# AgentKernel **Repository Path**: WzkBr/AgentKernel ## Basic Information - **Project Name**: AgentKernel - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-06-12 - **Last Updated**: 2026-06-12 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

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🚀 AgentKernel

一个轻量、可嵌入、WebSocket 驱动的 AI Runtime Kernel

> 💡 **超轻量级 Agent 内核，将 AI 接入项目不再是难事！** > 0 嵌入式，高效并发，使用它，就像使用对象这么简单。 > 所有方式均通过 WebSocket 协议通讯，无需强嵌入到你的项目代码，完全独立运行的微服务！ **🌐 在线演示：** [https://cih1996.github.io/AgentKernel/](https://cih1996.github.io/AgentKernel/)
**📺 视频教程 (如何接入项目)：**

## 🚀 简介 **工具能力、Skill、MCP 均可自由动态热插拔注册，回调。** 包装好了各类事件回调，不用再重新造轮子： 1. **上下文管理**：上下文激活，裁剪，注入，阈值检测，全量查询。 2. **多模型兼容**：供应商兼容 OpenAI、Claude、Ollama。 3. **工具动态调度**：能力工具实时注册、通过回调由你执行、包括 MCP。 **你甚至可以打造下一个 Open Code、Claude Code、OpenClaw 等！** 因为它是 AI 通讯的内核基座，你不需要再关心供应商兼容问题、TOOL 协议问题、上下文的管理问题，全部已经封装好，但仍可以任由你实时动态调配！ ## 🎯 核心定位 AgentKernel 不是聊天 UI，也不是业务 Agent，而是 **Agent Runtime Kernel**。 **核心原则：AgentKernel 只负责 AI 运行时，你的项目负责自己的业务。** | ⚙️ AgentKernel 内核 | 🧠 你的项目 | | :--------------------------- | :---------------------- | | 连接模型、管理会话、维护上下文 | 决定用户怎么用、页面怎么展示 | | 接收消息、推理、推送过程事件 | 注册你自己的能力，如查数据库、发消息、操作设备 | | 当 AI 需要调用能力时发出请求 | 收到请求后执行能力，并把结果回传给内核 | > 💡 **接入注意** > AgentKernel 更适合作为独立运行的 AI 内核：你的项目启动后连接它，然后按不同 `session` 使用。\ > 如果是多人共享会话或协同查看，建议由你的项目在上层做分流、广播和权限控制，而不是让多个用户端直接连接 Core 的同一个 `session`。\ > Core 负责运行时与协议边界，不负责多用户协同编排。 ### 推荐接入方式 ```mermaid flowchart LR K[启动 AgentKernel\n监听 ws://localhost:9991/ws] P[你的项目\n网站 / App / 服务端] U[用户] P -->|连接内核端口| K U -->|发送消息| P P -->|把消息交给内核| K P -->|注册能力\n例如查数据库 / 发消息 / 操作设备| K K -->|AI 需要能力时\n回调你的项目| P P -->|执行能力后\n把结果交回内核| K K -->|返回 AI 回复和过程状态| P P -->|展示给用户| U ``` - 先启动 AgentKernel，它会监听一个 WebSocket 端口。 - 你的项目连接这个端口，然后发送消息、注册能力、接收 AI 过程事件。 - 当 AI 需要调用能力时，AgentKernel 会回调你的项目；你的项目执行后把结果回传，内核继续推理。 - 你的项目可以复用同一个连接处理多个 `session`。 ## 🏗️ 架构与原理 AgentKernel 采用 **WebSocket** 作为核心双向通信协议。你可以把它理解成：你的项目把消息交给内核，内核负责和模型沟通；如果模型需要能力，内核再回调你的项目去执行。 ```mermaid sequenceDiagram participant U as 用户 participant P as 你的项目 participant K as AgentKernel 内核 participant M as AI 模型 P->>K: 启动后连接内核端口 P->>K: 注册能力（比如查资料、发消息、操作文件） U->>P: 输入问题 P->>K: 把用户消息交给内核 K->>M: 请求 AI 生成回复 M-->>K: 返回文字，内核边收边推给你的项目 K-->>P: 持续返回 AI 输出过程 alt AI 需要调用能力 K-->>P: 通知你的项目执行某个能力 P->>P: 你的项目自己执行能力 P->>K: 把执行结果交回内核 K->>M: 带着结果继续请求 AI M-->>K: 继续生成回复 K-->>P: 返回最终回复 else AI 不需要能力 K-->>P: 直接返回最终回复 end P-->>U: 展示 AI 回复 ``` 这条链路里，AgentKernel 不关心你的业务怎么做，也不强迫你的项目用某种语言。你的项目只需要会连接 WebSocket、发送消息、注册能力、处理回调。 ### ✨ 核心特性 1. **🔌 工具能力动态热插拔**：无需修改 Kernel 源码。业务端通过 WS 动态注册工具定义，接收 `tool.call.request` 后在本地执行并回传结果。 2. **📚 全量历史与可控视图**：Message Log 永久保留，但提供 Active Context View。Kernel 只暴露阈值事件，不硬编码压缩策略，交由业务端自由裁量。 3. **⚡ 事件流即一等公民**：运行过程中主动推送 `model.delta`、`tool.call.request` 等状态；如果供应商支持 reasoning / thinking 流式透传，也会通过 `model.delta.payload.event_type = "thinking"` 往外输出，方便调试与分布式部署。 4. **🪶 保持极致轻量**：不内置重型的记忆系统、规则库或技能市场。坚守边界，只做跨平台复用的 Runtime。 ### 🧩 配套能力示例这些项目可以和 AgentKernel 搭配使用，用来快速补齐 MCP 发现、执行和本地系统操作能力： - [agentkernel-mcp-framework](https://github.com/cih1996/agentkernel-mcp-framework)：独立的 MCP 发现和执行工具，适合作为你的项目与 MCP 能力之间的桥接层。 - [agentkernel-capabilities](https://github.com/cih1996/agentkernel-capabilities)：基础系统操作 MCP，提供搜索、查找、读文件、编辑文件、Bash 等常用能力。 ## ⚖️ 适用场景对比 | ✅ 适合 AgentKernel 的场景 | ❌ 不适合的场景 | | :------------------------------------------------------------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------- | | - 给现有业务系统/Web接入 AI Runtime- 开发跨语言自动化脚本系统- 构建多 Agent 编排平台底层- 打造类似 ComfyUI 的 Agent 运行节点 | - 只需要简单调用一次 LLM 接口- 需要开箱即用的完整 Coding Agent (如 Cursor/Aider)- 寻找现成的聊天 UI 产品 | ## 🚀 快速开始先启动 Core： ```bash git clone https://github.com/cih1996/AgentKernel.git cd AgentKernel cargo run ``` - `cargo run` 启动的是**无前端的 Core 内核服务** - 默认 WebSocket 地址：`ws://localhost:9991/ws` - 如果你的默认二进制不是服务端，也可以显式使用 `cargo run -p agentkernel-server` 如果需要本地网页调试台，再单独启动： ```bash cd web python3 server.py ``` - 调试页默认地址： - `web/server.py` 会先检查 Core 是否已运行，未运行会直接提示并退出 - 推荐顺序是先启动 Core，再启动调试页 > 💡 业务正式接入时，推荐让你的 Python / Node.js / Go / Rust 服务常驻连接 Core，再按不同 `session_id` 复用连接；如果用户需要“停止生成”，应由业务服务发送 `run.cancel`，不要让多个最终客户端直接争抢同一个共享 `session`。 ## 📦 存储结构与 API

📂 查看存储结构

当前优先使用文件式持久化，方便调试与查看全量日志（后续将引入 SQLite 作为主存储）： ```text .aicore/ └── sessions/ └── / ├── session.json ├── messages.jsonl ├── events.jsonl └── ... ```

🔌 查看 WebSocket 协议示例

**发送消息** ```json { "command": "session.send", "session_id": "debug", "payload": { "message": "获取当前时间" } } ``` **注册工具** ```json { "command": "tool.register", "session_id": "debug", "payload": { "tool_name": "get_time", "schema": { "type": "object" } } } ``` **接收调用与回传结果** ```json // Kernel -> Client (Event) { "type": "event", "event_type": "tool.call.request", "payload": { "tool_name": "get_time", "call_id": "xxx" } } // Client -> Kernel (Command) { "command": "tool.execute.result", "payload": { "call_id": "xxx", "result": "2026-05-18 08:30:00" } } ```

## 📸 调试控制台截图

Runtime Console	Session Management	Tool Runtime
Event Stream	Raw Messages	Config and Prompt

## 🗺️ 路线图 & 社区 - [ ] 完整的 Context 操作与 Compaction workflow - [ ] Tool call ACK / 幂等状态查询 - [ ] SQLite 主存储与多 client 权限边界 - [ ] SDK 示例 (JS / Python / Go) **License:** MIT
**友情链接:** [LINUX DO](https://linux.do/)
**社区交流:**

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=cih1996/AgentKernel\&type=Date)](https://www.star-history.com/#cih1996/AgentKernel\&Date)