agent-assembler

Agent Assembler

AI Agent 配方工厂 — 从自然语言到可执行配方的自动化生产线

v1.1.0 | 2026-06-14

🏗️ JIT 分层架构

Agent Assembler 实现了 JIT (Just-In-Time Context Assembly) 模式——按需组装上下文，而非全量加载。

两层模型

JIT 组装 = 基础设施层（无条件注入） + 任务层（按需组装）

为什么需要两层？

• 全量加载：不会漏，但 token 爆炸、噪音淹没信号
• 纯 JIT：精准省 token，但依赖组装者的认知上限——容易漏掉"基础设施"

基础设施层解决 JIT 的盲区：有些约束跟任务内容无关，所有输出都要遵守（如 Markdown 必须有 YAML 头）。这些不该出现在 JIT 判断流程里，应该无条件注入。

配置

# api_gateway/config.py
INFRASTRUCTURE_SKILLS = [
    "obsidian-doc-format",  # 所有 Markdown 输出必须有 YAML Frontmatter
]

新增基础设施 Skill：编辑此清单，所有配方自动继承。

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核心能力

🏭 AutoCraft v4 — 自动化配方生成

自然语言 → LLM 生成 → 产物生成(Jinja2) → 结构化验证 → 独立评估 → 质量门禁 → 入库

• 4 产物自动生成: Recipe JSON + Python 脚本 + SKILL.md + MCP 配置
• P0 独立评估器: 独立上下文验证，防止"自卖自夸"
• P2b 质量门禁: 6 维评分（命名/关键词/执行时间/文件大小/字段完整性/版本号），< 70 分拒绝发布
• 自动重试: 任一关卡失败自动清理产物并重试（最多 3 次）

🔄 工作流引擎

• DAG 拓扑排序 (Kahn 算法)
• 条件分支 (8 种操作符 + 风险等级感知)
• 跨 step 一致性校验 (P2a)
• 异常处理策略 (abort/skip/retry/fallback)
• 并行组支持

🌐 多平台适配

一个配方，四种输出：

🛡️ 质量保障体系

生成 → 评估 → 拦截 → 门禁 → 分发
  ↓       ↓       ↓       ↓       ↓
AutoCraft Evaluator Consistency Quality  Adapter
         (P0)     (P2a)     Gate    (P2d)
                            (P2b)

每一层独立校验，脏数据和低质量配方到不了用户面前。

硬配方库

P0 级（带脚本 + 测试）

P1 级

架构

Agent Assembler
├── autocraft_v4.py      # AutoCraft v4 主引擎
├── template_engine.py   # Jinja2 模板引擎
├── recipe_validator.py  # 配方结构化验证器
├── workflow_engine.py   # DAG 工作流引擎
├── trinity_routes.py    # Trinity 执行路由
├── db.py                # 配方匹配 + 计费
├── platforms/           # 多平台适配器
│   ├── dingtalk/
│   ├── feishu/
│   └── wecom/
└── templates/           # Jinja2 模板
    ├── recipe_json.j2
    ├── recipe_script.j2
    ├── skill_md.j2
    └── mcp_config.j2

快速开始

启动 Gateway

cd agent-assembler
uvicorn api_gateway.core:app --host 0.0.0.0 --port 8000

触发 AutoCraft

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: ***" \
  -d '{"query": "帮我设计一个宠物店会员积分兑换系统"}'

多平台分发

curl -X POST http://localhost:5000/api/v1/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: ***" \
  -d '{
    "skill": "cangzhou_merchant_pack",
    "query": "房租8000，3个员工",
    "platform": "dingtalk"
  }'

技术栈

• 后端: Python 3.11 + FastAPI + Uvicorn
• 模板: Jinja2
• LLM: DashScope (Qwen)
• 部署: systemd (ECS) / CloudBase (腾讯云)

License

MIT