sra-agent 1.4.0

Skill Runtime Advisor — 让 AI Agent 知道自己有什么能力，以及什么时候该用什么能力。带守护进程、多 Agent 适配器、完整 CLI、消息前置推理中间件。

SRA — Skill Runtime Advisor 🎯

为 Hermes Agent 解决技能发现痛点的运行时消息前置推理中间件。
每次用户消息到达 Agent 之前，先经过 SRA Proxy 语义分析，自动注入最匹配技能（SKILL.md）的 RAG 上下文——让 Agent 永远知道当前任务该用什么能力。

🌐 English README · 📖 Runtime Design · ⚡ Quick Install · 🩺 Integration Guide

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📐 架构总览

消息流时序图

sequenceDiagram
    participant U as 👤 User
    participant SRA as 🎯 SRA Proxy :8536
    participant IDX as 📚 Skill Index
    participant H as 🤖 Hermes Agent
    participant SK as 📁 ~/.hermes/skills/

    U->>+H: "画个架构图"
    H->>+SRA: POST /recommend {"message":"..."}
    SRA->>+IDX: 语义匹配 (TF-IDF + 同义词)
    IDX-->>-SRA: architecture-diagram (score: 92)
    SRA->>+SK: 读取 SKILL.md 元数据
    SK-->>-SRA: triggers, description, usage
    SRA-->>-H: rag_context + top_skill + should_auto_load
    Note over H: 注入 RAG 上下文到系统提示
    H-->>-U: "好的，为你生成架构图..." + 正确工具调用

组件架构图

flowchart LR
    subgraph Input["📥 输入层"]
        U[User Message<br/>自然语言查询]
    end

    subgraph SRA_MW["🎯 SRA 中间件层"]
        direction TB
        P[SRA Proxy :8536<br/>Unix Socket + HTTP]
        M[匹配引擎<br/>TF-IDF + 同义词 + 共现矩阵]
        I[(Skill Index Store<br/>275+ skills indexed)]
    end

    subgraph Agent["🤖 Agent 消费层"]
        direction TB
        H[Hermes Agent<br/>注入 rag_context]
        T[工具执行<br/>terminal / file / web]
    end

    subgraph Output["📤 输出层"]
        R[Agent Response<br/>正确的技能 + 工具调用]
    end

    SK[~/.hermes/skills/<br/>SKILL.md files]

    U -->|POST /recommend| P
    P -->|lookup| M
    M -->|query| I
    I -->|scan| SK
    P -->|rag_context + top_skill| H
    H -->|enhanced context| T
    T --> R

    classDef input fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,color:#0c4a6e
    classDef sra fill:#f0fdf4,stroke:#16a34a,color:#14532d
    classDef agent fill:#fefce8,stroke:#ca8a04,color:#713f12
    classDef output fill:#fce7f3,stroke:#db2777,color:#831843
    classDef storage fill:#f3e8ff,stroke:#9333ea,color:#581c87

    class U input
    class P,M sra
    class I,SK storage
    class H,T agent
    class R output

一句话解释：用户说"画个架构图" → SRA 在 < 5ms 内找到 architecture-diagram 技能 → 把技能的触发词和使用方法注入到 Agent 的上下文 → Agent 立刻知道该用哪个工具。

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🎯 核心能力

能力	说明
消息前置推理	每次用户消息到达 Agent，自动查询最匹配的技能并注入 RAG 上下文
语义匹配引擎	同义词扩展 + TF-IDF + 共现矩阵混合匹配，不是简单的关键词搜索
守护进程	7x24 后台运行，Unix Socket + HTTP 双协议，自动定时刷新技能索引
覆盖率分析	统计哪些技能能被识别、哪些是盲区，驱动技能库质量改进
Agent 适配器	为 Hermes / Claude / Codex 等 Agent 提供原生格式的输出
零侵入集成	SRA 不修改 Agent 代码，只在消息路径上增加一个 HTTP 调用

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🤔 为什么要用 SRA？

Hermes Agent 的技能库（~/.hermes/skills/）越来越大（60+），但 Agent 面临这些问题：

1. 静态列表失效 — <available_skills> 列表太长，Agent 经常忽略最合适的技能
2. 新技能不可见 — 添加一个新的 SKILL.md 后，Agent 不会自动知道它的存在
3. 没有反馈闭环 — Agent 用了哪个技能、效果如何，完全不可追踪
4. 发现成本高 — Agent 需要遍历所有技能的 triggers 和 description 才能做出选择

SRA 的解决方案：在消息路径上插入一个语义感知层，用 TF-IDF + 同义词 + 共现矩阵做实时匹配，把最相关的技能上下文在消息处理前就注入给 Agent。

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⚡ 安装

⚠️ 中国大陆用户：raw.githubusercontent.com 和 github.com 可能无法直接访问。如果遇到超时，请使用代理或参考下方的代理设置说明。

方式一：pip 安装（推荐）

# 建议在虚拟环境中安装（避免污染系统 Python）
python3 -m venv sra-env
source sra-env/bin/activate
pip install sra-agent

# 如不使用虚拟环境，请用 --user 模式
pip install --user sra-agent

# 验证安装
sra version

💡 如果 sra 命令找不到，请确保安装路径在 PATH 中：

export PATH=$PATH:$HOME/.local/bin
echo 'export PATH=$PATH:$HOME/.local/bin' >> ~/.bashrc

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方式二：一键脚本（自动配置 + 自启）

# 普通安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JackSmith111977/Hermes-Skill-View/master/scripts/install.sh | bash

# 带开机自启（自动检测系统，无需手动指定类型）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JackSmith111977/Hermes-Skill-View/master/scripts/install.sh | bash -s -- --systemd

中国大陆用户：raw.githubusercontent.com 可能被屏蔽，建议：

# 方案 A：使用代理
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890
bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JackSmith111977/Hermes-Skill-View/master/scripts/install.sh)"

# 方案 B：先克隆项目再运行脚本
git clone --depth 1 https://github.com/JackSmith111977/Hermes-Skill-View.git
cd Hermes-Skill-View
bash scripts/install.sh

支持的系统一览：

系统	Init 系统	sudo	自动配置结果
Linux	systemd	✅	/etc/systemd/system/srad.service 系统级服务
Linux	systemd	❌	~/.config/systemd/user/srad.service 用户级服务
Linux + Hermes	systemd	❌	同上 + 自动配置 Gateway 依赖（Wants= 软依赖）
macOS	launchd	—	~/Library/LaunchAgents/com.sra.daemon.plist
WSL	无	—	~/.sra/sra-entry.sh + Windows 任务计划引导
Docker	无	—	~/.sra/sra-entry.sh + docker restart 引导

💡 --proxy 标志：安装时同时启用 Proxy 模式（消息前置推理中间件）：

bash scripts/install.sh --systemd --proxy

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方式三：源码安装

git clone --depth 1 https://github.com/JackSmith111977/Hermes-Skill-View.git
cd Hermes-Skill-View
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --no-build-isolation -e .

⚠️ 需要 setuptools>=61.0，--no-build-isolation 可跳过系统 setuptools 版本限制。

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方式四：Proxy 模式（消息前置推理）

Proxy 模式是一键安装脚本（方式二）的一个标志，而非独立安装方式：

# 在 install.sh 的基础上加 --proxy
bash scripts/install.sh --systemd --proxy

# 或从源码运行
cd Hermes-Skill-View
python3 venv/bin/sra attach --proxy

Proxy 模式会在 POST /recommend 端点中提供带完整 RAG 上下文的 JSON 响应，供 Agent 在消息处理前调用。

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卸载 SRA

# 1. 停止并禁用 systemd 服务
systemctl --user stop srad 2>/dev/null || sudo systemctl stop srad 2>/dev/null
systemctl --user disable srad 2>/dev/null || sudo systemctl disable srad 2>/dev/null

# 2. 卸载 Python 包
pip uninstall sra-agent -y

# 3. 清理配置和数据
rm -rf ~/.sra ~/.config/systemd/user/srad.service
rm -f ~/.config/systemd/user/hermes-gateway.service.d/sra-dep.conf
systemctl --user daemon-reload

# 4. 如使用系统级服务
sudo rm -f /etc/systemd/system/srad.service
sudo systemctl daemon-reload

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🚀 快速开始

1. 启动守护进程

sra start
# 预期输出: SRA Daemon 运行中...

2. 查询技能推荐

sra recommend "画个架构图"
# 预期输出: -> 推荐技能: architecture-diagram, 得分: 92, 置信度: high

3. 检查状态

sra status
# 预期输出: 运行状态、技能数量、版本

4. Proxy 模式（消息前置推理）

curl -s -X POST http://127.0.0.1:8536/recommend \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "画个架构图"}'

返回示例：

{
  "top_skill": "architecture-diagram",
  "should_auto_load": true,
  "rag_context": "[SRA] 推荐加载 architecture-diagram 技能：用于生成暗色主题的系统架构图...",
  "recommendations": [
    {"name": "architecture-diagram", "score": 92, "confidence": "high"},
    {"name": "excalidraw", "score": 67, "confidence": "medium"}
  ],
  "timing_ms": 4.2
}

5. 集成到 Hermes Agent

在 SOUL.md 或 AGENTS.md 中添加消息前置推理规则：

# 每条用户消息到达 Agent 前，先调 SRA
pre_process:
  - curl -s -X POST http://127.0.0.1:8536/recommend
    -H "Content-Type: application/json"
    -d '{"message": "<用户消息原文>"}'
  - 将返回的 rag_context 注入到 Agent 的系统提示中

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🔧 命令大全

命令	说明
sra start	启动守护进程
sra stop	停止守护进程
sra status	查看运行状态
sra restart	重启守护进程
sra attach	前台运行（调试用）
sra recommend <输入>	查询技能推荐
sra query <输入>	同 recommend
sra coverage	分析技能识别覆盖率
sra stats	查看运行统计
sra refresh	刷新技能索引
sra record <技能> <输入>	记录技能使用
sra config [show|set|reset]	配置管理
sra adapters	列出支持的 Agent 类型
sra install <agent>	安装到指定 Agent
sra version	显示版本
sra force [show|basic|medium|advanced|omni]	查看/切换运行时力度等级
sra upgrade	升级 SRA 到最新版本
sra uninstall	卸载 SRA（清理文件 + systemd 服务 + drop-in）
sra dep-check	检查 systemd 依赖链健康度
sra help	显示帮助

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🔌 Proxy API

端点	方法	说明
/health	GET	健康检查
/status	GET	详细运行状态
/stats	GET	统计信息
/recommend?q=<查询>	GET	技能推荐（GET 方式）
/recommend	POST	技能推荐（POST 方式，JSON body）
/record	POST	记录技能使用
/refresh	POST	刷新技能索引

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💡 设计哲学

SRA 以三个原则指导其作为运行时的设计：

1. 消息优先于工具 — SRA 不是 Agent 主动加载的"技能"，而是 Agent 收到每条消息时被动触发的中间件。它不改变 Agent 的行为，只增强 Agent 的上下文。
2. AI 可观测性优先 — 每个组件必须有状态反馈（ok / warn / error），AI 永远知道"当前状态是什么"和"下一步该怎么做"
3. 渐进式披露 — README（入口）→ RUNTIME.md（运行时设计）→ docs/（详细文档），按需深入

📖 完整的运行时设计文档请看 RUNTIME.md

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📊 环境检查

安装后运行以下命令确认全部就绪：

python3 scripts/check-sra.py

预期输出：

python: ok (3.11.5)
sra cli: ok (sra v1.3.0)
sra daemon: ok (port 8536, 313+ skills indexed)
skills dir: ok (~/.hermes/skills, 313+ skills)
sra config: ok (~/.sra/config.json)

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🗺️ 路线图

优先级	改进项	目标
🔴 P0	修复 watch_skills_dir 文件监听	新技能秒级感知
🔴 P0	改进中文匹配精度	覆盖率提升至 95%+
🟡 P1	自动 Agent 集成脚本	一条命令完成所有配置
🟡 P1	推荐反馈闭环自动化	Agent 使用技能后自动记录
🟢 P2	推荐质量仪表盘	可视化展示推荐命中率

远期愿景

• 主动学习：根据场景记忆自动调整推荐权重，高频场景更快匹配
• 多级推荐：不仅是 skill 级别，还能推荐 skill 内的具体章节
• Agent 反馈回路：Agent 用了推荐技能后自动反馈结果给 SRA

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❓ FAQ

Q: sra 命令找不到？
检查 PATH 是否包含 ~/.local/bin，或运行 pip install sra-agent 重试。

Q: 守护进程启动失败？
先运行 python3 scripts/check-sra.py 诊断环境，针对未通过项修复。

Q: Proxy 模式不工作？
确认守护进程运行中，端口 8536 可用。运行 sra status 检查。

Q: 支持哪些 Agent？
目前支持 Hermes Agent（原生适配），也兼容任何能通过 HTTP 调用的 Agent（Claude Code、Codex CLI 等）。

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📝 许可证

MIT — 详见 LICENSE