lhc5407/MOP

# 🤖 MOP (Main Operating Process) : 自主进化型本地 AI 智能体 MOP 是一个在完全本地环境下运行，能够自行编写代码、控制系统，并基于长期记忆自主成长的**智能桌面 AI 智能体**。 它不仅仅是一个聊天机器人，它可以在无需用户干预的情况下，在后台自行创建工具并进行验证 (TDD)，并在虚拟环境 中安全地执行 OS 命令和 Python 脚本。 ## ✨ 核心功能 (Key Features) ### 🧠 1. 本地 LLM 与智能内存管理 * **本地模型运行:** 基于 `llama-cpp-python`，不依赖外部 API，完美在本地运行 GGUF 模型。 * **KV 缓存量化:** 应用 FP16、Q8_0、Q4_0 等上下文内存压缩技术，即使在无限延长的对话中也能极度节省 VRAM。 * **长期记忆:** 将对话内容中的重要错误解决方案、用户偏好等永久存储在 Vector DB 中，并通过语义检索进行利用。 ### ⚙️ 2. 自主成长与 TDD (测试驱动开发) 循环 * **自主成长模式:** 当用户离开时，AI 将自主运行，编写代码并优化系统。 * **动态工具创建 (`create_new_tool`):** AI 自行编写 Python 工具 并将其永久注册到 `res/custom_tools.json` 中，以便在下一轮对话中立即使用。 * **强制两阶段编译验证:** 在修改文件 (`edit_file`, `append_to_file`) 及创建新工具时，执行前必须通过 `python -m py_compile` 以预先阻断语法错误。 ### 🛡️ 3. 无敌的系统防御屏障 (Safety & Shielding) * **Venv Lock (虚拟环境劫持):** 当 AI 在 Shell 命令中调用 `python` 或 `pip` 时，通过正则表达式将其强制映射到 `sys.executable` (当前虚拟环境) 而非系统 Python，以防止依赖冲突。 * **核心包保护:** 当 AI 在自主模式中尝试覆盖（更新）`llama-cpp-python`、`torch` 等涉及系统核心大脑的包时，会在其到达 Shell 前立即阻止。 * **Windows CMD 漏洞防御:** 为了防止路径包含空格时 Windows 引号 (`"`) 消失的 Bug，对命令进行安全的双重封装。 * **线程安全性:** 在自主模式或睡眠模式运行期间，从物理和视觉上禁用 用户的聊天输入，从而从源头上杜绝数据库及引擎冲突。 ### 🎨 4. 直观且精致的 UI (CustomTkinter) * **思维过程分离 (Toggle UI):** 内部解析 AI 的复杂推理过程 (`` 블록)，在 UI 上通过整洁的折叠/展开 按钮提供。 * **智能 JSON 解析:** 即使 AI 在输出过程中遗漏括号，也具备安全机制可自行计算并恢复缺失的开闭括号。 * **睡眠/优化状态 UI:** 实时监控系统状态（等待、工作中、睡眠中），并通过按钮状态和文本向用户提供清晰反馈。 ## 🛠️ 技术栈 - **Language:** Python 3.10+ - **AI Backend:** `llama-cpp-python` - **UI Framework:** `CustomTkinter` - **Memory:** SQLite (Short-term), Vector DB (Long-term / Semantic Search) - **OS Support:** Windows (优化) ## 🚀 主要模式说明 ### 🌙 睡眠模式 当用户点击 `脑优化及睡眠` 按钮时运行。 1. 汇总并清空短期记忆 (`chat_history.db`) 以防止上下文过载。 2. 从之前的对话中提取值得永久保存的核心记忆，并迁移至 Vector DB。 3. 睡眠期间会阻断自主成长循环或用户的聊天输入，以保持数据完整性。 ### 🌱 自主成长模式 当一段时间内没有用户输入时，监控循环会检测到并启动该模式。 1. 自主了解环境，并通过后台 Shell 编写及测试代码。 2. 当需要多任务处理时，将任务并行委托 (`delegate_parallel_task`) 给子智能体，并汇总结果。 ## ⚠️ 注意事项 - 本智能体拥有本地系统文件的读写权限以及 Shell 命令执行权限。请保持系统提示词（指令）不变，以免其触碰项目文件夹外的重要系统文件。 - 强烈建议在虚拟环境 内运行。

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