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需源码安装
AI Agent 团队的软件项目生命周期编排引擎
暂不能直接安装(需源码编译或环境不满足):缺少 main/exports/bin 入口声明。 · 最近上游提交 2026/9/19 · 已提供中文文档
轻量级任务状态机引擎,带 MCP stdio 接口
综合分
32.2
GitHub 分
32.2
用户评分
—
★ Stars
3
周下载量
—
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add toustifer/agentflow缺少 main/exports/bin 入口声明,改用 GitHub 源安装
数据截至 2026/9/19(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
安装兼容性检查需源码安装
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包@toustifer/agentflow(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
缺少 main/exports/bin 入口声明
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/20 02:17:15
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README
agentflow
AI Agent 团队的软件项目生命周期编排引擎
面向 AI agent 团队的本地生命周期编排器
中文 ·
English
中文概览
agentflow 是一个本地优先、MCP 原生、感知 git/worktree 的 AI agent 项目生命周期编排引擎。
它把项目初始化、任务拆解、分支执行、review handoff 和项目记忆串成一条真实工作流:
- project_init 把本地代码仓库绑定到 namespace
- DAG 表达 branch-scoped 工作流,task 表达可依赖、可审查、可恢复的工作单元
- leader / worker / reviewer 三个角色按默认 behavior tree 推进主链
- docs / handbooks / diaries 持久化项目知识与交付记录
运行形态:
- Go MCP server:系统事实源、状态机、工具注册、SQLite 持久化
- Python BT sidecar:leader / worker / reviewer 默认行为树执行层
- Git + worktree:每个 DAG 绑定分支、每个 task 绑定 worktree
核心模型
| 概念 | 含义 |
|------|------|
| namespace | 一个项目的隔离边界 |
| DAG | 一条 branch-scoped 的工作流,通常对应一个功能分支 |
| task | 一个有状态、有依赖、有审查流转的工作单元 |
| worker | 执行任务的角色,跨 DAG 共享 |
| reviewer | 读取提交元数据并做 pass / rework 决策的角色 |
| leader | 负责 phase 判断、派发、监控、阻塞汇报、完成收口 |
除了任务状态,agentflow 还内建项目记忆面:
- doc_:项目文档
- worker_handbook_ / find_knowledge / find_pitfalls:Worker 经验库
- worker_diary_:Worker 工作日记
- leader_diary_:Leader 项目日记
生命周期总览
项目不是直接从“建 task”开始,而是按 phase 推进:
setup -> shape -> plan -> execute -> stuck -> done
| Phase | 含义 |
|------|------|
| setup | 还没有完成项目初始化 |
| shape | 正在确认最终形态、范围和角色分工 |
| plan | 已有 worker / namespace,但还没拆出 DAG / task |
| execute | 已有任务主链,正在 dispatch / 实现 / review |
| stuck | 当前没有可派发任务,也没有活跃任务,需要人工处理阻塞 |
| done | 当前 DAG / 项目任务已完成 |
高层入口:
- project_next_steps:看项目当前在哪个 phase、下一步该做什么
- leader_tick:让 leader 默认 BT 按 phase 做一次调度
- lifecycle_tick:在一条调用里串 leader -> worker -> reviewer 的完整主链
执行模型:Git / Branch / Worktree
这是当前系统最重要的运行约束之一。
1. project_init 是推荐入口
project_init 会:
- 创建或绑定 namespace
- 校验 / 初始化 git 仓库
- 设置主分支信息
- 记录 workdir / worktree root
- 写入 .claude/agentflow-git.md
.claude/agentflow-git.md 是 repo-local 的执行规则文件,约束 worker 如何在 worktree 中工作、如何提交、哪些动作被禁止。
2. 一 DAG 一分支
每个 DAG 绑定一个 feature branch。DAG 不是纯逻辑分组,而是和 git 分支直接关联的执行单元。
3. 一 task 一 worktree
task 在自己的 worktree 中执行,而不是直接在 repo root 改文件。
典型约束:
- worker 只修改自己的 worktree_path
- task 的 git branch 必须和 DAG branch 一致
- start / resume 会准备 task 的 git runtime
- git_status / worktree_get 用来检查当前 git/worktree 状态
4. submit 是带交付契约的
submit 不只是一次状态转换。对 git-backed task,提交前需要满足:
- clean worktree
- 已有 worker diary
- 能记录 review.commit
- 能记录 review.diff
reviewer 围绕这些 review metadata 做 pass / rework,而不是脱离 git 上下文推进状态。
默认 Behavior Tree 角色流
Leader
trees/leader-default.json 的主线语义:
refresh_phase
-> setup_actions | shape_actions | plan_actions
-> execute: dispatch_task | monitor_tasks
-> stuck: report_stuck
-> done: report_done
leader 负责判断项目处于哪个 phase,并按 phase 决定下一步动作。
Worker
trees/worker-default.json 的默认链路:
doc_search_prepare
-> task_get_confirm
-> enter_worktree
-> implement_code
-> git_commit_changes
-> doc_write_record
-> diary_write_entry
-> task_submit_for_review
这条链路明确表达:worker 的交付不是“改完代码就算结束”,而是要连同 commit、文档、日记和 review handoff 一起完成。
Reviewer
trees/reviewer-default.json 的默认链路:
fetch_work_diff
-> review_decide
-> task_review_pass | task_review_rework
reviewer 基于 review.commit / review.diff 决策,而不是脱离 git 上下文做抽象状态推进。
MCP 能力面
README 不再硬编码工具数量;当前工具面请以 pkg/server/mcp.go 为准。
更适合按能力域理解:
Bootstrap / Project Setup
- project_init
- project_next_steps
- namespace_create
- namespace_get
- namespace_list
- namespace_delete
DAG / Task / Worker State
- dag_create, dag_get, dag_list, dag_update, dag_report, dag_flowchart
- task_create, task_get, task_list, task_query, task_history, task_create_batch, task_transition
- worker_register, worker_get, worker_list, worker_update, worker_status, worker_prompt_get
Lifecycle / Behavior Trees
- leader_tick
- lifecycle_tick
- bt_list_trees
- bt_show_tree
- bt_validate_tree
- bt_tick
Git / Worktree / Review Handoff
- git_status
- worktree_get
- task metadata 中的 git.
- review.commit / review.diff
Docs / Handbooks / Diaries
- doc_write, doc_get, doc_list, doc_search, doc_delete
- worker_handbook_write, worker_handbook_get, worker_handbook_list
- find_knowledge, find_pitfalls
- worker_diary_write, worker_diary_get, worker_diary_list
- leader_diary_write, leader_diary_get, leader_diary_list
Reporting / Project Queries
- project_next_tasks
- project_blockers
- project_report
- flow_ping
安装与快速开始 (Installation & Quick Start)
agentflow 提供多种宿主集成方案,推荐优先使用 DeepSeek Harness (DSH) 原生插件体验完整的多 Agent 协同与 4D 动态画布能力;同时也支持作为独立 MCP 服务接入 Claude Code、Codex 等终端工具,或连接 Agent Hub 进行多机分布式团队协同。
推荐方式一:DeepSeek Harness (DSH) 原生插件安装(首推)
通过 DSH 插件体系可实现核心状态机、技能与交互式拓扑画布的开箱即用:
1. 社区市场安装 (1024Store / dshfind):
- 打开 DSH 插件市场 / 社区合作提供方(如 dshfind),搜索 @stifer/dsh-agentflow,点击一键安装;
2. CLI 命令行快速安装:
dsh plugin --profile web add @stifer/dsh-agentflow
3. 配置启用(在 /profiles/web/cordis.patch.yml 中追加):
- insert:
- id: agentflow
name: '@stifer/dsh-agentflow'
4. 验证与体验:
- 启动 DSH 后在会话中输入 /agentflow 即可唤起引导;
- 自动挂载 mcp__agentflow__ (61+ 工具);
- 原生集成 Live-Spec 4D 动态可视化拓扑画布(自动适配半宽与全宽视口),实时推演任务依赖与流转。
方式二:Claude Code / Codex 独立安装
适用于基于独立二进制或 CLI 终端的代码协作环境:
1. 一键安装脚本(自动下载二进制与技能包):
- Windows (PowerShell):
irm https://raw.githubusercontent.com/toustifer/agentflow/master/scripts/install.ps1 | iex
- Linux / macOS (Bash):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/toustifer/agentflow/master/scripts/install.sh | bash
2. 源码构建(可选):
go build -o agentflow ./cmd/agentflow/
3. 手动配置 stdio 模式:
- Claude Code(.claude.json):
{
"mcpServers": {
"agentflow": {
"command": "agentflow",
"args": ["stdio"],
"type": "stdio"
}
}
}
- Codex(codex.json):
{
"mcpServers": {
"agentflow": {
"command": "agentflow",
"args": ["stdio"]
}
}
}
方式三:结合 Agent Hub 多机多用户协同
搭配 hub.stifer.xyz 控制平面,解锁跨机器、跨座席的多智能体团队协同能力:
- hub_login():OAuth 浏览器一键授权,快速获取协同凭证;
- hub_bind_team(namespace_id, business_code):将本地工作区 namespace 绑定至团队专属 4 位业务码;
- 核心协同特性:
- 分支占用防撞车:分布式租约与锁定机制,避免多端并行开发分支冲突;
- 全局任务大盘投影:实时向 Web 控制台软同步任务 DAG 状态与执行拓扑;
- 跨机 Playbook 避坑库共享:多 Agent 跨会话沉淀与检索团队避坑知识库。
项目快速启动 (Bootstrap a real project)
无论采用哪种安装方式,推荐的标准项目启动生命周期流(Happy Path):
1. project_init:绑定代码仓库与 namespace
2. worker_register:登记参与团队的 Worker 角色
3. dag_create:基于需求分支创建 DAG 工作流
4. task_create / task_create_batch:拆解创建带依赖的任务
5. project_next_steps:评估阶段并获取行动建议
6. leader_tick:启动 Leader 行为树推进调度与审查
极简生命周期流图:
project_init
-> worker_register
-> dag_create
-> task_create_batch
-> leader_tick
-> worker-default
-> reviewer-default
-> leader_tick(done)
运行时说明
主要运行时模式
主路径是 MCP stdio:
./agentflow stdio
其他模式
还支持:
- agentflow file :读取单个 JSON-RPC 文件请求
- 默认 HTTP 启动:提供 127.0.0.1:9600 的健康接口和基础运行壳
但对 Claude Code / MCP 集成来说,stdio 才是核心运行方式。
Python BT sidecar
BT-backed lifecycle 依赖 Python sidecar。Go server 会在需要时拉起 python -m bt_service。
没有 Python 时:
- 基础 MCP / 状态存储仍可工作
- 但 leader / worker / reviewer 默认 BT 主链能力会退化或不可用
Git 前置条件
完整项目工作流强依赖 git:
- project_init 会处理 repo 绑定
- worktree / branch / review metadata 都依赖 git runtime
- 没有 git 时,无法使用完整的交付 / review 主链
数据库路径
可通过环境变量覆盖数据库位置:
AGENTFLOW_DB_PATH=/path/to/agentflow.db
如果未设置,默认会在系统临时目录下使用 agentflow.db。
验证
单元 / 集成测试
go test ./pkg/...
python -m pytest bt_service/tests/ -x -vv
端到端冒烟测试
go run ./smoke/mcp_comm_check.go
这个 smoke 会真实验证:
- namespace / worker / DAG / task 创建
- task transition 权限
- worktree 准备与 git commit
- worker diary 前置
- submit / review / rework / cancel
- 向后兼容性
仓库布局
cmd/
agentflow/ Go entrypoint (stdio, file, HTTP)
pkg/
engine/ 状态机、DAG、Worker、SQLite、docs/diaries/handbooks
server/ MCP handler、lifecycle、git/worktree、BT provider bridge
bt_service/
server/ Python BT action / transport / clients
tests/ Python BT sidecar tests
smoke/
mcp_comm_check.go 端到端协议 smoke
trees/
leader-default.json
worker-default.json
reviewer-default.json
skills/
agentflow/
agents/
agentflow-leader/ DSH preset:Leader(不代做,含 spawn_worker)
agentflow-worker/ DSH 预设:Worker(不 orchestrate,无 delegation)
README.md DSH 预设发现页
深入阅读
如果你想看更深一层的定义,不要把 README 当成唯一真相来源:
- SPEC.md
- worker handbook / diary / leader diary 的数据与存储模型
- REPORT_STUCK_SPEC.md
- report_stuck 行为设计与 blackboard 契约
- smoke/mcp_comm_check.go
- 端到端使用路径
- pkg/server/mcp.go
- 当前 MCP 工具面的权威来源
- pkg/server/project_init.go
- .claude/agentflow-git.md 规则模板来源
- trees/.json
- 默认 leader / worker / reviewer 行为树定义
- skills/agentflow/agents/
- DSH agent 预设:agentflow-leader / agentflow-worker(项目无关;Leader 不代做、Worker 不 orchestrate,含 spawn_worker)
- docs/dsh-setup.md
- DSH(DeepSeek Harness)宿主安装 / 差异 / MCP 门禁
- docs/github-committer-and-branch-protection.md
- 如何改提交归属(author/committer)与给分支加保护
注意事项
- agentflow 是本地优先系统,不是 SaaS 控制平面。
- README 负责解释系统心智模型,不会复刻全部 spec 细节。
- BT 默认流是 opinionated 的;如果你要自定义策略,应直接看 tree 定义和 BT 工具。
- review handoff 的完整体验依赖 git metadata,而不是仅靠 task state。
英文摘要
agentflow 是一个面向 AI agent 团队的本地优先 MCP 编排引擎。
它现在结合了:
- 通过 project_init 进行项目引导
- 阶段驱动的编排:setup -> shape -> plan -> execute -> stuck -> done
- Go MCP server + SQLite 作为真相来源
- 用于默认 leader / worker / reviewer 流程的 Python BT sidecar
- git 原生执行,每个 DAG 一个分支,每个任务一个 worktree
- 通过 review.commit 和 review.diff 进行显式 review handoff
- 通过 docs、worker handbooks 和 diaries 实现持久化项目记忆
安装与快速开始
选项 1:DeepSeek Harness (DSH) 原生插件(推荐)
1. Marketplace(1024Store / dshfind):
- 在 DSH Plugin Marketplace 或社区目录(dshfind)中搜索 @stifer/dsh-agentflow,点击安装。
2. CLI 快速安装:
dsh plugin --profile web add @stifer/dsh-agentflow
3. 在 profile 中启用(追加到 /profiles/web/cordis.patch.yml):
- insert:
- id: agentflow
name: '@stifer/dsh-agentflow'
4. 验证与体验:
- 在对话中输入 /agentflow 以调出 orchestrator 指南。
- 自动挂载 61+ 个原子 MCP 工具(mcp__agentflow__)。
- 原生 Live-Spec 4D 动态可视化拓扑画布(自动响应半宽/全宽视口)。
选项 2:Claude Code / Codex 独立安装
- Windows (PowerShell):
irm https://raw.githubusercontent.com/toustifer/agentflow/master/scripts/install.ps1 | iex
- Linux / macOS (Bash):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/toustifer/agentflow/master/scripts/install.sh | bash
- 在 .claude.json 或 codex.json 中配置 stdio 模式。或从源码构建:go build -o agentflow ./cmd/agentflow/ && ./agentflow stdio。
选项 3:Agent Hub 多宿主与多 agent 协作
连接到 hub.stifer.xyz 控制平面以进行团队协调:
- hub_login():一键式 OAuth 浏览器授权。
- hub_bind_team(namespace_id, business_code):使用 4 位团队业务代码绑定本地工作区。
- 自动分支锁定预防、全局任务板投影以及跨机器 playbook 共享。
推荐的引导路径
project_init
-> worker_register
-> dag_create
-> task_create_batch
-> project_next_steps
-> leader_tick
默认角色流程
Leader: refresh phase -> dispatch / monitor / stuck / done
Worker: confirm -> worktree -> implement -> commit -> doc -> diary -> submit
Reviewer: fetch diff -> decide -> pass / rework
深入参考
- SPEC.md 用于手册 / 日记数据模型
- REPORT_STUCK_SPEC.md 用于卡住路径契约
- smoke/mcp_comm_check.go 用于端到端冒烟测试
- pkg/server/mcp.go 用于权威 MCP 工具接口
- trees/*.json 用于随附的行为树
许可证
MIT同作者(toustifer)的其他插件
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