# AgentRT
**Repository Path**: SpharxTeam/agentos
## Basic Information
- **Project Name**: AgentRT
- **Description**: 极境智能体运行底座，突破上下文限制，接近无限记忆。
- **Primary Language**: C
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: https://atomgit.com/openairymax/agentos
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 35
- **Forks**: 10
- **Created**: 2026-03-09
- **Last Updated**: 2026-06-26
## Categories & Tags
**Categories**: ai
**Tags**: AI, os, algorithms, Deep-learning, Assistant
## README
# AgentRT - AI Agent Runtime Platform
Powered by OpenAirymax
> 成为人类计算工程史上，第四个"操作系统哲学"
**语言：** 中文 | [English](README.md)
[](https://atomgit.com/openairymax/agentos)
[](https://gitee.com/spharx/agentos)
[](https://github.com/SpharxTeam/AgentRT/stargazers)
[](https://atomgit.com/openairymax/agentos)
[](LICENSE)
[](https://atomgit.com/openairymax/agentos)
[](https://isocpp.org)
[](https://www.python.org)
[](https://go.dev)
[](https://www.rust-lang.org)
[](https://www.typescriptlang.org)
---
## 🎉 预览版已发布
| 用户类型 | 产品 | 版本 | 下载 |
| :------: | :-----: | :------: | :-----------------------------------------------------------------------: |
| **专业用户** | Docker | `v0.1.0` | [📦 获取 Docker](https://atomgit.com/openairymax/docker/releases/v0.1.0) |
| **个人用户** | Desktop | `v0.1.0` | [🖥️ 获取 Desktop](https://atomgit.com/openairymax/desktop/releases/v0.1.0) |
## 1️⃣ 项目简介
**AgentRT** 是一个智能体运行时平台，为驱动智能体团队提供完整的操作系统级支持。
**1.1 项目预览**
个人用户客户端预告
## 2️⃣ 创新要点
⚡️
**基石理论** **[《体系并行论》](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/Basic_Theories/CN_01_%E4%BD%93%E7%B3%BB%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E8%AE%BA.md)**
- 纯净内核：内核仅提供原子机制，纯净高效
- 认知循环：认知，规划，行动
- 记忆卷载：L1 原始层 → L2 特征层 → L3 结构层 → L4 模式层（OSS：L1+L2 内置，PRO：L1-L4 通过 MemoryRovol）
- 安全内生：沙箱隔离，权限裁决，输入净化，审计追踪
- 高效 Token：工程级比传统框架节省约500%
- 丰富 SDK：原生支持 Go 、Python 、Rust 、TypeScript
## 3️⃣ 基本理念
**3.1 团队驱动**
- 精准协调多 Agent 协作
- 高效完成复杂任务编排与资源调度
**3.2 自主演进**
- 具备自我进化能力
- 动态调整策略
- 持续优化执行效果
## 4️⃣ 系统架构
✨
全新架构 · 安全内生 · 智能涌现
**4.1 架构设计**
从内核到应用的完整架构：
```
⬇️ 生态层 (ecosystem) — 应用/配置/Prompt/Hook/技能
⇅ 服务层 (daemon) — 10+ 守护进程服务
⇅ 协议层 (protocols) — 5 层统一协议栈
⇅ 网关层 (gateway) — HTTP/WS/Stdio → JSON-RPC 2.0
⇅ 存储层 (heapstore) — 运行时数据持久化
⇅ 安全层 (cupolas) — 4 重内生安全
⇅ 内核层 (atoms) — 7 个原子模块
⇅ 支撑层 (commons) — 统一基础库
⬆️ SDK 层 (sdk) — Python/Go/Rust/TypeScript
```
**4.2 设计原则**
基于 [ARCHITECTURAL_PRINCIPLES](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/ARCHITECTURAL_PRINCIPLES.md) 构建：
- 系统观：实时响应 <10ms
反馈闭环，层次分解
总体设计，涌现管理
- 内核观：内核 ~6K LOC（全仓 ~478K LOC）
内核极简，接口契约化
服务隔离，可插拔策略
- 认知观：Token 节省 80%
双系统协同，增量演化
记忆卷载，遗忘机制
- 工程观：测试覆盖 >95%
安全内生，可观测性
资源确定性，跨平台一致
- 设计美学：API <50 个/模块
简约至上，极致细节
人文关怀，完美主义
## 5️⃣ 快速上手
**5.1 环境要求**
- **操作系统**：Ubuntu 22.04+ / macOS 13+ / Windows 11 (WSL2)
- **编译器**：GCC 11+ / Clang 14+ (C11/C++17)
- **构建工具**：CMake 3.20+, Ninja
- **Python**：3.10+ (OpenLab 需要)
**5.2 安装与构建**
```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://atomgit.com/openairymax/agentos.git && cd agentos
# 2. 安装依赖（Ubuntu）
sudo apt install -y build-essential cmake gcc g++ libssl-dev libsqlite3-dev ninja-build
# 3. 构建内核（BAN-33 要求源外构建）
mkdir /tmp/AgentRT-build && cd /tmp/AgentRT-build
cmake /path/to/AgentRT -G Ninja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_TESTS=ON
cmake --build . --parallel $(nproc)
# 4. 运行测试
ctest --output-on-failure
```
**5.3 Docker快速启动**
```text
# 构建镜像
docker build -f deploy/docker/Dockerfile -t agentrt:latest .
# 运行容器
docker run -d --name agentrt -p 8080:8080 -v ./config:/app/config agentrt:latest
```
**5.4 使用方式**
| 语言 | 使用方式 |
|:-----|:---------|
| C/C++ | 通过 `syscalls.h` 系统调用接口开发 |
| Python | 通过 `pip install agentos` 后直接 import |
| Go | 通过 `import "github.com/spharx/agentos/sdk/go"` |
| Rust | 通过 `use agentos_toolkit::prelude::*;` |
| TypeScript | 通过 `npm install @spharx/agentos-toolkit` 后直接 import |
**5.5 阅读导航**
| 文档 | 核心内容 |
| :------------------------------------------ | :------------------- |
| [📘 架构原则](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/ARCHITECTURAL_PRINCIPLES.md) | 五维正交体系，24 条核心原则 |
| [🚀 快速开始](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/QUICK_START.md) | 5 分钟上手指南 |
| [⚙️ 编译指南](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/BUILD_GUIDE.md) | 详细构建步骤和选项 |
| [🧪 测试指南](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/TESTING_GUIDE.md) | 单元/集成/契约测试 |
| [🐳 部署指南](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/DEPLOYMENT_GUIDE.md) | Docker/Kubernetes 部署 |
**5.6 常见问题**
👉 Q1: AgentRT 与传统 AI Agent 框架有什么区别？
AgentRT 是操作系统级产品，而非单一框架：
| 维度 | AgentRT | 传统框架 |
| ------------ | ---------- | ----- |
| **定位** | 多智能体协作 OS | 单一智能体 |
| **架构** | 微内核 + 严格分层 | 松耦合模块 |
| **安全** | 四重内生安全 | 应用层防护 |
| **记忆** | 四层卷载系统 | 向量数据库 |
| **Token 效率** | 节省约 500% | 无优化 |
👉 Q2: 适合哪些应用场景？
✅ 特别适合
- 🎯 复杂多步骤任务编排
- 🧠 长期记忆与知识积累需求
- 🔒 高安全性企业应用
- 💾 资源受限嵌入式场景 (atomslite)
- 🌐 多语言开发团队
❌ 不适合
- 🚫 简单单次调用任务（杀鸡用牛刀）
👉 Q3: 如何保证安全性？
安全内生设计，四重防护
| 防护层级 | 实现方式 |
| -------- | ---------------- |
| 虚拟工位 | 进程/容器/WASM 沙箱隔离 |
| 权限裁决 | RBAC + YAML 规则引擎 |
| 输入净化 | 正则过滤 + 类型检查 |
| 审计追踪 | 全链路不可篡改日志 |
详见 [cupolas 安全穹顶文档](https://atomgit.com/openairymax/agentos/blob/main/agentos/cupolas/README.md)
👉 Q4: 学习需要哪些前置知识？
| 角色 | 前置知识 | 上手时间 |
| --------- | ------------- | ------- |
| 应用开发者 | Python/Go 基础 | 1-2 天上手 |
| 系统开发者 | C/C++, 操作系统基础 | 1-2 周深入 |
| 架构师 | 微内核，分布式系统 | 1 月精通 |
推荐路径：[快速开始](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/QUICK_START.md) → [架构原则](https://atomgit.com/openairymax/docs/blob/main/ARCHITECTURAL_PRINCIPLES.md) → [CoreLoopThree](https://atomgit.com/openairymax/agentos/blob/main/agentos/atoms/coreloopthree/README.md)
## 6️⃣ 参与贡献
我们正在走进未来："Intelligence emergence, and nothing less, is the ultimate sublimation of AI"。
相信的力量
☀️
这不是人类的日落，而是新世界的曙光
**相信**
开源的精神能最大发挥群体的智慧；
协作，推动人类族群走上新的高度。
**见证**
我们每一天的工作都是历史的一部分；
必将铭刻在人类文明发展史的丰碑上。
**贡献**
无论你是经验丰富的开发者，还是刚刚起步的新手：
- 报告 Bug，帮助我们改进质量
- 新功能建议，让项目更加强大
- 完善文档，帮助更多人了解 AgentRT
- 提交 PR，共同创造历史
🔥
微微的灯火，照不亮前路，但能指引前行的方向
**6.1 贡献流程：**
详见 [贡献指南](CONTRIBUTING.md)
```text
Fork 项目 → 创建分支 → 开发测试 → 提交 PR → 代码审查 → 合并主分支
```
**主要平台**：[AtomGit](https://atomgit.com/openairymax/agentos)（推荐） · [Gitee](https://gitee.com/spharx/agentos) · [GitHub](https://github.com/SpharxTeam/AgentRT)
**6.2 贡献者名单：**
详见 [AUTHORS.md](AUTHORS.md)
## 7️⃣ 许可证
本项目采用 **Apache License 2.0** 开源许可，详情参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
***
"From data intelligence emerges."\
始于数据，终于智能。
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