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- ExecutionMode enum: SshCli (orchestrator dispatches) | HttpPull (agent pulls) - SSH CLI executor: spawn remote agents via ssh + CLI template - Local subprocess as SSH special case (localhost) - HostConfig with capability matching and load-based selection - Dispatch loop: scan created tasks → select host → execute → update - CliAdapterConfig: CLI templates for Codex and Claude Code - Structured prompt construction (Issue → goal/constraints/validation) - Output parsers: Codex JSON, Claude Code JSON, raw fallback - TaskStatus::ReviewPending + review_count loop limit - Forgejo webhook: pull_request (opened→review_pending, merged→completed) - Forgejo webhook: push events (task/* branch → last_activity_at) - HTTP API: dequeue only returns http_pull tasks - HTTP API: status update only for http_pull mode - Token auth config for http_pull agents - Adapter module rewritten: AgentAdapter trait removed → config-driven CLI templates - New fields: execution_mode, assigned_host, branch_name, pr_title, last_activity_at, review_count - 30/30 tests pass
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## Context
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`adapter-cross-machine-revision` change 设计了纯 Pull 模型（Agent 主动调 HTTP API），但分析后发现 Pull 模型不是 subprocess CLI 的跨机等价——控制权、上下文传递、生命周期管理都不同。
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真正的跨机等价是 **SSH + CLI**：Orchestrator 通过 SSH 在远程主机上 spawn Agent CLI，与本地 subprocess 完全一致的执行模型。
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同时，HTTP Pull 对外部 Agent（OpenClaw/Jeeves、Hermes）仍有价值。因此需要双执行模型。
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## Goals / Non-Goals
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**Goals:**
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- SSH + CLI 作为主执行模式（Orchestrator 主动调度、构造上下文、控制生命周期）
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- HTTP API 保留给外部 Agent 自主接入
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- 每种 Agent 类型定义为 CLI 模板 + 输出解析器
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- 远程主机管理（SSH 连接、CLI 可用性检查）
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**Non-Goals:**
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- 不实现 Agent daemon（Phase 1 用 SSH + CLI 足够）
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- 不实现动态主机发现（Phase 1 静态配置）
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- 不实现容器化执行（不用 Docker/Kubernetes）
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## Decisions
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### Decision 1: SSH + CLI 是 subprocess 的跨机等价
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**选择**: Orchestrator 通过 SSH 执行远程 Agent CLI
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**理由**:
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- 控制流与本地 subprocess 完全一致
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- 上下文由 Orchestrator 构造，通过 CLI 参数传入
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- Agent 不需要预运行，不需要 daemon
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- 唯一前提：SSH 免密登录 + 目标机器装了 CLI
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**替代方案**:
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- HTTP Pull：控制权反转，上下文传递难解决
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- Agent daemon：复杂度高，每台机器多一个服务
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- 容器化：更复杂，需要 container runtime
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### Decision 2: HTTP Pull 作为补充模式
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**选择**: 保留 HTTP API 给外部 Agent
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**理由**:
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- OpenClaw/Jeeves、Hermes 有自己的调度，不需要 Orchestrator 启动
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- 它们只需要查询/更新任务状态
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- 两种模式通过 `execution_mode` 字段区分
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### Decision 3: Adapter = CLI 模板 + 输出解析器
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**选择**: 不实现 AgentAdapter trait，而是配置驱动
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**理由**:
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- CLI 模板可以通过配置文件定义，无需编译
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- 不同 Agent 的差异主要在 CLI 参数和输出格式
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- 新增 Agent 类型只需要加配置，不需要写代码
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### Decision 4: 本地执行作为 SSH 的特例
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**选择**: Orchestrator 所在机器的 Agent 用本地 subprocess，不经过 SSH
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**理由**:
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- 避免 SSH loopback 的开销和配置
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- subprocess 是 SSH 的本地特例，逻辑统一
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## Risks / Trade-offs
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- **[SSH 密钥管理] 需要配置免密 SSH** → 用 SSH agent forwarding 或 deploy key，标准运维实践
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- **[长时间运行] SSH 连接可能超时** → 用 `ssh -o ServerAliveInterval=60`，或改用 SSH multiplexing
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- **[CLI 版本差异] 不同机器可能装不同版本** → health check 时验证版本
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## Migration Plan
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1. 新增 `src/execution/` 模块（SSH executor、CLI template、output parser）
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2. Task 模型添加 `execution_mode`、`assigned_host` 字段
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3. 新增 `[hosts]` 配置 section
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4. 实现 Orchestrator dispatch loop（ssh_cli → SSH 执行，http_pull → 等待 Agent dequeue）
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5. 保留并调整 HTTP API 端点（dequeue 仅限 http_pull 任务）
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6. 更新测试
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## Open Questions
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- SSH 库选择：`ssh2` crate vs `tokio::process::Command` + 系统 `ssh` 命令？
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- 是否需要支持 SSH jump host（通过跳板机连接目标机器）？
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