补齐Agent Runtime任务状态工具

后台 Agent 工具箱新增 task.update,可由 Agent 更新 manifest 任务状态。

任务状态更新复用 task.update 权限策略、项目写锁和 manifest 任务真相源。

补充任务状态更新成功与策略拦截测试,同步 Runtime V1 文档。
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AIGameCreator App
2026-07-10 01:32:00 +08:00
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commit ac4448a2ef
8 changed files with 356 additions and 33 deletions
+145 -32
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@@ -797,7 +797,7 @@ fn build_game_creator_agent_background_tool_plan_request(
.map_err(|error| format!("序列化 Agent 工具观察失败:{error}"))?
};
let prompt = format!(
"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|file.read|file.write|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message\",\"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\"}}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\"}}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 assetsblackboard.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\"}};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。"
"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|file.read|file.write|task.update|command.run_limited|preview.start|canvas.asset_generate|blackboard.write|agent.message\",\"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\"}}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.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 assetsblackboard.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\"}};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()),
@@ -896,6 +896,7 @@ async fn execute_game_creator_agent_runtime_tool_action(
"project.index" => observe_agent_runtime_project_index(root),
"file.read" => observe_agent_runtime_file(root, &action.input),
"file.write" => observe_agent_runtime_file_write(root, agent_id, &action.input),
"task.update" => observe_agent_runtime_task_update(root, agent_id, &action.input),
"command.run_limited" => {
observe_agent_runtime_limited_command(root, agent_id, &action.input)
}
@@ -924,6 +925,7 @@ fn game_creator_agent_runtime_tool_command_id(tool: &str) -> Option<&'static str
"project.index" => Some("project.index"),
"file.read" => Some("file.read"),
"file.write" => Some("file.write"),
"task.update" => Some("task.update"),
"command.run_limited" => Some("command.run_limited"),
"preview.start" => Some("preview.start"),
"canvas.asset_generate" => Some("canvas.asset_generate"),
@@ -1224,6 +1226,117 @@ fn observe_agent_runtime_file_write(
}
}
fn observe_agent_runtime_task_update(
root: &Path,
agent_id: &str,
input: &serde_json::Value,
) -> AgentRuntimeToolObservation {
let task_id = agent_runtime_tool_input_text(input, &["taskId", "task_id", "id"]);
if task_id.trim().is_empty() {
return AgentRuntimeToolObservation {
tool: "task.update".to_string(),
status: "failed".to_string(),
summary: "缺少 taskId".to_string(),
detail: None,
};
}
let status_input = agent_runtime_tool_input_text(input, &["status", "state"]);
let status = match parse_agent_runtime_task_status(status_input.as_str()) {
Ok(status) => status,
Err(error) => {
return AgentRuntimeToolObservation {
tool: "task.update".to_string(),
status: "failed".to_string(),
summary: error,
detail: None,
};
}
};
let status_label = agent_runtime_task_status_label(&status);
let _lock = match acquire_project_write_lock(root, "task.update") {
Ok(lock) => lock,
Err(error) => {
return AgentRuntimeToolObservation {
tool: "task.update".to_string(),
status: "failed".to_string(),
summary: redact_agent_runtime_project_paths(root, &error, 240),
detail: None,
};
}
};
let result = update_manifest_task_status_at(root, task_id.as_str(), status).and_then(|task| {
append_agent_db_record(
root,
serde_json::json!({
"recordType": "agent.runtime.task.update",
"agentId": agent_id,
"taskId": task.id.clone(),
"status": status_label,
"title": task.title.clone(),
"group": agent_runtime_task_group_label(&task.group),
"role": task.role.clone(),
}),
)
.map(|()| task)
});
match result {
Ok(task) => AgentRuntimeToolObservation {
tool: "task.update".to_string(),
status: "ok".to_string(),
summary: format!("任务 {} 已更新为 {}", task.id, status_label),
detail: Some(format!(
"taskId={}, title={}, group={}, role={}, status={}",
task.id,
task.title,
agent_runtime_task_group_label(&task.group),
task.role,
status_label
)),
},
Err(error) => AgentRuntimeToolObservation {
tool: "task.update".to_string(),
status: "failed".to_string(),
summary: redact_agent_runtime_project_paths(root, &error, 240),
detail: None,
},
}
}
fn parse_agent_runtime_task_status(value: &str) -> Result<GameCreationAppTaskStatus, String> {
match value.trim() {
"pending" => Ok(GameCreationAppTaskStatus::Pending),
"running" => Ok(GameCreationAppTaskStatus::Running),
"waiting-for-confirmation" | "waiting_for_confirmation" => {
Ok(GameCreationAppTaskStatus::WaitingForConfirmation)
}
"completed" => Ok(GameCreationAppTaskStatus::Completed),
"failed" => Ok(GameCreationAppTaskStatus::Failed),
"" => Err("缺少 status".to_string()),
status => Err(format!("不支持的任务状态:{status}")),
}
}
fn agent_runtime_task_status_label(status: &GameCreationAppTaskStatus) -> &'static str {
match status {
GameCreationAppTaskStatus::Pending => "pending",
GameCreationAppTaskStatus::Running => "running",
GameCreationAppTaskStatus::WaitingForConfirmation => "waiting-for-confirmation",
GameCreationAppTaskStatus::Completed => "completed",
GameCreationAppTaskStatus::Failed => "failed",
}
}
fn agent_runtime_task_group_label(group: &GameCreationAppAgentGroup) -> &'static str {
match group {
GameCreationAppAgentGroup::Design => "design",
GameCreationAppAgentGroup::Art => "art",
GameCreationAppAgentGroup::Code => "code",
GameCreationAppAgentGroup::Balance => "balance",
GameCreationAppAgentGroup::Audio => "audio",
GameCreationAppAgentGroup::Publishing => "publishing",
}
}
fn observe_agent_runtime_limited_command(
root: &Path,
agent_id: &str,
@@ -1831,27 +1944,35 @@ fn default_game_creator_agent_runtime_state(agent_id: &str, run_id: &str) -> Age
"回复并记录 runtime 事件".to_string(),
],
observations: Vec::new(),
allowed_tools: vec![
"conversation.read".to_string(),
"conversation.write".to_string(),
"memory.read".to_string(),
"memory.write".to_string(),
"blackboard.write".to_string(),
"agent.message".to_string(),
"asset.list".to_string(),
"file.read".to_string(),
"file.write".to_string(),
"command.run_limited".to_string(),
"preview.start".to_string(),
"canvas.asset_generate".to_string(),
"agent.run_status".to_string(),
],
allowed_tools: default_game_creator_agent_runtime_allowed_tools(),
last_response: None,
error: None,
updated_at: unix_timestamp(),
}
}
fn default_game_creator_agent_runtime_allowed_tools() -> Vec<String> {
[
"conversation.read",
"conversation.write",
"memory.read",
"memory.write",
"blackboard.write",
"agent.message",
"asset.list",
"file.read",
"file.write",
"task.update",
"command.run_limited",
"preview.start",
"canvas.asset_generate",
"agent.run_status",
]
.into_iter()
.map(str::to_string)
.collect()
}
fn normalize_game_creator_agent_runtime_state(state: &mut AgentRuntimeState, agent_id: &str) {
if state.schema_version.trim().is_empty() {
state.schema_version = AGENT_RUNTIME_SCHEMA_VERSION.to_string();
@@ -1888,21 +2009,13 @@ fn normalize_game_creator_agent_runtime_state(state: &mut AgentRuntimeState, age
];
}
if state.allowed_tools.is_empty() {
state.allowed_tools = vec![
"conversation.read".to_string(),
"conversation.write".to_string(),
"memory.read".to_string(),
"memory.write".to_string(),
"blackboard.write".to_string(),
"agent.message".to_string(),
"asset.list".to_string(),
"file.read".to_string(),
"file.write".to_string(),
"command.run_limited".to_string(),
"preview.start".to_string(),
"canvas.asset_generate".to_string(),
"agent.run_status".to_string(),
];
state.allowed_tools = default_game_creator_agent_runtime_allowed_tools();
} else {
for tool in default_game_creator_agent_runtime_allowed_tools() {
if !state.allowed_tools.iter().any(|existing| existing == &tool) {
state.allowed_tools.push(tool);
}
}
}
if state.updated_at == 0 {
state.updated_at = unix_timestamp();
@@ -2513,7 +2626,7 @@ 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、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、file.read、file.write、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。"
}
pub(crate) fn game_creator_agent_role_definition(
@@ -1581,6 +1581,26 @@ pub(crate) fn set_task_status(
}
}
pub(crate) fn update_manifest_task_status_at(
root: &Path,
task_id: &str,
status: GameCreationAppTaskStatus,
) -> Result<GameCreationAppTaskState, String> {
let task_id = task_id.trim();
if task_id.is_empty() {
return Err("任务 ID 不能为空".to_string());
}
let (manifest_path, mut manifest) = read_or_create_manifest(root)?;
ensure_manifest_seed_tasks(&mut manifest);
let Some(task) = manifest.tasks.iter_mut().find(|task| task.id == task_id) else {
return Err(format!("项目任务不存在:{task_id}"));
};
task.status = status;
let updated = task.clone();
write_manifest(&manifest_path, &manifest)?;
Ok(updated)
}
pub(crate) fn read_or_create_manifest(
root: &Path,
) -> Result<(PathBuf, GameCreationAppManifest), String> {
@@ -2164,6 +2164,190 @@ async fn background_agent_runtime_file_and_memory_writes_respect_project_policy(
fs::remove_dir_all(root).ok();
}
#[tokio::test]
async fn background_agent_runtime_can_update_manifest_task_status() {
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 task update");
let manifest_before: Value =
serde_json::from_str(&fs::read_to_string(root.join(".agent/manifest.json")).unwrap())
.expect("manifest json");
assert_task_status(&manifest_before, "art-asset-plan", "pending");
let (sender, receiver) = mpsc::channel();
let plan_json = serde_json::json!({
"thinkingSummary": "美术资产计划已经完成,需要更新任务状态",
"plan": ["标记美术资产计划完成", "回报开发者"],
"actions": [
{
"tool": "task.update",
"reason": "让 manifest 任务图反映当前 Agent 进度",
"input": { "taskId": "art-asset-plan", "status": "completed" }
}
],
"response": ""
})
.to_string();
let base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
vec![plan_json, "美术资产计划任务已经标记完成。".to_string()],
Some(sender),
);
let _config_guard = write_test_local_config(format!(
r#"{{
"agentLlm": {{
"art-director": {{
"apiKey": "art-key",
"baseUrl": {base_url:?},
"model": "art-runtime-model",
"apiKind": "openai_responses"
}}
}}
}}"#
));
start_game_creator_agent_background_task_at(
&root,
"art-director",
"后台整理美术任务状态",
"art-task-update-run",
)
.expect("start background task");
let plan_request = receiver
.recv_timeout(Duration::from_secs(2))
.expect("plan llm request");
assert!(plan_request.contains("task.update"));
assert!(plan_request.contains("waiting-for-confirmation"));
let final_request = receiver
.recv_timeout(Duration::from_secs(2))
.expect("final reply llm request");
assert!(final_request.contains("task.update"));
assert!(final_request.contains("任务 art-asset-plan 已更新为 completed"));
let mut runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "art-director")
.expect("read runtime")
.state;
for _ in 0..50 {
if runtime.status == "idle" {
break;
}
std::thread::sleep(Duration::from_millis(20));
runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "art-director")
.expect("read runtime")
.state;
}
assert_eq!(runtime.status, "idle");
assert!(runtime
.observations
.iter()
.any(|item| item.contains("task.updateok · 任务 art-asset-plan 已更新为 completed")));
let manifest_after: Value =
serde_json::from_str(&fs::read_to_string(root.join(".agent/manifest.json")).unwrap())
.expect("manifest json");
assert_task_status(&manifest_after, "art-asset-plan", "completed");
let agent_db = fs::read_to_string(root.join(".agent/agent.db")).expect("agent db");
assert!(agent_db.contains("\"recordType\":\"agent.runtime.task.update\""));
assert!(agent_db.contains("\"agentId\":\"art-director\""));
assert!(agent_db.contains("\"taskId\":\"art-asset-plan\""));
assert!(agent_db.contains("\"status\":\"completed\""));
fs::remove_dir_all(root).ok();
}
#[tokio::test]
async fn background_agent_runtime_task_update_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!["task.update".to_string()],
},
)
.expect("write policy");
let (sender, receiver) = mpsc::channel();
let plan_json = serde_json::json!({
"thinkingSummary": "尝试更新任务状态",
"plan": ["标记任务完成"],
"actions": [
{
"tool": "task.update",
"reason": "测试策略拦截任务状态更新",
"input": { "taskId": "art-asset-plan", "status": "completed" }
}
],
"response": ""
})
.to_string();
let base_url = spawn_mock_llm_server_responses_with_capture(
vec![plan_json, "更新任务状态需要用户确认。".to_string()],
Some(sender),
);
let _config_guard = write_test_local_config(format!(
r#"{{
"agentLlm": {{
"art-director": {{
"apiKey": "art-key",
"baseUrl": {base_url:?},
"model": "art-runtime-model",
"apiKind": "openai_responses"
}}
}}
}}"#
));
start_game_creator_agent_background_task_at(
&root,
"art-director",
"后台尝试更新美术任务状态",
"art-task-update-policy-run",
)
.expect("start background task");
let _plan_request = receiver
.recv_timeout(Duration::from_secs(2))
.expect("plan llm request");
let final_request = receiver
.recv_timeout(Duration::from_secs(2))
.expect("final reply llm request");
assert!(final_request.contains("项目权限策略要求用户确认:task.update"));
assert!(!final_request.contains("任务 art-asset-plan 已更新为 completed"));
let mut runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "art-director")
.expect("read runtime")
.state;
for _ in 0..50 {
if runtime.status == "idle" {
break;
}
std::thread::sleep(Duration::from_millis(20));
runtime = read_game_creator_agent_runtime_at(&root, "art-director")
.expect("read runtime")
.state;
}
assert_eq!(runtime.status, "idle");
assert!(runtime
.observations
.iter()
.any(|item| item.contains("task.updateblocked · 项目权限策略要求用户确认:task.update")));
let manifest_after: Value =
serde_json::from_str(&fs::read_to_string(root.join(".agent/manifest.json")).unwrap())
.expect("manifest json");
assert_task_status(&manifest_after, "art-asset-plan", "pending");
let agent_db = fs::read_to_string(root.join(".agent/agent.db")).expect("agent db");
assert!(!agent_db.contains("\"recordType\":\"agent.runtime.task.update\""));
fs::remove_dir_all(root).ok();
}
#[tokio::test]
async fn background_agent_runtime_can_run_limited_static_smoke() {
let root = unique_project_path();
+1
View File
@@ -10499,6 +10499,7 @@ function isProjectPolicyConfirmableCommandId(value: string) {
'asset.register',
'asset.list',
'task.list',
'task.update',
'agent.run_status',
'agent.kill',
'agent.retry',
@@ -4053,6 +4053,7 @@
- 2026-07-01 调整:AI 游戏创作 App 在 `memory/session.md``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>``/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``.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 briefcarry-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 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``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。
- 2026-07-01 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。
@@ -35,6 +35,7 @@ Agent Runtime 负责:
- 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``.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``file.read`,以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write``file.write``command.run_limited``blackboard.write``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: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。
- 2026-07-10 补充:后台任务工具箱已加入 `canvas.asset_generate`。Agent 可在 loop 中自行给出素材 prompt,通过 AppData / Tauri 配置里的 `editorApi` 调用 External Editor API 生成首版美术素材、下载到 `assets/canvas-generated/` 并登记 manifestRuntime 复用 `canvas.asset_generate` 策略和项目写锁,并写入 `agent.runtime.canvas.asset_generate` 审计记录。API Key 不进入 observation、manifest、agent.db 或日志;策略要求确认或拒绝时不会调用外部 API。
- 2026-07-10 补充:后台任务工具箱已加入 `task.update`。Agent 可在 loop 中把 manifest 种子任务状态更新为 `pending / running / waiting-for-confirmation / completed / failed`,用于表达长期后台任务的当前进度;Runtime 复用 `task.update` 策略和项目写锁,实际只修改 `.agent/manifest.json` 中已有 taskId 的 `status`,并写入 `agent.runtime.task.update` 审计记录。策略要求确认或拒绝时不会修改 manifest,也不会创建新任务。
- 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。
@@ -257,6 +258,7 @@ game-project/
- 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``file.read`,以及受策略保护的写/运行工具 `memory.write``file.write``command.run_limited``blackboard.write``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。`.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.update`,审计记录类型为 `agent.runtime.task.update`;该工具只允许更新 manifest 中已有任务的状态,并受 `task.update` 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。
@@ -25,6 +25,7 @@ export const GAME_CREATION_APP_COMMANDS = [
{ id: 'project.policy_read', permission: 'auto' },
{ id: 'project.policy_write', permission: 'confirm' },
{ id: 'task.list', permission: 'auto' },
{ id: 'task.update', permission: 'confirm' },
{ id: 'agent.trace_read', permission: 'auto' },
{ id: 'agent.run_status', permission: 'auto' },
{ id: 'agent.kill', permission: 'confirm' },
@@ -21,7 +21,7 @@ pub struct GameCreationAppCommandDescriptor {
pub permission: GameCreationAppPermission,
}
pub const GAME_CREATION_APP_COMMANDS: [GameCreationAppCommandDescriptor; 44] = [
pub const GAME_CREATION_APP_COMMANDS: [GameCreationAppCommandDescriptor; 45] = [
command("help.show", GameCreationAppPermission::Auto),
command("project.create", GameCreationAppPermission::Confirm),
command("project.status", GameCreationAppPermission::Auto),
@@ -34,6 +34,7 @@ pub const GAME_CREATION_APP_COMMANDS: [GameCreationAppCommandDescriptor; 44] = [
command("project.policy_read", GameCreationAppPermission::Auto),
command("project.policy_write", GameCreationAppPermission::Confirm),
command("task.list", GameCreationAppPermission::Auto),
command("task.update", GameCreationAppPermission::Confirm),
command("agent.trace_read", GameCreationAppPermission::Auto),
command("agent.run_status", GameCreationAppPermission::Auto),
command("agent.kill", GameCreationAppPermission::Confirm),