# Agent

**Repository Path**: Echoza/agent

## Basic Information

- **Project Name**: Agent
- **Description**: 实训Agent项目，强化陪伴感的agent助手
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-21
- **Last Updated**: 2026-05-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Empathic OS Agent

一个兼具**情感陪伴**与**自动化操作**能力的桌面级 AI Agent 系统。

## ✨ 特性

- **🎭 去 AI 腔调**：自然、简洁、有人味的对话风格，彻底消除说教感和机械感
- **🧠 双轨思考**：隐性心理分析 + 显性回复生成，深度理解用户意图
- **💾 分层记忆**：结构化记忆系统，自动记录用户偏好、情感变化和重要事件
- **🛠️ 技能系统**：11 个内置技能，支持音乐、待办、天气查询、系统操作等
- **🔒 安全护栏**：敏感操作自动拦截，需要人工确认，审计日志完整记录
- **⚙️ 驾驭工程**：多级别审核机制，动态约束管理，自动纠偏优化
- **📦 模块化设计**：符合 Hermes Agent 规范，支持外部技能扩展

## 📁 项目结构

```
Agent/
├── config/                     # 配置文件
│   ├── settings.py             # 全局配置
│   ├── harness_config.yaml     # 驾驭工程配置
│   └── skills_config.yaml      # 技能权限配置
├── core/                       # 核心引擎
│   ├── llm_client.py           # LLM API 客户端
│   ├── thinker.py              # 双轨思考器
│   ├── harness_control.py      # 驾驭工程控制器
│   ├── harness_auditor.py      # 输出审核器
│   ├── harness_constraint.py   # 约束管理器
│   ├── harness_feedback.py     # 隐式反馈检测
│   ├── harness_logger.py       # 审计日志
│   └── harness_types.py        # 类型定义
├── memory/                     # 记忆系统
│   ├── memory_manager.py       # 记忆读写管理
│   ├── memory_extractor.py     # 信息提取器
│   ├── compressor.py           # 记忆压缩
│   └── storage/                # 记忆存储
├── skills/                     # 技能系统（Hermes 规范）
│   ├── base_skill.py           # 技能基类
│   ├── guardrail.py            # 安全护栏
│   ├── external_loader.py      # 外部技能加载器
│   ├── entertainment/          # 娱乐类 (3 个)
│   │   ├── play_music/
│   │   ├── pause_music/
│   │   └── search_music/
│   ├── productivity/           # 效率类 (3 个)
│   │   ├── create_todo/
│   │   ├── open_app/
│   │   └── set_reminder/
│   ├── system/                 # 系统类 (3 个)
│   │   ├── get_weather/
│   │   ├── web_search/
│   │   └── system_info/
│   └── dangerous/              # 危险操作 (2 个)
│       ├── delete_file/
│       └── execute_command/
├── main.py                     # 主程序入口
├── requirements.txt            # 依赖
├── .env.template               # 环境变量模板
├── README.md                   # 项目说明
└── USER_GUIDE.md               # 详细使用指南
```

## 🚀 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
# 进入项目目录
cd /mnt/d/class/shixun/Agent

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置环境变量

```bash
# 复制模板
cp .env.template .env

# 编辑配置
nano .env
```

**`.env` 配置示例：**
```env
# LLM API 配置
LLM_API_KEY=your_api_key_here
LLM_API_BASE_URL=http://your-llm-api-url/v1
LLM_MODEL_NAME=claude-3-5-sonnet

# 模型参数（可选）
TEMPERATURE=0.5
TOP_P=0.85

# 记忆配置（可选）
TOKEN_THRESHOLD=2000
MEMORY_COMPRESSION_INTERVAL=10
```

### 3. 运行 Agent

```bash
python main.py
```

**启动输出：**
```
============================================================
Empathic OS Agent 已启动...
============================================================
可用命令:
  exit/quit  - 退出程序
  skills     - 查看所有可用技能
  memory     - 查看当前记忆
  clear      - 清除临时纠偏约束
  stats      - 查看驾驭工程统计
  constraints - 查看当前约束
============================================================

User: 
```

## 🎮 使用指南

### 基本交互

直接输入自然语言进行对话，Agent 会自动分析情绪并调整回复风格：

```
User: 今天工作好累
Agent: 辛苦了。要不要休息一下，听点音乐放松下？
```

### 特殊命令

| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `skills` | 查看所有可用技能 |
| `memory` | 查看当前记忆内容 |
| `clear` | 清除临时纠偏约束 |
| `stats` | 查看驾驭工程统计 |
| `constraints` | 查看当前有效约束 |
| `exit` / `quit` | 退出程序 |

### 纠偏反馈

如果 Agent 的回复不符合期望，直接反馈即可自动调整：

| 反馈 | 效果 |
|------|------|
| `别说教` | 禁止给出建议或指导，只做倾听 |
| `你好假` | 回复更加自然，减少刻意感 |
| `别用感叹号` | 严禁使用感叹号 |
| `太啰嗦` | 回复控制在 1 句话以内，50 字以内 |
| `好敷衍` | 增加实质性回应，不要过于简短 |
| `别问问题` | 不要在回复末尾使用问句 |
| `太热情` | 降低热情度，保持冷静 |
| `好冷漠` | 增加一些温度，但不要过度 |

## 🛠️ 可用技能

### 娱乐类 (Entertainment)

| 技能 | 说明 | 风险 |
|------|------|------|
| `play_music` | 播放音乐（可指定歌曲） | 🟢 低 |
| `pause_music` | 暂停音乐 | 🟢 低 |
| `search_music` | 搜索音乐 | 🟢 低 |

### 效率类 (Productivity)

| 技能 | 说明 | 风险 |
|------|------|------|
| `create_todo` | 创建待办事项 | 🟢 低 |
| `open_app` | 打开应用程序 | 🟡 中 |
| `set_reminder` | 设置提醒 | 🟢 低 |

### 系统类 (System)

| 技能 | 说明 | 风险 |
|------|------|------|
| `get_weather` | 查询天气 | 🟢 低 |
| `web_search` | 网页搜索（打开浏览器） | 🟢 低 |
| `system_info` | 获取系统信息 | 🟢 低 |

### 危险操作 (Dangerous) 🔒

| 技能 | 说明 | 风险 |
|------|------|------|
| `delete_file` | 删除文件 | 🔴 高（需确认） |
| `execute_command` | 执行系统命令 | 🔴 高（需确认） |

**危险操作示例：**
```
User: 删除 C:/temp/test.txt

============================================================
🚨 安全审计拦截 - 高风险操作
============================================================
技能：delete_file
描述：删除文件（敏感操作，需确认）
参数：file_path=C:/temp/test.txt
============================================================

⚠️  此操作可能不可逆，请谨慎确认！

是否允许执行？(Y/N): 
```

## 🧠 记忆系统

Agent 使用分层记忆系统自动记录用户信息：

### 记忆层级

1. **USER PROFILE** - 用户档案（职业、技术栈、偏好、习惯）
2. **EMOTIONAL TIMELINE** - 情感时间线（重要事件、情绪变化）
3. **ACTIVE CONTEXT** - 临时状态（当前对话上下文）

### 记忆管理

- **自动记录**：对话内容、情绪强度、重要信息
- **自动压缩**：超过阈值时自动压缩旧记忆
- **相关性过滤**：只保留高相关性对话

**记忆文件位置：** `memory/storage/memory.md`

## ⚙️ 驾驭工程 (Harness Engineering)

多级别审核机制，确保回复质量：

### 审核规则

- **禁词过滤**：自动识别并移除 AI 腔调词汇
- **长度控制**：根据能量场模式动态调整回复长度
- **结构检查**：禁止列表、"首先/其次"等结构化表达
- **语气检测**：避免过度热情或冷漠
- **标点限制**：控制感叹号使用频率
- **反问检测**：避免过度使用反问句

### 能量场模式

- **低能量**：轻声细语，每轮不超过 1 句话
- **中能量**：正常对话，保持自然节奏
- **高能量**：可以更加表达性和互动性

### 约束管理

- **动态约束**：用户反馈自动生成临时约束
- **TTL 机制**：约束默认 10 轮后自动过期
- **约束统计**：实时查看有效约束数量

## 🔧 配置说明

### 驾驭工程配置 (`config/harness_config.yaml`)

```yaml
harness:
  constraint_ttl: 10              # 约束默认存活轮数
  
  banned_words:                   # 黑名单词汇
    - "作为 AI"
    - "如何帮您"
    - "首先"
  
  audit_rules:                    # 审核规则
    max_characters: 50            # 最大字符数
    max_sentences: 2              # 最大句子数
    max_exclamations: 1           # 最大感叹号数
  
  retry:                          # 重试配置
    max_retries: 3
    retry_delay_ms: 100
```

### 技能权限配置 (`config/skills_config.yaml`)

```yaml
skills:
  - name: play_music
    enabled: true
    is_sensitive: false
  
  - name: delete_file
    enabled: true
    is_sensitive: true            # 需要人工确认
```

## 📦 外部技能扩展

支持 Hermes Agent 规范的外部技能：

### 添加外部技能

1. **创建目录结构**
```
skills/
└── assistant/
    └── joke-teller/
        ├── SKILL.md
        └── joke_teller.py
```

2. **编写 SKILL.md**
```yaml
---
name: joke-teller
description: "Use when user wants to hear a joke."
version: 1.0.0
author: Your Name
license: MIT
metadata:
  hermes:
    tags: [entertainment, joke]
    related_skills: [play-music]
---
```

3. **实现技能**
```python
from skills.base_skill import BaseSkill, RiskLevel

class JokeTellerSkill(BaseSkill):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            name="joke-teller",
            description="讲笑话",
            category="assistant",
            params={},
            risk_level=RiskLevel.LOW
        )
    
    def execute(self) -> str:
        return "为什么程序员总是搞不清万圣节和圣诞节？因为 Oct 31 == Dec 25。"
    
    def get_description(self) -> str:
        return "讲一个笑话"
```

4. **注册技能**（更新 `skills/__init__.py`）

详细指南请参考 [EXTERNAL_SKILLS_GUIDE.md](EXTERNAL_SKILLS_GUIDE.md)（如有）。

## 🖥️ 系统要求

- **Python**: 3.8+
- **操作系统**: Windows / Linux / macOS
- **网络**: 需要访问 LLM API
- **依赖**: 见 `requirements.txt`

## 📄 许可证

MIT License

## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 📞 支持

如有问题，请查看：
- [USER_GUIDE.md](USER_GUIDE.md) - 详细使用指南
- 各技能目录下的 `SKILL.md` - 技能文档

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