@agentkai/browser

AgentKai的浏览器环境实现包，提供了在浏览器环境下运行AgentKai所需的所有平台特定实现。

快速开始

安装

pnpm add @agentkai/browser @agentkai/core

基本使用

推荐使用 AgentService 作为高层封装：

import { AgentService } from './services/agent';

// 1. 获取服务实例
const agentService = AgentService.getInstance();

// 2. 初始化
await agentService.initialize();

// 3. 发送消息
const response = await agentService.sendMessage("你好，请帮我分析一下这段代码");

// 4. 获取记忆
const memories = await agentService.getMemories();

// 5. 获取目标
const goals = await agentService.getGoals();

架构说明

本包采用分层架构设计：

1. 服务层 - AgentService

   • 提供高层业务封装
   • 处理消息格式化
   • 错误处理和状态管理

2. 核心层 - AISystem

   • 继承自 BaseAISystem
   • 提供浏览器环境特定实现
   • 管理存储和搜索功能

3. 平台层 - browserPlatform

   • 文件系统实现
   • 环境变量管理
   • 路径工具等

核心组件

AISystem

浏览器环境下的AI系统实现：

import { AISystem } from '@agentkai/browser';

export class AISystem extends BaseAISystem {
    // 配置服务
    createConfigService(): BaseConfigService {
        return new ConfigService();
    }
    
    // 目标存储
    createGoalStorage(): StorageProvider<Goal> {
        return new BrowserStorage('/data/goals', 'goals');
    }
    
    // 记忆存储
    createMemoryStorage(): StorageProvider<Memory> {
        return new BrowserStorage('/data/memory', 'memory');
    }
    
    // 记忆搜索
    createMemorySearchProvider(): ISearchProvider {
        return new BrowserSearchProvider(
            'agentkai-memory-index',
            this.createEmbeddingProvider(),
            this.createMemoryStorage()
        );
    }
}

平台服务

浏览器环境特定的实现：

import browserPlatform from '@agentkai/browser';

// 文件系统操作
await browserPlatform.fs.writeFile('/data/config.json', JSON.stringify(config));
const data = await browserPlatform.fs.readFile('/data/config.json');

// 环境变量管理
browserPlatform.env.set('API_KEY', 'your-key');
const apiKey = browserPlatform.env.get('API_KEY');

存储实现

BrowserStorage

基于 IndexedDB 的存储实现：

import { BrowserStorage } from '@agentkai/browser';

const storage = new BrowserStorage('/data/memories', 'memories');
await storage.save({ id: '1', content: '记忆内容' });
const item = await storage.get('1');

BrowserSearchProvider

向量搜索实现：

import { BrowserSearchProvider } from '@agentkai/browser';

const searchProvider = new BrowserSearchProvider(
    'search-index',
    embeddingProvider,
    storage
);
const results = await searchProvider.search('查询内容', 5);

注意事项

1. 最佳实践

   • 使用 AgentService 作为主要接口
   • 避免直接操作底层 AISystem
   • 实现适当的错误处理

2. 存储限制

   • IndexedDB 存储空间有限
   • 定期清理不必要的数据
   • 监控存储使用情况

3. 安全考虑

   • 敏感数据加密存储
   • 实现访问控制
   • 注意数据隐私

许可证

MIT