symbio 0.1.0

AI Infra-level Multi-Agent Orchestration Framework with Self-Evolution Capabilities.

SYMBIO

AI Infra 级多 Agent 协同框架

不是套壳玩具，是真正的 AI 基础设施

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为什么 Symbio 不一样

市面上的 Agent 框架只是 LLM 套壳。Symbio 是从底层重构的 AI 基础设施。

痛点	其他框架	Symbio
Agent 过早宣布完成	依赖 EOS 自然停止	强制 Tool Calling + 测试验证闭环
通信成本爆炸	Agent 互相对话传递	状态驱动零对话通信，Token -80%
记忆只是向量检索	Top-K 相似度搜索	T-Box/A-Box 本体推理 + 零 Token 图推理
静态执行路径	预定义 Chain/Graph	动态 DAG 运行时拓扑重构
黑盒无法调试	print 打日志	OpenTelemetry 全链路追踪
安全靠信任	无防护或 Regex	三层防御体系 + 绝对沙箱
不会进化	Prompt 写死	数据飞轮 + 自动 Prompt 优化

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核心设计哲学

1. 动态 DAG 拓扑中枢

兵无常势，水无常形

传统框架用固定的 Agent 链。Symbio 的 Orchestrator 将任务编译为动态有向无环图（Dynamic DAG），执行过程中如果某个节点返回预期外的结果，触发拓扑重构——动态增删、修剪或重组图节点。

核心壁垒： 彻底解决"一处报错，全盘崩溃"的痛点。

2. 强制 Tool Calling + 测试验证闭环

从根源解决"代理过早宣布完成"

传统：Agent 自己判断完成 → 依赖 EOS token → 经常提前停机
Symbio：Agent 必须调用 submit_task() → Testing Agent 执行 pytest → 用工程化结果取代主观判断

3. 状态驱动零对话通信

消除传话游戏，Token 成本降低 80%+

┌─────────────────────────────────────────┐
│       全局状态对象 (JSON Checklist)       │
│       Single Source of Truth             │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │
       ┌───────────┼───────────┐
       ▼           ▼           ▼
   Initializer   Coder      Tester
   Agent         Agent      Agent
       │           │           │
       └───────────┴───────────┘
            状态读写，非对话传递

4. 本体化认知记忆

向量检索只能找相似片段，本体理解领域概念层次

• T-Box（世界观约束） — 不可动摇的本体元模型
• A-Box（事实抽取） — LLM 严密抽取标准化实体和关系
• 零 Token 图推理 — NetworkX 拓扑推理，传递性/继承性/逆属性

5. 神经符号安全防火墙

三层防御，0ms 硬截断

Layer 1: 正则匹配 + 敏感词库 → 0ms 硬截断
Layer 2: 轻量语义分类器 → 检测隐晦攻击
Layer 3: 意图偏离检测 → 监控 Agent 行为

6. 数据飞轮

运行即沉淀，越跑越值钱

Agent 执行 → 捕获轨迹 → 质量过滤 → PII 脱敏 → 导出微调数据集
     ↑                                                    │
     └──────────── 自动 Prompt 优化 ←──────────────────────┘

7. 事件溯源断点续传

借鉴数据库 WAL 日志，10ms 恢复现场

Agent 的每一次 Thought、Action、Observation 都是不可变事件。系统以秒级频率异步打成快照。断电、Pod 挂掉后，重启即重放整个 DAG 拓扑。

8. 语义缓存 + Prompt Cache 深度对齐

高频请求 Token 成本砍到零，响应速度提升 10 倍

"帮我写个快排" 和 "实现快速排序算法" 语义相同，直接复用缓存。cache_aligner 强制规范前缀排列顺序，确保 90%+ 静态前缀持续命中 Cache。

9. 前端可配置智能路由

用户掌控模型选择，而非被框架绑架

用户在 Web UI 自由配置模型池和任务-模型绑定策略。evaluator 从"语义复杂度、上下文长度、工具调用深度、金融成本"四维评估，router 优先查用户配置，找不到才自动选择。

10. 神经符号安全网关 + 背压流控

0ms 危险动作硬截断 + 自适应背压传播

• guardrail — 静态符号规则 + 语义分类器双引擎，0ms 硬截断
• rate_limiter — 令牌桶算法，429 时发送背压信号，动态降低 DAG 并发步长
• resource_manager — Token 预算 + 步数限制 + 超时，杜绝 OOM 和死循环

11. Ray-Native 分布式 Actor

横向推平万卡/万核集群

SubAgent 继承或被装饰为 Ray Actor。主 Agent 派发子任务时，整个子 Agent 作为有界 Actor 远程投递到集群空闲节点。本地开发时退化为轻量 asyncio.Task。

12. 黑格尔式共识辩论

用算力换确定性，消灭幻觉

高危任务自动触发三方辩论：

• Proposer — 提出方案
• Critic — 从安全、边界、最坏打算全面痛击
• Refiner — 综合辩论日志沉淀完美方案

内置数学终止条件，防止 Token 死循环。

13. MCP 原生协议网关

不造轮子，兼容最前沿工具生态

紧跟 Anthropic 开源标准，实现高并发 MCP 客户端/服务端代理。社区的数据库 MCP、GitHub MCP、私有工具，只要符合 JSON-RPC over stdio，一键挂载。

14. 瞬时弹性沙箱

高危操作物理隔离，执行完即销毁

• 本地 — 异步子进程 + resource_manager 内核配额
• 集群 — K8s API 秒级拉起无状态 Pod，NetworkPolicy 切断内网，执行完物理抹除

15. 异步人类介入总线

手机一键审批，不阻塞系统

Guardrail 判定需要人类确认时，冻结 DAG 节点状态，通过 Webhook 推送审批卡片到飞书/微信/WebUI。Orchestrator 腾出资源处理其他任务。人类点击"同意"后，任意空闲节点瞬间恢复执行。

16. 多租户记忆宇宙

每个项目是独立的记忆世界

• 记忆隔离 — 独立 LanceDB 表、本体图谱、向量空间
• 配置三级继承 — 全局 → 项目 → 任务
• 数据物理隔离 — 支持导入/导出/备份/恢复
• 资源配额 — 独立 Token 预算、存储配额

17. Agent 自我进化

Prompt 效果追踪 + 自动优化 + A/B 测试

记录每次 Prompt 的成功率、Token 消耗、用户满意度。基于历史数据自动调整措辞。在线 A/B 测试对比不同版本效果。进化日志可审计可回滚。

18. 隐私计算

数据不出域，满足 GDPR/等保

• 联邦学习 — 多方协作训练，数据不离开本地
• 差分隐私 — 数学上保证隐私预算
• 数据脱敏 — 自动检测 PII、密钥、凭证
• 审计日志 — 所有数据访问可追溯

19. 边缘原生运行时

Agent 无处不在，从云端到边缘到移动端

• 轻量级运行时 — 树莓派、Jetson 等资源受限设备
• 移动端 SDK — iOS/Android 原生，支持端侧推理
• 离线优先 — 断网自动切本地模型，联网后同步
• IoT 管理 — 通过 Agent 协调设备集群

20. 主动式内存管理

长时间运行不崩溃，内存不泄漏

• 实时监控 — 超过阈值自动告警
• 自动 GC — 清理过期会话历史、缓存、临时文件
• 泄漏检测 — 自动检测并报告潜在泄漏
• 资源限制 — 每个 Agent 的内存/CPU/磁盘上限

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架构全景

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      🌐 接入层                               │
│      CLI  ·  Web UI  ·  Desktop  ·  IM (QQ/微信/飞书)       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      🧠 调度中枢                             │
│  动态 DAG · 智能路由 · 复杂度评估 · 安全网关 · 资源管控       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      👥 执行层                               │
│  主 Agent · SubAgent · 共识辩论 · 仿真测试 · 评测管道        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      💾 基础层                               │
│  工具层 · 记忆系统 · 进化引擎 · 配置中心 · 安全模块          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      📊 可观测层                             │
│  OpenTelemetry · Token 热力图 · 记忆快照回放 · DAG Trace     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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33 个杀手级亮点

🧠 核心引擎 (7)

• 动态 DAG — 运行时拓扑重构，"兵无常势水无常形"
• 智能路由 — 前端可配置模型池，Pareto 前沿投机路由
• 上下文剪枝 — 语义级压缩，裁剪无用中间体
• Prompt Cache 对齐 — 90%+ 前缀命中，斩断 50%+ 成本
• 防过早完成 — 强制 Tool Calling + 测试验证闭环
• 语义缓存 — 相似请求复用，Token 成本砍到零
• 预算熔断 — max_cost_usd / max_steps / 超时三重保护

👥 多 Agent (4)

• SubAgent 派发 — Ray-Native 分布式 Actor 运行时
• 共识辩论 — 黑格尔式正反合：Proposer + Critic + Refiner
• 状态驱动通信 — 全局状态对象，零对话传递
• 仿真测试 — 场景模拟 + 边界行为发现 + 回归测试

💾 记忆系统 (3)

• 本体化记忆 — T-Box/A-Box 分离，零 Token 图推理
• 项目级隔离 — 每个项目独立的"记忆宇宙"
• 记忆衰减 — 基于时间和访问频率的智能遗忘

🛠️ 工具与安全 (5)

• MCP 原生支持 — 标准化工具挂载，即插即用
• 绝对沙箱 — 容器化物理隔离
• Prompt Injection 防护 — 三层防御体系
• 并发流控 — 令牌桶算法 + 背压信号
• 资源管控 — Token 预算 + 步数限制 + 超时控制

🚀 进化与智能 (5)

• 数据飞轮 — 轨迹捕获 → 微调数据集导出
• Agent 自我进化 — Prompt 效果追踪 + 自动优化
• PromptOps — 版本管理 + A/B 测试 + 灰度发布
• 评测管道 — 自动化回归检测
• 根因分析 — 失败任务自动复盘

🌐 接入与协议 (5)

• HITL 人类介入 — IM 异步审批，手机一键授权
• A2A 协议 — 与外部 Agent 互通
• Computer Use — 屏幕截图 → 视觉理解 → GUI 操控
• 多模态原生 — 图片/文档/音频统一处理
• OpenTelemetry — 全链路 Trace 可视化

🔒 企业级 (4)

• 隐私计算 — 联邦学习 + 差分隐私
• 边缘计算 — 云-边-端分层部署
• 版本兼容 — 无感知平滑升级
• 内存管理 — 主动式 GC + 泄漏检测

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快速开始

# 安装
pip install symbio

# 初始化
symbio init

# 启动
symbio

Web UI: http://localhost:9090/ui

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技术栈

层级	选型
核心	Python 3.10+ · asyncio · Pydantic v2
Agent	自研动态 DAG · Ray (可选)
记忆	LanceDB · NetworkX · 本体推理
工具	MCP · Claude Code · Shell · Git
前端	Next.js · shadcn/ui · WebSocket
可观测	OpenTelemetry · Jaeger · Grafana
存储	aiosqlite · LanceDB · Redis (可选)

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文档

文档	说明
功能清单	33 个杀手级亮点详细定义
架构设计	四层架构 + 安全/可观测性
模块设计白皮书	17 个模块的设计哲学
UI 设计方案	28 个页面 + 组件系统
开发路线图	10 Phase 开发计划
模块规划	模块目录树 + 代码骨架
技术栈选型	技术选型 + 依赖管理

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设计原则

1. 解耦优先 — 模块间通过抽象接口通信
2. 本地优先 — 默认轻量级单机，集群作为扩展
3. 防御优先 — 安全、流控、熔断是第一道门槛
4. 智能优先 — LLM 做决策，符号做约束，向量做检索
5. 进化优先 — 运行即沉淀，越用越聪明
6. 体验优先 — 5 分钟上手，渐进式复杂度

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Star History

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Symbio — 不是套壳玩具，是真正的 AI 基础设施

大处着眼，小处着手。Think Big, Start Small.