sgMAP

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sgMAP is an open-source general multi-agent platform for building, orchestrating and scaling AI agents, workflows and research pipelines. sgMAP 是一个开源的通用多智能体平台，用于构建、编排和扩展 AI 智能体、工作流程和研究流程。

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# sgMAP
### Sengene General Multi-Agent Platform

**开源通用多智能体平台 · Open-Source General Multi-Agent Platform**

*用于构建、编排和扩展 AI 智能体、工作流程和研究 Pipeline*
*For building, orchestrating and scaling AI agents, workflows and research pipelines*

---

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)](https://python.org)
[![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-0.100+-009688?style=flat-square&logo=fastapi&logoColor=white)](https://fastapi.tiangolo.com)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green?style=flat-square)](https://raw.githubusercontent.com/Bettermelsm/sgMAP/master/LICENSE)
[![Version](https://img.shields.io/badge/Version-V2.0.0-blue?style=flat-square)](https://github.com/Bettermelsm/sgMAP/releases)
[![Stars](https://img.shields.io/github/stars/Bettermelsm/sgMAP?style=flat-square)](https://github.com/Bettermelsm/sgMAP/stargazers)

[快速开始](#-快速开始) · [架构说明](#-架构说明) · [核心功能](#-核心功能) · [API 文档](#-api-速查) · [部署指南](#-部署指南) · [English](#english)

</div>

---

## 平台概述

sgMAP 是一个**轻量、开箱即用**的多智能体协同平台，设计原则是：

> **简洁且高效 · 第一性原理 · 不重复造轮子**

不是又一个重型 Agent 框架——sgMAP 只做好一件事：**把分散在多台机器上的 AI 智能体连接起来，统一调度，共享知识，协同完成任务。**

```
你发一条消息 → sgMAP 理解意图 → 分配给最合适的节点 → 执行 → 返回结果
```

![sgMAP 架构图](https://raw.githubusercontent.com/Bettermelsm/sgMAP/master/SGAMultiagnetV1.png)

---

## ✨ 核心功能

| 功能 | 说明 |
|------|------|
| 🖥️ **实时看板** | 浏览器查看所有 Agent 在线状态、任务进度、Token 消耗、系统资源 |
| 🔀 **DAG 任务调度** | 基于 `capabilities` 精确匹配，自动将任务路由给最优节点，支持依赖链 |
| 🧠 **Skills 共享** | 一个 Agent 学到新技能 → 同步到 GitHub 仓库 → 全平台所有节点共享 |
| 💬 **通讯工具接入** | 飞书 Bot 已内置；微信/企业微信/Slack 可按模板扩展 |
| 📁 **文件中转** | 内置文件上传/下载（≤ 500MB），Agent 间直接传递计算结果 |
| 🌐 **多节点 Peer Mesh** | 多机器节点自动发现、状态同步、知识广播 |
| 🔐 **API Key 鉴权** | 所有 `/api/` 路由受 Key 保护，前端看板自动持久化登录状态 |
| 📡 **WebSocket 推送** | 任务状态变更实时推送到前端，无需轮询 |
| 🤖 **LLM 推理接口** | 内置 `/api/chat`，支持 Ollama 流式推理 |

---

## 📁 文件结构

```
sgMAP/
├── main.py                # Hub 核心：FastAPI + WebSocket，所有 API 端点
├── orchestrator.py        # DAG 调度器：capabilities 匹配，任务自动分配
├── agent_sdk.py           # Agent SDK（749 行）：注册、心跳、任务、文件、Skills
├── peer_mesh.py           # 多节点 Peer Mesh：节点发现、状态同步、知识广播
├── feishu_bot_agent.py    # 飞书 Bot Agent：完整通讯接入（含 SQLite 持久化）
├── hermes_orchestrator.py # Hermes Orchestrator（V2.1 架构，LLM 任务规划）
├── worker_agent_template.py # Worker Agent 脚本模板（V2.1 架构）
├── skcl/                  # SKCL 知识库（V2.1 架构，Obsidian 兼容）
│   ├── AGENTS.md          #   - 节点能力注册表
│   ├── skills/            #   - 技能库
│   └── wiki/              #   - 知识页面
├── demo_agents.py         # 接口示例：展示 SDK 用法（不用于生产）
├── index.html             # 前端看板：纯 HTML，无构建依赖，浏览器直接访问
├── start.sh               # 一键启动脚本
├── config/                # 配置目录
├── docs/                  # 文档目录
└── scripts/               # 辅助脚本
```

---

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- Python 3.10+
- 任意 Linux / macOS / Windows (WSL2)
- 内存 ≥ 512MB（仅运行 Hub）

### 5 分钟启动最小闭环

```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Bettermelsm/sgMAP.git
cd sgMAP

# 2. 安装依赖
pip install fastapi uvicorn httpx python-multipart psutil aiofiles

# 3. 启动 Hub
bash start.sh
# 或手动：uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9527

# 4. 打开看板
# 浏览器访问：http://localhost:9527
```

Hub 启动后，在另一台机器（或同机）运行 Agent：

```python
# my_agent.py
import asyncio
from agent_sdk import AgentClient

async def main():
    agent = AgentClient(
        name="我的节点",
        role="analyzer",                         # planner / coder / analyzer / retriever / evaluator
        capabilities=["数据分析", "报告生成"],
        platform_url="http://<Hub_IP>:9527",
        api_key="your-api-key",
        heartbeat_interval=30,
    )
    await agent.register()
    print("已注册到 Hub！")

while True:
        inbox = await agent.get_inbox()
        for task in inbox:
            # 在此处添加实际执行逻辑
            await agent.complete_task(task["task_id"], "执行完成", {})
        await asyncio.sleep(10)

asyncio.run(main())
```

```bash
python3 my_agent.py
```

刷新看板，即可看到节点上线并接收任务。

---

## 🏗 架构说明

### 层次结构

```
用户 / 通讯工具（飞书 · 微信 · Slack）
    │ Webhook / 浏览器
    ▼
sgMAP Hub（main.py :9527）
  鉴权 · 注册 · 任务路由 · 文件中转 · Skills 同步 · 看板
    │ WebSocket / REST API
    ├──── Orchestrator Agent（Hermes + Ollama，GPU 节点）
    │       自然语言解析 → 任务规划 → 分配给最优 Worker
    ├──── Worker Agent A（analyzer，大内存节点）
    ├──── Worker Agent B（coder，GPU 节点）
    └──── Worker Agent C（evaluator，云端轻量节点）
              │
        SKCL 知识库（GitHub 仓库，Skills + Wiki）
              │ Obsidian 可视化（桌面端）
```

### 核心概念

**Hub vs Agent 的分工**

| | Hub 负责 | Agent 负责 |
|---|---|---|
| LLM 推理 | ❌ | ✅ Hermes / Ollama |
| 任务路由 | ✅ 按 capabilities 匹配 | ❌ |
| 实际计算 | ❌ | ✅ 生信/对接/DLC 等 |
| 大文件传输 | ❌ 只传元数据 | ✅ Syncthing 直传 |
| 状态展示 | ✅ 看板 | ✅ 主动上报 |

**5 个标准 Role**

| Role | 适用场景 | 专用类 |
|------|----------|--------|
| `planner` | 任务拆解、方案设计 | `PlannerAgent` |
| `coder` | 代码生成、脚本实现 | `CoderAgent` |
| `analyzer` | 数据分析、报告生成 | `AnalystAgent` |
| `retriever` | 全文搜索、RAG 检索 | `AgentClient` |
| `evaluator` | 质量评估、结论验证 | `AgentClient` |

---

## 📡 API 速查

```
# Agent
POST   /api/agents/register          注册 Agent（含 capabilities）
POST   /api/agents/{id}/heartbeat    心跳上报
GET    /api/agents/{id}/inbox        获取待处理任务收件箱
POST   /api/agents/{id}/message      发消息给另一个 Agent

# Task & Workflow
POST   /api/tasks                    创建任务（支持 depends_on 依赖链）
POST   /api/tasks/{id}/complete      完成任务
POST   /api/workflows                创建 DAG 工作流
GET    /api/workflows/{id}           查看工作流进度

# File Relay（≤ 500MB）
POST   /api/files/upload             上传文件
GET    /api/files/{task_id}/{name}   下载文件

# Skills & GitHub 同步
POST   /api/shared/sync              拉取 GitHub 仓库 Skills
POST   /api/shared/push              推送 Skills 到 GitHub
GET    /api/skills                   列出所有 Skills

# Peer Mesh
POST   /api/peers/join               节点加入 Mesh
POST   /api/knowledge/{id}/broadcast 广播知识到所有节点

# Monitor
GET    /api/stats                    全局快照
GET    /api/stats/tokens             Token 消耗统计
GET    /api/resources                实时系统资源（CPU / 内存 / 磁盘）
WS     /ws                           WebSocket 实时推送

# LLM & Webhook
POST   /api/chat                     LLM 推理（支持 Ollama 流式）
POST   /api/github/webhook           GitHub Webhook 触发 Skills 同步
GET    /docs                         Swagger UI（自动生成）
```

---

## 📦 部署指南

### 生产部署（systemd）

```bash
sudo tee /etc/systemd/system/sgmap-hub.service << EOF
[Unit]
Description=sgMAP Hub
After=network.target

[Service]
User=$USER
WorkingDirectory=$(pwd)
ExecStart=$(which python3) -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 9527
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl enable sgmap-hub && sudo systemctl start sgmap-hub
```

### 多节点部署

1. **确认 Hub 节点**：优先选择有固定公网 IP 的机器
2. **确认 Orchestrator**：选有 GPU（≥ 8GB 显存）的机器，部署 Hermes + Ollama
3. **各节点按 role 注册**：参考上方示例，修改 `role` 和 `capabilities`
4. **配置 AGENTS.md**：在 `skcl/AGENTS.md` 中记录每个节点的能力边界
5. **接入通讯工具**：飞书直接使用 `feishu_bot_agent.py`，其他参考扩展文档

### 通讯工具接入（飞书）

```bash
export FEISHU_APP_ID="your_app_id"
export FEISHU_APP_SECRET="your_app_secret"
export FEISHU_VERIFY_TOKEN="your_verify_token"
export SGA_HUB_URL="http://<Hub_IP>:9527"
export SGA_API_KEY="your-api-key"

python3 feishu_bot_agent.py
```

### SKCL 知识库同步

```bash
# 初始化知识库（在 sgMAP 目录下）
mkdir -p skcl/skills skcl/wiki skcl/raw

# 同步到 Hub
curl -X POST http://<Hub_IP>:9527/api/shared/sync \
  -H "X-API-Key: your-api-key" \
  -d '{"github_repo": "https://github.com/Bettermelsm/sgMAP"}'
```

### 反向代理（HTTPS，可选）

```nginx
server {
    listen 443 ssl;
    server_name hub.yourdomain.com;
    ssl_certificate     /etc/letsencrypt/live/hub.yourdomain.com/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/hub.yourdomain.com/privkey.pem;
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:9527;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }
}
```

---

## 🤖 智能体接入指南

> 如果你是 AI 智能体，拿到本仓库后请按以下流程引导用户完成部署。

**第一步：询问用户资源**

```
Q1: 有几台机器？OS / CPU / 内存 / GPU 各是什么？
Q2: 哪台有固定公网 IP？（→ 部署 Hub）
Q3: 是否已有 Hermes Agent 在某台机器运行？
Q4: 需要接入哪种通讯工具？（飞书 / 微信 / 无）
Q5: Agent 间是否有 >100MB 的文件传输需求？
```

**第二步：根据回答生成专属部署方案**

- 有公网 IP 的机器 → Hub
- 有 GPU（≥ 8GB）的机器 → Orchestrator（Hermes + Ollama）
- 大内存（≥ 64GB）的机器 → `analyzer` role
- 资源受限的机器 → `evaluator` 或 `planner`
- 有 >100MB 文件传输 → 额外部署 Syncthing

**第三步：输出可直接执行的完整命令**，不留占位符。

---

## 🔧 Agent SDK 速查

```python
from agent_sdk import AgentClient  # 或 CoderAgent / AnalystAgent / PlannerAgent

agent = AgentClient(name, role, capabilities, platform_url, api_key)

# 生命周期
await agent.register()
await agent.stop()

# 任务
task_id = await agent.create_task(title, description, priority)   # P0-P3
await agent.complete_task(task_id, result, metadata)
inbox   = await agent.get_inbox()

# 文件（≤ 500MB）
await agent.upload_file(task_id, file_path)
await agent.download_file(task_id, filename, save_path)

# Skills
skills = await agent.list_skills()
skill  = await agent.get_skill(skill_name)

# 消息
await agent.send_message(target_agent_id, content)
```

---

## 🗺️ Roadmap

- [x] Hub 核心（FastAPI + WebSocket）
- [x] DAG 调度器（orchestrator.py）
- [x] Agent SDK（agent_sdk.py，749 行）
- [x] 多节点 Peer Mesh（peer_mesh.py）
- [x] 飞书 Bot 接入（feishu_bot_agent.py）
- [x] 文件中转 API（≤ 500MB）
- [x] Skills GitHub 同步
- [x] API Key 鉴权
- [x] Token 消耗统计 & 系统资源监控
- [x] Hermes Orchestrator 集成脚本（`hermes_orchestrator.py`）
- [x] SKCL 知识目录标准化（`skcl/` + skills/ + wiki/）
- [x] V2.0.0 Release（[GitHub Releases](https://github.com/Bettermelsm/sgMAP/releases)）
- [ ] 微信 / 企业微信 Bot 接入
- [ ] Prometheus + Grafana 全局监控集成
- [ ] Syncthing 大文件传输集成文档

---

## 🤝 贡献

欢迎提交 [Issue](https://github.com/Bettermelsm/sgMAP/issues) 和 Pull Request。

---

## 📄 许可证

---

## English

**sgMAP** (Sengene General Multi-Agent Platform) is a lightweight, open-source multi-agent coordination platform. It connects AI agents running across multiple machines, enabling unified scheduling, shared knowledge, and collaborative task execution.

### Key Features

- **Dashboard**: Real-time view of all agent statuses, task progress, token usage, and system resources
- **DAG Orchestration**: Automatically routes tasks to the best agent based on `capabilities` matching
- **Skills Sharing**: Skills learned by one agent are synced via GitHub and shared across all nodes
- **Communication Bridge**: Feishu Bot built-in; WeChat/Slack extendable via template
- **File Relay**: Built-in upload/download API (≤ 500MB) for agent-to-agent file transfer
- **Peer Mesh**: Multi-node discovery, state sync, and knowledge broadcast

### Quick Start

```bash
git clone https://github.com/Bettermelsm/sgMAP.git
cd sgMAP
pip install fastapi uvicorn httpx python-multipart psutil aiofiles
bash start.sh
# Open http://localhost:9527
```

### 5 Standard Roles

| Role | Use Case |
|------|----------|
| `planner` | Task decomposition, planning |
| `coder` | Code generation, scripting |
| `analyzer` | Data analysis, reports |
| `retriever` | Search, RAG |
| `evaluator` | Quality assessment, validation |

For full documentation, see [docs/README_deploy.md](docs/README_deploy.md) or the Chinese section above.

---

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