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admin b71984d951 实现 AI Core 与 Agent Core 基础功能

- 更新 README 描述从后端壳子到 AI Core/Agent Core
- 添加 ToolCall 和 ToolResult 数据结构定义
- 扩展 AgentRun 模型增加输出、错误码、工具调用结果等字段
- 添加 mock 提供商类型支持
- 实现聊天、代理运行、工具调用和提供商管理的核心路由逻辑
- 集成容器化依赖注入和错误处理机制
- 更新 API 接口契约和文档说明

2026-08-27 13:55:00 +08:00

4.6 KiB

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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。

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
→ 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
│   ├── 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
└── container.py         AI Core 依赖组装

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；
内存 Trace 与 SSE；
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；
Skill、Plugin 生命周期：后续在 Extension Core 中实现。

开发 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。

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
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

当前注册两个无副作用开发 Tool：

system.echo
math.add

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。

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、network.request 和 secrets.use。

Knowledge / Retrieval 接入约定

其他成员完成服务后，通过注册 Tool 接入 Agent，不让 Agent Runtime 直接依赖具体实现：

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

建议第一批接入：

notes.search
notes.read
notes.create
notes.update
notes.list
notes.move
rag.search
tasks.create
tasks.update
tasks.list

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。

当前限制与下一步

Provider 目前只有完全离线的 Mock 实现；下一步实现 OpenAI-Compatible 与 Ollama Adapter。
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。
Note/RAG Tool 等待对应模块 Service 接入。
Skill/Plugin 将复用现有 Tool Registry 和 Permission Manager。

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