agcore/docs/roadmap.md

AG Core Roadmap

定稿日期：2026-05-11 最后更新：2026-07-05

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：v0.1.0 已发布（2026-07-04）。Phase 0-6 全部完成，Provider IR 重构 + LlmCycle 简化 + 8 个离线示例已交付（新增 simple_visit.rs）。v0.2.0 已细分为 8 个增量 Phase（Phase 5-12），其中 Phase 5（Ollama Provider + #[non_exhaustive] 兼容性护栏 + ProviderConfig::from_env）与 Phase 6（ToolDef IR 正式化）已完成，下一步进入 Phase 7 (SqliteStore 持久化)。

---

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	✅ 完整	docs/4-prompt-engineering.md	P1
工具系统 + 权限	✅ 完整	docs/5-tool-system.md	P1
记忆检索	✅ 完整	docs/6-memory-system.md	P2
Agent 运行时（4a 胶水层）	✅ 已实现	docs/7-agent-runtime.md	P2
生命周期钩子	✅ 完整	docs/3-phase0-remaining.md	P0（LLM Cycle 扩展）
Provider 注册发现	✅ 完整	docs/3-phase0-remaining.md	P0（Provider 接口扩展）
流式事件系统	✅ 完整	docs/3-phase0-remaining.md	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

状态：✅ Phase 0 全部交付物已完成

---

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. ✅ docs/4-prompt-engineering.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

状态：✅ Phase 1 全部交付物已完成

---

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（base/registry/permission/mcp/error）
2. ✅ ToolRegistry — 工具注册表（注册、发现、调用、并行执行、超时控制）
3. ✅ BaseTool trait — 工具抽象接口（含 ToolContext 执行上下文）
4. ✅ McpClient — MCP 协议客户端（stdio transport，StreamableHttp 预留）
5. ✅ PermissionChecker — 工具执行权限检查（白名单/黑名单/自定义权限）
6. ✅ docs/5-tool-system.md — 方案设计文档
7. ✅ 扩展 llm/cycle.rs 支持自动 tool 循环（submit_with_tools() + submit_request() + maybe_compact()）
8. ✅ ToolError — 结构化错误体系（含 is_recoverable() 分类）

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（实际约 1500 行）

状态：✅ Phase 2 全部交付物已完成

---

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（store / conversation / knowledge / retriever / error / types）
2. ✅ MemoryStore trait + InMemoryStore — 记忆存储抽象（可插拔后端）+ 默认实现
3. ✅ ConversationMemory — 对话记忆管理（sliding window / 全量），复用 llm::compact
4. ✅ KnowledgeStore — 知识页面存储（具体 struct，非 trait，基于 MemoryStore）
5. ✅ MemoryRetriever — 记忆检索器（TextOverlap Dice 系数评分，单通道）
6. ✅ docs/6-memory-system.md — 方案设计文档
7. ✅ docs/note-knowledge-graph-design.md — KnowledgeGraph 等 Phase 4 备用设计
8. ✅ EvictionPolicy — 支持 None / Ttl / Capacity 三种淘汰策略

依赖：Phase 0（llm::compact 复用）、Cargo.toml 新增 time 依赖

优先级：Could Have

预估规模：约 700 行代码（实际约 1242 行，含测试）

状态：✅ Phase 3 全部交付物已完成

---

Phase 4a — Agent Core Glue（核心胶水层）

目标：提供最小可用的 Agent Runtime——把 Phase 0-3 的能力"装配"成 AgentSession::submit_turn。上层可基于 4a 构建多轮对话应用。

交付物：

1. ✅ agent.rs + agent/ 模块（7 个文件：agent/error/runtime/builder/session/task + 模块根）
2. ✅ Agent trait — 智能体角色定义（name / system_prompt / tool_definitions）
3. ✅ AgentSession — 会话实例（绑定 Arc<dyn Agent> + RuntimeBundle + 内联 HashMap session_data）
4. ✅ RuntimeBundle — 显式依赖注入容器（不含 session_memory_backend）
5. ✅ AgentBuilder — 链式构造入口（不含 session_memory_backend）
6. ✅ AgentError — 统一错误类型（7 个变体：Llm / Tool / Memory / HookBlocked / LimitExceeded / Config / Other；不含 PlanParse）
7. ✅ Plan / Step / StepStatus — 纯数据结构（不含任何解析逻辑）
8. ✅ Hook 事件扩展：OnTurnStart / OnTurnEnd + turn_index 字段
9. ✅ docs/7-agent-runtime.md — 方案设计文档（含 4a/4b/4c 分阶段计划）

实际新增：

• 新增文件 7 个（agent.rs + agent/{agent, error, runtime, builder, session, task}.rs）
• 修改文件 3 个（lib.rs +1 行；llm/hooks.rs +13 行追加变体/字段；llm/cycle.rs 内部字段 Box→Arc + 新增 new_with_arc 公共方法）
• 实际代码量约 800 行（含测试；纯实现约 470 行——略高于方案预估 440 行，因 AgentSession 的 tests 模块内联 MockProvider/StubAgent 等辅助结构）
• 新增内联测试 22 个；全量测试 84 → 109（0 失败）
• clippy 0 警告（agent 模块）
• 无新增外部依赖

依赖：Phase 0, 1, 2, 3

优先级：Could Have

预估规模：约 440 行代码

状态：✅ Phase 4a 全部交付物已完成

---

Phase 4b — Task Execution（任务执行）

目标：在 Phase 4a 基础上，赋予智能体"拆解目标 → 逐步执行"的能力。

前置条件：Phase 4a 已完成。

交付物：

1. ✅ TaskAgent trait — run(goal) 自主式 + execute_plan(plan) 外部驱动式
2. ✅ PlanParser trait + JsonPlanParser 参考实现
3. ✅ AgentError 追加 PlanParse 变体（共 7 个变体）
4. ✅ Hook 事件扩展：OnPlanStepComplete + plan_step_index 字段

依赖：Phase 4a

优先级：Could Have

预估规模：约 200 行代码（增量）

实际新增：

• 修改文件 2 个（llm/hooks.rs +5 行；agent/error.rs +10 行）
• 新增代码约 150 行（含测试；纯实现约 90 行）
• 新增内联测试 4 个；全量测试 109 → 113（0 失败）
• clippy 0 警告
• 无新增外部依赖

状态：✅ Phase 4b 全部交付物已完成

---

Phase 4c — Session Memory（会话级记忆）

目标：提供会话级 key-value 记忆，作为 session 内各 context 之间的信息桥接通道。

前置条件：Phase 4a 已完成（可与 Phase 4b 并行）。

交付物：

1. ✅ SessionMemory struct — 基于 MemoryStore，按 session_id namespace 隔离
2. ✅ RuntimeBundle + AgentBuilder 扩展 session_memory_backend 字段
3. ✅ AgentSession 替换内联 HashMap 为完整 SessionMemory

依赖：Phase 4a（Phase 3 MemoryStore）

优先级：Could Have

预估规模：约 115 行代码（增量）

实际新增：

• 新增文件 1 个（agent/session_memory.rs）
• 修改文件 4 个（agent/runtime.rs +5 行；agent/builder.rs +10 行；agent/session.rs +30 行；agent.rs +2 行）
• 新增代码约 180 行（含测试；纯实现约 100 行）
• 新增内联测试 3 个；全量测试 113 → 116（0 失败）
• clippy 0 警告
• 无新增外部依赖

状态：✅ Phase 4c 全部交付物已完成

---

依赖关系图

graph BT
    P0["<b>Phase 0: Foundation</b><br/>LLM Cycle<br/>ProviderRegistry<br/>HookExecutor<br/>StreamEvents<br/>Auto-compaction"]:::done
    P1["<b>Phase 1: Prompt Engineering</b><br/>PromptTemplate<br/>PromptComposer"]:::done
    P2["<b>Phase 2: Tool System</b><br/>Tool Registry<br/>PermissionChecker<br/>MCP Client"]:::done
    P3["<b>Phase 3: Memory System</b><br/>MemoryStore<br/>ConversationMemory<br/>KnowledgeStore"]:::done
    P4a["<b>Phase 4a: Core Glue</b><br/>AgentSession<br/>RuntimeBundle<br/>Plan/Step 纯数据"]:::done
    P4b["<b>Phase 4b: Task Execution</b><br/>TaskAgent<br/>PlanParser<br/>JsonPlanParser"]:::done
    P4c["<b>Phase 4c: Session Memory</b><br/>SessionMemory"]:::done

    P1 --> P0
    P2 --> P0
    P3 --> P0
    P2 --> P1
    P4a --> P1
    P4a --> P2
    P4a --> P3
    P4b --> P4a
    P4c --> P4a

    classDef done fill:#4ade80,stroke:#16a34a,color:#1a1a1a
    classDef pending fill:#fbbf24,stroke:#d97706,color:#1a1a1a

---

v0.2.0 — 生产就绪（Production-Ready Core）

目标：解决 Rust Agent 工具箱从"能跑"到"能被人依赖"的鸿沟。持久化、配置层、上下文管理三大块补齐后，开发者可在 30 分钟内写出生产可用的 Agent 服务。

总体规模：8 个增量 Phase（Phase 5-12），17 个可验证 Step。

功能清单

P0 — 必须交付

#	功能	模块	方案要点
1	SqliteStore	memory	rusqlite + bundled feature，MemoryStore 的 SQLite 实现，进程重启数据不丢
2	ProviderConfig 扩展 + from_env()	llm	补全 timeout_secs / max_retries 字段；AG_LLM_* 环境变量辅助函数
3	ToolDefinition IR 正式化	tools	移除 deprecated OpenAI wire 格式，替换为自定义 ToolDef 结构体
4	API 稳定性管理	*	公开枚举加 #[non_exhaustive]；CHANGELOG 记录 Breaking Changes；废弃 API 用 #[deprecated] 标记
5	Quick Start + 端到端示例	examples/	30 行 main.rs 快速开始；一个"SQLite 持久化 + Provider + 工具调用 + 多轮对话"的可运行示例（cargo run --example）

P1 — 重要但不阻塞

#	功能	模块	方案要点
6	Ollama Provider	llm/provider	OpenAI Compat，本地 LLM 支持，实现量极小
7	VectorRetriever trait	memory	语义检索 trait 抽象（index / search），不绑定后端实现
8	流式 submit_turn_stream	agent	AgentSession 新增 submit_turn_stream()，返回 Stream<Item = StreamEvent>
9	测试补强	*	wiremock Provider roundtrip 测试；多线程并发写入 MemoryStore 测试

P2 — 有时间再做

#	功能	模块	备注
10	MCP StreamableHttp	tools	当前仅预留枚举变体
11	Gemini Provider	llm/provider	协议差异大，实现成本较高
12	文件系统 MemoryStore 后端	memory	JSON/JSONL 轻量持久化

ContextSlot 上下文管理

模块归属：src/llm/context.rs（与 compact.rs 同级）

核心概念：ContextSlot 是一段带策略配置的消息列表，以 slot_id 为 namespace 独立持久化到 MemoryStore。支持三种模式、三种来源和派生关联（记录 parent_id）。

核心类型：

pub struct ContextSlot { id, session_id, config, messages, store }
pub struct SlotConfig { mode: SlotMode, source: SlotSource, budget, compact }
pub enum SlotMode {
    Full,                                               // 完整对话历史
    Focused(FocusedConfig),                             // 聚焦：保持 LLM 注意力
    Readonly,                                           // 只读参考上下文
}
pub struct FocusedConfig { keep_system, recent_turns, inject_summary }
pub enum SlotSource {
    New,                                                // 全新空槽，独立持久化
    Derived { parent_id, strategy: DeriveStrategy },     // 从父 slot 派生
    Static(Vec<Message>),                               // 预置消息，不持久化
}
pub enum DeriveStrategy { Full, Focused(FocusedConfig) }
pub struct ContextBudget { system, history, tools, tool_results, reserve }

持久化 Key 命名：

• slot_msg:{session_id}:{slot_id}:{index} → 消息内容
• slot_meta:{session_id}:{slot_id} → SlotMeta（含 parent_id）
• slot_rel:{session_id}:{child_id}:parent → "{parent_id}"

AgentSession 扩展：

• create_slot(id, config) — 创建新 slot
• switch_slot(id) — 切换当前 slot
• list_slots() — 列出所有 slot
• derive_slot(id, parent_id, strategy) — 从父 slot 派生

与 ConversationMemory 的关系：保留不废除。ConversationMemory 继续服务传统对话场景。

v0.2 不做：

• ❌ slot.fork() / merge() — 分支方法推迟到 v0.3+
• ❌ inject_summary 自动生成 — v0.2 仅消费端（从 SessionMemory 读取），生成在 v0.3+
• ❌ 血缘关系图遍历 — 只存 parent_id，不做查询

依赖：Phase 0（MemoryStore trait）、Phase 3（MemoryStore 持久化） 优先级：P1

---

v0.2.0 实施计划 — 8 个增量 Phase

编号说明：Phase 5-12 接续 v0.1 的 Phase 0-4c，按开发顺序排列。

Phase 5: 热身准备（Warmup）

目标：快速交付三个互不依赖的独立改动，建立交付节奏。

Step	内容	文件范围	验证标准
5.1 ✅	ProviderConfig 扩展：补 timeout_secs(def=30) + max_retries(def=3)；新增 ProviderConfig::from_env(prefix)	llm/provider.rs + 各 Provider new() 构造函数	cargo test + from_env() 单元测试
5.2 ✅	OllamaProvider：基于 GenericOpenaiProvider 包装，改 base_url 为 http://localhost:11434；ProviderType 新增 Ollama	llm/provider/provider.rs + llm/provider/ollama.rs（新增）	cargo build — 纯类型级验证
5.3 ✅	公开枚举 #[non_exhaustive] 前置标记：ProviderType / StopReason / FinishReason / EvictionPolicy / SlotMode(预置)	各枚举定义处	编译通过 + cargo clippy 0 警告

实际新增（2026-07-05 commit 98dfe6c）：

• 新增文件 1 个（llm/provider/ollama.rs，72 行）
• 修改文件 2 个（llm/provider.rs 加 from_env + Default + 4 个字段；memory/store.rs EvictionPolicy 加 #[non_exhaustive]）
• ProviderType::Ollama 变体 + FromStr 解析（"ollama" → Ollama）
• OllamaProvider::new(base_url, api_key, model, timeout_secs) + with_client() 构造函数
• ProviderConfig::from_env(prefix) 解析 {prefix}_API_KEY / {prefix}_BASE_URL / {prefix}_MODEL 环境变量
• 全量测试 182 → 190（+8，phase 5 新增 from_env 与 Ollama 相关单测）
• clippy 0 警告

依赖：无（三个 Step 互不冲突） 优先级：P0（5.1）+ P1（5.2）+ P0 前置（5.3） 为何独立成 Phase：三个改动零文件重叠，可以并行推进。它们是后续所有 Phase 的"门把手"——先做完热身再进入核心工作。 状态：✅ Phase 5 全部交付物已完成

---

Phase 6: ToolDefinition IR 正式化

目标：引入 ToolDef 新类型，替换已标记 #[deprecated] 的 ToolDefinition（OpenaiToolDefinition 别名）。

这是 v0.2 技术风险最高的 Phase，影响 4 个模块约 8 个文件。通过 5 个 Step 逐文件切割确保每步可编译。

Step	内容	验证标准
6.1 ✅	types/tool.rs 新增 ToolDef 结构体 + From<ToolDef> for OpenaiToolDefinition + 反向 From	单元测试 roundtrip
6.2 ✅	types/mod.rs 切别名 pub type ToolDefinition = ToolDef；MessageRequest.tools 改 Vec<ToolDef>	cargo build 编译断点
6.3 ✅	cycle.rs 4 个方法签名 + registry.rs definitions() 签名更新	cargo build
6.4 ✅	Provider 适配层（openai.rs / anthropic.rs / openai_compat.rs）：build_request() 内做 ToolDef → wire-format 转换	cargo test 每个 provider 测试
6.5 ✅	所有测试/示例中 ToolDefinition → ToolDef 修复；移除旧 #[deprecated] alias	cargo test --all-targets 全绿

边界切割技巧：

• Step 6.1 → 6.2 之间是安全 checkpoint：新类型存在但旧代码照常编译
• Provider 层不改序列化逻辑，只加一层 From 转换
• 当前代码中 ToolDefinition 已是 #[deprecated(since = "0.1.0")]，用户已有迁移预期

依赖：无（仅与 Phase 5.3 有枚举兼容关系） 优先级：P0

实际新增（2026-07-05 commit 4cf5918 / 9da9b83 / b187519，详见 docs/13-phase6-tooldef-ir.md）：

• 修改文件 8 个：llm/types/tool.rs、llm/types/mod.rs、llm/types/request_v2.rs、llm/cycle.rs、llm/provider/openai.rs、tools/registry.rs、tools/mcp.rs、agent/agent.rs
• ToolDef IR（name / description / parameters，无 strict）新增于 types/tool.rs，配套双向 From 转换
• OpenaiToolDefinition 降级为 #[doc(hidden)]，仅供 OpenAI 适配层内部消费
• MessageRequest.tools 切换为 Vec<ToolDef>
• ToolDefinition 别名最终完全移除（直接使用 ToolDef）
• 4 处 #[allow(deprecated)] 抑制点全部清理（cycle/registry/mcp/agent）；残留 #[allow(deprecated)] 均与 ChatResponse / with_system_prompt 等其他弃用项无关
• 新增 roundtrip 测试 message_request_with_tools_roundtrip（断言 strict 字段不泄漏到序列化输出）
• Anthropic 适配层字段名一致零改动；openai_compat/ollama 委托 GenericOpenaiProvider 零改动
• 全量测试 190 → 191（+1，Phase 6 新增 roundtrip）；clippy 0 警告

状态：✅ Phase 6 全部交付物已完成

---

Phase 7: SqliteStore 持久化

目标：实现 MemoryStore 的 SQLite 后端，进程重启数据不丢。

与 Phase 6 无耦合，可重叠开发。

Step	内容	文件	验证标准
7.1	新增 memory/store/sqlite.rs：Mutex<Connection> + spawn_blocking，实现 save/get/delete/list + prefix 过滤	memory/store/sqlite.rs + Cargo.toml（add rusqlite）	单元测试 CRUD + prefix 查询
7.2	WAL 模式 + 并发安全 + 集成测试（tokio::spawn 10 个并发 task）	sqlite.rs 扩展	并发写入 100 轮无 race

设计决策：

• 用 Mutex<Connection> 而非连接池（ponytail：一个连接够用就不加 r2d2）
• WAL 模式：PRAGMA journal_mode=WAL 解决读写锁

依赖：MemoryStore trait（v0.1 Phase 3 已就绪） 优先级：P0

---

Phase 8: MVP 集成出口（v0.2.0-rc.1 候选）

目标：P0 五项全部交付。开发者 clone 仓库后 10 分钟跑起持久化 Agent。

Step	内容	验证标准
8.1	API 稳定性扫尾：#[deprecated] 整理 + CHANGELOG v0.2 + 公开类型回顾	人工 review + cargo doc 无 warning
8.2	Quick Start 示例（30 行 main.rs）：MockProvider + EchoTool + 一次 submit_turn	cargo run --example quick_start exit 0
8.3	端到端示例：SqliteStore + Ollama/OpenAI(from_env) + 自定义 Tool + 多轮对话	cargo run --example end_to_end（Mock fallback，无需 API key）

Phase 8 完成后可打 v0.2.0-rc.1 标签。

依赖：Phase 5（ProviderConfig from_env）+ Phase 6（ToolDef）+ Phase 7（SqliteStore） 优先级：P0

---

Phase 9: 流式体验增强

目标：Agent 会话支持流式输出，开发者看到实时 token。

Step	内容	文件	验证标准
9.1	AgentSession::submit_turn_stream(user_input) -> impl Stream<Item=StreamEvent>	agent/session.rs	单元测试验证流事件序列：TextDelta → ... → MessageComplete

注意：tool 自动循环时流中插入 ToolExecutionStarted 事件，用户端 UI 显示"正在调用工具..."。

依赖：Phase 6（ToolDef）+ LlmProvider.chat_stream（v0.1 已有） 优先级：P1

---

Phase 10: ContextSlot 上下文管理

目标：支持多上下文分区管理，Agent 可在不同 slot 之间切换。

Step	内容	验证标准
10.1	src/llm/context.rs：ContextSlot + SlotConfig / SlotMode / SlotSource / ContextBudget 核心类型	cargo build
10.2	ContextSlot 持久化：基于 MemoryStore trait（不绑定 SqliteStore）实现 save/load/list + slot 命名空间 key 策略	单元测试：slot 创建/写入/读取/隔离（不串数据）
10.3	AgentSession 扩展：create_slot / switch_slot / list_slots / derive_slot + AgentBuilder 默认创建 "default" slot	集成测试 + 新示例 context_slot_demo

如何保证简单场景无感：AgentBuilder::build() 内部检查，如果用户没手动 create_slot，自动创建 "default" slot → submit_turn 默认写到 default slot。

依赖：Phase 7（SqliteStore 作为推荐持久化后端；MemoryStore trait 即可） 优先级：P1

---

Phase 11: 测试与检索补强

目标：补全测试覆盖 + 语义检索抽象。

Step	内容	验证标准
11.1	VectorRetriever trait：index(id, embeddings) + search(query, k)	编译 + mock 测试
11.2	wiremock Provider roundtrip 测试：模拟 OpenAI/Anthropic HTTP 端点	cargo test 新增 10+ roundtrip 测试
11.3	并发测试补强：InMemoryStore + SqliteStore 多线程写入验证	跑 100 轮无 race

依赖：无（可随时做） 优先级：P1

---

Phase 12: P2 锦上添花（可选）

目标：时间允许时按优先级交付。

优先级	功能	实现量估计	备注
12.1	文件系统 MemoryStore（JSON/JSONL）	~80 行	最简单，适合练手
12.2	MCP StreamableHttp 传输	~150 行	协议还在演进
12.3	Gemini Provider	~300 行	协议差异大，建议推迟到 v0.3

依赖：无（独立交付）

---

v0.2.0 Phase 依赖关系图

graph BT
    P5["<b>Phase 5: 热身准备</b><br/>ProviderConfig::from_env<br/>Ollama Provider<br/>#[non_exhaustive] 标记"]:::done
    P6["<b>Phase 6: ToolDef IR</b><br/>Provider 无关工具定义"]:::done
    P7["Phase 7<br/>SqliteStore"]:::core
    P8["Phase 8<br/>MVP 出口 (rc.1)"]:::mvp
    P9["Phase 9<br/>流式体验增强"]:::p1
    P10["Phase 10<br/>ContextSlot"]:::p1
    P11["Phase 11<br/>测试与检索"]:::p1
    P12["Phase 12<br/>P2 锦上添花"]:::p2

    P8 --> P5
    P8 --> P6
    P8 --> P7

    P9 --> P6

    P10 --> P7
    P10 --> P8

    P11 -.-> P7

    classDef done fill:#4ade80,stroke:#16a34a,color:#1a1a1a
    classDef warmup fill:#e2e8f0,stroke:#94a3b8
    classDef core fill:#fbbf24,stroke:#d97706
    classDef mvp fill:#4ade80,stroke:#16a34a
    classDef p1 fill:#93c5fd,stroke:#2563eb
    classDef p2 fill:#c4b5fd,stroke:#7c3aed

---

关键里程碑

里程碑	Phase 完成条件	可验证指标	状态
M1	Phase 5	热身三项完成：from_env() 可用 / Ollama 类型存在 / #[non_exhaustive] 就位	✅ 2026-07-05
M2	Phase 6	ToolDef 全量切换，cargo test --all-targets 全绿	✅ 2026-07-05
M3	Phase 7	SqliteStore CRUD + 并发测试通过，进程重启数据不丢	⏳ 待启动
M4	Phase 8 (rc.1)	P0 五项全部交付，cargo run --example quick_start 跑通	⏳
M5	Phase 9	submit_turn_stream 流式事件序列验证通过	⏳
M6	Phase 10	ContextSlot 创建/切换/派生集成测试通过	⏳
M7	Phase 11	wiremock + 并发测试补强，测试总量 200+	⏳
M8	Phase 12（可选）	P2 功能按需交付	⏳

---

v0.3+ 展望

已规划的功能

功能	说明	预计版本
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
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
知识图谱	实体-关系图，docs/note-knowledge-graph-design.md 已记录设计	v0.3+
Multi-Agent 协同（Swarm）	子 Agent 委派、并行子任务、结果聚合	v0.4+
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+
血缘关系图遍历	以 parent_id 为基础，提供 slot 血缘链查询	v0.3+
Markdown 技能按需加载	兼容 SKILL.md 格式，按 prompt 上下文动态加载	v0.3+
TokenJuice 语义压缩	对工具结果做语义压缩而非字节截断	v0.3+
Human-in-the-loop 审批	高危工具执行前的异步审批回调	v0.3+
RL 轨迹导出	ShareGPT 格式轨迹、Atropos 集成	v0.4+

明确不做（agcore 范围外）

功能	原因
TUI / 多平台 Gateway	应用层职责（Feishu / Telegram / Discord 桥接）
配置自动加载（config/figment）	配置来源策略应由上游应用决定，agcore 不定义配置格式
提示词自动优化	属于智能层，不应内建于 core 库

---

风险与建议

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
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
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
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
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

---

下一步行动

1. Phase 7 启动：SqliteStore（rusqlite + bundled），可与 Phase 6 并行
2. 示例先行：每完成一个 Phase 立即更新对应示例，验证通过后再合入
3. 里程碑追踪：以 Phase 8（MVP 出口）为 v0.2.0-rc.1 节点，逐 Phase 验收

已完成 / 进行中阶段：

• ✅ Phase 0 Foundation — 全部交付物已完成
• ✅ Phase 1 Prompt Engineering — 全部交付物已完成
• ✅ Phase 2 Tool System — 全部交付物已完成
• ✅ Phase 3 Memory System — 全部交付物已完成
• ✅ Phase 4a Core Glue — 全部交付物已完成
• ✅ Phase 4b Task Execution — 全部交付物已完成
• ✅ Phase 4c Session Memory — 全部交付物已完成
• ✅ Phase 5 Warmup — ProviderConfig::from_env + OllamaProvider + #[non_exhaustive] 前置标记（ProviderType / StopReason / FinishReason / EvictionPolicy）
• ✅ Phase 6 ToolDefinition IR — ToolDef 新类型 + 双向 From 转换 + 别名彻底移除 + #[allow(deprecated)] 清理（cycle/registry/mcp/agent）；Anthropic 零改动；roundtrip 测试覆盖
• ✅ Provider IR 重构 — 统一类型系统 + OpenAI/Anthropic/DeepSeek/Qwen/Ollama 适配
• ✅ LlmCycle 简化 — IR 消息类型切换 + Phase 0 桥接层移除
• ✅ 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
• 📋 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

---

v0.1 发布里程碑（2026-07-04）

质量基线：

指标	数值
cargo build --all-targets	✅ 通过
cargo test --all-targets	✅ 182 passed / 0 failed
cargo clippy --all-targets -- -D warnings	✅ 0 警告
离线示例（cargo run --example）	✅ 7 个全部 exit 0

关键交付：

1. Provider IR 重构 — 统一 Message / ContentBlock / MessageRequest / MessageResponse 类型层；4 个 Provider 适配（OpenAI Chat / Anthropic Messages / DeepSeek / Qwen）；LlmProvider trait 签名同步切换
2. LlmCycle 简化 — LlmCycle 内部消息类型切到 IR 层；移除 Phase 0 的 OpenaiChatMessage ↔ Message 桥接；测试从 116 → 182（含 provider 测试）
3. MockProvider 公开化 — agcore::llm::mock::MockProvider 支持 chat + chat_stream，无需 API key 即可运行示例
4. 7 个离线示例 — prompt_composer / custom_tool / agent_session_demo / task_agent_demo / conversation_memory_demo / knowledge_search_demo / streaming_events_demo
5. 错误消息友好化 — AgentError / LlmError / ToolError / MemoryError / PromptError 全部面向最终用户改写（给出可操作的建议）
6. 文档完整 — README 完整版（快速上手 + 架构图 + 环境变量）、Apache-2.0 LICENSE