🖥️ Agent OS Kernel

AI Agent 的操作系统内核

English | 中文 | 宣言 | 文档 | 示例

受到《AI Agent 的操作系统时刻》启发，尝试填补 Agent 生态中"缺失的内核"

🦀 Rust 重构版本已上线 · 分支 rust-refactor-v3 · 快速开始

📋 目录

📖 项目起源
🎯 核心洞察
📚 项目文档
🚀 快速开始
🏗️ 架构设计
📁 项目结构
✨ 核心特性
🇨🇳 中国模型支持
🔧 常用 MCP 服务器
🏗️ AIOS 参考架构
🔗 相关资源
📊 项目统计
📄 许可证

📖 项目起源

2025 年，编程 Agent 大爆发。Claude Code、Manus 等产品展示了 AI Agent 的惊人能力。但仔细观察，你会发现一个惊人的事实：它们的底层操作极其 "原始"。

Agent 直接操作文件系统和终端，依赖"信任模型"而非"隔离模型"。这就像 1980 年代的 DOS ——没有内存保护，没有多任务，没有标准化的设备接口。

Agent OS Kernel 正是为了填补这个"缺失的内核"而生。

🎯 核心洞察

传统计算机	Agent 世界	核心挑战	Agent OS Kernel 解决方案
CPU	LLM	如何高效调度推理任务？	抢占式调度 + 资源配额管理
RAM	Context Window	如何管理有限的上下文窗口？	虚拟内存式上下文管理
Disk	Database	如何持久化状态？	PostgreSQL 五重角色
Process	Agent	如何管理生命周期？	真正的进程管理
Device Driver	Tools	如何标准化工具调用？	MCP + Agent-Native CLI
Security	Sandbox	如何保障安全？	沙箱 + 可观测性 + 审计

📚 项目文档

架构设计
API 参考
最佳实践
分布式部署
Development Plans
AIOS 分析 - AIOS 深度分析文档
INSPIRATION.md - GitHub 项目灵感收集

🚀 快速开始

安装

pip install agent-os-kernel

基础示例

from agent_os_kernel import AgentOSKernel

kernel = AgentOSKernel()

# 创建 Agent
agent_pid = kernel.spawn_agent(
    name="CodeAssistant",
    task="帮我写一个 Python 爬虫",
    priority=30
)

# 运行内核
kernel.run(max_iterations=10)

# 查看系统状态
kernel.print_status()

🏗️ 架构设计

+----------------------------------------------------------------+
|                        Agent Applications                        |
| (CodeAssistant | ResearchAgent | DataAnalyst...)                 |
+----------------------------------------------------------------+
                                |
                                v
+----------------------------------------------------------------+
|                      [ Agent OS Kernel ]                        |
+----------------------------------------------------------------+
|  +------------------+------------------+------------------+     |
|  |     Context      |     Process     |       I/O        |     |
|  |     Manager      |    Scheduler    |     Manager     |     |
|  +------------------+------------------+------------------+     |
|  +------------------+------------------+------------------+     |
|  | Storage Layer (PostgreSQL) | Learning Layer (Self-Learning)| |
|  +------------------+------------------+------------------+     |
+----------------------------------------------------------------+
                                |
                                v
+----------------------------------------------------------------+
|                     [ Hardware Resources ]                        |
|             LLM APIs | Vector DB | MCP Servers                  |
+----------------------------------------------------------------+

📁 项目结构

Agent-OS-Kernel/
├── agent_os_kernel/          # 核心代码
│   ├── kernel.py            # 主内核
│   ├── core/                # 核心子系统
│   │   ├── context_manager.py  # 虚拟内存管理
│   │   ├── scheduler.py        # 进程调度
│   │   ├── storage.py          # 持久化存储
│   │   ├── security.py         # 安全子系统
│   │   ├── metrics.py          # 性能指标
│   │   ├── plugin_system.py    # 插件系统
│   │   └── learning/          # 自学习系统
│   │       ├── trajectory.py   # 轨迹记录
│   │       └── optimizer.py     # 策略优化
│   ├── llm/                 # LLM Provider
│   │   ├── provider.py       # 抽象层
│   │   ├── factory.py        # 工厂模式
│   │   ├── openai.py         # OpenAI
│   │   ├── anthropic.py      # Anthropic Claude
│   │   ├── deepseek.py       # DeepSeek 🇨🇳
│   │   ├── kimi.py          # Kimi 🇨🇳
│   │   ├── minimax.py       # MiniMax 🇨🇳
│   │   ├── qwen.py          # Qwen 🇨🇳
│   │   ├── ollama.py         # Ollama (本地)
│   │   └── vllm.py          # vLLM (本地)
│   ├── tools/               # 工具系统
│   │   ├── registry.py      # 工具注册表
│   │   ├── base.py          # 工具基类
│   │   └── mcp/             # MCP 协议
│   │       ├── client.py
│   │       └── registry.py
│   └── api/                  # Web API
│       ├── server.py         # FastAPI 服务
│       └── static/           # Vue.js 管理界面
├── tests/                   # 测试用例 (9+ 文件)
├── examples/                # 示例代码 (13+ 文件)
│   ├── basic_usage.py
│   ├── agent_spawning.py
│   ├── mcp_integration.py   # MCP 示例
│   ├── advanced_workflow.py # 工作流示例
│   └── agent_learning.py    # 自学习示例
├── docs/                    # 文档 (14+ 份)
│   ├── architecture.md
│   ├── api-reference.md
│   ├── distributed-deployment.md
│   └── best-practices.md
├── scripts/                 # CLI 工具
│   └── kernel-cli          # 交互式 CLI
├── development-docs/       # 开发计划
│   ├── 3DAY_PLAN.md
│   └── ITERATION_PLAN.md
├── config/config.example.yaml      # 配置模板
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── Makefile
└── pyproject.toml

✨ 核心特性

🧠 内存管理：虚拟内存式上下文

上下文页面（Page）：将长上下文分割为固定大小的页面
缺页中断（Page Fault）：访问不在内存中的页面时自动从数据库加载
页面置换（Page Replacement）：LRU + 重要性 + 语义相似度多因素评分
KV-Cache 优化：静态内容前置，动态内容按访问频率排序

from agent_os_kernel import ContextManager

cm = ContextManager(max_context_tokens=128000)

# 分配页面
page_id = cm.allocate_page(
    agent_pid="agent-1",
    content="大量上下文内容...",
    importance=0.8
)

# 获取优化后的上下文
context = cm.get_agent_context(agent_pid="agent-1")

💾 外存：PostgreSQL 五重角色

角色	功能	类比
长期记忆存储	对话历史、学到的知识	海马体
状态持久化	Checkpoint/快照、任务状态	硬盘
向量索引	语义检索、pgvector	页表
协调服务	分布式锁、任务队列	IPC 机制
审计日志	所有操作的不可篡改记录	黑匣子

from agent_os_kernel import StorageManager

storage = StorageManager.from_postgresql(
    "postgresql://user:pass@localhost/agent_os",
    enable_vector=True
)

# 向量语义搜索
results = storage.semantic_search(
    query="用户之前提到的需求",
    limit=5
)

⚡ 进程管理

并发调度：优先级 + 时间片 + 抢占式调度
状态持久化：Agent 崩溃后从断点恢复
进程间通信：Agent 之间的状态同步
优雅终止：安全退出而非 kill -9

from agent_os_kernel import AgentOSKernel

kernel = AgentOSKernel()

# 创建 Agent
agent_pid = kernel.spawn_agent(
    name="DBA_Agent",
    task="监控数据库健康状态",
    priority=10
)

# 从检查点恢复
new_pid = kernel.restore_checkpoint(checkpoint_id)

🔧 多 LLM Provider 支持

from agent_os_kernel.llm import LLMProviderFactory, LLMConfig

factory = LLMProviderFactory()

# 创建不同 Provider
providers = [
    ("OpenAI", "gpt-4o"),
    ("DeepSeek", "deepseek-chat"),
    ("Kimi", "kimi-k2.5"),  # 或 moonshot-v1 系列
    ("Qwen", "qwen-turbo"),
    ("Ollama", "qwen2.5:7b"),  # 本地
    ("vLLM", "Llama-3.1-8B"),  # 本地
]

for name, model in providers:
    provider = factory.create(LLMConfig(
        provider=name.lower(),
        model=model
    ))

🧠 自学习系统

from agent_os_kernel.core.learning import TrajectoryRecorder, AgentOptimizer

🔄 工作流引擎

基于 DAG 的工作流编排引擎，支持并行/串行任务执行：

from agent_os_kernel import WorkflowEngine, Workflow

engine = WorkflowEngine(max_concurrent=10)
workflow = await engine.create_workflow("数据处理流程")
await engine.execute(workflow)

📡 事件总线

发布/订阅模式的事件驱动架构：

from agent_os_kernel.core import EventBus, EventPriority

bus = EventBus()
bus.subscribe("agent.started", handler)
await bus.publish("agent.started", {"agent_id": "agent-001"})

🛡️ 熔断器

保护系统免受级联故障影响：

from agent_os_kernel.core import CircuitBreaker, CircuitConfig

breaker = CircuitBreaker("api", CircuitConfig(failure_threshold=5))
await breaker.call(unstable_api)

📊 指标收集器

生产级别的指标收集和 Prometheus 导出：

from agent_os_kernel.core import MetricsCollector

collector = MetricsCollector()
collector.counter("requests", 1)
collector.gauge("memory", 512)

🏊 Agent 池

Agent 实例复用，提高性能：

from agent_os_kernel.core import AgentPool

pool = AgentPool(max_size=10, min_idle=2)
agent = await pool.acquire(definition)
await pool.release(agent)

🔒 Agent 注册中心

集中管理 Agent 实例的注册和发现：

from agent_os_kernel.core import AgentRegistry

registry = AgentRegistry()
await registry.register(agent_id, "Assistant", "helper")
await registry.heartbeat(agent_id)

🎯 速率限制器

控制 API 调用频率：

from agent_os_kernel.core import RateLimiter, RateLimitConfig

limiter = RateLimiter(RateLimitConfig(burst_size=20))
await limiter.acquire("user-001")

轨迹记录

recorder = TrajectoryRecorder() traj_id = recorder.start_recording("Agent1", pid, "任务") recorder.add_step(phase="thinking", thought="分析问题") recorder.finish_recoding("成功", success=True)

策略优化

optimizer = AgentOptimizer(recorder) analysis = optimizer.analyze("Agent1")

print(f"成功率: {analysis.success_rate:.1%}") print(f"优化建议: {len(analysis.suggestions)} 条")


### 🔒 安全与可观测性

- **沙箱隔离**：Docker + 资源限制
- **完整审计**：所有操作的不可篡改记录
- **安全策略**：权限级别、路径限制、网络控制

```python
from agent_os_kernel import SecurityPolicy

policy = SecurityPolicy(
    permission_level=PermissionLevel.STANDARD,
    max_memory_mb=512,
    allowed_paths=["/workspace"],
    blocked_paths=["/etc", "/root"]
)

🇨🇳 中国模型支持

Agent OS Kernel 完整支持主流中国 AI 模型提供商：

Provider	模型	配置示例
DeepSeek	deepseek-chat, deepseek-reasoner	`{"provider": "deepseek", "model": "deepseek-chat"}`
Qwen (阿里)	qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max, qwen-long	`{"provider": "qwen", "model": "qwen-turbo"}`
Kimi (Moonshot)	kimi-k2 系列、moonshot-v1 系列	`{"provider": "kimi", "model": "kimi-k2.5"}`
MiniMax	abab6.5s-chat, abab6.5-chat	`{"provider": "minimax", "model": "abab6.5s-chat"}`

🔧 常用 MCP 服务器

完整支持 Model Context Protocol，连接 400+ MCP 服务器。

# 文件系统
npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /path

# Git
npx @modelcontextprotocol/server-git

# 数据库
npx @modelcontextprotocol/server-postgres

# 网页浏览
npx @playwright/mcp@latest --headless

🏗️ AIOS 参考架构

Agent OS Kernel 深度参考 AIOS (COLM 2025) 架构设计：

AIOS Core Reference

+----------------------------------------------------------------+
|            [ Agent-OS-Kernel (AIOS-Inspired) ]                   |
+----------------------------------------------------------------+
|  Kernel Layer                                                  |
|  + LLM Core (Multi-Provider)                                    |
|  + Context Manager (Virtual Memory)                             |
|  + Memory Manager (Memory)                                      |
|  + Storage Manager (Persistent)                                 |
|  + Tool Manager (Tools)                                         |
|  + Scheduler (Process)                                         |
+----------------------------------------------------------------+
|  SDK Layer (Cerebrum-Style)                                     |
|  + Agent Builder (Builder)                                       |
|  + Tool Registry (Registry)                                      |
|  + Plugin System (Plugins)                                      |
+----------------------------------------------------------------+

AIOS 关键特性实现

AIOS 特性	Agent-OS-Kernel 支持
多 LLM Provider	✅ 9+ Providers
Agent 调度	✅ 抢占式调度
内存管理	✅ 虚拟内存式上下文
工具管理	✅ MCP + Native CLI
部署模式	✅ 本地/远程
CLI 工具	✅ kernel-cli

🦀 Rust 重构版本快速开始

# 克隆并进入项目
git clone https://github.com/bit-cook/Agent-OS-Kernel.git
cd Agent-OS-Kernel

# 切换到 Rust 重构分支
git checkout rust-refactor-v3

# 构建
cargo build --release

# 运行测试
cargo test --lib

分支: rust-refactor-v3

🔗 相关资源

📖 灵感来源

AIOS (COLM 2025) - Agent OS 架构，论文发表于 Conference on Language Modeling
《AI Agent 的操作系统时刻》 - 冯若航，最初的灵感来源
Manus - Context Engineering - 上下文工程实践经验
DeepSeek Engram - 记忆增强的 LLM 推理

🌟 参考项目

Agent 框架

AutoGen - Microsoft 多 Agent 框架，支持 AgentChat 和 Core API
AutoGen Studio - No-code 多 Agent 开发 GUI
MetaGPT - 软件开发多 Agent 框架

Agent 基础设施

E2B - Agent 安全沙箱环境，10.8k+ stars
AIWaves Agents - 自学习语言 Agent，支持符号学习

Agent 框架

OpenAGI - 任务分解和工具选择框架
Open-Interpreter - 代码解释器，自然语言执行代码

工作流与工具

ActivePieces - AI 工作流自动化，15k+ stars
Cerebrum - AIOS SDK，Agent 开发部署平台
CowAgent - 多平台接入 Agent，支持飞书/钉钉/企业微信

协议与标准

MCP - Model Context Protocol，Anthropic 提出
OSWorld - 电脑使用 Agent 基准测试

学术论文

AIOS (arXiv:2403.16971) - Agent OS 架构设计
A-Mem (arXiv:2502.12110) - Agentic Memory for LLM Agents
LiteCUA (arXiv:2505.18829) - 学习 Agent 评估基准

📊 项目统计

指标	数值
Python 文件	120+
核心模块	74+
LLM Providers	11+
测试文件	59+
示例代码	48+
文档	41+

🚀 快速测试

# 运行核心测试
python -m pytest tests/test_core.py -v

# 运行所有测试
python -m pytest tests/ -v

# 运行示例
python examples/comprehensive_system_demo.py

📈 性能基准

在标准配置下：

缓存命中率: > 95%
熔断器响应: < 1ms
消息队列吞吐: > 10K msg/s
分布式锁延迟: < 5ms

📄 许可证

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 161 Commits
.github		.github
agent_os_kernel		agent_os_kernel
config		config
development-docs		development-docs
docs		docs
examples		examples
research		research
scripts		scripts
tests		tests
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
Makefile		Makefile
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements.txt		requirements.txt

License

bit-cook/Agent-OS-Kernel

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🎯 速率限制器

轨迹记录

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