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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)
• 关联:REQ §10、§11.4;plan §1、§3.1-9;验证记录 docs/spikes/w0b-pi.md;代码 spikes/pi/

决定

1. 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。
2. 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。
3. 所有 SDK 类型只出现在 packages/agent/src/pi/* 里,对外只暴露 AgentRuntimePort。
4. 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_request hook 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)

1. 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)。
2. 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_tool hook 用来记审计和做快速拒绝({ block: { reason } })。
3. 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,升级前重跑 spikes/pi。
• 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。