# 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）

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## 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
```

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## 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。

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## 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/train/{targetAgentId}/{phase}/` | 综合训练区，元 Agent 间共享 | `train/ceo/hunt/` |
| `data/agents/{targetAgentId}/{phase}/` | Agent 资产，归属目标 Agent | `agents/ceo/hunt/` |

```
data/
├── {companyId}/train/{targetAgentId}/      ← 训练数据区 (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 `system/agents/`。
> 对于全局训练任务，路径前缀为 `system/`。

**原则**: 先写到 train/，再用 `cp -r` 复制到 agents/。

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## 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 < 2 → 停滞 ⚠️

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## 五、Dispatch 协议

### Innovator → Hunter

```bash
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 ../../train/ceo/hunt/ 和 ../ceo/hunt/。",
    "priority": "P0",
    "autoExecute": true
  }'
```

### Innovator → Digester

```bash
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: ../../train/ceo/hunt/。按 l2-digest skill 执行。产出同时写入 ../../train/ceo/digest/ 和 ../ceo/digest/。",
    "priority": "P0",
    "autoExecute": true
  }'
```

### Innovator → Evolver

```bash
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: ../../train/ceo/digest/。按 evolving skill 执行 Small Loop。passThreshold: 90, maxIterations: 5。产出同时写入 ../../train/ceo/evolve/ 和 ../ceo/evolve/。训练完成后安装到 ../ceo/.claude/skills/main_skill/SKILL.md。",
    "priority": "P0",
    "autoExecute": true
  }'
```

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## 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+):
```javascript
// ── 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）。

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## 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

```yaml
name: ceo_leadership
version: 2.3.0
benchmark_score: 92
```

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## 八、架构决策记录

| # | 决策 | 原因 | 日期 |
|---|------|------|------|
| 1 | 双路径产出 (train + 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 train 再 cp agents | train 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 |

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## 九、文件路径索引

| 文件 | 用途 |
|------|------|
| `system/agents/innovator/.claude/skills/main_skill/SKILL.md` | Innovator 编排技能 |
| `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) |