# superAgent

**Repository Path**: hyerming/super-agent

## Basic Information

- **Project Name**: superAgent
- **Description**: SuperAgent是一套基于MIT协议的开源企业级自动化协作框架，它通过创新的Agent架构和SKILL管理机制，为企业提供了从简单任务到复杂流程的全场景自动化解决方案。开源协议文档
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 7
- **Created**: 2026-01-22
- **Last Updated**: 2026-01-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ooder SuperAgent - 企业级AI能力分发与自动化协作框架

## 项目概述

ooder SuperAgent 是一套基于 MIT 协议的开源企业级 AI 能力分发与自动化协作框架，它通过创新的 Agent 架构和 SKILL 管理机制，为企业提供了从简单任务到复杂流程的全场景自动化解决方案。

本项目作为 ooderAI 开源生态的核心组件，实现了基于场景化协作架构的数据流转系统，展示了 SuperAgent 平台的核心设计理念和技术实现。系统由三个核心服务（SKILL A、B、C）组成，通过标准化协议实现服务发现、数据流转和协同工作。

## 核心设计理念

基于 [ooderAI Agent 管理平台设计](https://cloud.tencent.com/developer/article/2619515)，SuperAgent 采用以下核心设计理念：

- **MCPAgent 分发网络**：企业/第三方系统可以将自己的 MCPAgent 接入 AIServer，将 AI 能力通过 SuperAgent 分发；个人用户拥有专属 MCPAgent，整合个人 AI 工具
- **AI 能力标准化**：定义统一的 AI 能力接口规范，支持 1:n Capability 关系，实现 AI 能力的模块化设计
- **跨域自动化编排**：通过 Skillflow 可视化工具，实现跨企业/个人 MCPAgent 的工作流编排
- **安全可靠的设计**：基于 RBAC 的权限管理，支持多种部署方式，确保系统安全可靠

## 核心协议体系

ooder SuperAgent 围绕两大核心协议构建完整的协作生态：

### 1. AIbridge 协议

AIbridge 协议定义了 MCPAgent 与 AIServer 之间的通信规范，采用 TCP/HTTP 协议确保通信的可靠性和安全性。该协议包含：

- **命令参数规范**：标准化的命令格式和参数定义
- **协议完整性说明**：确保数据传输的完整性和一致性
- **安全机制增强**：基于 HMAC-SHA256 的认证机制，确保通信安全
- **技术实现细节**：详细的协议实现指南和最佳实践

### 2. A2A 协议（Scene/Group 机制）

A2A 协议定义了 Agent 之间的协作规范，通过 Scene 和 Group 机制实现多 Agent 协同工作：

- **Scene（场景）**：协作上下文环境，定义了协作的业务场景和规则
- **Group（组）**：协作团队，由多个 Agent 组成，共同完成特定任务
- **自主加入机制**：Agent 可以通过 UDP 广播自动发现并加入相关场景
- **命令协同机制**：基于场景的命令分发和执行协同

## 测试代码设计范围

本次测试代码实现了 SuperAgent 核心功能的验证，覆盖以下关键场景：

1. **入网测试**：Agent 接入网络并完成服务注册
2. **命令测试**：验证命令的发送、接收和执行
3. **场景测试**：创建和管理协作场景
4. **加入组测试**：Agent 加入协作组并参与协同工作

系统通过三个核心服务（SKILL A、B、C）演示完整的协作流程：
- **SKILL A**：数据获取服务，负责从数据源获取原始数据
- **SKILL B**：数据提交服务，负责将处理后的数据提交到目标系统
- **SKILL C**：协调服务，负责场景管理和任务协同

## 系统架构

ooder SuperAgent 企业总体结构由六大核心组件构成：

1. **Auth 认证中心**：提供统一的身份认证和授权服务
2. **DataServer 数据中心**：统一管理企业数据
3. **Skill 能力管理中心**：统一管理 SKILL 的注册、分类、发现和调用
4. **LLM 调度中心**：统一管理 LLM 资源，实现 LLM 的高效调度和管控
5. **Skillflow 调度中心**：实现跨域自动化编排
6. **Agent 协作层**：实现 Agent 之间的协同工作

本次测试代码实现了 Agent 协作层的核心功能，展示了 Scene 和 Group 机制的实际应用。

## 快速开始

### 环境要求

- JDK 1.8+
- Maven 3.6+
- Spring Boot 2.7.0

### 快速运行测试用例

#### 1. 编译项目

```bash
# 编译所有模块
mvn clean compile
```

#### 2. 启动服务

按顺序启动三个 SKILL 服务：

```bash
# 启动 Skill A (端口 9000)
cd skill-a
mvn spring-boot:run

# 启动 Skill B (端口 9001)
cd ../skill-b
mvn spring-boot:run

# 启动 Skill C (端口 9010)
cd ../skill-c
mvn spring-boot:run
```

#### 3. 执行测试

```bash
# 使用 curl 测试完整数据流转流程
curl -X POST http://localhost:9010/api/v1/coordinate -H "Content-Type: application/json" -d '{"sceneId":"RBC_SCENE_001"}'
```

#### 4. 查看测试结果

检查三个服务的日志，确认数据流转是否成功完成：
- Skill A 日志：数据获取成功
- Skill B 日志：数据提交成功
- Skill C 日志：数据流转协调成功

## 项目结构

```
super-agent/
├── skill-a/          # 数据获取服务
│   ├── src/          # 源代码
│   └── pom.xml       # Maven 配置
├── skill-b/          # 数据提交服务
│   ├── src/          # 源代码
│   └── pom.xml       # Maven 配置
├── skill-c/          # 协调服务
│   ├── src/          # 源代码
│   └── pom.xml       # Maven 配置
├── docs/             # 文档目录
│   ├── communication/   # 通信文档
│   └── ...
├── rpa-skills-test-summary.md     # 测试总结报告
├── test-vs-protocol-differences.md # 测试与协议差异报告
├── skill-protocol-comparison.md    # 协议对比文档
└── README.md          # 项目说明文档
```

## 测试用例说明

### 核心测试用例

| 测试用例 | 描述 | 执行方式 |
|---------|------|----------|
| 服务启动测试 | 验证三个 SKILL 服务的正常启动和初始化 | 依次启动三个服务 |
| 场景加入测试 | 验证基于 UDP 广播的自主场景加入机制 | 启动服务后观察日志 |
| 数据流转测试 | 验证完整数据流转流程 | 执行 curl 命令测试 |
| 离线功能测试 | 验证系统在离线场景下的功能表现 | 停止某个服务后测试 |

### 测试报告

- **rpa-skills-test-summary.md**：完整的测试总结报告
- **test-vs-protocol-differences.md**：测试与协议差异对比

## AI-IDE 一键构建

### VS Code 配置

在项目根目录创建 `.vscode/launch.json` 文件：

```json
{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "type": "java",
      "name": "Skill A",
      "request": "launch",
      "mainClass": "net.ooder.examples.skilla.RpaSkillApplication",
      "projectName": "skill-a"
    },
    {
      "type": "java",
      "name": "Skill B",
      "request": "launch",
      "mainClass": "net.ooder.examples.skillb.RpaSkillApplication",
      "projectName": "skill-b"
    },
    {
      "type": "java",
      "name": "Skill C",
      "request": "launch",
      "mainClass": "net.ooder.examples.skillc.RpaSkillApplication",
      "projectName": "skill-c"
    }
  ]
}
```

### IntelliJ IDEA 配置

1. 打开项目根目录
2. 配置三个 Spring Boot 运行配置
3. 设置正确的主类和工作目录
4. 使用一键运行功能启动所有服务

## 协议文档

### 核心协议文档

- **ai-bridge-protocol-command-params.md**：命令参数规范
- **ai-bridge-protocol-integrity.md**：协议完整性说明
- **ai-bridge-protocol-security-enhancement.md**：安全机制增强
- **ai-bridge-protocol-technical-implementation.md**：技术实现细节
- **skill-protocol-comparison.md**：协议对比文档

### UDP 通信规范

系统采用 UDP 广播实现服务发现，详情请参考 `ai-bridge-protocol-technical-implementation.md` 中的 UDP 通信部分。

## 开发指南

### 代码结构

每个 SKILL 服务采用标准的 Spring Boot 项目结构：

```
skill-x/
├── src/
│   ├── main/java/net/ooder/examples/skillx/
│   │   ├── config/     # 配置类
│   │   ├── controller/ # 控制器
│   │   ├── model/      # 数据模型
│   │   ├── service/    # 服务层
│   │   └── RpaSkillApplication.java # 主类
│   └── resources/      # 配置文件
└── pom.xml             # Maven 配置
```

### 错误码体系

系统采用 1000-5999 范围的错误码：

| 错误码 | 描述 |
|-------|------|
| 1001 | Scene 不存在 |
| 1002 | Scene 已存在 |
| 1003 | Group 不存在 |
| 1004 | Group 已存在 |
| 1005 | Agent 不存在 |
| 1006 | Agent 已在 Scene 中 |
| 1007 | Agent 已在 Group 中 |

## 联系方式

- GitHub 项目地址：`https://github.com/oodercn/super-Agent`
- Gitee 项目地址：`https://gitee.com/ooderCN/super-agent.git`

## 更新说明

本项目将持续更新，重点完善以下内容：

- 测试用例覆盖度提升
- 性能优化和稳定性增强
- 安全机制完善
- 文档更新和完善