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SAGE 自我進化代理系統實作指南：從提示詞到生產軟體

SAGE（Self-improving Autonomous Generation Engine）是一個基於 LangGraph 的協調器架構，透過專業代理（規劃者、編碼者、審查者、測試工程師）和模型路由器，將自然語言提示詞轉化為生產級的程式碼、測試和驗證。

4 min read · 入門
Memory Security Orchestration Interface Infrastructure Governance

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架構概覽

SAGE（Self-improving Autonomous Generation Engine）是一個基於 LangGraph 的協調器架構，透過專業代理（規劃者、編碼者、審查者、測試工程師）和模型路由器，將自然語言提示詞轉化為生產級的程式碼、測試和驗證。

核心組件與流程

1. 交互式 Shell 與指令系統

SAGE 的預設 UX 是持久 REPL，使用 Python Prompt Toolkit 提供可靠的終端體驗：

# 啟動交互式 shell
sage  # 開啟 slash-command shell

# 常用指令
/run "Add JWT auth to the API"  # 執行完整流程
/research  # 交互式計劃審查
/auto  # 減少交互檢查點
/silent  # 自主模式，跳過失敗任務
/plan-only  # 僅輸出計劃，不執行工具
/dry-run  # 不應用檔案補丁

環境變數控制：

  • SAGE_SHELL_SIMPLE_INPUT=1 - 禁用 prompt_toolkit，使用 plain input()
  • SAGE_SHELL_NO_STATUSBAR=1 - 隱藏底部狀態欄
  • SAGE_RUN_OUTPUT=full - 詳細的驗證標籤和指標行
  • SAGE_VERIFY_TIMEOUT_S=30 - 計劃驗證子進程超時限制（秒）

2. 模型路由與配置

模型路由基於 models.yaml 配置檔案：

# ~/.config/sage/models.yaml
primary: gpt-4o
fallback: gpt-4o-mini
test_profile:
  primary: gpt-4o-mini
  fallback: gpt-4o-mini

角色配置：

  • 每個代理角色都有 primary 和 fallback 模型
  • 支援本地模型透過 Ollama：
    ollama pull qwen2.5-coder:1.5b
ollama pull nomic-embed-text

環境變數：

  • SAGE_MODEL_PROFILE=test - 強制使用測試配置（小型本地模型）
  • SAGE_MODELS_YAML=~/.config/sage/models.yaml - 自訂配置路徑

3. 代理管道

完整流程：

  1. 規劃者 - 解析目標，生成 DAG
  2. 編碼者 - 實作代碼
  3. 審查者 - 檢查程式碼品質
  4. 測試工程師 - 執行測試
  5. 驗證 - 驗證輸出

交互式審查（預設模式）：

sage run "Add JWT auth to the API" --research
# 遇到計劃時顯示：
# [a]pprove  [r]eject  [e]dit .sage/last_plan.json

自動化執行：

sage run "Add JWT auth to the API" --auto  # 減少交互
sage run "Add JWT auth to the API" --silent  # 自主模式

實作工作流程

步驟 1：專案初始化

# 克隆 SAGE 倉庫
git clone https://github.com/Sris945/SAGE.git
cd SAGE

# 設定環境
bash startup.sh
source .venv/bin/activate

# 安裝依賴
pip install -e ".[dev,tui]"

步驟 2：專案初始化

cd ~/myproject
sage init  # 建立資料夾

創建的結構：

myproject/
├── .sage/
│   ├── rules.md
│   ├── last_run_metrics.json
│   └── last_plan.json
├── memory/
│   └── weekly_digest.md
├── pytest.ini
└── .gitignore

步驟 3：健康檢查

sage doctor  # 檢查 Python、venv、Ollama、models.yaml

步驟 4：執行完整流程

# 交互式模式（預設）
sage run "Add JWT auth to the API"

# 自動化模式
sage run "Add JWT auth to the API" --auto

# 深度驗證模式
sage run "Add JWT auth to the API" --research --full

輸出結構：

Goal: Add JWT auth to the API
Plan: [DAG visualization]
Actions: [Code changes, test runs]
Outcome: [Pass/Fail + metrics]

步驟 5：檢視 metrics

cat .sage/last_run_metrics.json
{
  "session_id": "...",
  "task_counts": {"planning": 1, "coding": 3, "review": 1, "testing": 2},
  "models_used": ["gpt-4o", "gpt-4o-mini"],
  "human_checkpoints_reached": 1,
  "local_vs_cloud_ratio": 0.75
}

關鍵設計決策與權衡

交互式 vs 自主執行

交互式模式（–research）：

  • 優點：人工審查計劃，減少錯誤
  • 缺點：增加等待時間，降低生產效率
  • 適用場景：初次實作、複雜任務

自主模式（–silent）：

  • 優點：快速執行，適合 CI/CD
  • 缺點：跳過失敗任務，可能隱藏問題
  • 適用場景：日常開發、重複任務

選擇策略：

  • 初次實作：使用 --research，逐步審查
  • CI/CD：使用 --auto，減少等待
  • 高風險任務：使用 --research + 手動審查

模型路由策略

本地模型優化（Ollama）：

# 編碼模型
ollama pull qwen2.5-coder:1.5b

# 嵌入模型
ollama pull nomic-embed-text

混合部署：

  • 複雜任務：使用 GPT-4o（雲端）
  • 重複任務：使用本地模型（離線）
  • 測試驗證：使用小型模型（快速）

記憶層次

SAGE 提供多層記憶：

  1. 專案記憶 - .sage/memory/（專案特定）
  2. 會話記憶 - .sage/chat_sessions/（交互式聊天）
  3. 系統記憶 - .sage/system_state.json（系統狀態）
  4. 週期性摘要 - memory/weekly_digest.md

指標與部署場景

可度量指標

冷啟動時間：

  • 本地模型：~50-100ms
  • 雲端模型：~200-500ms
  • 交互式模式：+100ms（等待審查）

會話吞吐量：

  • 自主模式：~10 任務/小時
  • 交互模式：~5 任務/小時

錯誤率：

  • 計劃階段：<1%
  • 編碼階段：2-5%（取決於複雜度）
  • 驗證階段：<1%

人類介入點：

  • 每個任務：1-3 個審查點
  • 平均時間：30-90 秒

部署場景

場景 1：本地開發環境

# 開發者工作站
export SAGE_MODEL_PROFILE=test
sage run "Add JWT auth to the API" --auto
  • 本地模型，快速迭代
  • 頻繁交互，逐步審查

場景 2：CI/CD 流水線

# GitHub Actions
- name: Test with SAGE
  run: |
    source .venv/bin/activate
    sage run "Run unit tests" --silent --auto
  • 自主模式，減少等待
  • 設定環境變數：SAGE_NON_INTERACTIVE=1

場景 3：生產部署

# 預設配置
sage run "Add JWT auth to the API" --research
# 檢視計劃，批准後執行
  • 交互式審查，確保品質
  • 記錄 metrics：.sage/last_run_metrics.json

安全與治理

規則系統

全局規則： ~/.sage/rules.md 專案規則： .sage/rules.md 代理規則： .sage/rules.coder.md

# .sage/rules.md
- 每個檔案必須包含 docstring
- 不允許硬編碼 API 密鑰
- 測試覆蓋率必須 >= 80%

驗證規則：

sage rules validate  # 健康檢查
sage rules add "禁止硬編碼環境變數"  # 新增規則

會話管理

會話快照：

sage status  # 檢視上次會話快照
sage session reset  # 重置會話
sage session handoff  # 手動移交

記憶移交：

sage memory digest  # 摘要會話日誌

高級功能

訓練與評估

離線 RL：

sage rl collect-synth --rows 650  # 收集合成數據
sage rl export --output datasets/routing_v1.jsonl  # 匯出數據
sage rl analyze-rewards --data datasets/routing_v1.jsonl  # 分析獎勵
sage rl train-bc --data datasets/routing_v1.jsonl  # 訓練 BC
sage rl train-cql --data datasets/routing_v1.jsonl  # 訓練 CQL

模擬器：

sage sim generate --count 1000 --out datasets/sim_tasks.jsonl  # 生成任務
sage sim run --tasks datasets/sim_tasks.jsonl --workers 4  # 執行模擬

實作範例

範例 1：JWT 認證實作

sage run "Add JWT auth to the API"
# 計劃：
# - 修改 src/api.py
# - 添加 middleware/jwt.py
# - 更新 tests/test_auth.py

範例 2：重構遺留程式碼

sage run "Refactor legacy code with type hints"
# 計劃：
# - src/models.py（添加型別註解）
# - src/services.py（添加型別註解）
# - tests/test_models.py

範例 3：單元測試補充

sage run "Add unit tests for user authentication"
# 計劃：
# - tests/test_auth.py（新增測試）
# - 更新 pytest.ini

錯誤處理與除錯

常見問題：

  1. 模型未找到：

    sage doctor  # 檢查 Ollama 安裝
ollama list  # 列出可用模型

  2. 環境變數未設定：

    export SAGE_MODEL_PROFILE=test

  3. 會話未繼續：

    sage run "your goal" --fresh  # 忽略記憶

與其他系統比較

SAGE vs Agent Infrastructure

特性 SAGE Agent Infrastructure
架構 協調器管道 模組化基礎設施
交互式 Slash command shell 文檔為主
模型路由 內建 models.yaml 需自訂
規則系統 覆蓋層次 靜態規則
RL 支持 完整管道 僅模組

選擇建議：

  • 需要交互式開發：選 SAGE
  • 需要模組化治理：選 Agent Infrastructure

SAGE vs LiteSwarm

特性 SAGE LiteSwarm
重型協調器 是 否（輕量級）
規劃 DAG 是 否（動態切換）
交互式審查 是 否（僅 API）
模型路由 內建 透過 litellm
複雜任務 優於 一般

選擇建議：

  • 複雜任務：SAGE
  • 快速原型：LiteSwarm

總結

SAGE 提供了從提示詞到生產軟體的完整管道，關鍵特性包括：

  1. 交互式審查 - 平衡速度與品質
  2. 模型路由 - 靈活的模型配置
  3. 多層記憶 - 遺漏最小化
  4. 可度量流程 - metrics.json 追蹤
  5. 生產就緒 - 適用於 CI/CD

部署建議：

  • 初次實作：交互式模式 + 手動審查
  • CI/CD：自主模式 + 自動化
  • 生產環境：混合模式 + metrics 監控

下一步：