数据流

系统存在 4 条独立的数据路径,分别对应不同的交互场景。

Path A: Web面板 → Agent (场景对话)

流程: 用户通过外部通道发送消息 → FastAPI 路由到 Agent → 直接返回结果。

外部用户 → HTTP POST /api/scenes/{id}/chat
         ↓
FastAPI (cococat/app.py)
         ↓
AgentPool.get_agent(scene_id) → AgentLoop.run()
         ↓
ReAct 循环 (同一进程内直接调用)
         ↓
回复给用户 + 记录到 scene_router 历史

特点: v2 中所有调用在同一进程内完成，无需子进程或 JSON-RPC。

Path B: Agent间任务分发

流程: Agent A 通过 dispatch_task 工具 → EventBus 路由 → 直接调用 Agent B 的 AgentLoop → 回复写回消息总线。

Agent A (dispatch_task 工具)
         ↓
EventBus.publish("dispatch", task)
         ↓
TaskWorker 接收事件, 解析 target_id + prompt
         ↓
AgentPool.get_agent(target_id) → AgentLoop.run()
         ↓ 处理完成
写 chat/group.jsonl (消息总线)

关键目录:

• runs/ — DAG 编排的任务运行记录

Path C: 聊天群组

流程: Admin 发消息到群组 → 心跳检查未读 → 按优先级评分 → agent 处理。

Admin → REST API → chat/groups.json → messages.jsonl
         ↓
Agent heartbeat (300s 周期)
         ↓
chat_reader.get_unread_messages(agent_id)
         ↓
每 条消 息评分: @提及 +100, @all +80, admin +50, leader +30
         ↓
score >= 10 才处理,按分数降序
         ↓
AgentLoop.run() 处理
         ↓
mark_as_read() 标记已读

Path D: 邮箱

流程: Agent A 通过 send_message 工具写 inbox → Agent B 心跳读取 → 处理 → 标记已读。

Agent A (send_message 工具)
         ↓
agents/mailbox/{target_id}/inbox.jsonl
         ↓
Agent B 心跳
         ↓
read_inbox(agent_id) → 过滤 unread
         ↓
for each unread: _execute_task(prompt)
         ↓
mark_read(agent_id, idx)