DuDuClaw 架構總覽

架構總覽（依 v1.67.0 校對）

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 / Antigravity / Grok CLI（另有 OpenAI 相容 API）作為 AI 後端（Gemini CLI 後端已移除，Antigravity 仍受支援），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）— runtime_catalog.rs 中有 12 個 runtime id：11 個 CLI 後端（Claude、Codex、Antigravity（agy）、Grok、Qwen Code、Kimi Code、GitHub Copilot CLI、Kiro、Cursor、Mistral Vibe、OpenCode），加上 OpenAI-compat HTTP。其中 4 個 CLI 與 OpenAI-compat 各有自己的模組；其餘 7 個 CLI 共用一個通用的 print-mode runtime。RuntimeRegistry 自動偵測，逐 Agent 設定寫在 agent.toml [runtime] provider。
跨 runtime failover 的模型替換（failover.rs）：當 [runtime] fallback 把呼叫轉到不同的 provider 時，備援 runtime 不再沿用主要 runtime 的模型 id（過去 codex Agent 的 gpt-5.4 會被拿去丟給 Claude runtime）。模型依四個有序分支解析：① agent.toml [model] fallbacks 中第一個明確屬於備援 runtime 模型家族的項目（帶 provider/model 前綴的會去掉前綴）；② 若該 runtime 本來就能服務所要求的模型，則保留原模型（openai_compat 不宣告模型家族，靠這條分支繼續代理任意 id）；③ runtime catalog 為該後端列出的第一個模型；④ 以上皆無則拒絕 spawn，回報 no model configured for fallback runtime <P>，並記為一次失敗的嘗試。每次替換都會輸出 warn!，帶有 agent / from_runtime / to_runtime / from_model / to_model。
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 與 A2A— duduclaw acp（等同 duduclaw acp client）透過 stdio 實作 Agent Client Protocol v1，服務 Zed / JetBrains / Neovim 的 agent 面板。duduclaw acp server（舊名 acp-server，已在 v1.69.0 移除）提供 A2A：message/send 會附加到 bus_queue.jsonl，tasks/get 把 bus 的觀察結果對應回 A2A 狀態，Agent Card 位於 /.well-known/agent-card.json（舊路徑 /agent.json 為別名）。
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（11 個）

Telegram（long polling）— 檔案／照片／貼圖／語音、群組話題（forums/topics）、僅限提及（mention-only）、透過 OpenAI Whisper API 轉錄語音。
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）只存在於啟用非預設 discord-voice feature 的建置，正式發布的執行檔不含此 feature。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 60 秒。
Slack（Socket Mode）、WhatsApp（Cloud API webhook，簽章驗證 fail-closed）、Feishu（Open Platform v2）、Google Chat（webhook，JWT 驗證）、Microsoft Teams（Azure Bot / Connector v3，JWT 驗證）、WeCom（HMAC-SHA1 + AES-256-CBC）、DingTalk（HMAC-SHA256 + 時間窗）、WebChat（/ws/chat + React 前端）。
通用的 POST /webhook/{agent_id} endpoint 從未掛載，已於 v1.66 移除；入站 webhook 屬於各個通道與 Odoo（POST /webhook/odoo）。
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；未公布實測命中率）。
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；設計上多數對話結束時不需呼叫 LLM（未公布實測比例）。中等誤差存為情節記憶；顯著誤差啟動一輪 AEE 演化；嚴重誤差（或連續三次顯著誤差）啟動緊急回合；可忽略誤差中有一小部分探索比例（ε，下限 5%）也會啟動一輪。
MetaCognition：每 100 次預測自我校準誤差閾值一次。
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 對 Agent 唯讀（Evolution v3 WP1.1，只有操作者／dashboard 可寫入）。舊的 Generator→Verifier→Updater 改寫路徑、SOUL.md 版本控制、24 小時觀察期與自動回滾已於 2026-09-29（S11）移除：既然沒有任何機制能代 Agent 寫這個檔案，它們守護的路徑本身早已不存在。
AEE（Agentic Evolution Engine，唯一的演化引擎）：演化目標是 playbook，SOUL.md 不在其中。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演化回合。

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 / Antigravity / Grok / OpenAI-compat 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（兩種 scope 皆可）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。

本機推理

統一 InferenceBackend trait（duduclaw-inference crate）：OpenAI 相容 HTTP（llama-server/Ollama/vLLM/SGLang/llamafile）。行程內的 llama.cpp、mistral.rs 與 MLX 後端已於 2026-09 移除，正式發布的執行檔從未編譯過它們；請改跑本機的 OpenAI 相容伺服器。
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：llamafile → Direct backend → OpenAI-compat → Cloud API。
llamafile manager：子行程生命週期管理、健康監測、在 localhost 提供 OpenAI 相容 API。
MCP 工具：model_list、model_load、model_unload、inference_status、hardware_info、route_query、inference_mode、llamafile_start/stop/list。

Token 壓縮

回覆路徑的預算管線（gateway/prompt_compression.rs）：TurnTrim → DropOldestToolEchoes → BisectAndSummarize，會考量成本壓力，token 估算 CJK 安全；近期快取效率高於 50% 且預算超出低於 15% 時略過。
早期的 Meta-Token（LTSC）／LLMLingua-2／StreamingLLM 壓縮器及其 compress_text / decompress_text 工具已於 v1.33 移除。

語音管線

HTTP endpoints：POST /api/stt（OpenAI 相容的轉錄 API 或本機指令範本；未設定 STT provider 時回 501）、POST /api/tts，後端為 Piper（本機）／Edge TTS／MiniMax T2A／OpenAI TTS。
Telegram 語音：透過 OpenAI Whisper API 轉錄、以 Edge TTS 回覆，兩者皆為寫死的設定；dashboard 的語音設定不會作用到這條路徑。
正式發布的執行檔不含：行程內 Whisper（whisper feature）、ONNX embedding（onnx feature）與 Discord 語音（discord-voice feature）。
此處過去列出的 SenseVoice、Deepgram、Silero VAD、symphonia 解碼與 LiveKit 語音房，都沒有對應的程式碼。詳見 docs/features/zh-TW/14-voice-pipeline.md。

安全性

Claude Code PreToolUse hooks（由 agent_hook_installer 逐 agent 裝進 <agent_dir>/.claude/settings.json）：duduclaw hook agent-file-guard（Rust 子命令，matcher Write|Edit|MultiEdit|NotebookEdit|Bash，指令帶 --agent 與 --home；擋正規樹外的 agent 結構檔、擋寫自己的 SOUL.md 與 CONTRACT.toml、擋跨 agent 寫入，員工身分的呼叫者在 DuDuClaw 資料目錄裡只能寫自己的 agent 目錄與 attachments/，並以解析符號連結後的實際路徑判斷；另含 org_field_guard 對 reports_to／department／name／[capabilities]／[delegation]／[acp] 的欄位級凍結，以及員工自己 agent.toml 中可編輯清單以外所有區段的凍結；Bash 通道是減速帶，Read 不在涵蓋範圍，規則與限制見 05-security-defense.md）與 duduclaw hook data-file-guard（RFC-23 §14.4，matcher Read|Bash，只有去識別化生效時才武裝；它是 Bash 檔名啟發式，並非沙箱。H10 2026-09 已取代原本在 Windows 上失效的 shell 腳本）。2026-04 的三階段 shell 腳本防禦與其 GREEN／YELLOW／RED 威脅等級狀態機已於 ba015a48 移除，詳見 docs/features/zh-TW/05-security-defense.md。
SOUL.md 漂移偵測（SHA-256 指紋，.soul_history/ 保留最多 10 個版本備份）。
Prompt injection 掃描器（input_guard，11 類規則，阻擋門檻 60，先 NFKC 正規化，英文＋zh-TW 樣式，XML 分隔符保護）。
機密外洩掃描器— 19 種機密樣式（Anthropic / OpenAI / AWS / GitHub / GitLab / Slack / Stripe / Google / SendGrid / JWT / PEM 金鑰，以及金鑰或密碼的賦值）加上高熵值檢查，由 skill 安全掃描器使用。
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。
Dashboard／WebSocket 驗證：JWT 帳號登入（密碼以 Argon2id 雜湊存於 users.db）或 gateway 管理員 token。早期的 Ed25519 challenge-response 路徑已從 gateway 移除，從來沒有任何設定能啟用它。Ed25519 仍用在授權簽章、更新驗證與 relay 裝置協定。
容器沙箱：有兩條獨立路徑。逐員工的任務沙箱（agent.toml [container] sandbox_enabled）把被委派任務的 AI CLI 放進唯讀、非 root、有資源上限的 Docker 容器（只支援 Docker，需要 network_access = true，不能用時任務失敗；見任務沙箱指南）。PTC execute_program 與 secaudit PoC 步驟使用的腳本沙箱跑在 Docker 上（Windows 先試 WSL2），--network=none、唯讀根檔案系統，只掛一個唯讀的私有腳本目錄；不能用時 PTC 不執行腳本，除非設 [container.sandbox] script_when_unavailable = "run_unsandboxed"，PoC 則永遠不在主機上執行。
瀏覽器自動化與 Computer Use：agent 自行選擇的兩個抓取工具與可選的瀏覽器 server，沒有自動路由器：L1 web_fetch_cached（經 SSRF 閘、帶快取的 HTTP）、L2 web_extract（CSS 選擇器爬取）。L5 電腦操作跑在 computer_use_orchestrator 啟動的容器裡（映像 ghcr.io/zhixuli0406/duduclaw-computer-use:v<version>，不會自動下載，動作以 xdotool 執行），由 agent 透過八個 computer_* MCP 工具驅動，duduclaw mcp-server 行程會把這些呼叫透過簽章的 loopback 路由轉給 gateway 持有的 session（POST /api/internal/computer-use、computer_use_sessions/；網路只通到逐 agent 的 allowed_domains 主機，並在 session 啟動時釘住位址）。聊天觸發的迴圈與 native 主機桌面模式已移除。L3 headless 是可選的逐 agent Playwright／Browserbase MCP server（.mcp.json）。透過 CapabilitiesConfig（computer_use／browser_via_bash／allowed_tools／denied_tools）預設拒絕。死碼 browser_router.rs 的五層路由器與它的「L4 Sandbox Browser」層級已於 2026-09 移除。
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。
逐模型成本彙總（CostTelemetry::summary_by_model）：token_usage 自第一版 schema 起就有 model 欄位，但所有彙總都只按 agent / user / day 分組，「錢花在哪個模型上？」無從回答。summary_by_model(agent_id: Option<&str>, since_unix) 依模型分組（花費最高者在前；沒有記錄模型 id 的列歸入 "(unknown)"，不做猜測），並回報 requests / input_tokens / output_tokens / cache_read_tokens / cache_creation_tokens / cost_millicents + cost_usd / cache_efficiency。成本是各列已儲存 cost_millicents 的加總，與其他彙總走同一條定價路徑（cost_for，於記錄時只套用一次），不重新推算；cost_usd 僅為單位換算。以加法方式對外提供：MCP 的 cost_summary 與 cost_agents 回應在同一時間窗新增 by_model 陣列（cost_agents 原本的 agent 列改放到 agents 鍵下，因為頂層 JSON 陣列無法附帶具名的同層欄位），儀表板 RPC cost.by_model（參數 agent_id?、days?，預設 7，限制在 1–365）則在與其他 cost.* 相同的 admin 閘門下回傳彙總。cost_summary / cost_agents 內部若彙總失敗，會退化為空的 by_model，不會讓呼叫者實際發出的請求失敗。
Direct API client（direct_api.rs）：純聊天情境略過 Claude CLI，system prompt 加上 cache_control: ephemeral（未公布實測命中率）。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，涵蓋 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）。排程以 tasks_create + schedule 建立；較舊的 schedule_task MCP 工具已在 v1.69.0 移除。
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

六階段生命週期：Activation → Compression（三層漸進式載入）→ Extraction → Distillation → Diagnosis → Gap Analysis。原本的 Reconstruction 階段沒有呼叫端，已於 2026-09 移除。
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；預設關閉（agent.toml [evolution] skill_synthesis_enabled）。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。儀表板 RPC：tasks.list/create/update/remove/assign、activity.list；agent MCP 工具：tasks_list、tasks_create、tasks_update、tasks_claim、tasks_complete、tasks_block、activity_list、activity_post。AI 員工要改動不屬於自己的任務（不是受派者、認領者或建立者；complete 與 block 只認受派者與認領者）時，必須與受派者有委派關係；也不能新增、移除或調換 outcome:…、grant:…、auto-research 這幾個控制用 tag；goal 任務的 title、description、acceptance_criteria 對 AI 員工凍結。
共用知識庫：~/.duduclaw/shared/wiki/，具備 Wiki 目標分類（agent/shared/both）。MCP 工具：wiki_ls/read/write/search/stats/lint 搭配 scope="shared"（六個 shared_wiki_* 寫法已在 v1.69.0 移除），另有 shared_wiki_delete 與 wiki_share。
Autopilot 規則引擎：自動化委派／通知／skill 執行。新規則可用的觸發事件（12 種）：task_created、task_updated、task_status_changed、activity_new、channel_message、agent_idle、run_at_risk、os_file、os_frontmost、tick、security_event、odoo_event；cron_tick 從不送出，v1.67.1 起建立時拒絕（23-autopilot-engine）。

整合

Odoo ERP 橋接（duduclaw-odoo crate）：支援 CE/EE 的 JSON-RPC 中介層，17 個 MCP 工具（CRM/Sales/Inventory/Accounting）、EditionGate 自動偵測、事件輪詢 + POST /webhook/odoo（兩者預設關閉），餵給 odoo_event autopilot 規則。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，涵蓋 failover、wiki 信任、決策延續、prompt 壓縮、常駐感測（tick_*）、goal loop 與 live-fork 計數器。請求數／token／耗時／session／通道／預算等序列從未遞增，已於 v1.66 移除。
RL 軌跡收集器：在通道互動期間，把逐 Agent 軌跡寫入 ~/.duduclaw/rl_trajectories.jsonl。用來匯出這些軌跡的 duduclaw rl CLI 已於 2026-09 移除。
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（🗑️ 已於 2026-07-04 commit b0639b96 中移除）— 該 crate 包含五大耐用性支柱（idempotency、retry、circuit_breaker、checkpoint、dlq）。經確認在正式程式碼中沒有任何呼叫端，遂被移除。gateway 的 LLM fallback 鏈改用其他機制（見 gateway/failover.rs）。checkpoint 保存／復原／分叉等歷史功能在現行程式碼中不可用。
duduclaw-governance crate（🗑️ 已於 b0639b96 移除）— 它的 rate／permission／quota／lifecycle 政策沒有任何執行者，dashboard 的 Governance 頁與相關 RPC 已於 v1.66 移除。速率限制、委派政策 + MCP scope、授權配額各自另行強制。
LLM fallback 鏈（gateway/failover.rs 的 failover::model）— 三層備援（帳號 → 模型 → runtime，2026-09-29 起同屬一個模組樹）的第二層：主模型逾時／503／429／overloaded 時自動切換到較輕的備援模型，帳務錯誤一律不觸發。is_llm_fallback_error / should_attempt_model_fallback 是有單元測試的純函式，各派工路徑一律呼叫合併後的決策 FailoverManager::model_fallback_for。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 是手動執行的 CLI 入口（python -m memory_eval.cron_runner smoke_test|weekly_kpis|monthly_locomo），repo 內沒有任何東西排程它。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

技術棧：React 19 + TypeScript + Tailwind CSS 4 + Base UI + 共用的 mds 元件庫。
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）+ 自主進化分頁（停滯警示、駁回統計、playbook 規則卡）。
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。
Reliability 頁：evolution 事件查詢與逐 Agent 可靠性摘要（audit.evolutionQuery、audit.reliabilitySummary）。
i18n：zh-TW / en / ja-JP（600+ 翻譯鍵）。
Dark/Light 主題（跟隨系統 + 手動切換）。