AI通讯核心库开源，拥有agent runtime机制，动态能力注册

诺离

0x00 我的出发点

一直想做一个类似于claude code的“基座”，虽然claude code有源码泄漏过，但是整个项目太“重”，而且内置了很多很多能力。
这次我用 rust 开发了一个 ai的核心（kernel），其关键意义是以后我们不管开发各种网页、项目、脚本、都不需要在重新写AI调用。
我相信很多人和我一样，开发各种项目，都得接入AI，而每次接入，除非你是单次LLM，但是一旦设计runtime机制，就每次都得重新copy代码开发，同语言还好，跨语言就麻烦。 虽然有AI加持，但难免还是没法同步更新迭代。
并且虽然 claude cli可以直接用，但是很多场景是不需要他内置的工具能力，比如你打算为你某个项目植入AI，但是你根本不需要claude 这么工程味道重的能力。
而且为了考虑到复用性，我就打算设计一个全部采用 ws 通讯。

0x01 agent-kernel构建

这次开发了的agent kernel 的设计就便捷在这里，kernel帮你管理持久化上下文，供应商配置， 但所有的工具能力注册，提示词，上下文压缩，都可以通过ws去动态配置，修改。
这样，以后不管我开发任何项目，不管是使用python、go、php、nodejs，只需要链接到 kernel websocket，就可以直接非常方便的复用这套 agentruntime 机制能力。  不需要每次都从0开发， 而且也不需要claude cli这么重量级的产品嵌入到产品。

0x02 架构设计

我的设计是适配所有主流模型（openai、claude、ollama），并且以及打算给没有tool能力的小模型做了容错设计，让小模型也能走tool能力调用（通过普通消息写标记内容识别），所有事件都走websocket，比如当你创建了新的能力，可以动态热插拔注册进去，并且当AI在调用的时候，通过ws事件发起

0x03 核心亮点

1.你以后根本不需要对这套 agent-kernel 源码做任何改动，直接编译，运行，就可以完全动态热插拔使用
2.你想让它拥有什么能力，你就通过ws赋予它“能力声明”，在由kernel通过ws让你执行你的能力并回调给它。
3.上下文管理实现了全量记录保留，但它不会参与全量提交给AI，通过配置设定消息阈值，下报ws事件，你可以自由配置是直接裁剪？ 调用新agent来智能总结压缩？ 还是直接重置会话？
4.记忆/规则/技能/MCP 这些很重的东西，统统都没有！ 未来你想实现，很简单！ 你给他加上对应的能力，就可以了！









并且源码本身提供了一个网页单例进行连接到ws核心进行测试，网页只是测试示例，完全不用担心捆绑。

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