L5 — Agent Pipeline（智能体流水线）
▶ 近期目标
当前项目已完成 L1-L4，L5 是下一个突破点。核心工程量是编写 _pipeline.md 协议文件。
是什么
Agent Pipeline 是预定义的多步 AI 自动化工作流——上一步的输出自动成为下一步的输入，AI 在步骤间自主传递状态，人只需要在关键节点做 Review。
它不是单个 AI 对话，也不是多个孤立 Skill 的手动拼接，而是有明确状态机的自动串联执行链：
触发入口
↓
Step 1 执行 → 产物 A + 状态检查
↓（满足条件才进入下一步）
Step 2 执行 → 产物 B + 状态检查
↓
Step N 执行 → 最终交付物
↓
[可选] 人工 Review 节点核心能力
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 状态传递 | 每步输出自动传递给下一步，无需人工复制粘贴 |
| 条件分支 | 根据中间结果走不同路径（如审计发现严重偏差 → 阻断代码生成） |
| 人工检查点 | 关键节点暂停等待确认，保留人的控制权 |
| 错误恢复 | 某步失败时可重跑该步，不必从头开始 |
| 审计日志 | 每步输入输出可回溯，便于调试和复盘 |
行业实现方式
| 方案 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| LangGraph | 图状态机，支持循环和条件分支 | Python 技术栈，复杂分支流程 |
| AutoGen | 多轮 Agent 对话链 | 需要 Agent 之间互相提问的场景 |
| n8n / Dify | 可视化工作流编排 | 非技术角色搭建流程 |
| 自定义协议文件 | Markdown 描述步骤依赖关系，AI 读取后自主执行 | 轻量嵌入现有项目，无额外框架依赖 |
对于大多数工程团队来说，自定义协议文件是进入 L5 的最低成本路径——不引入新框架，只需写好一份
_pipeline.md，让 AI 读取后按规则串联已有 Skill。
前端示例 — 本项目的 L5 规划
与当前工作流的对比
当前（L2-L4）：人工触发每一步
用户 → 触发 prototype-scan → 查看输出
用户 → 手动传递文件路径 → 触发 api-contract
用户 → 手动触发 page-codegen → 审查代码
用户 → 手动触发 convention-audit目标（L5）：AI 自主串联，人工只做 review
用户 → 触发 prototype-scan
AI → 输出页面清单 → 提示"建议触发 api-contract，是否继续？"
用户 → 确认
AI → 自动执行 api-contract → 提示"api.md 已生成，建议触发 page-codegen？"
...核心设计：_pipeline.md 协议
prototype-scan
output_file: reports/PROTOTYPE_SCAN_*.md
next_suggest: api-contract（可批量触发，每页一次）
api-contract
input_from: prototype-scan output 或用户口述
output_file: src/views/**/api.md
next_suggest: page-codegen
page-codegen
input_from: api-contract output
output_files: data.ts + index.vue + index.scss
next_suggest: convention-audit → [menu-sync, dict-sync]（并行可选）
convention-audit
input_from: 任意 .vue / data.ts 文件
output_file: reports/AUDIT_*.md
next_suggest: code-fix（有 P0 偏差时）灵活性原则
Pipeline 不是强制线性流水线，任一步骤可单独触发：
| 场景 | 流程 |
|---|---|
| 有原型文档 | prototype-scan → api-contract → page-codegen → convention-audit → menu-sync |
| 直接口述需求 | [口述] → page-codegen → convention-audit → menu-sync |
| 只审计现有代码 | convention-audit → code-fix |
| 只同步字典 | dict-sync（独立运行） |
| 某步结果不满意 | 重跑那一步即可，不需要从头来过 |
实现难度与时间线
难度：低到中。不需要新框架——Cursor / Copilot Agent 模式 + 长上下文已支持多步骤自主执行。核心工程量是写好 _pipeline.md，预计 v3.0 实现。
当前阻碍：Skill 间没有状态传递协议。prototype-scan 的输出需要人工告诉 api-contract 去读哪个文件——这一步人工传递就是流水线缺失的根因。
延伸阅读
与当前工作流的对比
当前（L2-L4）：人工触发每一步
用户 → 触发 prototype-scan → 查看输出
用户 → 手动传递文件路径 → 触发 api-contract
用户 → 手动触发 page-codegen → 审查代码
用户 → 手动触发 convention-audit目标（L5）：AI 自主串联，人工只做 review
用户 → 触发 prototype-scan
AI → 输出页面清单 → 提示"建议触发 api-contract，是否继续？"
用户 → 确认
AI → 自动执行 api-contract → 提示"api.md 已生成，建议触发 page-codegen？"
...核心设计：_pipeline.md 协议
prototype-scan
output_file: reports/PROTOTYPE_SCAN_*.md
next_suggest: api-contract（可批量触发，每页一次）
api-contract
input_from: prototype-scan output 或用户口述
output_file: src/views/**/api.md
next_suggest: page-codegen
page-codegen
input_from: api-contract output
output_files: data.ts + index.vue + index.scss
next_suggest: convention-audit → [menu-sync, dict-sync]（并行可选）
convention-audit
input_from: 任意 .vue / data.ts 文件
output_file: reports/AUDIT_*.md
next_suggest: code-fix（有 P0 偏差时）灵活性原则
Pipeline 不是强制线性流水线，任一步骤可单独触发：
| 场景 | 流程 |
|---|---|
| 有原型文档 | prototype-scan → api-contract → page-codegen → convention-audit → menu-sync |
| 直接口述需求 | [口述] → page-codegen → convention-audit → menu-sync |
| 只审计现有代码 | convention-audit → code-fix |
| 只同步字典 | dict-sync（独立运行） |
| 某步结果不满意 | 重跑那一步即可，不需要从头来过 |
实现难度
低到中。不需要新框架——Cursor / Copilot Agent 模式 + 长上下文已支持多步骤自主执行。核心工程量是写好 _pipeline.md，预计 v3.0 实现。
当前阻碍
Skill 间没有状态传递协议。prototype-scan 的输出（页面清单）需要人工告诉 api-contract 去读哪个文件——这一步人工传递就是流水线缺失的根因。
延伸阅读
业界实践参考
以下均为公开资料，可作为构建 Agent Pipeline 的技术选型参考。
| 公司 | 项目/实践 | 描述 |
|---|---|---|
| 字节跳动（Trae） | Trae Agent 模式 | 字节自研 AI IDE，内置 Agent Pipeline 模式，支持多步 Skill 自动串联，国内落地典型案例 |
| Cursor | Cursor Agent Mode | 主流编辑器中最成熟的 Pipeline 实现，支持多步骤自动执行 + 检查点确认 |
| Devin（Cognition AI） | Devin | 最早商业化的完整 Agent Pipeline 产品，原型到代码到测试全自动 |
| GitHub | Copilot Workspace | GitHub 官方 Pipeline 产品，Issue → Plan → Code → PR 自动串联 |
| 百度文心 | AppBuilder | 国内典型 Agent Pipeline 低代码平台，可视化编排多步骤 AI 流程 |
参考资料
| 资源 | 说明 |
|---|---|
| Anthropic — Building effective agents | Agent Pipeline 核心设计原则，强烈推荐阅读 |
| LangGraph 官方文档 | 图状态机框架，L5 的主流技术实现之一 |
| GitHub Copilot Workspace | GitHub 官方 Pipeline 产品介绍 |
| Cursor Agent 文档 | 编辑器内置 Pipeline 最佳实践 |
| Trae 官网 | 字节自研 AI IDE，国内 Agent Pipeline 落地参考 |