# living-agent-service

**Repository Path**: elfbobo_admin_admin/living-agent-service

## Basic Information

- **Project Name**: living-agent-service
- **Description**: 新一代企业级智能体服务平台,企业级组织架构映射，每个部门配备专属智能大脑,每位数字员工具备独立人格参数（严谨度、创造力、风险容忍、服从度），可继承或覆盖部门默认人格。革命性的分布式智能单元设计：  - **独立执行** - 每个神经元作为独立执行单元，拥有专属工具集和状态机 - **管道通信** - Channel-based消息传递，支持单播、广播、优先级队列 - **弹性扩展** - 神经元可动态注册、热加载、水平扩展 - **容错机制** - 内置熔断器、重试策略、降级处理
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-03-17
- **Last Updated**: 2026-03-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Living Agent Service

企业的"openclaw"
完全个人思路，考虑到企业使用，所以设计是尽量按本地部署处理。因代码能力有限，所以一些功能还在完善中。希望能得到大佬的建议和帮助。

**新一代企业级智能体服务平台**

*神经元架构 · 自主进化 *

***

## 🚀 核心特性

### 🧠 三层LLM智能架构

采用业界领先的多层大语言模型协同架构，实现"大脑-神经元"两级智能处理：

| 层级      | 模型             | 职责              | 硬件需求            |
| ------- | -------------- | --------------- | --------------- |
| **决策层** | Qwen3.5-27B    | 战略决策、复杂推理、跨部门协调 | RTX 4090 / A100 |
| **执行层** | Qwen3-0.6B     | 快速响应、任务执行、日常对话  | RTX 3060 12GB   |
| **工具层** | Qwen3.5-2B (默认) / BitNet-1.58-3B (备选) | 工具检测、兜底处理、触发进化信号 | GPU: 4GB / CPU: 1GB |

> **动态模型选择**：Layer 3 支持 `ToolNeuronModelSelector` 根据硬件资源自动切换模型
> - 内存 ≥ 4GB + CPU ≥ 4核 → Qwen3.5-2B (262K上下文、多模态)
> - 资源受限 → BitNet-1.58-3B (低内存、CPU推理)

### 🏢 九大部门大脑 · 76个技能

企业级组织架构映射，每个部门配备专属智能大脑：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     MainBrain (总控大脑)                     │
│                         Qwen3.5-27B                         │
├─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬──────────┤
│TechBrain│SalesBrain│HrBrain │FinanceBrain│CsBrain│LegalBrain│
│ 技术部   │  销售部  │ 人力部  │   财务部   │客服部  │  法务部  │
│ 25技能   │  4技能   │ 3技能   │   4技能    │ 3技能  │  3技能   │
├─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴──────────┤
│              AdminBrain · OpsBrain · CoreBrain              │
│                 行政部 · 运维部 · 核心层                      │
│                   15技能 · 9技能 · 10技能                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

每位数字员工具备独立人格参数（严谨度、创造力、风险容忍、服从度），可继承或覆盖部门默认人格。

### ⚡ 神经元架构 (Neuron Architecture)

革命性的分布式智能单元设计：

- **独立执行** - 每个神经元作为独立执行单元，拥有专属工具集和状态机
- **管道通信** - Channel-based消息传递，支持单播、广播、优先级队列
- **弹性扩展** - 神经元可动态注册、热加载、水平扩展
- **容错机制** - 内置熔断器、重试策略、降级处理

### 🔄 自主进化系统

智能体自我进化能力：

```
信号提取 → 决策引擎 → 进化执行 → 效果验证 → 知识沉淀
    ↓           ↓           ↓           ↓           ↓
  8种信号    5种策略    自动修复    熔断保护    三层知识库
```

**进化信号类型**：ERROR | OPPORTUNITY | STABILITY | DRIFT | CAPABILITY\_GAP | PERFORMANCE | USER\_REQUEST | SYSTEM\_EVENT

**进化策略**：REPAIR（修复）| OPTIMIZE（优化）| INNOVATE（创新）| DEFER（延迟）| ESCALATE（上报）

### 🎯 贾维斯模式主动预判

像钢铁侠的贾维斯一样，在用户开口之前就做好准备：

| 预判类型     | 能力描述       | 应用场景          |
| -------- | ---------- | ------------- |
| **时间预判** | 基于时间规律预测任务 | 周报自动生成、会议提醒   |
| **事件预判** | 基于系统事件触发动作 | 新员工入职流程、项目里程碑 |
| **模式预判** | 基于用户行为模式预测 | 登录后推荐、会前准备材料  |
| **风险预判** | 基于风险指标预警   | 项目延期预警、预算超支提醒 |

### 📚 三层知识库体系

成长型知识管理架构，实现知识从个人到企业的晋升流转：

```
L1: 神经元私有知识 (SQLite)     → 个人经验、对话历史
         ↓ 晋升验证
L2: 大脑领域知识 (PostgreSQL+Qdrant) → 部门最佳实践、业务规则
         ↓ 跨部门验证
L3: 共享知识库 (PostgreSQL+Qdrant)  → 通用知识、公司制度
```

知识具备生命周期管理：获取 → 验证 → 晋升 → 衰退 → 清理

### 🦀 Rust高性能原生引擎

核心性能敏感模块采用Rust实现，通过JNI与Java服务集成：

| 模块       | 性能指标                          |
| -------- | ----------------------------- |
| **音频处理** | Opus编解码 < 5ms，VAD检测 < 1ms     |
| **并发通道** | 消息吞吐 > 1M msg/s，延迟 < 100μs    |
| **本地存储** | 写入 QPS > 10K/s，读取 QPS > 50K/s |
| **安全验证** | 命令校验 < 1ms，沙箱隔离 512MB         |

### 🔐 企业级安全体系

多层次安全防护机制：

- **沙箱执行** - 资源隔离、网络限制、路径管控
- **命令审计** - 危险命令黑名单、注入攻击防护
- **权限控制** - 部门级访问控制、操作审批流程
- **自主级别** - READ\_ONLY | SUPERVISED | FULL 三级自主权限

***

## 🛠️ 技术架构

### 系统架构图

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Living Agent Service                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌────────────┐ │
│  │  Gateway    │  │ Perception  │  │    Skill    │  │   Native   │ │
│  │ WebSocket   │  │ ASR · TTS   │  │  76 Skills │  │   Rust     │ │
│  │ REST API    │  │ Text NLP    │  │ Hot Reload  │  │  JNI桥接   │ │
│  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └─────┬──────┘ │
│         │                │                │                │        │
│  ┌──────┴────────────────┴────────────────┴────────────────┴──────┐ │
│  │                        Core Engine                               │ │
│  │  ┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐   │ │
│  │  │ Neuron │  │ Brain  │  │ Channel│  │ Memory │  │Evolution│   │ │
│  │  │ 神经元  │  │ 大脑   │  │ 通道   │  │ 记忆   │  │ 进化    │   │ │
│  │  └────────┘  └────────┘  └────────┘  └────────┘  └────────┘   │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌────────────┐ │
│  │  Qwen3.5    │  │   Qwen3     │  │  Qwen3.5-2B │  │   MemOS    │ │
│  │   -27B      │  │   -0.6B     │  │  /BitNet    │  │   2.0.7    │ │
│  │  决策大脑   │  │  执行神经元  │  │  工具神经元  │  │  记忆系统  │ │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘  └────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌────────────┐ │
│  │ PostgreSQL  │  │   Qdrant    │  │   Neo4j     │  │   Redis    │ │
│  │  关系数据   │  │  向量存储   │  │  知识图谱   │  │  调度队列  │ │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘  └────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 技术栈

| 层级      | 技术选型                                      |
| ------- | ----------------------------------------- |
| **应用层** | Java 21, Spring Boot 3.4, OkHttp, Jackson |
| **性能层** | Rust 1.85, JNI, Crossbeam, Tokio          |
| **模型层** | Qwen3.5-27B, Qwen3-0.6B, Qwen3.5-2B (默认), BitNet-1.58-3B (备选) |
| **存储层** | PostgreSQL, Qdrant, Neo4j, Redis, SQLite  |
| **容器化** | Docker, Docker Compose                    |

***

## 📦 模块结构

```
living-agent-service/
├── living-agent-core/        # 核心引擎
│   ├── neuron/               # 神经元系统
│   ├── brain/                # 部门大脑
│   ├── channel/              # 通道通信
│   ├── evolution/            # 进化系统
│   ├── knowledge/            # 知识管理
│   ├── memory/               # 记忆系统
│   ├── security/             # 安全体系
│   └── tool/                 # 工具集成
│
├── living-agent-native/      # Rust高性能组件
│   ├── audio/                # 音频处理 (Opus, VAD)
│   ├── channel/              # 并发通道 (MPSC, Broadcast)
│   ├── memory/               # 本地存储 (SQLite)
│   ├── knowledge/            # 知识后端
│   └── security/             # 安全沙箱
│
├── living-agent-perception/  # 感知模块
│   ├── ear/                  # 语音识别 (ASR)
│   ├── mouth/                # 语音合成 (TTS)
│   └── text/                 # 文本处理
│
├── living-agent-skill/       # 技能系统
│   ├── admin/                # 行政技能 (文档、协作)
│   ├── core/                 # 核心技能 (搜索、知识图谱)
│   ├── cs/                   # 客服技能
│   ├── finance/              # 财务技能
│   ├── hr/                   # 人事技能
│   ├── legal/                # 法务技能
│   └── ops/                  # 运维技能
│
├── living-agent-gateway/     # 网关服务
│   ├── WebSocket             # 实时通信
│   └── REST API              # HTTP接口
│
└── living-agent-app/         # 应用启动
```

***

## 🔧 快速部署

### 环境要求

| 组件  | 最低配置          | 推荐配置            |
| --- | ------------- | --------------- |
| CPU | 8核            | 16核+            |
| 内存  | 16GB          | 64GB+           |
| GPU | RTX 3060 12GB | RTX 4090 / A100 |
| 存储  | 100GB SSD     | 500GB NVMe      |

### Docker部署

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/zfs1223/living-agent-service.git
cd living-agent-service

# 快速模式 (核心服务)
docker compose up -d

# 完整模式 (含MemOS、Neo4j)
docker compose --profile full up -d
```

### 服务端口

| 服务                   | 端口   | 说明     |
| -------------------- | ---- | ------ |
| living-agent-service | 8382 | 主服务    |
| MemOS API            | 8381 | 记忆系统   |
| Neo4j HTTP           | 7475 | 图数据库   |
| Neo4j Bolt           | 7688 | 图数据库连接 |
| Qdrant HTTP          | 6333 | 向量数据库  |

***

## 🎯 核心能力

### 统一员工模型

创新性地将人类员工与数字员工统一建模：

| 特性   | 人类员工      | 数字员工 |
| ---- | --------- | ---- |
| 身份认证 | OAuth/SSO | 系统生成 |
| 人格参数 | 行为推断      | 模板配置 |
| 能力评估 | 绩效数据      | 执行统计 |
| 知识积累 | 主动学习      | 自动进化 |
| 协作方式 | 自然交互      | 管道通信 |

### 76个企业级技能

预置丰富的企业级技能，支持热加载：

| 类别       | 技能示例                                                      |
| -------- | --------------------------------------------------------- |
| **文档处理** | docx-official, pptx-official, xlsx-official, nano-pdf     |
| **协作工具** | notion, obsidian, slack, discord, dingtalk                |
| **搜索发现** | tavily-search, searxng, web-crawler                       |
| **知识管理** | knowledge-graph, summarize, self-improving                |
| **业务流程** | invoice-processing, contract-management, compliance-check |
| **智能预测** | pattern-predictor, risk-predictor, proactive-agent        |

### 多模态交互

- **语音输入** - ASR实时转写，支持多语言
- **语音输出** - TTS自然语音合成
- **文本交互** - WebSocket实时对话
- **文档理解** - PDF/Word/Excel/PPT智能解析

***

## 📊 性能指标

| 指标      | 数值                       |
| ------- | ------------------------ |
| 对话响应延迟  | < 500ms (执行层)            |
| 复杂推理延迟  | < 3s (决策层)               |
| 并发会话数   | 1000+                    |
| 技能热加载   | < 2s                     |
| 知识检索延迟  | < 100ms                  |
| 记忆召回准确率 | +43.70% vs OpenAI Memory |

***

## 📖 文档资源

| 文档                                           | 说明          |
| -------------------------------------------- | ----------- |
| [架构设计](docs/02-architecture.md)              | 整体架构与模块设计   |
| [知识体系](docs/05-knowledge-system.md)          | 三层知识库与进化机制  |
| [进化系统](docs/06-evolution-system.md)          | 自主进化与熔断保护   |
| [统一员工模型](docs/07-unified-employee-model.md)  | 人类与数字员工统一建模 |
| [主动预判](docs/09-proactive-prediction.md)      | 贾维斯模式实现     |
| [本地模型部署](docs/14-local-models-deployment.md) | 私有化部署方案     |
| [Native模块](docs/15-living-agent-native.md)   | Rust高性能组件   |
| [记忆系统](docs/memory.md)                       | MemOS集成方案   |

***

## 🗺️ 路线图

- [x] 三层LLM架构
- [x] 九大部门大脑
- [x] 神经元通信系统
- [x] 自主进化引擎
- [x] 主动预判能力
- [x] Rust原生组件
- [ ] 多租户支持
- [ ] 联邦学习
- [ ] 边缘部署优化

***

## 📄 许可证

企业级授权许可，详见 LICENSE 文件。

***

**Living Agent Service** - 让AI成为企业真正的数字员工