Agent/docs

Agent 功能需求与架构设计文档

文档维护规范

1. 先改文档，再动代码 - 新功能或重大修改需先完成文档更新、并完成审阅后，再进行代码实现；除非改动较小、不被文档涵盖
2. 文档分层，链接代码 - 重要或复杂设计可以另有详细文档；关键实现需标注代码文件路径；格式：module/file.py:function_name
3. 简洁快照，日志分离 - 只记录最重要的、与代码准确对应的或者明确的已完成的设计的信息，避免推测、建议，或大量代码；决策依据或修改日志若有必要，可在docs/decisions.md另行记录

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系统概览

核心理念：所有 Agent 都是 Trace

类型	创建方式	父子关系	状态
主 Agent	直接调用 runner.run()	无 parent	正常执行
子 Agent	通过 subagent 工具	parent_trace_id / parent_goal_id 指向父	正常执行
人类协助	通过 ask_human 工具	parent_trace_id 指向父	阻塞等待

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核心架构

模块结构

agent/
├── core/                  # 核心引擎
│   ├── runner.py          # AgentRunner + 运行时配置
│   └── presets.py         # Agent 预设（explore、analyst 等）
│
├── trace/                 # 执行追踪（含计划管理）
│   ├── models.py          # Trace, Message
│   ├── goal_models.py     # Goal, GoalTree, GoalStats
│   ├── protocols.py       # TraceStore 接口
│   ├── store.py           # FileSystemTraceStore 实现
│   ├── goal_tool.py       # goal 工具（计划管理）
│   ├── compaction.py      # Context 压缩
│   ├── api.py             # REST API
│   ├── websocket.py       # WebSocket API
│   └── trace_id.py        # Trace ID 生成工具
│
├── tools/                 # 外部交互工具
│   ├── registry.py        # 工具注册表
│   ├── schema.py          # Schema 生成器
│   ├── models.py          # ToolResult, ToolContext
│   └── builtin/
│       ├── file/          # 文件操作（read, write, edit, glob, grep）
│       ├── browser/       # 浏览器自动化
│       ├── bash.py        # 命令执行
│       ├── sandbox.py     # 沙箱环境
│       ├── search.py      # 网络搜索
│       ├── webfetch.py    # 网页抓取
│       ├── skill.py       # 技能加载
│       └── subagent.py    # 子 Agent 统一入口（evaluate/delegate/explore）
│
├── memory/                # 跨会话记忆
│   ├── models.py          # Experience, Skill
│   ├── protocols.py       # MemoryStore 接口
│   ├── stores.py          # 存储实现
│   ├── skill_loader.py    # Skill 加载器
│   └── skills/            # 内置 Skills
│       └── core.md        # Core Skill（自动加载）
│
├── llm/                   # LLM 集成
│   ├── gemini.py          # Gemini Provider
│   ├── openrouter.py      # OpenRouter Provider
│   └── prompts/           # Prompt 工具

职责划分

模块	职责
core/	Agent 执行引擎 + 预设配置
trace/	执行追踪 + 计划管理
tools/	与外部世界交互（文件、命令、网络、浏览器）
memory/	跨会话知识（Skills、Experiences）
llm/	LLM Provider 适配

三层记忆模型

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 3: Skills（技能库）                                     │
│ - Markdown 文件，存储领域知识和能力描述                        │
│ - 通过 skill 工具按需加载到对话历史                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ▲
                              │ 归纳
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 2: Experience（经验库）                                 │
│ - 数据库存储，条件 + 规则 + 证据                              │
│ - 向量检索，注入到 system prompt                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ▲
                              │ 提取
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 1: Trace（任务状态）                                    │
│ - 当前任务的工作记忆                                          │
│ - Trace + Messages 记录执行过程                               │
│ - Goals 管理执行计划                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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核心流程：Agent Loop

参数分层

Layer 1: Infrastructure（基础设施，AgentRunner 构造时设置）
  trace_store, memory_store, tool_registry, llm_call, skills_dir, utility_llm_call

Layer 2: RunConfig（运行参数，每次 run 时指定）
  ├─ 模型层：model, temperature, max_iterations, tools
  └─ 框架层：trace_id, agent_type, uid, system_prompt, parent_trace_id, ...

Layer 3: Messages（任务消息，OpenAI SDK 格式 List[Dict]）
  [{"role": "user", "content": "分析这张图的构图"}]

RunConfig

@dataclass
class RunConfig:
    # 模型层参数
    model: str = "gpt-4o"
    temperature: float = 0.3
    max_iterations: int = 200
    tools: Optional[List[str]] = None          # None = 全部内置工具

    # 框架层参数
    agent_type: str = "default"
    uid: Optional[str] = None
    system_prompt: Optional[str] = None        # None = 从 skills 自动构建
    enable_memory: bool = True
    auto_execute_tools: bool = True
    name: Optional[str] = None                 # 显示名称（空则由 utility_llm 自动生成）

    # Trace 控制
    trace_id: Optional[str] = None             # None = 新建
    parent_trace_id: Optional[str] = None      # 子 Agent 专用
    parent_goal_id: Optional[str] = None

    # 续跑控制
    insert_after: Optional[int] = None         # 回溯插入点（message sequence）

实现：agent/core/runner.py:RunConfig

三种运行模式

通过 RunConfig 参数自然区分，统一入口 run(messages, config)：

模式	trace_id	insert_after	messages 含义
新建	None	-	初始任务消息
续跑	已有 ID	None	追加到末尾的新消息
回溯	已有 ID	指定 sequence	在插入点之后追加的新消息

执行流程

async def run(messages: List[Dict], config: RunConfig = None) -> AsyncIterator[Union[Trace, Message]]:
    # Phase 1: PREPARE TRACE
    #   无 trace_id → 创建新 Trace（生成 name，初始化 GoalTree）
    #   有 trace_id + 无 insert_after → 加载已有 Trace，状态置为 running
    #   有 trace_id + 有 insert_after → 加载 Trace，执行 rewind（标记后续 msgs/goals 为 abandoned）
    trace = await _prepare_trace(config)
    yield trace

    # Phase 2: BUILD HISTORY
    #   加载已有 active messages（续跑/回溯场景）
    #   构建 system prompt（新建时注入 skills/experiences；续跑时复用已有）
    #   追加 input messages
    history, sequence = await _build_history(trace, messages, config)

    # Phase 3: AGENT LOOP
    for iteration in range(config.max_iterations):
        # 周期性注入 GoalTree + Active Collaborators（每 10 轮）
        if iteration % 10 == 0:
            inject_context(goal_tree, collaborators)

        response = await llm_call(messages=history, model=config.model, tools=tool_schemas)

        # 按需自动创建 root goal（兜底）
        # 记录 assistant Message
        # 执行工具，记录 tool Messages
        # 无 tool_calls 则 break

    # Phase 4: COMPLETE
    #   更新 Trace 状态 (completed/failed)
    trace.status = "completed"
    yield trace

实现：agent/core/runner.py:AgentRunner

回溯（Rewind）

回溯通过 RunConfig(trace_id=..., insert_after=N) 触发，在 Phase 1 中执行：

1. 验证插入点：确保不截断在 assistant(tool_calls) 和 tool response 之间
2. 标记 Messages：sequence > cutoff 的 messages 标记 status="abandoned"
3. 处理 Goals：已完成且消息均在插入点之前的保留，其余 abandon
4. 记录事件：events.jsonl 追加 rewind 事件
5. 更新 Trace：status 改回 running

新消息的 sequence 从 max(all_sequences) + 1 开始，不复用被 abandon 的序号。

调用接口

三种模式共享同一入口 run(messages, config)：

# 新建
async for item in runner.run(
    messages=[{"role": "user", "content": "分析项目架构"}],
    config=RunConfig(model="gpt-4o"),
):
    ...

# 续跑：在已有 trace 末尾追加消息继续执行
async for item in runner.run(
    messages=[{"role": "user", "content": "继续"}],
    config=RunConfig(trace_id="existing-trace-id"),
):
    ...

# 回溯：从指定 sequence 处切断，插入新消息重新执行
# insert_after=5 表示保留 sequence ≤ 5 的消息，abandon 之后的，从此处开始
async for item in runner.run(
    messages=[{"role": "user", "content": "换一个方案试试"}],
    config=RunConfig(trace_id="existing-trace-id", insert_after=5),
):
    ...

insert_after 的值是 message 的 sequence 号，可通过 GET /api/traces/{trace_id}/messages 查看。如果指定的 sequence 是一条带 tool_calls 的 assistant 消息，系统会自动将截断点扩展到其所有对应的 tool response 之后（安全截断）。

• run(messages, config)：核心方法，流式返回 AsyncIterator[Union[Trace, Message]]
• run_result(messages, config)：便利方法，内部消费 run()，返回结构化结果。主要用于 subagent 工具内部

REST API

操作型端点（需在 api_server.py 中配置 Runner）。执行在后台异步进行，通过 WebSocket 监听进度。

方法	路径	说明
POST	/api/traces	新建 Trace 并执行
POST	/api/traces/{id}/continue	续跑
POST	/api/traces/{id}/rewind	回溯重放
GET	/api/traces/running	列出正在运行的 Trace

# 新建
curl -X POST http://localhost:8000/api/traces \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "分析项目架构"}], "model": "gpt-4o"}'

# 续跑
curl -X POST http://localhost:8000/api/traces/{trace_id}/continue \
  -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "继续深入分析"}]}'

# 回溯：从 sequence 5 处截断，插入新消息重新执行
curl -X POST http://localhost:8000/api/traces/{trace_id}/rewind \
  -d '{"insert_after": 5, "messages": [{"role": "user", "content": "换一个方案"}]}'

响应立即返回 {"trace_id": "...", "mode": "rewind", "status": "started"}，通过 WS /api/traces/{trace_id}/watch 监听实时事件。

实现：agent/trace/run_api.py

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数据模型

Trace（任务执行）

一次完整的 Agent 执行。所有 Agent（主、子、人类协助）都是 Trace。

@dataclass
class Trace:
    trace_id: str
    mode: Literal["call", "agent"]           # 单次调用 or Agent 模式

    # Prompt 标识
    prompt_name: Optional[str] = None

    # Agent 模式特有
    task: Optional[str] = None
    agent_type: Optional[str] = None

    # 父子关系（Sub-Trace 特有）
    parent_trace_id: Optional[str] = None    # 父 Trace ID
    parent_goal_id: Optional[str] = None     # 哪个 Goal 启动的

    # 状态
    status: Literal["running", "completed", "failed"] = "running"

    # 统计
    total_messages: int = 0
    total_tokens: int = 0                    # 总 tokens（prompt + completion）
    total_prompt_tokens: int = 0
    total_completion_tokens: int = 0
    total_cost: float = 0.0
    total_duration_ms: int = 0

    # 进度追踪
    last_sequence: int = 0                   # 最新 message 的 sequence
    last_event_id: int = 0                   # 最新事件 ID（用于 WS 续传）

    # 配置
    uid: Optional[str] = None
    model: Optional[str] = None              # 默认模型
    tools: Optional[List[Dict]] = None       # 工具定义（OpenAI 格式）
    llm_params: Dict[str, Any] = {}          # LLM 参数（temperature 等）
    context: Dict[str, Any] = {}             # 元数据（含 collaborators 列表）

    # 当前焦点
    current_goal_id: Optional[str] = None

    # 结果
    result_summary: Optional[str] = None
    error_message: Optional[str] = None

    # 时间
    created_at: datetime
    completed_at: Optional[datetime] = None

实现：agent/trace/models.py

Goal（目标节点）

计划中的一个目标，支持层级结构。单独存储于 goal.json。

@dataclass
class Goal:
    id: str                                  # 内部 ID（"1", "2"...）
    description: str
    reason: str = ""                         # 创建理由
    parent_id: Optional[str] = None          # 父 Goal ID
    type: GoalType = "normal"                # normal | agent_call
    status: GoalStatus = "pending"           # pending | in_progress | completed | abandoned
    summary: Optional[str] = None            # 完成/放弃时的总结

    # agent_call 特有（启动 Sub-Trace）
    sub_trace_ids: Optional[List[str]] = None
    agent_call_mode: Optional[str] = None    # explore | delegate | evaluate
    sub_trace_metadata: Optional[Dict] = None

    # 统计
    self_stats: GoalStats                    # 自身 Messages 统计
    cumulative_stats: GoalStats              # 包含子孙的累计统计

    created_at: datetime

Goal 类型：

• normal - 普通目标，由 Agent 直接执行
• agent_call - 通过 subagent 工具创建的目标，会启动 Sub-Trace

agent_call 类型的 Goal：

• 调用 subagent 工具时自动设置
• agent_call_mode 记录使用的模式（explore/delegate/evaluate）
• sub_trace_ids 记录创建的所有 Sub-Trace ID
• 状态转换：pending → in_progress（Sub-Trace 启动）→ completed（Sub-Trace 完成）
• summary 包含格式化的汇总结果（explore 模式会汇总所有分支）

Goal 操作（通过 goal 工具）：

• add - 添加顶层目标
• under - 在指定目标下添加子目标
• after - 在指定目标后添加兄弟目标
• focus - 切换焦点到指定目标
• done - 完成当前目标（附带 summary）
• abandon - 放弃当前目标（附带原因）

实现：agent/trace/goal_models.py, agent/trace/goal_tool.py

Message（执行消息）

对应 LLM API 的消息，每条 Message 关联一个 Goal。

@dataclass
class Message:
    message_id: str                          # 格式：{trace_id}-{sequence:04d}
    trace_id: str
    role: Literal["system", "user", "assistant", "tool"]
    sequence: int                            # 全局顺序
    status: Literal["active", "abandoned"] = "active"  # 回溯时后续消息标记为 abandoned
    goal_id: Optional[str] = None            # 关联的 Goal ID（初始消息为 None，系统会按需自动创建 root goal 兜底）
    description: str = ""                    # 系统自动生成的摘要
    tool_call_id: Optional[str] = None
    content: Any = None

    # 统计
    prompt_tokens: Optional[int] = None
    completion_tokens: Optional[int] = None
    cost: Optional[float] = None
    duration_ms: Optional[int] = None

    # LLM 响应信息（仅 role="assistant"）
    finish_reason: Optional[str] = None

    created_at: datetime
    abandoned_at: Optional[datetime] = None  # 回溯标记时间

Message 提供格式转换方法：

• to_llm_dict() → OpenAI 格式 Dict（用于 LLM 调用）
• from_llm_dict(d, trace_id, sequence, goal_id) → 从 OpenAI 格式创建 Message

加载 messages 时，默认只返回 status="active" 的消息。

实现：agent/trace/models.py

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Agent 预设

不同类型 Agent 的配置模板，控制工具权限和参数。

@dataclass
class AgentPreset:
    allowed_tools: Optional[List[str]] = None  # None 表示允许全部
    denied_tools: Optional[List[str]] = None   # 黑名单
    max_iterations: int = 30
    temperature: Optional[float] = None
    description: Optional[str] = None


AGENT_PRESETS = {
    "default": AgentPreset(
        allowed_tools=None,
        max_iterations=30,
        description="默认 Agent，拥有全部工具权限",
    ),
    "explore": AgentPreset(
        allowed_tools=["read", "glob", "grep", "list_files"],
        denied_tools=["write", "edit", "bash", "task"],
        max_iterations=15,
        description="探索型 Agent，只读权限，用于代码分析",
    ),
    "analyst": AgentPreset(
        allowed_tools=["read", "glob", "grep", "web_search", "webfetch"],
        denied_tools=["write", "edit", "bash", "task"],
        temperature=0.3,
        max_iterations=25,
        description="分析型 Agent，用于深度分析和研究",
    ),
}

实现：agent/core/presets.py

用户自定义：项目级配置 .agent/presets.json 可覆盖或添加预设。

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子 Trace 机制

通过 subagent 工具创建子 Agent 执行任务，支持三种模式。子 Agent 通过 name 参数命名，便于后续引用和续跑。

subagent 工具负责创建 Sub-Trace 和初始化 GoalTree（因为需要设置自定义 context 元数据和命名规则），创建完成后将 trace_id 传给 RunConfig，由 Runner 接管后续执行。工具同时维护父 Trace 的 context["collaborators"] 列表。

explore 模式

并行探索多个分支，适合技术选型、方案对比等场景。

• 使用 asyncio.gather() 并行执行所有分支
• 每个分支创建独立的 Sub-Trace
• 只读工具权限（read_file, grep_content, glob_files, goal）
• 汇总所有分支结果返回

delegate 模式

委派单个任务给子 Agent 执行，适合代码分析、文档生成等场景。

• 创建单个 Sub-Trace
• 完整工具权限（除 subagent 外，防止递归）
• 支持通过 name 续跑已有子 Agent：subagent(name="coder", task="继续")

evaluate 模式

评估指定 Goal 的执行结果，提供质量评估和改进建议。

• 访问目标 Goal 的执行结果
• 完整工具权限
• 返回评估结论和建议

实现位置：agent/tools/builtin/subagent.py

详细文档：工具系统 - Subagent 工具

ask_human 工具

创建阻塞式 Trace，等待人类通过 IM/邮件等渠道回复。

注意：此功能规划中，暂未实现。

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Active Collaborators（活跃协作者）

任务执行中与模型密切协作的实体（子 Agent 或人类），按 与当前任务的关系 分类，而非按 human/agent 分类：

	持久存在（外部可查）	任务内活跃（需要注入）
Agent	专用 Agent（代码审查等）	当前任务创建的子 Agent
Human	飞书通讯录	当前任务中正在对接的人

数据模型

活跃协作者存储在 trace.context["collaborators"]：

{
    "name": "researcher",            # 名称（模型可见）
    "type": "agent",                 # agent | human
    "trace_id": "abc-@delegate-001", # trace_id（agent 场景）
    "status": "completed",           # running | waiting | completed | failed
    "summary": "方案A最优",          # 最近状态摘要
}

注入方式

与 GoalTree 一同周期性注入（每 10 轮），渲染为 Markdown：

## Active Collaborators
- researcher [agent, completed]: 方案A最优
- 谭景玉 [human, waiting]: 已发送方案确认，等待回复
- coder [agent, running]: 正在实现特征提取模块

列表为空时不注入。

维护

各工具负责更新 collaborators 列表（通过 context["store"] 写入 trace.context）：

• subagent 工具：创建/续跑子 Agent 时更新
• feishu 工具：发送消息/收到回复时更新
• Runner 只负责读取和注入

持久联系人/Agent：通过工具按需查询（如 feishu_get_contact_list），不随任务注入。

实现：agent/core/runner.py:AgentRunner._build_context_injection, agent/tools/builtin/subagent.py

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工具系统

核心概念

@tool()
async def my_tool(arg: str, ctx: ToolContext) -> ToolResult:
    return ToolResult(
        title="Success",
        output="Result content",
        long_term_memory="Short summary"  # 可选：压缩后保留的摘要
    )

类型	作用
@tool	装饰器，自动注册工具并生成 Schema
ToolResult	工具执行结果，支持双层记忆
ToolContext	工具执行上下文，依赖注入

工具分类

目录	工具	说明
trace/	goal	Agent 内部计划管理
builtin/	subagent	子 Trace 创建（explore/delegate/evaluate）
builtin/file/	read, write, edit, glob, grep	文件操作
builtin/browser/	browser actions	浏览器自动化
builtin/	bash, sandbox, search, webfetch, skill, ask_human	其他工具

双层记忆管理

大输出（如网页抓取）只传给 LLM 一次，之后用摘要替代：

ToolResult(
    output="<10K tokens 的完整内容>",
    long_term_memory="Extracted 10000 chars from amazon.com",
    include_output_only_once=True
)

详细文档：工具系统

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Skills 系统

分类

类型	加载位置	加载时机
Core Skill	System Prompt	Agent 启动时自动加载
普通 Skill	对话消息	模型调用 skill 工具时

目录结构

agent/memory/skills/
├── core.md              # Core Skill（自动加载到 System Prompt）
└── browser_use/         # 普通 Skill（按需加载）

./skills/                # 项目自定义 Skills（按需加载）

实现：agent/memory/skill_loader.py

详细文档：Skills 使用指南

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Experiences 系统

从执行历史中提取的经验规则，用于指导未来任务。

数据结构

@dataclass
class Experience:
    id: str
    scope: str           # "agent:executor" 或 "user:123"
    condition: str       # "当遇到数据库连接超时"
    rule: str            # "增加重试次数到5次"
    evidence: Dict       # 证据（trace_ids）
    confidence: float
    usage_count: int
    success_rate: float
    embedding: List[float]  # 向量，用于检索

检索和注入

# 1. 检索相关 Experiences
experiences = await db.query(
    "SELECT * FROM experiences WHERE scope = $1 ORDER BY embedding <-> $2 LIMIT 10",
    f"agent:{agent_type}", embed(task)
)

# 2. 注入到 system prompt
system_prompt += "\n# Learned Experiences\n" + format_experiences(experiences)

存储：PostgreSQL + pgvector

实现：agent/memory/stores.py:ExperienceStore

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Context 压缩

压缩时机

Goal 完成（done）或放弃（abandon）时，将详细 Messages 替换为 Summary Message。

压缩策略

Goal 状态变化
    ↓
收集该 Goal 下的所有 Messages
    ↓
生成 Summary（由 LLM 提供）
    ↓
替换原始 Messages 为单条 Summary Message
    ↓
更新统计信息

实现：agent/trace/compaction.py

详细文档：Context 管理

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存储接口

class TraceStore(Protocol):
    async def create_trace(self, trace: Trace) -> None: ...
    async def get_trace(self, trace_id: str) -> Trace: ...
    async def update_trace(self, trace_id: str, **updates) -> None: ...
    async def add_message(self, message: Message) -> None: ...
    async def get_trace_messages(self, trace_id: str, include_abandoned: bool = False) -> List[Message]: ...
    async def get_messages_by_goal(self, trace_id: str, goal_id: str) -> List[Message]: ...
    async def abandon_messages_after(self, trace_id: str, cutoff_sequence: int) -> List[str]: ...
    async def append_event(self, trace_id: str, event_type: str, payload: Dict) -> int: ...

实现：

• 协议定义：agent/trace/protocols.py
• 文件存储：agent/trace/store.py:FileSystemTraceStore

存储结构

.trace/
├── {trace_id}/
│   ├── meta.json        # Trace 元数据（含 tools 定义）
│   ├── goal.json        # GoalTree（mission + goals 列表）
│   ├── events.jsonl     # 事件流（goal 变更、sub_trace 生命周期等）
│   └── messages/        # Messages
│       ├── {trace_id}-0001.json
│       └── ...
│
└── {trace_id}@explore-{序号}-{timestamp}-001/  # 子 Trace
    └── ...

events.jsonl 说明：

• 记录 Trace 执行过程中的关键事件
• 每行一个 JSON 对象，包含 event_id、event 类型、时间戳等
• 主要事件类型：goal_added, goal_updated, sub_trace_started, sub_trace_completed, rewind
• 用于实时监控和历史回放

Sub-Trace 目录命名：

• Explore: {parent}@explore-{序号:03d}-{timestamp}-001
• Delegate: {parent}@delegate-{timestamp}-001
• Evaluate: {parent}@evaluate-{timestamp}-001

meta.json 示例：

{
  "trace_id": "0415dc38-...",
  "mode": "agent",
  "task": "分析代码结构",
  "agent_type": "default",
  "status": "running",
  "model": "google/gemini-2.5-flash",
  "tools": [...],
  "llm_params": {"temperature": 0.3},
  "context": {
    "collaborators": [
      {"name": "researcher", "type": "agent", "trace_id": "...", "status": "completed", "summary": "方案A最优"}
    ]
  },
  "current_goal_id": "3"
}

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设计决策

详见 设计决策文档

核心决策：

1. 所有 Agent 都是 Trace - 主 Agent、子 Agent、人类协助统一为 Trace，通过 parent_trace_id 和 spawn_tool 区分

2. trace/ 模块统一管理执行状态 - 合并原 execution/ 和 goal/，包含计划管理和 Agent 内部控制工具

3. tools/ 专注外部交互 - 文件、命令、网络、浏览器等与外部世界的交互

4. Agent 预设替代 Sub-Agent 配置 - 通过 core/presets.py 定义不同类型 Agent 的工具权限和参数

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相关文档

文档	内容
Context 管理	Goals、压缩、Plan 注入策略
工具系统	工具定义、注册、双层记忆
Skills 指南	Skill 分类、编写、加载
多模态支持	图片、PDF 处理
设计决策	架构决策记录
测试指南	测试策略和命令