Kartik-Burele/Ai-luminati_AutoBSP

# AI BSP Merge Copilot 🚀 **AI BSP Merge Copilot** 是一款最先进的、基于 AI 驱动的板级支持包 (BSP) 迁移和三方冲突分析助手。它可自动化分析以下几者之间的差异： * **Base BSP**（参考 kernel/dts） * **Silicon Vendor BSP**（新平台升级） * **Customer BSP**（特定于产品的外设定制） 专为半导体供应商、设备制造商和嵌入式 Linux 平台团队设计，旨在大幅加速硬件移植周期。 ## 📌 架构与设计 为了避免顺序检查文件（这会导致严重的 API 延迟并触发速率限制），AI BSP Merge Copilot 在**并行的 agent 阶段**结合**批量 LLM 查询**来处理冲突。它会汇总所有冲突细节，格式化为统一的 payload，并在每个 agent 阶段仅对 Gemini 发起一次查询。 ``` Dataset / Uploaded ZIP │ ▼ Dataset Loader │ ▼ FileBundle[] │ ▼ Diff Engine │ ▼ Comparator │ ▼ [AI_REVIEW Candidates Filter] │ ▼ ┌─────────────────┼─────────────────┐ │ │ │ Engineer Agent Reviewer Agent PM Agent (Batch Prompt) (Batch Prompt) (Batch Prompt) │ │ │ └─────────────────┼─────────────────┘ │ ▼ Streamlit Dashboard (Interactive Inspector) ``` ### 三大 Agent 协同： 1. **Engineer Agent**：执行初步代码分析，隔离冲突的节点分配/属性，并建议具体的合并解决方案。 2. **Reviewer Agent**：验证安全性，汇总警告（例如引脚不匹配、如 RMII 与 RGMII 的电气配置问题），并计算验证置信度。 3. **PM (Manager) Agent**：评估业务和硬件系统影响，对复杂度进行评级（LOW/MEDIUM/HIGH），并估算开发者所需的集成时间（小时）。 ## 🛠️ 前置条件 * **Python 3.13+** * [**uv**](https://github.com/astral-sh/uv)（推荐：极速的包和虚拟环境管理器） ## 🚀 设置说明 ### 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/Kartik-Burele/Ai-luminati_AutoBSP.git cd Ai-luminati_AutoBSP ``` ### 2. 配置环境与 API Key 在项目根目录下创建一个 `.env` 文件。请勿将此文件提交至 Git（它已在 `.gitignore` 中被加入黑名单）。 添加你的 Gemini API Key： ``` GEMINI_API_KEY=your_actual_gemini_api_key_here ``` ### 3. 安装依赖 如果你安装了 `uv`，当你运行命令时，它会自动引导并安装 `pyproject.toml` 中列出的包。 否则，请手动创建虚拟环境： ``` python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\Scripts\activate pip install -r pyproject.toml ``` ## 💻 运行项目 ### A. 运行 CLI 分析 运行主脚本，在预加载的 `complex` 数据集上执行命令行 pipeline： ``` # 使用 uv（推荐） uv run python main.py # 使用标准 virtualenv python main.py ``` ### B. 运行 Streamlit 交互式仪表板 启动高级 Web 界面： ``` # 使用 uv（推荐） uv run streamlit run app.py # 使用标准 virtualenv streamlit run app.py ``` 在浏览器中打开 `http://localhost:8501` 即可查看应用程序。 ## 📊 预加载数据集 仓库包含位于 `datasets/` 目录下的模拟数据集： 1. **`sample`**：用于初步验证的最小设备树配置。 2. **`complex`**：一个贴近现实的平台迁移案例，包含 UART 当前速率、以太网 PHY 模式（RMII 与 RGMII）以及子节点挂载重叠等复杂冲突。 3. **`large`**：包含 10 个 DTS/DTSI 文件的基准测试数据集，用于测试高负载下的批量执行能力。 ## 📁 文件夹结构 ``` Ai-luminati_AutoBSP/ ├── agents/ # Multi-agent layers (Engineer, Reviewer, PM/Manager, Prompts) ├── core/ # Loader, Diff Engine, Comparator, and Pipeline Orchestration ├── datasets/ # Pre-loaded mock BSP datasets for validation ├── models/ # Shared Pydantic/dataclass models ├── utils/ # Debugging and utility modules ├── app.py # Streamlit Web App entry point ├── main.py # CLI Pipeline runner ├── pyproject.toml # Dependency & Project settings └── README.md # This documentation ```

标签：AI辅助开发, BSP迁移, Kubernetes, Linux设备树, 代码合并, 多智能体, 嵌入式系统, 逆向工具