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27. Graph Agent 架构 — Org Graph / Work Graph 与 System Agent 统一寻址

版本: v0.3（P0/P1 已实现；Org Graph 建模在 v0.3 修正为 company 级 workflow）
日期: 2026-08-15
状态（2026-09-08 校准）: P0 ✅ 已实现（graph-db.js + graph-seed-service.js，见第七节）；P1 ✅ 已实现（commit 226489d，graph-service.js）；P2 ✅ 已实现（设计已归档 27-P2）；P3 主体 ✅ 已实现（c3abf4a 起七轮，见 27-P3/P4 §十 实现记录）；P3 收尾 ✅ 已完成并归档（27-P3C 五批 + §十七 清尾，2026-08-20 真跑走通返工闭环）；P3B 真跑跑道 ✅ 九条验收全部验完（27-P3B §六quater，2026-09-08 隔离 worktree 真跑验掉最后一条验收 9：org 层回退边真的指向了 subgraph 节点）；P4 ✅ 已彻底收口（2026-09-08，27-P4 阶段 A/B/C 全部完成，仅 T5 账户欠费门因外部计费接口未接而悬置）

⚠️ 这一行是别人判断「哪些文档能从 docs/todo/ 搬去 docs/done/」的依据 —— 它过期会连累后面每一次迁移判断，改阶段状态时请顺手更新它。
命名: 新增 agent id / 表名 / 字段名前先读 27-NAMING 命名规范
前置: 02 四层 Agent 架构、24 公司层架构、22 Agent 记忆系统、server/src/core/devloop/loop-controller.js（现有 retry-with-reflection 实现）


一、核心问题
现有模型（24 号文档）的局限
24 号文档确立的模型是「System Agent（全局单例）+ Agent Template（可复用蓝图）+ Company Agent（雇佣时从模板 文件拷贝 出来的实例）」。这套模型跑通了 Multi-Tenant 公司隔离，但暴露出四个结构性问题：


状态碎片化：每次 hire() 都是一次 fs.copyFileSync，同一角色在 10 家公司名下就有 10 份互不相干的 agent.md/memory.md。模板更新后，已雇佣的实例不会同步，也无法双向学习——A 公司的 QA 遇到的坑，B 公司的 QA 完全学不到。
无法自我进化：Agent 的"智能"被锁在一次性拷贝的静态文件里，没有一个机制让它在被反复调用后越来越准。唯一的进化路径是 depositTemplate()——训练出一个新 agent，跑 benchmark，≥95 分才存回模板库，这是"生个孩子"而不是"自己变强"。
协作关系是扁平列表：company.json.agents[] 只是一个角色名数组，没有边、没有汇报关系，更没有"谁的输出喂给谁"的显式结构。
失败恢复局限在单一场景：目前唯一的循环恢复机制是 DevLoop 的 runUnit（Coder ↔ Tester 两节点、固定方向、retry_budget 硬顶 5 次），无法泛化到"任意节点失败后，带着上下文跳回图中任意历史节点重跑"这种通用场景。

设计目标
把「company 拥有并复制 agent」改造为「company 引用全局 system agent，并在其上定义静态协作结构（Org Graph）与动态任务执行路径（Work Graph）」：


Agent 是跨公司复用、持续自我进化的一等公民，不是一次性文件拷贝。
公司级 workflow（Org Graph，建公司时由 orggraph-planning 生成一次）与 org node 级 workflow（Work Graph，每次接到任务时由 workgraph-planning 生成）分层：两者同构、共用同一套引擎，只是生成时机与节点指向不同。
失败恢复不再局限于"重跑同一个节点"：任意节点失败可以携带上下文回退到图中任意历史节点，同时有引擎级别的硬性防死循环机制。


二、术语定义


术语
定义


System Agent
全局唯一的可执行 Agent 实体。自带 prompt 定义、公共记忆（memory.md）、按公司分区的私有历史。是 24 号文档里"System Agent"与"Agent Template"两个概念的合并——不再区分"模板"和"实例"，只有"这个 agent，被谁调用过"。


scope
System Agent 的可见性：public（跨公司共享，记忆公共累积）或 company（私有，只属于 owner_company_id 指定的一家公司）。


Org Graph
company 级别生成的 workflow。由 orggraph-planning agent 在建公司时根据公司目标/描述生成一次。节点 = 对某个 org node agent 的引用；边 = 执行流（condition ∈ {success, fail} + edge_kind ∈ {forward, backward}）。⚠️ v0.3 修正：本文档 v0.2 曾把它定义为"静态汇报结构、边是汇报/协作关系"，该建模已作废，详见 27-P2 v0.4 §一。


Work Graph
org graph node 级别生成的 workflow。某个 org node 收到任务后，现场调用 workgraph-planning agent 针对这一具体任务规划出。节点 = 对某个 system agent 的一次调用；边的语义与 Org Graph 完全同构。执行完归档，不复用到下一个任务。


两者关系
Org Graph 与 Work Graph 是同一种东西在不同层级上的递归——同一套 schema 形态、同一个执行引擎、同一套控制台 UI，区别只在生成者、生成时机、节点指向。


Loop-Validator
一个专职的 system agent，内置带硬编码熔断逻辑的 skill。所有"回退到历史节点"的边必须先经过它：备案 → 审计上次修复是否生效 → 判断修复方案是否被正确传递 → 循环数 > 3 强制终止。


Node 内容 / Edge 内容
图结构本身（节点、边、状态、指针）存 SQLite；节点的输入输出内容、日志、上下文，依旧是 Markdown 文件，物理落在对应 system agent 的目录下。


三、架构设计
3.1 三层模型总览
                     ┌─────────────────────────────────────┐
                     │            System Agent 池            │
                     │  （全局唯一，可跨公司复用，自我进化）    │
                     │                                       │
                     │   [ceo]  [coder]  [qa-judge]  [...]   │
                     │     ▲       ▲         ▲                │
                     └─────┼───────┼─────────┼────────────────┘
                           │       │         │  （引用，非复制）
              ┌────────────┴───────┴─────────┴──────────────┐
              │           Company: {companyId}                │
              │                                                │
              │   Org Graph（company 级 workflow，建公司时生成）│
              │     [org-planner] --success--> [org-coder]   │
              │              ↑                       │          │
              │              └──── fail(backward) ───┘          │
              │                                                │
              │   Work Graph（org node 级 workflow，per-task）  │
              │     [node1:coder] --success--> [node2:tester]  │
              │                    --fail-----> [loop-validator]│
              │                                       │         │
              │                                       ▼         │
              │                              [回退到 node1]      │
              └────────────────────────────────────────────────┘

3.2 System Agent：唯一执行体与数据隔离
目录结构（取代现有 system/agents/ 与 system/templates/ 的分离）：
system/agents/{agentId}/
  agent.md / soul.md / identity.md / tools.md   # 定义本体，全局唯一
  memory.md                                      # 公共记忆：自我迭代蒸馏出的能力/经验，跨公司共享持续增长
  config.json                                     # { scope: public|company, owner_company_id, status, benchmark_score }
  companies/
    {companyId}/
      memory.md          # 该公司私有工作记忆（目标、上下文、汇报关系）
      history/
        {workGraphId}-{nodeId}-{attempt}.md   # 该公司触发的每次执行原始记录
      logs/


company-scoped（私有）：companies/ 下永远只有 owner 一个子目录，代码路径与 public 完全一致，不做特殊分支。
public（公共）：companies/ 下有多个公司各自的隔离子目录。


读取隔离原则：PromptBuilder 组装某次调用的上下文时，只按 (agentId, companyId) 构造路径——公共部分（agent.md/memory.md）+ 这一家公司自己的 companies/{companyId}/。别的公司的目录从物理路径上就不会被触达，跟现有 DevLoop CONVENTIONS.md §12「跨 unit 只能读 ../{otherUnit}/contract.json」是同一种"靠构造方式天然隔离"的思路，不是运行时权限过滤。

写入分级：私有 companies/{id}/memory.md 每次调用后可自由写，风险局限在一家公司内。公共 memory.md 的更新（自我进化）风险更高——写错会污染所有后续调用方——因此需要走一次自省校验（复用 loop-validator 或类似机制），并且像 DevLoop 项目一样纳入 git 版本管理，坏的自我迭代可以回滚。

新建与升级治理：Work-graph 执行中如果需要的 system agent 不存在，直接触发创建，默认 scope=company（私有）。是否升级为 public，复用现有 hireWithTraining() → agent-creator/innovator 训练 → benchmark ≥95 → 升级的门槛链路，只是终点从"写文件到 system/templates/"改为"更新 DB 里的 scope 字段"。不新增治理机制，只改落点。
3.3 Org Graph：company 级 workflow

⚠️ v0.3 修正：本节 v0.2 的内容（"公司静态结构、边是汇报/协作关系、招聘时由 CEO 或 HR 维护"）已作废。完整设计见 27-P2 v0.4。


节点：对某个 org node agent 的引用（org_graph_nodes）。
边：执行流（org_graph_edges：condition ∈ {success, fail}、edge_kind ∈ {forward, backward}），与 work_graph_edges 同构。
谁生成：orggraph-planning agent，在建公司时整体规划、整体写入一次——不是靠招聘动作逐次累积出来的。
"招聘"语义：只负责把这个角色的 agent 目录建出来（走 P1 的虚拟引用，不再拷贝 agent.md），与图的结构无关。
任务如何进入：从图中入度为 0 的节点开始，按边的 condition 逐节点推进；每个 org node 被激活后再调 workgraph-planning 规划自己那一层的 work graph。

3.4 Work Graph：任务动态执行图

某 org 节点收到一个 goal/task。
该节点调用 workgraph-planning agent，针对这个具体任务规划出一张图：节点指向要执行的 system agent，边带 success/fail 条件。
目标节点范围不受 org graph 约束，只受 system agent 池约束——planning agent 可以调用任意 public agent、company 自己私有的 agent，或判断需要新建一个（走 3.2 的创建+治理链路）。
回退边必须显式经过 loop-validator 节点——即"节点A --fail--> loop-validator --> 节点B"，而不是"节点A --fail(隐藏回退属性)--> 节点B"。这是画图时的结构要求，不是引擎运行时才附加的隐藏逻辑。
执行前结构校验：图规划完成后、进入执行前，引擎做一次静态校验——任何边如果目标节点在图中已存在其他指向它的边（即会构成"回到历史节点"），但没有经过 loop-validator 节点，直接拒绝这张图，不进入执行。类比现有 npm run spec:check 的"结构先校验，再允许跑"模式。这是对"planning agent 应该自觉画上 validator"这条规则的引擎级兜底，防止规划疏漏导致死循环绕过审计。


⚠️ 上面第 4、5 点已被 27-P3/P4 v0.3 §四.D.2.1 改写：loop_validator 节点由「回退边必须经过」的强制结构要求降级为可选增强（理由：org graph 是 orggraph-planning 生成的「这家公司有哪些角色」，往里塞基础设施节点会污染这个语义，而引擎泛化后两层用同一套校验）。熔断改由引擎无条件的整数计数承担，落地的写入前校验是五项：acyclic / single-entry / reachable / backward-labeled / fail-fallback-edge——没有一项要求经过 loop-validator。本节保留原文作为设计演进记录，实现以 27-P3/P4 为准。

3.5 Loop-Validator：死循环兜底

⚠️ 本节的「引擎级不变量」已作废，见上方 3.4 的注。v0.3 定案把这里的职责一分为二：「数到 3 就停」是代码的活（引擎无条件做，单边 loop_count > 3 + run 级 backward_count > 5 双层硬顶，纯整数比较，不调任何 LLM，保证熔断不被 LLM 的自由发挥绕过）；「上一轮到底修好没有 / 修复方案有没有正确传下去」是 LLM 的活（下面第 2、3 点），由可选的 loop_validator 节点或 validator-reflection 归因节点承担。下面第 1、4 点已被引擎内建，不再依赖这个 agent。


本身是一个 system agent（可以是 public，因为"判断循环是否收敛"这个能力本质上与具体业务无关，值得跨公司共享进化）。
自带 skill，skill 内部包含硬编码的计数器/熔断逻辑，不是纯靠一次 LLM 推理决定"要不要停"：


备案：任意节点即将进入回退循环前，先向 loop-validator 登记这次尝试。
审计：目标节点重跑完成后，loop-validator 比对这次结果与上次失败原因，判断是否真的修复。
修复方案传递校验：如果没修复，检查这次回退时是否把"应该如何修复"的方案正确带给了下一轮，而不是盲目重跑。
硬顶：循环次数 > 3，无论 LLM 判断如何，skill 内的计数器强制终止，不进入第 4 次回退。

引擎级不变量：任何回退边必须路由经过 loop-validator，这一点不能被 planning agent 在规划阶段跳过——由 3.4 第 5 点的执行前校验保证。

3.6 与执行链路的关系
节点执行本质上仍是现有 AgentManager.callAgent() 的调用，只是 getAgentConfig() 的输入从"companyId:roleName 路径拼接"变成"(system_agent_id, companyId) 的引用查表"，PromptBuilder.build() 在装配 prompt 时按 3.2 的隔离规则拼装公共定义 + 私有语境。执行引擎（session-pool、runtime-resolver、stream-executor）不需要改，改的是"config 从哪来"这一层。


四、数据模型（Schema 草稿）
DB 只存关系与状态指针，节点/边的具体内容（任务描述、输出、日志）始终是 Markdown 文件，按 3.2 的目录约定物理落在对应 system agent 目录下（不在 DB 里存文件路径字符串，路径由 (system_agent_id, company_id, work_graph_id, node_id, attempt) 确定性推导，避免路径漂移）。
-- 全局 system agent 注册表
CREATE TABLE system_agents (
  id              TEXT PRIMARY KEY,
  name            TEXT NOT NULL,
  scope           TEXT NOT NULL CHECK (scope IN ('public', 'company')),
  owner_company_id TEXT,              -- scope='company' 时必填
  status          TEXT NOT NULL DEFAULT 'active',  -- active | training | deprecated
  benchmark_score REAL,
  created_at      INTEGER NOT NULL,
  updated_at      INTEGER NOT NULL
);

-- 公司静态协作结构
CREATE TABLE org_graph_nodes (
  id              TEXT PRIMARY KEY,
  company_id      TEXT NOT NULL,
  system_agent_id TEXT NOT NULL REFERENCES system_agents(id),
  role_name       TEXT NOT NULL,
  created_at      INTEGER NOT NULL
);

CREATE TABLE org_graph_edges (
  id              TEXT PRIMARY KEY,
  company_id      TEXT NOT NULL,
  from_node_id    TEXT NOT NULL REFERENCES org_graph_nodes(id),
  to_node_id      TEXT NOT NULL REFERENCES org_graph_nodes(id),
  relation_type   TEXT NOT NULL          -- reports_to | collaborates_with
);

-- 单次任务的动态执行图
CREATE TABLE work_graphs (
  id              TEXT PRIMARY KEY,
  company_id      TEXT NOT NULL,
  triggered_by_org_node_id TEXT REFERENCES org_graph_nodes(id),
  goal_id         TEXT,          -- 一次人类需求描述（唯一，验收边界）
  okr_node_id     TEXT,          -- 形如 O-001.1.1，配合 company_id 定位
  task_id         TEXT,          -- 形如 T-xxx
  status          TEXT NOT NULL DEFAULT 'planning',  -- planning | running | passed | failed | blocked
  created_at      INTEGER NOT NULL,
  updated_at      INTEGER NOT NULL
);

CREATE TABLE work_graph_nodes (
  id              TEXT PRIMARY KEY,
  work_graph_id   TEXT NOT NULL REFERENCES work_graphs(id),
  system_agent_id TEXT NOT NULL REFERENCES system_agents(id),
  node_kind       TEXT NOT NULL DEFAULT 'task',   -- task | loop_validator
  status          TEXT NOT NULL DEFAULT 'pending', -- pending | running | success | fail | blocked
  attempt         INTEGER NOT NULL DEFAULT 1
);

CREATE TABLE work_graph_edges (
  id              TEXT PRIMARY KEY,
  work_graph_id   TEXT NOT NULL REFERENCES work_graphs(id),
  from_node_id    TEXT NOT NULL REFERENCES work_graph_nodes(id),
  to_node_id      TEXT NOT NULL REFERENCES work_graph_nodes(id),
  condition       TEXT NOT NULL CHECK (condition IN ('success', 'fail')),
  edge_kind       TEXT NOT NULL DEFAULT 'forward'  -- forward | backward（backward 必须 to_node 是 loop_validator 或来自 loop_validator）
);


edge_kind='backward' 由 planning agent 在画图时显式标注；执行前校验（3.4 第 5 点）会独立复核——不信任标注本身，而是遍历图结构确认任何指向"已在图中更早出现过"的节点的边，必须满足"经过 node_kind='loop_validator'"这一条件，双重保险。


五、与现有系统的关系 / 迁移策略


现有组件
变化


server/services/company-service.js 的 hire() / _copyTemplate()
废弃文件拷贝，替换为"创建/复用 system agent + 在 org_graph 加引用节点"


system/templates/
逐步废弃，内容并入 system_agents（scope=public），_registry.json 被 DB 表取代


AgentManager.getAgentConfig()
输入从路径拼接改为 (system_agent_id, company_id) 查表 + 引用 3.2 目录约定


PromptBuilder.build()
增加"公共定义 + 私有语境"两段拼装逻辑


hireWithTraining() / agent-creator / innovator / depositTemplate()
保留，只改落点（写 DB scope 字段而非写模板目录）


DevLoop loop-controller.js 的 runUnit
可视为 Work Graph 的一个特例（固定两节点、单方向重试）。本次不强制收编，留作后续 Phase 6 的可选项


六、开发计划（Phased Roadmap）


Phase
目标
交付物
验收标准


P0 地基 ✅
建表 + 现有数据迁移，不改变任何现有执行路径
system_agents/org_graph_* 表；把现有 system/agents/ + system/templates/ 目录扫描导入为种子数据（system_agents 行，scope 按当前所属推断）
迁移脚本跑完，system_agents 表行数与现有 agent+模板目录数一致（实际行数与本文档最初估计不同，见第七节）；现有 company-service.js 行为不变（并行只读验证，已确认零改动）


P1 虚拟引用
停止文件拷贝，改为引用
改造 AgentManager.getAgentConfig() + PromptBuilder.build() 支持 (agentId, companyId) 寻址；company-service.hire() 改为创建 org_graph 引用节点而非 _copyTemplate()。细化需求与设计见 27-P1 虚拟引用寻址
新雇佣的 agent 不再产生文件拷贝，调用时能正确拼装公共+私有上下文；旧公司（仍是拷贝模式）继续可跑，不强制迁移存量数据


P2 Org Graph
company.json.agents[] 迁移为图结构
org_graph_nodes/edges 落地；HR/CEO 招聘走新表。细化需求与设计见 27-P2 Org Graph 落地
现有 Company Dashboard 前端能正确读出 org graph 并渲染（哪怕暂时按列表展示）


P3+P4 图执行引擎与执行控制台 ✅（两个 Phase 已合并，2026-09-09 移入 done/）
一套引擎同时驱动 org graph 与 work graph（R-15.4 引擎泛化），带回退与熔断
定义层 work_graphs/work_graph_nodes/work_graph_edges + 两层共用的运行时层 graph_runs/graph_run_nodes/graph_run_loop_records（共五张新表）；graph-engine.js 的 advanceOne(runId) 幂等推进原语 + 两种 node executor（agent_call / subgraph）；五个控制操作（启动 / 下一步 / 暂停 / 停止 / 重试）× 手动·自动两种模式；GraphConsole.vue 执行控制台页面；workgraph-planning agent + 用户→公司任务入口。细化需求与设计见 27-P3/P4 Work Graph 执行控制台 v0.3，落地切成五个可独立验收的阶段（0 验收契约 / A 引擎地基 / B 回退熔断 / C 控制台 / D 规划闭环）
见该文档 §六 的 17 条。核心验收点是第 6 条：一张 graph_kind='org' 的图与一张 work graph 用同一套端点、同一条代码路径跑通「手动逐步 / 自动跑完 / 暂停恢复 / 停止」；外加第 8 条「总是失败的节点第 4 次 force_terminated 收敛到 blocked」、第 17 条「一句自然语言任务两层跑到 completed」


P4 回退 + Loop-Validator
已并入上一行，不再单列
合并理由见 27-P3/P4 §二：执行引擎一旦要支持「暂停/单步/停止/重试」这种可被外部随时打断的控制语义，「先做单向、再加回退」会让第一版状态机设计得过窄，P4 加回退时必然回来重改数据模型和主循环。两处定案变更：① 熔断改为引擎无条件做的整数计数（单边 loop_count > 3 + run 级 backward_count > 5 双层硬顶），不依赖 LLM，loop_validator 节点由「强制」降级为可选增强；② 结构校验从四项扩到五项，新增 fail-fallback-edge（有 fail 出边的节点必须留一条 fail_reason IS NULL 兜底边），org / work 两层都加
同上


P4 并行执行与产物索引 ✅（回收编号）
fan-out 真并发 + 产物统一索引 —— 2026-09-08 全部完成
advanceBatch 批量拾取（手动模式退化为 maxConcurrency=1，行为与 P3 一致）；同 agent 多实例隔离（SessionPool.getKey 的 scope 参数已实际接线：graph-engine.js 传 gr:{nodeRunId}）；advanceTree 兄弟子 run 真并发；解除「一家公司一个 active root run」；data/companies/{cid}/tasks/{taskId}/ 产物目录 + graph_files 表检索索引。细化设计见 27-P4 并行执行与产物索引
3 个并行分支同时 running 且总墙钟明显短于串行；部分失败时 fan-in 停等且可视化「在等谁」；产物索引可从节点行 rebuild


P5 自我进化
公共记忆蒸馏机制
公共 memory.md 写入走自省校验 + git 版本化；company-scoped → public 的升级门槛复用现有 benchmark ≥95 链路
同一 public agent 被两家公司调用后，memory.md 有可观察的增量更新，且能 git revert 到升级前版本


**P6（可选~~ 应前置）DevLoop 收编~~ ❌ **已拍板不做（2026-09-17）
统一循环逻辑
这一行原计划"把 loop-controller.js/unit-registry.js 重构为 Work Graph 引擎上的一个具体图模板"，前提是"通用引擎应当从 DevLoop 抽象而来"——这个前提写于 P3+P4 引擎动工之前，没有兑现：P3+P4 已经独立建成并全部收口（"平行发明"，不是从 DevLoop 抽象而来）。用户评估后拍板：DevLoop 本质是 loop workflow，已被 graph workflow 严格覆盖（loop 是 graph 的退化形状），直接退役，不做迁移。DevLoop 全部代码/路由/前端/测试套件已删除，path-resolver.js/doc-store.js（被 graph-engine.js 依赖）保留，PRD/SDD 规格站点归档。详见 52-devloop-retirement.md
已收口，不再验收


依赖顺序是强顺序的：P1 依赖 P0 的数据先迁移进 DB；P3+P4 的引擎依赖 P1 的引用寻址跑通、依赖 P2 的 org graph 定义作为被执行对象（引擎泛化后 org graph 是一等公民，不再只是「画给人看的组织图」）。P3+P4 内部的强顺序体现在它自己的五阶段划分上：0 → A → B（引擎地基必须先于回退熔断），C 可后延，D 依赖 A。P5 相对独立，可以在 P3+P4 的阶段 B 稳定后推进或往后延；P6 已拍板不做（见上方该行，52 号文档）。

每个 Phase 建议保留旧路径作为 fallback（不删除 _copyTemplate()/system/templates/ 扫描逻辑），直到下一 Phase 验收通过，避免中途出问题时无法回退。


七、P0 实施发现（2026-08-15）
P0 已实现（server/services/graph-db.js + server/services/graph-seed-service.js + scripts/graph-seed.js，npm run graph:seed 可跑），经 code review 通过。实施过程中对真实仓库数据做了独立核实，几个数字和本文档最初的估计（来自第一轮调研）不一致，记录如下，供 P1/P2 设计时参考：


项
本文档最初估计
真实数据


system/agents/ 里真正的 agent（含 agent.md）
10
8 —— screenwriter/、youtube-crawler/ 两个目录没有 agent.md，不满足"是一个可执行 agent"的最低条件，被迁移脚本正确排除


system/templates/ 目录数
34
39


最终落库的 source_kind='template' 行数
34
33（39 减去下面的命名空间重叠问题里被 global_agent 占用的 6 个）


_registry.json 里 benchmark_score 非空的条目
9
3（ceo=97/qa-judge=95/base=90）——另外 6 个 devloop-* 虽然在 registry 里能匹配上 id，但 registry 原始数据里 benchmarkScore 本来就是 null，不是脚本漏读


idearun 公司 6 个角色里"公司专属、无对应模板"的数量
4
0 —— 6 个角色现在全部能在 system/templates/* 里找到同名目录，全部复用已有行，没有触发新建 scope='company' 记录


关键发现：system/agents/ 与 system/templates/ 命名空间不是互斥的
有 6 个 id（agent-creator/digester/evolver/evolver-youtube-crawler/hunter/innovator）在两个目录下都存在，描述的是概念上"同一个" agent，但物理上是两份独立的文件（内容很可能已经不同步）。这一点在最初两轮只读调研（用于写这份文档正文）里没有被发现，是 P0 实际扫描真实目录时才暴露出来的。

P0 阶段的处理方式是迁移脚本层面的临时保护：system_agents.id 是跨 source_kind 共享的单一 TEXT 主键，seedTemplates() 遇到一个已经被 seedGlobalAgents() 占用的 id 时会跳过写入（不覆盖），保证 global_agent 优先、幂等可重跑。这只是避免了"数据被静默覆盖"的坏结果，没有回答"这 6 个 agent 到底该以哪份文件为准"这个产品问题——system/agents/{id}/agent.md 和 system/templates/{id}/agent.md 目前很可能内容不同，P1 做虚拟引用寻址、P2 做 org graph 招聘的时候都会撞到这批 id，需要在那之前决定：是人工合并成一份、保留 global_agent 版本视为权威并废弃 template 版本，还是干脆认为这 6 个本来就是两个不同的东西（比如一个是"基础设施 agent"、一个是"可招聘的角色模板"）、id 冲突只是命名巧合。这个决定应该在 P1 动手改 AgentManager/PromptBuilder 之前做，否则虚拟引用会读到不确定是哪一份的 agent.md。
关联文档

27-REQ 原始需求 — 需求源头：用户原话照搬 + 需求→设计落点速查。其余文档都是对它的转述，出现"当初到底怎么说的"争议时以这份为准。
27-E2E 端到端任务执行流程 — 跨阶段总览：从建公司 → 下达任务 → org graph 逐节点执行 → work graph 规划与循环 → 验收收敛。建议先读这一份，它指出了本文档体系与已有 DevLoop 实现之间的对应关系、三处语义冲突和若干空白。
27-NAMING 命名规范 — 跨文档命名约定（{作用域}-{职能}）。新增 agent id / 表名 / 字段名前必读，避免与既有的 benchmark / goal 等命名撞车。
27-EXAMPLE 参考场景走查 — 把上面那套架构在一家具体公司上跑一遍数（含各阶段真实形态的 JSON / 图 / 成本估算 / 断点清单）。实现时的靶子与端到端验收场景。
27-P1 虚拟引用寻址 — 已实现（commit 226489d）
27-P2 Org Graph 落地 — 设计稿
27-P3/P4 Work Graph 执行控制台 — ✅ 已实现（commit c3abf4a），已彻底收口（2026-09-09）
27-P4 并行执行与产物索引 — ✅ 已彻底收口（2026-09-08）