@sinm/kai

v1.12.8

Published

2 days ago

KAi — Multi-Agent Collaborative Chat

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pansinm

ai agent chat cli

KAi

开启思考。不是帮你做事，是帮你想得更深、更远。

KAi 是一款多 AI Agent 协作桌面应用。你创建的每个 Agent 都有独立的记忆、工作空间和能力边界——它们像一支真正的团队一样协作。

一个人，一支团队。

为什么

通用聊天助手的问题不是不聪明，而是没有结构：它什么都能答，却没有稳定身份、长期记忆、职责边界和团队协作。

KAi 的答案是 Agent 团队。你可以让一个「乔布斯」负责产品判断，一个「Anders Hejlsberg」把控类型和架构，一个「TJ Holowaychuk」快速落地，一个「Robert C. Martin」做代码审查。它们各有各的工作空间、记忆、工具和性格；它们会 @mention 彼此，会 handoff，会广播讨论，也会把子任务分派给后台 Agent。

特性

🧠 Agent 系统

独立身份 — 每个 Agent 有自己的名字、头像、描述和 SOUL（行为准则）。
持久记忆 — Agent 自主维护 MEMORY.md 和每日笔记，跨会话保留上下文。
独立工作空间 — 每个 Agent 拥有自己的文件工作区：~/.kai/agents/{agentId}/workspace/。
能力边界 — 可为 Agent 分配 Skills、MCP 服务、禁用工具和监督参数。

👥 多 Agent 协作

Session 化对话 — 单聊和群聊都以 Session 为主概念；一个群组可拥有多个隔离 Session。
单聊多 Session — 同一个 Agent 可并行开启多个讨论，适合把不同任务、分支思路和长期陪跑拆开。
Handoff 交接 — Agent 可以主动交接任务，并附带原因和上下文摘要。
@mention — 在消息中 @ 指定 Agent，触发协作或路由。
Broadcast 广播 — 一次问题并行询问多个 Agent，聚合不同专业判断。
子任务分派 — Agent 可以创建前台或后台任务，委托其他 Agent 执行。
Supervisor 监督 — 指定监督者评估执行结果，决定继续、重试、跳过、修订或终止。

🛠 内置工具

Agent 开箱即用的能力：

| 工具 | 功能 | |------|------| | Shell | 执行终端命令 | | File Tools | 安全读写和精确编辑本地文件 | | Web Search | 网络搜索 | | Web Fetch | 抓取和解析网页内容 | | Database | 只读查询应用数据库 | | Scheduler | 创建和管理定时任务 | | Skill | 按需加载技能包 | | MCP | 通过 Model Context Protocol 连接外部工具服务 | | Image | 图片识别与图片生成 |

💬 聊天体验

流式输出，实时渲染 Markdown / 代码高亮 / 推理过程。
支持图片、文件附件和多模态消息。
工具调用、任务结果、广播结果以结构化卡片展示，并展示状态与耗时。
群聊与单聊都支持顶部 Session Tabs：新建、切换、重命名、归档。
快捷回复支持独立 ⚡ 入口与键盘直发；/ 命令保留给真正的命令。
产品级快捷键绑定见 docs/design-decisions/keyboard-shortcuts.md。
明暗主题自适应。
中英文国际化（i18n）。

🔌 连接与自动化

模型通道 — 支持主模型、备用模型、自动 fallback 和健康状态记录。
模型能力学习 — 根据真实报错学习上下文窗口 / 最大输出限制，自动修正后重试。
MCP 服务 — 在设置中添加 MCP 服务，并一键应用到指定 Agent。
Bot 接入 — 支持外部频道接入，让 Agent 不只活在桌面窗口里。
远程访问 — 可通过远程入口访问本地 KAi。
定时任务 — 定期触发消息、记忆整理或自动化工作流。
自动更新 — 桌面应用支持检查更新、下载进度和安装更新。

技术栈

Electron 42 + React 19 + TypeScript 5
Vercel AI SDK + SQLite3 + Zustand + CSS Modules
electron-vite + Vitest + Playwright

运行形态：Electron 桌面应用 + CLI + 本地 telemetry dashboard
Core：Agent / Message / Tool / Skill 等领域逻辑与端口接口。
Adapters：LLM、MCP、DB、文件存储、工具、调度器、外部频道等具体实现。
Electron Main：应用启动、IPC、自动更新、崩溃日志、远程访问。
Renderer：React UI，沙箱化运行（contextIsolation: true）。
Preload：通过 contextBridge 暴露受控 API。
CLI：复用核心链路的命令行入口。

快速开始

环境要求

Node.js >= 22
Yarn 1.x

安装

git clone https://github.com/pansinm/kai.git
cd kai
yarn install

开发

yarn dev

CLI

yarn build:cli
npx @sinm/kai@latest start --port 9529

构建与打包

yarn build        # 构建 Electron 应用
yarn package      # 打包当前平台安装包，输出到 release/
yarn build:cli    # 构建 CLI

测试

yarn test                         # Vitest
npx tsc --noEmit -p tsconfig.web.json
npx tsc --noEmit -p tsconfig.node.json
yarn test:e2e                     # 内部会先执行 yarn build

发布前建议按这个顺序跑完整门禁：

npx tsc --noEmit -p tsconfig.web.json
npx tsc --noEmit -p tsconfig.node.json
yarn test
yarn test:e2e

架构

KAi 的代码按职责分层，而不是按运行环境硬塞在一起：

src/
├── core/                  # 领域核心：Agent、Message、Tools、Skill、Workspace
├── adapters/              # 适配器：LLM、DB、MCP、Storage、Tools、Scheduler、Channel
├── electron/              # Electron 主进程、preload、updater、crash、remote
├── renderer/              # React 渲染进程
├── shared/                # 共享类型、配置、工具函数
├── app/                   # 应用 bootstrap
├── cli/                   # CLI 入口
└── telemetry-server/      # 遥测服务端

Agent 执行层

SoloExecutor             # 单 Agent 对话
SwarmExecutor            # 多 Agent 协作编排：handoff / task / broadcast / supervisor
  ├── TaskOrchestrator   # 子任务与广播任务编排
  ├── SwarmContext       # 协作运行态：handoff chain、task map 等
  └── AgentExecutor      # 当前生产执行器：流式模型调用、工具循环、fallback、压缩

AgentLoop                # 正在演进的新执行循环抽象：retry / stopWhen / tool loop / usage collect
  └── AgentKernel        # 单次模型调用内核：streamText、工具调用投影、tool-call repair

消息与 Session

User Input
  → window.api.sendUserMessage()
  → MessageQueue
  → MessageProcessor
  → SoloChat / GroupChat
  → SoloExecutor / SwarmExecutor
  → LLM + Tools
  → ConversationEvent stream
  → Zustand Store
  → React UI

单聊与群聊都以 Session 作为主要运行单元。
单聊的 Session 归属于某个 Agent；群组的 Session 归属于某个 Group。
speaker 是群组 Session 级状态，而不是全局群组状态。
消息仍由 SQLite 持久化；长上下文由文件 context.json 保存。

消息压缩管线

长对话自动压缩，按成本从低到高处理：

ToolResultSpill
  → ReasoningRemoval
    → Summarization
      → Pruning

数据存储

~/.kai/
├── kai.db                         # SQLite：消息等结构化数据
├── config/                        # 应用配置，加密存储 API Key
├── direct-sessions/
│   └── {sessionId}/
│       └── context.json           # 单聊 Session 上下文
├── agents/
│   └── {agentId}/
│       ├── meta.json              # Agent 身份
│       ├── config.json            # 模型、fallback、skills、MCP、禁用工具等能力配置
│       ├── context.json           # legacy 单聊上下文兼容文件
│       └── workspace/
│           ├── IDENTITY.md
│           ├── SOUL.md
│           ├── USER.md
│           ├── MEMORY.md
│           ├── AGENTS.md
│           ├── TOOLS.md
│           └── memory/
├── groups/
│   └── {groupId}/
│       ├── meta.json
│       ├── config.json
│       ├── members.json
│       ├── GROUP_SETTINGS.md      # 人可写，AI 只读
│       ├── GROUP_MEMORY.md        # 群长期记忆
│       ├── memory/                # 群每日记忆
│       └── sessions/
│           └── {sessionId}/
│               ├── meta.json
│               ├── config.json
│               └── context.json   # 群组 Session 上下文
├── conversations/                 # 追加式消息日志（jsonl，兼容运行链路）
└── attachments/                   # 对话附件

支持的 LLM

KAi 通过 Vercel AI SDK 连接大语言模型，支持：

OpenAI Compatible（OpenAI、DeepSeek、Moonshot、MiniMax 等）
Anthropic Claude
Google Gemini
任何兼容 OpenAI API 的模型服务

在设置的「模型通道」中配置 API Key 即可使用。

MCP（Model Context Protocol）

KAi 内置 MCP 客户端。在设置中添加 MCP 服务，然后应用到指定 Agent；只有被授权的 Agent 才会看到对应 MCP 工具。

示例配置形态：

{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]
}

安全模型

KAi 采用 Electron 三进程安全架构：

渲染进程：沙箱化，无 Node.js 直接访问。
预加载层：contextIsolation: true + nodeIntegration: false。
主进程：文件系统、网络、数据库和工具调用通过 IPC 受控暴露。
文件工具：要求绝对 workdir + 相对 path，拒绝路径逃逸。
数据库工具：只允许只读查询。
API Key：使用本地 salt + machineId 派生密钥，并通过 AES-256-GCM 加密存储。

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Readme

KAi

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特性