GitHub - minorQAQ/minorAgent: minorAgent —— 轻量、清晰的 Agent 框架。内置丰富工具与多 Agent 协作，强可扩展性，适合 Agent 入门学习与二次开发。期待与社区共建。

一个可本地运行的多模态 Agent 桌面应用 —— 真正能"动手"操作你电脑的 AI 助手

基于 LangGraph 构建，具备 GUI 自动化、浏览器控制、终端执行、RAG 知识库、邮件收发、图像生成、语音对话、数据库操作、定时任务等 20 项工具，并提供 Electron 桌面端一键安装体验。

功能亮点 · 快速开始 · 项目架构 · 开发手册 · LLM 推理服务

📖 项目简介

minor Agent 最初按 Web 在线应用开发，后转为本地桌面应用开源。它不是又一个"对话框 + 联网搜索"的套壳 Agent，而是一个以"工具执行 + 视觉闭环"为核心的通用智能体：

🎓 项目初衷：这是一个 LangChain + LangGraph 的学习项目。基于两者构建 Agent 工作流，结构清晰、上手容易、扩展方便，适合作为 Agent 开发的参考实现。

🖥️ 真能操作桌面：截图 → 视觉定位 → 键鼠模拟，闭环完成 ERP 录入、表单填写、软件操控
🧩 20 项内置工具：从终端命令到邮件收发，从 PPT 制作到图像生成，覆盖真实办公场景
🏠 完全本地运行：Electron 打包，数据不出本机；后端 FastAPI + 前端零延迟直读磁盘
🎨 可深度定制：主题 / 字体 / 字号 / 背景 / 工作空间 / 提示词分层架构，全部可调
🔁 工程级稳定性：循环检测、上下文压缩、阻塞式人工确认、轨迹回放，对抗 LLM 的"幻觉操作"
💾 存储双后端（接口隔离）：会话与定时任务存储统一接口驱动，JSON 可视化 / MySQL 一键切换、不双写；新增存储方式只需实现接口，消费方无感知后端

💡 项目演进：Web 在线应用 → Electron 桌面应用。源码同一套 src/，既可由 uvicorn 作 Web 服务启动，也可由 Electron 主进程拉起，双模式共用。

✨ 功能亮点

🛠️ 20 项工具能力

工具	文件	能力
🖱️ gui	`tools/gui.py`	桌面 GUI 自动化：截图、视觉批量定位、点击/输入/快捷键/滚动
🌐 browser_control	`tools/browser_control.py`	浏览器打开/关闭、地址导航、标签页交互
💻 terminal_execute	`tools/terminal_execute.py`	执行任意终端命令，支持工作目录与超时
🪟 software_control	`tools/software_control.py`	Win32 API 启停软件、注册表、`os.startfile`
📧 email	`tools/email.py`	IMAP 收邮件 + SMTP 发邮件（含附件）
📄 doc	`tools/doc.py`	创建/读取/编辑 docx / xlsx / pptx / pdf / txt
📂 directory_listing	`tools/directory_listing.py`	递归列目录、文件元信息
📨 send_file	`tools/send_file.py`	以邮件附件形式发送本地文件
🔍 web_search	`tools/web_search.py`	联网搜索（Tavily / Firecrawl / 火山引擎）
🗄️ text2sql	`tools/text2sql.py`	自然语言/SQL 操作数据库：查表结构、查询、增删改
📚 rag	`tools/rag.py`	ChromaDB 向量检索 + Reranker 重排序
🎨 image_gen	`tools/image_gen.py`	调用 Z-Image-Turbo 生成图片
✅ todo_list	`tools/todo_list.py`	多步任务规划与进度跟踪
🤝 human_interaction	`tools/human_interaction.py`	阻塞式询问用户：收集信息 / 多选一，答案作为普通工具返回值
🤖 agent_call	`tools/agent_call.py`	委派子 Agent 处理子任务
🧭 skill_router	`tools/skill_router.py`	匹配并路由到预定义 Skill 流程
📅 date_query	`tools/date_query.py`	当前日期时间查询
⏰ cron_manager	`tools/cron_manager.py`	定时任务管理：查看/新增/修改/删除定时任务，支持 cron/间隔/一次性触发
📊 hard_excel_read	`tools/hard_excel_read.py`	复杂 Excel 表结构读取：前 N 行原始数据 + 维度/合并区/数据区范围建议，供大模型解析结构
📥 excel2sql	`tools/excel2sql.py`	按大模型给定的数据行列范围，将 Excel 数据区流式批量入库 MySQL（自动建库建表、表注释）

🎯 区别于其他 Agent 项目的核心设计

设计点	多数 Agent 项目	minor Agent
GUI 操作粒度	一步一调用，N 个动作 = 2N+1 次 LLM 调用	动作序列合并：同页多操作打包为一次 `gui` 调用，N 个动作仅 2 次 LLM 调用
视觉反馈	仅返回坐标文本	截图作为视觉闭环注入上下文，多模态 LLM 看到真实屏幕状态
坐标定位	逐元素请求	批量定位 `_batch_ground_elements`：N 个元素 1 次子模型调用
循环失控	无防护，token 烧穿	循环检测：连续同工具同参（默认 3 次）注入反思警告，引导模型自我纠偏
上下文膨胀	简单截断	图内分级压缩：token 超 `窗口×COMPRESS_RATE` 触发，压缩历史工具调用为累积摘要，每步 LLM 调用后检查
部署形态	仅 Web / 仅 API	同一套源码双模式：`uvicorn` Web 服务 ↔ Electron 桌面应用
文件操作	HTTP 上传下载	桌面端走 IPC 直读磁盘，零延迟；Web 端走 `/api/fs/*`
提示词	单层 system prompt	四层提示词架构：系统级 / 工具描述 / 运行时注入 / 内部子模型

🖼️ 运行界面

Agent 运行过程中的关键交互界面，支持文件从任意位置拖拽到聊天区或编辑区，灵活组织工作流：

_{人机交互确认 — 敏感操作（终端执行、文件写入等）与信息收集以浮窗形式实时弹出，用户可同意、拒绝、跳过或补充信息；**拒绝也只是一次工具返回值**，Agent 自行调整方案继续，不会结束本轮 | 任务规划 TodoList — 多步任务自动拆解与进度跟踪，支持主 / 子 Agent 独立任务列表}

_{文件编辑模式 — 内置 Monaco 编辑器，支持代码高亮、差异对比、文件树拖拽组织 | 工具调用记录 — 实时展示每轮 ReAct 的工具调用链、参数及返回值}

_{子 Agent 嵌套调用 — 主 Agent 委派子 Agent 执行子任务，工具调用以嵌套结构展示，思考过程穿插显示，支持展开/折叠查看详情}

_{定时任务管理 — 支持 cron / 间隔 / 一次性三种触发方式，状态实时可见 | Edit 编辑模式 — 独立编辑区，Monaco 编辑器 + 文档树侧栏，支持拖拽文件/文件夹到附件区发送给 Agent}

_{图片修改画板 — 附件图片缩略图 hover 显示删除按钮，点击图片打开预览浮窗，支持下载/修改/关闭；点击「修改」进入画板编辑器，在底图上使用画笔/矩形/圆形/直线/文字/橡皮擦进行标注编辑，Ctrl+滚轮缩放，中键拖动平移，支持撤销/重做，确定后替换原图}

_{空白画板 — 输入区画板按钮一键打开 1536×768 空白画布，支持画笔/矩形/圆形/直线/文字/橡皮擦绘图，颜色与粗细可调，文字对象可拖拽/缩放/旋转，Ctrl+滚轮缩放画布，中键平移，完成导出为 PNG 自动添至附件区}

🏗️ 项目架构

整体分层

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Electron 主进程 (main.js)                    │
│   窗口管理 · 首次配置向导 · Python 生命周期 · 端口清理 · IPC    │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ spawn uvicorn (127.0.0.1:8765)
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   FastAPI 后端 (web/server.py)                 │
│   会话管理 · 多模态收发 · SSE 流式 · 文件服务 · 工具调用推送    │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ turn_runner.start_turn()
                                 │（每会话一个后台线程，HTTP 请求
                                 │  挂载等待；断连不影响执行）
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                Agent 编排层 (agents/agent_runtime.py)          │
│   消息拼装 · 历史持久化 · 跨轮工具上下文 · 实时推送             │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ graph.invoke()
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│            LangGraph ReAct 图 (core/graph.py)                 │
│   agent 节点 → tools 节点 → process_tool_artifact 节点         │
│   内含: 动态尾部注入 · 压缩 · 循环检测 · 路由                  │
│   人机交互: 阻塞式普通工具（core/human_request.py）            │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ 调用
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│             20 项工具 (tools/*.py) · 5 项技能 (skills/)        │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

ReAct 循环（图内）

START → [agent: call_model] ──有 tool_calls──▶ [tools: 并行工具节点] ──▶ [process_tool_artifact] ──▶ [compress]
              ▲                                      ▲                     │                            │
              │ 无 tool_calls                        │                     ◀────────────────────────────┘
              ▼                                      └── 子 Agent 结果 / 工具返回值注入 ◀── 并行工具节点（线程池）
             END

call_model（core/nodes.py）：追加动态尾部（TodoList 状态 + 循环提醒；固定反思引导已并入系统提示词前缀）→ LLM 调用 → 每步检查压缩（token 超阈值标记）→ 提取 thinking
should_continue（core/routing.py）：含 tool_calls → 循环检测 → 路由到 tools 或 END（需人工确认的工具不在此暂停，而是在工具执行钳点阻塞征求用户意见，见「阻塞式人机交互」）
process_tool_artifact：gui 截图作为 synthetic HumanMessage 注入，实现视觉闭环
compress（core/nodes.py）：token 超 窗口×COMPRESS_RATE 时，将历史工具调用压缩为累积摘要（见「实现细节」）

多 Agent 模式

多 Agent 并非独立图，而是同一张 react 图内的工具级并行：tools 节点由 make_parallel_tool_node（线程池）取代 ToolNode，一轮内的多个工具调用并行执行；其中 agent_call 工具会以主 Agent 当前消息快照启动子 Agent 的独立图实例执行子任务，结果以工具返回值注入主 Agent 上下文。子 Agent 内的人机交互同样为阻塞式——在子图线程中等待浮窗应答，完成后自然回到主图：

[agent] ──有 agent_call──▶ [tools: parallel_tool_node（线程池）]
                               │
                               ├─ 普通工具：直接并行执行
                               └─ agent_call：spawn 子 Agent Runtime → 子图 invoke
                                              │（子图内 human_interaction 阻塞等待
                                              │  浮窗应答，答案作为工具返回值）
                                              └─ 结果作为 ToolMessage 注入主 Agent ◄┐
          ▲                                                                          │
          └──────────────── 有 agent_call → 继续循环；无 → END ──────────────────────┘

📂 项目结构

Agent/
├── electron/                    # 🖥️ Electron 桌面端
│   ├── main.js                  #   主进程：窗口/IPC/Python生命周期/端口清理
│   ├── preload.js               #   安全桥接层：fs/dialog/window/Python setup API
│   └── setup.html               #   首次配置向导（3 步：Python环境 → LLM → 高级参数）
│
├── src/
│   ├── agent/                   # 🧠 Agent 核心
│   │   ├── agents/
│   │   │   └── agent_runtime.py #   编排层入口：execute_agent（动态 Agent 工厂）
│   │   ├── core/
│   │   │   ├── graph.py         #   LangGraph 构建（单 Agent + 多 Agent）
│   │   │   ├── nodes.py         #   ReAct 节点：call_model / process_tool_artifact / 压缩
│   │   │   ├── runtime.py       #   图执行器：消息拼装、历史加载、轨迹落盘
│   │   │   ├── routing.py       #   should_continue 路由
│   │   │   ├── state.py         #   Graph 状态定义（messages / agent_mode）
│   │   │   ├── loop_detector.py #   循环检测：重复工具调用，反思警告
│   │   │   ├── human_request.py #   ★ 人工请求注册表：交互类工具的通用阻塞通道（ask_human）
│   │   │   ├── turn_runner.py   #   ★ 后台线程轮次执行器（解耦 HTTP 与图执行生命周期）
│   │   │   ├── llm.py           #   ChatQwen 多模态封装（图像/附件/非标准 tool_call）
│   │   │   ├── tool_policy.py   #   工具执行策略（直执 / 需确认）
│   │   │   ├── storage.py       #   ★ 统一存储层：接口 + JSON/MySQL 双实现 + 工厂 + scope
│   │   │   └── config_manager.py#   配置读写：agent/tool/env/gui/model/theme
│   │   ├── memory/
│   │   │   └── system_prompt.py #   ★ 四层提示词：MAIN / PLAN / REFLECTION / VISION...
│   │   ├── tools/               #   20 项工具（见上表）
│   │   │   ├── ...（gui / browser_control / terminal_execute / email / doc / web_search / text2sql / rag / cron_manager 等）
│   │   ├── cron/                 #   ⏰ 定时任务引擎
│   │   │   ├── models.py         #     数据模型（CronTask / Trigger）
│   │   │   ├── storage.py        #     转发层（实现统一在 core/storage.py）
│   │   │   ├── scheduler.py      #     调度计算与触发扫描
│   │   │   ├── runner.py         #     任务执行器（子进程，切换存储 cron 作用域）
│   │   │   └── live.py           #     常驻调度循环
│   │   ├── skills/              #   5 项技能（skill.json + skill.md）
│   │   │   ├── netease_mail_read/
│   │   │   ├── netease_mail_send/
│   │   │   ├── ppt_maker/       #   HTML 模板 → PPT（含 9 个附件文档 + 模板）
│   │   │   ├── taste/           #   代码生成界面美化
│   │   │   └── wechat_send_message/
│   │   ├── tts/
│   │   │   └── streaming_client.py  # 流式 TTS 客户端（SSE 收音频块）
│   │   ├── history/
│   │   │   ├── session_storage.py     # 转发层（实现统一在 core/storage.py）
│   │   │   └── tool_call_recorder.py  # 每轮工具调用轨迹记录 (tool_{turn_id}.json)
│   │   ├── utils/               #   env_utils / agent_utils / image_utils / ppt_utils / tool_call_utils
│   │   └── config/              #   ★ 配置文件目录
│   │       ├── env_config.json       #   运行时配置（首次向导生成，勿手动改）
│   │       ├── env_config_dist.json  #   配置模板（默认值）
│   │       ├── agent_config.json     #   Agent 行为配置 + 兜底 system_prompt
│   │       ├── tool_config.json      #   各工具启用/参数
│   │       ├── gui_config.json       #   GUI 工具参数
│   │       ├── theme_config.json     #   主题
│   │       └── workspace_config.json #   工作空间列表与当前选择
│   │
│   └── web/                     # 🎨 前端 UI
│       ├── server.py            #   FastAPI 后端（75+ 路由）
│       ├── ui_session.py        #   UI 会话状态管理
│       ├── index.html           #   主页面（侧边栏/聊天/编辑/Agent面板/操作栏）
│       ├── app.js / app.css     #   入口
│       ├── js/                  #   30 个前端模块（见开发手册）
│       ├── css/                 #   18 个样式模块 + variables.css 主题变量
│       ├── packages/            #   Monaco Editor 本地 npm 包
│       └── image/               #   SVG 图标资源
│
├── llm_server/                  # 🧠 LLM 推理服务（独立部署，详见该目录 README）
├── git_image/                   # 📸 README 展示图片
├── package.json                 # Electron + electron-builder 配置
├── requirements.txt             # Python 依赖
└── README.md                    # 本文件

🚀 快速开始

minor Agent 提供两种运行方式：桌面应用（推荐） 与 Web 开发模式。两者共用同一套 src/ 源码。

方式一：桌面应用（推荐体验）

1. 安装依赖

cd C:\Users\86166\Desktop\Agent_Learning_minor\Agent

# 设置国内镜像（可选，加速 Electron 下载）
$env:ELECTRON_MIRROR="https://npmmirror.com/mirrors/electron/"

npm install

2. 启动应用

npm start

首次运行会弹出配置向导（3 步），写入 src/agent/config/env_config.json 后自动启动：

步骤	配置内容	说明
Step 1 Python 环境	选择 / 自动检测系统 Python	主进程会调用系统 Python 启动 uvicorn；可选自动 `pip install` 依赖
Step 2 LLM 设置	`base_url` / `api_key` / `model`	必填；可填任何 OpenAI 兼容端点
Step 3 高级参数	TTS / ASR / RAG / 搜索 / 压缩 / 循环阈值	可选；不填则对应能力禁用

💡 之后启动直接进入主界面，不再弹向导。如需重配，删除 src/agent/config/env_config.json 即可重触首次流程。

3. 打包为安装程序

# 设置镜像 + 自定义缓存目录后构建
$env:ELECTRON_MIRROR="https://npmmirror.com/mirrors/electron/"
$env:ELECTRON_BUILDER_CACHE="$PWD\electron-builder-cache"
npm run build

输出 dist/minor Agent Setup 1.0.0.exe，双击安装即可。安装包使用系统 Python + 运行时安装依赖方案，体积远小于打包完整 venv 的方案。

📦 打包原理（点击展开）

package.json 的 build.files 仅打包 electron/、src/、requirements.txt，排除 env_config.json（每个用户独立生成）
asar: false：源码不加密，便于审计与二次开发
NSIS 安装器：允许改安装目录、创建桌面/开始菜单快捷方式、卸载时清理 AppData
首次启动由 setup.html 向导引导：检测 Python → 配置 LLM → 写 env_config.json → 启动 FastAPI → 加载 UI
主进程 findSystemPython() 依次检查：用户配置路径 → 常见 Python 安装位置 → PATH 中的 python

方式二：Web 开发模式（调试用）

适合前端开发与快速迭代，无需 Electron。

cd C:\Users\86166\Desktop\Agent_Learning_minor\Agent

# 1. 创建并激活虚拟环境
python -m venv myenv
.\myenv\Scripts\Activate.ps1          # Windows
# source myenv/bin/activate           # macOS / Linux

# 2. 安装依赖
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置环境（首次）
#    复制模板并填写 LLM 凭证
Copy-Item src\agent\config\env_config_dist.json src\agent\config\env_config.json
#    编辑 env_config.json，至少填写 models[].base_url / api_key / model

# 4. 启动 Web 服务
$env:PYTHONPATH="src;$env:PYTHONPATH"
uvicorn web.server:app --host 127.0.0.1 --port 8765 --reload

# 5. 浏览器打开
#    http://127.0.0.1:8765

🌐 （可选）公网暴露

# 通过 Cloudflare Tunnel 临时暴露
cloudflared tunnel --url http://localhost:8765

⚙️ 配置说明

所有运行时配置集中在 src/agent/config/env_config.json，首次向导自动生成。关键字段：

字段	默认值	说明
`models[]`	`SETUP_REQUIRED`	LLM 列表：`{id, name, model, api_key, base_url, timeout, max_retries}`；ASR / TTS / RAG / ImageGen 四个本地服务也在此注册（按 `model` 字段匹配，`api_key` 留空）
`gui_model_id`	`""`	GUI 视觉定位专用模型（留空则回退主模型）
`WORKING_DIR`	项目根目录	工作根目录（桌面端自动设为安装目录）
`WORKSPACE_DIR`	`""`	工作空间目录（相对 WORKING_DIR），留空则使用 WORKING_DIR
`USER_PYTHON_PATH`	`""`	指定 Python 解释器路径
`LLM_CONTEXT_WINDOW`	`262144`	上下文窗口大小（token）
`COMPRESS_RATE`	`0.6`	上下文压缩阈值比例（0~1），token 用量超过 `窗口×该值` 时触发压缩
`THINKING_LEVEL`	`"low"`	深度思考档位：low / high / xhigh / max / ultra（xhigh 及以上启用深度思考）
`IMG_SIZE`	`768`	截图短边尺寸
`GROUNDING_WIDTH/HEIGHT`	`1000`	视觉定位输入分辨率
`LOOP_DETECT_REPEATED_TOOL_WARN`	`3`	连续同工具同参多少次注入反思警告
`RAG_CHUNK_SIZE / OVERLAP`	`500 / 50`	RAG 分块大小与重叠
`SEND_FILE_SIZE_LIMIT`	`30`	发送文件大小上限（MB）
`WEB_SEARCH_API_KEY`	`""`	联网搜索 API Key
`WEB_SEARCH_ENGINE`	`"tavily"`	搜索引擎选择（tavily / firecrawl / volcengine）
`STORAGE_BACKEND`	`"json"`	存储后端（json / mysql）
`MYSQL_HOST` / `MYSQL_PORT` / `MYSQL_USER` / `MYSQL_PASSWORD` / `MYSQL_DATABASE`	`""`	MySQL 连接参数（STORAGE_BACKEND=mysql 时生效）
`TOOL_TIMEOUT`	`300`	工具执行超时时间（秒）
`CRON_TIME_PERIOD_MINUTES`	`30`	定时任务时段长度（分钟），同一时段全局并发=1
`EMAIL_ADDRESS / EMAIL_AUTH_CODE`	`""`	邮箱凭证（IMAP/SMTP）

⚙️ 以上参数均可在主界面「设置」面板热修改，或通过 /api/config/* 接口程序化调整。

设置面板包含五个标签页，覆盖 Agent 运行的全部可调参数：

_{Agent 配置 — 管理多个 AI 角色，各自绑定独立模型与工具集 | 工具配置 — 启用/禁用工具、调整参数及执行策略}

_{环境变量 — LLM 密钥、路径、压缩阈值等全局参数 | GUI 设置 — 选择 GUI 自动化操作的目标显示器}

_{主题配置 — 12 套预设主题 + 自定义背景 / 模糊度 / 暗角 / 字体}

🧠 实现细节

1. 四层提示词架构

层级	位置	注入时机	作用
L1 系统级	`memory/system_prompt.py`	会话开始	`MAIN_SYSTEM_PROMPT` 定义角色；`PLAN_MODE_PROMPT` 强制先规划；固定反思引导 `REFLECTION_PROMPT` 并入系统提示词前缀（思考关闭档位，前缀缓存友好）
L2 工具描述	各 `tools/*.py` 的 `description`	工具绑定时	指导 LLM 正确调用（含 one-shot 示例）
L3 运行时动态尾部	`nodes.py` / `loop_detector.py`	每轮 ReAct	变化部分（TodoList 状态 + 循环警告）作为动态尾部追加到消息末尾，并持久化为长期记忆（`session_meta.dynamic_tail_history`）供后续轮次查看
L4 内部子模型	`gui.py` `_build_batch_prompt`	工具内部	批量坐标定位，one-shot 强制纯坐标输出

1.1 前缀缓存（Prompt Caching）

上下文按「前缀稳定性」布局，最大化利用 LLM 服务端的前缀缓存：

[系统提示词（含固定反思引导，稳定）] + [压缩摘要] + [对话历史] + [用户消息] + [动态尾部（每轮变化）]

固定部分放前缀：反思引导等不变提示文本并入系统提示词、位于上下文最前 —— 前缀稳定即可命中缓存；避免把固定文本逐轮塞在消息中间导致整段缓存失效。
变化部分放末尾：TodoList 状态、循环警告等每轮变化的内容追加在消息列表末尾，变化只影响尾部、不破坏前缀缓存；无 TodoList 且无循环提醒时不注入任何尾部提示（省 token）。
动态尾部作为长期记忆：每轮尾部文本持久化到 session_meta 的 dynamic_tail_history（连续相同去重），后续轮次把全部历史尾部注入上下文，Agent 能看到之前所有轮的 TodoList 状态与循环提醒。

2. 上下文分级压缩（图内）

每次 LLM 调用后读取 response.usage_metadata.total_tokens
   ├─ 未超阈值        → 不处理，继续下一轮
   ├─ 主 Agent 超阈值 → 标记压缩，由 compress 节点统一执行：
   │    将注入的历史工具调用与返回压缩为累积摘要（RemoveMessage 移除已覆盖消息）
   └─ 子 Agent 超阈值 → 注入整理提示词，整理进度后直接返回主 Agent（子 Agent 不压缩）

触发：call_model 内每步检查 total_tokens，超过 LLM_CONTEXT_WINDOW × COMPRESS_RATE（默认 0.6）即标记压缩
执行：压缩发生在图内 compress 节点（process_tool_artifact 之后），只压缩注入的历史工具上下文，系统提示词与对话历史保留，摘要按压缩游标累积
子 Agent：不做压缩，超限时整理任务进度直接返回主 Agent，避免上下文继续膨胀

3. 循环检测（反思警告）

在 ReAct 循环的 agent 节点调用 LLM 前，检测连续相同工具调用（仅保留警告响应，强制终止已移除）：

触发条件	响应
连续同工具同参 ≥ `LOOP_DETECT_REPEATED_TOOL_WARN`（默认 3）	注入反思提示引导模型自我纠偏：更换工具或策略、检查之前的工具返回结果、无法推进时向用户说明困难并请求帮助

4. 阻塞式人机交互（交互类 / 展示类工具的统一模式）

人机交互不再"暂停图 + 存快照 + 续跑"，而是阻塞式普通工具：工具在图上线程中等待前端浮窗应答，答案（同意 / 拒绝 / 跳过 / 补充信息）只是普通工具返回值，图自然继续——拒绝不会结束整轮，Agent 自行调整方案。

LLM 发出 human_interaction / 需确认工具调用
   → tools 节点执行工具
   → human_request.ask_human() 阻塞等待（注册到请求表，随 live snapshot 推送前端）
   → 前端浮窗出现，工具调用行显示"运行中"
   → 用户点击 → POST /api/human-action → 写入答案并唤醒
   → 工具返回答案文本 → ToolMessage → 图继续（无快照重放、无续跑状态机）

设计点	传统做法（本项目旧版）	阻塞式（当前）
图执行	请求线程内同步 invoke	后台线程（`core/turn_runner.py`），断连/关页不影响执行，双发请求挂同一轮
等待答案	图 END + 消息快照存 `PENDING_TOOL_APPROVALS`	工具内 `threading.Event` 阻塞（`core/human_request.py`）
决策处理	`continue_after_human_action` 重放快照续跑	答案即返回值，无续跑路径
拒绝	结束整轮（等同手动暂停）	仅返回值，Agent 调整后继续
工具列表	确认时清空重建、续跑时重放	自然展示：等待中 `running` → 应答后 `done`
子 Agent 交互	异常冒泡（`SubAgentPendingError`）+ 恢复状态机	子图线程内直接阻塞，完成自然回主图
无人值守（cron）	悬死靠超时兜底	`ask_human` 检测 headless 立即返回默认答案

两类工具的扩展模式（新增能力零框架改动）：

交互类工具（如 human_interaction）：工具内调一次 ask_human(meta) 阻塞，自己格式化返回值
展示类工具（如 todo_list）：纯文本返回、不维护全局 store，前端从通用 live 记录（工具调用的 args/结果）按工具名写一个小 adapter 渲染浮窗（如 js/todo.js 的 updateTodoOverlayFromRecords）

5. GUI 动作序列化（性能关键）

模式	N 个动作的 LLM 调用次数
单步执行（多数项目）	2N + 1
序列合并（本项目）	2（1 次批量定位 + 1 次决策）

通过系统提示词前缀中的固定反思引导（REFLECTION_PROMPT）+ MAIN_SYSTEM_PROMPT 双重强调"同页操作必须合并为一次 gui 调用"实现。

6. 双模式源码共用

src/web/ 同一套代码两种部署：

	Web 模式	桌面模式
启动	`uvicorn web.server:app`	Electron `spawn` uvicorn
文件操作	`/api/fs/*` HTTP	`electron-api.js` → IPC 直读磁盘
对话框	浏览器原生	Electron `dialog` 模块
加载协议	`http://`	`file://` + IPC

前端通过 window.electronAPI?.isElectron 自动适配。

7. 存储双后端（JSON 可视化 / MySQL，统一接口隔离）

会话历史与定时任务存储统一在 agent/core/storage.py：接口（Protocol）驱动、双后端实现、消费方零感知后端选择（不判断 STORAGE_BACKEND）。

接口与实现

ConversationRecordRepository（对话消息 / 工具调用 / 轮次元数据 / 会话生命周期，16 方法）与 TaskConfigRepository（cron 任务配置，6 方法）两个 Protocol
每后端一个实现类：JsonRecordRepository / MysqlRecordRepository（含会话与 cron 双作用域）、JsonTaskConfigRepository / MysqlTaskConfigRepository
新增存储后端只需实现上述接口并在工厂注册一行；消费方新增功能/字段无需改动存储层（消息原样 JSON 存储、工具记录 meta 全量透传）

作用域（scope）

session（默认）：主进程普通会话，JSON 落盘 history/sessions/{session_id}/，MySQL 用 sessions / session_messages / session_tool_calls 三表
cron：定时任务，JSON 落盘 history/cron/{task_id}/，MySQL 用 cron_messages / cron_tool_calls 两表；cron 子进程切换存储作用域后直写记录，主进程经 cron 作用域仓库读取

后端	存储位置	说明
json（默认）	`history/sessions/{session_id}/`	消息与工具调用以人类可读 JSON 文件落盘（`turn_{turn_id}.json` / `tool_{turn_id}.json` / `session_meta.json` / `_session_tokens.json`），可直接打开查看/修改，便于审计与调试
mysql	session 三表 / cron 两表	消息与工具调用记录原样 JSON 入库、读取只走数据库；二进制产物（图片/附件等）两个后端均落盘

由 STORAGE_BACKEND + MYSQL_HOST / MYSQL_PORT / MYSQL_USER / MYSQL_PASSWORD / MYSQL_DATABASE 配置，agent/core/db.py 提供统一连接与幂等建表
不双写：选哪种后端，读写就只走该后端；写入幂等（同一 (session_id, turn_id) 先 DELETE 再 INSERT）；DB 异常仅打印日志，不阻断主流程
分支（/api/sessions/branch）与回滚等会话功能均基于存储接口实现，两个后端一致可用

双后端行为差异（设计内）

场景	json	mysql
轮次中实时工具记录	每次工具结果后增量写盘 `tool_*.json`，进程崩溃后重启可回退恢复最近记录	不增量入库，由轮次结束 `save_tool_calls` 统一落库（无额外磁盘 IO，但崩溃时该轮记录丢失）
服务重启后运行中轮次	`get_live_tool_calls` 回退读取增量文件，可继续展示	内存记录丢失、数据库无该轮记录，实时面板为空
cron 历史读取	直接读 `history/cron/` 下文件	子进程直写 cron 表，历史可正常读取

🔌 LLM 推理服务

项目自带一套 6 服务推理后端（llm_server/），可独立部署在 GPU 服务器上，为 Agent 提供 LLM / ASR / TTS / RAG / 图像生成能力。

服务	端口	模型	脚本
LLM	8900	Qwen3.6-35B-A3B-FP8	`start_llm.sh`
ASR	8901	Qwen3-ASR-1.7B	`start_asr.sh`
TTS	8902	VoxCPM	`start_streaming_tts.sh`
RAG	8903	Qwen3-Embedding-0.6B + Reranker-4B	`start_rag_server.sh`
Image Gen	8904	Z-Image-Turbo	`start_image_gen.sh`

📄 完整部署、模型下载、测试方法见 llm_server/README.md。

💡 也可不自建推理服务，直接在配置向导填入任何 OpenAI 兼容 API（如云端 Qwen / DeepSeek / OpenAI）。

🛠️ 开发手册

前端模块职责（`src/web/js/`）

模块	职责
`app.js`	应用入口，初始化与事件绑定
`api.js`	封装所有后端 API 请求
`state.js`	全局状态管理
`send.js`	消息发送逻辑
`chat-render.js`	聊天消息渲染
`cron.js`	定时任务管理面板
`sessions.js`	会话列表管理
`toolcalls.js`	工具调用实时面板
`todo.js`	TodoList 面板
`edit-mode.js`	编辑模式（Monaco）
`doc-tree.js` / `doc-mod-panel.js`	文档树与修改面板
`action-bar.js`	底部操作栏
`skills.js`	技能管理
`settings.js`	设置面板
`themes.js`	主题切换
`layout.js`	布局与分隔条拖拽
`electron-api.js`	★ Electron IPC 适配层
`file-preview.js`	文件预览（图片/HTML/PDF）
`canvas-editor.js`	画板编辑器（画笔/形状/文字/橡皮擦，支持缩放与图片修改）
`audio.js`	语音录制与播放
`i18n.js`	国际化
`token-ring.js`	上下文 Token 用量环形指示器（含压缩阈值刻度与三类占比）
`access-mode.js`	工作空间访问模式切换（限制访问 / 权限审查 / 完全访问）
`think-level.js`	思考模式档位选择（low / high / xhigh / max / ultra）
`pending.js` / `pending-overlay.js`	人工请求浮窗与决策提交（数据源为 live snapshot 的 `human_requests`）
`rollback.js`	消息回滚
`workspace.js`	工作空间切换
`dialog.js`	对话框
`utils.js`	通用工具

CSS 架构（`src/web/css/`）

variables.css 定义主题变量，其余按模块拆分：base / layout / chat / composer / cron / dialog / settings / skills / todo / toolcalls / edit-mode / canvas-editor / audio / animations / pending / pending-overlay / toast / responsive。

添加自定义工具

在 src/agent/tools/ 新建 my_tool.py，继承 LangChain BaseTool，实现 _run，填写 name / description / args_schema
在 tool_config.json 注册并配置启用状态与参数（权限设为 confirm 时，工具执行前会自动弹出确认浮窗，同意后执行、拒绝/跳过作为返回值继续）
交互类工具（需要向用户提问）在 _run 中调用 core/human_request.ask_human(meta) 阻塞等待答案；展示类工具（如进度面板）返回纯文本即可，前端从 live 工具记录按工具名写 adapter 渲染浮窗
重启后端，工具自动绑定到 LLM

添加自定义技能

在 src/agent/skills/ 新建 my_skill/ 目录
编写 skill.json（名称、描述、标签）与 skill.md（操作流程，支持 {SKILL_DIR} 占位）
可放 attachments/ 附件（模板、脚本）
skill_router 会自动匹配并路由

同步 Web ↔ 桌面端

桌面端与 Web 端共用 src/web/。UI 改动无需同步；仅当分叉修改时手动合并。常用同步命令：

# 桌面端 → Web 端（按需）
Copy-Item "src\web\index.html"      "src\web\index.html"      -Force
Copy-Item "src\web\css\*.css"       "src\web\css\"            -Force
Copy-Item "src\web\js\themes.js"    "src\web\js\themes.js"    -Force

调试技巧

后端日志：桌面端 npm start 会在终端打印 [FastAPI] 日志
端口占用：main.js 的 killPortProcess(8765) 启动前自动清理
重置配置：删除 src/agent/config/env_config.json 重触首次向导
工具调用轨迹：history/sessions/{session_id}/tool_{turn_id}.json

⚠️ 注意事项

事项	说明
🖥️ 平台	桌面自动化工具（`gui` / `software_control`）依赖 Win32 / pywin32 / pyautogui，目前仅支持 Windows；Web 模式下这些工具不可用
🐍 Python 版本	建议 Python 3.11 / 3.12 / 3.13；首次向导会自动检测
🔐 未签名安装包	`.exe` 可能被 Windows Defender 拦截，点「更多信息 → 仍要运行」
🌐 首次启动联网	加载 Google Fonts 需联网；离线环境字体选择器有 HTML 硬编码兜底
🔑 API Key 安全	`env_config.json` 含明文凭证，勿提交到公开仓库（已在 `.gitignore` 排除 `env_config.json`，仅保留 `env_config_dist.json` 模板）
🎨 图标	当前为 SVG，NSIS 打包后若显示默认图标，需准备 `.ico` 文件替换 `src/web/image/icon.ico`
💾 历史存储	默认会话历史与工具轨迹以 JSON 落盘在 `history/`（可切换 MySQL 后端），长期使用注意清理
⚡ GUI 性能	同页多操作务必合并为一次 `gui` 调用，否则延迟显著（见「实现细节」）

👥 Contributors

minor：项目话事人，主导整体架构设计与核心实现（LangGraph 编排、20 项工具体系、多 Agent 模式、上下文分级压缩、循环检测、Electron 桌面端等），完成大部分的开发工作。

📄 License

MIT License — 详见 LICENSE。

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llm_server		llm_server
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README.md		README.md
__init__.py		__init__.py
package.json		package.json
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