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Agent 目录结构规范

Idea、Plan、Task 三个 Agent 保持统一目录结构；Paper 结构不同，但已支持 runner.py 内的 agent-style MVP。

统一结构（Idea / Plan / Task）

{agent}/
├── agent.py           # Agent 入口（*AgentMode=True 时调用）
├── adk_runner.py      # Google ADK 驱动（仅 Agent 模式）
├── agent_tools.py     # 工具定义 + execute 逻辑
├── llm/               # Mock/LLM 模式
│   └── executor.py
├── prompts/           # {agent}-agent-prompt.txt、reflect-prompt.txt 及阶段 prompt
├── skills/            # SKILL.md + references/、scripts/（Task 专属）
└── __init__.py

各 Agent 差异

组件 Idea Plan Task
编排 无 index.py runner.py
领域模块 arxiv.py, rag_engine.py execution_builder.py artifact_resolver.py, pools.py, web_tools.py, docker_runtime.py, docker/
LLM executor.py executor.py executor.py, validation.py

Paper Agent

仅 runner.py + __init__.py，无 agent.py、adk_runner、skills。Mock / LLM / agent-style MVP 均由 runner 直接编排并调用 shared/llm_client。

Skills

  • 位置：{agent}/skills/{skill-name}/，入口 SKILL.md（YAML frontmatter：name, description）
  • 发现/加载：shared/skill_utils.list_skills、load_skill
  • Task 可含 scripts/、references/；Idea/Plan 以 SKILL.md 为主

解耦要点

  • Skill：shared/skill_utils 统一 I/O
  • ADK：shared/adk_bridge 工具封装，shared/adk_runtime 生命周期与事件循环
  • Realtime：shared/realtime 组装 thinking 事件
  • LLM：shared/llm_client.chat_completion；Mock 走 test/mock_stream

会话

  • api/state.py：sessionId -> SessionState，含 ExecutionRunner、各 Agent run_state
  • POST /api/session/init 签发 sessionId + sessionToken
  • HTTP 头 X-MAARS-SESSION-*、SSE query sessionId/sessionToken 绑定
  • 后端 emitter 按 session 定向到 SSE 订阅者，并保留 Socket.IO auth / room 兼容层；空闲会话 TTL 回收