agent1.1版本修改了mcp逻辑多agent测试通过

2026-07-31 17:35:07 +08:00 · 2026-07-31 17:35:07 +08:00 · 6f3f9c7df1
commit 6f3f9c7df1
parent 18cf1c7e1a
32 changed files with 1938 additions and 117 deletions
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -0,0 +1,336 @@
+# Dev Agent — 全栈开发子 Agent
+
+基于 Google ADK (Agent Development Kit) 构建的全栈开发子 Agent，通过 A2A / MCP / REST API 多种方式调用，支持文件操作、终端命令、会话持久化、上下文压缩、长期记忆。
+
+## 架构总览
+
+```
+用户 / CodeBuddy（主控）
+        │
+        ├── MCP ──► mcp_dev_agent/server.py ──┐
+        │                                       │
+        └── REST ─► api_server.py ◄─────────────┘
+                        │
+                        ▼
+                   App（dev_app）
+                        │  events_compaction_config（LLM 摘要压缩）
+                        ▼
+              LlmAgent（dev_agent / 花花）
+                        │
+              ┌─────────┼─────────┐
+              ▼         ▼         ▼
+          文件系统   终端命令   记忆系统
+            MCP    run_command  preload_memory
+```
+
+## 核心能力
+
+| 能力 | 说明 |
+|------|------|
+| **文件系统操作** | 读/写/列目录/搜索等 14 个工具（MCP: server-filesystem） |
+| **终端命令执行** | 异步 subprocess，支持编译/构建/测试 |
+| **网络搜索** | Tavily 搜索 + Fetch 抓取（默认关闭，见下文说明） |
+| **SQLite 会话持久化** | 重启不丢，多入口共享 |
+| **上下文自动压缩** | 每 20 轮 LLM 摘要，长对话不爆 context window |
+| **长期记忆框架** | InMemory + 自动存取，可扩展为 Chroma 向量库 |
+| **REST API** | `/run`、`/run_sse`、会话管理、Swagger UI |
+| **MCP 接口** | 可直接接入 CodeBuddy / Cursor / Windsurf |
+| **A2A 协议** | Agent-to-Agent 标准协议（备用方案） |
+
+## 快速开始
+
+### 1. 环境准备
+
+```bash
+# 进入项目目录
+cd d:/nzy/workspace_python/agent
+
+# 安装依赖（已装可跳过）
+pip install -r requirements.txt
+
+# 配置环境变量
+# 编辑 my_agent/.env，填入你的 vLLM API Key 等
+```
+
+### 2. 启动 API Server
+
+这是最主要的服务入口，提供 REST API + Swagger UI。
+
+```bash
+python api_server.py
+```
+
+启动后访问：
+- **Swagger UI**: http://127.0.0.1:8001/docs — 浏览器直接测试接口
+- **健康检查**: http://127.0.0.1:8001/health
+- **列出 Agent**: http://127.0.0.1:8001/list-apps
+
+### 3. 配置 MCP（CodeBuddy 调用）
+
+在 CodeBuddy 的 MCP 配置中添加：
+
+```json
+{
+  "mcpServers": {
+    "dev-agent": {
+      "command": "python",
+      "args": ["d:/nzy/workspace_python/agent/mcp_dev_agent/server.py"],
+      "env": {
+        "DEV_AGENT_API_URL": "http://127.0.0.1:8001",
+        "DEV_AGENT_APP_NAME": "dev_agent",
+        "DEV_AGENT_USER_ID": "codebuddy"
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+重启 CodeBuddy 后，即可通过 `run_dev_agent` 工具调用 Dev Agent。
+
+## 使用方式
+
+### 方式一：Swagger UI（最直观）
+
+打开 http://127.0.0.1:8001/docs ，在浏览器里直接测试。
+
+**常用接口**：
+
+- `POST /run` — 同步运行 agent，返回完整事件列表
+- `POST /run_sse` — SSE 流式运行
+- `GET /apps/{app}/users/{user}/sessions/{id}` — 获取会话
+- `POST /apps/{app}/users/{user}/sessions/{id}` — 创建会话
+
+### 方式二：命令行对话
+
+```bash
+# 新会话
+python chat.py
+
+# 指定 session_id 继续对话
+python chat.py --session my_session
+
+# 列出所有会话
+python chat.py --list
+
+# 删除会话
+python chat.py --delete my_session
+```
+
+### 方式三：MCP 工具（CodeBuddy / Cursor）
+
+配置好 MCP 后，直接让 IDE 中的 AI 调用 `run_dev_agent` 工具。
+
+**工具参数**：
+
+| 参数 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `task` | ✅ | 任务描述，越详细越好 |
+| `session_id` | ❌ | 会话 ID，不传则为 `default`。用于多轮续聊 |
+
+### 方式四：curl 直接调用
+
+```bash
+curl -X POST http://127.0.0.1:8001/run \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "appName": "dev_agent",
+    "userId": "test_user",
+    "sessionId": "test_001",
+    "newMessage": {
+      "role": "user",
+      "parts": [{"text": "你好，请介绍一下你自己"}]
+    }
+  }'
+```
+
+## 项目结构
+
+```
+agent/
+├── api_server.py              # REST API Server（主入口）
+├── chat.py                    # CLI 对话工具
+├── a2a_server.py              # A2A Server（备用，已被 API Server 取代）
+├── a2a_client.py              # A2A 客户端测试（调试用）
+├── test_sse_client.py         # SSE 测试（调试用）
+│
+├── my_agent/
+│   ├── __init__.py
+│   ├── agent.py               # Agent 定义（人设、工具、instruction）
+│   ├── app.py                 # App 容器（上下文压缩配置）
+│   └── .env                   # 环境变量配置
+│
+├── mcp_dev_agent/             # Dev Agent MCP Server（CodeBuddy 入口）
+│   ├── server.py
+│   └── README.md
+│
+├── mcp_server/                # 旧版 MCP Server（已废弃，保留参考）
+│   └── ...
+│
+├── mcp_tools/                 # 备用 MCP 工具（已废弃，保留参考）
+│   └── command_executor/
+│
+├── data/                      # 数据目录（运行时生成）
+│   └── sessions.db            # SQLite 会话数据库
+│
+└── PLAN.md                    # 项目计划文档
+```
+
+## 配置说明
+
+### 环境变量（my_agent/.env）
+
+```env
+# vLLM API 配置
+VLLM_API_BASE=https://9router.aqroid.cn/v1    # vLLM 端点地址
+VLLM_MODEL=aq-first-combo                      # 模型名
+VLLM_API_KEY=sk-...                            # API Key
+
+# Agent 工作目录（文件系统 MCP 根目录）
+AGENT_WORKSPACE_DIR=D:\nzy\workspace_git
+
+# Tavily 搜索 API Key（启用搜索工具时需要）
+TAVILY_API_KEY=tvly-dev-...
+
+# Windows 编码
+PYTHONUTF8=1
+```
+
+### API Server 配置
+
+通过环境变量或直接修改 `agents/my_agent/api_server.py`：
+
+| 变量 | 默认值 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| `API_SERVER_HOST` | `0.0.0.0` | 监听地址 |
+| `API_SERVER_PORT` | `8001` | 监听端口 |
+
+### MCP Server 配置
+
+通过环境变量配置：
+
+| 变量 | 默认值 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| `DEV_AGENT_API_URL` | `http://127.0.0.1:8001` | API Server 地址 |
+| `DEV_AGENT_APP_NAME` | `dev_agent` | Agent 名称 |
+| `DEV_AGENT_USER_ID` | `codebuddy` | 用户 ID（会话隔离用） |
+
+## 会话与记忆
+
+### 会话持久化
+
+所有会话存储在 `data/sessions.db`（SQLite），重启服务不丢失。
+
+- **同入口续聊**：同一个 session_id 下次接着聊
+- **跨入口共享**：API Server、CLI、MCP 都用同一个数据库
+
+### 上下文压缩
+
+长对话会自动摘要压缩（默认每 20 轮），防止 context window 溢出：
+
+- 滑动窗口压缩 + 重叠摘要（保持连续性）
+- Token 超阈值紧急压缩（默认 50k）
+- 原始事件完整保留（可回溯）
+
+配置在 `agents/my_agent/app.py` 的 `EventsCompactionConfig`。
+
+### 长期记忆
+
+当前使用 `InMemoryMemoryService`（内存版），特性：
+
+- 每轮对话结束自动保存（`after_agent_callback`）
+- 每轮对话开始自动加载相关记忆（`preload_memory`）
+- 进程重启后记忆丢失
+
+**后续可扩展**：替换为 `ChromaMemoryService` 等向量数据库，实现持久化语义搜索。
+
+## 工具说明
+
+### 文件系统工具（14 个）
+
+read_file、read_text_file、read_media_file、read_multiple_files、write_file、edit_file、create_directory、list_directory、list_directory_with_sizes、directory_tree、move_file、search_files、get_file_info、list_allowed_directories
+
+### 终端命令
+
+- **run_command** — 执行终端命令，支持自定义工作目录和超时
+
+### 记忆工具
+
+- **preload_memory** — 每轮自动检索并注入相关历史记忆（系统自动调用，不占工具回合）
+
+### 网络搜索工具（默认关闭）
+
+Tavily 搜索 + Fetch 抓取默认注释掉了，因为 vLLM 端点有 413（请求体过大）限制。如需启用：
+
+1. 取消 `agents/my_agent/agent.py` 中 `fetch_mcp` 和 `tavily_mcp` 的注释
+2. 配置 `TAVILY_API_KEY` 环境变量
+
+## 工作流程
+
+标准工作流程：
+
+1. 理解任务需求和项目上下文
+2. 使用文件系统工具浏览项目结构、读取相关文件
+3. 编写或修改代码
+4. 使用 run_command 运行编译/构建/测试
+5. 验证结果后，结构化报告完成情况
+
+**报告格式**：
+- 状态：成功 / 部分完成 / 失败（需上报）
+- 修改的文件：列出所有修改的文件路径
+- 变更摘要：简述做了什么
+- 验证结果：编译/测试是否通过
+- 需要主控关注：如有问题，详细说明
+
+## 部署说明
+
+### 本地开发
+
+```bash
+# 终端 1：启动 API Server
+python api_server.py
+
+# 终端 2（可选）：用 CLI 测试
+python chat.py
+
+# 或者直接用 Swagger UI：http://127.0.0.1:8001/docs
+```
+
+### 上云准备
+
+- API Server 是标准 FastAPI 应用，可直接部署到任何支持 Python 的平台
+- SQLite 会话数据库需换成数据库服务（PostgreSQL / MySQL）
+- MemoryService 需换成托管向量数据库（Chroma / Pinecone / Vertex AI）
+- 文件系统 MCP 需接入云存储或挂载盘
+
+## 技术栈
+
+| 组件 | 技术 | 版本 |
+|------|------|------|
+| Agent 框架 | Google ADK | 2.5.0 |
+| LLM 接入 | LiteLLM + vLLM (OpenAI 兼容) | 1.80.0 |
+| MCP | Model Context Protocol SDK | 1.29.0 |
+| HTTP 服务 | FastAPI + Uvicorn | - |
+| 会话存储 | SQLite | - |
+| A2A 协议 | a2a-sdk | 1.1.2 |
+
+## 常见问题
+
+### Q: 启动后 MCP 工具连不上？
+
+A: 第一次启动 npx 需要下载 MCP 包，可能需要 30 秒到 1 分钟。如果超时，检查网络连接。
+
+### Q: 调用时报 413 Request Entity Too Large？
+
+A: vLLM 端点的 nginx 限制了请求体大小。当前已暂时关闭 Tavily 和 Fetch 工具以减小请求体。如需要启用，需联系端点管理员调大限制。
+
+### Q: 会话数据存在哪？
+
+A: `data/sessions.db`，SQLite 格式，可用任何 SQLite 工具打开查看。
+
+### Q: 怎么重置会话？
+
+A: 用 CLI 的 `python chat.py --delete <session_id>`，或直接调用 DELETE 会话 API，或直接删除 `data/sessions.db` 文件。
+
+## 许可证
+
+MIT
--- a/a2a_server.py
+++ b/a2a_server.py
@ -19,7 +19,7 @@ if PROJECT_ROOT not in sys.path:
    sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)

 from dotenv import load_dotenv
-load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "my_agent", ".env"))
+load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "agents/my_agent", ".env"))

 # 强制 UTF-8
 os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"
@ -30,7 +30,7 @@ from google.adk.runners import Runner
 from google.adk.sessions.sqlite_session_service import SqliteSessionService
 from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
 from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
-from my_agent.app import dev_app
+from agents.my_agent.app import dev_app


 # 配置
--- a/agents/init.py
+++ b/agents/init.py
--- a/agents/luna/init.py
+++ b/agents/luna/init.py
--- a/agents/luna/agent.py
+++ b/agents/luna/agent.py
@ -0,0 +1,200 @@
+from google.adk.agents import LlmAgent
+from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm
+from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import McpToolset
+from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
+from google.adk.tools.function_tool import FunctionTool
+from google.adk.tools import preload_memory
+from mcp.client.stdio import StdioServerParameters
+import os
+import asyncio
+from dotenv import load_dotenv
+
+# Load environment variables from .env file
+load_dotenv()
+
+# --- 使用 vLLM 端点的智能体 ---
+api_base_url = os.getenv("VLLM_API_BASE", "https://9router.aqroid.cn/v1")
+model_name = os.getenv("VLLM_MODEL", "")
+api_key = os.getenv("VLLM_API_KEY", "")
+
+# Agent 可访问的工作目录
+WORKSPACE_DIR = os.getenv("AGENT_WORKSPACE_DIR", r"D:\nzy\workspace_git")
+
+# --- 文件系统 MCP 工具 ---
+filesystem_mcp = McpToolset(
+    connection_params=StdioConnectionParams(
+        server_params=StdioServerParameters(
+            command="npx",
+            args=[
+                "-y",
+                "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
+                os.path.abspath(WORKSPACE_DIR),
+            ],
+        ),
+        timeout=300000,
+    ),
+)
+
+# --- 网页抓取 MCP 工具（Fetch）---
+# 暂时注释：请求体过大导致 413 错误，后续需要时再启用
+# fetch_mcp = McpToolset(
+#     connection_params=StdioConnectionParams(
+#         server_params=StdioServerParameters(
+#             command="npx",
+#             args=[
+#                 "-y",
+#                 "@modelcontextprotocol/server-fetch",
+#             ],
+#         ),
+#         timeout=300000,
+#     ),
+# )
+
+# --- Tavily 搜索 MCP 工具 ---
+# 暂时注释：请求体过大导致 413 错误，后续需要时再启用
+# tavily_api_key = os.getenv("TAVILY_API_KEY", "")
+# tavily_mcp = McpToolset(
+#     connection_params=StdioConnectionParams(
+#         server_params=StdioServerParameters(
+#             command="npx",
+#             args=[
+#                 "-y",
+#                 "tavily-mcp@latest",
+#             ],
+#             env={
+#                 "TAVILY_API_KEY": tavily_api_key,
+#             },
+#         ),
+#         timeout=300000,
+#     ),
+# )
+
+
+# --- 终端命令执行工具（Python 原生，绕开 MCP 通信问题）---
+async def run_command(command: str, cwd: str = None, timeout: int = 300000) -> str:
+    """
+    在终端中执行一条命令，返回输出结果。
+
+    Args:
+        command: 要执行的命令，如 'npm run build'、'python -m pytest' 等
+        cwd: 命令执行的工作目录，默认使用 AGENT_WORKSPACE_DIR
+        timeout: 超时时间（秒），默认 300
+
+    Returns:
+        命令执行结果（stdout + stderr + 状态）
+    """
+    if not command:
+        return "错误：命令不能为空"
+
+    work_dir = cwd or os.path.abspath(WORKSPACE_DIR)
+    if not os.path.isdir(work_dir):
+        return f"错误：工作目录不存在 {work_dir}"
+
+    try:
+        proc = await asyncio.create_subprocess_shell(
+            command,
+            cwd=work_dir,
+            stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
+            stderr=asyncio.subprocess.PIPE,
+        )
+        stdout_bytes, stderr_bytes = await asyncio.wait_for(
+            proc.communicate(), timeout=timeout
+        )
+    except asyncio.TimeoutError:
+        proc.kill()
+        await proc.wait()
+        return f"命令执行超时（{timeout}秒）: {command}"
+    except Exception as e:
+        return f"命令执行出错: {e}"
+
+    stdout = stdout_bytes.decode("utf-8", errors="replace")
+    stderr = stderr_bytes.decode("utf-8", errors="replace")
+
+    parts = []
+    if stdout:
+        parts.append(f"[stdout]\n{stdout}")
+    if stderr:
+        parts.append(f"[stderr]\n{stderr}")
+
+    output = "\n".join(parts) if parts else "(无输出)"
+
+    max_len = 10000
+    if len(output) > max_len:
+        output = output[:max_len] + f"\n\n...（输出已截断，共 {len(output)} 字符）"
+
+    status = "成功" if proc.returncode == 0 else f"失败 (退出码 {proc.returncode})"
+    return f"命令执行{status}\n{output}"
+
+
+# 注册为 ADK 工具
+run_command_tool = FunctionTool(run_command)
+
+
+# --- 记忆自动保存回调 ---
+async def auto_save_memory_callback(callback_context):
+    """
+    每轮对话结束后，自动将会话保存到长期记忆中。
+    memory_service 未配置时静默忽略。
+    """
+    try:
+        await callback_context.add_session_to_memory()
+    except (ValueError, AttributeError):
+        # memory_service 未配置或不可用时跳过
+        pass
+
+
+root_agent = LlmAgent(
+    model=LiteLlm(
+        model=model_name,
+        api_base=api_base_url,
+        api_key=api_key if api_key else None,
+        custom_llm_provider="openai",
+    ),
+    name="luna_agent",
+    description="全栈开发子 Agent（gpt-5.6-luna），可以读写文件、浏览目录、执行开发任务。",
+    instruction=(
+        "你是luna，一个使用gpt5.6-luna的前后端开发子agent\n"
+        "\n"
+        "## 记忆能力\n"
+        "- 你拥有长期记忆，之前和用户的对话中提到的项目信息、技术偏好、任务历史都会被记住\n"
+        "- 系统会自动从记忆中检索与当前任务相关的历史上下文，注入到对话中\n"
+        "- 重要的项目信息（技术栈、目录结构、编码规范等）会自动沉淀到记忆里\n"
+        "\n"
+        "## 工作流程\n"
+        "1. 先理解任务需求和项目上下文\n"
+        "2. 使用文件系统工具浏览项目结构、读取相关文件\n"
+        "3. 编写或修改代码\n"
+        "4. 使用 run_command 工具运行编译/构建/测试，确保代码可正常工作\n"
+        "5. 验证结果后，按指定格式报告完成情况\n"
+        "\n"
+        "## 工作边界\n"
+        "- 所有文件操作限定在分配的工作目录范围内\n"
+        "- 你拥有的工具：文件系统操作（读/写/列目录）、终端命令执行\n"
+        "- 你可以自主完成：代码编写、bug 修复、样式调整、接口修改、简单重构\n"
+        "- 遇到不熟悉的技术或 API，先查阅项目内的现有代码和文档参考\n"
+        "- 需要上报的情况：\n"
+        "  • 架构设计或重大技术选型决策\n"
+        "  • 依赖包版本不兼容导致的编译/运行时错误（需要升级/降级依赖时）\n"
+        "  • 工具调用异常、环境配置问题、命令超时等非代码问题\n"
+        "  • 超出你能力范围或不确定的问题\n"
+        "\n"
+        "## 编译/构建守则\n"
+        "- 写完代码后，优先运行编译或构建命令验证\n"
+        "- 编译报错时，先判断错误类型：\n"
+        "  • 代码语法/逻辑错误 → 自行修复后重试\n"
+        "  • 依赖缺失或版本不兼容 → 上报，由主控决定处理方式\n"
+        "  • 环境/工具问题 → 上报\n"
+        "- 连续修复 3 次仍无法通过编译时，上报当前状态和所有错误信息\n"
+        "- 只有编译通过后才算任务完成\n"
+        "\n"
+        "## 报告格式\n"
+        "完成任务后，结构化报告：\n"
+        "**状态**：成功 / 部分完成 / 失败（需上报）\n"
+        "**修改的文件**：列出所有修改的文件路径\n"
+        "**变更摘要**：简述做了什么\n"
+        "**验证结果**：编译/测试是否通过，如有警告需列出\n"
+        "**需要主控关注**：如有需要上报的问题，详细说明"
+    ),
+    tools=[filesystem_mcp, run_command_tool, preload_memory],
+    after_agent_callback=auto_save_memory_callback,
+)
--- a/agents/luna/api_server.py
+++ b/agents/luna/api_server.py
@ -0,0 +1,126 @@
+"""
+Luna Agent API Server
+使用 ADK 官方 ApiServer 构建 REST API 服务，支持：
+- REST API 调用 agent（/run、/run_sse）
+- 会话管理（创建/获取/删除，SQLite 持久化）
+- Swagger UI 交互式文档（/docs）
+- 上下文自动压缩
+- 长期记忆（InMemory，后续可换向量库）
+
+启动方式：
+    python api_server.py
+
+主要端点：
+    GET  /list-apps                                   列出所有 agent
+    POST /run                                          同步运行 agent
+    POST /run_sse                                      流式运行 agent（SSE）
+    GET  /apps/{app}/users/{user}/sessions/{session}   获取会话
+    POST /apps/{app}/users/{user}/sessions/{session}   创建会话
+    GET  /docs                                         Swagger UI
+"""
+import os
+import sys
+
+# 脚本所在目录（作为 .env / data 等相对路径的基准）
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+if PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
+
+# 项目根目录（往上两级），确保 from agents.xxx.xxx import 可用
+_REPO_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(PROJECT_ROOT, "../.."))
+if _REPO_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _REPO_ROOT)
+
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "", ".env"))
+
+# 强制 UTF-8
+os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"
+
+import uvicorn
+from google.adk.cli.api_server import ApiServer
+from google.adk.cli.utils.base_agent_loader import BaseAgentLoader
+from google.adk.sessions.sqlite_session_service import SqliteSessionService
+from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
+from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
+from google.adk.auth.credential_service.in_memory_credential_service import InMemoryCredentialService
+from google.adk.evaluation.in_memory_eval_sets_manager import InMemoryEvalSetsManager
+from google.adk.evaluation.local_eval_set_results_manager import LocalEvalSetResultsManager
+from agents.luna.app import dev_app
+
+
+# 配置
+HOST = os.getenv("API_SERVER_HOST", "0.0.0.0")
+PORT = int(os.getenv("API_SERVER_PORT", "8002"))
+
+# 数据目录
+DATA_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, "../../data")
+os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+
+class DevAgentLoader(BaseAgentLoader):
+    """自定义 agent 加载器，直接返回我们的 App 对象（带 compaction 配置）"""
+
+    def load_agent(self, agent_name: str):
+        if agent_name == dev_app.name:
+            return dev_app
+        raise ValueError(f"Agent not found: {agent_name}")
+
+    def list_agents(self) -> list[str]:
+        return [dev_app.name]
+
+
+def create_api_server() -> ApiServer:
+    """构造 ApiServer 实例"""
+    # 会话服务：SQLite 持久化
+    session_service = SqliteSessionService(
+        db_path=os.path.join(DATA_DIR, "sessions_luna.db")
+    )
+
+    # 记忆服务：长期记忆（先用内存版）
+    memory_service = InMemoryMemoryService()
+
+    # 工件服务
+    artifact_service = InMemoryArtifactService()
+
+    # 认证服务（暂不需要，内存版占位）
+    credential_service = InMemoryCredentialService()
+
+    # 评测集管理（暂不需要，占位）
+    eval_sets_manager = InMemoryEvalSetsManager()
+    eval_set_results_manager = LocalEvalSetResultsManager(agents_dir=DATA_DIR)
+
+    return ApiServer(
+        agent_loader=DevAgentLoader(),
+        session_service=session_service,
+        memory_service=memory_service,
+        artifact_service=artifact_service,
+        credential_service=credential_service,
+        eval_sets_manager=eval_sets_manager,
+        eval_set_results_manager=eval_set_results_manager,
+        agents_dir=os.path.join(PROJECT_ROOT, ""),
+        auto_create_session=True,
+    )
+
+
+def main():
+    api_server = create_api_server()
+    fastapi_app = api_server.get_fast_api_app()
+
+    print("=" * 60)
+    print("Luna Agent API Server 启动中...")
+    print(f"  模型: {dev_app.root_agent.model.model}")
+    print(f"  监听地址: http://{HOST}:{PORT}")
+    print(f"  Swagger UI: http://{HOST}:{PORT}/docs")
+    print(f"  同步运行: POST http://{HOST}:{PORT}/run")
+    print(f"  流式运行: POST http://{HOST}:{PORT}/run_sse")
+    print(f"  列出agent: GET  http://{HOST}:{PORT}/list-apps")
+    print(f"  会话持久化: SQLite ({DATA_DIR}/sessions_luna.db)")
+    print(f"  上下文压缩: 已启用")
+    print("=" * 60)
+
+    uvicorn.run(fastapi_app, host=HOST, port=PORT, log_level="info")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/agents/luna/app.py
+++ b/agents/luna/app.py
@ -4,7 +4,7 @@ Dev Agent App 配置
 """
 from google.adk.apps import App
 from google.adk.apps._configs import EventsCompactionConfig  # 实验性 API
-from my_agent.agent import root_agent
+from agents.luna.agent import root_agent


 # 上下文压缩配置（长对话自动摘要，防止爆 context window）
@ -17,7 +17,7 @@ compaction_config = EventsCompactionConfig(

 # App 容器：管理 agent + 压缩配置
 dev_app = App(
-    name="dev_agent",
+    name="luna_agent",
    root_agent=root_agent,
    events_compaction_config=compaction_config,
 )
--- a/agents/luna/chat.py
+++ b/agents/luna/chat.py
@ -0,0 +1,173 @@
+"""
+Luna Agent 命令行交互工具
+使用配置好的 Runner（SQLite 会话持久化 + Memory + 上下文压缩），
+退出后再次进入同一个 session_id 可以继续对话。
+
+使用方式：
+    python chat.py                      # 新会话，自动生成 session_id
+    python chat.py --session my_session # 指定 session_id
+    python chat.py --list               # 列出所有会话
+    python chat.py --delete my_session  # 删除某个会话
+"""
+import os
+import sys
+import asyncio
+import argparse
+
+# 脚本所在目录（作为 .env / data 等相对路径的基准）
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+if PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
+
+# 项目根目录（往上两级），确保 from agents.xxx.xxx import 可用
+_REPO_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(PROJECT_ROOT, "../.."))
+if _REPO_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _REPO_ROOT)
+
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "", ".env"))
+
+# 强制 UTF-8
+os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"
+
+from google.adk.runners import Runner
+from google.adk.sessions.sqlite_session_service import SqliteSessionService
+from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
+from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
+from google.genai import types
+from agents.luna.app import dev_app
+
+
+# 数据目录
+DATA_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, "../../data")
+os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+# 同一个数据库，A2A server 和 CLI 共享
+DB_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "sessions_luna.db")
+
+USER_ID = "local_user"
+
+
+def get_runner() -> Runner:
+    """创建带 SQLite 会话持久化的 Runner"""
+    session_service = SqliteSessionService(db_path=DB_PATH)
+    memory_service = InMemoryMemoryService()
+    artifact_service = InMemoryArtifactService()
+
+    return Runner(
+        app=dev_app,
+        session_service=session_service,
+        memory_service=memory_service,
+        artifact_service=artifact_service,
+        auto_create_session=True,
+    )
+
+
+async def list_sessions():
+    """列出所有会话"""
+    runner = get_runner()
+    response = await runner.session_service.list_sessions(
+        app_name=dev_app.name,
+        user_id=USER_ID,
+    )
+    sessions = response.sessions
+    if not sessions:
+        print("（暂无会话）")
+        return
+
+    print(f"共 {len(sessions)} 个会话：\n")
+    for s in sessions:
+        # 取第一条用户消息作为摘要
+        preview = ""
+        for e in s.events:
+            if e.content and e.content.parts and e.author == "user":
+                text = e.content.parts[0].text[:50]
+                preview = f"  → {text}"
+                break
+        print(f"  [{s.id}] {preview}")
+        print(f"      更新时间: {s.last_update_time}")
+
+
+async def delete_session(session_id: str):
+    """删除指定会话"""
+    runner = get_runner()
+    try:
+        await runner.session_service.delete_session(
+            app_name=dev_app.name,
+            user_id=USER_ID,
+            session_id=session_id,
+        )
+        print(f"会话 [{session_id}] 已删除")
+    except Exception as e:
+        print(f"删除失败: {e}")
+
+
+async def chat(session_id: str | None = None):
+    """交互式对话"""
+    runner = get_runner()
+
+    # 如果没有指定 session_id，自动创建
+    if not session_id:
+        session = await runner.session_service.create_session(
+            app_name=dev_app.name,
+            user_id=USER_ID,
+        )
+        session_id = session.id
+        print(f"新会话已创建，session_id: {session_id}")
+        print(f"下次可用 `python chat.py --session {session_id}` 继续\n")
+
+    print(f"=== Luna Agent 对话 ===")
+    print(f"模型: {dev_app.root_agent.model.model}")
+    print(f"Session: {session_id}")
+    print(f"输入消息开始对话，输入 quit / exit 退出\n")
+
+    while True:
+        try:
+            user_input = input("你: ").strip()
+        except (EOFError, KeyboardInterrupt):
+            print("\n再见！")
+            break
+
+        if not user_input:
+            continue
+        if user_input.lower() in ("quit", "exit", "退出"):
+            print("再见！")
+            break
+
+        print("Luna: ", end="", flush=True)
+
+        try:
+            async for event in runner.run_async(
+                user_id=USER_ID,
+                session_id=session_id,
+                new_message=types.Content(parts=[types.Part(text=user_input)]),
+            ):
+                if event.is_final_response():
+                    # 最终回复
+                    for part in event.content.parts:
+                        if hasattr(part, "text") and part.text:
+                            print(part.text, end="", flush=True)
+                    print()
+        except Exception as e:
+            print(f"\n[出错] {e}")
+
+        print()
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Luna Agent 命令行交互工具")
+    parser.add_argument("--session", "-s", help="会话 ID，指定后继续该会话")
+    parser.add_argument("--list", "-l", action="store_true", help="列出所有会话")
+    parser.add_argument("--delete", "-d", help="删除指定会话")
+    args = parser.parse_args()
+
+    if args.list:
+        asyncio.run(list_sessions())
+    elif args.delete:
+        asyncio.run(delete_session(args.delete))
+    else:
+        asyncio.run(chat(args.session))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/agents/my_agent/init.py
+++ b/agents/my_agent/init.py
@ -0,0 +1,2 @@
+# my_agent package
+from . import agent
--- a/agents/my_agent/agent.py
+++ b/agents/my_agent/agent.py
@ -150,8 +150,8 @@ root_agent = LlmAgent(
        api_key=api_key if api_key else None,
        custom_llm_provider="openai",
    ),
-    name="dev_agent",
-    description="全栈开发子 Agent，可以读写文件、浏览目录、执行开发任务。",
+    name="my_agent",
+    description="全栈开发子 Agent（aq-first-combo），可以读写文件、浏览目录、执行开发任务。",
    instruction=(
        "全栈开发子 Agent\n"
        "\n"
--- a/agents/my_agent/api_server.py
+++ b/agents/my_agent/api_server.py
@ -0,0 +1,125 @@
+"""
+Dev Agent API Server
+使用 ADK 官方 ApiServer 构建 REST API 服务，支持：
+- REST API 调用 agent（/run、/run_sse）
+- 会话管理（创建/获取/删除，SQLite 持久化）
+- Swagger UI 交互式文档（/docs）
+- 上下文自动压缩
+- 长期记忆（InMemory，后续可换向量库）
+
+启动方式：
+    python api_server.py
+
+主要端点：
+    GET  /list-apps                                   列出所有 agent
+    POST /run                                          同步运行 agent
+    POST /run_sse                                      流式运行 agent（SSE）
+    GET  /apps/{app}/users/{user}/sessions/{session}   获取会话
+    POST /apps/{app}/users/{user}/sessions/{session}   创建会话
+    GET  /docs                                         Swagger UI
+"""
+import os
+import sys
+
+# 脚本所在目录（作为 .env / data 等相对路径的基准）
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+if PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
+
+# 项目根目录（往上两级），确保 from agents.xxx.xxx import 可用
+_REPO_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(PROJECT_ROOT, "../.."))
+if _REPO_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _REPO_ROOT)
+
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "", ".env"))
+
+# 强制 UTF-8
+os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"
+
+import uvicorn
+from google.adk.cli.api_server import ApiServer
+from google.adk.cli.utils.base_agent_loader import BaseAgentLoader
+from google.adk.sessions.sqlite_session_service import SqliteSessionService
+from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
+from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
+from google.adk.auth.credential_service.in_memory_credential_service import InMemoryCredentialService
+from google.adk.evaluation.in_memory_eval_sets_manager import InMemoryEvalSetsManager
+from google.adk.evaluation.local_eval_set_results_manager import LocalEvalSetResultsManager
+from agents.my_agent.app import dev_app
+
+
+# 配置
+HOST = os.getenv("API_SERVER_HOST", "0.0.0.0")
+PORT = int(os.getenv("API_SERVER_PORT", "8001"))
+
+# 数据目录
+DATA_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, "../../data")
+os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+
+class DevAgentLoader(BaseAgentLoader):
+    """自定义 agent 加载器，直接返回我们的 App 对象（带 compaction 配置）"""
+
+    def load_agent(self, agent_name: str):
+        if agent_name == dev_app.name:
+            return dev_app
+        raise ValueError(f"Agent not found: {agent_name}")
+
+    def list_agents(self) -> list[str]:
+        return [dev_app.name]
+
+
+def create_api_server() -> ApiServer:
+    """构造 ApiServer 实例"""
+    # 会话服务：SQLite 持久化
+    session_service = SqliteSessionService(
+        db_path=os.path.join(DATA_DIR, "sessions.db")
+    )
+
+    # 记忆服务：长期记忆（先用内存版）
+    memory_service = InMemoryMemoryService()
+
+    # 工件服务
+    artifact_service = InMemoryArtifactService()
+
+    # 认证服务（暂不需要，内存版占位）
+    credential_service = InMemoryCredentialService()
+
+    # 评测集管理（暂不需要，占位）
+    eval_sets_manager = InMemoryEvalSetsManager()
+    eval_set_results_manager = LocalEvalSetResultsManager(agents_dir=DATA_DIR)
+
+    return ApiServer(
+        agent_loader=DevAgentLoader(),
+        session_service=session_service,
+        memory_service=memory_service,
+        artifact_service=artifact_service,
+        credential_service=credential_service,
+        eval_sets_manager=eval_sets_manager,
+        eval_set_results_manager=eval_set_results_manager,
+        agents_dir=os.path.join(PROJECT_ROOT, ""),
+        auto_create_session=True,
+    )
+
+
+def main():
+    api_server = create_api_server()
+    fastapi_app = api_server.get_fast_api_app()
+
+    print("=" * 60)
+    print("Dev Agent API Server 启动中...")
+    print(f"  监听地址: http://{HOST}:{PORT}")
+    print(f"  Swagger UI: http://{HOST}:{PORT}/docs")
+    print(f"  同步运行: POST http://{HOST}:{PORT}/run")
+    print(f"  流式运行: POST http://{HOST}:{PORT}/run_sse")
+    print(f"  列出agent: GET  http://{HOST}:{PORT}/list-apps")
+    print(f"  会话持久化: SQLite ({DATA_DIR}/sessions.db)")
+    print(f"  上下文压缩: 已启用")
+    print("=" * 60)
+
+    uvicorn.run(fastapi_app, host=HOST, port=PORT, log_level="info")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/agents/my_agent/app.py
+++ b/agents/my_agent/app.py
@ -0,0 +1,23 @@
+"""
+Dev Agent App 配置
+使用 ADK App 包装 agent，配置上下文压缩、插件等。
+"""
+from google.adk.apps import App
+from google.adk.apps._configs import EventsCompactionConfig  # 实验性 API
+from agents.my_agent.agent import root_agent
+
+
+# 上下文压缩配置（长对话自动摘要，防止爆 context window）
+compaction_config = EventsCompactionConfig(
+    compaction_interval=20,   # 每 20 个用户轮次压缩一次
+    overlap_size=3,           # 重叠 3 轮，保持连续性
+    token_threshold=50000,    # token 超 50k 紧急压缩
+    event_retention_size=30,  # 压缩时保留最近 30 条原始事件
+)
+
+# App 容器：管理 agent + 压缩配置
+dev_app = App(
+    name="my_agent",
+    root_agent=root_agent,
+    events_compaction_config=compaction_config,
+)
--- a/agents/my_agent/chat.py
+++ b/agents/my_agent/chat.py
@ -0,0 +1,174 @@
+"""
+Dev Agent 命令行交互工具
+使用配置好的 Runner（SQLite 会话持久化 + Memory + 上下文压缩），
+退出后再次进入同一个 session_id 可以继续对话。
+
+使用方式：
+    python chat.py                      # 新会话，自动生成 session_id
+    python chat.py --session my_session # 指定 session_id
+    python chat.py --list               # 列出所有会话
+    python chat.py --delete my_session  # 删除某个会话
+"""
+import os
+import sys
+import asyncio
+import argparse
+
+# 脚本所在目录（作为 .env / data 等相对路径的基准）
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+if PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
+
+# 项目根目录（往上两级），确保 from agents.xxx.xxx import 可用
+_REPO_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(PROJECT_ROOT, "../.."))
+if _REPO_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _REPO_ROOT)
+
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "", ".env"))
+
+# 强制 UTF-8
+os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"
+
+from google.adk.runners import Runner
+from google.adk.sessions.sqlite_session_service import SqliteSessionService
+from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
+from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
+from google.genai import types
+from agents.my_agent.app import dev_app
+
+
+# 数据目录
+DATA_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, "../../data")
+os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+# 同一个数据库，A2A server 和 CLI 共享
+DB_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "sessions.db")
+
+USER_ID = "local_user"
+
+
+def get_runner() -> Runner:
+    """创建带 SQLite 会话持久化的 Runner"""
+    session_service = SqliteSessionService(db_path=DB_PATH)
+    memory_service = InMemoryMemoryService()
+    artifact_service = InMemoryArtifactService()
+
+    return Runner(
+        app=dev_app,
+        session_service=session_service,
+        memory_service=memory_service,
+        artifact_service=artifact_service,
+        auto_create_session=True,
+    )
+
+
+async def list_sessions():
+    """列出所有会话"""
+    runner = get_runner()
+    response = await runner.session_service.list_sessions(
+        app_name=dev_app.name,
+        user_id=USER_ID,
+    )
+    sessions = response.sessions
+    if not sessions:
+        print("（暂无会话）")
+        return
+
+    print(f"共 {len(sessions)} 个会话：\n")
+    for s in sessions:
+        # 取第一条用户消息作为摘要
+        preview = ""
+        for e in s.events:
+            if e.content and e.content.parts and e.author == "user":
+                text = e.content.parts[0].text[:50]
+                preview = f"  → {text}"
+                break
+        print(f"  [{s.id}] {preview}")
+        print(f"      更新时间: {s.last_update_time}")
+
+
+async def delete_session(session_id: str):
+    """删除指定会话"""
+    runner = get_runner()
+    try:
+        await runner.session_service.delete_session(
+            app_name=dev_app.name,
+            user_id=USER_ID,
+            session_id=session_id,
+        )
+        print(f"会话 [{session_id}] 已删除")
+    except Exception as e:
+        print(f"删除失败: {e}")
+
+
+async def chat(session_id: str | None = None):
+    """交互式对话"""
+    runner = get_runner()
+
+    # 如果没有指定 session_id，自动创建
+    if not session_id:
+        session = await runner.session_service.create_session(
+            app_name=dev_app.name,
+            user_id=USER_ID,
+        )
+        session_id = session.id
+        print(f"新会话已创建，session_id: {session_id}")
+        print(f"下次可用 `python chat.py --session {session_id}` 继续\n")
+
+    print(f"=== Dev Agent 对话 ===")
+    print(f"Session: {session_id}")
+    print(f"输入消息开始对话，输入 quit / exit 退出\n")
+
+    while True:
+        try:
+            user_input = input("你: ").strip()
+        except (EOFError, KeyboardInterrupt):
+            print("\n再见！")
+            break
+
+        if not user_input:
+            continue
+        if user_input.lower() in ("quit", "exit", "退出"):
+            print("再见！")
+            break
+
+        print("花花: ", end="", flush=True)
+
+        try:
+            full_response = ""
+            async for event in runner.run_async(
+                user_id=USER_ID,
+                session_id=session_id,
+                new_message=types.Content(parts=[types.Part(text=user_input)]),
+            ):
+                if event.is_final_response():
+                    # 最终回复
+                    for part in event.content.parts:
+                        if hasattr(part, "text") and part.text:
+                            print(part.text, end="", flush=True)
+                            full_response += part.text
+                    print()
+        except Exception as e:
+            print(f"\n[出错] {e}")
+
+        print()
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Dev Agent 命令行交互工具")
+    parser.add_argument("--session", "-s", help="会话 ID，指定后继续该会话")
+    parser.add_argument("--list", "-l", action="store_true", help="列出所有会话")
+    parser.add_argument("--delete", "-d", help="删除指定会话")
+    args = parser.parse_args()
+
+    if args.list:
+        asyncio.run(list_sessions())
+    elif args.delete:
+        asyncio.run(delete_session(args.delete))
+    else:
+        asyncio.run(chat(args.session))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/agents/qwen/.gitignore
+++ b/agents/qwen/.gitignore
@ -0,0 +1 @@
+.env
--- a/agents/qwen/init.py
+++ b/agents/qwen/init.py
--- a/agents/qwen/agent.py
+++ b/agents/qwen/agent.py
@ -0,0 +1,200 @@
+from google.adk.agents import LlmAgent
+from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm
+from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import McpToolset
+from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
+from google.adk.tools.function_tool import FunctionTool
+from google.adk.tools import preload_memory
+from mcp.client.stdio import StdioServerParameters
+import os
+import asyncio
+from dotenv import load_dotenv
+
+# Load environment variables from .env file
+load_dotenv()
+
+# --- 使用 vLLM 端点的智能体 ---
+api_base_url = os.getenv("VLLM_API_BASE", "https://9router.aqroid.cn/v1")
+model_name = os.getenv("VLLM_MODEL", "")
+api_key = os.getenv("VLLM_API_KEY", "")
+
+# Agent 可访问的工作目录
+WORKSPACE_DIR = os.getenv("AGENT_WORKSPACE_DIR", r"D:\nzy\workspace_git")
+
+# --- 文件系统 MCP 工具 ---
+filesystem_mcp = McpToolset(
+    connection_params=StdioConnectionParams(
+        server_params=StdioServerParameters(
+            command="npx",
+            args=[
+                "-y",
+                "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
+                os.path.abspath(WORKSPACE_DIR),
+            ],
+        ),
+        timeout=300000,
+    ),
+)
+
+# --- 网页抓取 MCP 工具（Fetch）---
+# 暂时注释：请求体过大导致 413 错误，后续需要时再启用
+# fetch_mcp = McpToolset(
+#     connection_params=StdioConnectionParams(
+#         server_params=StdioServerParameters(
+#             command="npx",
+#             args=[
+#                 "-y",
+#                 "@modelcontextprotocol/server-fetch",
+#             ],
+#         ),
+#         timeout=300000,
+#     ),
+# )
+
+# --- Tavily 搜索 MCP 工具 ---
+# 暂时注释：请求体过大导致 413 错误，后续需要时再启用
+# tavily_api_key = os.getenv("TAVILY_API_KEY", "")
+# tavily_mcp = McpToolset(
+#     connection_params=StdioConnectionParams(
+#         server_params=StdioServerParameters(
+#             command="npx",
+#             args=[
+#                 "-y",
+#                 "tavily-mcp@latest",
+#             ],
+#             env={
+#                 "TAVILY_API_KEY": tavily_api_key,
+#             },
+#         ),
+#         timeout=300000,
+#     ),
+# )
+
+
+# --- 终端命令执行工具（Python 原生，绕开 MCP 通信问题）---
+async def run_command(command: str, cwd: str = None, timeout: int = 300000) -> str:
+    """
+    在终端中执行一条命令，返回输出结果。
+
+    Args:
+        command: 要执行的命令，如 'npm run build'、'python -m pytest' 等
+        cwd: 命令执行的工作目录，默认使用 AGENT_WORKSPACE_DIR
+        timeout: 超时时间（秒），默认 300
+
+    Returns:
+        命令执行结果（stdout + stderr + 状态）
+    """
+    if not command:
+        return "错误：命令不能为空"
+
+    work_dir = cwd or os.path.abspath(WORKSPACE_DIR)
+    if not os.path.isdir(work_dir):
+        return f"错误：工作目录不存在 {work_dir}"
+
+    try:
+        proc = await asyncio.create_subprocess_shell(
+            command,
+            cwd=work_dir,
+            stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
+            stderr=asyncio.subprocess.PIPE,
+        )
+        stdout_bytes, stderr_bytes = await asyncio.wait_for(
+            proc.communicate(), timeout=timeout
+        )
+    except asyncio.TimeoutError:
+        proc.kill()
+        await proc.wait()
+        return f"命令执行超时（{timeout}秒）: {command}"
+    except Exception as e:
+        return f"命令执行出错: {e}"
+
+    stdout = stdout_bytes.decode("utf-8", errors="replace")
+    stderr = stderr_bytes.decode("utf-8", errors="replace")
+
+    parts = []
+    if stdout:
+        parts.append(f"[stdout]\n{stdout}")
+    if stderr:
+        parts.append(f"[stderr]\n{stderr}")
+
+    output = "\n".join(parts) if parts else "(无输出)"
+
+    max_len = 10000
+    if len(output) > max_len:
+        output = output[:max_len] + f"\n\n...（输出已截断，共 {len(output)} 字符）"
+
+    status = "成功" if proc.returncode == 0 else f"失败 (退出码 {proc.returncode})"
+    return f"命令执行{status}\n{output}"
+
+
+# 注册为 ADK 工具
+run_command_tool = FunctionTool(run_command)
+
+
+# --- 记忆自动保存回调 ---
+async def auto_save_memory_callback(callback_context):
+    """
+    每轮对话结束后，自动将会话保存到长期记忆中。
+    memory_service 未配置时静默忽略。
+    """
+    try:
+        await callback_context.add_session_to_memory()
+    except (ValueError, AttributeError):
+        # memory_service 未配置或不可用时跳过
+        pass
+
+
+root_agent = LlmAgent(
+    model=LiteLlm(
+        model=model_name,
+        api_base=api_base_url,
+        api_key=api_key if api_key else None,
+        custom_llm_provider="openai",
+    ),
+    name="qwen_agent",
+    description="全栈开发子 Agent（qwen/astron-code），可以读写文件、浏览目录、执行开发任务。",
+    instruction=(
+        "千问-全栈开发子 Agent\n"
+        "\n"
+        "## 记忆能力\n"
+        "- 你拥有长期记忆，之前和用户的对话中提到的项目信息、技术偏好、任务历史都会被记住\n"
+        "- 系统会自动从记忆中检索与当前任务相关的历史上下文，注入到对话中\n"
+        "- 重要的项目信息（技术栈、目录结构、编码规范等）会自动沉淀到记忆里\n"
+        "\n"
+        "## 工作流程\n"
+        "1. 先理解任务需求和项目上下文\n"
+        "2. 使用文件系统工具浏览项目结构、读取相关文件\n"
+        "3. 编写或修改代码\n"
+        "4. 使用 run_command 工具运行编译/构建/测试，确保代码可正常工作\n"
+        "5. 验证结果后，按指定格式报告完成情况\n"
+        "\n"
+        "## 工作边界\n"
+        "- 所有文件操作限定在分配的工作目录范围内\n"
+        "- 你拥有的工具：文件系统操作（读/写/列目录）、终端命令执行\n"
+        "- 你可以自主完成：代码编写、bug 修复、样式调整、接口修改、简单重构\n"
+        "- 遇到不熟悉的技术或 API，先查阅项目内的现有代码和文档参考\n"
+        "- 需要上报的情况：\n"
+        "  • 架构设计或重大技术选型决策\n"
+        "  • 依赖包版本不兼容导致的编译/运行时错误（需要升级/降级依赖时）\n"
+        "  • 工具调用异常、环境配置问题、命令超时等非代码问题\n"
+        "  • 超出你能力范围或不确定的问题\n"
+        "\n"
+        "## 编译/构建守则\n"
+        "- 写完代码后，优先运行编译或构建命令验证\n"
+        "- 编译报错时，先判断错误类型：\n"
+        "  • 代码语法/逻辑错误 → 自行修复后重试\n"
+        "  • 依赖缺失或版本不兼容 → 上报，由主控决定处理方式\n"
+        "  • 环境/工具问题 → 上报\n"
+        "- 连续修复 3 次仍无法通过编译时，上报当前状态和所有错误信息\n"
+        "- 只有编译通过后才算任务完成\n"
+        "\n"
+        "## 报告格式\n"
+        "完成任务后，结构化报告：\n"
+        "**状态**：成功 / 部分完成 / 失败（需上报）\n"
+        "**修改的文件**：列出所有修改的文件路径\n"
+        "**变更摘要**：简述做了什么\n"
+        "**验证结果**：编译/测试是否通过，如有警告需列出\n"
+        "**需要主控关注**：如有需要上报的问题，详细说明"
+    ),
+    tools=[filesystem_mcp, run_command_tool, preload_memory],
+    after_agent_callback=auto_save_memory_callback,
+)
--- a/agents/qwen/api_server.py
+++ b/agents/qwen/api_server.py
@ -0,0 +1,126 @@
+"""
+Qwen Agent API Server
+使用 ADK 官方 ApiServer 构建 REST API 服务，支持：
+- REST API 调用 agent（/run、/run_sse）
+- 会话管理（创建/获取/删除，SQLite 持久化）
+- Swagger UI 交互式文档（/docs）
+- 上下文自动压缩
+- 长期记忆（InMemory，后续可换向量库）
+
+启动方式：
+    python api_server.py
+
+主要端点：
+    GET  /list-apps                                   列出所有 agent
+    POST /run                                          同步运行 agent
+    POST /run_sse                                      流式运行 agent（SSE）
+    GET  /apps/{app}/users/{user}/sessions/{session}   获取会话
+    POST /apps/{app}/users/{user}/sessions/{session}   创建会话
+    GET  /docs                                         Swagger UI
+"""
+import os
+import sys
+
+# 脚本所在目录（作为 .env / data 等相对路径的基准）
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+if PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
+
+# 项目根目录（往上两级），确保 from agents.xxx.xxx import 可用
+_REPO_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(PROJECT_ROOT, "../.."))
+if _REPO_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _REPO_ROOT)
+
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "", ".env"))
+
+# 强制 UTF-8
+os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"
+
+import uvicorn
+from google.adk.cli.api_server import ApiServer
+from google.adk.cli.utils.base_agent_loader import BaseAgentLoader
+from google.adk.sessions.sqlite_session_service import SqliteSessionService
+from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
+from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
+from google.adk.auth.credential_service.in_memory_credential_service import InMemoryCredentialService
+from google.adk.evaluation.in_memory_eval_sets_manager import InMemoryEvalSetsManager
+from google.adk.evaluation.local_eval_set_results_manager import LocalEvalSetResultsManager
+from agents.qwen.app import dev_app
+
+
+# 配置
+HOST = os.getenv("API_SERVER_HOST", "0.0.0.0")
+PORT = int(os.getenv("API_SERVER_PORT", "8003"))
+
+# 数据目录
+DATA_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, "../../data")
+os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+
+class DevAgentLoader(BaseAgentLoader):
+    """自定义 agent 加载器，直接返回我们的 App 对象（带 compaction 配置）"""
+
+    def load_agent(self, agent_name: str):
+        if agent_name == dev_app.name:
+            return dev_app
+        raise ValueError(f"Agent not found: {agent_name}")
+
+    def list_agents(self) -> list[str]:
+        return [dev_app.name]
+
+
+def create_api_server() -> ApiServer:
+    """构造 ApiServer 实例"""
+    # 会话服务：SQLite 持久化
+    session_service = SqliteSessionService(
+        db_path=os.path.join(DATA_DIR, "sessions_qwen.db")
+    )
+
+    # 记忆服务：长期记忆（先用内存版）
+    memory_service = InMemoryMemoryService()
+
+    # 工件服务
+    artifact_service = InMemoryArtifactService()
+
+    # 认证服务（暂不需要，内存版占位）
+    credential_service = InMemoryCredentialService()
+
+    # 评测集管理（暂不需要，占位）
+    eval_sets_manager = InMemoryEvalSetsManager()
+    eval_set_results_manager = LocalEvalSetResultsManager(agents_dir=DATA_DIR)
+
+    return ApiServer(
+        agent_loader=DevAgentLoader(),
+        session_service=session_service,
+        memory_service=memory_service,
+        artifact_service=artifact_service,
+        credential_service=credential_service,
+        eval_sets_manager=eval_sets_manager,
+        eval_set_results_manager=eval_set_results_manager,
+        agents_dir=os.path.join(PROJECT_ROOT, ""),
+        auto_create_session=True,
+    )
+
+
+def main():
+    api_server = create_api_server()
+    fastapi_app = api_server.get_fast_api_app()
+
+    print("=" * 60)
+    print("Qwen Agent API Server 启动中...")
+    print(f"  模型: {dev_app.root_agent.model.model}")
+    print(f"  监听地址: http://{HOST}:{PORT}")
+    print(f"  Swagger UI: http://{HOST}:{PORT}/docs")
+    print(f"  同步运行: POST http://{HOST}:{PORT}/run")
+    print(f"  流式运行: POST http://{HOST}:{PORT}/run_sse")
+    print(f"  列出agent: GET  http://{HOST}:{PORT}/list-apps")
+    print(f"  会话持久化: SQLite ({DATA_DIR}/sessions_qwen.db)")
+    print(f"  上下文压缩: 已启用")
+    print("=" * 60)
+
+    uvicorn.run(fastapi_app, host=HOST, port=PORT, log_level="info")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/agents/qwen/app.py
+++ b/agents/qwen/app.py
@ -0,0 +1,23 @@
+"""
+Dev Agent App 配置
+使用 ADK App 包装 agent，配置上下文压缩、插件等。
+"""
+from google.adk.apps import App
+from google.adk.apps._configs import EventsCompactionConfig  # 实验性 API
+from agents.qwen.agent import root_agent
+
+
+# 上下文压缩配置（长对话自动摘要，防止爆 context window）
+compaction_config = EventsCompactionConfig(
+    compaction_interval=20,   # 每 20 个用户轮次压缩一次
+    overlap_size=3,           # 重叠 3 轮，保持连续性
+    token_threshold=50000,    # token 超 50k 紧急压缩
+    event_retention_size=30,  # 压缩时保留最近 30 条原始事件
+)
+
+# App 容器：管理 agent + 压缩配置
+dev_app = App(
+    name="qwen_agent",
+    root_agent=root_agent,
+    events_compaction_config=compaction_config,
+)
--- a/agents/qwen/chat.py
+++ b/agents/qwen/chat.py
@ -0,0 +1,173 @@
+"""
+Qwen Agent 命令行交互工具
+使用配置好的 Runner（SQLite 会话持久化 + Memory + 上下文压缩），
+退出后再次进入同一个 session_id 可以继续对话。
+
+使用方式：
+    python chat.py                      # 新会话，自动生成 session_id
+    python chat.py --session my_session # 指定 session_id
+    python chat.py --list               # 列出所有会话
+    python chat.py --delete my_session  # 删除某个会话
+"""
+import os
+import sys
+import asyncio
+import argparse
+
+# 脚本所在目录（作为 .env / data 等相对路径的基准）
+PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+if PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
+
+# 项目根目录（往上两级），确保 from agents.xxx.xxx import 可用
+_REPO_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(PROJECT_ROOT, "../.."))
+if _REPO_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _REPO_ROOT)
+
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv(os.path.join(PROJECT_ROOT, "", ".env"))
+
+# 强制 UTF-8
+os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"
+
+from google.adk.runners import Runner
+from google.adk.sessions.sqlite_session_service import SqliteSessionService
+from google.adk.memory.in_memory_memory_service import InMemoryMemoryService
+from google.adk.artifacts.in_memory_artifact_service import InMemoryArtifactService
+from google.genai import types
+from agents.qwen.app import dev_app
+
+
+# 数据目录
+DATA_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, "../../data")
+os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+
+# 同一个数据库，A2A server 和 CLI 共享
+DB_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "sessions_qwen.db")
+
+USER_ID = "local_user"
+
+
+def get_runner() -> Runner:
+    """创建带 SQLite 会话持久化的 Runner"""
+    session_service = SqliteSessionService(db_path=DB_PATH)
+    memory_service = InMemoryMemoryService()
+    artifact_service = InMemoryArtifactService()
+
+    return Runner(
+        app=dev_app,
+        session_service=session_service,
+        memory_service=memory_service,
+        artifact_service=artifact_service,
+        auto_create_session=True,
+    )
+
+
+async def list_sessions():
+    """列出所有会话"""
+    runner = get_runner()
+    response = await runner.session_service.list_sessions(
+        app_name=dev_app.name,
+        user_id=USER_ID,
+    )
+    sessions = response.sessions
+    if not sessions:
+        print("（暂无会话）")
+        return
+
+    print(f"共 {len(sessions)} 个会话：\n")
+    for s in sessions:
+        # 取第一条用户消息作为摘要
+        preview = ""
+        for e in s.events:
+            if e.content and e.content.parts and e.author == "user":
+                text = e.content.parts[0].text[:50]
+                preview = f"  → {text}"
+                break
+        print(f"  [{s.id}] {preview}")
+        print(f"      更新时间: {s.last_update_time}")
+
+
+async def delete_session(session_id: str):
+    """删除指定会话"""
+    runner = get_runner()
+    try:
+        await runner.session_service.delete_session(
+            app_name=dev_app.name,
+            user_id=USER_ID,
+            session_id=session_id,
+        )
+        print(f"会话 [{session_id}] 已删除")
+    except Exception as e:
+        print(f"删除失败: {e}")
+
+
+async def chat(session_id: str | None = None):
+    """交互式对话"""
+    runner = get_runner()
+
+    # 如果没有指定 session_id，自动创建
+    if not session_id:
+        session = await runner.session_service.create_session(
+            app_name=dev_app.name,
+            user_id=USER_ID,
+        )
+        session_id = session.id
+        print(f"新会话已创建，session_id: {session_id}")
+        print(f"下次可用 `python chat.py --session {session_id}` 继续\n")
+
+    print(f"=== Qwen Agent 对话 ===")
+    print(f"模型: {dev_app.root_agent.model.model}")
+    print(f"Session: {session_id}")
+    print(f"输入消息开始对话，输入 quit / exit 退出\n")
+
+    while True:
+        try:
+            user_input = input("你: ").strip()
+        except (EOFError, KeyboardInterrupt):
+            print("\n再见！")
+            break
+
+        if not user_input:
+            continue
+        if user_input.lower() in ("quit", "exit", "退出"):
+            print("再见！")
+            break
+
+        print("Qwen: ", end="", flush=True)
+
+        try:
+            async for event in runner.run_async(
+                user_id=USER_ID,
+                session_id=session_id,
+                new_message=types.Content(parts=[types.Part(text=user_input)]),
+            ):
+                if event.is_final_response():
+                    # 最终回复
+                    for part in event.content.parts:
+                        if hasattr(part, "text") and part.text:
+                            print(part.text, end="", flush=True)
+                    print()
+        except Exception as e:
+            print(f"\n[出错] {e}")
+
+        print()
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Qwen Agent 命令行交互工具")
+    parser.add_argument("--session", "-s", help="会话 ID，指定后继续该会话")
+    parser.add_argument("--list", "-l", action="store_true", help="列出所有会话")
+    parser.add_argument("--delete", "-d", help="删除指定会话")
+    args = parser.parse_args()
+
+    if args.list:
+        asyncio.run(list_sessions())
+    elif args.delete:
+        asyncio.run(delete_session(args.delete))
+    else:
+        asyncio.run(chat(args.session))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/data/sessions.db
+++ b/data/sessions.db
--- a/data/sessions_luna.db
+++ b/data/sessions_luna.db
--- a/data/sessions_qwen.db
+++ b/data/sessions_qwen.db
--- a/data/tasks/238726a8.json
+++ b/data/tasks/238726a8.json
@ -0,0 +1,18 @@
+{
+  "id": "238726a8",
+  "description": "【重要任务】重构勤务统计页面（schedulingStatistical.vue），将现有占位页面改为大屏可视化风格，像素级复刻老项目样式。\n\n==== 项目信息 ====\n项目路径：d:/nzy/workspace_git/Baseplatform-Ui-V3\n目标文件：src/views/serviceManage/schedulingStatistical.vue\n老项目参考：D:/nzy/workspace_git/baseplatform-ui/src/views/postPage/schedulingStatistical.vue\n\n==== 必须遵守的迁移规范（非常重要） ====\n\n1. 【页面外壳】使用 BgAndInfo 组件：\n   import BgAndInfo from '/@/components/Common/bgAndInfo.vue'\n   用法：<bg-and-info title-menu=\"勤务管理\" title-name=\"勤务统计\" step-url=\"/frontend/schedulingStatistical\" bg-size=\"small\">\n   参考已实现的 serviceIndexDd.vue 和 workData.vue\n\n2. 【颜色规范】深色科技感大屏风格：\n   主色：#29B3FF\n   背景：#0A1A29\n   文字主色：#eaf8ff\n   文字次色：#7aabc6\n   强调色：#FFC34D (金黄)、#55E1CA (青色)、#FF6565 (红色)\n   面板背景：rgba(4, 21, 40, 0.5) ~ (0.6)\n   面板边框：rgba(41, 179, 255, 0.15) ~ (0.3)\n\n3. 【图片引用规则 — 绝对不能错】\n   禁止使用 <img src=\"/@/assets/...\"> 方式（运行时 vite 无法解析）\n   必须用 CSS background-image: url('/@/assets/...') 方式\n   所有图标都这样写，包括按钮图标、列表图标等\n\n4. 【图标资源位置】\n   sandImg 通用图标：src/assets/sandImg/ （133个，从老项目拷贝的）\n   service 专属图标：src/assets/service/ （42个，从老项目拷贝的）\n   work 专属图标：src/assets/map_image/work/ （45个）\n   背景图：src/assets/map_image/ 下的 ponding/, small/, schdulingCommand/ 等\n\n5. 【技术栈】\n   Vue3 Composition API + TypeScript\n   ref / reactive / computed / onMounted / onUnmounted\n   图表：import * as echarts from 'echarts'\n   图表在 onMounted 中初始化，onUnmounted 中 dispose\n   样式：<style scoped lang=\"scss\">\n\n6. 【数据】\n   全部用 Mock 数据，不要调真实 API\n   数据量适中：列表8-15条，图表5-12个数据点\n   数据字段名尽量参考老项目，方便后续接 API\n\n7. 【参考页面】\n   勤务排班：src/views/serviceManage/serviceIndexDd.vue （已完成，左右+中部布局）\n   施工智管：src/views/serviceManage/workData.vue （已完成，左列表+右4面板）\n   情报研判相关：src/views/intelligenceAnalysis/trafficPerception.vue\n\n8. 【老项目分析】\n   先读取老项目 D:/nzy/workspace_git/baseplatform-ui/src/views/postPage/schedulingStatistical.vue 的完整代码\n   分析布局结构和功能模块\n   然后根据老项目的布局来实现\n\n9. 【验收标准】\n   - 构建通过：npx vite build 无错误\n   - 无 <img src=\"/@/assets/...\"> 写法\n   - 视觉风格与老项目一致（布局、颜色、字体）\n   - 交互完整（切换、筛选、列表点击等）\n   - 全部 Mock 数据\n\n请先分析老项目页面结构，然后再开始编码。完成后告诉我你做了什么。",
+  "project_path": "d:/nzy/workspace_git/Baseplatform-Ui-V3",
+  "requirements": "",
+  "status": "completed",
+  "created_at": 1785464745.188234,
+  "updated_at": 1785465287.061655,
+  "result": {
+    "summary": "(无响应)",
+    "full_response": "",
+    "tool_calls_count": 0,
+    "tool_calls_sample": [],
+    "status": "empty"
+  },
+  "logs": [],
+  "extra": {}
+}
--- a/data/tasks/3baaed45.json
+++ b/data/tasks/3baaed45.json
@ -0,0 +1,18 @@
+{
+  "id": "3baaed45",
+  "description": "测试任务：请在 d:/nzy/workspace_git/Baseplatform-Ui-V3/ 目录下创建一个文件 test-dev-agent-2.txt，内容写 'hello from dev agent test 2'，然后读取文件并报告内容。",
+  "project_path": "d:/nzy/workspace_git/Baseplatform-Ui-V3",
+  "requirements": "",
+  "status": "completed",
+  "created_at": 1785467946.3815768,
+  "updated_at": 1785467957.7573347,
+  "result": {
+    "summary": "(无响应)",
+    "full_response": "",
+    "tool_calls_count": 0,
+    "tool_calls_sample": [],
+    "status": "empty"
+  },
+  "logs": [],
+  "extra": {}
+}
--- a/data/tasks/57549fbd.json
+++ b/data/tasks/57549fbd.json
@ -0,0 +1,18 @@
+{
+  "id": "57549fbd",
+  "description": "重构施工智管页面（workData.vue），将现有简单的卡片网格页面改为大屏可视化风格，像素级复刻老项目的样式和布局。\n\n【老项目参考】\n老项目路径：D:/nzy/workspace_git/baseplatform-ui/src/views/work/workData.vue\n请先读取老项目页面的完整代码，了解布局结构。\n\n【重构经验和规范】\n1. 使用 BgAndInfo 组件作为页面外壳：import BgAndInfo from '/@/components/Common/bgAndInfo.vue'，用法 <bg-and-info title-menu=\"勤务管理\" title-name=\"施工智管\" step-url=\"/frontend/workData\">\n2. 整体风格：深色科技感大屏，主色 #29B3FF，背景 #0A1A29，文字主色 #eaf8ff，次色 #7aabc6\n3. 图片引用必须用 CSS background-image: url('/@/assets/...') 方式，绝对不能用 <img src=\"/@/assets/...\">（运行时vite无法解析）\n4. 图标使用 src/assets/sandImg/ 目录下的老项目图标（已全部拷贝，133个PNG）\n5. 使用 Mock 数据，不需要接真实 API，数据量适中即可（8-15条）\n6. Vue3 Composition API + TypeScript，ref/reactive/computed\n7. 图表用 ECharts（import * as echarts from 'echarts'），在 onMounted 中初始化，onUnmounted 中 dispose\n8. 样式用 <style scoped lang=\"scss\">\n9. 现有页面可以全部重写，不用保留\n10. 参考已有的大屏页面布局风格：src/views/commandDispatch/carManager/index.vue（左右面板布局）和 src/views/commandDispatch/sandIndex/index.vue（整体框架）\n\n【页面功能区】\n老项目施工智管大致包含：顶部筛选工具栏（时间、类型、区域筛选等）、施工项目列表/卡片网格（项目名称、位置、状态、工期、责任人等信息）。请根据老项目实际结构来实现。\n\n【验收标准】\n- 构建通过：npx vite build 无错误\n- 无 <img src=\"/@/assets/...\"> 写法\n- 视觉风格与老项目一致（布局、颜色、字体）\n- 功能交互完整（筛选、切换、详情等）\n- 全是 Mock 数据，无真实 API 调用",
+  "project_path": "d:/nzy/workspace_git/Baseplatform-Ui-V3",
+  "requirements": "",
+  "status": "completed",
+  "created_at": 1785460630.3209536,
+  "updated_at": 1785460700.2011487,
+  "result": {
+    "summary": "(无响应)",
+    "full_response": "",
+    "tool_calls_count": 0,
+    "tool_calls_sample": [],
+    "status": "empty"
+  },
+  "logs": [],
+  "extra": {}
+}
--- a/data/tasks/72ed062f.json
+++ b/data/tasks/72ed062f.json
@ -0,0 +1,18 @@
+{
+  "id": "72ed062f",
+  "description": "在 Baseplatform-Ui-V3 项目的 src/views/serviceManage/ 目录下创建一个名为 dev-agent-test.md 的测试文件，文件内容为：# Dev Agent 测试文件\n\n这是一个测试文件，用于验证 dev-agent 可以正常编辑文件。\n\n- 项目路径：D:/nzy/workspace_git/Baseplatform-Ui-V3\n- 操作：创建测试文件",
+  "project_path": "d:/nzy/workspace_git/Baseplatform-Ui-V3",
+  "requirements": "",
+  "status": "completed",
+  "created_at": 1785464261.6740465,
+  "updated_at": 1785464284.0124946,
+  "result": {
+    "summary": "(无响应)",
+    "full_response": "",
+    "tool_calls_count": 0,
+    "tool_calls_sample": [],
+    "status": "empty"
+  },
+  "logs": [],
+  "extra": {}
+}
--- a/data/tasks/ecf6aced.json
+++ b/data/tasks/ecf6aced.json
@ -0,0 +1,18 @@
+{
+  "id": "ecf6aced",
+  "description": "测试任务：请在项目目录下创建一个名为 dev-agent-test.txt 的文件，内容为 hello from dev-agent，然后返回文件的完整路径。确认你能正常读写文件。",
+  "project_path": "d:\\nzy\\workspace_git\\Baseplatform-Ui-V3",
+  "requirements": "",
+  "status": "completed",
+  "created_at": 1785463307.6479685,
+  "updated_at": 1785463318.5050843,
+  "result": {
+    "summary": "(无响应)",
+    "full_response": "",
+    "tool_calls_count": 0,
+    "tool_calls_sample": [],
+    "status": "empty"
+  },
+  "logs": [],
+  "extra": {}
+}
--- a/mcp_dev_agent/luna_server.py
+++ b/mcp_dev_agent/luna_server.py
@ -0,0 +1,22 @@
+"""
+Luna Agent MCP Server (gpt-5.6-luna)
+独立入口脚本，直接用 venv python 启动。
+"""
+import os
+import sys
+
+# 硬编码配置（优先级高于环境变量）
+os.environ["DEV_AGENT_API_URL"] = "http://127.0.0.1:8002"
+os.environ["DEV_AGENT_APP_NAME"] = "luna_agent"
+os.environ["DEV_AGENT_USER_ID"] = "codebuddy"
+
+# 确保项目根目录在 path 里
+_PROJECT_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
+if _PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _PROJECT_ROOT)
+
+# 导入通用 server 并运行
+from mcp_dev_agent.server import main
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/mcp_dev_agent/my_agent_server.py
+++ b/mcp_dev_agent/my_agent_server.py
@ -0,0 +1,22 @@
+"""
+My Agent MCP Server (aq-first-combo)
+独立入口脚本，直接用 venv python 启动。
+"""
+import os
+import sys
+
+# 硬编码配置（优先级高于环境变量）
+os.environ["DEV_AGENT_API_URL"] = "http://127.0.0.1:8001"
+os.environ["DEV_AGENT_APP_NAME"] = "my_agent"
+os.environ["DEV_AGENT_USER_ID"] = "codebuddy"
+
+# 确保项目根目录在 path 里
+_PROJECT_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
+if _PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _PROJECT_ROOT)
+
+# 导入通用 server 并运行
+from mcp_dev_agent.server import main
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/mcp_dev_agent/qwen_server.py
+++ b/mcp_dev_agent/qwen_server.py
@ -0,0 +1,22 @@
+"""
+Qwen Agent MCP Server (astron-code-latest)
+独立入口脚本，直接用 venv python 启动。
+"""
+import os
+import sys
+
+# 硬编码配置（优先级高于环境变量）
+os.environ["DEV_AGENT_API_URL"] = "http://127.0.0.1:8003"
+os.environ["DEV_AGENT_APP_NAME"] = "qwen_agent"
+os.environ["DEV_AGENT_USER_ID"] = "codebuddy"
+
+# 确保项目根目录在 path 里
+_PROJECT_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
+if _PROJECT_ROOT not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, _PROJECT_ROOT)
+
+# 导入通用 server 并运行
+from mcp_dev_agent.server import main
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/mcp_dev_agent/server.py
+++ b/mcp_dev_agent/server.py
@ -7,88 +7,46 @@ Dev Agent MCP Server
  - 支持指定 session_id 进行多轮对话
  - 自动提取最终回复文本

-启动方式（MCP 配置）：
-    {
-      "mcpServers": {
-        "dev-agent": {
-          "command": "python",
-          "args": ["d:/nzy/workspace_python/agent/mcp_dev_agent/server.py"],
-          "env": {
-            "DEV_AGENT_API_URL": "http://127.0.0.1:8001",
-            "DEV_AGENT_APP_NAME": "dev_agent",
-            "DEV_AGENT_USER_ID": "codebuddy"
-          }
-        }
-      }
-    }
+环境变量配置：
+- DEV_AGENT_API_URL: API Server 地址（默认 http://127.0.0.1:8001）
+- DEV_AGENT_APP_NAME: 调用的 agent 名称（默认 my_agent）
+- DEV_AGENT_USER_ID: 用户 ID（默认 codebuddy）
 """
 import os
-import json
-import asyncio
 import sys
-from typing import Any
+
+# 强制 UTF-8
+os.environ["PYTHONUTF8"] = "1"

 import httpx
-from mcp.server import Server
-from mcp.types import Tool, TextContent
-from mcp.server.stdio import stdio_server
+from mcp.server.fastmcp import FastMCP


 # 配置
 DEV_AGENT_API_URL = os.getenv("DEV_AGENT_API_URL", "http://127.0.0.1:8001")
-DEV_AGENT_APP_NAME = os.getenv("DEV_AGENT_APP_NAME", "dev_agent")
+DEV_AGENT_APP_NAME = os.getenv("DEV_AGENT_APP_NAME", "my_agent")
 DEV_AGENT_USER_ID = os.getenv("DEV_AGENT_USER_ID", "codebuddy")

 # MCP Server
-server = Server("dev-agent-mcp")
+mcp = FastMCP(name=f"dev-agent-{DEV_AGENT_APP_NAME}")


-@server.list_tools()
-async def list_tools() -> list[Tool]:
-    """列出可用工具"""
-    return [
-        Tool(
-            name="run_dev_agent",
-            description=(
-                "调用 Dev Agent（全栈开发子 Agent）执行开发任务。\n"
-                "Dev Agent 可以读写文件、运行终端命令、执行编译/构建/测试。\n"
-                "适用于：代码编写、bug 修复、项目搭建、编译验证等开发子任务。\n"
-                "传参说明：task 是任务描述，session_id 可选，不传则创建新会话。"
-            ),
-            inputSchema={
-                "type": "object",
-                "properties": {
-                    "task": {
-                        "type": "string",
-                        "description": "要 Dev Agent 执行的任务描述，越详细越好",
-                    },
-                    "session_id": {
-                        "type": "string",
-                        "description": "可选，会话 ID，用于多轮对话/续聊",
-                    },
-                },
-                "required": ["task"],
-            },
-        ),
-    ]
+@mcp.tool()
+async def run_dev_agent(task: str, session_id: str = "default") -> str:
+    """调用 Dev Agent（全栈开发子 Agent）执行开发任务。

+    Dev Agent 可以读写文件、运行终端命令、执行编译/构建/测试。
+    适用于：代码编写、bug 修复、项目搭建、编译验证等开发子任务。

-@server.call_tool()
-async def call_tool(name: str, arguments: dict[str, Any]) -> list[TextContent]:
-    """调用工具"""
-    if name == "run_dev_agent":
-        return await _run_dev_agent(arguments)
-    else:
-        raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")
-
-
-async def _run_dev_agent(args: dict[str, Any]) -> list[TextContent]:
-    """调用 Dev Agent API 执行任务"""
-    task = args.get("task", "").strip()
-    session_id = args.get("session_id") or "default"
+    Args:
+        task: 要 Dev Agent 执行的任务描述，越详细越好
+        session_id: 可选，会话 ID，用于多轮对话/续聊，默认 "default"

+    Returns:
+        Dev Agent 的执行结果
+    """
    if not task:
-        return [TextContent(type="text", text="错误：task 不能为空")]
+        return "错误：task 不能为空"

    # 构造请求
    payload = {
@ -110,24 +68,22 @@ async def _run_dev_agent(args: dict[str, Any]) -> list[TextContent]:
            )

            if response.status_code != 200:
-                return [TextContent(
-                    type="text",
-                    text=f"调用 Dev Agent 失败（HTTP {response.status_code}）:\n{response.text[:500]}"
-                )]
+                return (
+                    f"调用 Dev Agent 失败（HTTP {response.status_code}）:\n"
+                    f"{response.text[:500]}"
+                )

            events = response.json()
    except httpx.ConnectError:
-        return [TextContent(
-            type="text",
-            text=f"无法连接到 Dev Agent API Server（{DEV_AGENT_API_URL}）\n"
-                 f"请确认 api_server.py 是否已启动。"
-        )]
+        return (
+            f"无法连接到 Dev Agent API Server（{DEV_AGENT_API_URL}）\n"
+            f"请确认 api_server.py 是否已启动。"
+        )
    except Exception as e:
-        return [TextContent(type="text", text=f"调用 Dev Agent 出错: {e}")]
+        return f"调用 Dev Agent 出错: {e}"

    # 从事件列表中提取最终回复
-    result_text = _extract_final_response(events, session_id)
-    return [TextContent(type="text", text=result_text)]
+    return _extract_final_response(events, session_id)


 def _extract_final_response(events: list[dict], session_id: str) -> str:
@ -167,17 +123,16 @@ def _extract_final_response(events: list[dict], session_id: str) -> str:
    return response


-async def main():
+def main():
    """stdio 模式启动 MCP server"""
-    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
-        await server.run(read_stream, write_stream, None)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # 确保 Windows 下 stdio 用二进制模式
+    # Windows stdio 二进制模式
    if sys.platform == "win32":
        import msvcrt
        msvcrt.setmode(sys.stdin.fileno(), os.O_BINARY)
        msvcrt.setmode(sys.stdout.fileno(), os.O_BINARY)

-    asyncio.run(main())
+    mcp.run(transport="stdio")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
--- a/mcp_server/agent_runner.py
+++ b/mcp_server/agent_runner.py
@ -4,7 +4,6 @@
 """
 import os
 import sys
-import asyncio

 # 确保项目根目录在 path 里
 PROJECT_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
@ -19,7 +18,7 @@ from google.genai import types
 class AgentRunner:
    def __init__(self):
        # 延迟导入 agent，避免循环导入
-        from my_agent.agent import root_agent
+        from agents.my_agent.agent import root_agent
        self.agent = root_agent
        self.session_service = InMemorySessionService()
        self._runner: Runner = None
@ -58,38 +57,67 @@ class AgentRunner:
        session_id = f"task_{task_id}"
        user_id = "task_manager"

-        all_text = []
-        tool_calls = []
+        all_text = []          # 收集所有 model 消息中的文本
+        tool_calls = []        # 收集所有 function_call
+        final_text = []        # 最终响应的文本
+        event_count = 0
+        error_msg = None

-        async for event in runner.run_async(
-            user_id=user_id,
-            session_id=session_id,
-            new_message=types.Content(
-                role="user",
-                parts=[types.Part(text=prompt)],
-            ),
-        ):
-            # 收集文本输出
-            if hasattr(event, 'output') and event.output:
-                content = event.output
-                if hasattr(content, 'parts'):
-                    for part in content.parts:
-                        if hasattr(part, 'text') and part.text:
-                            all_text.append(part.text)
-                        if hasattr(part, 'function_call') and part.function_call:
-                            tool_calls.append({
-                                "name": part.function_call.name,
-                                "args": dict(part.function_call.args) if hasattr(part.function_call, 'args') else {},
-                            })
+        try:
+            async for event in runner.run_async(
+                user_id=user_id,
+                session_id=session_id,
+                new_message=types.Content(
+                    role="user",
+                    parts=[types.Part(text=prompt)],
+                ),
+            ):
+                event_count += 1

-        result_text = "".join(all_text)
+                # 跳过没有 content 的事件
+                if not event.content:
+                    continue
+
+                # 只收集 model 角色的消息（不是 user / function_response 等）
+                content = event.content
+                role = getattr(content, "role", "")
+                if role != "model":
+                    continue
+
+                # 遍历 parts 收集文本和 function_call
+                parts = getattr(content, "parts", [])
+                for part in parts:
+                    # 文本
+                    if hasattr(part, "text") and part.text:
+                        all_text.append(part.text)
+                        # 最终回复（没有 function_call 的 model 消息）
+                        if event.is_final_response():
+                            final_text.append(part.text)
+
+                    # function_call
+                    if hasattr(part, "function_call") and part.function_call:
+                        fc = part.function_call
+                        tool_calls.append({
+                            "name": fc.name,
+                            "args": dict(fc.args) if hasattr(fc, "args") else {},
+                        })
+
+            result_text = "\n".join(final_text) if final_text else "\n".join(all_text)
+            status = "success" if result_text.strip() else "empty"
+
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"{type(e).__name__}: {e}"
+            result_text = f"任务执行出错：{error_msg}"
+            status = "error"

        return {
            "summary": self._extract_summary(result_text),
            "full_response": result_text,
            "tool_calls_count": len(tool_calls),
-            "tool_calls_sample": tool_calls[:10],  # 只保留前 10 个
-            "status": "success" if result_text else "empty",
+            "tool_calls_sample": tool_calls[:10],
+            "event_count": event_count,
+            "status": status,
+            "error": error_msg,
        }

    def _build_prompt(self, description: str, project_path: str, requirements: str) -> str: