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- cmdrefactor: rename public project brand to CAPSuleRT23小时前
- deployrefactor: rename public project brand to CAPSuleRT23小时前
- internalrefactor: rename public project brand to CAPSuleRT23小时前
- workerrefactor: rename public project brand to CAPSuleRT23小时前
- .gitignorefeat: add Runtime HTTP query API2天前
- Makefilerefactor: rename public project brand to CAPSuleRT23小时前
- README.mdUpdate README22小时前
- go.modfeat: bootstrap runtime and first agent worker4天前
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CAPSuleRT
CAPSuleRT 将 Agent 视为系统级执行实体，统一管理其生命周期、资源预算、上下文数据、任务依赖、进程执行、结果提交和运行状态。
项目运行在 Agent 应用与 Linux 操作系统之间。上层框架仍可使用 DAG、Graph 或其他方式描述业务流程；CAPSuleRT 负责将任务安全、稳定地落到本地进程和内核资源上。
当前版本面向 openEuler/Linux 单机环境，核心能力包括：
名称含义
CAPSuleRT 由两部分组成：
该名称对应项目的核心目标：在系统压力和上下文复用之间进行调度，同时为每个 Agent 提供独立、可验证的执行舱。
项目定位
CAPSuleRT 解决的是多 Agent 执行过程中的系统问题，而不是替代业务编排框架。
CAPSuleRT 不限定 Agent 的实现方式。当前 Worker 以本地进程为执行单元，可运行 Python、Go 或其他可执行程序。
核心能力
Agent Control Block
每个 Agent 由 Agent Control Block（ACB）描述。ACB 贯穿提交、调度、执行和结果发布全过程，保存：
执行生命周期：
调度状态：
cgroup v2 资源隔离
CAPSuleRT 为每个 Agent 创建独立 cgroup，可配置：
memory.max；memory.swap.max；pids.max。Runtime 会收集：
Agent 超时或失败时，Runtime 使用
cgroup.kill清理整个进程树，避免只终止父进程后遗留子进程。因此，每个 Agent 都是独立的资源与故障域。
CAPS 调度策略
CAPS 是 CAPSuleRT 的核心调度策略。它综合考虑：
简化后的评分形式：
CAPS 的目标不是单纯追求最早提交优先，而是在当前机器状态下选择综合执行成本更低的 Ready Agent。
项目同时保留 FIFO Policy，便于进行行为对照和回归测试。
ContextFS
ContextFS 是 CAPSuleRT 的内容寻址上下文存储。
主要能力：
目录结构：
不同逻辑名称只要解析到相同 Digest，就会共享同一个物理对象，并在 CAPS 调度中获得相同的上下文亲和收益。
Agent 工作区
ContextFS 中的不可变对象不会直接交给 Agent 修改。Runtime 会为每个 Agent 创建独立工作区：
物化过程：
FICLONEreflink；该机制保证：
事务化输出
Agent 不直接写入最终结果目录，而是写入独立 staging：
提交前会检查：
提交成功后生成：
Manifest 记录：
最终结果目录通过同一文件系统上的原子 rename 发布，避免下游观察到半成品。
输出完整性验证
进程退出码为零并不代表任务结果已经可信。
CAPSuleRT 将任务成功定义为：
在下游消费结果前，Runtime 会重新验证：
验证成功后：
DAG 依赖与失败传播
任务可以声明上游依赖：
下游 Agent 只有在所有上游任务满足以下条件后才会进入调度候选集合：
故障传播规则：
BLOCKED Agent 不会创建：
统一事件流
CAPSuleRT 将运行时关键行为转换为统一事件：
每个事件包含：
事件通过异步总线写入：
Runtime API 和 CLI 均以统一事件模型为查询基础。
系统架构
flowchart TB Client["Agent Application / Workflow Framework"] CLI["capsulectl"] API["Runtime HTTP API"] Metrics["Prometheus Metrics"] EventBus["Unified Event Bus"] Scheduler["Concurrent Scheduler"] DAG["DAG Dependency Gate"] CAPS["CAPS Policy"] PSI["Linux PSI Reader"] Registry["Context Registry"] Workspace["Workspace Executor"] Output["Transactional Output Executor"] Runner["Process Runner"] ContextFS["ContextFS"] Cgroup["cgroup v2 Manager"] Process["Agent Process Tree"] Committed["Committed Output Store"] Client --> Scheduler CLI --> API API --> Scheduler API --> EventBus API --> Metrics Scheduler --> DAG Scheduler --> CAPS CAPS --> PSI CAPS --> Registry Registry --> ContextFS Scheduler --> Workspace Workspace --> ContextFS Workspace --> Output Output --> Runner Runner --> Cgroup Cgroup --> Process Output --> Committed Scheduler --> EventBus完整执行路径：
项目结构
运行环境
推荐环境：
无 cgroup 模式可用于本地功能验证；完整资源隔离需要 cgroup v2 和 systemd delegation。
快速开始
1. 检查环境
检查 cgroup v2：
预期输出：
检查 PSI：
2. 构建
构建全部命令：
3. 运行测试
发布前完整检查：
4. 启动本地 Runtime API
无 cgroup 模式：
Runtime 默认仅监听 Loopback，不直接暴露到外部网络。
5. 查询 Runtime
另开终端：
cgroup v2 配置
查看当前控制器：
至少应包含：
内核启动参数可通过以下命令检查：
目标环境需要启用：
systemd 服务需要委派相应控制器：
仓库
deploy/systemd/中包含各模块演示单元。部署前需要根据实际环境调整：User；Group；WorkingDirectory；ExecStart；运行演示
PSI 读取
并发 Scheduler
CAPS 调度
Context Affinity
ContextFS
ContextFS 与 Scheduler 集成
隔离工作区
事务输出
DAG 与输出完整性
统一事件流
HTTP API 综合演示
Runtime HTTP API
默认地址：
健康检查
就绪检查
以下状态会使 Runtime 返回不就绪：
Runtime 状态
Agent 列表
查询参数：
phaseQUEUED、RUNNING、SUCCEEDED、FAILED或BLOCKEDlimit示例：
单个 Agent
事件查询
查询参数：
sincelimitkindagent_idphase示例：
capsulectl
安装：
常用命令：
指定 Runtime 地址：
或者：
Prometheus 指标
接口：
主要指标：
capsulert_upcapsulert_readycapsulert_runtime_uptime_secondscapsulert_scheduler_startedcapsulert_scheduler_stoppedcapsulert_scheduler_workerscapsulert_scheduler_queue_depthcapsulert_scheduler_queue_capacitycapsulert_scheduler_agents{phase=...}capsulert_event_bus_published_totalcapsulert_event_bus_delivered_totalcapsulert_event_bus_sink_errors_totalcapsulert_event_bus_queue_depthcapsulert_event_sequence查询：
Prometheus 配置示例：
设计约束
CAPSuleRT 当前实现遵循以下约束：
项目边界
当前版本聚焦单机多 Agent 执行，尚未覆盖：
这些能力不影响当前单机 Runtime 的完整执行闭环。
验证范围
仓库中的测试和演示覆盖：
完整回归命令：
运行时闭环
CAPSuleRT 当前已经形成以下完整闭环：
CAPSuleRT — Context-aware scheduling inside a verified Agent execution capsule.