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synced 2026-05-06 16:26:16 +08:00
Optimize Chinese translations: preserve English proper nouns (Skills, Agent, Subagent, Context Compact, etc.)
Co-authored-by: wbxl2000 <57169560+wbxl2000@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
copilot-swe-agent[bot]
@@ -1,8 +1,8 @@
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# s01: The Agent Loop (智能体循环)
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# s01: The Agent Loop (Agent 循环)
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`[ s01 ] s02 > s03 > s04 > s05 > s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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> *"One loop & Bash is all you need"* -- 一个工具 + 一个循环 = 一个智能体。
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> *"One loop & Bash is all you need"* -- 一个工具 + 一个循环 = 一个 Agent。
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## 问题
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@@ -90,7 +90,7 @@ def agent_loop(query):
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messages.append({"role": "user", "content": results})
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```
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不到 30 行, 这就是整个智能体。后面 11 个章节都在这个循环上叠加机制 -- 循环本身始终不变。
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不到 30 行, 这就是整个 Agent。后面 11 个章节都在这个循环上叠加机制 -- 循环本身始终不变。
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## 变更内容
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@@ -1,12 +1,12 @@
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# s04: Subagents (子智能体)
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# s04: Subagents (Subagent)
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`s01 > s02 > s03 > [ s04 ] s05 > s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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> *"大任务拆小, 每个小任务干净的上下文"* -- 子智能体用独立 messages[], 不污染主对话。
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> *"大任务拆小, 每个小任务干净的上下文"* -- Subagent 用独立 messages[], 不污染主对话。
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## 问题
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智能体工作越久, messages 数组越胖。每次读文件、跑命令的输出都永久留在上下文里。"这个项目用什么测试框架?" 可能要读 5 个文件, 但父智能体只需要一个词: "pytest。"
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Agent 工作越久, messages 数组越胖。每次读文件、跑命令的输出都永久留在上下文里。"这个项目用什么测试框架?" 可能要读 5 个文件, 但父 Agent 只需要一个词: "pytest。"
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## 解决方案
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@@ -26,7 +26,7 @@ Parent context stays clean. Subagent context is discarded.
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## 工作原理
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1. 父智能体有一个 `task` 工具。子智能体拥有除 `task` 外的所有基础工具 (禁止递归生成)。
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1. 父 Agent 有一个 `task` 工具。Subagent 拥有除 `task` 外的所有基础工具 (禁止递归生成)。
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```python
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PARENT_TOOLS = CHILD_TOOLS + [
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@@ -40,7 +40,7 @@ PARENT_TOOLS = CHILD_TOOLS + [
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]
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```
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2. 子智能体以 `messages=[]` 启动, 运行自己的循环。只有最终文本返回给父智能体。
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2. Subagent 以 `messages=[]` 启动, 运行自己的循环。只有最终文本返回给父 Agent。
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```python
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def run_subagent(prompt: str) -> str:
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@@ -69,7 +69,7 @@ def run_subagent(prompt: str) -> str:
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) or "(no summary)"
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```
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子智能体可能跑了 30+ 次工具调用, 但整个消息历史直接丢弃。父智能体收到的只是一段摘要文本, 作为普通 `tool_result` 返回。
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Subagent 可能跑了 30+ 次工具调用, 但整个消息历史直接丢弃。父 Agent 收到的只是一段摘要文本, 作为普通 `tool_result` 返回。
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## 相对 s03 的变更
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@@ -1,4 +1,4 @@
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# s05: Skills (技能加载)
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# s05: Skills (Skill 加载)
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`s01 > s02 > s03 > s04 > [ s05 ] s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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@@ -6,7 +6,7 @@
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## 问题
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你希望智能体遵循特定领域的工作流: git 约定、测试模式、代码审查清单。全塞进系统提示太浪费 -- 10 个技能, 每个 2000 token, 就是 20,000 token, 大部分跟当前任务毫无关系。
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你希望 Agent 遵循特定领域的工作流: git 约定、测试模式、代码审查清单。全塞进系统提示太浪费 -- 10 个 Skill, 每个 2000 token, 就是 20,000 token, 大部分跟当前任务毫无关系。
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## 解决方案
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@@ -29,11 +29,11 @@ When model calls load_skill("git"):
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+--------------------------------------+
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```
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第一层: 系统提示中放技能名称 (低成本)。第二层: tool_result 中按需放完整内容。
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第一层: 系统提示中放 Skill 名称 (低成本)。第二层: tool_result 中按需放完整内容。
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## 工作原理
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1. 每个技能是一个目录, 包含 `SKILL.md` 文件和 YAML frontmatter。
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1. 每个 Skill 是一个目录, 包含 `SKILL.md` 文件和 YAML frontmatter。
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```
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skills/
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@@ -43,7 +43,7 @@ skills/
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SKILL.md # ---\n name: code-review\n description: Review code\n ---\n ...
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```
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2. SkillLoader 递归扫描 `SKILL.md` 文件, 用目录名作为技能标识。
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2. SkillLoader 递归扫描 `SKILL.md` 文件, 用目录名作为 Skill 标识。
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```python
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class SkillLoader:
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@@ -82,14 +82,14 @@ TOOL_HANDLERS = {
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}
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```
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模型知道有哪些技能 (便宜), 需要时再加载完整内容 (贵)。
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模型知道有哪些 Skill (便宜), 需要时再加载完整内容 (贵)。
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## 相对 s04 的变更
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| 组件 | 之前 (s04) | 之后 (s05) |
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|----------------|------------------|--------------------------------|
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| Tools | 5 (基础 + task) | 5 (基础 + load_skill) |
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| 系统提示 | 静态字符串 | + 技能描述列表 |
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| 系统提示 | 静态字符串 | + Skill 描述列表 |
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| 知识库 | 无 | skills/\*/SKILL.md 文件 |
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| 注入方式 | 无 | 两层 (系统提示 + result) |
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@@ -6,7 +6,7 @@
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## 问题
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上下文窗口是有限的。读一个 1000 行的文件就吃掉 ~4000 token; 读 30 个文件、跑 20 条命令, 轻松突破 100k token。不压缩, 智能体根本没法在大项目里干活。
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上下文窗口是有限的。读一个 1000 行的文件就吃掉 ~4000 token; 读 30 个文件、跑 20 条命令, 轻松突破 100k token。不压缩, Agent 根本没法在大项目里干活。
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## 解决方案
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@@ -8,7 +8,7 @@
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s03 的 TodoManager 只是内存中的扁平清单: 没有顺序、没有依赖、状态只有做完没做完。真实目标是有结构的 -- 任务 B 依赖任务 A, 任务 C 和 D 可以并行, 任务 E 要等 C 和 D 都完成。
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没有显式的关系, 智能体分不清什么能做、什么被卡住、什么能同时跑。而且清单只活在内存里, 上下文压缩 (s06) 一跑就没了。
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没有显式的关系, Agent 分不清什么能做、什么被卡住、什么能同时跑。而且清单只活在内存里, 上下文压缩 (s06) 一跑就没了。
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## 解决方案
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@@ -6,7 +6,7 @@
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## 问题
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有些命令要跑好几分钟: `npm install`、`pytest`、`docker build`。阻塞式循环下模型只能干等。用户说 "装依赖, 顺便建个配置文件", 智能体却只能一个一个来。
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有些命令要跑好几分钟: `npm install`、`pytest`、`docker build`。阻塞式循环下模型只能干等。用户说 "装依赖, 顺便建个配置文件", Agent 却只能一个一个来。
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## 解决方案
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@@ -1,4 +1,4 @@
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# s09: Agent Teams (智能体团队)
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# s09: Agent Teams (Agent 团队)
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`s01 > s02 > s03 > s04 > s05 > s06 | s07 > s08 > [ s09 ] s10 > s11 > s12`
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@@ -6,9 +6,9 @@
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## 问题
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子智能体 (s04) 是一次性的: 生成、干活、返回摘要、消亡。没有身份, 没有跨调用的记忆。后台任务 (s08) 能跑 shell 命令, 但做不了 LLM 引导的决策。
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Subagent (s04) 是一次性的: 生成、干活、返回摘要、消亡。没有身份, 没有跨调用的记忆。Background Tasks (s08) 能跑 shell 命令, 但做不了 LLM 引导的决策。
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真正的团队协作需要三样东西: (1) 能跨多轮对话存活的持久智能体, (2) 身份和生命周期管理, (3) 智能体之间的通信通道。
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真正的团队协作需要三样东西: (1) 能跨多轮对话存活的持久 Agent, (2) 身份和生命周期管理, (3) Agent 之间的通信通道。
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## 解决方案
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@@ -105,7 +105,7 @@ def _teammate_loop(self, name, role, prompt):
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| 组件 | 之前 (s08) | 之后 (s09) |
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| Tools | 6 | 9 (+spawn/send/read_inbox) |
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| 智能体数量 | 单一 | 领导 + N 个队友 |
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| Agent 数量 | 单一 | 领导 + N 个队友 |
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| 持久化 | 无 | config.json + JSONL 收件箱 |
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| 线程 | 后台命令 | 每线程完整 agent loop |
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| 生命周期 | 一次性 | idle -> working -> idle |
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@@ -1,4 +1,4 @@
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# s11: Autonomous Agents (自治智能体)
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# s11: Autonomous Agents (Autonomous Agent)
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`s01 > s02 > s03 > s04 > s05 > s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > [ s11 ] s12`
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@@ -10,7 +10,7 @@ s09-s10 中, 队友只在被明确指派时才动。领导得给每个队友写
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真正的自治: 队友自己扫描任务看板, 认领没人做的任务, 做完再找下一个。
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一个细节: 上下文压缩 (s06) 后智能体可能忘了自己是谁。身份重注入解决这个问题。
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一个细节: Context Compact (s06) 后 Agent 可能忘了自己是谁。身份重注入解决这个问题。
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## 解决方案
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@@ -6,7 +6,7 @@
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## 问题
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到 s11, 智能体已经能自主认领和完成任务。但所有任务共享一个目录。两个智能体同时重构不同模块 -- A 改 `config.py`, B 也改 `config.py`, 未提交的改动互相污染, 谁也没法干净回滚。
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到 s11, Agent 已经能自主认领和完成任务。但所有任务共享一个目录。两个 Agent 同时重构不同模块 -- A 改 `config.py`, B 也改 `config.py`, 未提交的改动互相污染, 谁也没法干净回滚。
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任务板管 "做什么" 但不管 "在哪做"。解法: 给每个任务一个独立的 git worktree 目录, 用任务 ID 把两边关联起来。
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