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feat(coordinator): 添加团队节点默认最大工具迭代次数配置
添加 DEFAULT_TEAM_NODE_MAX_TOOL_ITERATIONS 配置项以控制团队节点的最大工具迭代次数，
并修改 LocalAgentRunner 中的逻辑来使用此默认值当 envelope 中未指定时。
fix(runtime): 修复团队节点运行成功判断逻辑
更新运行成功判断条件，将 finish_reason 为 "max_tool_iterations_finalized" 的情况
视为运行失败，并添加对原始工具调用输出的检测，避免将其误判为成功完成。
feat(mcp): 添加团队工作流MCP工具类别支持
增加新的本地MCP工具类别 "team_workflow" 及其对应的工具创建功能，
为团队工作流提供本地工具支持。
refactor(engine): 调整AgentLoop最大工具迭代次数设置
将 AgentProfile 中的默认 max_tool_iterations 从 30 增加到 100，
同时移除 TaskExecutionPlanner 构造函数中的重复参数传递。
perf(mcp): 优化MCP连接管理避免重复连接
添加 mcp_connected 标志来跟踪MCP连接状态，确保 connect_all 只执行一次，
提高性能并避免不必要的重复连接。
refactor(skills): 移除技能团队模板相关功能
移除与技能团队模板相关的代码，包括解析、存储和处理逻辑，
简化技能记录结构和加载流程。
feat(process): 增强会话过程投影器功能
添加技能激活快照事件处理，改进团队运行完成消息显示，
并增强技能激活事件的时间戳记录功能。
refactor(tasks): 简化任务尝试编排器团队执行逻辑
移除团队执行相关代码，将所有任务统一按单步执行处理，
简化任务编排器的复杂度并提升执行效率。
fix(evidence): 修复节点证据评估中需求验证逻辑
更新节点证据评估逻辑，跳过自然语言证据需求的确定性验证，
只执行机器可读的需求验证，避免因自然语言需求导致的节点失败。
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2026-06-26 16:36:29 +08:00 |
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feat(tasks): add skill-templated task graph execution
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2026-06-23 10:22:58 +08:00 |
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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
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2026-05-14 09:43:48 +08:00 |
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feat(beaver): 完成Task Team功能v1实现，重构后端架构支持统一内核
新增内部Task系统，包括验证、反馈门控机制，实现自动质量验证
(通过率>=0.75)和用户反馈闭环(satisfied/revise/abandon)。
实现Agent Team v1协调器，支持sequence/parallel/dag执行策略，
sub-agent复用主AgentLoop，每个run使用独立memory snapshot。
建立Skill学习pipeline，包含draft/审核/发布/回滚完整生命周期，
通过Task验证通过且用户满意才生成学习候选。
重构目录结构，移除third_party依赖，建立统一engine内核，
所有agent共享运行时基础组件。
更新ContextBuilder清理provider消息字段，增强SkillContext版本管理，
集成TaskExecutionPlanner和TaskSkillResolver实现技能解析机制。
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2026-05-08 17:14:14 +08:00 |
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feat(app-instance): 集成Beaver后端并更新配置管理
集成新的Beaver后端服务到应用实例中，替换原有的nanobot实现。
主要变更包括：
- 在Dockerfile和环境配置中添加Beaver相关路径和配置变量
- 更新工作目录结构从.nanobot到.beaver
- 实现Beaver引擎加载器，支持配置文件加载和工具组装
- 添加内置工具如ListDirectoryTool、ReadFileTool、SearchFilesTool
- 更新消息处理流程，支持通道适配器和网关模式
- 重构技能系统，支持显式工具提示和嵌入式检索
- 改进错误处理和生命周期管理
此变更使应用实例能够使用统一的Beaver后端进行AI代理运行时管理。
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2026-04-27 17:37:40 +08:00 |
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修改了nanobot，往Hermes agent的风格走，进度1/3
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2026-04-20 18:11:14 +08:00 |
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