orthogonal-agent-framework

正交性Agent框架 - 模块化AI Agent设计系统。将Agent能力拆分为规划、执行、记忆、评估四个正交维度,实现可组合、可替换、可测试、可扩展的Agent架构。

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🧩 Orthogonal Agent Framework

正交性Agent框架 - 模块化AI Agent设计系统

基于Manus核心设计理念,将AI Agent拆分为四个正交维度:

  • 规划(Planning) - 任务拆解、目标设定
  • 执行(Execution) - 工具调用、操作执行
  • 记忆(Memory) - 上下文保持、长期存储
  • 评估(Evaluation) - 结果检验、反馈改进

核心理念

什么是正交性?

正交性(Orthogonality)指各模块相互独立,改变一个不影响另一个。

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  Agent System                     │
├─────────────┬─────────────┬─────────────┬────────┤
│  Planning   │ Execution   │   Memory    │   Eval │
│    模块      │    模块      │    模块      │   模块  │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┴────────┘
       ↕            ↕            ↕            ↕
   可独立       可独立       可独立       可独立
   升级/       替换/       替换/       替换/
   测试        测试        测试        测试

优势

优势说明
🔧 可组合每个维度可独立升级
🔄 可替换随时换掉某个模块
🧪 可测试单独测试每个维度
📈 可扩展新能力只需加新模块

使用方法

快速开始

使用正交性框架帮我规划一个复杂任务

框架文件

框架会自动创建以下文件管理任务:

文件作用
plan.md任务规划和拆解
execution.md执行记录和步骤
memory.md上下文和记忆
evaluation.md结果评估和反馈

命令示例

命令作用
正交性框架:规划 [任务]拆解任务为步骤
正交性框架:执行 [步骤]执行具体操作
正交性框架:记忆 [内容]存储重要信息
正交性框架:评估 [结果]检验并反馈
正交性框架:状态查看当前各模块状态

适用场景

✅ 适合

  • 复杂多步骤任务
  • 需要长期记忆的任务
  • 需要评估/反思的任务
  • 构建自定义Agent系统

❌ 不适合

  • 简单对话任务
  • 一次性任务
  • 固定流程

技术实现

模块接口

每个正交模块遵循统一接口:

Planning:
  - plan(task) → steps[]
  - update_plan(progress)
  - replan(feedback)

Execution:
  - execute(step) → result
  - tool_call(tool, args)
  - rollback(step)

Memory:
  - store(key, value)
  - retrieve(key)
  - forget(key)
  - summarize()

Evaluation:
  - evaluate(result) → score
  - feedback(issues) → improvements
  - validate(criteria)

状态管理

# agent-state.yaml
planning:
  current_task: "..."
  steps: [...]
  completed: [...]

execution:
  active_step: 1
  results: {...}

memory:
  short_term: [...]
  long_term: {...}

evaluation:
  scores: {...}
  feedback: [...]

扩展性

添加新模块

在框架中集成新能力:

modules:
  - planning     # 已有
  - execution    # 已有
  - memory       # 已有
  - evaluation   # 已有
  - creativity   # 新增 - 创意生成
  - research     # 新增 - 信息收集

替换模块

替换现有模块不影响其他:

# 替换记忆模块
memory:
  type: "vector_store"  # 从文件切换到向量数据库
  config: {...}

示例

完整任务流程

用户: 帮我研究AI Agent的发展趋势

正交性框架:
1. Planning → 拆解为5个子任务
2. Execution → 搜索信息
3. Memory → 存储重要发现
4. Evaluation → 评估信息质量
5. 循环2-4直到完成
6. 输出最终报告

文件结构

orthogonal-agent-framework/
├── SKILL.md
├── _meta.json
├── references/
│   ├── design-principles.md
│   └── module-interfaces.md
└── templates/
    ├── plan.md
    ├── execution.md
    ├── memory.md
    └── evaluation.md

基于Manus正交性设计理念构建

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