核心用法
Lattice 是一种文件优先的多智能体协作框架，将易失的聊天窗口替换为持久化文件系统，支持长期项目、跨代理协作与结构化执行管道。核心工作流围绕 ORG/ 目录展开，包含部门（Departments）与项目（Projects）两级结构。
初始化流程（lattice init）：
1. 收集组织名称、目标目录、部门列表及可选的首个项目信息
2. 从 templates/ORG/ 复制模板并定制化：更新 ORG_README.md 中的部门结构、为每个部门生成 CHARTER.md/RUNBOOK.md/HANDOFF.md
3. 创建首个项目时，配置 PIPELINE_STATE.json 并设置 30 分钟周期的 cron 编排器任务
管道执行模型：8 阶段顺序推进（Constitute → Research → Specify → Plan+Tasks → Implement → Test → Review → Gap Analysis），通过 PIPELINE_STATE.json 维护状态机，日志追加写入 PIPELINE_LOG.jsonl。
三层故障恢复：
- Model Escalation：用渐进更强的模型重试
- Peer Consult：多模型并行咨询+合成器裁决
- Auto-Triage：自动判断 RELAX/DEFER/BLOCK
显著优点
1. 持久化与可审计：文件系统替代对话历史，天然支持版本控制、 diff 审查和事后追溯
2. 模块化扩展：部门与项目解耦，可独立添加 lattice new-dept / lattice new-project
3. 弹性计算：支持廉价模型到强力模型的动态升级链，优化成本-质量平衡
4. 状态可视化：TASKBOARD.md + STATUS.md + PIPELINE_STATE.json 提供人机双读的状态界面
潜在局限
1. 文件 IO 开销：高频状态写操作在慢速存储上可能形成瓶颈
2. 模板依赖：初期脚手架高度依赖 bundled templates，深度定制需理解内部结构
3. cron 调度粒度：30 分钟周期对实时性要求高的场景可能不足
4. 学习曲线：8 阶段管道 + 三层恢复机制对简单项目可能过度设计
适合人群
- 需要多周/多月持续运行的 AI 驱动项目团队
- 追求成本可控（动态模型选择）与可解释性（文件日志）的 LLM 应用架构师
- 已具备基础设施运维能力、能管理 cron 作业和文件权限的技术组织
常规风险
- 状态文件损坏：
PIPELINE_STATE.json若被手动编辑或并发写入，可能导致管道停滞 - 模型可用性：配置的 escalation chain 若包含已弃用/限流模型，会触发无限重试
- 路径硬编码：模板中
<org-root>等占位符若替换错误，会破坏跨文件引用 - 权限漂移：
isolatedsession target 下的 cron 作业若权限配置不当，可能无法写入项目目录