## Pretor项目

#### 简介
**Pretor**是一款python开发，实现将小模型进行微调后整理为一个大型集群，从而实现低算力情况下高复杂度任务的实现。
系统模型分为以下部分：
- **监管节点**：负责基本交流和任务分流；
- **管控节点**：负责调度系统资源；
- **意识节点**：负责复杂任务的处理；
- **生长节点**：负责获取资源并且将基础模型训练为特化模型；
- **特殊子个体**：与外界交互的模型，如embedding模型，tts模型等；
- **专家子个体**：携带有专业skill的agent对象；
- **基础子个体**：普通的agent对象；
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#### 项目介绍
**Pretor** 是一款基于分布式计算平台 **Ray** 和 agent开发框架**pydantic-AI** 开发的多智能体协作平台，通过多智能体的协作和任务拆解，实现复杂任务的高质量完成。  

**Pretor**使用 **python**著名的高性能后端框架 **Fastapi** 来作为整个系统对用户暴露接口的网关。在**Pretor**运行过程中，用户通过发送请求至fastapi从而包装为 `PretorEvent`对象，并且发往`supervisory_node`，由**supervisory_node**进行简单的意图判断，如果判断用户只是简单交流比如聊天等，**supervisory_node**会直接对用户进行回复结束事件。
，如果判断用户想要完成复杂的任务，**supervisory_node**会选择将从`workflow_template(工作流模板)`中选择一个或者不选择,然后将event挂到`全局状态机`实现追溯方便并发往`Workflow_Running_Engine`的异步队列，被协程对象取走后，由**consciousness_node**创建为`PretorWorkflow`对象，挂载到实例化的`WorkflowEngine`进行执行。完成任务后返回给用户。

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#### 技术架构背景

- 分布式大脑：利用 Ray 框架实现 Actor 模型，将不同的智能体节点（Node）部署为独立运行的分布式 Actor，具备跨节点通信和动态调度的能力。
- 强类型通信协议：引入 PydanticAI 作为智能体开发框架，核心目的在于将大语言模型（LLM）产生的非结构化文本，通过 Pydantic 模型转化为强类型的结构化数据（JSON），确保多智能体协作时数据传输的工业级稳定性。
- 推理驱动路由：系统针对最新的**deepseek-v4**系列进行了适配，实现灵活调用

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#### 项目背景
###### 1.多智能体架构的需求
随着任务复杂度的提升，单一**Agent**一定程度上以及满足不了人们对于人工智能完成复杂任务的需求。模仿人类社会中的团队合作，Pretor以**Ray**作为底座，从而实现一种多智能体协作的设计。
###### 2.对于大语言模型输出内容约束的需求
LLM 输出的非结构化文本在多智能体交互中极易崩溃。所以，**Pretor**没有选择如**LangChain**这种老牌智能体开发框架，而是选择了新兴的**pydanticAI**这种强约束框架，使得多智能体协作避免黑盒化。  
**PydanticAI**是一款基于**Pydantic**的智能体开发框架，**Pydantic**是**python**中著名的数据类型约束库，**Pydantic**官方通过**Pydantic**的强约束，实现了对于LLM的生成约束。