补齐Agent Runtime任务委派工具

后台 Agent 工具箱新增 agent.delegate，可把任务投递到目标 Agent 独立队列。

agent.delegate 复用项目权限策略，确认策略下不启动目标 Agent。

补充委派协作测试，同步 Runtime V1 文档和命令契约。

apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/agent.rs

@@ -833,7 +833,7 @@ fn build_game_creator_agent_background_tool_plan_request(
     let tool_policy_json = serde_json::to_string_pretty(&tool_policy)
         .map_err(|error| format!("序列化 Agent 工具策略失败：{error}"))?;
     let prompt = format!(
-        "当前工具策略：\n{tool_policy_json}\n\n项目上下文如下。你正在执行后台 Agent loop 第 {loop_index} 轮。请基于目标、已有工具观察和当前上下文修正计划，再决定是否调用最多 {AGENT_RUNTIME_BACKGROUND_TOOL_ACTION_LIMIT} 个白名单工具。只输出 JSON 对象，不要 markdown。\n\n{context}\n\n后台任务：\n{task}\n\n已有工具观察：\n{observations_json}\n\nJSON schema：{{\"thinkingSummary\":\"一句话理解\",\"plan\":[\"步骤\"],\"actions\":[{{\"tool\":\"memory.read|memory.write|conversation.read|asset.list|project.index|project.diff|file.list|file.read|file.write|task.list|task.update|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message|agent.run_status\",\"reason\":\"为什么需要\",\"input\":{{}}}}],\"response\":\"如果无需继续调用工具，可直接给最终回复\"}}\n\n工具输入约定：memory.read 使用 {{\"scope\":\"session|project|blackboard|agent\"}}；memory.write 使用 {{\"scope\":\"agent|project|session|blackboard\",\"title\":\"标题\",\"content\":\"要沉淀的稳定结论\",\"mode\":\"append|overwrite\"}}；project.diff 使用 {{\"checkpointId\":\"checkpoint id\"}}，用于读取当前项目相对路径 diff 摘要；file.list 使用 {{\"path\":\"可选项目内相对目录或文件\"}}，path 为空时列出项目摘要；file.read 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\"}}；file.write 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\",\"content\":\"文件内容\"}}；task.list input 可为空，用于读取 manifest 任务图、状态和 readyTaskIds；task.update 使用 {{\"taskId\":\"manifest taskId\",\"status\":\"pending|running|waiting-for-confirmation|completed|failed\"}}；command.run_limited 使用 {{\"commandId\":\"game.static_smoke\"}}，只支持本地静态自检；preview.start input 可为空，用于启动当前项目的 127.0.0.1 本地 HTTP 预览；canvas.asset_generate 使用 {{\"prompt\":\"要生成的美术素材描述\"}}，通过配置的 External Editor API 生成首版素材并登记到 assets；blackboard.write 使用 {{\"title\":\"标题\",\"content\":\"要共享给所有 Agent 的稳定结论\"}}；agent.message 使用 {{\"agentId\":\"目标 taskId\",\"content\":\"给目标 Agent 的定向消息\"}}；agent.run_status 使用 {{\"agentId\":\"可选目标 taskId\",\"scope\":\"self|all\"}}，用于读取自己或其他 Agent 的 Runtime 状态摘要；如果已有观察足够，请返回空 actions 并填写 response。其他工具 input 可为空。"
+        "当前工具策略：\n{tool_policy_json}\n\n项目上下文如下。你正在执行后台 Agent loop 第 {loop_index} 轮。请基于目标、已有工具观察和当前上下文修正计划，再决定是否调用最多 {AGENT_RUNTIME_BACKGROUND_TOOL_ACTION_LIMIT} 个白名单工具。只输出 JSON 对象，不要 markdown。\n\n{context}\n\n后台任务：\n{task}\n\n已有工具观察：\n{observations_json}\n\nJSON schema：{{\"thinkingSummary\":\"一句话理解\",\"plan\":[\"步骤\"],\"actions\":[{{\"tool\":\"memory.read|memory.write|conversation.read|asset.list|project.index|project.diff|file.list|file.read|file.write|task.list|task.update|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message|agent.delegate|agent.run_status\",\"reason\":\"为什么需要\",\"input\":{{}}}}],\"response\":\"如果无需继续调用工具，可直接给最终回复\"}}\n\n工具输入约定：memory.read 使用 {{\"scope\":\"session|project|blackboard|agent\"}}；memory.write 使用 {{\"scope\":\"agent|project|session|blackboard\",\"title\":\"标题\",\"content\":\"要沉淀的稳定结论\",\"mode\":\"append|overwrite\"}}；project.diff 使用 {{\"checkpointId\":\"checkpoint id\"}}，用于读取当前项目相对路径 diff 摘要；file.list 使用 {{\"path\":\"可选项目内相对目录或文件\"}}，path 为空时列出项目摘要；file.read 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\"}}；file.write 使用 {{\"path\":\"项目内相对路径\",\"content\":\"文件内容\"}}；task.list input 可为空，用于读取 manifest 任务图、状态和 readyTaskIds；task.update 使用 {{\"taskId\":\"manifest taskId\",\"status\":\"pending|running|waiting-for-confirmation|completed|failed\"}}；command.run_limited 使用 {{\"commandId\":\"game.static_smoke\"}}，只支持本地静态自检；preview.start input 可为空，用于启动当前项目的 127.0.0.1 本地 HTTP 预览；canvas.asset_generate 使用 {{\"prompt\":\"要生成的美术素材描述\"}}，通过配置的 External Editor API 生成首版素材并登记到 assets；blackboard.write 使用 {{\"title\":\"标题\",\"content\":\"要共享给所有 Agent 的稳定结论\"}}；agent.message 使用 {{\"agentId\":\"目标 taskId\",\"content\":\"给目标 Agent 的定向消息\"}}；agent.delegate 使用 {{\"agentId\":\"目标 taskId\",\"task\":\"要委派的后台任务\",\"runId\":\"可选 run id\"}}，用于把任务投递到另一个 Agent 的独立队列；agent.run_status 使用 {{\"agentId\":\"可选目标 taskId\",\"scope\":\"self|all\"}}，用于读取自己或其他 Agent 的 Runtime 状态摘要；如果已有观察足够，请返回空 actions 并填写 response。其他工具 input 可为空。"
     );
     let request = LlmRunRequest::new(vec![
         LlmMessage::system(game_creator_agent_runtime_tool_plan_system_prompt()),
@@ -946,6 +946,7 @@ async fn execute_game_creator_agent_runtime_tool_action(
         }
         "blackboard.write" => observe_agent_runtime_blackboard_write(root, agent_id, &action.input),
         "agent.message" => observe_agent_runtime_agent_message(root, agent_id, &action.input),
+        "agent.delegate" => observe_agent_runtime_agent_delegate(root, agent_id, &action.input),
         "agent.run_status" => observe_agent_runtime_run_status(root, agent_id, &action.input),
         _ => AgentRuntimeToolObservation {
             tool: tool.to_string(),
@@ -974,6 +975,7 @@ fn game_creator_agent_runtime_tool_command_id(tool: &str) -> Option<&'static str
         "canvas.asset_generate" => Some("canvas.asset_generate"),
         "blackboard.write" => Some("memory.write"),
         "agent.message" => Some("conversation.write"),
+        "agent.delegate" => Some("agent.delegate"),
         "agent.run_status" => Some("agent.run_status"),
         _ => None,
     }
@@ -997,6 +999,7 @@ fn agent_runtime_executable_tools() -> Vec<&'static str> {
         "canvas.asset_generate",
         "blackboard.write",
         "agent.message",
+        "agent.delegate",
         "agent.run_status",
     ]
 }
@@ -1955,6 +1958,91 @@ fn observe_agent_runtime_agent_message(
     }
 }
 
+fn observe_agent_runtime_agent_delegate(
+    root: &Path,
+    agent_id: &str,
+    input: &serde_json::Value,
+) -> AgentRuntimeToolObservation {
+    let target_agent_id = agent_runtime_tool_input_text(input, &["agentId", "targetAgentId"]);
+    let target_agent_id = match normalize_game_creator_runtime_agent_id(target_agent_id.as_str()) {
+        Ok(target_agent_id) => target_agent_id,
+        Err(error) => {
+            return AgentRuntimeToolObservation {
+                tool: "agent.delegate".to_string(),
+                status: "failed".to_string(),
+                summary: sanitize_agent_runtime_text(&error, 240),
+                detail: None,
+            };
+        }
+    };
+    if target_agent_id == agent_id {
+        return AgentRuntimeToolObservation {
+            tool: "agent.delegate".to_string(),
+            status: "failed".to_string(),
+            summary: "不能把后台任务委派给自己".to_string(),
+            detail: None,
+        };
+    }
+    let task = agent_runtime_tool_input_text(input, &["task", "content", "message", "summary"]);
+    if task.trim().is_empty() {
+        return AgentRuntimeToolObservation {
+            tool: "agent.delegate".to_string(),
+            status: "failed".to_string(),
+            summary: "缺少 task".to_string(),
+            detail: None,
+        };
+    }
+    let run_id_input = agent_runtime_tool_input_text(input, &["runId", "run_id"]);
+    let run_id = if run_id_input.trim().is_empty() {
+        format!("delegated-by-{agent_id}-{}", unix_timestamp_nanos())
+    } else {
+        run_id_input
+    };
+    match start_game_creator_agent_background_task_at(root, &target_agent_id, &task, &run_id) {
+        Ok(runtime) => {
+            let delegated_run_id =
+                normalize_game_creator_agent_runtime_run_id(&target_agent_id, &run_id);
+            let target_state = runtime.state;
+            let status = if target_state.run_id == delegated_run_id {
+                "started"
+            } else {
+                "queued"
+            };
+            let _ = append_agent_db_record(
+                root,
+                serde_json::json!({
+                    "recordType": "agent.runtime.agent.delegate",
+                    "agentId": agent_id,
+                    "targetAgentId": target_agent_id,
+                    "runId": delegated_run_id,
+                    "status": status,
+                    "task": sanitize_agent_runtime_text(&task, 180),
+                }),
+            );
+            AgentRuntimeToolObservation {
+                tool: "agent.delegate".to_string(),
+                status: "ok".to_string(),
+                summary: format!("已委派 {target_agent_id} 后台任务"),
+                detail: Some(format!(
+                    "targetAgentId={}, runId={}, delegateStatus={}, targetStatus={}, targetPhase={}, task={}",
+                    target_agent_id,
+                    delegated_run_id,
+                    status,
+                    target_state.status,
+                    target_state.phase,
+                    sanitize_agent_runtime_text(&task, 180)
+                )),
+            }
+        }
+        Err(error) => AgentRuntimeToolObservation {
+            tool: "agent.delegate".to_string(),
+            status: "failed".to_string(),
+            summary: redact_agent_runtime_project_paths(root, &error, 240),
+            detail: None,
+        },
+    }
+}
+
 fn observe_agent_runtime_run_status(
     root: &Path,
     agent_id: &str,
@@ -2428,6 +2516,7 @@ fn default_game_creator_agent_runtime_allowed_tools() -> Vec<String> {
         "memory.write",
         "blackboard.write",
         "agent.message",
+        "agent.delegate",
         "asset.list",
         "project.diff",
         "file.list",
@@ -3351,7 +3440,7 @@ pub(crate) fn game_creator_role_agent_chat_system_prompt() -> &'static str {
 }
 
 pub(crate) fn game_creator_agent_runtime_tool_plan_system_prompt() -> &'static str {
-    "你是 Genarrative AI 游戏创作多智能体 Runtime 中的专业 Agent。你必须在白名单工具内规划行动：先给一句 thinkingSummary，再给短计划，再决定是否请求工具。只能请求 memory.read、memory.write、conversation.read、asset.list、project.index、file.read、file.write、task.list、task.update、command.run_limited、preview.start、canvas.asset_generate、blackboard.write、agent.message。不要假装工具已执行；工具结果会由 Runtime 作为 observation 返回。只输出 JSON 对象，不要 markdown，不要泄露密钥。"
+    "你是 Genarrative AI 游戏创作多智能体 Runtime 中的专业 Agent。你必须在白名单工具内规划行动：先给一句 thinkingSummary，再给短计划，再决定是否请求工具。只能请求 memory.read、memory.write、conversation.read、asset.list、project.index、project.diff、file.list、file.read、file.write、task.list、task.update、command.run_limited、preview.start、canvas.asset_generate、blackboard.write、agent.message、agent.delegate、agent.run_status。不要假装工具已执行；工具结果会由 Runtime 作为 observation 返回。只输出 JSON 对象，不要 markdown，不要泄露密钥。"
 }
 
 pub(crate) fn game_creator_agent_role_definition(

apps/ai-game-creator-shell/src-tauri/src/tests.rs

@@ -612,7 +612,7 @@ fn spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
     std::thread::spawn(move || {
         for response_content in response_contents {
             let (mut stream, _) = listener.accept().expect("mock llm accept");
-            let mut request_buffer = [0_u8; 8192];
+            let mut request_buffer = [0_u8; 65_536];
             let read_len = stream.read(&mut request_buffer).unwrap_or(0);
             if let Some(sender) = request_sender.as_ref() {
                 let _ =
@@ -2096,6 +2096,235 @@ async fn background_agent_runtime_can_write_blackboard_and_message_other_agent()
     fs::remove_dir_all(root).ok();
 }
 
+#[tokio::test]
+async fn background_agent_runtime_can_delegate_task_to_other_agent() {
+    let root = unique_project_path();
+    init_local_game_project_at(&root, "project-1", "月光厨房").expect("project init");
+    write_project_permission_policy_at(
+        &root,
+        ProjectPermissionPolicy {
+            denied_commands: Vec::new(),
+            confirm_commands: Vec::new(),
+        },
+    )
+    .expect("allow runtime delegation");
+
+    let (design_sender, design_receiver) = mpsc::channel();
+    let design_plan_json = serde_json::json!({
+        "thinkingSummary": "需要把角色规范任务委派给美术 Agent",
+        "plan": ["委派美术任务", "等待美术 Agent 独立处理"],
+        "actions": [
+            {
+                "tool": "agent.delegate",
+                "reason": "美术 Agent 应该独立生成角色规范图",
+                "input": {
+                    "agentId": "art-director",
+                    "task": "请生成月光厨师主角规范图",
+                    "runId": "delegated-art-director-run"
+                }
+            }
+        ],
+        "response": ""
+    })
+    .to_string();
+    let design_base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
+        vec![
+            design_plan_json,
+            "已把角色规范图任务委派给美术 Agent。".to_string(),
+        ],
+        Some(design_sender),
+    );
+    let (art_sender, art_receiver) = mpsc::channel();
+    let art_plan_json = serde_json::json!({
+        "thinkingSummary": "收到来自策划 Agent 的角色规范任务",
+        "plan": ["确认角色关键词", "准备规范图"],
+        "actions": [],
+        "response": "我已接收月光厨师主角规范图任务，会先整理角色外观。"
+    })
+    .to_string();
+    let art_base_url =
+        spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(vec![art_plan_json], Some(art_sender));
+    let _config_guard = write_test_local_config(format!(
+        r#"{{
+  "agentLlm": {{
+    "design-director": {{
+      "apiKey": "design-key",
+      "baseUrl": {design_base_url:?},
+      "model": "design-runtime-model",
+      "apiKind": "openai_responses"
+    }},
+    "art-director": {{
+      "apiKey": "art-key",
+      "baseUrl": {art_base_url:?},
+      "model": "art-runtime-model",
+      "apiKind": "openai_responses"
+    }}
+  }}
+}}"#
+    ));
+
+    start_game_creator_agent_background_task_at(
+        &root,
+        "design-director",
+        "后台协调角色规范图",
+        "design-delegate-run",
+    )
+    .expect("start background task");
+
+    let design_plan_request = design_receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("design plan llm request");
+    assert!(design_plan_request.contains("agent.delegate"));
+    assert!(design_plan_request.contains("project.diff"));
+    assert!(design_plan_request.contains("agent.run_status"));
+    let design_final_request = design_receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("design final reply llm request");
+    assert!(design_final_request.contains("agent.delegate"));
+    assert!(design_final_request.contains("已委派 art-director 后台任务"));
+    assert!(design_final_request.contains("delegated-art-director-run"));
+
+    let art_plan_request = art_receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("art plan llm request");
+    assert!(art_plan_request.contains("请生成月光厨师主角规范图"));
+    assert!(art_plan_request.contains("art-director"));
+
+    let design_runtime = wait_for_agent_runtime_idle(&root, "design-director");
+    assert_eq!(design_runtime.status, "idle");
+    assert!(design_runtime
+        .tool_policy
+        .auto_tools
+        .contains(&"agent.delegate".to_string()));
+    assert!(design_runtime
+        .observations
+        .iter()
+        .any(|item| item.contains("agent.delegate：ok · 已委派 art-director 后台任务")));
+    assert!(design_runtime.recent_tool_calls.iter().any(|call| {
+        call.tool == "agent.delegate"
+            && call.status == "ok"
+            && call
+                .detail
+                .as_deref()
+                .is_some_and(|detail| detail.contains("delegated-art-director-run"))
+    }));
+
+    let art_runtime = wait_for_agent_runtime_idle(&root, "art-director");
+    assert_eq!(art_runtime.status, "idle");
+    assert_eq!(art_runtime.run_id, "delegated-art-director-run");
+    assert_eq!(
+        art_runtime.last_response.as_deref(),
+        Some("我已接收月光厨师主角规范图任务，会先整理角色外观。")
+    );
+    let art_conversation =
+        read_local_conversation_at(&root, Some("art-director")).expect("art conversation");
+    assert!(art_conversation.messages.iter().any(|message| {
+        message.role == "user" && message.content.contains("请生成月光厨师主角规范图")
+    }));
+    assert!(art_conversation.messages.iter().any(|message| {
+        message.role == "assistant" && message.content.contains("我已接收月光厨师主角规范图任务")
+    }));
+    let agent_db = fs::read_to_string(root.join(".agent/agent.db")).expect("agent db");
+    assert!(agent_db.contains("\"recordType\":\"agent.runtime.agent.delegate\""));
+    assert!(agent_db.contains("\"targetAgentId\":\"art-director\""));
+
+    fs::remove_dir_all(root).ok();
+}
+
+#[tokio::test]
+async fn background_agent_runtime_delegate_respects_project_policy() {
+    let root = unique_project_path();
+    init_local_game_project_at(&root, "project-1", "月光厨房").expect("project init");
+    write_project_permission_policy_at(
+        &root,
+        ProjectPermissionPolicy {
+            denied_commands: Vec::new(),
+            confirm_commands: vec!["agent.delegate".to_string()],
+        },
+    )
+    .expect("write policy");
+
+    let (sender, receiver) = mpsc::channel();
+    let plan_json = serde_json::json!({
+        "thinkingSummary": "尝试把角色规范任务委派给美术 Agent",
+        "plan": ["委派美术任务", "根据权限结果回复"],
+        "actions": [
+            {
+                "tool": "agent.delegate",
+                "reason": "美术 Agent 应该独立生成角色规范图",
+                "input": {
+                    "agentId": "art-director",
+                    "task": "这条委派任务不应该绕过确认策略",
+                    "runId": "blocked-art-delegate-run"
+                }
+            }
+        ],
+        "response": ""
+    })
+    .to_string();
+    let base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
+        vec![plan_json, "委派需要用户确认。".to_string()],
+        Some(sender),
+    );
+    let _config_guard = write_test_local_config(format!(
+        r#"{{
+  "agentLlm": {{
+    "design-director": {{
+      "apiKey": "design-key",
+      "baseUrl": {base_url:?},
+      "model": "design-runtime-model",
+      "apiKind": "openai_responses"
+    }}
+  }}
+}}"#
+    ));
+
+    start_game_creator_agent_background_task_at(
+        &root,
+        "design-director",
+        "后台尝试委派角色规范图",
+        "design-delegate-policy-run",
+    )
+    .expect("start background task");
+
+    let plan_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("design plan llm request");
+    assert!(plan_request.contains("agent.delegate"));
+    let final_request = receiver
+        .recv_timeout(Duration::from_secs(2))
+        .expect("design final reply llm request");
+    assert!(final_request.contains("项目权限策略要求用户确认：agent.delegate"));
+    assert!(!final_request.contains("已委派 art-director 后台任务"));
+
+    let design_runtime = wait_for_agent_runtime_idle(&root, "design-director");
+    assert_eq!(design_runtime.status, "idle");
+    assert!(design_runtime
+        .tool_policy
+        .confirm_tools
+        .contains(&"agent.delegate".to_string()));
+    assert!(design_runtime.observations.iter().any(|item| {
+        item.contains("agent.delegate：blocked · 项目权限策略要求用户确认：agent.delegate")
+    }));
+    assert!(design_runtime
+        .recent_tool_calls
+        .iter()
+        .any(|call| { call.tool == "agent.delegate" && call.status == "blocked" }));
+
+    let art_conversation =
+        read_local_conversation_at(&root, Some("art-director")).expect("art conversation");
+    assert!(art_conversation.messages.is_empty());
+    let art_runtime_result =
+        read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "art-director").expect("art runtime");
+    assert_ne!(art_runtime_result.state.run_id, "blocked-art-delegate-run");
+    assert!(art_runtime_result.recent_tasks.is_empty());
+    let agent_db = fs::read_to_string(root.join(".agent/agent.db")).expect("agent db");
+    assert!(!agent_db.contains("\"recordType\":\"agent.runtime.agent.delegate\""));
+    assert!(!agent_db.contains("\"targetAgentId\":\"art-director\""));
+
+    fs::remove_dir_all(root).ok();
+}
+
 #[tokio::test]
 async fn background_agent_runtime_can_write_memory_and_project_files() {
     let root = unique_project_path();

apps/ai-game-creator-shell/src/App.tsx

@@ -10557,6 +10557,7 @@ function isProjectPolicyConfirmableCommandId(value: string) {
     'agent.kill',
     'agent.retry',
     'agent.resume',
+    'agent.delegate',
     'agent.audit',
     'agent.trace_read',
     'preview.status',
@@ -10593,6 +10594,7 @@ export function needsInitializedChatProject(
   return [
     'asset.upload',
     'asset.register',
+    'agent.delegate',
     'agent.kill',
     'agent.retry',
     'agent.resume',
@@ -14499,7 +14501,7 @@ export function App() {
           ...current,
           {
             role: 'assistant',
-            text: '当前仅支持确认 project.index、project.status、project.checkpoint、project.diff、project.restore、project.export_package、project.export_list、file.list、file.read、memory.read、memory.write、memory.delete、asset.register、asset.list、task.list、agent.run_status、agent.kill、agent.retry、agent.resume、agent.audit、agent.trace_read、preview.status、preview.start、preview.open、preview.stop、canvas.project_sync、canvas.asset_import、canvas.asset_generate、canvas.export_import、conversation.read 和 conversation.write。',
+            text: '当前仅支持确认 project.index、project.status、project.checkpoint、project.diff、project.restore、project.export_package、project.export_list、file.list、file.read、memory.read、memory.write、memory.delete、asset.register、asset.list、task.list、agent.run_status、agent.kill、agent.retry、agent.resume、agent.delegate、agent.audit、agent.trace_read、preview.status、preview.start、preview.open、preview.stop、canvas.project_sync、canvas.asset_import、canvas.asset_generate、canvas.export_import、conversation.read 和 conversation.write。',
           },
         ]);
         return;

apps/ai-game-creator-shell/tests/appSurface.test.ts

@@ -17765,7 +17765,7 @@ describe('AI 游戏创作 App 界面边界', () => {
 
     expect(
       await screen.findByText(
-        '当前仅支持确认 project.index、project.status、project.checkpoint、project.diff、project.restore、project.export_package、project.export_list、file.list、file.read、memory.read、memory.write、memory.delete、asset.register、asset.list、task.list、agent.run_status、agent.kill、agent.retry、agent.resume、agent.audit、agent.trace_read、preview.status、preview.start、preview.open、preview.stop、canvas.project_sync、canvas.asset_import、canvas.asset_generate、canvas.export_import、conversation.read 和 conversation.write。',
+        '当前仅支持确认 project.index、project.status、project.checkpoint、project.diff、project.restore、project.export_package、project.export_list、file.list、file.read、memory.read、memory.write、memory.delete、asset.register、asset.list、task.list、agent.run_status、agent.kill、agent.retry、agent.resume、agent.delegate、agent.audit、agent.trace_read、preview.status、preview.start、preview.open、preview.stop、canvas.project_sync、canvas.asset_import、canvas.asset_generate、canvas.export_import、conversation.read 和 conversation.write。',
       ),
     ).not.toBeNull();
     expect(screen.queryByText('project.policy_write')).toBeNull();

docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md

@@ -19,7 +19,7 @@
 ## 2026-07-09 AI 游戏创作 App Runtime V1 增加单 Agent 后台任务
 
 - 背景：开发用单 Agent 聊天已经能真实调用各 Agent 的 LLM 路由并持久化对话，但 Agent 仍主要表现为同步问答，用户无法明确投递一个任务让某个 Agent 独立运行，也无法同时启动多个 Agent 的工作。
-- 决策：在现有 `.agent/runtime` 和 `.agent/conversations` 基础上新增单 Agent 后台任务入口。Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 立即写入该 Agent 的 runtime state/event/task history，追加用户任务到 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：Agent 按轮输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具并记录 `action / observation` 事件，再把已有 observation 放回下一轮 prompt，让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；当前后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复。完成或失败后把 assistant 回复或错误追加回对话，并写入 `.agent/agent.db` 审计记录。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`、`agent.run_status`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加共享黑板，`agent.message` 写目标 Agent 对话；策略要求确认或拒绝时不执行写入或运行，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。每个 Agent 的任务历史落在 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl`，读 runtime 时按 `runId` 去重返回最近任务，任务视角状态使用 `pending / running / completed / failed`，Runtime state 增加 `nextStep`，UI 在 Runtime 面板和主 Agent 状态卡展示当前任务、动作、下一步与最近任务。不同 Agent 使用独立 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock`，允许并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先进入该 Agent 的 pending 队列，当前 drain 持锁完成后串行继续下一条 pending。该能力仍不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
+- 决策：在现有 `.agent/runtime` 和 `.agent/conversations` 基础上新增单 Agent 后台任务入口。Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 立即写入该 Agent 的 runtime state/event/task history，追加用户任务到 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：Agent 按轮输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具并记录 `action / observation` 事件，再把已有 observation 放回下一轮 prompt，让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；当前后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复。完成或失败后把 assistant 回复或错误追加回对话，并写入 `.agent/agent.db` 审计记录。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`、`agent.run_status`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write`、`agent.message` 和 `agent.delegate`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加共享黑板，`agent.message` 写目标 Agent 对话，`agent.delegate` 把任务投递到目标 Agent 的独立后台队列；策略要求确认或拒绝时不执行写入、运行或委派，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。每个 Agent 的任务历史落在 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl`，读 runtime 时按 `runId` 去重返回最近任务，任务视角状态使用 `pending / running / completed / failed`，Runtime state 增加 `nextStep`，UI 在 Runtime 面板和主 Agent 状态卡展示当前任务、动作、下一步与最近任务。不同 Agent 使用独立 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock`，允许并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先进入该 Agent 的 pending 队列，当前 drain 持锁完成后串行继续下一条 pending。该能力仍不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `preview.start`，让 Agent 在完成写盘或静态自检后能按策略自行启动当前项目的 `127.0.0.1` 本地 HTTP 预览。该工具复用 `preview.start` 权限策略、项目写锁、共享 `PreviewRegistry`、manifest 预览状态、`.agent/logs/preview.log` 和 run trace 追加逻辑；写入 `.agent/agent.db` 的审计类型为 `agent.runtime.preview.start`。发给 LLM 的 observation 只包含 localhost URL 和端口，不包含用户项目绝对路径。
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `canvas.asset_generate`，让美术类 Agent 可在 loop 中自行请求生成首版美术素材。该工具读取 AppData / Tauri 配置中的 `editorApi`，复用 `canvas.asset_generate` 权限策略、项目写锁、External Editor API 生成和下载链路、manifest 资产登记以及 `canvas.asset_generate` 本地索引记录；另写 `agent.runtime.canvas.asset_generate` 记录到 `.agent/agent.db`，标明触发的 agent 与本地素材路径。API Key 不进入 prompt observation、manifest、agent.db 或日志；策略要求确认或拒绝时不会调用外部 API。
 - 补充：规范 Agent ID 统一使用 manifest taskId，例如 `art-asset-plan` 和 `code-prototype`；历史前端曾使用的 `group-role` 别名只在 Tauri command 层兼容并映射到规范 taskId。主窗口 Agent 状态列表通过 `read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取 `.agent/runtime/agents/<taskId>.json` 和最近任务，把每个 Agent 的 Runtime 状态、当前动作和最近 task 直接显示在状态卡片和 `/agents` 汇总里。
@@ -27,6 +27,7 @@
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `file.list`，让 Agent 可先列出项目文件摘要或某个相对目录下的条目，再决定是否读取具体文件或继续行动。该工具复用 `file.list` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不会枚举项目文件；observation 只包含项目相对路径、类型和大小，不读取文件内容、不返回项目绝对路径。
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `project.diff`，让 Agent 可基于已存在 checkpoint 观察本地项目新增、修改和删除摘要。该工具复用 `project.diff` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不会执行 diff；observation 只包含 checkpoint id、三类计数和项目相对路径，不返回本机绝对路径或文件正文。
 - 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `agent.run_status`，让 Agent 可在 loop 中读取自己、目标 Agent 或一组 Agent 的 Runtime 状态摘要，用于判断同伴是否正在运行、最近任务和最近工具动作。该工具复用 `agent.run_status` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不会读取状态；observation 只包含 agentId、status、phase、runId、当前任务、当前动作、下一步、计划摘要、最近任务、最近工具和错误摘要，不返回 `.agent/runtime/*` 文件绝对路径。
+- 2026-07-10 补充：后台 Agent Runtime 的白名单工具继续扩到 `agent.delegate`，让 Agent 可把明确子任务投递到另一个 Agent 的独立后台队列。该工具复用目标 Agent 既有锁和 pending drain 语义，不创建平行 runtime；同一目标 Agent 串行，不同 Agent 可并行。该工具使用独立 `agent.delegate` 权限策略，策略要求确认或拒绝时不会写目标对话、不会启动目标后台任务，也不会写 `agent.runtime.agent.delegate` 审计记录。
 - 影响范围：`apps/ai-game-creator-shell` 的 Tauri command、Agent Runtime state/event、开发窗口单 Agent 聊天、项目内 Agent 对话弹窗、`appSurface.test.ts` 和 AI 游戏创作 App 实施计划。
 - 验证方式：运行 Tauri Rust 后台 Agent 并行测试、壳前端 appSurface 测试、壳 typecheck、编码检查和 `git diff --check`。
 - 关联文档：`docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md`。
@@ -4057,11 +4058,12 @@
 - 2026-07-01 调整：AI 游戏创作 App 在 `memory/session.md` 与 `memory/project.md` 之外新增项目级黑板 `memory/blackboard.md`，只记录重要跨 agent 决策、依赖和风险摘要；每个角色 agent 拥有私有记忆 `memory/agents/<group>/<role>.md`。角色 brief 必须读取自己的私有记忆和项目黑板；`game.generate_draft` 通过 Evaluator 与 `game.static_smoke` 后，追加项目黑板摘要和各角色成功产出摘要，不得覆盖既有记忆。失败 run 仍只保留 trace 和 pass 快照，不写最终记忆摘要。
 - 2026-07-06 调整：AI 游戏创作 App 主聊天普通文本改为进入主聊天 Agent，而不是直接排队 `game.generate_draft`；主聊天 Agent 读取短期记忆、长期记忆、项目黑板、最近项目对话和本地资产摘要作为背景，支持 `agentLlm.chat` 单独 provider 配置，但只做自然语言交互、澄清和 slash 命令建议，不写项目、不运行工具、不伪装生成结果。显式 `/generate <创作想法>` 或 `/draft <创作想法>` 才进入 `game.generate_draft` 待确认流。
 - 2026-07-09 调整：AI 游戏创作 App 新增 Agent Runtime V1 最小可观测状态。单 Agent 对话和生成 loop 中的角色 brief 必须写 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json` 与 `.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`，记录 `agentId`、`taskId`、`sessionId`、`runId`、`source`、`status`、`phase`、当前任务 / 动作、计划、观测、允许工具、最近回复和错误；单 Agent 流式聊天事件要回传最新 `runtimeState`，开发单 Agent 聊天页和项目内单 Agent 对话弹窗只读展示该状态，读取失败必须可见提示，不得静默伪装为空状态。`source=agent-chat` 表示开发者单 Agent 对话，`source=generate-draft` 表示生成 loop 角色 brief；carry-over brief 只记录继承和完成，不伪装成重新调用 LLM。Runtime state 写入使用临时文件替换，event JSONL 读取跳过坏行，用户 prompt / 回复摘要进入 runtime 与 `agent.db` 前复用敏感上下文过滤；`.agent/runtime/` 是运行观测状态，不进入项目索引、checkpoint diff 或 restore 删除范围。该层仍是本地 JSONL 状态与事件，不引入 SQLite、常驻独立进程、远程 runner 或可中断上游 LLM 的承诺。
-- 2026-07-10 调整：Agent Runtime state 新增 `toolPolicy`，从项目权限策略派生工具级 `allowedTools`、`autoTools`、`confirmTools` 和 `deniedTools`。后台 planning prompt 必须带入该快照，让 Agent 在规划阶段知道工具策略；执行阶段仍由 Runtime 白名单和项目权限 gate 决定。`blackboard.write` 继承 `memory.write` 策略，`agent.message` 继承 `conversation.write` 策略。
+- 2026-07-10 调整：Agent Runtime state 新增 `toolPolicy`，从项目权限策略派生工具级 `allowedTools`、`autoTools`、`confirmTools` 和 `deniedTools`。后台 planning prompt 必须带入该快照，让 Agent 在规划阶段知道工具策略；执行阶段仍由 Runtime 白名单和项目权限 gate 决定。`blackboard.write` 继承 `memory.write` 策略，`agent.message` 继承 `conversation.write` 策略，`agent.delegate` 使用独立 `agent.delegate` 策略。
 - 2026-07-10 调整：Agent Runtime state 新增 `recentToolCalls`，后台 loop 每次执行白名单工具后记录最近 20 条结构化动作，包含 tool、status、reason、summary、detail 和 updatedAt。状态面板展示最近动作时使用该字段，不解析 observation 文本；写入前继续过滤敏感上下文，不保存原始密钥或任意未过滤输入。
 - 2026-07-10 调整：Agent Runtime V1 后台工具箱新增只读 `task.list`。Agent 可自行读取 `.agent/manifest.json` 的 seed task 状态、依赖、产物交接和按依赖计算的 `readyTaskIds`，用于判断下一步任务；该工具必须受 `task.list` 项目权限策略保护，策略要求确认或拒绝时不得把任务图细节放进 observation。
 - 2026-07-10 调整：Agent Runtime V1 后台工具箱新增受策略保护的 `task.update`。Agent 只能把 `.agent/manifest.json` 中已有 seed task 的状态更新为 `pending`、`running`、`waiting-for-confirmation`、`completed` 或 `failed`，Runtime 必须复用项目写锁、`task.update` 权限策略和 `.agent/agent.db` 审计记录；策略要求确认或拒绝时不得修改 manifest，不得创建新任务。
 - 2026-07-10 调整：Agent Runtime V1 后台工具箱新增只读 `file.list`。Agent 可自行列出项目文件摘要或相对路径范围内的条目，先观察项目结构再决定是否读取具体文件；该工具必须受 `file.list` 项目权限策略保护，observation 只返回项目相对路径、类型和大小，不读取文件内容、不返回本机绝对路径。
+- 2026-07-10 调整：Agent Runtime V1 后台工具箱新增受策略保护的 `agent.delegate`。Agent 可把任务投递给另一个 Agent 的独立后台队列，复用目标 Agent 既有锁和 pending drain 语义；策略要求确认或拒绝时不得写目标 Agent 对话、不得启动目标任务，也不得写 `agent.runtime.agent.delegate` 审计记录。
 - 2026-07-01 调整：AI 游戏创作 App 借鉴 Godcoder 的本地工程护栏，但只收敛到五项本地机制：`ArtifactWriter` 写入前 checkpoint、写入后 diff、用户确认 restore；进入 LLM 前过滤密钥和本机配置痕迹；`.agent/agent.db` 继续作为轻量 JSONL 项目索引，`/index` 额外刷新 `.agent/project.index.json`；同一项目写入通过 `.agent/project.lock` 串行化；`.agent/policy.json` 记录项目级命令拒绝 / 确认策略。v1 不引入通用 IDE 插件、云工作区、SQLite 或任意 shell 代理。
 - 2026-07-03 调整：主窗口最近 checkpoint 列表必须直接展示 checkpoint id、文件数、大小和创建时间，并提供直接对比、填入 `/diff`、确认回滚和填入 `/restore` 的轻量操作；回滚仍走 `project.restore` 确认卡，不在列表按钮中直接写项目文件。
 - 2026-06-24 调整：普通用户通过聊天输入 `/help` 发现可用内置命令；命令发现必须留在聊天消息里，不得因此暴露开发面板。

docs/technical/【技术方案】AI游戏创作智能体App实施计划-2026-06-24.md

@@ -32,8 +32,8 @@ Agent Runtime 负责：
 - 开发窗口能力：debug 构建额外打开 `developer` 窗口，走 `index.html?agent-chat`；开发者可选择 Agent、授权本地项目路径，并通过 `read_local_conversation` / `append_local_conversation_message` 读写 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，通过 `agentLlm.<agentId>` 调用该 Agent 的独立 LLM 路由做真实对话，用于单独调试某个 Agent 的长期对话上下文。这里的 `<agentId>` 以 manifest taskId 为规范值，旧 `group-role` 别名只作为兼容输入映射到 taskId。
 - 命令能力：内置命令调用、权限 gate、执行日志；v1 只允许白名单受限命令，不执行任意 shell。
 - 编排能力：任务拆分、任务图依赖、专业组调度、多智能体协作；Runtime V1 会为单 Agent 对话和生成 loop 中的角色 brief 写入独立 runtime state / event，先解决“每个 Agent 正在做什么、跑到哪一步、最近一次 task/run 是什么”的可观测性。
-- 后台任务能力：开发窗口单 Agent 聊天和项目内 Agent 对话弹窗可把当前输入投递为单 Agent 后台任务，Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 会立即写入该 Agent 的 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json`、`.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`、`.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 和 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：每轮让该 Agent 输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具动作，写入 `action / observation` 事件，再把 observation 放入下一轮 prompt 让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复并追加回对话。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`、`agent.run_status`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径并记录审计，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加 `memory/blackboard.md`，`agent.message` 给目标 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl` 写入 tool 留言，策略要求确认或拒绝时不执行写入或运行，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。`read_game_creator_agent_runtime` 会按 `runId` 去重返回最近任务，`read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取所有规范 taskId 的 runtime；开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表展示最近任务、当前任务、当前动作、下一步和运行阶段。不同 Agent 使用各自 runtime 锁，可以并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先写成 `pending / queued`，由当前后台 drain 在完成后串行继续执行。该能力仍属于 Runtime V1 的进程内任务，不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
-- 2026-07-10 补充：Agent Runtime state 新增 `toolPolicy`，按当前项目 `.agent/policy.json` 派生工具级 `allowedTools / autoTools / confirmTools / deniedTools` 快照；后台 planning prompt 会带入该快照，让 Agent 在规划时知道哪些工具会自动执行、需要确认或被拒绝。`blackboard.write` 继承 `memory.write` 策略，`agent.message` 继承 `conversation.write` 策略；实际执行仍以 Runtime 的白名单和项目权限 gate 为准。
+- 后台任务能力：开发窗口单 Agent 聊天和项目内 Agent 对话弹窗可把当前输入投递为单 Agent 后台任务，Tauri 命令 `start_game_creator_agent_runtime_task` 会立即写入该 Agent 的 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json`、`.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`、`.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 和 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，随后在 App 进程内启动 tokio task 执行最小 Agent loop：每轮让该 Agent 输出 `thinkingSummary / plan / actions / response`，Runtime 按白名单和项目权限策略执行工具动作，写入 `action / observation` 事件，再把 observation 放入下一轮 prompt 让 Agent 修正计划、继续行动或用空 actions + response 收束；后台任务最多执行 3 轮 loop，仍未收束时再按最后计划和全部观察生成最终回复并追加回对话。工具箱包含只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`、`agent.run_status`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write`、`agent.message` 和 `agent.delegate`；`memory.write` 可追加或覆盖本 Agent 私有记忆、项目长期/短期记忆或黑板，`file.write` 只能写项目内相对路径并记录审计，`command.run_limited` 只接受 `game.static_smoke` 并复用本地静态自检安全边界，`blackboard.write` 追加 `memory/blackboard.md`，`agent.message` 给目标 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl` 写入 tool 留言，`agent.delegate` 把任务投递到目标 Agent 的独立后台队列，策略要求确认或拒绝时不执行写入、运行或委派，只把策略结果作为 observation 回给 Agent。`read_game_creator_agent_runtime` 会按 `runId` 去重返回最近任务，`read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取所有规范 taskId 的 runtime；开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表展示最近任务、当前任务、当前动作、下一步和运行阶段。不同 Agent 使用各自 runtime 锁，可以并行运行；同一 Agent 已有运行任务时，新任务会先写成 `pending / queued`，由当前后台 drain 在完成后串行继续执行。该能力仍属于 Runtime V1 的进程内任务，不是独立 OS 进程或跨重启离线常驻 worker。
+- 2026-07-10 补充：Agent Runtime state 新增 `toolPolicy`，按当前项目 `.agent/policy.json` 派生工具级 `allowedTools / autoTools / confirmTools / deniedTools` 快照；后台 planning prompt 会带入该快照，让 Agent 在规划时知道哪些工具会自动执行、需要确认或被拒绝。`blackboard.write` 继承 `memory.write` 策略，`agent.message` 继承 `conversation.write` 策略，`agent.delegate` 使用独立 `agent.delegate` 策略；实际执行仍以 Runtime 的白名单和项目权限 gate 为准。
 - 2026-07-10 补充：Agent Runtime state 新增 `recentToolCalls`，每次后台工具执行后记录最近 20 条结构化工具动作，包含 tool、status、reason、summary、detail 和 updatedAt；开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表可直接展示“最近动作”，不再只能从 observation 字符串里猜测 action / observation 对应关系。字段只保存过滤后的摘要和观察细节，不保存原始 API Key 或任意未过滤输入。
 - 2026-07-10 补充：单 Agent 聊天和后台 planning prompt 会读取同一个 Agent 的 Runtime 连续上下文，把本 Agent 最近 status / phase / runId / 当前任务 / 下一步、最近回复、计划、观察、最近 3 条工具动作、最近事件、最近 3 条任务记录和工具策略摘要带入下一轮推理；上下文按规范 taskId 隔离，不读取其他 Agent 的 runtime 文件，并在进入 prompt 前过滤密钥和本机绝对路径。新后台 run 启动时会继承本 Agent 上次 `recentToolCalls` 和 `lastResponse`，让多轮任务不丢失结构化行动证据。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `preview.start`。Agent 可在 loop 中自行请求启动当前项目的本地 HTTP 预览；Runtime 会复用 `preview.start` 策略、项目写锁、共享 `PreviewRegistry`、manifest 预览状态、`.agent/logs/preview.log` 和 run trace 追加逻辑，并把 `agent.runtime.preview.start` 写入 `.agent/agent.db`。该 observation 只向 LLM 返回 localhost URL 与端口，不返回用户项目绝对路径。
@@ -43,6 +43,7 @@ Agent Runtime 负责：
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `file.list`。Agent 可在 loop 中自行列出项目文件摘要或某个相对目录下的文件摘要，再决定是否继续读取具体文件；Runtime 复用 `file.list` 项目权限策略，observation 只包含项目相对路径、类型和大小，不读取文件内容、不返回项目绝对路径。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `project.diff`。Agent 可在 loop 中基于已存在 checkpoint 查看当前项目新增、修改和删除摘要；Runtime 复用 `project.diff` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不执行 diff，observation 只包含 checkpoint id、三类计数和项目相对路径，不返回本机绝对路径或文件正文。
 - 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `agent.run_status`。Agent 可在 loop 中读取自己、目标 Agent 或一组 Agent 的 Runtime 状态摘要，判断同伴是否正在运行、最近任务和最近工具动作；Runtime 复用 `agent.run_status` 项目权限策略，策略要求确认或拒绝时不读取状态，observation 不返回 `.agent/runtime/*` 文件绝对路径。
+- 2026-07-10 补充：后台任务工具箱已加入 `agent.delegate`。Agent 可在 loop 中把明确任务投递到另一个 Agent 的独立后台队列，复用目标 Agent 原有锁和 pending drain 语义；同一目标 Agent 串行，不同目标 Agent 可并行。该工具受 `agent.delegate` 策略保护，策略要求确认或拒绝时不会写目标对话、不会启动目标后台任务，也不会写 `agent.runtime.agent.delegate` 审计记录。
 - 任务图能力：每轮 Orchestrator agenda、ready / active task 选择、Evaluator 结构化返工路由、返工轮 carry-over。
 - 记忆能力：短期记忆 `memory/session.md`、长期记忆 `memory/project.md`、项目级黑板 `memory/blackboard.md` 和角色私有记忆 `memory/agents/<group>/<role>.md`；黑板用于共享重要跨 agent 记忆，角色私有记忆只给对应角色 brief 读取和追加。最近 project / agent conversation 会作为短期 prompt 上下文读取，不替代正式 memory 文件。
 - 对话能力：结构化对话记录统一落在 `.agent/conversations/` 的 append-only JSONL；普通聊天写 `.agent/conversations/project.jsonl`，进入单个 agent 后只写对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，不把原始对话混进项目黑板或角色私有记忆。
@@ -264,7 +265,7 @@ game-project/
 - Tauri Rust 入口保持薄壳：`src-tauri/src/main.rs` 只保留共享类型 / 常量、模块声明、CLI preflight、`tauri::Builder`、运行时配置初始化和 `invoke_handler` 清单；命令行入口放在 `cli.rs`，Tauri command 包装放在 `commands.rs`，运行时配置与 LLM 配置检查放在 `config.rs`，Agent loop 与生成编排放在 `agent.rs`，上传 / 画板 / 平台美术生成接入放在 `assets.rs`，本地项目文件、记忆、对话、权限、checkpoint、manifest 和通用路径工具放在 `project.rs`，本地 HTTP 预览与 preview 命令放在 `preview.rs`，旧窗口兼容命令放在 `windows.rs`，Rust 单测放在 `tests.rs`。后续继续拆分时保持 Tauri command 名、JSON 字段、`.agent/*` 路径和错误语义不变。
 - 本地项目初始化会创建 `game/`、`assets/`、`memory/`、`memory/agents/`、`exports/`、`.agent/logs/`，写入 `.agent/manifest.json`，生成 append-only JSONL 本地项目索引 `.agent/agent.db`，并生成默认 `game/index.html`。
 - v1 conversation 记录使用 append-only JSONL，每行带 `schemaVersion`、`role`、`content`、`agentId` 和 `updatedAt`，作为聊天历史和单 agent 对话历史的事实源；目录在首次写入时创建。
-- 开发窗口和项目内 Agent 对话弹窗的“后台运行”只启动或排队单 Agent 后台任务，不阻塞等待回复；用户可刷新同一 Agent 对话或 runtime 状态查看进度和结果。后台任务会向 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 追加任务视角记录，任务状态使用 `pending / running / completed / failed`，读取时按 `runId` 去重返回最近任务；runtime state 自身仍可在完成后显示 `idle / completed`，二者语义分开。同一 Agent 的 pending 任务由持有 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock` 的后台 drain 串行执行，避免同一 Agent 并发抢上下文；不同 Agent 仍可并行。后台任务的核心 loop 最多 3 轮：每轮把已有 observation 带回 LLM 让 Agent 重新规划，只有 actions 为空且 response 非空时提前收束，否则继续执行白名单工具，跑满后再进入最终回复整理。后台任务完成后会把 assistant 回复追加到对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，并向 `.agent/agent.db` 写入 `agent.runtime.background_task.queued` / `agent.runtime.background_task` / `agent.runtime.tool_observation` / `agent.runtime.memory.write` / `agent.runtime.file.write` / `agent.runtime.command.run_limited` / `agent.runtime.blackboard.write` / `agent.runtime.agent.message` / `agent.runtime.background_task.completed` / `agent.runtime.background_task.failed` 审计记录。当前工具箱开放只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`、`agent.run_status`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write` 和 `agent.message`；若项目策略要求确认或拒绝，对应工具不会执行，Runtime 会把策略结果作为 observation 回给 Agent。`toolPolicy` 保存当前工具级权限快照，供 planning prompt 和状态面板展示；`recentToolCalls` 保存最近 20 条结构化工具动作，供状态面板展示最近动作；`.agent/agent.db` 追加写入按整行 JSONL 写入，减少多个 Agent 同时完成时的行交错风险。
+- 开发窗口和项目内 Agent 对话弹窗的“后台运行”只启动或排队单 Agent 后台任务，不阻塞等待回复；用户可刷新同一 Agent 对话或 runtime 状态查看进度和结果。后台任务会向 `.agent/runtime/tasks/<agentId>.jsonl` 追加任务视角记录，任务状态使用 `pending / running / completed / failed`，读取时按 `runId` 去重返回最近任务；runtime state 自身仍可在完成后显示 `idle / completed`，二者语义分开。同一 Agent 的 pending 任务由持有 `.agent/runtime/locks/<agentId>.lock` 的后台 drain 串行执行，避免同一 Agent 并发抢上下文；不同 Agent 仍可并行。后台任务的核心 loop 最多 3 轮：每轮把已有 observation 带回 LLM 让 Agent 重新规划，只有 actions 为空且 response 非空时提前收束，否则继续执行白名单工具，跑满后再进入最终回复整理。后台任务完成后会把 assistant 回复追加到对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，并向 `.agent/agent.db` 写入 `agent.runtime.background_task.queued` / `agent.runtime.background_task` / `agent.runtime.tool_observation` / `agent.runtime.memory.write` / `agent.runtime.file.write` / `agent.runtime.command.run_limited` / `agent.runtime.blackboard.write` / `agent.runtime.agent.message` / `agent.runtime.agent.delegate` / `agent.runtime.background_task.completed` / `agent.runtime.background_task.failed` 审计记录。当前工具箱开放只读工具 `memory.read`、`conversation.read`、`asset.list`、`project.index`、`project.diff`、`file.list`、`file.read`、`agent.run_status`，以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write`、`file.write`、`command.run_limited`、`blackboard.write`、`agent.message` 和 `agent.delegate`；若项目策略要求确认或拒绝，对应工具不会执行，Runtime 会把策略结果作为 observation 回给 Agent。`toolPolicy` 保存当前工具级权限快照，供 planning prompt 和状态面板展示；`recentToolCalls` 保存最近 20 条结构化工具动作，供状态面板展示最近动作；`.agent/agent.db` 追加写入按整行 JSONL 写入，减少多个 Agent 同时完成时的行交错风险。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `preview.start`，审计记录类型为 `agent.runtime.preview.start`；该工具不会打开任意 URL，只启动当前授权项目的 `127.0.0.1` 本地预览，并和 Tauri 用户命令共用同一个 `PreviewRegistry`。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `canvas.asset_generate`，审计记录类型为 `agent.runtime.canvas.asset_generate`；该工具只通过配置好的 External Editor API 生成并回流素材，不暴露任意上传 / 任意网络请求能力。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `task.list`；该工具只读取 manifest 任务图、状态、依赖、产物和 `readyTaskIds`，并受 `task.list` 项目权限策略保护。
@@ -272,6 +273,7 @@ game-project/
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `file.list`；该工具只读列出项目文件摘要，可按相对路径过滤，并受 `file.list` 项目权限策略保护。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `project.diff`；该工具只读返回 checkpoint 对比后的新增、修改、删除计数和相对路径摘要，并受 `project.diff` 项目权限策略保护。
 - 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `agent.run_status`；该工具只读返回自己、目标 Agent 或一组 Agent 的 Runtime 状态摘要，并受 `agent.run_status` 项目权限策略保护。
+- 2026-07-10 补充：当前工具箱还开放 `agent.delegate`，审计记录类型为 `agent.runtime.agent.delegate`；该工具只把任务投递到目标 Agent 既有后台队列，不创建平行 runtime，不绕过目标 Agent 的锁和队列，也受 `agent.delegate` 项目权限策略保护。
 - 普通用户可在聊天框输入 `/project /绝对路径` 生成待确认的 `project.create` 命令，用于授权并初始化本地项目目录；相对路径不会生成待确认命令；开发窗口仍可直接编辑项目路径。
 - 单窗口首页和项目组页可选择、打开、新建或显示当前输入的项目绝对路径；最近项目行也可显示目录，非法或相对路径不会调用系统文件管理器。
 - 普通用户侧的生成、上传、运行、自检、预览状态 / 启动 / 打开 / 停止、记忆写入和画板资产导入都必须先完成 `/project` 初始化；未初始化时只提示设置本地项目，不落到默认临时目录。

packages/shared/src/contracts/gameCreationApp.test.ts

@@ -60,6 +60,11 @@ describe('AI 游戏创作 App 共享契约', () => {
         (command) => command.id === 'agent.trace_read',
       )?.permission,
     ).toBe('auto');
+    expect(
+      GAME_CREATION_APP_COMMANDS.find(
+        (command) => command.id === 'agent.delegate',
+      )?.permission,
+    ).toBe('confirm');
     expect(
       GAME_CREATION_APP_COMMANDS.find(
         (command) => command.id === 'agent.capabilities',

packages/shared/src/contracts/gameCreationApp.ts

@@ -31,6 +31,7 @@ export const GAME_CREATION_APP_COMMANDS = [
   { id: 'agent.kill', permission: 'confirm' },
   { id: 'agent.retry', permission: 'confirm' },
   { id: 'agent.resume', permission: 'confirm' },
+  { id: 'agent.delegate', permission: 'confirm' },
   { id: 'agent.capabilities', permission: 'auto' },
   { id: 'agent.audit', permission: 'auto' },
   { id: 'llm.config_check', permission: 'auto' },

server-rs/crates/shared-contracts/src/game_creation_app.rs

@@ -21,7 +21,7 @@ pub struct GameCreationAppCommandDescriptor {
     pub permission: GameCreationAppPermission,
 }
 
-pub const GAME_CREATION_APP_COMMANDS: [GameCreationAppCommandDescriptor; 45] = [
+pub const GAME_CREATION_APP_COMMANDS: [GameCreationAppCommandDescriptor; 46] = [
     command("help.show", GameCreationAppPermission::Auto),
     command("project.create", GameCreationAppPermission::Confirm),
     command("project.status", GameCreationAppPermission::Auto),
@@ -40,6 +40,7 @@ pub const GAME_CREATION_APP_COMMANDS: [GameCreationAppCommandDescriptor; 45] = [
     command("agent.kill", GameCreationAppPermission::Confirm),
     command("agent.retry", GameCreationAppPermission::Confirm),
     command("agent.resume", GameCreationAppPermission::Confirm),
+    command("agent.delegate", GameCreationAppPermission::Confirm),
     command("agent.capabilities", GameCreationAppPermission::Auto),
     command("agent.audit", GameCreationAppPermission::Auto),
     command("llm.config_check", GameCreationAppPermission::Auto),
@@ -680,7 +681,12 @@ mod tests {
             .expect("command should exist");
         assert_eq!(run_status.permission, GameCreationAppPermission::Auto);
 
-        for command_id in ["agent.kill", "agent.retry", "agent.resume"] {
+        for command_id in [
+            "agent.kill",
+            "agent.retry",
+            "agent.resume",
+            "agent.delegate",
+        ] {
             let lifecycle_command = GAME_CREATION_APP_COMMANDS
                 .iter()
                 .find(|command| command.id == command_id)