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@ -41,6 +41,7 @@ from . import todo as _todo
from . import auth as _auth
from . import uploads as _uploads
from . import sub_agent as _sub_agent
from . import custom_tools as _custom_tools
from .api import *
from .paths import *
@ -55,9 +56,10 @@ from .todo import *
from .auth import *
from .uploads import *
from .sub_agent import *
from .custom_tools import *
__all__ = []
for module in (_api, _paths, _limits, _terminal, _conversation, _security, _ui, _memory, _ocr, _todo, _auth, _uploads, _sub_agent):
for module in (_api, _paths, _limits, _terminal, _conversation, _security, _ui, _memory, _ocr, _todo, _auth, _uploads, _sub_agent, _custom_tools):
__all__ += getattr(module, "__all__", [])
del _api, _paths, _limits, _terminal, _conversation, _security, _ui, _memory, _ocr, _todo, _auth, _uploads, _sub_agent
del _api, _paths, _limits, _terminal, _conversation, _security, _ui, _memory, _ocr, _todo, _auth, _uploads, _sub_agent, _custom_tools

25
config/custom_tools.py Normal file
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@ -0,0 +1,25 @@
"""自定义工具相关的全局配置。"""
import os
from .paths import DATA_DIR
# 是否启用自定义工具功能(仅管理员可见)。
CUSTOM_TOOLS_ENABLED = os.environ.get("CUSTOM_TOOLS_ENABLED", "1") not in {"0", "false", "False"}
# 自定义工具根目录,每个工具一个子文件夹。
CUSTOM_TOOL_DIR = os.environ.get("CUSTOM_TOOL_DIR", f"{DATA_DIR}/custom_tools")
# 每个工具文件夹内的标准文件名
CUSTOM_TOOL_DEFINITION_FILE = "definition.json" # 定义层
CUSTOM_TOOL_EXECUTION_FILE = "execution.py" # 执行层Python 模板/脚本)
CUSTOM_TOOL_RETURN_FILE = "return.json" # 返回层配置
CUSTOM_TOOL_META_FILE = "meta.json" # 备注/图标等额外信息
__all__ = [
"CUSTOM_TOOLS_ENABLED",
"CUSTOM_TOOL_DIR",
"CUSTOM_TOOL_DEFINITION_FILE",
"CUSTOM_TOOL_EXECUTION_FILE",
"CUSTOM_TOOL_RETURN_FILE",
"CUSTOM_TOOL_META_FILE",
]

247
doc/TECH_DOC.md Normal file
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@ -0,0 +1,247 @@
# AI Agent 系统技术文档v5.x
> **定位**:多用户、多终端的智能开发助手,用于实验/学习真实开发工作流中的“智能体 + 工具链”。默认每个登录用户拥有独立 Docker 容器CLI 与 Web 共用同一后端核心与工具体系。
> **说明**:本文基于对仓库主要代码 (>80%) 的通读梳理,强调设计意图与实现路径,尽量少贴代码,多用描述/流程/表格呈现。路径均相对仓库根目录 `agents/`
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## 目录
1. 系统概览与设计目标
2. 后端架构
3. 前端架构
4. 板块分类(目录/角色)
5. 上下文构建
6. 工具实现
7. 安全与权限模型
8. 部署与运行时架构
9. API 与协议
10. 前端状态管理与路由
11. 工具/能力目录
12. 监控与日志
13. 性能与容量
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## 1. 系统概览与设计目标
- **设计目标**:为多用户提供可隔离的智能开发环境,覆盖聊天、代码编辑、文件/终端操作、子代理并行、可观测性与上传安全探索不同运行模式fast/thinking/deep的智能体工作方式。
- **核心卖点**
- 单用户独立容器:隔离命令和文件操作。
- 工具链丰富终端、文件、搜索、OCR/VLM、Todo/记忆、子代理。
- 虚拟显示器:前端可回放指针/窗口/右键/进度动画。
- 资源用量面板:实时 CPU/内存/网速/磁盘配额与 token 统计。
- **非生产声明**安全基线密钥治理、CORS、日志脱敏、数据库权限等尚未完全落地仍属实验性。
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## 2. 后端架构
### 2.1 技术栈与层次
- **语言/框架**Python 3.11Flask + Socket.IO局部使用 asyncio搜索等
- **入口**
- CLI`main.py` → `core/main_terminal.py`
- Web`web_server.py` → `core/web_terminal.py`
- **层次拆分**
1) **会话与工具编排**`core/main_terminal.py` 负责运行模式切换、工具分发、对话生命周期、聚焦文件管理。
2) **能力模块**`modules/` 提供容器、文件、终端、搜索、记忆、待办、子代理、上传安全、个性化、管理员策略、平衡查询等。
3) **通用工具**`utils/`(上下文/对话持久化、日志、工具结果格式化、终端工厂、API 客户端)。
4) **配置**`config/` 按域拆分terminal/model/security/uploads/limits/ui/...),环境变量优先于默认。
### 2.2 请求与执行链路
1. HTTP/Socket 请求由 `web_server.py` 路由完成鉴权、限流、CSRF、请求体校验。
2. 转交 `WebTerminal`(继承 `MainTerminal`)处理:统一的工具指令、对话上下文管理。
3. `MainTerminal` 根据工具名调用 `modules/*` 实际执行,绝大多数操作通过容器代理在用户专属容器内完成。
4. 结果写回上下文(`ContextManager`),经 Socket.IO 推送或 HTTP 响应返回前端。
### 2.3 容器隔离与生命周期
- **创建/复用**`modules/user_container_manager.py` 在用户登录时调用 `ensure_container`,基于 `.env`/`config/terminal.py` 的镜像、网络、CPU/内存配置启动容器;达到并发上限返回“资源繁忙”。
- **文件/命令入口**:所有文件操作走 `container_file_proxy.py`,命令执行走 `terminal_ops.py`/`toolbox_container.py`;宿主机只做卷挂载与日志。
- **回收**:退出或空闲时 `release_container` 杀掉容器;监控采样写入 `logs/container_stats.log`
- **配额**CPU/内存、磁盘(`PROJECT_MAX_STORAGE_MB`),并发容器数 `MAX_ACTIVE_USER_CONTAINERS`
### 2.4 数据与状态
- 用户与工作区:`modules/user_manager.py` 将账号、邀请码、工作区目录记录到 `data/users.json`、`data/invite_codes.json`。
- 对话持久化:`utils/conversation_manager.py` -> `data/conversations/*.json` + `index.json`
- 日志:`logs/`(运行、容器监控、上传扫描等)。
- 个性化/策略:`data/personalization.json`、`config/paths.py` 定位的策略文件等。
---
## 3. 前端架构
### 3.1 技术栈
- Vite + Vue 3 + TypeScriptPinia 状态管理SCSS 样式;无前端路由库,由后端多路径挂载同一 SPA。
### 3.2 入口与构建
- `static/src/main.ts` 创建应用与 Pinia`App.vue` 为根组件。
- 构建:`npm run build` → 产物 `static/dist`,由 Flask `/static/*` 提供;开发监听 `npm run dev`
### 3.3 关键组件/目录
- `components/chat/*`:聊天区、消息渲染、动作/工具反馈。
- `components/chat/monitor/*``MonitorDirector.ts` 驱动虚拟显示器,重放指针/窗口/右键/进度气泡。
- `components/files` / `panels` / `sidebar` / `input`:文件树、资源抽屉、侧栏、输入区。
- 样式/主题:`styles/` 与 `utils/theme.ts`
- 管理与实验:`components/admin`, `components/experiments`
### 3.4 前后端协同
- Socket.IO用于消息流、终端输出、工具进度、监控数据。
- HTTP用于文件列表/上传、对话 CRUD、状态/配额、策略、个性化等。
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## 4. 板块分类(目录/角色)
- `core/`:终端编排、工具路由、模式控制(`main_terminal.py`, `web_terminal.py`, `tool_config.py`)。
- `modules/`容器、终端、文件、搜索、记忆、Todo、子代理、上传安全、OCR/VLM、管理员策略、平衡查询、个性化、用量统计。
- `utils/`:上下文与对话持久化、日志、工具结果格式化、终端工厂。
- `config/`领域配置terminal/model/security/uploads/limits/ui/...)。
- `static/`:前端源码与构建产物;`chat/monitor` 是虚拟显示器核心。
- `doc/`:安全评审、前端改造记录等。
- `docker/`:终端容器镜像 Dockerfile。
- `data/`、`users/`、`logs/`:运行时数据、用户工作区、日志与监控样本。
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## 5. 上下文构建
- **核心组件**`utils/context_manager.py`
- 维护对话历史、聚焦文件缓存、Todo/记忆状态、图片存在标记、token 统计。
- 通过 `ConversationManager` 读写 `data/conversations/` 并维护 `index.json` 完整性。
- 支持文件备注与临时文件缓存;聚焦文件内容用于 prompt 聚合。
- 提供 token 累计写入 `data/token_totals.json`,并向前端资源面板提供统计。
- **模型 profile 替换**`config/model_profiles.py` 定义不同模型的系统提示、占位符替换;`MainTerminal` 在初始化时套用,并支持管理员禁用模型。
- **上下文限制**`config/limits.py` 设定最大上下文、文件读取大小、行前后文、匹配条数等,防止大文件压垮模型。
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## 6. 工具实现
### 6.1 工具分类与开关
- 定义于 `core/tool_config.py`,九类:网络检索、文件编辑、阅读聚焦、实时终端、终端指令、记忆、待办、子智能体、彩蛋。
- 默认启用状态可被管理员策略 (`admin_policy_manager.py`) 或个性化配置覆盖;禁用时可选择静默或提示。
### 6.2 典型工具链路
- **终端类**(实时 / 一次性命令)
- 模块:`modules/terminal_ops.py`, `modules/terminal_manager.py`, `modules/persistent_terminal.py`, `modules/toolbox_container.py`
- 特性:危险命令检测、超时与输出裁剪 (`config/limits.py`)、动态选择 python 命令、容器/主机模式切换;交互式终端会话可订阅输出,快照支持行/字符上限。
- 工具容器:`toolbox_container` 为 `run_command/run_python` 维护独立容器,命令前自动 `cd` 到目标路径。
- **文件类**
- 模块:`modules/file_manager.py` 调用 `modules/container_file_proxy.py`,后者在容器内执行安全脚本,验证路径、限制大小、阻止根目录写入与路径越界。
- 支持创建/删除/重命名/移动/读文件片段/行编辑、计算项目体积(配额检查)。
- **搜索类**
- 模块:`modules/search_engine.py` 调 Tavily支持 topicgeneral/news/finance、时间范围、天数、国家过滤格式化结果并返回。
- **记忆/Todo**
- 模块:`modules/memory_manager.py`, `modules/todo_manager.py`JSON 持久化,生成指导文本注入上下文。
- **子智能体**
- 模块:`modules/sub_agent_manager.py`,可创建/等待/关闭子代理任务,前端并行查看。
- **OCR/VLM**
- 模块:`modules/ocr_client.py`,调用 OpenAI 兼容接口;大小上限 10MB自动推断 MIME支持 VLM 分析与 OCR。
- **上传安全**
- 模块:`modules/upload_security.py`,上传先落地隔离目录,校验大小/后缀,选配 ClamAV 扫描,审计日志按用户分文件记录。
- **管理员策略 / 模型余额**
- `modules/admin_policy_manager.py`:按 global/role/user/invite 合并策略控制工具类别、模型禁用、UI 开关;持久化到 `config.paths.ADMIN_POLICY_FILE`
- `modules/balance_client.py`:读取 `.env`/环境变量查询 Kimi/DeepSeek/Qwen 余额,用于管理面板。
### 6.3 扩展流程(新增工具)
1) 在 `modules/` 实现功能2) 在 `core/main_terminal.py` 注册调用3) 在 `core/tool_config.py` 分组4) 若需前端入口,扩展对应 store/UI5) 在 `.env.example` / `config/*` 补充配置。
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## 7. 安全与权限模型
- **鉴权/账户**`modules/user_manager.py` 使用 JSON 存储用户与邀请码,密码 PBKDF2 哈希;角色字段支持 admin/user。
- **会话与 CSRF**Flask session`/api/csrf-token` 提供 token写操作校验 CSRF。
- **速率限制**`web_server.py` 对关键接口/登录失败计数做限制(依赖自定义计数器)。
- **上传隔离**`upload_security.py` 强制暂存+扫描+审计;可选启用 ClamAV。
- **容器隔离**:单用户单容器,命令/文件均在容器中执行镜像、网络、CPU、内存、卷绑定受配置限制。
- **管理员策略**可禁用工具类别、模型、UI 区块;前端根据策略隐藏/禁用。
- **已知风险(需生产前修复)**:硬编码密钥/SECRET_KEY、CORS 过宽、本地 JSON 无加密/并发保护、缺少数据库与权限细粒度、日志/上传脱敏不足。详见 `doc/security/security_review.md`
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## 8. 部署与运行时架构
- **启动流程**
- CLI`python main.py`(交互式选择项目路径/模式)
- Web`python web_server.py`(默认 8091
- 前端静态Flask `/static/*` 直接服务 `static/dist`
- **容器拓扑**
- 宿主机运行 Flask + Socket.IO登录即创建用户容器挂载用户工作区命令/文件/工具均走容器;监控采样写日志并推前端。
- **关键配置**(均可由 `.env` 覆盖):
- 终端/容器:`TERMINAL_SANDBOX_IMAGE/NETWORK/CPUS/MEMORY/MOUNT_PATH/MAX_ACTIVE_USER_CONTAINERS/TERMINAL_SANDBOX_REQUIRE`
- 磁盘:`PROJECT_MAX_STORAGE_MB`(及字节版)
- 上传:`MAX_UPLOAD_SIZE`、`UPLOAD_ALLOWED_EXTENSIONS`、`UPLOAD_CLAMAV_*`
- 模型/API`config/api.py` 中的 AGENT_API_* / 各模型 key
- 安全:`config/security.py` 中的 CORS/安全头;`config/auth.py` 的管理员默认凭据
- **前端构建**`npm install && npm run build`,可 `npm run dev` 监听但不启 Web 服务器。
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## 9. API 与协议
### 9.1 REST主要路由分组
- 鉴权:`/login` `/register` `/logout` `/api/csrf-token`
- 状态/资源:`/api/status` `/api/container-status` `/api/project-storage` `/api/usage` `/api/thinking-mode`
- 配置/策略/个性化:`/api/tool-settings` `/api/model` `/api/personalization` `/api/admin/policy` `/api/admin/balance` `/api/effective-policy`
- 文件与上传:`/api/files` `/api/gui/files/*`(列表/创建/删除/重命名/复制/移动/上传/下载/批量下载/文本读写)
- 对话:`/api/conversations` CRUD、搜索、压缩、统计、复制、review 导出、token 统计
- Todo/记忆/聚焦:`/api/todo-list` `/api/memory` `/api/focused`
- 监控:`/api/gui/monitor_snapshot`
- 静态/工作区:`/workspace/*` `/user_upload/*` `/static/*`
- 管理面板:`/admin/monitor` `/admin/assets/*`
### 9.2 Socket.IO 事件
- 连接/断开:`connect` / `disconnect`
- 消息与命令:`send_message`(聊天流)、`send_command`(终端输入)
- 终端订阅:`terminal_subscribe` / `terminal_unsubscribe` / `get_terminal_output`
- 任务控制:`stop_task`
- 客户端日志:`client_chunk_log` / `client_stream_debug_log`
### 9.3 返回格式与约定
- REST 多数返回 `{success, data|error}`,错误含 code/message。
- 终端输出/工具进度通过房间广播,通常按用户/会话分组。
- 对话导出使用 `build_review_lines` 生成简化文本(含 tool_call/结果)。
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## 10. 前端状态管理与路由
- **Pinia stores按域**
- 消息/会话:`chat`, `conversation`, `chatActions`
- 工具/显示器:`tool`, `monitor`
- 资源:`resource`容器状态、token 统计、存储配额,带退避轮询)
- 连接:`connection`Socket 连接/重连)
- 文件/上传:`file`, `upload`
- 其他:`subAgent`, `personalization`, `policy`, `ui`, `input`, `focus`
- **视图切换**:无 vue-router由状态决定显示聊天/虚拟显示器/资源抽屉/文件面板等;后端不同 URL 挂载同一 SPA减少刷新与路由复杂度。
- **显示器动画**`MonitorDirector` 接收工具/终端事件流,驱动鼠标指针、窗口、右键菜单、进度气泡,配合 `progressMap` 映射不同工具的动效。
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## 11. 工具/能力目录(快速清单)
- 网络检索:`web_search`, `extract_webpage`, `save_webpage`
- 文件编辑:`create_file`, `append_to_file`, `modify_file`, `delete_file`, `rename_file`, `create_folder`
- 阅读聚焦:`read_file`, `focus_file`, `unfocus_file`, `vlm_analyze`, `ocr_image`, `view_image`
- 实时终端:`terminal_session`, `terminal_input`, `terminal_snapshot`, `terminal_reset`, `sleep`
- 终端指令:`run_command`, `run_python`
- 记忆:`update_memory`
- 待办:`todo_create`, `todo_update_task`, `todo_finish`, `todo_finish_confirm`
- 子智能体:`create_sub_agent`, `wait_sub_agent`, `close_sub_agent`
- 彩蛋实验:`trigger_easter_egg`(默认禁用,可静默)
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## 12. 监控与日志
- **容器监控**`modules/container_monitor.py` 采集 `docker stats/inspect`,写 `logs/container_stats.log`,经 `/api/container-status` 推送;前端计算网速/CPU/内存并呈现资源抽屉。
- **存储配额**`/api/project-storage` 返回已用/上限/百分比,前端定时退避轮询。
- **对话/工具日志**`data/conversations/` 持久化会话与工具调用;`logs/` 记录运行/调试;上传隔离审计按用户写独立日志。
- **虚拟显示器**:无需额外文件,基于实时事件重建动画。
- **平衡查询**`modules/balance_client.py` 提供模型账户余额,用于管理面板。
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## 13. 性能与容量
- **默认配额**CPU 0.5 / 内存 1GB容器磁盘 `PROJECT_MAX_STORAGE_MB` 默认 2048MB并发容器 `MAX_ACTIVE_USER_CONTAINERS` 默认 8命令超时/输出大小在 `config/limits.py`
- **瓶颈与优化建议**
- Flask/Socket.IO 单进程在高并发下受限,可用多 worker 或拆分执行层FastAPI + 任务队列)。
- Tavily/模型为外部依赖,需缓存、降级与重试策略。
- 卷 IO 与容器冷启动在高频文件/命令场景会拉长延迟,可预热容器/镜像、缓存依赖。
- 监控轮询与虚拟显示器事件在弱网下需扩大间隔;前端已实现退避策略但可进一步按可见性暂停。
- 缺失 CI/CD 与自动化测试,建议补充 lint+pytest+Docker build pipeline 以防回归。
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### 附:容器基础镜像
- 终端/工具容器镜像使用 `python:3.11-slim`Debian Bookworm 精简版)为基底,详见 `docker/terminal.Dockerfile:1`。系统包安装了 bash/git/build-essential/ssh/zip/unzip/locales/tzdata/iputils-ping 等,虚拟环境位于 `/opt/agent-venv` 并通过 `PATH` 暴露。该镜像可按需重建以适配额外工具。
---
### 结语
本文覆盖系统结构、运行机制、工具链路、前后端协同、安全与运维要点。若需进一步细化(如 API 载荷示例、时序图、部署脚本、常见故障排查),可在此文档基础上增补对应章节。

677
doc/开题报告.txt Normal file
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@ -0,0 +1,677 @@
基于Docker容器的多用户AI智能体开发平台
开题报告
================================================================================
一、课题背景
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随着大语言模型LLM技术的快速发展AI辅助编程已经成为软件开发领域的重要趋势。GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等商业产品虽然功能强大但存在以下问题
1. 依赖国外服务,存在网络访问和数据安全隐患
2. 商业授权费用高昂如GitHub Copilot每月$10-$20
3. 涉密项目和企业内网环境无法使用
4. 功能受限于产品定位,难以深度定制
同时国内开源大模型生态日益成熟。DeepSeek、Qwen、GLM等模型在性能上已接近甚至超越国外闭源模型且API成本低廉、支持私有化部署。这为开发自主可控的AI辅助工具提供了技术基础。
本人从大二开始探索AI应用开发经历了以下技术演进
1. 初期大二使用TextGen-WebUI在本地运行开源模型完成Python课程的情感分析项目B站/知乎/贴吧评论分析准确率90%+
2. 探索期学习Ollama、LM Studio尝试通过API调用本地模型
3. 突破期大三寒假DeepSeek发布开始使用云端API + Claude辅助编程完成多个项目
4. 成熟期在中科院实习期间因涉密项目无法使用国外AI工具萌生开发自主AI编程助手的想法
本课题即在上述背景下,设计并实现一个"全自主、纯开源、可私有化部署"的AI智能体开发平台。
================================================================================
二、课题目的
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开发一个基于Docker容器隔离的多用户AI智能体系统实现以下核心目标
1. 技术自主性
- 支持所有OpenAI兼容APIDeepSeek、Qwen、GLM等国产模型
- 完全开源,可私有化部署,数据不出本地
- 摆脱对国外商业服务的依赖
2. 功能完整性
- 终端命令执行(支持持久化会话、超时控制)
- 文件操作读取、编辑、搜索、diff补丁
- 对话管理(历史记录、搜索、多对话切换)
- 实时监控资源占用、Token统计
3. 安全隔离性
- 单用户单容器模型,互不干扰
- 沙箱化执行环境,防止恶意代码影响宿主机
- 磁盘配额、资源限制、权限控制
4. 实用性
- 支持涉密项目开发场景
- 降低企业AI工具成本
- 为教学和科研提供实验平台
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三、课题意义
================================================================================
3.1 理论意义
1. 探索AI Agent架构设计
- 研究容器化隔离在AI系统中的应用
- 设计微服务化的子智能体任务调度机制
- 实现推理模型与快速模型的分层调用策略
2. 融合多领域技术
- 将云原生技术Docker与AI应用结合
- 实时通信WebSocket在AI交互中的应用
- 伪终端pexpect在沙箱环境中的工程实践
3.2 实践意义
1. 国产化替代方案
- 为涉密项目提供可用的AI辅助工具
- 降低中小企业AI工具采购成本开源免费 vs 商业订阅)
- 推动国产大模型在实际场景中的应用
2. 教学科研价值
- 为高校提供AI Agent教学实验平台
- 支持多学生并发使用,独立隔离环境
- 可用于AI提示工程、模型对比等研究
3. 技术示范效应
- 展示本地模型部署与云端API的混合架构
- 证明开源技术栈构建企业级AI应用的可行性
- 为同类项目提供架构参考
================================================================================
四、研究现状
================================================================================
4.1 国外商业产品
1. GitHub Copilot微软2021
- 基于OpenAI Codex模型
- 仅支持代码补全和简单生成
- 无法执行终端命令或管理文件系统
- 年费$100-$200
2. CursorAnysphere2023
- 集成多种大模型GPT-4、Claude等
- 支持代码库索引和上下文感知
- 闭源,数据上传云端
- 月费$20
3. Claude CodeAnthropic2024
- 官方CLI工具支持终端交互
- 需要Claude API国内访问受限
- 单用户设计,不支持多租户
4.2 国内产品
1. 通义灵码阿里2023
- 集成Qwen模型
- 功能类似Copilot局限于代码补全
- 云端服务,企业版支持私有化
2. Kimi for Coding月之暗面2024
- 基于Kimi大模型
- 长上下文支持200k tokens
- 网页端为主,缺少本地工具集成
3. 智谱CodeGeeX智谱AI2022
- 开源模型,可本地部署
- 功能较弱,仅支持基础补全
- 无容器隔离和多用户管理
4.3 开源项目
1. Open-WebUI2023
- 支持多模型切换
- 主要面向聊天场景,缺少终端/文件操作
- 无容器隔离机制
2. AutoGPT2023
- 早期AI Agent框架
- 自主任务分解,但稳定性差
- 不支持多用户和资源隔离
4.4 现有方案的不足
1. 商业产品:依赖国外服务,涉密场景不可用
2. 国内产品:功能单一,缺少完整开发环境
3. 开源项目:架构简单,缺少工程化设计
本课题的创新点在于:
- 容器化多用户隔离(同类产品均为单用户)
- 持久化终端 + 完整文件操作(超越代码补全)
- 分层思考模式(平衡性能与成本)
- 子智能体微服务架构(任务并行执行)
================================================================================
五、研究内容
================================================================================
5.1 核心模块设计
1. 用户容器管理User Container Manager
- Docker容器生命周期管理创建、启动、停止、销毁
- 资源配额控制CPU、内存、磁盘限制
- 健康检查与自动回收(空闲超时机制)
- 容器网络隔离与安全配置
2. 持久化终端Persistent Terminal
- 基于pexpect的伪终端实现
- 命令超时控制(避免杀死终端进程)
- 多会话管理支持3个并发终端
- 输出缓冲与快照(循环队列 + 大小限制)
- 交互式程序检测防止vim等程序卡死
3. 容器文件代理Container File Proxy
- 通过docker exec执行内联Python脚本
- 安全路径校验(防止目录遍历攻击)
- 支持读取、写入、搜索、删除、diff补丁等操作
- 字符数限制(防止超大文件撑爆上下文)
4. 对话管理Conversation Manager
- JSON文件存储对话历史
- 元数据索引标题、时间、Token统计
- 全文搜索支持基于SQLite FTS
- 自动保存与增量更新
5. 上下文管理Context Manager
- 动态构建系统提示词(工具定义 + 聚焦文件 + 记忆)
- Token统计与限制检查基于api返回值可回退tiktoken
- 对话历史裁剪保留最近N轮
- 工作区累计统计
6. 思考模式Thinking Mode
- 首次调用使用推理模型DeepSeek Reasoner
- 后续调用使用快速模型DeepSeek Chat
- 思考内容保留与复用(避免重复推理)
- 失败自动回退机制
7. 子智能体Sub-Agent
- HTTP服务通信POST /tasks, GET /tasks/{id}
- 独立工作区references + deliverables
- 任务状态追踪pending/running/completed/failed
- 结果文件自动交付
8. Web服务与前端
- Flask + Socket.IO实时通信
- 用户认证与会话管理
- 文件上传与隔离扫描
- 资源监控面板CPU/内存/磁盘)
- Vue 3单页应用xterm.js终端模拟
5.2 关键技术
1. 容器内文件操作
- 问题docker cp需要临时文件效率低且不安全
- 方案将450行Python脚本内联到docker exec命令中
- 优势:事务性操作、避免宿主机文件泄露
2. 终端超时控制
- 问题kill会终止整个终端进程
- 方案用Linux timeout命令包裹用户命令
- 效果:超时只杀命令,终端会话保持存活
3. diff补丁系统
- 格式:*** Begin Patch / *** End Patch + @@ [id:n]
- 支持:空行追加、中间插入、多行替换
- 校验OLD为空检测、未找到匹配提示
4. 分层思考模式
- 首次调用获取reasoning_content并缓存
- 后续调用沿用思考结果节约30%成本
- 可配置切换间隔THINKING_FAST_INTERVAL
5.3 系统架构
三层架构:
[用户浏览器]
↓ WebSocket (实时双向通信)
[Web服务器] (Flask + Socket.IO)
[业务逻辑层]
├─ WebTerminal (继承MainTerminal)
├─ UserContainerManager (容器管理)
├─ ContextManager (对话/上下文)
└─ UploadQuarantineManager (安全扫描)
[容器层]
├─ Container 1 (用户A的独立环境)
├─ Container 2 (用户B的独立环境)
└─ Container N ...
数据流:
用户输入 → WebSocket → WebTerminal.handle_task →
调用工具FileManager/TerminalManager/SubAgentManager
操作Docker容器 → 返回结果 → 流式推送到前端
================================================================================
六、研究方案
================================================================================
6.1 开发环境
- 操作系统macOS / Linux支持Docker
- 编程语言Python 3.11+
- 容器引擎Docker 24.0+
- 前端框架Vue 3 + Socket.IO Client
- 后端框架Flask 3.0 + Flask-SocketIO
- 数据库SQLite对话搜索
- 模型APIDeepSeek / Qwen / GLMOpenAI兼容接口
6.2 技术路线
阶段一:核心功能实现(已完成)
1. 容器管理模块user_container_manager.py
2. 文件操作模块file_manager.py + container_file_proxy.py
3. 终端管理模块terminal_manager.py + persistent_terminal.py
4. API客户端api_client.py支持流式输出和工具调用
阶段二:对话与上下文管理(已完成)
1. 对话CRUDconversation_manager.py
2. 上下文构建context_manager.py
3. Token统计与限制
4. 聚焦文件管理
阶段三Web服务与前端已完成
1. Flask路由与WebSocket事件web_server.py
2. 用户认证(登录/注册/登出)
3. 文件上传与安全扫描
4. Vue前端界面对话、终端、监控面板
阶段四:高级功能(已完成)
1. 思考模式(首次推理 + 后续快速)
2. 子智能体独立HTTP服务
3. 资源监控(容器统计实时推送)
4. 对话搜索FTS全文索引
阶段五:测试与优化(进行中)
1. 功能测试300+次实际使用测试
2. 边缘情况处理:超时、交互式程序、输出爆炸等
3. 性能优化:缓冲区、分页加载、事件节流
4. 安全加固路径校验、CSRF防护、速率限制
阶段六:文档与答辩(本阶段)
1. 系统架构文档
2. 部署文档Docker Compose
3. API文档工具定义
4. 演示视频录制
5. 答辩PPT准备
6.3 测试方案
由于本系统为实际可用的开发工具,采用"实战测试"策略:
1. 自举测试Dogfooding
- 使用本系统开发本系统自身
- 累计完成300+次真实开发任务
- 发现并修复50+个边缘情况
2. 场景覆盖测试
场景1Python项目开发
- 创建虚拟环境 → 安装依赖 → 运行代码 → 调试错误
- 验证终端持久化、pip安装、异常捕获
场景2前端项目开发
- npm install → npm run dev → 文件热更新
- 验证:命令超时控制、输出缓冲、端口转发
场景3多文件修改
- 搜索关键词 → 批量diff补丁 → 验证修改
- 验证:文件搜索、补丁成功率、错误提示
场景4子智能体任务
- 创建子智能体 → 分配复杂任务 → 等待完成 → 获取交付物
- 验证HTTP通信、工作区隔离、文件交付
场景5长对话
- 连续对话50+轮 → 切换对话 → 搜索历史
- 验证上下文管理、Token统计、对话持久化
3. 压力测试
- 8个并发容器同时运行
- 单容器内3个终端会话
- 监控资源占用CPU < 80%, 内存 < 4GB
4. 安全测试
- 路径遍历攻击测试(../../../etc/passwd
- 命令注入测试(; rm -rf /
- 上传恶意文件测试
- 结果:所有测试均被成功拦截
6.4 评估指标
| 指标 | 目标值 | 实际值 |
|------|--------|--------|
| 代码规模 | > 20,000行 | 41,500行 |
| 功能模块数 | > 15个 | 25个 |
| 并发容器数 | ≥ 5个 | 8个 |
| 响应时间 | < 200ms | < 100ms |
| diff补丁成功率 | > 80% | ~85% |
| 终端命令成功率 | > 95% | ~98% |
| 系统稳定性 | 连续运行24h不崩溃 | 已达成 |
| Token成本 | < ¥0.01/轮 | ~¥0.008/轮 |
================================================================================
七、预期结果
================================================================================
7.1 系统功能(已实现)
1. 核心功能
✅ 用户注册/登录/登出
✅ 自动创建独立Docker容器
✅ 实时对话(打字机效果)
✅ 终端命令执行支持3个并发会话
✅ 文件操作(读/写/搜索/删除/diff补丁
✅ 对话管理(创建/加载/搜索/删除)
✅ 聚焦文件(自动包含在上下文中)
✅ 思考模式(快速/思考/深度思考)
✅ 子智能体(创建/等待/获取结果)
2. 监控功能
✅ 容器资源占用CPU/内存)
✅ 磁盘配额显示(已用/总量)
✅ Token统计对话级 + 工作区累计)
✅ 终端输出实时推送
✅ 工具执行状态反馈
3. 安全功能
✅ 容器隔离(用户间互不影响)
✅ 路径校验(防目录遍历)
✅ CSRF防护
✅ 登录失败锁定5次/300秒
✅ 文件上传隔离扫描
✅ Session过期管理12小时
7.2 技术指标(已达成)
- 代码规模41,500行核心25,000行Python + 35,000行前端
- 模块数量25个功能模块
- 并发能力支持8个用户同时使用
- 响应速度:首屏加载 < 2s交互响应 < 100ms
- 资源占用:单容器内存 < 512MBCPU < 1核
- 稳定性连续运行72小时无崩溃
7.3 创新成果
1. 技术创新
- 容器内文件操作方案避免docker cp开销
- 终端超时控制机制(保持会话存活)
- 分层思考模式(平衡性能与成本)
- 子智能体微服务架构(任务隔离执行)
2. 工程成果
- 完整的开源AI Agent平台可直接投入使用
- 企业级架构设计(容器化 + 微服务 + 实时通信)
- 详细的配置系统18个配置文件灵活调整
- 丰富的工具集30+个AI可调用工具
3. 应用价值
- 可用于涉密项目开发(数据不出本地)
- 可用于高校教学(多学生并发实验)
- 可用于企业内部降低AI工具成本
- 可用于模型研究(对比不同模型效果)
7.4 成果形式
1. 软件系统
- GitHub开源仓库含完整代码
- Docker镜像一键部署
- 部署文档Docker Compose配置
2. 技术文档
- 系统架构设计文档
- 核心模块实现说明
- API接口文档
- 配置项说明文档
3. 演示材料
- 5分钟功能演示视频
- 答辩PPT15-20页
- 典型使用场景截图
4. 学术成果(可选)
- 毕业论文15,000字+
- 技术博客可发表在CSDN/知乎等平台)
================================================================================
八、项目进度安排
================================================================================
由于项目已基本完成,此处回顾实际开发历程:
第1-2周2024年10月
- 需求分析与架构设计
- 技术选型Docker + Flask + Vue
- 搭建基础框架
第3-6周2024年11月
- 实现容器管理模块
- 实现文件操作模块
- 实现终端管理模块(最耗时,处理大量边缘情况)
第7-10周2024年12月
- 实现对话管理模块
- 实现API客户端支持流式输出和工具调用
- 实现上下文管理
第11-14周2025年1月
- 开发Web服务器Flask路由 + WebSocket
- 开发Vue前端界面
- 集成xterm.js终端模拟
第15-16周2025年1月
- 实现思考模式
- 实现子智能体
- 实现资源监控
第17-18周当前
- 功能测试与Bug修复已完成300+次实测)
- 边缘情况处理
- 性能优化
第19-20周2025年2月
- 撰写毕业论文
- 准备答辩材料
- 录制演示视频
================================================================================
九、可行性分析
================================================================================
9.1 技术可行性
1. Docker容器技术成熟
- Docker已是云原生标准文档完善
- Python docker库支持完整的API操作
- 容器隔离机制已被工业界验证
2. 大模型API稳定
- DeepSeek、Qwen等国产模型已商用
- API价格低廉< ¥0.001/1k tokens
- 支持OpenAI标准接口易于切换
3. 前端技术成熟
- Vue 3生态完善Socket.IO久经考验
- xterm.js是业界标准的终端模拟库
- Chart.js等可视化库开箱即用
4. 开源参考丰富
- Open-WebUI提供UI设计参考
- AutoGPT提供Agent架构参考
- Claude Code提供工具设计参考
9.2 经济可行性
1. 开发成本低
- 所有技术栈均为开源免费
- 使用AI辅助编程加速开发
- 个人开发,无人力成本
2. 运行成本低
- 本地部署无服务器费用
- API费用极低DeepSeek: ¥0.001/1k tokens
- 单台16GB内存服务器可支持10+用户
3. 商业价值高
- 可包装为SaaS服务按用户收费
- 可提供企业私有化部署方案
- 可作为模型厂商的示例应用
9.3 应用可行性
1. 需求真实存在
- 涉密项目需要私有化AI工具
- 中小企业无力采购昂贵的商业工具
- 高校教学需要多用户实验平台
2. 用户门槛低
- 提供一键部署脚本Docker Compose
- Web界面操作无需命令行知识
- 详细文档和视频教程
3. 扩展性强
- 插件化工具系统,易于添加新功能
- 支持多种模型切换(只需修改配置)
- 可集成RAG、代码索引等高级功能
================================================================================
十、特色与创新点
================================================================================
10.1 架构创新
1. 容器内文件操作方案
- 传统方案docker cp → 宿主操作 → docker cp3次IO
- 本项目docker exec + 内联Python脚本1次IO
- 优势:避免临时文件、事务性操作、安全性更高
2. 终端超时控制机制
- 传统方案kill信号杀死整个进程终端会话丢失
- 本项目timeout命令包裹用户命令只杀命令保持终端
- 优势:会话持久化、用户体验好
3. 分层思考模式
- 商业产品:全程使用单一模型
- 本项目:首次推理模型 + 后续快速模型
- 优势平衡质量与成本节约30%费用
10.2 功能特色
1. 真正的多用户支持
- 现有AI工具大多为单用户设计
- 本项目:独立容器 + 独立上下文 + 资源配额
- 适用场景:团队协作、教学平台、企业内部
2. 完整的开发环境
- Copilot/Cursor仅代码补全
- 本项目:终端 + 文件 + 对话 + 监控
- 可替代VS Code + 终端 + ChatGPT网页的组合操作
3. 私有化部署友好
- 商业产品:云端服务,数据上传
- 本项目:本地部署,数据不出内网
- 适用场景:涉密项目、企业内网
10.3 技术深度
1. 边缘情况处理完善
- 交互式程序检测vim、sudo等
- 输出爆炸防护(/dev/urandom等
- 僵尸进程清理
- 编码错误处理UTF-8/GBK混合
2. 性能优化细致
- 终端输出循环缓冲deque
- 对话列表分页加载
- 容器统计缓存30秒TTL
- WebSocket事件节流
3. 安全设计周全
- 路径越界检查resolve + startswith
- CSRF令牌验证
- 登录失败锁定
- 文件上传隔离扫描
- Session安全配置
================================================================================
十一、总结
================================================================================
本课题设计并实现了一个"基于Docker容器的多用户AI智能体开发平台",核心特点是:
1. 技术自主:支持国产开源模型,可私有化部署
2. 功能完整:覆盖终端、文件、对话、监控全流程
3. 架构先进:容器化隔离 + 微服务 + 实时通信
4. 安全可靠:沙箱执行 + 权限控制 + 资源配额
5. 工程量大41,500行代码25个功能模块
项目已完成核心开发和300+次实战测试,验证了架构设计的合理性和功能实现的稳定性。可直接应用于涉密项目开发、企业内部使用、高校教学实验等场景,具有重要的实用价值。
相比同类产品,本项目在容器化隔离、终端持久化、思考模式、子智能体等方面具有明显创新,达到了企业级应用的工程标准。
作为本科毕业设计,本项目在技术深度、代码规模、架构设计、实用价值等方面均超出信息管理与信息系统专业的平均水平,体现了跨学科融合能力和工程实践能力。
================================================================================
参考文献(可选)
================================================================================
[1] OpenAI. GPT-4 Technical Report[R]. 2023.
[2] Anthropic. Introducing Claude Code[EB/OL]. https://claude.ai/code, 2024.
[3] 李鲁鲁, 王刚. DeepSeek-V3技术报告[R]. 2024.
[4] Docker Inc. Docker Documentation[EB/OL]. https://docs.docker.com, 2024.
[5] 阿里云. 通义千问大模型技术白皮书[R]. 2023.
[6] GitHub. GitHub Copilot: Your AI pair programmer[EB/OL]. 2021.
[7] 智谱AI. CodeGeeX: A Multilingual Code Generation Model[R]. 2022.
[8] AutoGPT. An experimental open-source attempt to make GPT-4 autonomous[EB/OL]. 2023.
[9] Flask. Flask Web Development Framework[EB/OL]. https://flask.palletsprojects.com, 2024.
[10] Vue.js. The Progressive JavaScript Framework[EB/OL]. https://vuejs.org, 2024.
================================================================================
附录:技术术语表
================================================================================
AI Agent - 能够自主执行任务的智能体程序
LLM - Large Language Model大语言模型
Docker - 容器化平台,用于隔离应用运行环境
WebSocket - 双向实时通信协议
pexpect - Python库用于控制交互式程序
diff补丁 - 文本差异修改格式,用于精确修改文件
Token - 大模型的最小处理单位约0.75个英文单词
思考模式 - 使用推理模型进行深度思考的调用方式
子智能体 - 独立运行的辅助AI处理子任务
容器隔离 - 通过操作系统虚拟化技术实现进程隔离
OpenAI兼容API - 遵循OpenAI接口规范的API实现
私有化部署 - 在用户自己的服务器上部署,数据不出本地
================================================================================
文档说明
================================================================================
本文档编写时间2025年1月
文档版本v1.0
项目状态:核心功能已完成,测试中
预计答辩时间2025年2月
联系方式:[填写你的邮箱/GitHub]
项目地址:[填写GitHub仓库地址]
文档最后更新2025-01-05

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@ -0,0 +1,267 @@
# 答辩 PPT大纲与逐页内容基于 `doc/TECH_DOC.md` + `doc/开题报告.txt`
> 目标:给你一个“可直接照着做 PPT”的逐页脚本。
> 建议页数:**18 页**(答辩 812 分钟可控;如需 15/20 页我也可以再压缩/扩展)。
> 你需要自行补充:系统截图(登录/聊天/终端/文件/监控/虚拟显示器/管理员面板)、架构图(可用 draw.io
---
## 0. PPT 叙事主线(建议)
1) **为什么做**:涉密/内网 + 成本 + 可控性痛点
2) **做了什么**Docker 多用户隔离的 AI 开发平台(终端/文件/对话/监控一体)
3) **怎么做**:后端编排 + 容器执行层 + 前端实时交互 + 监控与安全
4) **做得怎么样**:指标/实战测试/稳定性
5) **还能怎么做更好**:生产化补齐项(安全/DB/CI/伸缩)
---
## 1. 页面总览(大纲)
1. 标题页
2. 背景与痛点
3. 目标与需求(四大目标)
4. 研究现状对比与创新点
5. 系统总体架构(三层/数据流)
6. 运行时拓扑(宿主机 + 多容器)
7. 后端核心终端编排与会话MainTerminal/WebTerminal
8. 核心模块 1用户容器管理UserContainerManager
9. 核心模块 2容器文件代理Container File Proxy
10. 核心模块 3持久化终端与超时控制Persistent Terminal
11. 上下文构建与对话管理Context/Conversation Manager
12. 分层思考模式fast/thinking/deep
13. 子智能体机制Sub-Agent
14. 前端架构与虚拟显示器回放Vue + Monitor
15. 安全与权限模型CSRF/限流/上传隔离/容器隔离)
16. 监控与日志CPU/内存/网速/磁盘/Token
17. 评估指标与实战测试结果(表格 + 数据)
18. 总结与展望(贡献/局限/下一步)
---
## 2. 逐页内容(每页可直接做成 PPT
### 第 1 页:标题页
**标题**:基于 Docker 容器的多用户 AI 智能体开发平台
**副标题**:自主可控、可私有化部署、支持 OpenAI 兼容国产模型
**作者/学校/专业/导师/日期**:按你的信息填写
**建议配图**:系统主界面截图(聊天 + 终端 + 资源面板同屏),或一张“浏览器 + 容器”的示意图。
**讲稿要点1015 秒)**:一句话定义:这是一个“多用户隔离 + 全工具链”的 AI 编程/开发助手平台。
---
### 第 2 页:背景与痛点(为什么要做)
**标题**课题背景AI 辅助编程的现实痛点
**内容要点**
- 商业产品强但有问题:国外服务依赖、内网/涉密不可用、费用高、难定制
- 国产模型生态成熟DeepSeek/Qwen/GLM 等具备商用性能与更低成本,支持私有化
- 需求场景明确:涉密项目、企业内网、高校教学多用户实验
**建议配图**对比表Copilot/Cursor/Claude Code vs 本项目)。
**讲稿要点**:强调“不是再做一个聊天网页”,而是“可执行、可隔离、可监控”的开发平台。
---
### 第 3 页:目标与需求(做成什么样)
**标题**:课题目的:四大目标
**内容要点(四象限)**
1) 技术自主OpenAI 兼容 API可私有化部署
2) 功能完整:终端/文件/对话管理/监控
3) 安全隔离:单用户单容器、配额限制、沙箱化文件与命令
4) 实用性:涉密开发、降低企业成本、教学平台
**建议配图**:四象限图或 checklist。
**讲稿要点**:这四点对应后面四条主线:架构、工具、隔离、安全与监控。
---
### 第 4 页:研究现状与创新点(你做的“新”在哪里)
**标题**:研究现状与不足 → 本项目创新点
**对比要点**
- Copilot/灵码:主要是补全,缺少终端/文件/多租户
- Cursor/Claude Code工具更强但闭源/云端/单用户或国内受限
- 开源 AutoGPT/Open-WebUI偏聊天/框架,工程化与隔离不足
**本项目创新点(落地型)**
- 多用户隔离:单用户单容器 + 资源配额
- 工具完整:持久化终端 + 文件代理 + 对话管理 + 监控
- 分层思考模式:推理模型首轮 + 快速模型后续(节省成本)
- 子智能体并行:任务拆分与交付
**讲稿要点**:把“创新”说成“可验证的工程机制”,而不是抽象概念。
---
### 第 5 页:系统总体架构(概览)
**标题**:总体架构:浏览器 → Web 服务器 → 业务逻辑 → 容器层
**内容要点**(建议画图):
- 前端Vue SPA + Socket.IO Client
- Web ServerFlask + Socket.IO鉴权、API、事件
- 业务层WebTerminal/MainTerminal、ContextManager、UserContainerManager、UploadQuarantineManager
- 容器层:每用户一个容器,执行命令与文件操作
**讲稿要点**:解释“工具调用并不在宿主机直接执行”,而是通过容器代理统一落地。
---
### 第 6 页:运行时拓扑(多用户隔离如何工作)
**标题**:运行时拓扑:单机多用户、多容器并发
**内容要点**
- 用户登录 → 创建/复用容器 → 挂载用户工作区project/data/logs
- 宿主机仅运行 Web 服务与调度,执行尽量在容器内完成
- 并发上限:最多 N 个活跃容器(配置项 `MAX_ACTIVE_USER_CONTAINERS`
**建议配图**:宿主机盒子 + N 个容器盒子,每个容器挂载各自 workspace。
**讲稿要点**:突出横向隔离:用户 A 无法看到用户 B 的文件/进程。
---
### 第 7 页后端核心终端编排与会话MainTerminal/WebTerminal
**标题**:后端核心:统一编排层
**内容要点**
- CLI 与 Web 共用核心:`core/main_terminal.py`
- Web 版继承:`core/web_terminal.py`,增加消息回调与自动加载/创建对话
- 统一处理运行模式fast/thinking/deep、工具分类开关、聚焦文件、Todo/记忆、子代理状态
**建议配图**类关系简图WebTerminal → MainTerminal → modules/utils/config。
**讲稿要点**:强调“核心逻辑只写一套”,降低维护成本。
---
### 第 8 页:核心模块 1用户容器管理UserContainerManager
**标题**:容器生命周期管理(按用户)
**内容要点**
- 创建/复用/回收:`ensure_container` / `release_container`
- 资源限制CPU/内存/网络/卷挂载路径;容器上限与资源繁忙提示
- 状态采集:支持 `docker stats/inspect` 汇报到监控
**建议配图**时序图login → ensure_container → handlelogout/idle → release。
**可讲实现细节**
- 容器模式与回退docker 不可用时可回退 host可配置 require 强制失败)
- 容器命名与记录:保存 container_name/container_id/last_active
---
### 第 9 页:核心模块 2容器文件代理Container File Proxy
**标题**:容器内文件操作:安全、低开销
**内容要点**
- 方案:`docker exec` 执行内联 Python 脚本(避免 `docker cp` 往返与临时文件)
- 安全:路径解析 `resolve` + 前缀检查,阻止目录遍历;限制文件大小与行范围
- 功能create/read/write/rename/delete、读片段、可扩展 diff/搜索)
**建议配图**:对比图:传统 docker cp 三次 IO vs exec 一次 IO。
**讲稿要点**:把“效率 + 安全”作为这页核心论点。
---
### 第 10 页:核心模块 3持久化终端与超时控制
**标题**:持久化终端:多会话 + 输出缓冲 + 超时不杀会话
**内容要点**
- 多终端会话管理:`modules/terminal_manager.py`(最大会话数、快照行数/字符上限)
- 持久化终端:`modules/persistent_terminal.py`(读写线程、输出队列、循环缓冲、回显检测)
- 一次性工具命令:`modules/terminal_ops.py` + `modules/toolbox_container.py`(专用工具容器,避免状态污染)
**建议配图**终端会话结构图session → process → output buffer
**讲稿要点**:强调工程难点:交互式程序、输出爆炸、超时机制(只杀命令不杀终端)。
---
### 第 11 页:上下文构建与对话管理
**标题**ContextManager把“可用信息”组装给模型
**内容要点**
- 对话持久化:`utils/conversation_manager.py`(对话文件 + index支持重建索引与容错
- 上下文来源历史消息、工具结果、聚焦文件、Todo/记忆、资源限额、个性化偏好
- Token 统计:对话级 + 工作区累计(写入 `token_totals.json`
**建议配图**上下文拼装示意System prompt + tools + focused files + history + memory/todo。
**讲稿要点**:说明为什么需要“聚焦文件”:让模型稳定获取关键代码片段,减少无关信息。
---
### 第 12 页分层思考模式fast / thinking / deep
**标题**:分层思考模式:质量/速度/成本的平衡
**内容要点**
- fast快速响应适合简单问题
- thinking推理更充分适合复杂任务
- deep更强推理/更长思考(用于难题)
- 机制:首轮推理结果缓存,后续复用(节约成本;可配置切换间隔 `THINKING_FAST_INTERVAL`
**建议配图**:模式切换流程图或对比表(质量/成本/延迟)。
**讲稿要点**:把“成本控制”说成一个可量化的工程机制,而不是主观感受。
---
### 第 13 页子智能体机制Sub-Agent
**标题**:子智能体:任务并行与交付
**内容要点**
- 主智能体负责编排与拆分;子智能体负责执行子任务并返回交付物
- 生命周期create → wait → close状态pending/running/completed/failed
- 隔离独立工作区references/deliverables避免污染主会话
**建议配图**:主/子代理协作图(任务拆分、并行、合并结果)。
**讲稿要点**:突出价值:复杂任务“可并行”,主对话更清晰。
---
### 第 14 页:前端架构与虚拟显示器回放
**标题**Vue 前端:实时交互 + 可视化回放
**内容要点**
- SPAVue3 + Pinia + Socket.IO Client
- 状态域聊天、工具、monitor、resource、files、upload、policy、subAgent 等
- 虚拟显示器:`static/src/components/chat/monitor/*`,将工具执行过程转为可回放动画(指针/窗口/右键/进度气泡)
**建议配图**:虚拟显示器截图 + 简单事件流tool event → store → MonitorDirector
**讲稿要点**:强调“可解释性/可观测性”:用户能看到智能体“在做什么”。
---
### 第 15 页:安全与权限模型
**标题**:安全设计:多层防护(容器 + Web 安全 + 上传隔离)
**内容要点**
- 容器隔离:单用户单容器,配额限制,宿主机不直接执行用户命令
- Web 安全CSRF token、登录失败锁定/限流、Session 过期
- 上传安全:隔离区暂存 + 后缀/大小校验 + 可选 ClamAV 扫描 + 审计日志
- 路径安全:`resolve` + 越界检查,阻止 `../../../`
**建议配图**:安全“洋葱模型”图(外层 Web → 内层容器 → 文件代理)。
**讲稿要点**:同时说明局限:仍需进一步收紧 CORS、移除硬编码密钥等生产化事项下一页或总结提
---
### 第 16 页:监控与日志(可观测性)
**标题**:可观测性:资源 + Token + 审计日志
**内容要点**
- 容器监控CPU/内存/网络 IO采样写入 `logs/container_stats.log`,前端计算网速并展示
- 磁盘配额:项目已用/上限/百分比(轮询,退避策略)
- Token 统计:当前上下文 + 对话累计 + 工作区累计
- 审计:上传扫描日志按用户分文件记录
**建议配图**资源面板截图CPU/内存/网速/存储/Token
**讲稿要点**:强调这是“教学/企业可用”的关键:管理员能看到资源与风险点。
---
### 第 17 页:评估指标与实战测试结果
**标题**:评估与验证:实战测试 + 指标达成
**建议一张表 + 一张要点**
- 代码规模:约 41,500 行模块数25+
- 并发能力8 个容器;单容器 3 个终端会话
- 响应:交互响应 < 100ms本地条件下
- 成功率diff 补丁 ~85%;终端命令 ~98%
- 稳定性:连续运行 72h 无崩溃300+ 次 dogfooding
- 安全测试:路径遍历/命令注入/恶意上传均拦截
**建议配图**:一页“指标表格”,或“雷达图/柱状图”。
**讲稿要点**:把“测过/跑过/能用”说清楚,体现工程完成度。
---
### 第 18 页:总结与展望
**标题**:总结与下一步
**总结(贡献点)**
- 多用户容器隔离的 AI 开发平台(端到端可运行)
- 文件代理 + 持久化终端 + 对话上下文 + 监控面板形成闭环
- 分层思考模式与子智能体增强复杂任务能力
**局限(坦诚但可控)**
- 安全基线仍需生产化密钥治理、CORS 收紧、日志脱敏、DB/权限细化)
- 可扩展性:后端可拆分执行层/引入任务队列与多 worker
**下一步**(可选):
- 数据库化(用户/会话/审计、CI/CD、镜像漏洞扫描、RAG/代码索引、rootless/gVisor 等
**建议配图**Roadmap 时间线(短期/中期/长期)。
**讲稿要点**:以“可落地的下一步”收尾,体现工程规划能力。
---
## 3. 你需要准备的素材清单(做 PPT 前先收集)
1) 截图:登录页、聊天页、终端页、文件管理、上传、资源面板、虚拟显示器、管理员策略页
2) 结构图:总体架构、运行时拓扑、工具调用时序、子智能体协作图
3) 数据:并发容器/终端数量、成功率、72h 稳定性、token 成本(用你真实运行数据替换“目标值/示例值”)
4) 演示脚本:一条典型任务(搜索→修改文件→运行命令→展示监控/回放)
---
## 4. 版本说明
- 生成时间2026-01-05
- 依据文件:`doc/TECH_DOC.md`、`doc/开题报告.txt`

View File

@ -14,6 +14,7 @@ from pathlib import Path
from typing import Dict, Any, Tuple
from config.paths import ADMIN_POLICY_FILE
from modules.custom_tool_registry import CustomToolRegistry, build_default_tool_category
# 可用的模型 key与前端、model_profiles 保持一致)
ALLOWED_MODELS = {"kimi", "deepseek", "qwen3-max", "qwen3-vl-plus"}
@ -142,6 +143,7 @@ def save_scope_policy(target_type: str, target_value: str, config: Dict[str, Any
def _collect_categories_with_overrides(overrides: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
"""从 override 字典生成 {id: {label, tools, default_enabled}}"""
from core.tool_config import TOOL_CATEGORIES # 延迟导入避免循环
registry = CustomToolRegistry()
base: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
key: {
@ -153,6 +155,17 @@ def _collect_categories_with_overrides(overrides: Dict[str, Any]) -> Dict[str, D
for key, cat in TOOL_CATEGORIES.items()
}
# 注入自定义工具分类(动态)
custom_cat = build_default_tool_category()
custom_cat_id = custom_cat.get("id", "custom")
custom_tools = [item.get("id") for item in registry.list_tools() if item.get("id")]
base[custom_cat_id] = {
"label": custom_cat.get("label", "自定义工具"),
"tools": custom_tools,
"default_enabled": True,
"silent_when_disabled": False,
}
remove_ids = set(overrides.get("remove_categories") or [])
for rid in remove_ids:
base.pop(rid, None)
@ -212,17 +225,30 @@ def get_effective_policy(username: str | None, role: str | None, invite_code: st
def describe_defaults() -> Dict[str, Any]:
"""返回默认(未覆盖)工具分类,用于前端渲染。"""
from core.tool_config import TOOL_CATEGORIES
registry = CustomToolRegistry()
categories = {
key: {
"label": cat.label,
"tools": list(cat.tools),
"default_enabled": bool(cat.default_enabled),
"silent_when_disabled": getattr(cat, "silent_when_disabled", False),
}
for key, cat in TOOL_CATEGORIES.items()
}
# 自定义工具分类
custom_cat = build_default_tool_category()
custom_cat_id = custom_cat.get("id", "custom")
categories[custom_cat_id] = {
"label": custom_cat.get("label", "自定义工具"),
"tools": [item.get("id") for item in registry.list_tools() if item.get("id")],
"default_enabled": True,
"silent_when_disabled": False,
}
return {
"categories": {
key: {
"label": cat.label,
"tools": list(cat.tools),
"default_enabled": bool(cat.default_enabled),
"silent_when_disabled": getattr(cat, "silent_when_disabled", False),
}
for key, cat in TOOL_CATEGORIES.items()
},
"categories": categories,
"models": sorted(list(ALLOWED_MODELS)),
"ui_block_keys": UI_BLOCK_KEYS,
}

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@ -0,0 +1,102 @@
"""自定义工具执行器(仅 Python 低代码模板)。"""
from __future__ import annotations
import string
from typing import Dict, Any, Optional
from modules.custom_tool_registry import CustomToolRegistry
# 默认超时时间(秒)
DEFAULT_CUSTOM_TOOL_TIMEOUT = 30
class SafeFormatter(string.Formatter):
"""防止缺失键时报错,便于友好提示。"""
def __init__(self, args: Dict[str, Any]):
super().__init__()
self.args = args
def get_value(self, key, args, kwargs):
if isinstance(key, str):
if key in kwargs:
return kwargs[key]
if key in self.args:
return self.args[key]
return super().get_value(key, args, kwargs)
class CustomToolExecutor:
"""根据 registry 定义运行 Python 代码模板。"""
def __init__(self, registry: CustomToolRegistry, terminal_ops):
self.registry = registry
self.terminal_ops = terminal_ops
async def run(self, tool_id: str, arguments: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
tool = self.registry.get_tool(tool_id)
if not tool:
return {"success": False, "error": f"未找到自定义工具: {tool_id}"}
exec_conf = tool.get("execution") or {}
if exec_conf.get("type") not in {None, "python"}:
return {"success": False, "error": "当前仅支持 python 执行类型"}
code_template = exec_conf.get("code_template") or tool.get("execution_code") or tool.get("code_template")
if not code_template:
return {"success": False, "error": "自定义工具缺少 code_template"}
timeout = exec_conf.get("timeout") or tool.get("timeout") or DEFAULT_CUSTOM_TOOL_TIMEOUT
# 用 string.Formatter 填充模板;缺失字段会抛出 KeyError便于定位
try:
formatter = SafeFormatter(arguments or {})
rendered = formatter.format(code_template, **(arguments or {}))
except KeyError as exc:
return {
"success": False,
"error": f"缺少必填参数: {exc}",
"missing": str(exc),
"tool_id": tool_id,
}
except Exception as exc:
return {"success": False, "error": f"模板渲染失败: {exc}", "tool_id": tool_id}
# 执行 python 代码
result = await self.terminal_ops.run_python_code(rendered, timeout=timeout)
result["custom_tool"] = True
result["tool_id"] = tool_id
result["code_rendered"] = rendered
result.setdefault("message", result.get("output") or "已执行自定义工具")
# 返回层(可选)
return_conf = tool.get("return") or tool.get("return_config") or {}
result = self._apply_return_layer(result, return_conf)
return result
@staticmethod
def _apply_return_layer(result: Dict[str, Any], return_conf: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
if not isinstance(return_conf, dict) or not return_conf:
return result
output = result.get("output") or ""
stderr = result.get("stderr") or ""
return_code = result.get("return_code")
# 截断
trunc_limit = return_conf.get("truncate")
if isinstance(trunc_limit, int) and trunc_limit > 0 and len(output) > trunc_limit:
output = output[:trunc_limit]
result["truncated"] = True
result["output"] = output
template = return_conf.get("template")
if isinstance(template, str) and template.strip():
try:
msg = template.format(
output=output,
stderr=stderr,
return_code=return_code,
tool_id=result.get("tool_id"),
)
result["message"] = msg
except Exception:
pass
return result

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@ -0,0 +1,4 @@
import { createApp } from 'vue';
import CustomToolsApp from './CustomToolsApp.vue';
createApp(CustomToolsApp).mount('#custom-tools-app');

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@ -504,6 +504,28 @@
<p class="admin-monitor-hint">新窗口开启不打断当前对话与配置</p>
</div>
</div>
<div class="admin-monitor-panel secondary">
<div class="admin-monitor-heading">
<p class="admin-monitor-eyebrow">自定义工具</p>
<div class="admin-monitor-title-row">
<h3>自定义工具管理</h3>
<span class="admin-monitor-chip alt">低代码 · Python</span>
</div>
<p class="admin-monitor-desc">在线创建/编辑 definition.jsonexecution.pyreturn.jsonmeta.json保存后自动生效</p>
</div>
<div class="admin-monitor-highlights">
<span class="admin-monitor-tag">仅管理员可见</span>
<span class="admin-monitor-tag">容器内执行</span>
<span class="admin-monitor-tag">无需重启</span>
<span class="admin-monitor-tag">三层拆分</span>
</div>
<div class="admin-monitor-actions">
<button type="button" class="admin-monitor-button" @click="openCustomTools">
打开自定义工具
</button>
<p class="admin-monitor-hint">新窗口打开 /admin/custom-tools 页面</p>
</div>
</div>
</section>
</transition>
</div>
@ -731,6 +753,11 @@ const openAdminPanel = () => {
personalization.closeDrawer();
};
const openCustomTools = () => {
window.open('/admin/custom-tools', '_blank', 'noopener');
personalization.closeDrawer();
};
// ===== =====
import { useTheme } from '@/utils/theme';
import type { ThemeKey } from '@/utils/theme';
@ -768,9 +795,10 @@ const applyThemeOption = (theme: ThemeKey) => {
<style scoped>
.admin-monitor-page {
display: flex;
flex-direction: column;
gap: 16px;
align-items: center;
justify-content: center;
min-height: 280px;
min-height: 320px;
padding: 12px 0 24px;
}
@ -787,6 +815,10 @@ const applyThemeOption = (theme: ThemeKey) => {
gap: 18px;
}
.admin-monitor-panel.secondary {
background: linear-gradient(145deg, rgba(255, 255, 255, 0.96), rgba(247, 243, 234, 0.92));
}
.admin-monitor-heading {
display: flex;
flex-direction: column;

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@ -69,6 +69,20 @@ def format_read_file_result(result_data: Dict[str, Any]) -> str:
def format_tool_result_for_context(function_name: str, result_data: Any, raw_text: str = "") -> str:
"""根据工具名称输出纯文本摘要,必要时附加关键信息。"""
# 自定义工具统一格式
if isinstance(result_data, dict) and result_data.get("custom_tool"):
tool_id = result_data.get("tool_id") or function_name
success = result_data.get("success")
status = "成功" if success else "失败"
message = result_data.get("message") or result_data.get("summary") or ""
output = result_data.get("output") or ""
parts = [f"[自定义工具] {tool_id} 执行{status}"]
if message:
parts.append(str(message))
if output:
parts.append(str(output))
return "\n".join(parts).strip() or raw_text
if function_name == "read_file" and isinstance(result_data, dict):
return format_read_file_result(result_data)