docs(diagrams): agent architecture overview with pre-rendered SVG

PlantUML diagrams for future agent architecture (Android, multi-user chat, sub-agents, A2A): - 01-module-layers.md — целевая модульная структура - 02-agent-composition.md — AgentBuilder DSL + MemoryBackend.exposesTools() - 03-multi-user-chat.md — mention-detection sequence - 04-sub-agents.md — spawnChild + Flow<SubAgentEvent> + A2A - 05-android-stack.md — что меняется на Android vs Standalone Каждый .md включает пред-рендеренный SVG (показывается во всех markdown viewers без PlantUML plugin) + PlantUML source в code block (для редактирования). SVG нужен потому что PlantUML требует Graphviz dot для рендеринга — без него IntelliJ/VSCode выдают ошибку. Регенерация SVG после правки PlantUML-source: docker run --rm -v "$PWD:/work" plantuml/plantuml -tsvg /work/docs/diagrams/*.md
2026-09-18 20:02:41 +03:00
parent 78cbe9b463
commit 25771a0c33
11 changed files with 773 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,129 @@
+# 03 — Multi-user chat с mention-detection
+
+Точка 1 из планов. Один `BaseAgent` обслуживает N пользователей. Отвечает только когда addressed (mention или admin-команда).
+
+![Multi-user chat](./03-multi-user-chat.svg)
+
+PlantUML source (для редактирования; требует Graphviz `dot` для рендеринга):
+
+```plantuml
+@startuml multi-user-chat
+skinparam componentStyle rectangle
+skinparam participantPadding 15
+skinparam boxPadding 10
+
+title Multi-user chat с mention-detection (точка 1 из планов)
+
+' --- Участники ---
+actor "User A" as UA
+actor "User B" as UB
+actor "User C\n(админ)" as UC
+participant "Telegram /\nSlack /\nMatrix" as Channel
+participant "AgentRuntime\n(BaseAgent)" as Runtime
+participant "MentionDetector" as Detector
+participant "SoulProvider" as Soul
+participant "MemorySystem\n(MdMemory)" as Memory
+participant "LlmBackend\n(LiteLlm)" as Llm
+
+' --- Сценарий ---
+UA -> Channel : "@bot, что нового?"
+UB -> Channel : "люблю котов"
+UC -> Channel : "/bot status"
+Channel -> Runtime : событие чата
+
+' --- Внутри Runtime ---
+Runtime -> Detector : isMentioned(message, botName)
+
+note right of Detector
+    variants:
+    - SimpleMentionDetector (regex: @bot)
+    - LlmMentionDetector (mini-classifier)
+    - AdminCommandDetector (/command)
+end note
+
+Detector --> Runtime : MatchResult{isMentioned, isCommand}
+
+alt isMentioned или isCommand
+    Runtime -> Soul : read()
+    Runtime -> Memory : prefetch(query, topK)
+    Runtime -> Llm : send(system + history + memory + user)
+    Llm --> Runtime : response + tool_calls
+    Runtime -> Memory : save(decision)
+    Runtime --> Channel : ответ в нужный канал/thread
+else NOT mentioned и NOT command
+    Runtime -> Runtime : drop (если не админ)
+    note right
+        Не отвечаем, но возможно:
+        - запоминаем факт (memory-only update)
+        - summary на long conversation
+    end note
+end
+
+@enduml
+```
+
+## Ключевые модули (что нужно будет добавить)
+
+### `MentionDetector` interface
+
+```kotlin
+interface MentionDetector {
+    data class Result(
+        val isMentioned: Boolean,
+        val isAdminCommand: Boolean,
+        val isPrivateMessage: Boolean,  // DM — всегда отвечаем
+    )
+
+    fun detect(message: ChatMessage, botName: String): Result
+}
+```
+
+Имплементации:
+- `SimpleMentionDetector` — regex `@bot`, `/command` (дешёво, latency ~0)
+- `LlmMentionDetector` — маленькая классификация через тот же LLM (точнее, но +1 LLM-вызов на каждое сообщение)
+- `HybridMentionDetector` — fast regex → fallback на LLM только если ambiguous
+
+### `ChatAdapter` interface
+
+```kotlin
+interface ChatAdapter {
+    val channel: String  // "telegram" / "slack" / "matrix"
+    suspend fun listen(onMessage: (ChatMessage) -> Unit): Job
+    suspend fun reply(messageId: String, text: String, threadId: String? = null)
+    suspend fun isAdmin(userId: String): Boolean
+}
+```
+
+Имплементации per platform. Каждая адаптирует формат platform → `ChatMessage`.
+
+### Конфигурация builder'а
+
+```kotlin
+agentBuilder {
+    llm(...)
+    storage(...)
+    memory(...)
+    soul(...)
+    background { ... }
+    chat {
+        mentionDetector = HybridMentionDetector(regex = "@bot|@Agent", llmClassifier = false)
+        chatAdapter = TelegramChatAdapter(token = "...")
+        // На каждое сообщение:
+        // 1. mentionDetector.detect()
+        // 2. если isMentioned || isAdminCommand || isPrivate → process
+        // 3. иначе — опционально memory-only save (тихий режим)
+    }
+}
+```
+
+## Что это даёт
+
+- Один `BaseAgent` обслуживает чат целиком (один LLM, одна память — общий контекст команды)
+- `@bot` — explicit invocation, не «agent отвечает на всё подряд»
+- `/bot status` / `/bot clear-memory` — admin-команды (отдельный канал, без LLM)
+- DM — всегда отвечает (это личное обращение)
+- В групповом чате без mention — agent может **молча учить** (memory update без ответа). Полезно для «запомнил что Вася любит котов».
+
+## Текущее состояние vs целевое
+
+⏳ Ничего из этого нет. Сейчас `:standalone` — это HTTP API, к которому подключаются clients. Для multi-user chat нужен новый `:chat-adapter-telegram` (или -slack / -matrix) модуль + `MentionDetector` interface.