# Multi-Agent Crew 编排与运行监控 设计文档

> 日期：2026-04-14
> 状态：待实施

## 1. 概述

### 1.1 背景

现有 Neta 平台已具备单 Agent 管理能力（创建、配置 Skill、选模型、对话）。业务场景需要多个 Agent 协作完成复杂任务——例如淘宝电商运营涉及登录、产品生成、上架、投流分析等环节，每个环节由专门的子 Agent 负责，未来还需扩展到拼多多、抖音等平台。因此需要一个"Agent 集群（Crew）"编排与监控系统。

### 1.2 核心设计决策

采用 **主 Agent 委派模式**（借鉴 hermes-agent 的 delegate 模式）：

- 主 Agent 是一个真正的 AI Agent，拥有 `delegate_task` 工具
- 主 Agent 根据自身判断决定调用哪个子 Agent、并行还是串行
- 画布上的可选连线作为 **soft hint** 注入主 Agent 的 system prompt，不是硬编码流程
- 子 Agent 报错时，主 Agent 自主决策重试/换 Agent/跳过，搞不定才升级给用户

### 1.3 功能范围

| 功能 | 说明 |
|------|------|
| Agent 编排页 | 无限画布，拖入 Agent 组建集群，可选连线表示推荐调用关系 |
| 运行监控页 | 集群运行列表 + 详情（实时画布 + 任务时间线 + 日志） |
| 集群调度引擎 | 后端编排器，管理主 Agent 委派子 Agent 的全生命周期 |
| 多触发方式 | 手动 / 定时 / Webhook / API |
| 权限集成 | 集群可分配给不同权限的用户 |

---

## 2. 数据模型

### 2.1 新增表

#### netaclaw_crew（Agent 集群）

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | int (PK) | 自增主键 |
| name | varchar(100) | 集群唯一标识 |
| label | varchar(200) | 显示名称 |
| description | text | 集群描述 |
| icon | varchar(500) | 图标 |
| masterAgentId | int | 主 Agent ID（关联 netaclaw_agent） |
| canvasData | json | 画布布局数据（节点位置、连线、分组） |
| triggerConfig | json | 触发配置 |
| delegateHints | json | 从连线生成的委派提示文本 |
| status | tinyint | 0=草稿 1=已发布 |
| maxConcurrent | int | 最大并发子 Agent 数，默认 3 |
| taskTimeout | int | 单个子任务默认超时时间（秒），默认 300 |
| retryPolicy | json | 全局重试策略 |

`triggerConfig` JSON 结构：
```json
{
  "manual": true,
  "cron": { "enabled": false, "expression": "0 9 * * *", "timezone": "Asia/Shanghai" },
  "webhook": { "enabled": false, "secret": "xxx" },
  "api": { "enabled": false, "apiKey": "xxx" }
}
```

`delegateHints` JSON 结构（从画布连线自动生成）：
```json
{
  "hints": "建议执行顺序：登录Agent → 获取商品数据Agent → 上架Agent；投流分析Agent 可与上架并行执行。",
  "edges": [
    { "from": "登录Agent", "to": "获取数据Agent", "type": "serial", "note": "需要先登录获取cookie" },
    { "from": "获取数据Agent", "to": "上架Agent", "type": "serial" },
    { "from": "获取数据Agent", "to": "投流Agent", "type": "parallel" }
  ]
}
```

#### netaclaw_crew_agent（集群-Agent 关联）

> **数据权威性说明**：`crew_agent` 表是集群成员关系的权威来源（成员列表、角色、分组）。`canvasData` JSON 仅存储画布渲染信息（节点位置、连线样式）。后端编排器读取 `crew_agent` 获取成员和角色，不依赖 `canvasData`。保存画布时，前端负责保持两者同步。

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | int (PK) | 自增主键 |
| crewId | int | 集群 ID |
| agentId | int | Agent ID |
| role | text | 该 Agent 在集群中的角色描述 |
| canvasPosition | json | 画布位置 `{x, y}` |
| groupName | varchar(100) | 分组名（如"淘宝组"） |

#### netaclaw_crew_run（集群运行记录）

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | int (PK) | 自增主键 |
| crewId | int | 集群 ID |
| triggerType | varchar(20) | manual / cron / webhook / api |
| triggerInput | text | 触发时的输入参数 |
| status | varchar(20) | pending / running / paused / completed / failed |
| masterSessionId | int | 主 Agent 会话 ID |
| startTime | datetime | 开始时间 |
| endTime | datetime | 结束时间 |
| result | json | 运行结果摘要 |
| error | text | 错误信息 |
| pausedState | json | 升级暂停时保存的主 Agent 对话上下文（用于恢复） |
| tokenUsage | json | 整次运行累计 token 消耗 `{ inputTokens, outputTokens }` |

#### netaclaw_crew_task（子 Agent 任务记录）

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | int (PK) | 自增主键 |
| runId | int | 运行记录 ID |
| agentId | int | 子 Agent ID |
| taskDescription | text | 主 Agent 委派的任务描述 |
| status | varchar(20) | pending / running / completed / failed / retrying |
| sessionId | int | 子 Agent 会话 ID |
| startTime | datetime | 开始时间 |
| endTime | datetime | 结束时间 |
| result | json | 执行结果 |
| error | text | 错误信息 |
| retryCount | int | 已重试次数，默认 0 |
| timeout | int | 该任务超时时间（秒），为空则使用集群的 taskTimeout |
| tokenUsage | json | 该任务 token 消耗 `{ inputTokens, outputTokens }` |
| parentTaskId | int | 父任务 ID（支持嵌套委派） |

### 2.2 扩展现有表

`netaclaw_agent` 新增字段：

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| isCrewMaster | tinyint | 是否可作为集群主 Agent（UI 筛选用） |

---

## 3. 后端架构

### 3.1 模块结构

```
netaclaw/crew/
├── entity/
│   ├── crew.ts
│   ├── crew_agent.ts
│   ├── crew_run.ts
│   └── crew_task.ts
├── controller/
│   ├── crew.ts              # 集群 CRUD + 画布保存
│   ├── crew_run.ts          # 运行记录查询
│   └── crew_trigger.ts      # 触发控制（启动/暂停/恢复/终止）
├── gateway/
│   └── crew_server.ts       # ★ /crew 命名空间 WebSocket 网关
├── service/
│   ├── crew.ts              # 集群业务逻辑
│   ├── crew_orchestrator.ts # ★ 核心编排调度器
│   ├── crew_delegate.ts     # 委派执行器（调用 runAgent 执行子 Agent）
│   └── crew_scheduler.ts    # 定时调度（CronJob 动态管理）
└── tools/
    ├── delegate_task.ts     # ★ 串行委派工具
    ├── delegate_parallel.ts # ★ 并行委派工具
    └── escalate.ts          # ★ 升级人工工具
```

### 3.2 核心编排流程（CrewOrchestrator）

```
触发（手动/定时/webhook/api）
  → 创建 crew_run（status=running）
  → 加载集群配置（masterAgent + 子 Agent 列表 + 角色 + 连线提示）
  → 构建主 Agent 增强 system prompt：
      原始 systemPrompt
      + "\n\n## 团队成员\n"
      + 每个子 Agent: "- {name}: {role描述}\n"
      + "\n## 调度建议\n" + delegateHints.hints
      + "\n## 工具说明\n使用 delegate_task 将任务委派给团队成员。"
  → 创建主 Agent 会话
  → 发送 triggerInput 作为用户消息
  → 主 Agent 进入 ReAct 循环
      ├─ 调用 delegate_task(agent_name, task_description, context?)
      │   → CrewDelegate 创建 crew_task（status=running）
      │   → 调用 runAgent()（纯函数，独立上下文，参见 3.7 节）
      │   → 等待子 Agent 完成 → 返回 DelegateResult
      │   → 更新 crew_task 状态 → WebSocket 推送
      ├─ 调用 delegate_parallel(tasks[])
      │   → 为每个子任务创建 crew_task
      │   → Promise.all() 并发调用多个 runAgent()（受 maxConcurrent 限制）
      │   → 全部完成后返回 DelegateResult[]
      ├─ 子 Agent 报错
      │   → 错误信息作为 tool_result 返回给主 Agent
      │   → 主 Agent 自主决策：重试 / 换 Agent / 跳过
      │   → 主 Agent 判断无法处理 → 调用 escalate 工具
      │   → 保存对话上下文到 pausedState → crew_run status=paused
      │   → WebSocket 推送 crew:escalation
      │   → 用户在监控页处理后 → crew:control resume → 恢复执行
      └─ 主 Agent 判断全部完成 → crew_run status=completed
```

### 3.3 delegate_task 工具

提供两个委派工具：`delegate_task`（串行，单个委派）和 `delegate_parallel`（并行，批量委派）。

#### delegate_task（串行委派）

```typescript
{
  name: "delegate_task",
  description: "将任务委派给团队中的一个子 Agent 执行，等待执行完成后返回结果。",
  parameters: {
    agent_name: { type: "string", description: "子 Agent 名称" },
    task_description: { type: "string", description: "任务描述" },
    context: { type: "string", description: "上下文（前序任务结果等）", optional: true }
  }
}
```

串行执行：直接调用 `runAgent()`，await 子 Agent 完成后返回结果。与现有 `runAttempt` 的逐个 tool_call 处理方式完全兼容。

#### delegate_parallel（并行委派）

```typescript
{
  name: "delegate_parallel",
  description: "将多个任务同时委派给不同的子 Agent 并行执行，全部完成后返回所有结果。",
  parameters: {
    tasks: {
      type: "array",
      items: {
        type: "object",
        properties: {
          agent_name: { type: "string", description: "子 Agent 名称" },
          task_description: { type: "string", description: "任务描述" },
          context: { type: "string", description: "上下文", optional: true }
        }
      },
      description: "要并行执行的任务列表"
    }
  }
}
```

并行执行逻辑：
- 单次 tool_call 包含多个子任务，在 `execute()` 内部使用 `Promise.all()` 并发调用多个 `runAgent()`
- 受 `maxConcurrent` 限制，超出上限的任务排队等待
- 全部完成后，将所有结果合并为一个数组返回

> **设计说明**：之所以不用"多个 delegate_task + parallel_group"的方案，是因为现有 `runAttempt` 对 toolCalls 是逐个 `await` 处理的。如果要"收集同组任务再并发"，需要侵入性地修改 ReAct 循环。而 `delegate_parallel` 作为一个单独工具，在自己的 `execute()` 内部实现并发，对 runtime 零改动。

#### tool_result 返回格式

delegate_task 和 delegate_parallel 均返回结构化的 JSON 结果：

```typescript
// 单任务结果
interface DelegateResult {
  agent: string;          // 子 Agent 名称
  status: "completed" | "failed";
  result: string;         // 子 Agent 的最终输出
  error?: string;         // 失败时的错误信息
  duration: string;       // 执行耗时，如 "45s"
  tokenUsage: { inputTokens: number; outputTokens: number };
}

// delegate_parallel 返回 DelegateResult[]
```

主 Agent 根据返回的 status 和 error 自主决策后续行动。

### 3.4 escalate 工具与暂停/恢复机制

```typescript
{
  name: "escalate",
  description: "当你无法处理某个问题时，升级给人工处理。集群将暂停等待人工介入。",
  parameters: {
    reason: { type: "string", description: "升级原因" },
    failed_task: { type: "string", description: "失败的任务描述", optional: true }
  }
}
```

**暂停/恢复持久化流程：**

escalate 工具被调用时，本质上是在主 Agent 的 ReAct 循环内部。具体流程：

1. **暂停**：`escalate.execute()` 被调用时：
   - 将当前主 Agent 的完整对话历史（`conversation` 数组）序列化到 `crew_run.pausedState`
   - 将 `crew_run.status` 设为 `paused`
   - 通过 WebSocket 推送 `crew:escalation` 事件
   - `execute()` 返回一个 Promise，该 Promise **不 resolve**，而是将 resolve 回调存储在内存 Map 中（key 为 runId）
   - 这使得 `runAttempt` 阻塞在该 tool_call 上，不继续循环

2. **恢复**：用户在监控页点击"恢复"时：
   - 前端发送 `crew:control { runId, action: "resume", userMessage: "..." }`
   - 后端从内存 Map 中取出对应的 resolve 回调
   - 将用户的处理意见作为 `tool_result` 传入 resolve
   - `runAttempt` 恢复执行，主 Agent 收到用户意见后继续决策

3. **进程重启恢复**：如果服务重启导致内存 Map 丢失：
   - 启动时扫描 `crew_run` 中 `status=paused` 的记录
   - 从 `pausedState` 恢复对话历史
   - 重新调用 `runAgent()`，将用户的恢复消息追加到历史中继续执行

### 3.5 WebSocket 事件

使用独立的 `/crew` Socket.IO 命名空间，与现有 `/netaclaw` 网关隔离。新建 `CrewGateway`（`gateway/crew_server.ts`），使用 `@WSController('/crew')` 装饰器。

> **设计说明**：现有 `/netaclaw` 网关使用 `sessionState = new Map()` 管理状态，所有 `message` 事件共享同一个 handler。Crew 的事件模式（多运行实例、多任务并发推送）与单 Agent 对话模式差异较大，混入现有 handler 会增加耦合和复杂度。独立命名空间更清晰。

| 事件 | 方向 | 数据 |
|------|------|------|
| `crew:run:status` | S→C | `{ runId, status, progress: "3/7" }` |
| `crew:task:status` | S→C | `{ runId, taskId, agentName, status, result?, error? }` |
| `crew:escalation` | S→C | `{ runId, taskId, reason, error }` |
| `crew:trigger` | C→S | `{ crewId, triggerInput }` |
| `crew:control` | C→S | `{ runId, action: "pause"|"resume"|"stop"|"retry" }` |
| `crew:log` | S→C | `{ runId, taskId?, agentName, level, message, timestamp }` |

### 3.6 触发方式

| 方式 | 端点/机制 | 认证 |
|------|----------|------|
| 手动 | `POST /admin/crew/trigger/start` | 登录态 |
| 定时 | 使用 `cron` npm 包的 `CronJob` 动态创建定时任务（与现有 `modules/task/service/local.ts` 模式一致） | 内部 |
| Webhook | `POST /open/crew/webhook/:crewId` | 签名验证 |
| API | `POST /open/crew/api/:crewId/run` | API Key |

**定时调度实现细节（`crew_scheduler.ts`）：**

```typescript
import { CronJob } from 'cron';

// 内存中维护活跃的 CronJob 实例
const activeJobs = new Map<number, CronJob>(); // crewId → CronJob

// 集群发布时注册定时任务
function registerCron(crew: Crew) {
  if (!crew.triggerConfig?.cron?.enabled) return;
  const job = new CronJob(
    crew.triggerConfig.cron.expression,
    () => crewOrchestrator.start(crew.id, 'cron', ''),
    null, true,
    crew.triggerConfig.cron.timezone
  );
  activeJobs.set(crew.id, job);
}

// 集群取消发布或删除时销毁
function unregisterCron(crewId: number) {
  activeJobs.get(crewId)?.stop();
  activeJobs.delete(crewId);
}

// 服务启动时恢复所有已发布集群的定时任务
async onServerReady() {
  const publishedCrews = await crewRepo.find({ where: { status: 1 } });
  publishedCrews.filter(c => c.triggerConfig?.cron?.enabled).forEach(registerCron);
}
```

> **注意**：项目中不存在 Midway `@Schedule` 装饰器。定时任务统一使用 `cron` npm 包的 `CronJob` 类，支持动态创建和销毁。

### 3.7 子 Agent 执行（spawn 定义）

"spawn 子 Agent" 的技术实现是**直接调用 `runAgent()` 函数**。`runAgent()` 是纯函数（非单例），接收 `AgentRunParams`，返回 `Promise<AttemptResult>`，支持并发调用。

子 Agent 执行过程（`crew_delegate.ts`）：

```typescript
async function executeSubAgent(
  agent: NetaclawAgent,
  taskDescription: string,
  context: string,
  runId: number,
  callbacks: CrewCallbacks
): Promise<DelegateResult> {
  // 1. 加载子 Agent 配置
  const agentConfig = {
    name: agent.name,
    systemPrompt: agent.systemPrompt + `\n\n## 当前任务\n${taskDescription}`,
    model: agent.modelConfig.modelId,
    apiKey: agent.modelConfig.apiKey,
    skills: agent.skills || [],
  };

  // 2. 加载子 Agent 工具集（移除 delegate_task、delegate_parallel、escalate）
  const tools = loadAgentTools(agent).filter(
    t => !['delegate_task', 'delegate_parallel', 'escalate'].includes(t.name)
  );

  // 3. 创建 crew_task 记录
  const task = await crewTaskRepo.save({
    runId, agentId: agent.id,
    taskDescription, status: 'running',
    startTime: new Date(),
  });

  // 4. 调用 runAgent()（纯函数，独立上下文）
  const result = await runAgent({
    agentConfig,
    tools,
    userMessage: context ? `任务：${taskDescription}\n\n上下文：${context}` : taskDescription,
    history: [],  // 空历史 = 独立会话
    onToken: (text) => callbacks.onLog(task.id, agent.name, 'info', text),
    onToolCall: (name, args) => callbacks.onLog(task.id, agent.name, 'tool', `调用 ${name}`),
  });

  // 5. 更新 crew_task 记录 + WebSocket 推送
  await crewTaskRepo.update(task.id, {
    status: 'completed',
    result: { text: result.text },
    tokenUsage: result.tokens,
    endTime: new Date(),
  });

  return {
    agent: agent.name,
    status: 'completed',
    result: result.text,
    duration: `${(Date.now() - task.startTime.getTime()) / 1000}s`,
    tokenUsage: result.tokens,
  };
}
```

**超时控制**：使用 `Promise.race()` 包裹 `runAgent()` 调用，超时时间取 `crew_task.timeout ?? crew.taskTimeout ?? 300` 秒。超时后将 task 标记为 `failed`，错误信息返回给主 Agent。

**约束清单：**
- 独立会话（`history: []`，不共享主 Agent 历史）
- 聚焦 system prompt（只包含该子 Agent 自身配置 + 委派任务描述）
- 受限工具集：继承子 Agent 自身的 skills/tools，但移除 `delegate_task`、`delegate_parallel` 和 `escalate`（防止无限嵌套）
- 独立 token 计数（从 `AttemptResult.tokens` 获取）
- 超时控制（`Promise.race`）

---

## 4. 前端架构

### 4.1 路由与菜单

在 `agent` 模块 `config.ts` 新增：

```typescript
{ path: '/agent/crew-editor', meta: { label: 'Agent 编排' } },
{ path: '/agent/crew-monitor', meta: { label: '运行监控' } },
```

同步在 `base_sys_menu` 插入菜单记录，parentId 指向 Agent 管理的父菜单。

### 4.2 编排页（crew-editor.vue）

**布局：** 左侧面板 + 中央画布 + 底部属性面板

**左侧面板（crew-sidebar.vue）：**
- 已发布 Agent 列表，支持搜索
- 拖拽 Agent 到画布添加为集群成员
- 已在集群中的 Agent 显示勾选标记

**中央画布（crew-canvas.vue，基于 Vue Flow）：**
- 自定义节点 `crew-agent-node.vue`：Agent 图标、名称、角色标签、分组色带
- 主 Agent 节点：金色边框 + 星标
- 节点自由拖拽定位
- 节点间拖拽连线（Handle 在节点四边）
- 连线自定义标签 `crew-edge-label.vue`：串行/并行图标 + 标注文字
- 框选多节点 → 右键"设为分组"
- minimap（@vue-flow/minimap）
- 缩放控制（@vue-flow/controls）
- 背景网格（@vue-flow/background）
- 右键菜单：设为主 Agent / 移出集群 / 编辑 Agent / 删除连线 / 自动布局（elkjs）

**底部属性面板（crew-property-panel.vue）：**
- 点击节点：角色描述（textarea）、分组名（input）、重试次数（number）
- 点击连线：类型（串行依赖/并行建议）、标注文字
- 点击空白：集群全局配置（名称、描述、触发配置、最大并发数）

**顶部工具栏：**
- 集群选择下拉 + 新建
- 保存（持久化 canvasData + delegateHints）
- 发布/取消发布
- 试运行（快速触发一次，跳转监控页）

### 4.3 监控页（crew-monitor.vue）

**上半部：运行列表（crew-run-table.vue）**
- Element Plus 表格，列：集群名、触发方式、状态（彩色圆点）、开始时间、耗时、进度（x/y）、操作
- 状态颜色：绿=running、蓝=completed、黄=paused、红=failed、灰=pending
- 操作按钮：暂停/恢复/终止/重试/详情
- 筛选栏：集群、状态、时间范围
- WebSocket 实时更新行数据

**下半部：运行详情（crew-run-detail.vue，点击行展开或抽屉）**

三栏布局：

1. **画布实时视图**（crew-canvas.vue 只读模式）
   - 复用编排页画布组件，传入 `readonly=true` + `liveStatus` prop
   - 节点状态映射：idle=灰、running=蓝+呼吸动画、completed=绿+勾、failed=红+叹号
   - 活跃连线显示流动虚线动画

2. **任务时间线（crew-timeline.vue）**
   - 纵向时间轴，每条 crew_task 一个节点
   - 并行任务横向并排
   - 显示：时间、Agent 名、任务描述、状态图标、耗时
   - 点击跳转对应日志

3. **日志面板（crew-log-panel.vue）**
   - Tab 切换：主 Agent / 各子 Agent
   - 实时日志流（WebSocket `crew:log` 事件）
   - 主 Agent tab 显示推理过程（thinking）
   - 子 Agent tab 显示执行日志
   - 错误高亮 + 搜索过滤

### 4.4 组件清单

```
modules/agent/
├── views/
│   ├── crew-editor.vue
│   └── crew-monitor.vue
├── components/crew/
│   ├── crew-canvas.vue           # Vue Flow 画布（编排+监控复用）
│   ├── crew-agent-node.vue       # 自定义 Agent 节点
│   ├── crew-edge-label.vue       # 自定义连线标签
│   ├── crew-sidebar.vue          # 左侧 Agent 列表
│   ├── crew-property-panel.vue   # 底部属性面板
│   ├── crew-trigger-config.vue   # 触发配置表单
│   ├── crew-run-table.vue        # 运行记录表格
│   ├── crew-run-detail.vue       # 运行详情容器
│   ├── crew-timeline.vue         # 任务时间线
│   └── crew-log-panel.vue        # 日志面板
├── hooks/
│   ├── crew-canvas.ts            # 画布操作（增删节点、连线、序列化）
│   ├── crew-orchestration.ts     # canvasData ↔ delegateHints 转换
│   └── crew-monitor.ts           # WebSocket 订阅 + 实时状态
└── store/
    └── crew.ts                   # Pinia（集群列表、当前编辑、运行状态缓存）
```

### 4.5 画布数据序列化

保存时将 Vue Flow 的 nodes/edges 序列化为 `canvasData`，同时自动生成 `delegateHints`：

```typescript
// hooks/crew-orchestration.ts
function canvasToHints(nodes, edges): DelegateHints {
  // 1. 遍历 edges，按 type 分类（serial/parallel）
  // 2. 生成自然语言提示文本
  // 3. 返回 { hints: string, edges: EdgeInfo[] }
}
```

---

## 5. 权限集成

### 5.1 菜单权限

通过 `base_sys_menu` 控制页面访问：
- `agent:crew:editor` — 编排页
- `agent:crew:monitor` — 监控页

### 5.2 数据权限

`netaclaw_crew` 继承 BaseEntity 的 `tenantId`，通过 Cool Admin 的租户隔离机制实现：
- 用户只能看到自己有权限的集群
- 管理员可以将集群分配给指定用户/角色

### 5.3 操作权限

| 权限标识 | 说明 |
|---------|------|
| `crew:create` | 创建集群 |
| `crew:edit` | 编辑集群 |
| `crew:publish` | 发布/取消发布 |
| `crew:trigger` | 手动触发运行 |
| `crew:control` | 暂停/恢复/终止运行 |
| `crew:view` | 查看监控 |

---

## 6. 实现边界与约束

### 6.1 本次实现

- 集群 CRUD + 画布编排页完整功能
- 运行监控页完整功能（列表 + 详情 + 实时状态）
- 后端编排引擎（CrewOrchestrator + CrewDelegate）
- delegate_task + escalate 工具
- 手动触发 + 定时调度
- WebSocket 实时推送
- 基础权限集成

### 6.2 本次不实现（后续迭代）

- Webhook 触发（需要签名验证体系）
- API 触发（需要 API Key 管理体系）
- 子 Agent 嵌套委派（parentTaskId，第一版只支持一层）
- 集群模板/市场（预设的电商运营集群模板）
- 运行数据统计/报表

### 6.3 技术约束

- 前端画布基于已集成的 `@vue-flow/core` 1.42.1 + 扩展
- 自动布局使用已集成的 `elkjs` 0.9.3
- 后端 Entity 继承 BaseEntity，Controller 使用 @CoolController
- 前端通过 Cool Admin service 代理调用 API
- 菜单通过数据库配置
- 定时调度使用 `cron` npm 包的 `CronJob`（不使用 `@Schedule`）
- 子 Agent 执行通过直接调用 `runAgent()` 纯函数实现

### 6.4 风险项

| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
|------|------|---------|
| **Vue Flow 首次使用** | 项目中从未实际使用过 `@vue-flow/core`，虽然已安装但无参考代码。画布交互开发可能遇到未知问题 | 优先开发画布组件作为技术验证；准备纯 SVG/Canvas 降级方案；预留 1-2 天额外时间 |
| **主 Agent 自主决策质量** | 主 Agent 的编排质量依赖 LLM 能力，可能出现不合理的调度决策 | delegateHints 提供 soft hint 引导；记录所有决策日志供人工复盘；escalate 兜底 |
| **长时间运行稳定性** | 集群运行可能持续数十分钟，期间服务重启会丢失状态 | pausedState 持久化对话上下文；启动时恢复 paused 状态的运行 |
| **并发 token 消耗** | 并行执行多个子 Agent 时 LLM API 成本可能很高 | maxConcurrent 限制；tokenUsage 跟踪；前端展示 token 消耗 |