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mulit_agent 当前开发进度

更新时间:2026-09-15

已完成并验证

  • 已支持总控下发的多轮上下文:task_dispatch.history 会作为此前的问答消息(仅 user/assistant 文本,不含工具调用细节)拼接到本次请求之前,OpenAI 兼容、Anthropic、Gemini 三种载荷分别适配(Gemini 使用 user/model 角色)。Agent 侧对历史做独立校验与限幅(最多 100 条、单条 4000 字符、总量 6 万字符),超出时保留最近轮次,异常数据不会影响任务线程。

  • 任务运行可观测:执行期间每次工具调用与返回都会作为 progress 事件实时回传给总控(含工具名、参数摘要与结果摘要,单条上限 500 字符,仍走脱敏与离线队列补发),长任务不再“黑盒执行”。任务结束或取消后的迟到进展不会写入;总控侧 progress 不改变任务状态,并会顺延“无进展超时”,避免正在跑工具的任务被误判超时。

  • 已预设本机工具,Agent 装好即是“能操作电脑的人”,无需任何总控配置或安装:文件与文件夹的查看/读取/写入/建目录/移动/删除(写与移动默认不覆盖,删除文件夹需显式 recursive,拒绝删除系统目录与用户根目录)、用系统默认程序打开网址或文件、当前时间与时区换算(本机/UTC/UTC+9/IANA,tzdata 已随包内置)、查看进程、屏幕截图(保存 PNG 并返回路径)、读写剪贴板。这些工具由 Agent 本体提供并默认启用,与 run_powershell 完全访问能力并存,模型会优先使用这些结构化工具;使用预设工具的任务会回传 builtin 执行来源(总控审计为 task.builtin_tool_execution),与 完全访问 / MCP 工具 分开可查。

  • 通用工具下发已打通:总控可下发任意 http MCP 服务(Agent 以 MCP 客户端连接受控地址,自动 initializetools/list 发现工具,支持 JSON 与 SSE 响应、Mcp-Session-Id 会话)、stdio 本机命令(Agent 直接拉起子进程,走换行分隔的 JSON-RPC,容忍子进程往 stdout 打印日志,注册表里找不到命令或进程崩溃会明确回报失败原因)以及 builtin 内置工具;不再只认 desktop-filesystem 一个固定标识。已部署工具会与 run_powershell 一起提供给模型调用,调用过 MCP 工具的任务会标记为 mcp 执行来源;连接失败的 MCP 服务只使该工具报 failed,不会影响任务线程。定义未变更时重连会复用已有连接(不重启子进程),替换或删除工具、退出程序时都会回收拉起的进程。

  • Skill 内容上限与总控对齐(单个 5 万字符、装配前缀 20 万字符),多个已批准 Skill 不再被静默截断。

  • 图片附件任务闭环:安全校验总控 task_dispatch.attachments 的 MIME、数量与解码大小;附件仅在执行内存传递,OpenAI 兼容、Anthropic、Gemini 分别生成正确图文载荷。无视觉能力的当前模型会安全失败,不会降级为纯文本或影响 WSS 线程。

  • 默认完全访问执行器:已认证总控下发的任务可由 Agent 所在 Windows 电脑实际执行文件、程序、网络和桌面应用操作。OpenAI 兼容、Anthropic、Gemini 均支持模型工具调用循环;执行过本机命令的任务会标记为“完全访问”,取消任务会终止仍在跟踪的命令。命令输出、任务结果和审计摘要仍会脱敏,不能保存 API Key、密码、凭据、图片 Base64 或内部推理。

  • 独立 Tkinter 子 Agent、系统托盘、独立数据目录、Windows 凭据管理器和 Windows 编译脚本;不依赖旧 MultiClaw、FastAPI、Node.js 或 PySide6。

  • 首次 WSS 配对、TLS 证书指纹校验、认证、心跳、Agent 改名、断线状态和托盘驻留。

  • 接收总控独立文本任务并持久化本地生命周期;可回传接收、运行、完成、失败、取消和超时状态。多个不同任务会分别进入后台执行,供总控同时向多台机器派发。

  • 本地演示执行器用于当前任务闭环验证;任务取消/超时后的迟到结果不会覆盖终态。

  • 本机可迁移配置与 Windows 用户持久配置双写方案已完成:同一 Windows 用户重新编译不会丢失 Agent 名称、总控地址和配对信息;复制到新电脑仍需重新配对。

  • 本地 LLM 配置窗口、配置字段与本地启用逻辑已移除。LLM 仅保留待总控下发时复用的协议适配器,不可由子 Agent 用户填写。

  • 已接入总控 LLM 配置快照:仅在已认证的 TLS/WSS 会话中接收 Provider、模型、地址和 Key;Key 写入 Windows 凭据管理器,非敏感元数据持久化到本机数据库。

  • 已支持 OpenAI 兼容 API(含主流云端、中转站与 Ollama/LM Studio/vLLM 等本地模型),并原生适配 Anthropic 和 Gemini;任务会调用已下发的模型并回传结果或安全错误。

  • 旧版受控桌面文件工具状态机保留为兼容路径;新版默认由完全访问执行器处理本机操作,不再将桌面直接子文件夹限制作为产品权限边界。

  • 模型结果在回传前会去除 <think>...</think>(含未闭合标签),防止内部推理进入任务输出。

  • 并发回归已验证:同一 Agent 的两条独立模型任务可以同时开始执行,任一任务完成不会阻塞另一条结果回传。

  • 总控的单独指派与按行 @ 批量指派均复用既有文本任务入口;子 Agent 不保存跨任务上下文,回传仍走原有状态、结果、取消、超时与重试闭环。

最近编译

  • dist/MultiClawAgent/MultiClawAgent.exe 已于 2026-09-16 重新编译(含 12 个默认启用的本机预设工具、任务运行中的工具级实时进度回传,以及 HTTP/stdio 两种 MCP 传输,tzdata 已内置)。

已规划,尚未实现

  • 可执行插件包(旧版 Python 插件、脚本型 Skill)的受控安装与隔离运行;当前可通过 stdio 工具直接拉起已存在于本机的 MCP 服务或插件宿主,但总控还不能下发插件文件与安装步骤。
  • 持久化离线事件外盒、重连补传、任务重启恢复。
  • 本机 Agent 守护服务与远程重启、升级。

进度判断

  • 可测试基础闭环(配对、在线、任务、取消、重试):约 65%
  • 最终集中管理目标(统一 LLM/Skill/MCP/定时器/远程运维):约 35%

当前策略:子 Agent 只接收和执行总控迁移后的能力;不会依赖或导入旧 FastAPI、Node.js、旧 Python Agent 运行环境。