docs(roadmap): 将 v0.3+ 展望更新为 v0.3.0 详细规划
新增 Phase 13-19 共 7 个增量交付阶段，覆盖技术债清理、Document 系统、向量 存储持久化、摘要自动生成、Agent 执行引擎、Agent Switch 与 SubAgent 调度、 知识图谱及双通道检索。同步更新里程碑、依赖关系图及风险说明
This commit is contained in:
徐涛
+242
-20
@@ -1,13 +1,13 @@
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# AG Core Roadmap
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> 定稿日期：2026-05-11
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> 最后更新：2026-07-06
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> 最后更新：2026-07-06（v0.3.0 规划更新）
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## 愿景
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AG Core 定位为构建 AI 智能体的底层工具箱，通过模块化、可插拔的架构，提供大模型调用、提示词工程、工具系统、记忆检索四大核心能力，支持快速组合出符合业务需求的智能体应用。
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**当前状态**：v0.1.0 已发布（2026-07-04）。Phase 0-11 全部完成，v0.2.0-rc.1 已打标签。Provider IR 重构 + LlmCycle 简化 + 11 个离线示例（含 `quick_start` 30 行最小示例、`end_to_end` 完整集成示例、`context_slot_demo` 分支对话示例）+ SqliteStore 持久化 + 14 个公开枚举 `#[non_exhaustive]` 护栏 + `StepStatus` IR 迁移 + `submit_turn_stream` 流式体验 + ContextSlot 多上下文分区管理 + `VectorRetriever` 语义检索 trait + 12 个 wiremock Provider roundtrip 测试 + 5 个并发测试已交付。下一步进入 v0.2.0 正式版打 tag 流程。
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**当前状态**：v0.2.0-rc.1 已打标签。Phase 0-11 全部完成。v0.3.0 已进入规划阶段。Phase 13-19 共 7 个增量 Phase 覆盖 Document 系统、向量存储持久化、摘要自动生成、Agent 执行引擎（会话树 + time-travel Checkpointer）、ContextSlot fork/merge、SubAgent Dispatch、Agent Switch、知识图谱等核心能力。目标是从"LLM 调用工具箱"升级为"能构建多 Agent 协作、RAG、长记忆 Agent 产品的基础系统"。
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@@ -606,21 +606,241 @@ graph BT
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## v0.3+ 展望
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## v0.3.0 — 多 Agent 基础系统（Multi-Agent Foundation）
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**目标**：从"LLM 调用工具箱"升级为"能构建多 Agent 协作、RAG、长记忆 Agent 产品的基础系统"。补齐 LangChain 7 大组件中缺失的 Document 和 VectorStore 能力，落地笔记设计中的 ContextSlot fork/merge、摘要自动生成、知识图谱，建立 engine 引擎层（会话树 + time-travel Checkpointer + SubAgent Dispatch + Agent Switch），为即将开发的多 Agent 产品提供完整基础。
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**总体规模**：7 个增量 Phase（Phase 13-19），总新增代码约 2600 行，测试从 277 → 380+。
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### 功能清单
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#### P0 — 必须交付
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| # | 功能 | 模块 | 方案要点 |
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| 1 | 技术债清理（旧 types 文件） | `llm/types` | `request.rs` / `response.rs` / `old_stream.rs` 三个 Phase 0 旧文件删除；内部类型移入 `provider/openai.rs` |
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| 2 | ContextSlot fork/merge | `agent/context` | `fork(child_id, strategy)` 别名 + `merge(child, MergeStrategy)` 三种策略（Append/Replace/Summarize） |
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| 3 | Document 系统 | `document/`（新模块） | `Document` 核心类型 + `RecursiveCharacterSplitter`（递归字符分割，支持 chunk_size/chunk_overlap/separators） |
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| 4 | Embedding 抽象 | `llm/embedding` | `Embedding` trait（`embed` / `dim`）+ `MockEmbedding` 测试实现 |
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| 5 | 向量存储持久化 | `vector/`（新模块） | `VectorStore` trait + `InMemoryVectorStore`（读写）+ `PersistentVectorStore`（SqliteStore 后端）+ `RagPipeline` 组合器 |
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| 6 | 摘要自动生成 | `agent` / `llm/hooks` | `SummaryConfig` 配置 + `OnTurnEnd` Hook 自动检测 token 水位 → 调 LLM 生成摘要 → `SessionMemory::set("conversation_summary", ...)` |
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| 7 | SessionManager + 会话树 | `engine/`（新模块） | Session 工厂（`create`/`create_child`）+ 按 ID 恢复（`get`）+ 子树管理（`children`/`parent`/`destroy_subtree`）+ 元数据持久化（MemoryStore） |
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| 8 | Time-travel Checkpointer | `engine/checkpointer` | `checkpoint(session)` 全量序列化 + `rollback(session_id, ckpt_id)` 回滚 + `fork(session_id, ckpt_id, new_id)` 分支 + `list_checkpoints` |
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| 9 | Agent Switch | `engine/switch` | 热切换 `session.agent`（替换 `Arc<dyn Agent>`），slot 历史 / turn_index / session_memory 全保留 |
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| 10 | SubAgent Dispatch | `engine/sub_agent` | `dispatch(parent, sub_agent, task, config)` 单任务 + `dispatch_all(parent, tasks, config)` 并行派发（Semaphore 并发控制）+ 子 SessionMemory 继承 + `SubTaskResult` 结构化回传 |
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| 11 | 知识图谱 | `memory/graph` | `KnowledgeGraph` trait（`add_entity` / `add_relation` / `get_related` / `find_by_keywords`）+ `InMemoryGraph` 实现 + `tag_index` 标签管理 |
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| 12 | 双通道检索 | `memory/retriever` | `MemoryRetriever` 扩展为双通道（`KnowledgeStore` + `KnowledgeGraph`）+ `RetrievalStrategy::Hybrid` |
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### 实施计划 — 7 个增量 Phase
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> **编号说明**：Phase 13-19 接续 v0.2 的 Phase 5-12，按开发顺序排列。
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#### Phase 13: 热身清理 + ContextSlot fork/merge
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**目标**：清除 Phase 0 遗留的旧 types 文件，交付超低价功能建立节奏。
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| Step | 内容 | 文件范围 | 验证标准 |
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| **13.1** | `OpenaiChatRequest` 移入 `provider/openai.rs`，`types/request.rs` 删除 | `llm/types/request.rs` + `llm/provider/openai.rs` | `cargo build --all-targets` |
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| **13.2** | `OpenaiChatResponse/Chunk` 移入 `provider/openai.rs`，`types/response.rs` 删除 | `llm/types/response.rs` + `llm/provider/openai.rs` | `cargo build --all-targets` |
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| **13.3** | `old_stream.rs` 删除 + `types/mod.rs` 中 `ChatResponse` 删除 | `llm/types/old_stream.rs` + `llm/types/mod.rs` | `cargo build` + 确认 3 个旧文件不存在 |
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| **13.4** | `ToolChoice` 从 `request.rs` 搬到 `tool.rs` | `llm/types/tool.rs` + `llm/types/request_v2.rs` | `cargo test --all-targets` 全绿 |
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| **13.5** | `ContextSlot::fork(child_id, strategy)` 别名 + `merge(child, MergeStrategy)` | `agent/context.rs` | 单元测试：fork → 子 slot 消息 = 父 slot 副本；merge(Append) → 消息按序追加 |
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**依赖**：无
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**优先级**：P0
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**预估规模**：约 200 行
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**状态**：⏳ 待实施
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#### Phase 14: Document 系统 + Embedding 抽象
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**目标**：补齐 LangChain 7 大组件中最明显的缺口——Document 类型和分割器。不搞 Loader 框架，用户用 `fs::read_to_string` 自行加载。
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**交付物**：
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1. `src/document/` 新模块（`Document` 类型 + `RecursiveCharacterSplitter`）
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2. `src/llm/embedding.rs`（`Embedding` trait + `MockEmbedding`）
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**设计要点**：
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- `Document`：id / content / metadata（HashMap）/ mime_type
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- `RecursiveCharacterSplitter`：chunk_size（默认 1000）/ chunk_overlap（默认 200）/ separators（`["\n\n", "\n", ".", " ", ""]`）
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- 递归分割算法：优先按 `\n\n` 切，不行按 `\n`，再不行按 `.`，最后按字符级
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- `Embedding` trait：`async fn embed(&self, input: &[String]) -> Result<Vec<Vec<f32>>>` + `fn dim()`
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- 不引入 `DocumentLoader` trait（应用层职责）
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**依赖**：无（纯数据结构，零依赖）
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**优先级**：P0
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**预估规模**：约 350 行
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**状态**：⏳ 待实施
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#### Phase 15: 向量存储持久化（SqliteStore 后端）
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**目标**：实现 VectorStore 持久化，让语义检索支持进程重启后数据恢复。
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**设计决策**：不用 pgvector。基于已有 SqliteStore（`rusqlite`）做持久化包装——运行时全量加载到 InMemory 索引做余弦搜索，写时同步到 SqliteStore。
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**交付物**：
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1. `src/vector/` 新模块：`VectorStore` trait + `InMemoryVectorStore` + `PersistentVectorStore` + `RagPipeline`
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2. `VectorStore` trait：`add(docs, embeddings)` / `search(query, k)` / `remove(ids)`
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3. `PersistentVectorStore`：构造时从 SqliteStore 加载已有索引；`add` 双向写入；`search` 纯内存搜索
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4. `RagPipeline`：组合器封装 `split` → `embed` → `store.add` 的 ingest 流程，以及 `embed` → `store.search` 的 retrieve 流程
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5. SqliteStore 存储格式：`vec:{namespace}:{doc_id}` → JSON `{doc_id, content, metadata, embedding}`
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**依赖**：Phase 14（Document 类型）
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**优先级**：P0
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**预估规模**：约 400 行
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**状态**：⏳ 待实施
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#### Phase 16: 摘要自动生成
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**目标**：闭环长对话能力。v0.2 的 `inject_summary` 消费端（`FocusedConfig.summary_override`）已就绪，缺的是生产端。
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**交付物**：
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1. `SummaryConfig` 结构体：`enabled` / `trigger_token_ratio`（默认 0.75）/ `summary_prompt`（可自定义）
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2. 在 `OnTurnEnd` Hook 中插检查点：检测 token 水位超过 `trigger_token_ratio` → 调 LLM 生成摘要 → `SessionMemory::set("conversation_summary", summary)`
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3. `AgentBuilder` 扩展：`.summary_config(cfg)` 方法
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**为什么放 Hook 而非内置**：可插拔，默认不启用，用户 opt-in。不改变现有 `submit_turn` 行为。
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**依赖**：无（Hook 系统 + SessionMemory 已就绪）
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**优先级**：P0
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**预估规模**：约 150 行
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**状态**：⏳ 待实施
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#### Phase 17: Agent 执行引擎（会话树 + Time-travel Checkpointer）
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**目标**：建立 `engine/` 模块。解决 v0.2 中"session 在变量里、无法通过 ID 恢复、不支持父子关系"的空白。
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**交付物**：
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1. `src/engine/` 新模块（`session_manager.rs` + `checkpointer.rs` + `error.rs`）
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2. `SessionManager`：
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- `create(agent, bundle) -> session_id` — 创建根 session
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- `create_child(parent_id, child_id, agent)` — 创建子 session（继承父 `RuntimeBundle`）
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- `get(session_id) -> Arc<Mutex<AgentSession>>` — 按 ID 查找（支持从持久化恢复）
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- `children(parent_id)` / `parent(child_id)` — 树形查询
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- `destroy(id)` / `destroy_subtree(id)` — 生命周期管理
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- `tree() -> SessionTreeSnapshot` — 树结构快照
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3. `Checkpointer`：
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- `checkpoint(session)` — 每个 `submit_turn` 末尾自动保存全量状态快照
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- `rollback(session_id, ckpt_id)` — 回滚到任意历史 checkpoint
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- `fork(session_id, ckpt_id, new_id)` — 从历史 checkpoint 分支出新 session
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- `list_checkpoints(session_id)` — 列出 checkpoint 列表
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4. `AgentSession` 新增 `Serialize + Deserialize` 以支持 checkpoint 序列化
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**Checkpoint 存储格式**：`checkpoint:{session_id}:{ckpt_id}` → JSON（完整 AgentSession，含所有 slot 消息列表）。Ponytail：全量 JSON 够用，等遇到存储效率问题时再改增量模式。
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**会话树持久化**：`session_meta:{session_id}` → `{agent_name, parent_id, created_at, turn_count}`；`session_rel:{child_id}` → `"parent_id"`
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**依赖**：Phase 10（ContextSlot 持久化 — 消息由 slot 自己管，Checkpointer 管执行状态）
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**优先级**：P0
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**预估规模**：约 600 行
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**状态**：⏳ 待实施
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#### Phase 18: Agent Switch + SubAgent Dispatch + Agent 间交互
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**目标**：在 SessionManager 基础上，提供 Agent 角色热切换和子代理调度能力。
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**交付物**：
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1. `engine/switch.rs` — `switch_agent(session_id, new_agent)`：替换 `Arc<dyn Agent>`，slot 历史 / turn_index / session_memory 全保留
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2. `engine/sub_agent.rs` — SubAgent Dispatch 核心：
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- `DispatchConfig`：`max_concurrency`（默认 10）/ `inherit_session_memory`（默认 true）/ `bridge_keys`
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- `dispatch(parent_id, sub_agent, task, config) -> SubTaskResult`：创建子 session → 继承父 SessionMemory → `submit_turn` → 返回结构化结果
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- `dispatch_stream(parent_id, sub_agent, task, config) -> SubTaskStream`：流式版
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- `dispatch_all(parent_id, tasks, config) -> Vec<SubTaskResult>`：并行派发，`tokio::sync::Semaphore` 控制并发数
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3. `SubTaskResult`：`child_id` / `response` / `usage` / `summary` + `child_memory(sm)` 读取子 SessionMemory
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**Agent 间交互三层级**：
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- 父→子：继承 SessionMemory 快照 + `bridge_keys` 指定 key 强制注入 system prompt
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- 子→父：`SubTaskResult` 结构化回传 + `SessionMemory["result_summary"]` 结论摘要
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- 子↔子（间接）：通过公共 `MemoryStore` namespace（`shared:{parent_session_id}`）共享数据
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**依赖**：Phase 17（SessionManager + 会话树）
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**优先级**：P0
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**预估规模**：约 500 行
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**状态**：⏳ 待实施
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#### Phase 19: 知识图谱 + 双通道检索
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**目标**：落地 `docs/note-knowledge-graph-design.md` 中记录的知识图谱设计，提供实体-关系图检索能力。扩展 `MemoryRetriever` 为双通道。
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**交付物**：
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1. `src/memory/graph.rs`（新文件）：
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- `GraphEntity` / `GraphRelation` / `ScoredEntity` 核心类型
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- `RelationDirection` 枚举（Outgoing / Incoming / Both）
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- `KnowledgeGraph` trait：`add_entity` / `get_entity` / `remove_entity` / `add_relation` / `remove_relation` / `get_related` / `find_by_keywords` / `find_tags` / `set_entity_tags`
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- `InMemoryGraph` 实现：`HashMap<String, GraphEntity>` + `Vec<GraphRelation>` + BFS 图遍历
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- `TagConstraints`（`max_tags_per_entity` 默认 8）
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2. `src/memory/retriever.rs` 扩展：
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- `MemoryRetriever` 增加 `knowledge_graph` 可选字段
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- `RetrievalStrategy` 枚举：`Hybrid`（默认）/ `KnowledgeOnly` / `GraphOnly`
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**与 Document 系统的关系**：知识图谱提供实体级检索（"这个实体和什么相关"），VectorStore 提供语义相似度检索（"哪些文档最相似"），两者互补。
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**依赖**：MemoryStore 持久化（v0.1 Phase 3）
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**优先级**：P0
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**预估规模**：约 400 行
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**状态**：⏳ 待实施
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### v0.3.0 Phase 依赖关系图
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```mermaid
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graph BT
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P13["<b>Phase 13: 热身清理</b><br/>旧 types 文件删除<br/>ContextSlot fork/merge"]:::pending
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P14["<b>Phase 14: Document + Embedding</b><br/>Document 类型<br/>RecursiveCharacterSplitter<br/>Embedding trait"]:::pending
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P15["<b>Phase 15: 向量存储持久化</b><br/>VectorStore trait<br/>PersistentVectorStore<br/>RagPipeline"]:::pending
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P16["<b>Phase 16: 摘要自动生成</b><br/>SummaryConfig<br/>OnTurnEnd Hook"]:::pending
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P17["<b>Phase 17: 执行引擎</b><br/>SessionManager<br/>会话树<br/>Time-travel Checkpointer"]:::pending
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P18["<b>Phase 18: 切换与调度</b><br/>Agent Switch<br/>SubAgent Dispatch<br/>dispatch_all 并发控制"]:::pending
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P19["<b>Phase 19: 知识图谱</b><br/>KnowledgeGraph trait<br/>InMemoryGraph<br/>双通道检索"]:::pending
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P15 --> P14
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P18 --> P17
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classDef done fill:#4ade80,stroke:#16a34a,color:#1a1a1a
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classDef pending fill:#fbbf24,stroke:#d97706,color:#1a1a1a
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```
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### 关键里程碑
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| 里程碑 | Phase 完成条件 | 可验证指标 | 状态 |
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|--------|---------------|-----------|------|
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| **M9** | Phase 13 | 旧 types 文件删除、`cargo test --all-targets` 全绿、`fork`/`merge` 测试通过 | ⏳ |
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| **M10** | Phase 14 | `Document` + `RecursiveCharacterSplitter` 分割结果验证、`MockEmbedding` 测试通过 | ⏳ |
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| **M11** | Phase 15 | `PersistentVectorStore` 持久化 roundtrip、`RagPipeline::ingest → retrieve` 端到端验证 | ⏳ |
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| **M12** | Phase 16 | 多轮对话后摘要自动写入 SessionMemory、派生 slot 时摘要正确注入 | ⏳ |
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| **M13** | **Phase 17 (rc.1)** | `SessionManager` 创建/子树/恢复集成测试通过、`Checkpointer` checkpoint/rollback/fork 验证 | ⏳ |
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| **M14** | Phase 18 | `switch_agent` 热切换验证、`dispatch`/`dispatch_all` 多轮对话 + 结果回传验证 | ⏳ |
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| **M15** | Phase 19 | `KnowledgeGraph` 实体-关系 CRUD + `get_related` BFS 验证、双通道检索 Hybrid 策略验证 | ⏳ |
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## v0.4+ 展望
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### 已规划的功能
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| 功能 | 说明 | 预计版本 |
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| ContextSlot 分支（fork/merge） | 在决策点 fork 出子上下文，分支独立演进，可合并/丢弃 | v0.3 |
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| 摘要自动生成 | Hook 驱动，`OnTurnEnd` 自动将对话摘要写入 `SessionMemory`，`inject_summary` 消费端已在 v0.2 就绪 | v0.3 |
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| 知识图谱 | 实体-关系图，`docs/note-knowledge-graph-design.md` 已记录设计 | v0.3+ |
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| Multi-Agent 协同（Swarm） | 子 Agent 委派、并行子任务、结果聚合 | v0.4+ |
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| 精确 tokenizer 计数 | 绑定具体模型的 tokenizer 计数，替代当前的字符估算 | v0.3+ |
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| 血缘关系图遍历 | 以 `parent_id` 为基础，提供 slot 血缘链查询 | v0.3+ |
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| Markdown 技能按需加载 | 兼容 `SKILL.md` 格式，按 prompt 上下文动态加载 | v0.3+ |
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| TokenJuice 语义压缩 | 对工具结果做语义压缩而非字节截断 | v0.3+ |
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| Human-in-the-loop 审批 | 高危工具执行前的异步审批回调 | v0.3+ |
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| Multi-Agent Swarm 编排 | Supervisor/Subgraph 模式，基于 v0.3 dispatch 构建 | v0.4 |
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| Human-in-the-loop 审批 | `interrupt()` + `Command(resume=...)` 异步审批回调 | v0.4 |
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| Agent 自动创生 | LLM 自主决定何时派发子 agent、派发什么角色 | v0.4 |
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| 分布式 session 共享 | SessionManager Redis 后端支持跨进程 | v0.4 |
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| 精确 tokenizer 计数 | 引入 `tiktoken-rs`，绑定模型具体 tokenizer，替换字符估算 | v0.4+ |
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| TokenJuice 语义压缩 | 对工具结果做语义压缩而非字节截断 | v0.4+ |
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| Markdown 技能按需加载 | 技能注册表 + 按 prompt 上下文动态加载 | v0.4+ |
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| 增量 checkpoint | 仅存储变化部分，替换当前全量 JSON 模式 | v0.4+ |
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| RL 轨迹导出 | ShareGPT 格式轨迹、Atropos 集成 | v0.4+ |
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### 明确不做（agcore 范围外）
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@@ -637,18 +857,19 @@ graph BT
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1. **持久化依赖**：`rusqlite` + `bundled` 零外部依赖编译，但 SQLite 不适配所有场景（分布式/高并发写）。`MemoryStore` trait 的抽象层允许下游自行实现 Redis / PostgreSQL 后端
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2. **ContextSlot 心智负担**：`ContextSlot` 引入了一等抽象的复杂度。建议通过 `AgentBuilder` 默认创建 `"default"` slot，让简单场景无感使用
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3. **向量检索生态**：`VectorRetriever` trait-only 不绑定实现，需社区贡献或用户自行适配 pgvector / qdrant / lancedb
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4. **Scope 蔓延**：agcore 定位为"支持库"而非"Agent 产品"，始终以 trait + reference impl 为边界，业务循环留给上层
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5. **API 稳定性**：v0.2 引入 `#[non_exhaustive]` 和 `#[deprecated]` 机制，但不承诺 SemVer 稳定——仍在快速迭代期
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3. **向量检索规模上限**：v0.3 的 `PersistentVectorStore` 全量加载到内存做余弦搜索，适合 ≤10 万条向量。超出此规模需换用专用向量库。v0.4 可以评估引入
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4. **Scope 蔓延**：v0.3 新增 `engine/` `vector/` `document/` 三个模块，功能覆盖扩展到多 Agent 基础系统。始终保持 trait + reference impl 的边界，业务循环留给上层
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5. **API 稳定性**：v0.3 引入 `Checkpointer`、`SessionManager`、`VectorStore` 等新公开 API，v0.2 已有的 `#[non_exhaustive]` 和 `#[deprecated]` 机制继续沿用
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6. **Checkpointer 存储效率**：v0.3 使用全量 JSON 序列化存储 checkpoint，每轮对话约几百 KB。`fork` 从历史 checkpoint 创建新 session 时也会复制全量。等实际使用中发现存储瓶颈时再改为增量模式
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## 下一步行动
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1. **v0.2.0 正式版打 tag**：Phase 8-11 全部完成，去掉 rc 后缀打 `v0.2.0` 正式版标签；CHANGELOG 整理 + Cargo.toml version 0.2.0-rc.1 → 0.2.0
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2. **Phase 12 评估**（可选）：P2 锦上添花三项（文件系统 MemoryStore / MCP StreamableHttp / Gemini Provider）按需选做
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3. **示例先行**：v0.2 范围内每完成一个 Phase 立即更新对应示例，验证通过后再合入
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4. **里程碑追踪**：以 Phase 11（已完成，2026-07-06）为最新节点，逐 Phase 验收
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1. **v0.3.0 Phase 13 启动**：热身清理（旧 types 文件删除 + ContextSlot fork/merge），按物理文件切割逐步推进
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2. **Phase 14-19 顺次交付**：按依赖关系推进 Document → 向量存储 → 摘要 → 引擎 → 调度 → 知识图谱
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3. **示例先行**：每完成一个 Phase 立即创建/更新对应示例，确保 `cargo run --example` 可验证
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4. **里程碑追踪**：以 M9（Phase 13）为 v0.3 第一个里程碑，逐 Phase 验收
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**已完成 / 进行中阶段**：
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- ✅ Phase 0 Foundation — 全部交付物已完成
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@@ -668,7 +889,8 @@ graph BT
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- ✅ Provider IR 重构 — 统一类型系统 + OpenAI/Anthropic/DeepSeek/Qwen/Ollama 适配
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- ✅ LlmCycle 简化 — IR 消息类型切换 + Phase 0 桥接层移除
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- ✅ v0.1 Release — 技术债扫清、MockProvider 公开化、8 个离线示例（含 `simple_visit`）、README + 错误消息友好化、CHANGELOG 初始化
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- 📋 **v0.2 规划细化完成** — 8 个增量 Phase（Phase 5-12），17 个可验证 Step，覆盖 P0-P2 全部 12 项功能 + ContextSlot
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- ✅ **v0.2 规划细化完成** — 8 个增量 Phase（Phase 5-12），17 个可验证 Step，覆盖 P0-P2 全部 12 项功能 + ContextSlot
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- 📋 **v0.3.0 规划完成** — Phase 13-19 共 7 个增量 Phase 已推演，覆盖技术债清理、Document 系统、向量存储持久化、摘要自动生成、Agent 执行引擎、SubAgent Dispatch、知识图谱。待逐步实施
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