0898188086
- 新增 docs/会议室架构计划书.md 完整架构方案（主持者+子Agent+task+cache+记忆） - 更新 taolun.md 追加 2026-05-11 讨论历史 - 更新 AGENTS.md 规范（type, cache 字段） - 更新 architecture.md 后续演进章节 - 更新 changelog.md 架构规划里程碑 - 修复 MSN 天气接口文档：新增 hourlyforecast，标记 weathertrends 已失效 - 更新 skills/msn-weather-api/SKILL.md 新增 hourlyforecast 端点 - 更新 agents/weather-agent.md 支持逐小时查询
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# 云枢·Agent 会议室架构计划书
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> **生成日期**：2026-05-11
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> **目的**：从单 Agent 架构升级为"会议室模式"（1 主持 + N 领域专家 + 共享黑板）
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> **最终目标**：在云枢上验证通过后，移植到 HxClaw（河虾 Claw）
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## 一、架构总览
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```
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用户
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│
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┌──────▼──────────────────────────────────────┐
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│ 主持者（dialog-agent）type: main │
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│ 人格 + 调度规则 + task + memory 工具 │
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│ 唯一入口，用户只和它对话 │
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└──────┬───────────────────────────────────────┘
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│ task("weather", {city: "北京"})
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│ task("earthquake", {region: "通州"})
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│ task("memory", {action: "read", ...})
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▼
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┌───────────────────────────────────────────┐
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│ 发言人（领域子 Agent）type: sub │
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│ weather / earthquake / memory / narrator │
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│ 被调才说话，返回文本 + 可选缓存数据 │
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│ 各自的 cache / skills / tools 互相隔离 │
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└───────────────────────────────────────────┘
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│ 读写
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▼
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┌───────────────────────────────────────────┐
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│ 记录者（记忆系统） │
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│ 共享黑板：用户画像、偏好、异常记录 │
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│ memory Agent 负责从对话中提取有价值信息 │
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│ 所有 Agent 只读，仅 memory Agent 写入 │
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└───────────────────────────────────────────┘
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```
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## 二、角色定义
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### 2.1 主持者：dialog-agent（type: main）
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**职责**：
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- 用户的唯一入口
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- 有血有肉的个人助理，能闲聊
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- 识别用户意图，调度对应的子 Agent
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- 读/写记忆（用户画像、上下文摘要）
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**工具列表**：
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- `task` — 调度子 Agent
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- `memory.read` — 读长期记忆
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- `memory.write` — 写长期记忆
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**System Prompt 包含**：
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- 人格（从 `memory.personality` 加载）
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- 调度规则（何时调哪个子 Agent）
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- 不含任何领域知识
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**System Prompt 不包含**：
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- 天气知识、地震知识等
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- `http-get`、`geocode` 等具体工具
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**Session**：
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- `session.json` 只存 user ↔ dialog 的对话轮次
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- 子 Agent 内部的 tool_calls 不写入
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### 2.2 发言人：weather-sub（type: sub）
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**职责**：
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- 响应天气查询
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- 被 `task` 调才执行，不直接面对用户
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- 返回显示文本 + 可选缓存数据
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**工具列表**：`http-get`, `geocode`, `skill`
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**Frontmatter**：
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```yaml
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name: weather
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type: sub
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description: 天气查询专家
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cache:
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ttl: 7200
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keys: ["city", "forecast_type"]
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tools:
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- http-get
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- geocode
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- skill
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```
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### 2.3 发言人：earthquake-sub（type: sub，预留）
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**职责**：响应地震信息查询
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**Frontmatter**：
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```yaml
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name: earthquake
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||
type: sub
|
||
description: 地震信息查询
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||
cache:
|
||
ttl: 300
|
||
keys: ["region", "time_range"]
|
||
tools:
|
||
- http-get
|
||
- skill
|
||
```
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### 2.4 记录者：memory-sub（type: sub）
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**职责**：
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- 阅读对话历史，提取用户画像
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- 把有价值的信息写入长期记忆数据库
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- 响应其他 Agent 的记忆查询
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- 记录子 Agent 的异常（如 API 失效）
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**工具列表**：`memory.read`, `memory.write`, `read-file`, `write-file`
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**Frontmatter**：
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```yaml
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name: memory
|
||
type: sub
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||
description: 记忆管理员
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tools:
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||
- memory.read
|
||
- memory.write
|
||
- read-file
|
||
- write-file
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```
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### 2.5 汇报员：narrator-sub（type: sub，成熟期）
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**职责**：把结构化数据翻译成个性化回答
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```yaml
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name: narrator
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||
type: sub
|
||
description: 个性化回答生成器
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||
tools:
|
||
- memory.read
|
||
```
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## 三、核心工具：task
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### 3.1 职责
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```
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task(agent_name, arguments)
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│
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├── 1. 加载 {agent_name}-sub.md Frontmatter
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│ ├── name, type, tools, cache
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│ ├── cache.keys → ["city", "forecast_type"]
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||
│ └── cache.ttl → 7200
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│
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├── 2. 拼缓存 key
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||
│ ├── 遍历 cache.keys → 从 arguments 提取值
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│ ├── 拼接 → "city=北京&forecast_type=today"
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||
│ └── hash → "a1b2c3d4e5f6"
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│
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├── 3. 读缓存文件 ~/.config/yunshu/cache/{agent_name}.json
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||
│ ├── HIT → cache_data = {temp: 25, ...}
|
||
│ └── MISS → cache_data = null
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│
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├── 4. 调子 Agent LLM
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||
│ ├── system = {agent_name}-sub.md 内容
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│ ├── user = {
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│ │ "args": arguments,
|
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│ │ "cache_data": cache_data // 有缓存传数据，没有传 null
|
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│ │ }
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│ └── 子 Agent 返回文本 + 可选 ---CACHE--- + JSON
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│
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├── 5. 处理子 Agent 返回
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||
│ ├── 有 ---CACHE--- → 提取后面的 JSON → 写缓存
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│ └── 无 ---CACHE--- → 只传文本
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│
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└── 6. 返回显示文本给 Host（dialog Agent 的 LLM）
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```
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### 3.2 缓存文件格式
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```json
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// ~/.config/yunshu/cache/{agent_name}.json
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{
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"<hash>": {
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"created_at": "2026-05-11T06:00:00+08:00",
|
||
"ttl": 7200,
|
||
"data": {
|
||
"temp": 25,
|
||
"condition": "晴"
|
||
},
|
||
"raw": {
|
||
"city": "北京",
|
||
"forecast_type": "today"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
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```
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||
- hash 由 `cache.keys` 从 `arguments` 中提取值 → 拼接 → SHA256 取前 12 位
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- `raw` 存原始参数，方便调试和遍历
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- 每次读缓存时惰性清理过期条目
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### 3.3 传给子 Agent 的参数
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```json
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{
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"args": {
|
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"city": "北京",
|
||
"forecast_type": "today",
|
||
"units": "C"
|
||
},
|
||
"cache_data": {
|
||
"temp": 25,
|
||
"condition": "晴"
|
||
}
|
||
}
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```
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- `args` 是 dialog 传过来的原始参数
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- `cache_data` 是缓存的数据（有缓存时），子 Agent 据此直接回答，省一次 API 调用
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- 两者都是原始数据，不是处理过的文本
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---
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## 四、记忆系统
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### 4.1 存储位置
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```
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~/.config/yunshu/memory.db （或 memory.json，MVP 阶段）
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```
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### 4.2 数据模型
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```json
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{
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"personality": "你是个幽默风趣的北京大妞，说话带点贫",
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||
"user_profile": {
|
||
"location": "北京通州",
|
||
"unit": "C",
|
||
"allergies": ["花粉"],
|
||
"interests": ["户外"],
|
||
"mood_today": null
|
||
},
|
||
"agent_errors": {
|
||
"weather": ["msn_api_500 at 2026-05-11T06:00:00"],
|
||
"earthquake": []
|
||
},
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||
"dialog_context": {
|
||
"last_agent": "weather",
|
||
"last_topic": "北京天气",
|
||
"summary": "用户问了北京天气"
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||
}
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||
}
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```
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### 4.3 读写规则
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| 操作 | 谁做 | 时机 |
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|------|------|------|
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| `memory.read` | dialog / 子 Agent | 需要画像时 |
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| `memory.write` | 只有 memory Agent | 从对话中提取画像后 |
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| `memory.write("dialog_context")` | dialog | 每次回答后 |
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### 4.4 memory Agent 的工作流
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```
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用户: "我住北京通州，最近花粉过敏厉害"
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→ dialog 聊天回应
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→ dialog: task("memory", {action: "extract", text: "用户说住通州、花粉过敏"})
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→ memory: 提取 → memory.write("user_profile.location", "北京通州")
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memory.write("user_profile.allergies", ["花粉"])
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||
用户: "今天天气怎么样？"
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||
→ dialog: task("memory", {action: "read_context"}) → 有 location
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→ dialog: task("weather", {city: "北京通州"})
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```
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## 五、文件结构
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```
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yunshu/
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├── main.go # CLI 入口
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├── types.go # 核心类型（AgentDef, ToolDef 等）
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├── loader.go # .md 解析（Frontmatter + Body）
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├── registry.go # Agent 注册中心（扫描 + 按 type 分类）
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├── llm.go # LLM API 封装
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├── tool.go # 工具注册表 + ExecuteTool
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├── runtime.go # RunAgent 主循环
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│
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├── agents/
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||
│ ├── dialog-agent.md # type: main — 主持者
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│ ├── weather-sub.md # type: sub — 天气
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||
│ ├── earthquake-sub.md # type: sub — 地震（预留）
|
||
│ ├── memory-sub.md # type: sub — 记忆管理员
|
||
│ └── narrator-sub.md # type: sub — 汇报员（成熟期）
|
||
│
|
||
├── skills/
|
||
│ ├── msn-weather-api/SKILL.md
|
||
│ └── geocoding/SKILL.md
|
||
│
|
||
├── docs/
|
||
│ ├── taolun.md
|
||
│ ├── 会议室架构计划书.md
|
||
│ ├── changelog.md
|
||
│ ├── architecture.md
|
||
│ └── AGENTS.md
|
||
│
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||
└── pkg/
|
||
├── mdprint/
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||
├── style/
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||
└── termui/
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||
```
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||
### 用户配置目录
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```
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~/.config/yunshu/
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├── config.yaml # LLM 配置
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├── session.json # 对话历史（仅 user ↔ dialog）
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├── agents/
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│ ├── dialog-agent.md # 用户可覆盖对话 Agent
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│ └── weather-sub.md # 用户可覆盖天气子 Agent
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├── skills/ # 用户可扩展知识
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├── cache/
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||
│ ├── weather.json
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│ ├── earthquake.json
|
||
│ └── ...
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├── data/
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│ └── weather/ # 子 Agent 自己的数据目录
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||
└── memory.db # 长期记忆数据库
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```
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## 六、调用流程示例
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```
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用户: "北京明天多少度？"
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HOST（runtime.go）:
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1. 加载 dialog-agent.md → system prompt
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2. 读 session.json → 恢复上下文
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3. 调 LLM（session + system + tools）
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4. LLM 返回 tool_call: task("weather", {city: "北京", forecast_type: "tomorrow"})
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task 工具:
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1. 加载 weather-sub.md Frontmatter
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→ cache.keys: ["city", "forecast_type"], ttl: 7200
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2. 拼 key → "city=北京&forecast_type=tomorrow" → hash
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3. 查 weather.json → MISS（首次查明天）
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4. 调子 Agent LLM:
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system = weather-sub.md
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user = {args: {city: "北京", forecast_type: "tomorrow"}, cache_data: null}
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5. 子 Agent:
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├── geocode("北京") → (39.9, 116.4)
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||
├── skill("msn-weather-api") → 接口参数
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├── http-get(URL) → JSON
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└── 返回: "北京明天 18-31°C，晴"
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---CACHE---
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||
{temp_lo: 18, temp_hi: 31, condition: "晴"}
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6. task 提取 CACHE → 写 weather.json
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7. 返回 "北京明天 18-31°C，晴" 给 dialog
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HOST（runtime.go）:
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||
1. tool 返回 → LLM 继续
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2. LLM 生成最终回答:
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||
"北京明天 18到31度，大晴天，适合出去浪～"
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3. dialog: task("memory", {action: "update_context", agent: "weather", city: "北京"})
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||
4. 追加 session.json
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5. 输出给用户
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```
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## 七、实施阶段
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### 阶段一：基础架构（当前 → 1周）
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| 任务 | 说明 |
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| 1.1 Frontmatter 扩展 | 解析 `type: main\|sub`、`cache` 字段 |
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| 1.2 Agent 注册中心 | `registry.go` 扫描 `agents/` 和 `~/.config/yunshu/agents/`，按 type 分类 |
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| 1.3 `task` 工具 | 实现子 Agent 加载、LLM 调用、缓存读写 |
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| 1.4 Cache 系统 | `cache/` 目录管理、JSON 文件读写、过期清理 |
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||
| 1.5 `memory.read/write` 工具 | 简单的 JSON 文件读写 |
|
||
| 1.6 dialog-agent.md | 重写为主持者（极薄：人格 + 调度规则） |
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| 1.7 weather-sub.md | 从旧 weather-agent.md 改造 |
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### 阶段二：记忆系统（阶段一完成后）
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| 任务 | 说明 |
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| 2.1 memory-sub.md | 记忆管理员 Agent（从对话提取画像） |
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| 2.2 记忆数据库 | 结构化存储（画像、偏好、异常记录） |
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| 2.3 画像自动提取 | memory Agent 定期从对话中提取有用信息 |
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### 阶段三：扩展（可选）
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| 任务 | 说明 |
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|------|------|
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| 3.1 earthquake-sub | 地震信息查询 |
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| 3.2 narrator-sub | 个性化回答生成 |
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| 3.3 更多数据源 | 台风、核电、火山... |
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## 八、与 PicoClaw 的对比
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| 维度 | PicoClaw | 云枢·会议室模式 |
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| 入口 | 单 Agent（用户直接对话） | 对话 Agent（唯一入口）+ 背后一堆子 Agent |
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| 上下文 | 所有轮次 + 系统 prompt 混在一起 | session 只存 user↔dialog，子 Agent 用完即毁 |
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| 知识 | 预置或长 prompt | skill 按需加载 |
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| 工具 | 所有工具混着用 | 按角色过滤，dialog 只有 task + memory |
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| 记忆 | 无 | 共享黑板，memory Agent 管写入 |
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| 扩展 | 改代码或改 prompt | 加一个 .md 文件 |
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| 失败隔离 | 坏 tool_call 可能污染全部 | 子 Agent 独立，坏就坏一个 |
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| 用户自定义 | 不可能 | 在 `~/.config/yunshu/agents/` 放 .md 即可 |
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## 九、设计原则
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1. **主持者保持极薄** — 只有人格 + 调度规则，不做领域知识
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2. **子 Agent 不自知** — 不知道缓存存在、不管理自己的 session，只回答当前问题
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3. **机械化的不做 LLM** — 缓存 key 拼装、文件读写都是 Go 代码，LLM 不参与
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4. **数据隔离** — 子 Agent 的 cache 文件、data 目录互相独立
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5. **记忆共享** — 黑板机制，所有 Agent 可读，仅 memory Agent 可写
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6. **一个入口** — 用户永远只和 dialog-agent 对话，感受不到子 Agent 的存在
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