支持单Agent真实对话与并行执行

新增单 Agent 真实 LLM 对话命令并按 agentLlm.<agentId> 路由

开发聊天窗口切换 Agent 时自动读取历史并持久化真实回复

Agent loop 按 dependencyWaves 并行执行同一 wave 内角色 brief

补充并行执行、单 Agent 对话和界面回归测试

更新 AI 游戏创作 App 技术方案文档

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

@@ -29,7 +29,7 @@ Agent Runtime 负责：
 ## Agent 能力清单
 
 - 用户能力：聊天入口、上传文件；正式用户窗口不展示任务、文件、预览、日志、能力清单或开发专用单 Agent 聊天入口。
-- 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`，用于单独调试某个 Agent 的长期对话上下文。
+- 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。
 - 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。
 - 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。
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 - 结构化对话记录按授权本地项目路径追加 JSONL；普通聊天、`/history`、工作区历史和单 agent 对话都读取 `.agent/conversations/`，最近 project / agent 对话可进入生成 prompt 上下文，但 v1 不提供 fork、archive 或云端同步。
 - Agent 状态列表从 `.agent/manifest.json` 的任务 / 角色清单和 `.agent/run.latest.json` / `.agent/runs/<runId>.json` 的 step、taskGraph、passPlans、lifecycleStatus 派生；v1 不新增独立状态数据库，也不承诺完整后台 runner。
 - App 启动先检查平台登录态；登录后进入同一个客户端首页，不再有面向用户的启动器 / 主窗口切换概念。首页按 `做游戏` / `做素材` / `做方案` 保存 `game` / `art` / `doc` 初始意图，发送时弹出原生目录选择，目标目录存在且非空时必须二次确认；确认后只调用 `init_local_game_project` 初始化本地项目、`upload_local_asset` 导入附件、`append_local_conversation_message` 记录首条需求和接收回执，再写入最近项目并切到项目开发占位页。本流程不调用 `generate_local_game_draft`、`generate_platform_art_asset` 或 LLM 聊天。
-- debug 构建启动后在用户 `client` 窗口之外额外打开 `developer` 窗口；该窗口当前只用于开发者单独选择 Agent 并持久化 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，普通用户窗口不得出现 `Agent 聊天` 导航或入口。
+- debug 构建启动后在用户 `client` 窗口之外额外打开 `developer` 窗口；该窗口用于开发者单独选择 Agent、切换时自动读取该 Agent 历史，并把用户消息和真实 Agent 回复持久化到 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`，普通用户窗口不得出现 `Agent 聊天` 导航或入口。
 - 首页最近项目只展示最近 3 个有效项目；项目组页在同一窗口管理最近项目、打开项目、新建项目和显示目录。打开项目只读取已初始化项目并切到项目开发占位页，不打开第二窗口；新建项目仍沿用非空目录确认，不自动重建无效历史路径。
 - 项目开发占位页保留左侧栏和顶部栏，展示项目名、路径、创建模式、首条需求、附件导入结果、最近 run 状态和后续“项目开发画布”占位；本轮不落地真正画板 + Agent 双栏。
 
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 - 主窗口“配置”面板和聊天 `/config` 命令读写 Tauri 应用配置目录中的 `game-creator.config.json`，覆盖 LLM API Key、base URL、模型、API 类型、流式请求、超时、重试和画板 External API 配置；主聊天 Agent、Planner、Orchestrator、Generator、Evaluator 和 16 个角色 agent 都可在 `agentLlm` 中单独覆盖 API Key、base URL、模型、API 类型和流式请求，空项继承全局 LLM 配置；主聊天 Agent 使用 `agentLlm.chat`，默认生成链路仍只让 Planner / Generator 调 LLM，配置了 `agentLlm.<taskId>` 的角色 agent 会改用自己的 provider 生成 brief，未配置的角色 agent 继续使用本地 brief；生成游戏、主聊天或平台美术时如果返回 LLM / editorApi 缺配置错误，主窗口自动打开同一个运行时配置弹窗；API Key 输入框使用密码字段并关闭自动填充，数值项在 UI 层夹住下限，Rust 写配置时也拒绝过低超时，保存时只写运行时配置文件，不写仓库模板、本地项目、trace 或 manifest。
 - 聊天输入 `/llm-status` 会触发只读 `llm.config_check`，确认全局 LLM 以及各 agent resolved 后的 base_url、model、API 类型和 API Key 是否已从客户端配置读取；状态消息不会显示或保存 API Key；当前生成链路只要求 Planner / Generator 就绪。`/llm-routes` 复用同一检查结果，但输出按 agent 展开的路由清单和缺口摘要，用于确认哪些 agent 解析后走全局路由、哪些 agent 走单独 provider。
 - `game.generate_draft` 的 LLM JSON 必须包含 `handoffs` 数组，覆盖 `design`、`balance`、`art`、`audio`、`code`、`publishing` 6 个专业组；每组必须给出 role、summary、outputs 和 next，缺组或交接内容不完整会判定为模型输出无效并进入返工。
-- `game.generate_draft` 的真实生成路径使用最小 Planner / Orchestrator / 组内角色 agent / Generator / Evaluator loop：Planner 写 `.agent/spec.md`；每轮 Orchestrator 先写 `.agent/passes/pass-N/agenda.md` 和 `.agent/passes/pass-N/task-graph.json`，首轮全量调度 16 个角色任务，返工轮按 `.agent/findings.md` 生成结构化 `repairRoutes`，重跑命中问题的角色任务及其下游依赖任务，其余角色 brief 从上一轮 carry-over；`task-graph.json` 记录 activeTaskIds、carriedTaskIds、repairFocus、repairRoutes 和按依赖排序的 dependencyWaves；每个角色 brief 必须读取自己的私有记忆 `memory/agents/<group>/<role>.md` 和项目黑板 `memory/blackboard.md`，写入 `.agent/passes/pass-N/groups/<group>/*.md`，再汇总为 `.agent/passes/pass-N/groups/*.md`；Generator 必须读取用户需求、记忆、`.agent/spec.md`、本轮 `agenda.md`、`task-graph.json`、`.agent/findings.md` 和 6 组汇总 brief 后返回结构化 JSON；每轮会把 Generator 草案拆成 6 组交接快照，写入 `.agent/passes/pass-N/`；Evaluator 做质量评审并写 `.agent/findings.md`，通过后才进入 `game.static_smoke` 静态自检和预览试玩。
+- `game.generate_draft` 的真实生成路径使用最小 Planner / Orchestrator / 组内角色 agent / Generator / Evaluator loop：Planner 写 `.agent/spec.md`；每轮 Orchestrator 先写 `.agent/passes/pass-N/agenda.md` 和 `.agent/passes/pass-N/task-graph.json`，首轮全量调度 16 个角色任务，返工轮按 `.agent/findings.md` 生成结构化 `repairRoutes`，重跑命中问题的角色任务及其下游依赖任务，其余角色 brief 从上一轮 carry-over；`task-graph.json` 记录 activeTaskIds、carriedTaskIds、repairFocus、repairRoutes 和按依赖排序的 dependencyWaves；角色 brief 执行层按 dependencyWaves 调度，wave 之间串行、同一 wave 内多个角色 Agent 以 async task 并行运行；每个角色 brief 必须读取自己的私有记忆 `memory/agents/<group>/<role>.md`、本 Agent 对话和项目黑板 `memory/blackboard.md`，写入 `.agent/passes/pass-N/groups/<group>/*.md`，再按原组顺序汇总为 `.agent/passes/pass-N/groups/*.md`；Generator 必须读取用户需求、记忆、`.agent/spec.md`、本轮 `agenda.md`、`task-graph.json`、`.agent/findings.md` 和 6 组汇总 brief 后返回结构化 JSON；每轮会把 Generator 草案拆成 6 组交接快照，写入 `.agent/passes/pass-N/`；Evaluator 做质量评审并写 `.agent/findings.md`，通过后才进入 `game.static_smoke` 静态自检和预览试玩。
 - loop 最多执行 3 轮；Evaluator 发现 HTML 非自包含、缺少 `canvas`、缺少 `requestAnimationFrame`、缺少输入监听或用户输入未转义时，把问题写入 `.agent/findings.md` 并让下一轮 Generator 修复。3 轮仍失败则 `game.generate_draft` 失败，不写最终游戏产物。
 - loop 每次运行会写 `.agent/run.latest.json` 和 `.agent/runs/<runId>.json`，记录 `Planner` / `Orchestrator` agenda / 16 个组内角色 brief 或 carry-over / 6 个 `GroupCoordinator` 汇总 / `Generator` / 6 个专业组交接 / `Evaluator` 质量评审 / `ArtifactWriter` / `Playtest` step、每步 `toolCalls`、输入文件、输出文件、状态、轮次、maxPasses、toolCallCount、maxToolCalls、stopReason、nextStep 和错误摘要；Planner、角色 agent 和 Generator 的 `inputPaths` 必须包含对应记忆文件、`.agent/conversations/project.jsonl`、`.agent/conversations/agents/`、`.agent/manifest.json` 和 agenda 等上下文来源，其中角色 agent 必须包含自己的 `memory/agents/<group>/<role>.md` 和 `memory/blackboard.md`；conversation 输入只取最近少量 project / agent 对话摘要，不读取全量历史；每个 step 必须带 phase、taskId、group 和 role，`.agent/run.latest.json.taskGraph` 必须记录 goal、readyTaskIds、activeTaskIds、carriedTaskIds、repairFocus、repairRoutes 和当前任务状态；`.agent/run.latest.json.passPlans` 必须按轮记录 mode、summary、activeTaskIds、carriedTaskIds、dependencyWaves、repairFocus 和 repairRoutes，作为 `/trace` 与开发窗口判断编排 loop 是否真实发生的直接证据；`run.latest.json` 是当前指针，`.agent/runs/` 保留历史 run trace；开发窗口读取 latest 展示编排过程，并复用 `file.list/read` 按文件修改时间先载入最近 20 个历史 run，滚动时再按批次读取剩余历史，普通用户窗口不展示。
 - `.agent/run.latest.json` 的 `artifacts` 使用结构化记录，包含相对路径、字节数和 `fnv1a64:` checksum；除最终本地产物外，也会收集 `.agent/passes/pass-N/` 快照，便于确认返工前后的产物差异。
 - 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，再追加一条本地 agent 回执，二者都写入对应 `.agent/conversations/agents/<agentId>.jsonl`。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`；v1 不把本地回执伪装成实时 LLM 回复。
+- 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` 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`。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`。
 - `.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。
 - `ArtifactWriter` 写入最终产物前把当前项目文件保存到 `.agent/checkpoints/<checkpointId>/`，写入后把新增、修改、删除计数记录到 `.agent/agent.db`；聊天命令 `/checkpoint`、`/checkpoints`、`/diff checkpoint-id` 和 `/restore checkpoint-id` 允许用户手动保存、列出最近 checkpoint、对比和确认回滚到 checkpoint，回滚时会删除 checkpoint 后新增的受跟踪项目文件。