sanguo/sanguo_moziplus_v2
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auto-sync: 2026-05-15 12:33:42

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2026-05-15 12:33:42 +08:00
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docs/design/architecture-v2.6.md
+31 -25
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@@ -16,19 +16,25 @@
| v2.6.1 | 2026-05-15 | 司马懿评审反馈 + Mail 退役决策 + 质量门控 + 决策记录 + 工程修正 |
| v2.6.2 | 2026-05-15 | 课题1设计决策:三层执行模型、续杯机制、AI驱动retry、Guardrail体系、must_haves三件套、分级审查矩阵 |
| v2.6.2.1 | 2026-05-15 | 司马懿评审反馈:L2/L3区分标准、timeout修正、outputs关联attempt、Scope Guard异步、risk_level自动 |
| v2.6.3 | 2026-05-15 | 课题2设计决策:双层事件架构(EventBus+Signal File+Tick)、L1/L2/L3上下文传递、黑板是索引不是仓库、依赖驱动并行/串行、Phase规划更新 |
### 课题 1 遗留 TODO(需后续课题解决)
### 课题 1-2 遗留 TODO（需后续课题解决）
| # | 待解决事项 | 归属课题 | 说明 |
|---|----------|---------|------|
| T1-1 | spawn sub 是否阻塞?需要调查 | 课题 2 | 决定 L2 层能否真正实现"轻量异步" |
| T1-2 | 事件驱动取代 polling tick | 课题 2 | Retry、Agent 协商等依赖即时响应 |
| T1-3 | 依赖推进(done→自动解锁下游) | 课题 2 | 需要事件驱动的 complete→auto-unlock |
| T1-4 | Agent 间自主协商机制 | 课题 2+3 | 课题 2 事件驱动 + 课题 3 挑战体系共同支撑 |
| ~~T1-1~~ | ~~spawn sub 是否阻塞？需要调查~~ | ~~课题 2~~ | ✅ 课题 2 解决：不阻塞，signal file 异步 |
| ~~T1-2~~ | ~~事件驱动取代 polling tick~~ | ~~课题 2~~ | ✅ 课题 2 解决：双层事件架构 |
| ~~T1-3~~ | ~~依赖推进（done→自动解锁下游）~~ | ~~课题 2~~ | ✅ 课题 2 解决：task_completed 事件即时解锁 |
| ~~T2-1~~ | ~~files_modified 冲突检测~~ | ~~课题 2~~ | ✅ D2-4 决策：不做，Agent 评论自然协调 |
| ~~T2-2~~ | ~~Auto-compact~~ | ~~课题 2~~ | ✅ D2-6 决策：不做，隔离 session 天然无 context rot |
| T1-4 | Agent 间自主协商机制 | 课题 3 | 事件驱动 + 挑战体系共同支撑 |
| T1-5 | Scope Guard 的 Skill 定义 | 课题 4 | scope_declaration 格式、检查 prompt 模板 |
| T1-6 | truths 验证的具体实现 | 课题 4 | AI 级别验证,怎么让 AI 判断 truths 达成 |
| T1-6 | truths 验证的具体实现 | 课题 4 | AI 级别验证，怎么让 AI 判断 truths 达成 |
| T1-7 | outputs attempt_number 过滤规则 | 课题 4 | 重试时 Agent 看到之前 attempt output 的规则 |
| T1-8 | 状态机细化(review 轮次、sub_status) | 课题 3 | 挑战体系引入 review 内部状态 |
| T1-8 | 状态机细化（review 轮次、sub_status） | 课题 3 | 挑战体系引入 review 内部状态 |
| T2-3 | blackboard.py 写操作自动写 signal file | Phase 1 实现 | CLI 层自动完成 |
| T2-4 | EventBus + Signal File Watcher 实现 | Phase 1 实现 | Daemon 核心改造 |
| T2-5 | L2/L3 分层读取 API | Phase 2 实现 | blackboard.py read --level L2/L3 |
---
@@ -912,20 +918,20 @@ python3 ~/.sanguo_projects/sanguo_moziplus/cli/blackboard.py create --title "分
## 6. 关键场景流程
### 6.1 庞统规划 + Agent 领任务（事件驱动版）
### 6.1 庞统规划 + Agent 领任务(事件驱动版)
```
用户 → 庞统(主session):“设计一个动量因子策略”
用户 → 庞统(主session):"设计一个动量因子策略"
↓
庞统在黑板上写:
- 创建 task-001(数据准备,pending,无依赖)
- 创建 task-002(因子计算,pending,depends_on: [task-001])
- 创建 task-003(回测验证,pending,depends_on: [task-002])
- 评论:“建议赵云领 001,张飞领 002 和 003”
- 评论:"建议赵云领 001,张飞领 002 和 003"
↓
庞统写 signal file: task_created
↓
Daemon EventBus 收到 task_created（低优先级）
Daemon EventBus 收到 task_created(低优先级)
→ Tick 批量处理: spawn 赵云通知 task-001
↓
赵云读黑板 → claim task-001 → 执行 → 写产出 → 更新 status→done
@@ -936,26 +942,26 @@ Daemon EventBus 即时收到 task_completed
→ task-002 的依赖全部满足 → 触发 task_ready
→ spawn 张飞执行 task-002
↓
（同理 task-002 done → 即时触发 task-003）
(同理 task-002 done → 即时触发 task-003)
```
**对比 polling 版**：task-001 done 到 task-002 spawn 的延迟从 ≤60s 降到 ~0ms。
**对比 polling 版**:task-001 done 到 task-002 spawn 的延迟从 ≤60s 降到 ~0ms。
### 6.2 Agent 间协作讨论（事件驱动版）
### 6.2 Agent 间协作讨论(事件驱动版)
```
张飞执行 task-002 时发现需要分钟线数据
↓
张飞写评论:“@赵云 task-002 需要分钟线数据,能帮忙下载吗?”
张飞写评论:"@赵云 task-002 需要分钟线数据,能帮忙下载吗?"
张飞更新任务状态 → blocked
→ 写 signal file: comment_added
↓
Daemon EventBus 即时收到 comment_added
→ 解析 @mention → 赵云
→ spawn 赵云（L1 消息含评论摘要）
→ spawn 赵云(L1 消息含评论摘要)
↓
赵云读黑板 → 看到评论 → 下载数据 → 写产出
赵云写评论:“@张飞 数据就绪,可以继续”
赵云写评论:"@张飞 数据就绪,可以继续"
→ 写 signal file: comment_added
↓
Daemon EventBus 即时收到 → @mention → spawn 张飞
@@ -963,7 +969,7 @@ Daemon EventBus 即时收到 → @mention → spawn 张飞
张飞读黑板 → 看到数据就绪 → 继续 task-002
```
**对比 polling 版**：@mention 响应从 ≤60s 降到 ≤1s。
**对比 polling 版**:@mention 响应从 ≤60s 降到 ≤1s。
### 6.3 Agent 发现风险
@@ -1178,22 +1184,22 @@ Agent 写产出时,`content_path` 指向此目录。Daemon 存档 session jsonl
### Phase 1: 黑板基础设施
1. SQLite blackboard.db(5 表 + WAL)
2. blackboard.py CLI(读写操作 + signal file 写入)
3. Daemon 核心循环（EventBus + Signal File Watcher + Tick 兜底）
3. Daemon 核心循环(EventBus + Signal File Watcher + Tick 兜底)
4. Session 管理(spawn + 存档 + 清理)
5. L1 spawn message 模板
### Phase 2: 事件驱动 + Agent 交互
6. Agent 黑板操作 Skill
7. EventBus 即时处理（task_completed → 解锁下游、@mention → spawn）
8. 任务依赖自动推进（complete→auto-unlock）
9. 评论 + @mention 通知链路（即时版）
7. EventBus 即时处理(task_completed → 解锁下游、@mention → spawn)
8. 任务依赖自动推进(complete→auto-unlock)
9. 评论 + @mention 通知链路(即时版)
10. 健康检查(stale reclaim + zombie 检测)
11. L2/L3 分层读取 API（blackboard.py read --level）
11. L2/L3 分层读取 API(blackboard.py read --level)
### Phase 3: 智能化
12. 庞统 AI 规划(读需求 → 创建任务 + 分配建议 + must_haves)
13. Agent 自主领活(读黑板 → 匹配职责 → claim + scope_declaration)
14. 产出验证门禁（Output Guard + Scope Guard）
14. 产出验证门禁(Output Guard + Scope Guard)
15. AI 驱动 Retry + Circuit breaker
16. 经验沉淀(observation → knowledge base)
@@ -1205,7 +1211,7 @@ Agent 写产出时,`content_path` 指向此目录。Daemon 存档 session jsonl
|------|---------|-----------|------|
| 共享状态 | Hermes SQLite + Network-AI flock | SQLite WAL + 事务 CAS | 原子性 + 无外部依赖 |
| 讨论 | Hermes kanban_comment | comments 表 + @mention | 简单追加写入,所有人可见 |
| 事件驱动 | open-multi-agent EventEmitter | asyncio.Queue EventBus + Signal File | 零基础设施，进程内 ~0ms，跨进程 ~500ms |
| 事件驱动 | open-multi-agent EventEmitter | asyncio.Queue EventBus + Signal File | 零基础设施,进程内 ~0ms,跨进程 ~500ms |
| 调度 | Hermes Dispatcher 60s tick | EventBus 即时 + Signal File + 30s Tick 兜底 | 即时响应 + 健康检查 |
| 上下文传递 | GSD Wave Execution + Claude Code file ref | L1 必传 + L2/L3 按需读取 | 信号噪声比优化 |
| 通知 | Claude Code idle notification | Daemon spawn + L1 message | OpenClaw 原生能力 |