AgenticWorkflow：通用智能体技能与执行工具链
一种多能干细胞框架和多智能体执行引擎，将复杂任务转化为确定性、自我验证的自主工作流。
执行不变量
$$\text{意图} \xrightarrow{\text{研究}} \text{计划（SOT state.yaml）} \xrightarrow{\text{实现}} \text{四层质量门} \xrightarrow{\text{pACS 增量}} \text{已验证的交付物}$$
⚡ 动态模式路由器
从上下文或显式标志中检测所需的模式：
| 模式 | 触发短语 | 核心执行流 |
|---|---|---|
| 1. DESIGN（设计） | "design workflow"、"new pipeline"、"workflow.md" | 研究 → 规划 → 实现三阶段蓝图生成 |
| 2. EXECUTE（执行） | "run workflow"、"execute pipeline"、"start step" | SOT状态机驱动，逐步生成交付物 |
| 3. AUTOPILOT（自动驾驶） | "autopilot"、"fully automated"、"hands-off" | 自动批准 (human) 检查点，记录决策日志；强制启用安全挂钩 |
| 4. ULW（超严格工作） | "ulw"、"ultrawork"、"maximum rigor" | 三个增强器：西西弗斯持久性、强制分解、重试升级 |
| 5. VERIFY（验证） | "verify step"、"quality gates"、"run pacs" | L0防跳过 → L1验证 → L1.5 pACS → L2对抗性审查 |
| 6. OPTIMIZE（优化） | "optimize workflow"、"reduce cycle time"、"streamline" | 精益瓶颈分析、自动化评分、周期时间压缩 |
三个绝对标准（宪法准则）
由此技能创建或管理的每个工作流、工具和子智能体都严格继承三个绝对标准：
- 绝对标准 1：最终交付物的质量
完全忽略速度、代币成本、工作量和长度限制。每个决策的唯一标准是最终交付物的质量。
- 绝对标准 2：单文件 SOT + 层次化内存
所有共享状态集中在一个文件（
state.yaml）中。SOT写入权限专属于编排器/团队负责人。并行智能体从不同时修改共享文件。 - 绝对标准 3：代码变更协议（CCP）
在编写、修改、添加或删除代码之前，内部执行：步骤1（理解意图）→ 步骤2（涟漪效应分析）→ 步骤3（变更计划）。受编码锚点（CAP-1~4）约束。
四层质量保证栈
flowchart TD
StepStart["步骤执行"] --> L0["L0：防跳过物理守卫（文件存在且 >= 100 字节）"]
L0 -->|通过| L1["L1：验证门（100% 功能目标达成）"]
L0 -->|失败| Diag["溯因诊断"]
L1 -->|通过| L15["L1.5：pACS 自评分（F/C/L 事前评分）"]
L1 -->|失败| Diag
L15 -->|红色：<50| Diag
L15 -->|绿色/黄色| L2["L2：对抗性审查（@reviewer + @fact-checker）"]
L2 -->|通过| SOT["推进 SOT（current_step + 1）"]
L2 -->|失败| Diag
Diag --> Retry["使用替代假设重试（最多 3 次）"]
- L0 防跳过守卫：确定性验证交付物存在于磁盘上且非空（
MIN_OUTPUT_SIZE >= 100 字节）。 - L1 验证门：语义验证所有验收标准 100% 达成。
- L1.5 pACS（预测性智能体置信度评分）：在忠实度、完整性和逻辑方面进行事前评估。$pACS = \min(F, C, L)$。
绿色（>= 70）：自动推进。黄色（50 - 69）：在决策日志中标记薄弱维度并继续。红色（< 50）：停止并触发返工。
- L2 对抗性审查：由
@reviewer和@fact-checker进行独立的生成器-批评者评估。
工作流优化引擎（精益与自动化）
在分析或优化工作流时：
- 瓶颈严重性：对瓶颈进行 1 到 5 分的评分。
- 自动化潜力：量化适合智能体委托的手动任务。
- 错误减少：在故障传播之前，在根本原因处实施质量门。
- 周期时间缩减：目标是减少 >= 40% 的周期时间，同时提高交付物质量。
自主自补能引擎与断路器
系统作为一个端到端的自主引擎运行，并带有内置的能量管理：
- 自补能与能量循环：动态代币和上下文余量监控，在上下文耗尽前自动进行 RLM 状态压缩和补能检查点。
- Fable 断路器：状态转换
CLOSED→OPEN→HALF_OPEN。当连续失败次数 $\ge 2$ 时，自动停止推测性抖动，通过溯因诊断（diagnose_context.py）隔离根本原因，并执行结构化恢复。 - 清洁代码守卫：自动 AST 守卫通道，检查 24 条清洁代码准则（小型函数、意图揭示名称、最多 4 个参数、不吞没异常、不使用虚假成功模拟）。
- AI 工程评估：集成的五分之四差异影响测试（$\ge 0.80$）、PSI 分布漂移监控以及对抗性提示注入净化。
CLI 与工具链集成
# 启动带有自补能与能量管理的端到端自动驾驶工作流
agentic-workflow autopilot --title "Production Pipeline" --goal "Autonomous Delivery"
# 运行清洁代码守卫审计（SOLID、24 条准则、AI 故障模式）
agentic-workflow guard [directory]
# 执行 AI 工程师公平性、漂移和提示注入评估门
agentic-workflow eval
# 查询多智能体可观测跟踪日志和跨度
agentic-workflow traces
# 初始化基础设施、SOT 运行时目录和健康检查
agentic-workflow init
# 验证工作流模式、SOT 完整性和 pACS 日志
agentic-workflow validate
# 检查实时工作流仪表板和可观测性指标
agentic-workflow status
# 运行完整的自动化测试套件（安全性、守卫、MAS、评估器）
agentic-workflow test
参考地图
- 架构与DNA：
soul.md、AGENTICWORKFLOW-ARCHITECTURE-AND-PHILOSOPHY.md - 操作手册：
AGENTICWORKFLOW-USER-MANUAL.md - 通用指令：
AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md - 协议：
docs/protocols/（autopilot-execution、quality-gates、ulw-mode、code-change-protocol、context-preservation-detail） - 子智能体：
.claude/agents/（reviewer、fact-checker、translator） - 脚本：
.claude/hooks/scripts/（context_guard、validate_pacs、validate_review 等）