MindBot

📢 News

特性

安装

git clone https://github.com/SyJarvis/mindbot.git
cd mindbot
# 使用 uv(推荐)
uv sync # 安装核心依赖
uv sync --extra dev # 安装开发依赖(测试等)
uv sync --extra feishu # 安装飞书通道依赖
# 或使用 pip
pip install -e .
pip install -e ".[dev]" # 开发依赖

快速开始

1. 配置 LLM

Ollama(本地运行)

# 安装并启动 Ollama
ollama pull qwen3
# 配置 ~/.mindbot/settings.json
{
 "providers": {
 "local-ollama": {
 "type": "ollama",
 "endpoints": [{
 "base_url": "http://localhost:11434",
 "models": [{ "id": "qwen3", "role": "chat", "level": "medium" }]
 }]
 }
 },
 "agent": {
 "model": "local-ollama/qwen3"
 }
}

OpenAI / 兼容服务

# 设置 API Key
export OPENAI_API_KEY=your-api-key
# 配置 ~/.mindbot/settings.json
{
 "providers": {
 "openai": {
 "type": "openai",
 "endpoints": [{
 "base_url": "https://api.openai.com/v1",
 "api_key": "{env:OPENAI_API_KEY}",
 "models": [{ "id": "gpt-4o", "role": "chat", "level": "high" }]
 }]
 }
 },
 "agent": {
 "model": "openai/gpt-4o"
 }
}

{
 "providers": {
 "deepseek": {
 "type": "openai",
 "endpoints": [{
 "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
 "api_key": "{env:DEEPSEEK_API_KEY}",
 "models": [{ "id": "deepseek-chat", "role": "chat", "level": "high" }]
 }]
 }
 },
 "agent": {
 "model": "deepseek/deepseek-chat"
 }
}

Hailo NPU(边缘设备)

{
 "providers": {
 "local-hailo": {
 "type": "hailo",
 "endpoints": [{
 "base_url": "local",
 "temperature": 0.7,
 "models": [{ "id": "qwen3:1.7b", "role": "chat", "level": "low" }]
 }]
 }
 },
 "agent": {
 "model": "local-hailo/qwen3:1.7b"
 }
}

动态健康监控

{
 "routing": {
 "health_probe": {
 "enabled": true,
 "probe_interval_seconds": 30
 }
 }
}

2. 配置方式

export MINDBOT_MODEL=default/qwen3
export MINDBOT_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export MINDBOT_API_KEY=ollama

3. 开始对话

import asyncio
from mindbot import MindBot
async def main():
 bot = MindBot()
 response = await bot.chat("你好,请介绍一下自己", session_id="user123")
 print(response.content)
asyncio.run(main())

CLI 命令

mindbot <command> [options]
Commands:
 serve 启动服务(多通道)
 shell 进入交互式 shell
 chat 发送单条消息
 status 显示状态
 toolcall15-adapter 启动 ToolCall-15 benchmark 适配器
 config show 显示当前配置
 config validate 验证配置
Options:
 -c, --config <path> 配置文件路径
 -v, --verbose 详细日志模式

交互式 Shell

mindbot shell

多通道支持

启动服务

mindbot serve

飞书机器人

{
 "channels": {
 "feishu": {
 "enabled": true,
 "app_id": "cli_xxx",
 "app_secret": "xxx",
 "encrypt_key": "",
 "verification_token": ""
 }
 }
}

mindbot serve

Telegram

# 从 @BotFather 获取 Token
export TELEGRAM_BOT_TOKEN=your-token
# 配置
{
 "channels": {
 "telegram": {
 "enabled": true,
 "token": "{env:TELEGRAM_BOT_TOKEN}"
 }
 }
}

定时任务(Cron)

使用示例

用户: 帮我创建一个每天早上9点的定时任务,提醒我站起来活动
用户: 5分钟后提醒我开会
用户: 每30分钟检查一次服务状态
用户: 列出我的所有定时任务
用户: 删掉"开会提醒"这个任务

文档导航

项目结构

mindbot/
├── src/mindbot/
│ ├── bot.py # 对外主入口
│ ├── agent/ # Agent 编排与执行
│ ├── providers/ # LLM 提供商适配
│ ├── routing/ # 模型路由
│ ├── memory/ # 记忆系统
│ ├── capability/ # 能力层
│ ├── channels/ # 多通道支持
│ ├── config/ # 配置管理
│ ├── cron/ # 定时任务服务
│ └── tools/ # 内置工具
├── docs/ # 文档
├── tests/ # 测试
└── examples/ # 示例代码

架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ L1 接口/传输层 │
│ channels/* + bus/* + cli/* │
│ 接入外部通道(CLI、HTTP、飞书),通过 MessageBus 解耦 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ L2 应用/编排层 │
│ bot.py + agent/core.py + agent/agent.py + turn_engine.py │
│ 对话主链路编排:组装输入、驱动 TurnEngine 循环、持久化提交 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ L3 对话领域层 │
│ context/manager.py + context/models.py + compression.py │
│ 7 块上下文管理、消息模型、token 预算分配 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ L4 能力与记忆层 │
│ capability/* + memory/* + generation/* + skills/* │
│ 工具执行、记忆检索、动态工具生成、技能注册与渲染 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ L5 基础设施适配层 │
│ providers/* + routing/* + config/* │
│ LLM Provider 适配(OpenAI/Ollama/Hailo/Transformers)、 │
│ 模型路由选择、上下文窗口透传、配置加载与热更新 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心设计原则

内置工具

路径安全策略

License