架构设计

phi-agent 与依赖 crate 之间的关系，以及关键设计决策。

仓库

每个 crate 是独立的 git 仓库，发布到 crates.io：

Crate	仓库	crates.io
`agent-base`	hibuka-labs/agent-base	✅
`agent-works`	hibuka-labs/agent-works	✅
`phi-agent`	hibuka-labs/phi-agent（本仓库）	✅
`phi-kernel-tools`	hibuka-labs/phi-kernel-tools	✅
`phi-tools`	hibuka-labs/phi-tools	✅
`phi-telemetry`	hibuka-labs/phi-telemetry	✅
`log-core`	hibuka-labs/log-core	✅

所有 crate 使用纯版本依赖 version = "0.1"，无 path、无 monorepo。 cargo add phi-agent 从 crates.io 拉取所需依赖。

依赖链

graph TB
    AB[agent-base<br/>运行时内核<br/>Tool trait · LLM 客户端 · Events]

    AB --> AW[agent-works<br/>MCP · Skills · Focus]
    AB --> PKT[phi-kernel-tools<br/>内核工具]
    AB --> YT[your-tools<br/>自定义工具实现]
    AB --> PTEL[phi-telemetry<br/>指标采集 · 成本追踪]
    AB --> LOG[log-core<br/>结构化日志]

    AW --> PA
    PKT --> PA
    YT --> PA
    PTEL -.-> PA
    LOG -.-> PA

    PA[phi-agent<br/>Builder 工厂 · 渲染器<br/>配置 · 会话 · CLI]

各 Crate 职责

agent-base

运行时内核 — cargo add agent-base 如果只需要引擎： - AgentRuntime — 核心事件循环（LLM 对话 → 工具调用 → 循环） - Tool trait — 所有工具实现的接口 - LlmClient trait — LLM 提供商的抽象层 - RuntimeEvent — 每轮对话中发出的所有事件：

变体	触发条件	关键字段
`TextDelta`	LLM 文本流式输出	`text`
`ThoughtDelta`	LLM 思考 / 推理	`text`
`ToolCallStarted`	工具开始执行	`tool_name`、`args_json`
`ToolCallFinished`	工具执行结束（成功 / 失败）	`tool_name`、`summary`
`AwaitingApproval`	工具需要用户审批	`request`（risk_level、action_key）
`PlanUpdated`	任务计划创建或更新	`objective`、`plan[]`
`UserEvent`	工具执行期间发出的自定义事件	`event`（Progress / Structured / SubAgentEvent）
`RunFinished`	回合结束	—
`RunCancelled`	回合取消	—
`Checkpoint`	状态检查点（预留）	`checkpoint`
- `AgentBuilder` — 组装 Agent 的构建器模式
- `TurnContext` + `on_turn_end` hook — 可观测性接口

agent-works

基于 agent-base — cargo add agent-works 获取工具箱： - MCP — Model Context Protocol 支持 - Skills — 插件/技能系统 - Focus — 带类型的结构化 LLM 调用 - Multi-Agent — 子 Agent 调度与编排

phi-kernel-tools

内核原语，通过 feature flag 控制。文件工具默认开启，shell 和多 Agent 按需启用：

Feature	能力	默认
`file`	`read_file`、`write_file`、`list_files`	开启
`shell`	执行 Shell 命令	关闭
`multi-agent`	启动子 Agent（`spawn_agent`、`send_message` 等）	关闭

phi-agent

框架层 — cargo add phi-agent 获取完整功能： - base_agent_builder() — 预配置的构建器工厂 - PhiAgent — AgentRuntime 的高级封装 - EventRenderer — 终端 / JSON / 静默输出 - 配置解析、会话管理、系统提示词 - phi CLI — cargo install phi-agent

可观测性

phi-agent 自动采集结构化指标。每个 session 写入 session_metrics.json：

每轮：token 用量、延迟分解（TTFT、LLM、工具）、工具调用、结果、thinking
每会话：总计、P50/P95/P99 延迟、工具分布、错误率、费用估算
自定义扩展：业务逻辑通过 custom 字段注入数据

# 内置 CLI
phi metrics list               # 最近会话列表
phi metrics show <session_id>  # 详细分解
phi metrics last               # 最新会话

// session_metrics.json — 示例
{
  "session_id": "20260729_abc12345",
  "model": "claude-sonnet",
  "total_turns": 5,
  "total_input_tokens": 15000,
  "total_output_tokens": 12000,
  "estimated_cost": 0.18,
  "p50_turn_ms": 32000,
  "p95_turn_ms": 52000,
  "tool_breakdown": { "shell": 5, "check_quality": 3 },
  "outcome": "completed",
  "custom": { "product": "phi-bard", "prompt_version": "v3" }
}

环境变量：

变量	默认值	说明
`PHI_METRICS_ENABLED`	`true`	设为 `false` 关闭指标采集
`PHI_NODE_ID`	`""`	多节点部署时的节点标识
`PHI_COST_PER_1K_TOKENS`	内置	自定义模型定价（每千 token 的 `input_cost,output_cost`）

完整规范、phi-dash 计划和数据分析工作流详见可观测性设计文档。

关键设计决策

内核工具，非应用工具

phi-agent 提供内核工具（文件读写、Shell、子 Agent 调度）通过 feature flag 控制——文件工具默认开启，shell 和多 Agent 按需启用。但不预设任何应用工具（无网页搜索、数据库连接器）。工具通过 AgentBuilder::register_tool() 外部注册。

文件记忆，无向量库

phi-agent 内置基于文件系统的记忆功能（.phi/memory/），但没有向量数据库、embedding、语义搜索。每个决策都可追溯到 prompt。

可观测性默认开启

每个 session 自动写入 session_metrics.json。Token 消耗、延迟分布、工具调用统计全部记录。phi metrics 查看。详见可观测性。

会话隔离

每个会话有独立目录和文件锁，防止多进程并发访问。详见高级用法。