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。
Beaver Backend
这是新的 Beaver 后端。
旧实现已保留在 backend-old,新目录用于按 change.md 的蓝图逐步重建后端。
当前已经落地的主线:
- 以统一
engine为核心,让主 agent 和 sub-agent 共享同一套运行内核。 - 聊天入口支持 Main Agent 自动 Task 化、验证、反馈门控。
- skills 已有版本化、receipt/effect 记录、学习候选门控,以及后台 assisted learning pipeline。
- Agent Team v1 已支持内部
sequence / parallel / dagcoordinator。 - Task mode 已能通过
TaskExecutionPlanner按需调用 sub-agent/team;team node 由TaskSkillResolver绑定 published skill,缺失时生成 draft-only ephemeral skill,最终仍由主 Agent synthesis 生成用户回答。 - Skill Learning 已支持后台 run-once/worker 自动生成 draft、safety report、eval report、人工审核发布和前端审核工作台;worker 不会自动 approve/publish。
当前结构
beaver/foundation:底层公共设施beaver/engine:统一 agent 内核beaver/coordinator:多 agent 协调层beaver/tools:工具系统beaver/skills:技能系统beaver/memory:记忆与经验沉淀beaver/permissions:权限与治理beaver/services:应用服务层beaver/interfaces:CLI / Web / Gateway / Channels 薄入口beaver/integrations:外部系统与协议集成
说明
这个目录已经不是空骨架,但仍不等于完成迁移。
后续迁移原则:
- 不再新增
nanobot命名。 - 不在新目录中保留
third_party/。 - 所有 agent 最终都复用
beaver.engine。 - 高级 team 策略先编译成 Beaver 自有
ExecutionGraph,不直接暴露 swarms runtime。