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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 · English 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： 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 t…

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