技术栈与总结
技术栈
后端
- 框架: Python 3.10+ / FastAPI + Pydantic v2
- 认知引擎: 自有 CogArch 2.0 架构
- LLM 接入: LLM Provider 管理（35+ 服务商 + OpenCode）
- 数据持久化: SQLite（FTS5 全文检索 + WAL）+ 记忆层 LSM-Tree 存储
- 向量检索: FAISS + BGE 嵌入模型（ONNX 本地推理）
- 事件系统: 自研 EventBus 事件总线
- 认证: JWT (PyJWT) + bcrypt 密码哈希（passlib）
- 测试: pytest（846 测试文件，unit 703 / integration 54）
前端
- 框架: Vue 3 + TypeScript + Vite + Pinia + Ant Design Vue
- 测试: Vitest（42 文件，614 用例全绿）
- 国际化: 11 种语言键级一致
Rust crates（部分）
- neurova-agent / events / isolation / loop / memory / skills / tools（版本 1.0.0）
总结
Neurova 是一个完整的认知型多 Agent AI 框架，它：
- 不是简单的聊天机器人 — 而是拥有独立记忆、人格和成长能力的自主智能体
- 不是单 Agent 系统 — 而是支持多 Agent 并行协作的智能体中台
- 不是黑盒 LLM 包装器 — 而是拥有完整闭环认知架构的智能引擎
- 不是忽视安全的工具 — 而是内置多层防火墙 + MCP 治理的生产级安全系统
核心优势
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 有温度 | 情感引擎让 Agent 不再冰冷 |
| 会记忆 | 17 维记忆体系 + NeRF 增强检索 + 遗忘曲线 |
| 能成长 | 五大进化系统 + RSI 递归自我进化 |
| 懂协作 | 多 Agent 团队 + NeurFlow 工作流引擎 |
| 很安全 | 三层防火墙 + 用户硬隔离 + MCP 治理 |
| 可扩展 | Skill 生态 + 插件系统 + 技能市场 |
快速开始
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 配置环境
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 API Key
# 4. 启动后端（端口 9527）
python start.py --backend
# 5. 启动前端（端口 8100）
cd NeurUI && npm install && npm run dev
# 6. 全部启动
python start.py --chat
python start.py --check
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## 项目地址
- **GitHub**: https://github.com/kingsa2026/Neurova
- **文档**: https://www.neurova.top/docs
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*Neurova（智星）— 让每一颗星星都有温度。*