Add architecture package and application skeleton

README.md

@@ -1,68 +1,73 @@
 # AI Orchestrator
 
-Отдельный проект для серверного AI-orchestrator, который управляет задачами, моделями, MCP-tools и local workers.
+Серверный runtime для AI-задач, моделей, MCP-tools и local workers.
+Проект отделен от `Local LLM Platform` и строится как самостоятельное orchestration-ядро.
 
-## Главная идея
-
-Этот проект не является частью `Local LLM Platform`.
-
-`Local LLM Platform` отвечает за:
-- локальные модели;
-- inference;
-- registry;
-- GPU profiles;
-- model deployment;
-- smoke tests моделей.
+## Цели
 
 `AI Orchestrator` отвечает за:
-- общение с пользователем;
-- построение плана/графа выполнения;
-- вызов моделей;
-- вызов MCP-инструментов;
-- работу с local worker;
-- подтверждения действий;
-- логи;
+
+- прием пользовательских задач;
+- построение execution graph;
+- вызов моделей через model router;
+- вызов MCP tools;
+- dispatch команд в local worker;
+- policy-driven подтверждения;
+- event log, audit и progress stream;
 - fallback между weak/strong/vision моделями.
 
-## Ключевой принцип
+## Принципы
 
-В коде нет жестких запретов на действия.
+- никаких hardcoded bans;
+- все ограничения идут через project policy;
+- worker не планирует задачу и не принимает интеллектуальных решений;
+- 1С не попадает в ядро и подключается только через MCP;
+- локальный Docker не используется как обязательный dev path.
 
-Система должна работать через настраиваемую политику проекта:
+## Архитектура
 
-- `full_auto` — выполнять без подтверждений;
-- `confirm` — спрашивать подтверждение для действий, отмеченных политикой;
-- `manual` — всегда показывать план и ждать запуска;
-- `disabled` — компонент отключен настройкой.
+Проект разбит на 4 слоя:
 
-Важно: `disabled` — это не hardcoded ban, а выбранная настройка проекта.
+- `domain` — сущности, state machines, policy/value objects, события;
+- `application` — use cases и orchestration services;
+- `infrastructure` — storage, config, policy adapter, provider gateways;
+- `delivery` — HTTP API, SSE, worker transport adapters.
 
-## Базовая схема
+Подробные решения зафиксированы в:
 
-```text
-User UI / API
-    ↓
-Conversation Manager
-    ↓
-Server Orchestrator
-    ↓
-Execution Graph
-    ├─ Planner
-    ├─ Workers
-    ├─ Reviewer
-    └─ Finalizer
-    ↓
-Model Router
-    ├─ weak model: local
-    ├─ strong model: local or external
-    └─ vision model: local or external
-    ↓
-Tools
-    ├─ MCP client
-    ├─ remote MCP servers
-    └─ local worker protocol
+- [ADR](docs/adr/001-runtime-stack.md)
+- [Domain model](docs/architecture/04_domain_model.md)
+- [State machines](docs/architecture/05_state_machines.md)
+- [Storage schema](docs/storage/01_schema.md)
+
+## Текущий статус
+
+В репозитории уже собраны:
+
+- архитектурный пакет с ADR;
+- доменная модель и state machines;
+- draft persistent storage schema;
+- внутренние порты orchestrator;
+- кодовый каркас `src/ai_orchestrator`;
+- базовый FastAPI delivery layer;
+- in-memory adapters для безопасного старта;
+- unit tests на базовые состояния и policy.
+
+## Быстрый запуск
+
+```bash
+python -m pip install -e .[dev]
+python -m uvicorn ai_orchestrator.main:app --host 127.0.0.1 --port 8080
 ```
 
-## Что должен сделать Codex
+## Структура
 
-Начать с документа `docs/codex/CODEX_TASK.md`.
+```text
+src/ai_orchestrator/
+  domain/
+  application/
+  infrastructure/
+  delivery/
+```
+
+Исходные папки `src/orchestrator`, `src/policy` и другие пока остаются как legacy-концептуальные маркеры из исходного blueprint.