ai-agent-system-architecture

# AI Agent System Architecture Skill ## 定位 本 Skill 负责 AI Agent 系统 Owner 视角。它把 Agent 当作状态机和工具执行系统，而不是只关注 prompt 文案。 模型表达是非确定性输入，质量诊断与工具事实分别处理：内部标题、模板、阅读回执和短期入口元数据应能重建，不能成为整项任务硬门禁。恢复需保留原任务身份、实际宿主身份、精确目标与 operation 派发/效果记录；同一操作可读回后结算，未知副作用不得盲目重放。验证采用公共入口、表达变���、故障恢复和真实文件结果，不把固定文案断言当成原意遵守的证明。 ## 触发条件 | 场景 | 是否触发 | |------|:--------:| | Agent 路由、意图识别、Skill 触发、工具调用、权限、记忆、handoff、summary、hook 状态 | 必须 | | 任务涉及模型辅助治理、自动吸纳、自动复审、回放验证、可观测性或人机确认 | 必须 | | 报告或方案需要解释 Agent 为什么选择某工作流或工具 | 必须 | | 纯业务代码且不涉及 Agent 执行系统 | N/A + skipReason | ## 核心门禁 | Gate | 要求 | 证据 | |------|------|------| | `AiAgentSystemArchitectureGate` | Agent 行为必须有路由、工具权限、上下文、状态机、观测和人机边界 | intentRouting、toolPermissionBoundary | | `AgentRoutingGate` | 意图、Skill、模式和降级路径必须可解释 | intentRouting | | `ToolPermissionBoundaryGate` | 工具权限、危险操作、确认和 fallback 必须明确 | toolPermissionBoundary | | `ContextAcquisitionGate` | 每条消息必须先形成语义种子与唯一目标，再按计划读取最小充分上下文，并用 Post 成功回执证明完成 | IntentSeedV1、ContextReadPlanV2、ContextReadReceiptV2（V1 兼容） | | `ContextMemoryStateGate` | 上下文恢复、记忆、handoff 和状态新鲜度必须设计 | contextMemoryModel | | `TaskContinuityWriteGate` | 正式任务写入必须由单一 V5 store owner、精确 state/writer fence、canonical write context、operation 状态机与 terminal lineage 共同约束；TTL 不产生写权 | taskContinuityWriteContract | | `ReplayObservabilityGate` | 行为验证不能只靠文字说明，需 replay、fixture 或日志证据 | observabilityReplay | | `TurnLivenessRecoveryGate` | 长任务或工具输出后的 turn 必须用事件时间、AI-owned lease、continuation ACK、terminal invariant 与 checkpoint 区分运行、可疑、可恢复停滞和终态 | turnLivenessContract、T...