Agent/agent

Agent Core

Agent 核心框架：提供单个 Agent 的执行能力

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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概述

Agent Core 是一个完整的 Agent 执行框架，提供：

• Trace、Message、Goal 管理
• 工具系统（文件、命令、网络、浏览器）
• LLM 集成（Gemini、OpenRouter、Yescode）
• Skills（领域知识注入）
• 子 Agent 机制

独立性：Agent Core 不依赖任何其他模块，可以独立运行。

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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
│
├── 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
│       ├── browser/       # 浏览器自动化
│       ├── bash.py        # 命令执行
│       ├── subagent.py    # 子 Agent 创建
│       └── a2a_im.py      # A2A IM 工具（桥接到 Gateway）
│
├── skill/                 # 技能系统
│   ├── models.py          # Skill
│   ├── skill_loader.py    # Skill 加载器
│   └── skills/            # 内置 Skills
│
└── llm/                   # LLM 集成
    ├── gemini.py          # Gemini Provider
    ├── openrouter.py      # OpenRouter Provider
    └── yescode.py         # Yescode Provider

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核心概念

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。

实现位置：agent/trace/models.py:Trace

Goal（目标节点）

计划中的一个目标，支持层级结构。

实现位置：agent/trace/goal_models.py:Goal

Message（执行消息）

对应 LLM API 的消息，每条 Message 关联一个 Goal。

实现位置：agent/trace/models.py:Message

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快速开始

基础使用

from agent.core.runner import AgentRunner, RunConfig

# 创建 Runner
runner = AgentRunner(
    llm_call=create_llm_call(),
    trace_store=FileSystemTraceStore()
)

# 运行 Agent
async for item in runner.run(
    messages=[{"role": "user", "content": "分析项目架构"}],
    config=RunConfig(model="gpt-4o")
):
    if isinstance(item, Trace):
        print(f"Trace: {item.trace_id}")
    elif isinstance(item, Message):
        print(f"Message: {item.content}")

使用工具

from agent.tools import tool, ToolContext, ToolResult

@tool(description="自定义工具")
async def my_tool(arg: str, ctx: ToolContext) -> ToolResult:
    return ToolResult(
        title="成功",
        output=f"处理结果: {arg}"
    )

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文档

模块文档（agent/docs/）

• 架构设计：Agent Core 完整架构设计
• 工具系统：工具定义、注册、双层记忆
• Skills 指南：Skill 分类、编写、加载
• Trace API：Trace 模块 REST API 和 WebSocket 接口
• 多模态支持：图片、PDF 处理
• 设计决策：架构决策记录

项目级文档（../docs/）

• 项目总览：完整的架构设计文档
• A2A IM 系统：Agent 间通讯
• Enterprise 层：组织级功能

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API

REST API

方法	路径	说明
GET	/api/traces	列出 Traces
GET	/api/traces/{id}	获取 Trace 详情
GET	/api/traces/{id}/messages	获取 Messages
POST	/api/traces	新建 Trace 并执行
POST	/api/traces/{id}/run	续跑或回溯
POST	/api/traces/{id}/stop	停止运行

实现位置：agent/trace/api.py, agent/trace/run_api.py

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相关项目

• Gateway：A2A IM Gateway，提供 Agent 间通讯能力