# AgentRuntime

**Repository Path**: blootish/agent-runtime

## Basic Information

- **Project Name**: AgentRuntime
- **Description**: 让业务聚焦在业务，runtime提供agent运行的一切
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-01
- **Last Updated**: 2026-07-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AgentRuntime MVP

这是根据仓库现有文档直接落地的第一版可运行 MVP，不再停留在产品草稿。

当前交付的闭环是：

- 用 YAML DSL 描述一个 Agent
- Runtime 作为常驻 HTTP daemon 启动
- 自动加载 `agents/` 下的 agent 文件，并定时热重载
- 通过 `/v1/chat/completions` 提供最小 OpenAI 兼容接口
- 通过 CLI 向 daemon 发送消息
- 会话历史按 YAML 存到磁盘
- 运行事件按 JSONL 记录到磁盘
- 内置 `read_file`、`shell`、`fetch_url` 三个极简工具
- 默认 `mock` provider 可直接演示，也支持切换到 OpenAI 兼容接口

## 目录

- `cmd/agentruntime`: 启动 daemon、CLI、状态查询
- `internal/app`: MVP 运行时实现
- `agents/`: Agent DSL 文件
- `configs/runtime.example.yaml`: 运行时配置
- `runtime-data/`: 运行后的会话和日志输出目录

## 设计取舍

这版故意不做：

- 管理台
- 多租户权限
- 中断恢复状态机
- 真正的 MCP 服务注册
- 复杂 workflow 编排

先证明文档里最关键的一条主线：

> 用户提交一个 Agent DSL，Runtime 持续加载它，并通过统一入口跑起来，同时留下状态和日志。

## 快速开始

### 1. 启动 daemon

```bash
go run ./cmd/agentruntime daemon --config configs/runtime.example.yaml
```

默认监听 `127.0.0.1:8099`。

### 2. 查看状态

```bash
go run ./cmd/agentruntime status --config configs/runtime.example.yaml
```

### 3. 用 CLI 交互

```bash
go run ./cmd/agentruntime run --config configs/runtime.example.yaml --agent demo
```

或者一次性发送：

```bash
go run ./cmd/agentruntime run --config configs/runtime.example.yaml --agent demo --prompt "介绍一下这个 MVP"
```

离线演示工具调用：

```bash
go run ./cmd/agentruntime run --config configs/runtime.example.yaml --agent demo --prompt "tool: read_file ./README.md"
```

### 4. 直接走 HTTP

```bash
curl -s http://127.0.0.1:8099/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "agent": "demo",
    "session_id": "demo-session",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "介绍一下这个运行时"}
    ]
  }'
```

## 会话与日志

运行后会生成：

- `runtime-data/sessions/*.yaml`: 用户会话
- `runtime-data/logs/runtime.jsonl`: 运行事件

会话文件示例：

```yaml
id: session-123
agent: demo
updated_at: "2026-06-26T12:00:00+08:00"
conversation:
  - role: user
    content: 介绍一下这个运行时
    created_at: "2026-06-26T12:00:00+08:00"
  - role: assistant
    content: mock[mock-mini] 已收到请求：介绍一下这个运行时
    created_at: "2026-06-26T12:00:00+08:00"
```

## 切换到真实模型

把 `configs/runtime.example.yaml` 里的 provider 改成：

```yaml
provider:
  type: openai
  model: gpt-4.1-mini
  base_url: https://api.openai.com/v1
  api_key_env: OPENAI_API_KEY
```

然后在启动前设置环境变量：

```bash
export OPENAI_API_KEY=...
```

## Agent DSL 示例

```yaml
name: demo
description: 一个用于验证 AgentRuntime MVP 的极简 agent
tools:
  - read_file
  - shell
instruction: |
  默认直接回答。
  如果需要读取文件或执行命令，输出一段 JSON：
  {"type":"tool_call","tool":"read_file","input":"./README.md"}
```

## 已知边界

- OpenAI 兼容接口目前只覆盖最小 `chat.completions` 子集
- 工具调用使用文本 JSON 协议，不是原生 function calling
- 自动热重载使用轮询，不依赖文件监听器
- `mock` provider 主要用于闭环验证，不演示真实推理质量
- `mock` provider 可用 `tool: <tool> <input>` 触发一次工具调用，方便本地验证