AgentFlow 工作流管理系统

MCP 地址

• 默认地址： http://182.42.153.28:18900/api/mcp/sse

调用脚本（推荐）

使用 scripts/agentflow.py 调用工具（已封装好 SSE/POST 逻辑）：

python scripts/agentflow.py \x3Ctool_name> [args...]

项目管理

python scripts/agentflow.py list_projects
python scripts/agentflow.py create_project "我的项目" "项目描述"
python scripts/agentflow.py get_project \x3CprojectId>
python scripts/agentflow.py update_project \x3CprojectId> \x3Cstatus>
python scripts/agentflow.py delete_project \x3CprojectId>
python scripts/agentflow.py get_project_status \x3CprojectId>

需求管理

python scripts/agentflow.py create_requirement \x3CprojectId> "需求标题" "P1" ["描述"]
python scripts/agentflow.py list_requirements \x3CprojectId>
python scripts/agentflow.py get_requirement \x3CrequirementId>
python scripts/agentflow.py update_requirement \x3CrequirementId> \x3Cfield> \x3Cvalue>
python scripts/agentflow.py delete_requirement \x3CrequirementId>

任务管理

python scripts/agentflow.py create_task \x3CrequirementId> "任务标题" "P1" ["负责人"]
python scripts/agentflow.py list_tasks [requirementId]
python scripts/agentflow.py get_task \x3CtaskId>
python scripts/agentflow.py transition \x3CtaskId/requirementId> \x3CfromStatus> \x3CtoStatus> ["操作人"] ["备注"]
python scripts/agentflow.py get_timeline \x3CtaskId>

文件上传 ⚠️ 重要

python scripts/agentflow.py upload_file \x3CentityType> \x3CentityId> \x3Cfilepath>

entityType 说明：

• project - 项目附件
• requirement - 需求附件
• task - 任务附件（最常用）

⚠️ 上传附件时，entityType 必须根据目标实体选择对应的类型。 如果要给任务上传附件，entityType 填 task，不是 requirement！

上传流程：

1. 调用 get_upload_url 获取上传地址和字段
2. 将文件 POST 为 multipart/form-data 完成上传

搜索

python scripts/agentflow.py search "关键词"

完整工具列表

状态值说明

📋 需求全流程开发工作流

标准流程：需求文档 → 任务拆解 → 附件挂载

当收到需求文档时，按以下步骤操作：

Step 1：创建项目和需求（如果尚未创建）

# 创建项目
python scripts/agentflow.py create_project "项目名称" "项目描述"

# 创建需求（关联到项目）
python scripts/agentflow.py create_requirement \x3CprojectId> "需求标题" "P1"

Step 2：进行需求拆解，生成任务文件

将需求文档按维度拆解，每个任务生成一个独立的 md 文件。

• 文件命名规范：{任务ID}-{任务名称}.md
• 每个任务文件包含：任务概述、依赖、人天、相关上下文（数据库/接口/前端页面等）
• 文件存放目录：documents/{项目名}/task_split/

Step 3：批量创建任务 + 附件挂载

⚠️ 关键原则：每个任务单独创建，附件挂载到对应任务，不要聚集上传。

批量创建任务的脚本示例：

tasks = [
    ('T01', '后端框架搭建', 'P0', 2, '基于clouddream-server初始化项目...'),
    ('T02', '数据库设计', 'P0', 3, '设计10张核心表结构...'),
    # ...更多任务
]

task_ids = {}  # 用于记录 taskId 映射

for task_id, name, priority, days, desc in tasks:
    title = f'{task_id}-{name}'
    # 1. 创建任务，获取 taskId
    result = call('create_task', {
        'requirementId': REQ_ID,
        'title': title,
        'priority': priority,
        'description': f'{desc} | {days}人天'
    })
    task_ids[task_id] = result['id']

    # 2. 等待一小段时间
    time.sleep(0.3)

# 3. 逐个上传附件到对应任务
for task_key, task_id in task_ids.items():
    filepath = f'documents/{项目名}/task_split/{task_key}-{任务名}.md'
    upload_file('task', task_id, filepath)  # entityType='task'!
    time.sleep(0.5)

Step 4：状态流转

# 任务开始时
python scripts/agentflow.py transition \x3CtaskId> pending in_progress "执行人"

# 任务完成时
python scripts/agentflow.py transition \x3CtaskId> in_progress completed "执行人"

# 需求全部完成
python scripts/agentflow.py transition \x3CrequirementId> in_progress completed "执行人"

常见错误避免

需求开发流程集成

每次接到需求文档时，必须自动同步到 AgentFlow：

详见 MEMORY.md「需求开发流程 × AgentFlow 集成规范」章节。