常见问题

AgentOS 是一个用于构建生产级 AI 智能体的开源 TypeScript 运行时,由 Frame.dev 开发。它提供多智能体编排、认知记忆、多模态 RAG、可选的安全护栏(PII 编辑、内容审核、事实依据校验)、语音管道、37 个通道适配器和 13 个 LLM 提供商集成。AgentOS 还为 AI 原生游戏平台 Wilds.ai 提供 AI 系统支持。可自托管且免费。

是的。运行时、精选扩展、护栏包和精选技能均采用 Apache 2.0 许可。你可以在该许可下商用、修改和再分发 AgentOS。

AgentOS 支持 13 个 LLM 提供商:OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Groq、Together AI、Mistral、xAI (Grok)、OpenRouter、Requesty、LiteLLM、Ollama、Claude Code CLI、Gemini CLI。提供商回退链支持自动故障转移。

AgentOS 完全使用 TypeScript 编写,运行在 Node.js 上。npm 包为 @framers/agentos。它可与任何 TypeScript 或 JavaScript 项目一起使用。

AgentOS 是 TypeScript 原生(而非 Python),内置具有 Ebbinghaus 遗忘曲线和 HEXACO 人格建模的认知记忆,提供用于 PII 编辑、内容审核和事实依据校验的可选护栏包,提供 37 个通道适配器(Discord、Telegram、Slack、电子邮件等),支持 6 种编排策略,包括基于图的智能体 DAG。还附带 88 个精选技能和在每层 token 预算内只把相关工具和技能放入上下文的能力发现引擎。

Paracosm (https://paracosm.agentos.sh) 是构建在 AgentOS 之上的结构化世界模型仿真引擎。它将 JSON ScenarioPackage 加上 HEXACO 领导者画像编译为围绕带种子的确定性内核的回合循环,其中 AgentOS 智能体提出事件,在运行时锻造新的 JavaScript 工具 (由 AgentOS 在 node:vm 中以 10 秒时限运行),并产生可以分叉与回放的反事实产物。三种模式共享一套 schema:回合循环式文明仿真 (Mars Genesis 是典型示例)、批量轨迹数字孪生,以及批量点蒙特卡洛预测。Apache 2.0 开源,npm install paracosm。在线 Demo: https://paracosm.agentos.sh/sim。源码: https://github.com/framerslab/paracosm。长文发布博客 (我们为什么构建它、wilds.ai 金库故事、引擎参考): https://agentos.sh/blog/paracosm-launch。

Wilds.ai (https://wilds.ai) 是基于 AgentOS 与 Paracosm 构建的 AI 原生游戏平台。拥有持久认知记忆与 HEXACO 人格特质的 AI 角色居住在共享世界模型中,并根据有据可循的 LLM-as-judge 事件相互分化。玩家可以进入现有世界、分叉它们或在浏览器中编译新世界。Wilds.ai 是 AgentOS + Paracosm 技术栈的正式生产部署,也是两个项目的官方社区和支持渠道 (https://wilds.ai/discord)。

Wunderland (https://wunderland.sh) 是一个积极开发中的姊妹项目,它在 AgentOS 扩展与技能注册表之上打包了开箱即用的 CLI 与守护进程。它提供 60 个命令的 CLI (setup、chat、rag、agency、workflows、evaluate、provenance、knowledge、marketplace 等)、5 级安全模型 (dangerous / permissive / balanced / strict / paranoid)、9 个智能体预设、步进式 HITL 授权,以及与 AgentOS 文档中记载的相同的认知记忆和基于图的 RAG 架构。当你需要嵌入应用的 TypeScript SDK 时使用 @framers/agentos;当你需要可以通过 pnpm add -g wunderland 安装并通过向导配置的全局 CLI 时使用 Wunderland。源码位于 github.com/jddunn/wunderland (从 0.71.0 起 Apache 2.0)。预览发布,API 和 CLI 表面仍可能变化。入门指南: https://docs.agentos.sh/wunderland。

GMI 代表 Generalized Mind Instance。它是 AgentOS 运行时为每个会话创建的智能体:保存该会话的人格(HEXACO 特质)、对话历史、情绪和推理轨迹,通过检索、提示词组装、模型调用和工具调用执行每一轮,并且可以被赋予跨会话持久的认知记忆。轻量级辅助函数 agent() 直接调用模型,除非传入 runtime: 'gmi',否则不会创建 GMI;gmi() 和完整运行时(AgentOS.processRequest)会创建 GMI。

HEXACO 是源自心理学研究(Ashton & Lee, 2007)的 6 因素人格模型。这六个维度是诚实-谦逊、情绪性、外向性、宜人性、尽责性和经验开放性。在 AgentOS 中,HEXACO 特质决定智能体如何沟通和记忆。agent() 会把高于 0.65 或低于 0.35 的特质作为行为指令写入系统提示。在认知记忆中,情绪性越高,记忆在被回忆时改写得越多(再巩固);尽责性越高,对竞争记忆的检索诱发遗忘越强。

AgentOS 认知记忆实现了认知科学研究中的 8 种机制:再巩固、检索诱发遗忘、非自主回忆、知晓感、时间要旨提取、模式编码、来源置信度衰减和情绪调节。记忆随时间按 Ebbinghaus 遗忘曲线(Ebbinghaus, 1885)衰减,每次成功检索都会让记忆更稳定,与间隔重复的效果相同。工作记忆遵循 Baddeley 多组件模型(Baddeley, 2000),默认有 7 个槽位:开放性高时增加一个,尽责性高时减少一个,槽位数保持在 5 到 9 之间。新记忆默认存为情景记忆,并占用一个工作记忆槽位。槽位满时,活跃度最低的槽位会被腾出,其记忆仍保留在存储中。之后的巩固会把久远且常被检索的情景记忆转为语义记忆。

AgentOS 有六个可选的护栏包:PII 编辑(姓名、电子邮件、电话号码、SSN 等)、检测有害内容、威胁和 NSFW 内容的 ML 分类器、检查生成代码中危险模式的静态分析、对源文档的接地验证、让智能体专注任务的话题性强制,以及改写或拦截违反你的策略的输出的内容策略改写器。每个包都是你在 AgentOS 运行时中启用的扩展。分类器包只有在本地模型无法加载时才会给提示词注入打分,对于已知的注入短语,请使用内置的短语列表护栏。

能力发现引擎通过语义搜索找到工具和技能,并分三层放入提示,每层都有严格的 token 预算。Tier 0 始终在上下文中保留类别摘要(默认 200 个 token)。Tier 1 加入本轮前 5 个语义匹配(800 个 token)。Tier 2 加入前 2 个匹配的完整模式或 SKILL.md 文本(2,000 个 token)。一个名为 discover_capabilities 的元工具让智能体能在运行时查询可用工具。

QueryRouter 将每个查询分为 4 层之一并据此检索:T0 不检索,直接从对话中回答;T1 执行一次向量搜索(未配置嵌入提供商时改为关键词搜索);T2 检索 15 个片段,通过图扩展加入相关片段,并把合并后的结果重排为前 5 个;T3 按句子边界把查询拆成最多 5 个子查询,为每个子查询检索 10 个片段,通过图扩展加入相关片段,并把合并后的结果重排为前 10 个,然后在启用深度研究时(默认在设置了 SERPER_API_KEY 时)再进行一轮深度研究,并合并其结果。随后它根据检索到的内容作答,并附上来源引用一并返回。

自适应智能是指 AgentOS 智能体无需重新训练即可调整自身行为的方式。五种机制协同工作:(1) 每轮组装提示:GMI 的 PromptEngine 每轮根据人设、情绪、对话历史、检索到的记忆和可用工具构建系统提示。(2) 自我评估:启用自我改进后,self_evaluate 工具为智能体自己的回答打分,并可以更改会话的 temperature 或详略程度,或通过 adapt_personality 调整特质。(3) 受人格调节的记忆:HEXACO 特质调节记忆机制;开放性越高,非自主回忆越可能发生;尽责性越高,对竞争记忆的检索诱发遗忘越强。(4) 记忆巩固:巩固过程会修剪已衰减的记忆、合并重复项、把久远且常被检索的情景记忆转为语义记忆,并在配置了 LLM 时从记忆簇中提炼洞察记忆。(5) QueryRouter 分层:检索深度随查询而定,对话中已有答案时不检索,最难的查询则在整个语料库中进行深度研究。

涌现行为是智能体在运行时获得的能力,而不是被显式编程的能力。AgentOS 支持五种形式:(1) 运行时工具锻造:在 AgentOS 运行时上设置 emergent: true 后,智能体通过 forge_tool 用 JavaScript 编写新工具。EmergentCapabilityEngine 在 node:vm 中以时间限制运行每个工具,并在工具注册前由 LLM 评审检查代码及其测试运行。(2) 自我调整的人格:adapt_personality 在设定范围内调整正在运行的智能体的 HEXACO 特质。配合 persistWithDecay 和变更存储时,每次变更都会被记录,已存储的记录在智能体发生适应的日子里每天最多衰减一次。(3) 动态技能管理:智能体通过 manage_skills 在运行时启用或停用技能,使行为方式适应当前任务。(4) 可组合的工作流创建:智能体通过 create_workflow 把已注册的工具组合成多步流水线,用现有构件搭建新能力。(5) 分层工具晋升:锻造出的工具从 session 层开始。在至少使用 5 次、成功率达到 0.8 或以上并获得两名 LLM 评审批准后,它会进入 agent 层。宿主可以用 EmergentToolRegistry.promote() 把工具晋升到 shared 层。

是的。AgentOS 提供两种互补的 LLM-as-judge 机制。在 agency 层面,hitl.llmJudge() 创建一个将决策委派给 LLM 的审批处理器。它根据可配置的标准评估每个 ApprovalRequest,并返回带有置信度评分的结构化决策。当置信度低于阈值时,决策会升级到回退处理器(另一个 hitl 处理器或人类)。在 graph 层面,humanNode() 构建器接受一个 judge 选项,将中断决策委派给 LLM。如果裁判有信心,graph 会继续运行而不挂起。如果置信度低,执行会回退到正常的人类中断。两种方法都支持可配置的 model、provider、criteria 和 confidence threshold。

可以。当 hitl.guardrailOverride 启用时,护栏会在审批决策后运行,仍可阻止破坏性或敏感操作。这在自动批准、人类批准或 hitl.llmJudge() 之后增加了第二层安全保障。默认的批准后护栏包括 code-safety 和 pii-redaction,可通过 hitl.postApprovalGuardrails 配置列表。仅在你明确希望审批处理器拥有最终决定权时才禁用此覆盖。

通过 npm 安装:npm install @framers/agentos。AgentOS 需要 Node.js 22 或更高版本。对于 CLI 工具,安装伴随包:npm install -g wunderland。

Import the agent function and configure it with a provider, instructions, and optional personality traits:

import { agent } from '@framers/agentos'

const myAgent = agent({
  provider: 'openai',
  instructions: 'You are a helpful assistant.',
  personality: {
    openness: 0.8,
    conscientiousness: 0.9,
  },
})

const reply = await myAgent.generate('Hello!')
console.log(reply.text)

AgentOS 通过 VoicePipelineOrchestrator 处理语音。你提供流式 STT 会话、流式 TTS 会话、语音端点检测器和打断(barge-in)处理器,它会通过 WebSocket 等传输把它们连接到智能体会话。语音目录列出 13 个 STT 提供商和 13 个 TTS 提供商。其中可用的是 11 个 STT 提供商,包括 Whisper (OpenAI)、Deepgram 和 AssemblyAI,以及 10 个 TTS 提供商,包括 ElevenLabs、OpenAI TTS 和 Google Cloud TTS。其余 5 个条目(Whisper.cpp、NVIDIA NeMo、Coqui XTTS、Bark 和 StyleTTS2)被标记为不可用,提供商解析器会跳过它们。Twilio、Telnyx 和 Plivo 提供商负责拨打和结束电话。

AgentOS 可自托管,可在任何运行 Node.js 22 或更高版本的地方运行。使用 Docker 部署到自己的基础设施、AWS、GCP 或 Azure 等云提供商,或使用 Vercel、Railway 或 Fly.io 等平台。SQLite 无需任何设置,需要更大规模时,MigrationEngine 会把已存储的数据迁移到 Postgres、Qdrant 或 Pinecone。

可以。AgentOS 与用于本地 LLM 推理的 Ollama 配合时可完全离线工作。Ollama 提供对 Llama、Mistral 和 Phi 等开放权重模型的本地访问。SQLite 存储后端和内存向量存储无需外部服务。Wunderland CLI 的 ollama-setup 命令会检测或安装 Ollama,并配置智能体使用它。

是的。AgentOS 提供可编辑个人数据、审核内容并对照来源核查回答的可选护栏包,以及敏感工具调用的审批关卡、拒绝超出上限调用的支出预算,和把故障提供商移出轮换的熔断器。

AgentOS 提供在数据到达 LLM 提供商之前剥离个人数据的 PII 脱敏护栏，以及让数据保留在你的基础设施上的自托管部署。记忆可导出为 JSON、Markdown、Obsidian 或 SQLite，用于访问请求。遗忘一条记忆会让它不再被召回，但它的行仍留在数据库中，因此删除请求需要在你自己的存储中执行删除。GDPR 与 SOC 2 合规是部署团队的组织责任，而非库本身的属性。

是的。对于生产部署、企业许可、专属支持和定制集成,请通过 [email protected] 联系团队。企业支持包括优先问题解决、架构咨询和部署协助。

[email protected]

当然可以。AgentOS 从一开始就设计为可自托管。对于自托管部署,你的数据使用 SQLite、Postgres、pgvector、Qdrant 或 Neo4j 保留在你的基础设施上。如果你更喜欢供应商托管的托管向量数据库,也支持 Pinecone。一个设置辅助工具可以用 Docker 启动本地 Qdrant 容器。