修复Agent聊天滚动与等待状态

固定空Runtime场景的消息区和输入区网格行位
让长聊天记录仅在消息面板内部滚动
为等待LLM回复状态补充aria-busy并强化回归测试
同步更新实施方案和决策记录

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

@@ -6055,6 +6055,7 @@ export function WorkspaceLauncher({
                   className="launcher-agent-chat-messages"
                   role="log"
                   aria-label="Agent 聊天记录"
+                  aria-busy={currentAgentChatWaiting}
                   tabIndex={0}
                 >
                   {agentChatMessages.length > 0 ? (

apps/ai-game-creator-shell/src/styles.css

@@ -1259,6 +1259,7 @@ textarea {
 }
 
 .launcher-agent-chat-messages {
+  grid-row: 5;
   display: grid;
   align-content: start;
   gap: 10px;
@@ -1333,6 +1334,7 @@ textarea {
 }
 
 .launcher-agent-chat-composer {
+  grid-row: 6;
   display: grid;
   grid-template-columns: auto minmax(0, 1fr) auto;
   align-items: center;
@@ -1390,10 +1392,6 @@ textarea {
   gap: 8px;
 }
 
-.launcher-agent-runtime-stack:empty {
-  display: none;
-}
-
 .launcher-agent-runtime-stack .agent-runtime-status {
   margin-top: 0;
 }

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

@@ -1951,6 +1951,9 @@ describe('AI 游戏创作 App 界面边界', () => {
     expect(screen.getByLabelText('Agent 聊天记录').getAttribute('role')).toBe(
       'log',
     );
+    expect(
+      screen.getByLabelText('Agent 聊天记录').getAttribute('aria-busy'),
+    ).toBe('true');
     expect(screen.getByLabelText('Agent 聊天记录').tabIndex).toBe(0);
     await act(async () => {
       releaseFirstDelta?.();
@@ -1999,6 +2002,9 @@ describe('AI 游戏创作 App 界面边界', () => {
     expect(
       within(screen.getByLabelText('Agent 聊天记录')).queryByRole('status'),
     ).toBeNull();
+    expect(
+      screen.getByLabelText('Agent 聊天记录').getAttribute('aria-busy'),
+    ).toBe('false');
     expect(persistedMessages).toEqual([
       {
         role: 'user',
@@ -16551,7 +16557,13 @@ describe('AI 游戏创作 App 界面边界', () => {
       /\.launcher-agent-chat-main\s*\{[^}]*grid-template-rows:[^;]*clamp\(260px,\s*40vh,\s*380px\)/s,
     );
     expect(styles).toMatch(
-      /\.launcher-agent-chat-messages\s*\{[^}]*overflow-y:\s*auto/s,
+      /\.launcher-agent-chat-messages\s*\{[^}]*grid-row:\s*5[^}]*overflow-y:\s*auto/s,
+    );
+    expect(styles).toMatch(
+      /\.launcher-agent-chat-composer\s*\{[^}]*grid-row:\s*6/s,
+    );
+    expect(styles).not.toMatch(
+      /\.launcher-agent-runtime-stack:empty\s*\{[^}]*display:\s*none/s,
     );
   });
 

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

@@ -4145,6 +4145,7 @@
 ## 2026-07-10 AI 游戏创作 Agent Runtime 执行边界
 
 - 决策：开发单 Agent 对话默认使用可执行 Runtime，输入区通过 `执行 / 聊天` 分段控件显式区分；`执行` 调用 `start_game_creator_agent_runtime_task` 并保留工具策略、确认、取消、排队和状态事件，`聊天` 才使用无工具流式回复，不再保留并列的“后台运行”按钮。消息区使用固定响应式网格行和内部滚动，并在 Runtime 非终态期间显示当前等待对象。Runtime 完成前必须先把 assistant 回复写入发起 Session，再写 completed 终态和广播；落盘失败只能进入 failed。前端收到匹配当前项目、Agent、Session 和 runId 的终态后自动重读对话，切换 Session 会清除当前等待投影，旧 run 事件不得覆盖新 Session。
+- 2026-07-12 修正：Runtime 状态为空时也要保留其网格行位，消息区和输入区显式固定到第 5、6 行，禁止空 Runtime 容器通过 `display:none` 让长消息落入 `auto` 行并撑高页面；等待 LLM 期间消息区同步使用 `aria-busy` 暴露忙碌状态。
 - 决策：后台 Agent 首轮不得预加载任何需要工具权限控制的项目内容。planning 与 final reply 只拿身份、session/run 元数据、任务、工具策略和已获准 observation；记忆、黑板、对话、资产和文件内容必须通过对应工具进入。最新黑板、记忆和对话采用尾部保留截断。
 - 决策：同一 Agent 的前台聊天与后台队列共享 per-Agent OS 执行锁，前台 LLM 等待期间不持有项目写锁；同 Agent 后台投递保持 pending，前台结束后把当前锁直接移交给 drain，drain 异常不得反写已经完成的聊天结果，不同 Agent 继续并行。
 - 决策：重启恢复继续遵守 `agent.resume` 默认确认策略。自动 command 只允许 auto；默认 confirm 由主工作区或独立开发 Agent 聊天窗口的 UI 明确确认后调用独立 command，确认绑定发起项目，切换项目取消旧确认且旧项目异步结果不得污染新项目状态；独立 command 只忽略 confirm、不允许绕过 deny，临时失败必须允许重试。

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

@@ -341,6 +341,7 @@ game-project/
 - 通过 Evaluator 和 `game.static_smoke` 后，Agent loop 会把本次 runId、状态、轮次、下一步、active / carry-over 任务和最终本地产物摘要追加到 `memory/session.md` 与 `memory/project.md`，把重要跨 agent 决策 / 依赖 / 风险摘要追加到 `memory/blackboard.md`，并把各角色本轮成功产出的角色摘要追加到 `memory/agents/<group>/<role>.md`；下一次 Planner、组内角色和 Generator 会通过记忆输入自然读取上一轮稳定原型状态，而不只依赖开发窗口 trace。
 - 单 agent 对话入口读取对应 agent conversation；用户提交后先追加用户消息，再调用 `chat_with_game_creator_role_agent` / `chat_with_game_creator_role_agent_stream` 让对应 `agentLlm.<agentId>` 结合项目上下文、Agent 私有记忆和本 Agent 历史对话生成回复，随后把回复写入对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`。这里的 `<agentId>` 以任务 `taskId` 为规范值，Tauri 只兼容旧 `group-role` 别名并映射到 taskId。每轮对话会同步写 `.agent/runtime/agents/<agentId>.json` 和 `.agent/runtime/events/<agentId>.jsonl`，字段包含 `agentId`、`taskId`、`sessionId`、`runId`、`source`、`status`、`phase`、`currentTask`、`currentGoal`、`currentAction`、`waitingOn`、`nextStep`、`loopIteration`、`maxLoopIterations`、`toolActionBudget`、`plan`、`planSteps`、`activePlanStepIndex`、`observations`、`recentToolCalls`、`toolPolicy`、`allowedTools`、`lastResponse` 和 `error`；流式事件会把最新 `runtimeState` 回传给界面。Runtime state 写入使用临时文件替换，event JSONL 读取会跳过坏行；`currentTask`、`currentGoal`、event detail、`lastResponse` 和 `agent.db` 摘要复用敏感上下文过滤，不保存明显 API Key / Bearer / Cookie 片段。单 agent 面板可把当前输入手动追加到对应 `memory/agents/<group>/<role>.md`，写入前复用 `memory.write` 项目策略和本地项目锁；最近对话可作为本次生成 prompt 上下文读取，但只有经过显式总结、用户显式手动沉淀或生成 loop 成功沉淀的稳定结论，才追加到 `memory/blackboard.md` 或 `memory/agents/<group>/<role>.md`。
 - 2026-07-10 补充：每个 Agent 支持多个持久化 Session。旧 `agent-session-<agentId>` 永久映射原 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，不迁移、不复制、不删除；新 Session 写入 `.agent/conversations/agents/<agentId>/sessions/<sessionId>.jsonl`，目录索引和 active Session 写入 `.agent/runtime/sessions/<agentId>.json`。开发单 Agent 聊天页提供创建、切换、归档和已归档只读查看；归档只更新元数据，不截断对话。直接聊天、流式回调和后台任务在启动时捕获 `agentId + sessionId`，Runtime task / event 继续使用每 Agent append-only JSONL，但列表、任务队列、连续上下文和最近对话按 Session 过滤；Runtime 内的 `conversation.read` 和 self `agent.run_status` 通过 runId 继续使用该 Session，恢复或处理待确认动作前校验 task、runtime state 和 pending action 的 Session 一致性。同一 Agent 仍共享一把 OS 锁并严格串行，不允许借 Session 绕过 pending、确认或 `needs-reconciliation` 屏障；不同 Agent 仍可并行。
+- 2026-07-12 补充：开发单 Agent 聊天页的 Runtime 容器即使为空也必须保留网格行位，消息区和输入区固定落在第 5、6 行；长历史只增加消息区 `scrollHeight`，不得改变主面板高度。保存用户消息、连接 LLM、等待首个片段和流式接收期间，消息区持续显示等待状态并标记 `aria-busy=true`。
 - 生成 loop 中的角色 brief 也写同一套 Agent Runtime state / event：active 角色用 `source=generate-draft` 和当前 `runId` 标记正在读取上下文、调用角色专属 LLM 或本地编排、生成 brief、完成或失败；carry-over 角色同样写入开始 / 完成事件，但不会伪装成重新调用 LLM。主窗口 Agent 状态列表、开发单 Agent 聊天页和项目内单 Agent 对话弹窗只读展示当前 Agent 的 runtime 状态、最近 task/run、阶段、当前目标、动作、等待对象、下一步、计划、观测和最近工具动作；这只是 V1 可观测性，不代表已经有独立后台常驻进程或可中断任意上游 LLM 请求。
 - `.agent/agent.db` 当前作为最小本地项目索引文件使用 JSONL：初始化写入 `project.init`，每次 `game.generate_draft` 追加目标、标题、本地产物路径、checkpoint 和 diff 摘要，上传 / 登记 / 画板导入资产时追加 `asset.register` 或 `asset.update`；v1 不引入 SQLite 依赖。
 - `game.generate_draft`、资产登记 / 导入、记忆写入、预览状态写入、checkpoint / restore、agent 生命周期控制、画板资源回流 / 生成和 policy 写入会先按 `.agent/policy.json` 判断本次命令是否被项目策略拒绝，再拿项目级 `.agent/project.lock` 串行化；锁只保护同一本地项目，v1 不做后台锁管理。`confirmCommands` 可把索引、状态读取、资产登记、checkpoint、预览、agent 生命周期、画板资源回流 / 生成、memory 读写删除和 conversation 读写等命令转成项目策略确认，命中时用户确认后才执行；用户可用 `/policy-confirm 命令` 加入确认列表，用 `/policy-auto 命令` 移除确认项。