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Dogeey 🤖

轻量级AI智能体框架 - 支持多平台、多模型、自我进化

Version License Python

📋 项目概述

Dogeey 是一个轻量级 AI 智能体框架，借鉴 OpenClaw 和 Hermes 的设计理念，具备记忆系统、用户画像、自我进化能力，并支持多平台消息接入（飞书、Web 等）。

  • 🧠 记忆系统 - 长期+短期记忆，SQLite+FTS5全文搜索，时间衰减权重
  • 📚 技能库 - 可复用技能，渐进式披露节省 token
  • 🎭 用户画像 - 自动学习用户习惯，持续进化
  • 🔄 自我进化 - 任务成功后自动总结为技能
  • 🌐 多平台接入 - 飞书（WebSocket）、Web UI、CLI
  • ⏰ 定时任务 - Cron 调度器，支持自然语言创建定时任务
  • 🔀 多模型支持 - OpenAI 兼容 API，支持多提供商自动 fallback
  • ⚡ 轻量核心 - 核心代码模块化，易于扩展

🚀 快速开始

1. 安装

# 基础版（仅CLI）
pip install -e .

# 完整版（含WebUI、飞书接入等）
pip install -e ".[full]"

2. 初始化

dogeey init

按提示输入：

  • API Key（支持 OpenAI/DeepSeek/Claude/Astron 等）
  • API Base URL
  • 默认模型

或使用环境变量：

export DOGEEY_API_KEY="sk-..."
export DOGEEY_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export DOGEEY_MODEL="gpt-4o"

3. 使用

CLI 模式：

# 运行指令
dogeey run "帮我分析当前目录结构"

# 详细模式（查看推理过程）
dogeey run "生成一个Python爬虫" -v

# 不使用记忆/画像
dogeey run "指令" --no-memory --no-profile

Web UI 模式：

dogeey webui
# 访问 http://localhost:8080

飞书接入：

# 配置飞书 app_id 和 app_secret 后
python3 listen_feishu.py
# 或通过 Web UI 的频道系统自动启动

📖 CLI 命令

命令 说明
dogeey init 初始化配置（交互式引导）
dogeey run <指令> 运行智能体执行指令
dogeey webui 启动 Web 管理界面
dogeey config show 查看当前配置
dogeey config add-provider 添加模型提供商
dogeey config list-providers 列出所有提供商
dogeey config set-default <name> 设置默认提供商
dogeey uninstall 卸载（清除数据）

🏗️ 架构设计

dogeey/
├── dogeey/
│   ├── cli.py              # CLI 入口（Click）
│   ├── config.py           # 配置管理
│   ├── llm.py              # LLM 调用封装（支持多提供商 fallback）
│   ├── core.py             # 智能体核心（FC + ReAct 双模式引擎）
│   ├── tools.py            # 工具系统（渐进式披露）
│   ├── task_supervisor.py  # 任务监督（数据结构）
│   ├── memory.py           # 记忆系统（SQLite + FTS5）
│   ├── profile.py          # 用户画像
│   ├── skills.py           # 技能库管理
│   ├── skill_evolution.py  # 技能自进化
│   ├── metacognition.py    # 元认知（自我学习）
│   ├── context_flow.py     # 上下文话题流
│   ├── context_compressor.py # 上下文压缩
│   ├── sessions.py         # 会话管理
│   ├── event_bus.py        # 事件总线
│   ├── message.py          # 消息模型
│   ├── routing.py          # 消息路由
│   ├── cron/               # 定时任务模块
│   │   ├── job.py          # Cron 表达式解析
│   │   ├── scheduler.py    # 调度器
│   │   ├── manager.py      # 管理器
│   │   └── storage.py      # 存储
│   ├── channels/           # 多平台接入
│   │   ├── base.py         # 频道基类
│   │   ├── manager.py      # 频道管理器
│   │   └── feishu/         # 飞书接入
│   │       └── channel.py  # 飞书 WebSocket
│   └── web/
│       ├── backend.py      # FastAPI 后端
│       └── static/
│           └── index.html  # Web UI 前端
├── listen_feishu.py        # 独立飞书监听脚本
├── skills/                 # 技能库目录
│   └── skill_index.json    # 技能索引
└── start.sh                # 快速启动脚本

🛠️ 内置工具

工具 说明
read_file 读取文件内容
write_file 写入文件
search_files 搜索文件内容或文件名
run_command 执行 Shell 命令
tool_list_all 列出所有可用工具
memory_search 搜索记忆
memory_add / memory_delete 管理记忆
profile_get / profile_update 用户画像管理
skill_list / skill_load 技能管理
cron_create / cron_list / cron_delete 定时任务管理
context_switch / context_list 上下文话题管理
metacognition_reflect 元认知反思

渐进式披露

工具系统采用三级渐进式披露，避免 prompt 过大：

  • Level 1 - 工具索引（仅名称，~200 tokens）
  • Level 2 - 工具简述（名称+一句话描述，~500 tokens）
  • Level 3 - 完整描述（含参数、示例，按需加载）

🧠 记忆系统

记忆类型

  • 短期记忆 - 当前会话上下文
  • 长期记忆 - SQLite 持久化，支持：
    • 时间衰减权重（越久越淡）
    • 访问频率提升
    • FTS5 全文搜索

权重公式

weight = base_weight × exp(-decay_rate × days) × log(access_count + 1)

🔄 双模式执行引擎

Dogeey 支持两种执行模式，自动检测最优方式：

Function Calling 模式（优先）

  • 当有可用工具时自动启用
  • 模型直接调用工具，无需解析 ReAct 格式
  • 轻量 prompt（~300 chars）

ReAct 文本模式（备用）

  • Thought → Action → Observation → Final Answer 循环
  • 适用于不支持 Function Calling 的模型
  • 强制工具调用，禁止无工具回答

🌐 多平台接入

飞书（Feishu）

  • WebSocket 模式（推荐）：无需公网 IP，实时推送
  • 轮询模式：主动拉取消息
  • Webhook 模式：需要公网地址
  • 支持文本、Markdown、富文本回复
  • 支持消息 Reaction（⏳处理中、✅完成、❌失败）

Web UI

  • FastAPI + Vanilla JS
  • 对话界面、记忆管理、技能库、用户画像、系统配置

CLI

  • 直接命令行交互

⏰ 定时任务

支持 Cron 表达式创建定时任务：

# 每天 9:00 执行
dogeey run "每天早上9点提醒我喝水"
  • 5 段 Cron 表达式（分钟 小时 日 月 星期）
  • 持久化存储
  • 任务锁防止重复执行
  • 支持自然语言创建

📦 技术栈

  • 语言: Python 3.10+
  • LLM: OpenAI 兼容 API（支持多提供商自动 fallback）
  • 记忆: SQLite + FTS5 全文搜索
  • Web: FastAPI + WebSocket + Vanilla JS
  • CLI: Click
  • 飞书: lark-oapi SDK
  • 依赖: 核心模块轻量化

📝 配置文件

配置文件：~/.dogeey/config.json

{
  "version": "1.1.0",
  "llm": {
    "providers": [
      {
        "name": "openai",
        "api_key": "sk-...",
        "base_url": "https://api.openai.com/v1",
        "models": ["gpt-4o", "gpt-4-turbo"],
        "default_model": "gpt-4o"
      }
    ],
    "current_provider": "openai"
  },
  "memory": {
    "db_path": "~/.dogeey/data/memories.db",
    "max_short_term": 10,
    "decay_rate": 0.1
  },
  "skills": {
    "path": "~/.dogeey/skills",
    "auto_learn": true
  },
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "connection_mode": "websocket",
      "config": {
        "app_id": "cli_xxx",
        "app_secret": "xxx"
      }
    }
  },
  "webui": {
    "enabled": true,
    "port": 8080,
    "host": "127.0.0.1"
  }
}

🚧 开发状态

  • Phase 1: 项目骨架 + 配置系统
  • Phase 2: LLM 核心 + ReAct 引擎
  • Phase 3: 工具系统
  • Phase 4: 记忆系统
  • Phase 5: 用户画像 + 学习
  • Phase 6: 技能库 + 自我进化
  • Phase 7: Web UI 管理后台
  • Phase 8: 多平台接入（飞书）+ 定时任务
  • Phase 9: FC/ReAct 双模式引擎 + 工具系统优化
  • Phase 10: 核心 Bug 修复 + 稳定性提升
  • Phase 11: 打包 + 文档 + 正式发布

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 PR！

📄 许可

MIT License

Dogeey - 让 AI 智能体越用越聪明！ 🚀

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Dogeey Agent - 轻量级 AI 智能体框架

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