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Bug fixes: - fix(dao): AsyncSession.delete 补齐漏掉的 await(provider/user/individual 共 4 处) - fix(worker): result.data.output → result.output.output(pydantic-ai 1.x API 适配) - fix(api): 删除 create_worker_from_template 死端点(ORM 字段不匹配必崩) - fix(api): /provider/test 按 provider_type 分支适配 Anthropic/Gemini/OpenAI 三种协议 - fix(chat): SSE 流式聊天在 distributed 模式 fallback 到非流式,避免 asyncio.Queue 序列化崩溃 Features (previously unstaged): - feat(provider): Provider 管理页重做(品牌图标、5 种类型、Test Connection、编辑模式) - feat(provider): 新增 Gemini provider_type 支持 - feat(workflow): Finalize 节点输出 blackboard 摘要 + 失败原因;步骤完成/失败实时推送 SSE - feat(i18n): regulatory_node 提示词从路由模式改为直接对话模式(中英双语) - feat(consciousness): dynamic_prompt 支持 locale 国际化 - feat(logs): SystemLogsView 自动刷新 + 暂停按钮 Docs: - docs: README/README-EN 统一为"开源通用多 Agent 协作平台"口径 - docs: ROADMAP 按 v0.1.x / v0.2.x / v0.3.x 重组 - docs: project.md 重写为结构化项目介绍 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# ROADMAP
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KiloStar 各阶段的方向规划。已完成项归入 [CHANGELOG](./CHANGELOG.md)。
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## v0.1.x 系列(当前)
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主线目标:补齐 v0.1.0 骨架之上的工程化与可用性短板,让平台进入"装上能用"的状态。
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### 已完成(截至 v0.1.1-alpha)
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- **多 Agent 编排能力线**:人设模板、节点调度标签、Worker 动态派生、调控节点对话模式重构
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- **工具系统重构**:以 toolset 为单位组织工具,系统预置工具集自动补种,Agent 工具集多选绑定
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- **MCP 完整接入**:前端 CRUD、Dockerfile Node.js、后端 API 全链路落地,可作为标准 MCP 客户端调用第三方 MCP 服务器
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- **Provider UX 重做**:5 种 Provider 类型、品牌图标、默认 URL、Test Connection、API key 脱敏
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- **沙箱执行子项目**:stardomain 落地(local + Docker 双模式)
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- **基础安全**:JWT 鉴权、资源归属校验、fetch-based SSE、生产密钥强制校验
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### 计划中
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#### 平台体验
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- **重型插件机制**:定义包格式(manifest + frontend + backend + tools + agent 配置)、挂载协议、生命周期管理;为后续生态铺路
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- **Skill 工程化**:兼容 Anthropic Agent Skills 标准的同时,补充 KiloStar 自己的 SkillManifest 抽象(依赖识别、文件分类、执行模式声明)
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- **Provider 模型调用参数体系**:贯通 temperature / top_p / 自定义 headers / 超时 等模型调用参数,统一前后端
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- **前端 Tauri 桌面端**:把当前 Web 前端打包为 Tauri 桌面客户端,承载需要本地能力的功能
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#### 模型与 Agent 能力
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- **本地微调模型集成**:vLLM 适配深化,支持把本地微调小模型部署为 Agent 节点
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- **special_individual 完善**:embedding / TTS / 图像生成等特殊 Agent 标准化接入
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- **regulatory_node 工作流可见性**:监管节点对工作流执行状态的访问与干预能力
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#### 系统性优化
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- **GSM 写入路径优化**:单 Actor 写串行化的瓶颈处理,方向上倾向"PG 为真相之源 + GSM 退化为热缓存"
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- **workflow 引擎深化**:基于 pydantic-graph 的更复杂调度模式(嵌套子流、并行分支汇聚等)
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- **可观测性**:跨节点 trace 串联、workflow 执行可视化、日志检索体验
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## v0.2.x 系列(中期)
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围绕"通用 Agent 平台"的关键缺口。
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- **重型插件生态**:第一批官方重型插件示例 + 第三方插件开发文档
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- **Skill 分发与缓存层**:跨节点的 Skill 同步策略,按需拉取 + 本地缓存 + 哈希去重
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- **多镜像部署**:拆分 core / worker / gpu / standalone 等多镜像,按场景组合
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- **消息平台对接**:完善 platform 模块,支持钉钉 / 微信 / Slack 等平台的接入
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- **persona 外键化**:人设统一为外键引用,消除 system_prompt 的数据冗余
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## v0.3.x 系列及之后(远期)
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- **特殊 Agent 生态**:embedding / 多模态 / 语音 / 图像生成等专项 Agent 的标准化接入
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- **生长机制**:growth_node 真正实现集群与子个体的自适应扩张
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- **微调模型工具链**:与 unsloth / axolotl 等微调框架的集成路径,把"训练 → 部署 → 接入"做成顺滑流程
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- **多用户多租户**:从单实例多用户演进到真正的多租户隔离
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- **联邦化部署**:跨组织的 Agent 协作与资源借用机制
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## 不在路线图中
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KiloStar 不计划自己做:
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- 任何具体垂直场景的 Agent 产品(编程助手、英语学习、数据分析等都应通过重型插件实现)
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- 闭源模型的深度定制
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- 自研推理引擎(继续依托 vLLM / llama.cpp 等成熟方案)
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> 路线图按版本节奏组织,但实际推进顺序会根据使用反馈调整。重大方向变化会在此文档留痕。
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