orgOSv8 Goals

项目定位

orgOSv8 的主要目标是打造一个 云原生、server-less、可持续运行的 agent 系统。

基础参考：

• Cloudflare Project Think
• Durable Objects / durable execution / session / sub-agent 思路
• orgOSv7 既有关于 harness、orchestrator、memory、model policy 的讨论成果

明确目标

1. 基础模型无关性

系统需要具备 模型底座可切换 的能力，并且切换时：

• 不影响上下文
• 不影响当前工作
• 不影响连续性

这意味着：

• 模型接入层不能和 session / memory / task state 紧耦合
• 当前工作状态必须独立于具体 provider/model
• 切换模型后，agent 仍能无缝继续当前任务

2. 智能水平可感知

agent 需要能够实时了解当前使用模型的“智能水平”与可靠性，并及时做出应对，避免模型突然降智造成工作损失。

至少应考虑：

• 当前模型等级 / 能力标签
• 降级、fallback、provider 切换的可感知性
• 当模型能力下降时，agent 是否应：
  • 降低任务风险
  • 改走保守流程
  • 请求更高等级模型
  • 暂停关键动作

目标不是只做静态配置，而是让 agent 知道自己现在在用什么级别的大脑。

3. 云原生 harness

agent 的：

• 上下文
• 短期记忆
• 长期记忆
• 个性
• 技能

都不应依赖某台具体机器、某个特定虚拟机、某个本地进程。

目标状态：

• agent 可以被事件唤醒
• 可以中断后恢复
• 可以在不同时间、地点、入口形式下继续运行
• 可以保持人格、技能和记忆连续性

初步设计原则

1. State > Process

   • 持久状态优先于常驻进程
   • 先定义状态机，再定义运行壳

2. Model adapter ≠ Memory layer

   • 模型层、记忆层、技能层、执行层分离

3. Harness cloud-native first

   • 默认假设 agent 运行在可 hibernate / 可 wake 的 serverless 环境

4. Continuity as a first-class feature

   • 连续性不是附加能力，而是核心能力

5. Graceful degradation

   • 智能下降时系统不能无感失控，应能感知并收缩动作风险

近期建议产物

• docs/M0.md：serverless harness 最小骨架
• docs/ARCHITECTURE.md：整体架构草图
• docs/MODEL-ABSTRACTION.md：模型无关层设计
• docs/INTELLIGENCE-AWARENESS.md：智能水平感知与应对机制
• 第一批 kanban 卡