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Expose a cached agent model and configuration discovery API

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
rust, typescript
Área
backend, backend-api-design, testing

Línea de trabajo

No se nombran archivos ni rutas de pruebas. Empieza rastreando el ciclo de vida existente de disposable probe y session en las implementaciones basadas en Rust, TypeScript y actores. Usa las pruebas de aceptación enumeradas como definición de hecho, incluida la deduplicación, el almacenamiento en caché, los fallos estructurados y el aislamiento de la limpieza.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Problem

AgentOS callers can discover an ACP agent's models and configuration options only by creating a complete disposable session. That makes catalog discovery pay the full adapter spawn, ACP initialize, and session/new cost, and it couples a metadata request to session resources and credentials.

The current probe lifecycle also closes the disposable session without an awaited teardown boundary. A failed or slow probe can leave an adapter process, pending I/O, or VM resources behind and race a real foreground session for the same harness.

GigaCode has had to implement background catalog refresh, probe serialization, cached/default catalogs, per-harness configuration preparation, startup progress, and probe isolation around this lower-level behavior. Provider-response shaping belongs in GigaCode, but the expensive discovery lifecycle does not.

Proposed API

Expose a standard high-level operation that returns the agent's metadata and configuration catalog without requiring every caller to manage a disposable session, conceptually:

discoverAgentCatalog({
  agent,
  environment,
  configuration,
  software,
}) -> {
  agentInfo,
  models,
  configOptions,
  capabilities,
  fingerprint,
  source: "fresh" | "cache",
}

The exact name and shape should follow AgentOS conventions.

Required semantics

  • Cache results by an AgentOS-owned fingerprint of the agent package plus configuration inputs that affect the advertised catalog.
  • Deduplicate concurrent discovery for the same fingerprint.
  • Keep discovery isolated from foreground sessions and their live adapter processes.
  • If an adapter session is required internally, await its complete teardown before resolving.
  • On failure, leave no adapter process, session record, prompt/event pump, or VM resource behind.
  • Return structured stage errors such as adapter spawn failure, ACP initialize timeout, session/new timeout, adapter exit, and invalid package/configuration.
  • Allow explicit invalidation/refresh while making cached reads cheap.
  • Preserve the full stable ACP configOptions shape, including model and thought/reasoning selectors.
  • Provide equivalent Rust, TypeScript, and actor-backed behavior.

Acceptance tests

  • Two concurrent calls for one fingerprint launch at most one probe.
  • A cached call creates no adapter process and performs no ACP bootstrap.
  • A package/configuration fingerprint change causes one fresh discovery.
  • Successful and failed fresh discovery both leave process/session counts at baseline after return.
  • An initialize or session/new timeout reports its real structured stage and performs awaited cleanup.
  • Manual invalidation forces a fresh result without affecting a foreground session.

Outcome

Products can render a model/configuration catalog without owning ACP probe sessions, retry actors, or cleanup workarounds, while retaining their own provider-specific response shaping and refresh UX.

Lenguaje dominante
Rust
Estrellas
4.7k
Forks
263
Merge medio
8 h 57 min
PR fusionados (30 d)
30

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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