toustifer
agentflow
Lightweight task state machine engine with MCP stdio interface
- Stars
- 1
- Language
- Go
- Created
- Jun 30, 2026
- Updated
- Aug 5, 2026
Introduction
agentflow
AI Agent 团队的软件项目生命周期编排引擎
A local lifecycle orchestrator for AI agent teams
中文概览
agentflow 是一个本地优先、MCP 原生、git/worktree-aware 的 AI agent 项目生命周期编排引擎。
它把项目初始化、任务拆解、分支执行、review handoff 和项目记忆串成一条真实工作流:
project_init把本地代码仓库绑定到 namespace- DAG 表达 branch-scoped 工作流,task 表达可依赖、可审查、可恢复的工作单元
- leader / worker / reviewer 三个角色按默认 behavior tree 推进主链
- docs / handbooks / diaries 持久化项目知识与交付记录
运行形态:
- Go MCP server:系统事实源、状态机、工具注册、SQLite 持久化
- Python BT sidecar:leader / worker / reviewer 默认行为树执行层
- Git + worktree:每个 DAG 绑定分支、每个 task 绑定 worktree
核心模型
| 概念 | 含义 |
|---|---|
namespace | 一个项目的隔离边界 |
DAG | 一条 branch-scoped 的工作流,通常对应一个功能分支 |
task | 一个有状态、有依赖、有审查流转的工作单元 |
worker | 执行任务的角色,跨 DAG 共享 |
reviewer | 读取提交元数据并做 pass / rework 决策的角色 |
leader | 负责 phase 判断、派发、监控、阻塞汇报、完成收口 |
除了任务状态,agentflow 还内建项目记忆面:
doc_*:项目文档worker_handbook_*/find_knowledge/find_pitfalls:Worker 经验库worker_diary_*:Worker 工作日记leader_diary_*:Leader 项目日记
生命周期总览
项目不是直接从“建 task”开始,而是按 phase 推进:
setup -> shape -> plan -> execute -> stuck -> done
| Phase | 含义 |
|---|---|
setup | 还没有完成项目初始化 |
shape | 正在确认最终形态、范围和角色分工 |
plan | 已有 worker / namespace,但还没拆出 DAG / task |
execute | 已有任务主链,正在 dispatch / 实现 / review |
stuck | 当前没有可派发任务,也没有活跃任务,需要人工处理阻塞 |
done | 当前 DAG / 项目任务已完成 |
高层入口:
project_next_steps:看项目当前在哪个 phase、下一步该做什么leader_tick:让 leader 默认 BT 按 phase 做一次调度lifecycle_tick:在一条调用里串 leader -> worker -> reviewer 的完整主链
执行模型:Git / Branch / Worktree
这是当前系统最重要的运行约束之一。
1. project_init 是推荐入口
project_init 会:
- 创建或绑定 namespace
- 校验 / 初始化 git 仓库
- 设置主分支信息
- 记录 workdir / worktree root
- 写入
.claude/agentflow-git.md
.claude/agentflow-git.md 是 repo-local 的执行规则文件,约束 worker 如何在 worktree 中工作、如何提交、哪些动作被禁止。
2. 一 DAG 一分支
每个 DAG 绑定一个 feature branch。DAG 不是纯逻辑分组,而是和 git 分支直接关联的执行单元。
3. 一 task 一 worktree
task 在自己的 worktree 中执行,而不是直接在 repo root 改文件。
典型约束:
- worker 只修改自己的
worktree_path - task 的 git branch 必须和 DAG branch 一致
start/resume会准备 task 的 git runtimegit_status/worktree_get用来检查当前 git/worktree 状态
4. submit 是带交付契约的
submit 不只是一次状态转换。对 git-backed task,提交前需要满足:
- clean worktree
- 已有 worker diary
- 能记录
review.commit - 能记录
review.diff
reviewer 围绕这些 review metadata 做 pass / rework,而不是脱离 git 上下文推进状态。
默认 Behavior Tree 角色流
Leader
trees/leader-default.json 的主线语义:
refresh_phase
-> setup_actions | shape_actions | plan_actions
-> execute: dispatch_task | monitor_tasks
-> stuck: report_stuck
-> done: report_done
leader 负责判断项目处于哪个 phase,并按 phase 决定下一步动作。
Worker
trees/worker-default.json 的默认链路:
doc_search_prepare
-> task_get_confirm
-> enter_worktree
-> implement_code
-> git_commit_changes
-> doc_write_record
-> diary_write_entry
-> task_submit_for_review
这条链路明确表达:worker 的交付不是“改完代码就算结束”,而是要连同 commit、文档、日记和 review handoff 一起完成。
Reviewer
trees/reviewer-default.json 的默认链路:
fetch_work_diff
-> review_decide
-> task_review_pass | task_review_rework
reviewer 基于 review.commit / review.diff 决策,而不是脱离 git 上下文做抽象状态推进。
MCP 能力面
README 不再硬编码工具数量;当前工具面请以 pkg/server/mcp.go 为准。
更适合按能力域理解:
Bootstrap / Project Setup
project_initproject_next_stepsnamespace_createnamespace_getnamespace_listnamespace_delete
DAG / Task / Worker State
dag_create,dag_get,dag_list,dag_update,dag_report,dag_flowcharttask_create,task_get,task_list,task_query,task_history,task_create_batch,task_transitionworker_register,worker_get,worker_list,worker_update,worker_status,worker_prompt_get
Lifecycle / Behavior Trees
leader_ticklifecycle_tickbt_list_treesbt_show_treebt_validate_treebt_tick
Git / Worktree / Review Handoff
git_statusworktree_get- task metadata 中的
git.* review.commit/review.diff
Docs / Handbooks / Diaries
doc_write,doc_get,doc_list,doc_search,doc_deleteworker_handbook_write,worker_handbook_get,worker_handbook_listfind_knowledge,find_pitfallsworker_diary_write,worker_diary_get,worker_diary_listleader_diary_write,leader_diary_get,leader_diary_list
Reporting / Project Queries
project_next_tasksproject_blockersproject_reportflow_ping
Quick Start
1. Build
go build -o agentflow ./cmd/agentflow/
2. Run as an MCP stdio server
./agentflow stdio
接入 Claude Code 的 .claude.json:
{
"mcpServers": {
"agentflow": {
"command": "./agentflow",
"args": ["stdio"],
"type": "stdio"
}
}
}
3. Bootstrap a real project
推荐的 happy path 不是先手动零散创建对象,而是:
project_initworker_registerdag_createtask_create/task_create_batchproject_next_stepsleader_tick
4. Minimal lifecycle sketch
project_init
-> worker_register
-> dag_create
-> task_create_batch
-> leader_tick
-> worker-default
-> reviewer-default
-> leader_tick(done)
Runtime Notes
Primary runtime mode
主路径是 MCP stdio:
./agentflow stdio
Other modes
还支持:
agentflow file <path>:读取单个 JSON-RPC 文件请求- 默认 HTTP 启动:提供
127.0.0.1:9600的健康接口和基础运行壳
但对 Claude Code / MCP 集成来说,stdio 才是核心运行方式。
Python BT sidecar
BT-backed lifecycle 依赖 Python sidecar。Go server 会在需要时拉起 python -m bt_service。
没有 Python 时:
- 基础 MCP / 状态存储仍可工作
- 但 leader / worker / reviewer 默认 BT 主链能力会退化或不可用
Git prerequisite
完整项目工作流强依赖 git:
project_init会处理 repo 绑定- worktree / branch / review metadata 都依赖 git runtime
- 没有 git 时,无法使用完整的交付 / review 主链
Database path
可通过环境变量覆盖数据库位置:
AGENTFLOW_DB_PATH=/path/to/agentflow.db
如果未设置,默认会在系统临时目录下使用 agentflow.db。
Validation
Unit / integration tests
go test ./pkg/...
python -m pytest bt_service/tests/ -x -vv
End-to-end smoke
go run ./smoke/mcp_comm_check.go
这个 smoke 会真实验证:
- namespace / worker / DAG / task 创建
- task transition 权限
- worktree 准备与 git commit
- worker diary 前置
- submit / review / rework / cancel
- backward compatibility
Repository Layout
cmd/
agentflow/ Go entrypoint (`stdio`, `file`, HTTP)
pkg/
engine/ 状态机、DAG、Worker、SQLite、docs/diaries/handbooks
server/ MCP handler、lifecycle、git/worktree、BT provider bridge
bt_service/
server/ Python BT action / transport / clients
tests/ Python BT sidecar tests
smoke/
mcp_comm_check.go 端到端协议 smoke
trees/
leader-default.json
worker-default.json
reviewer-default.json
Where To Go Deeper
如果你想看更深一层的定义,不要把 README 当成唯一真相来源:
SPEC.md- worker handbook / diary / leader diary 的数据与存储模型
REPORT_STUCK_SPEC.mdreport_stuck行为设计与 blackboard 契约
smoke/mcp_comm_check.go- 端到端使用路径
pkg/server/mcp.go- 当前 MCP 工具面的权威来源
pkg/server/project_init.go.claude/agentflow-git.md规则模板来源
trees/*.json- 默认 leader / worker / reviewer 行为树定义
Caveats
- agentflow 是本地优先系统,不是 SaaS 控制平面。
- README 负责解释系统心智模型,不会复刻全部 spec 细节。
- BT 默认流是 opinionated 的;如果你要自定义策略,应直接看 tree 定义和 BT 工具。
- review handoff 的完整体验依赖 git metadata,而不是仅靠 task state。
English Summary
agentflow is a local-first MCP orchestration engine for AI agent teams.
It now combines:
- project bootstrap with
project_init - phase-driven orchestration:
setup -> shape -> plan -> execute -> stuck -> done - Go MCP server + SQLite as the source of truth
- Python BT sidecar for the default leader / worker / reviewer flows
- git-native execution with one branch per DAG and one worktree per task
- explicit review handoff through
review.commitandreview.diff - persistent project memory via docs, worker handbooks, and diaries
Main runtime
go build -o agentflow ./cmd/agentflow/
./agentflow stdio
Recommended bootstrap path
project_init
-> worker_register
-> dag_create
-> task_create_batch
-> project_next_steps
-> leader_tick
Default role flows
Leader: refresh phase -> dispatch / monitor / stuck / done
Worker: confirm -> worktree -> implement -> commit -> doc -> diary -> submit
Reviewer: fetch diff -> decide -> pass / rework
Deep references
SPEC.mdfor handbook / diary data modelREPORT_STUCK_SPEC.mdfor stuck-path contractsmoke/mcp_comm_check.gofor end-to-end smokepkg/server/mcp.gofor the authoritative MCP tool surfacetrees/*.jsonfor the shipped behavior trees
License
MIT