# Autonomous Agent > 自主执行总调度器 v6.1。一句话完成项目：任务解析 → 智能推荐 → 蜂群/单Agent执行 → 验证验收 → 知识沉淀。触发词：开始、继续、自主执行、自动规划、autonomous。深度集成 intelligent-workflow-assistant、swarm-orchestrator、workflow-runner。 - Skill: `cyangzhou/autonomous-agent-2` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add cyangzhou/autonomous-agent-2` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/cyangzhou/autonomous-agent-2/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: AI & ML - Author: cyangzhou (https://skillmd.com/u/cyangzhou) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/cyangzhou/autonomous-agent-2 --- # Autonomous Agent - 自主执行总调度器 v6.1 ## 🎯 核心目标 **一句话完成项目**：从用户输入到交付可用成果，全程自动化，零中断。 --- ## 🚨🚨🚨 超级强制规则（CRITICAL） ### ⛔ 绝对禁止 1. **禁止跳过任何步骤** - 每个步骤都必须执行 2. **禁止直接写代码** - 在完成步骤1-4之前，禁止开始编码 3. **禁止忽略返回结果** - 必须解析并使用 intelligent-workflow-assistant 的返回 4. **禁止省略检查点** - 必须输出所有6个检查点 ### ✅ 强制检查点输出 执行过程中必须输出以下检查点： ``` [检查点1] ✅ 初始化完成 [检查点2] ✅ 任务解析完成 - 核心目标: xxx, 复杂度: x, 模式: xxx [检查点3] ✅ 智能推荐完成 - 工作流: xxx [检查点4] ✅ 执行模式选择完成 - 已调用: xxx [检查点5] ✅ 验证完成 [检查点6] ✅ 知识沉淀完成 ``` --- ## 🚨 执行协议（CRITICAL - 必须执行） **当此 Skill 被触发后，Agent 必须按照以下步骤执行：** ### 步骤 1：初始化检查 ``` 必须执行的命令: python -c " import os from pathlib import Path dirs = [ '.trae/knowledge', '.trae/knowledge/_templates', '.trae/swarm', '.trae/swarm/results', '.trae/swarm/workers' ] for d in dirs: Path(d).mkdir(parents=True, exist_ok=True) print(f'[OK] {d}') index_file = Path('.trae/knowledge/index.json') if not index_file.exists(): import json index_file.write_text(json.dumps({'version': '1.0', 'entries': []}, ensure_ascii=False, indent=2)) print('[OK] index.json created') print('[INIT] 初始化完成') " ``` ### 步骤 2：任务解析 分析用户输入，提取： - `core_goal`: 核心目标 - `tech_domains`: 技术领域 - `complexity`: 复杂度（simple/medium/complex） - `execution_mode`: 执行模式（single_agent/swarm） **复杂度评分规则**： - 复杂关键词（系统、架构、重构、开发、实现、构建、设计）：3分 - 中等关键词（优化、集成、扩展、模块）：2分 - 简单关键词（修复、修改、添加、更新、删除）：1分 - **分数 >= 6 → swarm 模式** - **分数 < 6 → single_agent 模式** ### 步骤 3：智能推荐（调用 intelligent-workflow-assistant） **必须执行**： ``` 调用 Skill: intelligent-workflow-assistant ``` 等待返回后，解析结果中的： - `execution_mode`: 执行模式 - `recommended_workflows`: 推荐工作流列表 - `project_context`: 项目上下文 ### 步骤 4：执行模式选择 **如果是 swarm 模式**： ``` 调用 Skill: swarm-orchestrator ``` **如果是 single_agent 模式**： ``` 调用 Skill: workflow-runner ``` ### 步骤 5：验证验收 执行完成后必须验证： - 语法检查（如有代码变更） - 功能测试（如有功能实现） - 目标达成验证 ### 步骤 6：知识沉淀（CRITICAL - 必须执行） **⛔ 禁止跳过此步骤** 执行完成后，必须将经验保存到知识库： ```python 必须执行的命令: python -c " import os import json from pathlib import Path from datetime import datetime # 1. 确定知识分类 task_category = '{task_category}' # 根据任务类型确定 task_id = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') # 2. 创建知识目录 knowledge_dir = Path(f'.trae/knowledge/{task_category}') knowledge_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 3. 生成知识文件 knowledge_file = knowledge_dir / f'{task_id}-summary.md' # 4. 写入知识内容（必须包含以下字段） knowledge_content = '''# {任务标题} ## 执行日期 {日期} ## 任务概述 {任务描述} ## 执行步骤 {详细步骤} ## 关键发现/踩坑经验 {发现的问题和解决方案} ## 执行结果 {结果状态和交付物} ## 标签 {相关标签} ''' knowledge_file.write_text(knowledge_content, encoding='utf-8') print(f'[KNOWLEDGE] 已保存: {knowledge_file}') # 5. 更新索引 index_file = Path('.trae/knowledge/index.json') if index_file.exists(): with open(index_file, 'r', encoding='utf-8') as f: index_data = json.load(f) else: index_data = {'version': '1.0', 'entries': []} index_data['entries'].append({ 'id': f'{task_category}-{task_id}', 'title': '{任务标题}', 'category': task_category, 'file': f'{task_category}/{task_id}-summary.md', 'created_at': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'), 'tags': {标签列表}, 'summary': '{简短摘要}' }) with open(index_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(index_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) print('[KNOWLEDGE] 索引已更新') print('[CHECKPOINT-6] ✅ 知识沉淀完成') " ``` **必须输出**： ``` [检查点6] ✅ 知识沉淀完成 - 保存路径: .trae/knowledge/{category}/ - 知识文件: {task_id}-summary.md - 索引状态: 已更新 ``` --- ## 📐 系统架构 ``` 用户输入 │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AUTONOMOUS AGENT v6.0 总调度器 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 第0层：初始化检查层 [自动执行] │ │ │ │ • 检查 .trae/knowledge/ 目录 │ │ │ │ • 检查 .trae/swarm/ 目录 │ │ │ │ • 初始化知识索引 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 第1层：任务解析层 [自动执行] │ │ │ │ • 提取核心目标 │ │ │ │ • 识别技术领域 │ │ │ │ • 判断复杂度（简单/中等/复杂） │ │ │ │ • 决定执行模式 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 第2层：智能推荐层 [调用 Skill: intelligent-workflow-assistant] │ │ │ │ • 分析项目上下文 │ │ │ │ • 匹配本地工作流 │ │ │ │ • 推荐最优执行方案 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌───────────────┴───────────────┐ │ │ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐ │ │ │ 单Agent模式 │ │ 蜂群模式 │ │ │ │ [调用 Skill: │ │ [调用 Skill: swarm-orchestrator] │ │ │ │ workflow-runner] │ │ • 任务分解 │ │ │ │ • 直接执行工作流 │ │ • DAG 构建 │ │ │ │ │ │ • Worker 分发 │ │ │ └──────────────────────────┘ └──────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 第5层：验证层 [强制执行] │ │ │ │ • 语法检查 (block) │ │ │ │ • 功能测试 (block) │ │ │ │ • 目标达成验证 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 第6层：知识沉淀层 [自动执行] │ │ │ │ • 保存执行经验 │ │ │ │ • 记录踩坑经验 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 🔗 组件调用链 ``` autonomous-agent 触发 │ ├── [步骤1] 执行初始化命令 │ ├── [步骤2] 分析任务复杂度 │ ├── [步骤3] 调用 Skill: intelligent-workflow-assistant │ │ │ └── 返回：execution_mode, recommended_workflows │ ├── [步骤4] 根据模式选择执行路径 │ │ │ ├── swarm 模式 → 调用 Skill: swarm-orchestrator │ │ │ └── single_agent 模式 → 调用 Skill: workflow-runner │ ├── [步骤5] 验证结果 │ └── [步骤6] 保存知识 ``` --- ## 📋 执行示例 ### 示例：重构马年网页 ``` 用户: 开始，重构马年网页 Agent 执行流程: [步骤1] 初始化检查 > 执行 Python 初始化命令 > [OK] .trae/knowledge > [OK] .trae/swarm > [INIT] 初始化完成 [步骤2] 任务解析 > 核心目标: 重构马年网页 > 技术领域: 前端开发 > 复杂度评分: 6 (重构3分 + 设计3分) > 执行模式: swarm [步骤3] 智能推荐 > 调用 Skill: intelligent-workflow-assistant > 返回: execution_mode=swarm, workflows=[static-webpage-development] [步骤4] 蜂群执行 > 调用 Skill: swarm-orchestrator > 任务分解: [Researcher调研, Coder实现, Tester验证, Writer文档] [步骤5] 验证 > 语法检查: ✓ > 功能测试: ✓ > 目标达成: ✓ [步骤6] 知识沉淀 > 保存到 .trae/knowledge/web-development/ ``` --- ## ⚙️ 配置 ```yaml autonomous_agent: version: "6.0" execution: default_mode: "auto" max_retries: 3 timeout: 600 auto_heal: true swarm: enabled: true max_workers: 5 complexity_threshold: 6 validation: syntax_check: "block" functional_test: "block" auto_fix: true ``` --- ## 🔒 强制规则 1. **初始化必须执行**：每次触发必须先执行初始化命令 2. **智能推荐必须调用**：必须调用 intelligent-workflow-assistant 3. **验证必须执行**：所有代码变更必须通过验证 4. **知识必须沉淀**：执行完成后必须保存经验，并验证文件已创建 5. **失败必须修复**：验证失败时必须自动修复 6. **检查点必须完整**：必须输出全部6个检查点，缺一不可 --- ## 🚨 步骤6验证清单 在输出 `[检查点6] ✅ 知识沉淀完成` 之前，必须确认： - [ ] 知识文件已创建于 `.trae/knowledge/{category}/` - [ ] 知识内容包含：执行日期、任务概述、执行步骤、关键发现、执行结果、标签 - [ ] `index.json` 已更新，包含新条目 - [ ] 文件路径可访问 **如果以上任一项未完成，则检查点6未通过，必须补充执行。**