opc-agents 0.1.6

Intelligent task execution system for one-person companies with multi-LLM backend support

🚀 OPC-Agents — 一人公司智能任务执行系统

版本: v0.1.6 | 状态: Beta | 许可: MIT

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语言: 中文 | English | 日本語

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这是什么

OPC-Agents（One-Person Company Agents）是一个面向一人公司/独立创业者/自由职业者的智能任务执行系统。

核心理念：告诉系统你要什么结果，它直接做完并交付文件给你。

不是聊天机器人，不是建议引擎，是能干活的执行者。

它能做什么

你说	系统交付
"帮我收集OPC公司趋势"	🔍 研究报告（真实搜索结果+来源链接+结构化整理）
"帮我写Q2营销方案"	✍️ 完整方案文档（SMART目标+路线图+资源/风险/验收标准）
"帮我分析竞品A"	📊 分析报告（SWOT+行动清单+优先级排序）
"帮我制定产品发布计划"	🚀 发布方案（定价策略+推广渠道+时间线）

关键特性

• ✅ LLM增强内容生成 — 接入Claude Sonnet 4，高质量中文输出
• ✅ 真实网络搜索 — DuckDuckGo实时搜索，不编造数据
• ✅ 零占位符保证 — 每个输出都有具体的、可操作的内容
• ✅ 异步执行 — 提交即返回，后台执行，预估进度指示
• ✅ 自动重试 — 失败任务指数退避自动重试（最多2次），提升任务完成率
• ✅ 质量门禁 — 交付物自动检查零占位符+最低字数+数据来源，不达标自动标注
• ✅ 输出脱敏 — 自动检测并替换生成内容中的 API Key/GitHub Token，防止泄露
• ✅ 知识库兜底 — 6类20条专业知识，搜索失败时自动兜底
• ✅ 文件交付 — 自动生成.md文件，提供下载按钮
• ✅ 多轮对话 — 追问"补充XX"/"修改XX"，系统基于上次结果继续，而非从头生成
• ✅ 安全防护 — 输入验证+Prompt注入防护+URL安全+错误脱敏+API Key加密存储
• ✅ 测试覆盖 — 350+个测试用例，100%通过率，CI自动验证

快速开始

前提条件

• Python 3.9+
• 至少一个LLM API Key（推荐 MOKA）

方式一：pip 安装

# 1. 安装
pip install opc-agents

# 2. 创建工作目录并配置API Key
mkdir my-opc-workspace && cd my-opc-workspace
echo "MOKA_API_KEY=your-key-here" > .env

# （可选）使用加密存储代替明文.env
# python -m opc_manager.secure_storage set MOKA_API_KEY your-key-here

# 3. 启动
opc-agents

pip安装后，.env文件、成果物文件、日志文件都存放在当前工作目录。

方式二：源码安装（推荐开发者）

git clone https://github.com/lulin70/OPC-Agents.git
cd OPC-Agents
chmod +x install.sh start.sh
./install.sh

# 配置API Key
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你的MOKA API Key

# 启动
./start.sh

关于API Key

后端	模型	配置环境变量	质量	获取方式
MOKA（推荐）	Claude Sonnet 4	MOKA_API_KEY	⭐⭐⭐⭐⭐	moka-ai.com
智谱GLM	GLM-4	GLM_API_KEY	⭐⭐⭐⭐	open.bigmodel.cn
OpenAI	GPT-4o	OPENAI_API_KEY	⭐⭐⭐⭐	platform.openai.com
Ollama	本地模型	OLLAMA_BASE_URL / OLLAMA_ENABLED / OLLAMA_MODEL	⭐⭐⭐	ollama.com

不配置API Key也能使用（模板模式），但内容质量有限。强烈建议至少配置一个API Key。

故障排查

问题	解决方案
页面显示"模板模式"	检查 .env 文件中 API Key 是否已填入
端口被占用	opc-agents -- --server.port 8502
Python版本不对	需要 Python 3.9+，运行 python3 --version 检查
安装依赖失败	尝试 pip install --upgrade pip 后重试

项目结构

OPC-Agents/
├── frontend/              # Streamlit前端
│   └── app.py             # 主界面（异步执行+进度指示+成果物管理）
├── opc_manager/           # 核心业务逻辑
│   ├── cli.py             # CLI入口（pip install后opc-agents命令）
│   ├── task_engine_v3.py  # 任务执行引擎
│   ├── llm_content.py     # LLM增强内容生成（RAG混合模式）
│   ├── llm_service.py     # LLM服务层（MOKA/GLM/OpenAI/Ollama）
│   ├── search_processor.py# 搜索结果后处理（TF-IDF+知识库兜底）
│   ├── async_executor.py  # 异步任务执行器
│   ├── session_context.py # 多轮对话上下文管理
│   ├── validators.py      # 输入验证层（Pydantic模型）
│   ├── business_type_detector_v2.py  # 业务类型检测
│   ├── business_types.py             # 业务类型枚举定义
│   ├── scenario_engine_v2.py         # 场景匹配引擎
│   ├── flywheel_tracker.py           # 成长飞轮追踪
│   ├── persona_manager.py            # 人格管理
│   ├── persona_variants.yaml         # 6种业务类型人格配置
│   ├── monitoring.py                 # 监控与日志
│   ├── config.py                     # 配置管理
│   ├── protocols.py                  # Protocol接口+NullProvider降级模式
│   ├── secure_storage.py             # API密钥加密存储
│   └── version.py         # 版本号管理（SSOT）
├── opc_hr/                # 搜索与知识库
│   └── web_search.py      # DuckDuckGo网络搜索
├── tests/                 # 测试套件（350+个测试，100%通过）
├── docs/                  # 项目文档
├── requirements.txt       # 核心依赖
├── requirements-dev.txt   # 开发依赖（含black/flake8/pytest）
├── .env.example           # 环境变量模板
├── install.sh             # 一键安装脚本
├── start.sh               # 一键启动脚本
└── VERSION                # 版本号文件

测试

# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 运行全部测试
PYTHONPATH=. pytest tests/ -v

# 运行并生成覆盖率报告
PYTHONPATH=. pytest tests/ --cov=opc_manager --cov-report=term-missing

版本历史

版本	日期	里程碑
0.1.6	2026-05-03	用户引导+质量反馈+成果物搜索+空状态示例+三维度走读修复
0.1.5	2026-05-03	多轮对话增强+质量门禁+安全测试+Protocol降级+输出脱敏+Ollama支持
0.1.2	2026-04-28	安全加固+性能优化：XSS修复、Prompt注入防护、单例模式、线程安全
0.1.1-beta	2026-04-27	Bug修复：LLM初始化/搜索依赖/场景路径/上下文污染/占位符替换
0.1.0-beta	2026-04-24	Beta发布：安装流程修复、安全加固、CI通过
0.1.0	2026-04-23	"可信可用"：版本统一、Mock删除、MOKA API接入、异步执行

许可

MIT License