# AI Core 与 Agent Core 开发说明 > 本文档用于团队开发和模块联调,记录当前已经落地的核心边界与使用方式。 ## 当前实现 当前已经建立第一条可运行链路: ```text FastAPI → Provider Registry → Agent Runtime → Permission Manager → Tool Registry → Skill Runtime / Plugin Runtime → Agent Trace / SSE ``` 对应代码: ```text backend/app/ ├── providers/ │ ├── base.py Provider Protocol 与统一 Turn │ ├── registry.py Provider 注册、发现、模型列表和连接测试 │ └── mock.py 离线开发 Provider ├── agent/ │ ├── runtime.py Agent Loop、限制、取消、Trace 和 SSE │ ├── tools.py Tool 注册、参数校验、隔离执行和结果转换 │ ├── permissions.py 权限策略、确认请求和会话授权 │ └── builtin_tools.py 无副作用的内置开发 Tool ├── extensions/ │ └── runtime.py Skill/Plugin Manifest、生命周期、依赖与 Tool Contribution └── container.py AI Core 依赖组装 backend/extensions/ ├── skills/knowledge-assistant/ 内置知识库 Skill └── plugins/text-tools/ 内置示例 Plugin ``` Router 只负责 HTTP/SSE 与错误转换,不实现 Agent、Tool 或 Provider 业务逻辑。 ## 模块边界 当前实现属于范涵宇负责的 AI Core / Agent Core: - Provider 抽象与注册; - Agent Run 生命周期; - Tool Registry; - Tool 参数校验与执行隔离; - Permission; - Step、Timeout、Token Budget、取消; - Tool 并发上限与 run 级网络权限; - 内存 Trace 与 SSE; - Skill Manifest、Prompt、Tool/Permission/模型能力解析; - Plugin Manifest、生命周期和 Tool Contribution; - Skill 调用内置 Tool 与 Plugin Tool; - 公共 Contract 和 API 接入。 以下内容保持接口,不在本模块实现: - Note、NoteBlock、Markdown Parser:由 Knowledge Core 提供; - FTS5、Vector、RRF、Reranker、Citation:由 Retrieval Core 提供; - 文件系统和 API Key 明文读取:由 Rust Host 提供; - MCP Plugin Host、Frontend Extension Slot:按技术基线放在第二阶段实现。 ## Provider 默认注册离线 Provider: ```text provider_id = mock model = mock-1 ``` 它支持: ```text chat tool_calling streaming ``` 普通 Chat 请求: ```json { "provider_id": "mock", "model": "mock-1", "messages": [ {"role": "user", "content": "hello"} ] } ``` `POST /api/chat` 返回 ModelEvent SSE。 另外已经实现以下可配置 Adapter: ```text openai_chat / openai_compatible ollama ``` 创建 Ollama Provider: ```json { "provider_type": "ollama", "name": "Local Ollama", "base_url": "http://127.0.0.1:11434", "default_model": "qwen3:latest" } ``` 创建 OpenAI-Compatible Provider: ```json { "provider_type": "openai_compatible", "name": "OpenAI Compatible", "base_url": "https://api.openai.com/v1", "default_model": "", "credential_id": "openai-main" } ``` 凭证 ID `openai-main` 对应 Sidecar 进程中的临时环境变量 `AINOTE_CREDENTIAL_OPENAI_MAIN`。环境变量由 Rust Host 从 Stronghold 读取后注入,不写入 Provider Config、日志或前端 Store。 Provider 配置生命周期接口已经可用: ```text GET /api/providers POST /api/providers GET /api/providers/{provider_id} PATCH /api/providers/{provider_id} DELETE /api/providers/{provider_id} GET /api/providers/{provider_id}/models POST /api/providers/test ``` ## Agent Run 创建普通 Agent Run: ```json { "input": "hello", "provider_id": "mock", "model": "mock-1", "max_steps": 10 } ``` 请求: ```text POST /api/agent/runs ``` 创建后通过以下接口读取状态和事件: ```text GET /api/agent/runs/{run_id} GET /api/agent/runs/{run_id}/events POST /api/agent/runs/{run_id}/cancel ``` 当前 Run 与 Trace 保存在内存中,AI Core 重启后清空。后续数据库层接入时替换 Repository,不改变 API Contract。 ## Tool Calling 当前注册以下内置 Tool: ```text system.echo math.add notes.search rag.search notes.read notes.create notes.update notes.list ``` Mock Provider 使用下面的开发语法产生 Tool Call: ```text /tool system.echo {"text":"hello tool"} /tool math.add {"left":1,"right":2} ``` Agent Run 需要显式声明 `allowed_tools`: ```json { "input": "/tool math.add {\"left\":1,\"right\":2}", "provider_id": "mock", "model": "mock-1", "allowed_tools": ["math.add"] } ``` Tool 参数由独立 Pydantic Model 再次校验。Tool 的异常、非法参数、超时和权限拒绝统一转换为 `ToolResult`,不会直接打断 API 进程。 `notes.search` / `rag.search` 返回的 Citation 会由 Agent Runtime 收集到 `AgentRun.citations`,并产生 `Citation` Trace Event。Note 写操作调用 `note_service`,检索调用 Retrieval Engine,不直接访问 SQLite。 ## Permission Permission Policy 当前支持: ```text allow confirm deny ``` 需要确认时,Agent 状态进入 `waiting_permission`,并发出 `PermissionRequired` 事件。前端使用: ```text POST /api/agent/runs/{run_id}/permissions/{request_id} ``` 提交以下决策之一: ```json {"decision":"allow_once"} {"decision":"allow_session"} {"decision":"deny"} ``` 默认需要确认的高影响权限包括 `notes.write`、`notes.delete`、`network.request` 和 `secrets.use`。 ## Knowledge / Retrieval 接入 Knowledge Core 与 Retrieval Core 已通过 Tool Registry 接入 Agent。Agent Runtime 仍只依赖 Tool Contract,不直接依赖具体服务: ```python tool_registry.register( definition=tool_definition, arguments_model=arguments_model, executor=executor, ) ``` 第一批已经接入: ```text notes.search notes.read notes.create notes.update notes.list rag.search ``` 写操作 Executor 调用 Knowledge Core Service,不直接访问 SQLite;检索 Executor 调用 Retrieval Core Service,不直接拼接 FTS5 或 sqlite-vec SQL。 ## Extension Core ### Skill Runtime Skill Package 由 `skill.yaml` 和可选 `prompt.md` 组成。安装时使用 Pydantic 校验 Manifest,并解析: ```text permissions tools retrieval model.required_capabilities ``` Skill 启用前检查 Tool 是否已注册、Tool 所需权限是否已在 Manifest 声明。创建 Agent Run 时,Skill Runtime 生成 Agent Configuration,注入 System Prompt、允许的 Tool、权限和 Retrieval Config。模型缺少 `chat`、`tool_calling` 等必要 Capability 时拒绝启动。 生命周期接口: ```text GET /api/skills POST /api/skills/install GET /api/skills/{skill_id} POST /api/skills/{skill_id}/enable POST /api/skills/{skill_id}/disable DELETE /api/skills/{skill_id} ``` ### Plugin Runtime 第一阶段 Plugin Runtime 完成 Manifest 校验、安装、启用、停用、卸载和 Tool Contribution。第三方代码不会直接 import 到 AI Core;当前 Declarative Plugin Host 只执行宿主实现的白名单 handler,MCP Host 留到第二阶段。 启用 Plugin 时将 Tool 注册到统一 Tool Registry,并标记 `source=plugin`;停用或异常时注销 Tool。启用中的 Skill 依赖某 Plugin Tool 时,Plugin 不能直接卸载。 生命周期接口: ```text GET /api/plugins POST /api/plugins/install GET /api/plugins/{plugin_id} POST /api/plugins/{plugin_id}/enable POST /api/plugins/{plugin_id}/disable DELETE /api/plugins/{plugin_id} ``` 内置示例 `text-tools` 注册 `text.uppercase`。内置 `knowledge-assistant` Skill 同时声明 `notes.search` 和 `text.uppercase`,用于验证完整链路: ```text Skill Manifest → Agent Configuration → Tool Registry → Plugin Tool → Tool Result → Agent Loop ``` ## 当前限制与下一步 - 已实现 Mock、OpenAI-Compatible Chat Completions 与 Ollama Adapter;OpenAI Responses 和 Anthropic Messages 尚未实现。 - Provider 配置暂存内存,后续通过 Repository 接入 SQLite。 - Run/Trace 暂存内存;下一步抽象 Repository 并接入 SQLite。 - Permission 已有核心等待/恢复机制,前端确认 UI 尚未联调。 - Task、Attachment、Audio Tool 尚未接入。 - Extension 安装记录暂存内存;后续接入持久化 Registry 与版本升级流程。 - 当前 Plugin Host 只支持内置声明式白名单 handler;MCP Bridge、独立进程健康检查与 UI Contribution 在第二阶段实现。