2026-02-15 深夜 - Atlas🐻 model_selector Control Plane重构完成

任务类型: 紧急夜班任务 负责人: Atlas🐻 (HC-005, 全栈系统工程师) 协调者: Coco🐳 任务来源: William直接指派 + Sage🦬 crew_manager设计方案 时间跨度: 2026-02-15 23:30 - 23:58 (28分钟)

任务背景

William要求对model_selector.py进行Control Plane重构，目标是"换传输层，保路由脑"。 Sage已完成crew_manager桥接设计方案，需要model_selector集成agent_cards.json支持基于Agent名称的路由。

任务执行

阶段1: 架构验证 (5分钟)

读取现有model_selector.py (847行)
发现: 代码已经完成Control Plane / Data Plane分离（V7.0-AIOS-S3版本）
验证架构符合Sage设计方案的Control Plane定义

阶段2: Agent Cards集成 (15分钟)

读取agent_cards.json (20个Agent，805行)
读取Sage的crew_manager设计方案 (1,422行)
在RouteDecider中新增:
_load_agent_cards() - 加载agent_cards.json
route_with_card(agent_name, message_type) - 基于Agent Card路由
在ModelSelector中新增:
route_and_call_for_agent() - 公开的便捷方法

阶段3: 测试验证 (8分钟)

创建test_agent_card_routing.py测试脚本
测试5个用例:
Alex (标准Agent) ✓
Pixel (Premium Agent, Opus 4.6) ✓
Nathan (Premium Legacy, Opus 4.5 -> 自动降级) ✓
Coco (协调Agent) ✓
unknown_agent (降级到标准路由) ✓
所有测试通过

交付成果

1. 代码文件

model_selector.py: 847 → 933行 (+86行)
RouteDecider增强: 支持agent_cards.json
新增route_with_card()方法
新增route_and_call_for_agent()公开方法
保持向后兼容
test_agent_card_routing.py: 68行（新增）
测试agent_cards路由功能
5个测试用例全部通过

2. 文档

model_selector_v7.0_s3_upgrade.md: 完整技术文档
架构说明
设计决策 (ADR-011/012/013)
使用示例
测试验证结果
待办事项清单

关键设计决策

ADR-011: Agent Card模型映射

MODEL_MAPPING = {
    'claude-opus-4-6': 'claude-opus-4.6',
    'claude-opus-4-5': 'claude-opus-4.5',
    'claude-sonnet-4-5': 'claude-sonnet-4.5',
}

解决agent_cards.json（连字符格式）与llm_config.yaml（点号格式）的差异。

ADR-012: 降级链设计

Premium Agent: Claude → GLM-5 → GLM-4-plus
Standard Agent: GLM-5 → GLM-4-plus → deepseek-chat
自动过滤不可用模型

ADR-013: 向后兼容

保留route_and_call()方法（消息分类路由）
新增route_and_call_for_agent()方法（Agent Card路由）
两种路由方式并行，互不干扰

技术亮点

已完成Control Plane分离: 现有代码已符合架构目标，本次只需增强路由功能
数据驱动: 从agent_cards.json读取配置，20个Agent自动加载
自动降级: primary模型不可用时，自动使用fallback链（如Nathan的Opus 4.5 → GLM-4-plus）
可观测性: 返回结果包含完整agent_card元信息，供metrics记录

与crew_manager.py的桥接准备

本次重构为Sage的crew_manager设计方案做好了准备:

crew_manager.py (未来)
  ↓
CrewAIExecutor.execute(task_dict)
  ↓
ModelSelector.route_and_call_for_agent(agent_name='alex')
  ↓
RouteDecider.route_with_card('alex')
  ↓
agent_cards.json 查表
  ↓
LiteLLMDataPlane.call()
  ↓
localhost:4000/v1/chat/completions

待办事项

P0 - crew_manager.py实现（下一步）

[ ] 实现BlackboardWatcher (Sage设计方案)
[ ] 实现CrewAIExecutor，集成route_and_call_for_agent()
[ ] 实现ClaudeExecutor
[ ] 端到端测试: 投资研究Crew → agent_cards路由 → LiteLLM

P1 - 配置完善

[ ] llm_config.yaml补充claude-opus-4.5配置
[ ] litellm_config.yaml添加Claude Opus 4.5

交付检查清单

[x] Control Plane / Data Plane架构验证
[x] Agent Cards加载功能
[x] route_with_card()方法
[x] route_and_call_for_agent()方法
[x] 模型映射表 (MODEL_MAPPING)
[x] 降级链设计
[x] 向后兼容
[x] 语法检查 (python3 -m py_compile)
[x] 功能测试 (5个用例全部通过)
[x] 技术文档

协调记录

执行: Atlas独立完成，无需Team协作时长: 28分钟质量: 所有测试通过，文档完整，代码符合PEP 8规范

Atlas评估: 本次重构为"微创手术"，现有架构已经符合Control Plane / Data Plane分离目标，只需增强RouteDecider的路由能力。与Sage的设计方案高度一致。

下一步: 待William审阅 → Sage架构审查 → 继续实现crew_manager.py的Blackboard桥接层。

Atlas🐻 交付完成 时间: 2026-02-15 23:58

2026-02-15-Atlas-model_selector重构完成.md