Lime AgentRuntime Profile 路线图
状态:implementation-audited 更新时间:2026-05-16 目标:把 Lime 已有的运行时、任务、模型路由、权限、证据、GUI read model 与 AgentRuntime 标准收敛成一条可执行、可测试、可回放的 current 主链。 上游标准草案:
/Users/coso/Documents/dev/ai/limecloud/agentruntime,当前对齐Agent Runtime v0.4.0与Lime AgentRuntime Profile。
依赖文档:
docs/aiprompts/query-loop.mddocs/aiprompts/task-agent-taxonomy.mddocs/aiprompts/state-history-telemetry.mddocs/aiprompts/harness-engine-governance.mddocs/roadmap/task/README.mddocs/roadmap/agentui/README.mddocs/roadmap/reliability/README.md
配套文档:
- ./prd.md:背景、目标、收益、用户故事、范围、验收口径
- ./architecture.md:分层、事实源、接口与 profile 映射
- ./adjacent-protocols.md:
agentcontext、agentevidence、agentpolicy、agentui的 owner 边界与连接合同 - ./app-surface-runtime.md:Agent App 如何作为业务 surface 复用 AgentRuntime / Claw 主链
- ./claw-capability-sharing.md:Claw
@能力如何抽象为 Chat、Agent App、Automation 可共享 capability - ./backend-surface-facade-plan.md:Agent App runtime command 与共享后端 surface facade 计划
- ./diagrams.md:架构图、流程图、时序图
- ./implementation-plan.md:分阶段落地计划、风险和测试策略
- ./test-cases.md:结构测试、契约测试、回放测试、证据一致性和 GUI smoke 用例
- ./completion-audit.md:实现完成度、证据路径、弱项和后续收口口径
1. 这套路线图回答什么
Lime 当前最大问题不是功能不足,而是功能已经很多,却缺少统一运行事实源,导致:
- 任务、会话、子代理、自动化 job、模型路由、证据导出各自有局部真相。
- GUI、review、analysis、dashboard 会二次拼状态。
- 测试只能验证局部函数,难以证明一次 agent turn 从提交到证据导出的完整闭环。
- 标准协议很多,但没有一条强制绑定 Lime current 主链的 profile。
本路线图回答:
Lime 如何用 AgentRuntime Profile 把 Objective / Session / Thread / Turn / Task / Tool / Action / Evidence 收敛成一条主链,并让 GUI、review、replay、analysis 只消费这条主链。
2. 固定结论
-
AgentRuntime 是运行事实主链,不是第十个平行协议。
agentcontext、agentpolicy、agentevidence、agentui、agentartifact、agenttool都是相邻 owner;AgentRuntime 负责把它们串成可恢复、可审计的执行事实,边界见 ./adjacent-protocols.md。 -
Lime 先实现 Lime Profile,不直接追完整公开标准。 公开 AgentRuntime 保持跨产品通用;Lime Profile 收紧 required ids、event families、snapshot、fixtures 和验收场景。
-
GUI 只能投影 runtime facts。 Workspace、Harness、review、analysis、dashboard 不再重新判断 task status、routing state、permission state、known gaps 或 evidence summary。
-
Evidence pack 是运行事实导出,不是后处理报表。 replay、review、analysis handoff 与 UI diagnostics 必须和 evidence pack 消费同一组 runtime facts。
-
落地顺序先主链,再扩展面。 先保证 submit turn -> runtime events -> thread read -> evidence pack -> UI projection 的闭环,再扩展子代理、job、remote channel、历史修复等高级能力。
-
全球本地化不进入运行事实源。
type/status/taskKind/source/failureCategory/reasonCode等 profile 字段必须是稳定协议值,不能按语言环境变化;用户可见标题、说明、错误提示、按钮和空态只能在 AgentUI / GUI projection 层通过 key-based i18n 渲染。Runtime 可以携带message作为诊断事实,但不能把中文或英文展示文案当成状态机、测试断言或跨模块 join 条件。 -
Chat、Claw、Agent App、Automation 都只是 runtime surface。 完整 AI 能力只能向 AgentRuntime facts 收敛;内容工厂这类 App 不能把
LIME_GATEWAY_*、模型 API 或嵌入通用 Chat 当成 Agent 能力边界。App 内lime.agent/lime.workflow必须通过 Agent App Runtime Surface 复用 Aster / Claw / Skills / Tools / Evidence 主链,详见 ./app-surface-runtime.md。 -
Claw 能力要 catalog 化复用,不复制实现。
@配图、@搜索、@研报、@读PDF等已实现能力要从 Chat 入口抽象为 typed capability;Chat@命令和 Agent App task 只是不同行为入口,不能为 App 复制一套*_skill_launch.rs。
3. 固定主链
后续所有实现必须收敛到下面这条链:
Objective / User Input
-> Session
-> Thread
-> Turn
-> Step / Item
-> ToolCall / Action / Process / Subagent
-> RuntimeEvent
-> Snapshot / ThreadReadModel / TaskSnapshot
-> EvidencePack / Replay / Review / UI projection
这条链意味着:
Session / Thread / Turn负责执行上下文。Task / Run / Attempt负责目标工作与重试历史。Step / Item负责有序运行项。ToolCall / Action / Process / Subagent负责可审计副作用与等待点。RuntimeEvent是 canonical event stream。Snapshot / ThreadReadModel是 GUI 和恢复入口。EvidencePack是 replay / review / analysis 的共同事实源。
4. current / compat / deprecated / dead 分类
current
后续继续强化的主路径:
agent_runtime_submit_turn -> runtime_turn -> runtime_queue -> stream_reply_once。AgentRuntimeThreadReadModel与 current runtime event 链。agent_runtime_export_evidence_pack及其 replay / analysis / review 派生物。TaskProfile / RoutingDecision / LimitState已接入的模型路由事实。- Workspace / Harness GUI 对 runtime read model 的只读投影。
- Agent App Runtime Surface 作为新调用面,委托 AgentRuntime 主链执行 App-scoped task;
AgentAppRuntimePage的 Host Bridgelime.agent已接入agent_app_runtime_*facade,并支持 App 内响应 ask / elicitation / tool confirmation。 - Claw Capability Catalog 作为已实现
@能力的复用索引,后续供 Chat、Agent App、Automation 共用。
compat
允许短期存在但只能委托的路径:
- 旧字段映射为 AgentRuntime profile ids。
- 旧 GUI 状态卡读取新 read model 后继续展示。
- 旧 evidence/replay 命令通过
agent_runtime_export_*导出。 agent_app_cmd.rs继续负责 package / installed state / UI runtime / scoped model env 注入,但不能扩展为完整 AgentRuntime owner。- 前端
CapabilityHost/WorkflowRuntimeHost可暂时作为 mock 或 adapter,但生产 AI 任务必须迁向后端 Agent App Runtime Surface。
退出条件:一旦调用方能直接读取 profile read model 或 evidence pack,就删除 compat 映射。
deprecated
禁止继续扩展的方向:
- GUI 自己拼 task status / route status / known gaps。
- analysis/review 各自重建 observability summary。
- 子代理、automation job、task center 各自维护完成真相。
- 只靠文本消息推断 tool success、permission denial 或 completion。
- Agent App 直接使用模型 token / OpenAI-compatible API 完成主流程。
- Agent App 通过嵌入通用 Chat 让用户手动复制结果。
- 为内容工厂等垂直 App 增加专用 Agent Tauri command。
dead
可以直接否定的方向:
agentruntime_ui_state作为 UI 专用事实源。objective_runtime作为第四类 runtime taxonomy。evidence_summary_builder_v2作为 evidence pack 平行导出链。- 没有
session/thread/turn关联键的 request telemetry 被当作会话级证据。 - 新建第二套
agent_app_agent_runtime执行事实源。 - 为 Agent App 复制 Claw
*_skill_launch.rs或单独工具权限系统。
5. 先读顺序
- ./prd.md
- ./architecture.md
- ./diagrams.md
- ./adjacent-protocols.md
- ./app-surface-runtime.md
- ./claw-capability-sharing.md
- ./backend-surface-facade-plan.md
- ./implementation-plan.md
- ./test-cases.md
docs/aiprompts/harness-engine-governance.mddocs/roadmap/task/README.md
6. 完成判定
本路线图完成时,Lime 至少应该能做到:
- 任意 agent turn 都能导出符合 Lime AgentRuntime Profile 的核心事件和 thread read snapshot。
- GUI、evidence、review、replay、analysis 读取同一组 runtime facts。
- tool approval、model routing、task retry、evidence export 都有 fixture 或结构测试覆盖。
- 旧旁路状态源被分类为
compat / deprecated / dead,并有退出条件。 - 主路径 GUI 冒烟能证明用户真实看到的是 profile read model 投影。
当前完成审计见 ./completion-audit.md。审计口径是 current MVP 工程闭环完成;Evidence service 已完成 request telemetry、profile projection、completion audit、modality contract、auxiliary runtime、verification / artifact validator、observability / signal coverage、known gaps 与 pack output renderer 拆分。Evidence summary.md 已支持 zh-CN / zh-TW / en-US / ja-JP / ko-KR,Replay / Analysis / Review Markdown 已接入 locale-aware presentation copy。完整产品化仍需继续补细粒度正文 copy 与更强 GUI E2E。