核心概念

kagent-ts 框架围绕 Agent 循环范式 构建。每种范式提供不同的执行策略，适用于不同复杂度的任务。

Agent 范式对比

范式	执行流程	适用场景	复杂度
ReAct	Thought → Action → Observation → Final Answer	简单问答、单步工具调用	⭐
Plan-Solve	Plan → Execute Step-by-Step → Final Answer	需要前置规划的多步任务	⭐⭐
Fusion	Route → Plan(if complex) → Execute → Reflect	混合复杂度的通用场景	⭐⭐⭐
Orchestrator	Decompose → Dispatch → Synthesize → Adapt	大规模多代理并行编排	⭐⭐⭐⭐

共享基础设施

所有 Agent 类型都继承自 Agent 基类，共享以下能力：

• LLM Provider 管理 — 统一的 LLM 调用接口
• 工具注册与执行 — Tool Registry + Circuit Breaker 熔断保护
• 上下文管理 — 自动 Token 阈值检测 + 渐进式压缩
• 会话持久化 — Checkpoint 自动保存与恢复
• 生命周期钩子 — AgentHooks 事件系统
• 子代理调度 — Sub-Agent 生成与轮询
• MCP 协议 — 外部 MCP Server 工具发现
• RAG 知识检索 — 向量/BM25 混合检索 + RRF 融合 + Re-rank 精排
• 安全防护 — 多层 Prompt Injection 防御
• Token 预算 — 会话级 Token 成本控制

Agent 基类架构

Agent (base class)
├── ContextManager      # 上下文窗口管理
├── ToolRegistry        # 工具注册与执行
├── SessionManager      # 会话持久化
├── SkillManager        # 渐进式技能系统
├── SubAgentManager     # 子代理管理
├── McpClientManager    # MCP 客户端管理
├── RAGManager          # RAG 知识检索（向量/BM25 混合检索 + RRF + Re-rank）
├── MemoryManager       # 长期记忆
├── PreferenceManager   # 用户偏好
├── ProjectRules        # 项目规则加载
└── Logger              # 结构化日志

选择指南

• 简单任务（问答、单次搜索、单文件操作）→ 使用 ReActAgent
• 多步骤任务（代码审查、项目分析、文件重构）→ 使用 PlanSolveAgent
• 通用场景（不确定任务复杂度，希望自动适配）→ 使用 FusionAgent
• 大规模任务（跨模块变更、多代理协作）→ 使用 OrchestratorAgent

下一步

• Agent 基类 — 了解共享基础设施的详细配置
• ReAct Agent — 简单高效的 Thought → Action 循环
• Plan-Solve Agent — 先规划后执行
• Fusion Agent — 智能路由 + 反思
• Orchestrator Agent — DAG 任务分解与并行编排