# AG Core Roadmap > 定稿日期:2026-05-11 ## 愿景 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。 **当前状态**:代码为空壳,specs 目录有 1 份方案(LLM 调用周期)。 --- ## 模块完整性评估 | 功能领域 | 方案状态 | 文档位置 | 实现优先级 | |---------|---------|---------|-----------| | LLM 调用周期 | ✅ 完整 | `specs/llm-call-lifecycle.md` | P0 | | 提示词工程 | ❌ 缺失 | — | P1 | | 工具系统 + 权限 | ❌ 缺失 | — | P1 | | 记忆检索 | ❌ 缺失 | — | P2 | | Agent 运行时 | ❌ 缺失 | — | P2 | | 生命周期钩子 | ❌ 缺失 | — | P0(LLM Cycle 扩展) | | Provider 注册发现 | ❌ 缺失 | — | P0(Provider 接口扩展) | | 流式事件系统 | ❌ 缺失 | — | P0(流式接口前置) | --- ## 分阶段 Roadmap ### Phase 0 — Foundation(基础设施) **目标**:实现 LLM 调用周期的核心功能,作为所有上层模块的基础。 **交付物**: 1. `llm/types.rs` — 核心数据类型(Message, ContentBlock, ChatRequest/Response, ToolDefinition, StopReason) 2. `llm/error.rs` — 错误体系(LlmError 枚举,可重试/不可重试判断) 3. `llm/provider.rs` + `llm/provider/openai.rs` — Provider 接口 + OpenAI 兼容实现 4. `llm/provider/registry.rs` — ProviderRegistry(多 Provider 注册发现) 5. `llm/cycle.rs` + `llm/cycle/{retry,usage}.rs` — 生命周期引擎(重试策略 + 用量追踪) 6. `llm/hooks.rs` — HookExecutor 接口(生命周期钩子) 7. `llm/stream.rs` — StreamEvents 流式事件系统(AssistantTextDelta, ToolExecutionStarted 等) 8. `llm/compact.rs` — Auto-compaction(上下文自动压缩) 9. `Cargo.toml` — 添加依赖(tokio, reqwest, serde, thiserror, async-trait, tracing) **依赖**:无 **优先级**:Must Have **预估规模**:约 1000 行核心代码 --- ### Phase 1 — Prompt Engineering(提示词工程) **目标**:提供提示词的组合、模板化与优化能力。 **交付物**: 1. `prompt.rs` + `prompt/` 模块 2. `PromptTemplate` — 模板引擎(支持变量插值、条件渲染) 3. `PromptComposer` — 提示词组合器(拼接 system/user/assistant 消息) 4. `specs/prompt-design.md` — 方案文档 **依赖**:无(可与 Phase 0 并行) **优先级**:Should Have **预估规模**:约 400 行代码 --- ### Phase 2 — Tool System(工具系统) **目标**:实现 MCP 协议集成与自定义工具注册、调用、权限控制。 **交付物**: 1. `tools.rs` + `tools/` 模块 2. `ToolRegistry` — 工具注册表(注册、发现、调用) 3. `BaseTool` trait — 工具抽象接口 4. `McpClient` — MCP 协议客户端 5. `PermissionChecker` — 工具执行权限检查(读/写/删除/网络等) 6. `specs/tool-call-loop.md` — Tool 自动执行循环设计 7. 扩展 `llm/cycle.rs` 支持自动 tool 循环(参考 OpenHarness `run_query()`) **依赖**:Phase 0(LlmProvider 接口传递 tool definitions)、Phase 1(提示词可能需要注入工具描述) **优先级**:Should Have **预估规模**:约 900 行代码 --- ### Phase 3 — Memory System(记忆系统) **目标**:提供对话记忆的存储、检索与管理能力。 **交付物**: 1. `memory.rs` + `memory/` 模块 2. `MemoryStore` trait — 记忆存储抽象(可插拔后端) 3. `VectorStore` — 向量存储实现(支持 embedding 检索) 4. `ConversationMemory` — 对话记忆管理(sliding window / 全量) 5. `MemoryRetriever` — 记忆检索器(similarity search) 6. `specs/memory-system.md` — 方案文档 **依赖**:Phase 0(LLM 调用可能用于 embedding 生成) **优先级**:Could Have **预估规模**:约 700 行代码 --- ### Phase 4 — Agent Runtime(智能体运行时) **目标**:实现多轮对话编排与任务规划。 **交付物**: 1. `agent.rs` + `agent/` 模块 2. `Agent` trait — 智能体接口定义 3. `ConversationAgent` — 对话型智能体实现 4. `TaskAgent` — 任务型智能体(规划 → 执行 → 反馈) 5. `specs/agent-runtime.md` — 方案文档 **依赖**:Phase 0, 1, 2, 3(整合所有模块) **优先级**:Could Have **预估规模**:约 600 行代码 --- ## 依赖关系图 ``` Phase 4: Agent Runtime │ ┌─────────────────┼─────────────────┐ ▼ ▼ ▼ Phase 1 Phase 2 Phase 3 Prompt Tool System Memory Engineering + Permission System + HookExecutor │ │ │ └────────┬────────┴────────┬────────┘ ▼ ▼ Phase 0 ─────────────────┘ LLM Cycle + ProviderRegistry + HookExecutor + StreamEvents + Auto-compaction (Foundation) ``` --- ## 扩展计划(v0.2+) > 以下功能已在 Phase 0 中实现,流式接口为后续增量优化。 | 扩展项 | 所在模块 | 说明 | 优先级 | |-------|---------|------|--------| | Prompt Optimizer | `prompt` | 提示词自动优化 | P3 | --- ## 风险与建议 1. **Phase 0 尚未实现**:项目代码是空壳,建议优先完成 LLM 调用周期,避免后续模块依赖不存在的底层 2. **并行可能性**:Phase 0 和 Phase 1 可并行开展(无相互依赖),可加速早期交付 3. **MCP 协议复杂性**:MCP 涉及协议握手、session 管理、长期连接,建议预留充足时间调研协议细节 4. **Scope 蔓延风险**:当前 specs 只有 1 份文档,建议每个模块上线前都产出对应 spec,避免边实现边设计 --- ## 下一步行动 1. **Phase 0 方案评审**:对齐 LLM 模块设计(`specs/llm-call-lifecycle.md` 已在 2026-05-11 更新) 2. **Phase 1 方案启动**:启动 `specs/prompt-design.md` 设计 3. **Phase 2 方案启动**:启动 `specs/tool-call-loop.md` 设计(含 PermissionChecker)