总体概览

Multi-Agent Life Cycle Runtime 是一个面向长期存在 Agent 的运行时设计。它关注 Agent 在时间、故障、资源、安全和协作约束下如何持续存在，而不是只关注一次推理能否产生正确回答。

Engine 提供生命环境，Agent 产生生命行为。

一句话定义

Agent 是拥有稳定身份、目标、状态、能力、记忆和行为闭环的自主实体；Runtime 是让这些实体能够安全、连续、可观察地运行和协作的生命基础设施。

问题边界

本项目要解决的问题

一个长期存在的 Agent 至少需要回答以下问题：

• 身份：不同进程、容器或模型实例如何被识别为同一个 Agent？
• 时间：任务结束、进程退出和 Agent 终止之间有什么区别？
• 状态：哪些状态必须持久化，哪些状态只能短暂存在？
• 恢复：失败后从哪里继续，如何避免重复执行外部副作用？
• 记忆：哪些经历值得保存，何时检索，何时遗忘？
• 环境：观测从何而来，可信度如何表示，世界模型如何更新？
• 协作：多个 Agent 如何发现彼此、授权、通信、分工和处理冲突？
• 演化：什么证据足以改变长期策略，失败时如何回退？
• 治理：谁可以创建、暂停、升级或终止 Agent，如何审计？

本项目当前不解决的问题

为避免范围失控，当前设计不预设：

• 某个特定大模型、Agent 框架、向量数据库或消息队列；
• 通用人工智能的意识、人格或伦理地位判定；
• 所有场景通用的组织结构或收益函数；
• 绕过人类授权的自主权限扩张；
• 未经验证的在线自修改代码；
• 已经生产可用的实现承诺。

这些非目标不是永久排除项，而是说明它们不能先于核心契约决定系统结构。

核心对象

Agent

Agent 是一个具有连续身份的自主执行实体。最小构成包括：

要素	回答的问题	典型内容
Identity	我是谁？	agent_id、角色、使命、所有者、身份版本
Goals	我要完成什么？	目标、优先级、来源、期限、停止条件
State	我现在处于什么状态？	生命周期、任务、关系、资源占用、健康状态
Memory	我经历和学会了什么？	工作、情景、语义、程序性和自我记忆
Capabilities	我能做什么？	模型、工具、技能、权限、已验证表现
Self Model	我如何理解自己？	能力边界、失败模式、置信度、成长历史
Behavior Loop	我如何行动？	观察、理解、决策、行动、评估、反思

稳定身份不意味着所有内部状态永远不变。身份连续性来自可追溯的版本链、明确的变更原因和可恢复的核心状态。

Runtime / Engine

Runtime 管理 Agent 存在所需的公共机制：

• 创建、初始化、激活、休眠、唤醒、恢复和终止；
• 时间、事件、任务、优先级和资源调度；
• 心跳、租约、健康检查和失联判定；
• 快照、检查点、版本迁移和审计；
• 消息投递、事件广播、寻址和访问控制；
• 外部工具、数据和服务的受控接入；
• 故障检测、隔离、回滚和人工接管；
• 指标、日志、追踪和因果关联。

Environment

Environment 是 Agent 之外、能够产生观测或承受行动结果的一切：用户、API、文件、数据库、业务系统、硬件、其他 Agent 和时间事件。

环境不能直接修改 Agent 的核心状态。所有输入应先形成带来源、时间和可信度的观测；所有输出应先经过权限、预算和副作用检查。

World Model

World Model 是 Agent 对环境的可更新解释，至少表达：

• 实体：用户、服务、资源、Agent、任务；
• 关系：所有权、依赖、信任、协作、冲突；
• 状态：已知值、时间、来源和置信度；
• 事件：发生了什么、因果候选、影响范围；
• 预测：可能发生什么以及不确定性。

世界模型不是“事实本身”。它必须允许过期、冲突、修正和来源追踪。

Agent 与 Runtime 的责任边界

责任	Agent	Runtime
解释目标与价值取舍	负责	提供约束和审计，不代替判断
生命周期状态转换	提出意图、执行状态内行为	校验并提交转换
任务计划与决策	负责	提供调度、超时和资源边界
记忆内容选择	产生候选、评价意义	提供存储、索引、权限和保留策略
工具调用	选择动作和参数	校验权限、预算、幂等性并执行
故障处理	提供领域诊断和替代策略	检测基础设施故障、编排恢复
策略演化	产生假设和候选变更	执行验证、版本、发布和回滚门禁
安全与审计	遵守策略、解释意图	强制策略并保存不可抵赖记录

边界原则是：Agent 决定“为什么”和“做什么”，Runtime 约束“何时、以什么权限、使用多少资源、如何可靠地做”。

核心运行闭环

环境事件
   |
   v
观测采集 -> 来源校验 -> 世界模型更新
                           |
                           v
目标选择 -> 计划 -> 动作授权 -> 执行
                           |
                           v
结果观测 -> 评估 -> 记忆候选 -> 反思
                           |
                  +--------+--------+
                  |                 |
               继续行动          演化候选
                                    |
                           实验 -> 验证 -> 发布/拒绝

每个箭头都代表一个需要定义输入、输出、失败语义和审计信息的边界，而不是单纯的函数调用。

五项核心能力及其关系

持续运行

持续运行不等于进程永不退出。它意味着 Agent 的身份和必要状态可以跨进程、主机、版本和休眠周期延续。

故障恢复

恢复不等于无限重试。系统必须先判断失败类型、动作是否产生副作用、状态是否一致，再选择重试、补偿、回滚、转移、隔离或人工接管。

环境认知

认知来自观测，但观测可能迟到、冲突或错误。世界模型必须保留来源、时间和置信度，不能把所有输入直接当成事实。

自我认知

自我模型让 Agent 知道自己具备哪些已验证能力、哪些权限、哪些常见失败模式以及何时应请求帮助。它不能只依赖模型自述。

受控演化

演化是对长期行为的版本化变更。候选变更必须经过离线评估、隔离实验、回归验证和发布门禁，且保留回滚路径。

五项能力构成一个闭环：环境认知产生经验，自我认知解释表现，恢复机制处理失败，演化机制验证改进，持续运行保存结果。

关键不变量

无论采用什么框架和基础设施，后续实现都必须维护以下不变量：

1. 一个 agent_id 在同一时刻最多有一个获得有效写租约的活动实例。
2. 生命周期转换必须由可追踪事件触发，禁止无记录地跨状态修改。
3. 外部副作用必须拥有唯一操作标识，并定义幂等、查询或补偿策略。
4. 快照必须声明模式版本、逻辑版本和恢复点，恢复过程必须验证兼容性。
5. 记忆必须保留来源和可见范围；共享不能突破原始数据的授权边界。
6. 演化候选不能直接覆盖稳定版本，必须经过验证和可回滚发布。
7. Terminated 是不可逆的逻辑状态；需要恢复时应创建新的身份版本或新 Agent。

这些不变量会在核心契约中收敛为可测试条款。

设计状态与证据等级

为了避免把愿景写成现实，文档中的内容分为三类：

• 仓库事实：当前文件、脚本和部署配置可以直接验证，例如 VitePress 构建命令。
• 设计约束：后续实现必须满足的边界和不变量，例如状态转换需要事件记录。
• 候选方案：需要在实现或原型中验证的接口、字段和算法。

当前所有 Runtime 行为都属于设计约束或候选方案，尚没有运行代码证明其有效性。

推荐阅读顺序

第一次阅读建议继续到Agent 生命周期。准备实现时，先阅读核心契约和工程路线图，不要直接从数据库或框架选型开始。