# 子Agent云端协作最佳实践

## 1. 工作包完整性建议

### 1.1 必要文件清单
每个Agent文件夹应包含：
- ✅ `prompt.md` - 完整的系统提示词
- ✅ `context.md` - 项目上下文和依赖
- ✅ `api_contract.yaml` - API接口定义
- ✅ `checklist.md` - 开发检查清单
- ✅ `examples/` - 示例代码
- 🔲 `dependencies.md` - 明确的依赖关系图
- 🔲 `test_scenarios.md` - 测试场景说明
- 🔲 `integration_points.md` - 集成点说明

### 1.2 自包含原则
- 每个Agent包应该是自包含的，包含所有必要信息
- 使用相对路径引用共享文档
- 将常用的代码片段直接包含在examples中

## 2. Agent间通信机制

### 2.1 接口契约管理
```yaml
# shared_contracts.yaml
services:
  auth:
    provides:
      - get_current_user
      - require_admin
      - create_access_token
    requires: []
  
  user:
    provides:
      - get_user_by_id
      - get_users_by_team
    requires:
      - auth.get_current_user
```

### 2.2 Mock服务建议
为每个Agent提供其他模块的Mock实现：
```python
# mocks/auth_mock.py
async def get_current_user():
    return User(id=1, username="test_user", role="admin")
```

## 3. 云端开发流程优化

### 3.1 Agent启动模板
```markdown
## 快速启动
1. 我是 [Agent名称]，负责 [模块名称]
2. 我的工作目录是 [目录路径]
3. 我依赖的模块有 [依赖列表]
4. 我需要先检查 [前置条件]
```

### 3.2 上下文同步机制
- 创建共享的 `project_state.json` 记录各模块开发进度
- 定期更新 `integration_status.md` 记录集成状态
- 使用 `changelog.md` 记录重要变更

## 4. 质量保证策略

### 4.1 自动化检查脚本
```python
# scripts/check_agent_output.py
def check_agent_code():
    """检查Agent生成的代码质量"""
    - 检查import顺序
    - 验证类型注解
    - 确认异常处理
    - 验证日志记录
```

### 4.2 集成测试协调
```yaml
# integration_test_plan.yaml
test_order:
  1: auth  # 独立模块，先测试
  2: user  # 依赖auth
  3: [course, exam, training]  # 可并行
  4: analytics  # 依赖所有业务模块
```

## 5. 协作沟通机制

### 5.1 状态报告模板
```markdown
## Agent-[Name] 状态报告
- 完成度: 70%
- 已完成: [功能列表]
- 进行中: [功能列表]
- 阻塞项: [问题列表]
- 需要协调: [事项列表]
```

### 5.2 问题升级机制
1. Agent内部解决
2. 查看其他Agent的实现
3. 更新shared_contracts
4. 人工介入协调

## 6. 性能和安全考虑

### 6.1 代码生成限制
- 单个文件不超过500行
- 复杂逻辑拆分为多个函数
- 避免深层嵌套（最多3层）

### 6.2 安全检查点
- 不硬编码敏感信息
- 所有用户输入需验证
- SQL查询使用参数化
- API需要适当的权限检查

## 7. 持续改进建议

### 7.1 反馈循环
```mermaid
graph LR
    A[Agent生成代码] --> B[自动化测试]
    B --> C[代码审查]
    C --> D[集成测试]
    D --> E[更新prompt]
    E --> A
```

### 7.2 知识库建设
- 收集常见错误和解决方案
- 整理最佳实践代码片段
- 更新Agent的示例代码
- 优化prompt描述

## 8. 工具支持

### 8.1 辅助脚本
```bash
# 同步所有Agent的基础文件
./scripts/sync_base_files.sh

# 检查Agent输出质量
./scripts/validate_agent_output.sh

# 生成集成报告
./scripts/generate_integration_report.sh
```

### 8.2 监控面板
创建简单的Web界面显示：
- 各Agent的开发进度
- 依赖关系图
- 集成测试状态
- 问题和阻塞项

## 9. 应急预案

### 9.1 Agent失效处理
- 保留人工开发的备选方案
- 关键模块优先人工review
- 建立rollback机制

### 9.2 集成冲突解决
- 明确的接口版本管理
- 向后兼容原则
- 灰度发布策略

## 10. 最终建议

1. **分阶段实施**：先让1-2个简单的Agent（如Auth）完成，验证流程
2. **并行开发**：独立模块可以同时进行
3. **频繁集成**：每日进行集成测试
4. **持续优化**：根据实际效果调整prompt和流程
5. **保持灵活**：准备人工介入的方案

通过这些实践，可以最大化利用AI Agent的能力，同时保证代码质量和项目进度。