AutoSwarm 影子适配器

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

AutoSwarm-Shadow-Adapter 是 AutoSwarm（OpenOPC）智能体 DAG 运行时的外部适配器插件，通过 ADAPTER_CLASSES["shadow"] 注册进入引擎的 ExternalAgentAdapter 体系，核心仓库零改动。它拦截被标记为 preferred_external_agent: shadow 的角色任务，在 50ms 内把任务记录落到独立的 SQLite WAL 数据库 shadow_tasks.db，并立刻返回 AWAITING_HUMAN 释放执行线程。人工审核者通过 React 19 门户与 FastAPI 的 REST API（shadow-serve，默认 8800 端口）认领任务、查看祖先交付物与结构化任务简报、上传最多 5 个文件（单次 50MB 上限）。远程 GPU 节点可用 shadow-worker 守护进程按角色轮询并本地推理，支持 Ollama、Anthropic、OpenAI 或自定义 Python 处理器。交付提交后，OpcResumeRepository 写回宿主 store.db 的 delegation_work_items.phase，触发 AutoSwarm 原生状态机唤醒下游 DAG 节点。

适配器在引擎侧拦截任务：解析项目目标，用 TaskBriefBuilder 生成 markdown 简报，把记录写入 shadow_tasks.db 后返回 AWAITING_HUMAN；同时把上游祖先交付物打包成上下文。门户侧，FastAPI 服务（shadow-serve --port 8800）提供 JWT + bcrypt 认证和 /api/v1 REST 接口，React 19 TaskWorkspace 供人工认领任务、写方案说明并上传附件，文件以 SHA-256 完整性哈希登记到 CorporateArtifacts。硅基侧，shadow-worker 以 --server-url、--role、--provider、--model 参数登录后轮询队列，在本地执行推理；也可用 ShadowWorker(custom_handler=...) 嵌入自有 Python 管道。交付提交后，OpcResumeRepository 更新宿主 store.db 的 delegation_work_items.phase 为 APPROVED，AutoSwarm 原生阶段钩子唤醒下游节点，并把产物向下游传递；rework_requested 状态支持返工循环。

1. 团队用 AutoSwarm 搭建公司级多智能体流程，但法务、架构评审等角色必须由真人最终签核
2. 外包或自由职业者同时承接多个客户合同，把执行交给远程硅基工作节点，自己只做异步审批
3. 金融、医疗、法律团队需要在 SOC 2、ISO 17001、GDPR 场景下保留带署名与时间戳的不可变审计记录
4. 企业有闲置 GPU 工作站或自有云端节点，想以 BYOC 方式接入推理而不改造中央引擎
5. 关键岗位临时空缺或饱和时，由 AI 完成 90% 前期工作，仅把最终决策路由给可用的人类管理者

如何安装或部署这个 Agent？

要求 Python 3.10+，并已在宿主项目中安装并可运行 AutoSwarm（opc）引擎。

pip install AutoSwarm-shadow-adapter

至少需要设置 JWT 签名密钥（文档要求不少于 32 字符）：

export SHADOW_JWT_SECRET="a-very-long-secret-at-least-32-chars"

可选环境变量包括 SHADOW_DB_PATH、SHADOW_OPC_STORE_PATH、SHADOW_UPLOAD_DIR、SHADOW_MAX_FILES_PER_SUBMISSION、SHADOW_MAX_FILE_SIZE_MB、SHADOW_MAX_TOTAL_UPLOAD_SIZE_MB、SHADOW_API_PORT。

如何使用这个 Agent？

在主程序里注册适配器并在后台线程启动门户：

from opc.layer3_agent.adapters.registry import ADAPTER_CLASSES
from shadow_adapter import ShadowModeAdapter, start_server_in_thread

ADAPTER_CLASSES["shadow"] = ShadowModeAdapter
start_server_in_thread(port=8800)

或在独立终端以边车方式启动：

shadow-serve --port 8800

然后在公司配置中把需要人工的角色指向影子适配器：

roles:
  legal_counsel:
    title: "Human Legal Counsel"
    execution_strategy: external
    preferred_external_agent: shadow

  senior_architect:
    title: "Human Senior Architect"
    execution_strategy: external
    preferred_external_agent: shadow

远程算力节点以工作进程接入：

shadow-worker \
  --server-url "http://192.168.1.100:8800" \
  --username "dev_node_1" \
  --password "secure_pass_1" \
  --role "senior_developer" \
  --provider "ollama" \
  --model "llama3.3:70b"

人工审核者随后打开 http://localhost:8800 登录门户，认领任务并提交交付物，API 基址为 http://localhost:8800/api/v1。

这个 Agent 有哪些优点和局限？

这个 Agent 与同类方案有什么区别？

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

常见问题