Graft 跨会话嫁接

什么是 Graft

Graft 让并行运行的 Agent Session 之间互相引用成果，像 Git graft 一样把独立历史嫁接到一起。

跨 Session 串联实例：V-Model 全链路

跨 Session 自动串联 V-Model 全链路管理

不同角色各自建 Session，平台在底层通过 Hook 系统 + 共享基础设施自动串成完整 V-Model 链路：

Session A（需求分析师）：CTS 跨车型对比 → 配置字差异分析 → 需求交叉引用 → 设置项提取
Hook 自动流转 →
Session B（开发工程师）：拿到差异结论 → 审核对应代码模块 → 输出审核报告 → 标注修复建议
Hook 自动流转 →
Session C（测试工程师）：拿到差异 + 审核结论 → 自动生成测试用例 → 输出覆盖矩阵 → 标注回归测试范围

共享基础设施：

企业知识库（产出自动入库，下游自动检索）
MemoryOS（跨 session 记忆：error_pattern / fact / preference）
Hook 系统（SessionStart 自动注入上游产出 + 长期记忆）
Skill 仓库（一人沉淀，全团队复用）

单机版 AI 工具做不到这件事——每个人的对话框是孤岛。platform 让每个人只管做自己的事，上下游自动接上。

典型场景

场景	说明
并行 Agent 合并	Session A 完成冷却系统分析，Session B 需要引用 A 的结论做整车评估
增量迭代	上周 Session 已完成基础分析，本周 Session 在此基础上深化
多人协作	同租户下，用户 A 的 Session 成果被用户 B 的 Session 引用（需授权）

安全边界

用户必须通过 /graft 命令显式激活，Agent 不能自行决定跨 Session。

这确保：

Agent 默认不知道其他 Session 存在，不会"乱翻"
跨 Session 访问是用户意图的直接表达
所有跨 Session 行为有迹可查

设计要点

Graft 作为 builtin skill 放在 skills/builtin/graft/：

激活层（Skill）：控制 Agent 是否知道跨 Session 能力
能力层（Tool）：session_id 参数、权限校验、跨会话搜索

用户不打 /graft → SKILL.md 不注入 → Agent 不知道 session_id 参数存在 → 不会乱用。

使用示例

/graft 引用上周做的 ABZ 前照灯需求分析结论

Agent 收到命令后：

Rendering diagram…

平台实际执行示例

以下是一个真实 Session 的执行过程——DEMO-E 客户演示执行摘要 通过 4-Worker 并行 Graft 从 DEMO-A/B/C/D 四个前置 Session 读取成果，汇总生成客户演示入口页。

⚡ 并行执行 · 4 Worker：同时从 4 个前置 Session 读取 findings

Graft 4 Worker 并行执行：同时访问 DEMO-A/B/C/D 四个 Session

可以看到每个 Graft Worker（DEMO_C_Graft、DEMO_B_Graft、DEMO_A_Graft、DEMO_D_Graft）独立读取对应上游 Session，保存为 A-findings.json / B-findings.json / C-findings.json 等精简产物，再交给本 Session 的主 Agent 汇总。

汇总输出：OUTPUT_JSON 明确记录了 graft 来源与最终产物

Graft 汇总后的 OUTPUT_JSON：说明 4 个前置 Session 的 graft 结果

Agent 给出的 OUTPUT_JSON 里用自然语言写清楚了 "本次任务从 4 个前置 Session（DEMO-A/B/C/D）中通过 graft 跨 Session 读取..."——来源可追溯是 Graft 的关键性质。