支持Agent独立工具策略

扩展项目权限策略，按Agent保存独立拒绝和确认命令。

后台Runtime按项目级与Agent级策略叠加生成工具快照并拦截执行。

主聊天新增agent-policy命令并保留既有策略确认流程。

补充前端和Rust测试覆盖独立Agent策略读写与执行拦截。

同步AI游戏创作App技术方案和项目决策记录。

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

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 - 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，`agent.delegate` 使用独立 `agent.delegate` 策略。
+- 2026-07-10 调整：`.agent/policy.json` 支持 `agentPolicies`，用规范 Agent id 保存单个 Agent 的 `deniedCommands / confirmCommands`。Runtime 计算有效工具策略时把项目级策略和 Agent 级策略叠加，项目级策略继续对所有 Agent 生效，Agent 级策略只能进一步拒绝或要求确认，不能放宽项目级策略；拒绝优先于确认。主聊天新增 `/agent-policy-deny Agent 命令`、`/agent-policy-allow Agent 命令`、`/agent-policy-confirm Agent 命令` 和 `/agent-policy-auto Agent 命令`，继续通过 `project.policy_write` 确认卡写入策略。
 - 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 state 新增 `currentGoal` 和 `waitingOn`。`currentGoal` 固定表达本轮任务目标，`waitingOn` 表达当前等待 LLM、工具观察、开发者输入或失败处理；后台任务生命周期、`agent.run_status` observation、下一轮 planning prompt、开发单 Agent 对话页、项目内 Agent 对话弹窗和主窗口 Agent 状态列表都必须展示同一份目标 / 等待状态。
 - 2026-07-10 调整：Agent Runtime state 新增 `loopIteration / maxLoopIterations / toolActionBudget`。后台 Agent loop 每轮规划前刷新当前轮次、最大轮次和每轮工具动作预算；开发窗口 Runtime 面板、主窗口 Agent 状态列表、`agent.run_status` observation 和下一轮 planning prompt 都展示该进度，字段只做运行观测，不改变 loop 上限或权限 gate。

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

@@ -34,6 +34,7 @@ Agent Runtime 负责：
 - 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 `thinking_summary / plan / action / observation / response / error` 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` 去重返回最近任务和最近事件，`read_game_creator_agent_runtimes` 批量读取所有规范 taskId 的 runtime；开发窗口和项目内 Agent 对话弹窗的 Runtime 状态面板展示最近事件、最近任务、当前目标、当前任务、当前动作、等待对象、下一步和运行阶段，主窗口 Agent 状态列表展示当前目标、任务、动作、等待对象和运行阶段摘要。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/policy.json` 新增 `agentPolicies`，可按规范 Agent id 分别配置 `deniedCommands / confirmCommands`。有效策略为“项目级策略 + Agent 级策略”的保守叠加：项目级拒绝 / 确认仍对所有 Agent 生效，Agent 级策略只能进一步限制该 Agent，不能放宽项目级策略，拒绝优先于确认。主聊天新增 `/agent-policy-deny Agent 命令`、`/agent-policy-allow Agent 命令`、`/agent-policy-confirm Agent 命令` 和 `/agent-policy-auto Agent 命令`，写入前仍走 `project.policy_write` 确认卡。
 - 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：Agent Runtime state 新增 `currentGoal` 和 `waitingOn`，把本轮目标与当前等待对象从 `currentTask / currentAction / nextStep` 中显式拆出来；后台任务启动、工具 observation、完成和失败都会刷新该状态，开发窗口、项目内 Agent 对话弹窗、主窗口 Agent 状态列表、`agent.run_status` observation 和下一轮 planning prompt 都展示同一份目标 / 等待信息，避免开发者只能从动作文本里猜 Agent 卡在 LLM、工具、同伴还是人工输入。
 - 2026-07-10 补充：Agent Runtime state 新增 `loopIteration / maxLoopIterations / toolActionBudget`，结构化记录后台 Agent loop 当前轮次、最大轮次和每轮工具动作预算；开发窗口 Runtime 面板、主窗口 Agent 状态列表、`agent.run_status` observation 和下一轮 planning prompt 都展示该进度，帮助判断 Agent 是刚开始规划、正在 replan，还是接近本轮 loop 上限。该字段只做运行观测，不改变后台 loop 的执行上限或工具权限。