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21. FDE Pipeline Architecture — Hunt→Digest→Evolving 训练流水线

版本: v1.1 日期: 2026-03-26 状态: ✅ 端到端验证通过（质量门禁 ≥ 95 分）

一、总览

FDE (Hunt→Digest→Evolving) 是 LemonBoss 的 Agent 技能训练流水线。 通过三个独立的元 Agent 依次执行知识猎取、数据消化、迭代进化， 最终为目标 Agent 生成达到行业标杆水平的 SKILL.md。

[训练目标: 训练 CEO 的领导力技能]
      │
      ▼ Innovator 编排
      │
      ├─ Layer 1: HUNT ──→ Hunter Agent
      │   输入: domain + keywords
      │   输出: knowhow.md + toplist.md + crawl/
      │
      ├─ Layer 2: DIGEST ──→ Digester Agent
      │   输入: hunt/ 产出
      │   输出: benchmark_v1.md + good/bad testdata + feature_analysis.md
      │
      └─ Layer 3: EVOLVE ──→ Evolver Agent
          输入: digest/ 产出
          输出: 达标 SKILL.md (score ≥ 95) + evolve_log.md

二、元 Agent 职责矩阵

元 Agent Skill 角色 核心能力
Innovator innovator-skill 编排者 FDE 流水线调度、OKR 管理
Hunter l3-hunt 知识猎手 6-Phase 研究流程 (搜索→标杆→爬取→洞察)
Digester l2-digest 数据消化 Benchmark 设计 + 数据标注 + 特征提取
Evolver evolving RL 训练 执行→评分→分析→改写→重复 循环

依赖技能拓扑

Evolver ─────────────────────── (无额外依赖, 纯推理循环)
Digester ──→ l1-data-extract, l1-text-transform, l1-file-read, l1-diff-checker
Hunter ────→ l1-search-engine, l1-web-fetch, l2-web-research,
             l1-data-extract, l1-text-transform, l1-file-read, l1-kv-store

所有依赖技能的 SKILL.md 必须放在元 Agent 的 .claude/skills/ 目录下， 由 buildSystemPrompt() 自动扫描并注入 system prompt。

三、双路径产出规范 ⭐

每个元 Agent 的产出 同时写入两个位置：

路径 用途 示例
data/workspace/{targetAgentId}/{phase}/ 共享工作区，元 Agent 间共享 workspace/ceo/hunt/
data/agents/{targetAgentId}/{phase}/ Agent 资产，归属目标 Agent agents/ceo/hunt/ 
data/
├── {companyId}/workspace/{targetAgentId}/  ← 公司共享工作区 (元 Agent 间共享)
│   ├── hunt/
│   ├── digest/
│   └── evolve/
└── {companyId}/agents/{targetAgentId}/     ← 目标 Agent 的资产
    ├── hunt/                     ← Hunter 写入
    ├── digest/                   ← Digester 写入
    ├── evolve/                   ← Evolver 写入
    └── .claude/skills/main_skill/SKILL.md  ← Evolver 安装最终版

注意: 全局元 Agent (如 Hunter/Digester/Evolver) 位于 data/system/agents/。 对于全局训练任务，路径前缀为 data/system/。

原则: 先写到 workspace/，再用 cp -r 复制到 agents/。

四、各 Layer 产出规范

Layer 1: Hunt 产出

{targetAgentId}/hunt/
├── knowhow.md              ← 方法论 + 最佳实践 + 原创洞察
├── toplist.md              ← 排行榜 + 标杆案例 + 推荐资源
└── crawl/                  ← 爬取的标杆数据
    ├── elite_01_{title}.md ← 分级: elite (score ≥ 70)
    ├── elite_02_{title}.md
    └── avg_01_{title}.md   ← 分级: average (score < 70)

质量标准:

  • ≥80% 核心子问题覆盖
  • ≥10 独立信源，关键数据 ≥2 交叉验证
  • ≥3 条原创洞察
  • ≥1500 字

Layer 2: Digest 产出

{targetAgentId}/digest/
├── benchmark_v1.md         ← 评分标准 (5-8 维度 + Rubric)
├── knowhow.md              ← 从 hunt 继承 (可补充)
├── feature_analysis.md     ← Good/Bad 特征分析
├── industry_baseline.md    ← 行业基线
├── dataset.json            ← 结构化数据集
├── good_testdata/
│   ├── good_01_{title}.md  ← score ≥ 70
│   └── ...
└── bad_testdata/
    ├── bad_01_{title}.md   ← score < 70
    └── ...

Benchmark 必须包含:

  • 5-8 个评分维度 (权重和 = 100%)
  • 每维度 Detailed Rubric (5 级)
  • pass_score / industry_avg_score / elite_avg_score

Layer 3: Evolve 产出

{targetAgentId}/evolve/
├── evolve_log.md           ← 完整训练日志
├── v1/
│   ├── skill.md            ← 版本快照
│   ├── result.md           ← 执行输出
│   └── score.json          ← 维度评分
├── v2/
│   └── ...
└── v{N}/                   ← 达标版本

停止条件:

  • score ≥ 95 → 达标 ✅
  • iterations ≥ maxIterations → 超时 ⚠️
  • 连续 3 次分数变化

五、Dispatch 协议

Innovator → Hunter

curl -s -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "from": "innovator",
    "to": "hunter",
    "task": "对 CEO 核心能力进行知识猎取。skillName: ceo_leadership, targetAgentId: ceo, domain: CEO战略管理与领导力, keywords: [CEO战略规划, OKR目标管理]。按 l3-hunt skill 执行。产出同时写入 ../../workspace/ceo/hunt/ 和 ../ceo/hunt/。",
    "priority": "P0",
    "autoExecute": true
  }'

Innovator → Digester

curl -s -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "from": "innovator",
    "to": "digester",
    "task": "消化 CEO 调研数据。skillName: ceo_leadership, targetAgentId: ceo。输入: ../../workspace/ceo/hunt/。按 l2-digest skill 执行。产出同时写入 ../../workspace/ceo/digest/ 和 ../ceo/digest/。",
    "priority": "P0",
    "autoExecute": true
  }'

Innovator → Evolver

curl -s -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "from": "innovator",
    "to": "evolver",
    "task": "训练 CEO 的 ceo_leadership 技能。targetAgentId: ceo。输入: ../../workspace/ceo/digest/。按 evolving skill 执行 Small Loop。passThreshold: 90, maxIterations: 5。产出同时写入 ../../workspace/ceo/evolve/ 和 ../ceo/evolve/。训练完成后安装到 ../ceo/.claude/skills/main_skill/SKILL.md。",
    "priority": "P0",
    "autoExecute": true
  }'

六、关键代码修复

buildSystemPrompt 扫描所有 skills 子目录

问题: server/routes/agent-chat.js 的 buildSystemPrompt() 函数只加载了 main_skill/SKILL.md，没有扫描其他 skill 子目录。导致 Hunter 等元 Agent 看不到依赖技能 (l1-search-engine 等) 的定义。

修复 (line 302+):

// ── 扫描所有 skill 子目录的 SKILL.md ──
const skillsDir = path.join(agentDir, '.claude', 'skills');
if (fs.existsSync(skillsDir)) {
  const entries = fs.readdirSync(skillsDir, { withFileTypes: true });
  for (const entry of entries) {
    if (!entry.isDirectory() || entry.name === 'main_skill') continue;
    const skillMdPath = path.join(skillsDir, entry.name, 'SKILL.md');
    if (fs.existsSync(skillMdPath)) {
      const skillContent = fs.readFileSync(skillMdPath, 'utf-8').trim();
      if (skillContent) {
        parts.push(`---\n\n## 依赖技能: ${entry.name}\n\n${skillContent}`);
      }
    }
  }
}

效果: Hunter prompt 从 9290 chars → 22263 chars（注入了所有 L1/L2 技能定义）。

七、验证结果 — CEO Agent 训练记录

7.1 训练时间线

时间 阶段 Task ID 耗时
17:49 Hunt T-mn4fnkum ~10 min
23:25 Digest T-mn4rocqy ~20 min
23:49 Evolve T-mn4sin8i ~15 min

7.2 产出统计

Layer 文件数 总行数 关键产出
Hunt 8 1,461 knowhow 420行、toplist 231行、6 crawl 样本
Digest 11 1,593 benchmark 255行、5 good/1 bad testdata
Evolve 3 — v2 (87分) → v3 (92分)

7.3 Evolve 迭代记录

版本 总分 战略(20%) OKR(20%) 可操作(15%) 案例(15%) 理论(15%) 适用(15%)
v1 40 ❌ 35 45 60 20 30 50
v2 87 ❌ 90 90 85 85 85 85
v3 92 ✅ 95 95 92 90 90 88

7.4 最终 CEO SKILL.md

name: ceo_leadership
version: 2.3.0
benchmark_score: 92

八、架构决策记录

# 决策 原因 日期
1 双路径产出 (workspace + agents) 元 Agent 间共享 + 目标 Agent 资产归属 03-24
2 依赖技能放 .claude/skills/ Claude CLI 自动发现，buildSystemPrompt 自动注入 03-24
3 先写 workspace 再 cp agents workspace 为主源，agents 为副本 03-24
4 Evolver 安装最终 SKILL.md 训练完成后直接更新目标 Agent 的核心技能 03-24
5 retrain-pipeline 对齐 agent 名 l3-hunt→hunter, l2-digest→digester, innovator-evolver→evolver 03-25

九、文件路径索引

文件 用途
data/system/agents/innovator/.claude/skills/main_skill/SKILL.md Innovator 编排技能
data/system/agents/trend-hunter/ Hunter 元 Agent
server/routes/agent-chat.js:buildSystemPrompt() System Prompt 构建 (含 skills 扫描)
server/services/retrain-pipeline.js FDE 重训流水线 (已对齐 agent 名)