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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。

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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

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2. 任务分配策略

2.1 动态分配机制

// 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

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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

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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

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[];
}

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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

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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

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7. 相关文档

• Task Overview - 任务追踪（唯一任务源）
• Business ClosedLoops - 业务闭环
• System Architecture - 系统架构

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本文档描述 AI 协作策略，不重复任务列表，最后更新: 2026-03-18