psi-agent 0.0.1a20260704

A microkernel-style agent framework

psi-agent

English

用 Python socket 拼装 AI agent 的微内核框架。

你只需要写 Python 函数和 Markdown——剩下的 socket 通信、tool calling、SSE 流式、定时任务、对话持久化、Web 管理全部替你做了。

为什么选它

• 简单组合：ai、session、channel 三个独立进程，socket 对插即用。没有中心配置，不依赖数据库
• Workspace 即 Agent：在 workspace/ 下丢几个 Python 函数就是 tools，写个 system prompt 就是 agent 人格，加个 cron 就是定时任务
• 流式交互：REPL 实时显示 AI 思考过程（dim 样式）和最终回复，所见即所得
• 一键启动：psi-agent run config.yml 一个命令拉起全套 AI + Session + Channel
• Web 管理中枢：psi-agent gateway 启动 REST API + Web Console SPA，可视化创建/管理/对话

架构

 用户 ←→ Channel (REPL/CLI/Telegram/Feishu/Web UI) ── TCP/Unix/Named Pipe ── Session ── TCP/Unix/Named Pipe ── AI

AI 层无状态、Session 层维护对话历史、Channel 层是纯 UI 客户端。三个组件独立进程，通过 socket 通信——协议为 OpenAI Chat Completions HTTP/SSE。

对开发者：三个组件可独立启动、任意组合，适合调试和定制。对使用者：psi-agent run config.yml 一键拉起全部，psi-agent gateway 在浏览器里可视化管理一切。

快速开始

需要 Python >= 3.14

方式一：逐个启动

三个终端，三步跑起来：

# 安装
uv sync

# 终端 1：启动 AI 后端（--api-key 可选，不传则读 PSI_AI_API_KEY 环境变量）
uv run psi-agent ai \
  --provider openai \
  --session-socket ./ai.sock \
  --model gpt-4o-mini \
  --api-key sk-xxxx \
  --base-url https://api.openai.com/v1

# 终端 2：启动 Session（--workspace 可选，默认当前目录）
uv run psi-agent session \
  --workspace ./examples/a-simple-bash-only-workspace \
  --channel-socket ./channel.sock \
  --ai-socket ./ai.sock

# 终端 3：REPL 交互
uv run psi-agent channel repl --session-socket ./channel.sock

REPL 操作：Enter 换行，Alt+Enter 发送，Ctrl+D 退出。

也可以一句命令搞定：

uv run psi-agent channel cli \
  --session-socket ./channel.sock \
  --message "列出当前目录的文件"

方式二：YAML 批量启动

写一个 config.yml，一个命令拉起全部：

uv run psi-agent run config.yml

config.yml 格式：

- type: ai
  provider: openai
  session_socket: ./ai.sock
  model: gpt-4o-mini
  api_key: sk-xxxx                 # 不填则读 PSI_AI_API_KEY 环境变量
  base_url: https://api.openai.com/v1

- type: session
  workspace: ./examples/a-simple-bash-only-workspace  # 可选，默认 .
  channel_socket: ./channel.sock
  ai_socket: ./ai.sock

- type: channel
  name: repl                        # cli / repl / telegram / feishu
  session_socket: ./channel.sock

Servers（ai、session）持续运行，channel 组件按需退出（CLI 发完退出，REPL 到 Ctrl+D）。

方式三：Gateway Web 管理中枢

启动 Gateway 后，在浏览器里可视化管理一切：

uv run psi-agent gateway

打开浏览器访问印出的地址（默认 127.0.0.1 随机端口），就会看到一个 Material Design 3 的 Web Console。界面里可以：

• 链接大模型：选择 50+ provider，填 API key
• 创建会话：选 workspace 目录，启动 Session
• 对话：Markdown + LaTeX 渲染、文件上传/下载、流式输出
• 管理：侧边栏切换会话、双击改名、删除确认
• 自动标题：首次对话后 AI 自动生成会话标题

安全提示：Gateway 默认仅监听 127.0.0.1，请勿用 --listen 0.0.0.0 对外暴露——这会开放任意目录列举。

Gateway 还支持系统托盘图标（--tray icon.png）和抑制自动打开浏览器（--no-browser）。

CLI 一览

psi-agent
├── run                       # YAML 批量启动（psi-agent run config.yml）
├── ai                        # 统一 AI 后端（支持 50+ provider）
├── gateway                   # 生命周期管理 + REST API + Web Console
├── session                    # Session + workspace 管理
└── channel
    ├── repl                   # 交互式 REPL
    ├── cli                    # 单次消息
    ├── telegram               # Telegram bot
    └── feishu                 # 飞书 bot

传输协议

所有组件通过地址前缀自动检测传输类型：

地址格式	传输
./ai.sock（裸文件系统路径）	Unix socket
http://127.0.0.1:8080	TCP
\\.\pipe\name（Windows）	Named Pipe

AI 和 Session 组件无需关心通信介质——由 _sockets.py 统一处理。

环境变量

变量	用途
PSI_AI_PROVIDER	AI provider（openai / anthropic / gemini ...）
PSI_AI_MODEL	模型名
PSI_AI_API_KEY	API key
PSI_AI_BASE_URL	上游 base URL
PSI_TELEGRAM_BOT_TOKEN	Telegram bot token
PSI_TELEGRAM_PROXY	Telegram SOCKS5 代理
PSI_FEISHU_APP_ID	飞书 app ID
PSI_FEISHU_APP_SECRET	飞书 app secret

CLI 参数优先于环境变量。所有参数均可选，未传时回退到环境变量。

定义你自己的 Agent

一个 workspace 就是一个 agent：

my-workspace/
├── tools/                    # 每个 .py 文件定义若干 tool（所有非 _ 的 async def）
│   └── bash.py               # async def bash(command: str) -> str
├── skills/                   # */SKILL.md 技能文档（system_prompt_builder 自行遍历）
├── schedules/                # 定时任务
│   └── daily-report/
│       └── TASK.md           # YAML 头 (name, cron) + Markdown body
└── systems/
    └── system.py             # async def system_prompt_builder() -> str

Tool

Tool 就是一个 async 函数，文件中所有非 _ 开头的 async def 都会加载为 tool：

# tools/bash.py
import anyio

async def bash(command: str) -> str:
    """Execute a bash command.
    Args:
        command: The command to run.
    """
    result = await anyio.run_process(["/bin/bash", "-c", command])
    return result.stdout.decode().strip()

• 参数类型支持：str、int、float、bool、list[X]、X | None
• 文档字符串用 Google-style（Args: 段落），自动转为 tool description
• Tool 在每次对话回合前自动热重载——修改文件无需重启 Session

System Prompt

在 systems/system.py 中定义两个可选异步函数：

async def system_prompt_builder() -> str:
    """构造 system prompt，返回字符串。"""
    return "You are a helpful assistant."

async def system_prompt_rebuild_checker() -> bool:
    """每次对话回合前调用。返回 True 则重建 system prompt。"""
    return False

• builder 在首次对话时惰性调用
• checker 每次回合前调用，可用于监控文件变更后自动刷新 prompt
• 两个都是可选的，缺失时用合理默认值

定时任务

在 schedules/<name>/TASK.md 中定义，YAML 头部指定 name 和 cron 表达式，body 在 cron 触发时作为消息发给 AI：

---
name: daily-report
cron: "0 12 * * *"
---
请生成一份项目进展日报。

• 每个 schedule 有独立 CancelScope，支持热重载
• croniter 解析 cron 表达式，非法表达式会跳过该 schedule
• Schedule 触发时自动获取 session lock，串行处理

Skills

在 skills/ 下任意目录中创建 SKILL.md 文件：

skills/
└── my-skill/
    └── SKILL.md       # 任意 Markdown 内容

system_prompt_builder 应按约定遍历 skills/*/SKILL.md、解析 YAML 头并将内容注入 system prompt。psi-agent 框架本身不直接解析 skill 文件——由 workspace 自行定义如何使用。

对话历史持久化

Session 自动将对话历史持久化到 workspace/histories/{session_id}.jsonl：

• --session-id 不传时自动生成 UUID，传入自定义 ID 可 resume 历史会话
• JSONL 逐行存储，原子写入（tempfile + os.replace）
• 回合级原子性：仅成功完成的回合落盘，异常时自动回滚

# 新建会话
uv run psi-agent session --session-id mychat --channel-socket ./c.sock --ai-socket ./ai.sock

# 下次 resume
uv run psi-agent session --session-id mychat --channel-socket ./c.sock --ai-socket ./ai.sock

Gateway REST API

Gateway 暴露以下 REST 端点（详细信息见 Gateway 层设计文档）：

Method	Endpoint	说明
POST	/ais	创建 AI 实例
DELETE	/ais/{ai_id}	删除 AI
GET	/ais	列出所有 AI
POST	/sessions	创建 Session
DELETE	/sessions/{session_id}	删除 Session
GET	/sessions	列出所有 Session
POST	/sessions/{session_id}/chat	Web UI 对话（SSE 流式）
GET	/sessions/{session_id}/history	获取会话历史
GET	/titles	获取所有会话标题
POST	/titles	设置会话标题
POST	/titles/generate	AI 自动生成标题
GET	/workspace/browse	浏览目录（?path=...）
GET	/workspace/cwd	获取工作目录
GET	/openapi.json	OpenAPI schema
GET	/favicon.ico	favicon（需 --tray）

Web Consle 聊天协议

POST /sessions/{session_id}/chat 接受 Chunk 列表，返回 SSE 流：

Request:

{
  "chunks": [
    {"type": "text", "text": "Hello!"},
    {"type": "blob", "name": "image.png", "data": "base64..."}
  ]
}

Response (SSE):

data: {"type": "text", "text": "Hello! "}
data: {"type": "blob", "name": "generated.png", "data": "base64..."}
data: [DONE]

高级：Telegram / 飞书 Bot

Telegram

uv run psi-agent channel telegram \
  --session-socket ./channel.sock \
  --bot-token $TELEGRAM_BOT_TOKEN \
  --allowed-user-ids 123456789 \
  --proxy socks5://127.0.0.1:1080

• 支持文本、图片、文档收发
• 流式输出：通过 edit_text 增量累积实现打字机效果
• 用户白名单：--allowed-user-ids 可选
• SOCKS5 代理：--proxy CLI arg 或 PSI_TELEGRAM_PROXY 环境变量

飞书

uv run psi-agent channel feishu \
  --session-socket ./channel.sock \
  --app-id $FEISHU_APP_ID \
  --app-secret $FEISHU_APP_SECRET \
  --allowed-user-ids "ou_abc123"

• WebSocket 长连接，SDK 后台线程 + anyio portal 桥接
• 卡片流式渲染：stream.append() 逐段更新飞书卡片
• 处理状态表情：处理中显示 Typing，完成移除，失败显示 CrossMark
• 支持文本、图片、文件、音频

示例 Workspace

examples/ 下有多个示例 workspace，覆盖从极简到生产级的各种场景——从单 tool、定时任务、MCP 接入，到多层 system prompt、持久化记忆、Telegram/飞书 bot 等。详见 examples/ 目录。

开发

uv run ruff check .          # lint
uv run ruff format --check . # 格式
uv run ty check              # 类型
uv run pytest -v             # 测试

贡献者

许可

MIT License. 详见 LICENSE。