symphony-ai 1.0.0

多模型协作调度系统 - Multi-Model Collaboration Dispatch System

🎼 Symphony 智能多模型协作系统

Symphony - Intelligent Multi-Model Collaboration System

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🚀 简介 | Introduction

Symphony（交响） — 史上最强多模型协作调度系统！

Symphony — The Most Powerful Multi-Model Collaboration Dispatch System!

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✨ 核心特性 | Core Features

特性 Feature	说明 Description
🤖 多模型并行	同时调用多个AI模型，协同工作
🛡️ 智能容错	自动故障转移，确保服务永续
🎯 任务调度	智能分配任务，提升效率
🔄 模型热插拔	运行时动态切换模型
📊 负载均衡	合理分配计算资源
🌐 跨平台支持	Windows/Linux/Mac全面兼容

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🏗️ 软件架构 | Software Architecture

系统架构图 | System Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Symphony Core                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐    │
│  │   任务调度   │  │   模型管理    │  │   容错系统   │    │
│  │ Task Schedule│  │Model Manager │  │Fault Tolerance│    │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐    │
│  │  工具共享系统 │  │   记忆系统   │  │   协作编排   │    │
│  │Tool Sharing  │  │Memory System │  │Collaboration │    │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     Model Providers                         │
│  ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐  │
│  │智谱  │ │火山  │ │NVIDIA│ │Minimax│ │阿里  │ │腾讯  │  │
│  │Zhipu │ │Ark   │ │      │ │      │ │Ali   │ │Tencent│  │
│  └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心模块 | Core Modules

模块 Module	功能 Function	行数 Lines
symphony_core.py	统一调度核心	~500
model_manager.py	模型管理器	~400
fault_tolerance.py	容错系统	~300
skill_manager.py	技能管理器	~350
memory_system.py	记忆系统	~450
mcp_manager.py	MCP工具管理	~280
tool_sharing.py	工具共享	~250

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📦 安装说明 | Installation

环境要求 | Requirements

要求 Requirement	最低版本 Minimum Version
Python	3.9+
pip	20.0+
内存 RAM	4GB+
磁盘空间	1GB+

安装方式 | Installation Methods

方式一：pip安装（推荐）| Method 1: pip (Recommended)

# 安装最新版本
pip install symphony-ai

# 安装指定版本
pip install symphony-ai==2.4.0

# 升级到最新版本
pip install --upgrade symphony-ai

方式二：从源码安装 | Method 2: From Source

# 克隆仓库
git clone https://github.com/songleiwww/symphony.git

# 进入目录
cd symphony

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置API
cp config.template.py config.py
# 编辑 config.py 填入你的API密钥

# 运行示例
python examples/demo.py

方式三：Docker安装 | Method 3: Docker

# 拉取镜像
docker pull songleiwww/symphony:latest

# 运行容器
docker run -it -v $(pwd)/config.py:/app/config.py songleiwww/symphony

配置说明 | Configuration

# config.py 配置示例
API_KEY = "your_api_key_here"
BASE_URL = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3"

# 主模型
PRIMARY_MODEL = "ark-code-latest"

# 备用模型列表（支持23个模型！）
FALLBACK_MODELS = [
    "deepseek-v3.2",
    "doubao-seed-2.0-code",
    "glm-4.7",
    "kimi-k2.5",
    "MiniMax-M2.5",
    # ... 更多模型
]

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🎯 快速开始 | Quick Start

基础用法 | Basic Usage

from symphony import SymphonyCore

# 创建交响实例
symphony = SymphonyCore()

# 发起协作任务
result = symphony.dispatch("帮我安排一个6人团队讨论会")

# 享受多模型协作的力量！
print(result)

高级用法 | Advanced Usage

# 自定义模型配置
symphony = SymphonyCore(
    primary_model="ark-code-latest",
    fallback_models=["deepseek-v3.2", "glm-4.7"],
    timeout=60,
    max_retries=3
)

# 并行调用多个模型
results = symphony.parallel_dispatch([
    "分析这段代码的性能问题",
    "优化这个算法的复杂度",
    "添加单元测试"
])

# 获取模型投票结果
vote_result = symphony.vote("Python好还是Java好?")

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🌟 特技 | Special Features

1. 🎭 多模型人格切换 | Multi-Personality Switching

# 6种人格模型，任你切换
personalities = {
    "林思远": "输入理解专家",
    "陈美琪": "视觉设计总监",
    "王浩然": "交互工程师",
    "刘心怡": "内容策划师",
    "张明远": "质量保证主管",
    "赵敏": "项目协调员"
}

2. 🧠 智能记忆系统 | Intelligent Memory System

• 短期记忆：最近对话上下文
• 长期记忆：重要信息持久化
• 工作记忆：当前任务相关
• 情景记忆：特定事件和时间

3. 🔄 自动故障转移 | Automatic Failover

# 主模型失败自动切换
try:
    result = symphony.dispatch(task)
except PrimaryModelError:
    # 自动切换到备用模型
    result = symphony.dispatch(task, use_fallback=True)

4. 📊 实时监控 | Real-time Monitoring

# 获取系统状态
status = symphony.get_status()
print(f"在线模型: {status['active_models']}")
print(f"成功调用: {status['successful_calls']}")
print(f"平均响应时间: {status['avg_response_time']}ms")

5. 🎨 增强UI输出 | Enhanced UI Output

# 美观的消息输出
symphony.display_header("交响 v2.4.0")
symphony.display_success("任务完成！")
symphony.display_table(data)
symphony.display_progress(75)

6. 🔌 插件系统 | Plugin System

# 加载自定义插件
symphony.load_plugin("my_custom_plugin")

# 插件市场
plugins = symphony.list_plugins()
# 可用插件：翻译、绘图、语音识别...

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🤝 参与贡献 | Contributing

欢迎贡献 | Welcome Contributions

我们欢迎任何形式的贡献！

We welcome contributions in any form!

贡献方式 | How to Contribute

1. 报告Bug | Report Bugs

# 在 GitHub Issues 中报告
# 请包含：
# - 复现步骤
# - 预期行为
# - 实际行为
# - 环境信息

2. 提出新功能 | Suggest Features

# 在 GitHub Issues 中提交特性请求
# 请说明：
# - 功能描述
# - 使用场景
# - 实现思路

3. 提交代码 | Submit Code

# Fork 仓库
git clone https://github.com/songleiwww/symphony.git

# 创建分支
git checkout -b feature/your-feature

# 开发并测试
python -m pytest tests/

# 提交 Pull Request
git push origin feature/your-feature

开发规范 | Development Standards

规范 Standard	要求 Requirement
代码风格	PEP 8
注释	中英双语
测试	覆盖率 > 80%
文档	同步更新

贡献者名单 | Contributors

贡献者 Contributor	角色 Role	贡献
造梦者 & 交交	创始人	核心架构
林思远	输入理解	算法优化
陈美琪	视觉设计	UI增强
王浩然	交互设计	插件系统

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📊 支持的模型 | Supported Models

提供商 Provider	模型数量	代表模型
智谱 (Zhipu)	6个	GLM-4.7
火山引擎 (Ark)	5个	ark-code-latest
NVIDIA	7个	Nemotron Ultra
ModelScope	10个	Qwen系列
MiniMax	1个	M2.5
总计	23+	—

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📞 联系我们 | Contact Us

渠道 Channel	地址 Link
📧 邮箱	[e-mail]
🐛 问题反馈	GitHub Issues
💬 交流群	欢迎加入讨论
📖 文档	ReadTheDocs

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📄 许可证 | License

MIT License — 开源免费商用！

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🌟 立即体验 | Get Started Now!

pip install symphony-ai

让AI协作变得如此简单！

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🚀 智韵交响，共创华章 | Symphony of Intelligence, Creating Masterpieces Together