feat(engine): 添加MCP连接管理和工具集成功能
- 集成MCP连接管理器，支持MCP服务器连接 - 添加多种内置工具：ClarifyTool、CronTool、DelegateTool、ExecuteCodeTool、 PatchFileTool、ProcessTool、SendMessageTool、SpawnTool、TerminalTool、 TodoTool、WebFetchTool、WebSearchTool、WriteFileTool等 - 实现工具注册和装配功能 - 添加技能选择上下文参数 - 支持思考模式控制参数thinking_enabled feat(coordinator): 重构任务执行计划器参数命名 - 将learning_candidate_enabled重命名为allow_candidate_generation - 更新TeamGraphScheduler中的参数传递 - 修改LocalAgentRunner中的相关参数处理 - 更新README文档中的相应描述 refactor(context): 标准化工具调用参数格式 - 添加_json导入用于参数序列化 - 实现_provider_tool_calls方法标准化OpenAI兼容的工具调用载荷 - 修复工具调用中参数非字符串类型的序列化问题 refactor(session): 优化消息历史记录过滤逻辑 - 修改get_messages_as_conversation为基于运行状态过滤消息 - 排除未完成、失败或错误结束的运行记录 - 改进对话历史的可见性控制机制 fix(store): 修复FTS索引重建逻辑 - 添加异常处理防止FTS索引创建失败 - 实现_rebuild_fts_index方法重新构建全文搜索索引 - 优化索引触发器和表的维护流程
This commit is contained in:
@ -18,7 +18,7 @@
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└─ future channels（未来扩展入口）
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│
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└─ AgentService（统一服务层：所有入口都先汇总到这里）
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├─ MainAgentRouter（自动判断 simple / task）
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├─ MainAgentRouter（LLM 语义判断 simple / continue task / new task / close / abandon）
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├─ create_loop()（创建 AgentLoop 运行核心）
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├─ start()（启动后台运行模式）
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├─ submit_direct()（把任务提交到运行队列）
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@ -73,15 +73,20 @@ AgentService.process_direct / submit_direct（聊天入口统一进入服务层
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│
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├─ resolve session_id（复用请求 session，或生成新 session）
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├─ task_service.get_latest_open_task(session_id)（查找同会话未关闭 Task）
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├─ MainAgentRouter.classify(message, active_task)（自动分类）
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├─ MainAgentRouter.classify(message, active_task, recent_messages)（LLM 语义分类）
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│ ├─ simple（简单问题）
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│ │ └─ runner(message)（直接走原有 AgentLoop，不创建 Task）
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│ │ └─ runner(message, include_skill_assembly=False, include_tools=False)（不创建 Task，不跑 skills/tools）
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│ │
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│ └─ task（复杂任务）
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│ ├─ if no active task or user starts new task
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│ │ └─ TaskService.create_task(...)（内部创建 Task）
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│ ├─ else
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│ │ └─ reuse active Task（复用 awaiting_feedback / needs_revision Task）
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│ ├─ continue_task（继续当前 Task）
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│ │ └─ reuse active Task（只要话题没有完全无关，就继续当前 open Task）
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│ │
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│ ├─ new_task（明确开启新任务）
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│ │ └─ TaskService.create_task(...)（内部创建 Task，并保存 short_title）
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│ │
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│ ├─ close_task / abandon_task（用户明确结束或放弃）
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│ │ └─ TaskService.close_task / abandon_task（关闭当前 Task）
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│ │
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│ └─ task execution
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│ └─ AgentService._run_task_mode(...)（进入 Task 模式执行）
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```
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@ -92,6 +97,7 @@ TaskService（内部 Task 状态机）
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│ ├─ task_id
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│ ├─ session_id
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│ ├─ goal / description / constraints
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│ ├─ metadata.short_title（5-15 字左右的短标题，用于前端当前任务标识）
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│ ├─ status
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│ │ ├─ open
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│ │ ├─ running
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@ -167,17 +173,32 @@ AgentLoop.process_direct(task)（直接执行一轮用户任务）
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│ ├─ auxiliary_provider（辅助模型调用器，用于选 skill 等）
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│ └─ embedding_runtime（向量模型配置，用于语义召回）
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│
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├─ skill_assembler.assemble(...)（选择本轮应该激活哪些 skill）
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│ ├─ SkillsLoader.build_selection_candidates()（列出候选技能摘要）
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│ ├─ embedding retrieve skill candidates（用向量召回相关技能）
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│ ├─ LLM select activated skills（让模型从候选里选择技能）
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│ └─ 返回 activated skills（返回本轮被激活的技能）
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│ ├─ name（技能名称）
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│ ├─ content（技能正文）
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│ ├─ version（技能版本）
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│ ├─ content_hash（技能内容哈希，用于追踪）
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│ ├─ activation_reason（为什么激活）
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│ └─ tool_hints（技能建议使用哪些工具）
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├─ if include_skill_assembly=False（simple_chat 默认关闭）
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│ └─ skip SkillAssembler（不激活 skill，不注入 skill 正文）
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│
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├─ if include_skill_assembly=True（Task mode 默认开启，在 Task 创建/复用和规划之后执行）
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│ └─ skill_assembler.assemble(...)（选择本轮应该激活哪些 published skill）
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│ ├─ input task_description = skill_selection_context or current user input
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│ │ ├─ Task goal / description
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│ │ ├─ current user request
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│ │ ├─ attempt / revision / team synthesis phase
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│ │ ├─ validation feedback（重试时）
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│ │ ├─ team summary / plan（team synthesis 时）
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│ │ └─ previously activated skills（只作为 reuse bias，不是 pinned）
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│ ├─ SkillsLoader.build_selection_candidates()（列出候选技能摘要）
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│ ├─ embedding retrieve skill candidates（用向量召回相关技能）
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│ ├─ LLM shortlist candidate names（先用摘要粗选少量候选）
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│ │ └─ if retrieved candidates <= max_detailed_candidates -> skip shortlist
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│ ├─ SkillsLoader.load_published_skill(...)（系统侧内部读取粗选候选正文，不暴露 skill_view 给主 Agent）
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│ ├─ LLM final select activated skills（结合候选正文做最终选择）
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│ ├─ if no matching skill -> return [] and continue run without skills
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│ └─ 返回 activated skills（返回本轮被激活的技能）
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│ ├─ name（技能名称）
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│ ├─ content（技能正文）
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│ ├─ version（技能版本）
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│ ├─ content_hash（技能内容哈希，用于追踪）
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│ ├─ activation_reason（为什么激活）
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│ └─ tool_hints（技能建议使用哪些工具）
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│
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├─ ContextBuilder.build_skill_activation_messages(...)（把激活技能变成模型可读消息）
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├─ 构造 SkillActivationReceipt[]（构造技能激活收据）
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@ -188,7 +209,7 @@ AgentLoop.process_direct(task)（直接执行一轮用户任务）
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│ ├─ receipts（技能激活收据）
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│ └─ activation_messages（实际注入给模型的技能消息）
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│
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├─ tool_assembler.assemble(...)（选择本轮应该暴露哪些工具）
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├─ tool_assembler.assemble(...)（选择本轮应该暴露哪些工具；simple_chat 默认跳过）
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│ ├─ always tools（默认总是可用的工具）
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│ ├─ activated skill tool hints（被激活技能推荐的工具）
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│ ├─ embedding retrieve tools（用向量召回相关工具）
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@ -207,6 +228,7 @@ AgentLoop.process_direct(task)（直接执行一轮用户任务）
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│ └─ append current user input（追加当前用户输入）
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│
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├─ session_manager.update_system_prompt(...)（把本轮 system prompt 快照写回会话）
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├─ session_manager.append_message(event_type="skill_selection_context_snapshotted", hidden)（完整记录 skill query）
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├─ session_manager.append_message(event_type="system_prompt_snapshotted", hidden)（记录隐藏事件：system prompt 快照）
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||||
├─ session_manager.append_message(event_type="user_message_added")（记录可见事件：用户消息）
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│
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@ -214,12 +236,12 @@ AgentLoop.process_direct(task)（直接执行一轮用户任务）
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│
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├─ 成功时（模型正常结束）
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│ ├─ session_manager.append_message(event_type="run_completed", hidden)（记录隐藏事件：运行完成）
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│ └─ _record_skill_learning(...)（记录技能使用效果，进入学习闭环）
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||||
│ └─ _record_run_receipts(...)（记录运行证据，不生成学习候选）
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│
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├─ 失败时（运行中出现异常）
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│ ├─ append assistant error message（写入 assistant 错误消息）
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│ ├─ session_manager.append_message(event_type="run_failed", hidden)（记录隐藏事件：运行失败）
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│ └─ _record_skill_learning(...)（即使失败也记录技能效果）
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||||
│ └─ _record_run_receipts(...)（即使失败也记录运行证据）
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||||
│
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||||
└─ return AgentRunResult（返回本轮结果）
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├─ session_id（会话编号）
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@ -242,6 +264,7 @@ AgentLoop.process_direct(task)（直接执行一轮用户任务）
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```text
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||||
tool loop（工具调用循环）
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│
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├─ session_manager.append_message(event_type="llm_request_snapshotted", hidden)（完整记录本次 provider messages / tools）
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├─ provider.chat(messages, tools=schemas)（把消息和工具 schema 发给模型）
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||||
├─ session_manager.update_usage(...)（累计 token 用量）
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├─ session_manager.append_message(event_type="assistant_message_added")（记录 assistant 回复）
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@ -259,10 +282,10 @@ tool loop（工具调用循环）
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---
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## 6. Skills Learning Baseline
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## 6. Run Evidence / Skill Effect Recording
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```text
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AgentLoop._record_skill_learning(...)（记录本轮技能效果）
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AgentLoop._record_run_receipts(...)（记录本轮运行证据；不直接学习）
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│
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├─ 构造 RunRecord（构造本轮运行记录）
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│ ├─ run_id（运行编号）
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@ -286,11 +309,7 @@ AgentLoop._record_skill_learning(...)（记录本轮技能效果）
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||||
│ ├─ RunMemoryStore.append_skill_effect(...)（把 SkillEffectRecord 写入 memory/runs/skill-effects.jsonl）
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||||
│ ├─ SkillLearningService.rescore_skill_versions()（重新统计每个技能版本表现）
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||||
│ │ └─ SkillLearningStore.update_performance_snapshot(...)（更新表现快照）
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||||
│ └─ optionally build learning candidates（默认不生成；只由反馈门控显式触发）
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│ ├─ revise_skill（建议修改已有技能）
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│ ├─ new_skill（建议创建新技能）
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│ ├─ merge_skills（建议合并相似技能）
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│ └─ retire_skill（建议退役长期不用的技能）
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||||
│ └─ never build learning candidates in runtime hot path（运行完成时永不生成候选）
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│
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└─ session_manager.append_message(...)（记录隐藏事件：技能效果快照）
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├─ event_type="skill_effects_snapshotted"（技能效果已快照）
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@ -298,10 +317,23 @@ AgentLoop._record_skill_learning(...)（记录本轮技能效果）
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└─ payload（隐藏数据）
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├─ run_record（本轮运行记录）
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├─ skill_effects（技能效果记录）
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├─ learning_candidate_enabled（本轮是否允许生成候选，默认 false）
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├─ candidate_generation_allowed（本轮是否允许生成候选；runtime 固定 false）
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└─ learning_candidates（学习候选；默认空）
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```
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```text
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runtime invariant（运行期不直接学习）
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│
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├─ run completed / run failed
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│ └─ 只写 RunRecord + SkillEffectRecord + performance snapshot
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│
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├─ simple chat
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│ └─ 不创建 Task，不触发 learning candidate
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│
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└─ Task attempt / sub-agent run
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└─ 只留下证据，等待 feedback gate 决定是否学习
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```
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---
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## 7. Chat Feedback / Learning Gate
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@ -328,17 +360,20 @@ POST /api/chat/feedback（聊天反馈接口，不是 Task 管理 API）
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├─ satisfied
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│ ├─ if validation accepted
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│ │ ├─ Task status -> closed
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│ │ └─ SkillLearningService.build_learning_candidates()
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||||
│ │ └─ SkillLearningService.build_learning_candidates_for_task(task_id, trigger_run_id)
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│ └─ if validation not accepted
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||||
│ └─ 记录人工接受但保留验证风险
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│ └─ 记录人工接受但保留验证风险；不自动生成 learning candidate
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||||
│
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├─ revise
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│ ├─ Task status -> needs_revision
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||||
│ └─ 下一条用户消息默认复用该 Task
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||||
│ ├─ 更新 run / skill effect 为需修订证据
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│ └─ 下一条用户消息默认复用该 Task；不生成 learning candidate
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||||
│
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└─ abandon
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├─ Task status -> abandoned
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└─ write Failure Memory（不生成成功 Skill draft）
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├─ 更新 run / skill effect 为失败证据
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├─ 追加 task_failure_evidence_recorded 隐藏事件
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└─ 默认不写主 memory，不生成成功 Skill draft
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```
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---
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@ -356,15 +391,15 @@ TeamService.run_team(...)（内部 team 执行入口，不暴露产品级 Task A
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│ │ └─ reserved strategies: moa / hierarchy / heavy / group_chat / forest / maker / router
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│ ├─ provider_bundle_factory(node)（推荐：每个节点拿 fresh provider bundle）
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│ ├─ inherited_pinned_skills（主 agent 明确委派给 sub-agent 的 pinned skills）
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||||
│ ├─ inherited_pinned_skill_contexts（missing skill draft 生成的 ephemeral skill guidance）
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│ └─ learning_candidate_enabled=False（默认只写 receipts，不绕过 Task feedback gate）
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│ ├─ inherited_pinned_skill_contexts（missing skill 生成的一次性 ephemeral guidance）
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||||
│ └─ allow_candidate_generation=False（默认只写 receipts，不绕过 Task feedback gate）
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│
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||||
├─ LocalAgentRunner.run(envelope)
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│ ├─ 生成 child_session_id
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│ ├─ parent_session_id -> 主 session（建立 session lineage）
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│ ├─ AgentLoop.process_direct / submit_direct(...)（复用主 AgentLoop / ContextBuilder / ToolAssembler / SkillAssembler / MemoryService）
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│ ├─ pinned_skill_names -> AgentLoop（published pinned skill 必须注入）
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||||
│ ├─ pinned_skill_contexts -> AgentLoop（draft-only ephemeral skill 必须注入）
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│ ├─ pinned_skill_contexts -> AgentLoop（ephemeral guidance 只在本次 run 注入）
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│ └─ provider_bundle + node model/provider override 禁止混用
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│
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├─ strategy execution
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@ -522,7 +557,6 @@ SkillsLoader（技能加载器）
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├─ build_skills_summary()（构造技能摘要索引）
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├─ build_selection_candidates()（构造给 SkillAssembler 的候选摘要）
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├─ list_skill_supporting_files()（列出技能支持文件）
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├─ view_skill()（查看技能正文或支持文件）
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└─ get_always_skills()（获取 always 类型技能）
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```
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@ -530,13 +564,17 @@ SkillsLoader（技能加载器）
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SkillAssembler（技能选择器）
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│
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├─ input（输入）
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│ ├─ task_description（用户任务描述）
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│ ├─ task_description（Task-aware query：Task 描述 / 当前用户消息 / previous skills / attempt context / validation revision context / team context）
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||||
│ ├─ candidate skill summaries（候选技能摘要）
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│ ├─ embedding runtime（向量模型配置）
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||||
│ └─ selector provider/model（用于选择技能的模型）
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||||
│
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||||
├─ embedding retrieve candidates（先用向量召回相关技能）
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├─ LLM select names（再让 LLM 选择技能名）
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├─ LLM shortlist names（用摘要粗选需要查看正文的候选）
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│ └─ skip when candidate count <= max_detailed_candidates（候选很少时直接读取正文）
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├─ internal load shortlisted SKILL.md（SkillAssembler 内部读取候选正文）
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├─ LLM final select names（结合候选正文选择最终技能名）
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├─ no match returns []（没有对应 published skill 时返回空，不阻塞任务）
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└─ return SkillContext[]（返回技能上下文）
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├─ name（技能名）
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||||
├─ content（技能正文）
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||||
@ -586,7 +624,6 @@ ToolRegistry（工具注册表）
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│
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├─ echo（回显工具）
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├─ memory（写入/管理长期记忆）
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├─ skill_view（查看完整 skill）
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├─ session_search（搜索会话历史）
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||||
├─ list_directory（列目录）
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├─ read_file（读文件）
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||||
@ -599,7 +636,7 @@ ToolAssembler（工具选择器）
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├─ selected = always tools（先加入默认工具）
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||||
├─ selected += activated skill tool hints（再加入技能推荐工具）
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||||
├─ selected += embedding top-k tools（再用向量召回任务相关工具）
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||||
└─ return ToolSpec[]（返回本轮可用工具列表）
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||||
└─ return ToolSpec[]（返回本轮可用工具列表；不通过工具动态加载 skill）
|
||||
```
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||||
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||||
```text
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||||
@ -703,11 +740,11 @@ TaskExecutionPlanner（Task 内部执行规划）
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||||
│ ├─ 从 published skill catalog 检索候选
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||||
│ ├─ 按 skill_query / required_capabilities / node task 选择 skill
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│ ├─ 命中 published skill 后写入 graph.nodes[].inherited_pinned_skills
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||||
│ └─ 无命中时创建 draft-only skill，并写入 graph.nodes[].inherited_pinned_skill_contexts
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||||
│ └─ 无命中时创建 ephemeral guidance，并写入 graph.nodes[].inherited_pinned_skill_contexts
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||||
│
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||||
└─ TaskExecutionPlan
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||||
├─ graph.nodes[].agent 只是 generic runtime trace identity
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||||
└─ to_event_payload() 写入 skill_queries / selected_skill_names / generated_skill_draft_ids / skill_resolution_report
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||||
└─ to_event_payload() 写入 skill_queries / selected_skill_names / ephemeral_guidance_ids / skill_resolution_report
|
||||
```
|
||||
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||||
```text
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||||
@ -748,8 +785,21 @@ Frontend process projection
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||||
```text
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||||
Learning pipeline
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||||
│
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||||
├─ evidence recording
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||||
│ ├─ every run -> RunRecord
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||||
│ ├─ activated skills -> SkillEffectRecord
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||||
│ └─ no candidates generated here
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||||
│
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||||
├─ feedback gate
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||||
│ └─ validation accepted + satisfied 才生成 learning candidate
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||||
│ ├─ validation accepted + satisfied -> scoped learning candidate
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||||
│ ├─ validation rejected + satisfied -> 记录人工接受风险，不生成候选
|
||||
│ ├─ revise -> 保持 Task 打开，不生成候选
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||||
│ └─ abandon -> 失败证据，不写主 memory，不生成成功候选
|
||||
│
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||||
├─ scoped candidate generation
|
||||
│ ├─ source = current task run_ids
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||||
│ ├─ no published skill -> new_skill
|
||||
│ └─ published skill used -> revise_skill
|
||||
│
|
||||
├─ SkillLearningPipelineService
|
||||
│ ├─ candidate -> queued / synthesizing
|
||||
@ -799,6 +849,12 @@ Web（网页入口）
|
||||
│ ├─ agent_service.submit_direct(...)（把用户消息提交给 AgentService）
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||||
│ └─ return WebChatResponse（返回模型回复 + run/task/validation 元数据）
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||||
│
|
||||
├─ WS /ws/{session_id}（网页 WebSocket 适配层）
|
||||
│ ├─ ping -> pong
|
||||
│ ├─ message -> agent_service.submit_direct(...)
|
||||
│ ├─ return status / assistant message（携带 run/task/validation 元数据）
|
||||
│ └─ return session_updated（通知前端刷新 session/process）
|
||||
│
|
||||
└─ POST /api/chat/feedback（聊天反馈接口）
|
||||
├─ validate WebChatFeedbackRequest
|
||||
├─ agent_service.submit_feedback(...)
|
||||
@ -820,8 +876,10 @@ Skills learning admin API
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||||
Gateway（消息通道入口）
|
||||
│
|
||||
├─ MessageBus（内部消息总线）
|
||||
├─ ChannelAdapter（Telegram / Slack / Email / WhatsApp 等只作为 adapter）
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||||
├─ inbound -> AgentService.handle_inbound_message(...)（外部消息进入 AgentService）
|
||||
└─ outbound <- OutboundMessage（AgentService 返回结构化输出消息）
|
||||
├─ outbound <- OutboundMessage（AgentService 返回结构化输出消息）
|
||||
└─ ChannelManager（按 message.channel 分发 outbound）
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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