BaiyuAISpace

轻量级跨平台 AI Agent 开发环境
Lightweight Cross-Platform AI Agent Development Environment

功能特性 • 技术架构 • 快速开始 • 开发指南 • 许可证

🎯 项目简介

BaiyuAISpace 是一个专为开发者和 AI 爱好者打造的 LLM 客户端与 Agent 开发环境。支持调用主流云端大模型 API，以及通过 Ollama / LM Studio 运行本地模型，提供比大多数同类工具更低的上手门槛、更高的自由度和更低廉的成本。

（别问1去哪里了，1废了 :( ）

核心设计理念：

• 🪶 极轻量级：低资源平台也能有不错的性能表现，启动超快
• 🖥️ 真跨平台：一套代码同时支持 Windows、macOS、Linux
• 🔒 隐私优先：API 密钥本地加密存储，数据不出设备
• ⚡ 极速响应：Rust 原生后端，毫秒级延迟
• 🤖 Agent 原生：内置多 Agent 协作工作组、MCP 工具调用、RAG 知识库、定时任务

✨ 功能特性

对话 & 模型接入

• 多源 LLM 接入：OpenAI、Claude、Gemini、Kimi、DeepSeek 等 15+ 提供商统一接口
• 本地模型：支持 Ollama 和 LM Studio（OpenAI 兼容接口），无需云端
• 流式输出：实时打字机效果、支持中断（后端 CancellationToken 真取消）
• 多模态输入：图片（JPEG/PNG/GIF/WebP，多 provider）、视频（MP4/WebM/MPEG，仅 Gemini）
• 文档上下文注入：PDF / Word / Excel / PPT / Markdown / 代码文件直接附加进对话，无需建知识库
• 思考模式：一键开关 Extended Thinking（Anthropic 自适应/预算、Gemini thinkingBudget、SiliconFlow Qwen3）
• Prompt Caching：Anthropic 请求自动打 cache_control 断点，长对话省钱提速
• 消息渲染：Markdown、代码高亮（grayscale 主题）、Mermaid 图表、HTML 代码块沙箱 iframe 实时预览、DOMPurify XSS 防护
• 会话管理：历史记录浏览、会话永久保存、会话内随时切换 API 配置
• 自定义 Max Tokens：每个 API 配置可单独设置最大输出 token

RAG / 知识库

• 文档导入：PDF / Word (.docx) / PowerPoint (.pptx) / Excel (.xlsx/.xls/.csv) / Markdown / HTML / TXT / 常见代码文件
• 向量化检索：可配置 Embedding API，混合检索（向量 + 关键词）
• Reranker 精排：可选 Cohere 兼容 Rerank API 对检索结果二次排序
• 检索调参：分块大小 / 重叠、Top-K 结果数均可配置
• 知识库挂接：可在对话中或 Agent 中动态引用

MCP 工具

• 多服务器管理：Stdio / HTTP / SSE 三种协议
• 工具自动发现：启动时枚举，LLM 原生函数调用透明代理（支持多轮工具循环）
• 预设一键安装：内置文件系统、记忆、网页抓取、Playwright 浏览器自动化、时间、Git、Office（Word/PPT/Excel）等 10 个预设

Skill

• 自定义 Skill：名称 + 描述 + 指令三段式定义，绑定 MCP 服务器和知识库，支持资源文件
• 预设库：内置 23 条开发者 / 商务 / 通用场景预设，一键导入
• 两种激活方式：对话中手动勾选，或开启「模型自主调用」让 LLM 按需触发

Agent Team（多 Agent 协作）

• 工作组管理：新建 / 删除工作组，配置最大 Agent 数量上限
• Agent 生命周期：手动添加 / 删除；主 Agent 可提议创建子 Agent（需用户审批，10 分钟超时）
• 每 Agent 独立配置：各自绑定 API 配置 / 系统提示词 / MCP 服务器 / 知识库 / Skill
• 四种状态：Idle / Running / Meeting / Sleeping；子 Agent 申请休眠需主 Agent 或用户批准
• 消息路由：点对点或广播（to_agent_id = "all"），用户可直接与任意 Agent 对话
• 圆桌会议：任意 Agent 可发起 workspace_meeting，其余成员按创建顺序轮流就议题发言，超时自动跳过
• 向用户提问：Agent 通过 workspace_asks 弹出提问卡片，等待用户回答
• 活动时间线：消息 + 日志合并展示，scheduled_trigger 定时触发有专属条目
• 工具集：workspace_message / workspace_agent_list / workspace_asks / workspace_log / workspace_meeting（人人可用）；workspace_create_agent / workspace_approve_sleep / workspace_reject_sleep（主 Agent 专属）；workspace_sleep（子 Agent 专属）

定时任务（Scheduler）

• 独立侧边栏模块：与 RAG / MCP 并列，全局管理所有定时任务
• 四种调度类型：单次（once）/ 间隔（interval）/ 每天（daily）/ 每周（weekly）
• Agent Team 集成：可绑定工作组 + 目标 Agent，触发时自动发消息唤醒 Agent
• 广播支持：target_agent_id = null 时广播给工作组全部 Agent
• 后台轮询：Rust 端每 30 秒检查一次到期任务，App 运行期间全自动触发
• 快速入口：Agent Team 页的时钟图标直接跳转到定时任务页并预填当前工作组筛选

本地部署（Local Deploy）

• Ollama 全托管：检测安装 / 一键下载安装（多镜像源）/ 服务启停 / 版本查看
• 模型管理：在线搜索（含各尺寸 tag）、下载、删除本地模型
• LM Studio：连接状态检测、模型下载、加载 / 卸载
• Docker 部署：镜像 / 容器管理（拉取、启动、停止、删除），内置 Ollama、LocalAI（CPU/GPU）三个部署预设

其他

• API 密钥加密存储：Windows Credential Manager / macOS Keychain / Linux Secret Service
• 日志系统：按日期落盘（%APPDATA%/BaiyuAISpace2/logs），设置页一键导出
• 黑白编辑设计系统：纯黑白配色、衬线中文标题（Noto Serif SC）+ Inter 正文、滚动揭示动效，字体本地打包离线可用

开发中 / 规划中

• 会议异常恢复：App 重启后清理残留 meeting 状态；LLM 报错时立即发信号而非等满超时
• 插件系统：第三方工具扩展
• Web UI：浏览器端访问
• 移动端：Android/iOS 适配（计划新建独立子项目，主项目不优先实现本地推理等重型功能）

🏗️ 技术架构

graph LR
    A[Vue 3 Frontend] -->|Tauri Invoke| B[Rust Backend]
    B --> C[Cloud LLM APIs]
    B --> D[SQLite Storage]
    B --> E[Local Models<br/>Ollama / LM Studio]
    B --> F[Scheduler Loop<br/>30s polling]
    A -.-> G[WebView UI<br/>Naive UI + Markdown]

技术栈：

• Tauri 2.0：替代 Electron，安装包减少 80%
• Vue 3 + TypeScript：响应式开发，类型安全
• Naive UI：组件库，经 themeOverrides 收敛为黑白编辑设计系统
• Rust + Tokio：异步后端，CancellationToken 管理流式取消与 Agent 生命周期
• Pinia：状态管理，持久化存储
• SQLite（rusqlite）：本地持久化，WAL 模式
• marked + highlight.js + Mermaid + DOMPurify：消息渲染与 XSS 防护

💻 系统要求

🚀 快速开始

1. 环境准备

# 安装 Node.js 18+ 和 pnpm
npm install -g pnpm

# 安装 Rust
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

2. 克隆仓库

git clone https://github.com/baiyuheniao/BaiyuAISpace.git
cd BaiyuAISpace2

3. 安装依赖 & 构建（.exe之类的包）

pnpm install
pnpm build           # 构建前端 → dist/
cd src-tauri
cargo build          # 构建 Rust 后端（首次约 3-5 分钟）
// 感觉四条命令麻烦的 pnpm install 之后 pnpm tauri build就行

注意：必须先 pnpm build 再 cargo build，Rust 编译时会读取 dist/ 目录。

4. 启动开发服务器（这个命令后端不能热更新？）

pnpm tauri dev

🛠️ 开发指南

国内镜像配置（推荐）

.npmrc：

registry=https://registry.npmmirror.com

src-tauri/.cargo/config.toml：

[source.crates-io]
replace-with = 'rsproxy-sparse'
[source.rsproxy-sparse]
registry = "sparse+https://rsproxy.cn/index/"

项目结构

BaiyuAISpace2/
├── src/                        # Vue 3 前端
│   ├── components/
│   │   ├── Layout.vue          # 侧边栏 + 主布局（序号编辑式导航）
│   │   ├── ChatInput.vue       # 输入区（附件/文档/MCP/RAG/Skill/思考模式）
│   │   └── ChatMessage.vue     # 消息渲染（Markdown/Mermaid/HTML 预览）
│   ├── views/
│   │   ├── ChatView.vue        # 对话页
│   │   ├── AgentTeamView.vue   # Agent 工作组
│   │   ├── SchedulerView.vue   # 定时任务（独立页）
│   │   ├── SkillsView.vue      # Skill 管理 + 预设库
│   │   ├── KnowledgeBaseView.vue # 知识库管理
│   │   ├── MCPView.vue         # MCP 管理 + 预设库
│   │   ├── LocalDeployView.vue # 本地部署（Ollama/LM Studio/Docker 三个 Tab）
│   │   ├── HistoryView.vue     # 历史记录
│   │   └── SettingsView.vue    # 设置（LLM/Embedding/Reranker API 配置）
│   ├── stores/
│   │   ├── chat.ts             # 会话 + 消息发送 + RAG/MCP/Skill 编排
│   │   ├── settings.ts         # API 配置（LLM/Embedding/Reranker）
│   │   ├── workspace.ts        # Agent Team 状态
│   │   ├── scheduler.ts        # 定时任务状态
│   │   ├── skills.ts           # Skill 状态
│   │   ├── knowledgeBase.ts    # 知识库状态
│   │   ├── mcp.ts              # MCP 状态
│   │   ├── localModel.ts       # Ollama 状态
│   │   ├── lmStudio.ts         # LM Studio 状态
│   │   └── docker.ts           # Docker 状态
│   ├── styles/                 # 黑白设计系统全局样式与变量
│   └── router/index.ts
├── src-tauri/src/
│   ├── main.rs                 # 入口：命令注册、DB 初始化、调度循环启动
│   ├── db.rs                   # 会话/消息 SQLite 存储
│   ├── secure_storage.rs       # API 密钥系统密钥链存储
│   ├── commands/
│   │   ├── llm.rs              # LLM 流式调用（多 provider、思考模式、工具循环、Prompt Caching）
│   │   ├── mcp.rs              # MCP 服务器管理与工具调用
│   │   ├── skills.rs           # Skill 存储 + 资源文件
│   │   ├── local_model.rs      # Ollama 安装/服务/模型管理
│   │   ├── lmstudio.rs         # LM Studio 集成
│   │   ├── docker.rs           # Docker 镜像/容器管理
│   │   └── auth.rs             # 百度 Access Token 等认证
│   ├── workspace/              # Agent Team 后端
│   │   ├── commands.rs         # Tauri 命令 + Agent 循环 + 会议逻辑
│   │   ├── db.rs
│   │   └── types.rs
│   ├── scheduler/              # 定时任务后端
│   │   ├── commands.rs         # Tauri 命令 + 后台轮询循环
│   │   ├── db.rs               # 数据库操作
│   │   └── types.rs            # 数据库类型定义
│   └── knowledge_base/         # RAG 后端
│       ├── commands.rs         # 知识库 Tauri 命令
│       ├── document.rs         # PDF/Word/PPT/Excel 等文档解析
│       ├── embedding.rs        # Embedding API 调用
│       ├── retrieval.rs        # 混合检索（流式 top-k 堆）
│       ├── reranker.rs         # Cohere 兼容精排
│       └── db.rs               # 向量存储
└── package.json

构建发布

pnpm tauri build
# 输出：src-tauri/target/release/ .exe就在这里 NSIS安装包在target/release/bundle/nsis/

🔌 支持的 LLM 提供商

💡 各服务商模型更新频繁，完整列表请查看官方文档。设置中可直接输入模型名称添加新模型。

🐛 已知问题

1. Windows 首次编译慢：Rust 链接器在 Windows 上较慢，首次编译需 3-5 分钟
2. 会议中途 App 重启：重启后 Agent 的 meeting 状态不会自动清理，需手动操作

📝 代码规范

所有新文件须包含 MPL-2.0 头注释：

Vue / TypeScript：

/* This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla Public
 * License, v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed with this
 * file, You can obtain one at https://mozilla.org/MPL/2.0/. */

Rust：

// This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla Public
// License, v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed with this
// file, You can obtain one at https://mozilla.org/MPL/2.0/.

📜 许可证

本软件采用 Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0) 开源。
注意·本项目还有 BaiyuAISpace 许可证补充条款

🧪 测试

• 人工测试清单（全场景、可逐项打勾）：docs/MANUAL_TEST_CHECKLIST.md
• 测试策略与流程：docs/SOFTWARE_TESTING_PLAN.md
• 更多文档见 docs/ 索引

🤝 贡献指南

欢迎 Issue 和 PR！请确保：

1. 代码通过 cargo clippy 和 pnpm build（含 vue-tsc --noEmit）检查
2. 所有新文件包含 MPL-2.0 头注释
3. 提交信息遵循 Conventional Commits

_{Built with ❤️ by Baiyu using Vue 3 + Tauri + Rust
Licensed under MPL-2.0 · 核心开源 · 生态开放}