击充值链接 → 支付 $10 → 系统检测到额度更新

AI 行为:
5. 恢复所有 Agent 全力运行
6. 记录：此 Sprint 因充值中断 15 分钟
场景 3：技术选型分歧
markdown 复制代码 
3 个 Agent 分别选了 PostgreSQL、MySQL、SQLite。

AI 行为:
1. 收集各 Agent 的选型理由（Stigmergy 痕迹）
2. 分析：PostgreSQL 被 2 个 Agent 实际采用，SQLite 被 1 个
3. 生成 ADR（架构决策记录）草案
4. 生成请求："数据库选型需要确认"
5. 附带：对比表、蜂群倾向、推荐

人类响应:
→ 选择 PostgreSQL → 添加备注 "同意，长期项目需要扩展性"

AI 行为:
6. 采用 PostgreSQL 的 Agent 继续
7. 采用 SQLite 的 Agent 自动迁移到 PostgreSQL
8. 最终 ADR 记录人类决策理由
场景 4：安全审批
markdown 复制代码 
蜂群完成任务，准备部署到生产环境。

AI 行为:
1. 检测：涉及数据库 Schema 变更（新增 User 表）
2. 生成变更清单：DDL 语句、回滚脚本、影响范围
3. 生成请求："生产部署需审批"
4. 附带：风险评估、回滚方案、测试报告

人类响应:
→ 查看变更清单 → 确认测试通过 → 点击批准

AI 行为:
5. 执行部署（在维护窗口）
6. 监控 5 分钟，确认无异常
7. 生成部署报告

6.8 人机协作原则

原则 说明
不阻塞全局 需要人类的任务暂停，其他独立任务继续
一次说清 请求包含：背景、影响、操作步骤、截止时间、备选方案
减少摩擦 提供一键操作（点击确认、一键充值），不让用户输入复杂内容
上下文保留 人类响应后，AI 知道之前发生了什么，无需重复解释
礼貌提醒 快到期时礼貌提醒，不骚扰，提供"稍后处理"选项
学习偏好 记录人类的常见决策模式，下次主动推荐

7. 边界约束系统（唯一硬编码的规则）

5.1 约束类型

python 复制代码 
@dataclass
class ConstraintSystem:
    """
    人类只定义边界，不定义过程。
    """
    
    # === 技术约束 ===
    tech_stack: Optional[List[str]] = None  # ["nextjs", "prisma", "typescript"]
    forbidden_tech: Optional[List[str]] = None  # ["jquery", "php"]
    
    # === 安全边界 ===
    forbidden_paths: List[str] = field(default_factory=list)  # ["/etc", "~/.ssh"]
    forbidden_operations: List[str] = field(default_factory=list)  # ["rm -rf /", "drop table"]
    network_allowlist: Optional[List[str]] = None  # ["api.github.com", "registry.npmjs.org"]
    
    # === 资源约束 ===
    budget_usd: float = 10.0  # 本次任务预算上限
    time_limit_minutes: int = 120
    token_limit: int = 100000
    
    # === 质量约束 ===
    min_test_coverage: float = 80.0
    required_deliverables: List[str] = field(default_factory=list)  # ["code", "tests", "docs"]
    
    # === 范围约束 ===
    scope_in: List[str] = field(default_factory=list)  # 必须包含
    scope_out: List[str] = field(default_factory=list)  # 明确排除

# 约束检查器
class ConstraintEnforcer:
    """所有 Agent 行为必须通过约束检查"""
    
    async def check(self, action: AgentAction, constraints: ConstraintSystem) -> bool:
        # 检查安全边界
        if action.fetches.any(path in constraints.forbidden_paths):
            return False, f"禁止访问 {path}"
        
        # 检查预算
        if action.estimated_cost + self.spent > constraints.budget_usd:
            return False, f"超出预算: {action.estimated_cost} > 剩余 {constraints.budget_usd - self.spent}"
        
        # 检查技术栈
        if action.uses_tech not in constraints.tech_stack:
            return False, f"不允许使用 {action.uses_tech}"
        
        return True, "通过"

5.2 约束示例

yaml 复制代码 
# 人类输入的约束（YAML 格式）
mission: "实现用户注册模块，含邮箱验证码"

constraints:
  tech_stack:
    - nextjs
    - prisma
    - typescript
    - tailwindcss
  
  forbidden_tech:
    - jquery
    - php
    - python  # 前端项目不许混 Python
  
  budget_usd: 5.0
  time_limit_minutes: 90
  
  quality:
    min_test_coverage: 80
    required_deliverables:
      - code
      - tests
      - architecture_decision_record  # 为什么选 Resend 而不是 SendGrid
      - demo_screenshot
  
  security:
    forbidden_operations:
      - "DELETE FROM"
      - "DROP TABLE"
      - "rm -rf"
    forbidden_paths:
      - "/etc"
      - "~/.ssh"
    network_allowlist:
      - "registry.npmjs.org"
      - "api.resend.com"
  
  scope:
    in:
      - "用户注册表单"
      - "邮箱验证码发送"
      - "验证码校验"
      - "密码存储（bcrypt）"
    out:
      - "OAuth 第三方登录"
      - "手机号验证码"
      - "管理后台"

8. 验证层：不通过就不算完成

6.1 验证即契约

python 复制代码 
class VerificationEngine:
    """
    每个子任务必须有客观、自动、无歧义的验证。
    AI 自己生成验证方式，人类只审查验证是否合理。
    """
    
    async def verify(self, task: Task, result: TaskResult) -> VerificationResult:
        """
        根据任务定义的 verification spec 自动验证。
        """
        
        spec = task.verification
        
        if spec.type == "file_exists":
            exists = await self._check_file_exists(spec.path)
            return VerificationResult(passed=exists, detail=f"{spec.path} 存在: {exists}")
            
        elif spec.type == "command_exit_0":
            proc = await asyncio.create_subprocess_shell(
                spec.command,
                stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
                stderr=asyncio.subprocess.PIPE
            )
            stdout, stderr = await asyncio.wait_for(proc.communicate(), timeout=spec.timeout_seconds)
            passed = proc.returncode == 0
            return VerificationResult(
                passed=passed,
                detail=f"命令: {spec.command}\n退出码: {proc.returncode}\n输出: {stdout.decode()[:500]}"
            )
            
        elif spec.type == "coverage_threshold":
            coverage = await self._parse_coverage_report(result.test_output)
            passed = coverage >= spec.min_coverage
            return VerificationResult(
                passed=passed,
                detail=f"覆盖率: {coverage}% (要求 ≥ {spec.min_coverage}%)"
            )
            
        elif spec.type == "custom_script":
            # 运行自定义验证脚本
            result = await self._run_custom_verifier(spec.script_path, result)
            return result

### 6.2 验证类型补充 (v2.1 新增)

> 原文档验证类型覆盖不足，新增以下类型以提高验证覆盖率。

```python
@dataclass
class VerificationType(Enum):
    """扩展的验证类型列表"""

    # === 基础验证 (原有) ===
    FILE_EXISTS = "file_exists"           # 文件存在性
    COMMAND_EXIT_0 = "command_exit_0"     # 命令退出码为 0
    COVERAGE_THRESHOLD = "coverage_threshold"  # 测试覆盖率
    CURL_200 = "curl_200"                 # HTTP 请求返回 200
    E2E_PASS = "e2e_pass"                 # E2E 测试通过

    # === 新增：代码质量验证 (v2.1) ===
    LINT_PASS = "lint_pass"               # 代码风格检查通过 (ESLint/Pylint)
    TYPE_CHECK = "type_check"              # 类型检查通过 (TypeScript/mypy)
    NO_SECURITY_VULNS = "no_security_vulns"  # 无安全漏洞 (Semgrep/Bandit)

    # === 新增：功能正确性验证 (v2.1) ===
    SCHEMA_VALID = "schema_valid"          # 数据库 Schema 验证通过
    API_CONTRACT = "api_contract"           # API 响应符合 OpenAPI Schema
    LOGIC_ASSERT = "logic_assert"           # 业务逻辑断言 (自定义检查)

    # === 新增：运行时行为验证 (v2.1) ===
    MEMORY_USAGE = "memory_usage"           # 内存使用在限制内
    RESPONSE_TIME = "response_time"         # 响应时间符合要求
    CONCURRENT_PASS = "concurrent_pass"     # 并发测试通过

    # === 新增：数据验证 (v2.1) ===
    DB_MIGRATION = "db_migration"           # 数据库迁移成功
    DB_ROLLBACK = "db_rollback"             # 数据库回滚测试通过
    DATA_INTEGRITY = "data_integrity"       # 数据完整性检查通过

验证类型使用场景：

验证类型 适用场景 示例
LINT_PASS 所有代码任务 npx eslint src/
TYPE_CHECK TypeScript/Python 项目 npx tsc --noEmit / mypy src/
NO_SECURITY_VULNS 安全敏感任务 semgrep --config=auto .
SCHEMA_VALID 数据库 Schema 变更 prisma validate
API_CONTRACT API 开发 验证响应 JSON 符合 Schema
LOGIC_ASSERT 业务逻辑验证 自定义断言脚本
RESPONSE_TIME API 性能验证 curl -w "%{time_total}"
DB_MIGRATION 数据库迁移任务 prisma migrate dev
DATA_INTEGRITY 数据处理任务 检查记录数、字段完整性

验证结果结构：

python 复制代码 
@dataclass
class VerificationResult:
    """验证结果"""
    passed: bool
    type: str                    # 验证类型
    detail: str                 # 详细输出
    duration_ms: int            # 验证耗时
    cost_usd: float = 0.0       # 验证消耗成本
    error_code: str = None      # 如果失败，错误码

    @property
    def summary(self) -> str:
        status = "✅ PASS" if self.passed else "❌ FAIL"
        return f"{status} [{self.type}] {self.detail[:100]}"
python 复制代码 
async def auto_fix(self, task: Task, result: TaskResult, verification: VerificationResult):
    """
    验证不通过 → AI 自主分析原因并修复。
    """
    if not verification.passed:
        # 诊断失败原因
        diagnosis = await llm.generate(f"""
        任务: {task.description}
        验证失败: {verification.detail}
        
        请分析:
        1. 为什么验证失败？
        2. 代码或配置需要怎么改？
        3. 修改后如何重新验证？
        """)
        
        # 执行修复
        fix_result = await agent.execute(diagnosis.fix_plan)
        
        # 重新验证
        return await self.verify(task, fix_result)
yaml 复制代码 
### 6.2 验收报告

```yaml
# 自动生成的验收报告
mission: "实现用户注册模块"
status: PASSED  # 所有子任务验证通过

tasks:
  - id: T1
    description: "设计数据库 Schema"
    verification: "prisma validate 通过"
    result: PASSED
    attempts: 1
    cost: "$0.2"
    
  - id: T2
    description: "实现注册 API"
    verification: "curl 返回 200 && 数据库有记录"
    result: PASSED
    attempts: 2  # 第一次 bcrypt 配置错了，自动修复
    cost: "$0.6"
    
  - id: T3
    description: "集成邮箱服务"
    verification: "测试邮箱收到邮件 && 验证码可校验"
    result: PASSED
    attempts: 3
    cost: "$1.2"
    # ADR: 为什么选 Resend
    decision_record: |
      搜索对比了 SendGrid ($0.10/封)、Resend ($0.0001/封)、AWS SES ($0.10/封)。
      对于验证码场景（低频率），Resend 免费额度足够，API 最简单，故选择。
      备选: 如果量上去，可迁移到 AWS SES。
    
  - id: T4
    description: "前端注册页面"
    verification: "Playwright E2E 通过"
    result: PASSED
    cost: "$0.8"
    
  - id: T5
    description: "测试覆盖"
    verification: "coverage ≥ 80%"
    result: PASSED
    actual_coverage: 83.2%
    cost: "$0.4"

total_cost: "$3.2 / $5.0"
total_time: "47分钟 / 90分钟"
auto_fixes: 2  # AI 自主修复了 2 次错误
human_interventions: 1  # 1 次请求 API Key 配置
escalations: 0  # 没有无法解决需要人工接管的情况

7. 工具自治层（Tool Mesh）

7.1 核心思想

Agent 不依赖预设工具列表。遇到任务时：

  1. 搜索------系统里有什么工具？网络上有什么？
  2. 评估------哪个最适合当前任务？
  3. 获取------没有的话自动安装/配置
  4. 调用------标准化接口执行

7.2 工具发现

python 复制代码 
class ToolDiscovery:
    """
    自动发现所有可用工具和能力。
    """
    
    async def discover_all(self) -> ToolCatalog:
        catalog = ToolCatalog()
        
        # 1. 扫描本地 OpenClaw Skills
        catalog.add(await self._scan_skills("~/.agents/skills/"))
        
        # 2. 扫描 MCP Servers
        catalog.add(await self._scan_mcp_servers())
        
        # 3. 扫描系统命令
        catalog.add(await self._scan_executables())
        
        # 4. 扫描已安装包的能力
        catalog.add(await self._scan_packages())
        
        # 5. 扫描环境 API Keys (判断可用外部服务)
        catalog.add(await self._scan_api_availability())
        
        # 6. 扫描代码仓库历史 (复用已有工具函数)
        catalog.add(await self._scan_codebase_tools())
        
        return catalog

7.3 工具自动获取

python 复制代码 
class ToolAcquisition:
    """
    当现有工具不够时，自动搜索并获取新工具。
    """
    
    async def acquire(self, need: str, constraints: ConstraintSystem) -> Tool:
        """
        需要: "发送邮件"
        约束: 只能用 Python/TypeScript，预算<$1
        
        自动:
        1. 搜索 PyPI/npm 上邮件相关包
        2. 对比文档完整性、GitHub stars、最近更新
        3. 在沙盒安装测试
        4. 验证可用后纳入 Catalog
        """
        
        # 搜索候选
        candidates = await self._search_packages(need, constraints.tech_stack)
        
        # 评估 (多维度)
        scored = []
        for cand in candidates:
            score = await self._evaluate(cand, criteria=[
                "stars",
                "last_update_within_6_months",
                "has_typescript_definitions",
                "license_compatible",
                "install_size_under_10mb"
            ])
            scored.append((cand, score))
        
        # 选择最佳
        best = max(scored, key=lambda x: x[1])
        
        # 沙盒安装验证
        installed = await self._sandbox_install(best[0])
        test_pass = await self._verify_tool_works(installed, need)
        
        if test_pass:
            return installed
        else:
            # 试下一个
            return await self._try_next(scored)

8. LLM 调用策略 (新增)

本章定义 Agent 执行时使用哪个 LLM、如何动态降级、成本如何控制。 没有策略的 LLM 调用是成本失控的根源。

8.1 模型分级

python 复制代码 
class LLMModelTier:
    """
    LLM 模型分级，按能力和成本递增。
    """
    # 级别 1：低成本，小任务
    HAIKU = {
        "name": "claude-haiku-4-5-20251101",
        "cost_per_1k_input": 0.0008,
        "cost_per_1k_output": 0.004,
        "context_window": 200000,
        "typical_use": "简单文件操作、文本替换、模式匹配"
    }

    # 级别 2：中成本，常规任务
    SONNET = {
        "name": "claude-sonnet-4-6-20251101",
        "cost_per_1k_input": 0.003,
        "cost_per_1k_output": 0.015,
        "context_window": 200000,
        "typical_use": "代码编写、API 实现、单元测试"
    }

    # 级别 3：高成本，复杂任务
    OPUS = {
        "name": "claude-opus-4-7",
        "cost_per_1k_input": 0.015,
        "cost_per_1k_output": 0.075,
        "context_window": 200000,
        "typical_use": "架构设计、复杂 bug 诊断、多文件重构"
    }

    # 降级选项（OpenAI）
    GPT4O_MINI = {
        "name": "gpt-4o-mini",
        "cost_per_1k_input": 0.00015,
        "cost_per_1k_output": 0.0006,
        "context_window": 128000,
        "typical_use": "预算不足时的降级选项"
    }

8.2 任务复杂度分类器

系统自动判断任务复杂度，决定使用哪个模型层级。

python 复制代码 
class TaskComplexityClassifier:
    """
    任务复杂度分类器：自动评估任务需要什么级别的模型。
    """

    async def classify(self, task: Task) -> LLMModelTier:
        """
        根据任务特征评估复杂度。
        """

        complexity_score = 0

        # 因素 1：任务涉及的文件数量
        if task.depends_on_files:
            file_count = len(task.depends_on_files)
            complexity_score += min(file_count * 0.2, 2.0)  # 最多 +2

        # 因素 2：是否涉及多技术栈交互
        tech_stack_mix = len(task.required_tech_stacks)
        complexity_score += tech_stack_mix * 0.5  # 每个技术栈 +0.5

        # 因素 3：任务描述的语义复杂度
        semantic_complexity = self._estimate_semantic_complexity(task.description)
        complexity_score += semantic_complexity

        # 因素 4：是否涉及决策/架构设计
        if any(keyword in task.description.lower()
               for keyword in ["设计", "架构", "方案", "选择", "决策"]):
            complexity_score += 1.5

        # 因素 5：是否涉及未知领域
        if task.unknown_domain:
            complexity_score += 1.0

        # 映射到模型层级
        if complexity_score < 2.0:
            return LLMModelTier.HAIKU
        elif complexity_score < 4.0:
            return LLMModelTier.SONNET
        else:
            return LLMModelTier.OPUS

    def _estimate_semantic_complexity(self, description: str) -> float:
        """
        简单启发式评估语义复杂度。
        实际实现可由 LLM 辅助判断。
        """
        score = 0.0

        # 句子越多越复杂
        sentences = description.count("。") + description.count(".")
        score += min(sentences * 0.1, 1.0)

        # 连接词越多越复杂
        connectors = ["并且", "而且", "同时", "此外", "但是", "然而", "然而", "所以", "因此", "然而"]
        score += sum(0.15 for c in connectors if c in description)

        return min(score, 2.0)

复杂度评分因素：

因素 权重 说明
文件数量 0.2/个 最多 +2
技术栈种类 0.5/种 跨栈越多越复杂
语义复杂度 0-2 句子数、连接词密度
决策/架构关键词 +1.5 含"设计/架构/方案"
未知领域 +1.0 任务描述涉及陌生技术

8.3 动态降级策略

当预算不足或响应超时，自动降级到更便宜的模型。

python 复制代码 
class LLMDynamicDowngrade:
    """
    LLM 动态降级策略。
    """

    async def execute_with_fallback(
        self,
        task: Task,
        preferred_tier: LLMModelTier,
        budget_remaining: float
    ) -> LLMResult:
        """
        执行 LLM 调用，必要时降级。
        """

        # 预估当前层级的成本
        estimated_cost = self._estimate_cost(task, preferred_tier)

        # 如果预估成本超过预算的 30%，考虑降级
        if estimated_cost > budget_remaining * 0.3:
            preferred_tier = self._try_downgrade(preferred_tier)

        # 执行调用
        result = await self._call_llm(task, preferred_tier)

        # 如果超时，尝试降级
        if result.timeout and preferred_tier != LLMModelTier.HAIKU:
            result = await self._call_llm(task, LLMModelTier.HAIKU)

        return result

    def _try_downgrade(self, tier: LLMModelTier) -> LLMModelTier:
        """尝试降级到下一级"""
        downgrade_map = {
            LLMModelTier.OPUS: LLMModelTier.SONNET,
            LLMModelTier.SONNET: LLMModelTier.HAIKU,
            LLMModelTier.HAIKU: LLMModelTier.GPT4O_MINI
        }
        return downgrade_map.get(tier, tier)

降级触发条件：

触发条件 降级策略
预算剩余 < 20% 强制降一级
单次调用超时 > 30s 降一级重试
连续 3 次 OPUS 失败 降级到 SONNET
任务预估成本 > 预算 30% 降级到更低层级

8.4 成本控制机制

python 复制代码 
class CostController:
    """
    成本控制器：实时监控和限制 LLM 调用成本。
    """

    def __init__(self, budget_usd: float, mission_id: str):
        self.budget_usd = budget_usd
        self.mission_id = mission_id
        self.spent_usd = 0.0
        self.alert_threshold = 0.8  # 80% 时告警

    async def check_and_charge(self, estimated_cost: float) -> bool:
        """
        检查预算是否足够，预扣费用。
        返回 True 表示可以继续，False 表示预算不足。
        """

        if self.spent_usd + estimated_cost > self.budget_usd:
            # 预算不足，触发人类介入
            await self._request_budget_increase()
            return False

        self.spent_usd += estimated_cost  # 预扣

        # 告警
        if self.spent_usd > self.budget_usd * self.alert_threshold:
            await self._send_budget_alert()

        return True

    async def _request_budget_increase(self):
        """预算不足时创建人机协作票"""
        await human_ticket_manager.create(
            type="RECHARGE",
            title="预算不足，需要充值",
            body=f"已消耗 ${self.spent_usd:.2f} / ${self.budget_usd:.2f}",
            urgency="HIGH"
        )

8.5 Token 使用优化

python 复制代码 
class TokenOptimizer:
    """
    Token 使用优化：减少不必要的上下文开销。
    """

    def optimize_prompt(self, prompt: str, context: dict) -> str:
        """
        优化 prompt，减少 token 消耗。
        """

        # 移除冗余的示例代码
        prompt = self._trim_excessive_examples(prompt)

        # 压缩技术文档中的空白
        prompt = self._compress_whitespace(prompt)

        # 只传递必要的上下文（而非全部）
        if context.get("file_count", 0) > 5:
            # 只传递关键文件路径，Agent 需要时再读取
            key_files = self._select_key_files(context["files"], k=5)
            prompt = prompt.replace(
                f"相关文件: {context['files']}",
                f"关键文件: {key_files}"
            )

        return prompt

    def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
        """
        粗略估算 token 数量（实际按 Provider 计数）。
        英文约 4 字符/token，中文约 2 字符/token。
        """
        return int(len(text) / 3)

9. 任务复杂度分类器 (新增)

本章定义如何判断任务是"简单"还是"复杂"，决定用单 Agent 还是蜂群。

9.1 复杂度分级

python 复制代码 
@dataclass
class TaskComplexity:
    level: str  # "simple" / "medium" / "complex" / "very_complex"
    score: float  # 0.0 - 10.0
    reasons: List[str]  # 为什么这么判断
    recommended_mode: str  # "single" / "swarm_small" / "swarm_medium" / "swarm_large"
    estimated_cost_usd: float  # 预估成本

class TaskComplexityScorer:
    """
    任务复杂度评分器。
    """

    async def score(self, task: Task) -> TaskComplexity:
        """
        综合评估任务复杂度。
        """

        factors = []

        # 因素 1：代码库规模
        codebase_size = task.codebase_size_mb or 0
        if codebase_size > 100:
            factors.append(("LARGE_CODEBASE", 2.0, "代码库 > 100MB"))
        elif codebase_size > 50:
            factors.append(("MEDIUM_CODEBASE", 1.0, "代码库 50-100MB"))

        # 因素 2：跨文件程度
        files_affected = task.estimated_files_affected or 0
        if files_affected > 10:
            factors.append(("MANY_FILES", 2.0, f"涉及 {files_affected} 个文件"))
        elif files_affected > 5:
            factors.append(("SOME_FILES", 1.0, f"涉及 {files_affected} 个文件"))

        # 因素 3：技术栈数量
        tech_count = len(task.required_tech_stacks or [])
        if tech_count > 3:
            factors.append(("MULTI_STACK", 1.5, f"涉及 {tech_count} 个技术栈"))

        # 因素 4：决策点数量
        decisions = task.decision_points or 0
        if decisions > 5:
            factors.append(("MANY_DECISIONS", 2.0, f"需要 {decisions} 个决策"))
        elif decisions > 2:
            factors.append(("SOME_DECISIONS", 1.0, f"需要 {decisions} 个决策"))

        # 因素 5：不确定性
        if task.has_unknown_dependencies:
            factors.append(("UNCERTAINTY", 1.5, "存在未知依赖"))
        if task.has_external_api:
            factors.append(("EXTERNAL_API", 1.0, "需要调用外部 API"))

        # 计算总分
        total_score = sum(f[1] for f in factors)

        # 映射到等级
        if total_score < 2.0:
            level = "simple"
            mode = "single"
        elif total_score < 4.0:
            level = "medium"
            mode = "swarm_small"  # 2 Agent
        elif total_score < 6.0:
            level = "complex"
            mode = "swarm_medium"  # 3 Agent
        else:
            level = "very_complex"
            mode = "swarm_large"  # 5 Agent

        return TaskComplexity(
            level=level,
            score=total_score,
            reasons=[f[2] for f in factors],
            recommended_mode=mode,
            estimated_cost_usd=self._estimate_cost(total_score)
        )

9.2 复杂度分级定义

等级 分值 特征 推荐模式 预估成本
简单 (simple) < 2 单文件、单一技术栈、无决策 单 Agent < $0.5
中等 (medium) 2-4 2-5 个文件、多技术栈、有 API 调用 2 Agent 蜂群 $0.5-1.5
复杂 (complex) 4-6 多文件、复杂逻辑、多个决策点 3 Agent 蜂群 $1.5-3.0
非常复杂 (very_complex) > 6 大代码库、多技术栈、高不确定性 5 Agent 蜂群 $3.0-8.0

9.3 复杂度与蜂群规模决策表

任务类型 复杂度 推荐方案 并行度
简单脚本修改 simple 单 Agent 1
API 实现（单端点） medium 单 Agent 或 2 Agent 冗余 1-2
多端点 API 开发 complex 3 Agent（1 架构 + 2 编码） 3
技术选型调研 medium 3 Agent（各调研 1 个方案） 3
Bug 修复（已知原因） simple 单 Agent 1
Bug 修复（未知原因） complex 2 Agent 双路排查 2
复杂重构 very_complex 2 Agent（1 重构 + 1 验证） 2
新功能模块开发 complex 3 Agent（前端 + 后端 + 测试） 3
端到端功能（页面+API+DB） very_complex 3-5 Agent 流水线 3-5

9.4 自动决策流程

python 复制代码 
async def decide_execution_mode(task: Task, budget: float) -> ExecutionPlan:
    """
    自动决定执行模式。
    """

    complexity = await complexity_scorer.score(task)

    # 预算检查
    if complexity.estimated_cost_usd > budget * 0.5:
        # 如果预估成本超过预算的 50%，尝试降低复杂度
        complexity = await _reduce_complexity(task)

    # 生成执行计划
    if complexity.level == "simple":
        return ExecutionPlan(mode="single", agent_count=1)

    elif complexity.level == "medium":
        return ExecutionPlan(mode="swarm_small", agent_count=2)

    elif complexity.level == "complex":
        return ExecutionPlan(mode="swarm_medium", agent_count=3)

    else:  # very_complex
        if budget > 10.0:
            return ExecutionPlan(mode="swarm_large", agent_count=5)
        else:
            # 预算不足，降低并行度
            return ExecutionPlan(mode="swarm_medium", agent_count=3)

10. 错误分类与处理规范 (新增)

本章定义 Agent 执行过程中可能遇到的错误类型及标准处理方式。

10.1 错误分类体系

python 复制代码 
class ErrorCategory(Enum):
    """
    错误分类：定义所有可处理的错误类型。
    """

    # === 可自愈错误（Agent 自动处理）===

    TRANSIENT = "TRANSIENT"  # 瞬时错误，如网络抖动
    RETRYABLE = "RETRYABLE"  # 可重试错误，如超时
    VALIDATION = "VALIDATION"  # 验证失败，如输入不合法

    # === 需人工处理错误（创建 HumanTicket）===

    RESOURCE = "RESOURCE"  # 资源不足，如 API Key 缺失、额度不足
    PERMISSION = "PERMISSION"  # 权限不足，如禁止路径访问
    DECISION = "DECISION"  # 需要决策，如技术选型分歧
    SECURITY = "SECURITY"  # 安全相关，如生产环境变更

    # === 不可恢复错误（任务失败）===

    UNSUPPORTED = "UNSUPPORTED"  # 不支持的功能
    TIMEOUT = "TIMEOUT"  # 执行超时
    CORRUPT = "CORRUPT"  # 数据损坏


@dataclass
class ErrorClassification:
    category: ErrorCategory
    code: str  # 具体错误码
    message: str  # 人类可读的错误描述
    retryable: bool  # 是否可重试
    requires_human: bool  # 是否需要人类介入
    resolution: str  # 解决建议

10.2 错误处理决策树

python 复制代码 
async def handle_error(
    error: Exception,
    context: ExecutionContext
) -> ErrorResolution:
    """
    错误处理决策树。
    """

    classification = classify_error(error)

    # 可自愈错误：自动重试
    if classification.category in [ErrorCategory.TRANSIENT, ErrorCategory.RETRYABLE]:
        if classification.retryable and context.attempt < 3:
            return ErrorResolution(
                action="RETRY",
                message=f"自动重试 ({context.attempt + 1}/3)",
                backoff_seconds=classification.backoff_seconds
            )
        else:
            # 重试耗尽，标记为失败
            return ErrorResolution(
                action="FAIL",
                message=f"重试 {context.attempt} 次后仍失败: {classification.message}"
            )

    # 验证失败：诊断并修复
    if classification.category == ErrorCategory.VALIDATION:
        diagnosis = await _diagnose_validation_error(error, context)
        if diagnosis.can_fix:
            return ErrorResolution(
                action="SELF_FIX",
                diagnosis=diagnosis
            )
        else:
            return ErrorResolution(
                action="ESCALATE",
                reason=diagnosis.reason
            )

    # 需要人类介入：创建 Ticket
    if classification.requires_human:
        ticket = await human_ticket_manager.create(
            type=classification.human_ticket_type,
            title=classification.message,
            body=classification.resolution,
            urgency=classification.urgency,
            blocking_tasks=[context.task_id]
        )
        return ErrorResolution(
            action="PAUSE_WAIT_HUMAN",
            ticket_id=ticket.id
        )

    # 不可恢复错误
    return ErrorResolution(
        action="FAIL",
        message=classification.message
    )

10.3 常见错误处理规范

错误场景 分类 处理方式 重试策略
网络超时 TRANSIENT 等 2s 重试 最多 3 次
LLM 调用失败 RETRYABLE 等 5s 重试 最多 3 次
文件不存在 VALIDATION 诊断并重新获取 不重试
API Key 缺失 RESOURCE 创建 HumanTicket 不重试
预算不足 RESOURCE 创建 HumanTicket 不重试
权限不足 PERMISSION 创建 HumanTicket 不重试
技术选型分歧 DECISION 创建 HumanTicket 不重试
执行超时 5min TIMEOUT 任务失败 不重试
沙盒崩溃 TRANSIENT 重新创建沙盒 最多 2 次

10.4 错误恢复流程

python 复制代码 
async def error_recovery_loop(
    task: Task,
    executor: AgentExecutor,
    max_attempts: int = 3
) -> TaskResult:
    """
    错误自动恢复循环。
    """

    for attempt in range(max_attempts):
        try:
            result = await executor.execute_task(task)

            if result.success:
                return result

            # 失败，分析原因
            classification = classify_error(result.error)

            if classification.requires_human:
                # 需要人类，暂停等待
                return result

            if classification.retryable and attempt < max_attempts - 1:
                # 重试
                await asyncio.sleep(classification.backoff_seconds)
                continue

            # 不可恢复失败
            return result

        except SandboxCrash:
            # 沙盒崩溃，重新创建
            if attempt < max_attempts - 1:
                executor.sandbox_manager.recreate()
                continue
            return TaskResult.error("SANDBOX_CRASH", "沙盒连续崩溃")

    return TaskResult.error("MAX_ATTEMPTS", f"达到最大重试次数 {max_attempts}")

11. 前端设计：只展示结果，不 micromanage

8.1 设计哲学

不展示 展示
Agent 内部对话 当前进度百分比
Agent 选了什么工具 任务完成/失败状态
Agent 之间怎么争论 验证是否通过
每次 LLM 调用 成本累计
Worktree 内部文件 最终交付物链接

8.2 核心页面

任务提交页
bash 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  [Logo] AI AutoDev Team                    [余额: $47.3]    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  新任务                                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ 描述任务...                                            │  │
│  │ "实现一个支持邮箱验证码的用户注册模块，包含前端表单      │  │
│  │  和后端 API"                                            │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  约束 (可选)                                                  │
│  ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────────┐│
│  │ 技术栈       │ │ 预算        │ │ 质量标准                 ││
│  │ □ Next.js    │ │ $ 5         │ │ □ 测试覆盖 ≥ 80%         ││
│  │ □ Prisma     │ │             │ │ □ 包含 E2E 测试          ││
│  │ □ TypeScript │ │ 时间: 90分钟 │ │ □ 包含 ADR 文档          ││
│  └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────────┘│
│                                                             │
│  安全边界                                                     │
│  ☑ 禁止访问 /etc     ☑ 禁止 rm -rf    ☑ 禁止 DROP TABLE      │
│                                                             │
│                    [ 🚀 开始执行 ]                            │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
执行监控页（极简）
less 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  任务 #1284: 用户注册模块          [⏳ 执行中 | 已用 $2.1]      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  进度: ████████████████░░░░  67%                              │
│                                                             │
│  子任务状态:                                                  │
│  ✓ 数据库 Schema         ✓ 注册 API        ⏳ 邮箱集成         │
│  ○ 前端页面             ○ 测试覆盖                                 │
│                                                             │
│  [ 实时日志 ]  [ 交付物 ]  [ 验证报告 ]                        │
│                                                             │
│  --- 实时日志 (最近 5 条) ---                                 │
│  14:32:01  [OK]   T1 数据库验证通过                           │
│  14:32:15  [OK]   T2 API 测试通过 (200 OK)                   │
│  14:35:22  [INFO] T3 搜索邮件服务: 选中 Resend (免费额度充足)    │
│  14:36:01  [WARN] T3 第一次验证码发送失败，自动重试中...       │
│  14:36:45  [OK]   T3 验证码发送成功，正在集成...              │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
结果报告页
ini 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  任务 #1284 已完成 ✅                                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  交付物                                                      │
│  📁 代码仓库: git@github.com/.../feat/register-module        │
│  📊 测试报告: 覆盖率 83.2% | 12 passed, 0 failed             │
│  📝 ADR 文档: 为什么选 Resend 而不是 SendGrid               │
│  🖼️  演示截图: [点击查看]                                      │
│                                                             │
│  资源消耗                                                    │
│  费用: $3.2 / $5.0      时间: 47分钟 / 90分钟                 │
│  LLM 调用: 23 次         自动修复: 2 次                       │
│                                                             │
│  [下载 ZIP]  [查看 PR]  [部署到预览环境]  [标记成功]            │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

9. 后端架构：极简核心

9.1 核心只有 3 个服务

bash 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    API Gateway (FastAPI)                    │
│         /mission/create  /mission/{id}/status               │
│         /mission/{id}/results  /health                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  Mission Controller                         │
│    接收任务 → 调用 Decomposer → 调度 Agents → 收集结果      │
│    只做调度，不做任何业务逻辑                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   Agent Worker Pool                         │
│    ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐                    │
│    │ Agent-1 │ │ Agent-2 │ │ Agent-N │  (动态扩缩容)       │
│    │ 自治执行 │ │ 自治执行 │ │ 自治执行 │                    │
│    └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Verification Engine                      │
│    运行验证命令 → 返回通过/失败 → 触发修复或上报            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Tool Mesh Gateway                        │
│    统一工具接口: MCP + Skills + System Commands + Web Search │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

9.2 数据模型（极简）

sql 复制代码 
-- 只需要 3 张表

CREATE TABLE missions (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    description TEXT NOT NULL,
    constraints JSONB NOT NULL DEFAULT '{}',
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending',  -- pending/running/completed/failed
    result JSONB,
    cost_usd DECIMAL(10,4) DEFAULT 0,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
    completed_at TIMESTAMPTZ
);

CREATE TABLE tasks (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    mission_id UUID REFERENCES missions(id),
    description TEXT NOT NULL,
    deliverable TEXT NOT NULL,
    verification_type VARCHAR(50),
    verification_command TEXT,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending',
    attempts INTEGER DEFAULT 0,
    cost_usd DECIMAL(10,4) DEFAULT 0,
    result JSONB
);

CREATE TABLE execution_logs (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    mission_id UUID REFERENCES missions(id),
    task_id UUID REFERENCES tasks(id),
    level VARCHAR(20),  -- INFO/WARN/ERROR/OK
    message TEXT,
    metadata JSONB,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

10. 执行流程（端到端）

css 复制代码 
Human: "实现用户注册模块"
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ MissionController.create_mission()  │
│ 保存任务，生成 mission_id            │
└─────────────────────────────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ MissionDecomposer.decompose()       │
│ LLM 自主拆解为子任务树               │
│ 每个子任务含验证方式                 │
└─────────────────────────────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ AgentPool.dispatch()                │
│ 分配 Agent 执行子任务                │
│ Agent 自己决定怎么做                  │
└─────────────────────────────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ Agent 执行循环:                      │
│ 1. 理解任务                         │
│ 2. 搜索需要的信息                    │
│ 3. 选工具                           │
│ 4. 执行                             │
│ 5. 自我验证                         │
│ 6. 不通过 → 诊断 → 修复 → 重验       │
│ 7. 通过 → 提交结果                   │
└─────────────────────────────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ VerificationEngine.run_all()        │
│ 按任务定义的验证方式自动验证         │
│ 全部通过 → mission 完成              │
│ 有失败 → 返回 Agent 修复             │
└─────────────────────────────────────┘
        │
        ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 生成验收报告                         │
│ 通知 Human                          │
└─────────────────────────────────────┘

11. 与 v1 的关键区别

v1 (旧) v2 + Swarm (新)
角色 固定 5 人 (PO/TL/Dev/QA/Ops) 无角色，通用 Agent
流程 固定状态机 无状态机，任务树 + 蜂群自治
执行模式 单 Agent 串行 N Agent 蜂群并行，冗余攻击
通信 全透明广播 局部通信 + 痕迹标记 (Stigmergy)
共识 民主投票 涌现共识 (观察实际行为)
拓扑 固定结构 动态拓扑 (侦察/流水线/突击/守护)
工具 预设列表 自主发现、评估、获取
信息 全透明广播 Agent 自主搜索所需信息
错误 重试 3 次/降级 蜂群冗余并行 + 自主诊断修复
技术选型 人类指定或民主投票 蜂群分散调研，涌现最优
交付标准 人类审查 自动验证 + 验收报告
失败上报 进入 BLOCKED Agent 自主决定 escalate 或继续尝试
人机协作 无，AI 孤岛运行 主动求助人类：充值/密钥/决策/审批
文化/情绪 人类社会模拟 删除------过度设计，聚焦任务本身

12. 风险与应对

风险 应对
AI 选错工具 验证层把关 + 约束系统限制可选范围
AI 陷入循环 任务级超时 + 预算上限强制退出
AI 生成不安全代码 约束系统禁止危险操作 + 沙盒执行
验证标准不合理 人类审查首次任务的验证定义，后续复用
成本不可控 硬性预算上限，超支强制终止
产出质量不稳定 硬性质量约束（覆盖率、测试通过），不通过不算完成

13. 实现路线图

Phase 0: 单 Agent 执行框架验证 (2 周) --- 新增

目标: 验证单 Agent 能在隔离环境中稳定完成任务，不依赖蜂群机制。

核心问题
  • Agent 的执行环境（沙盒、权限）是否足够稳定？
  • 工具调用（文件读写、命令执行、搜索）是否可靠？
  • 验证框架能否捕获常见的失败模式？
  • 单 Agent 完成不同类型任务的成功率是多少？
任务清单
  • 沙盒容器环境搭建 (Docker)
  • Agent 执行引擎基础版 (执行 → 验证 → 上报结果)
  • 基础工具接口定义 (Tool Gateway)
  • 验证框架 v1 (文件存在、命令退出码 0、curl 返回 200)
  • 错误分类体系 (见第 14 章新增内容)
  • 状态持久化 (Agent 重启后恢复任务进度)
交付

验证单 Agent 能稳定完成以下 10 种不同类型任务，每种至少成功 3 次：

  1. 读取 CSV 文件并输出统计
  2. 编写一个 HTTP API 端点
  3. 修改现有代码文件中的 bug
  4. 编写单元测试（覆盖率 ≥ 60%）
  5. 搜索并理解一个陌生 API 的用法
  6. 在数据库中创建/查询/删除记录
  7. 写一个正则表达式处理文本
  8. 配置一个简单的 CI/CD 步骤
  9. 生成一个 README 文档
  10. 重构一个函数的代码风格

验收标准: 10/10 任务类型全部通过，单次任务成本控制在 $0.5 以内。

Phase 1: 单 Agent 自治 (2 周) --- 修订交付物

原交付物"写一个 Python 脚本解析 CSV"过于简单，修订为实际意义的任务。

  • 任务提交 + 约束系统
  • 单 Agent 自主执行 (搜索 → 选工具 → 执行 → 验证)
  • 工具发现层 (扫描本地 Skills/MCP)
  • 基础验证框架 (文件存在、命令退出码 0)

交付 : 能自主完成一个完整的 功能模块（如"用户注册模块：后端 API + 前端表单 + 数据库 Schema + 单元测试"），包含：

  • 可运行的代码
  • 测试覆盖率 ≥ 70%
  • 验证通过
  • 单次任务成本 ≤ $2.0

前置条件: Phase 0 验收通过后，方可进入 Phase 1。

Phase 2: 蜂群并行 (2 周)

  • 去中心化任务板 (Agent 自主认领)
  • 蜂群拆解 (3 Agent 同时多角度拆解，取最优)
  • 冗余并行执行 (同任务 2-3 Agent 同时做，取先成功)
  • 局部通信 + 痕迹标记 (Stigmergy)

交付: 3 Agent 蜂群并行完成 "Next.js 登录页面 + API + 数据库"，提速 2x+

Phase 3: 蜂群智能 (2 周)

  • 动态拓扑 (侦察/流水线/突击/守护蜂群形态)
  • 涌现共识 (技术选型由实际行为自然收敛)
  • 蜂群诊断 (Bug 修复多路并行排查)
  • 成本权衡 (自动判断何时用蜂群、何时用单 Agent)

交付: 能自主决策 "这个任务值得派蜂群还是单兵"

Phase 4: 生产化 (2 周)

  • Web Dashboard (展示蜂群拓扑、Agent 状态、痕迹热图)
  • Git 集成 (蜂群并行分支自动合并)
  • CI/CD 触发 (GitHub Actions 自动跑验证)
  • 预算控制 (蜂群成本上限、自动降级为单 Agent)

交付: 人类在 Web 提交任务，蜂群自动并行攻击，监控面板实时可看，出 PR

14. 数据模型（完整版）

第 9 章是极简概念模型，本章是可直接用于建表的完整设计。

14.1 ER 关系图

ruby 复制代码 
┌─────────────┐       ┌─────────────┐       ┌─────────────┐
│   Mission   │ 1:N   │    Task     │ N:1   │   Agent     │
│  (任务批次)  │◄─────►│  (子任务)   │◄─────►│  (执行单元)  │
└──────┬──────┘       └──────┬──────┘       └─────────────┘
       │                     │
       │ 1:N                │ 1:N
       ▼                     ▼
┌─────────────┐       ┌─────────────┐
│ HumanTicket │       │StigmergyMark│
│ (人机协作票) │       │  (痕迹标记) │
└─────────────┘       └─────────────┘
       │                     │
       │ N:1                │ N:1
       ▼                     ▼
┌─────────────┐       ┌─────────────┐
│  Swarm      │◄─────►│  SwarmAgent │
│  (蜂群实例)  │ 1:N   │ (蜂群成员)  │
└─────────────┘       └─────────────┘

14.2 表结构

mission --- 任务批次
字段 类型 说明
id UUID PK 任务唯一标识
description TEXT 人类输入的任务描述
constraints JSONB 完整约束对象（技术栈/预算/时间/质量）
acceptance_criteria JSONB 验收标准列表
status VARCHAR(20) pending/decomposing/running/paused_human/completed/failed
swarm_mode VARCHAR(20) single/scout/pipeline/striker/guardian
budget_usd DECIMAL(10,4) 预算上限
spent_usd DECIMAL(10,4) 已消耗
started_at TIMESTAMP 开始时间
completed_at TIMESTAMP 完成时间
human_tickets_count INT 产生的人机协作票数
result_summary TEXT AI 自动生成的执行总结
task --- 子任务
字段 类型 说明
id UUID PK 子任务 ID
mission_id UUID FK → mission 所属任务批次
parent_id UUID FK → task 父任务（树形结构）
description TEXT 做什么
deliverable TEXT 交付物定义
verification_type VARCHAR(50) file_exists/command_exit_0/coverage_threshold/curl_200/e2e_pass
verification_command TEXT 验证命令
verification_expected TEXT 预期结果
status VARCHAR(20) pending/claimed/running/paused_human/completed/failed/abandoned
claimed_by UUID FK → agent 认领者
dependencies UUID[] 依赖的其他 task_id
estimated_cost_usd DECIMAL(10,4) 预估成本
actual_cost_usd DECIMAL(10,4) 实际成本
attempts INT 尝试次数
created_at TIMESTAMP 创建时间
completed_at TIMESTAMP 完成时间
error_log TEXT 最后一次错误信息
agent --- 执行单元
字段 类型 说明
id UUID PK Agent 唯一标识
status VARCHAR(20) idle/running/waiting_human/error/terminated
capabilities JSONB {"react": 0.8, "sql": 0.6, "docker": 0.9}
current_task_id UUID FK → task 当前执行任务
swarm_id UUID FK → swarm 所属蜂群
model_tier VARCHAR(20) claude/gpt4o/gpt4o-mini（可动态降级）
lifetime_cost_usd DECIMAL(10,4) 累计消耗
session_start TIMESTAMP 本次会话开始
last_heartbeat TIMESTAMP 最后心跳
ip_address VARCHAR(50) 沙盒容器 IP
container_id VARCHAR(100) Docker 容器 ID
swarm --- 蜂群实例
字段 类型 说明
id UUID PK 蜂群 ID
mission_id UUID FK → mission 所属任务
topology VARCHAR(20) scout/pipeline/striker/guardian
agent_count INT Agent 数量
sync_interval_sec INT 同步间隔
status VARCHAR(20) forming/running/syncing/dissolved
formed_at TIMESTAMP 组建时间
dissolved_at TIMESTAMP 解散时间
swarm_agent --- 蜂群成员关系
字段 类型 说明
swarm_id UUID FK → swarm 蜂群 ID
agent_id UUID FK → agent Agent ID
role_in_swarm VARCHAR(20) explorer/builder/verifier/coordinator（动态角色）
joined_at TIMESTAMP 加入时间
left_at TIMESTAMP 离开时间
tasks_completed INT 在蜂群中完成的任务数
PK: (swarm_id, agent_id)
human_ticket --- 人机协作票
字段 类型 说明
id UUID PK 票号
mission_id UUID FK → mission 所属任务
task_id UUID FK → task 触发此票的任务（可为空）
type VARCHAR(20) api_key/recharge/decision/security_approval/info_request
title TEXT 标题
body TEXT 详细说明（Markdown）
urgency VARCHAR(20) low/medium/high/critical
status VARCHAR(20) pending/notified/responded/resolved/expired
blocking_tasks UUID[] 被阻塞的任务列表
action_type VARCHAR(20) input/click/select/approve
input_schema JSONB 如果需要输入，定义字段
options TEXT[] 如果是选择，提供选项
fallback TEXT 超时后的自动 fallback 行为
deadline TIMESTAMP 截止时间
response JSONB 人类的响应内容
responded_at TIMESTAMP 响应时间
created_at TIMESTAMP 创建时间
stigmergy_mark --- 痕迹标记
字段 类型 说明
id UUID PK 标记 ID
mission_id UUID FK → mission 所属任务（全局痕迹可为空）
agent_id UUID FK → agent 留下痕迹的 Agent
location TEXT 位置（文件路径/API/工具名）
type VARCHAR(20) good_path/bad_path/caution/tip
content TEXT 痕迹内容
strength DECIMAL(3,2) 强度 0.0-1.0
decay_rate DECIMAL(3,2) 衰减率（默认 0.9/小时）
created_at TIMESTAMP 创建时间
expires_at TIMESTAMP 过期时间
tool_catalog --- 工具目录
字段 类型 说明
id UUID PK 工具 ID
name VARCHAR(100) 工具名
source VARCHAR(20) skill/mcp/system/pypi/npm/github
install_spec TEXT 安装方式（pip install / npm install / git clone）
capabilities JSONB 功能描述（LLM 可理解的语义）
usage_example TEXT 使用示例
cost_per_call DECIMAL(10,6) 单次调用成本
reliability_score DECIMAL(3,2) 可靠性评分（0-1，基于历史）
last_used_at TIMESTAMP 最后使用时间
success_rate DECIMAL(5,2) 历史成功率（%）
execution_log --- 执行日志
字段 类型 说明
id UUID PK 日志 ID
mission_id UUID FK → mission 所属任务
task_id UUID FK → task 所属子任务
agent_id UUID FK → agent 执行 Agent
level VARCHAR(20) INFO/WARN/ERROR/OK/HUMAN
message TEXT 日志内容
cost_usd DECIMAL(10,6) 本步消耗
tokens_in INT 输入 token 数
tokens_out INT 输出 token 数
model VARCHAR(50) 使用的模型
created_at TIMESTAMP 时间戳

14.3 索引设计

sql 复制代码 
-- 任务查询优化
CREATE INDEX idx_task_mission_status ON task(mission_id, status);
CREATE INDEX idx_task_claimed_by ON task(claimed_by) WHERE claimed_by IS NOT NULL;

-- 蜂群活跃查询
CREATE INDEX idx_agent_status_swarm ON agent(status, swarm_id);
CREATE INDEX idx_agent_heartbeat ON agent(last_heartbeat) WHERE status = 'running';

-- 人机协作
CREATE INDEX idx_ticket_status_deadline ON human_ticket(status, deadline) 
    WHERE status IN ('pending', 'notified');

-- 痕迹搜索
CREATE INDEX idx_mark_location ON stigmergy_mark(location);
CREATE INDEX idx_mark_mission_type ON stigmergy_mark(mission_id, type);

-- 日志时序
CREATE INDEX idx_log_mission_time ON execution_log(mission_id, created_at DESC);

15. 部署与运维架构

15.1 开发环境：Docker Compose

yaml 复制代码 
# docker-compose.dev.yml
version: "3.8"

services:
  api:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://aadev:aadev@postgres:5432/aadev
      - REDIS_URL=redis://redis:6379
      - LITELLM_PROXY_URL=http://litellm:4000
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
      - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
    volumes:
      - ./workspace:/app/workspace  # 代码产出挂载到宿主机
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock  # Agent 启动沙盒容器
    depends_on:
      - postgres
      - redis
      - litellm

  dashboard:
    build: ./web
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000

  postgres:
    image: postgres:16-alpine
    environment:
      POSTGRES_USER: aadev
      POSTGRES_PASSWORD: aadev
      POSTGRES_DB: aadev
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"

  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"

  litellm:
    image: ghcr.io/berriai/litellm:latest
    ports:
      - "4000:4000"
    environment:
      - LITELLM_MASTER_KEY=${LITELLM_MASTER_KEY}
    volumes:
      - ./litellm-config.yaml:/app/config.yaml
    command: ["--config", "/app/config.yaml"]

  # 可选：ChromaDB 用于向量检索（代码相似度）
  chroma:
    image: chromadb/chroma:latest
    ports:
      - "8001:8000"
    volumes:
      - chromadata:/chroma/chroma

volumes:
  pgdata:
  chromadata:

15.2 生产环境：Kubernetes

yaml 复制代码 
# k8s/namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: aadev

---
# k8s/api-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: aadev-api
  namespace: aadev
spec:
  replicas: 2  # API 无状态，可水平扩展
  selector:
    matchLabels:
      app: aadev-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: aadev-api
    spec:
      serviceAccountName: aadev-agent  # 允许启动沙盒 Pod
      containers:
      - name: api
        image: aadev/api:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        env:
        - name: DATABASE_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: aadev-secrets
              key: database-url
        - name: REDIS_URL
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: aadev-config
              key: redis-url
        volumeMounts:
        - name: docker-sock
          mountPath: /var/run/docker.sock  # 或配置 containerd
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "2Gi"
            cpu: "2000m"
      volumes:
      - name: docker-sock
        hostPath:
          path: /var/run/docker.sock

---
# k8s/agent-sandbox.yaml
# Agent 沙盒以独立 Pod 运行，资源隔离
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  generateName: aadev-agent-
  namespace: aadev
spec:
  restartPolicy: Never
  containers:
  - name: agent
    image: aadev/agent-sandbox:latest
    resources:
      limits:
        memory: "1Gi"
        cpu: "1000m"
    securityContext:
      readOnlyRootFilesystem: true
      allowPrivilegeEscalation: false
      runAsNonRoot: true

15.3 监控体系

指标采集（Prometheus）
yaml 复制代码 
# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'aadev-api'
    static_configs:
      - targets: ['aadev-api:8000']
    metrics_path: /metrics
    scrape_interval: 15s

  - job_name: 'aadev-agents'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces:
          names:
            - aadev
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
        regex: aadev-agent
        action: keep
关键监控指标
指标 类型 告警阈值 含义
aadev_mission_duration_seconds Histogram P99 > 2h 任务执行时间
aadev_agent_cost_usd Counter 单个 > $5/小时 Agent 消费速度
aadev_budget_utilization Gauge > 80% 预算使用率
aadev_task_failure_rate Gauge > 30% 任务失败率
aadev_human_ticket_pending Gauge > 5 积压的人机协作票
aadev_agent_heartbeat_age Gauge > 5min Agent 心跳延迟
aadev_swarm_sync_duration Histogram P99 > 30s 蜂群同步耗时
aadev_stigmergy_mark_count Counter --- 痕迹标记数量
aadev_tool_call_latency Histogram P99 > 10s 工具调用延迟
Grafana 面板设计
less 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🐝 AAT 蜂群监控 Dashboard                                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐           │
│  │ 活跃任务  │ │ 活跃Agent │ │ 待处理   │ │ 今日消费  │           │
│  │   12     │ │   8/20   │ │  3 票   │ │  $47.3   │           │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘           │
│                                                                 │
│  蜂群拓扑实时图                                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  [Mission-1284] 用户注册模块                              │   │
│  │                                                         │   │
│  │    ┌───┐      ┌───┐      ┌───┐                         │   │
│  │    │A-1│◄────►│A-2│◄────►│A-3│  Scout Swarm            │   │
│  │    └─┬─┘      └─┬─┘      └─┬─┘                         │   │
│  │      │ T1:done  │ T2:run   │ T3:run                     │   │
│  │      ▼          ▼          ▼                            │   │
│  │    [DB表]    [API端点]  [邮件集成]                        │   │
│  │                                                         │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                 │
│  任务流水线                                                      │
│  Mission-1284: ████████████░░░░ 67% ($3.2/$5.0)                  │
│    ├─ T1 设计数据库    [████████████done] $0.2                   │
│    ├─ T2 API实现       [████████░░░░run]  $0.8                   │
│    ├─ T3 邮件集成      [████████░░░░run]  $1.2 ⚠️ waiting_human  │
│    └─ T4 前端页面      [░░░░░░░░░░░░pend] $0.0                   │
│                                                                 │
│  成本趋势 (24h)                                                  │
│  $ ████████████████████░░░░░░░░░░ 峰值: $12.3 (14:00)            │
│                                                                 │
│  人机协作队列                                                    │
│  🔴 API Key 配置  |  15min前  |  阻塞2任务  |  [处理]            │
│  🟡 数据库选型    |  32min前  |  阻塞1任务  |  [处理]            │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

15.4 日志系统（Loki）

yaml 复制代码 
# 日志标签规范
# 所有 Agent 日志统一格式：
{
  "timestamp": "2026-05-08T14:32:01Z",
  "level": "INFO",
  "mission_id": "uuid",
  "task_id": "uuid",
  "agent_id": "A-3",
  "swarm_id": "uuid",
  "event": "tool_selected",
  "message": "选中 Resend 邮件服务",
  "cost_usd": 0.002,
  "tokens_in": 1200,
  "tokens_out": 350,
  "model": "claude-3-5-sonnet",
  "trace_id": "uuid"  # 分布式追踪
}

15.5 告警规则

yaml 复制代码 
# alertmanager-rules.yaml
groups:
  - name: aadev-budget
    rules:
      - alert: BudgetCritical
        expr: aadev_budget_utilization > 0.9
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "预算即将耗尽"
          description: "Mission {{ $labels.mission_id }} 预算使用率 {{ $value | humanizePercentage }}"

  - name: aadev-agent
    rules:
      - alert: AgentDown
        expr: aadev_agent_heartbeat_age > 300
        for: 1m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Agent 心跳丢失"

  - name: aadev-human
    rules:
      - alert: HumanTicketStalled
        expr: aadev_human_ticket_pending > 0 <and> time() - human_ticket_created_at > 3600
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "人机协作票积压超过1小时"

15.6 运维 SOP

场景 操作
API 额度耗尽 Dashboard 自动触发 HumanTicket，同时降级到 gpt-4o-mini
Agent 沙盒崩溃 K8s 自动重启 Pod，任务重新进入任务板
数据库连接池耗尽 限制并发 Agent 数，自动扩容 Postgres 连接池
人类长时间未响应 执行 fallback 策略（降级/跳过/免费替代方案）
蜂群分裂（Agent 失联） 自动重分配任务到其他 Agent，标记失联 Agent 为 dead
磁盘满（代码产出） 自动清理 7 天前的临时工作区，保留最终交付物

附录

A. 输入输出协议

typescript 复制代码 
// 人类输入
interface MissionInput {
  description: string;           // 自然语言任务描述
  constraints?: {
    tech_stack?: string[];        // 允许的技术栈
    budget_usd?: number;          // 预算上限
    time_limit_minutes?: number;  // 时间上限
    quality?: {
      min_test_coverage?: number;
      required_deliverables?: string[];
    };
    security?: {
      forbidden_operations?: string[];
      forbidden_paths?: string[];
    };
    scope?: {
      in?: string[];  // 必须包含
      out?: string[]; // 明确排除
    };
  };
}

// 系统输出
interface MissionResult {
  status: "completed" | "failed" | "escalated";
  tasks: TaskResult[];
  total_cost_usd: number;
  total_time_minutes: number;
  deliverables: {
    code_url?: string;
    test_report?: string;
    coverage_percent?: number;
    adr_documents?: string[];
  };
  execution_summary: string;  // AI 生成的执行总结
}

B. 目录结构

ini 复制代码 
aadev-v2/
├── api/
│   ├── main.py              # FastAPI 入口
│   ├── missions.py          # 任务 API
│   └── verification.py      # 验证 API
├── core/
│   ├── decomposer.py        # 任务拆解
│   ├── controller.py        # Mission 控制器
│   └── verifier.py          # 验证引擎
├── agent/
│   ├── worker.py            # Agent 执行单元
│   ├── autonomy.py          # 自治协议
│   └── search.py            # 自主搜索
├── toolmesh/
│   ├── discovery.py         # 工具发现
│   ├── selector.py          # 工具选择
│   ├── acquisition.py       # 工具获取
│   └── gateway.py           # 统一网关 (MCP/Skills/System)
├── constraints/
│   └── enforcer.py          # 约束检查
├── sandbox/
│   └── docker_runner.py     # Docker 沙盒
├── web/
│   └── [Next.js Dashboard]
└── tests/
    └── e2e/

结语 : v2 + Swarm 的核心是 "自治 + 并行涌现 + 人机协作"。人类只定义"要什么"和"不能做什么"。AI 蜂群自主决定"怎么做"、"谁来做"、"并行还是串行"。当遇到资金、密钥、决策、审批等必须人类介入的事，AI 会主动、清晰地求助，而非硬撑或静默失败。验证是唯一的硬契约------不通过就不算完成。蜂群用 2-3x 成本换 2-4x 速度，紧急任务全蜂群出击，简单任务单兵搞定。

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