/**
 * AGENTS 引擎 — 执行器
 *
 * 负责：
 * 1. 构建 Agent 专用 Prompt（角色定义 + 检查清单 + 输入上下文）
 * 2. 执行 Agent 分析（生成 prompt 字符串，供外层 AI 调用）
 * 3. 结果解析与聚合
 *
 * v6.84.0+
 */
import { AgentDefinition, AgentContext, AgentResult } from './types';
/**
 * 为指定 Agent 构建完整的分析 Prompt
 *
 * 将 Agent 的角色定义与当前上下文组合，生成可直接发给 AI 的 prompt 字符串
 */
export declare function buildAgentPrompt(agent: AgentDefinition, context: AgentContext): string;
/**
 * 模拟执行 Agent 任务
 *
 * 注意：此函数不直接调用 AI API，而是构建 prompt 并返回给外层调用者。
 * 外层调用者（如 analyze.ts）将 prompt 发送给 AI，然后将 AI 的响应传回给 parseAgentResponse。
 *
 * 返回 { prompt: string, metadata: { agent, context } }
 */
export declare function prepareAgentTask(agent: AgentDefinition, context: AgentContext): {
    prompt: string;
    metadata: {
        agentName: string;
        agentDefinition: AgentDefinition;
        context: AgentContext;
    };
};
/**
 * 解析 Agent 的 AI 响应为结构化结果
 *
 * 这是一个启发式解析器，从 AI 返回的 Markdown 文本中提取结构化信息。
 */
export declare function parseAgentResponse(agentName: string, response: string, duration?: number): AgentResult;
/**
 * 将多个 Agent 的结果聚合为统一报告
 */
export declare function mergeAgentResults(results: AgentResult[]): {
    allPassed: boolean;
    totalFindings: number;
    criticalCount: number;
    majorCount: number;
    report: string;
};
//# sourceMappingURL=agent-executor.d.ts.map