tea-agent 0.13.15

A self-evolving AI agent with dynamic toolkit management.

Tea Agent v0.13.15

⚠️ AI 写 AI 的实验项目，自行承担责任。

🌐 English Version

会自我进化的 AI 编程助手 — 不只是完成编码任务，还能修改自己的代码、创造新工具、优化自己的提示词，越用越强。

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🎯 一句话看懂 Tea Agent

🧠 自进化	AI 写 AI —— 能改自己的代码、造新工具、优化提示词，任务越多越强
🧰 工具驱动	75+ 内置工具（文件/代码/搜索/截图/浏览器/包管理/Git），运行时热插拔
🖥️ 多形态	GUI / Web V2 / REST API / ACP / Telegram / 微信 六种界面，一套引擎
🧠 真记忆	类人长期记忆：分层优先级、语义检索、自然衰减、去重合并，跨会话不忘
🤖 多 Agent	6 阶段全栈协作：角色化 Agent + 事件流 + 消息总线 + 并行执行 + DAG 编排
📡 远程协同	toolkit_remote_agent 连接边缘设备（RK3588/BM1688），主机 ↔ 设备协同

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✨ 核心特点

1. 🧠 自进化引擎（AI 写 AI）— 本项目灵魂

Agent 在运行中改造自己，全程五层安全防护：

toolkit_save          → 运行时创建/更新工具，即时生效，自动版本管理
toolkit_self_evolve   → 五层安全修改源码：Git 快照 → .bak → 语法检查 → 编译 → LSP → 测试
toolkit_prompt_evolve → 基于反思 + 记忆，自我优化系统提示词
toolkit_experience_solidify → 成功→技能，失败→教训，自动结晶复用

⚠️ 上下文感知：自进化能力只在 tea_agent 自身项目内激活；在外部项目中自动禁用，专注完成你的任务，不做有害改动。

2. 🧰 工具驱动 — 75+ 内置工具

类别	代表工具
📁 文件 / 代码	toolkit_file, toolkit_edit, toolkit_diff, toolkit_code_review, toolkit_format_code
🔍 搜索 / 智能	toolkit_search, toolkit_lsp, toolkit_explr, toolkit_query_chat_history
🖥️ 屏幕 / 浏览器	toolkit_screenshot, toolkit_ocr, toolkit_input, toolkit_js_fetch, toolkit_browser_tab
🧠 记忆 / 反思	toolkit_memory, toolkit_kb, toolkit_reflection, toolkit_proactive
🤖 多 Agent	toolkit_parallel_subtasks, toolkit_subagent, toolkit_subagent_msg, toolkit_remote_agent
📋 规划 / 调度	toolkit_plan, toolkit_todo, toolkit_scheduler, toolkit_task_resume
🔧 系统 / 工程	toolkit_exec, toolkit_pkg, toolkit_build, toolkit_git_commit, toolkit_config

工具引擎（tlk.py）支持动态加载/卸载/重载 — 对话中创建一个新工具，下一轮就能用。

3. 🧠 类人长期记忆系统

模拟人类记忆的工作方式，底层 SQLite + 语义向量：

• 优先级分层：CRITICAL / HIGH / MEDIUM / LOW，关键指令优先注入
• 语义检索：embedding 余弦相似度，从 ≤30 条活跃记忆中选最相关
• 自然衰减：Ebbinghaus 遗忘曲线，旧记忆逐步降级，pinned 豁免
• 去重合并：Jaccard + embedding 双通道，相似记忆自动合并提权
• 跨主题汇总（v0.13.3+）：每 3 轮后台分析，发现跨会话模式

4. 🤖 多 Agent 系统（v0.11+）

6 阶段全栈协作框架：

RoleAgent（角色化） + FlowEngine（事件流） + MessageBus（消息总线）
+ Agent-as-Tool（Agent 即工具） + ExecutionPool（并行执行）
+ WorkflowDAG（DAG 编排） + PatternMarket（模式市场） + TraceEngine（调用追踪）

零代码触发：对话中直接说「并行分析这几个文件」，自动拆分子任务并发执行。内置双 AI 辩论赛 Demo，左右分屏实时交锋。

5. 📡 远程设备 Agent（v0.13.10+）

通过 toolkit_remote_agent 连接边缘设备上的 tea_agent.server：

register → exec（下发任务，session_id 控制上下文） → status（心跳） → unregister

适用于嵌入式调试（RK3588/BM1688/X3）、边缘节点管理、分布式协同。

6. 🏎️ Token 经济 — 四级历史压缩

L0 系统层 → L3 语义摘要 → L2 历史对 → L1 当前对话 四级组装上下文，在有限 token 窗口内最大化信息密度，长对话不爆上下文。

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🚀 30 秒快速开始

# 1. 安装
pip install tea_agent

# 2. 启动（Web V2 全功能界面）
tea-agent-api
# 或 python -m tea_agent.server

# 3. 打开浏览器
# http://127.0.0.1:8282

首次启动自动弹出配置窗口，填入 LLM API Key 即可对话。

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💻 界面形态

界面	启动方式	适用场景
Web V2（推荐）	tea-agent-api	单页应用 SPA，全功能浏览器体验：聊天 + 记忆 + 调度 + 历史
GUI 桌面	tea-agent-gui	Tkinter 原生桌面窗口，离线可用
REST API	python -m tea_agent.server --port 8081	OpenAI 兼容接口，第三方集成
ACP 协议	tea-agent-acp	VS Code / IDE 集成（JSON-RPC 2.0）
Telegram	tea-agent-telegram	手机远程对话
微信	tea-agent-wechat	微信个人号接入（iLink Bot，扫码登录）
Mini 版	tea-agent-mini	嵌入式 / Docker / 低配 VPS

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🗺️ 深度能力地图

想深入了解某一项？展开对应章节。

🧠 长期记忆系统 — 工作原理

存储结构：每条记忆含 content / priority(0-3) / importance(1-5) / category / tags / embedding / expires_at / pinned。

选择算法（每次对话注入 ≤30 条）：

score = 关键词相关性 × 重要度 × 时效因子 × 优先级因子

分层保底：CRITICAL 优先（上限 10）→ HIGH ≥3 → MEDIUM ≥2 → LOW ≥1 → 剩余按分竞争。

年龄衰减（Ebbinghaus）：CRITICAL>30天→HIGH，HIGH>60天→MEDIUM，MEDIUM>90天→LOW。

提取分类：instruction→CRITICAL、preference/reminder→HIGH、fact→MEDIUM、general→LOW，LLM 自动提取 + 4 级容错解析。

去重合并：Jaccard ≥0.6 合并（保留长内容、低优先级、高重要度）；embedding 余弦 ≥0.92 批量去重。

CRITICAL FIFO：上限 30 条，超出软删除最旧，防指令记忆膨胀。

📜 四级历史压缩 — Token 效率

L0 系统层   系统提示词 + 任务恢复 + 记忆注入
L3 语义摘要 L2 溢出时 LLM 生成关键结论（50→20 裁剪）
L2 历史对   SQLite 环形缓冲（50 条），Jaccard 相关性筛选注入
L1 当前对话 128KB 截断 + 旧工具输出占位 + 5 级渐进裁剪

# L0 组装顺序
result.append({"role": "system", "content": system_prompt})
if has_pending_tasks:
    result.append({"role": "user", "content": resume_info})
if memories:
    result.append({"role": "user", "content": memories})

L3 注入格式（[System Memory] 区）包含长期背景/偏好/关键结论 + 历史工具链回顾两块。

🔄 自进化引擎 — 安全机制

修改自身代码时五层防护，任一层失败自动回滚：

Layer 0  Git 快照（仅工作区干净时）
Layer 1  时间戳 .bak（永不覆盖）
Layer 1.5  语法严格检查（换行/缩进/括号/冒号）
Layer 2  py_compile 编译验证 → 失败回滚
Layer 2.5  LSP 智能检查（影响分析 + lint 对比 + 签名对比）
Layer 3  pytest 测试验证 → 失败 git reset --hard

能力	工具	安全
创建新工具	toolkit_save + toolkit_reload	版本回滚
修改源码	toolkit_self_evolve	五层安全
优化提示词	toolkit_prompt_evolve	版本回滚
固化经验	toolkit_experience_solidify	分类标签
代码智能	toolkit_lsp	只读

🤖 多 Agent — 核心组件

四种协作方式：

方式	说明
FlowEngine	事件驱动流：@flow_start / @flow_listen / @flow_route，Mermaid 可视化
Agent-as-Tool	把子 Agent 包装成 toolkit_xxx，对话中直接调用
MessageBus	发布/订阅 + 点对点，Agent 间自由通信
ExecutionPool	线程池并行执行，批量 + 超时 + 状态查询

WorkflowDAG 节点：TASK / CONDITION / LOOP / PARALLEL / WAIT / END 六种类型，静态编排复杂流程。

内置模式市场（4 个预制）：代码审查专家 / 高级工程师 / 测试工程师 / 分析专家，一键实例化。

✅ 优势：并行快、专注高、可组合、可观测、零代码触发 ⚠️ 限制：Token 成本高（子任务×每任务）、协调开销、上下文隔离、并发改文件需串行化

📡 远程设备 Agent — 使用示例

# ① 注册设备
toolkit_remote_agent(action="register", device_id="bm1688-1",
    host="172.16.1.49", port=8282, working_path="/app/zkfs/")

# ② 下发任务（不传 session_id → 自动新建远程主题）
r = toolkit_remote_agent(action="exec", device_id="terminal-49",
    goal="分析 /record/dbs/log/ 今日日志")

# ③ 同一 session_id → 追加上下文继续对话
r2 = toolkit_remote_agent(action="exec", device_id="terminal-49",
    goal="继续排查网络问题", session_id=r["session_id"])

# ④ 任务完成 → 断开
toolkit_remote_agent(action="unregister", device_id="terminal-49")

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📦 Mini 版（tea_agent_mini）

针对嵌入式设备 / 资源受限 / 仅需 Web 场景的瘦身版 —— 只依赖 7 个核心包（~5 MB vs Full 版 ~80 MB），保留 Agent 核心、Web V2、REST API、记忆、多 Agent 全部能力。

pip install tea_agent_mini        # 独立包
python build_mini.py              # 或从源码构建
python build_nuitka.py            # 或编译为单文件可执行文件（无需 Python 环境）

剔除内容	说明
GUI / ACP / Telegram	桌面与协议层
NumPy 向量	替换为纯 Python math+struct
Playwright / PyAutoGUI / MSS	可选自行安装
12 个重型工具	JS 渲染、截图、OCR、LSP 等按需启用

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🔧 配置

配置文件 ~/.tea_agent/config.yaml：

main_model:
  api_key: "sk-xxx"
  api_url: "https://api.openai.com/v1"
  model_name: "gpt-4o"
  max_context_tokens: 0    # 0=不限制，>0 启用渐进式 token 裁剪
cheap_model:               # 独立配置，用于摘要/记忆等廉价任务
  max_context_tokens: 0
embedding:
  provider: openai
  model: text-embedding-3-small

• 上下文窗口控制：max_context_tokens 超预算时按 5 级渐进裁剪（删旧历史 → 工具输出占位 → 清 thinking → 截长文 → 删旧轮）
• 运行时调优：Agent 可用 toolkit_config 自主调整参数
• Ruff 规范：内置 pyproject.toml Ruff 配置（E/F/W/I/N/UP/B/C4/SIM），Python 3.10 类型注解

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🧪 测试

pytest                    # 全部单元测试（870+ 用例）
python tests/test_server_api.py --port 8282   # Server API 黑盒测试（8 套件 30+ 测试点）

测试覆盖：会话、工具、存储、多 Agent、LSP、ACP 协议、Server 路由、记忆系统。

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🏗️ 项目结构

tea_agent/
├── agent.py           # Agent 统一入口
├── onlinesession.py   # 在线会话（工具循环 + 流式）
├── litesession.py     # 轻量会话
├── tlk.py             # 工具加载/注册/执行引擎（75+ 工具）
├── memory.py          # 长期记忆系统
├── config.py          # 配置管理
├── providers.py       # 50+ LLM 提供商适配
├── server/            # REST API + Web V2（Starlette + SSE）
├── protocol/          # ACP 协议
├── channel/           # Telegram / 微信适配器
├── toolkit/           # 75+ 工具模块
├── session/           # 历史压缩 / L1/L2/L3 / JSON 校验
├── store/             # 数据存储（10 子模块）
├── multi_agent/       # 多 Agent 系统
├── lsp/               # 代码智能（Jedi + Tree-sitter）
├── skills/            # 技能结晶
├── tests/             # 870+ 测试用例
└── demo/              # 演示应用（辩论赛 / 钢琴 / DAG）

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📄 许可证

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