aif-normbase 0.1.7

Agent Information Field - Norm Repository

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
│   ├── models/            # 数据模型 (Norm, NormVersion, Schemas)
│   ├── api/               # API 路由 (norms, retrieve)
│   ├── services/          # 业务逻辑 (retrieval)
│   ├── db/                # 数据库 (schema.sql, connection)
│   └── prompts/           # 提示词模板
├── eda_agent/             # EDA Agent 模块
│   ├── state.py           # EDA 状态管理 (Belief, NormBinding, ValueWeight)
│   ├── engine.py          # 推理引擎 (E/D/A 组件)
│   └── api/               # Agent API
├── llm/                   # LLM 模块 (providers)
├── integrations/mcp/      # MCP 适配层 + npm wrapper
├── 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）

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

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

如需使用轻量旧版 Normbase Admin（仅规范管理）：

python -m normbase.admin

旧版地址：http://localhost:8000

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 tests/tmp/:

• seed_eu_ai_act.py - EU AI Act 规范
• seed_zh.py / seed_en.py - 中英文测试规范
• seed_traffic_laws.py - 交通法规