Agent OS — 持久化智能体操作系统

会记忆、会学习、会协作的智能体。

功能概述

Agent OS 支持多智能体项目执行，具备持久化记忆能力：

• - 智能体记忆 — 每个智能体记住过往任务、经验教训、成功率
• 任务分解 — 将高层目标拆解为可执行的任务序列
• 智能路由 — 根据能力匹配度为智能体分配任务
• 执行追踪 — 实时进度面板，展示每个智能体的工作状态
• 状态持久化 — 项目状态在重启后依然保留（支持中断后继续执行）

快速开始

安装

bash
clawhub install nova/agent-os

基本用法

javascript
const { AgentOS } = require(agent-os);

const os = new AgentOS(my-project);

// 注册智能体及其能力
os.registerAgent(research, 🔍 研究, [research, planning]);
os.registerAgent(design, 🎨 设计, [design, planning]);
os.registerAgent(dev, 💻 开发, [development]);

os.initialize();

// 运行项目
const result = await os.runProject(构建一个功能, [
planning,
design,
development,
]);

console.log(result.progress); // 100

核心概念

智能体 (Agent)

• - 记忆 — 过往任务、经验教训、成功率
• 状态 — 当前任务、进度、阻塞项
• 能力 — 擅长领域（研究、设计、开发等）

任务路由器 (TaskRouter)

• - 将构建一个功能分解为：规划 → 设计 → 开发 → 测试
• 根据能力匹配度为智能体分配任务
• 追踪任务依赖关系（任务A必须在任务B之前完成）

执行器 (Executor)

• - 为智能体分配任务
• 实时追踪进度
• 持久化状态，确保项目重启后继续执行
• 处理阻塞项和错误

AgentOS

• - 注册智能体
• 初始化系统
• 运行项目
• 获取状态

架构

AgentOS（顶层编排器）
├── 智能体（持久化工作者）
│ ├── 记忆（经验教训、能力、历史记录）
│ └── 状态（当前任务、进度）
├── 任务路由器（目标分解）
│ ├── 模板（规划、设计、开发等）
│ └── 匹配器（任务 → 智能体分配）
└── 执行器（任务执行）
├── 顺序执行器
├── 进度追踪
└── 状态持久化

状态持久化

所有状态保存到 data/ 目录：

• - [智能体ID]-memory.json — 智能体知识库
• [智能体ID]-state.json — 当前智能体状态
• [项目ID]-project.json — 项目任务列表 + 状态

这意味着：
✅ 项目重启后状态保留
✅ 智能体记住过往工作
✅ 无缝恢复中断的项目

文件结构

agent-os/
├── core/
│ ├── agent.js # 智能体类
│ ├── task-router.js # 任务分解
│ ├── executor.js # 执行调度器
│ └── index.js # AgentOS类
├── ui/
│ ├── dashboard.html # 实时进度界面
│ ├── dashboard.js # 仪表盘逻辑
│ └── style.css # 样式
├── examples/
│ └── research-project.js # 完整示例
├── data/ # 自动创建（持久化状态）
└── package.json

API 参考

AgentOS

javascript
new AgentOS(projectId?)
registerAgent(id, name, capabilities)
initialize()
runProject(goal, taskTypes)
getStatus()
getAgentStatus(agentId)
toJSON()

智能体 (Agent)

javascript
startTask(task)
updateProgress(percentage, message)
completeTask(output)
setBlocker(message)
recordError(error)
learnLesson(category, lesson)
reset()
getStatus()

任务路由器 (TaskRouter)

javascript
decompose(goal, taskTypes)
matchAgent(taskType)
getTasksForAgent(agentId, tasks)
canExecuteTask(task, allTasks)
getNextTask(tasks)
completeTask(taskId, tasks, output)
getProjectStatus(tasks)

执行器 (Executor)

javascript
initializeProject(goal, taskTypes)
execute()
executeTask(task)
getStatus()

示例：研究 + 设计 + 开发

详见 examples/research-project.js 标准示例：

bash
npm start

该示例演示：

• - ✅ 3个具有不同能力的智能体
• ✅ 3个阶段（规划、设计、开发）共12个任务
• ✅ 带进度追踪的顺序执行
• ✅ 状态持久化到磁盘
• ✅ 最终状态报告

预期输出：

✅ 已注册3个智能体
📋 任务计划：12个任务
🚀 开始执行...
✅ [任务1] 完成
✅ [任务2] 完成
...
📊 项目完成 - 进度100%

即将推出（v0.2+）

• - HTTP服务器 + 实时仪表盘
• 并行任务执行（DAG求解器）
• 能力学习系统（自动评分智能体）
• 智能体路由优化（匹配最佳智能体）
• 故障恢复 + 重试逻辑
• 成本追踪（每个智能体的Token使用量）
• 人工检查点（审核高风险输出）

设计理念

智能体应该记住所学到的知识。

大多数智能体框架是无状态的。Agent OS 保持持久化记忆，使智能体能够：

1. 1. 记住 — 无需重复重置上下文
2. 学习 — 能力评分随时间提升
3. 协作 — 共享状态避免重复工作
4. 降低成本 — 更少的上下文 = 更便宜的API调用

许可证

MIT

完整文档请参阅 README.md 和 ARCHITECTURE.md。