# mindx **Repository Path**: vsudo/mindx ## Basic Information - **Project Name**: mindx - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-06-08 - **Last Updated**: 2026-06-08 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # MindX — Agent Harness [![Release](https://img.shields.io/github/v/release/DotNetAge/mindx)](https://github.com/DotNetAge/mindx/releases) [![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE) [![Go Version](https://img.shields.io/badge/Go-1.21%2B-blue)](https://go.dev/) [![Homebrew](https://img.shields.io/homebrew/v/mindx)](https://formulae.brew.sh/formula/mindx) [![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/dotnetage/mindx)](https://hub.docker.com/r/dotnetage/mindx)

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> MindX 是一个开源的 AI Agent 平台（Agent Harness），通过混合编排模式、智能记忆系统和自研技术栈，帮助你高效地构建、管理和运行 AI Agent 工作流。无论是日常编码辅助，还是复杂的多步骤任务自动化，MindX 都能提供专业级的AI处理能力。

MindX 架构图
MindX 架构图

--- ## 功能特性 ### 多 Agent 编排 作为一个完善的 Agent Harness，MindX 提供的是一种混合编排模式，以帮助你完成不同复杂程度的问题与业务场景： | 模式 | 类型 | 说明 | | ----------------- | -------- | --------------------------------------------------------------------------- | | 单 Agent 模式 | 基础模式 | 应对简单问题 | | 反思模式（ReAct） | 思维链 | 规划 → 执行 → 观察 → 迭代的完整循环（T-A-O ReAct 引擎），寻找最优解 | | 并发模式 | 任务驱动 | 对于长时复杂任务，Agent 会自动"分身"同时处理多个任务 | | 规划模式 | 计划驱动 | 规划、分配不同角色的 Agent 执行长时效、周期性复杂任务 | | 委派模式 | 职责驱动 | 专业的人做专业的事，遇事不决找专家 | | Agentic RAG 模式 | 知识检索 | 基于工作与对话自形成的知识库，拥有人类一般的记忆力 | | **评估体系** | 质量保障 | 每个 Agent 都具有质量评估和评分的能力，根据任务完成情况和质量进行"绩效计算" | ### 上下文工程 管理 LLM 会话的生命周期——上下文窗口的容量控制、会话持久化和相关上下文注入。 - **真·上下文** — 巧妙地将压缩技术与记忆体有机融合，使上下文不丢失、不失忆、不腐烂 - **会话持久化和跨重启恢复** — 会话以文件形式存储在磁盘，重启后自动恢复 - **多会话分支** — 同一项目可同时开启多个独立会话，Agent 间可共享会话，随时切换 - **渐进式能力披露** — 按需加载能力描述，不浪费上下文 ### 记忆与检索 合理并有效利用上下文窗口之外的信息持久化和检索，形成短期记忆、长期记忆和全局知识库。 - **RAG / 语义记忆搜索** — 混合向量 + 全文检索，自动的无感记忆索引 - **文件地图 / 代码地图** — 全局理解项目结构，Agent 可感知文件、代码组织 - **跨会话记忆共享** — 持久化记忆记录（Immediately + LongTerm + Experience 三种记忆类型） - **网页搜索和页面抓取** — 内置多种搜索引擎并提供深度的网络爬取，国内国外皆可搜 你无需学习甚至感知 RAG 的存在，只需要知道有一批 Advanced RAG 服务在忠实地为你提供语义服务。 ### 执行能力 MindX 的设计哲学中"技能远优于工具"，因此工具只是作为 MindX 的底层能力而不是开放的接口。你无须关注或学习任何工具，因为 MindX 自己就会为你"造轮子"。MindX 并不会塞一大堆的 MCP 工具，又或者几千个根本不知道什么时候才用得上的技能给你。 - 根据你的需求为你安排处理问题的专业 Agent - Agent 会根据自己的职责自行组装技能，无需你手动配置 - Agent 会自行总结分析自己是否"称职"，并根据需要调整技能 - Agent 会反思与总结"工作经验"，将经验总结为你服务的"专属技能" > MindX 能为你摆脱工具与技能不足的焦虑，让你更专注于解决问题。 ### 模型抽象层 统一的 LLM 提供商接口——处理提供商差异、结构化输出、用量统计和降级策略。 - **多服务商、模型支持** — 支持当前主流的 LLM 服务商统一接入 - **用量和费用追踪** — 跨所有提供商的实时监控和记录，对你的词元消耗和费用提供多个维度与视角的查询 - **精确追踪每一次对话的词元用量** ### 安全与治理 Agent 行为的控制——权限、沙箱、审计和输出护栏。 - **分层权限模式** — 命令在受限环境中执行（项目/会话目录隔离） - **人工审批门禁** — 敏感操作需人工确认 - **凭据管理** — macOS Keychain 集成 + AES-GCM 加密文件兜底存储 API 密钥和个人密钥 - **安全漏洞检测** — 依赖扫描、密钥检测 - **全部工具调用的审计记录** — 所有工具调用留存日志，并提供即时查看工具 - **命令黑名单和白名单** — 细粒度命令控制策略（Bash 安全机制、内容模式规则） ### 状态与持久化 执行状态的追踪和恢复——检查点、差异对比、可观测性和定时任务。 - **可观测性 / Tracing** — Agent 全链路执行追踪（事件总线、日志观测点）；daemon 事件流，30+ JSON-RPC 方法 - **文件变更追踪** — 每次工具调用前后生成文件变更对比 - **检查点机制** — 增量回滚到任意历史状态 - **定时 / 周期性 Agent 任务** — 内置调度器（秒级精度，文件持久化，热加载，5 分钟超时） - **日志系统** — 结构化日志，基于 zap + lumberjack 轮转（ANSI 控制台 + 文件，最大 100MB/30 天保留） ### 平台与交付 Harness 的打包、分发、安装和开发环境集成方式。 - **单二进制分发，零运行时依赖** — 整个平台编译为一个 Go 二进制 - **多平台发布** — Homebrew、Winget、Snap、Docker 全平台覆盖 - **终端 TUI** — 全屏终端界面，带对话侧边栏、文件变更追踪、Token 计数器和斜杠命令 - **系统服务安装** — 支持注册为系统 daemon 服务，带健康检查（launchd/systemd/schtasks） - **设置向导** — 8 步交互式 TUI 向导（API 密钥输入、模型选择、路径设置、daemon 检查、Python 检查） - **CI/CD 集成** — GitHub Actions、Makefile、Snap 和 Docker 发布流水线 - **环境管理** — Dockerfile（多阶段构建）、docker-compose.yml（含健康检查和卷挂载） - **主题 / 个性化** — 界面主题自定义 --- ## 系统要求 | 平台 | 最低版本 | 备注 | | ------- | ------------------------- | ------------------ | | macOS | Monterey (12.0) | 推荐 Homebrew 安装 | | Linux | Ubuntu 20.04+ / CentOS 8+ | 推荐 Snap 安装 | | Windows | Windows 10+ | 推荐 WSL 或 Docker | | Docker | Docker 20.10+ | 支持 amd64/arm64 | - **内存**: 建议 2GB 以上可用内存 - **磁盘**: 建议 500MB 以上可用空间（不含工作空间） --- ## 快速开始

MindX WebUI 界面截图
MindX WebUI

MindX TUI 界面截图
MindX TUI

### macOS（推荐） 采用 Homebrew 安装，安装完成后可以直接运行 `mindx` 命令。 ```bash brew install DotNetAge/homebrew-mindx/mindx ``` ### Linux 采用 Snap 安装，安装完成后可以直接运行 `mindx` 命令。 ```bash sudo snap install mindx ``` ### Docker 采用 Docker 镜像安装，官方镜像地址：[dotnetage/mindx](https://hub.docker.com/r/dotnetage/mindx) 拉取镜像： ```bash docker pull dotnetage/mindx ``` 运行容器： ```bash docker run -d \ --name mindx \ -p 1313:1313 \ -p 1314:1314 \ -v ./workspaces:/home/mindx/workspaces \ dotnetage/mindx:latest ``` `./workspaces` 目录可以是你本机任意的目录路径，用于存放 MindX 的工作空间文件。 ### Windows ```bash winget install DotNetAge.Mindx ``` > Windows 用户还是建议使用内置的 Ubuntu 环境或者直接用 Docker 更省事，Windows 确实不是一个适合 Agent 运行的良好环境。 ### 从源码构建 从 [Releases](https://github.com/DotNetAge/mindx/releases) 下载预编译版本，或从源码构建： ```bash git clone https://github.com/DotNetAge/mindx.git cd mindx make run ``` 首次运行将启动交互式设置向导，引导你完成 API 密钥配置、模型选择等初始化步骤，之后进入 TUI 聊天界面。 --- ## 使用指南 ### 初始化配置 首次运行 `mindx` 时，系统会启动交互式设置向导，包含以下步骤： 1. **API 密钥配置** — 输入你使用的 LLM 服务商 API Key 2. **默认模型选择** — 选择主要使用的对话模型 3. **工作空间路径设置** — 配置项目文件的存储位置 4. **Daemon 服务检查** — 检测并配置后台服务 5. **Python 环境检查** — 检测 Python 运行时（部分技能依赖） ### 基本工作流 ```bash # 启动 MindX TUI 界面 mindx # 启动 Daemon 后台服务（支持长时间运行的任务） mindx start # 查看 MindX 运行状态 mindx status # 打开 Web UI（浏览器访问） mindx web ``` ### 高级功能 | 功能 | 命令/方式 | 说明 | | ------------ | ---------------------------------------- | ----------------------------- | | 长期记忆搜索 | `mindx query <关键词>` | 搜索历史对话中的知识 | | 资源管理 | `mindx provider/model/agent list/rm/add` | 管理 LLM 提供商、模型和 Agent | | 日志查看 | `mindx logs` | 查看结构化运行日志 | | 系统诊断 | `mindx doctor` | 自动诊断和修复常见问题 | --- ## CLI 参考 | 命令 | 用途 | | ------------------------------------------ | ------------------- | | `mindx` | 启动向导 + TUI 聊天 | | `mindx start\|stop` | 启动/停止 Daemon | | `mindx status` | 查看系统状态 | | `mindx doctor` | 诊断和修复 | | `mindx install` | 安装到系统 | | `mindx logs` | 查看日志 | | `mindx web` | 打开 WebUI | | `mindx query` | 搜索长期记忆 | | `mindx provider\|model\|agent list/rm/add` | 管理资源 | --- ## 架构概览

MindX 技术架构图
MindX 技术架构（TODO: 替换为实际架构图）

MindX 采用分层架构设计，从上至下分为： 1. **编排层** — 多模式 Agent 编排引擎（ReAct / 并发 / 规划 / 委派） 2. **能力层** — 上下文管理、记忆检索、技能组装 3. **抽象层** — 统一 LLM 接口、模型路由、用量统计 4. **基础设施层** — 安全治理、状态持久化、可观测性 --- ## 全自研生态依赖 MindX 的核心能力建立在以下全自研技术框架之上： | 框架 | 定位 | 仓库 | | ------------ | ---------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | | **GoReact** | Agent Harness 框架 | [github.com/DotNetAge/goreact](https://github.com/DotNetAge/goreact) | | **GoChat** | LLM 统一调用框架 | [github.com/DotNetAge/gochat](https://github.com/DotNetAge/gochat) | | **GoRAG** | 高性能 RAG 框架 | [github.com/DotNetAge/gorag](https://github.com/DotNetAge/gorag) | | **GoRT** | 实时通信网关框架 | [github.com/DotNetAge/gort](https://github.com/DotNetAge/gort) | | **GoVector** | 高性能嵌入式向量数据库 | [github.com/DotNetAge/govector](https://github.com/DotNetAge/govector) | | **GoGraph** | 高性能嵌入式图数据库 | [github.com/DotNetAge/gograph](https://github.com/DotNetAge/gograph) | --- ## 贡献 欢迎积极提供 PR，共同推动 MindX 的发展。参见 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解贡献指南。 ## 许可证 MIT License. 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。