參考來源

來源更新：2026-08-21。

以下整理本架構引用的官方文件、開放標準與開源專案，方便進一步查閱。部分來源是平台原生能力，部分則用於延伸設計與技術比較。

平台原生 Agent Runtime

OpenAI Codex

• Codex Product：https://openai.com/codex/
• Introducing the Codex app：https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/

OpenAI 官方文件中與本架構相關的能力包括：

• 平行 Agent；
• 分離的 Thread / Project（執行緒／專案）；
• worktree；
• Skills；
• 長時間執行的 Agent Workflow。

Google Antigravity

• Antigravity 2.0：https://www.antigravity.google/product/antigravity-2
• Subagents：https://antigravity.google/docs/subagents
• CLI Background tasks and subagents：https://antigravity.google/docs/cli/subagents/
• Custom Agents：https://antigravity.google/blog/introducing-custom-agents

與本架構相關的能力包括：

• 平行 Subagent；
• Custom Agents（自訂 Agent）；
• Projects；
• Skills；
• MCP；
• Hooks；
• Agent 管理。

可重複使用的 Skill 包裝

Agent Skills specification

• Specification：https://github.com/agentskills/agentskills/blob/main/docs/specification.mdx

這份規格定義了：

SKILL.md + YAML frontmatter

這種 Skill 包裝方式，而且已被多種 Agent 工具採用。

Agent 互通

Agent2Agent（A2A）

• Repository：https://github.com/a2aproject/A2A
• Project site：https://a2a-protocol.org/

A2A 是 Agentic application（Agent 應用）之間進行通訊與互通的開放 Protocol（協定）。

如果未來需要更明確的跨 Runtime 或跨主機協調，它是值得優先評估的現成標準。

隱私／匿名化

Presidio

• Repository：https://github.com/data-privacy-stack/presidio
• Documentation：https://presidio.dataprivacystack.org/

Presidio 提供成熟的敏感資料處理能力，包括：

• Detection（偵測）；
• Redaction（遮蔽）；
• Masking（遮罩）；
• Anonymization（匿名化）。

在本架構中，這類成熟元件可用於一般 PII（個人可識別資訊）偵測與匿名化，避免重複實作相同能力。

LLM Guard

• Repository：https://github.com/protectai/llm-guard

LLM Guard 過去示範過：

• LLM Input / Output scanning（輸入／輸出掃描）；
• Anonymize / Deanonymize（匿名化／還原）模式。

該 Repository 目前已封存，因此這裡主要參考它在輸入／輸出掃描與匿名化流程上的設計方式。

相鄰方法論

Superpowers

• Repository：https://github.com/obra/superpowers

這是一套以 Skills 為核心的開發方法，示範如何把可重複使用的 Agent Workflow 與 Verification practice（驗證方法）整理成 Skills。

本架構主要參考其 Skill 化與驗證方法的設計思路。