AISD Sub-Agents 系统

基于 Anthropic 的 sub-agents 模式实现的分布式智能代理系统，为 AISD Toolkit 提供专业化的 AI 能力。

特性

• 专业化分工：每个 agent 专注特定领域，提供深度专业知识
• 并行执行：支持多个 agents 并行工作，提高效率
• 灵活组合：agents 可自由组合完成复杂任务
• 消息总线：完善的 agent 间通信机制
• 易于扩展：简单的 API 支持添加新的专业 agents

安装

pnpm add @aisd/sub-agents

快速开始

import { createOrchestrator } from '@aisd/sub-agents';

// 创建 orchestrator
const orchestrator = createOrchestrator();

// 执行需求分析
const result = await orchestrator.executeWorkflow({
  type: 'requirement-analysis',
  input: {
    rawRequirements: '用户需要一个实时协作的文档编辑器...',
    projectContext: {
      domain: 'collaboration-tools'
    }
  }
});

// 处理结果
if (result.success) {
  result.results.forEach((output, agentId) => {
    console.log(`${agentId}: `, output.data);
  });
}

可用的 Agents

Requirements Agent

• ID: requirements-agent
• 功能: 需求分析、EARS 转换、依赖识别
• 输入: 原始需求文本、项目上下文
• 输出: EARS 格式需求、澄清问题、风险评估

Architecture Agent (开发中)

• ID: architecture-agent
• 功能: 技术架构设计、技术选型
• 输入: EARS 需求、技术约束
• 输出: 架构图、技术栈建议、ADR

Testing Agent (开发中)

• ID: testing-agent
• 功能: 测试策略制定、测试用例生成
• 输入: 需求、架构设计
• 输出: 测试策略、测试用例、测试数据

Code Review Agent (开发中)

• ID: code-review-agent
• 功能: 代码质量审查、安全检查
• 输入: 代码文件、审查标准
• 输出: 问题列表、改进建议

Documentation Agent (开发中)

• ID: documentation-agent
• 功能: 文档生成、API 文档维护
• 输入: 代码库、架构设计
• 输出: 技术文档、API 文档、用户指南

Knowledge Agent (开发中)

• ID: knowledge-agent
• 功能: 知识提取、模式识别
• 输入: 项目历史、代码变更
• 输出: 最佳实践、经验教训

创建自定义 Agent

import { BaseAgent, AgentInput, ValidationResult } from '@aisd/sub-agents';

export class MyCustomAgent extends BaseAgent {
  constructor() {
    super({
      id: 'my-custom-agent',
      name: 'My Custom Agent',
      description: '自定义 agent 描述',
      capabilities: [
        {
          name: 'analyze',
          description: '分析功能'
        }
      ]
    });
  }

  protected async validateInput(input: AgentInput): Promise<ValidationResult> {
    // 验证输入
    return { valid: true };
  }

  protected async prepareContext(input: AgentInput) {
    // 准备上下文
    return input.context;
  }

  protected async executeTask(context: any, data: any) {
    // 执行任务
    return { result: 'success' };
  }

  protected async formatOutput(result: any) {
    // 格式化输出
    return result;
  }
}

// 注册自定义 agent
orchestrator.registerAgent(new MyCustomAgent());

工作流类型

预定义工作流

• requirement-analysis: 需求分析工作流
• code-review: 代码审查工作流
• knowledge-extraction: 知识提取工作流

自定义工作流

const result = await orchestrator.executeWorkflow({
  type: 'custom',
  agents: ['agent1', 'agent2'],
  input: { /* 输入数据 */ },
  options: {
    parallel: true,
    timeout: 60000
  }
});

事件监听

// 监听工作流事件
orchestrator.on('workflow:start', ({ workflowId, task }) => {
  console.log(`工作流开始: ${workflowId}`);
});

orchestrator.on('workflow:complete', ({ workflowId, result }) => {
  console.log(`工作流完成: ${workflowId}`);
});

// 监听 agent 事件
orchestrator.on('agent:registered', ({ agentId }) => {
  console.log(`Agent 注册: ${agentId}`);
});

// 监听日志
orchestrator.on('log', ({ level, message, agentId }) => {
  console.log(`[${agentId}] ${level}: ${message}`);
});

CLI 集成

# 分析需求文档
aisd analyze -t requirements -i requirements.txt -o analysis.json

# 使用特定 agents
aisd analyze -t code-review -a code-review-agent,testing-agent -i pr.json

# 提取项目知识
aisd analyze -t knowledge-extraction -i project-history.json

配置选项

const orchestrator = new AISDOrchestrator({
  maxConcurrency: 5,      // 最大并发数
  timeout: 60000,         // 超时时间(ms)
  retryFailedAgents: true, // 失败重试
  logLevel: 'info'        // 日志级别
});

最佳实践

1. 选择合适的 agents：根据任务类型选择必要的 agents，避免过度使用
2. 优化输入数据：提供结构化的输入数据以获得更好的结果
3. 处理错误：始终检查 result.success 并处理错误情况
4. 监控性能：使用事件监听跟踪执行时间和资源使用
5. 渐进式采用：从单个 agent 开始，逐步增加复杂度

路线图

• [ ] 完成所有核心 agents 实现
• [ ] 添加 agent 间直接通信
• [ ] 实现 agent 状态持久化
• [ ] 支持流式输出
• [ ] 添加更多预定义工作流
• [ ] 性能优化和缓存机制

贡献

欢迎贡献新的 agents 或改进现有功能！请查看贡献指南。

许可证

MIT