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title: "feat: AgentKit Phase 6 — 工具生态与生产化"
status: completed
created: 2026-06-07
plan_type: feat
depth: deep
origin: Phase 5 完成后行业对标评估 + GEO 系统本期需求
branch: feat/agentkit-phase6-toolkit
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# AgentKit Phase 6 — 工具生态与生产化

## Summary

基于 Phase 5 智能化升级（L4 级），Phase 6 聚焦三大目标：**补齐 MCP stdio 传输层并集成开源工具生态**（L3→L5）、**生产化 GEO Pipeline**（L3→L4）、**基础可观测性**（L0→L3）。以"GEO Skill 端到端可执行、Pipeline 可靠运行、优化效果可度量"为验收底线，同时确保架构设计支持未来非 GEO 场景扩展。

## Problem Frame

Phase 5 完成后，AgentKit 在智能化方向（记忆、进化、RAG）达到行业前列，但在工程化方向存在三个关键缺口：

### 三大能力缺口

1. **工具生态极度匮乏（L3 级）**
   - 仅 1 个内置工具（`retrieve_knowledge`），7 个 GEO Skill 是空壳 Prompt
   - MCP 仅支持 HTTP/SSE 传输，无法对接 12000+ stdio MCP Server 生态
   - 无搜索、爬取、浏览器、Schema 等基础能力，GEO 业务无法端到端闭环
   - ConfigDrivenAgent 的 MCP 配置仅支持 `dict[str, str]`（name→URL），无法配置 stdio 传输

2. **Pipeline 不可靠（L3 级）**
   - Pipeline 执行状态无持久化，服务重启后丢失
   - Dispatcher 轮询结果（1 秒间隔），非事件驱动
   - 步骤失败即中断，无重试/补偿机制
   - GEO 核心业务流程（检测→分析→优化→追踪）无法保证可靠执行

3. **不可观测（L0 级）**
   - 无分布式追踪，无法定位跨 Agent 调用链瓶颈
   - 无业务指标（引用检测准确率、优化效果对比）
   - 无法向客户证明 GEO 产品的价值

### 成熟度目标

| 模块 | Phase 5 后 | Phase 6 目标 |
|------|-----------|-------------|
| MCP/工具生态 | 40% | 85% |
| Pipeline 可靠性 | 60% | 85% |
| 可观测性 | 0% | 60% |
| 整体 | L4 | L4+ |

## Scope Boundaries

**In Scope:**
- MCP stdio 传输层实现
- MCP Server YAML 声明式配置体系
- 集成开源 MCP Server（百度搜索、Playwright、one-search）
- 内置 Python 工具封装（Crawl4AI、extruct、pydantic-schemaorg）
- Pipeline 执行状态持久化（Redis 热状态 + PG 冷持久化）
- Pipeline 步骤级重试 + 补偿机制
- OpenTelemetry 基础 trace + metric 集成
- GEO Skill 端到端工具绑定验证

**Out of Scope:**
- MCP Server 运行时动态注册（后续扩展）
- MCP resources/prompts 能力暴露
- 完整分布式追踪上下文传播（需改 Agent 间协议）
- K8s 部署清单
- 前端 Dashboard UI
- 性能压测

**Deferred to Follow-Up Work:**
- Agent 间协商/辩论/投票协议
- MCP Server 健康检查与自动重启
- 评估自动化流水线（定时评估、CI/CD 集成）
- 多模态支持（图片/文件输入）

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## Key Technical Decisions

### KTD-1: MCP stdio 传输采用子进程管理模式

**决策**: StdioTransport 通过 `asyncio.create_subprocess_exec` 启动 MCP Server 子进程，通过 stdin/stdout 进行 JSON-RPC 消息收发。

**理由**: MCP 协议规范明确 stdio 为本地性、高性能、安全性好的传输方式。所有主流 MCP Server（baidu-search-mcp、@playwright/mcp 等）均支持 stdio 模式。子进程模式无需额外网络端口，资源隔离性好。

**替代方案**: 使用官方 `mcp` Python SDK 的 `stdio_client()` 上下文管理器。但该 SDK 引入重依赖（`httpx-sse`、`pydantic` 版本冲突风险），且 AgentKit 已有完整的 Transport 抽象层，自建 StdioTransport 更轻量可控。

### KTD-2: MCP Server 配置采用 YAML 声明式静态加载

**决策**: 在 `agentkit.yaml` 中新增 `mcp` 配置节，声明式定义 MCP Server，应用启动时加载。

**理由**: GEO 场景的工具集固定（搜索+爬取+浏览器+Schema），无需运行时动态变更。YAML 声明式配置简单可靠，与现有 `skills`、`llm` 配置风格一致。后续可扩展动态注册 API。

### KTD-3: Pipeline 状态采用 Redis 热状态 + PostgreSQL 冷持久化双写

**决策**: Pipeline 执行中的实时状态存 Redis（Hash + Sorted Set），完成后异步写入 PostgreSQL（JSONB）做持久化。

**理由**: Redis 提供亚毫秒级状态读写，适合运行中 Pipeline 的并发控制和实时监控。PostgreSQL 提供持久化、复杂查询和审计能力。两者互补，参考 Temporal 的 Event Sourcing 思想但简化实现。

### KTD-4: OpenTelemetry 集成采用基础 trace + metric 模式

**决策**: 为 Agent 执行、Tool 调用、LLM 调用、Pipeline 步骤创建 OTel span，记录耗时/状态/Token 用量。不实现跨 Agent 的 trace context 传播。

**理由**: 基础 trace + metric 已能满足 GEO 场景的监控需求（延迟分布、成功率、Token 消耗趋势）。完整分布式追踪需改 Agent 间调用协议（HandoffMessage 需携带 traceparent），侵入性高，留作后续。

### KTD-5: 工具集成采用 MCP Server + Python 库双轨模式

**决策**: 搜索和浏览器能力通过 MCP Server（子进程 stdio）集成；爬取和 Schema 能力通过 Python 库直接封装为 Tool。

**理由**: MCP Server 模式适合独立进程、有 npm 安装生态的工具（baidu-search-mcp、@playwright/mcp）；Python 库模式适合轻量级、无独立进程需求的工具（Crawl4AI、extruct、pydantic-schemaorg）。双轨模式各取所长。

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## High-Level Technical Design

### MCP stdio 传输与工具集成架构

```
agentkit.yaml
└── mcp:
    └── servers:
        ├── baidu-search:  { transport: stdio, command: npx, args: [baidu-search-mcp] }
        ├── playwright:    { transport: stdio, command: npx, args: [@playwright/mcp] }
        └── one-search:    { transport: stdio, command: npx, args: [one-search-mcp] }

AgentKit Server 启动
├── 1. 加载 mcp 配置
├── 2. MCPManager 初始化
│   ├── 为每个 stdio server 创建 StdioTransport → 启动子进程
│   ├── 为每个 http/sse server 创建 HTTPTransport/SSETransport
│   ├── 执行 initialize 握手
│   └── 调用 tools/list 发现工具 → 注册到 ToolRegistry
├── 3. 内置 Python 工具注册
│   ├── WebCrawlTool (Crawl4AI)
│   ├── SchemaExtractTool (extruct)
│   └── SchemaGenerateTool (pydantic-schemaorg)
└── 4. Skill 绑定工具
    ├── citation_detector → baidu_search + web_crawl
    ├── competitor_analyzer → baidu_search + web_crawl + playwright
    ├── geo_optimizer → schema_generate
    └── monitor → baidu_search + hotnews
```

### Pipeline 状态持久化架构

```
Pipeline 执行流程
├── 1. 创建执行 → Redis Hash (pipeline:{id}) + Sorted Set (pipeline:index)
├── 2. 步骤开始 → 更新 Redis status=running, current_step
├── 3. 步骤完成 → 更新 Redis completed_steps, step_results
├── 4. 步骤失败 → 更新 Redis status=failed → 触发重试或补偿
├── 5. 执行完成 → 异步写入 PostgreSQL pipeline_executions + pipeline_step_history
└── 6. Redis TTL 7 天自动清理

状态查询
├── 实时状态（运行中）→ Redis
├── 历史查询/统计     → PostgreSQL
└── Redis miss        → fallback PostgreSQL
```

### OpenTelemetry Span 层级

```
[Root Span] POST /api/v1/tasks (2.3s)
├── [Span] agent.execute (2.2s)
│   ├── attributes: agent.name, agent.type
│   ├── [Span] gen_ai.chat qwen-max (1.8s)
│   │   ├── attributes: gen_ai.system, gen_ai.request.model, gen_ai.usage.input_tokens, gen_ai.usage.output_tokens
│   ├── [Span] tool.call baidu_search (0.12s)
│   │   ├── attributes: tool.name, tool.duration_ms
│   └── [Span] pipeline.step geo_optimizer (0.28s)
│       ├── attributes: pipeline.name, step.name, step.status
```

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## Implementation Units

### Phase A (P0) — MCP stdio 传输与工具生态

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#### U1: StdioTransport 传输层

**Goal:** 实现 MCP stdio 传输层，通过子进程 stdin/stdout 进行 JSON-RPC 通信，为对接开源 MCP Server 生态奠定基础。

**Dependencies:** 无

**Files:**
- `src/agentkit/mcp/transport.py` — 新增 StdioTransport 类
- `tests/unit/test_stdio_transport.py` — 传输层测试

**Approach:**

1. 新增 `StdioTransport(Transport)` 类，核心状态：
   - `_process: asyncio.subprocess.Process` — 子进程实例
   - `_request_id: int` — 自增请求 ID
   - `_pending: dict[int, asyncio.Future]` — 等待中的请求
   - `_reader_task: asyncio.Task` — stdout 读取协程
   - `_connected: bool` — 连接标志

2. `connect()` — 通过 `asyncio.create_subprocess_exec(command, *args, env=env, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)` 启动子进程，启动 `_read_stdout()` 协程，发送 `initialize` 请求完成握手

3. `disconnect()` — 发送 `notifications/cancelled`，关闭 stdin，等待子进程退出（超时后 kill），取消 reader task

4. `send_request()` — 构造 JSON-RPC 消息，写入 stdin（`process.stdin.write(json_line + b"\n")`），创建 Future 放入 `_pending`，await Future

5. `_read_stdout()` — 持续从 stdout 逐行读取 JSON-RPC 响应/通知，根据 `id` 匹配 `_pending` 中的 Future 并 set_result；无 `id` 的为通知，放入通知队列

6. 消息帧格式：每行一个 JSON 对象，UTF-8 编码，换行符分隔（遵循 MCP stdio 规范）

7. stderr 日志转发到 Python logger

**Patterns to follow:** 现有 `HTTPTransport` / `SSETransport` 的抽象方法实现模式

**Test scenarios:**
- 启动子进程并完成 initialize 握手
- 发送 tools/list 请求并接收响应
- 发送 tools/call 请求并接收响应
- 子进程异常退出时检测并抛出 TransportError
- disconnect 时正确关闭子进程
- 并发请求的 ID 匹配正确性
- 子进程 stderr 输出转发到 logger
- 连接超时处理

**Verification:** StdioTransport 能与真实 MCP Server（如 baidu-search-mcp）完成完整的 initialize → tools/list → tools/call 流程

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#### U2: MCP Server 配置体系

**Goal:** 在 agentkit.yaml 中新增 `mcp` 配置节，支持声明式定义 MCP Server（stdio/http/sse），应用启动时自动加载并注册工具。

**Dependencies:** U1

**Files:**
- `src/agentkit/server/config.py` — 新增 MCPServerConfig 数据模型和解析逻辑
- `src/agentkit/mcp/manager.py` — 新增 MCPManager 类
- `src/agentkit/server/app.py` — 集成 MCPManager 到应用启动流程
- `tests/unit/test_mcp_config.py` — 配置解析测试
- `tests/unit/test_mcp_manager.py` — Manager 生命周期测试

**Approach:**

1. 新增 `MCPServerConfig` 数据模型：
   ```python
   @dataclass
   class MCPServerConfig:
       transport: str  # "stdio" | "streamable_http" | "sse"
       command: str | None = None      # stdio 专用
       args: list[str] | None = None   # stdio 专用
       env: dict[str, str] | None = None  # stdio 专用
       url: str | None = None          # http/sse 专用
       headers: dict[str, str] | None = None  # http/sse 专用
       timeout: float = 30.0
   ```

2. YAML 配置格式：
   ```yaml
   mcp:
     servers:
       baidu-search:
         transport: stdio
         command: npx
         args: ["-y", "baidu-search-mcp", "--max-result=5"]
       playwright:
         transport: stdio
         command: npx
         args: ["-y", "@playwright/mcp@latest"]
       remote-rag:
         transport: streamable_http
         url: "http://localhost:8002/mcp"
   ```

3. 新增 `MCPManager` 类：
   - `__init__(configs: dict[str, MCPServerConfig])` — 接收配置
   - `async start_all()` — 为每个配置创建 Transport，连接，发现工具，注册到 ToolRegistry
   - `async stop_all()` — 断开所有 Transport
   - `get_tool(server_name, tool_name)` — 获取特定工具
   - `list_all_tools()` — 列出所有已注册工具
   - 健康检查：定期 ping 各 server，标记不可用

4. 集成到 `create_app()`：在 lifespan 中调用 `MCPManager.start_all()`，shutdown 时调用 `stop_all()`

5. ConfigDrivenAgent 的 `_register_mcp_tools()` 改为从 MCPManager 获取已注册工具，而非自行创建 MCPClient

**Patterns to follow:** 现有 `LLMGateway` 的 Provider 注册模式、`SkillRegistry` 的加载模式

**Test scenarios:**
- 解析 stdio 类型 MCP Server 配置
- 解析 streamable_http 类型 MCP Server 配置
- 解析 sse 类型 MCP Server 配置
- 缺少必需字段时抛出验证错误
- MCPManager 启动时为每个 server 创建 Transport
- MCPManager 停止时断开所有 Transport
- 工具发现并注册到 ToolRegistry
- 配置中环境变量 `${VAR:-default}` 解析
- server 启动失败时不影响其他 server

**Verification:** 在 agentkit.yaml 中配置 baidu-search-mcp，启动应用后能通过 API 调用百度搜索工具

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#### U3: 内置 Python 工具封装

**Goal:** 将 Crawl4AI、extruct、pydantic-schemaorg 封装为 AgentKit Tool，提供网页抓取、Schema 提取和 Schema 生成能力。

**Dependencies:** 无（独立于 MCP，纯 Python 封装）

**Files:**
- `src/agentkit/tools/web_crawl.py` — WebCrawlTool（Crawl4AI 封装）
- `src/agentkit/tools/schema_tools.py` — SchemaExtractTool + SchemaGenerateTool
- `tests/unit/test_web_crawl_tool.py` — 爬取工具测试
- `tests/unit/test_schema_tools.py` — Schema 工具测试

**Approach:**

1. **WebCrawlTool** — 封装 Crawl4AI：
   - `execute(url, format="markdown", css_selector=None, js_wait=None)` → `{"content": ..., "status_code": ..., "links": [...]}`
   - 内部使用 `AsyncWebCrawler`，支持 Markdown/HTML 输出
   - CSS 选择器提取结构化数据
   - 优雅降级：Crawl4AI 未安装时返回安装提示

2. **SchemaExtractTool** — 封装 extruct：
   - `execute(url_or_html, formats=["json-ld", "microdata"])` → `{"schemas": [...]}`
   - 从 HTML 中提取 JSON-LD / Microdata / RDFa 结构化数据
   - 支持 URL 自动抓取 + 直接 HTML 输入

3. **SchemaGenerateTool** — 封装 pydantic-schemaorg：
   - `execute(schema_type, properties)` → `{"jsonld": "..."}`
   - 生成指定类型（Organization、Product、Article 等）的 JSON-LD 标记
   - 支持常见 GEO Schema 类型：Organization、WebPage、FAQPage、HowTo

4. 所有工具遵循 Tool 基类接口，自动推断 input_schema

5. 可选依赖：Crawl4AI、extruct、pydantic-schemaorg 均为可选安装，`pip install agentkit[tools]`

**Patterns to follow:** 现有 `FunctionTool` 的函数包装模式、`retrieve_knowledge` 工具的自动注册模式

**Test scenarios:**
- WebCrawlTool 抓取网页返回 Markdown 内容
- WebCrawlTool CSS 选择器提取结构化数据
- WebCrawlTool 无效 URL 返回错误
- WebCrawlTool Crawl4AI 未安装时优雅降级
- SchemaExtractTool 从 HTML 提取 JSON-LD
- SchemaExtractTool 从 URL 提取 Microdata
- SchemaExtractTool 无 Schema 数据时返回空列表
- SchemaGenerateTool 生成 Organization JSON-LD
- SchemaGenerateTool 生成 FAQPage JSON-LD
- SchemaGenerateTool 无效 schema_type 时返回错误

**Verification:** WebCrawlTool 能抓取真实网页，SchemaExtractTool 能提取真实网页的结构化数据，SchemaGenerateTool 能生成有效的 JSON-LD

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#### U4: GEO Skill 工具绑定与端到端验证

**Goal:** 将搜索、爬取、浏览器、Schema 工具绑定到 7 个 GEO Skill，验证端到端可执行性。

**Dependencies:** U2, U3

**Files:**
- `configs/skills/citation_detector.yaml` — 绑定 baidu_search + web_crawl
- `configs/skills/competitor_analyzer.yaml` — 绑定 baidu_search + web_crawl + playwright
- `configs/skills/geo_optimizer.yaml` — 绑定 schema_generate
- `configs/skills/monitor.yaml` — 绑定 baidu_search
- `configs/skills/schema_advisor.yaml` — 绑定 schema_extract + schema_generate
- `configs/skills/trend_agent.yaml` — 绑定 baidu_search + web_crawl
- `configs/pipelines/geo_full_pipeline.yaml` — 更新 Pipeline 配置
- `tests/integration/test_geo_e2e.py` — 端到端集成测试

**Approach:**

1. 在每个 Skill YAML 中新增 `tools` 字段，声明所需工具：
   ```yaml
   tools:
     - baidu_search      # 来自 MCP Server
     - web_crawl          # 内置 Python 工具
   ```

2. ConfigDrivenAgent 加载 Skill 时，从 ToolRegistry 查找并绑定声明的工具

3. 更新 GEO Pipeline YAML，确保步骤间数据映射正确

4. 编写端到端集成测试：citation_detector 从搜索→爬取→分析完整流程

**Patterns to follow:** 现有 Skill YAML 配置格式、ConfigDrivenAgent 的工具注册模式

**Test scenarios:**
- citation_detector 绑定搜索+爬取工具后能执行完整检测流程
- competitor_analyzer 绑定搜索+浏览器工具后能执行竞品分析
- geo_optimizer 绑定 Schema 生成工具后能输出 JSON-LD
- schema_advisor 绑定提取+生成工具后能分析并建议 Schema
- GEO Pipeline 端到端执行：检测→分析→优化→追踪
- 工具不可用时 Skill 优雅降级（返回错误信息而非崩溃）

**Verification:** 完整 GEO Pipeline 能从品牌搜索→竞品分析→Schema 优化端到端执行

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### Phase B (P1) — Pipeline 生产化

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#### U5: Pipeline 状态持久化

**Goal:** 实现 Pipeline 执行状态的 Redis 热状态 + PostgreSQL 冷持久化双写，确保服务重启后状态不丢失。

**Dependencies:** 无

**Files:**
- `src/agentkit/orchestrator/pipeline_state.py` — PipelineStateRedis + PipelineStatePG
- `src/agentkit/orchestrator/pipeline_models.py` — PipelineExecution + PipelineStepHistory ORM
- `src/agentkit/orchestrator/pipeline_engine.py` — 修改执行引擎集成状态持久化
- `tests/unit/test_pipeline_state.py` — 状态管理测试

**Approach:**

1. **PipelineStateRedis** — Redis 热状态管理：
   - `create_execution()` — 创建执行，写入 Hash（`pipeline:{id}`）+ Sorted Set（`pipeline:index`）
   - `update_step()` — 更新步骤状态（原子操作）
   - `complete_execution()` / `fail_execution()` — 标记执行完成/失败
   - `get_execution()` — 获取执行状态
   - `list_executions()` — 按时间倒序获取执行列表
   - TTL 7 天自动清理

2. **PipelineStatePG** — PostgreSQL 冷持久化：
   - `PipelineExecution` 表：id, pipeline_name, status, current_step, completed_steps(JSONB), step_results(JSONB), input_data(JSONB), final_output(JSONB), error_message, created_at, updated_at
   - `PipelineStepHistory` 表：id, execution_id, step_name, status, input_data(JSONB), output_data(JSONB), error_message, duration_ms, started_at, completed_at
   - `persist_execution()` — 执行完成后异步写入 PG
   - `query_executions()` — 支持按状态/时间/名称查询

3. **PipelineEngine 修改**：
   - 执行前调用 `state.create_execution()`
   - 步骤开始/完成/失败时调用 `state.update_step()`
   - 执行完成后调用 `state.complete_execution()` + 异步 `pg.persist_execution()`
   - 状态管理器通过构造函数注入，支持无状态模式（测试用）

**Patterns to follow:** 现有 `TaskStore` 的 Redis/内存双模式设计、`EpisodeModel` 的 SQLAlchemy ORM 模式

**Test scenarios:**
- 创建 Pipeline 执行并写入 Redis
- 更新步骤状态（开始/完成/失败）
- 标记执行完成并持久化到 PG
- 标记执行失败并记录错误信息
- 从 Redis 获取执行状态
- 从 PG 查询历史执行
- Redis miss 时 fallback 到 PG
- TTL 过期后 Redis 自动清理
- 无 Redis 时降级到内存模式

**Verification:** Pipeline 执行后重启服务，能从 PG 恢复历史执行记录

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#### U6: Pipeline 步骤级重试与补偿

**Goal:** 为 Pipeline 步骤实现指数退避重试和 Saga 补偿机制，确保步骤失败后可自动恢复或优雅回滚。

**Dependencies:** U5

**Files:**
- `src/agentkit/orchestrator/retry.py` — StepRetryPolicy + step_retry 装饰器
- `src/agentkit/orchestrator/compensation.py` — SagaStep + SagaOrchestrator
- `src/agentkit/orchestrator/pipeline_engine.py` — 集成重试和补偿
- `src/agentkit/skills/geo_pipeline.py` — GEO Pipeline 步骤补偿定义
- `tests/unit/test_pipeline_retry.py` — 重试测试
- `tests/unit/test_pipeline_compensation.py` — 补偿测试

**Approach:**

1. **StepRetryPolicy** — 步骤级重试策略：
   - `max_attempts: int = 3` — 最大重试次数
   - `base_delay: float = 1.0` — 基础延迟
   - `max_delay: float = 60.0` — 最大延迟
   - `exponential_base: float = 2.0` — 指数基数
   - `jitter: bool = True` — 随机抖动
   - `retryable_exceptions: tuple = (ConnectionError, TimeoutError)` — 可重试异常
   - 退避公式：`delay = min(base_delay * exponential_base^attempt + jitter, max_delay)`

2. **PipelineStep 扩展** — 新增字段：
   - `retry_policy: StepRetryPolicy | None` — 步骤级重试配置
   - `compensate: str | None` — 补偿 Skill 名称
   - `continue_on_failure: bool = False` — 失败后是否继续

3. **SagaOrchestrator** — 补偿编排器：
   - 执行步骤成功 → 记录到 completed_steps 栈
   - 步骤失败且不可重试 → 按 LIFO 顺序执行已完成步骤的 compensate
   - 补偿失败 → 记录并告警，不中断其他补偿
   - 补偿结果写入 PipelineState

4. **GEO Pipeline 补偿定义**：
   - `detect` → 无需补偿（只读）
   - `analyze_competitor` → 无需补偿（只读）
   - `optimize` → `compensate: revert_optimization`（回滚优化变更）
   - `schema` → 无需补偿（Schema 生成是幂等的）
   - `monitor` → 无需补偿（只读）

**Patterns to follow:** 现有 `RetryPolicy`（LLM 重试）的指数退避模式、GEPA 的 FitnessScore Pareto 模式

**Test scenarios:**
- 步骤首次成功，不触发重试
- 步骤首次失败、重试后成功
- 步骤达到最大重试次数后标记失败
- 指数退避延迟计算正确
- 可重试异常触发重试，不可重试异常直接失败
- 步骤失败触发 LIFO 补偿
- 补偿步骤执行成功
- 补偿步骤执行失败时记录告警但不中断
- continue_on_failure 步骤失败后继续执行后续步骤
- GEO Pipeline 步骤补偿定义正确

**Verification:** 模拟 optimize 步骤失败后，补偿步骤 revert_optimization 被正确触发

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### Phase C (P2) — 可观测性

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#### U7: OpenTelemetry 基础集成

**Goal:** 为 Agent 执行、Tool 调用、LLM 调用、Pipeline 步骤创建 OTel span 和 metric，遵循 GenAI Semantic Conventions。

**Dependencies:** 无

**Files:**
- `src/agentkit/telemetry/__init__.py` — 模块入口
- `src/agentkit/telemetry/setup.py` — OTel 初始化（TracerProvider + MeterProvider + FastAPI 自动插桩）
- `src/agentkit/telemetry/tracing.py` — trace_agent / trace_tool / trace_llm / trace_pipeline_step 装饰器
- `src/agentkit/telemetry/metrics.py` — Agent/Tool/LLM/Pipeline 指标定义
- `src/agentkit/server/app.py` — 集成 OTel 初始化
- `src/agentkit/core/react.py` — ReAct 引擎埋点
- `src/agentkit/llm/gateway.py` — LLM Gateway 埋点
- `src/agentkit/tools/base.py` — Tool 基类埋点
- `tests/unit/test_telemetry.py` — 可观测性测试

**Approach:**

1. **OTel 初始化** (`telemetry/setup.py`)：
   - `setup_telemetry(app, config)` — 配置 TracerProvider + MeterProvider
   - 支持 OTLP gRPC/HTTP 导出器（可配置 endpoint）
   - FastAPI 自动插桩（排除 health/metrics 端点）
   - 可选依赖：`pip install agentkit[otel]`
   - 未安装时所有 trace/metric 操作为 no-op

2. **Tracing 装饰器** (`telemetry/tracing.py`)：
   - `trace_agent(agent_name)` — 创建 `agent.execute` span，记录 agent.name, agent.type, 成功/失败
   - `trace_tool(tool_name)` — 创建 `tool.call` span，记录 tool.name, tool.duration_ms
   - `trace_llm(provider, model)` — 创建 `gen_ai.chat` span，遵循 GenAI Semantic Conventions：gen_ai.system, gen_ai.request.model, gen_ai.usage.input_tokens, gen_ai.usage.output_tokens
   - `trace_pipeline_step(pipeline_name, step_name)` — 创建 `pipeline.step` span

3. **Metrics** (`telemetry/metrics.py`)：
   - `agent.request.total` — Counter，Agent 请求总数
   - `agent.execution.duration` — Histogram，Agent 执行延迟
   - `gen_ai.usage.tokens` — Histogram，Token 消耗分布
   - `tool.call.duration` — Histogram，Tool 调用延迟
   - `pipeline.step.duration` — Histogram，Pipeline 步骤延迟
   - `pipeline.execution.duration` — Histogram，Pipeline 总延迟

4. **埋点位置**：
   - `BaseAgent.execute()` — trace_agent
   - `Tool.safe_execute()` — trace_tool
   - `LLMGateway.chat()` / `chat_stream()` — trace_llm
   - `PipelineEngine._execute_step()` — trace_pipeline_step

5. **配置**：
   ```yaml
   telemetry:
     enabled: true
     service_name: "fischer-agentkit"
     otlp_endpoint: "http://localhost:4317"  # OTel Collector
     export_metrics: true
     export_traces: true
   ```

**Patterns to follow:** GenAI Semantic Conventions (`gen_ai.*` 属性)、FastAPI 自动插桩模式

**Test scenarios:**
- OTel 未安装时 trace/metric 操作为 no-op，不影响正常执行
- OTel 安装后 Agent 执行创建 span
- OTel 安装后 Tool 调用创建子 span
- OTel 安装后 LLM 调用记录 gen_ai.* 属性
- OTel 安装后 Pipeline 步骤创建 span
- Agent 执行失败时 span 状态为 ERROR
- Token 用量正确记录到 span 属性
- 指标计数器正确递增
- 配置 enabled=false 时不创建 span
- FastAPI 请求自动创建 root span

**Verification:** 启动应用后，Jaeger/Grafana Tempo 能看到完整的 Agent→Tool→LLM 调用链

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## Risks & Dependencies

| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
|------|------|---------|
| MCP Server 子进程管理复杂 | 子进程僵尸/泄漏 | 严格的超时控制 + 进程健康检查 + 优雅关闭 |
| baidu-search-mcp 等 npm 包稳定性 | 搜索功能不可用 | one-search-mcp 作为备选 + 内置 DuckDuckGo 回退 |
| Crawl4AI 依赖 Playwright 浏览器 | 安装体积大、CI 环境复杂 | 可选安装 + HTTP 策略降级（无浏览器模式） |
| OTel 依赖链较长 | 增加安装复杂度 | 可选依赖 `agentkit[otel]`，未安装时 no-op |
| Pipeline PG 持久化需数据库迁移 | 部署复杂度增加 | 复用现有 PostgreSQL + Alembic 迁移 |
| MCP stdio 子进程在 Docker 中权限问题 | 容器化部署受阻 | Dockerfile 中预装 npx + Node.js |

## Open Questions

1. **MCP Server 子进程最大并发数**：多个 Agent 同时调用同一 MCP Server 时，是否需要连接池？MCP stdio 规范建议单连接，可能需要多实例。
2. **Crawl4AI 的浏览器依赖**：生产环境是否需要无浏览器模式？Crawl4AI 的 HTTP 策略是否足够？
3. **OTel Collector 部署**：GEO 生产环境是否有 OTel Collector？如果没有，是否需要内置简单的内存导出器？

## Success Criteria

1. **工具生态**：MCP stdio 传输可用，至少 3 个开源 MCP Server 可集成，3 个内置 Python 工具可用
2. **GEO 端到端**：citation_detector 能从搜索→爬取→分析完整执行，GEO Pipeline 端到端可运行
3. **Pipeline 可靠**：步骤失败后自动重试（3 次），不可恢复时触发补偿，执行状态重启后可查
4. **可观测**：Agent/Tool/LLM 调用链在 Jaeger 中可见，Token 用量和延迟指标可查
5. **测试**：所有新增代码有单元测试，GEO Pipeline 有端到端集成测试
