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# Beaver Backend 重构蓝图
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## 命名说明
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当前项目正式名称已经不是 `nanobot`，而是 `beaver`。
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这份文档里如果出现 `nanobot/...`，一律表示“当前仓库里还没迁走的历史代码路径 / 现状实现位置”，不代表目标命名。
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后续重构目标应统一收敛到：
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1. 产品名、项目名、运行时内核名统一按 `beaver` 表达。
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2. `nanobot` 只作为迁移期遗留路径存在，最终应逐步退出目录、模块和文档命名。
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3. 新增目录、新增模块、新增文档都应优先使用 `beaver` 命名，而不是继续扩散 `nanobot`。
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## 1. 这次重构到底要解决什么
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当前后端已经不是“功能不够”，而是“能力已经长出来了，但结构还停留在早期阶段”。
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现在项目里同时存在这些事实：
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1. `AgentLoop` 已经承担了太多职责，既管主 agent 对话，又管工具、委派、MCP、会话、事件、memory。
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2. `web/server.py` 已经变成超大文件，FastAPI app factory、chat API、session、文件、skills、cron、A2A、Outlook 都放在一起。
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3. `agent_team` 已经接上了 `swarms`，但目前更像“业务层直接借用第三方 runtime”，不是“我们自己的多智能体平台”。
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4. `skills` 已经有加载、安装、审核，但本质还是 Markdown 说明书，不是可学习、可演化、可评估的能力对象。
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5. 项目里已经隐约出现了三个方向，但还没有被统一成一个完整架构：
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- `swarms` 提供多智能体架构能力
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- `hermes-agent` 提供 skill 生命周期与长期演进思路
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- `OpenHarness` 提供模块化的 harness 设计方法
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所以这次重构不是简单“整理目录”，而是把项目从“围绕一个 CLI 主 agent 生长出来的系统”升级成“所有 agent 共享同一内核的自有 agent harness 平台”。
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## 2. 我是怎么想的
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我的核心判断是：我们不能继续把第三方库、业务流程、执行控制、UI/API 接口揉在一起，而是应该先定义我们自己的稳定边界，再让第三方能力挂进来。
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换句话说，目标不是“把仓库改得更像 swarms / hermes / OpenHarness”，而是：
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1. 用 `swarms` 的强项来解决“团队编排”。
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2. 用 `hermes-agent` 的强项来解决“skills 怎么创建、维护、学习、沉淀”。
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3. 用 `OpenHarness` 的强项来解决“工程边界、模块职责、可维护性”。
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4. 最终收口成我们自己的抽象和目录，而不是长期让第三方结构反向塑造我们。
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这意味着后续所有设计都应遵守四条原则：
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### 2.1 我们要有自己的抽象
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不能让业务代码直接依赖：
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- `third_party/swarms` 的导入路径
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- `SwarmRouter` 的参数细节
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- 某个第三方 skill 文件格式
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- 某个第三方 runtime 的副作用
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我们应该先定义自己的核心对象，例如：
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- `AgentDescriptor`
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- `SkillSpec`
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- `SkillVersion`
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- `TeamSpec`
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- `ExecutionPlan`
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- `ProcedureRecord`
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- `RunRecord`
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- `BridgeResult`
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第三方库只能作为 adapter / backend 存在。
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### 2.2 所有 agent 共享同一套运行内核
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后面不应该再保留“CLI 单 agent”和“其他 agent 另一套执行方式”这种概念分叉。
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正确做法应该是：
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1. 所有 agent 都复用同一个 `AgentLoop` / engine。
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2. 主 agent、subagent、team member、A2A local specialist 都只是不同的运行配置和上下文。
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3. tools、skills、memory、permissions、MCP、delegation 都在同一套内核里装载。
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4. CLI 只是一个 interface，作用是把用户输入送进内核，而不是代表一种单独的 agent 类型。
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这样做的意义是：
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1. 所有 agent 的能力边界一致。
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2. 不会再出现“这个能力只在 CLI 主 agent 可用，子 agent 不一致”的问题。
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3. agent 的差异只存在于 profile / policy / prompt / runtime context，而不是存在于不同执行栈里。
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### 2.3 Harness 和业务要分开
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当前很多逻辑混在一起：既有“平台级能力”，也有“具体产品接入”。
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后面应该分成两层：
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1. Harness 层
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- tool use
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- skills
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- memory
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- delegation
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- orchestration
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- governance
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2. Product / Interface 层
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- web API
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- gateway
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- channel adapters
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- Outlook / WhatsApp / 外部服务接入
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这样平台能力才能稳定，接入层才能随产品变化而变化。
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### 2.4 多智能体是平台能力，不是工具技巧
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现在 `spawn_agent_team` 已经存在，但在结构上还像“一个高级工具”。
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后面应该把 multi-agent 当成正式 runtime 能力：
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- 有 plan 层 （计划）
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- 有 strategy 层 （策略）
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- 有 execution backend 层 （执行后端）
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- 有 result normalization 层 （结果归一化）
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- 有 memory / procedure reuse 层 （内存/过程重用）
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- 有 governance / safety / skill constraints （治理/安全/技能限制）
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这里要特别说明 `2.4` 和 `2.5` 的关系：
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1. multi-agent 不是独立于 skills 的第二套指导系统。
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2. 我们仍然保留之前的群组讨论机制，也就是“探索式协作 + 流程化执行”两种能力都保留。
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3. 但无论是探索式 group discussion，还是流程化 sequential / rearrange / hierarchy，都必须受 skills 指引和约束。
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4. 也就是说，skills 决定“应该如何思考、遵守什么边界、优先采用什么方法”，而 multi-agent 负责“由几个人、以什么结构去执行”。
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所以后续正确关系应是：
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`skills -> 约束与方法指导`
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`multi-agent -> 在 skills 约束下进行探索、讨论、流程化执行`
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### 2.5 skills 必须变成生命周期系统
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现在的 skills 更像可读文档包，适合“手工维护”，不适合“自动学习”。
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如果以后要做到自动创建、自动修订、自动推荐、自动淘汰，skills 必须具备：
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- 结构化元数据
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- 版本号
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- 来源与 lineage
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- 审核状态
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- 效果统计
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- 与 procedure 的映射关系
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- 可回滚、可禁用、可发布
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并且这里的 `skills` 不应只服务于“工具使用技巧”，而应成为整个 agent 系统的统一指引层，包括：
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1. 主 agent 如何规划和执行
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2. subagent / team member 如何行动
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3. memory 如何参与判断
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4. procedure reuse 如何被触发和约束
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5. multi-agent 讨论时允许采用哪些方法、角色分工和输出习惯
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换句话说：
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1. memory / procedure reuse 不是独立于 skills 的平行系统。
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2. 但 memory 的实现标准要以 `hermes-agent` 为准，而不是继续沿用当前偏自由发挥的记忆模型。
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3. skills 提供全局行为指引；memory 只保存跨会话仍然有价值的稳定事实；session_search 负责找回历史细节；procedure 只作为可选优化层。
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这里要明确四者分工：
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1. `skills`
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- 指导“怎么做”
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- 约束工具使用、讨论方式、流程化执行方式
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2. `memory`
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- 保存 durable facts
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- 例如用户偏好、环境事实、项目约定、工具 quirks
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3. `session_search`
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- 检索历史会话细节
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- 不把大量过程细节直接塞进 memory
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4. `procedure`
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- 作为 coordinator 内部的复用优化
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- 不是主 memory 契约，也不是主要 prompt 注入来源
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## 3. 现有项目现在是咋样的
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### 3.1 当前的主结构
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从代码上看，`app-instance/backend` 当前大致是这几块。
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注意：下面这些路径仍写作 `nanobot/...`，是因为这里描述的是“现状代码位置”，不是目标命名。
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1. 启动与装配
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- `nanobot/cli/commands.py`
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- `nanobot/__main__.py`
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2. agent 运行时
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- `nanobot/agent/loop.py`
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- `nanobot/agent/context.py`
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- `nanobot/agent/tools/*`
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- `nanobot/session/*`
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- `nanobot/providers/*`
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3. 多 agent / 委派
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- `nanobot/agent/delegation.py`
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- `nanobot/agent_team/*`
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- `nanobot/a2a/*`
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4. Web / Gateway / Channels
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- `nanobot/web/server.py`
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- `nanobot/channels/*`
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- `bridge/`
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5. 技能与插件
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- `nanobot/skills/*`
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- `nanobot/agent/skills.py`
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- `nanobot/agent/plugins.py`
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6. 外部运行时耦合点
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- 当前主要是 vendored `swarms`
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### 3.2 当前已经有的优点
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这套代码不是没基础，相反已经有几个很有价值的雏形：
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1. 已经有 `AgentRegistry`、`DelegationManager`、`agent_team`，说明“统一委派层”思路已经出现。
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2. 已经有 `ProcedureMemory` 和 `RunMemory`，说明“从执行中学习”的基础数据层已经出现。
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3. 已经有 `skills` 的加载、安装、审核，说明“受控扩展机制”已经存在。
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4. 已经有 `SwarmsBridge`、`SwarmsPolicy`、`SwarmsRunPlanner`，说明多智能体桥接已经不是空白。
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所以这次重构不是推倒重来，而是把这些散落的雏形收敛成一个完整架构。
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### 3.3 当前最主要的问题
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#### 问题一：装配逻辑散落
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同一个后端能力，在 CLI、Web、Gateway 中经常重复装配，甚至行为已经开始漂移。
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这会导致：
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1. 同样的配置在不同入口行为不同。
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2. 改一个入口容易漏另一个入口。
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3. 测试覆盖变难。
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#### 问题二：`AgentLoop` 太重，但又没有成为唯一内核
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`AgentLoop` 已经不是纯 loop，而是“半个 runtime 内核”。
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这会导致：
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1. 主 agent 与其他 agent 的边界不清。
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2. tool、memory、delegation、session、events 相互缠绕。
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3. 很多能力只能靠继续往 `AgentLoop` 里塞。
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4. 同时又没有真正做到“所有 agent 都统一复用它”。
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#### 问题三：`swarms` 接入边界不干净，而且 `third_party` 目录本身会持续恶化维护成本
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当前 `agent_team` 虽然有 bridge，但仍然直接依赖：
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1. `sys.path` 注入 vendored `swarms`
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2. 顶层 `swarms` 包导入副作用
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3. `SwarmRouter` 的参数细节
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4. `AutoSwarmBuilder` 自己的 LLM 栈
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这意味着现在不是“我们调度 swarms”，而是“我们的平台有一部分被 swarms runtime 反向定义了”。
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另外，`third_party/` 这种目录在这个项目里不应该长期存在。它会带来两个问题：
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1. 仓库边界不清，到底哪些代码是我们的，哪些不是，很难维护。
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2. 一旦改动第三方源码，升级、回滚、排障都会变得更脆弱。
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#### 问题四：skills 还是静态文档包
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现在的 skill 系统适合：
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- 展示
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- 人工安装
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- prompt 注入
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但不适合：
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- 自动学习
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- 自动合并
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- 自动评估
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- 版本回滚
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- 基于效果做选择
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#### 问题五：接口层和核心层耦合过深
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`web/server.py` 过大说明一个事实：
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平台内核与外部 API、外部接入、外部服务没有完成分层。
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## 4. 后面应该怎么改
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## 4.1 先把系统改成 OpenHarness 风格的能力分组
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这里我建议明确参考 OpenHarness 那种“按能力分组、核心目录更扁平”的结构，而不是继续按历史演化路径堆目录。
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核心思路是：
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1. 用 `engine` 作为唯一运行内核。
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2. 用 `coordinator` 负责委派和多 agent 编排。
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3. 用 `tools`、`skills`、`memory`、`permissions` 作为独立能力层。
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4. 用 `interfaces` 只放 CLI / Web / Gateway / Channels 这类入口。
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5. 用 `integrations` 放外部协议和外部系统适配。
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这样拆完之后，模块关系应变成：
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`interfaces -> engine/coordinator/tools/skills/memory -> foundation`
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而不是像现在这样互相横穿。
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## 4.2 彻底去掉 `third_party/`，把 `swarms` 改造成可替换 backend
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### 当前状态
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现在的 `agent_team` 已经接通：
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- `GroupChat`
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- `SequentialWorkflow`
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- `ConcurrentWorkflow`
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- `AgentRearrange`
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- `MixtureOfAgents`
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- `HierarchicalSwarm`
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但这些能力还不是“平台正式能力集合”，而是“当前 bridge 恰好能跑通的一部分 swarms 类型”。
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更重要的是，当前它们依赖 `third_party/swarms` 这个 vendored 目录，这是后续必须去掉的。
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### 目标状态
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后续应该先定义我们自己的团队执行抽象：
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```text
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TeamSpec
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-> TeamPlanner
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-> ExecutionPlan
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-> StrategyBackend
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-> NormalizedResult
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```
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然后：
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1. `SwarmsBackend` 只是 `StrategyBackend` 的一个实现。
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2. 平台对外暴露的是自己的策略名和能力矩阵。
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3. `swarms` 只负责执行，不再负责定义平台边界。
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4. 仓库内不再保留 `third_party/`。
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5. `swarms` 要么作为外部依赖安装，要么把真正需要的最小能力内聚到我们自己的 backend 模块中。
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### 具体改法
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1. 抽出 `coordinator/backends/base.py`
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- 定义统一 backend 接口
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2. 抽出 `coordinator/backends/swarms/`
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- 把 `swarms_adapter.py`
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- `swarms_bridge.py`
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- `swarms_policy.py`
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- `swarms_planner.py` 中 swarms 相关逻辑收进去
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3. 在平台层定义正式支持的 strategy
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- `group_chat`
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- `sequential`
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- `concurrent`
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- `rearrange`
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- `mixture`
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- `hierarchical`
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- 后续预留 `graph`
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- 后续预留 `heavy`
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4. 所有 strategy 的输入输出都转成我们的统一模型
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### 结果
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改完之后：
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1. `third_party/` 目录消失。
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2. 上层不再知道 `third_party/swarms` 这个路径。
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3. 对上层透明的是 `SwarmsBackend`，不是 vendored 源码目录。
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## 4.3 把 `skills` 从静态文档升级成能力生命周期系统
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### 当前状态
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现在 skill 基本等于：
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- 一个目录
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- 一个 `SKILL.md`
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- 一点 frontmatter
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- 一点审核流程
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### 目标状态
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后续 skill 至少要分成三类对象：
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1. `SkillDraft`
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- 自动生成或人工创建
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- 还没发布
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2. `SkillVersion`
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- 某个稳定版本
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- 可启用/禁用/回滚
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3. `SkillRuntimeView`
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- 当前对模型暴露的生效版本
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同时 skill 应该带这些元信息：
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- `id`
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- `name`
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- `version`
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- `summary`
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- `usage_rules`
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- `inputs`
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- `outputs`
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- `dependencies`
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- `source`
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- `derived_from_procedure`
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- `review_status`
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- `metrics`
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### 自动学习建议
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不要直接让 agent 在线改 live skills。
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正确链路应该是：
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`run result -> procedure candidate -> skill draft -> review -> publish -> runtime use`
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这比“自动改 `SKILL.md`”安全得多，也更适合生产环境。
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### 结果
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改完之后，skills 不再只是 prompt 资源，而是平台知识层的一等对象。
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## 4.4 以 `hermes-agent` 的 memory 模型为基线重做 memory 层
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这里要明确：新的 memory 设计不再以当前 `ProcedureMemory` 为中心，而是以 `hermes-agent` 的 memory 模型为准。
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### 主 memory 契约
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新的主 memory 契约应是：
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1. 一个统一的 `memory` tool
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2. 三个核心动作：
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- `add`
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- `replace`
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- `remove`
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3. 两个目标存储：
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- `memory`：agent 的环境事实、项目约定、工具经验
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- `user`：用户画像、偏好、习惯、纠正记录
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它的行为应对齐 Hermes：
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1. `add`
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- 追加新条目
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- 精确重复时跳过
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- 超限时返回当前条目和占用情况
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2. `replace`
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- 用 `old_text` 的短语义片段匹配条目并整体替换
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- 多条匹配时要求更精确的 `old_text`
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3. `remove`
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- 也是通过 `old_text` 的语义片段删除
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- 多条匹配时同样要求更精确匹配
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这里要采用“子串匹配”而不是 UUID，因为这更符合 LLM 的操作习惯。
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### 写入安全与并发安全
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新的 memory 层应保留 Hermes 这几个关键约束：
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1. 写入前扫描注入/渗透模式
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2. 在锁内重新从磁盘加载目标文件
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3. 做重复检测和字符上限检测
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4. 通过临时文件 + `os.replace()` 做原子写入
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也就是说，并发安全的关键不是“先读后写”，而是：
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`scan -> lock -> reload -> validate -> atomic write`
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### 冻结快照模式
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新的 memory 层必须采用 frozen snapshot，而不是“每次 memory 写入都改 system prompt”。
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规则是：
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1. 会话开始时，从磁盘加载 `memory` 和 `user`
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2. 立刻冻结成 system prompt snapshot
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3. 会话中写入 memory 时，只更新磁盘上的 live state
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4. 当前会话里的 system prompt 保持不变
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5. 下一个会话开始时，再重新加载最新 memory
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### session_search 取代“把所有过程细节塞进 memory”
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大量过程细节不应继续塞进 `memory`。
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因此新后端应该明确区分：
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1. `memory`
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- 保存小而精的、跨会话稳定有效的事实
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2. `session_search`
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- 检索历史会话
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- 支持“无 query 浏览最近会话”和“有 query 的全文搜索 + 摘要”
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这个能力后续应在 Beaver 中落成：
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- `beaver/memory/curated/*`
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- `beaver/memory/search/*`
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- `beaver/tools/builtins/memory.py`
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- `beaver/tools/builtins/session_search.py`
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||
### `ProcedureMemory` 的新定位
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这不表示 `ProcedureMemory` 没价值，而是它的地位要下降：
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1. `ProcedureMemory` 不再是主 memory 契约
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2. 它不应该直接承担“跨会话记忆”职责
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3. 它更适合作为 coordinator 内部的流程复用与路由优化层
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新的优先级应是：
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1. 用户偏好、纠正、环境事实 -> `memory`
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2. 历史会话细节 -> `session_search`
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3. 稳定方法论和工作法 -> `skills`
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4. 团队/流程复用优化 -> `ProcedureMemory`
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## 4.5 CLI 不再代表单 agent 模式，只保留为薄入口
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当前入口层太厚，后续应该改成：
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1. CLI 只做参数解析与 runtime 启动
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2. Web 只做 API 与 request/response 映射
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3. Gateway 只做渠道接入与消息转发
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所有核心能力都由统一的 application services 提供，例如：
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- `ChatApplicationService`
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- `DelegationApplicationService`
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- `TeamRunApplicationService`
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- `SkillApplicationService`
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- `MemoryApplicationService`
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同时要明确一条原则：
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CLI 不是“单 agent 专用模式”。
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它只是这些 interface 之一：
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- CLI
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- Web
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- Gateway
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- Channel
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无论从哪个入口进来，最终都进入同一套 `AgentLoop` / engine。
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这样就不会再出现“CLI 一套 agent，其他入口另一套 agent”的问题。
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## 5. 具体改动后会是什么样
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## 5.1 所有 agent 共用同一套 engine
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### 现在
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`CLI/Web/Gateway -> 各自装配一套 AgentLoop 或相关依赖`
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### 之后
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`CLI/Web/Gateway/Channel -> AgentEntryService -> AgentLoop(engine) -> tools/skills/memory/permissions/delegation`
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结果是：
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1. 主 agent、subagent、team member 复用同一套 engine。
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2. 装载逻辑只在 engine 内统一处理一次。
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3. 不再保留“CLI 单 agent 概念”。
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4. 测试可以直接测 engine 和 service，而不是分别测入口分支。
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## 5.2 多 agent 场景
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### 现在
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`spawn_agent_team -> DelegationManager -> AgentTeamOrchestrator -> SwarmsPlanner/Bridge -> SwarmRouter`
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### 之后
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`spawn_agent_team`
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`-> DelegationService`
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`-> TeamApplicationService`
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`-> TeamPlanner`
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`-> ExecutionPlan`
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`-> StrategyBackendRegistry`
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`-> SwarmsBackend`
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`-> NormalizedTeamResult`
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结果是：
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1. 团队能力不再绑定某个第三方 runtime 结构。
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2. 可以逐步增加第二种 backend，而不推翻平台层。
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3. `swarms` 只是其中一个可插拔执行器。
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## 5.3 skill 场景
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### 现在
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`SkillsLoader -> 读 SKILL.md -> 摘要注入 / 手动审核安装`
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### 之后
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`SkillCatalog`
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`-> SkillDraftStore`
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`-> SkillReviewService`
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`-> SkillPublisher`
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`-> SkillRuntimeResolver`
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结果是：
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1. skill 可以有版本。
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2. skill 可以从 procedure 生成。
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3. skill 可以审核和回滚。
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4. skill 可以做效果分析和推荐。
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## 5.4 运行学习场景
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### 现在
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`Run details 混在 session / memory / procedure 中`
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### 之后
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`Run transcript`
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`-> session_search index`
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`Durable fact`
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`-> memory(add/replace/remove)`
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`Stable method / workaround / reusable workflow`
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`-> SkillCandidateGenerator`
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`-> SkillDraft`
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`-> Review`
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`-> Publish`
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`Repeated execution pattern`
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`-> optional ProcedureMemory`
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结果是：
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1. durable facts、历史细节、稳定方法三类信息终于分层。
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2. 自动学习不会把临时过程污染到主 memory。
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3. skills 仍是最高层指导系统，而 memory 变成受控 CRUD 系统。
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## 6. 分阶段落地建议
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这次重构不应该一次性推翻，建议分四期做。
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### 第一期：边界清理
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目标：
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1. 把入口装配统一掉
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2. 把 `web/server.py` 开始拆分
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3. 把 swarms 相关代码聚到单独 backend 目录
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交付物：
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- 统一 app factory / service wiring
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- 初步拆分 web routes
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- `orchestration/backends/swarms/`
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### 第二期：平台抽象固化
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目标：
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1. 定义 team / skill / memory / session_search 的正式模型
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2. 让上层只依赖平台模型
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交付物：
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- `TeamSpec`
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- `SkillSpec`
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- `ExecutionPlan`
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- `MemoryEntry`
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- `MemorySnapshot`
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- `SessionSearchResult`
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- `SkillDraft`
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- `SkillVersion`
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### 第三期：skills 生命周期
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目标：
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1. 从“文档技能”升级到“版本化能力”
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2. 打通“稳定方法 -> SkillDraft”
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3. 按 Hermes 基线完成 memory CRUD、frozen snapshot、session_search
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交付物：
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- skill catalog
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- review/publish flow
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- runtime resolver
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- memory tool
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- session search tool
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### 第四期：高级多智能体能力
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目标：
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1. 放开更多正式支持的 strategy
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2. 评估 `GraphWorkflow`、`HeavySwarm`
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3. 增加 fallback / retry / policy routing
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交付物：
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- 完整 strategy registry
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- 多 backend 能力矩阵
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- team execution fallback
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## 7. 重构后的推荐目录
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下面这个目录我已经按你说的方向收紧了：
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1. 不保留 `third_party/`
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2. 不保留“CLI 单 agent”这类结构暗示
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3. 尽量参考 OpenHarness 那种按能力分组、观感更规整的布局
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4. 每个目录后面都加中文说明
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```text
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app-instance/backend/
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├── change.md # 这份重构蓝图
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├── README.md # 后端总说明
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├── workflow.md # 运行链路说明
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├── docs/ # 架构文档和迁移文档
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│ ├── architecture/ # 核心架构说明
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│ └── migration/ # 分阶段迁移计划
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├── beaver/
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│ ├── foundation/ # 最底层公共设施：配置、模型、事件、错误、工具函数
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│ │ ├── config/ # 配置定义与加载
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│ │ ├── models/ # 全局共享数据模型
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||
│ │ ├── events/ # 统一事件模型与事件派发
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||
│ │ ├── errors/ # 统一错误类型
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│ │ └── utils/ # 通用工具函数
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||
│ ├── engine/ # 统一 agent 内核，所有 agent 都复用这里
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||
│ │ ├── loop.py # AgentLoop 主循环与执行入口
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||
│ │ ├── loader.py # tools、skills、memory、permissions 的统一装载
|
||
│ │ ├── context/ # 上下文拼装
|
||
│ │ ├── session/ # 会话状态与持久化
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||
│ │ ├── providers/ # LLM provider 适配
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│ │ └── runtime/ # 运行时辅助对象与执行上下文
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||
│ ├── tools/ # 工具系统
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│ │ ├── registry/ # 工具注册与发现
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│ │ ├── builtins/ # 内置工具
|
||
│ │ ├── mcp/ # MCP 工具适配
|
||
│ │ └── policies/ # 工具权限与调用约束
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||
│ ├── skills/ # 技能系统
|
||
│ │ ├── builtin/ # 内置技能内容
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||
│ │ ├── catalog/ # 技能目录、索引与查询
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||
│ │ ├── drafts/ # 自动生成或待审核的 skill draft
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||
│ │ ├── reviews/ # 技能审核流
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||
│ │ ├── publisher/ # 技能发布与版本切换
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||
│ │ └── resolver/ # 运行时技能解析与注入
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||
│ ├── memory/ # 记忆与经验沉淀系统
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||
│ │ ├── curated/ # Hermes 风格的 MEMORY / USER 持久记忆
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||
│ │ ├── search/ # session_search 与历史会话检索
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||
│ │ ├── runs/ # 单次执行记录
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│ │ ├── procedures/ # 可选的流程复用优化层
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||
│ │ └── stores/ # 底层存储与原子写实现
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||
│ ├── permissions/ # 权限、沙箱、治理规则
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||
│ │ ├── policies/ # 权限策略
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│ │ ├── guards/ # 执行前检查
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│ │ └── profiles/ # 不同 agent 运行权限画像
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||
│ ├── coordinator/ # 多 agent 协调层，参考 OpenHarness 的 coordinator 风格
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||
│ │ ├── delegation/ # 委派与任务分发
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||
│ │ ├── registry/ # agent registry 与 agent descriptor
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||
│ │ ├── planner/ # 团队 planning 与 execution plan 生成
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│ │ ├── execution/ # 执行控制、fallback、聚合
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||
│ │ ├── backends/ # 可替换的多 agent backend
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||
│ │ │ ├── base.py # backend 抽象接口
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||
│ │ │ └── swarms/ # swarms backend 封装，不再直接暴露第三方目录
|
||
│ │ └── team/ # team 级模型与编排对象
|
||
│ ├── services/ # application services，对外提供统一能力入口
|
||
│ │ ├── agent_service.py # 统一 agent 运行入口
|
||
│ │ ├── team_service.py # 多 agent 执行入口
|
||
│ │ ├── skill_service.py # 技能管理入口
|
||
│ │ ├── memory_service.py # memory 查询与写入入口
|
||
│ │ └── admin_service.py # 平台管理入口
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||
│ ├── interfaces/ # 薄入口层，不承载核心业务
|
||
│ │ ├── cli/ # CLI 入口，只负责把请求送进 services/engine
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||
│ │ ├── web/ # FastAPI 接口层
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||
│ │ │ ├── app.py # Web app factory
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||
│ │ │ ├── routes/ # 路由拆分
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│ │ │ ├── schemas/ # Web 请求/响应模型
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│ │ │ └── deps.py # Web 依赖装配
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||
│ │ ├── gateway/ # 常驻 worker / gateway 入口
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│ │ └── channels/ # Telegram/Slack/Email 等渠道入口
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│ ├── integrations/ # 外部系统与协议集成
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│ │ ├── a2a/ # A2A 协议与 client
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│ │ ├── mcp/ # MCP 连接与管理
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│ │ ├── outlook/ # Outlook 集成
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│ │ ├── whatsapp/ # WhatsApp bridge 适配
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│ │ └── providers/ # 外部 provider 特定集成
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│ ├── plugins/ # 插件系统
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│ │ ├── loader.py # 插件发现与装载
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│ │ ├── registry.py # 插件注册表
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||
│ │ └── hooks.py # 插件 hooks
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||
│ └── templates/ # 默认模板、system prompt 模板、内置文本资源
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├── tests/ # 测试
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│ ├── unit/ # 单元测试
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│ ├── integration/ # 集成测试
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│ ├── e2e/ # 端到端测试
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│ └── fixtures/ # 测试数据与夹具
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└── bridge/ # 独立 Node/bridge 代码，作为外部桥接层保留
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```
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## 8. 最终结论
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这次重构的本质不是“把代码拆小一点”，而是完成三件事：
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1. 把当前项目从“围绕 `AgentLoop` 生长的单体系统”升级成“所有 agent 共用一个 engine 的可维护 harness 平台”。
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2. 把 `swarms` 从“放在 `third_party/` 里的深耦合运行时”降级成“可替换的多智能体 backend”。
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3. 把 `skills` 从“静态 Markdown 包”升级成“可学习、可审核、可发布、可回滚的能力系统”。
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如果这三件事做成了，后面再扩多智能体架构、自动学习、插件生态、外部接入，代码就不会继续失控。
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