ai-agent-deep-dive/docs/15-mvp-scope.md

15. Python 版本 MVP 范围

1. 目标

避免 Python 版本一开始就无限扩张。MVP 只做能跑通核心闭环的最小系统。

2. MVP 必须包含

2.1 主循环

• 多轮 query loop
• tool call -> tool result -> next turn

2.2 基础工具

• read file
• write file
• edit file
• grep/search
• bash

2.3 基础权限系统

• allow / ask / deny
• 被拒后不原样重试

2.4 基础 transcript / session

• 消息持久化
• resume 会话

2.5 基础 memory

• 用户 / 项目记忆注入
• 简单记忆文件结构

2.6 基础 agent orchestration

• main agent
• 至少一个 verification agent
• 可选一个 explore / plan agent

2.7 基础 compact

• 超长消息时压缩历史
• 工具结果 budget 裁剪

3. MVP 可以后置的能力

• 完整 TUI
• remote execution
• 多人 teammate / swarm
• 高级 telemetry
• 高级 tracing
• 复杂 MCP delta 更新
• 高级 proactive / coordinator 模式
• 完整插件生态

4. 推荐实现顺序

1. 消息模型
2. 主循环
3. 工具执行链
4. transcript / resume
5. memory
6. verification agent
7. skills / plugin / MCP 里的最小一项

5. 成功标准

MVP 成功不等于“功能很多”，而是下面闭环能跑通：

用户给任务 -> 系统多轮推进 -> 调用工具 -> 保留上下文 -> 必要时压缩 -> 完成后给结果 -> 可恢复会话 -> 可做基本验证

6. 不建议在 MVP 阶段做的错误方向

• 先做复杂 UI
• 先做很多 agent 类型
• 先做大而全插件系统
• 没有 transcript / resume 就上 background task
• 没有权限系统就直接开放 bash