Agent Conductor
Agent Conductor
AGENTS.md 进,受治理的智能体团队出。
Agent Conductor 是一个 MCP 服务器,它将编码智能体生态已趋同的两大约定 ——
AGENTS.md 操作手册和 SKILL.md 技能 —— 从被动文档转变为主动编排层,并以共识强化决策引擎为高风险变更把关。
镜像仓库: Cubiczan/agent-conductor · codeberg.org/cubiczan/agent-conductor · icohangar-ops/agent-conductor
许可证: MIT
状态: v0.1 — 可工作的脚手架;参见 路线图
问题所在
每个主流智能体工具 —— Claude Code、Cursor、Copilot、Codex、Gemini CLI —— 现在都会读取仓库根目录下的 AGENTS.md 和 SKILL.md 文件目录。但这两个约定都只是靠自觉遵守的散文:
没有任何东西编译这份契约。不可协商的规则、层边界和验证清单只是以 markdown 形式存在,智能体可能内化也可能不内化。
没有任何东西把关决策。一个即将重写你评分模型的智能体,与一个只是重命名变量的智能体,拥有同样的信心。
没有任何东西验证清单确实执行了。"交接前运行
npm test" 只是一条建议,而不是一道关卡。
Conductor 让这些约定变得可执行 —— 而无需任何智能体工具做出改变。它以标准 MCP 服务器形式发布,因此任何支持 MCP 的工具都能免费获得契约编译、技能发现和决策把关能力。
Related MCP server: @event4u/agent-config
工作原理
MCP client (Claude Code / Cursor / Copilot / ...)
│ stdio (JSON-RPC, MCP)
▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ TypeScript front end (src/) │
│ contract/parser.ts AGENTS.md → contract │
│ skills/loader.ts SKILL.md discovery │
│ server.ts 7 MCP tools │
└────────────────┬───────────────────────────────┘
│ newline-delimited JSON, child stdio
▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ Python decision engine (engine/) │
│ bridge.py → PyPI consensus-hardening-protocol│
│ R0 gates · foundation attacks · lifecycle │
└────────────────────────────────────────────────┘三大能力组:
契约 — 将
AGENTS.md编译为结构化任务、不可协商规则、各层允许/禁止边界、验证关卡、技能推荐和范围外清单。技能 — 在项目和个人范围内发现
SKILL.md技能,采用渐进式披露:元数据约消耗 100 tokens,正文仅在需要时加载。决策 — 通过 Consensus Hardening Protocol 为工作把关:工作开始前先通过廉价的 R0 合理性检查,在高风险变更锁定前进行对抗性基础攻击。
快速开始
npx -y @cubiczan/agent-conductor
# decision_* tools also need:
# pip install -r engine/requirements.txt # after cloning, or use the published package's engine/要求:Node 23+(原生运行 TypeScript)和 Python 3.10+,并安装已发布的 CHP 包。
git clone https://github.com/icohangar-ops/agent-conductor.git
cd agent-conductor
npm install
pip install -r engine/requirements.txt
npm test # TypeScript tests (parser, skills, live engine bridge)
npm run test:engine # Python bridge protocol tests
npm run build在 Claude Code 中注册:
claude mcp add agent-conductor -- node /path/to/agent-conductor/dist/index.js或在任何 MCP 客户端的 JSON 配置中:
{
"mcpServers": {
"agent-conductor": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/agent-conductor/dist/index.js"]
}
}
}如果你的 Python 3 不在 python3 路径下,请设置 CONDUCTOR_PYTHON。
然后,在任何包含 AGENTS.md 的项目中:
"加载这个项目的智能体契约,列出它的验证关卡,并对我即将做出的变更运行一次 decision_adversary 检查。"
工具参考
contract_load
将 AGENTS.md(或 CLAUDE.md)编译为结构化契约。接受文件路径或项目目录;默认为当前工作目录。
// input
{ "path": "examples/pipeline-pulse" }
// output (abridged — real output from the bundled example)
{
"source": "examples/pipeline-pulse/AGENTS.md",
"title": "AGENTS.md — Pipeline Pulse CRM",
"mission": "Pipeline Pulse CRM is a lightweight, local-first pipeline review dashboard...",
"rules": [
"Deterministic logic — same inputs → same scores, labels, and summaries...",
"Logic in crm.js — keep main.js thin (fetch, render, events).",
"... (6 total)"
],
"layers": [
{ "layer": "src/crm.js", "role": "Domain logic",
"do": "Deterministic scoring, filtering, summaries", "dont": "DOM manipulation" }
],
"gates": [
{ "name": "Code change checklist", "commands": ["npm test"], "notes": "" },
{ "name": "Before completion", "commands": [], "notes": "npm test — all green...\n..." }
],
"skills": [
{ "task": "CRM scoring / forecast changes", "skill": "obra/test-driven-development",
"url": "https://github.com/obra/superpowers/...", "why": "Tests-first changes to deterministic logic" }
],
"outOfScope": ["External CRM integrations (Salesforce, HubSpot, etc.)", "..."],
"sectionCount": 28
}解析器是无损的:无法识别的部分会原样保留,因此非常规的 AGENTS.md 中不会有任何内容被丢弃。
contract_verification
仅返回验证关卡 —— 即交接前必须通过的命名检查清单和 shell 命令。将其与你的智能体工作流配合使用:运行命令、确认成功、然后宣布完成。
skills_list
发现从项目根目录可见的 SKILL.md 技能。仅返回元数据。
// input
{ "projectRoot": "examples/pipeline-pulse" }
// output
{
"skills": [
{
"name": "pipeline-scoring",
"description": "Explain and modify scoreDealRisk weights in src/crm.js with matching test updates...",
"version": "0.1.0",
"scope": "project"
}
]
}搜索顺序(每个技能名称以第一个命中为准):
优先级 | 路径 | 范围 |
1 |
| 项目 |
2 |
| 项目 |
3 |
| 项目 |
4 |
| 个人 |
5 |
| 个人 |
skill_load
加载一个指定技能的完整 SKILL.md 正文 —— 渐进式披露的按需部分。仅当任务与技能描述匹配时才调用它。
decision_gate
Consensus Hardening Protocol R0 关卡:最廉价、杠杆最高的检查,在开始工作之前运行。
// input
{ "solvable": true, "scoped": false, "valid": true, "worth_it": true }
// output
{ "verdict": "HALT", "results": { "Solvable": "PASS", "Scoped": "FATAL", "Valid": "PASS", "Worth_it": "PASS" } }任何 FATAL 答案都会中止:在为一个范围不清、理解不透或不值得解决的问题烧掉 tokens 之前,停下来重新定义问题。
decision_adversary
针对高风险变更的一次性对抗性检查:CHP 攻击主张的基础,为其打分 0–100,并返回魔鬼代言人发现以及会话状态。
// input
{
"claim": "Change scoreDealRisk stale-activity weight from 20 to 30",
"context": "Tests updated; label distribution checked against fixture"
}
// output
{
"status": "EXPLORING", // or HALT / REFRAME_REQUIRED
"foundation_score": 77,
"findings": [
"Treat every financial number as unverified until tied to source data.",
"Require explicit flip criteria for any provisional recommendation."
],
"verification_failures": ["PENDING third-party validation"],
"report": "## TriangulationRunner Adversary Pass\n..."
}状态映射到 CHP 决策生命周期(EXPLORING → PROVISIONAL_LOCK → LOCKED,并带有 HALT 和 REFRAME_REQUIRED 退出):EXPLORING 表示主张在攻击中幸存,工作可以继续推进锁定;HALT/REFRAME_REQUIRED 表示基础失败。
engine_status
对 Python 引擎子进程进行健康检查。返回 { ok, engine: "chp", version }。
解析器识别的内容
contract_load 基于约定而非模式。它提取实际使用的 AGENTS.md 文件中的模式:
契约字段 | 来源约定 |
| 第一个 |
|
|
| 架构类标题下第一个包含 |
| 代码块 + 清单 / 验证 / 完成前标题下的列表项 |
| 带 |
| 范围外 / 非目标标题下的列表 |
| 所有内容,原样保留 —— 无损回退 |
代码块内的标题被忽略;表格容忍标题中的强调;markdown 链接和强调从提取的文本中剥离。
编写技能
技能是一个包含 SKILL.md 的目录,带有 YAML frontmatter:
---
name: pipeline-scoring
description: Explain and modify scoreDealRisk weights in src/crm.js with matching test updates. Use when changing deal risk scoring, risk labels, or forecast thresholds.
version: 0.1.0
tools: [Read, Edit, Bash]
---
# Pipeline Scoring
Step-by-step instructions the agent follows when the task matches...质量门槛(继承自 awesome-agent-skills 标准):第三人称描述,包含可匹配的关键词,元数据约 100 tokens,正文不超过 500 行,不包含机器特定的绝对路径,只声明技能所需的工具。
捆绑的示例 —— examples/pipeline-pulse —— 是一个完整的真实世界 AGENTS.md 加上一个项目级技能,也是测试套件编译的内容。
项目结构
.
├── AGENTS.md # This repo's own contract (compiles with itself)
├── ARCHITECTURE.md # Design decisions and component detail
├── src/
│ ├── index.ts # stdio entrypoint
│ ├── server.ts # MCP server: 7 tools
│ ├── contract/ # AGENTS.md → AgentContract compiler
│ ├── skills/ # SKILL.md loader + registry
│ ├── engine/chpBridge.ts # Python engine client
│ └── utils/logger.ts # stderr-only logging (stdout is the transport)
├── engine/
│ ├── bridge.py # JSON-over-stdio router → PyPI `chp`
│ ├── requirements.txt # consensus-hardening-protocol pin
│ ├── NOTICE.md # attribution for the published engine
│ └── test_bridge.py # protocol tests
├── examples/pipeline-pulse/ # real AGENTS.md fixture + example skill
└── test/ # node:test suites (run the .ts directly)开发
pip install -r engine/requirements.txt
npm test # TypeScript tests — includes a live engine round-trip
npm run test:engine # Python-side protocol tests
npx tsc --noEmit # type check
npm run build # emit dist/
npm run dev # run the server from source (Node type stripping)内部规则(完整列表见本仓库自己的 AGENTS.md):
stdout 是神圣的 —— MCP 传输层拥有它;所有日志在桥的两侧都进入 stderr。
零新增 Node 运行时依赖 —— 只有
@modelcontextprotocol/sdk和zod;markdown/frontmatter 保持手写。CHP 是 PyPI 依赖。仅可擦除的 TypeScript —— 源代码必须在 Node 的类型剥离下运行(没有枚举,没有参数属性)。
CHP 通过 PyPI —— 安装
consensus-hardening-protocol;不要在engine/下重新打包。协议修复属于上游。Python 3.10+ —— 已发布包的要求。
路线图
版本 | 主题 | 范围 |
v0.2 | 执行 | 将 |
v0.3 | 编排 | 通过 MCP 暴露 |
v0.4 | 注册表 | 从远程目录(awesome-agent-skills 格式)安装经过审查的技能,并带有源代码审查提示 |
来源
Conductor 刻意复用经过验证的组件,而不是重写它们:
组件 | 来源 | 许可证 |
决策引擎(PyPI) | MIT | |
MCP 服务器 + 注册表形态 | MIT | |
技能质量标准 | — | |
示例夹具 | Pipeline Pulse CRM 操作手册 | 夹具 |
参见 engine/NOTICE.md 和 ARCHITECTURE.md 了解双语言设计。
Cubiczan 技术栈
| 治理 | consensus-hardening-protocol · agent-conductor · compliance-as-code-agent · cleanmandate | | 平台 | cubiczan-mcp-server · operational-intelligence · software-factory |
Conductor 将 AGENTS.md + SKILL.md 编译为 MCP 工具,并通过 CHP 路由高风险决策 —— 与 Metabocommand 用于财务审批的锁定模型相同。
许可证
MIT —— 见 LICENSE。捆绑的组件保留其原始的 MIT 许可证。
Maintenance
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