mingjing 0.11.9.post1

乾坤镜 — AI Agent 诊断折射阵列

乾坤镜 Mingjing

AI Agent 诊断折射阵列 — 零侵入观测 LLM 调用、工具执行、记忆检索与 Agent 编排。

🌏 English | 📖 完整手册

乾坤镜是 LIT 1.4 的轻量折射阵列，不是独立诊断中台。 它通过热轨 JSONL 文件 + SQLite/MySQL 持久层，为 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、OpenHands、AutoGPT 等 Agent 框架提供无侵入的可观测性（部分适配器尚在适配中）。

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📖 完整手册：请参阅 updocs/ 目录下的完整文档。

5 分钟上手

1. 克隆

git clone https://github.com/wulun811/Ming_qiankun.git
cd Ming_qiankun

2. 运行（零依赖）

# Standalone 模式 — 纯 Python 标准库，零第三方依赖
MING_MODE=standalone python src/ming.py start

3. 发射测试事件

注意：以下命令必须在 Ming_qiankun 项目根目录执行。sys.path.insert(0, 'src') 是为让 Python 能找到探针模块。

# 打开另一个终端，确保在项目根目录
python -c "
import sys; sys.path.insert(0, 'src')
from probe_uni import ProbeUni
p = ProbeUni(system='demo', mode='white')
p.emit('llm_invoke', {
    'layer_agent': {'step_id': 'test', 'session_id': 's1', 'agent_name': 'demo'},
    'layer_llm': {'model': 'gpt-4', 'input_tokens': 100, 'output_tokens': 50, 'latency_ms': 230, 'cache_hit': False},
    'layer_network': {'target_host': 'api.openai.com', 'status_code': 200}
})
print('Event emitted!')
"

4. 查看诊断

两个入口：src/ming.py 负责服务管理（启动/停止归档器和 Web），src/cli.py 负责查询诊断。你也可以用 python src/cli.py --help 查看所有命令。

python src/cli.py dx list

5. 查看 Web 目镜

# 启动 Web 服务（自动导出 + 自动刷新，绑定 127.0.0.1:18088）
python src/ming.py web start

# 局域网访问（绑定 0.0.0.0）
python src/ming.py web start --port 18088
# 然后在 server 启动时手动指定 --host 0.0.0.0：
python src/plugins/web_dashboard/server.py --daemon --host 0.0.0.0 --port 18088 --no-browser

# 浏览器打开 http://localhost:18088 或 http://<本机IP>:18088

自动更新：Web 服务内置每 30 秒自动导出 data.json + 前端自动刷新，无需手动执行 export 命令。

局域网访问：

场景	命令	浏览器地址
本机仅	python src/plugins/web_dashboard/server.py --daemon --port 18088	http://localhost:18088
局域网开放	python src/plugins/web_dashboard/server.py --daemon --host 0.0.0.0 --port 18088 --no-browser	http://<本机IP>:18088
加认证	python src/plugins/web_dashboard/server.py --daemon --host 0.0.0.0 --port 18088 --no-browser --token your-secret	http://<本机IP>:18088/?token=your-secret

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Docker 一键运行

docker build -t ming .
docker run -d --name ming -p 18088:18088 ming
# 打开 http://localhost:18088

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架构概览

┌─────────────┐     JSONL hot files      ┌──────────────┐
│  Probes     │ ───────────────────────► │  Archiver    │
│  (无状态)    │                          │  (唯一写入者) │
└─────────────┘                          └──────┬───────┘
       │                                        │
       │  LangChain / LlamaIndex                │ SQLite / MySQL
       │  CrewAI / OpenHands                    ▼
       │  AutoGPT / Hermes / MCP         ┌──────────────┐
       │                                 │  Query       │
       └────────────────────────────────►│  Bridge      │
                                         └──────┬───────┘
                                                │
                                          ┌─────▼─────┐
                                          │  Web UI   │
                                          │  / MCP    │
                                          └───────────┘

核心模块

模块	行数	职责
probe_uni.py	~245	无状态热轨写入器，零数据库依赖
archiver.py	~465	唯一写入者，顺序扫描 hot → SQLite
cli.py	~259	命令行：dx/health/skill/query/status/web
watchdog.py	~163	进程守护 + 磁盘告警
query_bridge.py	~99	只读查询接口

适配器（官方参考实现）

适配器	语言	事件类型
LangChain	Python	llm_invoke, tool_call, memory_retrieve (待适配)
LlamaIndex	Python	llm_invoke, memory_retrieve, agent_step (待适配)
CrewAI	Python	agent_step, llm_invoke (待适配)
OpenHands	Python	agent_step, llm_invoke, tool_call (待适配)
AutoGPT	Python	agent_step, llm_invoke (待适配)
Hermes	Python	llm_invoke, tool_call, memory_retrieve
MCP	Python	tool_call, memory_retrieve, llm_invoke

所有适配器采用 monkey-patch + 零第三方依赖 设计。未安装目标框架时静默降级，不影响主流程。使用第三方框架的适配器需额外安装对应框架。（标记"待适配"的为社区贡献方向，欢迎 PR。）

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双模式

模式	环境变量	持久层	依赖
Standalone	MING_MODE=standalone（默认）	SQLite	纯标准库
Cluster	MING_MODE=cluster	MySQL	pymysql

# Standalone（默认）
python src/ming.py start

# Cluster
MING_MODE=cluster \
  WQ_DB_HOST=127.0.0.1 \
  WQ_DB_USER=root \
  WQ_DB_PASSWORD=secret \
  WQ_DB_NAME=ming \
  python src/ming.py start

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性能调参

Standalone 模式下，归档器默认处理 1000 事件/秒。通过环境变量可灵活调整：

环境变量	默认值	说明	典型场景
WQ_ARCHIVER_BATCH_SIZE	1000	每次扫描的热轨文件数上限	高密度写入：5000
WQ_ARCHIVER_FLUSH_SEC	1.0	扫描间隔（秒）	低延迟要求：0.5
WQ_ARCHIVER_VACUUM_HOURS	24	VACUUM 间隔（小时）	磁盘紧张时：6

场景推荐

# 场景 1: 默认（大多数用户，1000 events/s）
MING_MODE=standalone python src/ming.py start

# 场景 2: 高吞吐（写入密集，~5000 events/s）
WQ_ARCHIVER_BATCH_SIZE=5000 \
WQ_ARCHIVER_FLUSH_SEC=0.5 \
MING_MODE=standalone python src/ming.py start

# 场景 3: 省电模式（低负载设备，~200 events/s）
WQ_ARCHIVER_BATCH_SIZE=200 \
WQ_ARCHIVER_FLUSH_SEC=5.0 \
MING_MODE=standalone python src/ming.py start

提示：调整参数后需重启归档器生效。前端 Config 面板可查看当前配置值（只读）。

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运行测试

# 全量测试
python -m pytest tests/ -v

# 仅适配器 Mock 测试
python -m pytest tests/test_probe_*_mock.py -v

当前状态：389 passed, 2 skipped, 0 failed

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代码量预算

乾坤镜采用分类预算制，配置见 config/budget.json：

分类	预算	说明
core_base	1,500 行	探针 + 归档器 + CLI + 查询
cluster_extension	600 行	Cluster 扩展（可选）
plugin_layer	1,000 行	插件层（可替换）
adapter_layer	1,200 行	适配器 + 基类
test_layer	无上限	测试代码单独统计

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目录结构

├── src/                    # 源代码
│   ├── ming.py       # 统一入口
│   ├── probe_uni.py        # 探针
│   ├── archiver.py         # 归档器
│   ├── cli.py              # CLI
│   ├── adapters/           # 适配器
│   └── plugins/            # 插件
├── tests/                  # 测试
├── config/                 # 配置
│   └── budget.json         # 代码量预算
├── updocs/                 # 文档（架构+探针+诊断+数据+接口+运维+测试）
└── .github/workflows/      # CI/CD

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贡献

见 CONTRIBUTING.md。

铁律（违反即 P0）

• Standalone 零第三方依赖：仅 Python 标准库
• Cluster 唯一额外依赖：仅 pymysql
• 探针纯粹：probe_uni.py 不 import sqlite3/pymysql
• 唯一写入者：只有归档器可写入持久层
• 只读对外：查询模块使用只读连接

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许可

Business Source License 1.1 — 全球年收入低于 10 万美元的公司和个人可免费生产使用。非生产用途（开发、测试、评估）无收入限制。详见 LICENSE 文件。

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作者

• 陈正 (Chenzheng) · @wulun811
• 官方邮箱：[e-mail]
• 灵感始于：诛仙协议 / THEOCLAST Protocol (TCL)

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乾坤镜 v0.11.9m — 为社区而生。