Clawhub Publish Ach — Clawhub 发布架构
v2.5.0多智能体消息转发与上下文共享中间件 — 基于 MCP 协议实现 Agent 间通信与任务协同。支持多 Agent 接入，提供标准 MCP 工具接口和本地 SQLite 存储。 （No change needed, the text is already in Chinese） 如果需要从英文翻译过来，英文原文应该是： Multi-agent messaging forwarding and context sharing middleware - based on MCP protocol to achieve agent communication and task collaboration. Supports multiple Agent access, provides standard MCP tool interface and local SQLite storage. 翻译后的中文文本与原文相同。
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Agent Communication Hub 多智能体消息转发与上下文共享中间件 — v2.5.0 让两个或多个独立 AI 智能体之间实现实时双向通信和上下文自动同步。基于 MCP 协议 + stdio 模式，消息本地持久化，延迟 < 50ms。
架构概览 ┌──────────────┐ ┌──────────────────────────────┐ ┌──────────────┐ │ Agent A │ SSE │ Agent Communication Hub │ SSE │ Agent B │ │ (Hermes) │◄───────►│ (stdio) │◄───────►│ (WorkBuddy) │ │ │ MCP │ │ MCP │ │ └──────────────┘◄───────►│ SQLite WAL + 30 表 │◄───────►└──────────────┘ │ 53 MCP 工具 + 4 级权限 │ │ 上下文暂存 + 建议闭环 │ └──────────────┬──────────────┘ │ SQLite (WAL)
三层协议： 层 协议 用途 延迟 MCP 工具层 stdio JSON-RPC 结构化操作（发消息、分配任务、查状态） <50ms SSE 推送层 Server-Sent Events 实时事件通知（新消息、新任务、建议确认） <50ms
快速上手 (5 分钟) 从零到完成第一次 Agent 间通信的编号流程：
Step 1: 确认 Hub 运行状态 确认 Agent Communication Hub 服务器正在运行。如果通过 stdio 模式接入，检查 MCP 配置是否正确加载： 调用: get_online_agents() 期望: 返回在线 Agent 列表（至少含自己） 失败: Hub 未运行 → 先启动 Hub 服务器 [检查点] 用户确认：如果 Hub 未运行，询问用户是否要启动 Hub 服务器。
Step 2: 注册或确认身份 检查自己是否已在 Hub 注册，如果没有则注册：
- 调用: query_agents(status='all') → 查看所有 Agent
- 如果自己的 Agent ID 不在列表中 → register_agent(invite_code, name, capabilities)
- 如果已注册 → 记下自己的 agent_id 供后续使用
Step 3: 维持在线状态 启动心跳维持在线，确保能接收实时消息推送： 调用: heartbeat(agent_id='你的ID') 频率: 每 30 秒一次（超过 90 秒无心跳则自动标记为离线）
Step 4: 检查未读消息 上线后第一时间检查是否有离线期间缓存的消息：
- 调用: search_messages(query='你的ID', limit=20)
- 筛选 status='unread' 的消息
- 按时间顺序处理，先 acknowledge_message 确认收到，再回复
Step 5: 发送第一条消息 向另一个 Agent 发送消息，验证双向通信： 调用: send_message(from='你的ID', to='目标AgentID', content='通信链路确认畅通') 检查返回: delivered_realtime — true=对方在线, false=对方离线 [检查点] 用户确认：发送前向用户确认消息内容和目标 Agent。broadcast_message 必须逐条确认。
完整闭环示例 场景：Hub 在线 → 检查 WorkBuddy 是否有未读消息 → 处理并回复
- get_online_agents() # 确认自己和对方在线
- search_messages(limit=10) # 查最近消息
- acknowledge_message(msg_id, agent_id) # 标记已读
- send_message(to='workbuddy', content='已收到，正在处理') # 回复
- mark_consumed(resource=msg_id, action='replied') # 消费水位线
核心能力 53 个 MCP 工具（v2.4.0） Identity 身份 (6) 工具 功能 register_agent 注册新 Agent，需提供 HUB_KEY 认证 heartbeat Agent 心跳上报，维持在线状态，每 3 次连续心跳记录 +1 query_agents 查询 Agent 列表，支持状态/角色筛选 get_online_agents 获取当前在线 Agent 列表
Message 消息 (5) 工具 功能 send_message Agent 间点对点消息，支持 Markdown，自动去重（sha256） broadcast_message (需逐条确认后发送) acknowledge_message 确认已读消息，防止重复出现 search_messages 全文搜索消息历史 batch_acknowledge_messages 批量确认消息（1-500 条/次），用于清理消息积压
File 文件 (3) 工具 功能 send_file 发送文件附件（Base64，10MB 限制），关联到消息 receive_file 接收附件，返回 Base64 编码内容 list_attachments 列出附件，支持按消息/Agent 筛选
Task 任务 (3) 工具 功能 assign_task 创建并分配任务，支持上下文传递 update_task_status 更新任务状态（inbox→assigned→in_progress→completed/failed） get_task_status 查询任务详情，含依赖、Pipeline、交接信息
Context 上下文暂存 (5) 工具 功能 store_memory 临时暂存当前任务参考信息 recall_memory 检索已暂存的上下文 list_memories 列出当前 Agent 的暂存条目 delete_memory 删除暂存条目（仅 creator） search_memories 检索当前 Agent 的暂存内容
经验记录 经验记录和策略管理需特定权限配置。
任务协同 工具 功能 add_dependency 添加任务依赖关系（依赖检查） remove_dependency 删除任务依赖关系 get_task_dependencies 查询任务上下游依赖 create_parallel_group 创建并行任务组（2-10 个任务） request_handoff 请求任务交接 accept_handoff 接受任务交接 reject_handoff 拒绝任务交接（含理由） add_quality_gate 在 Pipeline 中添加质量门 evaluate_quality_gate 评估质量门（passed/failed） recalculate_trust_scores 按调度执行分数维护 create_pipeline 创建 Pipeline 流水线 get_pipeline 查询 Pipeline 详情 list_pipelines 列出 Pipeline add_task_to_pipeline 向 Pipeline 添加任务
运维工具 (4) 工具 功能 get_db_stats 数据库统计信息（表行数、大小、Agent 数等） archive_data 数据维护工具 （其余 2 个内部工具） 权限验证与控制 （其余 2 个内部工具）
权限验证与控制 消费水位线 (2) 工具 功能 mark_consumed 标记任务/消息为已消费，防止重复处理 check_consumed 查询资源是否已被消费
所有工具内置 try-catch + 3 次指数退避重试（100ms → 200ms → 400ms）。v2.4.0 统一错误格式：HubError 错误码 + mcpError()/mcpFail() 标准返回。check_consumed 查询失败时降级返回 consumed=false（不阻塞业务）。
任务状态机 inbox → assigned → [waiting] → in_progress → completed / failed / cancelled
用户确认检查点 以下操作必须在执行前暂停，向用户摘要说明并等待确认：
# 操作 检查点说明 风险 1 broadcast_message 广播消息会发送给多个 Agent，逐条确认内容和接收列表 高 2 assign_task 分配任务前确认：描述是否清晰、目标 Agent 是否合适、Priority 正确 中 3 batch_acknowledge_messages 批量确认会一次性标记多条消息为已处理，确认不会遗漏重要信息 中 4 create_pipeline 创建流水线前确认任务顺序、质量门设置、参与 Agent 中 5 add_quality_gate 质量门失败会阻塞后续任务，确认评估标准合理 高 6 request_handoff 交接任务前确认目标 Agent 有能力接手、理由充分 中 7 archive_data 归档操作会移动数据到归档表，确认归档范围和天数 高 8 store_memory(scope='group') 写入组内共享记忆前确认内容适当，不会泄露敏感信息 中 9 propose_strategy 提议策略前确认内容准确、分类正确、有实际价值 低 10 reject_handoff 拒绝交接需提供理由，确认不会导致任务阻塞 中
规则：LLM 遇到上表操作时，先向用户输出摘要说明，明确询问"是否继续？"，得到肯定答复后再执行。用户可随时跳过检查点。
数据隔离与安全边界 边界 实现方式 接收方校验 send_message/assign_task 中的 to_agent 必须为已注册 Agent