Agent 系统文档

Ruflo Agent 核心架构 | 基于 Claude Flow V3

📊 核心数字

指标	数值
MCP Tools	314 个
CLI 命令	60+ 个
Skills	30 个
AgentDB Controllers	19 个
Native Plugins	21 个

🤖 Agent 类型（16种 + Custom）

核心类型

类型	用途	场景
`coordinator`	编排其他 agents	多 agent 协调任务
`coder`	编写代码	功能实现
`tester`	编写测试	单元测试、集成测试
`reviewer`	审查代码	Code Review
`architect`	系统设计	架构规划
`researcher`	分析需求	需求调研
`security-architect`	安全设计	安全审计
`performance-engineer`	性能优化	性能调优

专用类型

类型	用途
`security-auditor`	安全审计
`memory-specialist`	记忆管理
`hierarchical-coordinator`	层级协调
`mesh-coordinator`	网状协调
`adaptive-coordinator`	自适应协调
`byzantine-coordinator`	拜占庭共识
`raft-manager`	Raft 管理
`gossip-coordinator`	Gossip 协议

🔄 Swarm 协作架构

Swarm 是多 Agent 协作的基本单元，支持多种拓扑结构。

拓扑类型

mermaid

graph LR
    subgraph hierarchical["层级拓扑 (Hierarchical)"]
        C1["Coordinator"]
        A1["Architect"]
        C2["Coder"]
        C3["Tester"]
        R1["Reviewer"]
        C1 --> A1
        A1 --> C2
        A1 --> C3
        C2 --> R1
    end
    
    subgraph mesh["网状拓扑 (Mesh)"]
        M1["Agent 1"]
        M2["Agent 2"]
        M3["Agent 3"]
        M4["Agent 4"]
        M1 <--> M2
        M1 <--> M3
        M2 <--> M4
        M3 <--> M4
    end

拓扑	适用场景	特点
`hierarchical`	团队协作、防漂移	上下级管理
`mesh`	对等协作	无中心
`hierarchical-mesh`	混合模式（V3 推荐）	兼顾两者
`ring`	顺序处理	流水线
`star`	中心辐射	单点协调
`adaptive`	动态切换	智能拓扑

🔗 协作流程

典型开发流程

mermaid

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant CF as Claude-Flow
    participant Coord as Coordinator
    participant Arch as Architect
    participant Coder as Coder
    participant Test as Tester
    participant Review as Reviewer

    U->>CF: 启动 Swarm (hierarchical)
    CF->>Coord: Spawn Coordinator
    CF->>Arch: Spawn Architect
    CF->>Coder: Spawn Coder x2
    CF->>Test: Spawn Tester
    CF->>Review: Spawn Reviewer

    Coord->>Arch: 分析需求，设计架构
    Arch->>Coder: 下发实现任务
    Coder->>Coder: 并行编写代码
    Coder->>Test: 提交代码审查
    Test->>Review: 进行测试
    Review->>Coord: 审查结果汇总
    Coord->>U: 任务完成报告

消息处理规则

mermaid

flowchart TD
    A["1 条消息 = 所有相关操作"] --> B["并发/并行执行"]
    B --> C["Task Tool 派生 agents"]
    C --> D["MCP + Task Tool 同一消息"]
    D --> E["maxAgents: 6-8"]
    
    style A fill:#ff6b6b
    style E fill:#4ecdc4

💾 Memory 持久化记忆

跨 session 的持久化记忆系统，支持向量搜索。

mermaid

graph LR
    A["当前 Session"] -->|存储| M["Memory Store"]
    B["历史 Session"] -->|检索| M
    M -->|向量匹配| C["Pattern 匹配"]
    C -->|score > 0.7| D["使用该模式"]
    C -->|score < 0.7| E["创建新模式"]

Memory 工作流

1. BEFORE: memory_search(query="任务关键词")
   → 找到相似模式 (score > 0.7 则使用)

2. COORDINATE: swarm_init(topology="hierarchical")

3. EXECUTE: 实际编写代码/执行命令

4. AFTER: memory_store(key="pattern-x", value="成功经验")

🌐 Federation 跨机器通信

安全的跨机器 Agent 通信机制。

mermaid

graph TB
    subgraph Machine1["机器 1"]
        A1["Agent A"]
        A2["Agent B"]
    end
    
    subgraph Machine2["机器 2"]
        B1["Agent C"]
        B2["Agent D"]
    end
    
    A1 <-->|Federation 安全通道| B1
    A2 <-->|Federation 安全通道| B2
    B1 <-->|跨机协调| A1

🪝 Hooks 生命周期钩子（17种）

mermaid

stateDiagram-v2
    [*] --> pre_task: 任务开始前
    pre_task --> executing: 执行中
    executing --> post_task: 任务完成后
    post_task --> reviewing: 审查阶段
    reviewing --> [*]: 流程结束
    
    pre_task --> pre_agent: Agent 启动前
    post_task --> post_agent: Agent 结束后
    
    session_start --> executing
    executing --> session_end

Hook 类型	触发时机
`pre-task`	任务开始前
`post-task`	任务完成后
`pre-agent`	Agent 启动前
`post-agent`	Agent 结束后
`session-start`	Session 开始
`session-end`	Session 结束
`route`	路由决策
`worker-dispatch`	Worker 调度

📋 CLI 命令参考

Swarm 命令

bash

# 初始化 Swarm
npx claude-flow swarm init --topology hierarchical --max-agents 8

# 启动任务
npx claude-flow swarm start --objective "任务描述" --strategy development

# 查看状态
npx claude-flow swarm status

# 停止 Swarm
npx claude-flow swarm stop

Agent 命令

bash

# 派生 Agent
npx claude-flow agent spawn --type coder --name coder-1

# 列出 Agents
npx claude-flow agent list

# 查看状态
npx claude-flow agent status AGENT_ID

# 停止 Agent
npx claude-flow agent stop AGENT_ID

Memory 命令

bash

# 存储
npx claude-flow memory store --key "pattern-x" --value "成功经验" --namespace patterns

# 搜索
npx claude-flow memory search --query "任务关键词"

# 检索
npx claude-flow memory retrieve --key "pattern-x"

🛠️ MCP Tools（314个）

协调类

Tool	用途
`swarm_init`	初始化 Swarm
`swarm_status`	查看 Swarm 状态
`agent_spawn`	注册 Agent 角色
`agent_status`	查看 Agent 状态
`task_orchestrate`	多 Agent 任务协调

记忆类

Tool	用途
`memory_search`	向量搜索
`memory_store`	存储模式
`memory_retrieve`	精确检索
`neural_train`	模式训练
`neural_status`	学习状态

Hive Mind（高级）

Tool	用途
`hive-mind_init`	拜占庭共识初始化
`hive-mind_spawn`	派生 Hive Workers
`hive-mind_broadcast`	广播消息

📦 Skills（30个）

Skill	用途
`$swarm-orchestration`	多 Agent 协调
`$memory-management`	记忆存储/检索
`$sparc-methodology`	结构化开发
`$security-audit`	安全扫描
`$performance-analysis`	性能分析
`$github-automation`	CI/CD 管理
`$hive-mind`	拜占庭共识
`$neural-training`	模式学习

⚙️ 默认配置

配置项	默认值
Topology	`hierarchical`
Max Agents	8
Strategy	`specialized`
Consensus	`raft`
Memory	`hybrid`

🚀 快速开始

5-Agent 开发团队

bash

npx claude-flow swarm init --topology hierarchical --max-agents 8
npx claude-flow agent spawn --type coordinator --name coord-1
npx claude-flow agent spawn --type architect --name arch-1
npx claude-flow agent spawn --type coder --name coder-1
npx claude-flow agent spawn --type coder --name coder-2
npx claude-flow agent spawn --type tester --name tester-1
npx claude-flow agent spawn --type reviewer --name reviewer-1
npx claude-flow swarm start --objective "实现新功能" --strategy development

Bug 修复团队（4 Agents）

bash

npx claude-flow swarm init --topology hierarchical --max-agents 4
npx claude-flow agent spawn --type coordinator --name lead
npx claude-flow agent spawn --type researcher --name debug
npx claude-flow agent spawn --type coder --name fix
npx claude-flow agent spawn --type tester --name verify
npx claude-flow swarm start --objective "修复 Bug" --strategy development

安全审计团队（3 Agents）

bash

npx claude-flow swarm init --topology hierarchical --max-agents 4
npx claude-flow agent spawn --type coordinator --name lead
npx claude-flow agent spawn --type security-architect --name audit
npx claude-flow agent spawn --type reviewer --name review
npx claude-flow swarm start --objective "安全审计" --strategy development

📐 Agent 协作拓扑图

完整功能开发流程

mermaid

graph TD
    Start["开始"] --> Init["swarm_init"]
    Init --> Spawn["agent_spawn x6"]
    
    Spawn --> Coord["Coordinator"]
    Spawn --> Arch["Architect"]
    Spawn --> C1["Coder-1"]
    Spawn --> C2["Coder-2"]
    Spawn --> Test["Tester"]
    Spawn --> Rev["Reviewer"]
    
    Coord --> Arch["分析需求"]
    Arch --> C1["设计 & 实现"]
    Arch --> C2["设计 & 实现"]
    C1 --> Test["测试"]
    C2 --> Test["测试"]
    Test --> Rev["审查"]
    Rev --> End["完成"]
    
    style Start fill:#ff6b6b
    style End fill:#4ecdc4
    style Coord fill:#ffe66d
    style Arch fill:#ffe66d

Agent 系统文档 ​

📊 核心数字 ​

🤖 Agent 类型（16种 + Custom） ​

核心类型 ​

专用类型 ​

🔄 Swarm 协作架构 ​

拓扑类型 ​

🔗 协作流程 ​

典型开发流程 ​

消息处理规则 ​

💾 Memory 持久化记忆 ​

Memory 工作流 ​

🌐 Federation 跨机器通信 ​

🪝 Hooks 生命周期钩子（17种） ​

📋 CLI 命令参考 ​

Swarm 命令 ​

Agent 命令 ​

Memory 命令 ​

🛠️ MCP Tools（314个） ​

协调类 ​

记忆类 ​

Hive Mind（高级） ​

📦 Skills（30个） ​

⚙️ 默认配置 ​

🚀 快速开始 ​

5-Agent 开发团队 ​

Bug 修复团队（4 Agents） ​

安全审计团队（3 Agents） ​

📐 Agent 协作拓扑图 ​

完整功能开发流程 ​

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Swarm 命令

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协调类

记忆类

Hive Mind（高级）

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Bug 修复团队（4 Agents）

安全审计团队（3 Agents）

📐 Agent 协作拓扑图

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