zizi d8adc3d0d4 chore(tier2): agentscope 版本号 2.0.3→2.0.2(2.0.3 未发布·PyPI 最新=2.0.2)
2.0.3 从未发布到 PyPI(最新 2.0.2),requirements.txt 的 ==2.0.3 不可安装。已在 mini-desktop venv 实装 2.0.2 并冒烟:Agent/ReActConfig/Toolkit/FunctionTool/Anthropic*/MCP(Stdio+Http)/create_app(Agent Service)/AgentState/workspace/middleware/event/skill 全在——设计依赖符号对 2.0.2 成立。
活层(docs/tier2/.agents)agentscope 2.0.3→2.0.2:文档+SVG+requirements.txt+knowledge facts(改名 agentscope-2.0.2-facts.md);npm lockfile 第三方 2.0.3 未动。复验 SVG 32 张全过。
注:6c6g 克隆 /root/oss/agentscope 实为 2.0.3-dev(领先 PyPI),与 2.0.2 架构一致(符号已对)。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-23 18:29:06 +00:00

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Raw Blame History

tier2 · 富游戏自治生成线

这是绘境 AI 的第二条游戏生成线。它和现有的超休闲廉价线(wg1/ + LittleJS解耦并存、运行期零耦合廉价线用便宜模型往声明式数据壳里填空、做单局几何色块小游戏tier2 则给一个 AI agent 一台完整的游戏工作站——读文档、写多个 Phaser 源文件、构建、在真浏览器里真玩验收、看截图、查资产——让它在一圈确定性验收门的笼子里反复迭代,把现有产线做不出的多系统富游戏(合成、经营、挂机这类肥鹅美食街档)逼出来。

底座是 AgentScope 2.0.2(独立锁版、独立 env引擎选 Phaser/Pixi过无头硬筛、按 AI 作者视角取生态厚度。生成范式是约束自治O2把一款游戏拆成数据表、系统骨架、表现层三层用骨架和插件 API 锁住系统层最难的部分,把便宜模型的火力集中到必须写的约 56% 表现层,再用三层校验和四道熔断把自治关在笼子里。

整条线最深、也最没证过的赌注是:便宜或中等模型的自治 agent 能不能稳定写出那 56% 的表现层。所以建设按「顺序软、判据硬」走——先把集成和环境搭扎实,再用 M3写代码逻辑+ mmx产美术音乐连续迭代但生成证据的判据保持离散可判定M3 证路是软门、便宜档 n≥30 是硬门、退路树沿用数字触发线,只有硬门通过才投入重机器。

怎么读

  • 要建什么、为什么docs/brainstorms/2026-06-22-tier2-整体实现方案-requirements.mdWHAT已过双评审
  • 怎么建(照这个动手)docs/plans/2026-06-22-003-feat-tier2-富游戏自治生成线-plan.mdHOW10 单元Phase A 详 / Phase B 纲要)。
  • 接手须知HANDOFF.md(本次 6c6g 初始化交付了什么、Mac 接着做什么、环境切分)。
  • 模块边界与红线.agent
  • AgentScope 2.0.2 真实 API.agents/knowledge/agentscope-2.0.2-facts.md(拿不准先读 /root/oss/agentscope 源码 + agentscope-skill 的 references/v2-*.md 离线镜像;该 skill 的 SKILL.md 正文示例是 1.x勿照抄

现状

2026-06-22 在 6c6g 完成项目初始化:模块骨架、独立依赖(agentscope==2.0.2、governance、forbidden-import CI 就位。实现与运行调优转交 Mac / mini-desktop真跑需 chrome/headless+esbuild6c6g 禁 chrome