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README.md
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@ -5,8 +5,12 @@
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一款基于 Python 的分布式多 Agent 协作系统
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一款基于 Python 的分布式多 Agent 协作系统
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[](https://www.python.org/)
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[](https://www.python.org/)
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[](https://docs.ray.io/)
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[](https://ai.pydantic.dev/)
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[](LICENSE)
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[](LICENSE)
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[**项目架构**](./docs/ARCHITECTURE.md) | [**更新日志**](./changelogs/CHANGELOG.md) | [**未来展望**](./changelogs/ROADMAP.md)
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@ -14,44 +18,30 @@
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## 特别之处？
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## ✨ 核心特性
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- 本项目通过 **Ray** 和 **vllm** 实现个人个性化助手的创建，你可以通过收集符合你自己偏好的数据，构建独属于自己的风格的人工智能助手。
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### 🧠 异构协作体系
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- 本项目通过多 Agent 协作，实现比起单 Agent 系统更强的性能，从而完成更复杂的任务。
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- **多智能体集群**：内置主管 (Supervisory)、意识 (Consciousness)、控制 (Control) 三大核心节点，实现比单 Agent 系统更严谨的决策链。
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- 本项目通过调用本地模型，从而减少对于昂贵的API使用和一定程度上的安全保护。如果你是创作者，可以通过用自己的作品去训练属于自己的模型，提高工作效率。
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- **Worker 动态派生**：根据任务需求动态拉起 Ordinary 或 Skill 类型的 Worker Individual，实现资源的按需分配。
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- （暂未实现）本项目适配多种消息平台，实现在外可通过多种方式给 **Pretor** 下达指令完成工作。
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- （暂未实现）本项目内置 **growth_node(生长节点)** ，实现傻瓜式微调模型操作，让你的 **Pretor** 自己学会一些独特的技能。
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### 🚀 分布式性能保障
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- **Ray 驱动**：底层基于 Ray 构建，支持跨进程、跨机器的 Actor 通讯，轻松应对高并发任务流。
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- **本地化优先**：深度适配 **vLLM**，支持本地私有化模型部署，在保障隐私的同时大幅降低 API 调用成本。
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### 🛠️ 工业级工程设计
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- **强类型契约**：基于 Pydantic-AI 实现 Tool 与 Agent 的接口定义，确保 AI 输出的确定性与安全性。
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- **自动化流**：内置工作流引擎 (Workflow Engine)，实现从需求发现到自动化执行的闭环。
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### 📦 Pretor 生态子项目 (Sub-projects)
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| 项目名称 | 代号 | 功能定位 | 当前状态 |
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|:-----------------------------------------------------------|:--------| :--- | :--- |
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| **[pretor-viceroy](https://github.com/zhaoxi826/viceroy)** | **总督** | **资源管理**：负责系统 Skill 的动态安装、元数据解析与全集群分发。 | ✅ 已发布 |
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| **pretor-stardomain** | **星域** | **安全沙箱**：为 Agent 自动生成的代码提供轻量化的隔离运行环境，防止逃逸。 | 📅 规划中 |
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| **pretor-explorer** | **探索者** | **网页感知**：自动化爬虫引擎，赋予智能体实时互联网信息搜索与内容抓取能力。 | 📅 规划中 |
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| **pretor-pioneer** | **先驱者** | **知识增强**：RAG 检索增强引擎，管理私有知识库的向量化、索引与精准检索。 | 📅 规划中 |
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## 快速开始
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## 快速开始
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本项目正在开发中...
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本项目正在开发中...
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## 项目子项目
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#### pretor-viceroy:
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**项目名称** : 总督
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**github网址** :https://github.com/zhaoxi826/viceroy
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**功能** :pretor的资源管理工具
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**目前实现** :
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- 对于skill的安装与解析
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#### pretor-domain
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**项目名称** : 域
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**github网址** :（暂无）
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**功能** : 轻量化沙箱
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**目前实现** :
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（规划中）
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#### pretor-explorer
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**项目名称** : 探索者
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**github网址** :（暂无）
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**功能** : 自动爬虫
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**目前实现** :
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（规划中）
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#### pretor-pioneer
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**项目名称** : 先驱者
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**github网址** :（暂无）
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**功能** : RAG检索增强生成
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**目前实现** :
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（规划中）
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@ -0,0 +1,15 @@
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# ChangeLog
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## [v0.1.0Alpha] - 2026/4/28
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### 更新：
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#### 🚀 新增功能 (Added)
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- **分布式 Actor 骨架**：基于 Ray 框架构建了多智能体协作底座，支持节点跨进程通讯与资源调度。
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- **全局状态机 (GSM)**：实现了 `GlobalStateMachine` 模块，作为系统的“唯一真相来源”，管理所有 Individual、Skill 和 Provider 的注册信息。
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- **核心认知节点**：
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- `SupervisoryNode`：负责任务拆解与分发。
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- `ConsciousnessNode`：负责意图识别与语义理解。
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- `ControlNode`：负责工作流状态监控与逻辑卡点。
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- **异步工作流引擎**：实现 `WorkflowRunningEngine`，支持从数据库自动轮询并异步执行待办任务流。
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- **自适应适配器**：集成 `Pydantic-AI`，并封装了统一的 `AbstractAgent` 协议，支持 OpenAI、Gemini 和 Claude 等多模型后端。
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- **基础设施代理**：建立 `PostgresDatabase` Actor，提供分布式的数据库连接池支持。
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@ -0,0 +1,17 @@
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# Roadmap
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## [v0.1.0Alpha] - 2026/4/28
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### 未来展望：
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#### 功能增加
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- [ ] **完善系统插件**: 如 **RAG(检索增强生成)**，**沙箱**， **联网搜索** ，使agent拥有更多的能力适应多样化任务需求
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- [ ] **增加MCP功能**: 增加MCP，使得agent可以调用通用工具
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- [ ] **完善special_individual**： 使得`supervisory_node`等可以调用实现语言生成图像生成等功能
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- [ ] **完善supervisory_node**: 实现`supervisory_node`对于工作流状态的访问，实现更方便的检测
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- [ ] **对消息平台的对接**: 完善platform，实现对于更多消息平台的对接（如：钉钉微信等），实现在社交软件对`supervisory_node`下达命令
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#### 系统优化
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- [ ] **优化workflow逻辑**: 通过**graph**等设计实现更优秀的工作流调度
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- [ ] **优化GSM设计**: 对于 **GSM（global_state_machine全局状态机）** 进行重构，实现更高的并发
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- [ ] **工具及skill优化**: 完善前端获取工具或skill的逻辑，实现对于skill或者tool的配置改写以及详细信息获取
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- [ ] **前端优化**: 完善前端设置逻辑（如：调节语言等），以及使前端更加灵活智能
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@ -8,5 +8,5 @@
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- **意识节点**：负责复杂任务的处理；
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- **意识节点**：负责复杂任务的处理；
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- **生长节点**：负责获取资源并且将基础模型训练为特化模型；
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- **生长节点**：负责获取资源并且将基础模型训练为特化模型；
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- **特殊子个体**：与外界交互的模型，如embedding模型，tts模型等；
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- **特殊子个体**：与外界交互的模型，如embedding模型，tts模型等；
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- **专家子个体**：；
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- **专家子个体**：携带有专业skill的agent对象；
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- **基础子个体**：普通的agent对象；
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- **基础子个体**：普通的agent对象；
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@ -79,6 +79,13 @@ class SupervisoryNode:
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f"- 当前时间 (Time): {ctx.deps.time}\n"
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f"- 当前时间 (Time): {ctx.deps.time}\n"
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f"- 可用工作流模板 (Available Templates): {ctx.deps.available_templates}\n"
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f"- 可用工作流模板 (Available Templates): {ctx.deps.available_templates}\n"
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)
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)
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# 修改 system_prompt 变量
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prompt += (
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"\n\n注意：你必须调用且只能调用一个函数（工具）来输出结果。"
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"如果你想直接回复用户，请调用 ForUser；"
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"如果你想移交给工作流，请调用 ForConsciousnessNode。"
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"严禁返回纯文本，必须使用工具格式！"
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)
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if ctx.deps.error_history:
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if ctx.deps.error_history:
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prompt += (
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prompt += (
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f"\n=== 错误重试指示 ===\n"
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f"\n=== 错误重试指示 ===\n"
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