做一个 ai coding 自主需求开发测试部署验证 Loop 平台: 架构设计， mvp，里程碑，关键事项。

做一个“AI Coding 自主需求开发-测试-部署-验证 Loop 平台”（以下简称AutoDevLoop）是一个极具挑战但也高度契合当前 AI 发展趋势的项目。这个平台的本质是构建一个自治的软件工程流水线。以下是该平台的架构设计、MVP 定义、里程碑规划与关键事项的详细方案：一、架构设计架构设计的核心是解耦与状态机驱动。AI 不是单一的系统，而是多个智能体在特定环境下的协同。1. 核心架构分层接入与交互层需求输入:解析 Jira/Linear/本地 Markdown，提取需求描述、验收标准。控制台:可视化看板，展示当前 Loop 的状态（开发中/测试中/验证中），日志流，以及人工干预入口。编排与控制层Workflow Orchestrator (核心状态机):驱动Plan - Code - Test - Deploy - Verify的循环流转。处理失败回退、重试、人工干预打断。Context Manager (上下文管理器):维护