- PiAgentRuntime 改用 pi-durable Harness:每个 run 一个 JSONL 存储目录 sessionDir/<runId>/ + root 对话; 系统提示 / 能力工具 / 白名单与预算钩子装在每次运行自己的扩展里;watchEvents 翻译成 AgentRunEvent - 挂起(工具内 close)立即封口,调用保持未完成,重开后 resume 重放;replayGate 用调用级 memo - 旧格式 <runId>.jsonl 打开时抛 LegacySessionError;skills 加载与 <skill> 块格式内置(源自 pi-agent-core,MIT) - tool_call_end 新增可选 durationMs;用量取 pi.usage 合计(整段会话总量) - Azure provider 改名 azure,迁移 0093 改存量;移除 pi-agent-core,锁 pi-durable/pi-ai/chord 1.1.0 - 文档:ADR-003、pi-providers、runbook、agent README、CHANGELOG Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <[email protected]> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Cxwgnn2pbzQ7rXv3rq7fei
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ADR-003:Pi 接入采用 pi-agent-core AgentHarness,封装在 AgentRuntimePort 之后
- 状态:已采纳(2026-09-27,W0-B spike 后);2026-10-08 运行时迁到
@earendil-works/pi-durable,见文末「2026-10-08 迁到 pi-durable」,下文的 AgentHarness 细节保留为历史 - 关联:REQ §10、§11.4;plan §1、§3.1-9;验证记录 spike
w0b-pi(已删除,见 gitceb66f8);代码spikes/pi/(已删除,见 gitceb66f8)
决定
- 依赖锁精确版本:
@earendil-works/[email protected]、@earendil-works/[email protected],另加它们要求的[email protected]。不引入@earendil-works/pi-coding-agent,因为它的 ResourceLoader 会做隐式发现、自带 bash/read 工具,并依赖 TUI 和 jiti 扩展加载。 - 使用 core 的
AgentHarness/AgentLane。它就是 0.87.1 里 REQ §10.1 所说的 AgentSession 层:持久会话、事件流、压缩、abort/resume、工具重放策略都在这一层;而且只使用显式传入的 tools/resources/systemPrompt,不读取任何目录。 - 所有 SDK 类型只出现在
packages/agent/src/pi/*里,对外只暴露AgentRuntimePort。 - 测试统一使用 pi-ai 自带的
fauxProvider,配合FauxResponseFactory按 transcript 决策;生产中的上游用createProvider显式构造,不依赖环境变量。
AgentRuntimePort 草案
export interface AgentRunSpec {
agentRunId: string; // = agent_run.id,同时作为 pi session id
goal: string; // 用户目标或事件派生的有界任务
scope: { actorId: string; scopeIds: string[]; grantIds: string[] };
capabilities: CapabilityId[]; // 本次允许的能力白名单(能力注册中心解析)
model: { upstreamId: string; modelId: string; thinkingLevel: ThinkingLevel };
budget: { maxTurns: number; maxTokens: number; maxCostUsd?: number; deadlineAt: Date };
compaction: { enabled: boolean; reserveTokens: number; keepRecentTokens: number };
evidenceRefs: string[];
}
export type AgentRunEvent =
| { type: "text_delta"; seq: number; delta: string }
| { type: "tool_started"; seq: number; capabilityId: string; invocationId: string; args: unknown }
| { type: "tool_finished"; seq: number; capabilityId: string; invocationId: string; isError: boolean; summary: string; recovery?: true }
| { type: "usage"; seq: number; input: number; output: number; costUsd: number }
| { type: "compaction"; seq: number; reason: "manual" | "threshold" | "overflow"; status: string }
| { type: "run_finished"; seq: number; status: "completed" | "aborted" | "failed" | "budget_exceeded"; error?: string };
export interface AgentRuntimePort {
createRun(spec: AgentRunSpec): Promise<{ agentRunId: string }>; // 建会话 + accept prompt,不驱动
stream(agentRunId: string, fromSeq?: number): AsyncIterable<AgentRunEvent>; // SSE 用,事件先落库(带 seq)再推送
drive(agentRunId: string, signal?: AbortSignal): Promise<AgentRunOutcome>; // 由持久任务调用;内部是 lane.resume / drive
abort(agentRunId: string, reason: string): Promise<void>; // lane.abort → 工具收到 context.abortSignal
resume(agentRunId: string): Promise<AgentRunOutcome>; // 进程重启后:AgentHarness.create 返回 open → lane.resume
followUp(agentRunId: string, message: string): Promise<void>; // 用户纠正
}
实现要点:
drive/resume由packages/tasks的持久任务(例如agentRun任务)调用。聊天 HTTP 只做 createRun + stream,断线不影响执行(REQ §10.7)。- 事件监听器(
harness.events.on)把事件写入agent_run_event(seq 单调递增),SSE 按 seq 补读。 - 预算:
usage事件累计,before_requesthook 里发现超预算就abort,状态记为budget_exceeded,然后进入 attention。 - 会话存储:v0.1 用
JsonlSessionRepo,目录固定为应用数据目录data/agent-sessions/(不放在媒体目录或用户目录),agent_run行记录 session id 和路径。NodeExecutionEnv只当作这个目录的 FileSystem 用,不把它的 exec/shell 暴露成工具。PG 存储要等上游或自研Storage实现(接口约 10 个方法);格式仍是 WIP,所以不在 v0.1 做。 - 业务真相放在 PG(
agent_run、操作账本、能力调用记录),JSONL 只是会话转写和恢复点。REQ §10.5/§11.4 说"不能把压缩摘要当唯一状态",这里同理。
工具白名单机制(三层)
- 注册层:
AgentHarness.create({ tools })只传本次capabilities对应的工具;也可以用activeToolNames/lane.setActiveTools缩小范围。模型调用未注册的工具时,harness 合成Tool "x" is unavailable错误结果,不会执行(spike 中已验证bash)。 - 授权层:工具
execute调能力服务。能力服务在服务端校验toolContext(actorId、grants、scope)和持续/单次授权(REQ §10.3),不信任模型参数里的"已同意"。before_toolhook 用来记审计和做快速拒绝({ block: { reason } })。 - 命名映射:能力 ID
download.submit↔ 工具名download__submit,因为上游工具名只允许[a-zA-Z0-9_-]。映射表在packages/agent里唯一定义。
每个能力还要声明 replay:只读能力(catalog.lookup、inventory.query、task.inspect 等)用 "safe";有副作用的能力(download.submit、organize.execute、policy.apply 等)用 "never"。崩溃恢复时,副作用工具会得到"结果未知"。业务侧按服务端生成的幂等键到操作账本对账,模型重新调用时会命中去重,不会产生第二次副作用。
fake provider 用法
const faux = fauxProvider({ provider: "umt-fake", models: [{ id: "fake", contextWindow: 32000 }] });
models.setProvider(faux.provider);
faux.setResponses([
() => fauxAssistantMessage([fauxText("先查库存"), fauxToolCall("inventory__query", { title: "Dune" })], { stopReason: "toolUse" }),
(ctx) => /* 读 ctx.messages 里的 toolResult 决定下一步 */ fauxAssistantMessage("完成"),
]);
// faux.state.callCount、getPendingResponseCount();队列耗尽时返回 errorMessage "No more faux responses queued"
packages/agent 提供 createScriptedModel(steps),供 testkit 和 e2e 使用(plan §3.1-13,"把 X 电影 1080p 收进来")。
设置页 → SDK 映射
| 设置项 | SDK |
|---|---|
| 上游接入(Anthropic / OpenAI 兼容) | createProvider({ id, auth: { apiKey: { resolve } }, models: [Model], api: anthropicMessagesApi() / openAICompletionsApi() });Model.baseUrl(Anthropic 不带 /v1,OpenAI 兼容带 /v1)、Model.id、Model.compat |
| 模型选择 | lane.setModel({ provider, modelId }) |
| 思考档位 | thinkingLevel / lane.setThinkingLevel;可选值来自 getSupportedThinkingLevels(model) |
| 上下文预算 | 自定义 Model.contextWindow / maxTokens |
| 压缩策略 | compaction: { enabled, reserveTokens, keepRecentTokens } + before_compaction hook / customInstructions(保留目标、约束、证据引用、已完成动作、剩余事项) |
| 重试 | retry: { enabled, maxRetries, baseDelayMs }、streamOptions.timeoutMs |
| 子代理开关 | SDK 不提供。由我们实现一个 agent.delegate 能力:开新 lane 或新会话,继承父任务的授权上限、预算和取消状态;默认关闭 |
已知限制
- 0.x 版本,存储格式 4 仍是 WIP,可能原地改变。锁精确版本,升级后跑 agent 与 server 的 Pi 相关测试(
deno task test:all)。 - 没有子代理,没有 PG 会话存储,
watchSession未实现。 - Pi 不提供权限系统(REQ §10.2)。进程、容器、网络白名单要在部署层落实。
- 模型流中途崩溃后按"合成 error + 重试"恢复,只读了规范,未实测;v0.1 的 e2e 要补上。
- 真实上游只验证了请求形状(本地抓包),没有联网调用。
2026-10-08 迁到 pi-durable
pi-agent-core 1.0 删掉了 harness(AgentHarness、会话存储、压缩、skills、系统提示等),只剩 Agent 与循环;harness 搬到 @earendil-works/pi-durable(实验性,版本之间 API 会变)。我们改为:
- 依赖锁精确版本:
@earendil-works/[email protected]、@earendil-works/[email protected]、@earendil-works/[email protected](pi-durable 的 Context / 文档状态),移除 pi-agent-core。Pi 的类型仍只出现在packages/agent/src/pi/*(另有prompt/skills.ts的格式约定),对外只有AgentRuntimePort,端口与AgentRunEvent合同不变(tool_call_end只新增可选durationMs)。 - 一个 run = 一个 pi-durable 存储:
sessionDir/<runId>/下的 JSONL 存储(openNodeJsonlStorage),里面用 root 对话。每次createRun新建一个Harness+ 一个只给本次用的 registry,装一个umt扩展:系统提示是一个不加标签的 section,能力是 tools,白名单 / 工具次数预算在ToolTask.beforeTool,时长 / 费用预算在GenerationTask.beforeRequest。 - 单写者:pi-durable 不做跨进程加锁,同一存储同一时刻只能由一个进程打开。runAgent 每次运行在一个持久步骤里打开一次会话、结束时关闭;同一 run 同一时刻只由持有任务引擎租约的那个 worker 驱动(租约过期才会被别的 worker 接手),挂起后由下一次 runAgent 重新打开。旧版 JSONL 会话也是同样的前提。
- 事件:用
watchEvents订阅 root 对话的提交事件,翻译成我们的AgentRunEvent(文本 / 思考增量、工具开始 / 结束 / 拒绝、用量、压缩)。增量按提交粒度(默认 100ms)到达。用量取pi.usage文档的合计,是整段会话的总量(换进程续跑不再从 0 计)。 - prompt =
root.submit({type:"input"})+wait();resume =harness.resume()后等未完成的输入;abort =root.abort();手动压缩 =root.compact()+ 等任务;自动压缩用compaction: { enabled, reserveTokens, keepRecentTokens, backgroundTokens: 0 }(不做后台提前压缩,与旧版阈值压缩一致)。 - 重放:能力
replay=safe→ 工具replay:"safe",never→"unsafe"(崩溃后得到 interrupted 错误结果);带replayGate的审批类能力对 harness 声明 safe,用调用级 memo 区分首次与重放。调用 ID 用<工具任务 ID>:<toolCallId>,重放时不变。 - 挂起(agent.await / 审批 / 选方案):工具内部调用
handle.close()时立即封口 Harness(之后的提交一律被拒),该调用在存储里保持未完成;重新打开后pendingOperations>0,resume()重放这次调用。 - Skills:pi-durable 不再提供 skills 加载器,
prompt/skills.ts保留最小实现(<name>/SKILL.md的发现、frontmatter 解析与校验、Pi 的<skill>调用块格式),来源 pi-agent-core 0.99.2(MIT)。 - 工具输出上限:pi-durable 默认把工具文本截到 50KB / 2000 行,我们放宽到 8MB,沿用旧版不截断的行为。
- 旧会话:0.99.2 的
sessionDir/<runId>.jsonl不能续跑;只有旧文件、没有新目录时createRun抛LegacySessionError,runAgent 以清楚的错误结束该 run(已结束的会话照常从 PG 事件查看)。