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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。

更新日期：2026-09-01。第一阶段 AI Core、Agent Core、Extension Core 和 Model Core 主链路已经完成；第二阶段 Agent Trace 持久化和可恢复 SSE 已落地，后端当前回归基线为 81 项测试通过。

当前实现

当前已经建立第一条可运行链路：

FastAPI
→ Provider Registry
→ Agent Runtime
→ Permission Manager
→ Tool Registry
→ Skill Runtime / Plugin Runtime
→ Agent Trace / SSE

对应代码：

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
│   ├── trace_repository.py Run/Event SQLite 持久化、分页、摘要与脱敏
│   ├── 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；
• SQLite Trace、分页快照与可恢复 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：

provider_id = mock
model       = mock-1

它支持：

chat
tool_calling
streaming

普通 Chat 请求：

{
  "provider_id": "mock",
  "model": "mock-1",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "hello"}
  ]
}

POST /api/chat 返回 ModelEvent SSE。OpenAI-Compatible Adapter 直接消费上游 SSE，Ollama Adapter 直接消费 JSONL，TextDelta 是真实增量内容，不再等待整段回答完成。

另外已经实现以下可配置 Adapter：

openai_chat / openai_compatible
ollama

创建 Ollama Provider：

{
  "provider_type": "ollama",
  "name": "Local Ollama",
  "base_url": "http://127.0.0.1:11434",
  "default_model": "qwen3:latest"
}

创建 OpenAI-Compatible Provider：

{
  "provider_type": "openai_compatible",
  "name": "OpenAI Compatible",
  "base_url": "https://api.openai.com/v1",
  "default_model": "<model>",
  "credential_id": "openai-main"
}

凭证 ID openai-main 可以对应开发环境变量 AINOTE_CREDENTIAL_OPENAI_MAIN。当前 Web 联调版也允许设置页通过 Credential API 提交 API Key，由 EncryptedCredentialStore 使用 Fernet 加密保存；前端 Store、Provider Config、日志和读取响应都不保存或返回明文。未来接入 Tauri 后，由 Rust Host 从 Stronghold 注入或替换存储实现。

Provider 配置生命周期接口已经可用：

GET    /api/providers
GET    /api/providers/presets
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
GET    /api/credentials/{credential_id}
PUT    /api/credentials/{credential_id}
DELETE /api/credentials/{credential_id}

设置页现已提供 OpenAI、DeepSeek 和 Ollama 预设，并在保存后自动获取、排序和去重模型列表。模型发现会区分凭据缺失、鉴权失败、限流、超时和上游不可用等错误。

Agent Run

创建普通 Agent Run：

{
  "input": "hello",
  "provider_id": "mock",
  "model": "mock-1",
  "max_steps": 10
}

请求：

POST /api/agent/runs

创建后通过以下接口读取状态和事件：

GET /api/agent/runs/{run_id}
GET /api/agent/runs/{run_id}/events
GET /api/agent/runs/{run_id}/trace?after_sequence=-1&limit=200
POST /api/agent/runs/{run_id}/cancel

Run 与 AgentEvent 已写入 SQLite，run_id + sequence 是幂等键。SSE 每帧包含 id: sequence；客户端可以通过 Last-Event-ID 请求头或 after_sequence 查询参数恢复缺失事件。Trace API 返回平铺事件、下一游标、分页状态、模型/工具调用统计、耗时、Token Usage 和创建 Run 时的配置快照，不负责生成前端树形布局。

运行时内存仍只保留最近 2000 个事件用于实时订阅，完整 Trace 以 SQLite 为准。AI Core 重启后，已经终止的 Run 可以继续查询和回放；重启前未终止的 Run 会收束为 AGENT_PROCESS_RESTARTED，避免永久停在 running。API Key、Authorization、Password、Secret、常见 sk-/Bearer 值在入库前脱敏。Event、Request 和配置快照中的超长字符串与集合会截断；作为查询事实来源的 AgentRun 只脱敏、不限长，保证重启前后 input/output 内容一致。

Tool Calling

当前注册以下内置 Tool：

system.echo
math.add
notes.search
rag.search
notes.read
notes.create
notes.update
notes.list
notes.move
tasks.create
tasks.update
tasks.list
attachments.read
audio.transcribe

Mock Provider 使用下面的开发语法产生 Tool Call：

/tool system.echo {"text":"hello tool"}
/tool math.add {"left":1,"right":2}

Agent Run 需要显式声明 allowed_tools：

{
  "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：

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：

POST /api/agent/runs/{run_id}/permissions/{request_id}

提交以下决策之一：

{"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、tasks.write、network.request 和 secrets.use。权限命名空间采用白名单，未知权限默认拒绝。

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：

tool_registry.register(
    definition=tool_definition,
    arguments_model=arguments_model,
    executor=executor,
)

第一批已经接入：

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：

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：

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：

GET    /api/plugins
POST   /api/plugins/install
GET    /api/plugins/{plugin_id}
POST   /api/plugins/{plugin_id}/enable
POST   /api/plugins/{plugin_id}/disable
PUT    /api/plugins/{plugin_id}/permissions
DELETE /api/plugins/{plugin_id}

Plugin Manifest 中的权限只是声明，不代表已经授权。带权限的 Plugin 安装后进入 permission_required，Host 必须通过权限接口记录用户授权，之后才能启用。JSON Schema 在安装阶段校验，Tool 调用时再次校验实际参数。

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：

Skill Manifest
→ Agent Configuration
→ Tool Registry
→ Plugin Tool
→ Tool Result
→ Agent Loop

当前限制与下一步

前端智能体页面已经完成中文联调：运行状态、Agent Event、内置 Tool、Permission 和常用事件详情字段均通过集中标签映射展示中文；notes.search 等技术 ID 继续保留，便于与后端 Trace、日志和接口契约对应。

• 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；PATCH 已支持用显式 null 清空 base URL、默认模型和凭据引用。
• Run/Trace 已通过 Repository 接入 SQLite；后续增加按保留策略归档和 Benchmark 引用保护。
• Permission 已有核心等待/恢复机制，前端确认 UI 已完成联调和中文展示。
• Task 已持久化到 SQLite；Attachment Tool 读取 Host 管理目录中的 UTF-8 文件。
• audio.transcribe 当前消费 Host 预生成的 transcript；faster-whisper 与说话人分离仍按技术基线在第二阶段接入。
• 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。