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Cellium-Project/Cellium-Agent

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Cellium Agent

Python FastAPI License React TypeScript Platform

这是一个 AI Agent 框架

English | 中文

基于微内核架构（EventBus + DI + BaseTool），支持任意 OpenAI 兼容 API

核心设计：决策环（Control Loop）驱动的自学习 Agent，通过贝叶斯 Bandit 实现自适应决策优化。

特性

特性 说明
Agent 运行时自感知 实时感知运行状态（进度、停滞、循环、饱和度），动态调整决策
决策环架构 每轮决策 - 执行 - 反馈 - 学习的闭环控制
自学习系统 基于贝叶斯 Bandit 的 Action 选择，持续优化决策策略
三层记忆系统 人格记忆 + 会话记忆 + 长期记忆（FTS5全文检索 + 96维LSH向量混合召回）
启发式决策引擎 规则提取特征 + Bandit 做 tie-break，兼顾可解释性与学习能力
工具使用控制 动态禁止/推荐工具切换，避免重复调用同一工具陷入循环
组件热插拔 app/components/ 下文件 3 秒自动加载生效
事件驱动架构 基于 EventBus 的发布-订阅模式，组件松耦合
Flash 模式 跳过记忆注入，加速简单任务
多通道接入 支持 QQ 等外部平台（目前只支持qqbot,telegram,持续更新中），通过 ChannelManager 统一管理消息路由、文件传输与注入

快速开始

pip install -r requirements.txt
python main.py

主要依赖：

  • FastAPI + Uvicorn（Web 框架）
  • PyYAML（配置解析）
  • Jieba（中文分词）
  • DrissionPage（用于网页搜索和操作浏览器）
  • openai（OpenAI API 客户端）
  • websockets（QQ Bot WebSocket 客户端）
  • httpx（HTTP 客户端，用于外部平台文件上传）

配置模型

编辑 config/agent/llm.yaml 文件，配置 API 密钥、服务地址和模型名称。

启动服务

python main.py

启动后访问 http://localhost:18000 打开聊天界面，访问 http://localhost:18000/docs 查看 API 文档。 （默认端口 18000，如被占用会自动切换，请查看启动日志获取实际端口）

核心架构：决策环 + 自学习

Cellium Agent 的核心是 Control Loop（控制环） 驱动的决策系统，结合 贝叶斯 Bandit 实现自学习优化。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           自学习层 (Learning)                            │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────────────────────┐  │
│  │   Policy    │    │  Bayesian   │    │      PolicyBanditMemory     │  │
│  │  Templates  │───▶│   Bandit    │◄───│  (Thompson Sampling 统计)    │  │
│  │ (策略模板)   │    │ (策略选择)   │    │                             │  │
│  └─────────────┘    └──────┬──────┘    └─────────────────────────────┘  │
│                            │                                            │
└────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────┘
                             │ 选择 Policy
                             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          决策环层 (Control Loop)                         │
│                                                                         │
│   ┌──────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐               │
│   │  Step    │────▶│   Feature    │────▶│    Rule      │               │
│   │ (每轮开始)│     │  Extraction  │     │  Evaluation  │               │
│   └──────────┘     │  (特征提取)   │     │  (规则评估)   │               │
│        │           └──────────────┘     └──────┬───────┘               │
│        │                                        │                       │
│        │           ┌────────────────────────────┘                       │
│        │           ▼                                                    │
│        │     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐                     │
│        │     │   Action     │◄────│   Action     │                     │
│        │     │  Candidates  │     │   Bandit     │                     │
│        │     │  (候选动作)   │     │ (Tie-break)  │                     │
│        │     └──────┬───────┘     └──────────────┘                     │
│        │            │                                                  │
│        │            ▼                                                  │
│        │     ┌──────────────┐                                         │
│        │     │   Control    │                                         │
│        │     │   Decision   │                                         │
│        │     │   (决策输出)  │                                         │
│        │     └──────┬───────┘                                         │
│        │            │                                                  │
│        │     ┌──────┴───────┐     ┌──────────────┐                    │
│        └────▶│   Execute    │────▶│  End Round   │                    │
│              │   (执行)      │     │  (每轮结束)   │                    │
│              └──────────────┘     └──────┬───────┘                    │
│                                          │                             │
│                                          ▼                             │
│                              ┌──────────────────────┐                  │
│                              │  Feedback Evaluator  │                  │
│                              │    (反馈评估)         │                  │
│                              │   - 分段式评估        │                  │
│                              │   - n-step return    │                  │
│                              └──────────┬───────────┘                  │
│                                         │                              │
│                              ┌──────────┴───────────┐                  │
│                              ▼                      ▼                  │
│                    ┌─────────────────┐   ┌─────────────────┐          │
│                    │   Bandit Update │   │   Stats Persist │          │
│                    │   (更新统计)     │   │   (持久化)       │          │
│                    └─────────────────┘   └─────────────────┘          │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

决策环（Control Loop）工作流程

决策环 每轮循环包含 5 个阶段：

  1. 特征提取（Feature Extraction）

    • 启发式引擎提取当前状态特征
    • 包括：停滞迭代数、进展趋势、重复分数、上下文饱和度等

  2. 规则评估（Rule Evaluation）

    • 硬规则给出 action 候选集合
    • 例如：检测到循环时候选 [redirect, compress]

  3. Bandit Tie-break（Action 选择）

    • 当候选 action 多于 1 个时，Bandit 介入
    • 使用 Thompson Sampling + Heuristic Bias 选择最优 action

  4. 执行与反馈（Execute & Feedback）

    • 执行选中的 action（continue/retry/redirect/compress/terminate）
    • FeedbackEvaluator 分段式评估本轮表现

  5. 学习与更新（Learning & Update）

    • 使用 n-step return 累积 reward
    • 更新 Bandit 的 Beta 分布参数
    • 定期衰减旧数据防止过拟合

PEOP 循环（Plan-Execute-Observe-RePlan 循环）

PEOP 循环是决策环的扩展模块，实现自适应计划-执行循环。该模块根据任务复杂度动态调整策略：简单任务直接响应，复杂任务自动启用多步规划；执行过程中持续验证结果，发现偏差时局部重规划，通过显式状态管理实现高效、可靠的任务分解与执行：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 计划执行引擎状态机                            │
│                                                             │
│  ┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐                 │
│  │ OBSERVE │───▶│  PLAN   │───▶│ EXECUTE │◄─────────────┐  │
│  │  观察   │    │  规划   │    │  执行   │   验证成功    │  │
│  └─────────┘    └─────────┘    └────┬────┘   继续下一步  │  │
│       ▲                             │                     │  │
│       │                      验证失败│                     │  │
│       │                             ▼                     │  │
│       │                        ┌─────────┐   重规划成功   │  │
│       │                        │ REPLAN  │───────────────┘  │
│       │                        │ 重规划  │                  │  │
│       │                        └────┬────┘                  │  │
│       │                             │                     │  │
│       └─────────────────────────────┘   重规划次数超限      │  │
│                                         或任务完成          │  │
│                                         ▼                  │  │
│                                       ┌─────┐              │  │
│                                       │DONE │              │  │
│                                       │完成 │              │  │
│                                       └─────┘              │  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心机制：

机制 说明
批量规划 一次生成多步执行计划（1-5步）支持并行执行工具调用（如果无依赖关系），减少 LLM 调用次数
状态驱动 5阶段显式状态机（OBSERVE/PLAN/EXECUTE/REPLAN/DONE）
执行内验证 每步执行后自动验证结果
局部重规划 验证失败时保留成功步骤，仅重新规划失败及后续步骤

工作流程：

  1. 观察（OBSERVE）：分析用户输入，理解任务目标与上下文
  2. 规划（PLAN）：LLM 生成结构化计划，每步包含：工具名、参数、执行目的、预期结果
  3. 执行（EXECUTE）：按顺序执行计划步骤，每步执行后自动验证结果
    • 验证成功 → 继续执行下一步
    • 验证失败 → 进入 REPLAN 阶段
  4. 重规划（REPLAN）：保留已成功的步骤，仅对失败及后续步骤重新生成计划
  5. 完成（DONE）：所有步骤执行成功，或重规划次数超限

设计特点：

  • 高效：多步计划一次生成，执行阶段零 LLM 调用
  • 稳定：局部重规划避免全盘推翻，保持上下文连续性
  • 可观测：5阶段状态机提供清晰的执行轨迹，便于调试与监控
  • 协同：状态信息实时同步给 Control Loop，重规划触发 redirect 决策

配置参数：

  • max_plan_steps=5：单次规划最多 5 个步骤
  • max_replans=3：最多允许 3 次重规划

Action 类型与策略

代码定义：ACTION_TYPES = ["continue", "retry", "redirect", "compress", "terminate"]

Action 说明 Heuristic Bias 条件
continue 继续当前方向 进展分数 > 0.5 或停滞迭代为 0
retry 保持方向但修正策略 轻微停滞（1 <= stuck < threshold）或进展趋势在 0~0.3
redirect 换方向/换工具 重复分数 > 0.5 或停滞 >= stuck_threshold
compress 压缩上下文 上下文饱和度 > 0.6 或停滞 >= stuck_threshold // 2
terminate 终止会话 硬规则触发：输出循环且 exact_repetition_count >= 5

自学习机制

自学习机制 Policy - Bandit - Action 三层架构：

┌─────────────────────────────────────────┐
│           Policy Templates              │
│  ┌─────────┬───────────┬─────────────┐  │
│  │ default │ efficient │ aggressive  │  │
│  │ 平衡策略 │  高效策略  │   激进策略   │  │
│  │(stuck=3)│ (stuck=2) │  (stuck=5)  │  │
│  └────┬────┴─────┬─────┴──────┬──────┘  │
│       │          │            │         │
│       ▼          ▼            ▼         │
│  ┌─────────────────────────────────┐    │
│  │      Bayesian Bandit            │    │
│  │  Thompson Sampling 选择最优 Policy │   │
│  │  - 从 Beta 分布采样              │    │
│  │  - 选择期望收益最高的 Policy      │    │
│  └─────────────┬───────────────────┘    │
│                │                        │
│                ▼                        │
│  ┌─────────────────────────────────┐    │
│  │        Action Bandit            │    │
│  │  在候选 action 内做 tie-break    │    │
│  │  - Heuristic 提供 bias          │    │
│  │  - 动态调整阈值参数              │    │
│  └─────────────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────┘

学习过程：

  1. Policy 选择：会话开始时，Bayesian Bandit 从多个 Policy（default/efficient/aggressive）中选择当前最优策略
  2. 阈值注入：选中的 Policy 参数（如 stuck_iterations=3）注入 HeuristicEngine 和 ActionBandit
  3. Action 学习：每轮结束后，根据 FeedbackEvaluator 的评分更新 Action 的 Beta 分布
  4. n-step return：累积最近 n 轮的 reward，支持延迟反馈和序列优化
  5. 数据衰减：每 50 个会话衰减一次旧数据（衰减因子 0.99），防止过拟合

反馈评估（Feedback Evaluation）

采用分段式设计，先区分成功/失败，再优化细节：

  • 成功分支：基础分 1.0，扣除效率和成本

    • 迭代惩罚：迭代越少分越高
    • Token 惩罚：超出阈值扣分
    • 顺畅度奖励：无停滞加分

  • 失败分支：基础分 0.0，根据停滞程度扣分

    • 停滞迭代越多扣分越多
    • 错误类型影响扣分幅度

微内核架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        EventBus                              │
│              (发布-订阅，组件松耦合通信)                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌───────────┐  │
│  │  LLM     │  │  Memory  │  │  Tools   │  │ Heuristics│  │
│  │  Engine  │  │  System  │  │          │  │  Engine   │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └───────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     AgentLoop（主循环）                      │
│  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────────────┐    │
│  │   Control   │  │   Tool    │  │   Prompt           │    │
│  │   Loop      │  │  Executor │  │   Context Builder  │    │
│  └────────────┘  └────────────┘  └────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心组件

组件 说明
AgentLoop 事件驱动的核心主循环，协调 LLM、工具、记忆
LLM Engine 统一 LLM 接口，内置 40+ 模型注册表，自动检测上下文窗口、工具支持、最大输出
ThreeLayerMemory 三层记忆：人格 + 会话 + FTS5 长期检索
HeuristicEngine 启发式规则引擎，作为特征提取器为 Bandit 提供输入
ControlLoop 控制环核心，每轮决策 - 执行 - 反馈 - 学习
ActionBandit Action 选择器，Thompson Sampling + Heuristic Bias
LearningIntegration 学习模块集成，Policy 选择和参数注入
EventBus 事件总线，组件间松耦合通信
BaseTool 工具基类，声明式命令注册模式

Agent 运行时自状态感知

Agent 通过 FeatureExtractor 实时感知运行状态，动态调整决策策略：

状态维度 特征 说明
进度状态 progress_score 任务完成进度估计 (0-1)
stuck_iterations 连续无进展迭代次数
is_making_progress 是否在取得进展
趋势状态 progress_trend EMA 平滑后的进展趋势 (-1 到 1)
convergence_rate 收敛速度
is_plateau 是否进入平台期
工具状态 unique_tools_used 使用过的不同工具数
tool_diversity_score 工具多样性分数
repetition_score 工具重复调用分数
pattern_detected 检测到的循环模式
上下文状态 context_saturation 上下文饱和度 (0-1)
context_saturation_level 饱和等级: idle/normal/warn/redirect/stop
结果质量 error_rate 工具调用错误率
empty_result_rate 空结果率
result_quality_score 结果质量综合分数
输出状态 exact_repetition_count LLM 输出完全重复次数
is_output_loop 是否陷入输出循环

自适应调整机制：

  1. 进展停滞检测：stuck_iterations > threshold 时触发 redirect/retry
  2. 上下文压力感知：saturation > 0.7 时触发 compress，> 0.95 时触发 stop
  3. 工具循环检测：repetition_score > 0.5 时触发 redirect 换工具
  4. 输出循环检测：exact_repetition_count >= 5 时强制 terminate
  5. 动态 HardConstraint：根据状态实时生成控制指令（如 REDIRECT/COMPRESS/RETRY）

三层记忆

记忆系统

层级 实现 说明
人格记忆 personality.md 静态人格设定文件
会话记忆 MemoryManager 短期上下文，自动维护有界历史
长期记忆 FTS5 + Repository 向量检索 + 混合召回，支持知识提取和归档

轻量级向量模型（96维）：

长期记忆使用无需外部依赖的轻量级混合记忆检索系统，通过特征哈希向量与全文检索融合，实现本地高效的语义近似召回：

  • 维度：96 维
  • 生成方式：基于 SHA1 哈希的局部敏感哈希（LSH）
    • 英文：字符 3-gram
    • 中文：词级 bigram + 完整拼音哈希 + 拼音 bigram
    • 分词（Jieba）+ 关键词提取
    • 每个 token 通过 SHA1 哈希映射到 96 维向量桶
    • 位置加权（前 8 个 token 额外 +0.25 权重）
  • 相似度计算：余弦相似度（cosine similarity）
  • 混合召回：FTS5 全文检索 + 向量相似度融合排序
  • 中文增强：拼音哈希实现中文谐音、拼音首字母匹配
  • 依赖：jieba（中文分词），可选 pypinyin（拼音增强）

启发式决策规则

规则 说明
MaxIterationRule 迭代次数上限终止
TokenBudgetRule Token 预算耗尽终止
EmptyResultChainRule 空结果链检测
NoProgressRule 无进展检测（EMA 平滑）
SameToolRepetitionRule 同工具+参数重复调用检测
PatternLoopRule 模式循环检测
ParameterSimilarityRule 参数相似度检测

组件系统

功能 说明
自动发现 扫描 components/ 目录，自动发现继承 BaseCell 的组件类
热插拔 ComponentWatcher 后台监控，3 秒间隔扫描，动态加载/卸载
工具包装 ComponentToolRegistry 将 BaseCell 包装为 BaseTool，注入 AgentLoop
信任白名单 组件需用户 /trust 确认，持久化到 trusted_components.json
配置自动维护 发现新组件自动追加到 settings.yaml 的 enabled_components

保留工具名（不可被组件覆盖）：

  • shell — ShellTool
  • memory — MemoryTool
  • file — FileTool

原生组件自扩展

Cellium Agent 支持运行时自扩展能力，Agent 可在运行时动态创建并注入新组件，无需重启服务，实现Agent自我改装进化。

核心原理：

ComponentWatcher 后台进程每 3 秒扫描 components/ 目录，发现新文件或文件变更后，自动触发加载流程：扫描发现 → 实例化组件类 → 审计合规性 → 写入配置文件 → 注册到工具注册表 → AgentLoop 动态读取。整个过程全自动，新工具立即可用。

组件规范：

组件必须继承 BaseCell，定义唯一的 cell_name 标识，命令方法以 _cmd_ 前缀命名并附带 docstring 描述。文件放入 components/ 目录即自动生效。

组件生成器：

系统内置 ComponentBuilder 组件，Agent 可通过 component.generate 命令快速创建符合规范的组件，自动生成完整的类结构、命令方法和帮助文档。

管理 API：

系统提供完整的组件管理接口，支持扫描发现、热重载、手动加载、卸载等操作，Agent 可通过 API 自主管理自身能力。

目录约定：

components/
├── __init__.py              # 包标记
├── _example_component.py    # 组件模板参考
├── component_builder.py     # 组件生成器（系统内置）
├── skill_installer.py       # Skill 安装器（支持从压缩包安装）
├── skill_manager.py         # Skill 管理器（列表、搜索、详情、卸载）
└── my_tool.py               # Agent 创建的组件（系统级）

QQBot 文件传输组件 (qq_files)

支持在 QQBot 和本地之间传输文件：

命令 功能 示例
download 从 QQ 下载文件 {"url": "...", "filename": "doc.pdf"}
send_file 发送文件到 QQ {"target_id": "...", "file_path": "...", "is_group": false}
send_image 发送图片到 QQ {"target_id": "...", "image_path": "..."}
list_downloads 列出下载的文件 {}

文件保存路径：workspace/downloads/qq/

原生览器操作组件 (web_fetch)

操作演示 基于 DrissionPage 的无头浏览器组件，支持网页自动化操作：

命令 功能 示例
navigate 访问指定 URL {"url": "https://example.com"}
get_screenshot 截图（支持元素级截图） {"full_page": false, "selector": "#content"}
find_qrcode 查找页面二维码 {}
js_action 页面操作（click/input/scroll_to） {"selector": "button", "action": "click"}
find_button 查找按钮元素 {"value": "登录"}
get_page_info 获取页面信息 {}
scroll 滚动页面 {"direction": "down", "amount": 500}
save_cookies / load_cookies Cookie 持久化 {"path": "cookies.json"}

使用场景：

  • 网页内容抓取与分析
  • 自动化登录流程（支持二维码识别）
  • 网页截图与视觉验证
  • 表单自动填写与提交

截图保存路径：workspace/web_fetch_screenshots/域名_时间戳.png

核心机制：

  • _cell_registry: cell_name → ICell 实例
  • get_all_tools(): AgentLoop 运行时动态读取组件工具
  • get_tool_definitions(): 返回 LLM 格式的工具定义

工具操作可见性：

  • 所有工具调用都会生成用户友好的操作描述
  • 支持 _intent 参数自定义描述（最高优先级）
  • 示例：{"command": "read", "path": "test.py", "_intent": "正在读取配置文件"}

Skill 管理系统 (skill_installer + skill_manager)

完整的 Skill 包管理解决方案，支持从压缩包安装、列表展示、搜索、详情查看和卸载。

安装方式：

  • 支持 .zip、.tar.gz、.tgz、.tar 格式压缩包
  • 压缩包内需包含 SKILL.md 文件
  • 自动解析 SKILL.md 的 YAML Frontmatter 元信息

管理功能：

组件 功能 命令/接口
skill_installer 安装 Skill install_from_archive(path)
skill_installer 刷新索引 refresh_index()
skill_manager 列出所有 Skill list(show_details=True)
skill_manager 搜索 Skill search(query)
skill_manager 获取详情 get_info(name)
skill_manager 卸载 Skill uninstall(name)

前端界面： skill

  • 设置页面提供 Skill 管理面板
  • 支持压缩包上传安装
  • 支持按名称、描述、分类过滤
  • 详情弹窗展示完整元信息

目录约定：

components/
├── skill_installer.py        # Skill 安装器
├── skill_manager.py          # Skill 管理器
└── skills/                   # Skill 安装目录
    ├── skill-a/              # 已安装的 Skill
    │   └── SKILL.md
    ├── skill-b/
    │   └── SKILL.md
    └── _index.json           # 索引文件（自动生成）

目录结构

Cellium-Agent/
├── app/                        # 应用核心代码
│   ├── agent/                  # Agent 核心模块
│   │   ├── control/            # 控制环：ControlLoop、ActionBandit、FeedbackEvaluator
│   │   ├── events/             # 事件模型与类型定义
│   │   ├── heuristics/         # 启发式引擎：规则、特征提取、评分
│   │   │   └── rules/          # 启发式规则：终止规则、循环检测
│   │   ├── learning/           # 学习模块：BayesianBandit、Policy
│   │   ├── llm/                # LLM 引擎，支持 OpenAI 兼容 API
│   │   ├── loop/               # Agent 主循环：AgentLoop、SessionManager、ToolExecutor
│   │   ├── memory/             # 三层记忆：FTS5、Repository、ArchiveStore
│   │   ├── tools/              # 工具基类与内置工具
│   │   ├── prompt/             # Prompt 构建器
│   │   ├── shell/              # Shell 交互
│   │   ├── security/           # 安全策略
│   │   └── di_config.py        # 依赖注入配置
│   ├── channels/               # 通道适配层
│   │   ├── base.py             # 通道基类 IChannelAdapter，支持文件消息抽象接口
│   │   ├── channel_manager.py  # 通道管理器，消息路由、文件传输与注入
│   │   ├── qq_adapter.py       # QQBot 适配器（消息 + 文件传输）
│   │   ├── qq_channel_config.py # QQ 通道配置模型
│   │   ├── telegram_adapter.py # Telegram Bot 适配器（消息 + 文件传输）
│   │   └── telegram_channel_config.py # Telegram 通道配置模型
│   ├── core/                   # 核心基础设施
│   │   ├── bus/                # 事件总线 EventBus
│   │   ├── di/                 # 依赖注入容器
│   │   ├── interface/          # 核心接口定义
│   │   ├── security/           # 安全模块
│   │   └── util/               # 工具类：ComponentWatcher、Logger 等
│   └── server/                 # FastAPI 服务层
│       └── routes/             # API 路由：chat、memory、channels、session_events
├── components/                 # 组件目录（热插拔）
│   ├── _example_component.py   # 组件模板参考
│   ├── component_builder.py    # 组件生成器（系统内置）
│   ├── qq_files.py             # QQ 文件传输组件
│   ├── telegram_files.py       # Telegram 文件传输组件
│   ├── web_fetch.py            # 网页获取组件
│   ├── web_search.py           # 网页搜索组件
│   ├── skill_installer.py      # Skill 安装器（支持 .zip/.tar.gz 压缩包安装）
│   ├── skill_manager.py        # Skill 管理器（列表、搜索、详情、卸载）
│   └── skills/                 # Skill 安装目录
├── config/agent/               # 配置文件
│   ├── channels.yaml           # 通道配置（QQ、Telegram 等外部平台）
│   └── llm.yaml                # LLM 模型配置
├── ui/                         # React 前端源码
├── html/                       # 前端构建输出
├── memory/                     # 记忆存储目录
├── tests/                      # 单元测试
└── main.py                     # 入口文件

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Apr 21, 2026

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