# Agent 功能实施计划
## 实施计划
- [x] 1. 扩展 queryCloudRun 工具支持 Agent 查询（待实现）
- 等待 CloudBase Manager 提供 Agent 查询接口
- 在 action 中添加 'agents' 和 'agentDetail' 操作
- 添加 Agent 相关查询参数
- 实现 Agent 列表查询功能
- 实现 Agent 详情查询功能
- 添加分页和筛选支持
- 编写单元测试
- _需求: 需求 4
- [x] 2. 扩展 manageCloudRun 工具支持 Agent 管理
- 在 action 中添加 'createAgent' 操作
- 添加 Agent 配置参数
- 扩展 runOptions 支持 Agent 模式
- 复用现有的部署、运行、删除逻辑
- 编写基础测试
- _需求: 需求 1, 需求 2, 需求 3, 需求 5
- [x] 3. 实现 Agent 创建功能
- 集成 CloudBase Manager 的 createFunctionAgent API
- 实现 BotId 自动生成逻辑
- 生成 Agent 项目代码模板
- 自动安装 @cloudbase/aiagent-framework 依赖
- 生成 cloudbaserc.json 配置文件
- 编写创建功能测试
- _需求: 需求 1
- [ ] 4. 实现 Agent 部署功能
- 复用现有云托管部署逻辑
- 自动设置为函数型服务
- 配置服务名称为 BotId 格式
- 更新 cloudbaserc.json 配置
- 编写部署功能测试
- _需求: 需求 2
- [x] 5. 实现 Agent 本地运行功能
- 集成 @cloudbase/functions-framework 的 Agent 模式
- 实现 watch 模式热重启
- 提供调试面板访问地址
- 支持自定义端口和环境变量
- 编写本地运行功能测试
- _需求: 需求 3
- [ ] 6. 实现 Agent 删除功能
- 集成 CloudBase Manager 的删除 API
- 实现删除确认机制
- 同时删除对应的云托管服务
- 编写删除功能测试
- _需求: 需求 5
- [x] 7. 完善工具参数描述
- 为所有参数添加详细的中文描述
- 提供使用示例和最佳实践
- 说明参数之间的关系和约束
- 添加错误处理指导
- _需求: 需求 1, 需求 2, 需求 3, 需求 4, 需求 5
- [ ] 8. 集成测试和端到端测试
- 测试完整的 Agent 创建、部署、运行、删除流程
- 测试与现有云托管工具的兼容性
- 测试错误处理和边界情况
- 性能测试和稳定性测试
- _需求: 需求 1, 需求 2, 需求 3, 需求 4, 需求 5
- [x] 9. 文档和示例
- 更新 MCP 工具文档
- 创建 Agent 开发指南
- 提供示例代码和最佳实践
- 更新用户文档和 FAQ
- _需求: 需求 1, 需求 2, 需求 3, 需求 4, 需求 5
- [ ] 10. 代码审查和优化
- 代码质量检查
- 性能优化
- 安全性检查
- 最终测试和验证
- _需求: 需求 1, 需求 2, 需求 3, 需求 4, 需求 5
## 技术依赖
1. **CloudBase Manager Node SDK**
- 需要确认 agent 相关 API 的可用性
- 需要了解 createFunctionAgent 的具体参数和返回值
2. **@cloudbase/aiagent-framework**
- 需要安装和集成到项目中
- 需要了解框架的 API 和使用方法
3. **@cloudbase/functions-framework**
- 已集成，需要扩展支持 Agent 模式
- 需要了解 Agent 模式的配置参数
## 风险评估
1. **API 依赖风险**
- CloudBase Manager 的 agent API 可能还在开发中
- 需要确认 API 的稳定性和可用性
2. **框架依赖风险**
- @cloudbase/aiagent-framework 可能还在 beta 版本
- 需要评估框架的稳定性和兼容性
3. **集成复杂度**
- Agent 功能与现有云托管工具的集成可能比较复杂
- 需要仔细设计接口和配置管理
## 成功标准
1. **功能完整性**
- 所有需求功能都已实现并通过测试
- 工具参数描述清晰详尽
- 错误处理完善
2. **集成质量**
- 与现有云托管工具无缝集成
- 配置管理统一
- 用户体验一致
3. **代码质量**
- 代码结构清晰，易于维护
- 测试覆盖率高
- 文档完整
4. **性能要求**
- Agent 创建和部署操作在 30 秒内完成
- 工具响应时间合理
- 资源使用效率高
