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数字员工 · 为真实工作而生

数字员工,参与长期工作。

持续的身份,经过验证的 Memory,以及可复用的 Skill。让每一次工作,成为下一次工作的基础。

SkyMythos Agent 自动执行任务并产出工作成果;反馈经验证后形成 Memory 记录与可复用 Skill,下一次任务调用它们,表达 RSI 持续改进方向。

数字员工

一起工作,也一起积累。

有持续身份、有专业分工,也有属于自己的工作经验。

新提炼的经验需经后续实际应用验证,访问遵循所属工作区与项目的权限。

  1. 持续身份

    每位数字员工都有独立身份。任务结束后,身份与经验继续保留。

  2. 专业角色

    按角色雇用数字员工,在授权范围内工作。升级角色时,保留已有经验。

  3. 经验积累

    从真实工作中提炼经验,保留来源。你可以查看、纠正,也可以排除不适用的经验。

工作链路

从需求到交付,一条清晰的路径。

控制面 · 准备

  1. 01

    创建

    任务记录

  2. 02

    预检

    冻结规格

  3. 03

    供给

    隔离环境

任务沙箱 · Supervisor

  1. 04

    执行

    Agent 协作

  2. 05

    交接

    冻结产物

  3. 06

    交付

    变更请求

控制面

  1. 07

    归并

    知识增量

预检通过后才创建沙箱。一个任务,一个沙箱;完成后归并知识。
查看完整流程与状态权威
  1. 01创建

    持久化任务记录并返回标识。此时还没有任何沙箱资源,失败不会留下孤儿 Pod。

    control plane

  2. 02预检

    以当前身份与工作范围重新授权,确定性校验仓库、依赖图、模式与预算,冻结不可变规格。失败保留结构化检查结果。

    control plane

  3. 03供给

    创建沙箱,克隆仓库到具体提交,物化需求与能力包,配置运行时并启动 Agent。

    control plane → provider

  4. 04执行

    Supervisor 选择依赖已满足的节点,受配额约束并行运行独立 Agent 会话,处理等待、失败、返工与取消。

    sandbox supervisor

  5. 05交接

    成功执行按契约冻结声明产物、清单与结果摘要,写入 Agent 可写目录之外的只读快照。

    sandbox supervisor

  6. 06交付

    受控完成步骤推送检查点分支并幂等创建变更请求。该步骤使用的凭据对 Agent 会话不可见。

    sandbox → git

  7. 07归并

    从输入、产物、代码变更与验证结果产生知识增量,综合为可审阅的正式认知,供后续任务按冻结版本召回。

    control plane

协作架构

协作有边界,执行有依据。

控制面负责授权与资源供给。Agent 在隔离环境内协作,工作成果按契约交接。

探索完整架构 →
Console任务与运行视图
Control Plane授权 · 预检 · 任务生命周期
Sandbox Provider创建与管理运行环境
供给沙箱

任务沙箱 · 一任务一环境

Runner / Supervisor依赖调度 · 执行尝试
Agent A
Agent B
Artifact冻结产物 · 确定性交接

GatewayWeb / WebSocket → 沙箱接入

Contracts & Libraries跨组件共享协议与语义

产品能力

深入了解

Task 工作台

创建、观察和管理研发任务。在统一工作台查看 WorkNode 拓扑、Agent 会话、Artifact、验证结果与交付状态。

Flow 与 WorkNode 库

用可发布的 Flow 描述研发 DAG,用不可变 WorkNode Release 复用 Agent 能力与质量门禁。普通用户只描述任务,平台在 Preflight 中优先复用已有 Flow。

隔离执行

一 Task 一 Sandbox。支持本地运行与 Kubernetes Agent Sandbox 配合 gVisor 执行边界。每个执行尝试使用独立 Git worktree。

确定性交付

以 artifacts.json、result.md、内容摘要与 Unit Gate 约束完成条件。下游不能修改上游产物,每页读取有明确边界。

恢复与返工

区分执行层 Retry 与语义层 Rework。保留执行代次、尝试与快照谱系,在明确边界内恢复运行时或重跑受影响子图。

项目知识闭环

管理长期项目知识、决策与个人工作偏好。知识通过只读召回进入 Sandbox,下次任务按冻结版本重新调用。

能力供应链

管理版本化 Skill、MCP 与企业资源连接。Task 只消费经过解析和冻结的能力,不在运行时拉取浮动内容。

可观测性

通过实时事件、任务与 WorkNode 状态以及 OpenTelemetry 链路理解 Agent 行为与系统运行情况。

不做什么
  • 不替代代码托管与评审平台

    与 GitHub、GitLab 等现有系统协作,不重建仓库、评审和权限体系。

  • 不建设通用 CI/CD 与生产发布

    与 Jenkins、Argo CD 等协作,不接管构建集群和生产发布流程。

  • 不以 DAG 画布为产品中心

    执行中的 Task 与 Agent 会话是主要工作表面,执行图按需用于解释过程。

  • 不把 Agent 自律当作安全边界

    凭据、工具、网络与高风险副作用必须由平台策略约束,不能依赖 Prompt 或模型判断。

  • 不把完整对话当作长期知识

    进入知识空间的内容必须可追溯、可审阅,并具有明确的权威来源。

当前阶段

已形成什么,还差什么

核心链路已跑通,生产级投放仍在建设中。

查看当前进展与限制

仓库当前已经形成可运行的本地与 OrbStack 纵向切片,用来验证领域模型、控制面、真实 ACP Agent 会话、隔离 Sandbox、DAG 调度、Artifact 交接、知识召回、运行时快照与恢复、可观测性与 Console 体验能够贯通。

这仍不等于生产版本已经完整交付。持久化服务的完整覆盖、企业单点登录与审计、高可用控制面、更多 Coding Driver、生产环境安装升级,以及基于真实企业网关和代码托管系统的完整端到端验收,仍在持续建设中。

这一节按实际情况陈述,不按目标形态陈述。

从第一个任务开始

部署本地切片,配置模型网关,然后提交一个真实任务。文档按操作顺序组织,不需要先理解全部领域模型。