# myagent

**Repository Path**: akinggw/myagent

## Basic Information

- **Project Name**: myagent
- **Description**: 这是一个基于c++开发的AI agent系统，开发目的并不是想做成一个通用的agent系统，而只是作为软件系统的一个补充
主要用于替换软件系统中一些人为的工作流，转为AI来控制，
另外使得原用软件系统更好用，更智能。
- **Primary Language**: C++
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-25
- **Last Updated**: 2026-04-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# myagent 项目分析报告

## 1. 项目概述

myagent 是一个基于 C++ 开发的 AI agent 系统，其设计目标不是构建通用的 agent 系统，而是作为现有软件系统的补充，主要用于：
- 替换软件系统中的人为工作流，转为由 AI 控制
- 提升现有软件系统的易用性和智能性

## 2. 系统架构

### 2.1 核心组件

整个系统基于 **Actor 模型** 构建，主要包含以下四个核心组件：

| 组件 | 职责 | 实现文件 |
|------|------|---------|
| **actor** | 系统基础，负责消息传递和处理 | srcs/agentcpp/actor.h/cpp |
| **agent** | 派生自 actor，管理和传递消息 | srcs/agentcpp/agent.h/cpp |
| **tool** | 支持 MCP 协议，基于 duktape 实现工具逻辑 | srcs/agentcpp/tool.h/cpp |
| **model** | 测试使用 GLM-5 | srcs/agentcpp/glm_model.h/cpp |

### 2.2 系统架构图

```
┌─────────────────┐
│   plan_agent    │ 任务规划与派发
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│    sub_agents   │ 各种功能的专业 agent
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│     agent       │ 基础 agent 类
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│     actor       │ 消息传递基础
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│     tools       │ 工具系统
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│     model       │ AI 模型 (GLM-5)
└─────────────────┘
```

## 3. 核心功能分析

### 3.1 已实现功能

1. **工具系统**：
   - 支持 MCP 协议
   - 支持本地和远程调用
   - 基于 duktape 引擎，使用 JavaScript 实现工具逻辑
   - 工具配置可从文件加载

2. **Agent 系统**：
   - 实现了基本的 agent 类，支持消息处理和工具调用
   - 实现了 plan_agent，可将任务派发给不同功能的 sub_agents
   - 支持设置 agent 名称、描述、脚本等属性

3. **网络通信**：
   - 内置 WebSocket 服务器，支持网络通信
   - 消息管理系统，处理消息的发送和接收

### 3.2 计划功能

1. **记忆功能**：计划实现 agent 的记忆能力，使其能够记住之前的交互和信息
2. **业务场景测试**：在不同的业务场景下进行测试和完善

## 4. 技术实现分析

### 4.1 核心技术栈

| 技术/库 | 用途 | 来源 |
|---------|------|------|
| C++ | 主要开发语言 | 项目源码 |
| duktape | JavaScript 引擎，用于工具逻辑实现 | srcs/duktape/ |
| GLM-5 | AI 模型 | srcs/agentcpp/glm_model.h/cpp |
| WebSocket | 网络通信 | srcs/network/ |
| JSON | 数据交换格式 | srcs/common/json.hpp |
| log4z | 日志系统 | srcs/common/log4z.h/cpp |
| BS_thread_pool | 线程池 | srcs/common/BS_thread_pool.hpp |

### 4.2 关键模块分析

#### 4.2.1 Actor 模型实现

Actor 模型是整个系统的基础，提供了消息传递和处理的机制。通过 Scheduler 管理 Actor 的生命周期和消息分发。

#### 4.2.2 Agent 系统

- **基础 agent**：实现了消息处理、工具调用等核心功能
- **plan_agent**：扩展了基础 agent，增加了任务规划和派发能力，可以根据任务类型将其分配给不同的 sub_agents

#### 4.2.3 工具系统

工具系统基于 duktape JavaScript 引擎，支持通过配置文件定义工具的参数、描述和脚本逻辑。工具可以被 agent 调用，执行特定的任务。

#### 4.2.4 网络系统

- **WebSocket 服务器**：提供网络接口，支持外部与系统的通信
- **消息管理系统**：处理消息的路由和分发

## 5. 目录结构分析

```
├── bin/                  # 二进制文件和配置
│   ├── configs/          # 配置文件
│   │   ├── agents/       # agent 配置
│   │   └── tools/        # 工具配置
│   └── test.html         # 测试页面
├── screen/               # 截图
├── srcs/                 # 源代码
│   ├── agentcpp/         # agent 相关实现
│   ├── common/           # 通用工具类
│   ├── duktape/          # JavaScript 引擎
│   ├── network/          # 网络相关实现
│   ├── main.cpp          # 主入口文件
│   └── makefile          # 构建文件
├── .gitignore            # Git 忽略文件
├── LICENSE               # 许可证
└── README.md             # 项目说明
```

## 6. 系统运行流程

1. **启动流程**：
   - 解析命令行参数，设置 WebSocket 服务器端口
   - 初始化系统管理器和 WebSocket 服务器
   - 配置日志系统
   - 初始化线程池
   - 创建监督者（Supervisor）
   - 启动 WebSocket 服务器
   - 启动消息系统
   - 进入主循环，等待 WebSocket 服务器停止

2. **消息处理流程**：
   - 外部通过 WebSocket 发送消息
   - 消息系统接收并处理消息
   - 根据消息类型分发给相应的 agent
   - agent 处理消息，可能调用工具或与模型交互
   - 将处理结果返回给发送者

## 7. 配置系统

系统使用 JSON 格式的配置文件来定义 agent 和工具：

- **Agent 配置**：位于 `bin/configs/agents/` 目录，定义了不同功能的 agent
- **工具配置**：位于 `bin/configs/tools/` 目录，定义了可被 agent 调用的工具

## 8. 项目特点与优势

1. **模块化设计**：系统采用模块化设计，各组件职责明确，便于扩展和维护
2. **Actor 模型**：基于 Actor 模型实现，提供了高效的消息传递机制
3. **工具系统**：支持通过 JavaScript 实现工具逻辑，灵活性高
4. **网络通信**：内置 WebSocket 服务器，支持远程调用
5. **可扩展性**：通过 plan_agent 可以轻松扩展不同功能的 sub_agents

## 9. 应用场景

该系统可应用于以下场景：

1. **自动化工作流**：替换软件系统中的人为工作流，提高效率
2. **智能助手**：作为软件系统的智能助手，提供自然语言交互
3. **任务调度**：通过 plan_agent 实现复杂任务的调度和管理
4. **业务流程优化**：根据业务场景定制 agent，优化业务流程

## 10. 未来发展建议

1. **记忆功能**：尽快实现 agent 的记忆能力，使其能够记住之前的交互和信息
2. **多模型支持**：扩展支持更多的 AI 模型，提高系统的适应性
3. **知识库集成**：集成知识库，使 agent 能够访问和利用更多的领域知识
4. **可视化界面**：开发更友好的可视化界面，方便用户配置和管理 agent
5. **性能优化**：针对大规模任务处理进行性能优化，提高系统的响应速度和处理能力

## 11. 结论

myagent 是一个设计合理、架构清晰的 AI agent 系统，基于 C++ 和 Actor 模型实现，具有良好的可扩展性和灵活性。系统已经实现了工具调用、任务循环和任务派发等核心功能，为后续的功能扩展和业务应用奠定了坚实的基础。

通过进一步完善记忆功能和在不同业务场景下的测试，myagent 有望成为一个强大的 AI 助手系统，为软件系统提供智能化的能力。

#### 截图预览
![现有智能体](https://gitee.com/akinggw/myagent/raw/master/screen/微信图片_20260329141637_1312_14.png)  
![连续任务执行](https://gitee.com/akinggw/myagent/raw/master/screen/微信图片_20260329141108_1308_14.png)  
![多任务切换](https://gitee.com/akinggw/myagent/raw/master/screen/微信图片_20260329141617_1310_14.png)