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Agent Information Field - Norm Repository

Project description

AIF (Agent Information Field)

基于组织符号学的 LLM Agent 协作治理基础设施。

项目状态

当前已包含可运行的 Normbase / EDA / MCP 适配层,并已提供发布形态:

  • Python: aif-normbase(通过 uvx --from aif-normbase aif-mcp 调用)
  • Node wrapper: @langxai/aif-mcp(通过 npx -y @langxai/aif-mcp 调用)

架构定位

在 AIF 中,eda_agent 不只是一个普通业务 Agent,而是外部用户 Agent 的社会封装层:

  • 外部 Agent 通过 MCP 接入后,会在鉴权与治理链路中映射到内部 agent_id
  • 内部 agent_id 进入 EDA 心理-规范模型(Belief / NormBinding / ValueWeight)后再执行检索、绑定与决策。
  • 这使得“接入信息场”的外部 Agent,在系统内都以可审计、可治理的 EDA Agent 形态运行。
  • Norms 为 Agent 定义“可预期行动空间(predictable action envelope)”:在空间内可预期、可解释、可审计;超出空间边界时,不确定性上升并需要治理回路介入。

Architecture Positioning (EN):

  • eda_agent acts as a social-governance wrapper for external user agents.
  • After MCP ingress, callers are mapped into internal agent identities and processed through the EDA model.
  • This turns external agents into governable, auditable EDA agents within the information field runtime.
  • Norms define a predictable action envelope: behavior inside the envelope is expected and auditable, while behavior outside it increases uncertainty and should trigger governance controls.

项目结构

aif/
├── normbase/                 # 规范库核心模块
│   ├── api/                  # API 路由 (norms, retrieval, roles, fields, keys, compliance)
│   ├── services/             # 业务服务层 (norm/retrieval/role/field/key/compliance)
│   ├── models/               # 数据模型
│   ├── schemas.py            # 统一请求/响应 Schema 入口
│   ├── db/                   # 数据库 (schema.sql, connection)
│   └── prompts/              # 提示词模板
├── eda_agent/                # EDA Agent 模块
│   ├── api/                  # Agent API 路由
│   ├── services/             # 应用服务层 (agent/runtime/field/trace)
│   ├── infra/                # 基础设施适配 (provider_builder, normbase_client)
│   ├── state.py              # EDA 状态管理 (Belief, NormBinding, ValueWeight)
│   └── engine.py             # 推理引擎 (E/D/A 组件)
├── dashboard/                # Web 管理界面
├── integrations/mcp/         # MCP 适配层 + npm wrapper
├── llm/                      # LLM 模块 (providers)
├── scripts/                  # 构建/发布/运维脚本
├── tests/                    # 测试 & 种子数据
│   └── tmp/                  # 种子脚本 (EU AI Act, 交通法规等)
├── docker-compose.yml        # 本地开发环境
├── pyproject.toml            # Python 包配置 (aif-normbase)
├── requirements.txt          # 依赖
└── README.md

模块说明

normbase

规范库核心,提供:

  • ✅ 规范 CRUD 操作 (obligation/prohibition/permission)
  • ✅ 检索:agent_role + field_ids 双通道 (RRF融合)
  • ✅ 向量语义检索 (Qdrant)
  • ✅ 版本管理 (norm_versions)
  • ✅ 规范关系 (norm_relations)
  • ⬜ Redis 缓存
  • ⬜ 规范萃取流水线
  • ✅ MCP 适配(通过 integrations/mcp 暴露工具)

Schema 组织约定:

  • 统一使用 normbase/schemas.py 作为请求/响应 Schema 入口。
  • api 层不定义业务 Schema;仅引用 normbase.schemas

eda_agent

EDA Agent 运行时 (Phase 6 完成):

  • ✅ E(认识论)信念管理 (Belief)
  • ✅ D(义务论)规范绑定 (NormBinding)
  • ✅ A(价值论)权重推理 (ValueWeight)
  • ✅ 合规校验基础
  • ⬜ 完整推理流程

技术栈

  • FastAPI + PostgreSQL 16 + JSONB
  • SQLAlchemy 2.0 (async)
  • Qdrant (向量检索)
  • Redis (缓存 - 集成中)
  • LLM: OpenAI / Anthropic

快速开始

# 创建并激活 conda 虚拟环境(首次)
conda create -n aif python=3.11 -y
conda activate aif

# (可选)使用 venv 而不是 conda
# python -m venv .venv
# .venv\Scripts\activate

# 启动本地开发环境 (PostgreSQL + Qdrant + Redis)
docker-compose up -d

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

MCP(本地开发)

# 直接启动 MCP 适配器(stdio)
python -m integrations.mcp.server --transport stdio

MCP(分发调用)

# Python 入口(推荐)
uvx --from aif-normbase aif-mcp --transport stdio

# Node 包装入口
npx -y @langxai/aif-mcp

MCP 探针(Dashboard MCP Info)

默认推荐给 MCP 客户端使用 stdio 模式;如果需要让 Dashboard 的 MCP Info 显示实时状态,建议额外启动一个 streamable-http 的探针进程:

# 探针进程(HTTP)
python -m integrations.mcp.server --transport streamable-http

并将 Dashboard 的 MCP_BASE_URL 指向该进程(示例):

MCP_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000

验证方式:

  • 打开 Dashboard 的 MCP Info 页面,live=true 且可列出 tools。
  • 或调用 GET /api/mcp/info 查看实时探针结果。

启动 API Server

# Normbase API 端口 8001
python -m normbase.main

API 文档:http://localhost:8001/docs

启动 EDA Agent Server

# EDA Agent API 端口 8002
python -m eda_agent.main

EDA API 文档:http://localhost:8002/docs

启动 Web 管理界面(Dashboard)

# Unified Dashboard(默认端口 8010)
python -m dashboard.main

管理界面:http://localhost:8010

开发计划

详见 background/plan.md

阶段进度

Phase 内容 状态
Phase 1 基础骨架 + CRUD + 管理UI
Phase 2 检索核心 + 向量库 + 缓存
Phase 3 萃取流水线 + 审核UI
Phase 4 MCP集成 + API鉴权
Phase 5 打磨验证 + Demo
Phase 6 EDA状态管理 + 持久化
Phase 7 EDA推理引擎核心
Phase 8 价值排序 + 合规校验
Phase 9 EDA端到端集成

API 端点

  • GET / - 健康检查
  • GET /api/v1/norms - 规范列表
  • POST /api/v1/norms - 创建规范
  • GET /api/v1/norms/{id} - 规范详情
  • PUT /api/v1/norms/{id} - 更新规范
  • DELETE /api/v1/norms/{id} - 删除规范
  • GET /api/v1/retrieve - 规范检索

测试数据

测试种子脚本位于 scripts/dev/:

  • seed_norms_api.py - EU AI Act 测试规范(API 写入,支持外部种子文件)
  • seed_norms_db.py - EU AI Act 测试规范(直写数据库)

Project details


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MD5 b834549a10903d269ceca145bb8be6fa
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