- jina 工具砍到 allowlist(默认 search_web,read_url),21→2;其余工具不暴露, 减少 prompt 膨胀与误用(env JINA_TOOL_ALLOWLIST 可调)。 - prompt 加 workspace/tool 边界:本地 base_commit 代码是唯一真源,本地读改; web 搜索/read_url 仅用于外部知识(库文档/语言特性/报错查证),严禁取本仓源码 (web 版本≠本地 base_commit,会污染 patch);read_url 不接受 file:// 本地路径。 搜索作为模型验证/补能手段保留,仅约束调用边界。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Agent 执行器(Agent Runtime)
Agent 是蜂群系统中的执行单元(worker)。每个 Agent 作为独立进程运行(在 Kubernetes 中通常是一个 Pod),通过 WebSocket 连接到 Orchestrator,领取任务、调用大模型完成编码工作,并把结果写回 Git 分支。
职责概览
- 通过 WebSocket 连接 Orchestrator,并以自身**能力(capabilities)**注册,例如
python、testing、technical-writing。 - 接收 Orchestrator 下发的任务,使用 OpenAI 兼容的大模型完成子任务。
- 在隔离的「按任务工作目录」中生成/修改文件,并提交到独立的结果分支。
- 支持与其它 Agent 协作(peer collaboration)与移交(handoff)。
- 持续上报心跳、状态与执行结果,并暴露 Prometheus 指标。
目录结构
agent/
├── main.py # Agent 主循环:连接、注册、心跳、消息处理、并发与重连
├── task_executor.py # 任务执行引擎:调用 OpenAI 兼容模型,应用文件改动
├── handoff_logic.py # 移交决策逻辑(复杂度 / 能力 / 预估时长)
├── git_operations.py # Git 克隆、建分支、提交、推送
└── requirements.txt # Python 依赖
核心模块
主循环(main.py)
- 连接与重连:断线后按指数退避自动重连并重新注册。
- 有界并发:通过信号量限制同时执行的任务数(
MAX_CONCURRENT_TASKS),并在注册/心跳中上报剩余容量available_slots。 - 任务受理:对每个分配先做校验,重复任务返回
task_accepted(status=duplicate),超出容量返回task_rejected,由 Orchestrator 重新入队。 - 执行保护:单任务超时(
TASK_TIMEOUT_SECONDS)与任务取消(cancel_task)。 - 心跳:每 15 秒上报一次存活与容量信息。
- 优雅退出:收到 SIGINT/SIGTERM 时停止接单并清理在执行的任务。
任务执行器(task_executor.py)
- 使用 OpenAI 兼容 API(可指向自定义
base_url)完成子任务。 - 根据上下文中的**依赖产物(dependency_artifacts)与专家角色(specialist_role)**对齐输出:测试与文档以实现产物的行为/异常语义为准。
- 将模型返回的文件改动安全地写入工作目录(带路径越界校验)。
- 记录用量并附带计费/审计归属(
usage与X-Agent/X-Agnet模型归属头),供 Orchestrator 上报。
移交逻辑(handoff_logic.py)
当子任务满足以下条件时建议移交给更合适的 Agent:
- 复杂度为
high; - 需要当前 Agent 不具备的专业能力;
- 预估耗时超过 60 分钟。
Git 操作(git_operations.py)
- 自动识别仓库根目录(
repo_root),使按任务子目录也能在父级 Git 仓库中正确执行。 - 为每个任务创建结果分支(形如
agent/{agent-id}/{task}-{timestamp}),提交并推送。
配置(环境变量)
凭据通过同目录的 .env(已被 .gitignore 忽略)加载,亦可由部署环境/secret_ref 注入。请勿将密钥写入代码或提交记录。
# 模型(OpenAI 兼容)
OPENAI_API_KEY=... # 或 MODEL_API_KEY
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1 # 或 MODEL_API_BASE,可指向自定义端点
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini # 或 MODEL_NAME / MODEL_ID
# 连接与身份
ORCHESTRATOR_URL=ws://localhost:8000 # Orchestrator 的 WebSocket 地址
AGENT_ID=worker-1 # 不填则自动生成
AGENT_CAPABILITIES=python,testing # 逗号分隔的能力列表
WORKSPACE_DIR=/workspace # 工作目录
# 可选
GIT_REPO_URL=https://... # 需在仓库内工作时设置
GIT_USERNAME / GIT_PASSWORD / GIT_TOKEN# 推送凭据
GIT_BASE_BRANCH=main # 结果分支的基线
MAX_CONCURRENT_TASKS=4 # 最大并发任务数
TASK_TIMEOUT_SECONDS=60 # 单任务超时
METRICS_PORT=9000 # 设置后暴露 Prometheus 指标
ENABLE_SUBTASK_HANDOFF=false # 是否启用动态子任务移交
本地运行
pip install -r agent/requirements.txt
# 准备 .env(含 OPENAI_API_KEY 等),然后从仓库根目录运行:
set "ORCHESTRATOR_URL=ws://localhost:8000"
set "AGENT_ID=worker-1"
set "AGENT_CAPABILITIES=python,code_generation,testing,pytest,technical-writing,general"
set "WORKSPACE_DIR=...\tmp-workspace\worker-1"
python -m agent.main
任务执行流程
- 注册:连接 Orchestrator 并上报能力与可用容量。
- 心跳:每 15 秒上报存活与剩余容量。
- 受理:校验分配,必要时拒绝(容量不足)或忽略(重复)。
- 执行:在独立的按任务工作目录中调用模型完成子任务;如启用,可向同伴 Agent 咨询或移交。
- 提交:若为 Git 工作区,提交并推送到结果分支。
- 回报:将结果(含用量)发送回 Orchestrator,并将状态置为空闲。
协作(Peer Collaboration)
当上下文提供了 peer_agents 时,测试/文档等角色可向实现角色发起咨询;被咨询方会回复自己最近一次完成任务的摘要,帮助各专家在重叠领域保持一致。
监控
Agent 暴露的 Prometheus 指标包括:已执行/失败任务数、任务时长、移交次数、重连次数、被拒/重复任务数、当前活跃任务数与 Agent 状态。