分布式多智能体产品系统

这是一个面向生产环境的高性能 AI Agent 基础设施平台，旨在解决大规模智能体协作中的稳定性、安全性和成本控制问题。系统采用微服务架构，支持多智能体（Multi-Agent）协同完成复杂的长流程任务（如深度研报生成、全天候量化交易监控）。平台集成了 LLM 统一接入、安全代码沙箱、自动化工作流编排及实时观测能力，为企业提供“开箱即用”的数字员工解决方案。

企业级的 AI 智能体编排与执行基础设施平台（AI Agent Infrastructure Platform）。它采用高性能的微服务架构，旨在解决大规模智能体系统在生产环境中面临的复杂协作、长期记忆、成本控制及安全执行等核心挑战。
平台不仅仅是一个聊天机器人后端，而是一个能够管理“数字员工团队”的操作系统，具备以下核心功能模块：
1. 高级多智能体协作 (Advanced Multi-Agent Collaboration)
系统内置了多种复杂的思维模式与协作工作流，支持智能体像人类团队一样解决复杂问题：
• 多模式思考框架：支持 思维链 (Chain of Thought)、思维树 (Tree of Thoughts) 以及 多角色辩论 (Debate Pattern)。例如，在投资决策场景中，系统可以同时生成“看多”与“看空”两个智能体进行多轮辩论，最终由“决策者”智能体汇总生成报告。
• 长流程任务编排：基于 Temporal 工作流引擎，支持耗时数小时甚至数天的任务（如全网深度调研）。系统具备断点续传能力，即使服务重启，智能体也能从中断处继续执行，确保任务必达。深度研究与自动化报告 (Deep Research Capabilities)
面向科研与企业调研场景，提供“Deep Research”能力：
• 自主信息搜集：智能体能够自主拆解模糊的研究课题（如“分析2026年新能源电池技术趋势”），生成并通过 Google/Bing 执行多轮搜索查询。
• 真伪核验与去重：内置事实核查机制（Fact Verification），自动交叉验证不同来源的信息，并去除重复的引用内容，生成带有精准脚注的学术级报告。
4. 企业级治理与成本控制 (Governance & Cost Control)
针对大模型应用普遍存在的“费用失控”风险，提供了精细化的治理机制：
• 速率感知预算系统 (Rate-Aware Budgeting)：支持为每个用户或团队设置 Token 消耗上限。系统实时监控消耗速率，一旦预测即将超支，可自动触发熔断或降级策略（例如自动将 GPT-4 切换为更廉价的 GPT-4o-mini 或 Claude Haiku）。
• 安全沙箱执行 (Secure Sandbox)：通过 Rust 实现的高性能 WASI (WebAssembly) 沙箱，允许智能体编写并运行 Python 代码（用于绘图、数据分析），同时严格隔离网络与文件系统权限，防止恶意代码破坏宿主环境。
5. 全栈交互与观测 (Full-Stack Interaction & Observability)
• 跨平台桌面客户端：基于 Next.js + Tauri 构建的现代化桌面应用（Windows/macOS/Linux），支持本地文件系统拖拽上传、实时流式对话渲染及多会话管理。
• 全链路可观测性：集成 Prometheus 与 Grafana，提供实时的 Agent 运行状态监控大屏，包括 Token 消耗趋势、API 延迟分布及错误率报警。
核心技术亮点 (Technical Highlights)
• 混合微服务架构：
• Go (Orchestrator)：负责高并发网关、请求路由与任务编排。
• Python (LLM Service)：负责与各大模型厂商（OpenAI, Anthropic, Google）的对接及复杂业务逻辑处理。
• Rust (Agent Core)：负责高性能计算、WASM 沙箱容器及底层安全策略执行。
• 记忆增强 (RAG)：集成 Qdrant 向量数据库，实现了分层记忆系统（短期对话上下文 + 长期语义知识库），解决了 LLM 上下文窗口限制问题。

技术栈 (Tech Stack)
• 核心架构: 微服务架构 (gRPC/Protobuf), 事件驱动 (Event-Driven)
• 后端 (Backend): Go (高并发网关与编排器), Python (LLM 服务与工具集成), Rust (高性能 Agent Core 与 WASM 沙箱)
• 前端/客户端 (Frontend): TypeScript, Next.js, Tauri (跨平台桌面端), TailwindCSS
• 中间件/存储: Temporal (分布式工作流引擎), PostgreSQL (持久化), Qdrant (向量数据库/语义记忆), Redis (缓存与限流)
• DevOps/监控: Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 设计混合微服务架构：解耦了高吞吐的编排层（Go）与计算密集型的执行层（Rust/Python），利用 Temporal 实现了长运行任务（如耗时数小时的深度调研）的断点续传与状态恢复，彻底解决了 Agent 任务因网络抖动导致的失败问题。
2. 构建安全代码沙箱 (Rust + WASM)：针对 Agent 自动编写并执行代码的高危场景，基于 Rust 研发了高性能 WASI (WebAssembly System Interface) 沙箱，在纳秒级启动时间内隔离 Python 代码执行环境，防止文件系统破坏和数据泄露。