AgentCrew

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(★ 56)

A universal orchestration workbench for macOS. Seamlessly mix AI models (Codex, Claude) with traditional CLI tools (git, npm) via static DAG pipelines or dynamic self-healing agents, creating a fully automated closed-loop for development and ops.

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 <img src="Sources/AgentCrew/Assets.xcassets/AppIcon.appiconset/icon-256.png" alt="AgentCrew Logo" width="128" />
 <h1>AgentCrew</h1>
 一个面向 macOS 的万物编排工作台（Universal CLI Orchestration Workbench）
 
 不仅能将 <code>Codex</code>、<code>Claude</code>、<code>Cursor-Agent</code> 等多种 AI 工具无缝组织成可视化工作流，还能混合编排任意传统 CLI 命令（如 git、npm、docker、ffmpeg 等），在本地完成研发、测试、部署与自动化运维的完整闭环。

简体中文 | <a href="README_EN.md">English</a>
 
</div>

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## ✨ 核心亮点 (Key Features)

AgentCrew 并非要替代某一个具体的 AI 聊天工具，而是提供一个统一的 **Orchestration Layer**，让多种 AI CLI 能以更稳定、可复用、可观察的方式协作。

### 💻 极致的 macOS 原生体验
- 基于 SwiftUI 构建，运行轻量、流畅。
- 可视化 Flowchart、全链路执行监控、本地系统通知。

### 🔄 独创双引擎驱动：Pipeline 与 Agent 模式并存
同一任务可自由在两种模式间切换，兼顾**执行效率**与**智能闭环**：
- **⚡️ Pipeline 模式**：基于静态 DAG 工作流，执行路径极短。适合目标明确、步骤固定、追求速度与成本控制的标准化任务。
- **🧠 Agent 模式**：基于多轮动态执行（Plan -> Execute -> Evaluate -> Replan）。支持自动诊断失败原因、自动补齐修复步骤，并在高风险操作前（如删除、大规模重构）挂起等待**人工审批 (Human-in-the-loop)**。

### 🌊 DAG 波次调度与并发执行
摒弃死板的全串行执行。AgentCrew 自动解析任务步骤之间的显式依赖（Run After）与隐式依赖（Sequential Stage），将可并行的步骤打包成「Wave (波次)」，**最大化利用并发性能**，大幅缩短长链路任务的等待时间。

### 🪄 AI 自动生成工作流 (Auto-Planner)
只需输入一句话自然语言（如：“给项目新增 JWT 用户认证与单测”），系统会自动为你拆解出 `Implement -> Review -> Fix -> Verify` 的结构化步骤，并自动分配合适的底层 AI 工具。

### 🛠️ 多模型 & 多 CLI 混合编排
- **深度兼容 AI 工具**：原生支持 `Cursor/cursor-agent`、`Claude`、`Codex` 等大模型 CLI。
- **极简 CLI Environment 配置**：提供一键切换标准 / Internal 命令模式；当前主要影响 `Codex` 与 `Claude`，`Cursor` 保持固定命令模式，内置环境探针自动完成路径解析。

### 🔌 万物编排：原生支持任意传统 CLI
打破“仅限 AI 工具”的局限，AgentCrew 底层拥有强大的通用执行器，通过以下架构机制实现万物编排：
- **无缝接入现有工具链**：完美支持 `git`、`npm`、`python`、`docker`、`ffmpeg` 等任意能在 macOS 终端运行的命令。
- **与大模型互通**：支持将提示词以占位符（`{{prompt}}`）或标准输入（stdin）安全传导给 Shell 脚本；同时支持在 Step Prompt 中引用前序依赖步骤上下文（如 `{{step:Design.summary}}`）。
- **结构化上下文传递**：不是简单把 stdout 串给下一个 Step，而是基于结构化记忆与共享状态做按需注入，兼顾可读性、成本与可控性。
- **无限混合编排**：例如用 Cursor 编写代码，跑 `npm run test` 验证，失败时由 Agent 自动抓取报错让 Claude 分析并生成 Patch，最后由自定义 Shell 脚本完成部署。

### 📊 模式洞察与智能推荐 (Mode Insights & Recommendation)
- **智能模式推荐**：在任务创建前，根据任务复杂度、风险等级、多工具协作需求等维度进行评分，自动为你推荐最合适的执行模式（Agent 或 Pipeline），并在执行中提供动态切换建议。
- **Mode Insights 分析大盘**：内置运行数据分析看板，可视化展示推荐采纳率、模式分布与 7 日趋势。支持导出详细日志，辅助团队复盘与引擎调优。

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## 🧠 结构化记忆与共享状态

AgentCrew 不会把前一个 Step 的完整 stdout 机械塞给下一个 Step，而是把运行结果沉淀为**结构化上下文**，只把真正有价值的部分注入后续 Prompt。

### 两层机制
- **RunContext**：负责**单轮执行内**的依赖链传值。后续 Step 可读取前序依赖 Step 的 `summary`、`decisions`、`artifacts`、`output.tail`、`error.tail` 等字段。
- **SharedState**：负责**跨 Step / 跨 Stage / 跨 Round** 的可复用状态沉淀。同一 `rootSessionID` 下，仍然有效的 `decision` / `fact` / `artifactRef` / `issue` / `resource` 可被后续执行继续复用。

### 对用户有什么用
- **Prompt 更干净**：默认传递的是摘要、决策和关键产物，而不是冗长过程日志。
- **依赖边界更清晰**：`{{step:...}}` 只允许读取依赖链上的 Step，上下文不会无边界扩散。
- **多轮执行更稳**：Agent 模式下，同一 root session 的共享状态可以跨 round 继承，避免每轮都从零开始理解问题。
- **调试更方便**：运行时会生成 `.agentcrew/context.md`，共享状态会落盘到 `.agentcrew/runs/<rootSessionID>/shared-state.json`，并同步生成 `shared-state.md` 镜像。

### 怎么使用
- 在 Step Prompt 中引用结构化上下文：`{{step:Design.summary}}`、`{{step:Review.output.tail:500}}`
- 读取 pipeline 级运行态：`{{pipeline.failed_steps}}`、`{{pipeline.last_failed.summary}}`
- 需要显式上报可复用状态时，让 Step 写出 `step-outbox` JSON，由调度器在 wave 结束后统一 merge

更完整的设计说明可见：`docs/shared-state-overview.md`

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## 🎯 典型使用场景 (Use Cases)

打破“仅限 AI 工具”的局限，AgentCrew 也是一个带可视化界面、支持大模型动态规划、且具备状态管理的加强版 `Make` 或本地化 `Jenkins`。

### 🤖 AI 研发提效闭环
1. **自动化工作台**：把团队常用的 “实现代码 -> 代码 Review -> 修复问题 -> 跑通验证” 固化为可复用的标准 Pipeline。
2. **长链路协作**：在同一个项目中，让 Claude 负责写文档，Cursor 负责写代码，自动化脚本负责构建，一步到位。
3. **局部重试**：当长达几十步的 Pipeline 在最后一步失败时，无需从头再来，支持**按 Stage 或单 Step 原地重跑**。

### ⚡️ 通用任务与万物编排 (自行探索)
4. **轻量级本地 CI/CD (DevOps)**：利用波次 (Wave) 并发执行 `lint` 和 `test`，成功后串行执行 `build`，最后调用 AI 自动生成 `CHANGELOG`，并在推送到云端前挂起等待人工（`waitingHuman`）审批。
5. **多媒体/数据批处理**：利用 DAG 的最大化并发性能，同时启动数十个进程（如 `ffmpeg`）处理耗时任务，或并发抓取数据后交由大模型清洗、分析并自动发送邮件周报。
6. **智能运维与故障自愈**：并发巡检本地或远程服务，当指标异常导致 Step 失败时，触发 Agent 机制。自动将报错丢给 AI 生成诊断报告及修复命令（Patch Step），人工审批通过后执行恢复。

---

## 🆚 运行模式对比

| 维度 | ⚡️ Pipeline 模式 | 🧠 Agent 模式 |
|------|-------------------|---------------|
| **适用场景** | 任务明确、步骤固定、追求速度与确定性 | 需求模糊、需要反复“实现-审查-修复”的探索任务 |
| **计划生成** | 一次性固定生成 | 每轮动态重规划 (Re-planning) |
| **失败处理** | 任务中止，需人工修改流程后重跑 | 自动诊断并动态生成补救 (Patch) 与验证任务 |
| **协作方式** | 显式依赖的串行/并行执行 | 多角色协作 (Coder/Reviewer/Fixer) + 评估驱动 |
| **人工介入** | 失败中止后排查 | 支持中途状态拦截 (ask_human) 审批高危操作 |
| **成本/速度** | 🚀 更快、Token 消耗更低 | 🛡 更稳健、成功率更高 (相对耗时) |

---

## 📊 执行流程图

### ⚡️ Pipeline 模式（单次固定计划）

```mermaid
flowchart TD
    %% 定义高颜值样式类
    classDef start_end fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1,stroke-width:2px,color:#01579b,rx:10px,ry:10px
    classDef process fill:#f5f5f5,stroke:#9e9e9e,stroke-width:2px,color:#424242,rx:5px,ry:5px
    classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#ffb300,stroke-width:2px,color:#f57f17
    classDef success fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px,color:#1b5e20,rx:10px,ry:10px
    classDef fail fill:#ffebee,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px,color:#b71c1c,rx:10px,ry:10px
    classDef manual fill:#f3e5f5,stroke:#8e24aa,stroke-width:2px,color:#4a148c,rx:5px,ry:5px

%% 节点定义
 A(["用户输入 / 设定目标"]):::start_end
 B["Planner 一次性生成 固定 DAG Pipeline"]:::process
 C["调度引擎：解析依赖 并按 Wave 划分"]:::process
 D["执行当前 Wave： 并发 / 串行运行 Steps"]:::process
 E{"Wave 执行结果"}:::decision
 
 G(["结束 Completed"]):::success
 H["任务中止 Failed"]:::fail
 I["用户手工介入检查 / 修改"]:::manual
 J["从失败节点发起 局部重跑 Retry"]:::manual

%% 连接关系
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    
    E -- "成功：仍有后续 Wave" --> C
    E -- "成功：所有 Wave 完毕" --> G
    E -- "失败：触发 Fail-Fast" --> H
    
    H --> I
    I --> J
```

**Pipeline 执行机制说明：**
- **固定生成**：由 Planner 根据目标一次性生成所有 Stage 及其依赖关系的静态 DAG 图。
- **波次调度 (Wave)**：系统自动解析任务依赖，将互不阻塞的任务打包为 Wave，从而最大化并发执行效率。
- **提早失败 (Fail-Fast)**：一旦某个 Wave 发生严重错误，任务便提早中断，避免后续执行导致资源浪费。
- **局部重试**：如果任务中止，用户可在排查修正错误后，直接从失败节点或 Stage 重新发起局部重跑，无需从头开始。

### 🧠 Agent 模式（多轮智能闭环）

```mermaid
flowchart TD
    %% 定义高颜值样式类
    classDef start_end fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1,stroke-width:2px,color:#01579b,rx:10px,ry:10px
    classDef process fill:#f5f5f5,stroke:#9e9e9e,stroke-width:2px,color:#424242,rx:5px,ry:5px
    classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#ffb300,stroke-width:2px,color:#f57f17
    classDef success fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px,color:#1b5e20,rx:10px,ry:10px
    classDef fail fill:#ffebee,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px,color:#b71c1c,rx:10px,ry:10px
    classDef manual fill:#f3e5f5,stroke:#8e24aa,stroke-width:2px,color:#4a148c,rx:5px,ry:5px
    classDef strategy fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px,color:#1a237e,rx:5px,ry:5px

A(["用户输入目标"]):::start_end --> P["Planning: 生成初始 Pipeline"]:::process
 P --> C["Execution: 调度运行当前计划"]:::process
 C --> D["Evaluation: 评估执行结果"]:::process
 
 D --> E{"动态决策与 轮次判断"}:::decision
 
 E -- "成功" --> G(["结束 Completed"]):::success
 E -- "触发高危操作" --> H["挂起: 等待人工干预"]:::manual
 H -. "审批通过" .-> C
 
 E -- "失败: 策略 1" --> S1["Retry: 原路径重试失败与跳过的 Step"]:::strategy
 E -- "失败: 策略 2" --> S2["Local Patch: 失败处插入前置修复 Step"]:::strategy
 E -- "失败: 策略 3" --> S3["Global Replan: LLM 全局重规划兜底"]:::strategy
 
 S1 --> C
 S2 --> C
 S3 --> C
 
 E -- "失败: 超过 max_rounds" --> X["任务中止 Failed"]:::fail
```

**Agent 渐进式故障恢复与自愈策略（基于代码实现的真实流转）：**
1. **第一轮 (Strategy: `originalPipeline`)**：运行最初规划的 Pipeline。
2. **第二轮 (Strategy: `retryFailedStage`)**：如果在第一轮失败，评估器并不会立刻大动干戈，而是生成一个只包含未通过或跳过 Step 的新 Stage 沿原路径重试（Retry）。
3. **第三轮 (Strategy: `localPatchInsert`)**：如果重跑依然失败，系统会触发 Local Patch 机制，提取失败报错并构建一个专门用于修复该前置问题的 Patch Step，将其安插在原失败 Step 的前面，确保其通过后再往下走。
4. **第四轮/兜底 (Strategy: `globalReplan`)**：如果局部 Patch 还搞不定，这时候才会触发基于 LLM 的 Global Replan，全局重新审视上下文进行大重构。
5. **彻底中止**：如果以上招数用尽且超过最大允许轮次（`maxRounds`），才会彻底 Abort 结束。

---

## 🚀 快速开始

### 1. 环境要求
- macOS 14.0+
- Swift 5.9+
- 已在终端中登录并配置好至少一种受支持的 AI CLI（如 Cursor, Claude, Codex）

你可以通过以下命令验证环境：
```bash
cursor-agent --version
claude --version
codex --version
```

### 2. 编译与运行
AgentCrew 是标准的 Swift Package 项目，你可以直接通过命令行启动，或使用 Xcode 打开。

**通过命令行：**
```bash
git clone https://github.com/YourUsername/AgentCrew.git
cd AgentCrew
swift run AgentCrew
```
*(或者使用 `swift build` 进行构建)*

**通过 Xcode：**
双击 `Package.swift` 打开项目，选择你的 Mac 作为运行目标，点击 `Run (Cmd + R)`。

### 3. 使用指南
1. 启动 App 后，前往 `Settings` 确认已正确检测到本机的 **CLI Environment**，并按需切换标准 / Internal 命令模式（主要影响 `Codex` 与 `Claude`）。
2. 点击侧边栏底部的 `+` 选择一个本地代码仓库。
3. 点击 **AI Pipeline Generator**，输入你的任务需求，或手动创建 Pipeline。
4. 在 Pipeline 编辑器中检查各个 Step 的 Tool 和 Prompt（命令会根据环境自动生成，也可在 Advanced 中手写覆盖）。
5. 在右上角选择 `Pipeline` 或 `Agent` 模式。
6. 点击 **Run** 开始见证奇迹！📈

---

## 🏗️ 项目架构

本项目采用 SwiftUI 编写，分层架构设计如下：

```mermaid
flowchart TB
    %% 定义高颜值样式类
    classDef layer_ui fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px,color:#0d47a1,rx:5px,ry:5px
    classDef layer_vm fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px,color:#4a148c,rx:5px,ry:5px
    classDef layer_core fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px,color:#1b5e20,rx:5px,ry:5px
    classDef layer_runner fill:#fff8e1,stroke:#ffa000,stroke-width:2px,color:#ff6f00,rx:5px,ry:5px
    classDef layer_runner_base fill:#ffecb3,stroke:#f57f17,stroke-width:2px,color:#bf360c,rx:5px,ry:5px
    classDef layer_data fill:#e0f7fa,stroke:#0097a7,stroke-width:2px,color:#006064,rx:5px,ry:5px

subgraph UI ["表现层 (SwiftUI)"]
        direction LR
        ContentView["主视图"]:::layer_ui
        PipelineEditor["Pipeline 编辑器"]:::layer_ui
        Flowchart["可视化 DAG 树"]:::layer_ui
        Monitor["执行监控台"]:::layer_ui
    end

subgraph VM ["视图模型层 (ViewModels)"]
 AppViewModel["AppViewModel 全局状态管理 & 生命周期监控"]:::layer_vm
 end

subgraph Core ["核心编排层 (Orchestration)"]
 DAGScheduler["DAGScheduler 依赖解析与波次并发调度"]:::layer_core
 AIPlanner["AIPlanner 自然语言转结构化 Pipeline"]:::layer_core
 CLIProfileManager["CLIProfileManager 环境探针与参数装配"]:::layer_core
 end

subgraph Runners ["执行层 (CLI Runners)"]
 CLIRunner["CLIRunner 底层进程执行器"]:::layer_runner_base
 CommandRunner["CommandRunner 自定义命令解析"]:::layer_runner
 ToolRunner["ToolRunner 预设工具路由"]:::layer_runner
 
 Cursor["CursorRunner"]:::layer_runner
 Claude["ClaudeRunner"]:::layer_runner
 Codex["CodexRunner"]:::layer_runner
 
 ToolRunner --> Cursor
 ToolRunner --> Claude
 ToolRunner --> Codex
 
 CommandRunner --> CLIRunner
 Cursor --> CLIRunner
 Claude --> CLIRunner
 Codex --> CLIRunner
 end

subgraph Models ["数据模型层 (Models)"]
        Data["PipelineModels / AgentModels / CLIProfile"]:::layer_data
    end

%% 模块间交互连线
    UI -- "User Action" --> VM
    VM -. "State Binding" .-> UI
    
    VM -- "Plan / Execute" --> Core
    Core -- "Dispatch" --> Runners
    
    Runners -- "Progress / Result" --> VM
    
    %% 数据层依赖连线
    UI -.-> Data
    VM -.-> Data
    Core -.-> Data
    Runners -.-> Data

%% Subgraph 背景框样式
    style UI fill:#f8f9fa,stroke:#c5cae9,stroke-width:2px,rx:10px,ry:10px,stroke-dasharray: 5 5,color:#333333
    style VM fill:#f8f9fa,stroke:#c5cae9,stroke-width:2px,rx:10px,ry:10px,stroke-dasharray: 5 5,color:#333333
    style Core fill:#f8f9fa,stroke:#c5cae9,stroke-width:2px,rx:10px,ry:10px,stroke-dasharray: 5 5,color:#333333
    style Runners fill:#f8f9fa,stroke:#c5cae9,stroke-width:2px,rx:10px,ry:10px,stroke-dasharray: 5 5,color:#333333
    style Models fill:#f8f9fa,stroke:#c5cae9,stroke-width:2px,rx:10px,ry:10px,stroke-dasharray: 5 5,color:#333333
```

核心模块说明：
- `Services/DAGScheduler.swift`: 负责解析依赖关系与波次 (Wave) 并行调度。
- `Services/AIPlanner.swift`: 负责与大模型交互，将自然语言转化为结构化执行步骤。
- `Services/CLIProfileManager.swift`: 负责不同环境 CLI 命令参数的自适应装配。
- `Services/RunContextStore.swift`: 负责依赖链范围内的 `{{step:...}}` 模板解析、摘要 / decisions / artifacts 提取，以及 `.agentcrew/context.md` 镜像。
- `Services/SharedStateStore.swift`: 负责 wave snapshot、共享状态 brief 注入、`step-outbox` merge，以及同一 `rootSessionID` 下的跨 round 结构化状态持久化。
- `ViewModels/AppViewModel.swift`: 全局状态管理、会话生命周期与模式回退分析。

### 🔌 万物皆可编排：支持任意传统 CLI 的底层架构揭秘

1. **触发机制：动态路由**
   在 `DAGScheduler` 中，系统会根据节点是否配置了自定义命令进行动态路由，跳过 AI Runner，直接交给 `CommandRunner` 执行：
   ```swift
   if step.hasCustomCommand {
       return try await CommandRunner().execute(...)
   }
   // 否则才走常规的 Claude / Cursor 等 AI 工具
   ```
2. **执行机制：纯正的 Zsh 子进程**
   `CommandRunner` 底层使用 `zsh -lc` 唤起子进程执行命令，保留原汁原味的环境变量（加载 `.zprofile` / `.zshrc`）。并且内置智能路径解析，执行前通过 `command -v` 寻找真实绝对路径，极大避免 "command not found" 报错：
   ```swift
   let result = try await cli.run(
       command: "zsh",
       arguments: ["-lc", resolution.commandLine],
       workingDirectory: workingDirectory,
       stdinData: stdinData
   )
   ```
3. **数据传导：安全转义与 Stdin**
   系统支持 `{{prompt}}` 占位符内联替换，自动对其进行安全的 Shell 转义（`shellQuote`）；若命令中没有写占位符，则只会将当前 Step 的 Prompt 作为标准输入流 (`stdin`) 传给该命令。前序依赖步骤上下文不会自动拼进 `stdin`，而是通过 `{{step:...}}` 与共享状态注入到 Prompt。
---

## 🤝 参与贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！AgentCrew 仍处于快速演进阶段。
如果你希望增加新的 AI CLI 支持，或者改进 DAG 调度引擎，欢迎直接阅读源码或发起 Issue 与我们讨论。

## 📄 许可证 (License)
本项目采用 [Apache License 2.0](LICENSE) 开源。

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