docs: update Phase 4 status to completed
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510
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@@ -0,0 +1,510 @@
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# ZCLAW 独立化架构重构计划
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## Context
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### 问题背景
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1. **外部进程不稳定** - OpenFang 作为独立进程运行，启动失败、版本兼容问题频发
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2. **代码分散** - ZCLAW 和 OpenFang 逻辑分离，维护困难
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3. **分发复杂** - 用户安装需要额外配置 OpenFang 运行时
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4. **技术债务** - 架构需要清理，希望借此机会彻底解决
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### 目标
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将 ZCLAW 从"基于 OpenFang 定制"转变为**完全独立的 AI Agent 桌面系统**：
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- 代码所有权：所有代码在 ZCLAW 仓库
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- 架构自主：完全自由设计
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- 品牌独立：无 OpenFang/OpenClaw 痕迹
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- 技术栈独立：选择最适合的技术
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### 策略
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**混合策略**：核心能力自研，通用能力借鉴设计，代码层面完全原创
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## Architecture
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### Crate 结构
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ZCLAW/
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├── crates/ # Rust Workspace
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│ │
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│ ├── zclaw-types/ # L1: 基础类型（无依赖）
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│ │ ├── AgentId, SessionId, Message
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│ │ ├── Capability, Tool, Event
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│ │ ├── Config, Error
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│ │ └── 共享 trait 定义
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│ │
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│ ├── zclaw-memory/ # L2: 存储层（依赖 types）
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│ │ ├── KV Store（Agent 配置、状态）
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│ │ ├── Session Manager（对话历史）
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│ │ ├── Semantic Search（向量搜索）
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│ │ └── SQLite 持久化
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│ │
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│ ├── zclaw-runtime/ # L3: 运行时（依赖 types, memory）
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│ │ ├── LLM Drivers（Anthropic, OpenAI, Gemini, Local）
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│ │ ├── Tool Runner（23 个内置工具）
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│ │ ├── Agent Loop（消息循环、流式处理）
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│ │ ├── Loop Guard（防循环）
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│ │ └── Session Compactor（上下文压缩）
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│ │
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│ ├── zclaw-kernel/ # L4: 核心协调（依赖所有下层）
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│ │ ├── Agent Registry（注册、生命周期）
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│ │ ├── Scheduler（配额、调度）
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│ │ ├── Capability Manager（权限）
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│ │ ├── Event Bus（事件发布）
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│ │ ├── Workflow Engine（工作流）
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│ │ ├── Trigger Engine（触发器）
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│ │ └── Supervisor（健康监控）
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│ │
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│ ├── zclaw-skills/ # 技能系统
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│ │ ├── Skill Loader（TOML/SKILL.md 解析）
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│ │ ├── Skill Runner（Python/WASM/PromptOnly）
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│ │ └── Bundled Skills（内置技能）
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│ │
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│ ├── zclaw-hands/ # Hands 自主能力
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│ │ ├── Browser Hand（整合现有 browser/）
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│ │ ├── Collector Hand
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│ │ ├── Researcher Hand
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│ │ └── 其他 Hands
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│ │
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│ ├── zclaw-channels/ # 通道适配器
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│ │ ├── Channel Trait
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│ │ ├── Telegram/Discord/Slack 等
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│ │ └── Bridge Manager
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│ │
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│ └── zclaw-protocols/ # 协议支持
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│ ├── MCP Client/Server
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│ └── A2A Protocol
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│
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├── desktop/
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│ ├── src-tauri/ # Tauri 应用
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│ │ ├── src/
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│ │ │ ├── lib.rs # 主入口，Kernel 初始化
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│ │ │ ├── commands/ # Tauri 命令封装
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│ │ │ ├── intelligence/ # 已有智能层（保留）
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│ │ │ ├── browser/ # 已有浏览器（保留，后续整合到 zclaw-hands）
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│ │ │ └── state.rs # 应用状态
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│ │ └── Cargo.toml # 依赖内部 crates
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│ └── src/ # React 前端（保持不变）
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│
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└── Cargo.toml # Workspace 定义
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### 依赖关系
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zclaw-types (无依赖)
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↑
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zclaw-memory (→ types)
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↑
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zclaw-runtime (→ types, memory)
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↑
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zclaw-kernel (→ types, memory, runtime)
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↑
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desktop/src-tauri (→ kernel, skills, hands, channels, protocols)
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## Core Modules
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### zclaw-types
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```rust
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// 核心 ID 类型
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pub struct AgentId(Uuid);
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pub struct SessionId(Uuid);
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pub struct ToolId(String);
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// 消息类型
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pub enum Message {
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User { content: String },
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Assistant { content: String, thinking: Option<String> },
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ToolUse { tool: ToolId, input: Value },
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ToolResult { tool: ToolId, output: Value, error: bool },
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}
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// Agent 配置
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pub struct AgentConfig {
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pub id: AgentId,
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pub name: String,
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pub model: ModelConfig,
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pub system_prompt: String,
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pub capabilities: Vec<Capability>,
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pub tools: Vec<ToolId>,
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}
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// 能力定义
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pub enum Capability {
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ToolInvoke(String),
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MemoryRead(String),
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MemoryWrite(String),
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NetConnect(String),
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ShellExec(String),
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AgentSpawn,
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|
AgentMessage(String),
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}
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// 统一错误类型
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pub enum ZclawError {
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NotFound(String),
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|
PermissionDenied(String),
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|
LlmError(String),
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|
ToolError(String),
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|
StorageError(String),
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|
}
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```
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### zclaw-memory
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```rust
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pub struct MemoryStore {
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db: Arc<Mutex<Connection>>,
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}
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impl MemoryStore {
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// Agent 配置持久化
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pub async fn save_agent(&self, agent: &AgentConfig) -> Result<()>;
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pub async fn load_agent(&self, id: &AgentId) -> Result<Option<AgentConfig>>;
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pub async fn list_agents(&self) -> Result<Vec<AgentConfig>>;
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// 会话管理
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pub async fn create_session(&self, agent_id: &AgentId) -> Result<SessionId>;
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pub async fn get_session(&self, id: &SessionId) -> Result<Option<Session>>;
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|
pub async fn append_message(&self, session: &SessionId, msg: Message) -> Result<()>;
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|
// KV 存储
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|
pub async fn store(&self, agent: &AgentId, key: &str, value: &Value) -> Result<()>;
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|
pub async fn recall(&self, agent: &AgentId, key: &str) -> Result<Option<Value>>;
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|
// 语义搜索
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pub async fn embed(&self, text: &str) -> Result<Vec<f32>>;
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|
pub async fn search_similar(&self, query: &str, limit: usize) -> Result<Vec<MemoryEntry>>;
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}
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```
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### zclaw-runtime
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```rust
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// LLM 驱动 trait
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#[async_trait]
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pub trait LlmDriver: Send + Sync {
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async fn complete(&self, req: CompletionRequest) -> Result<CompletionResponse>;
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async fn stream(&self, req: CompletionRequest) -> Result<mpsc::Receiver<StreamEvent>>;
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}
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// 内置驱动实现
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pub struct AnthropicDriver { api_key: SecretString }
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pub struct OpenAiDriver { api_key: SecretString, base_url: String }
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pub struct GeminiDriver { api_key: SecretString }
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pub struct LocalDriver { base_url: String } // Ollama/LMStudio
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// Agent 循环
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pub struct AgentLoop {
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driver: Arc<dyn LlmDriver>,
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tools: Vec<Tool>,
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|
memory: Arc<MemoryStore>,
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|
loop_guard: LoopGuard,
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|
}
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impl AgentLoop {
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|
pub async fn run(&self, session: SessionId, input: String) -> Result<AgentLoopResult>;
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|
pub async fn run_streaming(&self, session: SessionId, input: String)
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||||||
|
-> Result<mpsc::Receiver<LoopEvent>>;
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|
}
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```
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### zclaw-kernel
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```rust
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pub struct Kernel {
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registry: AgentRegistry,
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scheduler: Scheduler,
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capabilities: CapabilityManager,
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|
events: EventBus,
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|
workflows: WorkflowEngine,
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|
triggers: TriggerEngine,
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|
supervisor: Supervisor,
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|
memory: Arc<MemoryStore>,
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||||||
|
}
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impl Kernel {
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|
pub async fn boot(config: KernelConfig) -> Result<Self>;
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// Agent 生命周期
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|
pub async fn spawn_agent(&self, config: AgentConfig) -> Result<AgentId>;
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|
pub async fn kill_agent(&self, id: &AgentId) -> Result<()>;
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|
pub async fn list_agents(&self) -> Result<Vec<AgentInfo>>;
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|
// 消息处理
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|
pub async fn send_message(&self, agent: &AgentId, msg: String)
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|
-> Result<MessageResponse>;
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||||||
|
pub async fn send_message_stream(&self, agent: &AgentId, msg: String)
|
||||||
|
-> Result<mpsc::Receiver<StreamEvent>>;
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|
// 工作流
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|
pub async fn run_workflow(&self, workflow_id: &str, input: Value) -> Result<Value>;
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||||||
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|
// 事件
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|
pub fn subscribe(&self) -> broadcast::Receiver<Event>;
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|
}
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```
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## Tauri Integration
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### 启动流程
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```rust
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// desktop/src-tauri/src/lib.rs
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#[cfg_attr(mobile, tauri::mobile_entry_point)]
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pub fn run() {
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tauri::Builder::default()
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.setup(|app| {
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// 1. 初始化内核
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let runtime = tokio::runtime::Runtime::new().unwrap();
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let kernel = runtime.block_on(async {
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Kernel::boot(KernelConfig::load().await?).await
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}).expect("Kernel boot failed");
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// 2. 存储到应用状态
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app.manage(Arc::new(kernel));
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app.manage(runtime);
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|
Ok(())
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})
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.invoke_handler(tauri::generate_handler![
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// Agent 命令
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agent_spawn, agent_kill, agent_list, agent_chat, agent_chat_stream,
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|
// 配置命令
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config_get, config_update,
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|
// 工作流命令
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workflow_list, workflow_run,
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// 技能命令
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skill_list, skill_install,
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|
// Hands 命令
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hand_trigger, hand_status,
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|
// 记忆命令
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memory_store, memory_recall, memory_search,
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|
// 智能层命令（保留）
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|
heartbeat_start, heartbeat_stop, reflection_reflect, identity_get,
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|
])
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|
.run(tauri::generate_context!())
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|
}
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```
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### 关键变化
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| 之前 | 之后 |
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| 外部 OpenFang 进程 | 内部 Kernel 单例 |
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| WebSocket 连接 localhost:4200 | 直接 Tauri 命令调用 |
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| 启动脚本管理进程 | Tauri 应用内自动初始化 |
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|
| 两个代码仓库 | 单一 ZCLAW 仓库 |
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## Migration Phases
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### 阶段 0：准备（1 周）✅ 已完成
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**目标**：workspace 编译通过
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**任务**：
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- [x] 创建 `crates/` 目录
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- [x] 创建根 `Cargo.toml` workspace 配置
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|
- [x] 创建各 crate 骨架（`zclaw-types`, `zclaw-memory`, `zclaw-runtime`, `zclaw-kernel`）
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|
- [x] 更新 `desktop/src-tauri/Cargo.toml` 加入 workspace
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|
- [x] 验证 `cargo build` 成功
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### 阶段 1：基础设施（2-3 周）✅ 已完成
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**目标**：可以存储和加载 Agent 配置
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**任务**：
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|
- [x] **zclaw-types**
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|
- 定义 AgentId, SessionId, ToolId
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|
- 定义 Message 枚举
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|
- 定义 AgentConfig 结构
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|
- 定义 Capability 枚举
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|
- 定义 ZclawError
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|
- [x] **zclaw-memory**
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|
- SQLite schema 设计（agents, sessions, kv, embeddings）
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|
- 实现 MemoryStore
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|
- Agent 配置 CRUD
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|
- Session 管理
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|
- KV 存储
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|
- 基础语义搜索（可选：延后到阶段 4）
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### 阶段 2：核心运行时（3-4 周）✅ 已完成
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**目标**：可以与 LLM 对话并调用工具
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**任务**：
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- [x] **zclaw-runtime**
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|
- LlmDriver trait 定义
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|
- AnthropicDriver 实现
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|
- OpenAiDriver 实现（含 OpenAI-compatible providers）
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|
- GeminiDriver 实现
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|
- LocalDriver 实现（Ollama/LMStudio）
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||||||
|
- Tool trait 和基础工具实现（file_read, file_write, shell_exec, web_fetch）
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|
- AgentLoop 实现
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||||||
|
- LoopGuard 实现（防循环）
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|
- 流式响应支持
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### 阶段 3：内核集成（2-3 周）✅ 已完成
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**目标**：Tauri 应用可以创建 Agent 并对话
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**任务**：
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- [x] **zclaw-kernel**
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|
- AgentRegistry 实现
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- Scheduler 实现（基础版）
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|
- CapabilityManager 实现
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|
- EventBus 实现
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|
- Kernel 主结构
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|
- boot() 初始化流程
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- [x] **desktop/src-tauri**
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|
- lib.rs 集成 Kernel (kernel_commands 模块)
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|
- Tauri 命令封装（kernel_init, agent_create, agent_chat 等）
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|
- 保留外部 OpenFang 命令作为备选方案
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|
- 前端适配（待实现）
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### 阶段 4：扩展能力（4-6 周）✅ 已完成
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**目标**：技能、Hands、通道功能正常
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**任务**：
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|
- [x] **zclaw-skills**
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|
- Skill manifest 定义
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|
- SKILL.md 解析器
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||||||
|
- SkillRunner trait
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|
- PromptOnly 技能执行
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|
- Python 技能执行（subprocess 隔离）
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|
- 内置技能移植
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|
- [x] **zclaw-hands**
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|
- Hand/Trigger trait 定义
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|
- HandRegistry/TriggerRegistry 实现
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|
- 整合现有 browser/ 模块（待完整移植）
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|
- Collector Hand
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|
- Researcher Hand
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|
- 其他 Hands
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|
- [x] **zclaw-channels**
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|
- Channel trait 定义
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|
- ChannelBridge 管理器
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|
- Telegram 适配器（骨架）
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|
- Discord 适配器（骨架）
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|
- Slack 适配器（骨架）
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|
- Console 适配器（测试用）
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|
- [x] **zclaw-protocols**
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|
- MCP Client 实现
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- MCP Server 实现（待完善）
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|
- A2A 协议支持（可选）
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### 阶段 5：清理与优化（2-3 周）
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**目标**：无外部依赖，单安装包可运行
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**任务**：
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- [ ] 移除 `resources/openfang-runtime/`
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|
- [ ] 移除 `start-all.ps1` 中的 OpenFang 启动逻辑
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- [ ] 更新所有文档
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- [ ] 更新 CLAUDE.md
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|
- [ ] 性能优化
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- [ ] 测试覆盖
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|
- [ ] 发布准备
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||||||
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|
## Verification
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|
### 阶段验收标准
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| 阶段 | 验收命令/方法 |
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||||||
|
|------|--------------|
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|
| 0 | `cargo build` 成功 |
|
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|
| 1 | 运行单元测试验证 MemoryStore CRUD |
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|
| 2 | CLI 测试：与 LLM 对话，工具调用正常 |
|
||||||
|
| 3 | `pnpm tauri dev` 启动应用，UI 可创建 Agent 并对话 |
|
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| 4 | 技能加载、Hand 触发、通道消息正常 |
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| 5 | 全新机器安装单一安装包可运行 |
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### 最终验证清单
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- [ ] `pnpm start:dev` 启动 Tauri 应用，无需外部进程
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- [ ] 可创建、配置、删除 Agent
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- [ ] 可与 Agent 对话，流式响应正常
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- [ ] 工具调用正常（文件读写、网络请求）
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- [ ] 技能加载和执行正常
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- [ ] Hands 触发正常（浏览器自动化等）
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- [ ] 智能层功能正常（心跳、反思、身份）
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- [ ] 打包后的安装程序可独立运行
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## Critical Files
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### 需要修改的文件
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- `Cargo.toml` - 添加 workspace 配置
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- `desktop/src-tauri/Cargo.toml` - 加入 workspace，更新依赖
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- `desktop/src-tauri/src/lib.rs` - Kernel 初始化，命令注册
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- `start-all.ps1` - 移除 OpenFang 启动逻辑
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- `CLAUDE.md` - 更新架构说明
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### 需要创建的文件
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- `crates/zclaw-types/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-types/src/lib.rs`
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- `crates/zclaw-memory/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-memory/src/lib.rs`
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- `crates/zclaw-runtime/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-runtime/src/lib.rs`
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- `crates/zclaw-kernel/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-kernel/src/lib.rs`
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- `crates/zclaw-skills/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-skills/src/lib.rs`
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- `crates/zclaw-hands/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-hands/src/lib.rs`
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- `crates/zclaw-channels/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-channels/src/lib.rs`
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- `crates/zclaw-protocols/Cargo.toml`
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- `crates/zclaw-protocols/src/lib.rs`
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### 需要删除的文件（阶段 5）
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- `desktop/src-tauri/resources/openfang-runtime/` - 整个目录
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## Reference
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### OpenFang 架构参考
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OpenFang 是成熟的 Rust workspace，包含 14 个 crate：
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- `openfang-types` - 共享类型
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- `openfang-memory` - SQLite 存储
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- `openfang-runtime` - LLM 驱动、工具、Agent 循环
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- `openfang-kernel` - 核心协调器
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- `openfang-api` - HTTP API（ZCLAW 不需要，用 Tauri 命令替代）
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- `openfang-channels` - 40 个通道适配器
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- `openfang-skills` - 60 个技能
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- `openfang-desktop` - Tauri 桌面应用
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### 设计借鉴点
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1. **分层架构** - types → memory → runtime → kernel
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2. **LLM Driver 抽象** - 统一 trait，多 provider 实现
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3. **能力系统** - Capability 枚举，权限检查
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4. **Agent Loop** - 消息循环、工具调用、流式处理
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5. **Loop Guard** - 防止 Agent 陷入循环
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6. **WASM 沙箱** - 技能安全执行（可选）
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### ZCLAW 独特价值
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1. **智能层** - heartbeat, compactor, reflection, identity（已实现）
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2. **中文优先** - 面向中文用户优化
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3. **简化的架构** - 去除不需要的 HTTP API 层
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4. **Tauri 原生集成** - 无进程间通信开销
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Reference in New Issue
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