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szabot

一个用 Go 实现的 agent 框架

目录结构

szabot/
├── cmd/szabot/             # CLI 入口（main.go：只做装配）
├── internal/
│   ├── bus/                # 消息总线（系统中枢）
│   ├── agent/              # 核心循环
│   │   ├── loop.go         #   外层：消费 bus、协调上下文
│   │   └── runner.go       #   内层：跟 LLM 来回打交道
│   ├── channels/           # 通道（平台翻译官）
│   │   └── cli.go          #   stdin/stdout 实现
│   └── providers/          # LLM 提供商
│       ├── provider.go              #   统一接口
│       ├── echo.go                  #   假实现，零依赖验证链路
│       └── openai_compatible.go     #   OpenAI 兼容（DeepSeek/OpenAI/Moonshot/Ollama...）
└── go.mod

5 个核心角色

角色	朝向	职责
MessageBus	中枢	用 Go channel 实现的入站/出站两条队列
Channel	朝外	把平台原生消息 ⇄ 统一 InboundMessage/OutboundMessage
AgentLoop	中间	从 bus 接消息、加载 session、调 Runner、推回 bus
AgentRunner	朝内	跟 Provider 来回对话，将来负责 tool call 循环
Provider	朝内	统一各家 LLM API（OpenAI/DeepSeek/Anthropic/…）

运行

默认（Echo，零依赖）

go run ./cmd/szabot

> 你好
szabot> echo: 你好

接 DeepSeek（OpenAI 兼容）

export SZABOT_PROVIDER=deepseek
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxx
# 可选：
# export DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat        # 默认 deepseek-chat
# export DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1

go run ./cmd/szabot

按 Ctrl+C 退出。

Web 界面（HTTP + SSE）

除了 CLI，szabot 还提供一个浏览器聊天界面。设置 SZABOT_WEB 即启用（此时不再启动 CLI， 因为两者会争抢同一条出站消息总线）：

export SZABOT_WEB=1                 # 启用 Web 界面
# 可选：
# export SZABOT_WEB_ADDR=:9000      # 自定义监听地址，默认 :8080

# Provider 照旧（不设则用 echo；接 DeepSeek 见上一节）
export SZABOT_PROVIDER=deepseek
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxx

go run ./cmd/szabot

启动后打开 http://localhost:8080（或你设的地址）即可对话，回复以打字机效果流式呈现。

实现要点：

• 零依赖：纯标准库 net/http，前端单页 HTML 用 //go:embed 打进二进制，依旧是”一个可执行文件”。
• SSE 而非 WebSocket：agent 输出本就是服务端单向流式推送，SSE 天生贴合；用户发消息走普通 POST /api/send，浏览器用 GET /api/stream?session=... 收流。
• 按 session 分发：bus.Outbound() 是所有 channel 共享的一条队列，多个连接一起读会互相抢消息。因此 Web channel 用”单个 goroutine 读 bus → 按 SessionID 扇出给对应连接”的模型，多个浏览器/标签页互不串台。
• 会话延续：浏览器把 session ID 存在 localStorage，刷新后仍是同一段对话历史。

会话历史（Session 存储，M8）

szabot 会按 SessionID 把对话历史持久化为 jsonl，从而同一 session 的后续请求会带上此前的对话上下文（不再”失忆”）。

存储位置

• 默认落在工作区下的 sessionlogs/ 目录（即 go run ./cmd/szabot 的启动目录 / 项目根目录下的 sessionlogs）。
• 可用环境变量 SZABOT_SESSION_DIR 覆盖（支持绝对或相对路径）：

export SZABOT_SESSION_DIR=/data/szabot-sessions   # 自定义存储目录

文件与格式

• 每个 session 一个文件，文件名为 .jsonl。
  • CLI 渠道的 SessionID 固定为 cli:local，因此对应 sessionlogs/cli:local.jsonl。
  • Web 渠道的 SessionID 形如 web:<时间戳>:<随机串>，每个浏览器会话一个文件。
• 每行是一条消息的 JSON（只含 role + content 等字段），例如：

{"role":"user","content":"我叫小明"}
{"role":"assistant","content":"你好，小明！"}

注意事项

• system prompt 不入库：它在进程启动时构建、全程不变，由 Loop 在每次请求时恒定拼在最前。这样既避免把它反复写进磁盘，又保证前缀稳定、对 KV Cache 友好。每次请求的实际上下文顺序是：system prompt（固定） + 历史（从 jsonl 加载） + 本轮 user。
• 只追加、不改写：Append 往文件尾追加一行并 fsync，契合”对话只在末尾增长”的特性，进程/机器异常时历史不丢。
• 重置某个会话：直接删除对应的 .jsonl 文件即可，例如 rm sessionlogs/cli:local.jsonl；删除后该 session 下次从空历史重新开始。
• SessionID 会被清洗：写盘前经 filepath.Base 处理以防路径穿越，因此不会在 sessionlogs/ 之外生成文件。
• 模型自述的”没有记忆”仅是措辞：框架层已把历史喂给模型（能答出你之前说过的名字即为证据）；模型有时会声称自己”无跨对话记忆”，那是它的表述习惯，与实际存储行为无关。
• 旧版本迁移：早期版本默认存储在 ~/.szabot/sessions/。如需保留旧历史，可手动把其中的 *.jsonl 拷到新的 sessionlogs/ 目录（或用 SZABOT_SESSION_DIR 指回旧目录）。

路线图

• M1 项目骨架
• M2 MessageBus
• M3 AgentLoop + AgentRunner（最小循环）
• M4 CLI Channel
• M5 EchoProvider（验证链路）
• M6 OpenAI 兼容 Provider（DeepSeek 已接入）
• M7 配置加载（~/.szabot/config.json）
• M8 Session 存储（jsonl）
• M9 Tool 接口 + 文件工具（read/write/edit/list_dir/glob/grep）
• M10 Runner 多轮 + tool calling 循环
• M10.5 执行类工具 bash/python（Docker 沙盒，SZABOT_SANDBOX=1 启用）
• M11 第二个 Channel（HTTP + SSE Web 界面）
• M12 长期记忆（MEMORY.md）

工具箱

工具	说明	依赖
read_file / write_file / edit_file	读 / 覆盖写 / 精确替换，限制在工作区内	无
list_dir	列目录（可递归），忽略 .git/node_modules 等噪声	无
glob	按文件名模式查找，支持 ** 递归	无
grep	按正则搜索文件内容	无
bash	在 Docker 沙盒执行 bash，默认断网	Docker + SZABOT_SANDBOX=1
python	代码解释器，在 Docker 沙盒执行 Python	Docker + SZABOT_SANDBOX=1

启用沙盒工具：

export SZABOT_SANDBOX=1              # 启用 bash + python
# 可选：
# export SZABOT_SANDBOX_NETWORK=1   # 允许容器联网（默认断网）
# export SZABOT_PYTHON_IMAGE=python:3.12-slim
# export SZABOT_BASH_IMAGE=debian:stable-slim
# export SZABOT_SANDBOX_TMP_SIZE=512m # 容器 /tmp 大小，默认 64m

未安装 Docker 时会自动跳过 bash/python，文件类工具照常可用。

注意：bash 工具中的命令实际运行在 SZABOT_BASH_IMAGE 容器内，能否执行 go、git、make 等命令取决于该镜像是否安装了对应工具。默认的 debian:stable-slim 只提供基础 shell 环境，不包含 Go。需要运行 Go 项目时， 可以预先拉取带 Go 工具链的镜像，并将它配置为 bash 镜像：

docker pull golang:1.22
export SZABOT_SANDBOX=1
export SZABOT_BASH_IMAGE=golang:1.22
./szabot

sandbox 默认关闭网络，因此不能依赖运行时 apt install、下载 Go 或拉取依赖。 镜像、Go 模块依赖和其他命令行工具都应在启动 szabot 前准备好。若没有 Go 镜像， go version、go test ./...、go build ./... 等命令会在容器内失败；这不表示 szabot 的宿主机必须安装 Go。启动日志中的 sandbox tools enabled 表示两个 sandbox 工具已经注册，不表示 bash 镜像包含所有开发工具。

如果命令在容器 /tmp 中产生较大的临时文件，默认的 64M 可能不足。可以在启动前 设置 SZABOT_SANDBOX_TMP_SIZE，例如 512m 或 1g。该设置同时应用于 bash 和 python sandbox，且每次执行都会创建新的临时文件系统：

export SZABOT_SANDBOX_TMP_SIZE=512m
./szabot

安装 Docker（macOS）

bash / python 两个执行类工具共用一个沙盒，而该沙盒是 docker run 的封装 （见 internal/tools/sandbox.go）。因此要用这两个工具，本机必须装有 Docker 且 daemon 在运行。

Apple Silicon / Intel 通用步骤（Homebrew）：

# 1. 安装 Docker Desktop（含 docker CLI）
brew install --cask docker

# 2. 启动 Docker（装完不会自动起，需手动打开一次）
open -a Docker
# 首次打开需同意条款，等菜单栏鲸鱼图标停止转圈（约 1-2 分钟）

# 3. 确认 docker 可用（能打印 Server 版本即成功）
docker version

# 4.（可选）预拉镜像，避免首次调用时现拉很慢
docker pull debian:stable-slim
docker pull python:3.12-slim
# 如果需要在 bash sandbox 中编译 Go 项目：
# docker pull golang:1.22

若第 3 步提示 command not found，新开一个终端窗口让 PATH 生效即可。

装好后，开着 Docker 重新启动 szabot 并启用沙盒：

export SZABOT_SANDBOX=1
go run ./cmd/szabot

启动日志出现下面这行，才表示 bash / python 已就绪：

sandbox tools enabled: bash(debian:stable-slim) python(python:3.12-slim) network=false

技能（Skills）

技能位于 workspace 的 skills/ 目录，采用三层渐进式披露：L1 元数据常驻 system prompt， L2 正文（SKILL.md）与 L3 子资源由 agent 用 read_file 按需读取。详见 internal/skills/。

content-expert：内容分析专家模式（离线模拟）

skills/content-expert/ 提供中性的内容分析专家问答模拟，覆盖营销 / 综艺模式 / 综艺营销 / 小说 / 剧本五类专家。底层用 workspace 内自带的纯 bash 脚本 skills/content-expert/bin/content-sim 离线生成结构化结果，无需真实联网服务。

⚠️ 该 skill 的执行路径落在 bash 工具上，因此依赖 Docker 沙盒（SZABOT_SANDBOX=1）。 未开启沙盒时 agent 会读到 skill 却无法执行脚本。请先按上文装好 Docker。

用法：启用沙盒后，用自然语言直接描述专家意图即可，agent 会自动读取 skill 并调用脚本：

> 帮我给一部都市剧做上线首周的营销方案
> 帮我拆解一下这类推理综艺的模式，能不能本土化改编
> 帮我写一份某综艺这周的营销周报

设计宪法

1. Core stays small — 所有新功能挂在 channel/tool/provider 边上，不往 loop 塞业务。
2. Less structure, more intelligence — 第二个实现出现时再抽接口。
3. Prefer duplication over premature abstraction — 不写 BaseChannel 这种父类。
4. Explicit over magical — 所有可配置项必须出现在 config struct 里。

已知问题

• cmd/szabot/main.go 的 buildProvider 目前会用 DEBUG: 打印把 DEEPSEEK_API_KEY 明文输出到控制台。仅本地调试无妨，但在共享终端 / CI 日志里会泄露密钥，上线前应移除这些打印。