# AI Strategy (Crawlful Hub) > **定位**:Crawlful Hub AI 策略文档 - 描述多 AI 协作方案、任务分配策略及决策流程。 > **更新日期**: 2026-03-18 > **注意**:本文档不重复 Task_Overview.md 中的任务列表,仅描述 AI 协作策略。 --- ## 1. 多 AI 协作架构 ### 1.1 架构概览 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Brain (调度中心) │ │ 全局调度与决策 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ AI Agent 1 │ │ AI Agent 2 │ │ AI Agent N │ │ (前端/插件) │ │ (后端/数据) │ │ (分析/决策) │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │ │ │ └───────────────────┼───────────────────┘ ▼ ┌──────────────────┐ │ Task Queue │ │ (BullMQ) │ └──────────────────┘ ``` ### 1.2 角色定义 | 角色 | 职责 | 能力范围 | |------|------|----------| | **Brain** | 全局调度、任务分配、冲突解决 | 不直接生成代码 | | **AI Agent** | 原子任务包闭环开发 | 代码生成、测试、部署 | | **AI Analyst** | 数据分析、报告生成 | 数据处理、可视化 | | **AI Decision** | 决策支持、策略优化 | 算法、预测 | ### 1.3 协作原则 1. **一次性分发**:每轮下发完整任务包(P0/P1/P2) 2. **连续执行**:任务包内连续执行到"完成或明确阻塞" 3. **文件占用锁**:同目录协作先声明归属,"谁领取谁编辑" 4. **冲突处理**:后写入方必须先 Read 最新内容,增量合并 --- ## 2. 任务分配策略 ### 2.1 动态分配机制 ```typescript // 任务分配算法 interface TaskAssignment { taskId: string; agentId: string; priority: 'P0' | 'P1' | 'P2' | 'P3'; capability: string[]; estimatedTime: number; } // 分配策略 const assignmentStrategy = { // 能力匹配 matchCapability: (task: Task, agent: Agent): boolean => { return task.requiredCapabilities.every(cap => agent.capabilities.includes(cap) ); }, // 负载均衡 balanceLoad: (agents: Agent[]): Agent => { return agents.reduce((min, agent) => agent.activeTasks < min.activeTasks ? agent : min ); }, // 优先级排序 sortByPriority: (tasks: Task[]): Task[] => { const priorityOrder = { P0: 0, P1: 1, P2: 2, P3: 3 }; return tasks.sort((a, b) => priorityOrder[a.priority] - priorityOrder[b.priority] ); }, }; ``` ### 2.2 能力标签 | 能力标签 | 说明 | 适用任务 | |----------|------|----------| | `frontend` | 前端开发 | React, UI组件 | | `backend` | 后端开发 | API, Service | | `plugin` | 插件开发 | Chrome Extension | | `database` | 数据库 | Schema, Query | | `ai-analysis` | AI分析 | 数据分析, 报告 | | `ai-decision` | AI决策 | 算法, 策略 | | `devops` | 运维 | 部署, 监控 | --- ## 3. 决策流程 ### 3.1 决策层级 ``` Level 1: AI Agent 自主决策 ├─ 代码实现细节 ├─ 单元测试用例 └─ 局部重构 Level 2: Brain 协调决策 ├─ 跨模块接口设计 ├─ 任务优先级调整 └─ 资源冲突解决 Level 3: 人工确认决策 ├─ 核心业务数据修改(调价、退款) ├─ 架构重大变更 └─ 生产环境部署 ``` ### 3.2 决策流程门禁 ``` SUGGESTED -> PENDING_REVIEW -> EXECUTED/REJECTED ``` **严禁**:AI 直接修改核心业务数据(调价、退款、下单) **必须**:人工在 Console 端确认后方可执行 --- ## 4. 自省与上报 ### 4.1 自省要求 AI Agent 必须在以下阶段上报"自我问题": 1. **对话开始时** - 当前任务理解 - 依赖任务状态 - 潜在风险点 2. **执行过程中** - 进度更新 - 阻塞问题 - 需要协调的事项 3. **交付前** - 功能验证结果 - 测试覆盖率 - 已知限制 ### 4.2 上报格式 ```typescript interface SelfReport { stage: 'start' | 'progress' | 'delivery'; taskId: string; agentId: string; status: 'normal' | 'blocked' | 'at-risk'; progress: number; // 0-100 issues: { type: 'dependency' | 'conflict' | 'technical' | 'resource'; description: string; severity: 'low' | 'medium' | 'high'; }[]; nextSteps: string[]; } ``` --- ## 5. 质量保障 ### 5.1 代码质量门禁 | 指标 | 目标值 | 检查方式 | |------|--------|----------| | 测试覆盖率 | ≥ 80% | 自动化测试 | | 类型安全 | 100% | TypeScript strict | | 代码规范 | 0 警告 | ESLint | | 文档完整 | 100% | JSDoc | ### 5.2 验证流程 ``` 代码生成 │ ▼ 静态检查 (ESLint/TypeScript) │ ▼ 单元测试 │ ▼ 集成测试 │ ▼ 人工 Review (关键模块) │ ▼ 部署验证 ``` --- ## 6. 与 Task_Overview.md 的关系 ### 6.1 职责划分 | 文档 | 职责 | 内容 | |------|------|------| | **Task_Overview.md** | 任务追踪 | 所有任务的详细列表、状态、依赖 | | **AI_Strategy.md** | 策略描述 | AI 协作机制、决策流程、质量保障 | ### 6.2 避免重复 - **Task_Overview.md** 是唯一的任务源 - **AI_Strategy.md** 不重复定义任务 - **AI_Strategy.md** 描述如何执行任务的策略 --- ## 7. 相关文档 - [Task Overview](../00_Business/Task_Overview.md) - 任务追踪(唯一任务源) - [Business ClosedLoops](../00_Business/Business_ClosedLoops.md) - 业务闭环 - [System Architecture](../01_Architecture/System_Architecture.md) - 系统架构 --- *本文档描述 AI 协作策略,不重复任务列表,最后更新: 2026-03-18*