# Task工具实现 - 分层多Agent架构核心

## 1. 模块概述

### 1.1 功能定位
Task工具是Claude Code分层多Agent架构(I2A/UH1/KN5)的核心调度器，负责管理复杂任务的分解、调度和执行。作为nO主Agent循环的关键组件，实现了任务规划、Agent协调和智能资源分配。

### 1.2 核心职责
- 任务分解与规划：将复杂任务智能分解为可执行的子任务序列
- 多Agent协调：管理I2A交互Agent、UH1用户处理Agent、KN5知识处理Agent的协作
- 资源调度优化：基于任务优先级和Agent负载进行智能调度
- 执行状态追踪：实时监控任务执行进度和Agent状态变化
- 异常恢复机制：处理任务执行失败、Agent异常和资源不足情况

### 1.3 设计目标
实现毫秒级任务调度延迟、支持1000+并发任务执行、99.9%任务完成率、智能负载均衡和完整的任务生命周期管理。

## 2. 接口定义

### 2.1 输入输出规范

#### 主要接口定义
```typescript
interface TaskTool {
  // 任务创建和规划
  createTask(request: TaskRequest): Promise<Task>;
  planTask(task: Task): Promise<TaskPlan>;
  
  // 任务执行控制
  executeTask(taskId: string, options?: ExecutionOptions): AsyncGenerator<TaskProgress>;
  pauseTask(taskId: string): Promise<void>;
  resumeTask(taskId: string): Promise<void>;
  cancelTask(taskId: string): Promise<void>;
  
  // 任务查询和管理
  getTask(taskId: string): Promise<Task | null>;
  listTasks(filter?: TaskFilter): Promise<Task[]>;
  getTaskProgress(taskId: string): Promise<TaskProgress>;
  
  // Agent管理
  allocateAgent(agentType: AgentType, requirements: AgentRequirements): Promise<AgentInstance>;
  releaseAgent(agentId: string): Promise<void>;
  getAgentStatus(agentId: string): Promise<AgentStatus>;
}
```

### 2.2 参数验证规则
- taskId: 非空字符串，格式为UUID v4，长度36字符
- TaskRequest: 必须包含description、priority、deadline等必填字段
- AgentType: 枚举值，限定为'I2A'|'UH1'|'KN5'
- ExecutionOptions: 可选对象，包含timeout、retryCount、concurrency等配置
- TaskFilter: 支持status、priority、agentType、dateRange等过滤条件

### 2.3 返回格式定义
```typescript
interface TaskProgress {
  taskId: string;
  status: TaskStatus;
  progress: number; // 0-100
  currentStep: TaskStep;
  completedSteps: TaskStep[];
  estimatedTimeRemaining: number;
  assignedAgents: AgentInstance[];
  metrics: TaskMetrics;
}

interface Task {
  id: string;
  description: string;
  priority: TaskPriority;
  status: TaskStatus;
  plan: TaskPlan;
  createdAt: Date;
  updatedAt: Date;
  deadline?: Date;
  metadata: TaskMetadata;
}
```

## 3. 核心逻辑

### 3.1 处理流程描述

#### 任务生命周期管理
1. **任务接收**: 解析用户请求，提取任务描述和约束条件
2. **任务分析**: 使用KN5知识处理Agent分析任务复杂度和所需资源
3. **任务分解**: 将复杂任务分解为原子级可执行步骤
4. **Agent分配**: 根据任务特性分配合适的Agent类型和数量
5. **执行调度**: 基于依赖关系和优先级安排任务执行顺序
6. **进度监控**: 实时跟踪任务执行状态和Agent性能指标
7. **结果汇总**: 收集所有子任务结果，生成最终任务报告

#### 分层Agent协调机制
```
┌─────────────────────────────────────────┐
│            nO主Agent                    │
│  ┌───────────────────────────────────┐  │
│  │         I2A交互Agent              │  │
│  │  ┌─────────────────────────────┐  │  │
│  │  │      UH1用户处理Agent       │  │  │
│  │  │  ┌─────────────────────────┐│  │  │
│  │  │  │   KN5知识处理Agent    ││  │  │
│  │  │  │                       ││  │  │
│  │  │  └─────────────────────────┘│  │  │
│  │  └─────────────────────────────┘  │  │
│  └───────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────┘
```

### 3.2 关键算法说明

#### 智能任务分解算法
```typescript
async function decomposeTask(task: Task): Promise<TaskPlan> {
  // 1. 任务复杂度分析
  const complexity = await analyzeTaskComplexity(task.description);
  
  // 2. 依赖关系提取
  const dependencies = await extractTaskDependencies(task.description);
  
  // 3. 技能需求分析
  const skillRequirements = await analyzeSkillRequirements(task.description);
  
  // 4. 分解策略选择
  const strategy = selectDecompositionStrategy(complexity, dependencies);
  
  // 5. 递归分解
  const steps = await recursiveDecomposition(task, strategy);
  
  // 6. 优化调度顺序
  const optimizedSteps = optimizeExecutionOrder(steps, dependencies);
  
  return {
    taskId: task.id,
    steps: optimizedSteps,
    estimatedDuration: calculateEstimatedDuration(optimizedSteps),
    requiredAgents: calculateRequiredAgents(skillRequirements),
    dependencies: dependencies
  };
}
```

#### Agent负载均衡算法
```typescript
class AgentLoadBalancer {
  private agentPool: Map<AgentType, AgentPool> = new Map();
  private loadMetrics: Map<string, AgentLoadMetrics> = new Map();
  
  async allocateOptimalAgent(
    agentType: AgentType, 
    requirements: AgentRequirements
  ): Promise<AgentInstance> {
    
    const pool = this.agentPool.get(agentType);
    if (!pool) {
      throw new Error(`No agent pool available for type: ${agentType}`);
    }
    
    // 获取当前负载最低的Agent
    const candidates = pool.getAvailableAgents(requirements);
    const selectedAgent = this.selectOptimalAgent(candidates);
    
    // 分配Agent并更新负载指标
    await selectedAgent.allocate(requirements);
    this.updateLoadMetrics(selectedAgent.id);
    
    return selectedAgent;
  }
  
  private selectOptimalAgent(candidates: AgentInstance[]): AgentInstance {
    return candidates.reduce((best, current) => {
      const bestLoad = this.calculateAgentLoad(best);
      const currentLoad = this.calculateAgentLoad(current);
      
      // 综合考虑CPU、内存、任务队列长度
      const bestScore = this.calculateAgentScore(best, bestLoad);
      const currentScore = this.calculateAgentScore(current, currentLoad);
      
      return currentScore > bestScore ? current : best;
    });
  }
}
```

### 3.3 数据结构定义

#### 核心数据结构
```typescript
interface TaskPlan {
  taskId: string;
  steps: TaskStep[];
  estimatedDuration: number;
  requiredAgents: AgentAllocation[];
  dependencies: TaskDependency[];
  parallelismLevel: number;
  resourceRequirements: ResourceRequirements;
}

interface TaskStep {
  id: string;
  description: string;
  agentType: AgentType;
  estimatedDuration: number;
  dependencies: string[];
  priority: StepPriority;
  resources: ResourceRequirements;
  validation: ValidationCriteria;
}

interface AgentInstance {
  id: string;
  type: AgentType;
  capabilities: AgentCapability[];
  currentLoad: number;
  maxConcurrency: number;
  status: AgentStatus;
  assignedTasks: string[];
  performance: PerformanceMetrics;
}
```

## 4. 状态管理

### 4.1 内部状态定义

#### 任务状态机
```typescript
enum TaskStatus {
  CREATED = 'created',
  PLANNED = 'planned',
  QUEUED = 'queued',
  EXECUTING = 'executing',
  PAUSED = 'paused',
  COMPLETED = 'completed',
  FAILED = 'failed',
  CANCELLED = 'cancelled'
}

class TaskStateMachine {
  private state: TaskStatus;
  private transitions: Map<TaskStatus, TaskStatus[]> = new Map([
    [TaskStatus.CREATED, [TaskStatus.PLANNED, TaskStatus.FAILED]],
    [TaskStatus.PLANNED, [TaskStatus.QUEUED, TaskStatus.FAILED]],
    [TaskStatus.QUEUED, [TaskStatus.EXECUTING, TaskStatus.CANCELLED]],
    [TaskStatus.EXECUTING, [TaskStatus.PAUSED, TaskStatus.COMPLETED, TaskStatus.FAILED]],
    [TaskStatus.PAUSED, [TaskStatus.EXECUTING, TaskStatus.CANCELLED]],
    [TaskStatus.COMPLETED, []],
    [TaskStatus.FAILED, [TaskStatus.QUEUED]], // 允许重试
    [TaskStatus.CANCELLED, []]
  ]);
}
```

### 4.2 状态生命周期

#### 任务执行状态流转
1. **创建阶段**: 任务初始化，分配唯一ID，设置基本属性
2. **规划阶段**: 任务分解，生成执行计划，估算资源需求
3. **排队阶段**: 任务进入调度队列，等待Agent资源分配
4. **执行阶段**: Agent开始执行任务步骤，实时更新进度
5. **监控阶段**: 持续监控执行状态，处理异常和超时
6. **完成阶段**: 收集执行结果，释放Agent资源，更新统计信息

### 4.3 持久化策略

#### 状态持久化机制
```typescript
interface TaskPersistence {
  // 任务状态快照
  saveTaskSnapshot(task: Task): Promise<void>;
  loadTaskSnapshot(taskId: string): Promise<Task | null>;
  
  // 执行日志持久化
  saveExecutionLog(taskId: string, log: ExecutionLog): Promise<void>;
  getExecutionLogs(taskId: string): Promise<ExecutionLog[]>;
  
  // Agent状态持久化
  saveAgentState(agentId: string, state: AgentState): Promise<void>;
  loadAgentState(agentId: string): Promise<AgentState | null>;
}
```

## 5. 异常处理

### 5.1 异常分类体系

#### 任务执行异常
- **TaskCreationError**: 任务创建失败，参数验证错误
- **TaskPlanningError**: 任务分解失败，复杂度超出处理能力
- **AgentAllocationError**: Agent分配失败，资源不足或类型不匹配
- **TaskExecutionError**: 任务执行失败，步骤执行异常
- **TaskTimeoutError**: 任务执行超时，超出预期完成时间

#### Agent管理异常
- **AgentNotAvailableError**: 所需Agent类型不可用
- **AgentOverloadError**: Agent负载过高，无法接受新任务
- **AgentCommunicationError**: Agent通信异常，消息传递失败
- **AgentCrashError**: Agent进程崩溃，需要重启和恢复

### 5.2 监控日志策略

#### 关键性能指标
- **任务完成率**: > 99.9%
- **平均任务执行时间**: < 预估时间的110%
- **Agent利用率**: 70-90%（避免过载和闲置）
- **任务调度延迟**: < 100ms
- **错误恢复时间**: < 5秒

#### 日志记录规范
```typescript
interface TaskLog {
  level: LogLevel;
  timestamp: Date;
  taskId: string;
  agentId?: string;
  stepId?: string;
  event: TaskEvent;
  data: Record<string, any>;
  duration?: number;
  error?: Error;
}
```

### 5.3 错误恢复机制

#### 自动恢复策略
```typescript
class TaskRecoveryManager {
  async handleTaskFailure(taskId: string, error: Error): Promise<void> {
    const task = await this.getTask(taskId);
    const recoveryStrategy = this.determineRecoveryStrategy(task, error);
    
    switch (recoveryStrategy) {
      case RecoveryStrategy.RETRY:
        await this.retryTask(taskId);
        break;
      case RecoveryStrategy.REASSIGN_AGENT:
        await this.reassignTaskToNewAgent(taskId);
        break;
      case RecoveryStrategy.DECOMPOSE_FURTHER:
        await this.furtherDecomposeTask(taskId);
        break;
      case RecoveryStrategy.ESCALATE:
        await this.escalateToHumanIntervention(taskId);
        break;
    }
  }
}
```

## 6. 性能要求

### 6.1 响应时间目标
- **任务创建**: < 50ms
- **任务规划**: < 2秒（简单任务），< 10秒（复杂任务）
- **Agent分配**: < 100ms
- **状态查询**: < 10ms
- **任务调度**: < 100ms

### 6.2 并发处理能力
- **并发任务数**: 支持1000+个活跃任务
- **Agent池大小**: 每种类型支持100+个Agent实例
- **消息吞吐量**: 10000条/秒任务相关消息
- **状态更新频率**: 每秒1000次状态变更

### 6.3 资源使用限制
- **内存使用**: 基础内存 < 200MB，每增加100个任务 < 10MB
- **CPU使用率**: 正常负载 < 30%，峰值负载 < 80%
- **磁盘I/O**: 状态持久化 < 100 operations/second
- **网络带宽**: Agent通信 < 10MB/second

## 7. 安全考虑

### 7.1 权限控制机制

#### 任务执行权限验证
```typescript
interface TaskPermissionValidator {
  validateTaskCreation(user: User, request: TaskRequest): Promise<boolean>;
  validateAgentAccess(user: User, agentType: AgentType): Promise<boolean>;
  validateResourceAccess(task: Task, resource: Resource): Promise<boolean>;
}
```

### 7.2 数据安全保护

#### 敏感信息处理
- **任务数据加密**: 敏感任务描述使用AES-256加密存储
- **Agent通信安全**: 所有Agent间通信使用TLS 1.3加密
- **访问日志记录**: 完整记录任务访问和修改日志
- **数据脱敏**: 日志中自动脱敏敏感信息

### 7.3 攻击防护措施

#### 安全防护机制
- **任务注入防护**: 严格验证任务描述，防止代码注入
- **资源耗尽保护**: 限制单个任务的资源使用量
- **权限提升防护**: 防止任务执行中的权限提升攻击
- **拒绝服务防护**: 限制任务创建频率和Agent分配请求

## 8. 依赖关系

### 8.1 上游依赖模块

#### 核心依赖
- **nO主Agent循环**: 接收任务执行请求，提供Agent执行上下文
- **配置管理系统**: 获取Agent配置、任务调度参数、性能阈值
- **消息队列系统**: 处理Agent间消息传递和任务状态更新
- **权限管理系统**: 验证用户权限和资源访问控制

#### Agent系统依赖
- **I2A交互Agent**: 处理用户交互和界面更新任务
- **UH1用户处理Agent**: 处理用户请求解析和响应生成
- **KN5知识处理Agent**: 处理知识查询、推理和学习任务

### 8.2 下游调用接口

#### 工具集成接口
- **文件操作工具**: 执行文件读写、编辑任务
- **代码执行工具**: 执行代码生成、测试、部署任务
- **网络请求工具**: 执行API调用、数据获取任务
- **数据处理工具**: 执行数据分析、转换、可视化任务

#### 外部系统接口
- **监控系统**: 发送任务执行指标和性能数据
- **告警系统**: 发送任务失败和异常告警
- **审计系统**: 记录任务执行日志和安全事件

### 8.3 配置依赖项目

#### 配置参数定义
```typescript
interface TaskToolConfiguration {
  scheduling: {
    maxConcurrentTasks: number;
    taskQueueSize: number;
    agentAllocationTimeout: number;
    taskExecutionTimeout: number;
  };
  agents: {
    I2A: {
      poolSize: number;
      maxConcurrency: number;
      capabilities: string[];
    };
    UH1: {
      poolSize: number;
      maxConcurrency: number;
      capabilities: string[];
    };
    KN5: {
      poolSize: number;
      maxConcurrency: number;
      capabilities: string[];
    };
  };
  performance: {
    loadBalancingStrategy: string;
    retryPolicy: RetryPolicy;
    cacheSettings: CacheSettings;
  };
}
```

## 9. 测试验证

### 9.1 单元测试规范

#### 核心功能测试
```typescript
describe('TaskTool', () => {
  describe('Task Creation', () => {
    it('should create task with valid request', async () => {
      const request: TaskRequest = {
        description: 'Test task',
        priority: TaskPriority.MEDIUM,
        deadline: new Date(Date.now() + 3600000)
      };
      
      const task = await taskTool.createTask(request);
      expect(task.id).toBeDefined();
      expect(task.status).toBe(TaskStatus.CREATED);
    });
    
    it('should reject task with invalid priority', async () => {
      const request = {
        description: 'Test task',
        priority: 'INVALID_PRIORITY'
      };
      
      await expect(taskTool.createTask(request)).rejects.toThrow(TaskValidationError);
    });
  });
  
  describe('Agent Allocation', () => {
    it('should allocate available agent', async () => {
      const requirements: AgentRequirements = {
        type: AgentType.I2A,
        capabilities: ['interaction', 'ui-update'],
        priority: TaskPriority.HIGH
      };
      
      const agent = await taskTool.allocateAgent(AgentType.I2A, requirements);
      expect(agent.type).toBe(AgentType.I2A);
      expect(agent.status).toBe(AgentStatus.ALLOCATED);
    });
  });
});
```

#### 性能测试
```typescript
describe('Performance Tests', () => {
  it('should handle 1000 concurrent tasks', async () => {
    const tasks = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => ({
      description: `Task ${i}`,
      priority: TaskPriority.MEDIUM
    }));
    
    const startTime = Date.now();
    const results = await Promise.all(
      tasks.map(request => taskTool.createTask(request))
    );
    const duration = Date.now() - startTime;
    
    expect(results).toHaveLength(1000);
    expect(duration).toBeLessThan(5000); // 5秒内完成
  });
});
```

### 9.2 集成测试场景

#### 端到端任务执行测试
```typescript
describe('End-to-End Task Execution', () => {
  it('should execute complex multi-step task', async () => {
    const complexTask = await taskTool.createTask({
      description: 'Analyze data file, generate report, send email',
      priority: TaskPriority.HIGH,
      deadline: new Date(Date.now() + 1800000) // 30分钟
    });
    
    const progressUpdates: TaskProgress[] = [];
    
    for await (const progress of taskTool.executeTask(complexTask.id)) {
      progressUpdates.push(progress);
      
      if (progress.status === TaskStatus.COMPLETED) {
        break;
      }
    }
    
    expect(progressUpdates).not.toBeEmpty();
    expect(progressUpdates[progressUpdates.length - 1].status).toBe(TaskStatus.COMPLETED);
    expect(progressUpdates[progressUpdates.length - 1].progress).toBe(100);
  });
});
```

### 9.3 验收标准定义

#### 功能性验收标准
- **任务创建成功率**: > 99.9%
- **任务执行完成率**: > 99.5%
- **Agent分配成功率**: > 99.8%
- **状态一致性**: 100%（所有状态变更必须正确记录）

#### 性能验收标准
- **任务调度延迟**: P99 < 500ms
- **Agent响应时间**: P95 < 2秒
- **并发处理能力**: 支持1000个并发任务
- **资源利用率**: Agent利用率保持在70-90%

#### 可靠性验收标准
- **故障恢复时间**: < 10秒
- **数据持久化**: 系统重启后100%恢复任务状态
- **错误处理**: 所有异常情况都有明确处理机制

## 10. AI编译器指令

### 10.1 实现语言选择
- **主语言**: TypeScript 5.0+，启用严格模式和完整类型检查
- **运行环境**: Node.js 18+ (服务端) / Browser ES2022+ (客户端)
- **异步模式**: 大量使用async/await和AsyncGenerator模式
- **框架依赖**: 最小化外部依赖，优先使用原生API和内置模块

### 10.2 代码风格要求
- **模块化设计**: 每个功能模块独立实现，支持依赖注入
- **错误处理**: 完整的错误类型层次结构，统一错误处理机制
- **性能优化**: 使用对象池、缓存机制、批处理等优化技术
- **可测试性**: 所有核心逻辑都可独立测试，支持模拟和桩对象

### 10.3 部署方式规范
- **微服务架构**: 支持独立部署和水平扩展
- **容器化**: 提供Docker容器配置，支持Kubernetes部署
- **监控集成**: 内置Prometheus指标导出和健康检查接口
- **配置外化**: 所有配置参数可通过环境变量或配置文件调整

### 具体实现架构

#### 核心Task工具类
```typescript
export class TaskTool implements ITaskTool {
  private taskManager: TaskManager;
  private agentPool: AgentPoolManager;
  private scheduler: TaskScheduler;
  private recoveryManager: TaskRecoveryManager;
  
  constructor(
    private config: TaskToolConfiguration,
    private logger: Logger,
    private metrics: MetricsCollector
  ) {
    this.initializeComponents();
  }
  
  async createTask(request: TaskRequest): Promise<Task> {
    const startTime = performance.now();
    
    try {
      // 1. 验证请求参数
      this.validateTaskRequest(request);
      
      // 2. 创建任务实例
      const task = new Task({
        id: generateTaskId(),
        description: request.description,
        priority: request.priority,
        deadline: request.deadline,
        createdAt: new Date(),
        status: TaskStatus.CREATED
      });
      
      // 3. 任务分析和规划
      const plan = await this.planTask(task);
      task.plan = plan;
      task.status = TaskStatus.PLANNED;
      
      // 4. 持久化任务
      await this.taskManager.saveTask(task);
      
      // 5. 记录指标
      this.metrics.recordTaskCreation(performance.now() - startTime);
      
      return task;
    } catch (error) {
      this.logger.error('Task creation failed', { request, error });
      throw new TaskCreationError(`Failed to create task: ${error.message}`);
    }
  }
  
  async* executeTask(
    taskId: string, 
    options?: ExecutionOptions
  ): AsyncGenerator<TaskProgress> {
    const task = await this.taskManager.getTask(taskId);
    if (!task) {
      throw new TaskNotFoundError(`Task not found: ${taskId}`);
    }
    
    try {
      // 更新任务状态为执行中
      task.status = TaskStatus.EXECUTING;
      await this.taskManager.updateTask(task);
      
      // 分配所需Agent
      const agents = await this.allocateRequiredAgents(task);
      
      // 执行任务步骤
      for (const step of task.plan.steps) {
        const progress = await this.executeTaskStep(task, step, agents);
        yield progress;
        
        // 检查是否被取消或暂停
        if (this.scheduler.isTaskCancelled(taskId)) {
          task.status = TaskStatus.CANCELLED;
          break;
        }
        
        if (this.scheduler.isTaskPaused(taskId)) {
          task.status = TaskStatus.PAUSED;
          yield this.createProgressUpdate(task, step, agents);
          await this.waitForResume(taskId);
        }
      }
      
      // 完成任务
      if (task.status === TaskStatus.EXECUTING) {
        task.status = TaskStatus.COMPLETED;
        yield this.createFinalProgress(task);
      }
      
    } catch (error) {
      task.status = TaskStatus.FAILED;
      await this.recoveryManager.handleTaskFailure(taskId, error);
      throw error;
    } finally {
      await this.releaseTaskAgents(task);
      await this.taskManager.updateTask(task);
    }
  }
  
  private async allocateRequiredAgents(task: Task): Promise<AgentInstance[]> {
    const allocatedAgents: AgentInstance[] = [];
    
    for (const requirement of task.plan.requiredAgents) {
      const agent = await this.agentPool.allocateAgent(
        requirement.type,
        requirement.requirements
      );
      
      allocatedAgents.push(agent);
    }
    
    return allocatedAgents;
  }
  
  private async executeTaskStep(
    task: Task,
    step: TaskStep,
    agents: AgentInstance[]
  ): Promise<TaskProgress> {
    const assignedAgent = agents.find(agent => agent.type === step.agentType);
    if (!assignedAgent) {
      throw new AgentNotAvailableError(`No agent available for type: ${step.agentType}`);
    }
    
    // 执行步骤
    const result = await assignedAgent.executeStep(step);
    
    // 验证结果
    if (step.validation) {
      await this.validateStepResult(step, result);
    }
    
    // 更新进度
    return this.calculateTaskProgress(task, step);
  }
}

// Agent池管理器
export class AgentPoolManager {
  private pools: Map<AgentType, AgentPool> = new Map();
  private loadBalancer: AgentLoadBalancer;
  
  async allocateAgent(
    type: AgentType,
    requirements: AgentRequirements
  ): Promise<AgentInstance> {
    const pool = this.pools.get(type);
    if (!pool) {
      throw new AgentPoolNotFoundError(`No pool for agent type: ${type}`);
    }
    
    return await this.loadBalancer.allocateOptimalAgent(type, requirements);
  }
  
  async releaseAgent(agentId: string): Promise<void> {
    for (const pool of this.pools.values()) {
      if (await pool.releaseAgent(agentId)) {
        return;
      }
    }
    
    throw new AgentNotFoundError(`Agent not found: ${agentId}`);
  }
}

// 任务调度器
export class TaskScheduler {
  private taskQueue: PriorityQueue<Task> = new PriorityQueue();
  private activeTaskExecutors: Map<string, TaskExecutor> = new Map();
  
  async scheduleTask(task: Task): Promise<void> {
    this.taskQueue.enqueue(task, this.calculateTaskPriority(task));
    await this.processTaskQueue();
  }
  
  private async processTaskQueue(): Promise<void> {
    while (!this.taskQueue.isEmpty() && this.hasAvailableResources()) {
      const task = this.taskQueue.dequeue();
      const executor = new TaskExecutor(task, this.agentPool);
      
      this.activeTaskExecutors.set(task.id, executor);
      executor.start(); // 异步执行
    }
  }
  
  private calculateTaskPriority(task: Task): number {
    // 基于优先级、截止时间、依赖关系计算优先级分数
    let score = 0;
    
    // 优先级权重
    switch (task.priority) {
      case TaskPriority.CRITICAL: score += 1000; break;
      case TaskPriority.HIGH: score += 500; break;
      case TaskPriority.MEDIUM: score += 100; break;
      case TaskPriority.LOW: score += 10; break;
    }
    
    // 截止时间权重
    if (task.deadline) {
      const timeRemaining = task.deadline.getTime() - Date.now();
      score += Math.max(0, 1000 - timeRemaining / 60000); // 每分钟减1分
    }
    
    return score;
  }
}
```

该实现完整遵循了分层多Agent架构设计，提供了完整的任务生命周期管理、Agent协调和性能优化机制，确保了系统的可扩展性和可靠性。