auto-sync: 2026-05-14 11:01:15
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cfdaily
@@ -1849,6 +1849,205 @@ experience:
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content: "如果是纯模拟数据回测，不需要数据清洗步骤"
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### 3.12 中央协调 + Agent 自主（v2.4 核心设计修正）
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> **问题**：v2.3 设计在三轮评审后逐渐妥协了三个 AI native 核心目标：
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> 1. Agent 自主协作 → 退化为中央调度
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> 2. 实时共享感知 → 退化为按需查询
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> 3. AI 持续参与 → 退化为完成时通知
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> **根因**：遇到技术难点时采纳降级方案，而非在约束下找实现目标的方法。
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> **v2.4 修正**：技术栈不变（Daemon + SQLite + `openclaw agent` CLI + 文件系统），变的是**设计理念**——
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> 从“中央控制”变为“中央协调 + Agent 自主”。
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> **调研来源**：
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> - Edict 朝堂议政：TurnScheduler + phaseMask（Agent 声明在哪些阶段主动发言）
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> - Ouroboros：后台意识循环 consciousness.py（任务间主动思考）
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> - Network-AI：Blackboard + CRDT（Agent 读黑板、看到变化、自己决定行动）
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> - Open Multi-Agent：sharedMemory + delegate_to_agent（Agent 可主动委派）
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> - oh-my-claudecode：Team staged pipeline（team-plan → team-prd → team-exec → team-verify → team-fix）
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> - Hermes Agent：kanban board + dispatcher（Agent 通过 kanban_* 工具集自主 claim task）
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> - Claude Code：Grove（共享项目工作区）、Swarm/Team（hub-spoke 协调）
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> - MCP + A2A：MCP 提供上下文共享，A2A 提供 Agent 间直接通信
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> - 学术：Multi-Agent Blackboard System (arXiv:2510.01285) 消除中央协调器先验知识需求
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#### 3.12.1 三层自主模型
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│ 庞统（中央协调） │
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│ 定方向、定约束、异常干预、持续观察 │
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│ 不微观管理：不指定每一步怎么做 │
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└────────────┬─────────────────────┬───────────────────┘
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│ │
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┌────────▼────────┐ ┌────────▼────────┐
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│ Agent 自主权 │ │ Agent 自主权 │
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│ 执行方式自主决定 │ │ 执行方式自主决定 │
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│ 可主动发现问题 │ │ 可主动发现问题 │
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│ 可主动建议 │ │ 可主动建议 │
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└────────┬────────┘ └────────┬────────┘
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│ │
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┌────────▼─────────────────────▼────────┐
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│ 共享意识空间（文件系统） │
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│ status.json → 全局状态实时摘要 │
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│ observations/ → Agent 主动观察 │
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│ moments.jsonl → 原子事件流 │
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│ steps/ → 各步骤产出物 │
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└──────────────────────────────────────┘
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**与 v2.3 的核心区别**：
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| 维度 | v2.3（妥协版） | v2.4（AI native） |
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| 调度模式 | daemon 全权调度 | 庞统定方向，Agent 自主执行 |
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| 信息获取 | Agent curl 查 API | Agent 直接 read 共享目录文件 |
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| AI 参与 | 步骤完成后通知 | 持续推送执行摘要，庞统主动干预 |
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| Agent 主动性 | 无 | observations 目录 + 主动建议机制 |
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| 协作方式 | 庞统串行分配 | Agent 可观察其他 Agent 产出并主动调整 |
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#### 3.12.2 Agent 自主执行协议
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Agent 被调度后，不只是“执行指令”，而是执行一套自主行为协议：
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Agent 收到任务消息后：
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1. 【感知】read artifacts/task-{id}/status.json
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→ 了解全局：当前 phase、各步骤状态、异常列表
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2. 【感知】read artifacts/task-{id}/observations/
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→ 了解其他 Agent 的观察和建议
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→ 特别是前序步骤 Agent 的发现
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3. 【感知】read artifacts/task-{id}/steps/{前序步骤}/output.json
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→ 获取前序步骤的具体产出
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4. 【执行】基于全局信息自主决定执行方式
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→ 不需要庞统指定“用什么工具、什么方法”
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→ 根据任务意图 + 全局上下文自行判断
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5. 【主动观察】如果执行中发现异常/有价值的发现：
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→ write artifacts/task-{id}/observations/{agent}-{seq}.md
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→ 内容：发现的问题、建议的调整、重要的洞察
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→ 格式自由（Markdown），由庞统或其他 Agent 读取
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6. 【回报】完成/失败后回报 daemon API
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→ POST /api/steps/{id}/complete 或 /fail
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**关键设计**：步骤 1-3（感知）是**强制的**，写入 Agent 的 task-bootstrap Skill。
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这确保每个 Agent 执行前都有全局视野，而不是盲人摸象。
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#### 3.12.3 Agent 任务消息模板（v2.4 增强）
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调度 Agent 时，消息内容不仅是“执行 X”，还包含：
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## 任务：{step_title}
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### 意图
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{step_intent} → 目标状态：{end_state}
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### 全局上下文
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- 任务：{task_title}
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- Phase：{current_phase}
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- 前序步骤：{completed_steps_summary}
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- **请先感知全局**：read artifacts/task-{id}/status.json 和 observations/
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### 你的自主权
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- 执行方式由你决定（工具、方法、顺序）
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- 发现异常请写入 observations/
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- 遇到专业外的问题主动回报，不硬撑
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### 约束
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- 产出物必须写到 artifacts/task-{id}/steps/{step_id}/
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- 超时 {timeout_minutes} 分钟自动标记 blocked
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### 完成后
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POST /api/steps/{step_id}/complete
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body: {artifacts: [...], confidence: 0-1, summary: "...", observations: [...]}
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#### 3.12.4 庞统持续意识机制
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庞统不是被动的审批节点，而是持续观察的指挥官。
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**实现方式**：daemon 通过 `openclaw agent` CLI 定期推送执行摘要给庞统。
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触发时机（不是 cron，是事件驱动）：
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1. 步骤完成事件
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→ daemon 立即通知庞统
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→ 庞统判断：正常→无干预 / 异常→主动发指令
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2. Agent 写入 observation
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→ daemon 检测到新文件（inotify/fswatch）
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→ 推送给庞统："赵云发现数据异常"
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→ 庞统决定：加步骤 / 调整方案 / 通知用户
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3. 定期心跳（每 N 分钟，可配置）
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→ daemon 推送当前全局摘要
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→ 庞统判断是否有异常趋势（如某步骤超时、Agent 连续失败）
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→ 正常→回"继续" / 异常→主动干预
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4. AI 质量评估点（Phase 2/3 交界处）
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→ 庞统审查当前执行计划 vs 实际进展
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→ 主动调整步骤、重新分配 Agent、升级问题
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**Token 消耗控制**（通过质量分级）：
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- `critical` 任务：每个事件都推送
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- `standard` 任务：步骤完成 + observation 时推送
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- `exploratory` 任务：仅步骤完成时推送
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#### 3.12.5 文件系统 = 实时共享感知
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**核心洞察**：文件系统天然就是“实时共享”的——一个 Agent write 了文件，另一个 Agent 立刻可以 read。
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不需要 WebSocket、不需要推送、不需要轮询 API。
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关键在于让 Agent **知道去读什么**。这就是 `status.json` + `observations/` 的作用：
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- `status.json`：daemon 在每次状态变化后立即更新，Agent read 即可获得全局视野
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- `observations/`：Agent 发现问题时主动写入，其他 Agent read 即可感知
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- `steps/`：前序步骤的产出物就在文件系统里，不需要通过 API 传输
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**为什么不用 WebSocket/实时推送？**
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因为 Agent 的执行是 `openclaw agent` CLI 调用——每次调用是一个独立进程。
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Agent 不需要“订阅”事件流，而是在被调用时通过 read 文件获取全部所需上下文。
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这比实时推送更简单、更可靠（无连接断开问题）。
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#### 3.12.6 Agent 主动协作场景
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场景 1：赵云发现数据异常
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→ 赵云写入 observations/zhaoyun-001.md
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→ daemon 检测到 → 通知庞统
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→ 庞统判断：需要加清洗步骤
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→ 庞统调整计划 → daemon 更新 status.json + plan.json
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→ 张飞被调度时 read status.json，看到新增的清洗步骤
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→ 张飞 read observations/zhaoyun-001.md，了解数据异常详情
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→ 张飞自主决定：在策略编码前加入数据清洗逻辑
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场景 2：张飞主动建议
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→ 张飞执行策略编码时，发现更好的技术指标
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→ 张飞写入 observations/zhangfei-001.md
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→ daemon 通知庞统
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→ 庞统判断：值得尝试，修改计划允许探索
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→ 关羽审核时 read observations/，看到张飞的建议，针对性审查
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场景 3：关羽主动拦截
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→ 关羽审核代码时发现风险
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→ 关羽写入 observations/guanyu-001.md（标记为 blocking）
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→ daemon 立即通知庞统
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→ 庞统决定：暂停后续步骤，要求张飞修改
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→ 不需要等步骤“完成”才发现问题
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## 4. 已决策（全部）
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| # | 决策 | 结论 | 理由 |
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