以任务线程为中心
每个需求由独立任务 agent 维护。主状态源只能有一个，角色辅助 agent 和知识沉淀 agent 不持有独立真状态，避免系统内部状态冲突。
Armin AI
面向游戏创业团队的 AI-native 协作系统
不做通用的 AI OS，不做万能 agent 平台。目标是为游戏创业小团队构建一个以任务线程为中心的团队级 agent runtime，让协作围绕共享执行对象展开，而非围绕分散的聊天和文档。
Current status
MVP 设计阶段。核心方向已收敛，产品骨架已定型，正在推进第一版实现。
第一批验证对象：熟悉的游戏创业团队。
Core design
产品核心设计原则
角色适配视图
同一任务线程投影为不同角色（策划、代码、美术、文案、试玩）可直接接住的工作视图。协作围绕同一个任务，看到的是不同但一致的局部视角。
自动知识沉淀
任务推进过程中形成的可复用内容持续写回知识库，逐步沉淀为组织记忆。第一阶段优先预留接口，而非自研知识库。
边界清晰的权限
MVP 阶段 agent 可发消息、发起评审、更新任务状态，但不直接覆写核心结果物。信任边界稳定后再逐步放开。
Architecture
三层架构
Layer 1
任务 agent
每个需求的唯一主状态中心。从提出、补全、评审、拆解到执行、测试、沉淀，完整生命周期由独立 agent 维护。
Layer 2
角色辅助 agent
把同一任务线程投影为不同角色的可执行视图。策划看到需求拆解和优先级，开发看到执行计划和接口定义，美术看到资源清单和交付标准。
Layer 3
知识沉淀 agent
将任务推进中形成的高价值过程信息写回知识库，逐步沉淀为组织记忆。让团队越用越聪明，而不是每次从零开始。
Timeline
项目进展
2025 Q2
方向收敛
从泛化的 AI OS 叙事收缩为面向游戏创业团队的 AI 协作系统。明确以任务线程为中心对象，而非以聊天或文档为中心。
2025 Q3
产品骨架定型
三层架构确立：任务 agent（主状态中心）→ 角色辅助 agent（角色适配视图）→ 知识沉淀 agent（组织记忆）。权限边界与 MVP 范围划定。
2026
MVP 构建
以游戏创业团队为第一批验证对象，构建最小闭环：从需求进入任务线程，到角色化视图呈现，到知识沉淀回知识库。