一句话完成项目：任务解析 → 智能推荐 → 并行蜂群 → 验证验收 → 知识沉淀
这是一套基于 Trae IDE 构建的 生产级自动化开发平台，采用 Unified Engine v8.1 (Parallel Swarm Edition) 架构。
核心特性：
- 🚀 真正的并行蜂群：基于 Trae Task 工具实现真正的并发执行
- 🧠 智能记忆系统：参考 Anthropic "Claude Plays Pokémon" 设计
- 🔄 完整闭环：需求 → 执行 → 验证 → 沉淀，全自动化
- ⚡ 效率提升 3-5x：复杂任务并行处理，而非顺序轮询
GitHub 仓库：https://github.com/CyangZhou/trae-automation-workflows
用户输入
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│ AUTONOMOUS AGENT v8.1 总调度器 │
│ (Parallel Swarm Edition) │
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│ │ 第1层：任务解析层 [Intelligence] │ │
│ │ • 识别任务类型 │ │
│ │ • 计算复杂度 │ │
│ │ • 生成子任务列表（Swarm 模式） │ │
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│ │ 第2层：智能推荐层 [Planning] │ │
│ │ • 推荐工作流 │ │
│ │ • 推荐技能 │ │
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│ ┌───────────────┴───────────────┐ │
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│ ┌──────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐ │
│ │ Solo 模式 │ │ Swarm 模式 (并行执行) │ │
│ │ • 顺序执行工作流 │ │ • 创建蜂群会话 │ │
│ │ │ │ • 并行调用 Task 工具 │ │
│ │ │ │ • 聚合结果 │ │
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│ │ 第5层：验证层 [Validation] │ │
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│ │ 第6层：反思与进化 [Reflexion] │ │
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│ │ 第7层：工作流沉淀 [Sedimentation] │ │
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.trae/
├── skills/ # 技能中心
│ └── autonomous-agent/ # 核心调度器 v8.1
│ ├── core/
│ │ ├── intelligence.py # 智能分析引擎
│ │ ├── swarm.py # 蜂群编排器
│ │ ├── memory.py # 记忆系统
│ │ ├── reflexion.py # 反思与进化
│ │ └── workflow.py # 工作流执行器
│ └── agent.py # 主入口
├── workflows/ # 工作流库（50+个预定义流程）
├── memory/ # 记忆系统（4层存储）
│ ├── sessions/ # 会话级笔记
│ ├── tasks/ # 任务级笔记
│ ├── errors/ # 错误修复笔记
│ └── global/ # 全局知识
├── knowledge/ # 知识沉淀库
├── swarm/ # 蜂群数据库
│ ├── swarm_core.db # SQLite 数据库
│ └── swarm.log # 日志
└── rules/ # 项目规则
在 Trae IDE 中输入以下关键词即可触发：
| 触发词 | 功能 |
|---|---|
开始、继续、自主执行、autonomous |
启动 autonomous-agent 总调度器 |
智能工作流、帮我看看项目 |
启动 Intelligence 分析模块 |
蜂群、并行执行、swarm |
强制启动 Swarm 模式 |
验证、测试、质量检查 |
启动验证模块 |
用户：开始，构建一个高并发的数据分析系统
执行流程：
1. 初始化检查
2. 任务解析（复杂度=9 → Swarm模式）
3. 智能推荐（工作流+技能）
4. 并行执行（4个子任务同时跑）
5. 验证验收
6. 反思进化
7. 知识沉淀
✅ 交付
⚠️ 重要说明：这些智能体角色需要用户在 Trae IDE 中手动创建和配置。本系统提供了智能体的角色定义和推荐机制，但具体的智能体实现需要通过 Trae 的 Agent 工具进行创建。
- 打开 Trae IDE
- 使用 Agent 创建工具：根据本系统推荐的
subagent_type创建对应的智能体 - 配置智能体能力：设置智能体的专业技能、触发词和参数
- 系统自动识别：智能体创建完成后，系统会自动识别并使用
| 角色 | subagent_type | 职责 |
|---|---|---|
| Researcher | search | Active Research 和验证标准制定 |
| Coder | backend-architect | 代码实现 |
| Frontend | frontend-implementation-expert | 前端界面实现 |
| Tester | testing-validation-expert | 编写和运行验证脚本 |
| Architect | architect-design-expert | 架构设计 |
| DevOps | release-ops-expert | 部署和发布 |
| 角色 | subagent_type | 职责 |
|---|---|---|
| Alpha Picker | alpha-picker | A股选股智能体 |
| Factor Validator | factor-validator | 因子验证智能体 |
| Market Analyzer | a-share-market-analyzer | 市场分析智能体 |
| Stock Ranker | stock-ranker | 股票排序智能体 |
| 角色 | subagent_type | 职责 |
|---|---|---|
| Novel Architect | priest-style-architect | 小说架构智能体 |
| Prompt Crafter | prompt-crafter | 提示词工匠智能体 |
| 角色 | subagent_type | 职责 |
|---|---|---|
| Skill Forge | trae-skill-forge | 技能锻造智能体 |
| Agent Forge | agent-forge-master | 智能体锻造大师 |
| 角色 | subagent_type | 职责 |
|---|---|---|
| TCM Master | tcm-master-brain | 中医大脑智能体 |
| Laozi Sage | laozi-sage | 老子智慧智能体 |
| Pattern Miner | symbolic-pattern-miner | 符号模式挖掘智能体 |
| 工作流 | 描述 |
|---|---|
static-webpage-development.yaml |
完整网页开发 + GitHub Pages 部署 |
android-bookkeeping.yaml |
Android 记账应用开发 |
api-documentation.yaml |
API 文档自动生成 |
code-review.yaml |
代码审查 |
security-scan-local.yaml |
安全扫描 |
swarm-execution.yaml |
蜂群模式执行 |
test-automation.yaml |
测试自动化 |
release-notes.yaml |
发布说明生成 |
| 分类 | 工作流示例 |
|---|---|
| 代码质量 | code-review, code-refactor, code-coverage-report |
| 文档生成 | api-documentation, create-readme, release-notes |
| CI/CD | python-ci-local, docker-build-local, security-scan-local |
| 数据处理 | data-processing, log-anomaly-detection |
| 自动化 | email-automation, support-ticket-automation |
| 项目管理 | daily-standup, meeting-minutes, project-stats |
参考 Anthropic "Claude Plays Pokémon" 方案设计。
| 存储层 | 路径 | 用途 |
|---|---|---|
sessions/ |
.trae/memory/sessions/ |
单次任务会话 |
tasks/ |
.trae/memory/tasks/ |
跨会话复用的任务经验 |
errors/ |
.trae/memory/errors/ |
错误签名+修复方案 |
global/ |
.trae/memory/global/ |
全局模式 |
| 触发点 | 触发条件 |
|---|---|
| TASK_START | 任务开始时（复杂度 >= 3） |
| KEY_DECISION | 做出重要技术决策时 |
| SUBTASK_COMPLETE | 子任务完成时 |
| ERROR_OCCURRED | 错误发生时 |
| ERROR_FIXED | 错误修复后 |
| TASK_COMPLETE | 任务完成时 |
| 触发点 | 读取条件 |
|---|---|
| TASK_START | 继续任务或有相关历史 |
| ERROR_ENCOUNTERED | 遇到错误时 |
| SIMILAR_TASK | 任务类型匹配时 |
| PLANNING_PHASE | 规划阶段 |
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│ 真正的并行蜂群 (Task-Based Swarm) │
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│ │ 主 Agent (Orchestrator) │ │
│ │ 1. 分析任务 → 拆分成 N 个独立子任务 │ │
│ │ 2. 并行调用 Task 工具 │ │
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│ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │
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│ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │
│ │ Task 1 │ │ Task 2 │ │ Task 3 │ │
│ │独立上下文│ │独立上下文│ │独立上下文│ │
│ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 结果聚合 + 集成验证 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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| 方案 | 执行方式 | 时间复杂度 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 旧方案：轮询 | 顺序执行 | O(n) | 基准 |
| 新方案：Task并行 | 并发执行 | O(1)* | 3-5x |
*假设有 n 个独立子任务，并行执行时间接近最长子任务的时间
文件：.trae/skills/autonomous-agent/core/intelligence.py
功能：
- 任务类型识别（9种预设类型）
- 复杂度评估（1-10分）
- 智能体推荐
- 任务拆分（Swarm模式）
文件：.trae/skills/autonomous-agent/core/swarm.py
功能：
- SQLite 会话管理
- 并行子任务调度
- 结果聚合
- 集成 Memory 笔记系统
文件：.trae/skills/autonomous-agent/core/memory.py
功能：
- 四层存储管理
- 智能读写时机判断
- 错误修复方案检索
- 关键词索引
文件：.trae/skills/autonomous-agent/core/reflexion.py
功能：
- 错误自动修复循环
- 验证失败 → 查找历史方案 → 修复 → 重试
文件：.trae/skills/autonomous-agent/core/workflow.py
功能：
- YAML 工作流解析
- 顺序执行
- 错误处理
执行过程中必须输出以下检查点：
[检查点1] ✅ 初始化完成 - Kernel 启动, 数据库连接正常
[检查点2] ✅ 任务解析完成 - 核心目标: xxx, 复杂度: x, 置信度: x, 推荐智能体: [xxx, xxx]
[检查点3] ✅ 智能推荐完成 - 工作流: xxx, 技能: xxx
[检查点4] ✅ 执行模式选择完成 - 模式: Swarm/Solo
[检查点5] ✅ 验证完成 - Research-Driven Validation 通过
[检查点6] ✅ 反思与进化完成 - 错误数: x, 新增记忆: x
[检查点7] ✅ 工作流沉淀完成 - 经验已归档
本系统提供了智能体的角色定义和推荐机制，但具体的智能体实现需要用户在 Trae IDE 中手动创建：
- 使用 Trae 的 Agent 工具
- 根据本系统推荐的
subagent_type创建对应的智能体 - 配置智能体的能力和参数
- 智能体创建完成后，系统会自动识别并使用
- SQLite 数据库位置：
.trae/swarm/swarm_core.db - 日志位置：
.trae/swarm/swarm.log
- 总文件数: 100+
- 技能数量: 6
- 工作流数量: 50+
- 模板数量: 18
- 升级为真正的并行蜂群模式
- 新增智能体自动推荐机制
- 完善记忆系统读写时机
- 添加智能体创建说明文档
- 新增步骤6知识沉淀验证机制
- 优化冲突解决流程
- 完善文档结构
- 重构自主执行调度器
- 新增蜂群模式
- 集成智能推荐
MIT License
- GitHub: https://github.com/CyangZhou/trae-automation-workflows
- 作者: LO & Little Code Sauce
版本：v8.1 (Parallel Swarm Edition)
更新日期：2026-02-15