DuDuClaw 架構總覽

架構總覽（v1.13.1）

DuDuClaw 是一套多執行環境 AI Agent 平台（Multi-Runtime AI Agent Platform），透過統一的 AgentRuntime trait 支援 Claude Code / Codex / Gemini CLI 作為 AI 後端，具備自動偵測與逐 Agent 設定能力。DuDuClaw 並非獨立的 LLM 產品；它是把一個（或多個）AI CLI 轉變成長駐運作 Agent 的管線層，涵蓋通道路由、對話記憶、自我演化、多帳號輪替、本機 LLM 推理、瀏覽器自動化與 IDE 整合。

關鍵架構決策

執行環境與傳輸層

• Multi-Runtime（AgentRuntime trait）— Claude / Codex / Gemini / OpenAI-compat 四種後端，RuntimeRegistry 自動偵測，逐 Agent 設定寫在 agent.toml [runtime]。
• MCP Server（stdio）（duduclaw mcp-server）透過 stdin/stdout 上的 JSON-RPC 2.0，把通道、記憶、Agent、skill、task、共用 wiki、autopilot 等工具暴露給 AI Runtime。註冊層級在 Agent 端的 <agent>/.mcp.json（v1.8.5 撤回了 v1.8.4 的全域註冊，因為 Claude CLI -p --dangerously-skip-permissions 只會讀取專案層級的 .mcp.json）。Gateway 啟動時會自動為所有 Agent 建立／修復 .mcp.json。
• MCP Server（HTTP/SSE）（duduclaw http-server --bind 127.0.0.1:8765，v1.9.4）— Bearer 驗證的 POST /mcp/v1/call（單次 JSON-RPC 工具呼叫）、GET /mcp/v1/stream（長駐 SSE 事件串流，Bearer 或 ?api_key=）、POST /mcp/v1/stream/call（非同步 + SSE 結果推送）、GET /healthz（免驗證）。Token bucket 速率限制（60 req/min）。mcp_sse_store.rs 用 broadcast channel 管理 SSE 連線。與 stdio 互補，服務外部 HTTP client。
• ACP/A2A Server（duduclaw acp-server）— stdio JSON-RPC 2.0 迴圈，提供 agent/discover、tasks/send、tasks/get、tasks/cancel 方法，並輸出 .well-known/agent.json AgentCard。透過 Agent Client Protocol 支援 Zed / JetBrains / Neovim 等 IDE 整合。
• Agent 目錄與 Claude Code 相容：每個目錄都包含 .claude/、.mcp.json、SOUL.md、CLAUDE.md、CONTRACT.toml、agent.toml、wiki/、SKILLS/、memory/、tasks/、state/。

通道（7 個 + 通用 Webhook）

• Telegram（long polling）— 檔案／照片／貼圖／語音、群組話題（forums/topics）、僅限提及（mention-only）、Whisper 轉錄。
• LINE（webhook）— HMAC-SHA256 簽章、貼圖目錄、逐聊天室設定。
• Discord（Gateway WebSocket）— tokio::select! 心跳、斜線指令、自動建立討論串、語音頻道（Songbird）。v1.9.2 強化：真正的 op 6 RESUME（持久化 session_id + resume_gateway_url + sequence）、停滯監看（超過 2 倍心跳間隔無流量即中斷）、心跳 channel 容量 1→16 並改用 try_send、op 9 加上 1-5 秒抖動、處理 RESUMED dispatch、backoff 上限降為 60 秒。
• Slack（Socket Mode）、WhatsApp（Cloud API）、Feishu（Open Platform v2）、WebChat（/ws/chat + React 前端）。
• 通用 Webhook：POST /webhook/{agent_id} + HMAC-SHA256。
• 通道熱啟動／熱停止：Dashboard 的 channels.add / channels.remove 可直接啟動／中止通道任務，不需重啟 gateway。
• 媒體管線：圖片自動縮放（最大 1568px）+ MIME 偵測 + Vision 整合。

子 Agent 協作編排

• create_agent / spawn_agent / list_agents MCP 工具，搭配 reports_to 階層。
• System prompt 會自動注入「## Your Team」子 Agent 名冊。
• 結構化交接：DelegationEnvelope（context / constraints / task_chain / expected_output），失敗時退回 Raw 格式。
• TaskSpec 工作流：多步驟任務規劃，具備依賴感知排程、自動重試（3 次）、重新規劃（2 次）、持久化。
• 長回應切分：子 Agent 回覆超過通道位元組上限時，會用 channel_format::split_text 切分，並附上 📨 **agent** 的回報 (1/N) / (續 2/N) 標籤（Discord 1900 / Telegram 4000 / LINE 4900 / Slack 3900）。
• 孤兒回應復原：reconcile_orphan_responses 會以原子方式重播 crash／Ctrl+C／熱替換遺留下的 bus_queue.jsonl 紀錄。

對話記憶堆疊

• 原生多輪對話：Claude CLI --resume <session-id>，搭配 SHA-256 決定性 session ID；--resume 失敗時（過期 handle、帳號輪替、未知 stream-json 錯誤）自動退回歷史注入 prompt 的方式。
• 逐輪裁剪（Turn trimming）（超過 800 字元 → 保留頭 300 + 尾 200 + [trimmed N chars]，CJK 安全）。
• Direct API prompt 快取（“system_and_3” 斷點策略，多輪對話約 75% 命中率；純 system-prompt 快取則 95%+）。
• 壓縮摘要在達到 50k token 門檻時注入 system prompt（而非對話輪次本身）。
• Instruction Pinning（v1.8.6 P0）— 使用者第一輪 → 非同步以 Haiku 萃取核心任務 → 存入 sessions.pinned_instructions → 注入到 system prompt 尾端（U 形注意力）。澄清回答會持續累積（≤1000 字元）。
• Snowball Recap（v1.8.6 P0）— 每一輪都在使用者訊息前加上 <task_recap>。零 LLM 成本。
• P2 Key-Fact Accumulator（v1.8.6）— 每個有實質內容的輪次，由 Haiku 萃取 2-4 條關鍵事實 → 存入具 FTS5 索引的 key_facts 表 → 挑最相關的前 3 條注入 system prompt。約 100-150 token，相較 MemGPT 的 6,500 token（−87%）。
• CLI 輕量路徑— call_claude_cli_lightweight() 搭配 --effort medium --max-turns 1 --no-session-persistence --tools ""，用於 metadata 任務。可降低 25-40% 成本。
• 穩定化旗標— --strict-mcp-config（MCP 隔離）+ --exclude-dynamic-system-prompt-sections（跨輪次 prompt 穩定性，減少 10-15% token）。--bare 已於 v1.8.11 移除（會破壞 OS 鑰匙圈憑證查詢）。

演化

• 預測驅動引擎：Active Inference + Dual Process Theory，約 90% 對話零 LLM 成本。可忽略／中等誤差 → 零成本；顯著誤差 → 觸發 GVU 反思；嚴重誤差 → 觸發緊急 GVU 迴圈。
• MetaCognition：每 100 次預測自我校準誤差閾值一次；驅動 Adaptive Depth（3-7 輪 GVU）。
• GVU² 自我博弈迴圈（Generator→Verifier→Updater）：TextGrad 回饋，4+2 層驗證（L1-Format / L2-Metrics / L2.5-MistakeRegression / L3-LLMJudge / L3.5-SandboxCanary / L4-Safety）。自 Evolution v3 起為非預設的 legacy 路徑（agent.toml [evolution] legacy_soul_evolution = true）— 詳見下方 AEE。
• Deferred GVU：梯度累積 + 延遲重試（最多延後 3 次、72 小時區間、相當於 9-21 次有效輪次）。
• MistakeNotebook：跨迴圈的錯誤記憶，防止退化；條目現在帶有決定性的 TrajectoryEvidence（哪個工具／斷言失敗），使反思整併不再輕信未經查證的自陳診斷（Evolution v3）。
• SOUL.md 版本控制：24 小時觀察期 + 自動回滾，寫入採原子操作（暫存檔 + rename）並附 SHA-256 指紋。此機制適用於上方的 legacy GVU 路徑；自 Evolution v3 起 SOUL.md 對 Agent 預設為唯讀（僅操作者／dashboard 可寫入）。
• AEE（Agentic Evolution Engine，v3 預設路徑）：預設的演化目標已從 SOUL.md 換成 playbook：由一組體積小、可個別淘汰、基因狀結構的條目組成（category／signals／關聯 eval case），透過 Gate（決定性、保留否決權）與 Measure（計分、無否決權）的分離、champion + 持平或優於才提交（matches-or-improves）的提交閘，以及條目層級（而非整份檔案）的觀察期來演化。詳見 evolution-engine.md 第十二章與 ../../features/zh-TW/38-aee-playbook-evolution.md。
• Agent-as-Evaluator：獨立的 Evaluator Agent（以 Haiku 控制成本），進行對抗式驗證並輸出結構化 JSON 判定。
• ConversationOutcome：零 LLM 成本的對話結果偵測（TaskType / Satisfaction / Completion），支援 zh-TW + en 雙語。
• 外部因子：使用者回饋、安全事件、通道指標、Odoo 商業情境、同儕 Agent 訊號，皆會餵入預測引擎與 GVU 反思。

Wiki 知識層（v1.8.9）

• 四層架構（受 Vault-for-LLM 啟發）：L0 Identity / L1 Core / L2 Context / L3 Deep。
• 信任權重（frontmatter 中的 trust，0.0-1.0）— 搜尋結果依信任加權分數排序。
• 自動注入：build_system_prompt() 會把 L0+L1 頁面自動注入 WIKI_CONTEXT，涵蓋 CLI／通道回覆／dispatcher 三條路徑，在 Claude / Codex / Gemini / OpenAI 各 runtime 間保持一致。
• FTS5 索引（unicode61 tokenizer）— 每次寫入／刪除都自動同步，也可透過 wiki_rebuild_fts 手動重建。
• 知識圖譜：wiki_graph MCP 工具匯出限制 BFS 深度的 Mermaid 圖；節點形狀依層級區分。
• 去重偵測：wiki_dedup 透過標題比對 + 標籤 Jaccard 相似度（≥0.8）偵測重複頁面。
• 反向 backlink 索引：掃描 related frontmatter 與內文 markdown 連結，建立雙向對應。
• 搜尋篩選：wiki_search / shared_wiki_search 支援 min_trust、layer、expand（1-hop backlink 展開）。
• Shared Wiki：~/.duduclaw/shared/wiki/ 存放跨 Agent 的 SOP、政策、產品規格。可見性由 wiki_visible_to capability 控制。

記憶系統

• 認知記憶（選用）：SqliteMemoryEngine，情節／語意記憶分離，採 Generative Agents 三維加權檢索（Recency × Importance × Relevance）。
• 記憶衰減每日排程：背景任務每 24 小時執行一次 duduclaw_memory::decay::run_decay。低重要性 + 滿 30 天 → 歸檔。已歸檔 + 滿 90 天 → 永久刪除。
• 認知記憶 MCP 工具：memory_search_by_layer（情節／語意篩選）、memory_successful_conversations、memory_episodic_pressure、memory_consolidation_status。
• MemGPT 三層系統（Core Memory、Recall Memory、Archival Bridge、Budget Manager、Consolidation Pipeline，共 6 個 MCP 工具）已於 v1.8.1 移除（−1,985 行程式碼）— 該注入方式讓每個 prompt 膨脹 6,500 token，並造成「lost in the middle」注意力衰退。

Worktree 隔離（v1.6.0）

• Git worktree L0 隔離層— 逐任務檔案系統隔離，成本比容器沙箱低。
• WorktreeManager：create / remove / list / cleanup_stale 生命週期管理。
• 原子合併：dry-run 預檢 → abort → 乾淨才真正合併。以全域 Mutex 保護。
• Snap 工作流：create → execute → inspect → merge/cleanup（判斷邏輯採純函式設計，便於測試）。
• 分支命名：wt/{agent_id}/{adjective}-{noun}，取自 50×50 字詞清單。
• copy_env_files：路徑穿越防護（path traversal jail）+ 拒絕 symlink + 1MB 大小上限。
• 資源上限：每個 Agent 最多 5 個 worktree，總計上限 20 個。

本機推理

• 統一 InferenceBackend trait（duduclaw-inference crate）：llama.cpp（Metal/CUDA/Vulkan/CPU）、mistral.rs（ISQ + PagedAttention + Speculative Decoding）、OpenAI 相容 HTTP（Exo/llamafile/vLLM/SGLang）。
• Confidence Router：LocalFast / LocalStrong / CloudAPI 三層路由，具備 CJK 感知的 token 估算。
• InferenceManager：自動切換的狀態機：Exo P2P → llamafile → Direct backend → OpenAI-compat → Cloud API。
• Exo P2P 叢集（exo_cluster.rs）：分散式推理，可跨機器運行 235B+ 參數模型。
• llamafile manager：子行程生命週期管理、健康監測、在 localhost 提供 OpenAI 相容 API。
• MLX bridge：在 Apple Silicon 上以 Python 子行程呼叫 mlx_lm，用於本機反思 + LoRA。
• MCP 工具：model_list、model_load、model_unload、inference_status、hardware_info、route_query、inference_mode、llamafile_start/stop/list、compress_text、decompress_text。

Token 壓縮

• Meta-Token（LTSC）— Rust 原生、無損、類 BPE 演算法，對結構化輸入可壓縮 27-47%。
• LLMLingua-2— 微軟的 token 重要性剪枝法，可做到 2-5 倍有損壓縮。
• StreamingLLM— attention sink + 滑動視窗 KV-cache。
• 策略選擇器：compress_text 接受 strategy 參數（meta_token / llmlingua / streaming_llm / auto）。

語音管線

• ASR：Whisper.cpp（本機）/ SenseVoice ONNX（本機）/ OpenAI Whisper API / Deepgram（串流）。
• TTS：Piper ONNX（本機）/ MiniMax T2A / Edge TTS / OpenAI TTS。
• VAD：Silero ONNX。
• 音訊解碼：symphonia（OGG Opus、MP3、AAC、WAV、FLAC → PCM）。
• Discord Voice（Songbird）+ LiveKit 多 Agent 語音房。
• ONNX Embedding：BERT WordPiece tokenizer + ONNX Runtime 向量嵌入。

安全性

• Claude Code 安全 hooks（.claude/hooks/）：三階段漸進式防禦，分別是 Layer 1 決定性黑名單（<50ms）、Layer 2 混淆／外洩偵測（YELLOW 以上觸發）、Layer 3 Haiku AI 判斷（僅 RED 觸發）。
• 威脅等級狀態機：GREEN → YELLOW → RED，自動升級／降級（24 小時無事件 → 降 1 級）。
• SOUL.md 漂移偵測（SHA-256 指紋）。
• Prompt injection 掃描器（6 類規則 + XML 分隔符保護）。
• 機密外洩掃描器— 20+ 種樣式（Anthropic/OpenAI/AWS/GitHub/Slack/Stripe/資料庫連線字串）。
• CONTRACT.toml— must_not / must_always 邊界規則，自動注入 system prompt；duduclaw test 紅隊測試 CLI（內建 9 種情境）。
• 統一多來源稽核日誌：audit.unified_log 把 security_audit.jsonl / tool_calls.jsonl / channel_failures.jsonl / feedback.jsonl 整併成統一格式（timestamp / source / event_type / agent_id / severity / summary / details），並在 Logs 頁提供篩選 chip。
• AES-256-GCM 靜態加密— 逐 Agent 金鑰隔離。
• Ed25519 challenge-response WebSocket 驗證。
• 容器沙箱（Docker / Apple Container / WSL2）— --network=none、tmpfs、唯讀 rootfs、512MB 上限。
• 瀏覽器自動化（五層自動路由）：L1 API Fetch → L2 Static Scrape → L3 Headless → L4 Sandbox Container → L5 Computer Use。透過 CapabilitiesConfig 預設拒絕；bash-gate.sh 作為 Layer 1.5，白名單放行 Playwright/Puppeteer。
• CJK 安全位元組切片：duduclaw_core::truncate_bytes / truncate_chars 取代了 31 處不安全的 s[..s.len().min(N)] 寫法（修正 v1.8.11 的多位元組 codepoint panic）。

帳號與成本

• 逐 Agent 模型路由（SDK-first）：agent.toml [model]— preferred（Claude SDK 模型）、local.model、local.use_router、api_mode（cli/direct/auto）、account_pool（詳見下方）。
• 多 OAuth 帳號輪替：OAuth session（Claude Pro/Team/Max，透過 claude auth status；setup-token 帳號則用 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN）+ API key。4 種策略（Priority/LeastCost/Failover/RoundRobin）。速率限制冷卻（2 分鐘）、帳單額度用盡冷卻（24 小時）、預算強制、token 到期追蹤（30 天／7 天預警）。
• 逐 Agent 帳號池（agent.toml [model] account_pool）：限制該 Agent 可使用哪些輪替帳號。作用在候選集合上，排在 provider／health／cooldown／budget 篩選之後、策略執行之前，因此四種策略在縮小後的集合上語意完全不變。條目比對帳號 id 或其 dashboard label（精確比對、去除空白、ASCII 大小寫不敏感；絕不做子字串比對）。Fail-open：若帳號池比對不到任何可用帳號（id 過期、全部在冷卻中），會記一筆 warn 並退回完整帳號集合；過期的帳號池絕不能讓 Agent 無帳號可用。未設定／空值 ⇒ 輪替行為不變。進入點：AccountRotator::select_with_pool / select_for_provider_with_pool。
• 雙派工路徑：子 Agent dispatcher（claude_runner::call_with_rotation）與面向使用者的通道回覆（channel_reply::call_claude_cli_rotated → rotate_cli_spawn_with_pool）都會經過 rotator，各自帶入回覆 Agent 的 account_pool。
• FailureReason 分類— RateLimited / Billing / Timeout / BinaryMissing / SpawnError / EmptyResponse / NoAccounts / Unknown，各分類對應專屬的 zh-TW 使用者訊息，並記錄至 channel_failures.jsonl 稽核紀錄。
• 執行檔探測：which_claude() / which_claude_in_home() 會探測 Homebrew（Intel + Apple Silicon）、Bun、Volta、npm-global、.claude/bin、.local/bin、asdf shims、NVM 版本目錄，修正由 launchd 啟動的 gateway 在 PATH 為空時找不到執行檔的問題。
• CostTelemetry：以 SQLite 追蹤 token 用量，並分析快取效率（cache_read / (input + cache_read + cache_creation)），200K 價格斷崖預警，自適應路由（快取效率 <30% → 轉本機）。MCP 工具：cost_summary、cost_agents、cost_recent。
• Direct API client（direct_api.rs）：純聊天情境略過 Claude CLI，system prompt 加上 cache_control: ephemeral → 快取命中率 95%+。使用單例 reqwest::Client，逾時 120 秒；於所有 OAuth 帳號皆冷卻中時作為備援。

排程

• HeartbeatScheduler：逐 Agent 統一排程——bus 輪詢 + GVU 靜默斷路器 + cron，以 max_concurrent_runs semaphore 限流。
• CronScheduler：讀取 cron_tasks.jsonl（v1.8.12 起加上 cron_tasks.db），依 cron 表達式觸發任務。list_cron_tasks 會回傳所有任務（v1.8.3 起不再依 default_agent 篩選）。schedule_task MCP 工具的 schema 已於 v1.8.12 修正，補上 agent_id 與 name 欄位。
• ReminderScheduler：一次性提醒（相對時間 5m/2h/1d 或 ISO 8601），可用 direct 靜態訊息或 agent_callback 喚醒模式。

Skill 生態系

• 七階段生命週期：Activation → Compression → Extraction → Reconstruction → Distillation → Diagnostician → Gap Analysis。
• GitHub 即時索引— Search API + 24 小時本機快取 + 加權搜尋。
• Skill 自動合成（Phase 3-4）：gap accumulator 偵測重複出現的領域缺口 → 從情節記憶合成 skill（受 Voyager 啟發）→ 帶 TTL 的沙箱試跑 → 跨 Agent 畢業機制。MCP 工具：skill_security_scan、skill_graduate、skill_synthesis_status。
• Rust 原生 Skill 安全掃描器（skill_lifecycle::security_scanner）— 不需 Python 子行程；同時支撐 dashboard 審核、MCP skill_security_scan 工具與沙箱試跑閘。

任務與知識

• Task Board：以 SQLite 管理任務，追蹤狀態／優先順序／指派，並提供即時 Activity Feed WebSocket。MCP 工具：tasks.list/create/update/assign、activity.list/subscribe。
• 共用知識庫：~/.duduclaw/shared/wiki/，具備 Wiki 目標分類（agent/shared/both）。MCP 工具：shared_wiki_ls/read/write/search/delete/stats、wiki_share。
• Autopilot 規則引擎：自動化委派／通知／skill 執行。觸發條件：任務建立、狀態變更、通道訊息、閒置偵測、cron 排程。

整合

• Odoo ERP 橋接（duduclaw-odoo crate）：支援 CE/EE 的 JSON-RPC 中介層，15 個 MCP 工具（CRM/Sales/Inventory/Accounting）、EditionGate 自動偵測、事件輪詢 + webhook。透過 OdooConnectorPool 做逐 Agent 憑證隔離（RFC-21 §2，v1.11.0）。Dashboard 儲存前測試：odoo.test RPC 接受 inline 參數（v1.13.1）— 省略憑證欄位時退回已儲存的密鑰；使用與 odoo.configure 相同的 SSRF／HTTPS／資料庫名稱驗證器；scrub_odoo_error() 將連線錯誤訊息裁剪至 240 字元，避免洩漏 HTML 或 URL。
• Prometheus 指標：gateway HTTP 的 GET /metrics— 請求數、token 用量、耗時直方圖、通道狀態。
• RL 軌跡收集器：在通道互動期間，把逐 Agent 軌跡寫入 ~/.duduclaw/rl_trajectories.jsonl。duduclaw rl export|stats|reward CLI（複合獎勵：outcome × 0.7 + efficiency × 0.2 + overlong × 0.1）。
• BroadcastLayer tracing layer 將即時日誌串流給 WebSocket 訂閱者。
• Dashboard WebSocket 心跳：伺服器每 30 秒送一次 Ping，60 秒未收到 Pong 就關閉閒置連線。Client 端每 25 秒送一次應用層 ping RPC（瀏覽器無法送出 control frame）。

可靠性與治理（v1.9.4）

• duduclaw-durability crate— 五大耐用性支柱：
  • idempotency.rs：以 key 為基礎的去重，防止重複執行。
  • retry.rs：指數退避 + 抖動策略。
  • circuit_breaker.rs：Closed / Open / HalfOpen 三態，搭配 probe_inflight 計數（v1.9.4 修正：OPEN→HALF_OPEN 轉換時會遞增 probe_inflight，避免幽靈探測超額）。
  • checkpoint.rs：可續跑的任務進度。
  • dlq.rs：給終局失敗訊息用的 Dead Letter Queue。
• duduclaw-governance crate（W19-P1 M1-A）— PolicyRegistry（YAML + 熱重載 + 逐 Agent 優先序合併 + fail-safe + 並行 upsert 安全）、四種 PolicyType（Rate / Permission / Quota / Lifecycle）、quota_manager.rs（逐 Agent／逐政策的軟性與硬性配額）、error_codes.rs（QUOTA_EXCEEDED / POLICY_DENIED / …）、審批工作流 + 稽核日誌。預設政策集在 policies/global.yaml。
• LLM fallback 鏈（gateway/llm_fallback.rs）— 主模型逾時／503／429／overloaded 時自動切換到備援模型。is_llm_fallback_error / should_attempt_model_fallback 是有單元測試的純函式。以 char_indices 確保 UTF-8 安全截斷。
• Evolution Events 系統（gateway/evolution_events/）— 30+ 種事件 schema、非同步批次 + 重試發射器、查詢介面、可靠性保證。以 HTTP endpoint 暴露在 gateway 上，並顯示於 Web 的 ReliabilityPage。

記憶評測（v1.9.4 / W21）

• LOCOMO 評測（python/duduclaw/memory_eval/）— retrieval_accuracy、retention_rate、locomo_integrity_check。cron_runner 每日 UTC 03:00 觸發。5 分鐘等級的 smoke_test P0 驗證基本記憶功能。build_golden_qa.py 建立黃金 QA 集；data/golden_qa_set.jsonl 收錄前 200 筆。duduclaw-memory 引擎新增批次查詢 API 供評測使用。
• Python agents/ + mcp/ 模組— agents/capabilities/（manifest + matcher）、agents/routing/（router + resolution + memory_resolver）。mcp/auth/（API Key 附遮罩）、mcp/tools/memory/（store / read / search / namespace / quota，於 execute() 入口強制嚴格 scope 檢查，修補 v1.9.3 的驗證漏洞：先前任何合法 API Key 都能繞過 scope 限制）。

Web 儀表板（24 頁）

• 技術棧：React 19 + TypeScript + Tailwind CSS 4 + shadcn/ui，暖琥珀色主題。
• 即時日誌串流（BroadcastLayer → WebSocket）。
• OrgChart（D3.js 互動式 Agent 階層圖）。
• Memory 頁含 Key Insights 分頁（key_facts 卡片附 access_count 徽章）+ Evolution 分頁（SOUL.md 版本歷史，附前後差異）。
• Logs 頁提供來源篩選 chip + 嚴重度下拉選單 + 依嚴重度上色的左側邊框 + JSON 詳情展開。
• Toast 通知系統（模組層級 event bus、最多 5 則佇列、暖色系樣式）。
• Skill Market 三分頁（Marketplace / Shared Skills / My Skills）。
• Autopilot 設定 + Session Replay + WikiGraph。
• ReliabilityPage（v1.9.4，/reliability 路由）— circuit breaker 狀態、重試統計、DLQ 深度儀表板。呼叫 getEvolutionEvents / getReliabilityStats / getDlqItems。
• i18n：zh-TW / en / ja-JP（600+ 翻譯鍵）。
• Dark/Light 主題（跟隨系統 + 手動切換）。