# 🧩 框架抽象层 (Framework Abstraction Layer)

## 📋 概述

框架抽象层是Agent Development Center架构的第3层，负责通用抽象接口设计。这一层提供了统一的Agent抽象接口，包括Universal Agent、Task、Context、Result等核心抽象。

## 🎯 核心功能

### 1. 统一抽象接口
- **Universal Agent** - 统一的Agent抽象接口
- **Universal Task** - 标准化任务表示
- **Universal Context** - 通用上下文管理
- **Universal Result** - 统一结果格式

### 2. A2A协议支持
- **协议集成** - 内置A2A协议支持
- **跨框架通信** - 不同框架Agent间的标准化通信
- **协议适配** - A2A协议与各种Agent框架的适配

### 3. 工厂和管理模式
- **Agent Factory** - Agent工厂模式
- **Manager Classes** - 管理器类设计
- **Factory Manager** - 工厂管理器

## 📚 文档结构

### 核心文档
- **[README.md](./README.md)** - 框架抽象层总览 (当前文档)

### 抽象接口文档
- **[core_interfaces.md](./core_interfaces.md)** - 核心接口设计
- **[factory_classes.md](./factory_classes.md)** - 工厂类设计
- **[manager_classes.md](./manager_classes.md)** - 管理器类设计

## 🔧 技术特性

### 抽象架构设计
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              框架抽象层 (Framework Layer)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Universal  │ Universal │ Universal │ Universal │ A2A       │
│   Agent    │   Task    │  Context  │  Result   │ Protocol  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │ 统一接口与抽象
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    适配器层 (Adapter Layer)                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 核心组件
- **UniversalAgent** - 统一Agent抽象
- **UniversalTask** - 统一任务抽象
- **UniversalContext** - 统一上下文抽象
- **UniversalResult** - 统一结果抽象
- **AgentFactory** - Agent工厂
- **FactoryManager** - 工厂管理器

## 📊 实现状态

| 功能模块 | 状态 | 完成度 | 特性支持 |
|----------|------|--------|----------|
| **统一抽象** | ✅ 完成 | 98% | 完整接口设计 |
| **A2A协议** | ✅ 完成 | 100% | 完全协议支持 |
| **工厂模式** | ✅ 完成 | 95% | 完整工厂体系 |

## 🚀 快速开始

### 1. 基本抽象使用
```python
from layers.framework.abstractions import (
    UniversalAgent, UniversalTask, UniversalContext, UniversalResult
)

# 创建统一Agent
agent = UniversalAgent("assistant", capabilities=["reasoning", "memory"])

# 创建统一任务
task = UniversalTask("analyze_text", content="分析这段文本")

# 创建统一上下文
context = UniversalContext(data={"user_id": "123", "session": "demo"})

# 执行任务
result = await agent.execute(task, context)
```

### 2. 工厂模式使用
```python
from layers.framework.abstractions import AgentFactory

# 创建Agent工厂
factory = AgentFactory()

# 创建特定类型Agent
agent = factory.create_agent("cognitive", config={"memory_size": "1GB"})

# 批量创建Agent
agents = factory.create_agents("worker", count=5, config={"role": "worker"})
```

## 🔗 相关链接

### 架构文档
- [主架构文档](../ARCHITECTURE_DESIGN.md)
- [适配器层](../adapter_layer/)
- [智能上下文层](../context_layer/)

### 技术文档
- [API接口文档](../layers/framework/abstractions/)
- [示例代码](../examples/)
- [测试用例](../tests/unit/framework/)

## 📈 发展计划

### 短期目标 (1-2个月)
- [ ] 完善接口文档
- [ ] 优化性能
- [ ] 增强测试覆盖

### 中期目标 (3-6个月)
- [ ] 添加更多抽象类型
- [ ] 实现接口版本管理
- [ ] 建立性能基准

## 🐛 常见问题

### Q: 如何扩展新的抽象类型？
A: 继承相应的基类，实现必要的接口方法，然后在工厂中注册。

### Q: 支持哪些A2A协议特性？
A: 支持完整的A2A协议，包括握手、能力交换、任务管理、状态同步等。

## 📞 技术支持

### 维护团队
- **框架抽象开发**: Framework Abstraction Team
- **接口设计**: Interface Design Team
- **协议支持**: Protocol Support Team

### 反馈渠道
- **问题报告**: 通过GitHub Issues
- **功能建议**: 通过项目讨论区
- **技术咨询**: 通过开发团队

---

## 📋 文档维护

### 更新频率
- **核心功能**: 每月更新
- **新特性**: 功能完成时更新
- **接口变更**: 变更完成时更新

### 版本历史
| 版本 | 日期 | 更新内容 | 维护人 |
|------|------|----------|--------|
| v2.0 | 2025-08-23 | 统一文档格式，完善导航 | Documentation Team |
| v1.5 | 2025-08-15 | 完善A2A协议支持 | Framework Team |
| v1.0 | 2025-07-01 | 初始版本发布 | Development Team |

---

*最后更新: 2025年8月23日*
*维护团队: Agent Development Center Framework Abstraction Team*
*文档版本: v2.0*
+----------------+    +----------------+    +----------------+
|  AgentManager  |<-->|  TaskManager  |<-->| ContextManager |
+----------------+    +----------------+    +----------------+
        |                    |                     |
        v                    v                     v
+----------------+    +----------------+    +----------------+
|  AgentFactory  |    |  TaskFactory  |    | ContextFactory |
+----------------+    +----------------+    +----------------+
        |                    |                     |
        v                    v                     v
+----------------+    +----------------+    +----------------+
|  AgentModel    |    |   TaskModel   |    | ContextModel   |
+----------------+    +----------------+    +----------------+
        |                    |                     |
        v                    v                     v
+----------------+    +----------------+    +----------------+
| AgentInterface |    | TaskInterface |    |ContextInterface|
+----------------+    +----------------+    +----------------+
```

## 5. 核心接口设计

### 5.1 AgentInterface

```python
class AgentInterface(ABC):
    """智能体接口，定义智能体的基本属性和行为"""
    
    @abstractmethod
    def get_id(self) -> str:
        """获取智能体ID"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_name(self) -> str:
        """获取智能体名称"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_description(self) -> str:
        """获取智能体描述"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_capabilities(self) -> List[str]:
        """获取智能体能力列表"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def execute_task(self, task: 'TaskInterface') -> 'ResultInterface':
        """执行任务"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def has_capability(self, capability: str) -> bool:
        """检查智能体是否具有指定能力"""
        pass
```

### 5.2 TaskInterface

```python
class TaskInterface(ABC):
    """任务接口，定义任务的基本属性和行为"""
    
    @abstractmethod
    def get_id(self) -> str:
        """获取任务ID"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_type(self) -> str:
        """获取任务类型"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_description(self) -> str:
        """获取任务描述"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_config(self) -> dict:
        """获取任务配置"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_created_time(self) -> float:
        """获取任务创建时间"""
        pass
```

### 5.3 ContextInterface

```python
class ContextInterface(ABC):
    """上下文接口，定义上下文的基本属性和行为"""
    
    @abstractmethod
    def get_id(self) -> str:
        """获取上下文ID"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_type(self) -> str:
        """获取上下文类型"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_data(self) -> Any:
        """获取上下文数据"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def set_data(self, data: Any) -> None:
        """设置上下文数据"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def merge(self, context: 'ContextInterface') -> 'ContextInterface':
        """合并上下文"""
        pass
```

### 5.4 ResultInterface

```python
class ResultInterface(ABC):
    """结果接口，定义任务执行结果的基本属性和行为"""
    
    @abstractmethod
    def get_id(self) -> str:
        """获取结果ID"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_task_id(self) -> str:
        """获取关联的任务ID"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_content(self) -> Any:
        """获取结果内容"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_created_time(self) -> float:
        """获取结果创建时间"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def is_success(self) -> bool:
        """检查任务是否成功"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_error(self) -> Optional[str]:
        """获取错误信息（如果有）"""
        pass
```

### 5.5 CapabilityInterface

```python
class CapabilityInterface(ABC):
    """能力接口，定义智能体能力的基本属性和行为"""
    
    @abstractmethod
    def get_id(self) -> str:
        """获取能力ID"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_name(self) -> str:
        """获取能力名称"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_description(self) -> str:
        """获取能力描述"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_parameters(self) -> dict:
        """获取能力参数"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def execute(self, agent: 'AgentInterface', parameters: dict) -> Any:
        """执行能力"""
        pass
```

### 5.6 MemoryInterface

```python
class MemoryInterface(ABC):
    """记忆接口，定义智能体记忆的基本属性和行为"""
    
    @abstractmethod
    def get_id(self) -> str:
        """获取记忆ID"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get_type(self) -> str:
        """获取记忆类型"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def add(self, key: str, value: Any) -> None:
        """添加记忆"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def get(self, key: str) -> Optional[Any]:
        """获取记忆"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def remove(self, key: str) -> bool:
        """删除记忆"""
        pass
        
    @abstractmethod
    def clear(self) -> None:
        """清空记忆"""
        pass
```

## 6. 工厂类设计

### 6.1 AgentFactory

```python
class AgentFactory:
    """智能体工厂，负责创建智能体实例"""
    
    @staticmethod
    def create(config: dict, adapter_name: str = None) -> AgentInterface:
        """创建智能体实例
        
        Args:
            config: 智能体配置
            adapter_name: 适配器名称，如果为None，则使用默认适配器
            
        Returns:
            智能体实例
        """
        # 获取适配器
        from unified_agent.adapter.registry import AdapterRegistry
        
        registry = AdapterRegistry.get_instance()
        
        if adapter_name:
            adapter = registry.get_adapter(adapter_name)
            if not adapter:
                raise ValueError(f"Adapter '{adapter_name}' not found")
        else:
            adapter = registry.get_default_adapter()
            if not adapter:
                raise ValueError("No default adapter found")
                
        # 创建智能体
        return adapter.create_agent(config)
```

### 6.2 TaskFactory

```python
class TaskFactory:
    """任务工厂，负责创建任务实例"""
    
    @staticmethod
    def create(config: dict, adapter_name: str = None) -> TaskInterface:
        """创建任务实例
        
        Args:
            config: 任务配置
            adapter_name: 适配器名称，如果为None，则使用默认适配器
            
        Returns:
            任务实例
        """
        # 获取适配器
        from unified_agent.adapter.registry import AdapterRegistry
        
        registry = AdapterRegistry.get_instance()
        
        if adapter_name:
            adapter = registry.get_adapter(adapter_name)
            if not adapter:
                raise ValueError(f"Adapter '{adapter_name}' not found")
        else:
            adapter = registry.get_default_adapter()
            if not adapter:
                raise ValueError("No default adapter found")
                
        # 创建任务
        return adapter.create_task(config)
```

### 6.3 ContextFactory

```python
class ContextFactory:
    """上下文工厂，负责创建上下文实例"""
    
    @staticmethod
    def create(config: dict) -> ContextInterface:
        """创建上下文实例
        
        Args:
            config: 上下文配置
            
        Returns:
            上下文实例
        """
        context_type = config.get('type', 'default')
        
        if context_type == 'default':
            from unified_agent.framework.context import DefaultContext
            return DefaultContext(config)
        elif context_type == 'conversation':
            from unified_agent.framework.context import ConversationContext
            return ConversationContext(config)
        elif context_type == 'knowledge':
            from unified_agent.framework.context import KnowledgeContext
            return KnowledgeContext(config)
        else:
            raise ValueError(f"Unsupported context type: {context_type}")
```

## 7. 管理器类设计

### 7.1 AgentManager

```python
class AgentManager:
    """智能体管理器，负责管理智能体的生命周期"""
    
    _instance = None
    
    @classmethod
    def get_instance(cls) -> 'AgentManager':
        """获取单例实例"""
        if cls._instance is None:
            cls._instance = cls()
        return cls._instance
        
    def __init__(self):
        """初始化"""
        self.agents = {}
        
    def register(self, agent: AgentInterface) -> None:
        """注册智能体
        
        Args:
            agent: 智能体实例
        """
        self.agents[agent.get_id()] = agent
        
    def unregister(self, agent_id: str) -> bool:
        """注销智能体
        
        Args:
            agent_id: 智能体ID
            
        Returns:
            是否成功注销
        """
        if agent_id in self.agents:
            del self.agents[agent_id]
            return True
        return False
        
    def get(self, agent_id: str) -> Optional[AgentInterface]:
        """获取智能体
        
        Args:
            agent_id: 智能体ID
            
        Returns:
            智能体实例，如果不存在则返回None
        """
        return self.agents.get(agent_id)
        
    def get_all(self) -> Dict[str, AgentInterface]:
        """获取所有智能体
        
        Returns:
            所有智能体的字典，键为智能体ID，值为智能体实例
        """
        return self.agents.copy()
        
    def find_by_capability(self, capability: str) -> List[AgentInterface]:
        """查找具有指定能力的智能体
        
        Args:
            capability: 能力名称
            
        Returns:
            具有指定能力的智能体列表
        """
        return [agent for agent in self.agents.values() if agent.has_capability(capability)]
```

### 7.2 TaskManager

```python
class TaskManager:
    """任务管理器，负责管理任务的生命周期"""
    
    _instance = None
    
    @classmethod
    def get_instance(cls) -> 'TaskManager':
        """获取单例实例"""
        if cls._instance is None:
            cls._instance = cls()
        return cls._instance
        
    def __init__(self):
        """初始化"""
        self.tasks = {}
        self.results = {}
        
    def register(self, task: TaskInterface) -> None:
        """注册任务
        
        Args:
            task: 任务实例
        """
        self.tasks[task.get_id()] = task
        
    def unregister(self, task_id: str) -> bool:
        """注销任务
        
        Args:
            task_id: 任务ID
            
        Returns:
            是否成功注销
        """
        if task_id in self.tasks:
            del self.tasks[task_id]
            return True
        return False
        
    def get(self, task_id: str) -> Optional[TaskInterface]:
        """获取任务
        
        Args:
            task_id: 任务ID
            
        Returns:
            任务实例，如果不存在则返回None
        """
        return self.tasks.get(task_id)
        
    def get_all(self) -> Dict[str, TaskInterface]:
        """获取所有任务
        
        Returns:
            所有任务的字典，键为任务ID，值为任务实例
        """
        return self.tasks.copy()
        
    def execute(self, agent_id: str, task_id: str) -> ResultInterface:
        """执行任务
        
        Args:
            agent_id: 智能体ID
            task_id: 任务ID
            
        Returns:
            任务执行结果
        """
        # 获取智能体和任务
        agent_manager = AgentManager.get_instance()
        agent = agent_manager.get(agent_id)
        if not agent:
            raise ValueError(f"Agent '{agent_id}' not found")
            
        task = self.get(task_id)
        if not task:
            raise ValueError(f"Task '{task_id}' not found")
            
        # 执行任务
        result = agent.execute_task(task)
        
        # 保存结果
        self.results[result.get_id()] = result
        
        return result
        
    def get_result(self, result_id: str) -> Optional[ResultInterface]:
        """获取任务执行结果
        
        Args:
            result_id: 结果ID
            
        Returns:
            任务执行结果，如果不存在则返回None
        """
        return self.results.get(result_id)
        
    def get_task_results(self, task_id: str) -> List[ResultInterface]:
        """获取任务的所有执行结果
        
        Args:
            task_id: 任务ID
            
        Returns:
            任务的所有执行结果列表
        """
        return [result for result in self.results.values() if result.get_task_id() == task_id]
```

### 7.3 ContextManager

```python
class ContextManager:
    """上下文管理器，负责管理上下文的生命周期"""
    
    _instance = None
    
    @classmethod
    def get_instance(cls) -> 'ContextManager':
        """获取单例实例"""
        if cls._instance is None:
            cls._instance = cls()
        return cls._instance
        
    def __init__(self):
        """初始化"""
        self.contexts = {}
        
    def register(self, context: ContextInterface) -> None:
        """注册上下文
        
        Args:
            context: 上下文实例
        """
        self.contexts[context.get_id()] = context
        
    def unregister(self, context_id: str) -> bool:
        """注销上下文
        
        Args:
            context_id: 上下文ID
            
        Returns:
            是否成功注销
        """
        if context_id in self.contexts:
            del self.contexts[context_id]
            return True
        return False
        
    def get(self, context_id: str) -> Optional[ContextInterface]:
        """获取上下文
        
        Args:
            context_id: 上下文ID
            
        Returns:
            上下文实例，如果不存在则返回None
        """
        return self.contexts.get(context_id)
        
    def get_all(self) -> Dict[str, ContextInterface]:
        """获取所有上下文
        
        Returns:
            所有上下文的字典，键为上下文ID，值为上下文实例
        """
        return self.contexts.copy()
        
    def merge(self, context_ids: List[str]) -> ContextInterface:
        """合并多个上下文
        
        Args:
            context_ids: 上下文ID列表
            
        Returns:
            合并后的上下文
        """
        if not context_ids:
            raise ValueError("No context IDs provided")
            
        # 获取第一个上下文作为基础
        base_context = self.get(context_ids[0])
        if not base_context:
            raise ValueError(f"Context '{context_ids[0]}' not found")
            
        # 合并其他上下文
        for context_id in context_ids[1:]:
            context = self.get(context_id)
            if not context:
                raise ValueError(f"Context '{context_id}' not found")
                
            base_context = base_context.merge(context)
            
        return base_context
```

## 8. 默认实现

框架抽象层提供了各个接口的默认实现，以便开发者可以直接使用或继承扩展。

### 8.1 BaseAgent

```python
class BaseAgent(AgentInterface):
    """智能体基类，提供AgentInterface的默认实现"""
    
    def __init__(self, config: dict):
        """初始化
        
        Args:
            config: 智能体配置
        """
        self.id = str(uuid.uuid4())
        self.config = config
        self.name = config.get('name', 'unnamed_agent')
        self.description = config.get('description', '')
        self.capabilities = config.get('capabilities', [])
        
    def get_id(self) -> str:
        """获取智能体ID"""
        return self.id
        
    def get_name(self) -> str:
        """获取智能体名称"""
        return self.name
        
    def get_description(self) -> str:
        """获取智能体描述"""
        return self.description
        
    def get_capabilities(self) -> List[str]:
        """获取智能体能力列表"""
        return self.capabilities.copy()
        
    def has_capability(self, capability: str) -> bool:
        """检查智能体是否具有指定能力"""
        return capability in self.capabilities
        
    def execute_task(self, task: 'TaskInterface') -> 'ResultInterface':
        """执行任务
        
        这是一个抽象方法，子类必须实现
        """
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement execute_task()")
```

### 8.2 BaseTask

```python
class BaseTask(TaskInterface):
    """任务基类，提供TaskInterface的默认实现"""
    
    def __init__(self, config: dict):
        """初始化
        
        Args:
            config: 任务配置
        """
        self.id = str(uuid.uuid4())
        self.config = config
        self.type = config.get('type', 'default')
        self.description = config.get('description', '')
        self.created_at = time.time()
        
    def get_id(self) -> str:
        """获取任务ID"""
        return self.id
        
    def get_type(self) -> str:
        """获取任务类型"""
        return self.type
        
    def get_description(self) -> str:
        """获取任务描述"""
        return self.description
        
    def get_config(self) -> dict:
        """获取任务配置"""
        return self.config.copy()
        
    def get_created_time(self) -> float:
        """获取任务创建时间"""
        return self.created_at
```

### 8.3 BaseContext

```python
class BaseContext(ContextInterface):
    """上下文基类，提供ContextInterface的默认实现"""
    
    def __init__(self, config: dict):
        """初始化
        
        Args:
            config: 上下文配置
        """
        self.id = str(uuid.uuid4())
        self.config = config
        self.type = config.get('type', 'default')
        self.data = config.get('data', {})
        
    def get_id(self) -> str:
        """获取上下文ID"""
        return self.id
        
    def get_type(self) -> str:
        """获取上下文类型"""
        return self.type
        
    def get_data(self) -> Any:
        """获取上下文数据"""
        return copy.deepcopy(self.data)
        
    def set_data(self, data: Any) -> None:
        """设置上下文数据"""
        self.data = copy.deepcopy(data)
        
    def merge(self, context: 'ContextInterface') -> 'ContextInterface':
        """合并上下文
        
        这是一个抽象方法，子类必须实现
        """
        raise NotImplementedError("Subclasses must implement merge()")
```

### 8.4 BaseResult

```python
class BaseResult(ResultInterface):
    """结果基类，提供ResultInterface的默认实现"""
    
    def __init__(self, task_id: str, content: Any, success: bool = True, error: str = None):
        """初始化
        
        Args:
            task_id: 关联的任务ID
            content: 结果内容
            success: 是否成功
            error: 错误信息（如果有）
        """
        self.id = str(uuid.uuid4())
        self.task_id = task_id
        self.content = content
        self.success = success
        self.error = error
        self.created_at = time.time()
        
    def get_id(self) -> str:
        """获取结果ID"""
        return self.id
        
    def get_task_id(self) -> str:
        """获取关联的任务ID"""
        return self.task_id
        
    def get_content(self) -> Any:
        """获取结果内容"""
        return self.content
        
    def get_created_time(self) -> float:
        """获取结果创建时间"""
        return self.created_at
        
    def is_success(self) -> bool:
        """检查任务是否成功"""
        return self.success
        
    def get_error(self) -> Optional[str]:
        """获取错误信息（如果有）"""
        return self.error
```

## 9. 使用示例

### 9.1 创建和使用智能体

```python
from unified_agent.framework import AgentFactory, TaskFactory, TaskManager

# 创建智能体
agent_config = {
    'name': 'assistant',
    'description': 'A helpful assistant',
    'capabilities': ['conversation', 'tool_use'],
    'llm': {
        'type': 'openai',
        'model': 'gpt-3.5-turbo',
        'temperature': 0.7
    }
}

# 使用AutoGen适配器创建智能体
agent = AgentFactory.create(agent_config, adapter_name='autogen')

# 创建任务
task_config = {
    'type': 'conversation',
    'description': 'Answer user question',
    'content': 'What is the capital of France?'
}

task = TaskFactory.create(task_config, adapter_name='autogen')

# 注册任务
task_manager = TaskManager.get_instance()
task_manager.register(task)

# 执行任务
result = agent.execute_task(task)

# 输出结果
print(f"Result: {result.get_content()}")
print(f"Success: {result.is_success()}")
```

### 9.2 使用上下文

```python
from unified_agent.framework import ContextFactory, ContextManager

# 创建上下文
context_config = {
    'type': 'conversation',
    'data': {
        'history': [
            {'role': 'user', 'content': 'Hello'},
            {'role': 'assistant', 'content': 'Hi there! How can I help you today?'}
        ]
    }
}

context = ContextFactory.create(context_config)

# 注册上下文
context_manager = ContextManager.get_instance()
context_manager.register(context)

# 获取上下文数据
history = context.get_data()['history']
for message in history:
    print(f"{message['role']}: {message['content']}")
    
# 更新上下文
new_history = history + [{'role': 'user', 'content': 'What is the weather today?'}]
context.set_data({'history': new_history})

# 创建另一个上下文
knowledge_context_config = {
    'type': 'knowledge',
    'data': {
        'facts': [
            {'topic': 'weather', 'content': 'It is sunny today with a high of 75°F.'}
        ]
    }
}

knowledge_context = ContextFactory.create(knowledge_context_config)
context_manager.register(knowledge_context)

# 合并上下文
merged_context = context_manager.merge([context.get_id(), knowledge_context.get_id()])

# 使用合并后的上下文
merged_data = merged_context.get_data()
print("Merged context data:")
print(f"History: {merged_data.get('history')}")
print(f"Facts: {merged_data.get('facts')}")
```

## 10. 性能考虑

框架抽象层的设计需要考虑性能影响，以下是一些性能优化策略：

1. **最小化抽象开销**：抽象层应该尽可能薄，避免不必要的中间层和转换
2. **缓存机制**：对频繁使用的对象和结果进行缓存
3. **延迟加载**：只在需要时才加载和初始化组件
4. **批处理操作**：将多个小操作合并为批处理操作
5. **异步处理**：对于耗时操作，使用异步处理避免阻塞

## 11. 扩展性

框架抽象层的设计应该支持以下扩展方式：

1. **新增适配器**：支持添加新的底层框架适配器
2. **新增能力**：支持添加新的智能体能力
3. **新增上下文类型**：支持添加新的上下文类型
4. **新增任务类型**：支持添加新的任务类型
5. **自定义实现**：支持自定义接口实现

## 12. 总结

框架抽象层是统一Agent框架的核心层，它通过提供统一的抽象接口和数据模型，屏蔽了底层框架的差异性，使上层应用能够以一致的方式与不同的底层Agent框架交互。本层的设计遵循了统一抽象、框架无关、可扩展性、类型安全、高性能和易用性的原则，为开发者提供了一套完整的智能体开发工具链。

通过框架抽象层，开发者可以专注于业务逻辑的实现，而不必关心底层框架的细节，从而提高开发效率和代码质量。同时，框架抽象层也为上层的智能上下文层、认知架构层和业务能力层提供了坚实的基础。