sundynix-agentix

分层式 AI Agent 平台 — Monolith First → Microservices (Morph B)。 架构总览见 architecture.md / architecture.png。

仓库结构（Monorepo）

目录	层	语言 / 技术栈	职责
sundynix-desktop/	1 · Client	Wails + React 19 + TS + shadcn/ui	桌面端、React Flow Agent 编排、导出 JSON DSL、LLM Wiki 面板
sundynix-gateway/	2 · Gateway	Go · Gin	统一接入、DSL 解析组装、计费、Guardrail、PgSQL + Redis
deploy/nats/	3 · Message Bus	NATS (Go)	零拷贝骨干网：Queue + Stream
sundynix-dispatcher/	4 · Dispatcher	Go · Eino	图编排、LLM Pool 调度、自动化评测、熔断降级
sundynix-mcp-go/	5a · MCP Tools (I/O)	Go	MCP 网关、Wiki 混合检索(Bleve/Milvus/Neo4j)、UniOffice、外部 API
sundynix-mcp-py/	5b · MCP Tools (算法)	Python	MCP 网关、安全沙箱(gVisor/KataVM)、MinerU(PaddleOCR)、Docker 解释器
sundynix-shared/	共享契约	Go	Task 数据契约、NATS subject 约定、JetStream 收发逻辑(bus)、内嵌 NATS(devnats)

核心数据流

1. Gateway 解析 DSL → Publish sundynix.tasks.* (NATS Queue)
2. Dispatcher 订阅任务 → Eino 图编排 → 调用 LLM Pool
3. 经 NATS request-reply 同步调用第 5 层 MCP Tools（sundynix.tools.go.* 队列组负载均衡，工具不可用即降级）
4. 结果以零拷贝 Token Stream 经 sundynix.streams.task_id 回流 → SSE/WS 推给 Client

快速开始

生产 / 独立部署 — 一条命令拉起整套（应用 + 基建）

cp .env.example .env          # 按提示填密钥（openssl rand -base64 32）
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build
# 控制台 http://<IP>:80 ｜ 网关 http://<IP>:8080 ｜ 链路 UI http://<IP>:16686

应用全部容器化（gateway / dispatcher / mcp-go / mcp-py / admin-nginx），经服务名互连， 基建端口不对外；模型 API key 部署后在控制台配（加密存库）。详见 DEPLOY.md、 备份恢复见 scripts/backup.sh。

无 Docker — 一键验证任务流（推荐先跑这个）

make demo   # 内嵌NATS + Gateway + Dispatcher + MCP-Go，提交 DSL 任务，看任务流+工具调用+Token流闭环
make e2e    # 仅跑共享 bus 的端到端测试（go test，内嵌 NATS）：任务流 / 工具调用 / Token 流

make demo 实测输出：

Gateway:    POST /api/v1/tasks → task_xxx → published (seq=1)
Dispatcher: [eino] task_xxx received → streaming tokens...
SSE 客户端: event:token data:已  event:token data:编 ... event:done   ← 流式闭环打通

完整链路：HTTP POST → DSL 解析 → NATS 任务队列 → Dispatcher 消费 → LLM 流式推理 → Token 经 sundynix.streams.<id> 回流 → Gateway SSE → 客户端逐 token 收到。

完整环境（git clone 后零配置直跑）

前置：Docker、Go ≥1.24、Node ≥20、Python ≥3.11。 跑真实桌面端还需：Wails v3 CLI（go install github.com/wailsapp/wails/v3/cmd/wails3@v3.0.0-alpha2.117，版本须与 sundynix-desktop/go.mod 一致）；macOS 再装 Xcode 命令行工具（xcode-select --install，webkit 编译用）。

各服务默认配置已对齐 docker-compose（NATS:4222 / PG sundynix@5432 / Redis:6379 / Milvus:19530 / Neo4j neo4j-sundynix@7687），clone 后无需改任何配置即可连上。

make infra        # 1) 启动 NATS / Postgres / Redis / Milvus / Neo4j (docker-compose)
make gateway      # 2) 各开一个终端运行后端
make dispatcher
make mcp-go
make mcp-py       #    首次自动建 venv + 装解析依赖
make admin        # 3) 运维控制台 (Vite :5174)
make webface      # 3b) 薄 Web 面：租户自助注册/组织/团队/账单 (Vite :5175)

4. 打开运维控制台(:5174)，在「模型 / 数据源」登记并激活：对话模型(chat) 与 Embedding 模型 （开发期填第三方在线 API：base_url + api_key + model，OpenAI 兼容）。激活后经 NATS 热更新到各服务。 — 这是唯一需要自己填的配置（API key），其余零配置。

5. 启动客户端（任选其一）：

make desktop        # ★ 真实桌面端：Wails 原生窗口（热重载）——独立 App，非浏览器
# 或
make web            # 浏览器预览版（Vite :5173，前端代码同上）

打包桌面端为可双击的原生应用：

make desktop-build  # → sundynix-desktop/build/bin/sundynix_desktop.app

完成后即可：编排 Agent 图 → 运行（注入画像/历史，真实流式）；知识库入库(docx/xlsx/pdf) → 三路混合检索(向量+全文+图谱)；报告生成（「报告」页输入主题 → 规划大纲 → 各章并行检索+撰写 → 渲染真实 Word(.docx) → 一键下载）。桌面端是客户端，经 HTTP 连 Gateway:8080，需先起后端。

后端 4 模块用根 go.work 串联；sundynix-shared 经各 go.mod replace 指向本地。 桌面端是自包含模块，make desktop/desktop-build 用 GOWORK=off 独立构建（不入 go.work）。

NATS Subject 约定

Subject	类型	说明
sundynix.tasks.*	Queue	分布式任务队列
sundynix.streams.<task_id>	Stream	零拷贝 Token 字节管道
sundynix.tools.go.*	Queue	Go MCP 工具调用
sundynix.tools.py.*	Queue	Python MCP 工具调用