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date: 2026-05-07
topic: "Go Agent Framework - Orca"
status: validated
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# Go Agent Framework (Orca) 设计文档

## Problem Statement

构建一个基于 Go 的基础 Agent 框架，支持多 Agent 协作、持久化会话记忆、Skill 技能自动识别、沙箱安全执行、自定义 Tool 注册扩展，并接入 Ollama 本地模型（gemma4:e4b）。

**核心挑战：**
- 如何在 Go 中实现轻量、高并发的多 Agent 系统
- 如何安全地执行用户命令和 Skill 脚本
- 如何设计可扩展的插件机制（Skill / Tool）
- 如何管理会话上下文和记忆

## Constraints

1. **语言约束：** 纯 Go 实现，最小化外部依赖
2. **存储约束：** 使用 JSON Lines（无 SQLite/数据库依赖）
3. **隔离约束：** 进程级限制（chroot + 资源限制），不依赖 Docker
4. **模型约束：** 仅接入 Ollama 本地模型，默认 gemma4:e4b
5. **Skill 目录：** 读取 `~/.agents/skills/` 下的 Skill 定义
6. **部署约束：** 单二进制文件，零配置启动

## Approach

### 架构风格：微内核 + Actor 模型

采用**微内核架构**作为基础，所有功能（Skill、Tool、LLM 驱动）都以**插件**形式注册到核心。

每个 **Agent 实例是一个独立的 Actor**，通过 **消息总线（Message Bus）** 进行通信。这完美契合 Go 的 goroutine + channel 并发模型。

**为什么选择这个组合？**
- 微内核保证核心最小化，Skill 和 Tool 热插拔
- Actor 模型天然支持高并发，避免共享状态
- 两者结合 = 轻量级、高扩展、Go 原生友好

**放弃的其他方案：**
- Docker 沙箱：太重，违背最小依赖原则
- SQLite 存储：增加依赖，JSONL 已足够
- 中央协调器：单点瓶颈，不如 Actor 模型灵活

## Architecture

### 整体架构图

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        CLI / API Layer                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Core Kernel (微内核)                     │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────┐  │
│  │  Message Bus │  │  Plugin Reg  │  │  Session Manager │  │
│  │  (channel)   │  │  (registry)  │  │   (JSONL-based)  │  │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
              ┌───────────────┼───────────────┐
              ▼               ▼               ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│   Agent Actor   │ │   Agent Actor   │ │   Agent Actor   │
│  (Specialist 1) │ │  (Specialist 2) │ │  (Orchestrator) │
└────────┬────────┘ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘
         │                   │                   │
         └───────────────────┼───────────────────┘
                             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Plugin Layer                            │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────┐│
│  │  Skills  │  │  Tools   │  │  Ollama  │  │ Custom Tools ││
│  │(Skill Mgr)│  │(Tool Mgr)│  │ (Driver) │  │  (Registry)  ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Sandbox Layer                           │
│         (Process-level isolation + Resource limits)          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 模块职责

| 模块 | 职责 |
|------|------|
| **Core Kernel** | 消息路由、插件生命周期管理、会话协调 |
| **Message Bus** | 基于 Go channel 的异步消息传递系统 |
| **Plugin Registry** | 统一的 Skill/Tool/LLM 驱动注册中心 |
| **Session Manager** | 基于 JSONL 的会话历史读写和上下文窗口管理 |
| **Agent Actor** | 独立 goroutine，持有状态，接收/发送消息 |
| **Skill Manager** | 扫描 `~/.agents/skills/`，解析 SKILL.md，加载技能 |
| **Tool Manager** | 管理内置工具和自定义工具的注册/调用 |
| **Ollama Driver** | 封装 Ollama HTTP API，支持流式响应 |
| **Sandbox** | 安全执行 shell 命令和脚本，限制资源和时间 |

## Components

### 1. Core Kernel (微内核)

**职责：** 框架的最小化核心，只负责消息路由和插件生命周期。

**设计要点：**
- 使用 Go 的 `interface{}` 或泛型定义插件契约
- 启动时加载所有已注册的插件
- 提供事件总线供插件间通信
- **不**包含任何业务逻辑（如 LLM 调用、命令执行）

**核心接口：**
```
// 所有插件必须实现
Plugin interface {
    Name() string
    Init(kernel *Kernel) error
    Shutdown() error
}

// 消息总线
MessageBus interface {
    Publish(topic string, msg Message) error
    Subscribe(topic string, handler Handler) (Subscription, error)
}
```

### 2. Actor System (多 Agent 引擎)

**职责：** 管理 Agent 生命周期和消息通信。

**设计要点：**
- 每个 Agent 是一个独立的 goroutine，通过 channel 接收消息
- Agent 持有自己的状态（角色、上下文、工具列表）
- 支持三种 Agent 类型：Orchestrator（协调者）、Worker（执行者）、Specialist（专家）
- 消息类型：`TaskRequest`、`TaskResponse`、`ToolCall`、`Observation`

**Agent 状态机：**
```
Idle → Processing → [ToolCall] → WaitingForTool → Processing → Completed
                    ↓
              [Error] → Failed
```

### 3. Session Manager (会话记忆)

**职责：** 持久化会话历史，支持上下文窗口管理。

**设计要点：**
- 每个会话一个 JSONL 文件：`~/.orca/sessions/{session_id}.jsonl`
- 每行一个 JSON 对象：`{role, content, timestamp, metadata}`
- 提供 `GetContext(windowSize)` 方法，返回最近的 N 条消息
- 支持会话列表、搜索、归档

**为什么 JSON Lines？**
- 追加写入 O(1)，无需加载整个文件
- 人类可读，便于调试
- 零依赖，无需数据库驱动
- 通过简单文件锁保证并发安全

### 4. Skill Manager (技能系统)

**职责：** 自动发现和加载 Skill。

**设计要点：**
- 启动时扫描 `~/.agents/skills/` 下的所有子目录
- 解析每个 Skill 目录下的 `SKILL.md`
- 提取元数据：`name`、`description`、`triggers`（触发词）
- Skill 可以包含脚本文件（`scripts/` 目录）
- 提供 `FindSkill(query string)` 方法，基于触发词匹配

**Skill 结构：**
```yaml
name: "md2pdf"
description: "Convert Markdown to PDF..."
triggers: ["pdf", "markdown", "export"]
scripts:
  - "scripts/convert.py"
  - "scripts/setup.sh"
```

### 5. Tool Manager (工具系统)

**职责：** 管理可执行工具的注册和调用。

**设计要点：**
- **内置工具：** `exec`（执行命令）、`read_file`、`write_file`、`list_dir`
- **Skill 工具：** 从 Skill 的 `scripts/` 目录自动注册
- **自定义工具：** 通过代码注册，实现 `Tool` 接口
- 每个工具定义：名称、描述、参数 schema、执行函数
- LLM 通过 Function Calling 调用工具

**Tool 接口：**
```
Tool interface {
    Name() string
    Description() string
    Parameters() JSONSchema
    Execute(ctx Context, args map[string]any) (Result, error)
}
```

### 6. Ollama Driver (LLM 驱动)

**职责：** 封装 Ollama API，提供统一的 LLM 调用接口。

**设计要点：**
- 默认模型：`gemma4:e4b`
- 支持流式响应（SSE）
- 支持 Function Calling（通过 tools 参数）
- 自动处理上下文窗口截断
- 可配置参数：temperature、top_p、max_tokens

**API 封装：**
```
LLMClient interface {
    Chat(messages []Message, tools []Tool) (Response, error)
    ChatStream(messages []Message, tools []Tool) (Stream, error)
}
```

### 7. Sandbox (沙箱执行)

**职责：** 安全地执行终端命令和脚本。

**设计要点：**
- 使用 `os/exec` 创建子进程
- 资源限制：CPU 时间、内存、输出大小
- 超时控制：默认 30 秒，可配置
- 工作目录限制：可选 chroot 或指定工作目录
- 环境变量隔离：只允许白名单环境变量
- **不**使用 Docker，保持轻量

**安全策略：**
```yaml
sandbox:
  timeout: 30s
  max_memory: 512MB
  max_output: 64KB
  allowed_env: [PATH, HOME, USER]
  working_dir: /tmp/orca-sandbox
  read_only_dirs: []
  blocked_commands: [rm -rf /, mkfs, dd]
```

## Data Flow

### 典型交互流程

```
用户输入
    │
    ▼
┌─────────────┐
│   CLI/API   │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│ Session Mgr │────▶│ 加载历史上下文 │
└──────┬──────┘     └─────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│ Orchestrator │ (Agent Actor)
│   Agent      │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  Skill Mgr  │────▶│ 匹配相关 Skill │
└──────┬──────┘     └─────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│ Ollama Driver│────▶│ 发送 prompt  │
└──────┬──────┘     └─────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│ LLM Response │
│ (Function    │
│   Calling)   │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  Tool Call   │────▶│ 执行 Tool/   │
│              │     │ 沙箱命令     │
└──────┬──────┘     └─────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│ Observation  │ (工具执行结果)
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│ Orchestrator │────▶│ 决策：继续/完成 │
└──────┬──────┘     └─────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│  保存会话     │
│  返回结果     │
└─────────────┘
```

### 消息类型定义

```go
type Message struct {
    ID        string
    Type      MessageType // TaskRequest, TaskResponse, ToolCall, Observation, Error
    From      string      // Agent ID
    To        string      // Agent ID or "broadcast"
    Content   interface{} // 根据 Type 不同而变化
    Timestamp time.Time
}

type TaskRequest struct {
    Query    string
    SessionID string
    Context  []ChatMessage
}

type ToolCall struct {
    ToolName string
    Arguments map[string]interface{}
}

type Observation struct {
    ToolCallID string
    Output     string
    Error      string
}
```

## Error Handling

### 策略

1. **分层错误处理：**
   - **Kernel 层：** 插件加载失败 → 记录日志，跳过该插件，继续启动
   - **Agent 层：** 任务执行失败 → 返回错误消息，让 Orchestrator 决策重试或终止
   - **Tool 层：** 工具执行失败 → 返回结构化错误，LLM 可据此调整策略
   - **Sandbox 层：** 命令超时/内存超限 → 强制终止进程，返回错误

2. **重试机制：**
   - LLM API 调用：指数退避重试 3 次
   - 工具执行：不重试（避免循环），由 LLM 决策

3. **优雅降级：**
   - Ollama 不可用 → 提示用户检查服务
   - Skill 解析失败 → 跳过该 Skill，不影响其他
   - 沙箱执行失败 → 返回错误信息，LLM 可尝试其他工具

### 错误类型

```go
type ErrorCategory int

const (
    ErrCategoryKernel    ErrorCategory = iota // 内核错误
    ErrCategoryAgent                          // Agent 错误
    ErrCategoryTool                           // 工具错误
    ErrCategorySandbox                        // 沙箱错误
    ErrCategoryLLM                            // LLM 错误
    ErrCategoryNetwork                        // 网络错误
)
```

## Testing Strategy

### 测试金字塔

1. **单元测试（60%）：**
   - `Kernel`：插件注册/卸载、消息路由
   - `SessionManager`：JSONL 读写、上下文窗口截断
   - `SkillManager`：Skill 解析、触发词匹配
   - `Sandbox`：资源限制、超时控制
   - `OllamaDriver`：HTTP 请求封装（使用 mock server）

2. **集成测试（30%）：**
   - Agent + Tool：端到端任务执行
   - Agent + LLM：使用 mock LLM 测试 Function Calling 流程
   - Skill + Sandbox：加载 Skill 并执行其脚本

3. **E2E 测试（10%）：**
   - 完整 CLI 工作流
   - 多 Agent 协作场景

### Mock 策略

- `LLMClient`：使用接口，测试时注入 mock
- `Sandbox`：提供 `DryRun` 模式，记录命令但不执行
- `MessageBus`：内存实现，用于测试

## Open Questions

1. **Skill 执行方式：** Skill 脚本是用 Shell 调用还是直接在 Go 中执行？当前设计倾向 Shell 调用（通过 Sandbox），但 Python/Node 脚本需要对应运行时。
   - **假设：** 用户环境已安装所需运行时（Python、Node 等），Sandbox 只负责安全执行。

2. **Function Calling 格式：** gemma4:e4b 对 Function Calling 的支持程度？
   - **假设：** 使用 Ollama 的 `tools` 参数格式，如果不支持则 fallback 到 prompt-based tool calling。

3. **多 Agent 协作粒度：** Agent 之间是平等协作还是有层级？
   - **假设：** 支持两种模式：层级（Orchestrator + Workers）和平等（对等协作），由用户配置。

4. **会话共享：** 多个 Agent 是否可以共享同一个会话上下文？
   - **假设：** 是，Session Manager 通过文件锁支持并发读取，但同一时间只有一个 Agent 写入。

5. **Tool 参数 Schema：** 使用 JSON Schema 还是简化格式？
   - **假设：** 使用简化版 JSON Schema（支持 string/number/boolean/array/object + description）。