用途：把 claude-flow 从与 agentic-flow@alpha 并行的实现，改造为其专用扩展，按 ADR-001 消除重复代码并保持功能对等。
主要能力：代码去重（SwarmCoordinator、AgentManager、TaskScheduler、SessionManager 与 agentic-flow 重叠部分被消解，目标 <5,000 行，当前 15,000+）；集成 5 种 SONA 学习模式（real-time、balanced、research、edge、batch）；集成 Flash Attention（目标 2.49x-7.47x 加速，内存降低 50-75%）；AgentDB 跨智能体记忆（HNSW 索引，150x-12,500x 搜索提升，1536 维）；复用 213 个预构建 MCP 工具与 19 种 hook 类型；集成 8 种强化学习算法（PPO、DQN、A2C、MCTS、Q-Learning、SARSA、Actor-Critic、Decision-Transformer）。
使用方式：以任务方式调用，如 Task("Integration architecture", "Design agentic-flow@alpha adapter layer", "v3-integration-architect")，并按需并行执行 SONA、Flash Attention、AgentDB 三类集成任务。实施分三阶段：适配层（ClaudeFlowAgent 继承 AgenticFlowAgent 并提供旧 API 兼容层）、系统迁移（用 agentic-flow 的 Swarm、Agent 生命周期、任务图替换原实现）、清理（删除重复文件）。
适用场景：需要统一 claude-flow 与 agentic-flow@alpha 代码库、降低维护成本并获取性能收益的集成与迁移工作。
限制：资料仅给出目标指标与阶段方案，未说明实际验证结果、依赖版本约束、回滚细节或兼容性边界；采用前需自行验证功能对等性与性能指标。