Logan.Li
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- 支持 Windows Agent 构建、安装脚本和统一上报协议 - 增强 RDP 剪贴板、虚拟盘和文件传输能力 - 新增 AIOps 上下文工具、告警 RCA trace 落库和回放接口 - 重构 docs 模块文档并补充终端、堡垒机、监控、AI Agent 设计
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# 03 - 执行循环与 Harness
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> Harness 是把 LLM 包装成可靠工程系统的外部机制。AIOps 的 Harness 包含 Prompt、工具、风险控制、事件流、会话和记忆。// Logan.Li
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## 核心执行循环
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`backend/pkg/agentcli/core/agent.go` 实现 ReAct 循环：
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```text
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用户任务
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→ 构建 System Prompt
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→ LLM 生成思考或工具调用
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→ 工具执行前安全检查
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→ 工具输出回写给 LLM
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→ LLM 基于观察继续判断
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→ 输出最终答案
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→ Evolver 异步学习
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```
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ReAct 的价值在于让模型交替进行推理和行动，工具输出会校正模型判断，减少纯文本推理里的幻觉和错误传播。
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## Harness 组件
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| 组件 | 代码位置 | 作用 |
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| Prompt Harness | `pkg/agentcli/prompt/prompt.go` | 角色、目标、安全规则、工具说明、输出要求 |
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| Tool Harness | `pkg/agentcli/tools/` | 把真实操作封装成函数调用 |
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| Safety Harness | `pkg/agentcli/safety/` | 工具执行前风险判断和确认 |
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| Event Harness | `core.EventCallback` | 将内部状态转换为前端事件和 DB 消息 |
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| Session Harness | `controller/agent_cli*.go` | 创建会话、恢复历史、继续追问 |
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| Memory Harness | `pkg/agentcli/evolver/` | 任务结束后沉淀经验 |
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## Core Config
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| 字段 | 默认值 | 说明 |
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| `MaxIterations` | `16` | 最大 ReAct 轮数 |
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| `Temperature` | `0.3` | 运维任务偏稳定，温度不宜太高 |
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| `ToolTimeout` | `120s` | 单次工具超时 |
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| `OutputMaxLength` | `10000` | 工具输出进入上下文前截断 |
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| `MaxContextTokens` | `8000` | 历史上下文预算 |
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| `MemoryDir` | `data/agentcli` | Evolver 记忆目录 |
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| `RoundOffset` | `0` | 继续追问时接续轮次 |
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## Prompt 构建
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入口：
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```go
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BuildSystemPrompt(mode, targetInfo, toolDescs, evolveContext)
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```
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Prompt 分为六层：
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1. 角色：主机 Agent 或 Kubernetes Agent。
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2. 目标：主机、集群、Namespace、Pod、Container。
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3. 安全：禁止破坏性命令，高危操作需确认。
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4. 工具：只注入当前模式可用工具。
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5. 工作方式：思考、行动、观察、循环、收尾。
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6. 记忆：Evolver 提供的相关经验。
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Prompt 是软约束，不能代替执行前的代码安全检查。
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## 事件模型
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核心引擎产生结构化事件：
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| 事件 | 含义 |
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| `progress` | 轮次或 token 更新 |
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| `thought` | 模型阶段性判断 |
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| `tool_call` | 工具名、参数、风险 |
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| `tool_result` | 工具输出、成功状态、耗时 |
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| `done` | 最终答案 |
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| `error` | LLM、工具或最大轮次错误 |
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Controller 将事件推送给前端，同时写入 `agent_cli_messages`。这相当于 AIOps 自己的 Agent trace。
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## 工具调用处理
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```text
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tool_call
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→ Registry.Get()
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→ JSON 参数解析
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→ 动态风险评估
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→ safety.Check()
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→ Execute()
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→ 超长输出自动 analyze_output
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→ 输出截断
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→ tool_result
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→ observation 返回给 LLM
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```
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OpenAI Agents 的 guardrail 思路也强调：输入、输出和工具调用都要在各自阶段检查。AIOps 当前最核心的是工具 guardrail，后续需要补齐输入和输出 guardrail。
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## 循环检测与检查点
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| 机制 | 当前实现 |
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| 同参循环检测 | 同一工具同一参数超过 3 次则拒绝 |
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| 第 4 轮检查点 | 重复调用或连续失败时提示换思路 |
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| 第 8 轮检查点 | 要求总结进展，信息够就收尾 |
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| 第 12 轮检查点 | 提醒剩余步数有限，尽快输出结论 |
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这些机制用于降低 Agent 原地打转的概率。
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## 上下文管理
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`trimMessages()` 的策略：
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1. 永远保留 system prompt。
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2. 从最近消息向前保留。
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3. 控制在 `MaxContextTokens * 90%`。
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4. 至少保留最近 4 条。
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5. 裁剪后校验 tool_call 和 tool_result 配对。
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这对应生产 Agent 的“own your context window”原则：上下文窗口是工程资源，需要明确管理。
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## 待增强
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| 能力 | 原因 |
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| 输入 Guardrail | 防 Prompt Injection、越权任务、无目标任务 |
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| 输出 Guardrail | 防敏感信息泄露、错误修复建议、不可执行总结 |
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| Trace ID | 把一次运行串起 LLM、工具、确认、审计 |
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| Eval 数据集 | 固化典型主机/K8s 排障任务，回归测试 Agent 质量 |
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