ai-agent-deep-dive/docs/07-architecture-map.md

07. 架构能力地图

1. 顶层能力区

A. 入口层

对应需求：

• 提供 CLI 入口
• 提供初始化流程
• 提供 SDK 接入方式
• 提供 MCP 入口

B. Prompt 编排层

对应需求：

• 动态生成系统提示词
• 注入环境信息
• 注入语言与输出风格
• 注入记忆、MCP 说明、会话局部规则

C. 工具执行层

对应需求：

• 工具发现
• 工具输入校验
• 权限判断
• Hook 拦截
• 执行记录
• 输出回流

D. Agent 调度层

对应需求：

• 启动子 agent
• 支持 fork / background / remote / teammate 模式
• 管理 agent 生命周期
• 管理 agent 上下文边界

E. 扩展生态层

对应需求：

• Skills
• Plugins
• MCP
• 命令扩展
• 插件变量替换与配置注入

F. Memory / Session 层

对应需求：

• 项目记忆
• 用户记忆
• 会话摘要
• transcript
• resume

G. 任务与后台层

对应需求：

• 本地任务
• 后台 agent 任务
• 远程 agent 任务
• shell 任务
• 进度追踪与通知

H. 质量保证层

对应需求：

• verification agent
• 构建 / 测试 / lint / 类型检查
• adversarial probe
• FAIL / PASS / PARTIAL 判定

I. 界面与操作者体验层

对应需求：

• TUI 展示
• 状态栏
• 权限提示
• 任务进度
• 命令系统
• agent / skills / memory / hooks 可视化

2. 跨层系统性要求

2.1 安全要求跨层存在

• Prompt 层要提醒风险
• Tool 层要校验与限权
• Hook 层要能阻断
• UI 层要能提示用户

2.2 上下文管理跨层存在

• Prompt 组装要考虑动态边界
• Session 要考虑压缩与恢复
• Agent 要考虑上下文隔离
• Skills / MCP 要考虑按需注入

2.3 产品化要求跨层存在

• 每个子系统不仅要能工作，还要：
  • 可追踪
  • 可恢复
  • 可扩展
  • 可治理

3. 反推出来的组织设计

从架构地图可以反推出，这不是一个“以模型为中心”的产品，而是一个“以运行时操作系统为中心”的产品。

模型只是其中一个核心部件，真正的产品能力来自这些部分的组合：

• prompt assembly
• tool execution pipeline
• permission governance
• agent orchestration
• extension surface
• memory/session management
• verification and traceability

4. 产品经理视角下的总需求句

该产品的架构应被理解为一张能力地图：每一层都不是独立存在的功能点，而是在共同支撑一个目标——让 AI 在真实工程环境中成为一个可控、可扩展、可追踪的执行系统。