Active Horizons【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/rufloHorizonObjectiveCurrent MilestoneProgressTarget DateDrifthorizon-db-migrationMigrate storage to new schemam3 (data portability)60%2026-09-15timeline drifthorizon-rag-evalBuild RAG evaluation suitem2 (corpus assembly)35%2026-09-30noneResearch StateReportTopicEvidence GradeRecommendationsresearch-synthesis/rag-eval-planRAG evaluation methodologyHigh3 actions listedresearch-synthesis/vector-dimEmbedding dimension tradeoffsMedium2 actions listed表格设计要点horizons 部分严格对应契约字段objective / current milestone / progress % / target date / drift status研究部分标注证据等级与建议条数帮助用户优先处理高置信度结论。若用户传入 $ARGUMENTS如指定主题命令应按语义过滤后只呈现相关行。 ## 五、命名空间治理legacy 与 canonical 的映射 /goals 依赖的 horizons、research-synthesis 等命名空间并非规范命名的终点。根据 [plugins/ruflo-goals/docs/adrs/0001-goals-contract.md](https://link.gitcode.com/i/046cd606bd39b17283e1766d5a2302bd)该插件的六个命名空间早于 ruflo-agentdb ADR-0001 的 plugin-stem-intent 命名规范当前处于legacy 读取 新写入待迁移的过渡态 | Legacy当前 | Canonical未来 | 状态 | |---|---|---| | adr | adr-patterns归 ruflo-adr 所有 | 遵从 canonical 所有者本插件不再写入 | | dossier | dossier | 已记录的 base-name 例外同 federation | | research | goals-research | legacy 读取 新写入待定 | | research-sources | goals-research-sources | legacy 读取 新写入待定 | | horizons | goals-horizons | legacy 读取 新写入待定 | | horizon-sessions | goals-horizon-sessions | legacy 读取 新写入待定 | **对新写入的约束**本插件的新写入应当使用 canonical kebab-case 形式如 goals-horizons**对读取的约束**/goals 这类读取命令需要同时检查新旧两套命名空间以保证向后兼容。另外pattern、claude-memories、default 是保留命名空间禁止被任何插件遮蔽。理解这一点对维护 /goals 至关重要它读取的 horizons 可能在未来被迁移为 goals-horizons实现时应做双路径回退。 ## 六、命令背后的完整工作流规划 → 研究 → 跟踪 → 总览 /goals 的四个步骤看似简单实际是整个 ruflo-goals 能力闭环的出口。README 的 Selection guide 给出了四类任务的选型 | 你面对的问题 | 使用 | |---|---| | 一个问题question | deep-researcher / deep-research | | 一个待展开的种子实体seed entity | dossier-investigator / dossier-collect | | 一个多步目标multi-step objective | goal-planner / goal-plan | | 一个长期运行的目标long-running objective | horizon-tracker / horizon-track | ### 6.1 长期目标怎么进入 horizonshorizon-tracker [plugins/ruflo-goals/agents/horizon-tracker.md](https://link.gitcode.com/i/ef177d7f593b90518291bade92e801b3) 规定了跨会话跟踪的六个阶段**初始化**定义成功标准、目标日期、3-7 个里程碑写入 horizons→ **session check-in**每个会话开始先 memory_retrieve 回放状态→ **进度记录**更新里程碑中间发现写入 horizon-sessions→ **session check-out**持久化状态与剩余工作量估计→ **里程碑完成**核对完成标准后推进→ **漂移检测**timeline/scope/approach/dependency/priority 五类漂移。其中三条原则直接决定了 /goals 数据的可信度 - **Always check in**每个会话的第一个动作就是回放 horizon 状态 - **Milestones are binary**里程碑要么达标要么未达标不存在部分完成 - **Memory is the thread**跨会话连续性完全依赖已存储的状态。 ### 6.2 研究报告怎么进入 research-synthesisdeep-researcher research-synthesize 研究链路分两段deep-researcher[agents/deep-researcher.md](https://link.gitcode.com/i/51852507abf6c935fff91458bd13070a)把问题拆成 3-7 个子问题依次执行知识检索memory_search_unified、agentdb_pattern-search、主动研究WebSearch、代码库 grep/read、交叉验证最后把原始发现写入 research 与 research-sourcesresearch-synthesize[skills/research-synthesize/SKILL.md](https://link.gitcode.com/i/22e5ea4e30476c6d41cc0ed04ef787a9)再把分散发现聚合成带证据分级、矛盾消解与建议的报告写入 research-synthesis。/goals 的研究状态列正是这条链路的末端产物。 ### 6.3 目标如何被规划出来goal-plannerGOAP goal-planner[agents/goal-planner.md](https://link.gitcode.com/i/0dca232126f90f95c2a5cacdedc1e1e4)采用 Goal-Oriented Action PlanningGOAP用 A* 在状态空间中搜索最优动作序列评估动作的前置条件preconditions、效果effects与成本cost执行阶段以 OODA 循环Observe-Orient-Decide-Act监控偏差并按需重规划。它支持 Focused确定性动作直行、Closed单域受限规划、Open跨域创造性组合三种执行模式规划产物存入 goap-plans 命名空间执行轨迹通过 hooks_intelligence_trajectory-* 记录用于后续学习。规划器产出的任务可作为 horizon 里程碑的落地执行单元最终状态同样汇聚到 /goals 的总览中。 ## 七、契约保障smoke 测试作为验收门禁 /goals 命令及其插件的结构契约由 [plugins/ruflo-goals/scripts/smoke.sh](https://link.gitcode.com/i/16ae98c59c7ca6a2e3c7b12071d613a8) 守护。运行方式 bash bash plugins/ruflo-goals/scripts/smoke.sh # Expected: 10 passed, 0 failed【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Active Horizons
Active Horizons【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/rufloHorizonObjectiveCurrent MilestoneProgressTarget DateDrifthorizon-db-migrationMigrate storage to new schemam3 (data portability)60%2026-09-15timeline drifthorizon-rag-evalBuild RAG evaluation suitem2 (corpus assembly)35%2026-09-30noneResearch StateReportTopicEvidence GradeRecommendationsresearch-synthesis/rag-eval-planRAG evaluation methodologyHigh3 actions listedresearch-synthesis/vector-dimEmbedding dimension tradeoffsMedium2 actions listed表格设计要点horizons 部分严格对应契约字段objective / current milestone / progress % / target date / drift status研究部分标注证据等级与建议条数帮助用户优先处理高置信度结论。若用户传入 $ARGUMENTS如指定主题命令应按语义过滤后只呈现相关行。 ## 五、命名空间治理legacy 与 canonical 的映射 /goals 依赖的 horizons、research-synthesis 等命名空间并非规范命名的终点。根据 [plugins/ruflo-goals/docs/adrs/0001-goals-contract.md](https://link.gitcode.com/i/046cd606bd39b17283e1766d5a2302bd)该插件的六个命名空间早于 ruflo-agentdb ADR-0001 的 plugin-stem-intent 命名规范当前处于legacy 读取 新写入待迁移的过渡态 | Legacy当前 | Canonical未来 | 状态 | |---|---|---| | adr | adr-patterns归 ruflo-adr 所有 | 遵从 canonical 所有者本插件不再写入 | | dossier | dossier | 已记录的 base-name 例外同 federation | | research | goals-research | legacy 读取 新写入待定 | | research-sources | goals-research-sources | legacy 读取 新写入待定 | | horizons | goals-horizons | legacy 读取 新写入待定 | | horizon-sessions | goals-horizon-sessions | legacy 读取 新写入待定 | **对新写入的约束**本插件的新写入应当使用 canonical kebab-case 形式如 goals-horizons**对读取的约束**/goals 这类读取命令需要同时检查新旧两套命名空间以保证向后兼容。另外pattern、claude-memories、default 是保留命名空间禁止被任何插件遮蔽。理解这一点对维护 /goals 至关重要它读取的 horizons 可能在未来被迁移为 goals-horizons实现时应做双路径回退。 ## 六、命令背后的完整工作流规划 → 研究 → 跟踪 → 总览 /goals 的四个步骤看似简单实际是整个 ruflo-goals 能力闭环的出口。README 的 Selection guide 给出了四类任务的选型 | 你面对的问题 | 使用 | |---|---| | 一个问题question | deep-researcher / deep-research | | 一个待展开的种子实体seed entity | dossier-investigator / dossier-collect | | 一个多步目标multi-step objective | goal-planner / goal-plan | | 一个长期运行的目标long-running objective | horizon-tracker / horizon-track | ### 6.1 长期目标怎么进入 horizonshorizon-tracker [plugins/ruflo-goals/agents/horizon-tracker.md](https://link.gitcode.com/i/ef177d7f593b90518291bade92e801b3) 规定了跨会话跟踪的六个阶段**初始化**定义成功标准、目标日期、3-7 个里程碑写入 horizons→ **session check-in**每个会话开始先 memory_retrieve 回放状态→ **进度记录**更新里程碑中间发现写入 horizon-sessions→ **session check-out**持久化状态与剩余工作量估计→ **里程碑完成**核对完成标准后推进→ **漂移检测**timeline/scope/approach/dependency/priority 五类漂移。其中三条原则直接决定了 /goals 数据的可信度 - **Always check in**每个会话的第一个动作就是回放 horizon 状态 - **Milestones are binary**里程碑要么达标要么未达标不存在部分完成 - **Memory is the thread**跨会话连续性完全依赖已存储的状态。 ### 6.2 研究报告怎么进入 research-synthesisdeep-researcher research-synthesize 研究链路分两段deep-researcher[agents/deep-researcher.md](https://link.gitcode.com/i/51852507abf6c935fff91458bd13070a)把问题拆成 3-7 个子问题依次执行知识检索memory_search_unified、agentdb_pattern-search、主动研究WebSearch、代码库 grep/read、交叉验证最后把原始发现写入 research 与 research-sourcesresearch-synthesize[skills/research-synthesize/SKILL.md](https://link.gitcode.com/i/22e5ea4e30476c6d41cc0ed04ef787a9)再把分散发现聚合成带证据分级、矛盾消解与建议的报告写入 research-synthesis。/goals 的研究状态列正是这条链路的末端产物。 ### 6.3 目标如何被规划出来goal-plannerGOAP goal-planner[agents/goal-planner.md](https://link.gitcode.com/i/0dca232126f90f95c2a5cacdedc1e1e4)采用 Goal-Oriented Action PlanningGOAP用 A* 在状态空间中搜索最优动作序列评估动作的前置条件preconditions、效果effects与成本cost执行阶段以 OODA 循环Observe-Orient-Decide-Act监控偏差并按需重规划。它支持 Focused确定性动作直行、Closed单域受限规划、Open跨域创造性组合三种执行模式规划产物存入 goap-plans 命名空间执行轨迹通过 hooks_intelligence_trajectory-* 记录用于后续学习。规划器产出的任务可作为 horizon 里程碑的落地执行单元最终状态同样汇聚到 /goals 的总览中。 ## 七、契约保障smoke 测试作为验收门禁 /goals 命令及其插件的结构契约由 [plugins/ruflo-goals/scripts/smoke.sh](https://link.gitcode.com/i/16ae98c59c7ca6a2e3c7b12071d613a8) 守护。运行方式 bash bash plugins/ruflo-goals/scripts/smoke.sh # Expected: 10 passed, 0 failed【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考