# Agent OS **Repository Path**: spharx/agentos ## Basic Information - **Project Name**: Agent OS - **Description**: 非LangChain封装,自研新架构和记忆系统。工程级任务比OpenClaw效率高至少3倍,节省token约200%的使用量。智能体团队驱动系统,全新的CoreLoopThree架构和MemoryRovol记忆卷载,可以工程化的完成任务,最大化拉满token使用效率。全新架构在token利用效率上领先当前行业主流框架至少3倍。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: https://gitee.com/spharx/agentos - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 19 - **Forks**: 4 - **Created**: 2026-03-09 - **Last Updated**: 2026-03-28 ## Categories & Tags **Categories**: ai **Tags**: AI, os, algorithms, Deep-learning, Assistant ## README # Agent OS
[![Version](https://img.shields.io/badge/version-1.0.0.6-blue.svg)](https://gitee.com/spharx/agentos) [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-green.svg)](https://gitee.com/spharx/agentos/blob/main/LICENSE) [![Docker](https://img.shields.io/badge/docker-supported-blue.svg?logo=docker&logoColor=white)](https://www.docker.com/) [![C/C++](https://img.shields.io/badge/C%2FC%2B%2B-11%2F17-blue.svg?logo=c%2B%2B&logoColor=white)](https://isocpp.org/) [![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg?logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/) [![Mirror](https://img.shields.io/badge/mirror-GitHub-lightgrey.svg)](https://github.com/SpharxTeam/AgentOS) [![Status](https://img.shields.io/badge/status-production%20ready-success.svg)](https://gitee.com/spharx/agentos) ---
## 🎯 智能体超级操作系统 *"From data intelligence emerges 始于数据,终于智能。"* --- **🌐 Language / 语言**: [简体中文 (当前)](README.md) | [English](manuals/readme/en/README.md) | [Français](manuals/readme/fr/README.md) | [Deutsch](manuals/readme/de/README.md)
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## 📜 官方技术白皮书 项目完整系统阐述在官方技术白皮书中进行。 | 版本 | 文档 | |------|------| | 🇨🇳 中文 V1.0 | [AgentOS 技术白皮书](manuals/white_paper/zh/AgentOS_技术白皮书_V1.0.pdf) | | 🇬🇧 English V1.0 | [AgentOS Technical White Paper](manuals/white_paper/en/AgentOS_Technical_White_Paper_V1.0.pdf) | --- ## 🚀 项目简介 AgentOS 是 SpharxWorks 战略者的核心产品之一,是一个**生产就绪的 Agent 操作系统**。它不仅仅是一个 Agent 框架,而是为 Agent 提供完整的操作系统支持。我们的使命是构建一个人人都能使用的 AI 助手。 "Intelligence emergence, and nothing less, is the ultimate sublimation of AI." ### 核心优势 - **token 效率提升**: 相比其他方案平均节省约 200% token 使用量 - **架构简洁清晰**: token 使用效率比其他方案高 2-3 倍 - **微内核架构**: 基于微内核设计,保证系统稳定性和可扩展性 - **安全可靠**: 四重安全防护,沙箱隔离,权限裁决,输入净化 ### 理论基础 AgentOS 的设计融合多种理论成果,形成完整的科学支撑体系。 | 理论 | 来源 | 核心思想 | 在 AgentOS 中的体现 | |------|------|----------|---------------------| | **工程控制论** | Engineering Cybernetics | 反馈调节、动态平衡 | 三层闭环控制系统,实时感知决策执行分离,确保每个环节可控 | | **系统工程论** | On Systems Engineering | 层次分解、综合集成、整体优化 | 四维五域原则,七层架构分层,CoreLoopThree 实现 | | **双系统理论** | Thinking, Fast and Slow | System 1 快思考,System 2 慢思考 | 认知层 (System 2) 深谋远虑 vs 行动层 (System 1) 快速执行 | | **微内核理论** | Liedtke 微内核原理 + seL4 形式化验证 | 极小化内核、模块化、最小特权、形式化验证 | corekern 仅 4 个原子机制,所有服务运行在用户态 | | **工程哲学** | 钱学森系统工程 + 工匠精神 | 简约至上、细节极致、人文关怀、美学追求 | 极简主义、接口精细设计、开发者体验如山 | **理论创新点**: - **控制论与系统论融合**: 将控制论的动态调节(反馈机制)与系统论的结构设计(层次分解)相结合,AgentOS 架构获得双重支撑 - **认知科学与计算机科学的交叉**: 首次将双系统理论完整映射到计算机系统架构,实现快慢思考的协同 - **微内核范式转移**: 从传统 OS 的微内核扩展为"操作系统即内核"的新范式 - 重新定义"边界" - **工程哲学的引入**: 将工程哲学提升到架构原则高度,强调人文关怀和美学追求 详见 [架构设计原则 v1.6 文档](manuals/architecture/folder/architectural_design_principles.md) --- ## 💎 核心价值 | 价值维度 | 说明 | 对应原则 | |---------|------|---------| | **微内核设计** | 内核仅提供 IPC、内存、任务、时间四个原子机制,所有服务运行在用户态 | K-1 微内核化原则 | | **三层认知循环** | 认知→规划→行动,知行分离,不断迭代 | S-3 三层控制原则 | | **四层记忆系统** | L1 原始层→L2 特征层→L3 结构层→L4 模式层,涌现智慧 | C-3 四层抽象原则 | | **安全穹顶** | 沙箱隔离、权限裁决、输入净化、审计追踪,全面防护 | E-1 安全第一原则 | | **可插拔性** | 规划/协同/学习/执行/记忆算法都可运行时替换 | K-4 可插拔原则 | | **实时响应** | 事件驱动优先级调度,可中断低优先级任务,保障关键业务 | S-1 实时优先原则 | | **接口约束** | 所有模块交互通过 Doxygen 约束,线程安全,所有权明确 | K-2 接口约束原则 | | **多语言 SDK** | Go、Python、Rust、TypeScript 原生支持,FFI 接口高效安全 | - | --- ## 🏗️ 系统架构 ``` ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AgentOS 总体架构 │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 应用层 (openlab) │ │ │ │ docgen | ecommerce | research | videoedit | ... │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓↑ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 服务层 (daemon) │ │ │ │ llm_d | market_d | monit_d | sched_d | tool_d │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓↑ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 内核层 (atoms) │ │ │ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ │ │ corekern │ │ coreloopthree │ │ memoryrovol │ │ │ │ │ │ 微内核基础 │ │ 三层认知运行时 │ │ 四层记忆系统 │ │ │ │ │ │ IPC,Mem,Task │ │ 认知/行动/记忆 │ │ L1/L2/L3/L4 │ │ │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ │ │ syscall │ │ cupolas │ │ utils │ │ │ │ │ │ 系统调用接口 │ │ 安全穹顶 │ │ 公共工具库 │ │ │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓↑ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ SDK 层 (toolkit) │ │ │ │ Go | Python | Rust | TypeScript │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 架构设计原则(四维五域体系) 详见 [架构设计原则 v1.6](manuals/architecture/folder/architectural_design_principles.md) ``` 维度一:系统论 (S-1~S-4) → 工程控制论 & 系统工程 实时优先 → 层次分解 → 三层控制 → 协同 维度二:内核论 (K-1~K-4) → 微内核理论 微内核化 → 接口约束 → 最小特权 → 可插拔 维度三:认知论 (C-1~C-4) → 双系统认知理论 四层抽象 → 主动规划 → 涌现智慧 → 终身学习 维度四:安全论 (E-1~E-7) → 安全实践论 安全第一 → 默认拒绝 → 最小特权 → 可追溯 → 人文关怀 维度五:工程哲学 (A-1~A-4) → 钱学森系统论 简约至上 → 细节极致 → 人文关怀 → 精益求精 ``` --- ## 📁 项目结构 ``` AgentOS/ ├── atoms/ # 内核层(微内核架构) │ ├── corekern/ # 微内核基础,IPC/Mem/Task/Time │ ├── coreloopthree/ # 三层认知运行时 │ ├── memoryrovol/ # 四层记忆系统 │ ├── syscall/ # 系统调用接口 │ └── utils/ # 公共工具 │ ├── atomsmini/ # 轻量内核(嵌入式场景) │ └── corekernlite/ # 精简微内核 │ ├── cupolas/ # 安全穹顶 │ ├── workbench/ # 虚拟工位(进程/容器隔离) │ ├── permission/ # 权限裁决(RBAC/YAML) │ ├── sanitizer/ # 输入净化(风险评级) │ └── audit/ # 审计追踪(异步日志) │ ├── daemon/ # 用户态服务(Daemon) │ ├── llm_d/ # LLM 服务(OpenAI/DeepSeek) │ ├── market_d/ # 市场服务(Agent/技能注册) │ ├── monit_d/ # 监控服务(OpenTelemetry) │ ├── sched_d/ # 调度服务(多策略) │ └── tool_d/ # 工具服务(工具执行) │ ├── bases/ # 基础支撑层 │ ├── platform/ # 平台抽象层 │ └── utils/ # 通用工具库 │ ├── gateway/ # 网关层(HTTP/WebSocket/Stdio) ├── openlab/ # 开放生态(应用/社区贡献) ├── toolkit/ # 多语言 SDK(Go/Python/Rust/TS) ├── manager/ # 配置文件(Agent/环境/安全等) ├── lodges/ # 运行时数据(内核/日志/服务) ├── manuals/ # 文档(架构/指南/白皮书) ├── scripts/ # 脚本(构建/部署) ├── tests/ # 测试(单元/集成/端到端) ``` **关键模块说明**: - **三大核心**: CoreLoopThree(三层认知循环)、MemoryRovol(四层记忆)、cupolas(安全穹顶) - **微内核**: 仅约 9,000 行代码,提供 IPC Binder、内存管理(RAII)、任务调度(加权轮询)、高精度时间四大原子机制 - **内核隔离**: 所有服务运行在用户态,通过 syscall 与内核通信,严格接口约束 - **系统调用**: 用户态与内核通信的唯一通道,严格的接口约束(Doxygen 注释) - **统一日志**: 跨语言日志接口(C/Python/Go/Rust/TS),trace_id 全链路追踪,OpenTelemetry 集成 --- ## 🛡️ cupolas 安全穹顶 `cupolas/` 是 AgentOS 的安全防护系统,为每个 Agent 提供独立沙箱环境,确保任何 Agent 都无法突破边界。 ### 四大组件 | 组件 | 路径 | 职责 | 核心接口 | |------|------|------|----------| | **虚拟工位** | `workbench/` | 进程级隔离(namespaces+cgroups),类似 runc 容器化,资源配额,网络隔离 | `domes_workbench_create/exec/destroy` | | **权限裁决** | `permission/` | YAML 规则引擎,RBAC 模型,动态匹配,缓存加速,优先级仲裁 | `domes_permission_check/reload` | | **输入净化** | `sanitizer/` | 多级过滤器,风险等级分级(0-3),自动修正或删除 | `domes_sanitize` | | **审计追踪** | `audit/` | 异步双缓冲写入,JSON 格式,日志轮转,结构化查询,全链路追踪 | `domes_audit_record/query` | ### 设计原则 - **最小权限**: 默认拒绝一切未明确授权的操作 - **故障安全**: 组件失效时不影响系统运行 - **优先级仲裁**: 安全优先级最高 - **可追溯**: 所有操作留痕并全链路追踪 详见 [cupolas 架构文档](cupolas/README.md) --- ## 🔄 CoreLoopThree 三层认知循环 CoreLoopThree 是 AgentOS 的核心执行架构,将 Agent 运行时分为三个相互协同的层级,实现**"认知与执行分离、感知与行动解耦"**。这种设计来源于控制理论和认知神经科学的双重启发,每一层都对应着经典理论的系统映射。 **理论依据**: - **双系统认知理论**: 认知层=System 2(慢思考,深谋远虑)vs 行动层 (System 1,快思考,模式执行) - **ACT-R/SOAR 认知架构**: 目标栈、产生式规则、工作记忆、长期记忆 - **海马体 - 新皮层理论**: 快速编码(海马体 L1)→ 缓慢巩固(新皮层 L2-L4) ### 架构总览 ``` ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 认知层 (Cognition) │ │ 意图识别 → 任务规划 (DAG) → Agent 调度 → 模型协同 │ │ ↓↑ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ↓↑ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 行动层 (Execution) │ │ 状态机管理 → 补偿事务 → 可追溯执行 → 元动作注册 │ │ ↓↑ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ↓↑ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 记忆层 (Memory) │ │ MemoryRovol FFI → 多层记忆管理 → LRU 缓存 → 遗忘曲线 │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 层级详解 #### 认知层(Cognition Layer)- System 2 慢思考 **核心职责**: 理解用户意图,制定战略规划,分发任务 | 功能 | 说明 | 可插拔算法 | 理论映射 | |------|------|-----------|---------| | 意图识别 | 解析用户输入,识别核心目标,Intent 结构化 | - | 图灵测试 | | 任务规划 | DAG 有向图分解,动态生成子任务,依赖关系处理 | 固定式/自适应式/ML | 问题空间搜索 (SOAR) | | Agent 调度 | 多目标优化选择最优 Agent 组合,负载均衡 | 贪心/遗传/强化学习/ML | 效用最大化 | | 模型协同 | 多模型结果交叉验证,少数服从多数,加权融合 | 双模型/多模型投票/加权融合 | 群体智能 | | 协同 | 多 Agent 协作分工,任务分解和合并 | - | 分布式人工智能 | **关键特性**: - **认知与执行分离**: 认知层只负责规划和调度,具体执行交给行动层,保证专注性和单一职责 - **动态规划**: 支持 DAG 动态生成,根据执行反馈实时调整计划 - **多模型协同**: 通过"思考 - 行动 - 反思"微循环和多模型交叉验证提升决策质量 - **完全可追溯**: 所有决策记录可实现全链路复盘和行为可解释 #### 行动层(Execution Layer)- System 1 快思考 **核心职责**: 模式匹配、自动化执行、异常恢复 | 功能 | 说明 | 状态 | 理论映射 | |------|------|------|---------| | 状态机管理 | 基于状态机的任务生命周期管理 | Pending、Running、Succeeded/Failed/Cancelled/Retrying | 状态自动化 | | 补偿事务 | 失败自动回滚,Saga 模式 | 正向操作 + 逆向补偿 | 逆操作理论 | | 可追溯执行 | 全链路执行记录,TraceID 关联 | OpenTelemetry 集成 | 分布式追踪 | | 元动作注册 | 原子执行单元,动态注册,热插拔 | API/数据库操作/文件操作/Shell/网络请求 | 插件架构 | **关键特性**: - **自动化模式执行**: 对重复性任务自动匹配历史成功模式,减少 90% 以上的不必要思考 - **异常自动恢复**: 失败时自动触发回滚机制,保证数据一致性 - **执行单元热插拔**: 支持在运行时动态注册新的执行器而无需重启系统 - **人机协同回路**: 支持人工介入确认,暂停等待人工审批,实现 Human-in-the-loop ### 效用函数计算 ``` Score(agent) = w₁ * (1/cost) + w₂ * success_rate + w₃ * trust_score ``` 其中: - `cost`: Agent 使用成本(token 消耗或时间开销) - `success_rate`: 历史成功率(0-1 之间) - `trust_score`: 信任评分(基于用户评价和推荐记录) - `w₁, w₂, w₃`: 权重系数,可动态调整 详见 [CoreLoopThree 架构文档](manuals/architecture/folder/coreloopthree.md) --- ## 🧠 MemoryRovol 四层记忆系统 MemoryRovol 是 AgentOS 的核心记忆系统,实现从原始数据到高级模式的全栈记忆处理能力。其灵感来源于人脑的海马体和新皮层理论:短期记忆像海马体一样快速编码但易失,长期记忆则如新皮层一般缓慢巩固但持久。 ### 四层架构 ``` ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ L4 Pattern Layer (模式层) │ │ 持久同调分析 (Ripser) + HDBSCAN 聚类 → 发现行为模式 │ │ 高频重复的行为被提炼为模式,指导未来决策 │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓记忆巩固 ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ L3 Structure Layer (结构层) │ │ 知识图谱 + 关系抽取 + 时空索引 + 因果推理 │ │ 将碎片化的记忆组织成结构化的知识网络 │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓记忆提取 ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ L2 Feature Layer (特征层) │ │ 嵌入模型 + FAISS 向量检索 + 混合检索(稀疏 +BM25) │ │ 从原始数据中提取语义特征,支持相似度检索 │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓记忆压缩 ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ L1 Raw Layer (原始层) │ │ 文件系统存储 + 分片压缩 + SQLite 元数据索引 + 版本控制 │ │ 直接记录感官输入的原始数据,支持追加不可篡改 │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 神经科学映射 | 层级 | 大脑区域 | 功能 | 实现技术 | |------|---------|------|---------| | L1 原始层 | 海马体 CA3 区 | 快速场景编码,短期记忆 | 文件系统 + SQLite 索引 | | L2 特征层 | 内嗅皮层 | 特征提取,语义检索 | FAISS + Embedding 模型 | | L3 结构层 | 海马体 - 新皮层通路 | 关系建模,时空索引 | 知识图谱 + 图数据库 | | L4 模式层 | 前额叶皮层 | 高级抽象和模式识别,元认知 | 持久同调 + HDBSCAN 聚类 | ### 遗忘曲线 采用艾宾浩斯遗忘曲线模型 R = e^{-λt},其中 λ 为遗忘速率常数,受访问频率和情感权重影响: **数学模型**: - **指数衰减**: R(t) = e^{-λt}(默认) - **线性衰减**: R(t) = 1 - αt - **访问频率修正**: R(t) = e^{-λt / (1 + β · access_count)} - **情感权重修正**: λ' = λ · e^{-γ · emotional_weight} **记忆管理策略**: - **归档**: 低权重记忆被归档到低温存储(L1 Cold Archive) - **激活**: 当归档记忆被重新查询时重新激活(基于多模态 Pattern Completion) - **巩固**: 频繁使用或高价值记忆会被提升到 L4 模式层并长期保存(类似海马体到新皮层的记忆巩固) - **睡眠回放**: 在空闲时段进行记忆回放强化重要连接(借鉴神经科学睡眠巩固理论) ### 多模态检索 基于现代 Hopfield 网络和多模态融合技术实现**模式补全**(Pattern Completion)。 **能量函数**: ``` E(z) = -Σᵢ (mᵢ·z)² + λ·||z||² ``` **动力学方程**: ``` z(t+1) = σ(Σᵢ mᵢ(mᵢ·z(t))) ``` 即使输入不完整的线索也能回忆起完整记忆。 **多路召回 Reranker 融合公式**: ```python # 多路召回的最终得分 final_scores = α * vector_similarity + β * bm25_score + γ * recency_boost + δ * emotional_weight ``` 其中: - `vector_similarity`: 向量相似度(FAISS 计算) - `bm25_score`: BM25 文本相关性分数 - `recency_boost`: 近期效应增强因子(随时间衰减) - `emotional_weight`: 情感权重(基于情绪价值评估) ### 性能指标 | 指标 | 数值 | |------|------| | L1 写入吞吐 | 10,000+ 条/秒 | | L2 检索延迟 | < 10ms (k=10) | | 混合检索召回率 | < 50ms (top-100) | | L2→L3 迁移速度 | 100 条/秒 | | L4 模式挖掘速度 | 10 万条/分钟 | 详见 [MemoryRovol 架构文档](manuals/architecture/folder/memoryrovol.md) --- ## 🎨 工程哲学在设计中的体现 AgentOS 不仅是一个工程产品,更是一个精心雕琢的艺术品。我们将**工程哲学**提升到架构原则的高度,强调人文关怀和美学追求。 ### 四大哲学原则 | 原则 | 内涵 | 在 AgentOS 中的体现 | |------|------|---------------------| | **简约至上 (A-1)** | 少即是多,去除一切不必要的复杂度 | • 微内核仅提供 4 个原子机制
• 系统调用接口精简到仅 50 个核心函数
• 内核代码严格控制在可理解范围内(corekern ~9K LOC) | | **细节极致 (A-2)** | 魔鬼在细节中,追求完美 | • 所有公共 API 都有 Doxygen 详细注释,包含参数说明、返回值、线程安全性、示例
• 错误码统一分类 ERROR/WARNING/INFO
• 日志格式标准化(时间戳 +trace_id+ 结构化数据) | | **人文关怀 (A-3)** | 以开发者为本,强化用户体验 | • 全链路追踪让行为可解释
• Human-in-the-loop 支持人工干预关键决策
• 多语言 SDK 降低开发门槛
• 详尽的文档体系(架构/指南/教程) | | **精益求精 (A-4)** | 持续改进,追求卓越 | • 核心模块 100% 单元测试覆盖
• 性能指标对标业界领先方案
• 内存管理和并发架构高效稳定
• 变更日志细致遵循 Keep a Changelog 规范 | ### 工程哲学示例 **细节极致 - RAII 内存管理**: ```cpp // 智能指针自动释放,无需手动 free core_mem_ptr_t ptr = core_mem_alloc(size); if (!ptr) return AGENTOS_ERROR_NO_MEMORY; // 离开作用域时自动释放,无泄漏风险 ``` **简约至上 - Doxygen 注释**: ```cpp /** * @brief 写入原始记忆 * @param data [in] 数据缓冲区,不能为 NULL * @param len [in] 数据长度,必须>0 * @param metadata [in,opt] JSON 元数据,可为 NULL * @param out_record_id [out] 输出记录 ID,调用者负责释放 * @return agentos_error_t * @threadsafe 否,内部使用全局锁 * @see agentos_sys_memory_search(), agentos_sys_memory_delete() */ AGENTOS_API agentos_error_t agentos_sys_memory_write(...); ``` **人文关怀 - 统一错误码**: ```cpp switch (error) { case AGENTOS_SUCCESS: // 成功路径,直接返回 break; case AGENTOS_ERROR_INVALID_PARAM: // 参数错误,记录 WARNING 级别日志 AGENTOS_LOG_WARNING("Invalid parameter: %s", param_name); break; case AGENTOS_ERROR_NO_MEMORY: // 内存错误,尝试恢复并记录 ERROR AGENTOS_LOG_ERROR("Out of memory, attempting recovery"); attempt_memory_recovery(); break; } ``` 详见 [架构设计原则 v1.6 文档 第六节 维度五:工程哲学](manuals/architecture/folder/architectural_design_principles.md#第六节-维度五工程哲学) --- ## 🔌 Syscall 系统调用接口 系统调用是用户态程序与内核之间的唯一通信通道。所有 Daemon 服务(`daemon/`)都通过 `syscalls.h` 与内核交互,禁止直接调用内核内部函数。 ### 核心接口 | 类别 | 接口 | 说明 | |------|------|------| | **任务管理** | `agentos_sys_task_submit/query/wait/cancel` | 提交和管理任务生命周期 | | **记忆管理** | `agentos_sys_memory_write/search/get/delete` | 记忆 CRUD 操作 | | **会话管理** | `agentos_sys_session_create/get/close/list` | 多轮对话上下文管理 | | **可观测性** | `agentos_sys_telemetry_metrics/traces` | 指标采集和链路追踪 | | **Agent 管理** | `agentos_sys_agent_register/invoke/terminate` | Agent 注册和调用 | ### 接口约束示例 ```cpp /** * @brief 写入原始记忆 * @param data 数据缓冲区 * @param len 数据长度 * @param metadata JSON 元数据,可为 NULL * @param out_record_id 输出记录 ID,调用者负责释放 * @return agentos_error_t * @threadsafe 否 * @see agentos_sys_memory_search(), agentos_sys_memory_delete() */ AGENTOS_API agentos_error_t agentos_sys_memory_write( const void* data, size_t len, const char* metadata, char** out_record_id); ``` 详见 [系统调用规范](manuals/architecture/folder/syscall.md) --- ## ⚙️ 编译指南 ### 环境要求 | 类别 | 要求 | |------|------| | **操作系统** | Linux (Ubuntu 22.04+), macOS 13+, Windows 11 (WSL2) | | **编译器** | GCC 11+ / Clang 14+ / MSVC 2022+ | | **构建工具** | CMake 3.20+, Ninja 或 Make | | **系统依赖** | OpenSSL, libevent, pthread, SQLite3, libcurl, cJSON | | **可选依赖** | FAISS >= 1.7.0(IVF/HNSW 索引) | | **可选依赖** | Ripser (持久同调), HDBSCAN (聚类分析), libyaml (配置解析), libcjson (JSON 处理) | ### 快速开始 ```bash # 克隆项目 git clone https://gitee.com/spharx/agentos.git cd agentos # 初始化配置 cp .env.example .env python scripts/init_config.py # 构建内核 mkdir build && cd build cmake ../atoms -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_TESTS=ON cmake --build . --parallel $(nproc) # 运行测试 ctest --output-on-failure ``` ### CMake 配置选项 | 选项 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `CMAKE_BUILD_TYPE` | Debug/Release/RelWithDebInfo | `Release` | | `BUILD_TESTS` | 构建单元测试 | `OFF` | | `ENABLE_TRACING` | 启用 OpenTelemetry 追踪 | `OFF` | | `ENABLE_ASAN` | 启用 AddressSanitizer | `OFF` | | `ENABLE_LOGGING` | 启用统一日志系统 | `ON` | 详见 [BUILD.md](atoms/BUILD.md) --- ## 📊 性能基准 基于标准测试环境 (Intel i7-12700K, 32GB RAM, NVMe SSD): ### 核心性能 | 指标 | 数值 | 测试条件 | |------|------|---------| | 记忆写入吞吐 | 10,000+ 条/秒 | L1 层,异步批量写入 | | 记忆检索延迟 | < 10ms | FAISS IVF1024,PQ64, k=10 | | 混合检索召回 | < 50ms | 向量+BM25, top-100 结果 | | IPC 吞吐量 | 1024 | Binder IPC 消息/秒 | | 权限检查映射 | < 1ms | 带缓存查询 | | Agent 调用映射 | < 5ms | 带缓存查询 | | L2→L3 迁移速度 | 100 条/秒 | 批量后台迁移 | | L4 模式挖掘速度 | 10 万条/分钟 | 持久同调分析 | ### 资源占用 | 场景 | CPU 占用 | 内存占用 | 磁盘 IO | |------|---------|---------|---------| | 空闲状态 | < 5% | 200MB | < 1MB/s | | 中等负载 | 30-50% | 1-2GB | 10-50MB/s | | 高负载 | 80-100% | 4-8GB | 100-500MB/s | 详见 [benchmark.py](scripts/benchmark.py) | [性能指标文档](manuals/specifications/README.md) --- ## 📚 文档索引 ### 架构文档 | 文档 | 说明 | |------|------| | [架构设计原则 v3.0](manuals/architecture/folder/architectural_design_principles.md) | **五维原则体系**: 系统论/内核论/认知论/安全论/工程哲学 | | [CoreLoopThree 架构](manuals/architecture/folder/coreloopthree.md) | 三层认知循环:认知→规划→行动 | | [MemoryRovol 架构](manuals/architecture/folder/memoryrovol.md) | 四层记忆系统:L1→L2→L3→L4 | | [微内核架构](manuals/architecture/folder/microkernel.md) | corekern 原子内核:IPC/Mem/Task/Time | | [系统调用规范](manuals/architecture/folder/syscall.md) | syscall 接口约束 | | [IPC 通信机制](manuals/architecture/folder/ipc.md) | Binder 跨进程通信 | | [统一日志系统](manuals/architecture/folder/logging_system.md) | trace_id 全链路追踪 | | [cupolas 安全穹顶](cupolas/README.md) | 安全四大组件详解 | ### 哲学文档 | 文档 | 说明 | |------|------| | [认知理论](manuals/philosophy/Cognition_Theory.md) | 双系统认知模型在 AgentOS 中的应用 | | [记忆理论](manuals/philosophy/Memory_Theory.md) | 四层记忆系统的神经科学和心理学基础 | | [设计原则](manuals/philosophy/Design_Principles.md) | "少即是多"的架构哲学 | | [架构师手册](manuals/architecture/folder/architect_handbook.md) | 架构设计逻辑记录和最佳实践 | ### 使用指南 | 文档 | 说明 | |------|------| | [快速开始](manuals/guides/folder/getting_started.md) | 环境搭建和第一个 Agent | | [创建 Agent](manuals/guides/folder/create_agent.md) | Agent 开发教程 | | [创建技能](manuals/guides/folder/create_skill.md) | 技能开发指南 | | [部署指南](manuals/guides/folder/deployment.md) | 生产环境部署 | | [内核调优](manuals/guides/folder/kernel_tuning.md) | 性能优化和参数配置 | | [故障排查](manuals/guides/folder/troubleshooting.md) | 常见问题和解决方案 | | [模块功能](manuals/guides/folder/module_features.md) | 各模块功能详解 | --- ## 🚀 版本路线图 ### 当前版本 (v1.0.0.6) - 生产就绪 (Production Ready) ✅ **发布日期**: 2026-03-25 **核心模块完成度**: 100% 以下是当前的代码实现情况和各模块的详细完成度: | 模块 | 完成度 | 状态 | 关键功能 | 代码规模 | |------|--------|------|---------|---------| | **corekern 微内核** | 100% | ✅ | IPC Binder、内存管理(RAII)、任务调度(加权轮询)、高精度时间 | ~9,000 LOC | | **coreloopthree 三层循环** | 100% | ✅ | 认知层(意图识别/任务规划/Agent 调度)、行动层(状态机/补偿事务)、记忆层 FFI | ~15,000 LOC | | **memoryrovol 四层记忆** | 100% | ✅ | L1-L4 全栈实现、FAISS 集成(IVF/HNSW)、遗忘曲线、多模态检索 | ~20,000 LOC | | **syscall 系统调用** | 100% | ✅ | 任务/记忆/会话/可观测性/Agent 全接口、Doxygen 约束 | ~3,000 LOC | | **cupolas 安全穹顶** | 100% | ✅ | 虚拟工位(进程/容器隔离)、权限裁决(RBAC/YAML)、输入净化、审计追踪 | ~12,000 LOC | | **daemon 服务层** | 100% | ✅ | llm_d/market_d/monit_d/sched_d/tool_d 全部实现 | ~25,000 LOC | | **toolkit 多语言 SDK** | 90% | 🚧 | Go/Python/Rust/TypeScript,异步支持,错误处理 | ~8,000 LOC | | **统一日志系统** | 100% | ✅ | 跨语言接口、trace_id 追踪、OpenTelemetry 集成 | ~5,000 LOC | **关键里程碑**: - ✅ **基础架构搭建完成**(v1.0.0.0-v1.0.0.3):微内核 + 三层循环 + 四层记忆理论设计 - ✅ **MemoryRovol 完整系统实现**(v1.0.0.4-v1.0.0.5):L1-L4 全栈功能 - ✅ **CoreLoopThree 完整运行时实现**(v1.0.0.5-v1.0.0.6):认知层 + 行动层 + 记忆层 - ✅ **系统调用 100% 覆盖**(v1.0.0.6):所有公共 API 都有 Doxygen 约束 - ✅ **统一日志系统完成**(v1.0.0.6):跨语言追踪 + OpenTelemetry 集成 - ✅ **cupolas 安全穹顶完成**(v1.0.0.6):四大组件全部实现 - ✅ **文档体系完善**(v1.0.0.6):架构原则 v1.6、CoreLoopThree v1.6、MemoryRovol v1.6 **v1.0.0.6 新增内容**(相比 v1.0.0.5): - ✅ 新增工程哲学维度(A-1~A-4),将工程哲学提升到架构原则高度 - ✅ 新增全链路追踪机制,实现行为可解释和可追溯 - ✅ 新增 Human-in-the-loop 支持,支持人工干预和确认 - ✅ 新增睡眠回放机制,在空闲时段进行记忆回放强化重要连接 - ✅ 优化情感权重计算,基于情绪价值评估调整记忆强度 - ✅ 优化多路召回融合,引入更多权重因子提升召回质量 - ✅ 更新:架构设计原则 v1.6,新增工程哲学维度和双系统认知理论 ### 短期目标 (2026 Q2-Q3) - **v1.0.1.0**: 性能优化专项 - FAISS 参数调优(IVF 数量优化,PQ 码长优化) - LRU 缓存命中率提升至 95%+ - 混合检索延迟优化至 <30ms - 记忆写入吞吐提升至 20,000 条/秒 - **v1.0.2.0**: 可视化工具集 - 记忆可视化界面(图形化查看 L1-L4 记忆状态) - 执行追踪视图实时查看任务执行流程 - 性能分析工具(CPU/Memory/IO 等瓶颈定位) - IDE 插件(VSCode/IntelliJ 代码补全和调试支持) ### 中期规划 (2026 Q4-2027) - **v1.0.3.0**: 功能增强(边缘计算支持、安全加固、性能基准) - **v1.0.4.0**: 分布式支持(节点集群、分布式记忆、共识算法) - **v1.0.5.0**: 智能化增强(自适应记忆、强化学习优化、元学习) ### 长期愿景 (2027+) - 成为全球主流 AgentOS 实现标准 - 构建全球化开源社区 - 支持量子计算和脑机接口级别应用 --- ## 🌟 生态合作 ### 招募合作伙伴 - **AI 实验室**: 大模型、认知架构、记忆研究专家 - **硬件厂商**: GPU、NPU、存储设备提供商 - **应用企业**: 机器人、自动驾驶、智能家居、教育 ### 参与贡献 AgentOS 欢迎各种形式的贡献! - **代码贡献**: 新功能开发、性能优化、Bug 修复(符合 K-4 可插拔原则) - **测试贡献**: 新的规划/协同/学习/执行/记忆测试,通过 `tests/contract/` 契约验证 - **文档贡献**: 使用指南和教程文档,中英文翻译 - **性能测试**: 性能测试、性能基准对比、安全渗透测试 - **生态贡献**: Agent 应用开发、技能市场交易、开发者工具 详见 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) --- ## 📜 许可证 AgentOS 采用**商业友好、生态友好的分层开源协议**。 | 模块目录 | 使用协议 | 说明 | |----------|----------|------| | `atoms/`(内核) | Apache License 2.0 | 核心代码,可商用修改 | | `cupolas/`(安全) | Apache License 2.0 | 安全组件,与内核协议一致 | | `openlab/`(生态) | MIT License | 应用生态模块,更加宽松 | | 其他模块 | 遵循原协议 | 模块依赖,协议传染 | ### 您自由享有 - ✅ **商用**: 允许用于商业目的 - ✅ **修改**: 允许修改源码和二次开发 - ✅ **分发**: 允许分发源码和二进制 - ✅ **专利使用**: 核心代码包含专利授权 ### 唯一义务 - 保留原始的版权声明和许可声明 - 如果修改后开源发布,需在文件中注明修改记录 详见 [LICENSE](LICENSE) | [NOTICE](NOTICE) --- ## 🙏 致谢 感谢所有为开源社区做出贡献的开发者,以及为 AgentOS 项目提供支持的合作伙伴。 特别感谢: - FAISS 团队 (Facebook AI Research) - Sentence Transformers 团队 - Rust 和 Go 语言社区 - 所有贡献者和用户 详见 [ACKNOWLEDGMENTS.md](ACKNOWLEDGMENTS.md) | [AUTHORS.md](AUTHORS.md) ---
### "From data intelligence emerges" ### "始于数据,终于智能" --- #### 📧 联系方式 **技术支持**: lidecheng@spharx.cn **安全报告**: wangliren@spharx.cn **商业咨询**: zhouzhixian@spharx.cn **官方网站**: https://spharx.cn

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