Files
micro_servers/aibox
qing f3d06252bb fix(aibox/botops): 修复两处重复输出根因
1. 侧栏重复:_handle_tool_calls 中 msg_type in ("line", "complete")
   将流式工具末尾的 complete 信号也当作 line 转发,导致所有支持
   流式输出的工具(get_current_time、run_command、read_file等20+个)
   结果在侧栏显示两次。改为仅转发 "line" 类型。

2. 聊天区Markdown列表重复:Textual 的 Markdown.append() 在 chunk
   边界切断 Markdown 语法(如列表项 "- "被拆成两个chunk)时,增量
   解析可能导致内容重复渲染。改为累积完整文本后调用 update() 整体
   重新解析,避免增量解析的边界问题。
2026-08-01 21:01:31 +08:00
..
2026-07-27 22:27:18 +08:00
2026-07-27 22:27:18 +08:00
2026-07-30 19:03:34 +08:00
2026-07-27 21:39:53 +08:00
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单AI智能体系统 - WebSocket版本(增强版)

一个基于 DeepSeek API 的单 AI 智能体系统,通过 WebSocket 与客户端交互。所有任务(文件操作、网页访问、记忆管理、任务调度等)都由 AI 对话驱动执行,支持实时流式输出与任务状态广播。内置可热重载的技能系统,智能体可通过工具自我进化(更新角色定义、自主创建技能)。

本模块为 micro_servers 项目中的独立组件,由 core(PMC)通过 init.txt 中的 bash /opt/micro_servers/aibox/_run.sh 拉起。它与主干微服务(waf/gateway/static/dnfs/db/ai_review)解耦,是另一套 AI 助手产品。

✨ 核心特性

  • 🤖 单 AI 智能体:基于 DeepSeek API 的智能对话系统,支持思考模式(reasoning 流式输出)
  • 🔌 WebSocket 通信:实时双向通信,支持流式输出与任务状态广播
  • 📁 文件操作:读写文件、目录列表(支持大文件分页 head/tail)
  • 🌐 网页访问:获取网页内容、提取标题、链接与正文
  • 🧠 记忆管理:自动保存与检索对话记忆,保持对话连贯性
  • ⏰ 任务系统:支持一次性、重复(daily/weekly/monthly/custom)、即时任务,自动触发 AI 对话
  • 🔧 扩展技能:动态加载 ~/.aibox/skills/ 下的可执行脚本或 Markdown 技能文件
  • 🌍 多语言支持:自动检测系统语言,支持中英文
  • 🧬 智能体自我进化:通过 update_soul / update_identity 工具动态更新角色定位与用户画像
  • 🔄 技能热重载:无需重启即可添加、修改或删除扩展技能
  • 🔐 SOCKS5 代理:通过 set_proxy / get_proxy 工具为网页访问与 API 调用配置代理,可持久化
  • 💾 对话管理:历史对话归档、开始新对话(重置 AI 记忆并重新加载提示词)
  • 📦 对话压缩:消息数或 Token 数达到阈值时自动压缩,保持上下文质量
  • 🛡️ 内存安全防护:文件读取按需加载不全载、命令输出 1MB 限制、单行超长截断、工具结果多层防护防止 OOM
  • 🔒 错误自动恢复:API 请求失败自动回滚消息,工具结果安全清洗(控制字符过滤、非字符串转换)
  • 🛑 可靠中断机制:支持 Ctrl+C 实时中断,通过 threading.Event + HTTP 连接关闭 + 子进程 kill 三层取消,流式响应和长时间运行命令均可立即终止

🚀 快速开始

环境要求

  • Python 3.8+
  • DeepSeek API Key
  • 操作系统:Linux / macOS / Windows

安装

# 克隆或下载代码后,安装依赖
pip install -r requirements.txt

配置

  1. 设置 DeepSeek API Key:
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key"
  1. (可选)配置文件:~/.aibox/config.json(首次启动时自动创建默认配置)

  2. 启动服务器:

python aibox.py

启动后,WebSocket 服务器将运行在 ws://localhost:8765(地址与端口可在 config.json 的 system.websocket_host / system.websocket_port 中修改)。

注意:本模块入口文件为 aibox.py(单文件约 8450 行,集成 WebSocket 服务器、AI 引擎、工具/技能系统、任务调度器于一体)。client.py 为示例 WebSocket 客户端,voice_client.py 为语音客户端,_run.sh 为被 core 拉起的启动脚本。

📁 目录结构

aibox/
├── aibox.py           # 服务主程序(WebSocket 服务器 + AI 引擎 + 工具/技能系统 + 任务调度器)
├── client.py          # 示例 WebSocket 客户端
├── voice_client.py    # 语音客户端
├── entry.html         # 前端入口页
├── entry1.html        # 前端入口页(变体)
├── frontend.html      # 前端主页面
├── skills/            # 内置扩展技能(*.py 可执行脚本 / *.md Markdown 技能)
│   ├── hello-world.py
│   ├── aes-crypto.py
│   ├── bing_search.py
│   ├── facerec.py
│   ├── gitclient.py
│   ├── ssh-exec.py
│   ├── sftp-transfer.py
│   └── ...
├── SKILLS_FORMAT.md   # 技能文件格式说明
├── _run.sh            # 启动脚本(被 core 守护时调用)
├── _runcli.sh         # 命令行启动脚本
├── _set.sh            # 安装脚本
├── _setenv.sh         # 环境设置脚本
└── README.md

运行期数据存放于 ~/.aibox/:

~/.aibox/
├── config.json              # 配置文件
├── prompts/                 # 系统提示词目录(按文件名数字前缀排序加载)
│   ├── 00_IDENTITY.md       # 用户身份信息(最先加载)
│   ├── 1_memory_search.md   # 基础技能提示词(1-10,按数字升序加载)
│   ├── 2_memory_save.md
│   ├── 3_file_operations.md
│   ├── 4_web_access.md
│   ├── 5_memo_management.md
│   ├── 6_command_execution.md
│   ├── 7_extension_skills.md
│   ├── 8_identity_management.md
│   ├── 9_language_instruction.md
│   ├── 10_task_handling.md
│   ├── 99_SOUL.md           # AI 灵魂定义(角色、性格、能力边界)
│   └── 100_STATUS.md        # AI 状态记录(最后加载)
├── skills/                  # 扩展技能目录(运行时从仓库 skills/ 复制或用户自建)
├── workspace/               # AI 专用工作目录(临时文件、脚本、数据文件默认存放位置)
├── memories.db              # 记忆和任务数据库(SQLite)
├── current_conversation.json # 当前对话
├── conversation_history.json # 对话索引
├── archive/                 # 历史对话归档
└── tool_results/            # 工具结果缓存

📂 工作目录规范

为避免 AI 产生的临时文件污染系统其他目录,所有 AI 主动创建的临时文件、脚本、数据文件默认写入 ~/.aibox/workspace/ 目录:

  • 文件操作:write_file 工具默认路径为 ~/.aibox/workspace/(用户明确指定路径时除外)
  • 命令执行:run_command 工具默认 work_dir 为 ~/.aibox/workspace/,命令产生的文件落在该专用工作区
  • 用户指定路径优先:当用户明确要求在特定路径操作时,按用户指定路径执行
  • 读取不受限:读取系统文件、项目文件时使用实际路径,不受工作目录限制
  • 技能调用:~/.aibox/skills/ 下的技能执行不受此限制

🔧 可用工具

AI 智能体可以调用以下工具来完成任务(由 Tool 基类派生,在 DeepSeekChat 中注册):

工具名称 功能描述
read_file 读取文件内容(支持分页、head/tail)
write_file 写入或追加文件
list_files 列出目录内容
web 访问网页、获取标题/文本/链接
memory 保存、搜索(支持分页)、删除记忆
memo 创建、查看、完成、搜索任务
run_command 执行系统命令(实时输出,支持超时控制)
search_skills 搜索扩展技能(支持 Markdown 和可执行技能)
reload_skills 热重载扩展技能
create_skill 创建新技能(AI 自主编写 Python 脚本)
install_skill 技能安装指引
ask_user 向用户提问(AI 主动交互)
update_identity 更新用户身份信息(00_IDENTITY.md)
update_soul 更新 AI 自我定义(99_SOUL.md,智能体进化)
save_memory_and_end_conversation 保存记忆并结束对话
get_current_time 获取当前时间
calculator 数学计算
set_proxy 设置 SOCKS5 代理(host/port/可选账号密码,可持久化,即时生效)
get_proxy 查看当前 SOCKS5 代理配置

💬 WebSocket API

连接

const ws = new WebSocket('ws://localhost:8765');

发送消息格式

1. 普通消息

{
  "type": "message",
  "content": "你好,请帮我..."
}

2. 命令

{
  "type": "command",
  "command": "/new"
}

3. 任务操作

{
  "type": "task",
  "action": "add",
  "title": "提醒我喝水",
  "content": "下午3点喝水",
  "delay": 3600,
  "repeat_type": "daily",
  "is_immediate": false
}

4. Ping

{
  "type": "ping"
}

5. 中断(Ctrl+C)

{
  "type": "interrupt",
  "content": "用户按下了 Ctrl+C 中断当前操作"
}

服务端收到后立即回复 interrupt_ack,并通过三层取消机制(Event标志 + HTTP连接关闭 + 子进程kill)终止正在进行的AI思考和工具执行。

支持的命令

注意:记忆搜索通过 memory 工具(在对话中由 AI 调用)完成,本系统不存在 /search 斜杠命令。

命令 功能
/exit 退出连接
/new 开始新对话(保存当前,重置 AI 记忆,重新加载提示词)
/list 列出所有历史对话
/memories 查看最近记忆(支持分页)
/memos 查看待办任务
/config 查看配置
/reload 重载配置
/reload_prompts 重载提示词
/check 检查过期任务
/tasks 查看任务调度器状态
/help 显示帮助

接收消息类型

类型 说明
chunk AI 响应的增量片段(流式输出,chunk_buffer 发送后即清零,为内容权威来源)
reasoning_start AI 开始思考信号(思考模式,创建思考区域展示)
reasoning AI 思考过程增量片段(流式输出,灰色/斜体样式)
reasoning_end AI 思考结束信号(切换到正式回答)
complete AI 响应收尾信号(chunk 流式是内容权威来源,complete 仅用于收尾;完全丢帧时可用 full_text 补建)
line 过程行(🔧 工具调用提示、工具输出、💬 助手前缀等,供任务侧栏/终端显示)
error 错误信息(API 请求失败、解析失败等;服务端自动回滚本轮消息防止对话历史被污染)
command_result 命令执行结果
task_status 任务状态更新(executing/complete/failed)
task_process 任务执行过程中的 AI 输出
task_error 任务执行错误
task_added 任务添加成功
dialogue_ended 对话结束通知
dialogue_reset 对话重置完成
notification 通知消息
connection_ack 连接确认
interrupt_ack 中断确认
info 系统信息
pong Ping 响应

⏰ 任务系统

任务类型

  1. 一次性任务:在指定时间执行一次
  2. 重复任务:
    • daily:每天执行
    • weekly:每周执行
    • monthly:每月执行
    • custom:自定义间隔(分钟/小时/天)
  3. 即时任务:立即执行(is_immediate: true)

添加任务示例

// 每天提醒
{
  "type": "task", "action": "add", "title": "每日健康提醒", "repeat_type": "daily"
}
// 5分钟后执行
{
  "type": "task", "action": "add", "title": "5分钟后提醒", "delay": 300
}
// 每30分钟重复
{
  "type": "task", "action": "add", "title": "定时检查", "repeat_type": "custom",
  "repeat_interval": 30, "repeat_interval_unit": "minutes"
}
// 即时任务
{
  "type": "task", "action": "add", "title": "检查服务器状态", "is_immediate": true
}

任务执行流程

  1. 任务到期后,系统自动标记为已触发
  2. 创建新的 AI 对话,将任务内容作为用户输入
  3. AI 处理任务,使用工具执行操作
  4. 任务执行结果实时广播到所有 WebSocket 客户端
  5. 重复任务自动计算下一次执行时间

🔧 扩展技能

技能类型

1. 可执行技能

  • 放在 ~/.aibox/skills/ 目录
  • 文件必须可执行(chmod +x),建议不带扩展名
  • 支持 --help 选项;--help 第一行为一句话简介,其余为使用说明

示例:

#!/usr/bin/env python3
import argparse

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="温度转换工具 - 摄氏度转华氏度")
    parser.add_argument("-t", "--temp", type=float, required=True, help="摄氏温度值")
    args = parser.parse_args()
    fahrenheit = args.temp * 9/5 + 32
    print(f"{args.temp}°C = {fahrenheit:.1f}°F")

if __name__ == "__main__":
    main()

2. Markdown 技能

  • 文件以 .md 结尾
  • 第一行为简介(# 标题 或纯文本),其余为完整技能内容

示例:

# 代码审查指南
提供代码审查的检查清单和最佳实践……

## 检查要点
1. 代码风格一致性
2. 性能优化建议
3. 安全漏洞检查
4. 可维护性评估

创建技能

方式1:AI 自主创建(推荐)

直接告诉 AI:

创建一个技能,功能是将摄氏度转换为华氏度,接受 -c 参数输入温度

AI 会自动使用 create_skill 工具编写脚本并部署到 ~/.aibox/skills/。

方式2:手动创建

  1. 编写脚本,确保支持 --help
  2. 复制到 ~/.aibox/skills/ 并去掉扩展名
  3. 添加可执行权限
  4. 调用 reload_skills 工具
cp my_skill.py ~/.aibox/skills/my_skill
chmod +x ~/.aibox/skills/my_skill

方式3:使用安装指引

{ "type": "message", "content": "使用 install_skill 工具安装 /path/to/script.py" }

技能格式详见 SKILLS_FORMAT.md。

🧠 智能体自我进化

AI 可以通过 update_soul 工具动态更新 99_SOUL.md,通过 update_identity 工具更新 00_IDENTITY.md:

{ "type": "message", "content": "使用 update_soul 更新我的角色,强调我更注重创造性思维" }

这允许 AI 在对话中不断优化自己的:角色定位、性格特点、能力边界、行为准则、价值观。

📦 对话压缩

当对话达到阈值时自动压缩:

// 配置示例(config.json -> context)
{
  "max_history_messages": 500,        // 历史消息上限
  "compress_enabled": true,           // 是否启用压缩
  "compress_message_threshold": 200,  // 消息数阈值
  "compress_token_threshold": 120000, // Token 数阈值
  "compress_ratio": 0.2,              // 压缩保留比例(早期对话压缩为原长的该比例)
  "compress_keep_recent": 8           // 保留最近消息数
}

压缩过程:

  1. 检测到消息数或 Token 数超过阈值
  2. 调用 AI 压缩早期对话内容
  3. 保留最近的重要消息
  4. 将压缩摘要作为系统消息
  5. 压缩过程静默执行,不影响用户体验

🧩 提示词系统

提示词文件位于 ~/.aibox/prompts/,按文件名数字前缀升序加载(identity → 技能 1~10 → soul → status):

文件 用途 更新方式
00_IDENTITY.md 用户身份信息 AI 通过 update_identity 工具更新
N_*.md(N=1~10) 基础技能提示词(记忆搜索/保存、文件/网页/命令/任务操作、技能扩展、身份管理、语言、任务规则) 手动编辑,AI 通过 /reload_prompts 重载
99_SOUL.md AI 灵魂定义(角色、性格、能力边界、行为准则) AI 通过 update_soul 工具更新
100_STATUS.md AI 状态记录 AI 通过 save_memory_and_end_conversation 更新

加载顺序保证:00_IDENTITY.md 最先加载(AI 先知道用户是谁),然后是 1~10 号技能提示词(按数字升序),接着是 99_SOUL.md(AI 的角色定位),最后是 100_STATUS.md(当前状态)。每轮用户输入前会附加一段简洁的工作流程提醒(不重复 system prompt 中的详细说明),工具调用后递归继续时不再重复注入。

⚙️ 配置说明

主要配置项(~/.aibox/config.json,首次启动自动生成):

{
  "system": {
    "save_dir": "~/.aibox",
    "datetime_format": "%Y-%m-%d %H:%M:%S",
    "date_format": "%Y%m%d_%H%M%S",
    "debug_level": 1,
    "load_history_by_default": true,
    "log_file": "~/.aibox/ai.log",
    "log_max_size": 10485760,
    "log_backup_count": 5,
    "websocket_host": "localhost",
    "websocket_port": 8765,
    "skills_dir": "~/.aibox/skills",
    "prompts_dir": "~/.aibox/prompts",
    "workspace_dir": "~/.aibox/workspace"
  },
  "scheduler": {
    "enabled": true,
    "check_interval": 1.0,
    "max_tasks_per_run": 10,
    "broadcast_enabled": true
  },
  "api": {
    "deepseek_api_url": "https://api.deepseek.com/chat/completions",
    "deepseek_model": "deepseek-v4-flash",
    "reasoning_enabled": false,
    "api_key_env": "DEEPSEEK_API_KEY",
    "timeout": 120,
    "temperature": 0.7
  },
  "context": {
    "max_history_messages": 500,
    "max_context_messages": 120,
    "max_tokens": 8192,
    "max_history_conversations": 5,
    "preserve_system_prompts": true,
    "compress_enabled": true,
    "compress_message_threshold": 200,
    "compress_token_threshold": 120000,
    "compress_ratio": 0.2,
    "compress_keep_recent": 8
  },
  "memo": {
    "default_reminder_minutes": 60,
    "max_memos_per_check": 10,
    "allow_user_tasks": true
  },
  "files": {
    "max_file_size": 10485710
  },
  "commands": {
    "enabled": true
  },
  "web": {
    "timeout": 10,
    "delay": 0,
    "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
    "respect_robots": false,
    "max_download_size": 104857600
  },
  "memory": {
    "db_name": "memories.db",
    "max_search_results": 100,
    "default_importance": 2
  },
  "conversation": {
    "current_file": "current_conversation.json",
    "history_file": "conversation_history.json",
    "archive_dir": "archive"
  },
  "tools": {
    "max_result_length": 1048576,
    "save_result_to_file": false,
    "tool_results_dir": "tool_results"
  },
  "compressor": {
    "min_messages_to_compress": 5,
    "weight_decay_factor": 0.01,
    "max_input_chars": 6000,
    "llm_max_tokens": 800
  },
  "proxy": {
    "type": "",
    "host": "",
    "port": 0,
    "username": "",
    "password": ""
  }
}

默认模型为 deepseek-v4-flash(通过 api.deepseek_model 修改)。设置 api.reasoning_enabled: true 可启用思考模式,此时会在请求中添加 thinking: {type: "enabled"} 参数,模型会先进行思考再回答,实时展示思考过程(灰色斜体区域),回答质量更高且支持工具调用(文件操作、命令执行、记忆搜索等工具均可在思考模式下正常使用)。

API Key 从环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 读取(亦支持 ~/.cert/deepseek.key 文件)。

🛠️ 命令行参数

python aibox.py [选项]

选项:
  --verbose, -v         显示详细日志
  --debug LEVEL         调试级别 (0-3)
  --lang zh|en          强制语言
  --host HOST           WebSocket 主机
  --port PORT           WebSocket 端口
  --no-scheduler        禁用任务调度器
  --scheduler-interval  调度器检查间隔(秒)
  --config PATH         指定配置文件路径
  --check-memo          检查到期任务并退出
  --memo-add "标题|内容|时间"  添加任务
  --memo-list           列出任务
  --memo-complete ID    完成任务

使用示例

# 启动服务器(详细日志)
python aibox.py --verbose

# 指定端口
python aibox.py --port 9000

# 检查任务
python aibox.py --check-memo

# 添加任务(命令行)
python aibox.py --memo-add "提醒开会|下午3点会议室A|+1h"

# 查看所有任务
python aibox.py --memo-list

🔄 架构流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    WebSocket 客户端                      │
└─────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│              WebSocket 服务器 (端口 8765)               │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌───────────────┐  │
│  │  消息处理器  │  │  命令处理器  │  │  任务调度器   │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └───────────────┘  │
└─────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│                  AI 对话引擎 (DeepSeek)                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────────┐   │
│  │ 提示词管理器│  │ 工具注册器 │  │  对话压缩器      │   │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────────┘   │
└─────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│                   数据持久层                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────────────────┐   │
│  │ 记忆数据库 │  │ 备忘录DB  │  │  对话历史管理器    │   │
│  └──────────┘  └──────────┘  └────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

📊 消息流示例

普通对话流程

Client -> Server: {type: "message", content: "帮我查天气"}
Server -> Client: {type: "line", content: "🔧 调用工具: search_skills\n"}
Server -> Client: {type: "line", content: "🔧 调用工具: bing_search\n"}
Server -> Client: {type: "chunk", content: "今日天气晴朗..."}
Server -> Client: {type: "complete", content: "今日天气晴朗,温度25°C"}

任务执行流程

Client -> Server: {type: "task", action: "add", title: "提醒", delay: 60}
Server -> Client: {type: "task_added", task_id: 1}

... 60秒后 ...

Server -> Client: {type: "task_status", task_id: 1, status: "executing"}
Server -> Client: {type: "task_process", task_id: "1", content: "处理中..."}
Server -> Client: {type: "task_status", task_id: 1, status: "complete"}

对话重置流程

Client -> Server: {type: "command", command: "/new"}
Server -> Client: {type: "command_result", content: "🔄 开始新对话..."}
Server -> Client: {type: "dialogue_reset", content: "✅ 对话状态已完全重置"}

📝 开发指南

添加新工具

  1. 继承 Tool 基类(位于 aibox.py)
  2. 实现 get_name()、get_description()、get_parameters()、execute()
  3. 可选实现 execute_streaming() 支持流式输出(通过 output_queue 发送 ("line", content) 和 ("complete", final_result))
  4. 在 DeepSeekChat._register_tools() 中注册
class MyTool(Tool):
    def get_name(self) -> str:
        return "my_tool"

    def get_description(self) -> str:
        return "我的自定义工具"

    def get_parameters(self) -> Dict:
        return {
            "type": "object",
            "properties": {"param": {"type": "string"}},
            "required": ["param"]
        }

    def execute(self, param: str, **kwargs) -> str:
        return f"执行结果: {param}"

注意:execute() 必须返回字符串。工具结果会经过多层安全防护:

  1. 工具层源头限制:read_file 按需读取不全载(最多500行,单行≤10KB),run_command 输出≤1MB(超出立即终止进程)
  2. _sanitize_tool_result():None/非字符串转为安全字符串,过滤控制字符
  3. 最终兜底截断:超过 tools.max_result_length(默认1MB字符)时截断并提示,避免破坏 API 请求格式

添加新命令

在 WebSocketHandler 的命令处理分支(handle_command)中添加:

elif command == "/mycommand":
    result = "命令执行结果"
    await self.send_message(websocket, {"type": "command_result", "content": result})

错误恢复机制

think_and_respond() 在每轮对话开始前记录消息列表长度 msgs_before_turn。若 API 请求失败(网络错误、HTTP 错误、JSON 解析错误或其他异常),会自动调用 _rollback_messages(msgs_before_turn) 回滚本轮添加的所有消息(包括 user 消息、可能的 assistant/tool_calls 消息、tool 响应消息),防止格式错误的消息污染对话历史导致后续请求持续失败。客户端收到 error 消息后可安全重试。

❓ 常见问题

Q: API Key 无效怎么办?

A:

  1. 确认环境变量已设置:echo $DEEPSEEK_API_KEY
  2. 检查配置文件中的 api_key_env 设置
  3. 创建 ~/.cert/deepseek.key 文件并写入 API Key

Q: 技能不生效?

A:

  1. 确认文件在 ~/.aibox/skills/ 目录
  2. 确认文件可执行(chmod +x)
  3. 调用 reload_skills 工具
  4. 使用 search_skills 验证
  5. 检查文件命名(不能有扩展名)

Q: 任务没有执行?

A:

  1. 检查调度器是否启用:/tasks
  2. 查看任务状态:/memos
  3. 检查系统时间是否正确
  4. 查看日志:tail -f ~/.aibox/ai.log
  5. 确认任务有 reminder_time

Q: 对话压缩丢失了重要信息?

A: 调整 config.json 的 context 配置:

"compress_message_threshold": 300,  // 调大阈值
"compress_keep_recent": 20          // 保留更多最近消息

Q: 如何让 AI 使用特定技能?

A: 在对话中明确指示:

使用 search_skills 搜索天气相关技能,然后用 run_command 执行它

Q: 内存或日志占用过大?

A:

  1. 调整日志配置:log_max_size、log_backup_count
  2. 清理旧对话归档
  3. 定期清理工具结果缓存

Q: WebSocket 连接断开?

A:

  1. 检查服务器是否运行:ps aux | grep aibox.py
  2. 确认端口未被占用:netstat -tlnp | grep 8765
  3. 检查防火墙设置
  4. 查看服务器日志:tail -f ~/.aibox/ai.log
  5. 考虑使用 --host 0.0.0.0 允许外部连接

Q: 工具调用后 API 报错无法继续?

A: 此问题已在 v2.1 修复:工具结果会经过安全清洗(控制字符过滤、非字符串转换、超长截断),API 请求失败时自动回滚本轮消息。如果仍出现问题:

  1. 查看日志:tail -f ~/.aibox/ai.log
  2. 使用 /new 命令重置对话
  3. 确认工具返回值为字符串且不含二进制/控制字符

📄 更新日志

v2.6

  • ✅ 修复 Ctrl+C 中断无法停止服务器的问题:
    • 新增 interrupt WebSocket 消息类型处理(BotOps 前端 Ctrl+C 发送此消息),立即回复 interrupt_ack 确认
    • DeepSeekChat 新增 cancel() 方法和 _cancel_event(threading.Event),线程安全可跨线程调用
    • 三层取消机制:
      1. 设置取消标志,流式响应循环每轮检查,发现取消立即 break
      2. 关闭当前 HTTP response 对象,中断 iter_lines() 阻塞读取
      3. 终止正在运行的子进程(SubprocessCommandExecutor.cancel() → process.kill())
    • 工具调用循环中每个工具执行前检查取消信号,中断后不再继续后续工具
    • API 请求异常/JSON解析异常/未知异常中均检查取消标志,若因取消导致异常则按中断处理而非报错
    • 中断后自动回滚本轮消息,防止污染对话历史
    • 新增 EnhancedAIManager.cancel() 统一入口,同时终止 AI 和命令执行器

v2.5

  • ✅ 新增 DeepSeek 思考模式支持(Reasoning Mode):
    • 新增 api.reasoning_enabled 配置项(默认 false),启用后在请求中添加 thinking: {type: "enabled"} 参数
    • 使用 deepseek-v4-flash 模型原生思考能力,思考模式下完整支持工具调用(文件操作、命令执行、记忆搜索等均可正常使用)
    • 实时展示 AI 思考过程:新增 reasoning_start/reasoning/reasoning_end WebSocket 消息类型
    • 思考内容在前端以灰色斜体区域独立展示,超长思考自动折叠显示最后 2000 字符
    • 即使未启用思考模式,若模型返回 reasoning_content 也会自动实时展示
    • API 超时默认从 30s 提高到 120s,适配思考模式更长的响应时间
  • ✅ 删除重复定义的 _add_assistant_message_with_reasoning 方法

v2.4

  • ✅ 新增专用工作目录规范:
    • AI 主动创建的临时文件、脚本、数据文件默认写入 ~/.aibox/workspace/,避免污染系统其他目录
    • write_file 工具默认路径设为工作目录(用户明确指定路径时除外)
    • run_command 工具默认 work_dir 设为工作目录,命令产生的文件落在专用工作区
    • 新增 system.workspace_dir 配置项(默认 ~/.aibox/workspace),可自定义工作目录位置
    • 在文件操作和命令执行提示词中明确工作目录规范
  • ✅ 命令执行提示词补充 1MB 输出大小限制说明

v2.3

  • ✅ 修复工具输出OOM崩溃问题:
    • read_file:不再一次性 readlines() 加载整个文件,改为按行范围按需读取;大文件 tail=true 使用反向块读取(>1MB文件不全文遍历);新增单行长度限制(10KB/行,超长截断);max_lines 硬上限500行防止请求超大范围
    • run_command:非流式执行从 capture_output=True 改为逐行读取并实时计数,输出达到1MB立即终止进程;流式执行同样增加1MB输出大小限制,超出终止并提示截断;统一stdout/stderr合并计数
    • tools.max_result_length 默认值从10KB提高到1MB字符,作为最终兜底截断
    • 形成"工具层源头限制→结果清洗→最终兜底"三层防护,彻底防止大文件/大输出导致内存溢出

v2.2

  • ✅ 修复提示词系统排序 bug:SKILL_PREFIX = "1_" 只匹配 1_ 开头文件,导致 2_~10_ 技能提示词排序错乱(10_task_handling.md 排在 1_memory_search.md 前面);改用正则按数字前缀排序
  • ✅ 修复 _init_system_prompts 使用未排序列表的问题,确保 system prompt 按 identity → 技能 → soul → status 正确顺序加载
  • ✅ 精简每轮用户输入的 pre_prompt:原来约 30 行重复指令(与 system prompt 内容重复),每轮浪费 ~300 token;精简为 5 条简洁提醒
  • ✅ 修复工具调用后递归继续时重复注入工作流指令的问题:新增 is_continuation 参数,递归时跳过 pre_prompt
  • ✅ 优化默认大文件阈值:50KB/200行 → 500KB/2000行,增加 tail=true 和二进制文件处理指导
  • ✅ 优化记忆搜索习惯:"每次都要做"→"根据话题相关性判断",避免简单问候也触发无意义搜索

v2.1

  • ✅ 修复工具调用结果破坏对话导致 API 持续请求失败的问题
    • 不再回传 reasoning_content(API 响应字段)到请求中
    • tool_call.id 为空时自动生成 fallback id,防止 API 400
    • 新增 _sanitize_tool_result():None/非字符串安全转换、控制字符过滤、超长结果截断
    • execute_tool 异常捕获,避免工具执行异常中断整个对话
    • API 请求失败时自动回滚本轮消息(_rollback_messages),防止坏消息污染历史
  • ✅ 修复 complete 消息语义:chunk 流式为内容权威来源,complete 仅用于收尾
  • ✅ 修正文档:入口文件为 aibox.py(非 main.py),补充缺失的消息类型(line/task_error/notification 等)

v2.0

  • ✅ 新增 update_soul 工具(智能体自我进化)
  • ✅ 新增 create_skill 工具(AI 自主创建技能)
  • ✅ 新增 install_skill 工具(技能安装指引)
  • ✅ 新增 set_proxy / get_proxy 工具(SOCKS5 代理)
  • ✅ 新增 task_process 消息类型(任务执行过程广播)
  • ✅ 支持 Markdown 格式技能文件
  • ✅ 对话压缩支持 Token 数阈值判断
  • ✅ 技能热重载(reload_skills)
  • ✅ 记忆搜索支持分页、任务调度器支持即时任务
  • ✅ 命令执行支持超时控制

v1.0

  • ✅ WebSocket 服务器、文件/网页/记忆操作、任务调度、扩展技能、多语言、对话管理

📝 开发指南补充

扩展技能格式

技能文件命名与格式详见 SKILLS_FORMAT.md:可执行脚本需支持 --help,Markdown 技能首行为简介。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

📄 许可证

MIT License


注意:本项目需要 DeepSeek API Key,请确保遵守 API 使用条款。