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AirMosaic AI 代理操作规范

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目录职责见布局说明。方法库解释科学方法,技能负责计算机操作,工作流提供通用数据与技能组合示范,projects/ 按四位编号组织具体科学问题与实验,核心程序负责公共执行。通用科学设计见 methods/shared/,组合定义见 workflows/,专项研究见项目索引。MCP 复用现有目录和执行器,通用跨工具编排仍未实现,参见使用说明。

从仓库根目录开始,使用或修改流程前先阅读相关技能。本页只规定通用行为;具体产品名称、依赖与调用细节放在技能和分类说明中。

必须遵守的边界

文档导航

按四步流程、技能导航和方法映射选择入口。通用规则不列举具体能力,实际清单放分类导航与目录。

任务 说明
围绕具体科学问题编排实验 编号项目
协作与交接 总体说明
查找能力与状态 目录、查询
执行已审查适配器 统一执行
准备本地根目录 存储约定、示例
核心服务 基础使用
获取或整理数据 数据获取
分析已有结果与适配模板 模型分析
使用专项流程 分类导航
新增或注册能力 编写、注册

通用规范、技能入口和分类导航有独立中英文版,历史专业参考可能保留既有语言。仅阅读当前任务需要的资料。

环境与发现

使用 Python 3.10+ 的项目环境,通过 python -m pip install -e '.[dev]' 安装。会话根显式配置,.env 不自动加载。缓存检查需要工作区变量或明确的调用参数;个人配置根与认证根是调用约定,不是自动加载器。

python -m runtime.cli --help
python -m runtime.cli list-tools --format json
python -m runtime.cli describe-tool airmosaic_list_datasets
python -m runtime.cli check-tool airmosaic_list_datasets
python -m runtime.cli list-datasets

list-datasets 读取声明,不列出已下载文件。check-availability 只检查文件存在性,不证明内容或科学有效性,输出中的私人路径需脱敏。规划命令只给模板。服务类包括 DataCatalogService、DataAccessService、CausalDesignService、ToolRegistryService、ToolRunnerService。

默认 SKILL.md 是入口,中文版是译本。宿主发现需要实际支持的位置或安装。agents/openai.yaml 只配置展示。保留历史技能与数据集编号差异,不按文件夹猜测。

工具登记来源为 catalog/tools/*.yaml。只读列表、详情与状态检查不运行脚本、不加载个人配置、不读取凭据。认证或依赖未验证时明确标记。

执行顺序

  1. 明确范围,选择已实现入口。
  2. 检查输入、版本、依赖、认证要求和输出位置。
  3. 交接前核对单位、年份、时空对齐、缺失及科学假设。
  4. 对已审查适配器先预检,核对 can_execute 与 blockers,再按授权执行。
  5. 检查进程与真实产物内容,记录结果和限制。
  6. 交付脱敏摘要或执行授权共享前检查隐私。

已启用适配器提供参数、路径检查、新输出、最小子进程环境和脱敏记录。联网与已有浏览器访问需要声明的授权标志。部分依赖仅在执行时检查。直接脚本不继承保护,模板、参考及未支持串联不能执行。执行器不是操作系统沙箱、凭据代理或工作流编排器,具体行为见分类说明。

贡献检查

数据与项目结果

实验结果归属对应项目,项目保留代码、配置、评价和审核记录。是否将选定成果纳入 assets/ 由人类科学审核决定,资产内部组织留待后续确定。项目目录写入支持实现前,当前执行器保留既有外部输出契约;通用演示例外依所选适配器而定。不迁移历史结果,不绕过检查,不根据文件已经存在推定通过审核。个人配置、认证与凭据继续分离,见结果与审核约定。

仓库内 assets/ 允许清单登记且哈希匹配的合成输入,以及明确授权发布、附许可与署名的公开数据副本;后者单独登记公开数据清单,不据此发布私人数据。当前项目输出兼容位置仍在 Git 外,不据此视为审核入库。经过审查的适配器可显式支持被 Git 忽略的技能本地结果,用于通用演示,不能将私人数据放入其中发布。按所选适配器提供项目及阶段上下文。私人路径通过个人配置引用,不建立文件系统链接;不再使用旧工作区模式。

项目目录采用四位展示编号,运行仍使用不含编号的稳定 project_id。项目清单只供明确引用,不作为运行参数或新权限来源;科学实验记录与通用流程演示的验证记录分开。

技能采用 skills/<category>/<stage>/<capability>/,与方法库使用相同的四阶段及 shared;每项能力只维护一个位置,通过显式映射连接方法。

工作流合成检查

已审查的适配器额外支持显式 result_scope=workflow(CLI 为 --result-scope workflow)。仅允许清单登记且哈希一致的仓库合成 CSV,输出固定在被 Git 忽略的 workflows/ml_regression/results/<timestamp>_<task>/,记录和临时文件位于该结果根的 .airmosaic/<run_id>/。拒绝项目编号、真实或外部数据、越界目录及嵌套仓库;不改变 auto 的默认行为。正式研究仍使用外部项目结果根。工作流中经审查的编排示例可供复用;本次生成代码与依据放对应结果的 gen_script/,具体过程记录见统一交接规范。该检查不提供科学批准,也不构成操作系统沙箱。

代理的目标/行动/观察、停止条件及生成依据、执行事件和回顾性摘要,遵循统一执行与过程记录规范。具体适配器必须声明实际采集范围,不以事后摘要替代当时事件。