AI Agent开发架构说明

方法论 (Skills) 层：规定Agent如何做事

1. ReAct框架 (Reasoning + Acting)：这是最基础的轻量级模式。Agent遵循“思考(Reason) —行动(Act) — 观察(Observe)”的循环。例如，当被问到“北京明天天气如何？”时，Agent会先“思考”需要调用天气API，然后“行动”执行调用，最后“观察”API返回的结果，并据此生成最终回答。此模式灵活，适合快速原型开发。
2. MCP架构 (Memory-Controller-Planner)：这是一种更工程化、更稳定的系统思维。

任务 (Kanban) 层：规定任务如何拆解、排序与评审

1. 任务分解 (Task Decomposition)：接收来自用户的复杂指令（如“生成一份具身智能报告”），由Planner或专门的PM Agent将其拆解为独立的子任务，例如“信息检索”、“数据整理”、“报告撰写”。
2. 流程编排 (Workflow Orchestration)：定义子任务之间的依赖关系和执行顺序。可以使用有向无环图(DAG)或状态机(State Machine)来建模，确保任务流程清晰可控。
3. 结果评审 (Review & Reflection)：引入Critic Agent或反思(Reflection)机制，对执行结果进行评估。如果结果不达标，可以触发重试或调整执行路径，形成一个自我修正的闭环，确保最终交付物的质量。

并行执行 (Worktree) 层：规定多个Agent如何同时工作而不冲突

1. 目录级隔离 (Directory-level Isolation)：借鉴Git Worktree的思想，为每个任务创建一个独立的“工作树(Worktree)”或沙箱目录。例如，任务A“重构auth模块”和任务B“开发登录页面”可以分别在`worktree/auth-refactor`和`worktree/ui-login`目录中执行。
2. 控制面与执行面分离 (Control/Execution Plane Separation)：任务的管理（创建、分配、状态跟踪）属于“控制面”，而具体的代码执行、文件修改等操作属于“执行面”。两者通过任务ID关联，实现了架构上的解耦，扩展性极强。
3. 零冲突并行 (Zero-conflict Parallelism)：通过上述隔离机制，任意数量的Agent可以同时处理不同的任务，互不干扰。这不仅极大提升了系统效率，也保证了每个任务执行环境的纯净。

终端 (Terminal) 层：规定用户如何监控、切换与操控Agent

1. 任务状态可视化：提供一个类似命令行或图形界面的终端，用户可以随时查看所有任务的状态，如` #1: 重构auth模块#2: 数据检索完成`。
2. 执行环境切换：用户可以方便地在不同的并行任务（即不同的Worktree）之间切换，查看特定任务的详细日志或输出文件。
3. 全生命周期事件流：系统记录所有关键操作的事件日志，如`task.create`、`worktree.run`、`task.completed`。用户可以回溯整个任务的执行历史，这对于调试和审计至关重要。

多-Agent编排 (Organization) 层：规定Agent之间如何分工、自治与协作

1. 角色定义 (Role Definition)：为Agent赋予明确的角色，如`PM Agent`负责任务拆解，`Dev Agent`负责编写代码，`QA Agent`负责测试验证，`Critic Agent`负责最终审查。
2. 自主决策与协商 (Autonomy & Negotiation)：每个Agent在其职责范围内拥有自主决策权。当遇到跨角色问题时，它们可以通过预设的协议进行协商，例如`Dev Agent`可以向`PM Agent`请求澄清需求。
3. 协作模式 (Collaboration Patterns)：定义团队协作的模式，如“提议-讨论-投票”机制。面对复杂请求，多个智能体可以各自提出解决方案，通过讨论或投票选出最佳方案执行，从而实现群体智能。