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# 子代理系统 (`subagent.rs` + `tools/subagent.rs`)

参考 Claude Code s04 Subagents 设计，实现**上下文隔离的子代理运行器**。父代理通过 `subagent` 工具将独立子任务委托给子代理执行，子代理拥有全新的消息上下文和完整的 ReAct 循环，仅将最终文本摘要返回给父代理。

核心价值：**防止父代理上下文被中间工具调用污染**，同时让子代理具备完整的工具能力（文献搜索、下载、RAG 检索、笔记等）来独立完成子任务。

## 架构总览

```mermaid
graph TB
    subgraph Tool["SubAgentTool (tools/subagent.rs)"]
        direction TB
        T_name["工具名: 'subagent' (对外语义: delegate_research)"]
        T_params["参数: research_prompt (必需), max_steps (默认5, 最大10)"]
        T_interrupt["InterruptBehavior::Block — 需等待写操作完成"]
        T_role["职责: 参数解析 → 构造 SubAgentRunner → 结果包装"]
    end

    Tool -->|"调用"| Runner

    subgraph Runner["SubAgentRunner (subagent.rs)"]
        direction TB
        R_fields["字段:<br/>• app_state: Arc&lt;AppState&gt;<br/>• config: AgentConfig<br/>• tool_registry: ToolRegistry (与父代理共享)<br/>• hook_registry: Option&lt;Arc&lt;HookRegistry&gt;&gt;<br/>• permission_checker: Arc&lt;PermissionChecker&gt;<br/>• progress_tx: Option&lt;UnboundedSender&gt;<br/>• parent_session_id: String"]
        
        R_ctors["三种构造方式:<br/>① new() — 最简构造<br/>② new_with_hooks() — 完整构造<br/>③ new_with_registry() — 自定义工具集"]
        
        R_chain["链式配置:<br/>• with_parent_session()<br/>• with_thinking()"]
    end
```

## 完整执行流程

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Lead as 父代理 (AgentRuntime)
    participant Tool as SubAgentTool
    participant Runner as SubAgentRunner
    participant LLM as LLM API
    participant FE as 前端 SSE
    participant DB as SQLite

    Lead->>Tool: subagent(research_prompt, max_steps?)
    Tool->>Tool: 参数校验 + 构造 system_prompt
    Tool->>Runner: new_with_hooks(app_state, hooks, pchecker, sse_tx)
    Tool->>Runner: .with_parent_session(sid).with_thinking(bool)
    Tool->>Runner: run(system_prompt, research_prompt, max_steps)

    Note over Runner: Phase 1 — 初始化
    Runner->>Runner: 生成 subagent_name = "sub_<uuid8>"
    Runner->>Runner: 触发 OnSubagentStart hook
    Runner->>DB: 保存 system + user 消息 (fire-and-forget)

    Note over Runner: Phase 2 — run_inner() ReAct 循环
    Runner->>Runner: 构建全新 messages: [system, user]

    loop 每步迭代 (step ≤ max_steps)
        Runner->>Runner: 上下文压缩检查 (est_tokens > limit × 1.5)
        Runner->>LLM: chat_stream(messages, tool_defs, thinking?)
        LLM-->>Runner: ReasoningDelta / TextDelta / ToolCallsComplete
        Runner->>FE: Thought "[子代理] ..." (通过 progress_tx)

        alt 无工具调用 → 最终答案
            Runner->>FE: Thought (子代理结论)
            Runner-->>Tool: ToolOutput::success([子代理活动记录] + [子代理结论])
        else 有工具调用
            Runner->>Runner: 死循环检测 (连续相同调用 ≥ 3 次 → 拦截)
            loop 每个 tool_call (串行执行)
                Runner->>FE: ToolCall "[sub] tool_name" (通过 progress_tx)
                Runner->>Runner: PreToolUse hook (Block → 跳过, MutateInput → 修改参数)
                Runner->>Runner: 权限检查 (is_denied → 跳过)
                Runner->>Runner: tool.execute(args, ctx) (timeout 保护)
                Runner->>Runner: PostToolUse hook (MutateOutput → 修改输出)
                Runner->>Runner: 输出截断 (max_tool_output_chars)
                Runner->>FE: ToolResult "[sub] tool_name" (通过 progress_tx)
                Runner->>DB: 保存 assistant + tool 消息 (fire-and-forget)
                Runner->>Runner: messages.push(ChatMessage::tool_result)
            end
            Runner->>Runner: messages.push(ChatMessage::assistant)
        end
    end

    Note over Runner: Phase 3 — 达到最大步数
    Runner->>LLM: force_final_answer (空工具列表, 无工具调用)
    LLM-->>Runner: 最终文本答案

    Note over Runner: Phase 4 — 收尾
    Runner->>DB: 保存最终 assistant 消息
    Runner->>Runner: 触发 OnSubagentStop hook
    Runner-->>Tool: ToolOutput { content, metadata }
    Tool->>Tool: 包装: "[子代理研究结果]\n\n{content}"
    Tool-->>Lead: ToolOutput
```

## 核心机制详解

### 1. 上下文隔离

子代理拥有**全新的 `messages` 向量**，仅包含 system prompt + user prompt，不包含父代理的任何中间工具调用。父代理只会收到最终的文本摘要，中间的工具调用细节（搜索了什么、下载了什么）不会污染父上下文。

这是子代理系统最核心的价值——与直接在父代理中执行相比，子代理消耗的父上下文 token 是 O(1) 而不是 O(steps)。

```
父代理 context:                   子代理 context:
┌─────────────────────┐          ┌─────────────────────────┐
│ system prompt        │          │ system prompt            │
│ user: "分析星系演化"   │          │ user: "搜索星系演化的文献" │
│ assistant: tool_calls│          │ assistant: tool_call     │
│ tool_result: [大文本] │          │ tool_result: [搜索结果]   │
│ ... (越来越多)        │          │ assistant: "找到 5 篇..."  │
│                     │          └─────────────────────────┘
│ ← 子代理结果注入这里   │                    ↓
│   (仅有摘要，无中间步骤)│          只返回文本摘要给父代理
└─────────────────────┘
```

### 2. 工具执行模式 — 串行

与父代理 `executor.rs` 使用 `FuturesUnordered` 的**并行**执行不同，子代理采用简单的 **for 循环串行**执行：

```rust
// src/agent/subagent.rs:395 — 串行 for 循环
for tool_call in &tool_calls {
    let output = tool.execute(final_args, &tool_ctx).await;
    messages.push(ChatMessage::tool_result(&tool_call.id, &truncated));
}
```

| 特性 | 父代理 (executor.rs) | 子代理 (subagent.rs) |
|:---|:---|:---|
| 执行方式 | `FuturesUnordered` 并行 | `for` 循环串行 |
| 结果推送 | 渐进式（快工具不等待慢工具） | 逐个完成 |
| FileStateCache | 支持（避免重复读文件） | 不支持 |
| 大结果持久化到磁盘 | `maybe_persist_tool_result` | 无（仅截断） |
| Sibling Abort | 支持（出错时中断兄弟任务） | 不支持 |

**设计考量**：子代理的 `max_steps` 通常为 5，任务规模较小，并行收益有限。串行实现更简单、更可预测，且每次工具调用之前会检查 PreToolUse hook 和权限，串行执行保证了 hook 决策的时序正确性。

### 3. 死循环检测

子代理独立维护 `last_call: Option<(String, String)>` 追踪上次的工具调用（名称 + 参数）。当连续 3 次相同调用时触发拦截：

```rust
// src/agent/subagent.rs:416-418
let call_key = (tool_name.clone(), tool_args_str.clone());
if last_call.as_ref() == Some(&call_key) {
    consecutive_count += 1;
    if consecutive_count >= duplicate_threshold {  // threshold = 3
        // 注入错误消息，强制 LLM 停止并给出答案
        let error_msg = ChatMessage::tool_result(
            &tool_call.id,
            format!("工具 {} 被连续重复调用。请停止并给出当前收集到的答案。", tool_name),
        );
        messages.push(error_msg);
        continue;  // 跳过本次执行
    }
} else {
    last_call = Some(call_key);
    consecutive_count = 1;
}
```

这与父代理的 `DuplicateDetector` 功能相同，但实现更简洁——子代理的场景简单，不需要全局去重表。

### 4. 上下文压缩

子代理的上下文在每步开始前检查，使用简单的字节长度估算：

```rust
// src/agent/subagent.rs:261-265
let est_tokens: usize = messages
    .iter()
    .map(|m| m.content.as_ref().map_or(0, |c| c.len()) + 4)
    .sum();
if est_tokens > self.config.context_char_limit * 3 / 2 {
    compact::compress_context(&mut messages, llm, config.context_char_limit, "subagent").await;
}
```

- 触发阈值：`context_char_limit * 1.5`（默认 ~24000 字符）
- 压缩方式：调用 `compact::compress_context`（LLM 摘要压缩）
- 标识来源：`"subagent"`，区别于 `"lead"` / `"teammate"` / `"background"`

### 5. force_final_answer — 达到最大步数时的兜底

```rust
// src/agent/subagent.rs:563-600
async fn force_final_answer(&self, llm: &LlmClient, messages: &[ChatMessage]) -> ToolOutput {
    let mut final_messages = messages.to_vec();
    final_messages.push(ChatMessage::user(
        "请根据已收集的信息直接给出最终答案，不要再调用工具。",
    ));
    let empty_tools: Vec<ToolDefinition> = Vec::new();  // 不提供任何工具
    let mut stream_rx = llm.chat_stream(&final_messages, &empty_tools, ...).await?;
    // 收集 TextDelta 直到 Done
}
```

- 追加一条 user 消息明确要求停止工具调用
- 传递**空的工具定义列表**，从 API 层面禁止工具调用
- 返回 `metadata: { "forced": true }` 标记这是强制答案

### 6. 数据库持久化

所有子代理消息通过 `save_subagent_message` 写入 `agent_messages` 表，使用 fire-and-forget 模式（`tokio::spawn`）：

```rust
// src/agent/subagent.rs:190-235
fn save_subagent_message(&self, agent_name: &str, turn_index: i32, step_index: i32,
                         role: &str, content: &str, ...) {
    let metadata = serde_json::json!({ "agent": agent_name, "is_subagent": true });
    tokio::spawn(async move {
        let _ = sqlx::query(
            "INSERT INTO agent_messages (session_id, turn_index, step_index, role,
             content, thought, tool_calls, tool_call_id, token_count, metadata, agent_name)
             VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
        )
        .bind(&session_id)
        .bind(turn_index)       // 始终为 0
        .bind(step_index)       // 当前 step 编号
        .bind(&role_owned)      // system / user / assistant / tool
        .bind(&content_owned)
        // ...
        .bind(&metadata_str)   // {"agent":"sub_xxx","is_subagent":true}
        .bind(&agent)          // subagent_name
        .execute(&db).await;
    });
}
```

持久化的消息类型：
- **system** — 子代理系统提示词
- **user** — 研究任务描述
- **assistant** — 每步 LLM 响应（含 tool_calls JSON）
- **tool** — 每个工具的执行结果（截断后）
- **assistant** — 最终结果（step_index = max_steps + 1）

所有消息带 `{"is_subagent": true}` 元数据标记，`agent_name` 字段存放 `sub_<uuid8>` 名称，`turn_index` 始终为 0。

**设计考量**：fire-and-forget 意味着持久化失败不会阻塞子代理执行。代价是极端情况下（DB 连接断开）可能丢失审计数据。

## Hook 集成

子代理在以下时机触发 Hook 事件：

| 事件 | 触发位置 | 上下文数据 | 用途 |
|:---|:---|:---|:---|
| `OnSubagentStart` | `run()` Phase 1 | parent_session_id, subagent_name, prompt | 审计、指标初始化 |
| `PreToolUse` | 每个工具执行前 | session_id="subagent", tool_name, args | 取消检查、参数修改 |
| `PostToolUse` | 每个工具执行后 | session_id="subagent", output_content, is_error | 指标采集、输出修改 |
| `OnSubagentStop` | `run()` Phase 4 | result_summary (前200字符), steps, is_error | 审计记录、数据汇总 |

`PreToolUse` 和 `PostToolUse` 在子代理的工具执行循环中**直接内联实现**（`subagent.rs:444-521`），而非通过 `executor.rs` 的并行管道。这意味着：

- PreToolUse 的 Block 操作 → 注入错误 tool_result 消息，跳过执行
- PreToolUse 的 MutateInput → 替换 final_args
- PostToolUse 的 MutateOutput → 替换 final_output_content
- Permission check → `is_denied` 直接拒绝

**与父代理的区别**：父代理通过 `executor::execute_parallel()` 统一处理 hooks + 并发，子代理在自身的 for 循环中手动调用 hook 方法。两者享有相同的 `HookRegistry` 实例（通过 `SubAgentRunner::new_with_hooks` 注入）。

## SubAgentTool 工具层

```rust
// src/agent/tools/subagent.rs
impl AgentTool for SubAgentTool {
    fn name(&self) -> &str { "subagent" }

    fn parameters(&self) -> serde_json::Value {
        json!({
            "type": "object",
            "properties": {
                "research_prompt": {
                    "type": "string",
                    "description": "要委托给子代理执行的完整研究任务描述..."
                },
                "max_steps": {
                    "type": "integer",
                    "description": "子代理最大推理步数，默认5，最大10",
                    "default": 5
                }
            },
            "required": ["research_prompt"]
        })
    }

    // 子代理可能执行写操作，中断时应阻塞以完成
    fn interrupt_behavior(&self) -> InterruptBehavior {
        InterruptBehavior::Block
    }
}
```

`execute` 方法流程：
1. 参数校验（`research_prompt` 必填，`max_steps` 取 min(参数, 10)）
2. 构造子代理 `system_prompt`（天体物理学研究助手，中文回答）
3. 创建 `SubAgentRunner::new_with_hooks()` — 注入 hooks、permissions、SSE 通道、session_id
4. 调用 `runner.run(system_prompt, &research_prompt, max_steps)`
5. 错误 → `ToolOutput::error("子代理执行失败: ...")`
6. 成功 → 包装为 `"[子代理研究结果]\n\n{content}"`

## 与 Team Teammate 的对比

两者都实现了"将工作委托给独立的 ReAct 循环"，但设计上有本质差异：

| 特性 | SubAgentRunner | Team Teammate |
|:---|:---|:---|
| 文件位置 | `src/agent/subagent.rs` | `src/agent/team/teammate.rs` |
| 触发方式 | LLM 调用 `subagent` 工具 | Lead 通过文件收件箱发送任务 |
| 工具集 | 完整 ToolRegistry（含 subagent） | 排除 subagent（防无限委托链） |
| Hook 管道 | 完整（PreToolUse/PostToolUse/Start/Stop） | 无 |
| SSE 进度 | 支持（通过 progress_tx 透传） | 无 |
| DB 持久化 | 完整（agent_messages + agent_audit_log） | 无 |
| 运行模式 | 同步：父代理等待子代理完成 | 异步：循环轮询收件箱 |
| 生命周期 | 一次性：任务完成即销毁 | 持续：SPAWN → WORKING → IDLE → SHUTDOWN |
| 嵌套能力 | 可递归（无深度限制） | 不可（排除 subagent 工具） |
| 上下文压缩 | 支持（compact::compress_context） | 支持（同） |
| 死循环检测 | 支持（阈值=3） | 无独立检测 |
| 最大步数 | 默认 5，最大 10 | `max_steps.min(5)` |
| 取消支持 | 无独立取消信号 | `AtomicBool` 取消标志 |

**使用场景区分**：
- **SubAgent** — 同步的、一次性的、需要完整工具能力的子任务（"综述近 5 年星系演化的文献"）
- **Teammate** — 异步的、持续性的、角色分工的并行协作（"你负责搜索，他负责解析"）

## 工具注册

子代理工具 `SubAgentTool` 在 `ToolRegistry::add_base_tools()` 中注册，随后被替换为带 hooks 的实例：

```rust
// src/agent/runtime/mod.rs:264
// AgentRuntime 初始化时用带 hooks 的版本替换默认的 SubAgentTool
tool_registry.replace_tool(
    crate::agent::tools::subagent::SubAgentTool::new_with_hooks(
        hook_registry.clone(),
        permission_checker.clone(),
    ),
);
```

参数透传链路：
```
LLM 调用 subagent(research_prompt, max_steps)
   → SubAgentTool.execute(args, ToolContext)
     → SubAgentRunner::new_with_hooks(app_state, hooks, pchecker, ctx.sse_tx)
       .with_parent_session(ctx.session_id)
       .with_thinking(ctx.enable_thinking)
       .run(system_prompt, research_prompt, max_steps)
```

## 外部集成场景

`SubAgentRunner` 除了通过 `SubAgentTool` 被父代理调用外，还被以下两个子系统使用：

### 1. Coordinator WorkerPool（P2）

协调者模式中，`WorkerPool::delegate()` 为每个委托任务创建一个 `SubAgentRunner` 实例：

```
CoordinatorAgent
  → delegate_task(task_description, context)
    → WorkerPool::delegate()
      → tokio::spawn(Worker)
        → SubAgentRunner::new_with_registry(app_state, 完整 ToolRegistry)
          .with_parent_session(session_id)
          .with_thinking(enable_thinking)
          .run(WORKER_SYSTEM_PROMPT, task_description, worker_max_steps)
        → 结果写入 CoordinatorTask.result
  → synthesize()
    → 收集所有已完成 Worker 结果 → 合成最终答案
```

关键特征：
- Worker 子代理拥有**完整工具访问权限**（与 Coordinator 的 4 个元工具相对）
- 通过 `Semaphore` 控制最大并发（默认 4）
- 超时保护（默认 300s），超时后标记为 `TimedOut`
- 结果通过共享 `CoordinatorTask` 结构返回，不经过 SSE

### 2. 压缩记忆提取（P3 桥接）

`compact::extract_memories_from_compaction()` 创建仅含 `SaveMemoryTool` 的受限子代理：

```
AgentRuntime::compress_and_restore()
  → compress_context_with_hooks_and_log(...)
  → extract_memories_from_compaction(snapshot, sid, mgr, app_state)
    → SubAgentRunner::new_with_registry(app_state, SaveMemoryTool 仅此一个)
      .with_parent_session(sid)
      .with_thinking(false)
      .run(EXTRACTION_SYSTEM_PROMPT, prompt, max_steps=3)
    → 写入记忆（fire-and-forget，不阻塞 ReAct 循环）
```

关键特征：
- 工具集最小化（仅 `save_memory`）——只做记忆写入，不能读文件或搜索
- 思考模式关闭（`with_thinking(false)`）——降低提取成本
- 内容阈值保护：拼接文本 < 300 字符时跳过
- 与 `run_extraction()`（会话结束时触发）互为补充——详见 [memory.md](memory.md)

## 当前局限与改进方向

| # | 问题 | 影响 | 改进方向 |
|:---|:---|:---|:---|
| 1 | **工具串行执行** | 同一步多个工具调用无法并行，慢工具阻塞快工具 | ~~复用 executor~~ 已通过 Coordinator WorkerPool 在多 Worker 层面实现并行；单 Worker 内仍串行 |
| 2 | **无嵌套深度限制** | 子代理可调用 subagent 创建子子代理，理论上无限递归 | 增加深度计数器，超过 2 层时移除 subagent 工具 |
| 3 | **Token 估算粗糙** | `content.len() + 4` 对中文极不准确（中文 1 字符 ≈ 1.5-2 token） | 使用 `tiktoken-rs` 或 tokenizer 精确计数 |
| 4 | **fire-and-forget 持久化** | DB 写入失败静默忽略，可能丢失审计数据 | 至少记录 warn 日志；关键消息可改为 await |
| 5 | **force_final_answer 不调温度** | 达到 max_steps 时模型可能仍尝试输出工具调用格式 | 降低 temperature 或增加 stop 序列 |
| 6 | **subagent_name 不可控** | 自动生成的 UUID 片段不利于日志可读性 | 允许 LLM 传入 `name` 参数作为标识 |
| 7 | **无 FileStateCache** | 子代理反复读取同一文件时会重复 I/O | 传入 FileStateCache 或使用全局缓存 |
| 8 | **步骤内消息顺序丢失** | 同一步的多个 tool 消息共享相同 step_index | 引入子序号（如 step_index.sub_index） |

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