在ooderAI Agent系统中，Scene（场景）和Group（组）是实现多Agent协作的核心机制。本文通过问答形式，深入解答Scene与Group机制的设计理念、实现原理和最佳实践，帮助开发者更好地理解和应用这一协作框架。

一、核心概念与设计理念

Q1: Scene和Group的核心概念是什么？

A1:

• Scene（场景）：是Agent和Skill协作的上下文环境，用于描述特定的业务或技术上下文，定义了协作的规则、目标和约束条件。

• Group（场景组）：是基于Scene自动形成的协作组，用于管理同一场景下的Skill协作，包含实际参与协作的Skill列表、组所有者和组管理规则。

• SceneDeclaration（场景声明）：用于Skill声明支持某个Scene，或Route/MCP声明Scene所有者的机制，实现协作资源的自动发现和组织。

Mermaid Diagram

Q2: 如何平衡技术场景和业务场景的关系？

A2:

• 技术场景：作为平台提供的底层能力框架，定义了Agent和Skill协作的基础规则和约束，针对开发者和平台维护者。

• 业务场景：作为开发者自行定义的上层应用分类，用于将应用进行归类标准化，方便协作和管理。

• 平衡机制：采用分离设计，技术场景提供基础框架确保系统稳定性和安全性，业务场景允许开发者灵活扩展满足不同业务需求，同时通过场景映射机制建立关联。

Q3: Scene与Group机制的设计目标是什么？

A3:

• 实现Agent和Skill之间的自主协作

• 支持动态形成的协作团队

• 提高系统的灵活性和可扩展性

• 确保系统在各种情况下的可靠性

• 支持开发者自定义扩展

二、场景与场景组管理

Q4: 一个场景下是否可以形成多个场景组？

A4:

是的，支持一个场景下形成多个场景组。设计特点包括：

• 由mcpAgent作为多Group的管理者

• 由skillflow发起并进行调度协作

• 采用"routeAgent声明，endAgent主动加入"的发现机制

• routeAgent自己维护组成员和链路关系

Q5: 多个场景组如何区分和管理？

A5:

• 角色区分：场景由开发者自行声明是召集者还是加入者，routeAgent具备建组能力，endAgent只能声明加入

• 发现机制：routeAgent声明场景，endAgent扫描发现然后主动加入

• 管理责任：routeAgent自己维护组成员和链路关系

• 命名规则：场景仅在同一个mcpAgent内起作用，命名由skillID+skillCap+mcpid组成唯一标识

Q6: 场景组的命名规则如何设计？

A6:

• 场景仅在同一个mcpAgent内起作用

• 命名规则：group_skillId_skillCap_mcpAgentId

• 由skillID+skillCap+mcpid组成唯一标识

• 支持动态生成和自定义两种方式

三、角色设计与协作模式

Q7: 当前只定义了agentRoute和endAgent两种角色，是否足够覆盖所有协作模式？

A7:

• 核心协作覆盖：agentRoute和endAgent的组合能够覆盖大部分基础协作模式

• 开发者自定义：设计支持开发者自定义角色的机制，允许基于核心角色进行扩展

• 系统级角色：明确了mcpAgent、AIServer和skillflow的角色定位

Q8: 系统级角色（mcpAgent、AIServer、skillflow）的定位是什么？

A8:

• mcpAgent：单一角色的统一运行环境，提供资源管理和基础服务，作为多场景组的管理者

• AIServer：全局调度和决策者，提供智能决策支持，跨mcpAgent协作协调

• skillflow：流程编排和任务发起者，只定义到组级别或独立Skill，不参与场景组内部调度

Q9: 不同角色之间的协作关系是怎样的？

A9:

• agentRoute与endAgent：agentRoute负责任务接收、分发和结果聚合，endAgent负责具体任务执行

• mcpAgent与场景组：mcpAgent管理场景组的基础信息，作为多场景组的管理者

• AIServer与场景组：AIServer提供全局智能决策支持，不直接参与场景组内部协作

• skillflow与场景组：skillflow发起跨场景组的协作请求，协调多个场景组的工作

四、自主协作机制

Q10: 什么是自主协作特性？为什么需要这个设计？

A10:

• 自主协作：指场景组在mcp服务不稳定或外部出现问题时，仍能独立运行和协作的能力

• 设计原因：确保系统在各种情况下的可靠性，提高系统的鲁棒性和容错能力

• 实现方式：

• 场景组内协作自治，不依赖外部服务

• mcp服务降级机制，自动切换到自主模式

• 技能自主发现与协作，无需外部干预

• 关键状态本地持久化，确保服务恢复后继续运行

Q11: skillflow为什么不参与场景组内部调度？

A11:

• 设计原则：保持场景组的自治性，确保在mcp服务不稳定时仍能独立协作

• 功能定位：skillflow只定义到组级别或独立Skill，负责流程编排和任务发起

• 协作方式：通过向场景组分配任务，接收执行结果，实现跨场景组协作

Q12: 自主协作模式下，场景组如何运行？

A12:

• 本地加载场景组信息，初始化技能状态监控

• 启动本地任务调度，基于本地技能状态和能力进行任务分配

• 定期检测技能状态，发现异常时自动调整任务分配

• 定期检测mcp服务状态，自动切换协作模式

• 关键状态本地持久化，确保服务恢复后继续运行

五、系统集成与扩展

Q13: 如何支持开发者自定义角色？

A13:

• 设计角色基类，定义核心能力

• 核心角色（agentRoute、endAgent）作为基础实现

• 提供角色工厂，支持自定义角色注册和获取

• 支持角色能力分层，分为核心能力和扩展能力

• 支持基于核心角色的继承和扩展

Q14: Scene与Group机制如何与现有系统集成？

A14:

• 提供完整的API接口，支持与现有系统的集成

• 支持多种通信协议，方便不同系统间的交互

• 设计灵活的扩展机制，支持自定义场景类型和角色

• 提供详细的文档和示例，帮助开发者快速集成

Q15: 如何扩展Scene与Group机制以满足特定业务需求？

A15:

• 基于核心角色扩展自定义角色，实现特定业务逻辑

• 自定义场景类型，满足特定业务场景需求

• 扩展命令体系，支持特定业务操作

• 实现自定义的场景发现和组形成机制

• 集成第三方服务，增强系统能力

六、最佳实践与常见问题

Q16: 如何选择合适的角色类型？

A16:

• 对于需要协调和管理能力的组件，使用agentRoute角色

• 对于只需要执行具体任务的组件，使用endAgent角色

• 对于系统级管理和调度，使用mcpAgent或AIServer角色

• 对于流程编排，使用skillflow

Q17: 如何确保场景组的安全性？

A17:

• 实现基于角色的权限控制，限制不同角色的操作权限

• 采用安全的通信协议，保护数据传输安全

• 实现场景组的访问控制，限制非授权组件的加入

• 定期审计场景组的操作日志，发现异常行为

Q18: 如何优化场景组的性能？

A18:

• 合理设计场景组的大小，避免过大的场景组

• 优化任务分配算法，提高任务执行效率

• 实现技能状态的实时监控，及时调整任务分配

• 采用高效的通信机制，减少通信开销

• 实现缓存机制，减少重复计算

七、总结

Scene与Group机制是ooderAI Agent系统实现多Agent协作的核心框架，通过清晰的设计理念、灵活的角色体系和可靠的自主协作机制，为开发者提供了强大的协作工具。

理解和掌握Scene与Group机制的设计原理和最佳实践，对于构建高效、可靠的多Agent系统至关重要。希望本文的问答能够帮助开发者更好地理解和应用这一机制，构建出更加智能、灵活的Agent应用。

未来，我们将继续完善Scene与Group机制，支持更多的协作模式和扩展能力，为开发者提供更加丰富的协作工具和更好的开发体验。