chenxin/hunjing
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hunjing/docs/research/reference-projects.md
T
chenxin 42513d13c6 📝 docs: 建立魂镜完整 1.0 设计文档体系 
- 产品层：产品宪章与永久禁域、产品定义、完整 1.0 范围与发布门、道家文化语言体系、指标与反指标
- 研究层：参考项目研究（deepseek-harness、pi、MemOS、模型网关）、灵台原生引擎研究（业界原生引擎架构理念与道家文化出处）
- 架构层：系统、Agent 运行时（周天体系）、插件系统、灵台引擎（C++ 双形态）、媒体与设备、社区协作市场、前端富内容渲染、数据、记忆与知识
- 契约层：协议与稳定标识、API 总体约定、Native API、兼容网关、实时与 Webhook、内部端口、统一 ContentBlock 与流式（含分支对话交互态）、灵台 C ABI 与 gRPC Service、API 表面、HTTP 与事件、运行观测
- 决策：ADR-001 至 ADR-023（模块化单体、每 attempt 持久化、候选记忆、OAuth 2.1、灵台引擎、双形态部署、大周天演化、宪章、三界作用域、私箧与保全态、叩心、周天统一等）
- 交付：WP-01 至 WP-15 实施 TODO 与设计阶段交接文档
- 工程：AGENTS.md 工程规则（含 C++/灵台规范）、CLAUDE.md 引用、.gitignore
2026-09-09 21:07:14 +08:00

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# 参考项目研究与采纳结论
> 研究日期：2026-09-02 至 2026-09-03。外部仓库会变化；下列 commit 用于固定研究证据，不表示运行依赖。
## 1. 结论
- 可以参考 deepseek-harness 的“一切皆插件”，但准确边界应是：**所有可扩展能力皆插件，不是所有系统职责皆插件。**
- Core 必须保留最小、不可替换的安全和一致性职责：身份、授权、租户隔离、审批、事务、审计、插件加载验证和执行中止。
- 1.0 业务核心采用模块化单体，不复制参考项目源码；同时完整实现双轨插件 Runtime、Registry、开发 SDK 和插件市场。
- 只有 bundled Core plugin 可进主进程；第三方本地代码插件进入独立进程或容器，声明式/远程插件默认受限。
- 角色卡只作为导入材料；记忆、身份和会话运行记录分别建模。
- 模型网关职责必须在 1.0 完整实现；先作为明确模块交付，是否物理拆为独立 Go 服务由扩缩容、故障域和区域路由需求决定。
## 2. DeepSeek Harness 与 pi
### 2.1 DeepSeek Harness
研究基线：`dd6322d604e00eec1ba5e0c8541159906a21094a`；研究时最新：`4e84901e6471b79ec0338099867ebb4606d12bb5`。
可采纳证据：
- `docs/architecture.zh.md`：Cordis 插件提供 service、typed event 和 reversible effect；model adapter、tool registry、session log 与 agent loop 都能由插件贡献。
- `packages/core/session/src/types.ts`：Session 使用类型化事件表达 turn、assistant message、tool call/result 和 request header。
- `packages/extensions/cordis-host-runner/src/registry.ts`、`lifecycle.ts`：插件、Package、Run 有独立生命周期；注册和 effect 可撤销；加载失败清理已创建资源。
- `packages/sandbox/sandbox/src/index.ts`：无可用隔离后端时 fail closed，禁止静默退化为未隔离执行。
- `packages/subagent/subagent/src/child-agent.ts`：子 Agent 有深度上限，工具过滤、沙箱和审批策略只能收窄。
不照搬：
- Cordis 作为整个产品内核会引入高学习成本；本项目只吸收生命周期、依赖声明、可撤销注册和事件机制。
- `node:vm` 不是安全隔离；参考项目源码也明确其 closure 仍可逃逸。未可信插件必须进独立进程/容器或远程协议。
- Profile/Bundle/Patch 的完整配置层不是 1.0 必需形态；插件 Manifest、安装配置、权限授予和 Run Snapshot 已覆盖当前需求。
来源：<https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness>
### 2.2 pi
研究 commit：`96317e50b8d6e7f6d0e47fd29122baf1461c00f5`。
可采纳证据：
- `packages/coding-agent/src/core/extensions/loader.ts`：发现、加载、初始化、提交/丢弃和 runtime invalidation 分离。
- `docs/extensions.md`：扩展可贡献 events、tools、commands；session replacement 会 shutdown、reload、rebind、start。
- 项目本地扩展具有完整系统权限，只应在可信项目中启用；扩展异常记录后不必拖垮整个 Agent，但工具调用错误应 fail safe。
不照搬：
- 1.0 不从项目目录隐式加载任意代码；安装必须经过 Registry/本地包校验和明确权限确认。
- UI 扩展进入 1.0，但使用声明式组件或隔离消息协议；快捷键和命令只有插件真实声明时注册，不作为所有插件的强制样板。
来源：<https://github.com/earendil-works/pi>
## 3. 角色与记忆项目
| 项目 | 采纳 | 不采纳 |
| --- | --- | --- |
| SillyTavern | 角色卡、角色/聊天/Persona/全局 Lore 作用域、Lorebook 触发与预算 | 角色卡等同身份；聊天向量等同长期记忆 |
| Memory-Palace | L0/L1/L2 派生链、写入审查、快照、版本、衰减候选、混合检索 | 将其直接作为完整角色或会话系统 |
| nocturne_memory | Namespace、Boot Context、版本链和人工清理 | 删除访问路径却保留正文仍称“永久删除” |
| TencentDB-Agent-Memory | Conversation→Atomic Memory→Scenario→Profile 分层；Team/Agent/User/Session 作用域 | Profile 等同角色人格；仅靠作用域字段替代鉴权 |
| mem0 | `user_id`/`agent_id`/`run_id` 过滤、过期和 History API | 把通用 Memory API 当作事实源或完整审计 |
| MemOS | 类型化可检查记忆、来源链、快速摄取后异步精炼、后台整理、基于已召回 ID 的纠正和公开评测框架 | MemCube 等同授权域；原地更新权威记忆；开放 metadata 代替契约；把 KV cache、隐藏状态或权重适配当作 1.0 权威记忆 |
| Artemis / NagaAgent | 角色配置与任务 Agent 分离、结构化事实抽取、SSE 工具循环 | 任务清理等同记忆删除；文件复制等同身份迁移 |
### MemOS
研究基线：`28dfb4e7d3adad1c93fd5574675f913921367d36`；许可证：Apache-2.0。
可采纳证据：
- `docs/en/open_source/home/architecture.md`：MOS、MemCube、Memory 与 Scheduler 分层；文本记忆可编辑、可追踪，官方建议从 GeneralTextMemory 起步，再按实测引入图或激活记忆。
- `src/memos/memories/textual/item.py`：`SourceMessage` 保存消息、文档、文件和图像来源；文本记忆区分状态、版本、历史、置信度、会话和显式/隐式偏好。
- `docs/en/open_source/modules/mem_reader.md`：Fast 模式先规范化、切片和索引，Fine 模式再用模型提取；支持后台从原始快照精炼为结构化记忆。
- `docs/en/open_source/modules/mem_scheduler.md`：摄取、整理、偏好和反馈是异步任务，并记录队列、延迟、容量和操作日志。
- `docs/en/open_source/modules/mem_feedback.md`：纠正优先携带上一轮已召回 Memory ID，以降低重新搜索误改；旧内容归档并保留版本关系。
- `evaluation/`：以 LoCoMo、LongMemEval 等数据集比较长对话、时间和长期记忆能力，证明记忆系统必须有独立评测，而不能只验证向量查询成功。
不照搬：
- MemCube 的 user/cube 关系不足以表达 Hunjing 的 Personal Domain、Character、Workspace、发布与财务授权，不能成为本项目权限模型。
- `BaseTextMemory.update()` 和部分实现的原地更新不满足 Hunjing 的不可变 MemoryVersion 与 ETag 并发要求。
- `TextualMemoryMetadata(extra="allow")` 适合研究框架扩展，不适合作为公开稳定契约；Hunjing 新字段必须进入 OpenAPI/Schema。
- MemOS 的 UserManager 运行时 `create_all`、同步 I/O 和本地 root 用户初始化不进入生产身份边界。
- MemOS 的 WorkingMemory 特殊检索路径不能作为隔离范例；Hunjing 的临时上下文同样必须校验 Personal Domain/Workspace、Character、Conversation、Branch 与 Run。
- MemOS 当前认证可由环境变量默认关闭，并使用内部 Header/共享秘密判断服务身份；Hunjing 不允许整体关闭认证，也不以用户可提交 Header 代替 workload identity/mTLS。
- Activation/KV-cache 与 Parametric/LoRA memory 是模型运行优化或权重适配；1.0 不把它们称为用户可携、可纠正的权威长期记忆。
- 外部 benchmark 宣传分数不作为 Hunjing 发布证据；必须固定数据集、版本、模型、检索配置和自有安全测试。
Hunjing 的采纳设计见[记忆与知识架构](../architecture/memory-and-knowledge.md)。
来源：
- <https://github.com/SillyTavern/SillyTavern>
- <https://github.com/AGI-is-going-to-arrive/Memory-Palace>
- <https://github.com/Dataojitori/nocturne_memory>
- <https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory>
- <https://github.com/mem0ai/mem0>
- <https://github.com/MemTensor/MemOS>
- <https://github.com/momori777/Artemis>
- <https://github.com/RTGS2017/NagaAgent>
## 4. 模型网关项目
aiway、octopus、new-api、metapi、axonhub 与 lens 共同证明了网关的成熟需求：供应商适配、逻辑模型、端点池、密钥、限流、用量、计费、流式转发和管理面。Hunjing 只采用这些职责，不复制任何一个项目的全部管理模型。
可追溯证据：
- aiway 的 `docs/gateway/{auth,monitoring,security}.md` 与 `gateway/src/handler/{auth,logger,response,routing}.rs` 分离认证、日志、响应和路由。
- octopus 的 `internal/relay/{protocol,route,upstream,handler}.go` 与 `internal/server/` 展示协议、路由、上游和 API 边界。
- new-api 的 `middleware/request-id.go`、`model/log.go`、`controller/audit.go`、`relay/helper/price.go` 覆盖 request ID、usage log、操作审计、缓存计价与预扣；它没有替代 W3C Trace Context。
- metapi 的 `src/server/proxy-core/providers/headerUtils.ts`、`orchestration/upstreamRequest.ts`、`conductor/retryPolicy.ts` 展示 Header、上游请求和重试职责。
- axonhub 的 `docs/en/getting-started/request-processing.md`、`guides/tracing.md`、`guides/cost-tracking.md` 明确 Request/Trace/Thread 层次、缓存 token、价格版本和可关闭正文存储。
1.0 必须实现至少 OpenAI-compatible 与 Anthropic Messages 两类协议、逻辑模型路由、流式、usage、成本、BYOK 和端点治理。以下条件决定是否把已完成的网关模块物理拆成独立服务，而不是决定能力是否进入 1.0：
- 三个以上运行服务都需要模型调用；
- 网关和业务 API 需要独立扩缩容；
- BYOK、费率、端点健康或区域路由成为独立运营职责；
- Python 进程内实现已成为可测量瓶颈。
来源：
- <https://github.com/xgpxg/aiway>
- <https://github.com/bestruirui/octopus>
- <https://github.com/QuantumNous/new-api>
- <https://github.com/cita-777/metapi>
- <https://github.com/looplj/axonhub>
- <https://github.com/dyedd/lens>
## 5. 标准与官方资料
- HTTP 字段名大小写不敏感；未知字段通常由代理转发，除非明确阻止：RFC 9110 §§5.1–5.3。
- 新私有字段不使用 `X-` 前缀：RFC 6648 §3。
- Bearer token 通过 `Authorization` 和 TLS 传输，不放 URI query：RFC 6750 §§2.1、2.3、5.3。
- 分布式追踪使用 W3C `traceparent` / `tracestate`；其中不得放 PII 或业务秘密。`baggage` 只能传播低敏、低基数上下文，不能作为授权来源。
- OpenTelemetry 的 GenAI 语义约定可用于统一 Provider、模型、操作、token 和 finish reason 的 Span 属性；业务 Run/Turn ID 仍由本项目契约定义。
- Claude Prompt Cache 是严格前缀匹配，顺序为 `tools → system → messages`；usage 分开返回未缓存输入、缓存创建和缓存读取 token。
- Claude client tool 以 `tool_use.id` 与 `tool_result.tool_use_id` 关联；并行调用的结果应在一个用户消息中返回。
- OpenAI Responses/Chat 与 Anthropic Messages 的 usage 形状不同：OpenAI 可在 `input_tokens_details.cached_tokens` 报告缓存读取，Anthropic 使用 `cache_creation_input_tokens` 与 `cache_read_input_tokens`。Adapter 必须标准化但保留 `usage_source`，不能假设两者语义完全相同。
- OpenAI 返回 `x-request-id`，并允许客户端提供 `X-Client-Request-Id`；Anthropic 返回 `request-id`，错误体带 `request_id`。这些是上游请求标识，不替代本地 `Hunjing-Request-ID` 或 `traceparent`。
- 流式连接可能在 HTTP 200 后产生错误；首个用户可见流事件发出后，不允许静默切换 Provider 后重新生成另一份内容。
官方资料：
- <https://platform.openai.com/docs/api-reference>
- <https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses>
- <https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching>
- <https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching>
- <https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/overview>
- <https://platform.claude.com/docs/en/api/errors>
- <https://www.w3.org/TR/trace-context/>
- <https://www.w3.org/TR/baggage/>
- <https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/registry/attributes/gen-ai/>
- <https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/http/http-spans/>
- <https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/url/>
- <https://datatracker.ietf.org/doc/rfc6648/>
- <https://datatracker.ietf.org/doc/rfc6750/>
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