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date: 2026-06-29
topic: advanced-agent-gap-optimization
type: feature
origin: "2026-06-24-004-feat-long-horizon-reliability-optimization-plan.md(增补);Qoder/Codex/Hermes/Trae Work 架构对比(2026-06-29)"
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## Summary

为 2026-06-24-004 长程可靠性 plan 补齐 9 个真新缺口——对比 Qoder/Codex/Hermes/Trae Work 后未被覆盖的执行/反馈/效率短板。分 3 波按 ROI/风险交付:Wave 1 自包含快速补强(W1-1~W1-4),Wave 2 中等耦合(W2-1~W2-3),Wave 3 战略级重构(W3-1~W3-2)。每波独立 plan、独立验证、独立发布。

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## Problem Frame

2026-06-24-004 plan 已落地循环检测(U1)、Headroom 压缩(U3)、SharedWorkspace Redis 化(U4)、中间件管道(U6)、阶段级 checkpoint+resume(U7)等长程可靠性护栏。但对照 Qoder(Spec→Coding→Verify 闭环)、Codex(apply_patch+OS 沙箱)、Hermes(三级降级链+4层记忆)、Trae Work(SOLO 四阶段状态机+Trajectory 持久化)的工程实践,agentkit 仍存在 9 个**已在生产/测试中观察到痛点**的短板,横跨三个维度:

- **反馈稳定性**:verify 失败不回灌 ReAct 直接退出、工具调用无 schema 校验、主 agent 失败后仅静态 fallback、子任务失败不回滚已写文件
- **响应效率**:prompt cache 命中率低(记忆注入破坏前缀)、摘要/压缩用主模型、文件读取无函数级分片、token chunk 无节流
- **执行能力**:ReAct 循环无阶段约束(think 阶段即可 write_file)

验证器已核对 10 项仓库声明,9 项 confirmed,2 处修正(C5:agentkit 无独立 `read_file` 工具,文件读取走 `tools/shell.py` 的 `cat`;C6:`PlanPhase` 定义在 `experts/plan.py:148` 非 `team.py`)。

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## Key Decisions

**KTD1:G1 verify 回灌一次后中断**

verify 失败时自动把 errors 注入 conversation 继续 ReAct,但仅重试一次;二次失败则中断返回错误给用户(附 verify log)。平衡自动纠正与 token 成本,而非全自动循环到 max_steps 烧 token。

**KTD2:3 波按 ROI/风险分次**

Wave 1(G1/G2/G3/G8)自包含、低风险、可独立验证;Wave 2(G4/G7/G9)中等耦合,需触碰 LLM 层与编排层;Wave 3(G5/G6)战略级,引入新依赖或触 ReAct 核心。优先交付自包含补强,而非按维度或 LLM 层依赖分波。

**KTD3:G2 三层 prompt 结构跨 provider,记忆注入移到 volatile**

system prompt 重构为 stable(技能配置/系统指令)/ context(会话上下文)/ volatile(记忆检索+时间戳)三层。`memory_retriever` 当前在 `react.py:1042-1059` 把"## 参考信息"拼到 system prompt 末尾,每次随 query 变化破坏 cache 前缀——移到 volatile 层,stable 层保持不变以命中 prompt cache。cache 策略跨 provider 统一:Anthropic 用原生 `cache_control` 断点(`system_and_3`),OpenAI 等依赖自动前缀缓存(stable 层前置即命中),无需为每个 provider 单独适配。

**KTD4:G7 复用 ReflexionEngine 作为 Recovery 层**

主 agent 失败后触发 Recovery 层,复用现有 `ReflexionEngine`(`core/reflexion.py:58`,Evaluate→Reflect→Retry),而非新建 Recovery Agent。Recovery 仍失败则进入 Emergency 层(规则化 fallback,返回结构化错误+建议)。避免新基础设施,最大化复用现有反思机制。

**KTD5:G9 阶段级 rollback,git checkout 机制**

`PlanPhase` 增加 `validation_command`/`rollback_command` 可选字段,阶段失败时执行 rollback(默认 `git checkout`),与 U7 checkpoint 协同——checkpoint save 必须在 rollback validation 通过后。不做步骤级 rollback(粒度过细,实现复杂度高)。

**KTD6:G5 函数级分片引入 tree-sitter(Wave 3 决策可延后)**

Wave 3 的 G5 需要按 symbol/函数粒度分片读取文件,引入 tree-sitter 作为新依赖。具体集成方式(tree-sitter vs ANTLR4 vs 复用 `quality` 模块)延后到 Wave 3 自己的 plan 决策。

**KTD7:G6 扩展 PLAN_EXEC 而非新建模式**

G6 SOLO 四阶段状态机约束通过扩展现有 `ExecutionMode.PLAN_EXEC` 实现,而非新建独立模式。阶段约束(Planning 阶段只允许 think/search,Building 才允许 write_file)作为 PLAN_EXEC 的配置项。

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## Requirements

### Wave 1 — 自包含快速补强(P0,低风险)

**G1 Verify 失败回灌 ReAct**

- R1. verify 失败时,系统自动把 errors 作为新 user 消息注入 conversation,继续 ReAct 循环,而非直接抛 `TaskResult.error_message` 退出。
- R2. 回灌后若二次 verify 仍失败,系统中断执行并返回错误给用户,附 verify log(测试输出/schema 错误明细)。
- R3. 回灌最大重试次数可配置(默认 1 次),受 `max_steps` 上限约束。

**G2 prompt cache 断点策略**

- R4. system prompt 重构为三层:stable(技能配置/系统指令)、context(会话上下文)、volatile(记忆检索+时间戳)。
- R5. 记忆检索注入从 system prompt 末尾移到 volatile 层,stable 层保持不变以命中 prompt cache。
- R6. 跨 provider 统一 cache 策略:Anthropic 显式插入 `cache_control` 断点(`system_and_3`,最多 4 个);OpenAI 等无原生断点的 provider 依赖自动前缀缓存,通过 stable 层前置保证命中。
- R7. 多轮对话输入 token 成本降低(目标降低 ~50% 输入 token,跨 provider 均受益)。

**G3 工具调用 schema 校验**

- R8. `_execute_tool` 调用工具前,基于 `tool.input_schema` 校验 LLM 传入参数(类型/必填)。
- R9. 校验失败时返回类型化错误码(`tool_call_invalid`/`schema_mismatch`),不执行工具。
- R10. 错误以 tool 角色消息回灌 conversation,给 LLM 自我修正机会。

**G8 delta_flush_interval 调速**

- R11. `execute_stream` 的 token chunk yield 加可配置节流(默认 `flush_interval_ms`,如 50ms)。
- R12. 节流配置化(`agentkit.yaml` 或 runtime 配置),允许客户端调高降低渲染开销。

### Wave 2 — 中等耦合(P1)

**G4 辅助 LLM 分流**

- R13. `ContextCompressor` 摘要任务路由到 auxiliary model(便宜模型,如 Gemini Flash/Doubao lite),而非主 model。
- R14. `auxiliary_model` 配置化,与主 `model` 分离。
- R15. 摘要质量不降级:auxiliary model 失败时回退主 model。

**G7 三级降级链**

- R16. 主 agent 失败后触发 Recovery 层(复用 `ReflexionEngine` 做 Evaluate→Reflect→Retry)。
- R17. Recovery 仍失败触发 Emergency 层(规则化 fallback,返回结构化错误+建议)。
- R18. 降级链可配置(每层最大重试次数、是否启用 Recovery/Emergency)。

**G9 原子化子任务 + rollback 绑定**

- R19. `PlanPhase`(`experts/plan.py:148`)增加 `validation_command` 和 `rollback_command` 可选字段。
- R20. 阶段失败时自动执行 `rollback_command`(默认 `git checkout`),与 U7 checkpoint 协同。
- R21. checkpoint save 必须在 rollback validation 通过后(避免持久化失败状态)。

### Wave 3 — 战略级重构(P2,高风险)

**G5 函数级代码分片**

- R22. 文件读取支持按 symbol/函数粒度分片(需引入 tree-sitter 或类似,具体方式延后到 Wave 3 plan)。
- R23. 分片能力作为工具参数(如 `symbol="function_name"`),向后兼容整文件读取。

**G6 SOLO 四阶段状态机约束**

- R24. ReAct 循环加阶段约束:Planning 阶段只允许 think/search,Building 阶段才允许 `write_file`。
- R25. 阶段状态可配置(扩展 `ExecutionMode.PLAN_EXEC`,非新建独立模式)。

### Cross-cutting

- R26. 所有优化项配置化(`agentkit.yaml` 新增对应配置节,遵循 `ServerConfig.from_dict` 模式)。
- R27. 每个优化项附最小自检测试(ponytail 规则,参考 `test_pipeline_state.py` 的 `TestPipelineStateRedis` 模式)。

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## Acceptance Examples

- **AE1**(Covers R1, R2, R3):用户发起 ReAct 任务,verify 失败(测试不通过)→ 系统自动把 errors 注入 conversation 继续 ReAct → LLM 修正后二次 verify 通过 → 任务完成。若二次 verify 仍失败 → 中断返回错误,附 verify log。
- **AE2**(Covers R4, R5, R6, R7):用户发起 50 轮长对话 → stable 层(技能配置)保持不变,volatile 层(记忆检索)随 query 变化 → Anthropic prompt cache 命中 stable 前缀 → 输入 token 成本降低 ~50%。
- **AE3**(Covers R8, R9, R10):LLM 调用工具时传错参数类型(如 `count: "abc"` 应为 int)→ schema 校验失败 → 返回 `tool_call_invalid` 错误码 → 错误回灌 conversation → LLM 修正参数类型后重试成功。
- **AE4**(Covers R16, R17, R18):主 agent 连续 3 次失败 → 触发 Recovery 层(ReflexionEngine 反思重试)→ Recovery 仍失败 → 触发 Emergency 层(规则化 fallback,返回结构化错误+建议)→ 用户收到清晰错误而非静态文案。
- **AE5**(Covers R19, R20, R21):`@team` 任务阶段 3 失败 → 自动执行 `rollback_command`(git checkout 阶段 3 写入的文件)→ rollback validation 通过后才 save checkpoint → 阶段 4 从干净状态继续。
- **AE6**(Covers R11, R12):弱网客户端连接 `execute_stream` → token chunk 按 50ms 节流批量 yield → 前端渲染开销降低,无卡顿。

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## Scope Boundaries

### Deferred for later

- Wave 3(G5/G6)的具体实现设计延后到 Wave 3 自己的 plan,本文档只锁定战略方向(KTD6/KTD7)。
- G5 的具体集成方式(tree-sitter vs ANTLR4 vs 复用 `quality` 模块)延后到 Wave 3 plan 决策。
- G7 Emergency 层的具体规则模板(返回什么错误结构、建议什么动作)延后到 Wave 2 plan。
- 全局 LLM 并发限制(`LLMGateway` 内 semaphore)——本期只做工具层/编排层,LLM 层并发延后。

### Outside this product's identity

- 重写现有编排逻辑(拓扑排序/Board 辩论/4 层记忆保持不变)——继承自 2026-06-24-004 plan。
- 节点级 checkpoint(ReAct 循环单步)——继承自 2026-06-24-004 KTD3,阶段级已满足核心需求。
- DeerFlow 式磁盘文件系统——继承自 2026-06-24-004 KTD4,复用 Redis。
- 全盘迁移 LangGraph——继承自 2026-06-24-004,自研架构保持灵活。
- Docker 沙箱默认引入——仅文档化命令级安全边界,作为可选插件未来考虑。

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## Dependencies / Assumptions

- **依赖**:Wave 2 的 G9 rollback 依赖现有 U7 checkpoint 已落地(`orchestrator/checkpoint.py` + `experts/orchestrator.py:265-268,335`)。
- **依赖**:Wave 1 的 G2 prompt cache 断点依赖 Anthropic provider 已支持 `cache_control`(LiteLLM 适配层 U15)。
- **假设**:G4 auxiliary model 可用——`agentkit.yaml` 的 llm 段可配置多个 model,auxiliary 复用现有 provider 注册机制。若实际不可用,回退主 model(R15)。
- **假设**:G6 阶段约束不影响现有 DIRECT_CHAT/REACT 模式——仅作用于 PLAN_EXEC 模式,向后兼容。

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## Sources & Research

- **Qoder 架构研究**(2026-06-29):Spec→Coding→Verify 闭环、SSE 事件成对约束、`delta_flush_interval_ms`、prompt cache、自动模型路由
- **Codex CLI 架构研究**(2026-06-29):apply_patch 协议、Approval Policy 三层决策、OS 级沙箱、prompt caching 前缀匹配、`/responses/compact` 压缩
- **Hermes Agent 架构研究**(2026-06-29):Pydantic+JSON Schema 双校验、`validate_function_call_schema`、三级降级链(主→Recovery→Emergency)、`cache_control: system_and_3` 断点(4 个,~75% token 节省)、auxiliary_client 分流
- **Trae Work 架构研究**(2026-06-29):SOLO 四阶段状态机(Planning→Building→Verification→Delivery)、TrajectoryRecorder JSON 持久化、断点续跑、原子化子任务+rollback、函数级分片(ANTLR4+LLVM)
- **agentkit 现有架构**(2026-06-29 验证器核对):`verification_loop.py:111-145`、`react.py:1042-1059,1118-1134,1897-1916`、`compressor.py:45,123-154`、`reflexion.py:58-702`、`fallback.py:1-19`、`gateway.py:405-407`、`experts/plan.py:148`、`orchestrator/checkpoint.py`、`experts/orchestrator.py:265-268,335`
- **2026-06-24-004 plan**(增补来源):U1-U7 长程可靠性护栏,KTD1-KTD5 决策,U7 阶段级 checkpoint+resume 已落地

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## Outstanding Questions

### Resolve Before Planning

(已全部解决——OQ1 确认同 plan 内顺序执行 G2→G8;OQ2 确认跨 provider 统一 cache 策略。)

### Deferred to Planning

- G5 的具体集成方式(tree-sitter vs ANTLR4 vs 复用 `quality` 模块)。
- G7 Emergency 层的具体规则模板与错误结构。
- G6 阶段约束的精确边界(Planning 阶段允许哪些工具、Building 阶段允许哪些)。
- G9 rollback_command 的默认值(git checkout 整文件 vs patch 级)。
