# 三层模型：流程模板 → 工作流 → 人设体系 > 创建: 2026-06-28 | 状态: 设计阶段 > 关联: [Agent架构说明-2026-06-14.md](./Agent架构说明-2026-06-14.md)（当前 Agent 能力边界） > 关联: [ARCHITECTURE.md](../../../ARCHITECTURE.md)（项目架构总纲，本文为专项展开） --- ## 一、背景与问题 DevFlow 的工作流引擎（df-workflow）已具备 DAG 定义、拓扑排序、节点调度、状态流转等核心能力。AI Chat 已具备单链 ReAct、工具调用、审批机制。 但现有架构缺少两个关键抽象： | 缺失 | 导致的问题 | |------|-----------| | **流程模板**（Template） | 工作流定义与具体项目绑定，无法复用标准流程。每个项目需从零搭建 DAG | | **人设**（Persona） | 所有 AINode 使用通用 LLM 调用，无角色分工。编码、审查、测试节点行为无差异 | **解决方案**：引入三层模型——**模板层定义蓝图、工作流层执行实例、人设层注入角色**。 --- ## 二、三层模型总览 ``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 模板层 (Template) │ │ "应该做什么" — 可复用的阶段蓝图 │ │ │ │ ├─ 节点 DAG 定义（拓扑 + 类型 + 数据流） │ │ ├─ 建议人设标注（persona_hint，实例化时可覆盖） │ │ ├─ 质量门禁（condition + on_fail） │ │ ├─ 产出物规范（artifacts 声明） │ │ └─ 存储：YAML 文件 / DB 模板库 │ ├──────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 工作流层 (Workflow) │ │ "怎么执行" — 模板的运行时实例 │ │ │ │ ├─ 模板实例化（绑定具体项目参数、分支名、路径） │ │ ├─ DAG 执行（拓扑排序 + 并行调度 + 状态流转） │ │ ├─ 数据绑定（inputs/outputs 按 ID 映射） │ │ ├─ 条件分支（condition 求值 → 动态路由） │ │ ├─ 断点续跑（状态快照 + 恢复） │ │ └─ 载体：df-workflow（现有，✅ 核心完成） │ ├──────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 人设层 (Persona) │ │ "谁来做" — Agent 角色卡 │ │ │ │ ├─ system prompt（角色定位、行为规范） │ │ ├─ allowed_tools（该角色可调用的工具集） │ │ ├─ output_format（输出约束） │ │ ├─ suggested_tier（推荐模型层级） │ │ ├─ behavior rules（如"每次输出前先检查..."） │ │ └─ 注入点：AINode 执行时从 NodeContext 读取 persona_id │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 关键原则 1. **三层独立演化**：模板添加新节点类型、工作流优化调度算法、人设新增角色——互不阻塞 2. **交汇点单一**：三层只在 AINode 执行时交汇——工作流传递 persona_id，Node 端根据 id 载入人设配置 3. **模板标注建议而非绑定**：模板只写 `persona_hint: coder`，实例化时可改为 `coder-rust` 或 `coder-py` 4. **人设可跨模板复用**：`reviewer` 人设既可用于"功能开发模板"的审查节点，也可用于"Bug 修复模板"的审查节点 --- ## 三、流程模板（Template Layer） ### 3.1 数据结构 ```yaml # templates/feature-dev.yaml id: feature-dev # 模板唯一标识 name: 功能开发模板 # 显示名称 description: 标准功能开发全流程 # 描述 template_version: 1 # 模板版本（用于升级检测） tags: ["feature", "standard"] # 分类标签 nodes: - id: analysis # 节点 ID type: ai # 节点类型（ai / script / human / subflow） persona_hint: analyst # 建议人设（实例化时可覆盖） prompt: "分析需求：{{inputs.requirement}}" # 提示词 inputs: # 数据输入映射 requirement: "$ctx.requirement" # $ctx = 工作流上下文参数 outputs: # 输出声明 prd: text config: # 节点级配置（覆盖默认） temperature: 0.3 - id: design type: ai persona_hint: architect prompt: "基于 PRD 设计架构：{{inputs.analysis.prd}}" inputs: analysis: "$nodes.analysis" # $nodes = 上游节点输出 outputs: arch_doc: text - id: coding type: ai persona_hint: coder prompt: "实现：{{inputs.design.arch_doc}}" inputs: design: "$nodes.design" outputs: code: text - id: review type: ai persona_hint: reviewer prompt: "审查代码：{{inputs.coding.code}}" inputs: coding: "$nodes.coding" - id: test type: script prompt: "" # Script 节点用 command command: "cargo test" timeout_secs: 300 - id: release type: human prompt: "确认发布到生产？" edges: # 显式边定义（可选，缺省按 nodes 顺序连接） - from: analysis to: design - from: design to: coding - from: coding to: review - from: review to: test - from: test to: release conditions: # 条件分支 - node: review if: "output.verdict != 'pass'" goto: coding # 审查不通过，回编码节点 quality_gates: # 质量门禁 - node: review condition: "output.verdict == 'pass'" on_fail: "block" # block / goto / warn - node: test condition: "output.exit_code == 0" on_fail: "goto coding" artifacts: # 产出物声明 prd: "$nodes.analysis.prd" arch: "$nodes.design.arch_doc" code: "$nodes.coding.code" review_report: "$nodes.review.text" ``` ### 3.2 模板实例化流程 ``` ① 用户选择模板（如"功能开发模板"） ② 填写实例化参数： ├─ project_id: 绑定到哪个项目 ├─ requirement: 需求描述（注入 $ctx.requirement） ├─ persona_overrides: 按节点覆盖人设 │ └─ coding → coder-rust（该项目是 Rust 后端） └─ branch: feature/search（绑定 Git 分支） ③ 实例化引擎执行： ├─ 复制 DAG 拓扑 ├─ 绑定数据映射（替换 $ctx / $nodes 占位符） ├─ 应用人设覆盖 ├─ 创建 WorkflowRun（状态 = pending） └─ 写入 DB（workflow_runs + workflow_nodes 表） ④ 工作流引擎调度执行 ``` ### 3.3 内置模板清单 | 模板 ID | 名称 | 适用场景 | 节点链 | |---------|------|---------|--------| | `feature-dev` | 功能开发 | 新增功能 | 需求分析 → 架构设计 → 编码 → 审查 → 测试 → 发布 | | `bug-fix` | Bug 修复 | 缺陷修复 | 问题复现 → 根因分析 → 修复编码 → 回归测试 → 发布 | | `algorithm-dev` | 算法开发 | 算法类功能 | 需求分析 → 算法设计 → 实现 → 基准测试 → 验证 → 发布 | | `refactor` | 代码重构 | 重构优化 | 代码分析 → 重构计划 → 编码 → 审查 → 回归测试 | > 模板为内置预设，用户可自定义模板（复制内置模板修改后存为用户模板）。 --- ## 四、人设层（Persona Layer） ### 4.1 数据结构 ```rust /// 智能体人设 — Agent 角色卡 pub struct AgentPersona { /// 人设标识（如 "coder-rust"、"reviewer"） pub id: PersonaId, /// 人设名称 pub name: String, /// 人设描述 pub description: String, /// 系统提示词（核心——定义 Agent 的角色、行为规范） pub system_prompt: String, /// 可用工具列表（空 = 继承自父级配置） pub allowed_tools: Vec, /// 推荐模型层级 pub suggested_tier: ModelTier, /// 输出格式约束 pub output_format: OutputFormat, /// 行为规则 pub rules: Vec, /// Few-shot 样例 pub examples: Vec, } /// 行为规则 pub struct BehaviorRule { pub rule_type: RuleType, // PreCheck / PostCheck / Constraint pub description: String, pub check_prompt: String, // AI 检查提示 } /// 输出格式约束 pub enum OutputFormat { FreeText, Markdown, Json { schema: Value }, Code { language: String }, } ``` ### 4.2 内置人设清单 | 人设 ID | 名称 | 核心 system_prompt 要点 | 建议工具 | |---------|------|------------------------|---------| | `analyst` | 需求分析师 | 拆解用户故事、识别歧义、输出 PRD | read_file, search_knowledge | | `architect` | 系统架构师 | 模块划分、接口设计、技术选型 | read_file, search_knowledge, write_file | | `coder-rust` | Rust 工程师 | 类型安全、错误处理、性能优先 | read_file, write_file, search_code, list_directory, run_command | | `coder-ts` | TS/前端工程师 | 组件复用、类型定义、响应式 | read_file, write_file, search_code, list_directory, run_command | | `reviewer` | 代码审查员 | 安全漏洞、性能问题、CRITICAL/MAJOR/MINOR | read_file, search_code, git_diff | | `tester` | 测试工程师 | 边界条件、覆盖率、测试隔离 | read_file, write_file, run_command | | `algorithm` | 算法工程师 | 复杂度分析、精度对比、优化策略 | read_file, write_file, run_command, benchmark | | `devops` | DevOps 工程师 | 容器化、CI/CD、监控告警 | read_file, write_file, run_command | ### 4.3 人设的内部结构（persona.rs 设计） ```rust // crates/df-ai/src/persona.rs（新建） pub struct PersonaRegistry { builtins: HashMap, customs: HashMap, } impl PersonaRegistry { pub fn new() -> Self { /* 载入内置人设 */ } pub fn get(&self, id: &PersonaId) -> Option<&AgentPersona>; pub fn register(&mut self, persona: AgentPersona); // 注册自定义人设 pub fn list(&self) -> Vec<&AgentPersona>; pub fn get_system_prompt(&self, id: &PersonaId) -> Option<&str>; pub fn filter_tools(&self, id: &PersonaId, all_tools: &[ToolDef]) -> Vec; } ``` ### 4.4 人设注入时机 人设在两个入口注入，覆盖不同的使用场景： ``` 场景 A: Workflow AINode 执行 DAG Executor → AiNode::execute() → NodeContext 中有 persona_id（来自模板实例化） → AiNode 调用 PersonaRegistry::get(persona_id) → 将 persona.system_prompt 附加到 LLM prompt 头部 → 将 persona.allowed_tools 传入工具选择器 → 执行 LLM complete() 场景 B: AI Chat Agentic Loop run_agentic_loop() → 根据 intent 识别结果自动选人设 → Code Intent → 自动绑定 coder 人设 → 绑定后: system_prompt = coder.system_prompt → 绑定后: 工具面板 = coder.allowed_tools → 执行 ReAct 循环（带人设约束） ``` --- ## 五、三层在现有代码中的落地映射 ### 5.1 新增与修改文件清单 | 文件 | 操作 | 说明 | |------|------|------| | `crates/df-ai/src/persona.rs` | **新建** | AgentPersona 结构体 + PersonaRegistry + 内置人设 | | `crates/df-ai/src/lib.rs` | 修改 | 导出 `pub mod persona` | | `crates/df-ai/src/coordinator.rs` | 修改 | 从空壳变为人设调度器——给子任务分配人设 | | `crates/df-nodes/src/ai_node.rs` | 修改 | execute() 中读取 `NodeContext` 的 `persona_id`，加载人设配置 | | `crates/df-workflow/src/node.rs` | 修改 | `NodeContext` 新增 `persona_id: Option` 字段 | | `crates/df-types/src/types.rs` | 修改 | 新增 `PersonaId` 类型 | | `src-tauri/src/commands/ai/agentic.rs` | 修改 | `run_agentic_loop` 根据 intent 自动选人设 | | `src-tauri/src/commands/ai/tool_registry.rs` | 修改 | 工具注册表支持按人设过滤 | ### 5.2 现有三条路径如何汇合 ``` ┌──────────────────────┐ │ 模板（YAML） │ │ persona_hint: coder │ └──────────┬───────────┘ │ 实例化 ▼ ┌──────────────────────┐ │ 工作流实例 │ │ NodeContext { │ │ persona_id: "coder"│ │ } │ └──────────┬───────────┘ │ 执行到 AINode ▼ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ AiNode::execute() │ │ ├─ 从 ctx.persona_id 查到人设配置 │ │ ├─ 拼接 system_prompt → LLM │ │ ├─ 限制工具集 → allowed_tools │ │ └─ 输出格式约束 → output │ └──────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 六、与现有 Agent 架构的关系 current [Agent架构说明-2026-06-14.md](./Agent架构说明-2026-06-14.md) 提到的四个"无"中，人设层直接回应了以下问题： | 原缺口 | 人设层如何解决 | |--------|---------------| | coordinator 空壳 | 人设调度是 coordinator 的第一个实现步骤：子任务按类型分配人设 | | 单链 ReAct 无角色区分 | 人设注入后，同一 loop 按绑定的人设输出不同风格的响应 | | Agent 能力边界模糊 | 人设的 `allowed_tools` 显式声明能力边界，"能做什么"由人设而非通用配置决定 | > 人设层不解决所有缺口（如执行类工具、MCP 外部工具），但它是多 Agent 协作的第一步。 --- ## 七、Phase 落地建议 ### Phase A：数据结构 + 内置人设（单独推进，不阻塞其他任务） ``` 目标: 定义 AgentPersona 结构体 + 5 个内置人设 + PersonaRegistry 文件: crates/df-ai/src/persona.rs 验证: PersonaRegistry::get("coder") 返回正确的人设配置 ``` ### Phase B：AINode 接入人设 ``` 目标: AINode 执行时从 NodeContext 读 persona_id，拼接 system_prompt 文件: crates/df-workflow/src/node.rs + crates/df-nodes/src/ai_node.rs 验证: 带 persona_id 的 AiNode 输出带有人设风格的文本 ``` ### Phase C：流程模板系统 ``` 目标: YAML 模板定义 + 实例化引擎（模板 → 工作流 DAG） 文件: df-workflow 新增模板加载逻辑 验证: 加载 feature-dev.yaml → 实例化为带 persona_hint 的 DAG ``` ### Phase D：AI Chat 接入人设 ``` 目标: run_agentic_loop 根据 intent 自动选人设，工具面板按人设过滤 文件: src-tauri/commands/ai/agentic.rs + tool_registry.rs 验证: Code Intent 下只暴露编码相关工具 ``` --- ## 八、设计决策 | 决策 | 选项 | 结论 | 理由 | |------|------|------|------| | 人设定义位置 | 编译期 vs 运行时 | 编译期内置 + 运行时扩展 | 内置人设保证基线质量，扩展性留给插件机制 | | 模板格式 | YAML vs JSON vs Rust DSL | YAML | 人类可读写，适合非开发者定义模板 | | 人设与 model 的关系 | 人设绑定 model vs 分离 | 分离（人设只建议 `suggested_tier`） | 模型选择由调用方决定，人设不越界 | | 模板实例化时机 | 启动时 vs 使用时 | 使用时（lazy instantiation） | 启动时加载数百模板影响冷启动 |