🌊 Kaelis 智流 - AI Agent 操作系统

核心口号: 四层记忆 · 自我进化 · 终身学习

统一执行内核: ACK v2.1 前馈确定性认知内核

Kaelis 智流是一个具备四层记忆架构和自我进化能力的 AI Agent 操作系统，采用九层架构设计。系统能够自动评估任务结果、检索知识、改进策略、验证效果，实现完整的自进化闭环。

🚀 快速开始

1. 配置 LLM API Key

Kaelis 需要至少一个 LLM 提供商的 API Key 才能运行核心功能（推理、评估、自我进化）。

# 复制环境变量模板并编辑
cp .env.example .env
# 然后填入你的 API Key（如 DeepSeek / OpenAI）

📖 查看完整 LLM 配置指南

💡 国内用户推荐优先配置 DeepSeek 或 通义千问，延迟低且性价比高。

2. 配置环境变量（关键）

# 必需：Flask session 加密密钥（生产环境必须设置）
export SECRET_KEY="your-production-secret-key"

# 可选：WebSocket 端口（默认 5001，测试/多实例时调整）
export KAELIS_WS_PORT=5001

# 可选：CredentialVault 主密钥（不设置则自动生成并持久化到 ~/.kaelis/vault.key）
export KAELIS_VAULT_KEY="your-vault-master-key"

# 可选：Agent ID（用于权限系统中的身份识别，空字符串表示匿名）
export KAELIS_AGENT_ID=""

# 可选：基准测试模式（非空时启用中间件性能计时日志，仅用于开发/测试）
# export BENCHMARK_MODE=1

3. 后端启动

pip install -r requirements.txt
python prod_server.py
# HTTP 服务运行在 http://localhost:5000
# WebSocket 服务运行在 ws://localhost:5001（可配置）

前端启动

cd web/frontend
npm install
npm run dev          # Web 开发模式
npm run electron:dev # Electron 桌面端
npm run build        # 生产构建

查看前端开发指南

Docker 部署

# 构建镜像
docker build -t kaelis/kaelis:v1.0.0 .

# 运行容器
docker run -p 5000:5000 --env-file .env kaelis/kaelis:v1.0.0

🆕 统一 CLI (v1.0)

# 核心命令 - 启动完整前馈流水线
kaelis intent "添加 API 超时配置"

# 生成执行计划
kaelis plan "创建数据库模型"

# 文件操作
kaelis op file add api/routes/auth.py --intent "Add login endpoint"

# 查看认知画像
kaelis profile

# 系统状态
kaelis status

查看完整架构文档

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✨ 核心特性

🧬 自进化引擎 (L6 反思层)

• 自动评估: 支持规则/LLM/混合评估方法
• 策略优化: 6种策略类型（参数微调、操作重排、探索模式等）
• 停滞检测: 自动回滚与探索
• 知识检索: arXiv、本地文档、网页搜索

🎨 技能市场

• 自动沉淀: 进化成果自动转换为可复用技能
• 向量检索: 相似任务智能匹配
• 评分系统: 成功率、评分、使用次数追踪

🎥 屏幕自动化

• 操作录制: 鼠标点击、移动、滚动、键盘输入
• 智能回放: 图像识别定位、失败重试
• 转技能: 录制流程可转换为技能

🧠 四层记忆系统 (L3 记忆层)

层级	名称	容量	存储内容
L0	Identity Memory	~200 tokens	用户身份、偏好
L1	Active Context	~500 tokens	当前会话上下文
L2	Episodic Memory	无限	任务历史、经验片段
L3	Semantic Memory	无限	技能知识、领域专长

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🚀 快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

主要依赖：flask, chromadb, simpleeval, pynput, pyautogui

运行测试

python -m pytest tests/test_self_evolving_complete.py -v

27/27 测试通过 ✅

启动服务

python launch.py

访问地址：

• 🏠 首页: http://localhost:5000
• ⚙️ 设置: http://localhost:5000/settings.html
• 🎨 技能市场: http://localhost:5000/skills.html
• 🎥 屏幕录制: http://localhost:5000/recorder.html

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📖 使用示例

代谢组学 PLS-DA 分析（自进化示例）

from core.self_evolving import SelfEvolvingEngine, TaskExpectation

# 创建引擎
engine = SelfEvolvingEngine()

# 定义任务预期
expectation = TaskExpectation(
    criteria="Q2 > 0.5 and p_value < 0.05",
    evaluation_method="rule",
    target_confidence=0.8,
    max_iterations=5
)

# 执行进化
record = engine.evolve(
    execution_id="pls_da_001",
    task_type="metabolomics_pls_da",
    initial_params={"n_components": 2, "scale": False},
    expectation=expectation,
    execution_func=run_pls_da  # 你的分析函数
)

print(f"状态: {record.status}")           # success
print(f"最佳参数: {record.best_params}")  # 自动优化后的参数
print(f"技能ID: {record.generated_skill_id}")  # 自动创建的技能

技能使用

from core.skill_manager import get_skill_manager

manager = get_skill_manager()

# 获取最佳技能
skill = manager.get_best_skill_for_task("metabolomics_pls_da")
if skill:
    result = run_pls_da(skill.params)  # 使用优化参数
    manager.use_skill(skill.id, success=True)

屏幕录制

from core.recorder import get_recorder

recorder = get_recorder()

# 开始录制
session = recorder.start_recording(name="数据录入流程")

# ... 用户操作 ...

# 停止并保存
recorder.stop_recording()
recorder.save_recording()

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📡 API 文档

自动生成的 API 速查表

由 kaelis converge sync 自动维护，请勿手动修改此部分

OpenAPI 规范 API

Tag	Method	Endpoint	Description	Operation ID
System	GET	/api/health	健康检查	healthCheck
Knowledge Graph	POST	/api/kg/extract	从文本提取知识三元组	kgExtract
Knowledge Graph	POST	/api/kg/query	查询知识图谱	kgQuery
Intent	POST	/api/intent/parse	解析自然语言意图	intentParse
Intent	POST	/api/intent/execute	执行意图	intentExecute
Symbols	POST	/api/symbols/index	构建符号索引	buildSymbolIndex
Symbols	GET	/api/symbols/query	查询符号	querySymbols
Team	GET	/api/team/status	获取团队同步状态	getTeamSyncStatus
Reports	POST	/api/reports/export	导出报表	exportReport
Reports	GET	/api/reports/status/{job_id}	查询导出任务状态	getExportStatus
Omics	POST	/api/omics/metabolomics/analyze	代谢组学分析	metabolomicsAnalyze

完整 API 文档: 参见 README_API.md 或 contracts/openapi.yaml

自进化 API

端点	方法	说明
/api/evolve/start	POST	启动进化任务
/api/evolve/status/<id>	GET	查询执行状态
/api/evolve/history	GET	获取历史记录
/api/evolve/config	POST	更新配置

技能市场 API

端点	方法	说明
/api/skills	GET/POST	技能列表/创建
/api/skills/search	GET	搜索技能
/api/skills/best/<type>	GET	获取最佳技能
/api/skills/<id>/use	POST	记录使用

屏幕录制 API

端点	方法	说明
/api/recorder/start	POST	开始录制
/api/recorder/stop	POST	停止录制
/api/recorder/recordings	GET	录制列表
/api/recorder/play/<id>	POST	回放

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🏗️ 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 9: Security Layer    (安全与伦理层)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 8: Monitor Layer     (监控与日志层)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 7: Middleware Layer  (中间件层/API层)                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 6: Reflect Layer     (反思与优化层) ⭐关键层           │
│  ├─ SelfEvolvingEngine      自进化引擎                       │
│  ├─ KnowledgeRetriever      知识检索器                       │
│  ├─ RLOptimizer             RL优化器                         │
│  └─ TransferLearning        迁移学习                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 5: Runtime Layer     (运行时执行层)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 4: Context Layer     (上下文管理层)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 3: Memory Layer      (记忆管理层) ⭐核心层             │
│  ├─ L0: Identity Memory     身份记忆                         │
│  ├─ L1: Active Context      活动上下文                       │
│  ├─ L2: Episodic Memory     情景记忆                         │
│  └─ L3: Semantic Memory     语义记忆                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 2: Config Layer      (配置管理层)                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 1: Core Layer        (核心层)                          │
│  └─ ClosedLoopFlywheel      闭环飞轮                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

📁 项目结构

Kaelis/
├── core/                           # 核心模块
│   ├── self_evolving.py           # 自进化引擎
│   ├── evaluators.py              # 评估器（规则/LLM）
│   ├── strategy_selector.py       # 策略选择器
│   ├── knowledge_retriever.py     # 知识检索
│   ├── rl_optimizer.py            # RL优化器
│   ├── transfer_learning.py       # 迁移学习
│   ├── skill_manager.py           # 技能管理
│   ├── recorder.py                # 屏幕录制
│   ├── player.py                  # 操作回放
│   └── memory_consolidator.py     # 记忆整合
├── api/                           # API层
│   ├── routes/
│   │   ├── evolve.py              # 自进化API
│   │   ├── skills.py              # 技能市场API
│   │   ├── recorder.py            # 录制API
│   │   └── memory.py              # 记忆管理API
│   └── static/
│       ├── settings.html          # 系统设置
│       ├── skills.html            # 技能市场
│       └── recorder.html          # 录制界面
├── tests/
│   └── test_self_evolving_complete.py  # 完整测试
└── launch.py                      # 启动脚本

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🧪 测试

# 运行所有测试
python -m pytest tests/ -v

# 仅运行自进化测试
python -m pytest tests/test_self_evolving_complete.py -v

# 覆盖率报告
python -m pytest tests/ --cov=core --cov-report=html

测试覆盖：

• ✅ 规则评估器（表达式解析）
• ✅ LLM 评估器（JSON解析）
• ✅ 策略选择器（6种策略类型）
• ✅ 自进化引擎（成功/失败/停滞/回滚）
• ✅ RL优化器（连续/离散优化）
• ✅ 迁移学习（相似度检索）
• ✅ 集成测试（完整代谢组学工作流）

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🧬 代谢组学模块

支持 mzML 格式质谱数据的完整分析流程：

功能

• mzML 解析: 流式解析 GB 级大文件
• 峰检测: 高斯平滑、基线校正
• 统计分析: PCA、PLS-DA、差异代谢物筛选
• 可视化: 得分图、火山图、色谱图
• 自进化集成: 自动优化 PLS-DA 参数

使用

# 访问代谢组学分析界面
open http://localhost:5000/metabolomics.html

API

# 快速测试（使用本地 mzML 文件）
curl http://localhost:5000/api/metabolomics/quick-test

# 上传并分析
curl -X POST -F "file=@sample.mzML" http://localhost:5000/api/metabolomics/upload

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🛠️ 开发计划

• 方向1: 打通自进化引擎与技能市场 ✅
• 方向2: 屏幕录制与回放 ✅
• 方向3: 记忆压缩与清理 ✅
• 方向4: 移动监控面板（API）✅
• 方向5: 演示视频和文档 ✅
• 代谢组学: mzML 解析与自进化分析 ✅

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🚀 最近更新 (Sprint 3-4)

Sprint 4 — 激活·传播·获客

• 记忆确认：首次对话自动检测并确认记住的用户信息（姓名/职业/偏好）
• 分享卡片：记忆浏览器支持一键生成精美分享卡片（复制/下载）
• Landing Page：全新官网 web/landing/index.html，含 Hero / 价值主张 / 下载区域
• 文案升级："记忆中枢"→"我的第二大脑"，"技能市场"→"能力库"
• 主动推送优化：基于上下文相似度过滤，仅推送相关内容
• VSCode 扩展：package.json 已配置 Marketplace 发布字段，README 增加一键安装指引
• Product Hunt：完整上线文案与预热 Tweet 草稿已准备 (docs/product_hunt_launch.md)

Sprint 3 — 多端接入·流式输出

• VSCode 扩展 MVP：@kaelis Chat Participant，支持 MCP stdio + HTTP fallback
• SSE 流式输出：后端 /api/kg-flywheel/chat/stream + 前端 sendMessageStream
• 策略透明：每条回复显示真实策略标签（如 "通用对话 · 50%"）
• 主动推送真实数据：接入 /api/memory/proactive/push 真实 API

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🤝 如何贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！请阅读 CONTRIBUTING.md 了解详细流程。

快速开始

# 1. Fork & Clone
git clone https://github.com/your-username/Kaelis-archive.git
cd Kaelis-archive

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
cd web/frontend && npm install

# 3. 启动开发环境
# 终端1: python start_server.py
# 终端2: cd web/frontend && npm run dev

# 4. 运行测试
pytest -x                              # 后端
cd web/frontend && npm run build       # 前端

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📄 许可证

MIT License

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版本: v8.0.0
完成度: 95%+
最后更新: 2026-04-28

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