Blizzard
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dispatcher 不再手搓 pool.Stream，改用编译好的 Eino 图驱动；接入用户常驻画像，
推理前召回并注入 system prompt，实现个性化（架构'心脏'首次真跳）。
Eino 图(dispatcher/internal/eino): START→recall→prompt→model→END + 全局 State
- recall(Lambda): 取 Meta[user_id] → 调 MCP memory_get → ProcessState 写画像
- prompt(ChatTemplate): {profile} 注入 system，{query} 作 user
- model: poolModel 适配 LLM Pool 为 model.BaseChatModel(Generate+Stream, schema.Pipe)
- 写回: 流排空后异步 memorize（流式节点走 OnEndWithStreamOutput 非 OnEndFn）
记忆存储(mcp-go owns): GORM Profile→sundynix_user_profile(复合主键, AutoMigrate,
遵守前缀约定), 新工具 memory_get/memory_upsert, 连不上降级
Gateway: SubmitTask 注入 Meta[user_id](X-User-ID 头), PUT /api/v1/memory→memory_upsert
shared: contract.MetaUserID; llm.Pool 拆出 StreamText
验证: 4 模块 build✓ + 3 e2e PASS; live 跑通——PUT 偏好落 sundynix_user_profile,
带 X-User-ID 提交→Eino recall 召回→注入→SSE 流出含画像的个性化回答, writeback 触发
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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
Gateway解析 DSL → Publishsundynix.tasks.*(NATS Queue)Dispatcher订阅任务 →Eino图编排 → 调用LLM Pool- 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） - 结果以零拷贝 Token Stream 经
sundynix.streams.task_id回流 → SSE/WS 推给Client
快速开始
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（Docker）
make infra # 启动 NATS / Postgres / Redis / Milvus / Neo4j (docker-compose)
make devnats # 或：无 Docker 时单独起内嵌 JetStream NATS
make gateway # 运行 Gateway
make dispatcher # 运行 Dispatcher
make mcp-go # 运行 Go MCP 工具服务
make mcp-py # 运行 Python MCP 工具服务
make desktop # 开发模式运行桌面端 (wails dev)
Go 多模块用
go.work工作区串联；sundynix-shared通过各服务 go.mod 的replace指向本地。
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 |